民宿短租平臺(tái)用戶使用意愿的影響因素探究——以Airbnb為例

南京郵電大學(xué) 嚴(yán)蕾

隨著國(guó)內(nèi)人民的生活水平不斷提高，恩格爾系數(shù)不斷降低，人們?cè)絹?lái)越傾向于休閑娛樂(lè)的消費(fèi)。其中，旅游成了人們的首選，根據(jù)國(guó)內(nèi)旅游抽樣調(diào)查結(jié)果，2017年全年，國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)50.01億人次，比上年同期增長(zhǎng)12.8%。旅游業(yè)的火爆直接拉動(dòng)了一批產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展——交通、餐飲、酒店等。同時(shí)，隨著人們觀念的轉(zhuǎn)變，現(xiàn)在外出旅游的人大多追求品質(zhì)和服務(wù)，而民宿的形式則滿足了大多數(shù)人親近自然、釋放壓力的需要，因此各地民宿也如雨后春筍般紛紛涌現(xiàn)。全國(guó)民宿行業(yè)發(fā)展快速，顯著體現(xiàn)在近年來(lái)激增的總量上。根據(jù)客棧群英匯調(diào)查，2016年末，我國(guó)大陸客棧民宿總數(shù)達(dá)53852家。短短兩年內(nèi)時(shí)間內(nèi)，我國(guó)客棧民宿數(shù)量漲幅達(dá)到近78%。中國(guó)在線客棧民宿預(yù)訂市場(chǎng)正處于爆發(fā)式增長(zhǎng)期(根據(jù)《中國(guó)在線客棧民宿預(yù)訂市場(chǎng)專題研究報(bào)告》整理)，選擇別具特色的客棧和民宿已經(jīng)成為當(dāng)前國(guó)內(nèi)旅游住宿的一大趨勢(shì)(根據(jù)《2015上半年中國(guó)旅游住宿預(yù)訂排行榜》整理)。

Airbnb是一家聯(lián)系旅游人士和家有空房出租的房主的服務(wù)型網(wǎng)站，它可以為用戶提供多樣的住宿信息。Airbnb在美國(guó)成立，在國(guó)外發(fā)展勢(shì)頭非常迅猛，自2008年成立以來(lái)已經(jīng)獲得四輪融資。同年12月，宣布正式進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)。2017年1月開(kāi)始盈利，營(yíng)業(yè)額增長(zhǎng)超過(guò)80%。3月，發(fā)布專門的中國(guó)區(qū)品牌——愛(ài)彼迎，即將開(kāi)始第五輪融資。然而進(jìn)入中國(guó)的Airbnb卻不可避免地遇到了水土不服的情況。根據(jù)《2016年中國(guó)在線短租行業(yè)企業(yè)格局》分析中，Airbnb只是處于防守型的位置，且在中國(guó)的房源不多也成了它最大的問(wèn)題，消費(fèi)者頻頻出現(xiàn)對(duì)其平臺(tái)使用情況不滿意，差評(píng)不斷。因此，本文希望以Airbnb為例，通過(guò)探究民宿短租平臺(tái)用戶使用意愿的影響因素，從而了解消費(fèi)者在使用民宿租賃平臺(tái)時(shí)最看重的影響因素，為Airbnb提高用戶的使用意愿提供思路與建議。

1 研究方法

1.1 構(gòu)建研究模型

TAM模型是Davis于1989年運(yùn)用理性行為理論研究用戶對(duì)信息系統(tǒng)接受時(shí)所提出的模型，該模型主要用以預(yù)測(cè)行為主體對(duì)信息技術(shù)的接受、使用或拒絕的行為。VAM模型則是新加坡學(xué)者Kim et al.在2007年以感知價(jià)值理論和TAM模型理論為基礎(chǔ)提出的用戶感知價(jià)值接受模型。TAM模型側(cè)重于感知有用性與易用性，而VAM模型則側(cè)重于感知收益與感知費(fèi)用，即消費(fèi)者往往會(huì)綜合考慮使用的成本與收益，綜合評(píng)價(jià)使用該產(chǎn)品或服務(wù)獲取的價(jià)值，進(jìn)而決定是否使用該產(chǎn)品或服務(wù)。

