胡 婷,陸雯霞
(揚(yáng)州大學(xué) 旅游烹飪學(xué)院,江蘇 揚(yáng)州 225127)
伴隨網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及,用戶對(duì)手機(jī)在線消費(fèi)所帶來便捷性逐漸產(chǎn)生依賴,旅游產(chǎn)品的在線消費(fèi)成為旅游業(yè)發(fā)展的新趨勢。旅游APP是一種以提供旅游產(chǎn)品在線預(yù)訂和購買的移動(dòng)終端應(yīng)用程序,滿足了旅游者在線預(yù)訂和購買旅游產(chǎn)品的需求[1]。對(duì)于企業(yè)而言,在激烈的市場競爭下吸引潛在用戶成為旅游APP升級(jí)轉(zhuǎn)型的首要任務(wù)。企業(yè)需要從了解用戶的需求入手,通過研究用戶的行為意向設(shè)計(jì)出更具市場競爭力的旅游APP。旅游APP為用戶提供的個(gè)性化產(chǎn)品是與其他競爭者形成差異的關(guān)鍵,有助于占據(jù)更大的市場份額。本研究以激勵(lì)理論為基礎(chǔ),旨在探討對(duì)旅游APP用戶行為意向產(chǎn)生影響的因素,并為旅游APP的改良和升級(jí)提供建議[2]。
激勵(lì)理論主要研究的是需求對(duì)用戶產(chǎn)生的共情心,從而使其延長使用時(shí)間[3]。用戶服務(wù)期望與用戶體驗(yàn)有著密不可分的關(guān)系,期望與實(shí)際體驗(yàn)的差異最終會(huì)影響用戶行為意向[4]。目標(biāo)激勵(lì)理論在管理領(lǐng)域的應(yīng)用較為廣泛,影響用戶在線消費(fèi)的因素主要是服務(wù)質(zhì)量、產(chǎn)品質(zhì)量、環(huán)境安全和產(chǎn)品類型等[5]。激勵(lì)理論應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)社區(qū)信息及知識(shí)共享的場景時(shí),側(cè)重于研究外在激勵(lì)因素,如物質(zhì)和聲譽(yù)等;而對(duì)于內(nèi)在激勵(lì)因素的研究較少[6]。創(chuàng)新激勵(lì)會(huì)對(duì)個(gè)體行為產(chǎn)生正向影響,對(duì)于用戶購買互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的過程中產(chǎn)生的行為意向有著重要的研究價(jià)值。激勵(lì)理論從動(dòng)機(jī)層面研究發(fā)現(xiàn)了留住用戶的新思路,一旦消費(fèi)者產(chǎn)生消費(fèi)需求和動(dòng)機(jī)就會(huì)對(duì)其行為意向產(chǎn)生影響[7]。
張初兵等從互動(dòng)性視角研討了預(yù)期互動(dòng)性和感知互動(dòng)性與滿意度之間的關(guān)系,預(yù)期感受會(huì)直接影響用戶行為意向:期望一致會(huì)促進(jìn)用戶的積極評(píng)價(jià),期望不一致則會(huì)導(dǎo)致消極評(píng)價(jià)[8]。基于以上研究發(fā)現(xiàn)預(yù)期互動(dòng)性會(huì)影響用戶對(duì)一項(xiàng)新技術(shù)的接受態(tài)度,在線購買產(chǎn)品的過程中,用戶期待的效果低于實(shí)際情況時(shí),就會(huì)產(chǎn)生積極態(tài)度[9]。基于此,提出以下假設(shè): H1:預(yù)期互動(dòng)性正向影響用戶行為意向。
李東和、張鷺旭在對(duì)旅游APP下載使用行為的影響因素研究中發(fā)現(xiàn),客觀維度經(jīng)認(rèn)知維度對(duì)行為維度表現(xiàn)出積極反應(yīng)。在易安裝和易操作的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)用戶感知到的“易”會(huì)強(qiáng)化對(duì)旅游APP使用的積極性[10]。Lee等解析了在期望效價(jià)下游客對(duì)感知易用性的評(píng)價(jià),高評(píng)價(jià)能夠讓用戶產(chǎn)生積極的行為意向,愿意使用該APP并購買其提供的產(chǎn)品[11]。因而提出以下假設(shè):H2:感知易用性正向影響用戶行為意向。
高效性能夠協(xié)助用戶穩(wěn)定、快速、順暢地達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)[12]。因此,高效性對(duì)于首次使用旅游APP的用戶行為產(chǎn)生正向影響。用戶在使用后感知到的高效性,能夠刺激用戶再次購買該APP提供的旅游產(chǎn)品,同時(shí)該類用戶愿意向他人推薦該APP[13]。因此提出如下假設(shè):H3:感知高效性正向影響用戶行為意向。
