健身直播線下轉換成本與線上用戶忠誠的關系研究
——基于涉入度和滿意度的調節作用

楊華靈，吳 倩

(1.湖南工商大學 體育與健康學院；2.湖南工商大學 計算機學院，湖南 長沙 410205)

一、引言

自2014年起，政府相繼出臺一系列文件，包括《國務院關于加快發展體育產業促進體育消費的若干意見》《關于加快發展健身休閑產業的指導意見》《體育強國建設綱要》《關于大力推廣居家科學健身方法的通知》等，均強調了全民健身的重要性，也助推了以互聯網技術為核心的體育消費新業態在我國逐漸興起。截至2020年12月底，中國網絡直播用戶規模達6.17億，占網民整體的62%，發展態勢良好。2020年，受新冠肺炎疫情影響，居民的健身與健康問題成為社會焦點，由于居民出行受阻，依賴線下活動場景的傳統體育消費模式遭受了沉重打擊，迫使體育消費向線上轉移，健身直播迎來發展契機。根據QuestMobile發布的報告，2020年2月，運動健身APP行業活躍用戶規模快速上漲至8928萬人次，同比增長了93.3%。但在成功引流后，在線直播平臺用戶維系現狀不容樂觀，Fastdata報告顯示，2021年4月，中國運動健身APP活躍用戶規模為5479萬，較疫情期間峰值有所減少。《2020中國健身行業報告》顯示，中國線上健身用戶中87%的用戶有近一年內為線下健身服務付費的經歷。且從APP更新來看，TT健身直播、Fitme等已經有將近一年未更新。后疫情時代，健身人群不斷擴大，健身直播平臺作為互聯網新業態之一。隨著線下健身房的強勢復蘇，其用戶一部分流向線下健身房，這是導致健身直播發展受阻的重要原因之一。從助推互聯網新業態發展和多樣化健身選擇而言，線上直播平臺如何繼續生存、維系用戶、保持流量，以減少線上健身用戶向線下健身房轉移數量成為亟待思考的問題。

為了維系用戶，網站一般采取兩種方法：一種是通過宣傳、激勵等手段挖掘潛在用戶不斷加入；另一種是提高現存用戶忠誠度，減少用戶流失[1]。類比可知，線上健身直播平臺要維系用戶，消減用戶向線下流失數量，提高用戶忠誠度是一種可行手段。大量研究表明，培養忠誠顧客是企業贏利并實現持續發展的關鍵，因而顧客忠誠度長久以來一直都是企業營銷的基礎目標[2]。在電子商務環境下，學者們就用戶持續使用意愿已經開展了相關研究，感知價值、交易成本、感知風險、用戶體驗、信任度和滿意度等都成了學者們的著眼點[3-10]。要維持線上健身用戶的數量，實現健身直播平臺的持續發展，關鍵是要培養用戶忠誠度，然而梳理現有研究發現，截至2021年1月，CNKI上以健身直播為主題開展研究的文章僅7篇，涉及的研究內容主要是健身直播的發展現狀、健身直播與網絡通信技術發展的適應性、健身直播對于提高居民健身熱情的影響三個方面，然而怎么促進健身直播的持續發展，維持其在后疫情時期的用戶增長態勢，學者們還未進行過專門研究，關于如何維系健身直播平臺用戶這一網絡營銷界關注的問題，也還未有可供參考的聲音。

針對這一情況，轉換成本在信息科學中常被用來研究用戶的持續使用行為和用戶忠誠，并且諸多研究已經證實它的影響[11]，且在研究消費者線上到線下、線下到線上的消費渠道遷移行為時，轉換成本也發揮了極其重要的作用[12-15]，而涉入度作為產品或服務與顧客自身相關程度的表達，學者們在線上和線下兩個方面對涉入度影響消費者購買行為進行了研究，結果證實了涉入度的高低直接影響消費者的重購行為，進而影響品牌顧客忠誠[16]。此外，1965年，Cardozo首次將顧客滿意的理論引入市場營銷領域，指出顧客滿意可以導致顧客的重復購買行為，且轉換成本在顧客更換服務供應商的決策過程中所起的作用，會隨顧客滿意度不同而發生變化[17]。涉入度和滿意度對調節轉換成本，進而作用于顧客重復購買行為具有影響。

