后疫情时代运动健身类APP用户的持续使用影响因素与多元组态路径——基于定性比较分析

王文龙，崔佳琦，邢金明

(东北师范大学 体育学院,吉林 长春 130024)

健康是每个人的愿望与追求，人民健康是民族昌盛和国家富强的重要标志。党的十九大以来，以习近平同志为核心的领导集体始终将人民健康放在优先发展的战略定位，并出台了《“健康中国2030”规划纲要》，着力构建国民健康促进体系[1]。体育以其巨大的包容性，成为扎实推进健康中国行动的重要组成部分，广大民众越发关注自身健康，健身需求激增。各大企业充分利用移动互联网技术开拓全民健身产品制造领域和消费市场，运动健身类APP由此获得飞速发展，身体活动与科学技术的关联成为新时代健身行为新风尚。2020年，由于新冠肺炎疫情的影响，体育健身服务产业线下“停摆”,居家在线健身热潮兴起。以Keep、咕咚、悦动圈、每日瑜伽等为代表的运动健身类APP借助隔离期的“宅刚需”纷纷开发线上体育服务与课程，实现了用户的大规模激增[2]。

后疫情时代，广大用户锻炼方式选择增多，加之产品同质化严重，使得运动健身APP市场普遍存在用户黏性难以维持、盈利困难等问题。因此，各类软件开发运营商在拓展新用户的同时，如何形成自身特色、避免新增客户的流失、增强用户的持续使用成为后疫情时代营销的关键[3-5]。

1 运动健身类APP用户持续使用影响因素的研究述评

近年来，运动健身类APP的持续使用问题受到学者的广泛关注。国外前期研究集中在健身和健康应用程序的内容、特点和影响上[6]，最近则越来越关注个体运动健身类APP持续使用行为的影响因素[7-11]。相比国外研究，国内相关研究起步较晚，且集中于采纳行为和持续使用行为的研究上[12-15]。

现有研究从不同角度对运动健身类APP持续使用影响因素做出了研究，然而也存在着以下局限。从研究方法角度来看，目前运动健身类APP持续使用相关研究主要采用统计分析方法，以结构方程模型(SEM)和多重线性分析为主，呈现出根据现有理论和研究提出假设，运用结构方程模型对假设模型进行实证检验这一研究逻辑。研究往往默认为APP用户持续使用行为的影响因素是对称关系，因此往往只关注持续行为发生的影响关系，却无法揭示不持续使用的因果逻辑。此外，针对运动健身类APP用户持续使用行为的变量分析，多呈现出净变量的独立作用，能够对影响因素与结果之间的关系进行量化阐释，但却无法得到变量间的组合构型对结果的影响；从理论视角和模型选择来看，国内外研究多为已有理论的移植借鉴和扩充，少有基于其他模型或通过一定方式构建新模型的研究，且同一变量在不同研究中对于结果变量的影响作用迥异。从研究内容来看，国内外有的研究聚焦运动健身类APP用户初次采纳行为，有的研究聚焦持续使用意愿，少有针对用户采纳后向持续使用行为转化的作用机理进行研究的成果，很难把握初始采纳行为和持续使用行为之间的复杂动态关系。基于现有研究的局限性和不足，本研究尝试引进社科领域新兴研究方法——定性比较分析(QCA)着力解决以下问题：运动健身类APP用户持续使用影响因素和多元组态路径有哪些？用户不持续使用又由哪些变量组合决定？采用哪些策略能够促进持续使用发生？如何防止不持续使用?

2 研究方法选取与数据来源

2.1 研究方法选取：定性比较分析

定性比较分析(Qualitative Comparative Analysis，QCA)由美国社会学家查尔斯.拉金于1987年首次提出。QCA借助整体论和系统论的思想，将案例视为条件组态、用条件组态取代自变量、用组态思想取代净效应思想、用集合关系代替相关关系，整合了定性研究与定量研究的优势，对自变量相互依赖等复杂问题因果关系机制阐释具有独特作用。具体而言，QCA认为研究中自变量和结果变量之间存在非对称性关系，某个结果或现象的出现不是由一个显著的变量单独发挥作用而引起的，而是相关影响因素综合发挥作用的结果。前因变量彼此之间相互影响和依赖，以整体的方式影响着结果变量。