個(gè)體創(chuàng)新性能夠給旅游APP用戶帶來差異化和個(gè)性化體驗(yàn),是形成差異化盈利模式的關(guān)鍵[14]。個(gè)體創(chuàng)新性會(huì)給用戶帶來不同于其他軟件的附加值,能夠讓用戶體驗(yàn)到該APP提供的預(yù)期以外且與其他軟件不同的使用經(jīng)歷,有助于進(jìn)一步增強(qiáng)用戶的滿意程度[15],即假設(shè)如下:H4:個(gè)體創(chuàng)新性正向影響行為意向。
李東和結(jié)合鮑爾提出的“任何購買行為都會(huì)一定程度上導(dǎo)致無法預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)”的消費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)理論[16],發(fā)現(xiàn)用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)負(fù)向影響對(duì)旅游APP的接受程度。盡管用戶能體驗(yàn)到該APP帶來的各種便利,但涉及到金錢和隱私問題時(shí)常常會(huì)降低信任感[17],即假設(shè)如下:H5:感知風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向影響行為意向。
問卷以用戶最近一次使用旅游APP的經(jīng)歷為基礎(chǔ),分為兩個(gè)部分:第一部分采用Likert 5級(jí)量表對(duì)測量題項(xiàng)進(jìn)行評(píng)分,“1-5”表示非常不同意-非常同意。預(yù)期互動(dòng)性的測量題項(xiàng)包含了信息推送速度、咨詢渠道和評(píng)價(jià)與分享3個(gè)題項(xiàng)[8,18];感知高效性分為產(chǎn)品更新速度、客服處理速度和信息實(shí)用性3個(gè)題項(xiàng)[19];感知易用性涵蓋了業(yè)務(wù)功能、進(jìn)入門檻和操作難度3個(gè)題項(xiàng);感知風(fēng)險(xiǎn)用個(gè)人信息的安全性、支付渠道的安全性和風(fēng)險(xiǎn)鏈接出現(xiàn)的頻率3個(gè)題項(xiàng)測量[16];個(gè)體創(chuàng)新性用提供定制化服務(wù)的能力、使用過程的流暢程度和滿足需求的能力3個(gè)題項(xiàng)來測量[21-22];行為意向采用購買增值服務(wù)、回購意愿、評(píng)價(jià)意愿和他人推薦意愿等4個(gè)題項(xiàng)測量[23-24]。第二部分是人口統(tǒng)計(jì),包括性別、年齡、教育程度、職業(yè)、收入和使用頻率等。
本研究的調(diào)查對(duì)象是最近使用過旅游APP的用戶,對(duì)其使用現(xiàn)狀和行為展開調(diào)研。通過問卷星平臺(tái)回收236份問卷,剔除作答時(shí)間過短及其他不符合要求的問卷,共獲得有效問卷216份,有效率為91.5%。
統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明:男女比例比較均衡,分別為44.44%和55.56%;就年齡層次而言,19~30歲和31~45歲的偏多;本科及以上學(xué)歷占比高,約占76%;每月的可支配收入在2001~4000元的占比較高,約占34%;年旅游消費(fèi)支出在2001~4000元的占比最高為35%;過去一年旅游次數(shù)為2~3次(56.94%)的居多;最近一次旅游APP的使用率排列前三的依次為攜程旅行(48.61%)、飛豬(17.13%)和去哪兒旅行(13.43%),接近80%的被調(diào)查者使用旅游APP的年限超過3年。
為了確保模型擬合度評(píng)價(jià)和假設(shè)檢驗(yàn)的有效性,使用 AMOS 24. 0 統(tǒng)計(jì)軟件檢驗(yàn)變量測量的信度和效度,經(jīng)檢驗(yàn)Cronbach’s α系數(shù)為0.789,信度在可接受范圍內(nèi),KMO值為0.816,具有良好的結(jié)構(gòu)效度。在效度檢驗(yàn)方面采用驗(yàn)證性因子分析,檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)各變量的因子載荷均大于0.7,表明量表具有較好的聚合效度;所有潛變量的AVE值均介于0.60~0.67大于0.5,具有良好的收斂效度。在信度檢驗(yàn)方面采用內(nèi)部一致性法,各變量的CR值介于0.83~0.86均大于0.70,表明測量的變量具有良好的內(nèi)部一致性信度。整個(gè)測量模型的擬合度指標(biāo)為:χ2=158.209,χ2/df=1.16,AGFI=0.91,RMSEA =0.03;NFI=0.93,RFI=0.91,IFI=0.98;TLI=0.98;AIC、BIC、ECVI 均小于獨(dú)立模型和飽和模型的對(duì)應(yīng)值。以上結(jié)果說明樣本的信度和效度良好,具有很好的可靠性和穩(wěn)定性,可以做進(jìn)一步的研究分析[25]。
