東北師范大學(xué) 劉捷 王玥清 任貴珍 楊權(quán)誠(chéng) 金建崇
近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)普及與技術(shù)更新,知識(shí)經(jīng)濟(jì)與共享經(jīng)濟(jì)獲得了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。音頻知識(shí)付費(fèi)作為其細(xì)分領(lǐng)域之一,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)愈演愈烈。各運(yùn)營(yíng)平臺(tái)紛紛抓住移動(dòng)音頻收聽(tīng)便捷、內(nèi)容豐富、用戶龐大的特點(diǎn),廣泛吸納忠實(shí)用戶。率先進(jìn)入該領(lǐng)域的有豆瓣FM、蜻蜓FM、喜馬拉雅FM等,且隨著時(shí)間推移市場(chǎng)發(fā)展,目前初步形成寡頭壟斷態(tài)勢(shì)。但競(jìng)爭(zhēng)者的進(jìn)入、市場(chǎng)細(xì)分的深化,使前期憑借頭部效應(yīng)獲得領(lǐng)先地位的平臺(tái)開(kāi)始探索留住用戶的策略。用戶粘性是綜合衡量用戶對(duì)平臺(tái)依賴程度的指標(biāo),體現(xiàn)用戶心理及行為特征。喜馬拉雅FM在音頻付費(fèi)平臺(tái)中市場(chǎng)占有率排名第一,其經(jīng)營(yíng)內(nèi)容涵蓋有聲書(shū)、大師課、詩(shī)詞匯等各方面內(nèi)容,目前正極力構(gòu)建喜馬拉雅生態(tài)體系。喜馬拉雅FM的內(nèi)容綜合性、運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新性、用戶規(guī)模度均為行業(yè)典范,因此本文選擇它進(jìn)行研究,具有代表性典型性。
通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn),結(jié)合對(duì)喜馬拉雅FM用戶的問(wèn)卷調(diào)研、深入訪談,本文歸納得出如圖1所示的以喜馬拉雅FM為例的音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性影響因素概念模型,并使用SPSS 24.0軟件進(jìn)行了檢驗(yàn)與擬合。由于直接影響用戶粘性的指標(biāo)是用戶滿意,因此僅分析4項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)和15項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)對(duì)用戶粘性的影響作用。
圖1 音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性影響因素概念模型
結(jié)構(gòu)解釋模型(Interpretative Structural Modeling Method,簡(jiǎn)稱ISM),是一種程序結(jié)構(gòu)模型,廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代管理科學(xué)與工程。運(yùn)用ISM分析彼此含有內(nèi)在聯(lián)系,但是數(shù)量龐雜、結(jié)構(gòu)關(guān)系模糊的諸多變量,能夠簡(jiǎn)化模型,使層次關(guān)系清晰明了。本文在音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性影響因素概念模型基礎(chǔ)上,利用ISM模型對(duì)各二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)劃分層級(jí)分解,反映指標(biāo)間內(nèi)在聯(lián)系,為確定權(quán)重構(gòu)建評(píng)估體系作鋪墊。
層次分析法(Analytic Hierarchy Process,簡(jiǎn)稱AHP),是一種定性定量分析法結(jié)合的方法,利用模型求解復(fù)雜決策問(wèn)題中影響最終決策的各指標(biāo)的權(quán)重大小。該法廣泛應(yīng)用于管理決策中,不僅考慮決策者主觀判斷,還通過(guò)數(shù)理分析為決策提供輔助資料,將系統(tǒng)性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為指標(biāo)間重要性比較,簡(jiǎn)化決策流程。本文在初步分析用戶粘性各二級(jí)指標(biāo)層級(jí)關(guān)系的基礎(chǔ)上,運(yùn)用AHP法對(duì)各指標(biāo)影響關(guān)系進(jìn)行量化,計(jì)算其對(duì)于用戶粘性影響作用的權(quán)重值,對(duì)用戶粘性影響因素進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。
表1 喜馬拉雅APP用戶粘性指標(biāo)二元關(guān)系圖
研究實(shí)施階段,咨詢專家學(xué)者相關(guān)意見(jiàn),確定喜馬拉雅FM用戶粘性影響因素的相關(guān)性和結(jié)構(gòu)關(guān)系,做出如表1所示的指標(biāo)間二元關(guān)系圖。
