大數據背景下用戶視角的旅游APP評價指標體系研究

趙莉 夏振耀 盧俏立

在“互聯網+服務”上升為國家戰略的時代背景下，旅游業與互聯網結合產生了巨大的生命力。“互聯網+”正在重構旅游行業產業鏈，文化和旅游部、國家發展改革委等十部門在2020年11月聯合印發的《關于深化“互聯網+旅游”推動旅游業高質量發展意見》，提出了優化“互聯網+旅游”的營商環境，以數字化賦能推進旅游業高質量發展，讓旅游過程中的任一環節，都更加便捷和人性化。截至2021年6月，我國網民規模達10.11億，網民使用手機上網的比例高達99.6%，在線旅行預訂用戶規模已達3.67億，。旅游市場數字化和智慧化的普及，使得景區的錯峰開放、限量開放、預約開放、有序開放的實施難度小，覆蓋范圍廣，儼然以成為旅游常態。近年來，智慧旅游在大數據、人工智能等新技術的加持下，將游客出行所需的導航、導游、導覽、導購等基本需求進行智能化提升，通過感知游客行為偏好，實現精準互動的高效信息服務，極大地提升了游客體驗感和滿意度，增強了景區的游客粘性。疫情暴發以來，全國文旅設施的數字化、信息化又迎來一次“大提速”，智慧旅游將迎來更廣闊的市場前景。

智慧旅游的迅速普及和發展對旅游APP的服務效果評價提出了迫切的要求。近年來國內外學者對旅游APP的研究主要包括：旅游APP的設計實現、旅游APP特征對消費者體驗的影響和旅游APP用戶體驗對旅游滿意度的影響研究。有關“旅游APP評價”的研究文獻數量較少，主要集中在使用一些傳統方法對旅游APP的用戶體驗、影響因素進行評價和分析，在運用大數據分析技術和考慮評價指標的客觀特征方面，還具有一定的局限性。旅游APP是一種多功能、多層級、多指標的復雜信息系統，對其評價也將是一個復雜決策問題，應充分考慮其主客觀影響因素及內在的模糊性和不確定性。隨著大數據技術的日益成熟，利用用戶畫像精準描述旅游APP用戶群體的需求和體驗成為可能，本文將大數據用戶畫像技術和傳統的用戶體驗問卷調查方法相結合，充分考慮旅游APP服務效果評價的主觀性和客觀性，結合兩方面影響因素選取評價指標體系，進一步提高旅游APP服務效果評價的準確性和科學性。

用戶體驗（User Experience）的理論與方法最初起源并應用于人機交互設計中，如今在互聯網領域得到更加廣泛的應用。國外對用戶體驗的研究較早，自上世紀九十年代美國認知心理學家、用戶體驗專家唐納德·諾曼（Donald Norman）最早提出用戶體驗概念之后，越來越多的國外學者對用戶體驗的概念和內容進行了延伸和拓展，提出了多種不同的用戶體驗模型，其中比較著名的有：產品體驗的三層（感官層體驗、行為層體驗和思考層體驗）等級模型；用戶體驗五要素模型將用戶體驗分為表現層、框架層、結構層、范圍層、戰略層五個層次；包含七個模塊的蜂窩模型將用戶體驗目標分為有用性、可用性、期待度、可尋性、可及性、信任感以及價值感；APEC模型包括審美、實用、情感、認知四個要素。近年來，國內外學者在用戶體驗模型研究方面也積累了較為豐富的成果，主要體現于對模型應用的拓展和改進方面。本文在對上述用戶體驗理論模型歸納分析的基礎上，根據旅游APP用戶的特點，構建了內容體驗、功能體驗、交互體驗和情感體驗四個維度的用戶體驗模型，如圖1所示。

