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文檔簡介
1、 移動旅游app用戶使用意愿影響因素研究 鞏超 吳泓【摘要】本文運(yùn)用文本分析法,對aso114平臺移動旅游app的在線評論進(jìn)行詞頻分析。研究發(fā)現(xiàn),影響用戶使用攜程旅行app意愿的因素,主要包括感知有用性、感知易用性、感知風(fēng)險性、企業(yè)聲譽(yù)、社會影響、信任、價格權(quán)衡?!娟P(guān)鍵詞】移動旅游app在線評論使用意愿影響因素1引言隨著使用智能手機(jī)訪問互聯(lián)網(wǎng)的人數(shù)迅速增加,移動旅游服務(wù)已普遍存在,并在影響和改變著消費(fèi)者搜索信息的行為和獲取渠道。由于移動旅游app可以隨時隨地的查詢、預(yù)訂和共享信息,移動旅游服務(wù)成為一種新的服務(wù)主導(dǎo)邏輯。然而,隨著國內(nèi)外關(guān)于移動
2、app使用意愿影響因素研究逐漸成為熱點,但移動旅游app的相關(guān)研究仍有待深入。目前多數(shù)學(xué)者基于技術(shù)接受tam模型和utaut模型,采用結(jié)構(gòu)方程模型方法對旅游用戶使用意愿影響因素進(jìn)行實證研究1,2,也有文獻(xiàn)基于在線評論對用戶使用意愿進(jìn)行研究3,4,但基于在線評論,通過文本分析移動旅游app使用意愿影響因素的研究相對較少。攜程是中國領(lǐng)先的具有代表性的在線旅游服務(wù)公司,攜程旅行app的功能較為完善,包括預(yù)訂機(jī)票、門票、酒店,定制旅游產(chǎn)品,團(tuán)購,租車和美食,旅游攻略等。本文以攜程旅行app為例,通過爬取相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)評論,運(yùn)用文本內(nèi)容分析,探討影響用戶使用攜程旅行app意愿的主要因素。2網(wǎng)評的抽取和預(yù)處理
3、本文在線評論的文本數(shù)據(jù)來源于aso114平臺。aso114平臺是覆蓋ios和android應(yīng)用市場數(shù)據(jù)分析的大數(shù)據(jù)平臺,其利用檢索規(guī)則和排名規(guī)則讓app更容易被用戶搜索到,幫助開發(fā)者有效監(jiān)控各類app榜單排名變化、搜索指數(shù)排行等數(shù)據(jù)分析5。本文通過pathon軟件爬取攜程app下載用戶的相關(guān)評論,涉及時間段為2018年6月9日到2018年11月13日。由于獲得的評論數(shù)量大,質(zhì)量參差不齊,本文按以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選。第一步,考慮評論可信賴度,通過關(guān)鍵字查找,過濾掉與攜程無關(guān)的營銷廣告,盡量采用消費(fèi)者真實經(jīng)歷且具真實情感的評價。第二步,考慮文本特征,有影響力的在線評論,內(nèi)容應(yīng)當(dāng)完整、詳實,且評價應(yīng)當(dāng)具
4、備數(shù)據(jù)分析的可行性,因此根據(jù)實際評論情況,篩選時排除字?jǐn)?shù)10字以下的評論。經(jīng)篩選,共得有效評論4794條。3在線評論分析3.1詞頻分析本文采用python的jieba分詞工具進(jìn)行分詞,并用python編程語言進(jìn)行高頻詞統(tǒng)計分析。具體步驟如下:(1)將整理好的網(wǎng)絡(luò)評論編輯成txt格式,導(dǎo)入jieba分詞語言;(2)對分詞結(jié)果出現(xiàn)“的”、“了”這類無意義的助詞、量詞進(jìn)行過濾;(3)導(dǎo)入自定義字典,對分詞結(jié)果進(jìn)行填補(bǔ)和修正;(4)通過詞頻分析語句提取排名前250的高頻詞??紤]到同一個意思可能有不同表達(dá)方式,例如“旅行”和“旅游”,對同一個意思的高頻詞做統(tǒng)一描述,并篩選和修正,最終得出top150的詞
5、頻統(tǒng)計表。通過高頻詞得出,大多數(shù)是名詞、動詞和形容詞,集中在產(chǎn)品特性和消費(fèi)者情感:(1)排名最前的詞語為攜程和旅游,頻率分別為3430和3372,顯示了本次的調(diào)查對象和用戶使用的目的;(2)靠前的詞語有酒店、預(yù)定、機(jī)票、車票、攻略等,直觀顯示了用戶的需求和app為用戶提供的服務(wù);(3)預(yù)定酒店即住宿是用戶的最主要需求;(4)用戶對攜程的態(tài)度褒貶不一,大多傾向于消極情緒,例如排名最前的有關(guān)用戶評價的詞語是垃圾。3.2類目分析類目是文本分析問題的具體化,通常有三種方法確定類目:(1)歸納法:通過對樣本的觀察分析得出。(2)繼承法:不是由數(shù)據(jù)本身生成,而是根據(jù)理論要求,列出需測量的變量,形成類目;或
