考慮電子口碑累積效果的手機(jī)APP BASS擴(kuò)散過程的研究

朱 侯 萬芳彬 張 麗

(中山大學(xué)資訊管理學(xué)院，廣東 廣州 510006)

·應(yīng)用研究·

考慮電子口碑累積效果的手機(jī)APP BASS擴(kuò)散過程的研究

朱 侯 萬芳彬 張 麗

(中山大學(xué)資訊管理學(xué)院，廣東 廣州 510006)

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和智能手機(jī)的普及，手機(jī)APP作為智能手機(jī)接入移動互聯(lián)網(wǎng)最重要的入口，與人們的生活息息相關(guān)。探究移動APP的推廣及擴(kuò)散機(jī)理，對企業(yè)制定IT營銷及開發(fā)策略具有重要的意義。本文在經(jīng)典BASS模型的基礎(chǔ)上，引入了電子口碑這一影響因素，利用多智能體模擬技術(shù)，借助建模軟件AnyLogic，建立了手機(jī)APP在移動互聯(lián)網(wǎng)中的仿真擴(kuò)散模型。對比實(shí)際案例中手機(jī)APP的擴(kuò)散情況，本文驗(yàn)證了模型的有效性。由于電子口碑的累積效果，APP的擴(kuò)散過程與傳統(tǒng)產(chǎn)品的擴(kuò)散過程明顯不同，不同的電子口碑累積效果，將導(dǎo)致APP不同的擴(kuò)散趨勢。

BASS模型；手機(jī)APP擴(kuò)散；電子口碑；多智能體模擬

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展以及智能手機(jī)的普及，移動設(shè)備的用戶群體規(guī)模迅速擴(kuò)大，使用頻率越來越高，人們與移動終端設(shè)備之間的關(guān)系也越來越緊密。中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心于2017年1月22日發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》指出，截至2016年12月，我國網(wǎng)民人數(shù)已經(jīng)達(dá)到了7.31億，其中，手機(jī)網(wǎng)民的數(shù)量就占了6.95億，占比從2015年的90.1%提高到了95.1%，比例進(jìn)一步攀升。手機(jī)在人們生活中扮演著越來越重要的角色，而手機(jī)APP是安裝在手機(jī)中的應(yīng)用軟件。作為智能手機(jī)接入互聯(lián)網(wǎng)的入口，其豐富多樣的功能給用戶的生活帶來了極大的便利，改變了人們的生活方式，同時，手機(jī)APP也是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和服務(wù)提升的一種重要方式。因此，了解手機(jī)APP擴(kuò)散的機(jī)理，對于企業(yè)管理者制定符合企業(yè)發(fā)展的IT決策具有重要意義。

與傳統(tǒng)的實(shí)體商品相比，手機(jī)APP作為一種虛擬商品，其擴(kuò)散方式與實(shí)體商品存在很大的不同。電子口碑成為人們在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下做出購買決策的重要參考標(biāo)準(zhǔn)之一，并受到人們的廣泛推崇。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，面對面、口耳相傳的口碑模式已經(jīng)很難適用于虛擬商品的大面積傳播，而電子口碑傳播效率高、傳播方式多樣化、互動性好等特點(diǎn)，受到越來越多研究者和實(shí)踐者的關(guān)注[1]，且電子口碑還會在各類應(yīng)用市場上長期存在，形成累積效果。這些特點(diǎn)必然帶來APP的推廣和擴(kuò)散過程與傳統(tǒng)產(chǎn)品相比存在差異。

本文基于BASS產(chǎn)品擴(kuò)散模型，在考慮廣告和口碑兩種影響手機(jī)APP傳播的因素的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步引入了電子口碑(Electronic Word of Mouth)這一區(qū)別于傳統(tǒng)口碑(Word of Mouth)的因素，設(shè)計了由廣告、傳統(tǒng)口碑、電子口碑3個因素驅(qū)動的手機(jī)APP擴(kuò)散模型，借助該模型來研究電子口碑如何影響手機(jī)APP的擴(kuò)散。