基于上述分析，用戶忠誠度對于后疫情時代健身直播行業長足發展具有重要意義，梳理過往網絡消費者線上線下轉換成本和用戶忠誠度的研究，本文試圖從轉換成本理論的角度出發，結合涉入度和滿意度相關理論對健身直播情境下網絡顧客忠誠度進行實證分析，剖析健身直播情境下轉換成本對用戶忠誠度的影響機制，提出維持后疫情時代健身直播長足發展的有效對策。

二、文獻評述與假設推演

(一)轉換成本與健身直播用戶忠誠之間的關系假設

研究健身直播用戶線上向線下進行轉移，此過程中一定會存在轉換成本，即用戶從線上健身直播轉向線下健身過程中可能涉及的成本。總結過往文獻，轉換成本(Conversion Cost)又稱轉移障礙，關于轉換成本的定義，學術界存在不同的聲音，但大體上是一致的：即顧客對同類產品或服務的不同供應商之間進行重新選擇時產生的一次性成本。如：Porter(1980)[18]提出轉換成本即當消費者從一個產品或服務的提供者轉向另一個提供者時所要付出的一次性成本，包括時間、金錢和心理上的成本。Gremler和Brown(1996)將轉換成本定義為顧客在更換服務提供商時產生的實際或感知到的經濟或非經濟成本[19]。Jones等指出轉換成本是消費者認為自身將在轉換商品或服務的供應商時，可能需要付出的代價[20]。Burnham等(2003)[21]將轉換成本定義為顧客從一個供應商切換到另一個供應商的過程中相關的一次性成本。桑輝和王方華(2006)指出轉換成本即顧客將當前使用的產品和服務的供應商轉換為另一個供應商時所損失的某種成本或資源[22]。

健身直播的用戶相當于健身房的顧客，因此線上的用戶忠誠可以等同于顧客忠誠(Customer Loyal)進行定義。關于顧客忠誠的定義，國內外學者已經進行了大量研究。Guest(1955)[23]認為顧客忠誠度指的是顧客持續購買并向其他人推薦某一產品的傾向。Jacoby(1978)[24]等認為顧客忠誠顯示了顧客某一時期的消費偏好，表現為顧客重復購買某產品、向其他人推薦該產品以及排斥其競爭對手的產品的行為。劉麗和張寧(2014)[25]認為顧客忠誠可以看作消費者網上購買的一種行為意向，反映了消費者的重復購買意愿，這是目前國內學者的普遍認知。綜上所述，用戶忠誠可定義為用戶的重復購買行為或購買意愿。

綜上，本文研究健身直播情境下轉換成本對用戶忠誠度的影響時，可將觀看健身直播看作一種用戶的行為決策過程，過程中涉及的購買會員、預約直播提醒等屬于用戶購買行為。因此健身直播用戶忠誠是用戶持續進行購買決策的行為或意愿。而根據上文分析可知，用戶忠誠與轉換成本密切相關，因此轉換成本作用于健身直播用戶，可能會影響其用戶忠誠。基于消費者購買決策理論，消費者購買決策受外部環境變化的影響，借鑒Burnham等人(2003)[21]的觀點，本文從轉換成本理論的視角出發，作出如下假設1：

H1：轉換成本對健身直播用戶忠誠有顯著的正向影響。

(二)涉入度對轉換成本與健身直播用戶忠誠之間關系的調節作用

涉入度指消費者基于自身的動機、需求和興趣，感知到的產品或者服務與自己的相關性及重要性(Zaichkowsky, 1986)[26]。精細加工可能性模型(ELM)認為，涉入度是決定信息如何被加工處理的關鍵因素，涉入度高時，消費者采用中心路徑的處理方式，他們會認真檢查和處理與購買決策相關的信息；而涉入度低時，消費者則采用邊緣路徑的處理方式，他們只是對所獲得的信息進行粗淺的處理(Griffith和Gray, 2002)[27]。且用戶的持續購買意向直接受到涉入度高低的影響(White和Johnson, 1998)[28]。因此，結合健身直播情境，當涉入度高時，消費者有強烈的動機關注轉換成本，轉換成本受用戶重視程度增強，轉換成本對用戶忠誠度影響增大；當涉入度低時，用戶缺乏強烈的動機關注轉換成本，轉換成本對用戶忠誠度的影響變小。鑒于此，本文提出如下假設2：