6、直接來自理論和文獻(xiàn),或來自其他研究領(lǐng)域。(3)結(jié)合法:即理論和文獻(xiàn)相結(jié)合,綜合篩選和修正變量的定義及測量方法來建立類目,本文所采用的類目構(gòu)建方法為結(jié)合法。本文基于高頻詞表,將其分類匯總,得出主要的影響因素如下:(1)感知有用性基于表1對高頻詞的提取,出行方面涉及到旅游、一般的出行、自由行、回家和春運(yùn)等。研究發(fā)現(xiàn):住宿方面,用戶比較關(guān)注酒店環(huán)境和舒適度,例如評論“預(yù)定的酒店都是干凈舒適的”。購票方面,涉及門票、機(jī)票、各類車票,搶票一詞的頻率最高,說明用戶對軟件搶票功能較為肯定。服務(wù)方面,在于客服和導(dǎo)游服務(wù)。目的地涉及景點和去往的不同城市。攻略、游記也是頻率排名靠前的詞語,表明用戶使用app時會考
7、慮網(wǎng)友的經(jīng)驗和推薦,相關(guān)的ugc還包括圖片、路線等。軟件功能也會影響用戶的感知有用性,例如評論“沒有提醒功能,還投訴不了,再也不會用它了”。食也是用戶的一大需求,例如“還用它查看旅游地方的特色的美食攻略”。關(guān)于有用性,用戶有很多體驗感方面的總體描述,例如實用、必備、強(qiáng)大,說明用戶對攜程app的有用性較為關(guān)注。(2)感知易用性分析通過高頻詞分析發(fā)現(xiàn)(表2),用戶關(guān)注使用的方便快捷和操作簡單,如評論“第一次通過攜程軟件購票,方便,快速,不錯”,“預(yù)定酒店機(jī)票都可以,非常方便快捷”,“操作簡單易上手”,“好用全新的界面設(shè)計,界面清新”。說明用戶對攜程app的易用性較為關(guān)注。(3)感知風(fēng)險性分析高頻詞
8、中包含軟件功能差、亂扣費(fèi)和系統(tǒng)問題等相關(guān)詞語(表3),如搶不到票,強(qiáng)制收費(fèi)、殺熟、亂扣費(fèi)等。例如評論“真的垃圾,各種亂收費(fèi),手續(xù)費(fèi)貴,隱形扣費(fèi)”。而系統(tǒng)問題方面,軟件會出現(xiàn)界面閃退、網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定等情況??梢钥闯觯?dāng)消費(fèi)者遇到意料之外的問題給自己帶來損失時,情緒都很消極憤怒,導(dǎo)致部分用戶直接卸載。說明用戶對攜程app的使用風(fēng)險較為關(guān)注。(4)企業(yè)聲譽(yù)分析通過對高頻詞分析(表4),發(fā)現(xiàn)用戶對攜程的積極評價包含貼心、人性化、好評等,消極方面的評論例如垃圾、差評等,還有一些用戶與12306和飛豬對比,如評論“依然是攜程先搶到車票”,“到處都是吸費(fèi)陷阱,不如飛豬實在”等。說明企業(yè)聲譽(yù)對攜程app的使用意愿
9、有較大影響。(5)社會影響分析根據(jù)高頻詞分析(表5),可以看出部分用戶是通過身邊朋友推薦來下載使用攜程軟件的,例如評論“攜程搶票神器,好朋友推薦我的”,“特別愛旅游,同事推薦這款軟件給我”。另一方面用戶也會推薦給身邊的人,例如評論“太好用了,推薦給親戚使用”。可見,社會影響對攜程app的初始使用意愿有較大影響。(6)信任分析根據(jù)高頻詞分析(表6),可明顯得到有關(guān)消費(fèi)者信任的相關(guān)詞語,如積極方面,信賴、最靠譜、放心等詞語;消極方面,騙子、坑人等詞語表明用戶很不信任攜程,覺得自己被欺騙了。說明信任對攜程app的持續(xù)使用意愿有較大影響。(7)價格權(quán)衡分析根據(jù)高頻詞可得(表7),便宜、優(yōu)惠、紅包等詞語
10、表明價格是用戶關(guān)注的一個方面,例如評論“酒店預(yù)訂便宜”,“看上的是景點每月50元優(yōu)惠券來的,開通之后根本沒有!”,“訂特價機(jī)票特別方便,很劃算”。說明用戶對攜程app的使用較為重視價格權(quán)衡。根據(jù)高頻詞分析,可以看出使用意愿方面消費(fèi)者態(tài)度分為積極和消極,積極態(tài)度會選擇使用攜程;消極態(tài)度是卸載軟件,以后再也不用等。而影響用戶使用意愿的主要因素包括感知有用性、感知易用性、感知風(fēng)險性、企業(yè)聲譽(yù)、社會影響、信任和價格權(quán)衡。參考文獻(xiàn):1張聰聰.基于tam和vam理論的旅游app用戶持續(xù)使用意愿影響因素研究d.蘭州財經(jīng)大學(xué),2017.2escobar-rodríguezt,carvajal-trujilloe.online purchasing tickets for low cost carriers: an application of the unified theory of acceptance and use of technolog
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