订阅式知识付费平台用户满意度影响因素研究*——基于喜马拉雅FM用户评论文本挖掘的分析

宗利永 夏子惠

（1.上海出版印刷高等专科学校文化管理系 上海 200093；2.上海理工大学出版印刷与艺术设计学院 上海 200093）

1 引言

近年来，作为内容创业者对于互联网知识变现道路的探索，“知识付费”在为数字出版企业带来机遇的同时，也加速了内容产业的优胜劣汰。知识付费脱胎于内容付费，早期包含教育、出版、咨询等行业，是在成熟的市场和社会环境、人们的知识焦虑、消费升级等动力共同推动下形成的内容消费的升级形式[1]，其底层逻辑是UGC 到PGC 的用户信息提纯需求[2]。从概念语义上分析，“在线平台”是“知识付费”的实现载体和赋能因素，而在线知识付费平台又将互联网时代的全社会“认知盈余”向前进一步转化为“知识变现”。通过移动互联网基础设施，知识供给与知识需求能够更为精准而有效地对接，知识生产、交易、消费的全流程各环节更加便利化。针对知识付费平台的特性，如何评估其用户的满意度并有效提升其满意度日趋成为业界和学界关注的核心课题[3]。

本研究将以代表性订阅式知识付费平台喜马拉雅FM 为研究对象，对用户评论文本进行挖掘，分析相关评价指标，提出知识付费平台用户满意度评估模型，针对具体的用户满意度影响因素，提出优化和完善知识付费内容的对策和建议。相关研究结论可以为数字出版机构针对用户体验反馈开展的场景设计提供实践指导，并可以为营销策略提供决策参考。

2 文献综述及理论基础

关于用户付费行为影响因素的研究中，多数研究者采用构建模型和问卷调查的方法，提取关键影响因素。其中韩煜东、郭锦锦等[4]通过建立内容付费行为影响因素模型和问卷调查研究发现，国内用户对于付费内容具有高价格敏感性，而付费内容的相对优势和易用性会间接正向影响付费行为；张帅、王文韬等[5]提炼出用户在线知识付费行为的7 个主要影响因素，分别是个体需求、个体认知、信息质量、主观规范、便利条件、替代品、经济因素。

关于满意度的研究，借鉴赫茨伯格双因素理论提出的“只有激励因素才能够给人们带来满意感，而保健因素只能消除人们的不满，但不会带来满意感”这一核心要义，一些学者在研究影响因素类型划分时，将双因素理论引入服务行业研究。如齐善鸿、马力[6]借鉴双因素理论所提供的思路,发现导致顾客满意的因素和导致顾客不满意的因素与赫茨伯格提出的双重连续体一致,顾客满意的对立面是是没有满意,而不是不满意；顾客不满意的对立面是没有不满意,而不是满意，认为认定与分析激励因素和保健因素并“因材施政”是关键；倪慧珏[7]对营销实践中存在的问题进行研究，确认了影响顾客满意的激励因素和保健因素的关系，并对企业如何合理定义激励、保健因素、提高顾客满意度作了一定的探讨。

“知识付费”从其本质而言是以“认知盈余”为核心的内容消费的升级形式，是传统的出版在各客观因素的推动下兴起的数字出版新模式的探索。通过梳理文献发现，目前学界对于“知识付费”的研究大多由“知识付费”本身出发，包括其起源、发展推动因素、运行机制、发展趋势等方面，较少涉及用户层面的研究。关于用户评论挖掘在评价实物和服务商品领域都已有较多成熟的研究，在新闻传播学领域，将用户评论挖掘应用于用户满意度研究的较少。“知识付费”属于信息服务，在本研究的评价指标体系构建中可参考已有的关于服务类商品的评论挖掘研究，尽可能构建更为客观、全面的评价指标体系；一些学者针对不同类型移动新媒体产品研究得出感知质量和感知价值是较为普遍的用户满意度影响因素，而鲜有针对“知识付费”或相关产品的用户满意度影响因素展开研究。