1 相關(guān)研究

新產(chǎn)品的擴(kuò)散研究可以大致分成兩個層面：1)個體層面；2)群體層面。個體層面的研究從個體感知的角度出發(fā)，分析個體用戶決定采納某個新產(chǎn)品主要受到哪些因素的影響。其中包括李欣穎[2]等以技術(shù)采納和使用整合理論及感知信息質(zhì)量理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建餐飲外賣移動APP信息采納行為影響因素模型，探究所構(gòu)建模型的適用性及各影響因素的影響方向及程度。趙玉攀[3]等選取互動性、移動性、情景感、臨界質(zhì)量、感知易用性、感知有用性以及感知鼓勵等因素構(gòu)建公眾采納政務(wù)APP的模型。楊艷妮[4]等分析了行為意向、感知有用性、感知易用性、相關(guān)性、個體差異、感知愉悅與圖書館APP采納之間的影響關(guān)系。上述模型僅僅從個體的層面分析了新產(chǎn)品采納的影響因素，而在實(shí)際的新產(chǎn)品的營銷過程中，除了個體感知之外，群體之間的互動、口碑傳播等對于IT產(chǎn)品——特別是手機(jī)APP的傳播擴(kuò)散有著至關(guān)重要的作用，因而上述基于個體層面的模型具有一定的局限性。

在群體層面的新產(chǎn)品擴(kuò)散研究中最具有代表性的是BASS模型。1969年美國學(xué)者FrankM.Bass[5]在前人的基礎(chǔ)上，結(jié)合了E.M.Rogers[6]對新產(chǎn)品采用者的分類，融合了Fourt提出的指數(shù)擴(kuò)散模型和Woodlock、Mansfield提出的邏輯擴(kuò)散模型[7]這兩種模式，提出了BASS模型。BASS模型將新產(chǎn)品的潛在使用者分為兩類：創(chuàng)新者和模仿者。并假定潛在采用者會受到兩種因素的影響：外部影響因素和內(nèi)部影響因素，前者主要借助大眾媒體傳播，后者主要借助口碑傳播，即已采用者對未采用的潛在采用者的口頭傳播，對模仿者產(chǎn)生影響。

BASS模型的成立需要基于一系列的假設(shè)條件：1)市場潛力隨時間的推移保持不變；2)一種創(chuàng)新的擴(kuò)散獨(dú)立于其他創(chuàng)新；3)產(chǎn)品性能隨時間推移保持不變；4)社會系統(tǒng)的地域界限不隨擴(kuò)散過程而改變；5)擴(kuò)散只有兩階段過程，不采用和采用，不考慮重復(fù)購買；6)一種創(chuàng)新的擴(kuò)散不受市場營銷策略的影響；7)不存在供給約束；8)采用者是無差異的、同質(zhì)的。

BASS模型作為新產(chǎn)品擴(kuò)散研究的基礎(chǔ)，被廣泛用于以下3個方面[8]：對新產(chǎn)品采用者進(jìn)行分析，描述新產(chǎn)品進(jìn)入市場后的傳播情況；對創(chuàng)新產(chǎn)品或新技術(shù)市場做出預(yù)測；引入其他市場變量，通過觀察和控制產(chǎn)品的銷售情況來制定合適的市場策略。盡管BASS模型在上述3個方面取得了很好的應(yīng)用效果，但它的嚴(yán)格假設(shè)限制了其應(yīng)用范圍。BASS模型提出后，不少研究者針對模型中假設(shè)前提過于嚴(yán)格等問題，通過放寬模型假設(shè)、擴(kuò)大模型應(yīng)用領(lǐng)域，提出了許多適用性更廣的拓展模型。Guo[9]在研究中用經(jīng)典BASS模型模擬消費(fèi)者初次購買過程，使用基于神經(jīng)心理學(xué)的消費(fèi)者實(shí)用理論來模擬重復(fù)購買過程，改進(jìn)了BASS模型只考慮消費(fèi)者初次購買的局限，更為精確地模擬和預(yù)測消費(fèi)者實(shí)際購買決策。Robinson[10]基于BASS模型建立了考慮價格因素的營銷策略擴(kuò)散模型。Boehner[11]則通過BASS模型中價格和廣告水平參數(shù)的連續(xù)性變化，給出了營銷組合中彈性系數(shù)的不同假設(shè)，結(jié)果表明不同的營銷組合對BASS模型中的創(chuàng)新和模范系數(shù)、市場規(guī)模和擴(kuò)散速度等關(guān)鍵要素均有不同影響。除此之外，諸多學(xué)者還分別從產(chǎn)品多功能問題[12]、產(chǎn)品替代問題[13]、初始參數(shù)依賴問題[14]等方面對模型進(jìn)行了擴(kuò)展和完善。

