餐飲類生活平臺用戶粘性影響因素研究
——以“餓了么”為例

宋曉利，侯振興

(1.蘭州財經大學 信息工程學院，甘肅 蘭州 730020；2.蘭州財經大學 創新創業學院，甘肅 蘭州 730101)

餐飲類生活平臺是傳統餐飲業借助電子商務實現產業變革的產物。用戶對平臺的喜愛與持續使用意愿，能極大地影響餐飲類生活平臺的用戶粘性，助力平臺的持續發展。粘性是買賣雙方之間建立的一種長期互動的友好關系，高度的用戶粘性，對于平臺吸引用戶、保留用戶、盈利以及發展均具有重要意義[1]。

目前針對用戶粘性的研究大致上可以分為兩方面：一方面是研究用戶粘性與用戶滿意度、用戶信任、服務質量等具體方面的關系，以及用戶粘性在其中發揮的作用[2-3]；另一方面則是基于某一視角(用戶體驗、用戶粘性的使用行為等)或者與具體的某一行業、場景等相結合進行的相關研究[4-5]。在這些研究中，有學者認為，在用戶忠誠度研究中，用戶滿意度具有中介作用，其中介作用的發揮受信任和承諾的影響[6-7]。同時，也有學者論述了用戶忠誠度與服務質量之間的正向影響關系[8-9]。在服務質量體系中，產品質量極大地影響著用戶信任，獎勵機制也可以有效地幫助企業獲取用戶信任，這些因素共同促進了用戶粘性的形成與提升[10-11]。平臺的有用性和易用性會對用戶體驗產生積極作用，隨后用戶體驗作用于用戶滿意度，繼而影響用戶粘性的提升[12]。在基于某一視角或者與具體行業、場景等相結合的研究中，研究者發現，在用戶粘性形成的前期，消費者的態度和感知的行為控制對其購買意圖具有積極的影響[13]。在此基礎上，消費者的性別、年齡、活躍程度、用戶數量等具體細致的因素在不同程度上影響著用戶粘性的形成[14-15]。同時，有用性、易用性、企業形象、顧客價值、感知價值等客觀因素和用戶信任、用戶滿意度、用戶體驗、持續使用意愿等主觀因素也會對消費者的決策行為產生影響，并且在很大程度上影響用戶忠誠度[15-18]。此外，產品的價格、口碑評價等因素也極大地影響了消費者的決策行為[19-20]。其中，積極的產品口碑對于吸引新客戶具有重要作用，而且價格與口碑之間具有負向關系。也就是說，對于回頭客而言，價格對口碑的影響日益減小[21]。在旅游業中，顧客與商家的互動、顧客愉悅感以及感知風險等因素，均會影響用戶粘性[22-23]。在商業平臺中(如美團外賣、百度糯米等)，研究者發現：平臺的網頁外觀設計、網頁簡便度、社群范圍、社群氛圍等因素會在不同程度上影響用戶忠誠度，供應商、假期、優惠促銷等一系列外部因素也會影響用戶粘性的形成[24-25]。

雖然已有研究從上述兩個方面分析了用戶粘性的影響作用及作用機制，但是，多數研究僅僅是從某個方面或者某一視角研究了用戶粘性的影響因素，缺乏對用戶粘性影響因素的綜合性研究。因此，從產品、平臺及消費者等多方面探討用戶粘性的影響因素，具有重要的價值和意義。筆者選擇“餓了么”平臺為研究對象，通過分析平臺用戶的樣本數據來進行用戶粘性影響因素分析，確定了對于用戶粘性的形成具有重要影響作用的因素。在此基礎上，根據實際情況提出行之有效的策略和措施，以幫助平臺有針對性地進行用戶粘性的培養與建設，助力平臺的持續穩定發展。

1 理論基礎與模型構建

1.1 理論基礎

期望確認理論(ECT)從期望、績效、確認等因素來分析滿意度的變化；計劃行為理論(TPB)從態度、主觀規范、知覺行為控制、行為意向和行為等5大方面對消費者行為進行研究。用戶期望和計劃行為為用戶粘性研究奠定了理論基礎，因此，筆者以期望確認理論和計劃行為理論為理論基礎展開用戶粘性影響因素研究，從“餓了么”平臺用戶的期望和計劃行為出發，與其他因素共同構建用戶粘性模型。

