LBS业务持续使用影响因素研究

李业凤　黄晓丽

摘 要：本文以LBS应用软件使用者为研究对象，借助创新扩散理论以及社会个体进行决策的视角探讨了LBS业务用户的持续使用意愿的影响因素。研究结果表明：感知有用性、感知易用性、感知娱乐性以及社会影响力均对LBS的持续使用意愿有着显著的正向影响。本文的研究一方面丰富了移动商务相关理论，另一方面也有利于相关企业或群体开展LBS相关业务。

关键词：LBS业务

由中国互联网信息中心（CNNIC）在2010年7月发布的一份报告显示，中国的移动互联网的用户数量已经超过2.77亿，占互联网人口的66%。这些数据透露出移动商务市场的巨大潜力。面对这样的吸引力，许多企业已经进入移动商务市场并且发布各种移动服务，例如移动搜索，移动支付，移动游戏和基于位置的服务（LBS）。与其它移动服务相比，LBS的主要优势在于能够根据用户的情境去为其提供相关的信息和服务，例如位置及偏好。如果移动服务提供商不能留住客户，吸引用户持续使用，他们就不能恢复成本，创造出更多的利润。因此，本文研究移动定位服务持续使用影响因素具有一定的研究价值。

一、理论与假设

1.社会影响力相关假设关系

社会影响指的是人们在决策过程中会受到自身所处社会环境的影响，从而引起个体思想行为发生变化的社会心理现象。人与人交流沟通当中，一方的情感倾向、个人信仰和知识水平对另一方关于事物的认知程度和行为决策所产生的影响。社会影响力通过人们对产品的体验信息描述，口碑以及信任依赖程度，对LBS业务的持续使用产生影响。如果用户发现自己周围的人们都在使用LBS业务，并且人们对LBS业务的使用已经产生了习惯和依赖感，在生活中以及社交网络上时常使用到此类业务，而自己没有使用，用户就会产生不自在感，从而慢慢接纳使用LBS业务。相反，假如用户周围的群体均不使用LBS业务，或者对LBS业务的口碑极差，用户对LBS业务就会产生抵触心理，那么这些用户就会放弃持续使用LBS业务。

基于以上相关理论及研究，本文提出如下假设：

H1：社会影响力与感知有用性之间呈现正相关的关系；

H2：社会影响力与感知易用性之间呈现正相关的关系；

H3：社会影响力与感知娱乐性之间呈现正相关的关系；

H9：社会影响力与持续使用意愿之间呈现正相关的关系。

2.感知有用性相关假设关系

用户对于产品有用性的感知，会影响用户的持续使用行为。用户如果认为LBS业务对于自己的现实生活以及社交娱乐是有用的，在实际生活中经常要使用到，并且在社交网络上也常常需要此类业务进行交流沟通，用户对于LBS业务就会产生较强的依赖感，从而影响到用户对于LBS业务的忠诚度以及持续使用。相反，如果用户认为LBS业务给自己带来的用处不大或者完全没用，用户就会对LBS业务不感兴趣，那么这些用户就会放弃持续使用LBS业务。

基于以上相关理论及研究，本文提出如下假设：

H4：感知有用性与持续使用意愿之间呈现正相关的关系；

3.感知易用性相关假设关系

LBS应用软件的简洁程度和操作的简易程度从一定程度上反映出用户对于LBS业务是否易用的感知。如果用户认为LBS应用软件非常简约且不单调，容易使用，操作灵敏，并且应用反馈回来的信息简单易懂，用户就会更加愿意接受LBS业务，相反，如果用户认为LBS的应用软件非常复杂，难以操作，并且对于应用上的信息难以读懂，操作步骤繁琐，用户就会失去对于持续使用LBS业务的信息和耐心，从而放弃对于LBS业务的持续使用。

H5：感知易用性与持续使用意愿之间呈现正相关的关系；

H7：感知易用性与感知有用性之间呈现正相关的关系；

H8：感知易用性与感知有娱乐性之间呈现正相关的关系；

4.感知娱乐性相关假设关系

如果用户认为使用LBS业务非常有趣，很是新颖，用户对于休闲娱乐的需求得到了一定程度上的满足，用户就会增加对于持续使用LBS业务的忠诚度。相反，如果用户认为LBS业务来给自己的娱乐效用并不明显或者认为使用此类业务不仅无趣，反而增加了不必要的麻烦，用户就会放弃持续使用LBS业务。

