APP消费者使用行为影响因素研究

■ 董进才 博士 宣蕾蕾（浙江财经大学 杭州 310018）

研究背景

移动APP市场作为软件应用程序中增长最快的细分市场之一，自从苹果的APP Store从2008年7月启动以来，从原本的500个APP和十几个开发者起步，尽管产生时间短，但直到2014年7月，已有将近90万款APP及25万家APP经营者与开发者（以下统称卖家），这一增长的市场也衍生了600多万的APP Store用户以及愈50多亿的下载量。APP具有传统商品的主要特征，如大量的数码产品的选择和相对较低的用户搜索成本，但是，一个APP商店拥有一些特殊的结构，使其远区别于传统的类似于书籍、音乐和电影之类的市场。首先在APP商店中的卖家销售其产品的渠道单一，不像音乐和DVD，且APP的开发者和经营者能够改变的不仅仅是价格，还包括基于用户反馈和评论的功能和特点。再者，在APP市场中，买家与其他开发者的竞争更加直接，无论该APP适合于享受还是功能利用，但是在比较时，同一类别的APP比较更加简易。此外，移动APP为开发者和经营者在版本控制上提供了一个更大范围的灵活性，例如基于特征的和基于价格的区别，是否通过APP消费，订阅长度等。作为一个快速增长的特殊技术市场，了解APP市场，了解它提供的机会对于不同的利益相关者十分重要。笔者相信，对于APP的研究方法和结果具有多方面的重要意义，因为做出了非常有益的贡献不仅是指学术文献，也包括了为管理者和企业家带来了何种贡献。而本文的定位就是可以为APP开发者和经营者的营销提供一个实际有效的借鉴。

问卷设计与检验

（一）问卷设计及影响因素的确定

本研究中的变量主要通过结构式访谈和开放式问卷得到，以此为基础形成对APP产品影响因素的基本构想，而在得到相关变量后的问卷采用五级李克特量表进行调查，由于当前研究APP的量表并没有形成，而APP尽管是新媒体背景下的一种新渠道，但其存在本质是通过“流量”这一特殊“货币”购买的产品，因此本研究采用文献中已有的与消费者购买相关的量表或者改编自既有量表的方法进行测量，对于来自英文文献的量表，通过双向翻译（Translation-Back Translation）的步骤保证对量表翻译的准确性，并且尽量简化措辞，因而量表所有问题均根据原本量表进行了必要的修改。

参考以前学者的研究以及已有文献，结合中国互联网络信息中心的信息，设计开放式问卷进行调查，首先对50名笔者身边的各年龄层的APP消费者进行深度结构式访谈，请他们尽可能多地说出自己在APP产品APP时的影响因素，同时进行开放式问卷，为保证开放式问卷的代表性，问卷的分发地点分别为：浙江财经大学图书馆、文海中学校门口、杭州武林广场以及杭州东火车站的候车室，共计发放70份问卷。

在获得开放式问卷及结构式访谈结果后，采用专家意见法归纳整理影响APP产品的因素共计37个，具体如下：

价格；用户评价；是否为官方版本；安装占用流量多少；占用内存大小；安装是否方便；APP自身的品牌形象；APP的形象代言人；是否与现有APP重复；界面是否美观；插件多少；他人推荐；图标设计是否新颖；流行性；安全性；相对其余途径可以获得更多利益；普遍性；功能实用性；好友中使用人数；是否个性化；按照需求；资源分类；APP初装以外的其余收费；使用占用流量多少；运行速度；稳定性；是否影响手机运行；广告频率；耗电程度；出现故障影响使用的频率；是否有更好的替代选择；可否产生进一步收益（例如积分等）；是否需要注册；操作简便性；功能多样性；资源是否充足；资源更新速度；正确性。

表1 部分产品因素研究维度设计归纳

表2 理论维度与开放式问卷结果结合归纳

在得到以上基础因素后，根据理论文献进行问卷设计，部分产品因素维度设计来源如表1所示。

在表1维度分析中，存在较多维度的意义重复，仅命名不同，根据表1中文献对各维度的定义，通过专家意见法，将各类重复的维度合并，例如娱乐性和感知愉悦性合并为感知娱乐性，APP的易用性、简洁性和感知易用性合并为感知易用性等，最终结果剩余维度为：感知易用性；经济性；智能手机涉入；社会影响；感知风险；感知有用性；可选择的复杂性；商业形象；产品知识；替代品吸引力；APP外观设计。并和开放式问卷所得因素结合，结果如表2、表3所示。