當(dāng)下，人們的選擇越來(lái)越多樣性，不僅僅會(huì)考慮技術(shù)的有用性與易用性，更是會(huì)考慮對(duì)技術(shù)的成本付出與收益。因此，在對(duì)Airbnb使用意愿影響因素的模型構(gòu)建中，本文除了考慮傳統(tǒng)的TAM模型中的感知有用性與易用性，又加入了VAM模型中的感知費(fèi)用。與此同時(shí)，使用Airbnb的消費(fèi)者大多為年輕人，因此又加入了衡量年輕人追求休閑娛樂(lè)的指標(biāo)，即感知娛樂(lè)性。

1.2 研究假設(shè)

在TAM理論中，Davis指出感知有用主要指用戶認(rèn)為使用某項(xiàng)技術(shù)能提高工作效率的程度。感知有用性是Airbnb能夠給用戶帶來(lái)的收益的程度，主要是指其能否滿足用戶的需求。當(dāng)其能夠滿足用戶需求時(shí)，會(huì)對(duì)用戶的使用意愿有顯著影響，用戶會(huì)進(jìn)行反復(fù)使用。

感知有用性相關(guān)假設(shè)：

H11：用戶的感知有用性會(huì)正向影響Airbnb的使用意愿；

H12：用戶的感知有用性會(huì)正向影響Airbnb的使用態(tài)度；

感知易用性是指用戶感知到使用Airbnb的容易程度，當(dāng)一項(xiàng)新功能或新技術(shù)出現(xiàn)時(shí)，如果用戶感到容易使用，則其使用意愿會(huì)加強(qiáng)。

感知易用性相關(guān)假設(shè)：

H21：感知易用性會(huì)正向影響Airbnb的使用意愿；

H22：感知易用性會(huì)正向影響Airbnb的使用態(tài)度；

Jin & Matthew等人在研究中提出感知娛樂(lè)性對(duì)于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)用戶的持續(xù)使用行為有著積極的正向影響。感知娛樂(lè)性是指在使用Airbnb時(shí)，用戶從中感知到的快樂(lè)或者趣味性。一旦用戶感到快樂(lè)，那么往往會(huì)提高使用意愿。

感知娛樂(lè)性相關(guān)假設(shè)：

H31：感知娛樂(lè)性會(huì)正向影響Airbnb的使用意愿；

H32：感知娛樂(lè)性會(huì)正向影響Airbnb的使用態(tài)度；

朱閣等采用了 VAM 模型對(duì)移動(dòng)商務(wù)用戶的接受行為進(jìn)行了相關(guān)研究，研究結(jié)果表明感知費(fèi)用對(duì)感知價(jià)值有重要影響。感知費(fèi)用往往是指消費(fèi)者對(duì)于費(fèi)用的感知程度。

感知費(fèi)用相關(guān)假設(shè)：

H41：感知費(fèi)用會(huì)正向影響Airbnb的使用意愿；

H42：感知費(fèi)用會(huì)正向影響Airbnb的使用態(tài)度；

使用態(tài)度是TAM模型中的經(jīng)典變量。一般我們認(rèn)為消費(fèi)者使用某種應(yīng)用，各種因素作用會(huì)使用戶產(chǎn)生良好的使用態(tài)度，進(jìn)而最終影響使用意愿。

H51：使用態(tài)度會(huì)正向影響Airbnb的使用意愿；

H52：使用態(tài)度在感知有用性、感知易用性、感知娛樂(lè)性感知費(fèi)用與使用意愿之間起中介作用。

1.3 變量設(shè)計(jì)與測(cè)量

結(jié)合國(guó)內(nèi)外眾多研究TAM模型與VAM的模型的測(cè)量量表，本文設(shè)計(jì)了針對(duì)Airbnb使用意愿影響因素的測(cè)量題項(xiàng)。采用了李克特五級(jí)量表，從非常不同意到非常同意劃分為五級(jí)。問(wèn)卷主體分為三個(gè)部分：第一部分為是否使用過(guò)Airbnb訂購(gòu)民宿，如果使用，進(jìn)行第二部分的調(diào)查，如果未使用則在第一部分進(jìn)行原因調(diào)查；第二部分為調(diào)查影響用戶對(duì)于Airbnb使用意愿的影響因素；第三部分為消費(fèi)者個(gè)人情況的調(diào)查，包括性別、年齡、受教育程度、收入以及職業(yè)。

