购物类APP用户持续使用影响因素的实证研究

周 沛,伏苏云,赵越春

(1.金陵科技学院商学院,江苏 南京 211169) (2.河海大学管理科学研究所,江苏 南京 210098)

伴随移动互联网的迅猛发展,移动购物已成为公众主要的购物方式之一. 而移动终端上安装的购物平台应用(购物类APP)就成为必不可少的工具. 我国电子商务“十三五”发展规划中明确强调到2020年,全国电商交易额要超过40万亿元,其中网络零售额10万亿元,相关从业者5 000万人[1]. 据中国互联网络信息中心(CNNIC)统计显示,截止2018年6月,我国手机网民数量达7.88亿,占网民总量的98.3%. 其中学生群体最多,占比达24.8%[2]. 因此,购物类APP的用户持续使用事关电子商务的发展. 同时,QuestMobil[3]的数据表明,移动互联网用户中20岁至35岁人群占80.8%,作为独特的社会群体,大学生具备较强的学习能力和探索精神,对购物类APP的熟练度较高,是各企业主推购物类APP的对象. 基于此,本文以移动购物类APP为主题,选取南京10所高校的学生,展开用户持续使用影响因素的实证研究.

1 相关研究工作

1.1 相关理论

1.1.1 技术接受模型(TAM)

网络消费者行为研究中技术接受模型(Technology Acceptance Model,TAM)被广泛用作基础理论,其是Davis[4]以理性行为理论研究信息系统用户接受时发现的,其中包含五要素:感知有用性、感知易用性、使用态度、行为意向和系统使用,并广泛用于解释信息技术使用的影响因素. 具体如图1所示.

目前,学界主要运用TAM模型来研究用户对新技术的接受和使用意愿. 李盈莹[5]研究发现,感知有用性和易用性正向影响大学生移动网购意向. 李琼等[6]以技术接受模型证实了感知有用性对用户微信购物态度和使用行为均有直接正向影响. 购物类APP作为网络购物的延伸,以TAM模型为基础理论具有一定有效性.

1.1.2 计划行为理论(TPB)

计划行为理论(Theory of Planned Behavior,TPB)认为行为意向的主要影响因素是态度、主观规范和直觉行为控制. TPB[7]在前人理论基础上融合了知觉行为控制,将行为意向包含到模型中,从而更好地预测用户行为. 具体如图2所示.

就用户而言,对购物类APP的选择难免会受周围环境影响,李欣颖等[8]证实了用户信息行为受主观规范的正向影响. 杨强等[9]从早期大众购买行为切入,运用计划行为理论构建结构方程模型,证实了主观规范做为购买意愿的部分中介因素,对购买行为产生正向影响,所以本文将计划行为理论作为探究影响购物类APP用户持续使用因素的基础模型.

1.1.3 期望确认模型(ECM)

期望确认模型(Expectation Confirmation Model,ECM)是Bhattacherjee依据“期望—确认—满意—意图”范式提出的,认为使用者在使用IS前有初始期望,然后与实际使用绩效之间产生的落差称为期望确认度[10]. 期望确认度会影响用户信息系统使用的满意度和感知有用性,而它们又会影响用户的持续使用意愿. 具体如图3所示.

ECM已在用户信息系统使用意愿和行为研究中得到广泛运用. 孙建军等[11]证实了在视频网站用户持续使用时,期望确认度正向影响感知有用性和用户满意度.

1.2 购物类APP用户持续使用影响因素

到目前为止,只有陆敏玲等[12]从促进因素和阻碍因素两个方面探究移动购物用户采纳行为. 刘百灵等[13]从移动购物应用特点和用户个体特质两方面分析了移动购物持续使用意愿. 而购物类APP是网络购物的延伸,在前人研究基础上,将购物类APP用户持续使用影响因素进行了分类,如表1所示.

本文以南京10所高校的大学生为调查对象,探寻购物类APP用户持续使用的影响因素,主要分析个人、技术和社会3个层面.

表1 购物类APP用户持续使用影响因素Table 1 The influence factors of shopping APP users continue to use

*此表系本文整理所得.

2 模型构建与假设

在文献回顾的基础上,本文建立了购物类APP用户持续使用影响因素概念模型. 模型以TAM和TPB为理论基础,并与ECM相结合,将变量划分为个人、技术和社会3个层面,并把个人创新、感知娱乐性、系统安全性、服务质量和主观规范加入到模型中来探讨它们对用户持续使用购物类APP意愿的影响. 具体研究模型如图4所示.

