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      基于PPM模型的移動音樂平臺用戶轉移行為研究

      2018-10-30 10:10:10夏立新王凱利程秀峰
      現(xiàn)代情報 2018年8期

      夏立新 王凱利 程秀峰

      〔摘 要〕[目的/意義]隨著國民經(jīng)濟的持續(xù)增長,人們的消費從物質需求轉向精神需求,移動音樂平臺的發(fā)展迎來新的增長點。本文基于PPM模型,以網(wǎng)易云音樂為研究對象,通過實證方法分析用戶在移動音樂平臺之間的轉移行為。[方法/過程]本文將不滿意度作為推動因素(Push Factor),將財務轉移成本和關系轉移成本作為錨定因素(Mooring Factor),將網(wǎng)絡義務性和相對匱乏性作為拉動因素(Pull Factor),假設其對用戶的轉移過程有影響,其中相對匱乏性由情感相對匱乏性、經(jīng)濟相對匱乏性和功能相對匱乏性所反映。[結果/結論]結果顯示,不滿意度、網(wǎng)絡義務性和相對匱乏性都正向顯著影響移動音樂平臺用戶的轉移意愿,且用戶的轉移意愿正向顯著影響其實際轉移行為,而轉移成本則對用戶的轉移意愿無顯著影響。

      〔關鍵詞〕PPM模型;移動音樂平臺;用戶轉移;網(wǎng)易云音樂

      DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2018.08.001

      〔中圖分類號〕G203 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821(2018)08-0003-09

      〔Abstract〕[Purpose/Significance]With the growing of the national economy,peoples consumption has shifted from material needs to spiritual needs.The development of the mobile music platform comes across a new growth point.Based on the Push-Pull-Mooring model,this paper takes Netease Cloud Music as the research object and analyzes the users switching behavior in the mobile music platform through the empirical method.[Method/Process]This paper assumed that the dissatisfaction as push factors,financial costs and switching costs as mooring factor,network obligation and relative deprivation as pull factors have influence on the users switching process.And the lack of deprivation was reflected by the relative lack of emotional,relative lack of economy and the relative lack of function.[Result/Conclusion]The results showed that dissatisfaction,network obligation and relative deprivation all positively affect the users switching intention,and the users switching intention positively affects their actual switching behavior.However,the capital assets and the relationship switching cost had no real impact on users switching intention.

      〔Key words〕PPM model;mobile music platform;users switching behavior;Netease Cloud Music

      移動互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展使得智能手機、平板電腦等移動終端逐漸滲透進人們的日常生活中,各類移動平臺層出不窮。而國民經(jīng)濟的持續(xù)增長使得人們的消費從物質需求轉向精神需求,娛樂休閑平臺的發(fā)展迎來新的增長點,移動音樂平臺即是如此。2017年8月,中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心(CNNIC)發(fā)布的第40次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示,截至2017年6月,我國手機網(wǎng)絡音樂用戶規(guī)模達到4.89億,較去年底增加2 138萬,占手機網(wǎng)民的67.6%[1]。由此可見,目前整個移動音樂市場集中度越來越高,企業(yè)競爭由最初的吸引用戶過渡到搶用戶階段,移動音樂平臺用戶轉移行為值得各企業(yè)及研究學者的關注。

      長期以來,針對信息系統(tǒng)的研究大多從用戶接受(Users Adoption Behavior)的角度出發(fā),包括接受意愿和接受行為、對新技術的滿意度及持續(xù)使用等方面[2-4]。然而,在信息系統(tǒng)發(fā)展階段,用戶在不同系統(tǒng)間的轉移行為(Switching Behavior)尤為常見。研究用戶轉移行為,有助于企業(yè)了解用戶需求,采取相應的抑制轉移措施,防止用戶市場的不斷流失。此外,天生自帶“移動基因”的網(wǎng)易云音樂,既沒有像蝦米音樂那樣多的用戶積累,也沒有像QQ音樂那樣強大的業(yè)務鏈支撐,但自2013年進入人們視野以來,迅速吸引眾多用戶,擁有了強大的用戶群。本文以代表性個案網(wǎng)易云音樂為研究對象,結合用戶遷移理論和PPM模型,分析移動音樂平臺用戶轉移行為的影響因素。

