基于因子分析法的網(wǎng)貸平臺滿意度研究
——以A網(wǎng)貸平臺為例

文/張志強(qiáng)，中國人民大學(xué)

基于因子分析法的網(wǎng)貸平臺滿意度研究
——以A網(wǎng)貸平臺為例

文/張志強(qiáng)，中國人民大學(xué)

本文采用因子分析法，識別出影響A網(wǎng)貸平臺用戶滿意度的3個(gè)主要因子，按照影響程度從大到小分別為“收益維度”、“安全維度”和“產(chǎn)品維度”。其中，“安全維度”和“收益維度”的滿意度相對較高，“產(chǎn)品維度”的滿意度最低。最后，針對滿意度得分較低的方面提出優(yōu)化建議，以供參考。

因子分析法；用戶滿意度；網(wǎng)貸平臺

1 研究綜述

P2P網(wǎng)貸是指通過第三方互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)行資金借、貸雙方的匹配，需要借貸的人群可以通過網(wǎng)站平臺尋找到有出借能力并且愿意基于一定條件出借的人群，幫助貸款人通過和其他貸款人一起分擔(dān)一筆借款額度來分散風(fēng)險(xiǎn)，也幫助借款人在充分比較的信息中選擇有吸引力的利率條件。自P2P網(wǎng)貸誕生以來，人們對其的熱情就不曾減退，2014年全國P2P網(wǎng)貸成交額為3291.94億元，2015年P(guān)2P網(wǎng)貸市場成交金額達(dá)9541億，2016年交易額近兩萬億，為19544億元；截至2017年6月底，2017年上半年全國P2P網(wǎng)貸成交額就已經(jīng)達(dá)到1 9,290億元，同比增長了72.8%。然而，在被負(fù)面新聞充斥的P2P行業(yè)中，各種網(wǎng)貸平臺的安全性、背景、收益等參差不齊，影響用戶投資滿意度的因素也有很多，因此，P2P網(wǎng)貸企業(yè)要想在行業(yè)中立足，迎接未知的挑戰(zhàn)，進(jìn)一步開拓市場，必須深入研究用戶，優(yōu)化用戶體驗(yàn)。

從20世紀(jì)90年代起開始，國外專家學(xué)者對客戶滿意度作了大量的研究，并取得了相當(dāng)?shù)难芯砍晒琄otler（2001）認(rèn)為客戶滿意是顧客期望與感知效果之間的差異函數(shù)，是對這兩者相比較所產(chǎn)生的一種心里認(rèn)知狀態(tài)；宋先道、李濤（2002）系統(tǒng)分析了國內(nèi)外顧客滿意度測評的現(xiàn)狀，通過對國內(nèi)外顧客滿意度測評的對比分析，針對客戶滿意度測評的一系列問題對顧客滿意測評進(jìn)行了大量改進(jìn)，大大提高顧客滿意度測評體系的準(zhǔn)確性；通過對文獻(xiàn)的學(xué)習(xí)，分析其使用的研究方法及功效，本文采用因子分析法對A平臺用戶滿意度進(jìn)行研究。

2 數(shù)據(jù)來源及處理

2.1 調(diào)查對象

本研究的調(diào)查對象為A平臺的客戶，在A平臺的qq交流群中進(jìn)行發(fā)放，發(fā)放時(shí)間為2017年6月12日～2017年6月15日，共回收問卷3 86份，經(jīng)過剔除無效問卷后，回收有效問卷352份，有效率為91.2%，具備良好的回收率。

2.2 問卷設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)處理

在本次研究之前，在論壇上搜集了大量用戶關(guān)于網(wǎng)貸平臺評價(jià)的資料，也對用戶滿意度水平展開過訪談，通過對資料總結(jié)及用戶訪談的詞頻分析發(fā)現(xiàn)，用戶提及比較多的是：收益、投資安全、產(chǎn)品期限、營銷活動(dòng)、風(fēng)控等。因此，本研究問卷分兩部分組成：一部分是用戶滿意度評價(jià)指標(biāo)，共有觀測變量11項(xiàng)，采用李克特5級量表，“1”表示“非常不滿意”，“2”表示“比較不滿意”，“3”表示“一般”，“4”表示“比較滿意”，“5”表示“非常滿意”；一部分是人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量，包括性別、年齡、投資能力、居住地等變量。

用戶基本特征：從性別上來看，女性用戶占比為60.1%；從年齡上來看，20～30歲的占26.7%，30～40歲的占30.3%，40～50歲的占3 1.7%，50歲以上的占11.3%，分布較為平均；從投資能力上來看（您愿意在網(wǎng)貸平臺上投入多少資金？），投入“5千～1萬”的用戶居多，占42.5%，投入“1萬～5萬”的用戶次之，占32.6%；從居住地上來看，居住地為直轄市和省會(huì)城市的居多，占57.3%，居住地為鄉(xiāng)鎮(zhèn)村的用戶數(shù)量最少，不足5.0%，這可能是由于受訪群體中居住在農(nóng)村的用戶相對較少所致。