H6：感知娱乐性与持续使用意愿之间呈现正相关的关系；

在对文献回顾的基础上以及在对以往的研究模型进行归纳总结的基础上，针对LBS业务娱乐性元素的系统，本文提出了以下研究模型：

二、研究设计与方法

1.变量的测量

为了保证测量工具的效度和信度，本研究所采用的量表均采用已有量表。问卷的内容主要分为社会影响力、感知有用性、感知易用性、感知娱乐性和持续使用意愿等方面的内容。其中社会影响力选用的是Agarwal & karahanna（2000）的量表，感知有用性选用的Thonfb， Kar Yan Tam（2006）的量表，感知易用性选用的是Agarwal & karahanna（2000）的量表，感知娱乐性选用的是Moon & Kim（2001）的量表，持续使用意愿选用的是Se-joon hong， James Y.L， Thonfb， Kar Yan Tam （2006）的量表。

2.样本选择及问卷发放

本问卷拟定的发放范围是太原市各大高校，以在校大学生为研究对象，采用随机发放问卷的的调查方式。选取在校大学生作为调查对象的主要原因是由于大学生群体属于年轻有活力，喜欢追求时尚的群体，热衷使用互联网和手机应用，对新鲜事物感兴趣，对他们进行调查收集回来的数据可靠性程度较高。另外，在校大学生与研究生学历较高，具备良好的上网技能，对个人隐私风险和公平的感知较高，是研究结果更加可信。

3.信度及效度分析

通过SPSS18.0软件的信度分析，得到持续使用意愿、感知有用性、感知易用性、感知娱乐性、社会影响力的Cronbacha值分别为0.690、0.726、0.711、0.874、0.863。除了持续使用意愿之外，各变量的Cronbachs Albha值均达到了0.7以上。而持续使用意愿的Cronbachs Albha值为0.690，非常接近0.7。此外，各问题对总体的相关系数达到了0.5以上，而问卷总体的信度达到了0.937。因此认为该问卷是可信的。

另外，本研究采用SPSS18.0的因子分析（Factor）进行问卷效度的分析。具体的效度分析如下表所示：

表1中可以看出，各变量的KMO值均大于0.5，因子的累计解释的总方差均大于50%的合格要求，并且且因子负荷均大于0.6。因此可认为量表的效度是可行的。

三、研究结果

本文利用SPSS18.0软件对个各变量之间的因果关系进行分析，分析结果如表2所示。

由SPSS软件回归分析的结果得知：

（1）社会影响力对感知有用性的影响在0.01的显著水平上显著，其相关系数为0.657，意味着社会影响力正向影响着感知有用性。此外，由R方可见，回归方程解释了总变异的43.1%，说明感知有用性中有43.1%是由社会影响力引起的，因此验证了研究假设H1。

（2）社会影响力对感知易用性的影响在0.01的显著水平上显著，其相关系数为0.662，意味着社会影响力正向影响着感知易用性。此外，由R方可见，回归方程解释了总变异的43.9%，说明感知易用性中有43.9%是由社会影响力引起的，因此验证了研究假设H2。

（3）社会影响力对感知娱乐性的影响在0.01的显著水平上显著，其相关系数为0.768，意味着社会影响力正向影响着感知娱乐性。此外，由R方可见，回归方程解释了总变异的59.0%，说明感知娱乐性中有59.0%是由社会影响力引起的，因此验证了研究假设H3。

（4）社会影响力对持续使用意愿的影响在0.01的显著水平上显著，其相关系数为0.328，意味着社会影响力正向影响着持续使用意愿。此外，由R2可见，回归方程解释了总变异的10.7%，说明持续使用意愿中有10.7%是由社会影响力引起的，因此验证了研究假设H9。

（5）感知有用性对持续使用意愿的影响在0.01的显著水平上显著，其相关系数为0.470，意味着感知有用性正向影响着持续使用意愿。此外，由R2可见，回归方程解释了总变异的22.1%，说明持续使用意愿中有22.1%是由感知有用性引起的，因此验证了研究假设H4。