3 数据处理及评价模型构建

关于满意度的研究，借鉴赫茨伯格双因素理论提出的“只有激励因素才能够给人们带来满意感，而保健因素只能消除人们的不满，但不会带来满意感”这一核心要义。考虑到基于双因素理论将用户满意度的影响因素区别为激励因素与保健因素，在评论文本情感分析的基础上，结合评分等级的分类，由于算法判断情感情况存在少量的失误，因此采用人工筛选修正部分错误判断，最终将评论分为积极用户体验评价和消极用户体验评价两类。其中，积极用户体验评价即激励因素是知识付费平台的核心，它是其与其他类型的内容生产平台相区别的核心竞争力，具有独特性；消极用户体验评价即消极保健因素则反映了用户的不满情绪，是其用户满意的门槛，是该产品获得长远发展的基础和前提。将满意度影响因素差异化分析，可以更加明确地反映出知识付费平台应如何去提升用户满意或消除不满。

根据具体目标市场的不同，将知识付费平台划分为大众化、垂直化和社交型知识付费平台三种[8]；同时根据付费内容形态的差异，将付费内容划分为专栏订阅、付费问答、付费讲座三类。在目前国内的各类订阅式知识付费平台中，喜马拉雅FM 处于领先地位，具有一定的行业代表性。本研究通过七麦数据（https://www.qimai.cn）的公开数据采集APP Store 中喜马拉雅FM 的评论数据，包括发表时间、用户名、评分、标题、评论内容，共抓取2017年9月至2018年3月评论17 682 条。

3.1 用户评论分析

在进行分析前，为防止部分乱码、明显广告内容、简繁体、英文、表情等情况影响分析结果，对评论数据进行预处理，删除了部分乱码、无意义、表情包以及英文评论等内容，将繁体内容转换为简体内容，共计有效评论13 100 条。评分等级分为1 星到5 星，将5 星和4 星归类为高分评论，作为积极评价，1 星-3 星归类为中低分评论，作为消极评价。积极评分占绝大多数，为93.79%，消极评分占比为6.21%。在积极用户体验样本中，评分等级为5 星的占比为94.4%，4星的占比5.6%；在消极用户体验样本中，评分等级为1 星的最多，占比超过一半为66.51%，其次3 星和2 星占比分别为21.17%和12.23%。由综合用户评分等级统计结果和评论文本情感分析结果可看出，评分等级与评论文本情感并不完全对应，存在用户评分等级为高分评价，但具体评论内容是负面情感的情况。

（1）用户评论归类

Pagano D、Maalej W[9]通过分组人工编码筛选，总结为17 个子主题，并归类为4 大类，分别为：评级、使用体验、建议、社交。参考Pagano D、Maalej W 提出的评论分类标准，并结合使用与满足理论和知识付费App 产品特点，本研究将用户评论分为以下五类，见表1。

表1 评论分类

（2）关键词词库建立及维度、评价指标归类

本文使用NLPIR 汉语分词系统对抓取的评论数据进行分词、新词发现、关键词提取。在进行关键词提取、新词发现的基础上，提取主题词、核心词和极性词。为保证关键词库的准确性，剔除部分与本研究无关、无具体意义的词汇，并人工提取部分有具体意义但软件无法正确自动分词的词汇。在软件自动提取词汇的基础上，对结果进一步进行人工归类，建立订阅式知识付费平台满意度关键词词库。

对用户评论进行了基础的文本分析和评论类别归类，即用户评论的六个中心：内容、广告、质量、软件、音质、资源，以及在参考已有研究的基础上对用户评论进行的维度归类，分为内容满意度、功能满意度、付费满意度、操作满意度、整体满意度五个维度。在前文分析的基础上，结合知识付费平台产品特性，根据主题词之间的逻辑关系，对提取的关键词词库中的主题词进行归纳，即指标归类。

