基于TAM理论的用户对LBS推荐信息心理抗拒的研究Word格式.docx
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LBS营销模式可以分为签到营销模式、商业营销模式、生活营销模式和社交营销模式(姜海洋&
曾剑秋,2015)。
本文主要研究的是基于LBS的商业营销模式,其整合了移动互联网和电子商务的优势,通过定位动能和服务功能的结合,以移动用户为目标,向其推荐商品或服务信息。
E前,较为常见的LBS商业营销模式是根据用户的偏好和地理位置,为用户推送周边的餐饮、娱乐等信息。
例如,向商场周围的用户推送折扣信息,向车站附近的旅客推送出租车信息等。
Merisavo等人(2007)的研究表明,LBS服务提高了移动广告的用户价值。
但是,未经用户许可的主动式推荐信息唤起用户心理上的厌恶和反感情绪(Tsangetal.,2004;
Kivetz,2005)o
3.心理抗拒理论。
心理抗拒理论源于认知失调理论,由Brehem首次提出。
该理论认为当个体感知自由受到威胁或侵犯时会设法解除威胁,并试图拒绝外部信息和建议以防止自由的进一步丧失(Brehem,1966),且个体感知自由受到威胁的程度越大,其抗拒的情感反应就越大(Milleretal.,2007)。
心理抗拒的核心表达方式是强迫性感受和操纵意图推断。
前者是指个体被迫接触而产生的情感反应(Edwardsetal.,2002);
后者源于劝说知识模型,认为个体会构建关于劝说的知识结构,并基于此来判断他人的企图(Kirmani&
Zhu,2007)o
三、假设提出
1.基于TAM理论的假设。
基于TAM理论,Gauzente,等人(2008)研究了用户对短信营销的态度,发现感知有用性和感知易用性对用户的行为意愿产生积极的推动作用。
Lopez-Nicolas等人(2008)基于TAM理论和创新扩散理论研究了用户对移动增值服务的接受态度,研究表明TAM理论的两个关键变量感知有用性和感知易用性显著影响用户移动增值服务的接受态度。
LBS推荐是根据移动用户的位置及其历史消费需求为其推送信息,如果推送信息符合用户特定情境的需求,就能有效降低用户的抗拒心理(UnniR&
Harmon,2007)o基于此,提出以下假设:
H1:
感知有用f生越强,消费者的强迫性感受越低;
H2:
感知易用ft越强,消费者的操纵意图推断越弱。
2,个性化特征。
LBS推荐在获取用户位置的同时,通过挖掘用户的偏好,为用户推荐个性化的信息。
这种推荐
图1TAM理论
变量
题项
因子载荷
CR值
AVE
感知有用性a=0.827
PU1
0.741
0.825
0.611
信息激励a=0.763
STIM1
0.724
0.790
0.557
PU2
0.793
STIM2
0.778
PU3
0.810
STIM3
0.735
感知易用性
a=0.830
PEU1
0.821
0.606
感知风险
a=0.801
PR1
0.747
0.779
0.541
PEU2
PR2
0.672
PEU3
0.802
PR3
0.783
个性涕征a=0.837
IND1
0.792
0.883
0.653
强迫性感受
a=0.739
FOR1
0.703
0.766
0.522
IND2
0.801
FOR2
0.688
IND3
0.817
FOR3
0.773
IND4
0.823
时间压力a=0.824
TIME1
0.694
0.770
0.523
操纵意图推荐
MAN1
0.774
0.631
TIME2
0.722
MAN2
0.767
TIME3
0.763
表1信度和效度检验表
信息在一定程度上提升了用户对信息的兴趣,能引起用户积极的情感体验,不易唤起用户的劝说知识。
因此,用户的强迫性感受和操纵意图推荐较弱。
基于此,提出以下假设:
H3:
个性化特征越强,强迫性感受越弱;
H4:
个性化特征越强,操纵意图推断越弱。
3.信息激励。
LBS推荐信息是基于用户情境为用户推荐的信息。
信息在一定程度上迎合了用户需求,但是隐性风险会唤起用户的消极心理,这就需要商家采取一定的激励手段,尤其是金钱激励。
Ho(2012)认为激励作为推动用户产生动机的手段,能够有效提升用户接受LBS推荐信息的兴趣。
H5:
信息激励越强,强迫性感受越弱。
4.时间压力。
时间压力是指个体感知到没有充足的时间做出决策的情感体验(王艳萍、程岩,2013)。
LBS推荐信息往往携带时间限制,消费者在缺乏做出合理决策的充足时间,因此,容易产生时间压力的I青感体验,尤其是由于激励而产生内隐的时间压力体验。
如果LBS推荐信息携带的激励因素越多,用户感知到的机会成本越大,时间压力越强,其心理抗拒情绪体验就会相对较弱(Rieskamp&