1.2 模型構建

用戶在餐飲類生活平臺消費時會基于個人的心理期望和計劃，實施多樣化的消費行為，基于用戶的消費行為及其后續的使用意愿，可以進行用戶粘性影響因素等相關研究。根據已有的用戶粘性研究成果，用戶粘性的影響因素如表1所示。

表1 用戶粘性影響因素匯總

通過文獻梳理發現，用戶粘性的影響因素主要集中在產品、平臺及消費者3個維度。綜合“餓了么”平臺用戶的樣本數據，通過數據梳理與歸類發現：產品維度可細化至質量、價格及評價，平臺維度可細化至商家信譽、配送時間、App功能及活動促銷，消費者維度可細化至用戶期望、用戶體驗、用戶習慣、用戶滿意度及用戶持續使用意愿。基于此，從產品、平臺及消費者3個維度分析用戶粘性的影響因素，在此基礎上建立用戶粘性模型，如圖1所示。

圖1 用戶粘性影響因素模型

1.3 假設開發

產品對企業的生存和發展至關重要。對于餐飲類生活平臺而言，其產品以食品為主，因此，高度重視產品質量，保障產品安全至關重要。研究表明，產品的質量、價格可以有效地推動購買決策的實施[26]。其中，價格對于產品推廣和購買決策的實施均具有明顯的積極作用，產品質量在助力購買決策實施的同時也有助于增強消費感知、確保消費體驗[27]。同時，產品的良好口碑能夠通過推動購買決策，進一步影響消費者的購買行為以及持續購買意愿[28-29]。總體來看，產品對用戶粘性具有顯著的積極影響。因此提出假設H1：產品會對用戶粘性產生顯著的積極影響。

具體分析可知，產品質量與用戶對平臺的青睞度呈正向關系；產品價格與用戶的消費傾向呈負向關系；產品評價與用戶消費意愿呈正向關系。用戶粘性在三者的單獨或綜合作用下會發生不同程度的變化。因此提出以下假設。

H1a:產品質量正向地影響用戶粘性。

H1b:產品價格負向地影響用戶粘性。

H1c:產品評價正向地影響用戶粘性。

對于餐飲類生活平臺而言，用戶粘性與平臺之間有著千絲萬縷的關系。隨著平臺的日益完善，用戶粘性得以顯著提升。也就是說，平臺成熟度與其相應的運營、業務、售后服務等能力相輔相成，基于此形成的核心競爭力越強，用戶號召力以及用戶忠誠度也就越高。因此提出假設H2：平臺會對用戶粘性產生顯著的積極影響。

具體來看，平臺的商家信譽、App功能、配送時間、活動促銷等一系列因素均會影響消費者的使用體驗和用戶粘性。配送時長在很大程度上決定了食物的品質與口感，商家造假會引起信任危機，平臺App功能完善度會影響用戶的購物體驗[30]，活動促銷能激發消費者的購物激情、欲望，并且引發消費行為[26]。在多種因素的綜合作用之下，用戶粘性隨之產生相應的變化。基于此，平臺的配送時間與用戶粘性呈負向關系；相反地，商家信譽水平、App功能以及活動促銷力度與用戶粘性呈正向關系。因此提出以下假設。

H2a:平臺的配送時間負向地影響用戶粘性。

H2b:平臺的商家信譽正向地影響用戶粘性。

H2c:平臺的App功能正向地影響用戶粘性。

H2d:平臺的活動促銷正向地影響用戶粘性。

在購物過程中，消費者的感知體驗會在一定程度上影響用戶滿意度，而用戶滿意度會進一步影響用戶粘性[31]。消費者對某一產品、平臺或者服務的青睞度在一定程度上決定了其關注度，消費者會根據自我的期望和計劃做出相應的消費決策。一旦形成持續使用意愿并固化為長期性行為，用戶粘性便隨之誕生。因此提出假設H3：消費者會對用戶粘性產生顯著的積極影響。