      1 文獻綜述

      1.1 用戶轉移

      在社會學和人類學領域,用戶的遷移通常指在特定的時間內(nèi),人們在物理空間上的移動[5]。而對于用戶在信息系統(tǒng)間的遷移,則是網(wǎng)絡空間的轉移。Choi等將用戶轉移定義為用戶轉而使用另一公司的相關品牌、產(chǎn)品和服務[6]。Ye和Potter將用戶轉移定義為用戶減少或終止使用某一技術產(chǎn)品,轉而使用另一種能夠滿足其同樣需求的產(chǎn)品[7]。趙宇翔和劉周穎將用戶轉移行為分為3類:不同媒介下的用戶轉移、相同媒介下的用戶轉移、相同媒介不同質的用戶轉移[8]。相關轉移研究也基本隸屬于這3類。關于不同媒介下的用戶轉移:曹玉枝、魯耀斌等以網(wǎng)上銀行為研究對象發(fā)現(xiàn),用戶從網(wǎng)下到網(wǎng)上轉移使用意愿的因素為一般創(chuàng)新性、特定創(chuàng)新性、習慣和相對收益,且互聯(lián)網(wǎng)使用經(jīng)驗對相對收益的感知有調節(jié)作用[9];徐孝娟等基于用戶訪談內(nèi)容,從PPM模型視角,搭建了大學生圖書館用戶轉移行為框架并提出相應假設[10]。關于相同媒介下的用戶轉移:趙宇翔、彭希羨等以微信為例,從社會網(wǎng)絡義務性、相對匱乏性、了解性信任及個人創(chuàng)新方面對用戶轉移過程有影響[11];衛(wèi)瀟基于PPM模型總結了移動支付用戶轉移意愿的影響因素,并驗證了個人創(chuàng)新性和信任的調節(jié)作用[12]。關于相同媒介不同質的用戶轉移,曹雄飛和Hsieh等都以PPM模型為基礎,研究了從博客到微博的轉移現(xiàn)象,認為轉移成本和相對易用性等對用戶轉移意愿有影響[13-14]。本研究聚焦于用戶從其他移動音樂平臺轉移至網(wǎng)易云音樂的過程,屬于相同媒介下的用戶轉移。

      1.2 PPM理論

      通過對用戶轉移相關研究的梳理可知,PPM模型適用于研究用戶轉移過程。PPM是Push-Pull-Mooring的簡稱,也叫推-拉-錨定模型,其將人們從某區(qū)域移動到另一區(qū)域這一遷移行為的影響因素分為:推力、拉力和錨定三方面。該模型最早出現(xiàn)在人口學的研究中,后來Bansal等采用該模型解釋消費者的轉換行為[15],給出了影響消費者轉換意愿的決定因素:①推動作用,將消費者趨離原渠道的因素;②拉動作用,將消費者拉進另一渠道的正向因素;③錨定作用,阻礙消費者發(fā)生轉換行為的因素。此代表性文獻意味著PPM模型對于解決信息系統(tǒng)領域用戶轉移問題有較強的適用性。

      在PPM模型框架中,不滿意度(Dissatisfaction)是用戶產(chǎn)生轉移行為的關鍵因素,其作為用戶轉移的推動因素已得到廣泛驗證[16-17]。Fan等認為當用戶對現(xiàn)有信息系統(tǒng)不滿意時,很有可能會轉向其替代品以獲取更好的用戶體驗[18]。Tao等認為當用戶對當前信息系統(tǒng)滿意時,用戶的轉移意向較弱[19]。轉移成本(Switching Cost)則是常用的錨定因素。Maier等在研究用戶對于Facebook的非持續(xù)使用意愿時,將轉移成本分為認知成本、安裝成本和沉沒成本3類[20]。衛(wèi)瀟在研究移動支付用戶轉移意愿時,將轉移成本分為程序轉移成本、財務轉移成本和關系轉移成本[12]。PPM模型中的拉動因素不一而足,Bhattacherjee等認為替代品的相對優(yōu)勢會正向影響用戶的轉移行為[21]。Ye和Potter經(jīng)研究認為感知相對易用性和感知相對安全性對用戶的轉移意向有顯著的正向影響[7]。

      本研究以PPM為研究模型,將不滿意度和轉移成本分別作為推動因素和錨定因素,并根據(jù)特定研究對象——網(wǎng)易云音樂提出拉動因素,以分析移動音樂平臺的用戶轉移行為。

      1.3 基于社會網(wǎng)絡的遷移理論

      在人類遷移學中,許多學者一直希望從社會網(wǎng)絡的角度探索影響人類遷移決定的相關因素。Massey的遷移積累因果關系理論將相對匱乏性(Relative Deprivations)作為遷移積累過程的刺激來源[22]。Runciman指出了相對匱乏性的4個條件[23]:當某個人或群體:①意識到自己不具備某種資源X;②意識到他人/群體具有X;③期望擁有X;④同時這種期望是合理的,則該個體或者群體就會產(chǎn)生相對匱乏性。相對匱乏性是刺激人們思想與價值觀轉移的重要因素。Curran和Saguy用網(wǎng)絡義務性(Network of Obligation)來形容連接個體的作用力[24]。網(wǎng)絡義務性連接了個體及其親友,連接了時間與空間。此外,一些學者引入信任來進一步補充解釋相對匱乏性和社會網(wǎng)絡義務性是如何影響人的遷移行為。通過對前人研究的總結梳理,Curran和Saguy提出了基于社會網(wǎng)絡的遷移理論,認為社會網(wǎng)絡義務性、相對匱乏性和信任三者共同影響人們的遷移行為。其中,社會網(wǎng)絡義務性將遷移者和未遷移者聯(lián)系起來,相對匱乏性進一步刺激未遷移者,信任則幫助遷移過程的形成[24]。彭希羨在研究微信這一社交媒體的用戶轉移行為時發(fā)現(xiàn),社會網(wǎng)絡義務性、相對匱乏性和信任對實際轉移行為有影響,而相對匱乏性對轉移意向有影響[25]。鑒于此,本文選取社會網(wǎng)絡義務性和相對匱乏性作為拉力因素,納入本研究的PPM模型框架中。

