音频知识付费平台用户粘性评估体系研究①—— 基于ISM 模型及AHP 法的应用

东北师范大学 刘捷 王玥清 任贵珍 杨权诚 金建崇

近年来，随着互联网普及与技术更新，知识经济与共享经济获得了前所未有的发展机遇。音频知识付费作为其细分领域之一，市场竞争愈演愈烈。各运营平台纷纷抓住移动音频收听便捷、内容丰富、用户庞大的特点，广泛吸纳忠实用户。率先进入该领域的有豆瓣FM、蜻蜓FM、喜马拉雅FM等，且随着时间推移市场发展，目前初步形成寡头垄断态势。但竞争者的进入、市场细分的深化，使前期凭借头部效应获得领先地位的平台开始探索留住用户的策略。用户粘性是综合衡量用户对平台依赖程度的指标，体现用户心理及行为特征。喜马拉雅FM在音频付费平台中市场占有率排名第一，其经营内容涵盖有声书、大师课、诗词汇等各方面内容，目前正极力构建喜马拉雅生态体系。喜马拉雅FM的内容综合性、运营创新性、用户规模度均为行业典范，因此本文选择它进行研究，具有代表性典型性。

1 用户粘性影响因素概念模型

通过查阅相关文献，结合对喜马拉雅FM用户的问卷调研、深入访谈，本文归纳得出如图1所示的以喜马拉雅FM为例的音频知识付费平台用户粘性影响因素概念模型，并使用SPSS 24.0软件进行了检验与拟合。由于直接影响用户粘性的指标是用户满意，因此仅分析4项一级指标和15项二级指标对用户粘性的影响作用。

图1 音频知识付费平台用户粘性影响因素概念模型

2 结构解释模型(ISM)和层次分析法(AHP)

2.1 结构解释模型

结构解释模型（Interpretative Structural Modeling Method，简称ISM），是一种程序结构模型，广泛应用于现代管理科学与工程。运用ISM分析彼此含有内在联系，但是数量庞杂、结构关系模糊的诸多变量，能够简化模型，使层次关系清晰明了。本文在音频知识付费平台用户粘性影响因素概念模型基础上，利用ISM模型对各二级指标进行结构划分层级分解，反映指标间内在联系，为确定权重构建评估体系作铺垫。

2.2 层次分析法

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP），是一种定性定量分析法结合的方法，利用模型求解复杂决策问题中影响最终决策的各指标的权重大小。该法广泛应用于管理决策中，不仅考虑决策者主观判断，还通过数理分析为决策提供辅助资料，将系统性问题转化为指标间重要性比较，简化决策流程。本文在初步分析用户粘性各二级指标层级关系的基础上，运用AHP法对各指标影响关系进行量化，计算其对于用户粘性影响作用的权重值，对用户粘性影响因素进行综合评价。

3 用户粘性影响因素的ISM分析

3.1 建立指标二元关系图

表1 喜马拉雅APP用户粘性指标二元关系图

研究实施阶段，咨询专家学者相关意见，确定喜马拉雅FM用户粘性影响因素的相关性和结构关系，做出如表1所示的指标间二元关系图。

3.2 建立ISM邻接矩阵与可达矩阵

根据所获取的15项二级指标间的二元有向关系图，建立邻接矩阵A以体现两两二级指标间的连接关系和可达程度。将“Pi对Pj有影响”定义为“1”，“Pi对Pj无影响”定义为“0”，即邻接矩阵A中的元素为：，可得出如表2所示的邻接矩阵A。

表2 邻接矩阵

采用布尔矩阵运算式，根据公式(A+I)i-2≠(A+I)i-1≠(A+I)i=(A+I)i+1=M，i≤n-1，I为单位矩阵。利用MATLAB软件，将邻接矩阵A转化为如表3所示的可达矩阵M。

表3 可达矩阵

3.3 划分二级指标层级

可达集合R(Pi)是指从影响因素Pi出发可以到达的全部因素的集合，即可达矩阵M中Pi所在行上值为1的列对应的元素。先行集合Q(Pi)是指从其他影响因素出发可以到达影响因素Pi的全部因素集合，即可达矩阵M中Pi所在列上值为1的行对应的元素。可达集合与先行集合交集为R(Pi)∩Q(Pi)。

若某影响因素率先满足其对应的R(Pi)∩Q(Pi)=R(Pi)，则该影响因素为层级结构中的最高层元素，之后剔除该因素、其他因素集合中的该元素。以此类推获得音频知识付费平台用户粘性影响因素二级指标层级。分析可得：

顶层结构L1={P31，P32，P33}，

中间层结构L2={P11，P12，P13，P14，P21，P22，P23，P24，P25，P41，P42}，

底层元素L3={P43}。

音频知识付费平台用户粘性影响因素二级指标层级分解，如图2所示。

图2 音频知识付费平台用户粘性影响因素二级指标层级分解图

由指标层级分解图可得，作为影响用户粘性最直接因素的感知价格、感知质量和感知价值，直接影响用户对平台的使用感受和情感体验。原因在于性价比仍然是用户当前考虑的最重要因素，节目价格是否合理、音频质量是否符合预期、收获是否与付出匹配，都将直接影响用户使用平台的频率。中间层诸多因素是用户使用平台过程中的直观体验，综合影响用户粘性，平台运营方需从这些方面优化服务。底层因素只有功能创新，可见在当前“万众创新”的背景下，创新已成为企业发展的巨大推动力，引导创新思维，挖掘软件功能，产生差异效应，以此吸引并留住用户。