在手機(jī)APP擴(kuò)散的研究上，目前國內(nèi)在這方面的研究相對較少，且主要集中在各類APP使用的影響因素以及實(shí)證研究上。學(xué)者張一弛[15]基于創(chuàng)新擴(kuò)散理論，分析了報紙類新聞APP接受創(chuàng)新擴(kuò)散的條件，并進(jìn)一步探討了其未來發(fā)展的策略；學(xué)者徐承歡等[16]結(jié)合顧客承諾理論與創(chuàng)新擴(kuò)散理論，采用問卷調(diào)查與結(jié)構(gòu)方程建模的方法，實(shí)證研究了移動圖書館APP使用意愿的影響因素；學(xué)者武志琴[17]以小咖秀為例，結(jié)合創(chuàng)新擴(kuò)散理論分析了其成功實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新擴(kuò)散的相關(guān)因素；學(xué)者代玲[18]基于創(chuàng)新擴(kuò)散理論，分析了打車APP接受創(chuàng)新擴(kuò)散的條件，并進(jìn)一步探討了其未來發(fā)展的策略從而使得該APP更好地實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的擴(kuò)散。

因此，已有研究在對APP擴(kuò)散的驅(qū)動因素、擴(kuò)散條件等問題進(jìn)行了研究，并取得了一定的成績，然而這類研究不能很好的揭示APP的擴(kuò)散機(jī)理和動態(tài)過程?；诙嘀悄芙５腂ASS模型在研究產(chǎn)品擴(kuò)散動態(tài)機(jī)理方面具有明顯的優(yōu)勢，產(chǎn)品的擴(kuò)散主要受廣告和口碑的影響，并且口碑的相互傳播會造成用戶采納行為的動態(tài)變化。但是手機(jī)APP的擴(kuò)散過程中，應(yīng)用市場的網(wǎng)絡(luò)評論等電子口碑相比傳統(tǒng)產(chǎn)品而言，影響更加明顯，且這種影響具有累積效果。在這種影響下，傳統(tǒng)的BASS擴(kuò)散模型已經(jīng)不能充分表達(dá)APP的擴(kuò)散機(jī)理了。本研究在傳統(tǒng)BASS模型的基礎(chǔ)上，考慮電子口碑的影響函數(shù)，進(jìn)而分析手機(jī)APP的擴(kuò)散機(jī)理和過程，為APP提供商給出決策建議。

2 基于BASS模型的手機(jī)APP擴(kuò)散模型建立

2.1 BASS模型

新產(chǎn)品擴(kuò)散效果的影響因素包括口碑、廣告、用戶誘導(dǎo)、渠道推送、業(yè)務(wù)粘度等，這些因素之間關(guān)系復(fù)雜，然而口碑和大眾媒體廣告的影響最為顯著。因此，為了有效控制模型的邊界，經(jīng)典BASS模型主要選取了口碑和大眾媒體廣告兩類驅(qū)動因素。BASS模型是研究新技術(shù)在生命周期中擴(kuò)散機(jī)制的重要模型，其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

(1)

其中，n(t)為t時刻新的產(chǎn)品采納者的數(shù)量，N(t)為t時刻產(chǎn)品采納者的總量，p代表外部影響系數(shù)(創(chuàng)新系數(shù))，表示在大眾媒體傳播的影響下，尚未采納的潛在采納者采納該產(chǎn)品的可能性大小，q代表內(nèi)部影響系數(shù)(模仿系數(shù))，表示在口頭傳播的影響下，尚未采納的潛在采納者采納該產(chǎn)品的可能性大小，m代表潛在的采納者總量(即市場最大潛力)。由該公式可以得到BASS模型中t時刻產(chǎn)品采納者累計總量的表達(dá)式：

(2)

BASS模型在實(shí)踐領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，其在零售業(yè)、工業(yè)技術(shù)、農(nóng)產(chǎn)品和耐用消費(fèi)品等行業(yè)已經(jīng)有了成功的預(yù)測效果[19]。然而，利用BASS模型來分析手機(jī)APP的擴(kuò)散具有一定的局限性，因?yàn)閭鹘y(tǒng)BASS模型忽略了手機(jī)APP擴(kuò)散過程中電子口碑的影響，且手機(jī)APP的電子口碑具有累積效果。