H2：涉入度對轉換成本與健身直播用戶忠誠之間的關系具有顯著的調節效應，且這種調節效應在高涉入度情景下更有效。

(三)滿意度對轉換成本與健身直播用戶忠誠之間關系的調節作用

滿意是一種心理狀態，是指一個人對一段關系質量的主觀評價。滿意度即用數字來衡量“滿意”這種心理狀態。本文所指的滿意度即健身直播用戶的滿意度，根據以往研究可知，用戶滿意度是用戶對于其花費時間或金錢得到的產品或服務是否符合使用前期望的一種認知狀態(Howard和Sheth, 1969; Oliver和Linda, 1981;Tse和Wilton, 1988)[29-31]。持續個人關系投資模型認為，高投資認知將導致個體對不滿關系的承諾(Rusbult, 1980)[32]。即顧客滿意度越低，扣除轉換供應商所需投入的轉換成本后，顧客認知的凈利越大，因此顧客忠誠度越低。反之，顧客滿意度越高，扣除轉換供應商所需投入的轉換成本后，顧客認知的凈利越小，因此顧客忠誠度越高。將這種投資模型的主張應用于健身直播情境下用戶忠誠研究中，不滿用戶的用戶忠誠由用戶對健身直播的投入資源認知所決定。轉換成本可視作從線上健身消費轉化為線下健身房消費的投入資源，即將滿意度視作轉換成本與健身直播用戶忠誠關系的調節變量時，滿意度低的情況下，高轉換成本對用戶忠誠的作用弱化，滿意度高的情況下，高轉換成本對用戶忠誠的作用強化。鑒于此，本文提出如下假設3：

H3：滿意度對轉換成本與健身直播用戶忠誠之間的關系具有顯著的調節效應，且這種調節效應在低滿意度情景下更有效。

綜上所述，本文研究變量間的關系模型如圖1所示。

圖1 健身直播情境下轉換成本與用戶忠誠關系

三、研究設計

(一)問卷設計

本文采取問卷調查法進行研究，問卷采用Likert 7點計分，累積數值越大，表示符合程度越高。與此同時，基于預調查的結果結合研究內容進行問卷調整，最終形成本文的研究量表。為了保證問卷的科學性并確保得到有效的研究結果，根據研究需要，本文的調查問卷主要包括兩個部分：受訪者基本信息與量表測量。其中，受訪者基本信息共計6個題項；量表測量借鑒國際上認可度高的成熟量表，包括轉換成本、用戶忠誠、涉入度、滿意度共4個部分總計27個題項。

(二)數據收集

本文的調查對象主要集中于18歲至30歲的消費者，采取線上問卷發放方式，共計回收問卷555份；將前后答案存在明顯矛盾、問卷存在過多空白且答案存在一定規律性的問卷視為無效問卷進行剔除，最終得到有效問卷390份，有效回收率為70.27%。從性別分布來看，樣本中男女所占比例分別為49.23%和50.77%；從年齡段分布來看，18～25歲人群占比最高，其次是26～30歲人群；從受教育程度分布來看，本科人群占比最高，為42.82%；從每月可自由支配收入分布來看，3001～5000元收入人群占比最高，為21.80%，其次是5001～8000元收入人群，為21.29%；從每天使用移動網絡時間分布來看，1～2小時人群占比最高。將以上統計信息與QuestMobile中國移動互聯網報告數據結合分析，存在整體上的一致性，因此說明本研究數據收集具有合理性和代表性。有效問卷樣本的具體人口統計學特征信息見表1。

表1 有效問卷樣本的人口統計學特征信息表(N=390)

(三)變量測量

本研究的問卷內容主要涵蓋五個方面：受訪者基本信息(性別、年齡、受教育程度、每月可自由支配收入、上網時間)；轉換成本量表(來自Burnham等, 2003)[21]；用戶忠誠量表(Sirohi等, 1998; Chaudhuri和Holbrook, 2001)[33-34]；涉入度量表(來自Zaichkowsky , 1985)[35]；滿意度量表(來自Spreng等, 1996)[36]。