QCA常用的分析技术包括csQCA(清晰集定性比较分析)、mvQCA(多值集定性比较分析)以及fsQCA(模糊集定性比较分析)三种。其中csQCA采用的二分法(隶属集合和不隶属集合)虽操作简单，但容易产生矛盾组态。mvQCA允许使用真实的多值条件，对于多类别现象的处理更有优势。fsQCA则引入隶属度，将集合之间的关系定为一种程度关系，从而避免了严格的二分法所造成的分析误差，使得QCA既可以处理类别问题，也可以处理部分隶属的问题和程度变化的问题。本研究选取mvQCA和fsQCA进行双重分析。

从QCA方法的应用步骤来看，QCA通常遵循典型案例和条件变量的选择、变量编码与赋值、真值表的构建、单因素必要性分析、条件组合分析以及结果解释几个步骤。根据本研究设计需要确定以下操作步骤：(1)根据现有文献和理论确定研究问题的解释/前因变量；(2)通过问卷采集导致结果变量发生和不发生的样本案例；(3)根据数据特征或理论知识对样本数据进行校准；(4)对样本数据的信效度进行检验；(5)单项前因条件的充分性与必要性分析，主要包括一致性(Consistency)和覆盖度(Coverage)两个指标；(6)使用Tosmana1.6和fsqca3.0软件进行标准化分析，得到QCA条件组合的分析结果；(7)在回归理论和案例的基础上对结果进行阐释。

2.2 解释变量和结果变量的选择

对于条件变量的选择，QCA常用的条件选择策略有四个，分别是“波普尔”证伪方法、“理论视角”的方法、补充性策略以及“全面”策略。本研究解释变量选择中，一方面采用“理论视角”方法，回归文献和现有成熟经典理论找到影响分析结果的核心条件，借以体现扎实的理论支撑；另一方面，采用“全面”策略，紧扣后疫情时代运动健身类APP用户持续使用行为特征，尽可能纳入较为全面的解释变量。除此之外，还需要综合权衡案例数量以及分析结果的简约性。基于以上原则，纳入以下变量。

(1)感知易用性(Usability，UA)和感知有用性(Usefulness，UE)。现有成熟理论模型中，如TAM、ECT以及ECT-IT等，都包含感知易用性和感知有用性这两个常见变量。其中感知易用性是指运动健身类APP操作和使用过程中的方便程度，如界面友好、使用方便、设计合理等。感知有用性则与UTAUT模型中的绩效期望含义类似，二者都反映了用户对采纳行为的收益预期,具体包括用户对学习资源、教学指导形式、服务质量等方面的满意度。目前研究证明感知易用性和感知有用性对运动健康类APP用户持续使用意愿具有显著影响[16]，因此本研究将两者纳入解释变量。

(2)社交互动性(Social Interaction，SI)。大多数运动健身类APP都具有分享健身动态、添加关注好友、点赞评论互动、热门推荐等社交娱乐功能。用户可以通过运动健身APP来了解周边朋友的健身情况，与朋友和其他用户进行互动，从而实现以健身为基础的在线社交需求。目前，运动健身类APP的社交娱乐功能越来越受到重视，通过APP提供兴趣社交平台、生活分享平台、交流讨论环境以及线上线下活动成为关键竞争力，也影响着用户的持续使用意愿。因此，本文将以互动性为基础的社交娱乐性作为用户持续使用意愿的一个关键要素。

(3)信任(Trust，TR)。在运动健身类APP应用过程中，系统可能会收集与记录个人相关数据，例如性别、年龄、出生日期、身高、体重等个人信息，如跑步运动往往需要开启位置权限，用户可能会比较担心个人隐私泄露。此外，课程购买后相关售后服务的保障以及运营企业的信誉也都会造成用户的潜在不安全感。因此，用户对APP的信任至关重要，这也直接影响了用户持续使用意愿。

(4)感知成本(Cost，CO)。感知成本主要包括购买软件和课程的费用、使用APP所消耗的流量等。感知价值理论认为用户感知价值是感知收益与付出的平衡，感知付出即为用户使用APP的成本——价格或费用。如在运动健身类APP使用过程中发现收费服务越来越多，APP使用的流量超出采纳时的期望，导致成本大于收益，则会减少使用行为。现有研究也表明感知成本会显著影响运动健身类APP持续使用意愿[12]，因此也将其纳入前因变量。