在参考其他相关内容平台用户体验的研究[10-11]和用户满意度的研究[12]中对相关影响因素指标归纳的基础上，根据主题词之间的逻辑关系，对属同类别的主题词进行指标归纳和维度归类。比如“节目、故事、相声、散文”等关键词是用来评价知识付费平台中内容类型的，“品质、干货、精彩”等是与内容质量相关的。基于使用与满足原理中卡茨、格里维奇和赫斯总结的五大类需求：认知的需要（获得信息、知识和理解）；情感的需要（情绪的、愉悦的或美感的体验）；个人整合的需要（加强可信度，信心，稳固性和身份地位）；社会整合的需要（加强与家人、朋友等的接触）；舒解压力的需要（逃避和转移注意力），并结合知识付费平台的特点，将整体满意度分为：认知、情感、舒解。根据上述方法，对构建的词库进行归类，得出完整的用户评价体系，如表2所示。

表2 知识付费平台用户评价体系表

3.2 用户满意度影响因素分析

在上文中，已根据双因素理论将抓取的用户评论文本分为积极用户体验评价和消极用户体验评价两类。根据归类得出的用户评价指标体系，分别对积极用户体验和消极用户体验进行人工编码，如果一条评论中出现某个维度下的某个指标，则记为1，否则记为0。非参数检验在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。二项分布（Binomial Test）是非参数检验的一种，即通过样本数据检验样本的总体是否服从指定的概率为P 的二项分布。在下文中，将在编码的基础上，进一步利用二项分布检验，得到各个因素出现频次在积极和消极用户体验评价中的显著性差异，并对各维度中各指标的相对频次作为对比项，将影响积极和消极用户体验评价的各因素出现的相对频次进行比较，分析积极和消极用户体验评价中影响用户满意度的重要因素。由于积极用户体验评价和消极用户体验评价的评论数量不同，因此对各维度下各指标的出现频次采用相对频次，即计算各因素的出现频次占所有因素出现频次的比例，统计结果以百分比呈现。

（1）积极用户满意度影响因素分析

积极用户体验评价经过编码后，通过SPSS 进行二项分布检验，根据二项分布检验结果整理得出消极用户体验影响因素相对频次如表3所示。

表3 积极用户体验影响因素相对频次（%）

二项分布检验结果显示，积极用户体验评价四个维度的19 个指标均具有显著差异。相对频次结果显示，超过10%的前五个高分词频分别为内容数量（17.31%）、内容类型（15.51%）、内容质量（13.76%）、舒解（11.22%）、收听功能（10.31%）。从上述分析结果可以得出，在影响积极用户体验评价的因素中，内容维度在用户评价的关注度最高，其中有三个指标的关注度为前三，为别是内容数量、内容类型和内容质量。其次，在整体满意度维度中三个指标关注度相对较高，其中舒解（11.22%）关注度最高，随后是认知（8.84%）和情感（7.66%）。

从分析的结果看出，内容维度在积极用户评价中关注度最高，并且有三个指标的关注度为前三，分别是内容数量、内容类型和内容质量，从采集的评论文本来看，用户的评论基本上是“内容丰富”、“内容很全”、“什么都有”。

在整体满意度维度中，舒解的关注度最高。根据使用与满足理论，舒解即满足消费者舒解压力的需要。在采集到的评论文本中，涉及到该指标的评论文本关键词主要有“失眠”、“睡不着”、“无聊”等。除舒解外，认知和情感的关注度相对较高，说明用户对于知识付费平台满足其获得信息、知识和理解的需求，以及使其获得情绪的、愉悦的、或美感的体验的满足，具体体现在评论文本中的关键词有“受益”、“学习”、“启发”、“陪伴”、“生活”等。

收听功能是在系统满意度维度下的一个指标，主要涉及的关键词包括“下载”、“缓存”、“变速播放”、“批量删除”等与收听这一操作相关的词语。“收听”这一功能，是知识付费平台的核心功能，是用户使用其软件中提供内容的关键载体和渠道，它的好坏与否、好用程度都直接影响用户对于内容获取的效果。