(1)控制變量。基于以往關于線上線下消費轉換成本和用戶忠誠的相關研究，受訪者的性別、年齡、受教育程度、可自由支配收入、上網時間等因素會對線上用戶忠誠產生一定影響，為確保研究結果的準確性，本研究將這些變量設置為控制變量進行分析。

(2)轉換成本。借鑒Burnham(2003)開發的轉換成本測量量表，將轉換成本劃分為程序型成本、財務型成本和社會型成本三個維度，并根據實際研究場景對相關題項內容進行適當修改，包括了“為了觀看健身直播并跟隨健身直播的主播指導進行鍛煉，我已投入很多的時間和精力”等12個題項，因程序型成本、財務型成本和社會型成本作為單一變量的主效應值差距甚小，因此本研究僅探討三個維度合一的轉換成本對用戶忠誠的作用，其Cronbach’s Alpha的值為0.862。

(3)用戶忠誠。借鑒Sirohi 等(1998)和Chaudhuri等(2001)開發的網絡顧客忠誠測量量表，包括了“如果想要健身，我會優先選擇使用健身直播APP或網站”等6個題項，Cronbach’s Alpha的值為0.901。

(4)涉入度。借鑒Zaichkowsky(1986)和McQuarrie等(1992)開發的個人涉入度RPII測量量表，包括了“我會主動搜尋健身直播的相關信息”等6個題項，Cronbach’s Alpha的值為0.903。

(5)滿意度。借鑒Spreng(1996)開發的整體滿意度測量量表，包括了“我對觀看健身直播感到滿意”等3個題項，Cronbach’s Alpha的值為0.851。

四、實證分析

本研究根據研究目的選取SPSS和AMOS作為數據分析軟件對收集的有效問卷進行數據處理，包括變量描述性統計與相關分析、數據共同方法偏差檢驗、量表信效度檢驗、涉入度和滿意度的調節效應檢驗等內容。

(一)描述性統計與相關分析

用SPSS統計分析軟件對各個變量進行描述性統計與相關分析，結果見表2。由表可知，健身直播情境下轉換成本與用戶忠誠具有顯著正相關關系(γ=0.535，p<0.01)，因此假設1可得到初步驗證。

表2 變量描述性統計與相關系數

(二)共同方法偏差檢驗

本研究的所有數據均來源于問卷調查結果，雖然問卷采用了匿名填寫、設置控制變量等方式以盡量減少共同方法變異的影響，但是由于問卷填寫的個體獨立性可能會產生同源偏差問題，因此，本研究運用Harman單因素檢測法，進一步分析數據的同源偏差。結果顯示，本研究共析出4個特征值>1的公因子，未進行因子旋轉時，第一個因子解釋變異量為35.94%，進行因子旋轉后，第一個因子解釋變異量為26.22%，低于建議值50%，因此可排除本研究數據的同源偏差問題。

(三)信效度檢驗

對本研究涉及的各個變量進行信度和效度分析，結果如表3所示。由表可知，各變量的Cronbach’s Alpha系數均超過了0.8，說明本研究量表具有較好的信度。再看變量的KMO和Bartlett球形檢驗結果，顯示轉換成本、涉入度、滿意度、用戶忠誠等四個變量的KMO值均超過了0.7，累積解釋方差均大于50%，Bartlett球形檢驗的sig值均小于0.05。

表3 各變量的信度和效度

進一步，運用Amos軟件進行變量的驗證性因子分析，結果如表4所示。其中，四因子模型(轉換成本、用戶忠誠、涉入度、滿意度)的各個擬合指標(X2/df=1.785≤3,GFI=0.905≥0.9,CFI=0.961≥0.9,AGFI=0.888,RMSEA=0.045≤0.1)均優于三因子模型(轉換成本+用戶忠誠、涉入度、滿意度)、二因子模型(轉換成本+用戶忠誠+涉入度、滿意度)、一因子模型(轉換成本+用戶忠誠+涉入度+滿意度)，盡管AGFI沒有超過0.9，但它接近0.9且優于其他模型，能夠被接受(陳武等，2011)[37]。因此，本研究中的模型具有較好的區分效度。

表4 模型的驗證性因子分析結果

AVE值分別為0.5596、0.6063、0.6114、0.6610，均為0.6的建議值附近(吳明隆，2009)[38]，CR值分別為0.9327、0.9021、0.9038、0.8534，均大于0.6的建議值，因此本研究所用數據的聚合效度和區分效度再次得到檢驗。