電子口碑，又稱為網(wǎng)絡(luò)口碑或在線口碑。電子口碑與傳統(tǒng)口碑的不同之處在于：1)傳統(tǒng)的面對面交流方式具有明顯的時效性，信息只在交互期內(nèi)傳遞，而電子口碑突破了時間限制，且具有累積效應(yīng)，這種累積效應(yīng)體現(xiàn)在可保存性和保存的持久性，即電子口碑可以被存儲在數(shù)據(jù)庫中，在很長一段時間內(nèi)不會消失并對后來的瀏覽者產(chǎn)生影響；2)電子口碑的傳播效率更高，突破了空間限制，人們不僅受到周圍少數(shù)人的影響，而且可以接收到更廣泛的口碑信息；3)手機(jī)APP的擴(kuò)散依賴于電子口碑的程度明顯增加，各大APP應(yīng)用市場充滿了評分和相關(guān)的文字評論，其成為了用戶最終采納行為的重要依據(jù)。因此，經(jīng)典的BASS擴(kuò)散模型已經(jīng)不能充分表達(dá)手機(jī)APP的擴(kuò)散機(jī)理。

2.2 手機(jī)APP擴(kuò)散模型

本文進(jìn)一步將內(nèi)部影響因素細(xì)分為電子口碑和傳統(tǒng)口碑兩部分，其中傳統(tǒng)口碑以恒定不變的速度在人群中擴(kuò)散，而電子口碑則隨著時間的變化而變化。借鑒Easingwood等學(xué)者[20]將BASS模型中的內(nèi)部影響因素由原本的常量設(shè)計為變量，用來表示產(chǎn)品擴(kuò)散過程中人際影響的變化。此外，本文假定內(nèi)部影響因素q(t)是時間的函數(shù)，而非一個恒定常量，其值的大小反映了口碑效應(yīng)的變化。當(dāng)電子口碑的評價越積極時，內(nèi)部影響因素越大，人們就越傾向于接受手機(jī)APP；當(dāng)電子口碑的評價越消極時，內(nèi)部影響因素越小，人們就會更傾向拒絕接受手機(jī)APP。這里本文分別考慮電子口碑為正面、負(fù)面以及波動變化的情況，參考BASS模型的表達(dá)式(2)，手機(jī)APP擴(kuò)散模型公式如下所示：

(3)

許曉暉等[21]認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散速度可以用Logistic曲線的斜率來度量，羅彪等[22]的研究表明，具有大量口碑的產(chǎn)品能夠吸引更多的消費(fèi)者進(jìn)行評論，具有“成功產(chǎn)生成功效應(yīng)”。在本文中，通過控制函數(shù)的曲線斜率大小來模擬不同的電子口碑情況。當(dāng)正面電子口碑累積時，曲線斜率逐漸增大；當(dāng)負(fù)面電子口碑累積時，曲線斜率逐漸減小。因此，本文選擇了曲線斜率不斷增大的Logistic函數(shù)來模擬正面電子口碑隨時間的變化；選擇曲線斜率不斷減小且呈現(xiàn)下降趨勢的二次函數(shù)來模擬負(fù)面電子口碑隨時間的變化；使用正弦函數(shù)來模擬波動口碑對口碑效應(yīng)的影響情況。電子口碑在不同情況下影響的函數(shù)以及隨時間變化的圖像如表1所示：

表1 手機(jī)APP擴(kuò)散模型內(nèi)部影響因素函數(shù)表達(dá)式匯總

上述內(nèi)部影響因素函數(shù)反映了實(shí)際生活中廣泛存在的3種電子口碑的情況，在內(nèi)部影響因素隨時間變化的表達(dá)式中，通過不斷迭代來模擬電子口碑的累積效應(yīng)。在正面電子口碑的表達(dá)式中，a為正面電子口碑?dāng)U散系數(shù)，表示正面電子口碑在人群中擴(kuò)散的最大增速，b是正面電子口碑的持續(xù)影響時間；在負(fù)面電子口碑的表達(dá)式中，α表示負(fù)面電子口碑?dāng)U散系數(shù)，用于控制負(fù)面電子口碑在人群中擴(kuò)散的速度大?。辉诓▌与娮涌诒谋磉_(dá)式中，每一時刻的電子口碑大小都是相對初始口碑大小來確定的，其中β表示電子口碑的波動幅度，T表示電子口碑的波動周期。