综上所述，对于积极用户体验评价来说，内容数量、内容类型、内容质量、舒解和收听功能是影响积极用户体验评价的因素，即激励因素，这些因素的满足能够显著提升用户满意度。

（2）消极用户满意度影响因素分析

消极用户体验评价经过编码后，通过SPSS进行二项分布检验，根据二项分布检验结果整理得出消极用户体验影响因素相对频次如表4所示。

表4 消极用户体验影响因素相对频次（%）

二项分布检验结果显示，消极用户体验评价四个维度的19 个指标均具有显著差异。相对频次结果显示，超过10%的前四个高分词频分别为系统可靠性（17.53%）、广告（15.78%）、价格（14.03%）、收听功能（10.16%）。

在消极用户体验评价中用户关注度最高的是系统满意度维度中的系统可靠性指标，在采集到的评论文本中，类似“版本”、“闪退”、“死机”、“打不开”、“升级”等关键词数量较多。知识付费APP 是以手机应用程序为载体的，系统可靠性是应用程序一个重要的质量属性，应用程序作为直接提供用户服务的载体，与用户发生交互最多的环节，在APP 运行过程中，出现的影响系统可靠性的各种情况包括闪退、后台、死机、打不开、卡等等，这些都会干扰、甚至打断用户正在进行的操作，尤其是关键业务的中断，直接影响内容的呈现效果、消费效果，会引起用户强烈不满，继而造成用户留存率下降、产品口碑下降等等影响。

从分析得出的高分词频以及采集得到评论文本的相关内容如“广告太多”、“突然很大声”、“吓一跳”等，涉及到包括广告的数量、内容、形式等，另外还有部分评论反映即使下载后的内容收听也会强制要求联网并播放广告。通过这些可知，在音频中插入的贴片广告是非常影响用户体验的。

在采集到的评论文本中提及的关键词主要有“贵”、“收费多”、“会员”，这反映了消极用户体验评价中对于知识付费内容价格的接受程度较低。自互联网诞生以来，免费一直是占据绝对领导地位的运营法则，部分学者也通过研究分析得出移动互联网内容付费影响因素中，感知价格的作用是间接负向的且强度较大，说明了国内用户的高价格敏感性[13]。另外，收听功能在消极用户体验评价中的关注度也超过了10%，与积极用户体验评价中收听功能的频次非常接近。这说明收听功能指标的满足能提升用户满意度，而收听功能表现欠佳会损害用户体验，招致用户不满。

综上所述，对于消极用户体验评价来说，系统可靠性、广告、价格是影响消极用户体验评价的因素，即保健因素，若这些因素不能够满足，会导致用户不满，招致用户给出消极的评价。另外，收听功能既会影响积极用户体验评价，又会导致消极用户体验评价，因此为激励-保健因素，该因素的满足能够提升用户满意，该功能不能满足则导致用户差评。

4 订阅式知识付费平台提升用户满意度路径

综合积极与消极用户体验评价的分析结论来看，系统可靠性、与内容紧密关联的广告不合格，以及定价的不合理会招致用户差评。作为知识付费内容APP 的运营方，应从这些保健因素出发，不断完善招致用户差评的问题，降低用户不满。

4.1 严格把关内容生产质量，以质取胜

知识付费的普及和发展，用户付费习惯的进一步形成，知识付费商业闭环的日益完善，目前知识付费类平台普遍依靠网红、大咖吸引用户，引导用户进行消费，这种“快钱急活”的网红效应、粉丝经济，能在短时间内为其带来大量的粉丝和流量，以及收益。但是，网红、大咖生产内容质量并不一定与其带来的流量、收益成正比，也未必能够为平台、产品的长久化发展带来有益的帮助。对于知识内容的供给方来说，重要的是实现生产让用户觉得“物有所值”的优质内容，实现内容的可持续性，平台发展的可持续性。物有所值，对于用户来说，满足认知的需求、情感的需求、舒解的需求都是有所收获、物有所值。知识付费平台作为内容生产者或者内容供给方，应摒弃只追求眼前利益的想法，而应严格把关内容生产质量，在知识领域垂直化、细分化基础上，针对不同垂直领域和细分市场中的分众需求，提供专业化的知识内容，并持续进行内容生产的更新、优化；同时，应不断探索、优化知识内容的输出形式、输出效果，实现内容的最佳输出效果。