檢驗(yàn)了模型的信度和效度后,將潛在變量及其測試問項(xiàng)代入研究模型中,用最大似然估計(jì)方法來計(jì)算模型擬合指標(biāo)和各路徑系數(shù)的估計(jì)值。模型的擬合度指標(biāo)為:χ2/df =1.877低于3,GFI=0.923,AGFI=1.877,均高于0.8,TLI=0.923、IFI=0.934、CFI=0.934均高于0.9,RMSEA=0.064,低于0.08,即該模型配適度較好[26]。研究結(jié)果顯示,預(yù)期互動(dòng)性、感知高效性、感知易用性、個(gè)體創(chuàng)新性對(duì)行為意向產(chǎn)生正向影響,而感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)行為意向不產(chǎn)生負(fù)向影響(表1)。

表1 假設(shè)檢驗(yàn)
5.1.1 預(yù)期互動(dòng)性對(duì)行為意向產(chǎn)生正向影響
用戶使用旅游APP時(shí)期望與實(shí)際的差異會(huì)直接影響行為意向,對(duì)其是否會(huì)使用該APP主動(dòng)購買旅游產(chǎn)品產(chǎn)生影響。用戶在使用后感受到的實(shí)際效果高于預(yù)期的期望時(shí),就會(huì)主動(dòng)去接受并持續(xù)使用該APP。用戶在享受旅游APP為其推送的符合自身需求的產(chǎn)品和服務(wù)后,會(huì)主動(dòng)接受并且在下次使用時(shí)主動(dòng)打開此功能并體驗(yàn)其帶來的價(jià)值。
5.1.2 感知易用性和感知高效性都對(duì)行為意向產(chǎn)生正向影響
旅游APP的信息查詢功能、簡單易上手的操作程序以及實(shí)時(shí)更新的旅游信息,滿足了用戶所需的各類基礎(chǔ)性需求。線上購買旅游產(chǎn)品減少了線下排隊(duì)所付出的精力和時(shí)間,用戶更愿意在線預(yù)訂旅游產(chǎn)品用于線下消費(fèi)。
5.1.3 個(gè)體創(chuàng)新性正向影響行為意向
在線旅游產(chǎn)品的同質(zhì)化程度高,個(gè)性化和定制化服務(wù)將成為在線旅游產(chǎn)品的未來發(fā)展趨勢。旅游APP推出的不同于競爭對(duì)手的創(chuàng)新型產(chǎn)品能夠刺激用戶的購買力。用戶在使用后對(duì)旅游產(chǎn)品的積極評(píng)價(jià)會(huì)為潛在用戶提供參考價(jià)值,激勵(lì)用戶購買該APP推出的旅游產(chǎn)品;反之投訴和差評(píng)都會(huì)對(duì)該APP造成負(fù)面影響。
5.2.1 主動(dòng)服務(wù),強(qiáng)化激勵(lì)機(jī)制
產(chǎn)品功能層面的激勵(lì)可以分為精神層面的虛擬成就激勵(lì)和物質(zhì)激勵(lì)。物質(zhì)層面的激勵(lì)方式主要是轉(zhuǎn)發(fā)抽獎(jiǎng)、積分兌換和免費(fèi)試用等,通過產(chǎn)品和服務(wù)直接激勵(lì)用戶自發(fā)地為獲取物質(zhì)獎(jiǎng)勵(lì)從而主動(dòng)分享該APP。精神層面的獎(jiǎng)勵(lì)主要通過虛擬的等級(jí)晉升機(jī)制和榮譽(yù)稱號(hào)來獲得,如購買產(chǎn)品達(dá)到一定金額后會(huì)員等級(jí)會(huì)相應(yīng)上升,比其他用戶享有更多特權(quán)。
5.2.2 強(qiáng)化核心功能,突出個(gè)性化服務(wù)
將旅游APP的核心欄目和產(chǎn)品進(jìn)行個(gè)性化設(shè)置,把平臺(tái)內(nèi)的功能界面設(shè)置為相互聯(lián)系且循序漸進(jìn)的任務(wù)模式,刺激用戶主動(dòng)完成任務(wù)并獲得相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì),最終形成一種行為習(xí)慣。當(dāng)不同等級(jí)的用戶完成任務(wù)且得到獎(jiǎng)勵(lì)時(shí)會(huì)產(chǎn)生目標(biāo)成就感。
5.2.3 加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制,達(dá)到用戶期望
當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)詐騙橫行,保障用戶的私人信息和資金安全是旅游APP在程序設(shè)計(jì)過程中必須引起重視的關(guān)鍵環(huán)節(jié),建立起用戶對(duì)旅游APP的信任感,進(jìn)一步留住已有用戶吸引潛在用戶。
本研究調(diào)研的樣本量較少,在討論結(jié)果的時(shí)候受到限制。研究僅涉及用戶的線上購買和線上體驗(yàn),尚未涉及線上購買和線下體驗(yàn)的研究。在今后的研究中會(huì)針對(duì)線下體驗(yàn)展開調(diào)研,加大調(diào)查的樣本量,對(duì)不同側(cè)重點(diǎn)的旅游APP分類討論,通過引入中介變量來解釋各影響因素間的關(guān)系,更深層次剖析用戶行為意向。