3 手機(jī)APP擴(kuò)散模型的仿真與結(jié)果分析

3.1 模型建立和參數(shù)設(shè)定

本文采用的多智能體模擬方法起源于人工智能，是分布式人工智能的一個重要分支，主要用于研究與復(fù)雜系統(tǒng)相關(guān)的問題。多智能體模擬是從微觀角度自下而上的研究，通過將復(fù)雜系統(tǒng)中的個體映射為具有自主性、主動性、反應(yīng)性和交互性特征的智能體，將復(fù)雜系統(tǒng)分解為多個智能體的相互作用，通過模擬多個智能體之間簡單的行為交互，從而研究系統(tǒng)整體復(fù)雜行為的涌現(xiàn)。基于Anylogic構(gòu)建的手機(jī)APP擴(kuò)散模型如圖1所示。

Talukdar的研究表明：外部影響系數(shù)p平均介于0.0007～0.03之間，模仿系數(shù)q平均介于0.38～0.53之間，擴(kuò)散的動力更多地來自于內(nèi)部影響[23]。為了更好地研究電子口碑對手機(jī)APP擴(kuò)散的影響，避免函數(shù)過快收斂，本文將外部影響系數(shù)與模仿系數(shù)均設(shè)定為一個較小值。這里，我們設(shè)定廣告效應(yīng)(外部影響系數(shù))的大小為0.01，初始時刻口碑效應(yīng)的大小為0.015，其余參數(shù)的默認(rèn)值也依據(jù)經(jīng)典BASS模型的設(shè)置，如表2所示。

圖1 手機(jī)APP擴(kuò)散仿真模型的組織結(jié)構(gòu)

表2 Anylogic建模初始參數(shù)設(shè)置

3.2 模型執(zhí)行過程

模型的算法流程如下：

步驟一：構(gòu)建環(huán)境智能體，并在其中構(gòu)建手機(jī)APP擴(kuò)散所在的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)；

步驟二：創(chuàng)建手機(jī)網(wǎng)民智能體，所有手機(jī)網(wǎng)民的狀態(tài)初始化為潛在采納者(Si=0)；

步驟三：仿真實(shí)驗(yàn)開始；

步驟四：手機(jī)網(wǎng)民受到廣告效應(yīng)的影響，若手機(jī)網(wǎng)民決定采納該手機(jī)APP，則狀態(tài)變成采納者(Si=1)，若不采納，仍為潛在采納者；

步驟五：潛在采納者根據(jù)按照內(nèi)部影響因素的大小決定是否受到影響而采納其意見，若手機(jī)網(wǎng)民決定采納該手機(jī)APP，則狀態(tài)變成采納者(Si=1)，若不采納，仍為潛在采納者；

步驟六：判斷是否達(dá)到仿真結(jié)束時間，若未達(dá)到，繼續(xù)步驟四；否則，進(jìn)行步驟七；

步驟七：仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)束。

3.3 仿真結(jié)果分析

模擬實(shí)驗(yàn)基于Anylogic進(jìn)行，這里本文采用控制變量的方法，在控制廣告效應(yīng)和傳統(tǒng)口碑效應(yīng)相同的情況下僅改變電子口碑的形式，按照上述步驟分別執(zhí)行：無電子口碑影響、正面電子口碑影響、負(fù)面電子口碑影響、波動電子口碑影響時的手機(jī)APP擴(kuò)散模型，得到下面的結(jié)果：