      2 研究假設及模型確定

      2.1 研究假設

      2.1.1 轉移意向和轉移行為(Switching Intention and Switching Behavior)

      根據(jù)Venkatesh等提出的整合性技術接受模型(Unified Theory of Acceptance an Use of Technology,UTAUT)可知,用戶的行為意向和實際行為是兩個有區(qū)別的變量[26]。他認為用戶在接受一個系統(tǒng)之前會首先產(chǎn)生使用它的意向。對于轉移過程而言,用戶首先會產(chǎn)生從一個信息系統(tǒng)轉移到另一個信息系統(tǒng)的意愿,而后產(chǎn)生實際的轉移行為。Bhattacherjee等證實了用戶IT轉移意向和實際轉移行為之間存在正向影響關系[21],Hsieh等認為社交網(wǎng)站用戶的轉移意愿正向影響其轉移行為[14]。因此本文提出以下假設:

      H1:轉移意向顯著(正)影響移動音樂平臺用戶的轉移行為。

      2.1.2 不滿意度(Disatisfication)

      在技術接受研究中,滿意度是影響用戶的持續(xù)使用意愿的重要因素。用戶對產(chǎn)品的滿意度越高,其持續(xù)使用意愿越強烈。相較于技術接受研究中對于滿意度和持續(xù)使用的關注,不滿意度往往是用戶產(chǎn)生轉移意愿的第一步。有研究顯示,當用戶意識到替代品的吸引力時,不滿意度會對用戶轉移產(chǎn)生影響[27]。當用戶對現(xiàn)有產(chǎn)品產(chǎn)生抱怨情緒,且有替代品可供選擇時,便有可能產(chǎn)生轉移意愿。Xu等以社交網(wǎng)絡為研究對象,認為用戶對當前SNS的不滿意度正向影響其轉移意愿[28]。本研究將不滿意度作為推動因素,結合理論回顧中對PPM模型推動因素的文獻梳理,提出以下假設:

      H2:不滿意度顯著(正)影響移動音樂平臺用戶的轉移意愿。

      2.1.3 轉移成本(Switching Cost)

      轉移成本是限制用戶轉移的因素之一,正是由于轉移成本的存在,促使消費者選擇繼續(xù)使用其原有服務或產(chǎn)品。Burnham將轉移成本分為程序轉移成本、財務轉移成本和關系轉移成本3種類型,并在之后的研究中得到很好的驗證[29]。當用戶進行音樂平臺的轉移行為時,會產(chǎn)生原有優(yōu)惠的損失及原有關系的丟失,特別是在如今音樂版權和音樂社交的發(fā)展越來越受到重視的大環(huán)境下,音樂平臺用戶的財務和關系因素尤其重要。由于諸多學者認為隨著IT技術的不斷進步和易用性的不斷提升,用戶轉移相對較輕松[21]。因此本文不考慮程序轉移成本,而選取財務轉移成本和關系轉移成本來考察用戶轉移行為。由此,本文提出以下假設:

      H3:轉移成本顯著(負)影響移動音樂平臺用戶的轉移意愿。

      2.1.4 網(wǎng)絡義務性(Network of Obligation)

      網(wǎng)絡義務性用于測度個體與他人的親密關系(如親人朋友等)對自身行為決策的影響。個體從對其很重要的人那里獲得某種未知的事物或人的評價,隨著未遷移者對遷移對象正向信息的積累,未遷移者的感知風險降低,從而產(chǎn)生遷移意愿。Cheng等通過對社交網(wǎng)站的研究發(fā)現(xiàn),朋友間的相互影響對于用戶是否繼續(xù)使用某一社交網(wǎng)站或是轉向其他網(wǎng)站的影響巨大[30]。因此,本文將網(wǎng)絡義務性作為拉力因素,假設當周邊的朋友或親人都發(fā)生了轉移行為,社會網(wǎng)絡義務性將傳達這些信息,從而影響個人的轉移意向。因此,本文提出以下假設:

      H4:網(wǎng)絡義務性顯著(正)影響移動音樂平臺用戶的轉移意愿。

      2.1.5 相對匱乏性(Relative Deprivations)

      相對匱乏性可以被定義為人們?nèi)狈δ骋皇挛锏母惺?,但是同時認為自己應當擁有這一事物[31]。這一感受來自于自身與已擁有該事物的他人的對比,在用戶遷移行為研究中,相對匱乏性能較好反映轉移者與未轉移者對轉移對象的感受。當轉移者對轉移對象的正向體驗通過網(wǎng)絡義務性傳遞至未轉移者時,未轉移者會產(chǎn)生相應的匱乏感,進而產(chǎn)生轉移意愿。因此可以說,相對匱乏感更為全面地解釋了人們通過對比所帶來的“相對性”,體現(xiàn)了轉移對象的吸引力,因此將相對匱乏性作為拉力因素納入PPM模型中。