用戶粘性會隨著用戶的期望、體驗、習慣、滿意度以及持續使用意愿的變化而產生相應的變化。也就是說，用戶期望與用戶粘性呈正向關系；同樣，用戶體驗、用戶習慣、用戶滿意度和用戶持續使用意愿對用戶粘性的影響與用戶期望的影響機制基本相同。因此提出以下假設。

H3a:用戶期望正向地影響用戶粘性。

H3b:用戶體驗正向地影響用戶粘性。

H3c:用戶習慣正向地影響用戶粘性。

H3d:用戶滿意度正向地影響用戶粘性。

H3e:用戶持續使用意愿正向地影響用戶粘性。

2 數據收集與模型分析

2.1 數據收集

研究的樣本數據源于網絡問卷，問卷設置了篩選項用以辨別受訪者是否使用過“餓了么”，從而保證問卷主體的針對性；此外，問卷一共設計了11個題項，適當地控制了題項數量，使受訪者可以在適當的時間內完成問卷填寫，保證了問卷調查的有效性。

問卷第一部分用于收集被調查者的基本信息，信息面涉及性別、年齡、受教育水平、職業、收入、使用頻率等內容。問卷第二部分從產品、平臺、消費者3個維度對平臺用戶進行用戶粘性影響因素的調研。在具體操作過程中，采用十分制量表對3個方面分別進行打分，得分水平代表相應測量項的賦值水平。問卷第三部分針對平臺用戶粘性狀況進行調研。在具體操作過程中，采用百分制量表和十分制量表對用戶粘性的相關問題分別進行打分，得分水平代表相應測量項的賦值水平。總體上看，整篇問卷涉及產品的價格、質量、評價、平臺的商家信譽、配送時間、App功能、消費者的用戶體驗及用戶習慣等12個測量項。

研究通過問卷星平臺發布問卷，主要針對使用過“餓了么”的用戶進行用戶粘性影響因素調查。問卷于2019年4月10日發布，4月18日回收，歷時9天，一共回收問卷183份，剔除無效問卷后，回收的有效問卷為162份，有效率達到88.52%。

2.2 數據說明

在“用戶粘性影響因素”的調研中，產品、平臺以及消費者3個維度的測量采用的賦值區間是[0，10]；在用戶粘性的測量項中共設置了6個小問題，其中前5個問題采用的賦值區間是[0,100]，剩余1個問題采用的賦值區間是[0,10]。因此，為了保證數據結果的科學性與有效性，在進行數據分析之前，將用戶粘性測量項設置的5個問題的賦值區間統一在[0,10]，使得所有樣本數據的賦值區間均統一在[0,10]。

2.3 數據分析

在回收的162份有效問卷中，首先對用戶的性別、受教育水平、職業、可支配收入、使用頻率等個人特征進行了統計分析(見表2)。

如表2所示，“餓了么”用戶男女比例相差無幾，但是女性略多于男性。用戶受教育水平大多為本科，占比74.07%，表明餐飲類平臺在大學生群體中受歡迎度較高。用戶職業以學生為主，更加印證了大學生對此類平臺的喜愛。此外，數據顯示用戶每月可支配收入占比最多的群體為1500元以下的用戶，而且每周使用“餓了么”的頻率為3次以下的用戶占比達到69.14%。這表明，雖然“餓了么”在學生群體中頗受歡迎，但是用戶每周使用頻率不高，忠誠度不高，平臺需要采取措施增強用戶粘性。

表2 用戶個人特征信息表

隨后，從產品、平臺、消費者3個維度提出12個測量項對用戶粘性影響因素進行調查。綜合分析調查結果顯示，對用戶粘性影響最大的4個因素依次為商家信譽、產品質量和配送時間、用戶滿意度。具體結果見表3。