(5)社群影响(Community Impact，CI)。社群影响指的是个体作出或执行某一行为时所受到周围人群的压力和影响程度[17]。个体所处的环境及邻近成员会对其特定行为产生实质性的影响。目前研究表明，社群影响正向显著影响健身类App的持续使用意愿，其他领域的相关研究也表明社群影响是影响用户持续使用意愿的重要外部因素[18-20]。

(6)习惯(Habit，HA)。习惯对持续使用意愿的作用不容忽视。习惯反映了个人历史过程中发展出的一种无意识的、自动化的行为倾向。习惯不是天生的，而是个体对某些刺激的学习反应。习惯能够节约认知努力，提高行为效率，增强已有行为的连续性，并能有效预测个人行为的重复性[21]。个体越习惯使用APP学习，持续使用的意愿和行为也就越强。现有的研究也证明了用户的习惯对于持续使用意愿具有显著影响[22-23]，因此将习惯作为本研究解释变量之一。

(7)持续使用(Continuous use,CU)。当用户采纳APP后，只有用户持续使用，才能真正体现运动健身类APP是否具有足够吸引力和用户黏性。用户不持续使用，或只是具有持续使用的态度或意图，对于运动健身类APP应用的实践的参考价值不高。本文将用户持续使用与否视为结果变量。

综上，共纳入7个促使运动健身类APP用户持续使用的解释变量，其中感知易用性、感知有用性和感知成本属于平台层面因素；社交互动性和社群影响属于社会层面因素；信任和习惯属于个人层面因素。以上因素较为完整地借鉴了相关文献和经典理论中的变量，也充分地体现了运动健身类APP用户持续使用的特征。

2.3 数据来源

本研究样本数据使用问卷星通过调查问卷方式在线获取，问卷发放通过运动群组(如运动健康、咕咚、悦跑群组)、移动社交网络(如朋友圈、QQ群、微信群)等多种方式渠道。问卷主要包括两大部分，第一部分是受试者基本统计特征信息，包括性别、年龄、学历、是否学生群体、APP使用时长;第二部分是围绕解释变量和结果变量，结合现有研究而设计的题项(见表1)，其中解释变量采用李克特3级量表。共收回问卷201份，剔除错填、漏填、逻辑矛盾等无效问卷26份，得到有效问卷175份。使用时长选择一周及以上作为判断APP用户是否已经具有采纳行为。一方面，1周时间已经足够APP使用者检验采纳后的满意度，从而作出是否持续使用的决定；另一方面，现有研究普遍认为1周是APP等学习应用最普遍的试学或学习周期[24]。在一周及以上的使用时间里，用户持续使用或不持续使用APP，则被视为用户持续使用与否。排除使用1周以内的样本40份，本研究最终纳入样本135份。样本分布情况见表2。

表1 问卷设计

表2显示了有效样本的人口统计学特征信息。从性别来看，女性用户占52.99%，男性用户占47.01%；从用户年龄来看，18～25岁用户占比39.75%，是样本分布主要年龄段；从群体角度来看，学生群体为主，占比59.85%；从教育背景来看，87.51%的用户拥有本科及以上教育背景；此外，从使用时间来看，使用运动健身类APP超过一年的用户最多，占比44.03%；从采纳后结果来看，持续使用的用户占57.8%，不持续使用的用户占42.2%。从使用的APP来看，Keep使用人数最多，占比66.7%，其次为悦跑圈(8.9%)、华为运动健康(7.45%)、咕咚(4.4%)等。

表2 样本分布

2.4 数据校准

本研究解释变量的含义体现了用户采纳运动健身类APP后，促使用户持续使用行为发生或不发生的满意度变化，分为“更不满意”“和采纳时一样”“更加满意”。按照mvQCA的数据标准，数据要以“0”为起点，因此分别赋值为0、1、2，其中0表示更低，1表示不变，2表示更高。结果变量包括“持续使用”和“不持续使用”，分别赋值为1和0。变量赋值后符合mvQCA数据分析的要求，故不再进行校准。fsQCA数据校准则要体现隶属程度，设定完全隶属、完全不隶属和交叉点三个值，其中交叉点是集合中最大模糊点，赋值为0.5。本研究李克特三级量表契合隶属程度校准要求，直接使用(0,1,2)的标准进行校准，这也和采纳向持续使用转化过程中满意度、大小和价值变化变化趋势一致。为方便记录，将案例记为C1-C135。