（二）调查问卷收集

问卷采用就近原则，分别在杭州火车东站，浙江财经大学图书馆，浙江职业技术学院门口，嘉兴火车南站，共发放200份问卷，收回164份问卷，回收率为82%。但在数据录入中发现，有12份问卷仅填写了第一页的题项，17份问卷所有题项均勾选了同一选项，另4份问卷尽管每页均有填写，但缺失值超过25个（问卷共56个题项），因此，共计可用问卷为131份，有效率为79.88%，具体信息如表4所示。

按照收集到的预测问卷，分析被试者基本信息，详见表5。

根据表5发现，APP主要使用类别集中在社交通讯类和教育与电子书类，其次是音乐和视频类与实用工具类，男女性别比例为41%-59%，使用年龄集中在18-34之间，其余比例较为均衡，具有样本代表性。

（三）问卷因子分析

本部分因子分析的作用是利用SPSS17.0的探索性分析来评价预测问卷各题项的效度，剔除不适当项目的标准主要有：一是标准差。若题项标准差过低，则说明该题项的得分分布范围较小，所代表的差异鉴别力较低，因而将剔除标准差明显偏低的题项。二是题项的收敛效度。若因素负荷较小，则无法替代公因子所反映的动机或偏好，因而需删除负荷明显较低项目，对同一因子，其对应题项的因子载荷量均大于0.5，就可认为此变量的收敛效好，从另一个角度看，收敛效度是指每一题项在其所属因子中的因子载荷量，因此本研究拟删除因素负荷绝对值小于0.50的项目。三是题项的区别效度。区别效度是指每一题项在起步所属的因子中的因子载荷量必须接近0，若题项在不同因子上的载荷越相近，说明该题项的模糊性越高，因而需删除在不同因子上重复载荷相近的题项，本研究拟删除在其不归属的因子上载荷超过0.25的题项（荣泰生，2012）。经过删除和再分析的循环，得到结果如表6、表7、表8、表9所示。

表7为第1次因子旋转结果，其中特征根大于1的公因子共有13个，解释的总方差为68.882%。而因子旋转成分矩阵结果中，S15、S16、S18、S19、S20主要载荷于第一个公因子上，S6、S7、S8、S10主要载荷于第二个公因子上，S11-S14主要载荷于第三个公因子上，S1、S2、S3、S5主要载荷于第四个公因子上，S24、S26、S28、S29主要载荷于第五个公因子上，S36、S37、S39、S40主要载荷于第六个公因子上，S21-S23主要载荷于第七个公因子上，S41、S42、S43 主要载荷于第八个公因子上，S34单独载荷于第九个公因子上，S31单独载荷于第十一个公因子上。但其中S4、S17、S25、S28、S32、S33、S38在各公因子上的载荷未达到0.50，因此删除，而S9、S30、S35则重复载荷于不止一个因子上，且载荷高于0.50，说明该选项存在模糊性，因此剔除该选项。

表3 问卷题项形成来源归纳

表4 问卷样本来源

表5 预测问卷样本基本信息

表6 KMO 和 Bartlett 的检验

表7 APP产品总方差解释表（1）

表8 APP产品总方差解释表（2）

表9 APP产品指标旋转成分矩阵a

表10 APP产品指标可靠性统计量

重新做因子分析，结果显示共提取10个因子，其中S15、S16、S19、S20仍旧载荷于第一个公因子上，S24、S26、S27、S29主要载荷于第二个公因子上，S6、S7、S8、S10主要载荷于第三个公因子上，S11-S13主要载荷于第四个公因子上，S1、S3、S5主要载荷于第五个公因子上，S21、S22、S23 主要载荷于第六个公因子上，S37、S39、S40主要载荷于第七个公因子上，S41、S42、S43主要载荷于第八个公因子上，S34和S31分别单独载荷于第九个和第十个公因子上，其中S2、S14在各公因子上的载荷未达到0.50，因此删除，而题项S18、S36则由于在两个因子上均有载荷，且值较高，说明该题项模糊性较高，因此剔除。