2.1 个人层面

2.1.1 个人创新

Kleysen等[14]指出顾客个人创新是个体将有益的创新予以产生、融入及实施到组织中的所有行为. 贾鹏飞[15]证实个人创新性对移动购物平台持续使用意愿有显著影响. 而有较高文化层次和探索精神的高校学生,个人创新的影响会更加明显. 所以本文假设:

H1:个人创新对用户满意度有积极影响.

H2:个人创新对用户持续使用意愿有积极影响.

2.1.2 感知娱乐性

随着购物类APP的不断完善,增加了购物社区和直播等功能来吸引消费者,用户在购物过程中能以轻松愉快的状态参与,促使用户重复使用行为的出现. Davis等[16]认为感知娱乐性是感受到的使用过程中的愉悦程度. 林琳[17]指出作为网络购物的本质属性,消费者感知APP购物娱乐性对其使用APP购物态度有正向影响. 如果用户在愉悦的状态下使用购物类APP,将会提高对APP的满意度,继而产生持续使用意愿. 因此本文假设:

H3:感知娱乐性对用户满意度有积极影响.

H4:感知娱乐性对用户持续使用意愿有积极影响.

2.1.3 期望确认程度

当用户通过购物类APP进行购物时,若购物体验超预期,用户可能会持续使用该APP. 如出现期望不确认现象,会影响用户对购物类APP持续使用. 李婷[18]以期望确认模型为基础,研究发现期望确认程度对消费者持续使用移动购物意愿有直接正向影响. 所以本文假设:

H5:期望确认度对用户持续使用意愿有积极影响.

2.2 技术层面

2.2.1 感知有用性

刘琳[19]基于TRA、TPB和TAM,研究了用户手机客户端网购行为,发现感知有用性对购物网站APP使用意愿有显著正向影响. 陈容等[20]从用户角度出发,证实感知有用性对移动购物满意度和持续使用意愿均有显著积极影响. 购物类APP可帮助用户进行信息分析(地理位置、兴趣爱好和需求),从而提高购物效率. 消费者可节省时间和精力成本,买到所需物品. 所以本文假设:

H6:感知有用性对用户满意度有积极影响;

H7:感知有用性对用户持续使用意愿有积极影响.

2.2.2 系统安全性

系统安全性是购物类APP的一个重要属性,用户持续使用意向随系统安全性增高. 高灵等[21]等在研究网络知识社区服务中,实证发现平台的安全性积极影响用户持续使用意愿. 用户在使用购物类APP时,系统的可靠性和稳定性越高,用户感知系统越安全. 若系统安全性出现问题,那么用户就会对APP产生质疑,购物类APP用户持续使用意愿会受到消极影响. 所以本文假设:

H8:系统安全性对用户持续使用意愿有积极影响.

2.2.3 服务质量

服务质量指用户移动购物时系统和用户的交互程度. 购物类APP可分析用户的搜索关注内容,更好地向用户展示商品和促销方面的信息,从而提供更优质的个性化服务. 林琳[22]运用ABC态度理论,研究了APP消费者移动购物行为,证明了服务质量对消费者使用APP移动购物态度有正向影响. 因此,本文假设:

H9:服务质量对用户满意度有积极影响.

H10:服务质量对用户持续使用意愿有积极影响.

2.3 社会层面

2.3.1 结构保证

结构保证指消费者对用于保护交易安全的措施的感知,这些安全措施通常为法规、政策、正式协议或承诺等. Mcknight等[23]认为人们容易在安全可靠的环境中对其他人或事产生信任. 完善的安全措施不但可以增加与对方之间的信任,还可以减低消费者感知的风险. 在移动网络环境下,结构保证更为重要. 为避免消费者权益受到侵犯,需有相应的法律法规来规范购物类APP的安全性. 所以本文假设:

H11:结构保证对用户持续使用意愿有积极影响.

2.3.2 主观规范

主观规范是当个体开展某种特定行为时所感受到的外界压力,黄杰[24]等研究发现用户在移动购物过程中,主观规范会影响使用态度和使用意愿. 若身边的朋友、同事和亲人等都使用同种购物类APP,某人就会受他们影响,从而使用同款购物APP. 所以本文假设:

H12:主观规范对用户持续使用意愿有积极影响.

2.4 中介变量

文献[25]认为中介变量是自变量对因变量发生影响的媒介,自变量通过中介变量对因变量产生作用. 张璇等[26]将满意度作为中介变量,对满意度和持续使用意愿展开了实证研究,发现二者的路径系数达到0.682. 黄柏浙等[27]将满意度作为中介变量设计在研究模型中,研究了影响移动社交类APP用户持续使用意愿的因素,并证明满意度对持续使用意愿有积极影响. 所以本文假设:

H13:用户满意度对用户持续使用意愿有积极影响.