3 研究方法及分析過程

3.1 研究方法

研究方法采用了因子分析法。因子分析法是一種降維的方法，是將具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量綜合為少數(shù)幾個(gè)因子，以再現(xiàn)原始變量與因子之間的相互關(guān)系，探討多個(gè)能夠直接測量，并且具有一定相關(guān)性的實(shí)測指標(biāo)是如何受少數(shù)幾個(gè)內(nèi)在的獨(dú)立因子所支配，并在條件許可時(shí)借此嘗試對變量進(jìn)行分類。簡而言之，實(shí)質(zhì)就是研究多個(gè)變量間的協(xié)方差矩陣，找出能綜合所有變量主要信息的少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量。

3.2 指標(biāo)選取

根據(jù)文獻(xiàn)資料總結(jié)及用戶訪談，確定了“平均收益率”、“客戶服務(wù)質(zhì)量”、“邀請人投資返利”、“營銷活動(dòng)力度”、“投資的安全性評價(jià)”、“個(gè)人隱私信息的保護(hù)”、“平臺的背景及資質(zhì)”、“金融產(chǎn)品的豐富性”、“金融產(chǎn)品的投資期限”、“金融產(chǎn)品的起投金額”、“金融產(chǎn)品的靈活性”共計(jì)11項(xiàng)指標(biāo)。

3.3 分析過程

根據(jù)量表的分析步驟，首先對量表進(jìn)行了項(xiàng)目分析，將量表的總分按從高到低的順序排列，項(xiàng)目按27%分位數(shù)進(jìn)行獨(dú)立t檢驗(yàn)，以考察項(xiàng)目的區(qū)分度，結(jié)果項(xiàng)目全部通過，保留全部題目；然后，用主成分分析法對題目進(jìn)行探索性因子分析（EFA），問卷的KMO值為0.765，Bartlett球形檢驗(yàn)的顯著性小于0.001，說明適合進(jìn)行因子分析。按照特征值＞1的原則和正交旋轉(zhuǎn)法抽取因子，刪除跨載荷超過0.4的項(xiàng)目或載荷不足 0.4的項(xiàng)目，經(jīng)過多次EFA，刪除一個(gè)題目后（客戶服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)），得到收斂效度與區(qū)分效度良好的因素結(jié)構(gòu)，變異解釋程度如表1所示。模型中包含三個(gè)特征值大于1的因子，因子分析結(jié)果顯示這三個(gè)公因子的方差貢獻(xiàn)率累計(jì)達(dá)到65.4%，這三個(gè)因子包含了原始變量的大部分信息。接著對三個(gè)因子進(jìn)行內(nèi)部一致性信度分析，“第一公因子”維度的信度為0.76，“第二公因子”維度的信度為0.70，“第三公因子”維度的信度為0.68，問卷的總體信度為0.72，問卷的信度都達(dá)到了0.70以上, 表明包含10個(gè)項(xiàng)目的網(wǎng)貸用戶滿意度問卷的信度相對良好?！暗谝还蜃印敝饕桥c產(chǎn)品收益相關(guān)，命名為“收益維度”；“第二公因子”主要是與安全防護(hù)相關(guān)，命名為“安全維度”，“第三公因子”主要是與產(chǎn)品相關(guān)，命名為“產(chǎn)品維度”。

3.4 因子得分

根據(jù)spss得出的成分得分系數(shù)矩陣（如表2所示），我們可以將各公因子表達(dá)為各變量的線性形式，具體表達(dá)式如下所示：

F1=0.473Q1+0.486Q2-0.061Q3-0.040Q4-0.157Q5+0.180Q6+0.1 00Q7+0.130Q8-0.075Q9+0.262Q10

F2=-0.139Q1-0.167Q2+0.425Q3+0.411Q4+0.386Q5-0.187Q6-0.013Q7-0.002Q8+0.219Q9+0.056Q10

F3=0.079Q1+0.065Q2+0.043Q3+0.026Q4-0.053Q5+0.404Q6+0.4 39Q7-0.247Q8+0.385Q9+0.025Q10

表2 成分得分系數(shù)矩陣

由公因子的表達(dá)式，我們可以計(jì)算出每個(gè)因子的滿意度得分，各變量的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后取均值并代入表達(dá)式，然后將結(jié)果進(jìn)行百分化處理，最終的數(shù)據(jù)是，收益維度得分為81分，安全維度得分為87分，產(chǎn)品維度得分為70分。單一因子的滿意度情況并不能反映整體的滿意度，因此考慮按各公因子對應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率比例為權(quán)數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均，來計(jì)算綜合得分，總體滿意度的計(jì)算公式為：F=0.517F1+0.293F2+0.190F3。通過計(jì)算，A平臺的滿意度總體得分為80分。

