近年来移动端APP用户黏性影响因素的研究梳理与反思

王凯 内江师范学院

伴随移动互联网和智能手机的普及，用户碎片化阅读习惯的养成，以及三大运营商的“提速降费”政策的落实，手机已成为人们获取信息、便利生活的主要渠道。这一大变化使大量投资者开始转向移动端APP开发，移动端应用数量呈爆发式增长。目前各个移动端应用的人口红利期已经过去，逐渐开始进入用户黏性之战，如何留住现有用户、发展潜在用户、吸引新用户都是亟需探讨的问题。因此，该领域的这一发展变化也引起了学界的重视，系统梳理近几年来国内外关于移动端APP用户黏性影响因素的研究成果成为新媒体时期APP用户黏性研究的重要课题。通过系统地梳理既能把握当前关于该方向的研究现状，又能对关于该方向的后续研究提供给些许可能的方向和思路。

一、关于APP用户黏性的国外研究现状梳理

目前，国外学者对于用户黏性的相关研究主要集中在经典研究模型的建构和根据不同对象对研究模型的补充和拓展两方面。

(一)经典研究模型的建构

目前，国外在移动端APP用户黏性研究中使用最多的经典研究模型主要有技术接受、信息系统持续使用、信息系统成功等模型。这些模型最初是用于研究新技术或新信息系统的自身条件、用户接受和使用情况研究的，但随着科学技术的发展，很多新媒体平台开始扮演信息系统这一角色，因此越来越多的研究将这些经典模型运用其中。技术接受模型是Davis等人[1]于1989年提出的，现已成为信息技术接纳研究中广泛使用的模型之一。此模型构设出了六个变量，分别是使用行为、外部因素、行为态度、感知有用性、行为意愿、感知易用性。2003年，Venkatesh和Davis等人[2]在结合了社会认知理论、创新扩散理论等理论以及当下现实情况，将原来的技术接受模型进行了进一步升级，形成了整合型技术接受与使用模型，他们将原有模型中的变量进行了补充和整合，最终确定了绩效期望、努力期望、便利条件、社会影响四个核心变量。

随着科技的发展和信息系统的广泛应用，评价一个信息系统自身是否成功以及对用户的影响便成为众多研究者密切关注的课题。越来越多的研究开始关注信息系统成功模型，将信息系统自身的性能、服务等作为研究方向。在1992年，Delone和Mclean[3]在他们发表的研究成果中首次提出了信息系统成功模型，之后该模型成为了信息系统的研究和评价中运用最广泛的模型之一。Delone和Mclean认为，影响信息系统成功与否的因素有很多，但主要有系统质量、信息质量、用户满意、使用，以及在使用过程中个人和组织对其的影响。随着信息系统的发展以及受众需求的不断变化，原来“高高在上”的信息系统逐渐演变为信息“服务商”的角色，因此，2003年Delone和Mclean[4]对这一模型进行了改进，添加了服务质量和使用意愿两个新变量，并将“个人影响”和“组织影响”合并为“净收益”。

用户黏性是用户对某一产品的持续使用、重复使用行为，表现为用户的忠诚度、依赖度、满意程度等，因此，这类研究中多数学者会借鉴信息系统持续使用模型(ECM-IT)，该模型是Bhattacherjee[5]结合了期望确认理论(ECT)和期望确认模型(ECM)，并进行了深入分析之后提出的，该模型认为感知有用性对满意度和持续使用意愿有直接和间接的影响，期望确认度影响感知有用性和满意度且通过这两者间接影响持续使用意愿。

(二)根据不同对象对研究模型的补充和拓展

这些经典的理论模型被后来的众多学者广泛应用于各类网站和移动端APP的研究中，如Bonson等借鉴了技术接受模型对Facebook进行了实证研究，结果表明感知有用性对使用态度有正面影响作用且间接影响持续使用意向。Joo等将技术接受模型与理性行为理论相结合，对影响大学生使用移动学习管理系统的因素进行了探究，作者认为大学生的持续使用意向很好地促进了其后续的实际使用行为。国外对用户黏性研究的文献中，Srinivasan等人[6]将用户黏性的分成产品特点、用户定制化、便利性、互动性等测量指标。Carlos Flavin[7]等人在其研究中详细分析了网站用户黏性的测量指标，研究结果表明网站的可用性、用户的信任度和满意度会对网站的用户黏性产生的影响较大，并在研究中作出了详细说明。Chiang[8]等将拥有超大用户量的Youtube视频网站作为个案进行研究，通过分析构建了该研究对象的研究模型，并通过对数据的详细分析总结出以下结论：对Youtube视频网站用户黏性的影响作用较强的因素是用户的持续使用动机和用户的分享意愿，另外用户个人需求、外部环境、个人因素分别通过用户的持续使用动机和用户的分享意愿两个中介变量间接影响用户黏性。