      本文從情感、經(jīng)濟、功能3個方面探究相對匱乏性對于移動音樂平臺用戶轉移過程的影響。功能相對匱乏性指用戶從他人處感知到的,自己應該擁有卻從未體驗到的,實際或技術上的利益價值[32]。就本文研究對象網(wǎng)易云音樂來說,用戶除了使用聽歌、識曲、評論、分享等基本功能外,也加入了音樂社交、歌手入駐、年末總結等新的功能和服務,使得用戶體驗更加友善。經(jīng)濟相對匱乏性指用戶使用某一移動音樂平臺所獲得的物質益處。2015年底出臺的《關于大力推進我國音樂產(chǎn)業(yè)發(fā)展的若干意見》中強調將“嚴厲打擊未經(jīng)許可傳播音樂作品的侵權盜版行為”,標志著國家對音樂版權問題的重視[33]。各音樂平臺相繼推行了自己的會員制度和積分制度,其價格規(guī)定和積分機制不盡相同。一般而言,越多的用戶福利越能吸引用戶的使用,也即用戶的經(jīng)濟匱乏性會影響用戶的轉移過程。此外,當用戶發(fā)現(xiàn)身邊的家人、同事、朋友等都在使用同一種音樂平臺,且該平臺為使用者帶來了更好的功能體驗和經(jīng)濟利益時,他們會產(chǎn)生一種羨慕情緒,從而產(chǎn)生情感相對匱乏。情感相對匱乏性源自于用戶對音樂平臺精神上或心理上的需求,這種需求刺激用戶向身邊的人靠攏,以滿足情感的相對匱乏,從而產(chǎn)生轉移過程。因此,本文提出以下假設:

      H5a:相對匱乏性顯著(正)影響移動音樂平臺用戶的轉移意愿。

      H5b:相對匱乏性顯著(正)影響移動音樂平臺用戶的轉移行為。

      綜上所述,本文模型中相關變量定義如表1所示:

      2.2 模型確定

      為確定最終的研究模型,本文以過去文獻中已具有信效度的題項為基礎,采用七點式李克特量表擬定問卷,并利用前測問卷進行探索性因子分析。前期先通過問卷星在線平臺發(fā)布《移動音樂平臺用戶轉移行為調查問卷》,發(fā)布時間為2017年12月3日,為期1周,共回收問卷133份,剔除無效問卷后剩余112份,有效率為84.2%。前測問卷的Cronbachs Alpha值為0.96,KMO值為0.920>0.7,且巴特利特球形檢驗結果在0.01水平上顯著,適宜進行因子分析。在SPSS中采用主成分分析及最大方差法進行正交旋轉,共提取8個主成分,其結果如表2所示:

      由表2可知,本量表共提取8個特征值大于1的因子,解釋了80.495%的總方差。其中經(jīng)濟相對匱乏性的測量項MD2在因子5和因子6上的載荷都大于0.5,故將MD2項刪去,剩余28個測量項。Cenfetelli及Bassellier認為,一個良好的形成性變量的測量指標間相關性較低且沒有多重共線[34],本模型中ED、MD、FD三者的相關系數(shù)小于0.5,且VIF(方差膨脹因子)小于3.3,滿足要求。因此ED、MD、FD 3個一階因子通過形成性變量評估,作為相對匱乏性(RD)的測量因子。財務轉移成本和關系轉移成本旋轉為一個因子,故將其合并命名為財務和關系轉移成本(SC)。

      由此可得到本研究的概念模型圖,如圖1所示:

      圖1 移動音樂平臺用戶轉移行為模型

      3 研究過程

      3.1 數(shù)據(jù)收集

      在前測問卷的基礎上開始發(fā)放正式問卷,由于本研究涉及轉移過程中的轉移意愿和轉移行為兩個過程,故調查對象并不限制為使用網(wǎng)易云音樂的用戶。問卷分為兩部分,第一部分為人口統(tǒng)計及用戶使用移動音樂平臺的情況;第二部分為變量的測量項。所有測量項均采用七點式李克特量表,表3列出了各測量項的個數(shù)及文獻來源。

      正式問卷通過線上線下同時發(fā)放,發(fā)放時間為2017年12月15日,為期兩周,共收回問卷427份,并剔除未完成問卷、填寫時間過長或過短、答案連續(xù)10個及以上重復等無效問卷,以保證問卷的信效度。最后剩余問卷354份,有效率82.9%。表4給出樣本的基本特征,其中41.5%的用戶擁有兩個及以上的移動音樂平臺,該數(shù)據(jù)表明對用戶轉移行為研究的必要性。

      3.2 信效度檢驗

      在假設檢驗之前,首先要對測量模型進行信效度檢驗。信度(Realiable)是用來衡量量表的可靠性或一致性,也稱作可靠性或一致性檢驗。本研究用Cronbachs Alpha系數(shù)來測量內(nèi)部一致性信度。經(jīng)SPSS數(shù)據(jù)處理結果顯示,本研究中問卷的Cronbachs Alpha系數(shù)為0.967,各因子的Cronbachs Alpha系數(shù)均大于0.9,根據(jù)NUNALLY的Cronbachs Alpha系數(shù)大于0.7的標準,可以確認該量表有較高的可靠性信度[35]。

      效度(Validity)指量表在多大程度上能有效地表示所要表達的含義,主要用來測量指標的有效性。本研究中樣本數(shù)據(jù)的KMO值為0.954,巴特利特球形檢驗在p=0.000的水平上顯著,表明適合做因子分析。用主成分分析法進行因子旋轉,在7次迭代中收斂,共抽取特征值大于1的因子8個,累計解釋方差81.51%,且各題項在其所屬因子下的因子負載均大于0.5,交叉載荷均小于0.5,表明量表有較好的效度,能有效測量想要測量的問題[36]。