3 研究方法和数据分析

3.1 问卷设计和收集

本文实证研究借助线下和网络来收集数据进行分析,问卷量表参考了国外研究的成熟量表[28-29],并结合购物类APP的具体情况进行修改. 随后咨询移动电子商务专家,访谈了部分电商企业和南京高校大学生,并进行了小规模测试. 在此基础上调整初始问卷测量指标,形成最终问卷. 正式问卷分为两部分:第一部分是大学生自身和使用的基本情况,第二部分是测量主体,包括8个自变量、1个中间变量、1个因变量以及30个问项,并采用Likert 5级量表进行度量. 正式调查于2018年8月8日—11月28日进行,共回收问卷807份,其中有效问卷791份,样本有效率为98%.

3.2 样本特征

收集的数据基本情况如表2所示. 在791个样本用户中,361个用户使用购物类APP时间长达1-3年,占45.6%;513个用户使用频率达到每周1-3次,占64.9%,其中主要使用的购物类APP有淘宝、京东和天猫,分别占38.9%、18.7%及16.7%.

表2 样本基本情况Table 2 The basic information of sample

3.3 数据处理结果

3.3.1 信度与效度检验

本研究使用SPSS22.0和AMOS24.0统计分析软件进行数据处理. 信度使用Cronbach’sα系数值进行检验. 效度则通过聚敛效度和区别效度进行判定. 结果如表3和表4所示,信度方面,各潜变量的Cronbach’sα系数值在0.878至0.952间,大于标准值0.7,而组合信度(CR)值在0.847至0.884间,均大于0.6的标准,说明量表具有良好信度. 效度方面,由于测量问项主体借鉴成熟量表,并经过专家测评,故具有较高内容效度. 而各变量因子载荷值和平均方差萃取率(AVE)分别大于标准值0.7和0.5,且各变量的相关系数小于对应AVE的平方根,表明具有良好的聚敛效度和区别效度.

表3 描述性统计和聚敛效度Table 3 Descriptive statistics and convergent validity

续表3 Table 3 continued

表4 区别效度Table 4 The result of discriminant validity

注:对角线加粗的数值为AVE的平方根.

3.3.2 结构模型假设检验

在对概念模型量表信度、效度及相关性分析的前提下,本文进一步采用AMOS24对全模型进行建模分析,以此揭示自变量和因变量间的作用方向和程度,并对不理想的初始模型进行修正,得出最终模型和路径关系. 首先,对结构模型的整体适配度进行检验,具体如表5所示. 根据 Bentler[30]的研究结论,输出结果证明模型拟合指标均在可接受范围,拟合度较好.

表5 模型整体适配度检验结果Table 5 The overall adaptation degree of model

其次,采用极大似然法进行参数估计,得出本文结构模型路径分析结果,如表6所示. 在针对移动购物APP提出的13个假设中,有11个成立,只有H5和H8未通过假设检验,其余假设路径系数均显著,表明假设成立.

表6 假设检验结果Table 6 Hypothesis testing outcomes

注:***、**和*分别表示P在0.001、0.01和0.05的水平上显著.

3.3.3 结构模型修正

为使模型更科学及简洁,故把不显著的路径连线删除,对结构模型做修正处理. 期望确认程度和系统安全性对用户持续使用意愿的路径连线不显著,导致与其相关的两个假设没有得到验证. 原因可能在于,一是目前购物类APP种类繁多,功能和模式类似,用户体验差异小. 因此大部分用户在初次使用APP时抱着尝试的态度,没有太高预期. 二是用户普遍使用成熟度很高的APP,诸如京东、淘宝和天猫等,且支付方式主要为支付宝和微信等完善的第三方媒介,故对系统安全性考虑不多.

修正模型的拟合优度指数结果χ2/df=4.226,RMSEA=0.041,AGFI=0.898,GFI=0.806,NFI=0.863,PNFI=0.707,PCFI=0.712,与结构模型相比,在具有较好拟合优度的基础上,修正模型更简约合理. 经整理的修正模型输出如图5所示.

4 结果与讨论

由结果可得,假设H1、H2、H3、H4、H6、H7、H9、H10、H11、H12和H13通过检验,而假设H5和H8未通过检验.