圖2 無電子口碑影響狀態(tài)下的手機(jī)APP擴(kuò)散模型模擬結(jié)果示意圖

圖3 正面電子口碑影響狀態(tài)下的手機(jī)APP擴(kuò)散模型模擬結(jié)果示意圖

圖4 負(fù)面電子口碑影響狀態(tài)下的手機(jī)APP擴(kuò)散模型模擬結(jié)果示意圖

圖5 波動電子口碑影響狀態(tài)下的手機(jī)APP擴(kuò)散模型模擬結(jié)果示意圖

由圖2的仿真模擬結(jié)果可以看出，在無電子口碑影響時，手機(jī)APP的擴(kuò)散曲線符合Rogers[6]提出的“S”型擴(kuò)散曲線。“S”型曲線可以分為3個階段：1)起步階段，一個新的手機(jī)APP剛剛進(jìn)入市場，還沒有廣為人知，此時廣告效應(yīng)占有主導(dǎo)影響地位，手機(jī)APP的擴(kuò)散速度較慢；2)加速階段，有了起步階段的人脈積累，新產(chǎn)品知名度越來越高并受到口碑效應(yīng)的影響，向社會中的其他潛在采納者擴(kuò)散，手機(jī)APP的擴(kuò)散速度加快；3)成熟階段，手機(jī)APP在系統(tǒng)中經(jīng)過一段時間的擴(kuò)散，人群中的潛在采納者越來越少，因而擴(kuò)散速度逐漸下降，系統(tǒng)中的采納者數(shù)量達(dá)到飽和。

在正面電子口碑影響狀態(tài)下，模型中的參數(shù)設(shè)置為a=0.001，b=10，由圖3的仿真模擬結(jié)果可以看出，此時手機(jī)APP在人群中呈現(xiàn)“指數(shù)型”擴(kuò)散，系統(tǒng)中的潛在采納者數(shù)量迅速減少，最終人群中所有的潛在采納者都轉(zhuǎn)變成為了采納者，新產(chǎn)品最終被所有人認(rèn)可和接受。

在負(fù)面電子口碑影響狀態(tài)下，模型中的參數(shù)設(shè)置為α=0.001，由圖4的仿真模擬結(jié)果可以看出，手機(jī)APP擴(kuò)散速度越來越緩慢并最后趨近于某一極值，近似于某一斜率很小的“線性”函數(shù)。此時，手機(jī)APP并不能很好的在人群中擴(kuò)散，只能被少部分人接受。

在波動電子口碑影響狀態(tài)下，模型中的參數(shù)設(shè)置為β=0.01，2πT=100，由圖5的仿真模擬結(jié)果可以看出，此時的手機(jī)APP擴(kuò)散曲線類似于“S”型曲線，但并不具有明顯的3個階段的劃分，而是呈現(xiàn)出“波浪型”上升的趨勢，并最后在系統(tǒng)中達(dá)到飽和。

從以上的仿真數(shù)據(jù)可以看出，不同的電子口碑類型會對手機(jī)APP的擴(kuò)散形式產(chǎn)生很大影響，可以概括為無電子口碑影響時，手機(jī)APP的擴(kuò)散曲線為“S”型；積極電子口碑影響時，手機(jī)APP的擴(kuò)散曲線為“指數(shù)型”；消極電子口碑影響時，手機(jī)APP的擴(kuò)散曲線為“線性”；波動電子口碑影響時，手機(jī)APP的擴(kuò)散曲線為“波浪型”。仿真結(jié)果表明，控制電子口碑的輿論導(dǎo)向?qū)τ谑謾C(jī)APP的擴(kuò)散有非常重要的影響。手機(jī)APP在人群中以較快的速度傳播是企業(yè)所愿意看到的結(jié)果，因此，企業(yè)不能忽視電子口碑對手機(jī)APP擴(kuò)散帶來的影響。

3.4 模型驗(yàn)證

為了更好地驗(yàn)證提出的手機(jī)APP擴(kuò)散模型的有效性，本文采用宏觀驗(yàn)證法[26]，選取了以下3個知名度較高且具有代表性的APP作為研究對象，從國內(nèi)知名的ASO(App Store Optimization)優(yōu)化網(wǎng)站ASO100(https://aso100.com/)中獲得其下載量和評分值等信息，這些數(shù)據(jù)來源于ASO100網(wǎng)站中采集的IOS系統(tǒng)應(yīng)用市場和國內(nèi)九大主流安卓系統(tǒng)應(yīng)用市場(數(shù)據(jù)統(tǒng)計截止至2017年6月7日)，4個手機(jī)APP的基本情況如表3所示。