表3 各測量項的測量結果

為了進一步分析“餓了么”的用戶粘性狀況，筆者采用了問卷信度、效度分析以及回歸分析來驗證上述觀點與假設，分析結果見表4。

表4 量表信度分析表

信度分析表明產品、平臺以及消費者3方面的克朗巴哈系數分別為0.699、0.666、0.844，均超過了0.6。其中，產品、平臺方面的克朗巴哈系數都在0.6～0.7之間，說明產品、平臺方面的數據信度稍差，但是可接受；消費者方面的克朗巴哈系數介于0.8～0.9之間，這說明消費者方面的數據信度較好。因此，3個分量表都已達標，滿足條件。此外，問卷整體研究數據的總量表達到0.874，介于0.8～0.9之間，說明整體的研究數據具有較好的信度，問卷設計合理，具有很好的可靠性和穩定性。

效度分析表明(見表5)，總量表的KMO統計值為0.872，大于0.6，且介于0.8～0.9之間。說明問卷結構效果良好，而且問卷中各個變量間的相關程度無太大差異，問卷數據比較適合做因子分析。此外，巴特利球體檢驗結果顯示sig.值為0.000，小于0.5，說明原始假設之間存在相關性，再次印證了“問卷數據比較適合做因子分析”的結論。

表5 總量表KMO檢驗和巴特利球體檢驗

根據因子分析發現累積方差貢獻率達到了61.091%，說明總體上所需的測量是合理的，對各變量具有解釋作用。具體的結果如表6所示。

表6 方差貢獻率

降維處理后(見表7)，發現測量項“評價”共同度為0.366，小于0.4，表明這一個測量項是無意義的項，需要被剔除；除了“評價”一項，其他測量項的共同度都在0.4以上，是有意義的項。因此，假設H1c在隨后的研究中將不再討論。

表7 因子分析

隨后對問卷中各個變量進行KMO和巴特利球狀檢驗，結果表明:平臺、消費者方面的KMO值分別為0.690、0.819，都大于0.60，且P值都小于0.05；產品方面由于剔除了“評價”測量項，只有其KMO值為0.500，且P值小于0.05。總體結果顯示，該問卷結果效度比較好，該問卷具有有效性。

為了進一步驗證假設，研究進行了多元回歸分析。通過整合11個測量項(剔除“評價”測量項)將影響因素分為3大類：產品、平臺、消費者，并利用SPSS對樣本數據進行多元回歸分析。

首先，將用戶粘性作為因變量Y，產品、平臺、消費者分別為自變量X1、X2、X3。據此建立多元線性回歸模型：

Y=α0+α1X1+α2X2+α3X3+ε

其中，αi(i=0，1，2，3)是未知參數，稱為總體回歸系數；ε是隨機誤差項，表示其他隨機影響因素。

如表8所示，R2和修正可決系數均為0.978，表明回歸模型與樣本數據的擬合程度較高。同時，杜賓-瓦特森檢驗(即 Durbin-Watson檢驗)值為1.877，小于2，表明樣本數據存在正序列相關。

表8 模型概述

為了檢驗各變量之間是否具有共線性，筆者又對變量進行了多重共線性檢驗(見表9、表10)。表9顯示各變量之間的最大系數為0.686，小于臨界值0.7；表10顯示最大的方差膨脹因子(VIF)為2.059，遠小于10。因此，各變量之間不存在共線性，即是否存在共線性不是本研究的主要研究問題。

表10 系數檢驗

同時，研究發現X1(產品)正向地顯著影響用戶粘性(α1=0.042，P=0.002<0.05)；X2(平臺)正向地顯著影響用戶粘性(α2=0.261，P=0.000<0.05)；X3(消費者)正向地顯著影響用戶粘性(α3=0.768，P=0.000<0.05)。

