基于SERVQUAL的知识付费服务质量评估模型构建研究

2019-05-14 06:18程博辉
创新科技 2019年2期
关键词:质量评估知识付费服务质量

程博辉

摘 要:为了建立一个合理的知识付费服务质量评估指标体系,以推动知识付费行业的健康发展,本文基于SERVQUAL模型,在文献调查、用户访谈和专家调查的基础上形成知识付费服务质量初始评估体系,通过因子分析方法对初始指标体系进行调整,最终得到基于SERVQUAL的知识付费服务质量评估模型。新的评估模型由友好性、保证性、可靠性、易用性、有用性等5个维度和16个指标构成。文章对指标体系进行阐释并对指标变动的原因进行了分析。

关键词:SERVQUAL;知识付费;质量评估;服务质量

中图分类号:F49 文献标识码:A 文章编号:1671-0037(2019)2-25-6

DOI:10.19345/j.cxkj.1671-0037.2019.02.005

知识付费是在信息爆炸的背景下,以付费的形式向用户提供知识内容服务,从而帮助用户缓解“知识焦虑”的行为。作为一种新兴的知识信息提供与获取方式,知识付费服务以其碎片化和高效率的特点,受到越来越多人的青睐。知乎、分答、喜马拉雅、得到、在行等多款知识付费平台于2016年出现并进入快速发展阶段,用户规模增长迅速。据统计,2016年知识付费用户规模约9 300万人,2017年用户规模约1.88亿人,2018年用户规模约2.92亿人,用户规模呈现高速增长的态势[1]。此外,2017年知识付费类平台月度使用时长全年增幅也超过100%[2]。然而,伴随着知识付费服务行业的发展,知识付费服务的质量问题也显现出来,降低了用户体验继而影响到用户对知识付费服务的使用。例如,有用户抱怨“知识付费物无所值”,所购买的“知识”与其预期差距较大等。在这种背景下,需要一个相对合理的评估模型对知识付费平台提供的服务进行质量评估,以促进知识付费服务的发展。

现有知识付费服务的相关研究多集中在知识付费平台的运行模式与特征[3-4]、传播模式[5-6],用户知识付费行为的意愿[7-9]、动机[10]、影响因素[11-12]等方面,缺乏对知识付费服务质量的研究。对知识付费服务质量进行评估有助于促进知识付费行业健康发展,也是增强用户满意度和提高服务质量的关键所在。本文从用户视角出发,将SERVQUAL模型引入知识付费行业,试图建立合理的知识付费服务质量评估模型,以促进知识付费服务提供方提升服务质量,改进用户体验,推动知识付费服务行业的良性发展。

1 SERVQUAL模型及其应用

服务质量指服务能够满足规定或潜在要求的特征和特性的总和。由于服务本身具有的无形性、异质性和不可分离的特点,服务质量难以测量。服务质量的评估研究是学术界长期关注的问题。国内外学者针对服务质量评估提出了许多模型和方法。其中,以美國营销学家Parasuraman等人于1988年提出的SERVQUAL模型最具有代表性[13]。SERVQUAL模型被认为是具有广泛适用性的、最典型的服务质量评估方法,其核心是“服务质量差距模型”,即服务质量取决于用户所期望的服务水平与用户实际感知的服务水平的差别程度,提供优质服务的关键就在于超出用户的期望水平。SERVQUAL模型由5个维度构成,即有形性(Tangibles)、响应性(Responsiveness)、可靠性(Reliability)、保证性(Assurance)、移情性(Empathy)。各维度的具体含义如表1所示。

SERVQUAL模型已成功应用于供电服务[14]、快递服务[15]、图书馆服务[16]等多个领域的质量评估,并取得了良好的效果。1994年,Kettinger和Lee证实SERVQUAL模型适合信息服务质量的评价。知识付费服务本质上属于信息服务,其质量可以理解为知识付费服务提供方提供的知识产品或服务达到或超过消费者期望的程度。在此意义上,知识付费服务的质量和用户的感知、期望密切相关。因此,可以采用SERVQUAL模型对知识付费服务进行质量评估。

2 研究思路与方法设计

2.1 研究思路

本文借鉴SERVQUAL模型衡量服务质量的5个维度及部分指标,并以此作为构建知识付费服务质量评估体系的基础。首先,将SERVQUAL模型引入知识付费服务质量评估,在文献回顾和重点用户访谈的基础上构建知识付费服务质量评估初始指标体系。其次,通过用户调查和因子分析,对初始指标体系进行筛选。最后,建立基于SERVQUAL的知识付费服务质量评估模型并对其进行阐释。