再次做因子分析，因子减为8个。S15、S16、S19、S20仍旧载荷于第一个公因子上，S24、S26、S27、S29主要载荷于第二个公因子上，S6、S7、S10主要载荷于第三个公因子上，S11-S13主要载荷于第四个公因子上，S1、S3、S5主要载荷于第五个公因子上，S21、S22、S23主要载荷于第六个公因子上，S37、S39、S40主要载荷于第七个公因子上，S41、S42、S43主要载荷于第八个公因子上，其中S8、S31、S34在各公因子上的载荷未达到0.50，因此删除。

第四次做因子分析，根据表8得特征根大于1的公因子共有8个，解释的总方差为61.344%。而从表9可知，所有题项均符合标准，其中，S15、S16、S19、S20载荷于第一个公因子上，S24、S26、S27、S29主要载荷于第二个公因子上，S6、S7、S10主要载荷于第三个公因子上，S11-S13主要载荷于第四个公因子上，S1、S3、S5主要载荷于第五个公因子上，S21、S22、S23 主要载荷于第六个公因子上，S37、S39、S40主要载荷于第七个公因子上，S41、S42、S43主要载荷于第八个公因子上。

本研究采用内部一致性指标Cronbach's Alpha（Alpha）对量表的信度进行检验，该指标的意义在于值越大，表示该变量各个题目间的相关性越高，即内部一致性程度越高。Cronbach's Alpha值大于等于0.7时，属于高信度；Cronbach's Alpha处于0.7与0.35时，属于尚可；小于0.35时，属于低信度。

（四）APP产品指标信度分析

根据表10可以发现，Cronbach's Alpha为0.749，高于0.7，属于高信度。且在表11中发现，各题项的已删除Cronbach's Alpha 值均低于0.749，因此不用剔除题项。

结论与建议

（一）研究结论

通过以上分析，剔除掉无效题项，按照各题项来源以及因子归类，采用专家意见法，对各因子进行命名。

第一个因子命名为感知易用性，指消费者对APP使用认为简单的程度，在该维度下三个题项均表现为对APP操作的难易程度的衡量，且均来自原文献测量感知易用性的题项。第二个因子命名为经济性，指在使用中获得产品和服务所投入的资源考虑，在该维度下所有条款的载荷均高，且来源一致。第三个因子命名为智能手机涉入，是指因手机的局限性和特殊性对APP的权衡，该维度下题项均和手机有关。第四个因子命名为社会影响，指消费者心理和行为受到外界因素作用而产生改变，该维度下的外界因素包括其他使用者、好友、广告和评价等，各题项载荷相近。第五个因子命名为感知风险，指在APP使用过程中对信息和财务等可能受到威胁的敏感度。第六、七、八个因子分别命名为感知有用性、替代品吸引力和APP外观设计，感知有用性指消费者对APP功能认为有效的程度，在该维度下三个题项均表现为对APP功能有效程度的衡量，且均来自原文献测量感知有用性的题项。替代品吸引力指同一类别下APP对消费者而言的可替代程度，以及转换APP的成本考量。APP外观设计指该APP是否符合消费者的审美和喜好，该维度下题项包括界面，图标以及外观的特殊性。

表11 项总计统计量

（二）对策建议

在分析过程过，原本对其与产品存在影响较大的商业形象、产品知识在APP影响因素提取过程中被剔除，说明对于消费者而言，名人效应的方式并不适用，且APP的开发商和经营者的形象对于消费者而言重要性也不高，而在APP本身的功能实用性、经济性以及外观上的关注是普遍存在的，因此对于APP开发者和经营者而言如何开发出和更新出更加间接易用、实用价值更高且外观设计如何给予更多选择的APP是重要的发展方向。与此同时，需要优化APP本身的耗电程度和占内存大小也是需要APP开发者和经营者着手之处，这一部分需要技术开发的优化，在这几个方面的优化可以更加有利于消费者更好地使用APP。

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