根據此四維度模型分層設計旅游APP用戶體驗指標遴選問卷調查表，其中，交互體驗層備選指標為：APP易用性（操作簡單方便，容易使用），APP穩定性（運行穩定，不無故閃退），APP易恢復性（誤操作后容易恢復），APP響應速度（操作指令響應時間短），APP成熟度（軟件上線時間長應用版本高）；內容體驗層備選指標為：信息內容豐富性（各類旅游資源種類內容豐富），信息內容權威性（信息來源真實可靠），信息內容時效性（信息內容定期更新，所提供信息為最新信息），信息內容趣味性（內容有趣富有吸引力），信息內容個性化（具有鮮明的個性化服務特色）；功能體驗層備選指標：功能完整性（功能充分滿足用戶需求），功能實用性（核心功能應用能力突出），功能引導性（具有清晰的功能導航），功能整合性（可提供整體性一站式服務），功能有效性（所列功能模塊的操作均能達到滿意效果）；情感體驗層備選指標：界面美觀性（APP界面色彩協調賞心悅目），界面友好性（界面設計人性以客戶為本），隱私安全性（APP具有保護用戶個人信息安全的措施），服務響應性（售前售后服務響應熱情及時），資源占用低耗性（APP流量使用及內存占用數量低）。將備選指標的重要性測評度量值分為5級：0（可以忽略）0.2（不很重要）0.5（一般重要）0.8（比較重要）1.0（非常重要）。

本文研究過程中，通過微信小程序發送調查問卷300份，回收有效數據267份。經過對回收數據的處理分析和對量表進行因子分析及信度和效度檢驗，每層篩選出影響因子排在前3位的評價指標，確定為基于用戶體驗的主觀評價指標，如表1所示。

用戶畫像是大數據技術的重要應用，是從海量數據中獲取的由用戶信息構成的形象集合，可以描述用戶的需求、個性化偏好以及用戶興趣等。用戶畫像又是大數據環境下一種用戶信息標簽化的方法，通過抽象出標簽信息可以完美地呈現出用戶全貌。用戶畫像的三個基本任務是：提取基本信息、挖掘用戶喜好和統計人群特征；提取基本信息主要研究從非結構化的頁面數據中提取結構化的畫像屬性；用戶行為理解主要研究如何通過搜集用戶的行為數據來挖掘用戶的偏好和興趣；統計人群特征是研究如何揭示用戶行為背后的原因。因此，旅游APP用戶畫像標簽直接體現了用戶的行為、偏好等特征，可以從客觀層面反映的旅游APP的使用效果。

本文選取“好客山東”等旅游APP運營部門收集到的用戶注冊數據及日志數據等，運用大數據分析方法對原始數據進行清洗、結構化等預處理，通過Sqoop導入HDFS。用戶畫像技術計算框架選用Spark及Hadoop，Spark主要負責對數據處理和按上層應用指定規則的數據篩選過濾，以及服務于上層應用的SparkSQL；Hadoop主要應用于通過具體算法對標簽數據進行評分。在由個體畫像生成群體畫像時，采用了經典的K均值（K-means）聚類算法。根據生成的用戶畫像標簽經德爾菲法篩選出的用戶畫像標簽評價指標包括，用戶基本特征標簽：年齡分布，性別比例；用戶行為特征標簽：用戶活躍度（訪問頻次及最近訪問時間等），用戶粘性（訪問時長、平均停留時長等）；用戶偏好特征標簽：信息偏好（瀏覽體驗型），業務偏好（業務參與型）。旅游APP評價用戶畫像標簽評價指標。

大力發展智慧旅游已成為增強政府對旅游業的監管能力，推進文化旅游業與其他產業融合發展，從而進一步形成具有地域特色的文化旅游品牌。對旅游APP使用效果的評價研究有利于提升游客體驗感和滿意度，助力智慧旅游的高質量發展和評測。本文將大數據用戶畫像技術引入到旅游APP評價研究中，提出構建兼顧用戶畫像和用戶體驗兩方面特征的旅游APP評價指標體系對改進旅游APP服務效果，促進文化旅游品牌和口碑的進一步提升具有重要意義。

[本文系基金項目：山東省社會科學規劃研究項目“大數據背景下用戶視角的旅游APP服務效果評價研究”（編號：20CLYJ41）的研究成果。]

（山東建筑大學 商學院）（山東建筑大學計算中心）

參考文獻：

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[2]劉海鷗，孫晶晶，蘇妍嫄，張亞明.國內外用戶畫像研究綜述[J].情報理論與實踐，2018：41（11）：155-160.