Hoffrage,2008)o基于此,提出以下假设:
H6:
时间压力越大,强迫性感受越弱;
H7:
时间压力越大,操纵意图推断越弱。
5.感知风险。
感知风险主要有隐私风险和功能风险两种。
LBS服务不仅需要提供身份信息、电话号码这样的个人信息,而且能够跟踪定位用户的具体位置(Pura,2005)°
Zhou(2011)的研究发现用户的感知风险会影响其对LBS服务的信任,进而影响其使用意愿。
LBS推荐信息若不能为用户提供其需要的服务信息,就可能意味着隐私泄露、“垃圾广告”骚扰等,易使用户联想到诈骗、手机中毒等经济财产损失,对推荐信息产生反感情绪。
基于此,提出以下假设:
H8:
感知风险越大,消费者的强迫性感受越强;
H9:
感知风险越大,消费者的操纵意图推
断越强。
四、假设检验
1.预调研和正式调研。
针对本研究提出的假设,在对前人文献整理的基础上,结合深度访谈,设计了本研究变量的测量量表。
为保证量表的准确性和可靠性,在正式调研之前,对测量量表进行了预调研,预调研对象主要是博士生、硕士生和MBA学生。
通过对预调研结果以及被调研人员的反馈进行分析,设计了本研究的正式测量量表。
正式调研问卷分为三部分,共29个题项,第_部分测量了用户LBS推荐信息的接触情况;
第二部分使用李克特五级量表测量了本研究提出的相关变量;
第三部分测量了被调研对象的人口统计学特征。
正式调研于2016年3月到4月在网上和网下进行调研。
共发放问卷346份,回收335份,剔除填写不完整、存在问题以及未接触过LBS广告的问卷27份,共回收有效问卷308份。
在有效问卷中,样本主要集中在20到35岁,占比为81.5%;
男性占比46.4%,女性占比53.6%;
在受教育上,专科及以下占比26.6%,本科占比44.5%,研究生及以上占比28.9%;
在职业上,学生占比47.9%,企事业单位员工23.6%,政府公务员10.7%,其它17%。
2.信度和效度分析。
本文主要采用SPSS20.0和AMOS21.0对样本数据进行信度和效度检验。
由表]所示,各个变量的Gonbach'
s值和组合信度值均大于0.700,因子载荷值和AVE指均大于0.500,且整体问卷的KM0值为0.781,巴特利特球形检验结果为Sig=0.000o说明问卷具有良好的信度和效度。
3.结构方程模型分析。
本文利用AMOS21.0对假设进行检验。
检验结果如表2所示。
各拟合指标均达到标准,说明可以进行结构方程检验。
假设
路径系数
T值
P值
拟合指标
<
—..•
感知有用性
-0.475
8.179
***
X2/df=2.181
GFI=0.896
AGFI=0.937
IFI=0.956
CFI=0.949
NFI=0.903
RMSEA=0.087
P=0.000
—...
-0.094
1.579
0.255
■<
个性化特征
-0.179
2.524
0.012
-0.226
4.565
信息激励
-0.663
6.643
时间压力
-0.196
2.436
0.025
-0.383
4.169
0.216
1.974
0.043
0.344
5.254
表2结构方程检验结果
结构方程检验结果表明,感知易用性对操纵意图推荐的假设在P=0.05的显著性水平上没有得到实证支持,其余8个假设均得到实证支持。
总体上是说,感知有用性、个性化特征、信息激励、时间压力和感知风险均对用户LBS推荐信息的心理抗拒有影响。
五、 研究结论
1.在移动互联网情境下,用户对LBS推荐信息的有用性感知能有效降低其强迫性感受(路径系数为-0.475);
但是用户对LBS推荐信息的易用性感知不能有效降低其操纵意图推断(路径系数为-0.094),这可能是由于用户对移动设备以及移动网络使用都比较熟悉,对LBS推荐信息易用性的感知本身不明显,使用的难易程度不是其判断推荐信息是否存在劝说因素的主要标准。
LBS推荐信息的个性化特征显著影响用户的心理抗拒,其中对强迫性感受影响的路径系数为-0.179,对操纵意图推断影响的路径系数为-0.226,这是由于LBS推荐信息是根据用户偏好,并且结合用户位置进行推送,信息的精准性和有用性更强,容易被用户接受。
2.与相当一部分推送广告和技术的接受相同,激励能显著降低用户对LBS推荐信息产生的强迫性感受(路径系数为-0.663);
时间压力也能显著有效降低用户对LBS推荐信息产生的心理抗拒。
对强迫性感受影响的路径系数为-0.196,对操纵意图推断影响的路径系数为-0.383。
这表明,LBS推荐信息所携带的激励因素越多,用户越愿意接受该信息,认为商家是出于用户角度发送的信息,;
推送信息的时间压力越大,用户越没有时间组织资源进行决策,越容易接受推荐信息;