4 用户粘性影响因素评估体系构建

4.1 音频知识付费平台用户粘性评估体系的构成

本文运用AHP法，根据上文提出的指标建立评估指标体系。一级指标感知易用性下的二级指标反映用户在使用喜马拉雅FM过程中的方便程度；感知有用性下的二级指标反映用户在使用时的收获；感知性价比下的二级指标反映用户付出与回报的对比感受；感知创新性下的二级指标衡量用户对喜马拉雅FM创新程度的感受与反馈。

4.2 音频知识付费平台用户粘性评估指标权重的确定步骤

(1)建立指标递接层次结构模型。通过对影响音频知识付费平台用户粘性的各一级指标和二级指标关系的分析，建立如图3所示的音频知识付费平台用户粘性评估体系的层次结构。

图3 音频知识付费平台用户粘性评估的递接层次图

(2)构造判断矩阵并进行一致性检验。通过专家法，设计AHP调查表并向相关专家及忠诚用户发放，用以评估确定各个指标的相对重要性。在确定各层次各因素的权重时，采用九级标度法，两因素重要性相比较，同等重要记为1，稍微重要记为3，较强重要记为5，强烈重要记为7，极端重要记为9，相邻判断的中间值分别为2,4,6,8。当两因素前后交换次序比较时，相应数字记为倒数。回收调查表，计算专家及用户对各指标重要性分值的平均值后，分别得到准则层C、子准则层P中指标的两两判断矩阵。构建判断矩阵后，利用MATLAB软件求解各判断矩阵最大特征根λmax、归一化特征向量W、随机一致性比率CR。其中向量W各元素之和为1，表示某一层级因素对于上一层级因素相对重要性的权重值。CR用于层次排序时判断是否通过一致性检验，公式为。如果CR＜0.1，则认为该判断矩阵通过一致性检验。准则层C、子准则层P的判断矩阵及各指标计算后可知，音频知识付费平台用户粘性评估一级指标权重W排序为：感知有用性＞感知性价比＞感知易用性＞感知创新性。准则层矩阵λmax=4.0566，CR=0.0210。CR＜0.1，因此通过了一致性检验。各子准则层分析方法类似，CR分别为0.0076、0.0721、0.0158、0，均小于0.1，均通过一致性检验。

(3)总权重值的计算与排序。将准则层C中一级指标的权重值与对应子准则层P中二级指标的权重值相乘，即可得到各二级指标对于目标层Z用户粘性的影响权重值，按照此方法计算出的指标权重值如表4所示。

表4中，音频知识付费平台用户粘性评估一级指标权重排序为：感知有用性＞感知性价比＞感知易用性＞感知创新性。说明感知有用性对于用户粘性的影响作用最大。在子准则层中，对音频知识付费平台用户粘性影响重要性前三名是：知识来源、 兴趣基础和娱乐属性。这三个因素对于音频知识付费平台用户粘性起着十分重要的影响。在感知易用性中，收听便捷性的权重最大，用户更加注重音频知识付费平台的收听是否便捷。感知有用性中，知识来源是核心指标，说明用户更加看重平台的知识来源用以衡量平台传递的内容是否有用。感知性价比中，感知价值相对感知质量和感知价格更为重要。感知创新性中，外观创新相对于操作创新和功能创新更加重要。通过权重排序，可以对音频知识付费平台用户粘性进行快速评估并确定各因素的影响权重，便于平台方及时掌握用户动态优化平台服务。

表4 用户粘性子准则层影响因素占目标层的总权重及排序

5 结语

在音频知识付费领域竞争日益激烈的当下，市场细分日渐完善，各平台如何持续发力吸引用户已成为一大难题。用户是平台运营的核心，基于用户导向的竞争方能稳固行业地位。本文运用ISM模型和AHP法，确定影响用户粘性各二级指标的层级关系后构建影响因素评估体系。二级指标层级关系图表明，感知价格、感知质量和感知价值是影响用户粘性的最直接因素，原因在于其他指标都会导致用户在使用过程中对软件的价格、质量、价值产生感知偏差。指标权重排序表显示，对用户粘性影响程度前三名依次是知识来源、兴趣基础和娱乐属性，感知价值、感知质量、感知价格权重排序为4、5、6，在15项指标中仍排名前列。表明用户在使用软件的过程中获取到的知识、乐趣越多、与自身兴趣的匹配度越高，感知到软件性价比越高，用户粘性越高。综上，以喜马拉雅FM为例的音频知识付费平台运营方可通过扩展节目涵盖知识领域、增添课程趣味性、基于用户导向细化兴趣内容模块等途径优化产品服务，以此稳定用户流量，吸纳忠实用户。