2.2 初始指标体系的构建

知识付费服务依托一定的平台向用户提供付费知识服务,平台是其服务载体,知识内容是其内核。用户对知识付费服务质量的感知包括对知识付费平台的使用体验和对知识内容质量的感知。鉴于此,初始评价指标体系的构建应当包括知识付费服务平台的运行质量和知识服务的内容质量两个方面。根据专家、用户反馈和维度的适用性,在SERVQUAL模型已有5个维度的基础上增加易用性(Usefulness)维度。

三级指标的采集通过如下方式进行:首先,通过对已有相关文献的梳理,筛选出相关指标并进行改编,合理归置于相应维度下;其次,根据用户访谈构建一些指标归置于相应维度下;最后,向5位领域专家征询意见,对初始指标体系进行补充和适当调整。由于要使用因子分析方法对初始指标进行筛选和精简,初始指标应尽可能详细、全面。依上述方法构建的初始指标体系如表2所示。

2.3 问卷调查

用户调查围绕用户对知识付费服务质量的实际感受和期望进行,以问卷形式展开。调查问卷由两部分组成:第一部分为用户基本信息,包括性别、年龄、职业、学历以及是否接受过知识付费服务。第二部分为问卷主体,针对初始指标体系中的各项指标进行。具体是把各项指标转化为正面描述的问题,在每个问题下设置期望值和实际感受两个打分项,打分采用李克特7级量表,数字从1至7分别代表:非常不满意、不满意、比较不满意、一般、比较满意、满意、非常满意。

考虑到知识付费服务用户多为网络用户,故选择通过网络发放问卷。将问卷链接发送到QQ、微信等社交平台进行扩散传播。问卷正式发放前进行了预测试,预测试中共回收有效问卷62份,其cronbach's alpha系数为0.95(大于0.8),表明问卷数据具有很高的可信度,可以进行正式发放。

问卷发放时间为2018年5月1日至15日,历时两周,共回收问卷484份,初筛得到263份使用过知识付费服务的问卷。为保证本次调查的有效性,将这263份问卷作为总样本,再次将所有问题回答相同等显失合理性的问卷作为无效问卷进行剔除,最终得到有效问卷249份。样本用户基本信息见表3。

3 知识付费服务质量评估模型构建

3.1 信效度分析

信度被用来检验问卷结果可靠性,通常以cronbach's alpha系数作为衡量指标。检验证明本次问卷信度为0.97(大于0.8),说明问卷具有良好的可信性。利用SPSS21.0对问卷数据进行KMO检验和Bartlett球形检验,KMO值为0.969,Bartlett球形检验的概率P值为0.000,这表明问卷数据适合进行因子分析。

3.2 指标筛选

指标筛选采用探究性因子分析方法进行。探究性因子分析通过对关系复杂变量进行分析,提取出少数核心变量来表示原来变量的主要信息,是简化初始指标的有效方法。本次分析采用SPSS21.0进行探究性因子分析,抽取方法选择主成分法,旋转方法采用最大方差法。提取公因子的个数根据因子贡献率确定,通常认为所提取公因子的累计方差贡献率大于70%时效果比较理想。本次试验提取到5个公因子时,累计方差贡献率为71.764%,如表4所示。

Nunnally等认为,因子负荷在一公因子下应该大于0.5且在其他公因子下应该小于0.3,否则就应该将其删除。但国内外学者在实际研究过程中对0.3的限制进行了适当放宽。本次研究将这一限制放宽到0.45,即删除在任何一个公因子下因子负荷不超过0.5或在两个以上公因子下因子负荷大于0.45的指标。根据上述标准,表4中T1、EA1、EM4、EM5、EM6共5项指标不符合要求,予以删除。重复以上操作,删除RS2、RS4、A2、A3共4项指标。再次重复上述操作,直至各项指标符合标准,具体操作过程见表5。

经过上述几次重复操作,各项指标最终符合上文标准。此时,提取出5个公因子,因子累计方差贡献率为79.588%,如表6所示。

为保持与初始模型一致,将公因子3命名为“可靠性”,公因子5命名为“易用性”,公因子4命名为“保证性”。公因子2由“有形性”“响应性”两维度融合而成,其下T2、T3、RS1、RS3四项指标共同指向对用户的友好程度,因而将公因子2命名为“友好性”。此外,EM7、EM8、EM9、EM0这四项所构成的维度已不符合SERVQUAL模型中“移情性”含义,各项指标指向了有用性,故将公因子1更名为“有用性”。