      為進一步檢驗量表的信度和效度,本研究計算了各因子的標準負載、平均抽取方差(AVE)、復合信度(CR)及各因子間的相關系數(shù)。對于形成性變量——相對匱乏性,筆者利用WarpPLS計算其一階因子的各指標值,作為其測度項。由于各因子的CR值均大于0.7,表明該量表內(nèi)部一致性較高[37]。各因子的AVE值均高于0.5,表明量表的聚合效度較好[38],具體值見表5。由于各因子的AVE值的平方根(表6對角線值)均大于因子間的相關系數(shù),表明量表的區(qū)別效度較好[39],具體值見表6。

      3.3 假設檢驗及模型擬合

      本研究利用軟件PLS進行假設檢驗,模型結果如圖2所示,圖2標注了標準化路徑系數(shù)及其顯著度。檢驗結果顯示,6條假設中有5條得到支持,且都在p<0.001的水平上顯著。另外有一條路徑p值大于0.05,檢驗未通過,假設H3未獲得支持。同時需要指出的是,作為形成性變量的二階因子——相對匱乏性,由其一階因子情感匱乏性、經(jīng)濟匱乏性、功能匱乏性較好地反映。Cenfetelli和Bassellier認為,反映性變量與形成性變量的路徑系數(shù)反映了該反映性變量對形成性變量的相對重要性[34]。檢驗結果顯示,相對匱乏性的3個一階變量均在p<0.001的水平上顯著,情感匱乏性、經(jīng)濟匱乏性和功能匱乏性的相對權重分別為0.798、0.742、0.862。此外,轉移意愿和轉移行為被解釋的方差分別為73%和51%,被解釋方差較高,說明該模型能較好地反映用戶轉移的整個過程。

      從模型擬合情況來看,實際擬合指數(shù)均優(yōu)于建議值,說明假設模型與數(shù)據(jù)的擬合情況良好。其中卡方自由度比略大于建議值,可能是由于樣本量較多引起的,但其值仍可接受。詳細結果見表7。

      4 結果討論與研究啟示

      4.1 結果討論

      經(jīng)以上數(shù)據(jù)結果可知,本研究的假設檢驗支持除H3以外的所有假設,具體分析如下:

      4.1.1 移動音樂平臺用戶的轉移意愿與轉移行為的關系

      圖2中顯示,轉移意愿到轉移行為的標準化路徑系數(shù)值為0.318,且在P<0.001的水平上顯著。由此可知,移動音樂平臺的轉移意愿顯著影響其轉移行為,且兩者間呈正相關性,即轉移意愿越強烈,轉移行為越容易發(fā)生。根據(jù)UTAUT模型,本研究將轉移過程分為轉移意愿和轉移行為兩個過程,一般情況下,在實際的轉移行為發(fā)生前,用戶通常會先產(chǎn)生轉移意愿。研究結果顯示,轉移意愿顯著正向影響轉移行為,與已有研究相符[14,25]。

      4.1.2 移動音樂平臺用戶的不滿意度與轉移意愿的關系

      模型檢驗結果顯示,用戶不滿意度到轉移意愿之間的標準化路徑系數(shù)為0.355,且在P<0.001的水平上顯著。這表明,移動音樂平臺用戶的不滿意度顯著正向影響其轉移意愿。就實際情況來看,當用戶對產(chǎn)品的不滿意度較高時,他們更傾向于尋求其替代品,用戶粘性較弱,更容易產(chǎn)生轉移意愿。因此,提高用戶滿意度是避免用戶轉移的重要策略。

      4.1.3 移動音樂平臺用戶的網(wǎng)絡義務性與轉移意愿的關系

      模型檢驗表明,用戶的網(wǎng)絡義務性顯著正向影響轉移意愿,其路徑系數(shù)為0.141,且在P<0.001的水平上顯著。網(wǎng)絡義務性代表著周圍人的行為對用戶自身態(tài)度的影響,而人往往有著從眾心理并不斷尋求認同感。因此,當自己的親人朋友使用網(wǎng)易云音樂并對其表示認可和贊同時,自身也會受到環(huán)境的影響。這也從側面反映了產(chǎn)品推廣和口碑的重要性。

      4.1.4 移動音樂平臺用戶的相對匱乏性與轉移過程的關系

      圖2結果顯示,相對匱乏性同時正向影響轉移過程中的轉移意愿和轉移行為。其中相對匱乏性到轉移意愿的標準化路徑系數(shù)為0.323,到轉移行為的標準化路徑系數(shù)為0.415,且都在P<0.001的水平上顯著。當用戶意識到使用網(wǎng)易云音樂會給自身帶來情感、經(jīng)濟、功能等方面的滿足時,更易于產(chǎn)生轉移使用網(wǎng)易云音樂的意愿。相對匱乏性不斷驅使用戶向新產(chǎn)品靠近,并最終使得轉移意愿成為實際的轉移行為,完成最終的轉移過程。