二、关于APP用户黏性的国内研究现状

国内对于APP的发展现状、传播策略及其优化建设等方面的研究已过渡到成熟阶段，学界开始将研究重点转向APP用户的使用行为方面，研究成果较为丰富。学者从不同的角度制定了不同的测量因素和模型，通过实证研究分析出哪些因素可以影响APP用户的使用意愿和使用行为。经文献整理分类，笔者将从APP用户黏性的定义、APP用户黏性影响因素的测量指标和模型两方面进行研究现状分析。

(一)关于用户黏性的定义

大多数学者结合国内外前人的研究和研究对象的特性，对用户黏性进行了界定。辛嘉坡[9]认为用户黏性是一种忠诚行为，这种忠诚行为主要体现在用户有意愿、有行动长期且频繁使用某一移动客户端。刘俊博[10]认为用户黏性是指用户对某移动浏览器的使用频率和使用程度，且用户黏性是表示用户与移动浏览器之间关系强度的关键指标。闫晓甜[11]认为用户黏性是指用户对某一产品或服务的持续使用或消费行为，它是建立在用户接纳该产品或该服务的基础上，既是指用户的接纳心理，又是指用户的实际使用行为。孙黎[12]指出APP用户黏性是网站黏性在APP领域的运用，在移动互联网时代用户黏性强调的是移动端应用自身的吸引力，这种吸引力不仅可以延长用户的访问时间，又能促进用户进行频繁地使用。上述学者针对用户黏性从不同维度进行了界定，虽有异同参半，但其延伸之意趋向一致，即是关于用户的持续使用行为、使用频率等方面的讨论。

(二)关于用户黏性影响因素的测量指标和模型

刘俊博[13]借鉴了经典的持续使用行为模型，并根据移动浏览器的特性加入了用户体验、系统质量、转换成本等元素，将变量设定系统质量、用户体验、期望确认度、转换成本、满意度、用户黏性等八个变量。作者采用了问卷调查法的研究方法，研究结果显示用户满意度、期待确认度和转换成本是对用户黏性影响较大的因素，其它几个因素都是通过期望确认度这个中间变量来影响用户黏性。闫晓甜[14]借鉴了技术接受模型和用户持续使用模型的基础上，加入了用户使用前的使用动机、用户使用过程中的沉浸体验和感知系统质量，以及用户使用后前后的使用成本四个测量因素，形成最终的八个变量，建构了关于移动学习APP用户黏性的影响因素测量模型。

此外，还有卞淑娴的《共享经济下移动旅游APP用户接受行为研究》中在整合型技术接受与使用模型(UTAUT)基础上加入了个体创新性、感知信任、感知安全三个变量。朱静雯、方爱华、刘坤锋[15]以沉浸体验理论和技术接受模型为基础，建构了以感知易用性、感知有用性、涉入度、心流体验、用户黏性为变量的研究模型。金会平、鲁满新[16]的研究表明影响用户黏性的因素中体验需求、服务需求和推送内容为主要因素，影响因素中的信息需求、关系成本和激励措施对用户黏性的影响效果次之，注册信息、满意水平、时间成本对用户黏性的影响不大。符晓阳、桑亚雄[17]从个人心理和网站设计两个角度确定了个人特质、群体认知、有用性、易用性、趣味性五个变量。

三、研究现状总结与反思

通过对国内外相关文献的分析不难发现，国内外学者已开始将研究目光转向了APP用户黏性相关问题上，并进行了深入细致的探究。他们将经典的理论模型与研究对象的特征相结合，构建出针对不同对象的用户黏性研究模型。反思一：用户黏性影响因素的调查方法较为单一。通过对研究现状的梳理我们不难发现，目前关于用户黏性影响因素的研究大多采用了量化研究中的问卷调查法，但在这一方法的调查问卷在样本选取和覆盖范围上会存在局限和不足。尤其是大数据兴起后，如若可以掌握用户的真实使用数据等第一手资料，将大大提升研究意义和价值。反思二：用户黏性的影响因素选取上存在一定局限性。国内的多数研究在选取用户黏性的影响因素时，都停留在结合经典模型后的取舍和补充上，用户使用行为和用户黏性的影响因素必然是繁杂纷繁的，在因素取舍和补充时难免存在一定的局限性。反思三：用户黏性影响因素的研究中缺乏同类型具体APP的比较研究。在上述梳理的大部分研究中，除基础理论研究外的个案研究中，大多都是针对某一款或某一类APP的研究，几乎没有针对同类型具体两个或几个APP在用户黏性影响因素上的比较研究。虽同类型的APP存在很多相似和相近之处，但APP在长期的发展中必然拥有唯余独有之处，因此同类同类型具体APP的比较研究也十分必要。