圖6、圖7、圖8分別是上述3個軟件在特定時間內(nèi)的下載量趨勢圖。摩拜單車作為國內(nèi)最火的“共享單車”之一，其產(chǎn)品的外觀、質(zhì)量、功能和價格等受到了消費(fèi)者的一致好評，其電子口碑評分均值達(dá)到了4.9分之高。從圖8中摩拜單車下載量的曲線形式上來看，其與正面電子口碑影響下的手機(jī)APP擴(kuò)散的“指數(shù)型”曲線相吻合。e寶賬是中國人壽公司推出的應(yīng)用軟件，用戶一直抱怨其版本老舊、不能更新等問題，但是中國人壽公司官方并未作出回應(yīng)或在應(yīng)用市場替換老舊版本，導(dǎo)致其口碑評分很低。由圖7可以看出其下載量的增長率低，在2017年1月至5月期間僅有300萬左右下載量，遠(yuǎn)低于同行業(yè)手機(jī)APP的下載量，大致呈“線性”的形式增長。此外，本文選取了ofo共享單車在最近3個月的下載量變化趨勢來研究波動電子口碑的影響。ofo共享單車作為國內(nèi)共享單車的巨頭，其增長勢頭強(qiáng)勁，但由于其不斷被曝光的密碼安全強(qiáng)度低、車輛亂停亂放、用戶私占共享單車、故意損毀共享單車等負(fù)面新聞，社會輿論對其褒貶不一。從圖8中可以看出，其增長呈現(xiàn)“波浪型”上升趨勢。

表3 3種手機(jī)APP基本情況介紹

圖6 摩拜單車2016年7月-2017年5月下載量趨勢圖

圖7 e寶賬2017年1月-2017年5月下載量趨勢圖

圖8 ofo共享單車2017年3月-2017年5月下載量趨勢圖

為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的有效性，本文對不同情境下模型輸出與實(shí)際下載趨勢進(jìn)行了參數(shù)檢驗(yàn)。由于樣本總體分布未知、樣本量較小且兩組樣本相互獨(dú)立，采用Mann-Whitney U檢驗(yàn)分析仿真結(jié)果和真實(shí)數(shù)據(jù)是否有顯著差異，進(jìn)而對仿真效果做出評價?？紤]到模擬輸出與實(shí)際下載量數(shù)據(jù)的量綱和區(qū)間差異，本文在對3組數(shù)據(jù)分別歸一化的基礎(chǔ)上進(jìn)行Mann-Whitney U檢驗(yàn)，根據(jù)表4可知，3組數(shù)據(jù)的Sig值均大于0.05，即模擬輸出與實(shí)際下載趨勢間不存在顯著差異，模型的科學(xué)性和有效性得到了驗(yàn)證。

表4 統(tǒng)計結(jié)果和模擬結(jié)果的非參數(shù)檢驗(yàn)

相比于BASS模型新產(chǎn)品擴(kuò)散的“S”型增長曲線，本文提出的手機(jī)APP擴(kuò)散模型能更好地反映手機(jī)APP在正面電子口碑、負(fù)面電子口碑和波動電子口碑情況下的擴(kuò)散情況。

4 對企業(yè)APP推廣的建議

4.1 加大對電子口碑營銷的重視力度

從不同電子口碑影響導(dǎo)致的手機(jī)APP擴(kuò)散呈現(xiàn)出的四種曲線結(jié)果中，我們可以體會到電子口碑對于手機(jī)APP擴(kuò)散的重要程度。正面良好的電子口碑會減小消費(fèi)者采用該產(chǎn)品的風(fēng)險性，增大消費(fèi)者對于該手機(jī)APP的信任程度，從而使得消費(fèi)者更容易做出采納該手機(jī)APP的決定。相反，負(fù)面的電子口碑會導(dǎo)致消費(fèi)者對該手機(jī)APP的不信任程度加劇，導(dǎo)致手機(jī)APP在人群中的擴(kuò)散舉步維艱。對于企業(yè)管理者來說，建立專門的電子口碑管理崗位和部門來管理電子口碑是非常有必要的。

4.2 及時引導(dǎo)電子口碑的輿論導(dǎo)向

鑒于電子口碑對手機(jī)APP擴(kuò)散的重要影響，企業(yè)應(yīng)該密切關(guān)注其電子口碑的動態(tài)變化。Zhao Y等[24]的研究表明，由于負(fù)面評論的感知有用性高于正面評論，人們更容易受到負(fù)面評論的影響。企業(yè)管理者應(yīng)該深入分析其波動原因，通過采取及時有效的措施來及時遏制電子口碑下降的趨勢，從而保證手機(jī)APP在人群中持續(xù)、穩(wěn)定、快速地增長。