根據(jù)所獲取的15項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)間的二元有向關(guān)系圖,建立鄰接矩陣A以體現(xiàn)兩兩二級(jí)指標(biāo)間的連接關(guān)系和可達(dá)程度。將“Pi對(duì)Pj有影響”定義為“1”,“Pi對(duì)Pj無(wú)影響”定義為“0”,即鄰接矩陣A中的元素為:,可得出如表2所示的鄰接矩陣A。
表2 鄰接矩陣
采用布爾矩陣運(yùn)算式,根據(jù)公式(A+I)i-2≠(A+I)i-1≠(A+I)i=(A+I)i+1=M,i≤n-1,I為單位矩陣。利用MATLAB軟件,將鄰接矩陣A轉(zhuǎn)化為如表3所示的可達(dá)矩陣M。
表3 可達(dá)矩陣
可達(dá)集合R(Pi)是指從影響因素Pi出發(fā)可以到達(dá)的全部因素的集合,即可達(dá)矩陣M中Pi所在行上值為1的列對(duì)應(yīng)的元素。先行集合Q(Pi)是指從其他影響因素出發(fā)可以到達(dá)影響因素Pi的全部因素集合,即可達(dá)矩陣M中Pi所在列上值為1的行對(duì)應(yīng)的元素??蛇_(dá)集合與先行集合交集為R(Pi)∩Q(Pi)。
若某影響因素率先滿足其對(duì)應(yīng)的R(Pi)∩Q(Pi)=R(Pi),則該影響因素為層級(jí)結(jié)構(gòu)中的最高層元素,之后剔除該因素、其他因素集合中的該元素。以此類推獲得音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性影響因素二級(jí)指標(biāo)層級(jí)。分析可得:
頂層結(jié)構(gòu)L1={P31,P32,P33},
中間層結(jié)構(gòu)L2={P11,P12,P13,P14,P21,P22,P23,P24,P25,P41,P42},
底層元素L3={P43}。
音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性影響因素二級(jí)指標(biāo)層級(jí)分解,如圖2所示。
圖2 音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性影響因素二級(jí)指標(biāo)層級(jí)分解圖
由指標(biāo)層級(jí)分解圖可得,作為影響用戶粘性最直接因素的感知價(jià)格、感知質(zhì)量和感知價(jià)值,直接影響用戶對(duì)平臺(tái)的使用感受和情感體驗(yàn)。原因在于性價(jià)比仍然是用戶當(dāng)前考慮的最重要因素,節(jié)目?jī)r(jià)格是否合理、音頻質(zhì)量是否符合預(yù)期、收獲是否與付出匹配,都將直接影響用戶使用平臺(tái)的頻率。中間層諸多因素是用戶使用平臺(tái)過(guò)程中的直觀體驗(yàn),綜合影響用戶粘性,平臺(tái)運(yùn)營(yíng)方需從這些方面優(yōu)化服務(wù)。底層因素只有功能創(chuàng)新,可見(jiàn)在當(dāng)前“萬(wàn)眾創(chuàng)新”的背景下,創(chuàng)新已成為企業(yè)發(fā)展的巨大推動(dòng)力,引導(dǎo)創(chuàng)新思維,挖掘軟件功能,產(chǎn)生差異效應(yīng),以此吸引并留住用戶。
本文運(yùn)用AHP法,根據(jù)上文提出的指標(biāo)建立評(píng)估指標(biāo)體系。一級(jí)指標(biāo)感知易用性下的二級(jí)指標(biāo)反映用戶在使用喜馬拉雅FM過(guò)程中的方便程度;感知有用性下的二級(jí)指標(biāo)反映用戶在使用時(shí)的收獲;感知性價(jià)比下的二級(jí)指標(biāo)反映用戶付出與回報(bào)的對(duì)比感受;感知?jiǎng)?chuàng)新性下的二級(jí)指標(biāo)衡量用戶對(duì)喜馬拉雅FM創(chuàng)新程度的感受與反饋。
(1)建立指標(biāo)遞接層次結(jié)構(gòu)模型。通過(guò)對(duì)影響音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性的各一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)關(guān)系的分析,建立如圖3所示的音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性評(píng)估體系的層次結(jié)構(gòu)。
圖3 音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性評(píng)估的遞接層次圖
(2)構(gòu)造判斷矩陣并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。通過(guò)專家法,設(shè)計(jì)AHP調(diào)查表并向相關(guān)專家及忠誠(chéng)用戶發(fā)放,用以評(píng)估確定各個(gè)指標(biāo)的相對(duì)重要性。在確定各層次各因素的權(quán)重時(shí),采用九級(jí)標(biāo)度法,兩因素重要性相比較,同等重要記為1,稍微重要記為3,較強(qiáng)重要記為5,強(qiáng)烈重要記為7,極端重要記為9,相鄰判斷的中間值分別為2,4,6,8。當(dāng)兩因素前后交換次序比較時(shí),相應(yīng)數(shù)字記為倒數(shù)?;厥照{(diào)查表,計(jì)算專家及用戶對(duì)各指標(biāo)重要性分值的平均值后,分別得到準(zhǔn)則層C、子準(zhǔn)則層P中指標(biāo)的兩兩判斷矩陣。構(gòu)建判斷矩陣后,利用MATLAB軟件求解各判斷矩陣最大特征根λmax、歸一化特征向量W、隨機(jī)一致性比率CR。