2.5 信度和效度检验

采用正式调查获取的样本数据对结构式量表部分信效度进行检验。信度的分析使用SPSS 22.0，结果显示Cronbach’s Alpha值为0.894>0.7，且7个变量中已删除题项的Cronbach’s Alpha值均小于0.894，表明量表信度较好，具有较高的内在一致性。本文所有变量及题项都来源于相关理论和文献，并选择了5名相关领域专家与15名用户，对初始问卷进行测试，根据意见反馈对题项和语言表述进行了修正，使得表达更加清晰和准确，因而量表具有较好的内容效度。使用SPSS 22.0进行效度分析，显示KMO值为0.847>0.7，且Bartlett’s球形检验显著性P=0.000<0.05，表明量表效度较好。因而感知有用性、感知易用性、社交互动性、信任、感知成本、社群影响以及习惯7个变量对于用户持续使用的测量是合理有效的。本文问卷中单独变量只有一个题项，不再进行聚合效度和区分效度检验。

3 结果与分析

3.1 单项前因条件的充分性与必要性分析

单项前因条件的必要性分析能够证明单一条件变量对结果变量的解释程度。只有在单一条件变量不构成必要条件的情况下，才能进一步分析条件变量的组合路径。一致性(Consistency)是指所有纳入分析的案例在多大程度上共享了导致结果发生的某个给定的条件或条件组合。覆盖度(Coverage)是指这些给定的条件或条件组合，在多大程度上解释了结果的出现[25]。其中，一致性代表充分性，覆盖率代表必要性。目前普遍认为当Consistency≥0.9时，对应的前因变量即为必要条件。由表3可见，对于结果变量CU或～CU，Consistency≥0.9的解释变量不存在，因此不存在运动健身类APP用户持续使用与否的充分必要条件。

表3 单一前因变量的必要性分析

3.2 真值表的构建

对于fsQCA而言，采用三值模糊集，隶属分数分别是0(更小)、0.5(不变)、1(更大)，当每个变量、组态对应的隶属分数≥0.5时，赋值为1，反之为0。一般来说，在大样本数据中(如150个以上)需设置较高的频率阈值(大于1)，且保留至少75%的样本量[26]。本研究将案例频数阈值设为≥2，得到如表4所示fsQCA真值表。真值表原始一致性阈值可根据一致性值的间距而定，一般≥0.8。一致性水平大于等于阈值的条件组合构成结果的模糊子集，编码为1；一致性水平低于阈值的组合不构成模糊子集，编码为0；低于案例频数阈值的组合则成为逻辑余项。本文fsQCA真值表原始一致性临界值设为0.8，表中9个前因组合符合要求，将其编码为1；4个前因组合不符合要求，将其编码为0，逻辑余项则不再列出(见表4)。对于mvQCA而言，将案例频数阈值设为≥3，得到mvQCA真值表(见表5)。

表4 fsQCA真值表

表5 mvQCA真值表

3.3 QCA标准化分析结果阐释

3.3.1 fsQCA分析结果

fsQCA分析结果可以产生三种解，分别是复杂解、简约解和中间解。其中复杂解没有使用“逻辑余项”，仅阐释了实际观察到的案例组态，没有反事实案例；简约解虽然使用了所有逻辑余项，但没有评估其合理性，在纳入的逻辑余项中也有部分没有实际观察案例，可能缺乏理论或实际知识支撑，甚至与既有理论和实际知识矛盾；中间解则根据研究者理论和实际知识，纳入了具有意义的“逻辑余项”。因此，一般认为中间解要优于复杂解和简约解，应该是任何QCA版本应用的常规部分。本文仅对中间解进行分析，结果变量CU，fsQCA分析结果见表6。结果变量～CU中所有组态一致性水平均低于0.8，因此舍去。

由表6可知，fsQCA分析显示运动健身类APP用户持续使用共有4条原因组合路径，且所有组态的一致性以及解的一致性都在0.8以上，符合充分性条件组合标准，说明四种组态均可视为运动健身类APP用户持续使用的充分性条件组合。总体解的覆盖度为0.62，说明四种组态可以较好地解释运动健身类APP用户的持续使用。

