“算法+定制”类订阅制电商用户持续使用意愿影响因素研究

杨菁 马一方 张睿思

摘 要：在已有理论模型的基础上根据“算法+定制”类订阅式电商的特点适当增减变量，建立模型分析影响用户持续使用意愿的因素与强弱，并对国内的“算法+定制”类订阅式电商提出发展建议，使其用有限的成本获得最多的持续使用用户，借以解决“算法+定制”订阅式电商难以控制成本、留住顾客的难题。

关键词：“算法+定制”;订阅制电商;持续使用意愿;影响因素

0 引言

近些年，消费群体呈现异质化、高质量、体验式的消费特点。“算法+定制”类订阅式电商瞄准需求，蓬勃发展。其核心竞争力是关注消费者体验感，以精准营销为发力点，通过算法和专业人员分析快速找到消费者所需品，实现用户的决策降维，同时助力消费升级。

“算法+定制”类订阅模式（如Abox壹盒）是指用户支付会费成为会员，定期收到由算法数据和设计师共同决定的产品组合。适合自己的商品单件可付费留下，其余商品免费退回;平台通过留存情况优化客户画像和消费偏好预测模型，实现自我升级。

研究订阅式消费模式是对消费者需求的发现和满足，也是解决传统电商平台发展瓶颈的新思路。传统电商平台囿于获取用户成本高、用户转移频率高、掌握用户行为难度高等问题。“算法+定制”类订阅模式纳入商品组合的退回测评，可以大幅降低试错成本，激发用户的购买欲望。此外，此类平台将数据精确到个体，为用户建立专属数据库，真正实现私人订制。平台与用户的捆绑逐渐加深形成强粘性，提高了消费者复购率、消费转化率。

然而“算法+定制”类订阅式电商平台实操中屡屡出现成本控制困难，技术支撑不足，算法频频失灵等问题，伤害用户体验。研究此类平台的用户持续使用意愿影响因素，寻找影响权重较高的项目，有助于指导同类企业进行内部资源重新配置，优化国内同类企业发展模式。

1 文献综述

1.1 概念界定

综合赵忠诚、陈柏燚（2016）、Russom（2011）等学者观点，“算法+定制”类订阅模式可归纳为公司通过大数据算法直面用户流量全貌，从数据分析中预测会员的潜在消费意愿，搭配精准营销，定期向会员投递定制化、个性化的产品。

1.2 研究现状综述

1.2.1 迎合个性化的消费需求

“算法+定制”类订阅式电商模式的市场基础是消费者对个性化的追求。Baldwin、Forslid、Ito（2015）主张，市场关注点转移到了增加产品服务的价值。即服務个性化，消费者的体验感转移到服务和产品的定制过程。

个性化消费需求与用户忠诚度存在越来越强的相关关系。Huber、Matthes、Vogel&Schehl（2008）主张，电商平台的高市场饱和度以及不断增加的同质产品使得企业很难具有忠诚的顾客，可行的解决方案是根据消费者个性化提供产品。

1.2.2 培养呈频率化的消费行为

订阅模式“一次付款+多次递送”的特点有利于引导顾客进行周期性消费。荣振环（2012）认为，订阅模式意味着交易关系有时长保证，企业在了解消费偏好的基础上，可以把购买行为进行频率化引导，提高用户的留存率。

1.2.3 平台频频陷入运营困境

目前，“算法+定制”类订阅式电商平台在国内的发展态势整体走低，存在诸多难题。荣振环（2012）主张，具有高造价、高物流成本、低体验值和长消费周期的产品不适合此类模式。此外，订阅模式由于盈利逻辑不甚明晰，平台方不能有效控制成本，高运营成本最终转嫁到消费者，反而伤害了消费者的体验感。

1.3 文献述评

目前，学界初步认知“算法+定制”类订阅式电商模式的概念，肯定其能够满足个性化消费需求和培养长期购买行为，对培养消费者忠诚度有裨益。但是，培养用户持续使用意愿的机理并没有得到阐释，影响此类平台用户持续使用意愿因素的探究也寥寥无几。