(四)假設檢驗

1.主效應檢驗

根據層級回歸的結果，如表5和表6所示，轉換成本和用戶忠誠度正相關(β=0.580，p<0.001)，因此，假設1得到驗證。

表5 CR和AVE值

2.調節效應檢驗

為了驗證假設2和假設3，即涉入度和滿意度在轉換成本和用戶忠誠中產生的調節效應，本研究先將用戶忠誠設置為因變量，再加入控制變量(性別、年齡段、受教育程度、自由支配收入、使用移動網絡時間)，接著對自變量(轉換成本)和調節變量(涉入度或滿意度)做去中心化處理，之后再構造去中心化的自變量和調節變量相乘的交互項，最后得出表4和表5的檢驗結果。

(1)涉入度調節效應檢驗

如表6所示，轉換成本和涉入度的交互項與用戶忠誠顯著正相關(β=0.273，p<0.001)，這表明涉入度水平越高，轉換成本對用戶忠誠的正向影響作用會增強，因此本研究假設2成立。

表6 涉入度調節效應檢驗

進一步，為更直觀解釋涉入度的調節效應，本研究運用SPSS PROCESS宏程序，將涉入度的均值分別加減一個標準差分成高涉入度和低涉入度兩個組別，對不同涉入度情境下的轉換成本與用戶忠誠的關系展開觀察，結果顯示：涉入度正向調節轉換成本對用戶忠誠的影響(見圖2)。根據圖2所示，涉入度對轉換成本與用戶忠誠之間的關系具有顯著的調節效應，相較于低涉入度用戶，高涉入度用戶更能增強轉換成本對用戶忠誠的的正向影響，涉入度的調節效應在高涉入度情景下更有效，再次驗證了本研究假設2的成立。

圖2 涉入度調節效應圖

(2)滿意度調節效應檢驗

如表7所示，轉換成本和滿意度的交互項與用戶忠誠顯著正相關(β=-0.172，p<0.001)，這表明滿意度水平越高，轉換成本對用戶忠誠的正向影響作用越弱，因此本研究假設3成立。

表7 滿意度調節效應檢驗

進一步，為更直觀解釋涉入度的調節效應，本研究運用SPSS PROCESS宏程序，將滿意度的均值分別加減一個標準差分成高滿意度和低滿意度兩個組別，對不同滿意度情境下的轉換成本與用戶忠誠的關系展開觀察，結果顯示：滿意度負向調節轉換成本對用戶忠誠的影響(見圖3)。根據圖3所示，滿意度對轉換成本與用戶忠誠之間的關系具有顯著的調節效應，相較于高滿意度用戶，低滿意度用戶更能增強轉換成本對用戶忠誠的正向影響，滿意度的調節效應在低滿意度情景下更有效，再次驗證了本研究假設3的成立。

圖3 滿意度調節效應圖

五、討論與分析

(一)研究結論

本研究可得出以下結論：①在健身直播情境下的轉換成本與用戶忠誠顯著正相關，轉換成本正向影響用戶忠誠；②在健身直播情境下，涉入度對轉換成本與用戶忠誠的關系具有顯著調節作用，且高涉入度情景下調節作用更顯著；③在健身直播情境下，滿意度對轉換成本與用戶忠誠的關系具有顯著調節作用，且低滿意度情景下調節作用更顯著。綜上，本文通過實證研究驗證了在健身直播情境下的轉換成本對用戶忠誠具有正向影響，涉入度和滿意度對這種影響具有正向調節作用，但這種調節作用受高涉入度和低滿意度作用更顯著。結論既說明了轉換成本作為前置變量用以研究用戶忠誠具有可行性，也驗證了精細加工可能性模型(ELM)和持續個人關系投資模型。

(二)理論貢獻

本研究的理論貢獻主要在于以下幾點。

1.將轉換成本對用戶忠誠的影響放置在健身直播的情境下進行研究，驗證了轉換成本對用戶忠誠有顯著影響[39]。且轉換成本之前常用于同一場景下開展研究，比如，將轉換成本作為前因研究學術虛擬社區持續知識共享意愿的研究[40]，將轉換成本用于研究SNS用戶忠誠行為[41]等，本文將轉換成本置于線上健身直播和線下健身房選擇間，研究轉換成本與用戶忠誠的關系，增加了新的研究場景，拓寬了轉換成本理論研究的覆蓋面。