而且商家通常会配合激励因素对用户进行时间限制,容易让用户产生隐性时间压力,更加难以唤醒用户的劝说知识,操纵意图推断的情感难以被唤醒。
3.感知风险是阻碍用户接受LBS推荐信息的一个关键因素,其对强迫性感受影响的路径系数为0.216,对操纵意图推断影响的路径系数为0.344。
也就是说,用户对LBS推荐信息的风险感知越明显其越容易产生抗拒心理。
这是由于LBS推荐信息能获取用户的个人信息,可能存在隐私风险;
且用户支付推荐的商品和服务也可能经济财产风险。
六、 管理启示和研究展望
1.管理启示。
(1)进一步提升LBS推荐信息的精准性,持续改进LBS推荐信息的个性化。
研究发现,用户对LBS推荐信的有用性感知能有效降低其强迫性感受,个性化特征能有效遏制用户的心理抗拒。
LBS推荐信息最大的特点就是整合了位置服务的精准性和移动推荐的个性化,商家在推送和设计LBS推荐信息时要保证对用户偏好的有效识别,并使用个性化的推荐页面。
例如,超市商家在推送自身的优惠信息时根据用户以往购物历史推送符合其需求和兴趣的商品,并且根据用户性别、年龄、受教育程度等的不同推送差异化信息。
(2)将LBS推荐信息的激励力度和时间压力进行巧妙结合。
研究表明,信息激励能有效缓解用户对LBS推荐信息的强迫性感受,时间压力可以有效降低用户的心理抗拒。
商家在使用LBS推荐信息时,要懂得利用激励手段,同时设置时间限制,时间限制不能太长。
留给用户决策的时间太充足,用户就有时间进行比较分析,失去用户的机会会增加。
在激励的基础上设置相对较短的时间限制,让用户由于机会成本产生时间压力,唤起其对LBS推荐信息积极的情感体验。
例如,商家就不同的折扣水平设置不同的时间限制。
(3)加强过程控制,提升用户LBS推荐信息体验质量。
研究表明,用户对LBS推荐信息的风险感知显著增强其抗拒心理。
首先商家要做好用户信息的保密工作,不能以任何方式出卖用户信息;
其次,商家要定期自身的网站和网络,保证网页链接和网络接入正常工作;
最后,商家要为LBS推荐信息的接受用户提供满意的服务,提升顾客对LBS推荐信息的信任。
例如,商家对接受服务的用户进行回访,对不满意的用户进行有效补救。
一方面提升其持续接受LBS推荐信息的意愿;
另一方面,降低其后续使用过程中的风险感知。
2.研究展望。
在前人关于TAM理论、LBS营销以及心理抗拒理论的研究基础上,本研究提出了影响用户LBS推荐信息心理抗拒的假设,并通过问卷调查和分析对假设进行检验,提出研究结论和启示。
但是,本研究的调研样本相对有限,研究结果可能会受到样本特征的影响,今后研究中尽量通过克服样本限制来进一步增强文章的可实践性。
参考文献:
[1]DavisFD.Perceivedusefulness,perceivedeaseofuse,anduseracceptanceofinformationtechnology[J].MISquarterly,1989,13(3):
319-340.
[2]姜海洋,曾剑秋.基于LBS的移动电子商务营销模式及趋势[J].北京邮电大学学报(社会科学版),2015,
(2):
34-39.
[3]MerisavoM,KajaloS,KarjaluotoH,etal.Anempiricalstudyofthedriversofconsumeracceptanceofmobileadver-tising[J].JournalofInteractiveAdvertis-ing,2007,7
(2):
41-50.
[4]BrehmJW.Atheoryofpsychologicalreactance[J],1966.
[5]王艳萍,程岩.参考组与时间压力影响下在线消费者对主动式推荐的心理抗拒及接受意愿分析[J].管理评论,2013,
(2):
70-78.
基金项目:
国家自然科学基金项目(项目号:
71172218);
高等学校博士学科点专项科研基金项目(项目号:
20122121110005).
作者简介:
李宝库(1963-),男,汉族,黑龙江省绥滨县人,清华大学经济管理学院博士,辽宁工程技术大学营销管理学院院长、教授、博士生导师,研究方向为农村市场营销、经济博弈论、营销渠道管理;
高玉平(1968-),男,汉族,吉林省白山市人,辽宁工程技术大学营销管理学院博士生,经济师,研究方向为市场营销、消费者行为;
郭婷婷(1989-)(通讯作者),女,汉族,河南省安阳市人,辽宁工程技术大学营销管理学院硕士生,研究方向为市场营销。
收稿日期=2016-08-13.
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- 基于 TAM 理论 用户 LBS 推荐 信息 心理 抗拒 研究