4 结果分析

根据上述探究性因子分析的结果,建立知识付费服务质量评估指标模型,如表7所示。

友好性维度衡量的是平台与用户交互的友好程度。用户界面是否合理、版本更新速度的快慢、帮助用户的意愿强弱以及回复用户的及时程度均能反映知识付费服务平台是否重视用户、是否愿意与用户交流,在很大程度上影响用户对知识付费服务的体验和感知,从而影响其对知识付费服务质量的评判。正如刘高勇等人所认为的那样,一个良好的交互环境能够给用户的信息心理带来愉悦感,激发用户交互信息行为。

保证性维度衡量的是用户对平台的信任程度,包括对知识内容和服务安全性的信赖。知识内容的科学准确性是用户信赖知识付费平台、愿意为知识付费的重要因素,支付的安全性则可以增强用户的使用体验,二者共同提升用户对知识付费服务质量的感知水平。Yu等人研究发现,用户信任不仅对在线用户的态度有积极影响,而且对在线用户的采纳意图也产生正向作用。在知识付费服务中,用户信任不仅影响用户的选择行为,也影响着用户对服务质量的感知。

可靠性维度强调的是服务履约能力对服务质量的影响。对知识付费服务而言,可靠性维度衡量的是平台履行服务尤其是长期为用户提供稳定有效服务的能力,是知识付费服务质量的一个基础性维度。技术手段能有效地减少卡顿、闪退现象,提升用户体验的流畅性;内容及时更新使用户能够接受有效的知识服务;真实有效的服务描述有助于用户做出合理选择。

易用性维度衡量的是用户通过知识付费服务平台获取知识内容的难易程度。知识付费服务平台大量的服务信息容易使用户产生疲倦和厌烦心理,这一心理对用户的服务质量感知具有消极影响。快速检索功能减轻用户信息获取的压力,合理的信息分类能够帮助用户减少时间成本,有效缓解用户信息疲倦。信息获取易用性在众多信息服务质量评估研究中一直是一个重要维度,影响用户对整体服务水平的感知。

有用性维度衡量的是服务内容质量的高低。张帅等人在研究中发现,信息质量是影响用户知识付费行为的关键因素[11],而信息质量包括内容质量和表达质量。高质量的知识内容能更好地满足用户对知识的需求;精练、易理解的语言有助于提高知识的表达质量,确保用户对知识的充分利用。在“知识焦虑”的背景下,知识付费服务平台若能为用户提供精练、实用的知識,帮助用户缓解知识焦虑,对于获得用户认可、提高用户满意度有重要意义。

与初始评估指标体系相比,新评估模型呈现出以下变化和特点:第一,指标更加简明合理。因子分析的结果删除了T1、RS2、RS4等14项指标,减少了指标个数。指标被删除的原因有以下几个:①不同用户对同一问题认知不同导致评分差异大,由此导致各维度下因子负荷较低。②某些指标用户关注不多、感受不深,用户评分具有一定的随意性。③不同用户对某些指标的实际感受差异较小,用户评分出现集中现象。④样本数量有限,存在一些偏差。这些因素的存在可能导致某些指标看起来不那么合乎单个个体的感受。第二,评估维度随指标删减发生变化,更精练易用。“有形性”“响应性”两个维度合并成为“友好性”,“移情性”维度更名为“有用性”。新的指标体系从用户视角出发,展示了知识付费服务质量的5个构成要素和相关指标。从表7可以看出,该指标体系以用户为中心,着眼于用户对服务质量的体验,符合人们对服务质量概念的认知。在服务质量评估的实际操作中,这些指标可以直接转化成相应的问题,具有较好的可操作性。后续的研究中将通过实证研究进一步就此评估模型的可用性和有效性进行检验。

参考文献:

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Abstract: The paper aims to establish a reasonable evaluation index system for knowledge paid service, to promote the development of knowledge paid industry. Based on SERVQUAL model, an initial quality evaluation system for knowledge paid service was formed by documents review, expert survey and user interview. After adjusting the initial index system by factor analysis method, the final quality evaluation model based on SERVQUAL was obtained. The new model is composed of 5 dimensions and 16 indexes, including friendliness, assurance, reliability, usability and usefulness. On the basis of the interpretation of the new index system, the causes of index changes were analyzed in this paper.

Key words: SERVQUAL; knowledge payment; quality evaluation; service quality

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