為了明確各測量項與用戶粘性之間的關系，筆者隨后將質量、價格、配送時間等12個測量項作為自變量，用戶粘性作為因變量再次進行回歸分析,結果如表11所示。

表11 回歸分析表

綜上分析，只有“評價”測量項的假設H1c(產品評價正向地影響用戶粘性)在研究中沒有得到驗證，其余14個假設全部成立。

3 結論與建議

本研究以期望確認理論和計劃行為理論為基礎，通過文獻梳理確定用戶粘性影響因素，并且建立了用戶粘性模型，在此基礎上從產品、平臺以及消費者3個方面提出假設。為了驗證模型的有效性，筆者采用回歸分析對數據進行分析。研究結果表明，除“評價”測量項以外，其余14個假設全部成立。具體來看，在產品方面，質量正向影響用戶粘性，價格則負向影響用戶粘性，相比之下，價格的影響程度較大；在平臺方面，4個測量項均正向影響用戶粘性，其中，活動促銷對用戶粘性的影響程度最高，商家信譽、APP功能、配送時間的影響程度依次遞減；在消費者方面，用戶滿意度對用戶粘性的影響程度最高，用戶期望、用戶持續使用意愿、用戶習慣、用戶體驗的影響程度依次遞減。總體來看，在11個測量項中，用戶滿意度的影響最為顯著。

在餐飲類生活平臺建設與發展的過程中，用戶粘性會對平臺的持久穩定與發展產生深遠影響。針對用戶粘性影響因素進行的綜合性研究進一步豐富了用戶粘性研究，為企業和商家提升用戶粘性提供了一些建議和幫助。根據研究成果，“餓了么”平臺可以重點從產品、平臺、消費者3個維度著手，促進用戶粘性建設。

3.1 建立和健全產品體系，不斷推進產品體系化發展

產品體系中，價格對用戶粘性的負面影響大于質量對其的正面影響。鑒于此，應當根據產品及當地市場等實際情況綜合考量，制定差異化的價格政策，靈活調控價格，最大限度發揮價格機制的作用，避免因價格不合理而引發負面影響；在保證價格機制科學性的基礎上，緊抓產品質量，以優質產品獲取消費者青睞，通過產品質量對用戶粘性的正向影響機制進一步強化、鞏固價格機制的作用，從而建立完善的產品體系，推動產品體系化發展，從而促進用戶粘性建設。

3.2 不斷推進平臺“四位一體”建設，打造綜合型平臺

全面推進平臺“四位一體”建設。其中，四位分別指商家信譽、App功能、配送時間、活動促銷。平臺可以優先考慮通過活動促銷吸引消費者，以買一送一、滿額抽獎、折扣優惠等活動引導消費行為，從而快速提升平臺知名度。在此基礎上，平臺應當加強商家信譽建設和App功能維護與更新，以維系老用戶、吸引新用戶，不斷提升用戶的購物體驗。此外，平臺要加強配送業務的時間管理與路徑規劃，保證產品送達時間，進一步提升用戶體驗，從而提升用戶持續購買意愿，為用戶粘性建設奠定基礎，最終推動平臺“四位一體”建設，打造綜合型平臺。

3.3 建立和健全顧客信息管理系統，做好客戶管理與維護

充分了解顧客，方能做到知己知彼，百戰不殆。因此，平臺可以建立信息管理系統，通過對平臺用戶進行消費者滿意度調查獲取用戶核心需求信息，據此對服務進行完善與改進，進一步提升用戶滿意度。同時，利用數據挖掘技術對用戶期望、用戶持續使用意愿、用戶習慣及用戶體驗等相關數據進行統計與分析，根據消費者典型行為特征預測其后續的消費意愿，從而為平臺獲取、維護客戶提供及時有效的科學指導，不斷提升用戶忠誠度。

4 結束語

通過對現有文獻的研究，明確了用戶粘性的影響因素，建立了用戶粘性模型，并采用回歸分析驗證了模型的有效性，明確了各因素對用戶粘性的影響程度，從多維度分析了用戶粘性的影響因素。未來的研究可以通過擴大樣本量進一步研究、驗證產品“評價”測量項對用戶粘性的影響機制，延伸用戶粘性研究因素，從而豐富用戶粘性的相關研究；也可以進一步完善用戶粘性模型，以其他電商平臺(如淘寶、京東、亞馬遜等電商平臺)為研究環境，多維度研究、驗證模型，為用戶粘性研究提供更有力的證據，增強研究的普適性；還可以將用戶群體從大學生群體推廣至白領、藍領等消費群體，并將其置身于跨境電商環境中，通過跨境市場下的不同主體的用戶粘性研究，進一步驗證模型的有效性，開拓研究視野，提升研究多元性與包容性。