（6）感知易用性对持续使用意愿的影响在0.01的显著水平上显著，其相关系数为0.475，意味着感知易用性正向影响这持续使用意愿。此外，由R2可见，回归方程解释了总变异的22.6%，说明持续使用意愿中有22.1%是由感知易用性引起的，因此验证了研究假设H5。

（7）感知娱乐性对持续使用意愿的影响在0.01的显著水平上显著，其相关系数为0.504，意味着感知娱乐性正向影响着持续使用意愿。此外，由R2可见，回归方程解释了总变异的25.4%，说明持续使用意愿中有25.4%是由感知娱乐性引起的，因此验证了研究假设H6。

（8）感知易用性对感知有用性的影响在0.01的显著水平上显著，其相关系数为0.926，意味着感知易用性正向影响着感知有用性。此外，由R2可见，回归方程解释了总变异的85.8%，说明感知有用性中有85.8%是由感知易用性性引起的，因此验证了研究假设H7。

（9）感知易用性对感知娱乐性的影响在0.01的显著水平上显著，其相关系数为0.857，意味着感知易用性正向影响着感知娱乐性。此外，由R2可见，回归方程解释了总变异的73.5%，说明感知娱乐性中有73.5%是由感知易用性性引起的，因此验证了研究假设H7。

四、结论

本文从社会个体对事物进行决策判断的角度出发，构建出影响LBS业务持续使用的概念模型。通过问卷调查收集了240份有效问卷，得出社会影响力、感知有用性、感知易用性与感知娱乐性均对LBS业务持续使用意愿有着显著的影响。本文的研究具有一定的不足，首先调查数据来源于同一时间段，没有做更长时间段或重复性数据检验工作，容易造成部分假设不能长久立足。另外，本文仅基于技术接受理论做出的假设，下一步将在其他理论的基础上进行相关验证。

参考文献：

[1]Davis， F. D. （1989）. Perceived usefulness， perceived ease of use， and user acceptance of information technology. MIS Quarterly， 13（3）， 319-340.

[2] Junglas， I. A.， & Watson， R. T. （2008）. Location-bas ed services. Communications of the ACM， 51（3）， 65-69.

[3] Everett M.Rogers. Diffusion of Innovations. New York：The Free Press， 1983.

[4] Wang Yuan， Yang Shu. The Impact of Perceived Emergency an d Essentiality on Perceived Privacy Risk， Privacy Concern and Intention to Use in Mobile LBS Environment： An example of China Mobile and Unicom 2 0 0 9 Eighth International Conference on Mobile Business.

[5]李刚.基于情景感知的隐私有效利用机制研究.2010北京邮电大学硕士论文.

[6]《2008—2009中国移动电子商务行业发展报告》.中国电子商务研究中心，2009.11.

[7]《2010年中国电子商务市场数据检测报告》，中国电子商务研究中心，2011.1.

[8]王庆鹏.浅析日本、韩国移动电子商务的发展现状[J].商场现代化，2008（541）：59-60.

[9]郭宇.LBS业务商业模式如何创新[J].通信企业管理，2014.2.

[10]韩小红，吕靖烨，陈俊鸿.网络消费者行为[M]（第1版）.西安：西安交通大学出版社，2008：24-25.

[11]贾生鑫，郝渊晓，张鸿等.市场营销学[M]（第1版）.西安：西安交通大学出版社，2009：57-59.

[12]刘其飞.数据挖掘在电子商务中的应用研究[J].计算机光盘与应用， 2013（03）.

[13]殷继旺.移动互联网时代LBS发展现状及趋势[J].互联网天地，2013（06）.

[14]徐国虎，孙凌，许芳.基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究[J].中南民族大学学报（自然科学版），2013，32（2）.

[15]刘成.LBS定位技术研究与发展现状[J].导航定位学报，2013，1（1）：78-83.

[16]费欣毅.浅谈LBS在出租车电召系统中的应用[J].科技创新导报，2002，（09）：227-228.

[17]刘茂福.基于电子业务的系统性网络营销策略研究[J].华东经济管理，2004（6）：75-77.

[18]章朴，戴军.浅析企业网络营销渠道建设中存在的问题与对策[J].科技广场，2011（6）：159-161.