      相對匱乏性作為一個形成性變量,由情感匱乏性、經(jīng)濟匱乏性、功能匱乏性所反映。三者的相對權重分別為0.798、0.742、0.862,且都在P<0.001的水平上顯著。有數(shù)據(jù)可知,此三方面對于相對匱乏性的權重較為接近,且功能匱乏性的權重最高,說明用戶對于產(chǎn)品的需求更加強烈,更加重視??偟膩碚f,相對匱乏性的3個方面對于轉移過程中的轉移意愿和轉移行為都有相當重要的影響。

      4.1.5 移動音樂平臺用戶的轉移成本與轉移意愿的關系

      檢驗結果顯示,轉移成本對轉移意愿無顯著影響,假設H3未獲得支持。本研究中主要對財產(chǎn)轉移成本和關系轉移成本進行測量,換言之,則是移動音樂平臺的財產(chǎn)轉移成本和關系轉移成本對用戶的轉移意愿無顯著影響。其原因可能為以下幾點:①大部分用戶可能僅滿足于音樂平臺提供的聽歌這一基本功能,不太注重會員積分及音樂社交等附加功能;②會員的可間斷性及音樂社交的弱關聯(lián)關系增強了用戶的可轉移性,轉移成本整體較低;③受調查樣本的限制,年輕的一代較早接觸移動產(chǎn)品,學習能力和適應能力較強,因此轉移成本并不能左右該群體對平臺使用的選擇,也即這一群體用戶基本不受轉移成本的影響。

      4.2 研究啟示

      本研究通過引入不滿意度、轉移成本、網(wǎng)絡義務性和相對匱乏性因素,對用戶轉移至移動網(wǎng)易云音樂的過程進行研究。根據(jù)以上研究結果,對音樂類平臺提出以下建議:

      4.2.1 主動掌握版權,實施差別化戰(zhàn)略

      滿足用戶對音樂的基本需求是各音樂平臺發(fā)展的基礎,曲庫越豐富,產(chǎn)品的不可替代性越強。就樣本數(shù)據(jù)的基本調查信息可知,較多用戶會使用兩個以上的音樂平臺,這一方面顯示著用戶轉移的可能性;另一方面意味著市場后入者的機遇?!案偁帒?zhàn)略之父”邁克爾·波特認為,差別化戰(zhàn)略就是“將產(chǎn)品或公司提供的服務差別化,樹立起一些全球產(chǎn)業(yè)范圍中具有獨特性的東西”。音樂平臺應實施差別化戰(zhàn)略,主動掌握版權,既可容納海量歌曲,減少用戶流失,也可引導用戶的付費意識,探索完整的盈利模式。2018年2月10日,國家版權局推動騰訊音樂與網(wǎng)易云音樂達成版權合作[40],再次證明了版權問題對于用戶和平臺的重要性。然而,數(shù)字音樂版權之爭通過“政府調?!敝荒苁菚簳r的,靠市場的無形之手來終結才是根本之法。

      4.2.2 培養(yǎng)用戶口碑,擴大產(chǎn)品影響力

      產(chǎn)品在用戶中的良好口碑會通過網(wǎng)絡義務性傳遞給身邊的人,進而吸引更多的潛在用戶,擴大了產(chǎn)品的影響力。以網(wǎng)易云音樂為例,2018年1月2日,該平臺推出了名為“網(wǎng)易云音樂陪你溫暖同行”的年度總結H5,一時間,朋友圈便被截圖刷屏。也有非網(wǎng)易用戶試用了該功能,得到“很遺憾我們沒能陪你走過2017”的提示。網(wǎng)易云音樂平臺從用戶心理角度出發(fā),利用大數(shù)據(jù)記錄了用戶一年來的痕跡,滿足了用戶的情感需求,也通過音樂社交的方式吸引了一部分新用戶。此外,歌曲評論也是網(wǎng)易云音樂的一大亮點,風格各異,極能調動用戶,朋友圈中也常有截圖分享有趣評論。年度總結和歌曲評論并不是網(wǎng)易云音樂所特有,但其口碑通過網(wǎng)絡義務性傳播,影響力最大,用戶的認同度最高,這進一步提升了該平臺的口碑。因此,各音樂平臺應增強自身的創(chuàng)造力,塑造自身特點,為用戶提供新的、好的體驗,形成良好口碑,以擴大產(chǎn)品影響力。

      4.2.3 優(yōu)化產(chǎn)品功能,切實服務用戶

      移動音樂平臺除了提供基本的歌曲庫外,還有每日推薦,聽歌識曲,歌單收藏,電臺訂閱等功能,不一而足。只有改進已有功能,開發(fā)新的功能,減少用戶的相對匱乏性,才能切實服務用戶,避免用戶轉移。就每日推薦這一功能而言,推薦的精準性需要音樂平臺不斷優(yōu)化,在保證用戶隱私安全和財產(chǎn)安全的基礎上,盡可能地捕捉用戶的真正喜好,使得推送功能發(fā)揮最大的效用。此外,根據(jù)以往音樂平臺用戶反饋,建議音樂平臺允許用戶將歌單設置為“私密”或者“公開”,更好地保護用戶隱私。音樂平臺也可通過分析用戶的公開歌單、喜歡的歌手、電臺節(jié)目等,根據(jù)匹配程度為用戶“推薦”好友,用戶可通過訪問對方的公開歌單等信息決定是否開展社交??偟膩碚f,產(chǎn)品功能需要不斷優(yōu)化,以更好地服務用戶,但切記,功能的優(yōu)化需注重實用性,應防止過度擴充。

