用戶評分對財經資訊APP潛在用戶下載量的影響研究

陳群

摘 要：以新浪財經移動應用為例，分析用戶評分對財經資訊APP潛在用戶下載量的影響效應。基于平臺一年期間的用戶評論數據，構建多元線性模型進行實證分析。實驗結果表明，用戶的極端評分能夠對財經資訊APP的下載量產生不同的顯著影響，而中間評分的用戶對下載量無顯著影響。

關鍵詞：用戶評分;財經資訊APP;潛在用戶下載量;影響

中圖分類號：F49 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2019）33-0146-02

引言

在當今移動智能終端普及的數字時代，財經資訊APP已經成為大眾獲取財經資訊的重要手段。當前，財經資訊的行業格局已經形成，根據2018年數據咨詢機構艾瑞發布《財經資訊行業數據分析報告》，排在前五名的新浪財經、金十數據、財聯社、華爾街見聞、第一財經已占有超過市場80%的占有率。APP改變了人們的生活習慣（麥婉華，2019），財經資訊APP已成為人們獲取財經資訊的主要渠道（陽冰，2018）。而用戶下載量是移動APP成功的主要表征之一（陸平等，2019）。下載量能直接反映出該行業中移動APP的人氣以及市場影響力。同時，用戶在使用APP后，會以在線評論的方式對此移動應用發表使用感受（汪祖柱等，2017）。這些用戶評論是衡量移動APP用戶滿意度的重要信息來源（趙楊等，2018），用戶對財經資訊APP的使用評分是否會影響市場上潛在用戶對該APP選擇？這是本文要研究的主要問題。此問題的研究能夠幫助移動應用開發商及時了解用戶的滿意度感知，從而有針對性地維護和改進APP軟件，進一步提高占有率。

一、數據描述

本文選取知名的新浪財經APP為研究對象。新浪財經是財經門戶的佼佼者，重在挖掘高端類財經新聞資訊，涉及股票、證券、理財等全方位的數據（孫陽陽，2018;丁青云等，2017）。本文采用中國專業的移動應用數據平臺——七麥數據（qimai.cn）上開放的新浪財經APP在一年內366個自然日的16，521條用戶評論數據進行分析（2018年6月1日至2019年6月1日）。獲取的數據信息如下：一是評論發表時間;二是用戶評分，共分為五級：1—5，數字越大代表用戶滿意度越高;三是評論者的昵稱;四是評論的標題;五是評論的內容;六是APP每天的下載量。

二、變量提取

本文按用戶評分1—5將用戶分為了五個類別，并分別以天作為1個單位量統計了每個等級評分的用戶總數。本文以天為單位對原始數據進行處理，最終得到在一年366個自然日內新浪財經APP每天的用戶下載量，以及評分給1—5的每個等級的用戶總人數，數據處理后的5天的示例（如表1所示）。

三、用戶評分對財經資訊APP潛在用戶下載量的影響分析

本文構建了多元線性回歸變量分析新浪財經APP用戶評分對其潛在用戶下載量的影響。具體模型構建如下，其中相關變量的含義與上節一致：

Download=0+1Rate1+2Rate2+3Rate3+4Rate4+5Rate5+

1.描述性統計。根據366個自然日（來自16 521條評論樣本數據）的新浪財經APP相關變量的描述性統計可知，其中給差評（Rate1）的平均次數為每天0.3人，最多的一天給差評的用戶達到了41人。給好評（Rate5）的平均每天45人，最多的一天達到了1 227人。此外，新浪財經APP每天平均的下載量為6 231次，最多的一天用戶下載量達到了13 422次。

2.模型結果分析。表2給出了對模型1的多元線性回歸結果。從實證結果可知，Rate1在0.05的顯著性水平下與下載量負向線性相關，而Rate5在0.01的顯著性水平下與下載量呈正向相關關系。這意味著評低分的用戶越多，則潛在用戶下載量會越少。而給5分好評的用戶越多，則當天APP的下載量越多。這說明，用戶的極端評分（好評與差評）會對新浪財經APP的潛在用戶下載量帶來不同的顯著影響。

四、總結與展望

本文基于多元線性回歸模型，研究了用戶評分對財經資訊類APP潛在用戶下載量的影響。本文選取了新浪財經APP一年內16 521條樣本數據，實證研究發現，用戶的極端評分能夠對下載量帶來不同的影響，而中間評分的用戶對下載量無顯著影響。給實踐的啟示是移動應用開發商用應該重點關注低評分的極端用戶相關評論，從而及時發現APP應用的相關問題及缺陷，提升用戶使用體驗。本文研究還有一些有待完善的地方：僅選取了一個典型的財經資訊APP作為研究對象，將來可以進一步擴大其他移動應用的樣本數據進行實驗結果的對比。此外，未來可進一步挖掘低評分用戶的具體評論，幫助財經資訊APP移動應用開發商進行用戶滿意度的提升。

參考文獻：

[1] ?丁青云，楊嘉軒.財經知識付費產品模式比較研究與發展趨勢分析[J].南方傳媒研究，2017，（4）：60-67.

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[4] ?孫陽陽.大數據技術對數據新聞可視化呈現的推動作用——以新浪財經為例[J].新媒體研究，2018，（18）：26-27.

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[7] ?趙楊，李齊齊，陳雨涵，曹文航.基于在線評論情感分析的海淘APP用戶滿意度研究[J].數據分析與知識發現，2018，（11）：19-27.