表6 fsQCA分析结果

具体来看，组态A1表明感知有用性高、感知易用性高、更强的社交互动性、更高信任以及感知成本满意这五个因素组合能够实现用户的持续使用；组态A2表明感知有用性高、感知易用性高、更强的社交互动性更强、更高信任、习惯驱使能够促进用户持续使用，联合组态A1发现习惯驱使可以替换感知成本满意促进用户的持续使用；组态A3表明感知有用性高、感知易用性高、更强的社交互动性、更大社群影响以及习惯驱使也能够促进用户持续使用，联合组态A2发现更大社群影响可以替换感知成本满意促进用户的持续使用；组态A4表明更强的社交互动性、更高信任、费用满意、更大社群影响以及习惯驱使五个因素也能促进用户持续使用。随着运动健身APP功能和消费者需求的日趋多样，加之运动健身类APP内容和页面操作的趋同性，人们对运动健身类APP的社交娱乐性、安全性、保密性、费用等的关注逐渐提升。前三条组态路径均包含感知有用性和感知易用性，证明二者对于用户持续使用也具有重要作用，但组态A4的存在表明感知有用性和感知易用性并不是用户持续使用的必要和充分条件。这与之前的研究不同。之前研究表明感知有用性和感知易用性地位几乎无可取代，这一结果为运动健身类APP开发与运营提供了新思路。

总体来看，以上四条组态路径均包含社交互动性这一因素，充分说明其对于运动健身类APP用户持续使用具有关键作用，这与现有研究结果一致。一方面，随着移动APP技术的成熟，人们的运动需求得到满足，社交需求和情感需求随之上升，用户运动社交意愿强烈，希望获得一定的参与感和归属感，同时能够得到其他用户的激励，运动健身类APP的社交娱乐功能受到越来越多的重视。如Sun等使用技术接受模型(TAM)发现与支持自己的粉丝互动是很多大学生使用运动类APP的一个重要方面[27]。Seo等也证明粉丝量、人际交流、粉丝表达、娱乐等是消费者体育网络消费的主要动机[28]。另一方面，研究样本中青年群体比重较大，考虑到青年对社交互动性有个更高的需求，也对研究结果造成了一定影响。

3.3.2 mvQCA分析结果

在真值表的基础上使用mvQCA进行分析，基于实际案例，不包含逻辑余项，只得到结果变量的复杂解。其中可达结果变量CU的有效组合路径表示如下({n}表示变量对应的值为n，“*”表示“和”的关系；+表示“或”；“～”表示“否或不存在”)。

Ue{1} * Ua{1} * Si{1} * Tr{1} * Co{1} * Ci{1} * Ha{1}+

Ue{1} * Ua{1} * Si{1} * Tr{1} * Co{1} * Ci{1} * Ha{2}+

Ue{2} * Ua{2} * Si{1} * Tr{1} * Co{1} * Ci{1} * Ha{1}+

Ue{2} * Ua{2} * Si{2} * Tr{2} * Co{2} * Ci{1} * Ha{2}+

Ue{2} * Ua{2} * Si{2} * Tr{2} * Co{2} * Ci{2} * Ha{2}

mvQCA分析显示运动健身类APP用户持续使用共有5条原因组合路径。这一分析结果能够实现对fsQCA分析结果的补充与完善。路径1-1：感知有用性不变、感知易用性不变、社交互动性不变、信任不变、费用不变、社群影响不变、习惯不变。这一组态路径表明，与采纳时相比，使用APP一段时间后即使所有前因条件满意度不发生变化也可以导致用户持续使用，这说明用户的采纳行为会对后续持续使用行为产生“路径依赖”现象；路径1-2：感知有用性不变、感知易用性不变、社交互动性不变、信任不变、费用不变、社群影响不变、习惯驱使。这一组态路径表明，与采纳时相比，其他因素不变情况下使用习惯的驱使会对用户持续使用产生重要影响，Huang等人的研究认为用户习惯对持续使用意愿具有显著正向影响[29]，因此要格外注重用户使用习惯的养成；路径1-3：感知有用性更高、感知易用性更高、社交互动性不变、信任不变、费用不变、社群影响不变、习惯不变。这一组态路径表明，更高的感知有用性和感知易用性是推动用户的持续使用的重要方式，这与FsQCA分析结果较为一致；路径1-4：感知有用性更高、感知易用性更高、社交互动性更高、信任更高、费用更高、社群影响不变、习惯驱使。这一路径表明，在同伴影响不变情况下，其他影响因素满意度的同步提升也会促进用户持续使用，这也反映了同伴影响并不是用户持续使用的核心因素，这与单一前因变量分析结果较为一致(Si的一致性为0.66，覆盖率为0.68)。此外，组态A1的分析结果也印证了这一点；路径1-5：感知有用性更高、感知易用性更高、社交互动性更强、信任更高、费用更满意、社群影响更大、习惯驱使。这一路径表明所有影响因素满意度更高时用户发生持续使用。