      4.2.4 提高產(chǎn)品滿意度,增強用戶粘性

      用戶對產(chǎn)品的整體滿意度對用戶忠誠度起決定性作用,滿意度越高,用戶對產(chǎn)品越忠誠,越不容易產(chǎn)生轉移意愿和轉移行為。當用戶對A產(chǎn)品的某些需求得不到滿足時,可能會轉向B產(chǎn)品,然而轉移行為并不是瞬時發(fā)生的,也不意味著對A產(chǎn)品的完全摒棄。就音樂平臺而言,當用戶在網(wǎng)易云音樂未找到某歌曲時,可能會轉向另一平臺,但當用戶對網(wǎng)易云音樂的整體滿意度較高時,其使用該平臺的頻率也較高,這符合當下用戶使用兩個及以上音樂平臺的現(xiàn)狀。因此,各音樂平臺需通過豐富曲庫、提升口碑、優(yōu)化功能等方式,不斷提高用戶對自身平臺的滿意度,以增強用戶粘性。提升產(chǎn)品滿意度,既保證了本產(chǎn)品的不可替代性,也為潛在用戶的轉移提供滿意的目標,是自身競爭優(yōu)勢的集中體現(xiàn)。

      5 結論與展望

      本研究基于PPM模型,以網(wǎng)易云音樂為例,分析不滿意度、財產(chǎn)和關系轉移成本、網(wǎng)絡義務性、相對匱乏性對移動音樂平臺用戶轉移過程的影響。結果顯示,除了轉移成本外,不滿意度、網(wǎng)絡義務性和相對匱乏性都對移動音樂平臺用戶的轉移意愿有正向的顯著影響,且用戶的轉移意愿也會正向影響其實際轉移行為。本文的理論意義是將PPM模型與基于社會網(wǎng)絡的遷移理論相融合,豐富了用戶轉移行為的相關研究;實踐意義是基于檢驗結果為移動音樂平臺提出可操作性建議,滿足用戶需求,促進平臺發(fā)展。

      本研究雖取得階段性成果,但仍存在一定局限,需要在后續(xù)研究中加以改進:①樣本代表性問題。由人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知,樣本中25歲以下群體占69.1%,學生占比為61.0%,屬于年輕一代,且占比均超過一半。該數(shù)據(jù)表明樣本覆蓋的群體不均衡,尤其是中老年用戶比例較小。在后續(xù)研究中應有層次地選擇樣本數(shù)據(jù),進一步提高樣本的代表性;②模型需進一步擴充。本研究基于PPM模型,從推動、拉動和錨定因素著手,提出相關因子,研究移動音樂平臺用戶的轉移行為。然而本文模型提出的因子有限,在后續(xù)研究中可豐富推動、拉動及錨定因素,并加入諸如習慣、個人創(chuàng)新等調節(jié)因素,進一步優(yōu)化研究模型,更系統(tǒng)地探索移動音樂平臺用戶轉移過程。

      參考文獻

      [1]CNNIC.第40次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告[R].中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心,2016-01-22.

      [2]甘春梅,宋常林.基于TAM的移動圖書館采納意愿的實證分析[J].圖書情報知識,2015,(3):66-71.

      [3]李武.感知價值對電子書閱讀客戶端用戶滿意度和忠誠度的影響研究[J].中國圖書館學報,2017,43(6):35-49.

      [4]袁順波,張云,臧金帆.移動商務用戶持續(xù)使用行為實證研究綜述[J].圖書情報工作,2016,60(4):142-147.

      [5]Boyle P,Halfacree K H,Robinson V.Exploring Contemporary Migration[M].New York:Longman,1998.

      [6]Choi J,Jung J,Lee S W.What Causes Users to Switch from a Local to a Global Social Network Site?The Culture,Social,Economic,and Motivational Factors of Facebooks Globalization[J].Computers in Human Behavior,2013,29(6):2665-2673.

      [7]Ye C,Potter R.The Role of Habit in Post-adoption Switching of Personal Information Technologies;an Empirical Investigation[J].Communications of the Association for Information Systems,2011,28(1):585-610.

      [8]趙宇翔,劉周穎.IT采納和使用中用戶轉移行為研究綜述[J].圖書與情報,2017,(5):86-96.

      [9]曹玉枝,魯耀斌,楊水清.影響用戶從網(wǎng)下到網(wǎng)上轉移使用意愿因素的研究[J].管理學報,2013,10(3):404-412.

      [10]徐孝娟,孫霄凌,彭希羨,等.由傳統(tǒng)圖書館到數(shù)字圖書館的用戶轉移行為研究——以大學生用戶為例[J].圖書與情報,2014,(4):105-110.

      [11]趙宇翔,彭希羨,朱慶華.社交媒體后續(xù)采納階段用戶轉移行為研究——以微信為例[J].情報學報,2016,35(2):208-224.