由于使用過(guò)Airbnb的消費(fèi)者大多活躍在線上，線下環(huán)境難以尋找到一個(gè)確定的樣本框，且Airbnb在新浪微博上的官方賬號(hào)為“Airbnb愛(ài)彼迎”，擁有近200萬(wàn)粉絲。因此本文將這200萬(wàn)的粉絲作為本次調(diào)研的樣本框，采用私信通軟件進(jìn)行問(wèn)卷的發(fā)放。將電子問(wèn)卷的鏈接通過(guò)新浪微博的“@”功能批量發(fā)送給關(guān)注Airbnb的粉絲，邀請(qǐng)他們填寫。此外，為了限制受訪者重復(fù)填寫問(wèn)卷，本研究在問(wèn)卷中設(shè)置了不允許“IP地址重復(fù)”，以盡量保證回收的每份有效問(wèn)卷都來(lái)自不同的微博用戶。本次問(wèn)卷的發(fā)放采用了10個(gè)新浪微博賬號(hào)，歷經(jīng)了一個(gè)月的時(shí)間，最終回收問(wèn)卷182份，剔除了未完整填寫的無(wú)效問(wèn)卷，共回收了有效問(wèn)卷127份，問(wèn)卷的有效回收率達(dá)到了70%。

1.4 數(shù)據(jù)分析及討論

1.4.1 信效度檢驗(yàn)

通過(guò)SPSS 19.0的分析檢驗(yàn)，由表1可知信度系數(shù)位于0.800～0.950之間，說(shuō)明問(wèn)卷中的各個(gè)變量信度較高。KMO系數(shù)為0.700～0.850之間，Bartlett的球形度檢驗(yàn)都為0.000，小于參考值的0.001，因此證明該組數(shù)據(jù)效度較高。

表1 信效度檢驗(yàn)

表2 使用意愿回歸分析

表3 中介作用檢驗(yàn)的多元回歸

1.4.2 回歸分析

以感知有用性、易用性、娛樂(lè)性和感知費(fèi)用為自變量，使用意愿為因變量以及使用態(tài)度為自變量，使用意愿為因變量進(jìn)行回歸分析。所得結(jié)果如表2所示。

感知費(fèi)用對(duì)于使用意愿沒(méi)有顯著正向影響，故假設(shè)H41不成立；故得到模型為：使用意愿=0.315+0.500×有用性+0.339×易用性+0.177×娛樂(lè)性；使用意愿=0.328+0.725×使用態(tài)度。

1.4.3 中介作用檢驗(yàn)

在檢驗(yàn)使用態(tài)度的中介作用時(shí)，本文采用Baron和Kenny于1986年提出的因果步驟法檢驗(yàn)中介作用。

由表3可知，感知有用性、易用性、娛樂(lè)性對(duì)于使用意愿的顯著性回歸系數(shù)在加入使用態(tài)度之后明顯下降，因此證明使用態(tài)度對(duì)于感知有用性、易用性、娛樂(lè)性與使用意愿之間存在部分中介作用。

2 結(jié)論與建議

2.1 實(shí)證研究結(jié)果討論

通過(guò)上述的回歸分析的結(jié)果可知相關(guān)假設(shè)的結(jié)果。

由多元回歸檢驗(yàn)可知，感知有用性、易用性和娛樂(lè)性會(huì)正向影響使用態(tài)度和使用意愿，使用態(tài)度在有用性、易用性、娛樂(lè)性和使用意愿之間是部分中介作用。

通過(guò)回歸分析，本文歸納出了影響Airbnb用戶使用意愿因素的模型，如 圖1所示。

圖1 Airbnb用戶使用意愿影響因素模型

結(jié)論一：在Airbnb用戶使用意愿影響因素的模型中，感知費(fèi)用對(duì)使用態(tài)度的影響太小，因此被回歸方程剔除了。據(jù)此結(jié)果，本文認(rèn)為目前使用Airbnb的消費(fèi)者無(wú)需付出較多的成本，Airbnb并不是付費(fèi)的APP，而且使用它也無(wú)需較大的流量費(fèi)用。與此同時(shí)，Airbnb是基于低價(jià)實(shí)惠房源的理念出發(fā)的，因此其住房的費(fèi)用也不會(huì)很高，而且人們現(xiàn)在更多的是追求享受的旅游過(guò)程與舒適的住房體驗(yàn)。所以，本文認(rèn)為在當(dāng)今時(shí)代，感知費(fèi)用對(duì)Airbnb的影響較小。