在用户满意度方面,服务质量(路径系数:0.613***)影响最大,其次是个人创新(路径系数:0.239***),再次是感知娱乐性(路径系数:0.201***),感知有用性(路径系数:0.068**)影响最小. 究其原因:随着商品品质提高,互联网技术日趋完善,消费者更多考虑企业能提供的线上和线下服务. 大学生有较强探索精神,愿意尝试新事物. 不同类型用户个人创新性不同,对用户满意度的影响程度差异较大. 同时,互联网技术不断迭代,移动APP功能略带游戏性的应用较“图片+文字”的静态模式更能提升用户消费体验,增强用户的情感依赖,提高满意度.

在用户持续使用意愿方面,个人创新(路径系数:0.404***)影响最大,其次是主观规范(路径系数:0.209***),再次是服务质量(路径系数:0.208***),接着是感知娱乐性(路径系数:0.086***)和结构保证(路径系数:0.085***),最后是感知有用性(路径系数:0.051***). 这表明,在初次使用满意后,大学生更愿意尝试使用购物APP再次消费. 同时,大学生感受到各类APP同质性较高,对系统和进驻商家及产品质量体验无明显差异,服务水平就显得尤为重要. 大学生对购物类APP在生活中带来的便利性和愉悦感较为关注. 此外,移动购物环境下,大学生对自身权益的保护也十分重视. 大学生容易受环境影响,身边人易成为其模仿对象. 中国传统文化层面崇尚“集体主义”,“自我”意识较弱,使得个体做决策易受外界因素影响.

而用户满意度对用户持续使用意愿(路径系数:0.467***)与大部分前人研究结果一致,在初次使用获得良好感知后,大学生会继续选择使用某购物类APP. 换句话说,持续使用意愿建立在一定用户满意基础上.

因此,政府和企业应从如下三方面着手,构建和谐电子商务生态系统. 一是个人层面,电商企业要不断创新前后端技术,持续推出新服务和应用,让用户始终保持新鲜感. 同时,企业和政府要进一步缩小“数字鸿沟”,降低APP使用门槛,增强不同层次用户的个人创新度. 此外,企业既要让用户购买到所需商品又体验到乐趣,如在APP中设计富有娱乐性的游戏和奖励任务. 还应重视用户在APP中的互动交流体验,为用户专门提供交流分享的社区,如穿衣秀社区和购物达人社区等,以提升他们的感知娱乐性. 二是技术层面,APP运营商应着力为用户提供有价值信息,可从提升信息可信度、真实性、契合度及更新度等方面考虑,以提高用户信息搜索和商品成交率. 同时,与传统PC端相比,移动端具有其特殊性. 开发商应重点关注终端屏幕的可承载性和客户端接入速度,以提升APP可用性. 此外,APP客服系统要积极与用户进行沟通,做好客户关系维护,加强用户权益保障,优化赔偿准备金和先行赔付制度,以提升客服友好性和APP服务质量. 在社会层面,政府应适时制定符合我省现状的移动电商发展战略,出台系列鼓励政策和法律法规. 如在购物类APP消费时,用户可享有更多权益保障. 同时,初创类电商企业在实施APP项目时,政府可提供便捷渠道,减免部分税费等. 此外,电商企业生存环境日益严峻,政府和企业应从商业生态系统角度出发,充分考虑系统中的构建者、参与者和竞争者. 要维持用户的使用意愿,必须依赖系统中各角色的合作才能共生共赢.

5 结论

本文以南京市10所高校为例,以TAM和ECM模型为基础,提出了购物类APP用户持续使用影响因素模型,并对模型进行了实证检验. 研究结果较好地验证了理论模型,主要结论如下:

(1)在AMOS对模型路径分析基础上,修正后的模型中个人层面包括个人创新和感知娱乐性2个维度;技术层面包括感知有用性和服务质量2个维度;社会层面包括结构保证和主观范式2个维度.

(2)服务质量、个人创新、感知娱乐性、感知有用性对用户满意度均有直接影响,且影响程度逐渐减弱;个人创新、主观规范、服务质量、感知娱乐性、结构保证和感知有用性对用户持续使用意愿产生直接影响,且影响程度逐渐减弱.

(3)用户满意度对用户持续使用意愿产生较强的直接影响. 持续使用需要一定的用户体验基础.

本研究尚存在一些不足,首先,问卷的获取基于截面数据,从某种程度上说会影响研究的准确性. 今后可收集纵向数据进行分析,采取跟踪调查法. 其次,本研究只选取南京市10所高校学生展开问卷调查,针对年轻用户群体,今后可扩大样本范围,提高研究结论的普适性;再次,当前本研究领域的相关理论模型和量表较为成熟,但大部分来自国外. 本研究借鉴已有成果并根据国情进行适当修正,通过验证性因子分析得到6个维度,但在后续研究中需对模型和量表进行开发和验证.