可达结果变量～CU的有效组合路径为：

Ue{0} * Ua{0} * Si{1} * Tr{1} * Co{1} * Ci{1} * Ha{1}+

Ue{1} * Ua{1} * Si{1} * Tr{1} * Co{0} * Ci{1} * Ha{1}

运动健身类APP不持续使用的组态路径有以下两条:路径2-1：感知有用性更低、感知易用性更低、社交互动性不变、信任不变、费用不变、社群影响不变、习惯不变；路径2-2：感知有用性不变、感知易用性不变、社交互动性不变、信任不变、费用更不满意、社群影响不变、习惯不变。这两条路径表明，与采纳时相比，在其他因素不变的情况下，更低的感知有用性和感知易用性或者更不满意的感知成本会导致用户不持续使用。这表明感知有用性、感知易用性和感知成本是促使运动健身类APP用户不持续使用的关键因素。以感知成本为例，消费者感知交易成本越高，用户参与意愿越低，当用户感知成本—受益失衡，就可能弃用APP。因此，这些因素的改进能够阻碍用户不持续使用的组态路径，从而有效减少不持续使用的行为。

4 结论与建议

4.1 研究结论

通过fsQCA和mvQCA，探讨了运动健身类APP用户持续使用的影响因素及其多元组态效应，揭示了运动健身类APP用户持续使用的多条等效因果路径。

研究发现:(1)fsQCA分析显示运动健身类APP用户持续使用有4条原因组合路径。社交互动性是促进运动健身类APP用户持续使用的关键要素。感知有用性和感知易用性对于用户持续使用亦具有重要作用，但两者并不是导致用户持续使用的必要或充分条件。

(2)mvQCA分析显示运动健身类APP用户持续使用有5条原因组合路径，用户的采纳行为会对后续持续使用行为产生“路径依赖”现象。与采纳时相比，其他因素不变的情况下使用习惯的驱使会对用户持续使用产生重要影响。运动健身类APP用户不持续使用条件组态路径有两种，其他因素不变的情况下，更低的感知有用性和感知易用性或者更不满意的感知成本能够导致用户不持续使用的发生。

(3)运动健身类APP用户持续使用和不持续使用的影响因素组态路径并不相同，二者相互独立，具有因果的“非对称性”。

4.2 研究建议

(1)加强运动健身类APP社交互动性和娱乐属性的开发,重视用户的社交情感表达，进一步研发相关社交互动功能，如贴吧讨论、在线投票、健身调查、运动直播等。此外，加强运动健身类APP与社交软件的结合,通过APP绑定微信、QQ空间、抖音和新浪微博等，以实现社交本土化。

(2)感知有用性和感知易用性两者始终是运动健身类APP立足的核心。应加强运动健身类APP的扁平化设计，在提升用户使用的方便程度基础上，也能有效降低功耗、延长待机时间和提高运算速度。此外，注重界面功能的人性化设置，提升数据的可视化，突出常用的核心功能。针对用户对运动健身类APP多元化和异质化的要求，继续完善线上服务功能；此外，企业要关注APP的费用设置。我国用户付费使用的意愿不高，企业要注重用户付费的引导机制。面对用户“费用高”“浪费流量”等常见抱怨，运营商要提升费用透明度，建立合理的费用机制，并适当采用免费机制激励用户。

(3)企业要树立要素协同推进的系统思维，考虑诸多影响因素以什么样的路径组合共同推动持续使用的发生，将视角从单一要素精准治理转为不同组态路径要素的协同联动治理，以有效推动用户持续使用，并规避用户不持续使用的发生。此外，从研究结果来看，由于用户持续使用影响因素构型存在因果“非对称性”，我们在促进运动健身类APP用户持续使用以及阻止用户不持续使用时，要根据不同组态路径采取不同的解决策略，以实现精准治理。