其中向量W各元素之和為1,表示某一層級(jí)因素對(duì)于上一層級(jí)因素相對(duì)重要性的權(quán)重值。CR用于層次排序時(shí)判斷是否通過(guò)一致性檢驗(yàn),公式為。如果CR<0.1,則認(rèn)為該判斷矩陣通過(guò)一致性檢驗(yàn)。準(zhǔn)則層C、子準(zhǔn)則層P的判斷矩陣及各指標(biāo)計(jì)算后可知,音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性評(píng)估一級(jí)指標(biāo)權(quán)重W排序?yàn)椋焊兄杏眯裕靖兄詢r(jià)比>感知易用性>感知?jiǎng)?chuàng)新性。準(zhǔn)則層矩陣λmax=4.0566,CR=0.0210。CR<0.1,因此通過(guò)了一致性檢驗(yàn)。各子準(zhǔn)則層分析方法類似,CR分別為0.0076、0.0721、0.0158、0,均小于0.1,均通過(guò)一致性檢驗(yàn)。
(3)總權(quán)重值的計(jì)算與排序。將準(zhǔn)則層C中一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重值與對(duì)應(yīng)子準(zhǔn)則層P中二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重值相乘,即可得到各二級(jí)指標(biāo)對(duì)于目標(biāo)層Z用戶粘性的影響權(quán)重值,按照此方法計(jì)算出的指標(biāo)權(quán)重值如表4所示。
表4中,音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性評(píng)估一級(jí)指標(biāo)權(quán)重排序?yàn)椋焊兄杏眯裕靖兄詢r(jià)比>感知易用性>感知?jiǎng)?chuàng)新性。說(shuō)明感知有用性對(duì)于用戶粘性的影響作用最大。在子準(zhǔn)則層中,對(duì)音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性影響重要性前三名是:知識(shí)來(lái)源、 興趣基礎(chǔ)和娛樂(lè)屬性。這三個(gè)因素對(duì)于音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性起著十分重要的影響。在感知易用性中,收聽(tīng)便捷性的權(quán)重最大,用戶更加注重音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)的收聽(tīng)是否便捷。感知有用性中,知識(shí)來(lái)源是核心指標(biāo),說(shuō)明用戶更加看重平臺(tái)的知識(shí)來(lái)源用以衡量平臺(tái)傳遞的內(nèi)容是否有用。感知性價(jià)比中,感知價(jià)值相對(duì)感知質(zhì)量和感知價(jià)格更為重要。感知?jiǎng)?chuàng)新性中,外觀創(chuàng)新相對(duì)于操作創(chuàng)新和功能創(chuàng)新更加重要。通過(guò)權(quán)重排序,可以對(duì)音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)用戶粘性進(jìn)行快速評(píng)估并確定各因素的影響權(quán)重,便于平臺(tái)方及時(shí)掌握用戶動(dòng)態(tài)優(yōu)化平臺(tái)服務(wù)。
表4 用戶粘性子準(zhǔn)則層影響因素占目標(biāo)層的總權(quán)重及排序
在音頻知識(shí)付費(fèi)領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的當(dāng)下,市場(chǎng)細(xì)分日漸完善,各平臺(tái)如何持續(xù)發(fā)力吸引用戶已成為一大難題。用戶是平臺(tái)運(yùn)營(yíng)的核心,基于用戶導(dǎo)向的競(jìng)爭(zhēng)方能穩(wěn)固行業(yè)地位。本文運(yùn)用ISM模型和AHP法,確定影響用戶粘性各二級(jí)指標(biāo)的層級(jí)關(guān)系后構(gòu)建影響因素評(píng)估體系。二級(jí)指標(biāo)層級(jí)關(guān)系圖表明,感知價(jià)格、感知質(zhì)量和感知價(jià)值是影響用戶粘性的最直接因素,原因在于其他指標(biāo)都會(huì)導(dǎo)致用戶在使用過(guò)程中對(duì)軟件的價(jià)格、質(zhì)量、價(jià)值產(chǎn)生感知偏差。指標(biāo)權(quán)重排序表顯示,對(duì)用戶粘性影響程度前三名依次是知識(shí)來(lái)源、興趣基礎(chǔ)和娛樂(lè)屬性,感知價(jià)值、感知質(zhì)量、感知價(jià)格權(quán)重排序?yàn)?、5、6,在15項(xiàng)指標(biāo)中仍排名前列。表明用戶在使用軟件的過(guò)程中獲取到的知識(shí)、樂(lè)趣越多、與自身興趣的匹配度越高,感知到軟件性價(jià)比越高,用戶粘性越高。綜上,以喜馬拉雅FM為例的音頻知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)方可通過(guò)擴(kuò)展節(jié)目涵蓋知識(shí)領(lǐng)域、增添課程趣味性、基于用戶導(dǎo)向細(xì)化興趣內(nèi)容模塊等途徑優(yōu)化產(chǎn)品服務(wù),以此穩(wěn)定用戶流量,吸納忠實(shí)用戶。