4.3 提升產(chǎn)品質(zhì)量

最好的口碑不是來自完善的銷售預(yù)算或廣告，而是來自產(chǎn)品本身的特征及良好的使用者體驗(yàn)，因此對于企業(yè)來說，提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和良好的產(chǎn)品體驗(yàn)是保證積極正面的電子口碑的根本原因。Dellarocas和Narayan[25]研究發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者對產(chǎn)品的滿意度和口碑傳播呈U形關(guān)系，即消費(fèi)者在高度滿意和高度不滿意時口碑傳播意愿最強(qiáng)，而優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品質(zhì)量是用戶滿意度的保證。因此，產(chǎn)品質(zhì)量應(yīng)該是企業(yè)關(guān)注的核心。

5 結(jié) 語

手機(jī)APP作為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)的一種重要形式，理解其推廣和擴(kuò)散模式對企業(yè)具有重要的意義。本文在BASS模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行變動，將電子口碑這一常見的評論形式納入模型的考慮范圍，并且將電子口碑進(jìn)一步分成3類，利用Anylogic多智能體建模軟件進(jìn)行模擬，對這3種情況分別進(jìn)行討論和研究。本文最后得出的結(jié)論如下：不同的電子口碑類型對應(yīng)的手機(jī)APP的擴(kuò)散形式也有不同。無電子口碑影響時，手機(jī)APP的擴(kuò)散曲線為“S”型；積極電子口碑影響時，手機(jī)APP的擴(kuò)散曲線為“指數(shù)型”；消極電子口碑影響時，手機(jī)APP的擴(kuò)散曲線為“線性”；波動電子口影響時，手機(jī)APP的擴(kuò)散曲線為“波浪型”。本文所提出的手機(jī)APP擴(kuò)散模型能夠更好地模擬手機(jī)APP在現(xiàn)實(shí)世界中的擴(kuò)散現(xiàn)象，3個真實(shí)案例也定性的驗(yàn)證了本文模型的有效性。電子口碑對手機(jī)APP的擴(kuò)散過程具有重要影響，企業(yè)管理者需要密切關(guān)注手機(jī)APP電子口碑的動態(tài)變化，積極引導(dǎo)電子口碑的輿論導(dǎo)向，以促進(jìn)產(chǎn)品的傳播與發(fā)展。

本研究中還存在一些局限，如：未能考慮個體用戶的異質(zhì)性、手機(jī)APP重復(fù)下載問題、APP更新?lián)Q代的問題等，未來將進(jìn)一步開展相關(guān)的研究。

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AStudyofDiffusionProcessofMobileAPPBasedonBASSModelConsideringtheCumulativeEffectofElectronicWordofMouth

Zhu Hou Wan Fangbin Zhang Li

(School of Information Management,SunYat-Sen University,Guangzhou 510006,China)

With the rapid development of mobile internet and the popularity of smart phones,mobile APP,the most important access to mobile Internet of smart phones,is more and more inseparable from people’s lives.The research on the mechanism of diffusion and spreading of mobile APPs had important significance for enterprises to formalate IT marketing and developing strategies.Based on the classic BASS model,this paper introduced a new influencing factor,electronic word of mouth,into the model.Multi-agent simulation technology was utilized to model the diffusion of mobile APPs with the help of AnyLogic,a powerful modeling software.After comparing the simulation results with real cases,the paper validated the effectiveness of this model.There were obvious differences between the diffusion process of mobile APPs and traditional products.The cumulative effect of different kinds of electronic word of mouth will lead to different diffusion results of mobile APPs.

BASS model;diffusion of mobile APP;electronic word of Mouth;multi-agent simulation

10.3969/j.issn.1008-0821.2018.01.015

F713.36

A

1008-0821(2018)01-0108-07

2017-10-10

中山大學(xué)人文社會科學(xué)青年教師桐山基金項目“社會化媒體用戶隱私披露行為的社會計算研究”(項目編號20000-54500053)；廣東省技術(shù)交易體系與科技服務(wù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)項目“面向主題的中文語料庫構(gòu)建方法與技術(shù)”(項目編號2015-2000-42020008)。

朱侯(1985-)，男，講師，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向：計算機(jī)模擬，信息擴(kuò)散與傳播，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。萬芳彬(1997-)，女，本科生，研究方向：計算機(jī)模擬。張麗(1997-)，女，本科生，研究方向：信息行為。

(實(shí)習(xí)編輯：陳 媛)