4.2 以产品思维策划广告，改善广告的用户体验

从目前知识付费平台的盈利情况来看，广告的引入不可避免，但是广告的引入不应成为引爆用户差评的因素。对于知识付费平台来说，广告的引入不可避免，但若广告的表现不佳，直接影响用户获取付费内容的体验和效果，这是得不偿失的。引入贴片广告，应该摒弃传统粗暴、直接做法，而是应该尊重用户对于广告的感官、心理体验，以产品化的思维去打造广告：如对广告内容进行筛选：选择与软件、平台调性一致的，与用户特征相符合的广告内容；对广告形式进行筛选：基于广告内容去选择广告的输出形式，适合开屏启动页广告的、适合首页横幅的、适合音频、视频贴片的，针对不同的广告内容选择最佳的输出形式；选择最恰当的内容和时机：引入算法机制，针对不同的内容、不同的时间段、不同的使用场景，智能分发不同的广告内容，在影响用户体验最小化的同时能够实现广告宣传效果的最大化。

4.3 在重视顾客价值的基础上持续探索最佳定价模式

目前相当多的学者在研究相关内容行业用户体验、用户满意度时，结论显示我们的用户是具有高价格敏感度的。虽然用户的付费习惯在形成，但用户的高价格敏感度并没有改变。知识作为非标准产品，目前知识付费的定价多以知识内容生产者的知名度为基础，依靠自身平台的品牌、信用做背书。随着知识付费的发展，用户日益趋向于理性消费，对于内容的要求更为严格，粉丝经济、网红经济思维下的高定价，如果不能保证内容的质量水平，必然会消耗用户的付费热情，甚至影响到产品、平台的口碑。从知识内容作为商品，商品价值决定价格，知识的买卖双方根据知识能够提供带来的实际价值决定价格，即“价值定价”。知识付费平台运营方，应当以顾客价值为基础，评价用户的需求和价值感知，参考内容生产成本，设定与用户感知价值相匹配的价格。在维持平台运营成本、平台品牌形象和用户价格接受度之间，寻找到最合适的平衡点。

4.4 改善核心收听功能，优化用户满意度的二元因素

根据上述分析研究结果可知，收听功能作为知识付费平台的核心功能，在用户满意度影响因素中，既是激励因素，同时也是保健因素，收听功能的满足能带来用户的满意，而收听功能表现欠佳则会招致用户差评，导致用户流失。作为知识付费内容的呈现和最终被用户接收、消费、使用的载体，与用户发生交互最多的环节，应用软件APP 的重要性不言而喻。在进行版本迭代时，同样需要在进行充分、全面的测试的基础上发布新版本，作为知识付费平台运营方，应当转变只专注于内容生产的传统思维，要认识到优质内容是决胜法宝，更要认识到实现优质内容变现的桥梁，即核心收听功能的重要性和必要性。在平台开发和持续的后期运营中，要始终以用户需求、用户体验为中心，从用户收听内容这个动作出发，以达到可用、实用、易用为目的，设计、并不断完善各项与收听动作相关的操作。

5 结语

将用户满意度影响因素研究成果应用于知识付费实践是本研究的出发点和最终目标。本研究在双因素理论的基础上，将采集到的订阅式知识付费平台用户评论文本分为积极用户体验评价和消极用户评价，基于用户评论的文本挖掘，得出内容数量、内容类型、内容质量、舒解是影响积极用户体验评价的因素，即激励因素；系统可靠性、广告、价格是影响消极用户体验评价的因素，即保健因素；收听功能为激励-保健因素。

本研究在对评论文本进行分析时，没有对抓取到的评论文本进行赋值、量化计算处理。此外，由于不同类型知识付费平台的产品特点不同，用户所关注的重点也不同，因此影响不同类型知识付费平台的用户满意度因素可能存在一定差异。知识付费作为数字出版在新时代迎来的重要发展机遇，未来可结合文本的智能语义分析，对于知识付费产品用户体验进行探索研究，进一步为数字出版机构针对用户体验的反馈开展场景设计提供实践指导，更好的为营销策划提供决策参考。