2.探討了涉入度和滿意度在轉換成本與用戶忠誠行為間的調節作用，本研究表明，在健身直播情境下，涉入度和滿意度對轉換成本與用戶忠誠的影響有調節作用，高涉入度和低滿意度時，轉換成本對用戶忠誠的影響作用較強。通常，轉換成本和滿意度被放在同一層級，分別研究對用戶忠誠的影響[42-44],涉入度也被作為轉換成本的同一層級，用作對用戶忠誠的研究[45],滿意度和涉入度同時作為調節變量與轉換成本一起進行研究，主要是用作轉換壁壘認知對顧客虛假忠誠的影響研究[46]，轉換成本、涉入度、滿意度均被用作過自變量、調節變量研究對用戶忠誠的影響，三者間有相互聯系，本文將涉入度和滿意度作為調節變量，研究轉換成本對用戶忠誠的影響，在一定程度上對全面深入理解用戶忠誠的影響因素具有理論意義。

(三)實踐啟示

本研究立足實際情況展開討論，對健身直播平臺在后疫情時代維系用戶忠誠具有一定的實踐指導意義。因為在健身直播情境下轉換成本對用戶忠誠的正向影響，以及涉入度和滿意度的正向調節作用，健身直播平臺要提高現有用戶的忠誠度可以從以下三個方面入手：

首先是基于轉換成本調整方面，根據之前的研究轉換成本對于網絡消費者而言主要包括未轉換的收益和轉換后的損失兩個衡量角度(崔萌等，2014[47])，因此對于健身直播平臺而言，一方面需要提高健身直播現有用戶未轉換可以獲取的收益，可采取的措施包括但不限于：增強健身知識的可理解性、提高健身直播教練的專業性、增加健身教程的重播功能等；另一方面需要降低潛在用戶轉換后的損失，吸引線下健身用戶的加入，可采取的措施包括但不限于：提升健身直播觀看便捷性、設置新用戶免費體驗期、根據用戶健身需求不同制定不同類別會員收費標準、建立與線下健身房相比明顯的成本優勢等。

其次是基于涉入度調節轉換成本對用戶忠誠作用視角，高涉入度情況下，轉換成本對用戶忠誠的作用增強，也即是說，相同的轉換成本，對于高涉入度的健身直播用戶而言，其認知轉換成本增加了，用戶忠誠也隨之提高。因此健身直播平臺需要將提高用戶涉入度納入平臺持續發展的考慮范疇。與此同時，涉入度為用戶感知到的產品或者服務與自己的相關性及重要性，因而健身直播平臺可以就提高用戶的參與度、增強平臺與用戶的聯結性等方面采取措施。

最后是基于滿意度調節轉換成本對用戶忠誠作用視角，低滿意度情況下，高轉換成本對用戶忠誠的作用弱化顯著，因此健身直播平臺需要思考如何增加平臺用戶滿意度。對于健身直播平臺而言，用戶滿意度主要是用戶對于自己在健身直播平臺上花費的時間、金錢與健身目標完成度之間關系的認知，因此健身直播平臺應該立足直播內容、質量及使用感受等，以幫助用戶最大程度完成自己的健身目標為發展方向，提升用戶滿意度，維系現有用戶群體。

(四)研究局限與展望

本研究對健身直播情境下的轉換成本和用戶忠誠進行研究，對于健身直播平臺維系現有用戶、吸引潛在用戶具有一定的實踐意義，但是仍然存在許多局限：①影響健身直播平臺用戶忠誠的因素很多，受制于時間和精力，本文僅針對健身用戶線上線下在后疫情時期會發生轉換的視角，研究轉換成本對健身直播平臺用戶忠誠的影響，尚有諸多可能影響健身直播用戶忠誠的因素有待考慮。②本研究僅驗證了涉入度和滿意度對轉換成本和用戶忠誠關系的調節作用，對于感知價值、信任等用戶情緒特質有待進一步研究。③本研究數據來源于網絡問卷發放，數據收集渠道單一，未來可擴展數據收集渠道。④問卷數據屬于橫截面數據，未來可采用實驗法等方法收集時間序列數據，對研究結果進一步驗證。