3.5 A平臺滿意度均值分析

為了更好地了解用戶滿意度情況現(xiàn)將調(diào)查結(jié)果分為三個(gè)水平，選擇5（非常滿意）和4（比較滿意）的視為“滿意”，選擇3（一般）的視為“中立”，選擇2（比較不滿意）和1（非常不滿意）的視為“不滿意”，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：安全維度得分最高，A平臺用戶對安全的滿意度均值最高，為4.38，說明用戶對平臺的安全最為認(rèn)可，這有一部分原因是由于用戶在投資前對平臺的資質(zhì)、背景有過相關(guān)的調(diào)查和研究，在自己對資金安全充分肯定的情況下，將資金放入平臺；收益維度的滿意度均值相對次之，為3.96分，其中營銷活動(dòng)力度方面用戶評價(jià)相對較低，這可能是由于與同行業(yè)相比，A平臺的活動(dòng)少或者活動(dòng)優(yōu)惠不及其他平臺，使得用戶評價(jià)低于同維度其他兩項(xiàng)；產(chǎn)品維度的滿意度同樣偏低，為3.85分，尤其是產(chǎn)品的起投金額和靈活性兩個(gè)方面，均有超過30%的用戶選擇“一般”或“不滿意”，產(chǎn)品方面是A平臺后續(xù)加強(qiáng)改善的重點(diǎn)。

3.6 其他滿意度影響因素分析

投資能力越強(qiáng)的人滿意度越高，40對以上的用戶對平臺的滿意度較高。將每個(gè)用戶的滿意度評價(jià)得分匯總平均后（數(shù)值變量），將投資能力變量作為分類變量（問卷調(diào)查中已做了分類處理）進(jìn)行方差分析，發(fā)現(xiàn)不同投資能力的人滿意度是不同的（sig值＜0.05），投資能力越強(qiáng)的人對A平臺的滿意度越高；另外，對滿意度得分按照分值的區(qū)間轉(zhuǎn)化成分類變量，并與各人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量進(jìn)行交叉分析及卡方檢驗(yàn)。數(shù)據(jù)顯示，不同年齡的用戶對A平臺的滿意度是不同的（sig值＜0.05），相比于40歲以下的用戶來說，40歲以上的用戶對A平臺的滿意度評價(jià)較高（見圖4）。

圖1 年齡 * 滿意度交叉分析

通過詞頻分析用戶對A平臺的主觀評價(jià)時(shí)發(fā)現(xiàn)（就您對A平臺的接觸和使用情況來看，您還有哪些意見和建議？），“安全性高”、“收益較滿意”、“提現(xiàn)到賬快”、“產(chǎn)品種類少”、“活動(dòng)少”等詞的出現(xiàn)頻率相對較高，另外結(jié)合定量分析，可以將A平臺的用戶總結(jié)為以下幾種類型：

一是信任型用戶，此類用戶對A平臺有較深的感情、看好A平臺的發(fā)展，他們從回款-提現(xiàn)效率、收益、安全性等方面對A平臺加以高度評價(jià)，投資能力也相對較高。

二是收益型用戶，此類用戶對A平臺的安全性、信用有信心，但是對收益非?？粗?，一旦利率上有所下降，此類用戶最為敏感，如果利率下降到突破其底線，此類用戶則有較大的流失風(fēng)險(xiǎn)。

三、活動(dòng)型用戶，此類用戶中，投資能力分布較為平均，各檔位投資能力的用戶均有涉獵，其對平臺活動(dòng)最為關(guān)心，只有在平臺有活動(dòng)時(shí)才會(huì)進(jìn)行投資。

四是標(biāo)簽型用戶，此類用戶并不是一個(gè)特定的群體，如有些用戶對產(chǎn)品的豐富程度有所要求、有些用戶對提現(xiàn)的及時(shí)性比較在意、有些用戶對平臺背景比較看重等等，他們均有自己獨(dú)特的標(biāo)簽，獨(dú)立的需求。

4 結(jié)論與建議

4.1 根據(jù)因子分析模型得出，影響用戶滿意度的因素分為“收益維度”、“安全維度”和“產(chǎn)品維度”這三個(gè)維度，其中“收益維度”的方差貢獻(xiàn)率為35.1%，是影響滿意度的最主要因素，其次是“安全維度”和“產(chǎn)品維度”。

4.2 因子得分結(jié)果顯示，用戶滿意度的整體得分為80分，滿意度水平相對較高。從三個(gè)公因子得分上來看，安全維度得分最高為87份、收益維度得分相對次之，為81分，產(chǎn)品維度的得分最低為70分，A平臺應(yīng)著重提升金融產(chǎn)品滿意度，尤其優(yōu)化產(chǎn)品的靈活性和產(chǎn)品的起投金額。

4.3 根據(jù)方差分析和卡方檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，投資能力越強(qiáng)的用戶滿意度越高、40歲以上的用戶滿意度較高，A平臺今后可根據(jù)用戶的畫像、用戶的類型進(jìn)行差異化營銷方法，優(yōu)化營銷策略，彌補(bǔ)與同行業(yè)相比營銷方面的短板，提升用戶的滿意度。

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