結(jié)論二：感知有用性主要是測(cè)量Airbnb提供的住房信息確實(shí)對(duì)消費(fèi)者是有用的，能夠讓消費(fèi)者尋找到滿意的房源與合適的價(jià)格，其對(duì)于使用意愿的影響最大。因此，本文認(rèn)為消費(fèi)者十分看重Airbnb的實(shí)際使用效果。

結(jié)論三：感知娛樂(lè)性就是消費(fèi)者使用Airbnb時(shí)會(huì)感到快樂(lè)，給他的生活帶來(lái)大量的樂(lè)趣。感知娛樂(lè)性對(duì)使用意愿的影響僅次于感知有用性。

2.2 基于Airbnb用戶使用意愿影響因素模型提出的建議

2.2.1 完善平臺(tái)房源推薦功能，增強(qiáng)APP的有用性，提升用戶使用體驗(yàn)

在基于對(duì)Airbnb的實(shí)際使用操作后，本文發(fā)現(xiàn)Airbnb依舊存在著一些問(wèn)題：首先，房源都是獨(dú)立介紹的，當(dāng)檢索某個(gè)地區(qū)，房源才會(huì)出現(xiàn)，這樣的方式并不方便消費(fèi)者挑選房源，無(wú)法增強(qiáng)消費(fèi)者對(duì)于系統(tǒng)有用性的感知。應(yīng)該多增加推薦模式，方便消費(fèi)者的選擇。例如，在消費(fèi)者檢索某省市的房源時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)推薦其他地區(qū)的房源。其次，在平臺(tái)的首頁(yè)，可以按季節(jié)的不同，自動(dòng)推薦當(dāng)季熱門的民宿。比如，春天江西上饒的油菜花田的民宿，秋天江南水鄉(xiāng)的民宿以及冬天東北三省雪景的民宿。在推薦民宿的同時(shí)，這也是旅游路線的規(guī)劃推薦，以富有特色的旅游路線帶動(dòng)當(dāng)?shù)胤吭吹某鍪郏赃@種方式可以更加吸引消費(fèi)者使用APP，從而增加用戶黏性。另外，平臺(tái)中可以采取“大眾點(diǎn)評(píng)”中的評(píng)論模式以及“小紅書app”中的攻略模式，通過(guò)評(píng)論與攻略達(dá)到一定要求就送優(yōu)惠券的辦法鼓勵(lì)顧客寫下自己的感受，以供其他游客參考，力圖營(yíng)造一種C2C的游客論壇交流的模式，讓游客自己選擇最適合自己的民宿。這樣也能在一定程度上篩選出真正優(yōu)質(zhì)的民宿房源，淘汰掉劣質(zhì)的民宿。APP的種種設(shè)置一定要真正給消費(fèi)者帶來(lái)“有用”的使用體驗(yàn)。“有用”就是有價(jià)值，這樣消費(fèi)者才會(huì)樂(lè)于繼續(xù)使用，從而對(duì)平臺(tái)產(chǎn)生極大的使用意愿。

2.2.2 豐富營(yíng)銷推廣的模式，增強(qiáng)互動(dòng)娛樂(lè)性，培養(yǎng)用戶黏性

本組認(rèn)為目前Airbnb的界面及使用過(guò)程還是偏簡(jiǎn)約化，不能增加消費(fèi)者的娛樂(lè)性。打造C2C模式的游客交流論壇是一種增加娛樂(lè)性的好方式。與此同時(shí)，Airbnb正式進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)不到兩年，可以考慮使用廣告等促銷方式增加其曝光度。Airbnb之前請(qǐng)過(guò)彭于晏進(jìn)行民宿的推廣，其曝光度一下子就上升了。因此，本文認(rèn)為Airbnb可以進(jìn)行一系列的組合營(yíng)銷方式進(jìn)行推廣。目前中國(guó)的旅游類真人秀節(jié)目非常的火爆，Airbnb不妨考慮進(jìn)行贊助，借此推廣自己的旅游路線及路線上的民宿。營(yíng)銷組合的推廣不僅僅是增加曝光度的好方法，而且還可以提高消費(fèi)者的感知娛樂(lè)性，可謂是一舉兩得。