本文将在已有理论模型的基础上，根据此类平台的特点增减变量，建立综合模型研究用户持续使用意愿，分析影响持续使用意愿的因素与强弱，最后得出结论与改进建议。

2 模型构建

2.1 理论模型

为了研究“算法+定制”订阅式电商用户的持续使用意愿，本文整合了UTAUT模型、ECM-ISC模型、感知风险理论，同时鉴于此类电商的特点，排除UTAUT模型中的变量“便利条件”，纳入变量“个性化需求”“个人创新性”。

3 数据分析

3.1 信度效度检验

本研究利用SPSS19.0，得出量表Cronbachs Alpha值为0.942，所有指标的Cronbachs Alpha值均大于0.7，说明问卷整体信度较好。

总体样本的KMO值为0.906，说明该问卷的效度非常好。且卡方统计值显著性概率为0.000，小于0.05，非常适合进一步做因子分析。

3.2 假设检验与模型拟合

本研究利用AMOS 24.0对模型进行拟合分析，χ2/df为1.913，小于3。GFI为0.833，CFI为0.915，IFI为0.916，NFI为0.839，各项指标都达到了检验标准，拟合情况良好。

路径分析结果如表1。

4 结论与建议

4.1 结论

见表1所示，期望确认度对绩效期望显著正向影响;期望确认度、个性化需求对满意度显著正向影响，个性化需求影响力较强;而满意度对持续使用意愿显著正向影响，路径系数高达0.86，所以期望确认度、个性化需求通过正向影响满意度，而间接正向影响持续使用意愿;同时，努力期望、社会影响也对持续使用意愿显著正向影响，但影响较小，路径系数均仅有0.10，可知影响力没有满意度大。

4.2 建议

4.2.1 明确营销关键词，精准定位消费群体

平台方应在充分调研现阶段消费者消费特征的基础上，深入挖掘“算法+定制”订阅制模式的核心竞争力，明晰营销关键词，并定位有相对应诉求的消费群体，将平铺直叙的“介绍式”营销升级为精确敲打消费者痛点的“捕捉式”营销。同时，加大营销力度，大胆尝试线上线下结合、新旧媒体并驾齐驱等多样化营销手段，炒热订阅式电商这一概念，提高平台话题度与关注度。

4.2.2 定期优化算法，提升算法精度

消费升级带来对“个性化消费”的追捧，是“算法+定制”订阅式电商品牌竞争力的保障。为了保持优势，平台方应增加科技投入，提高算法精度，使得算法测绘结果尽可能逼近真实值，更有利于培养用户忠诚度。

4.2.3 简化购物操作，提高服务质量

平台方可以在購物环节简化流程，使下单更加简洁易操作。此外，平台方也应提升客服的解决力，改善服务质量，以便使用者的困惑和问题能够及时准确的送达和解决。

4.2.4 痕迹化质量管控，降低感知风险

“货找人”模式虽然简化了购物的挑选阶段，但产品评价环节的缺失使得顾客无法对产品质量有足够了解。平台方应对寄出的每一件产品附带质量证明，进行痕迹化、可视化质量管控，尤其是服装类，可附带服装寄送前的消毒操作证明。

4.2.5 联动化仓储管理及物流管理

由于不可减免的科技投入，相比于传统电商，“算法+定制”订阅式电商不具备价格优势，规模往往较小。如果分别建设仓储和物流，不仅重复投资、资源浪费，管理也缺乏效率。因而，各平台方应积极和传统电商平台开展合作，利用传统电商平台成熟的仓储管理和物流管理体系，降低成本提高效率。

参考文献

[1]赵忠诚，陈柏燚.基于化妆品行业的订阅式模式网站研究[J].消费导刊，2016，（8）：86.

[2]荣振环.订阅直送模式实现天然销售[J].销售与市场：管理版，2012，（5）：93-95.

[3]Russom， P. Big Data Analytics[OL]. Washington： TDWI Research，2011.

[4]Huber， F.， Matthes， I.， Vogel， J.， et al. Produkte nach Maβ von der Stange — Idee und Erfolgspotential des Mass Customization[Z]. Mainz： Wissenschaftliche Arbeitspapiere， Center of Market-Oriented Product and Production Management，2008.

[5]Baldwin， R. E.， Forslid， R.， Ito， T. Unveiling the Evolving Sources of Value Added in Exports[Z]. Institute of Developing Economics，2015.