      [12]衛(wèi)瀟.移動支付用戶的轉移意愿及其影響因素研究[D].蘇州:蘇州大學,2016.

      [13]曹雄飛.理解博客用戶向微博的轉移[D].合肥:中國科學技術大學,2014.

      [14]Jung-Kuei Hsieh,Yi-Ching Hsieh,Hung-Chang Chiu,Yi-Chu Feng.Post-adoption Switching Behavior for Online Service Substitutes:A Perspective of the Push-pull-mooring Framework.

      [15]Bansal H S,Taylor S F,James Y S.“Migrating” to New Service Providers:Toward a Unifying Framework of Consumers Switching Behaviors[J].Journal of the Academy of Marketing Science,2005,33(1):96-115.

      [16]Goode S.A Note on Service Switching:Evidence from Cloud Storage Service[J].Service Marketing Quarterly,2015,36(2):153-172.

      [17]Gustafsson A,Johnson M D,Roos I.The Effects of Customer Satisfaction,Relationship Commitment Dimensions,and Triggers on Customer Retention[J].Journal of Marketing,2005,69(4):210-218

      [18]Fan L,Suh Y H.Why do Users Switch to a Disruptive Technology?An Empirical Study Based on Expectation-Disconfirmation Theory[J].Information & Management,2014,51(2):240-248.

      [19]Wu Y L,Tao Y H,Li C P,et al.User-switching Behavior in Social Network Sites:A Model Perspective with Drill-down Analyses[J].Computers in Human Behavior,2014,43(2):241-272

      [20]Christian Maier,Sven Laumer.The Effects of Technostress and Switching Stress on Discontinued Use of Social Networking Service:A Study of Facebook Use.

      [21]Bhattacherjee A,Limayem M,Cheung C M K.User Switching of Information Technology:A Theoretical Synthesis and Empirical test[J].Information & Management,2012,49(7):327-333.

      [22]Massey D S,Patrikious H,F(xiàn)agbule D O,et al.Social Structure Household Strategies and the Cumulative Causation of Migration[J].Population Index,1990,56(1):3-26.

      [23]Runciman W G.Relative Deprivation & Social Justice:Study Attitudes Social Inequality in 20th Century England[M].Berkeley,University of California Press,1966.

      [24]Curran S R,Saguy A C.Migration and Cultural Change:A Role for Gender and Social Networks?[J].Journal of International Womans Studies,2013,2(3):54-77.

      [25]彭希羨.社會化媒體用戶后續(xù)接納轉移行為研究[D].南京:南京大學,2014.

      [26]Venkatesh V,Morris M G,Davis G B,et al.User Acceptance of Information Technology:Toward a Unified View[J].MIS Quarterly,2003,27(3):425-478.

      [27]Patterson P G,Smith T.A Cross-cultural Study of Switching Barriers and Propensity to Stay with Service Provider[J].Journal of Retailing,2003,79(2):107-120.

      [28]Yunjie(Calvin)Xu,Yinping Yang.Retaining and Attracting Users in Social Networking Service:An Empirical Investigation of Cyber Migration[J].Journal of Strategic Information Systems,2014,23:239-253.

      [29]Burnham T A,F(xiàn)rels J K,Mahajan V.Consumer Switching Costs:A Typology,Antecedents,and Consequences[J].Journal of Ancademy of Marketing Science,2003,31(2),109-126.

      [30]Cheng Z Y,Yingping Y P,Lim J.Cyber Migration:An Empirical Investigation on Factors that Affect Users Switch Intentions in Social Networking Sites[C]//System Science,2009.HICSS09.42nd Hawaii International Conference on.IEEE,2009:1-11.

      [31]Walker I,Smith H J,Relative Deprivation:Specification,Development,and Integration[M].Cambridge University Press,2002.

      [32]Deng Z,Lu Y,Wei K K,et al.Understanding Customer Satisfaction and Loyalty:An Empirical Study of Mobile Instant Messages in China[J].International Journal of Information Management,2010,30(4):289-300.

      [33]國家新聞出版廣電總局.關于大力推進我國音樂產(chǎn)業(yè)發(fā)展的若干意見[EB/OL].http://www.gapp.gov.cn/news/1663/269733.shtml,2015-12-01.

      [34]Cenfetelli R T,Bassellier G.Interpretation of Formative Measurement in Information Systems Research[J].MisQuarterly,2009,33(4):689-707.

      [35]Nunally J C.Psychometric Theory[M].New York:McGraw-Hill.1994:261-262.

      [36]Kaiser H F.An Index of Factorial Simplicity[J].Psychometrika,1974,39(1):31-36.

      [37]Chin W W.The Partial Least Squares Approach for Structural Equation Modeling[M].1998:295-336.

      [38]Bagozzi R P,Yi Y.On the Evaluation of Structure Equation Models[J].Journal of the Academy of Marketing Science,1998,16(1):74-94.

      [39]Fornell C,Larcker D F.Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Errors[J].Journal of Marketing Research,1981,18(2):39-50.

      [40]國家版權局.國家版權局推動騰訊音樂與網(wǎng)易云音樂達成版權合作[EB/OL].http://www.ncac.gov.cn/chinacopyright/contents/518/358857.html.

      (責任編輯:馬 卓)

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