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游戏类APP大学生用户粘性影响因素分析

  第一章绪论

  1.1研究背景意义以及目的

  移动互联网和智能手机的出现为人们利用碎片化时间上网提供了条件,三大运营商实行“提速降费”政策后,手机成为人们获取信息、便利生活的主要渠道[[1]王凯.近年来移动端APP用户黏性影响因素的研究梳理与反思[J].传播力研究,2019(27):268-269.][1]。据中国互联网信息中心(CNNIC)2019年发布的《中国互联网络发展状况统计报告》,截至2019年6月,我国手机网民规模达8.47亿,网民使用手机上网的比例达99.1%,其中网络游戏用户达4.94亿,占网民的57.8%,全国大多数的网民会玩网络游戏。

  图1-12013-2019中国游戏产业细分[[2]艾瑞数据.2019年中国移动游戏行业研究报告[EB/OL].https://baijiahao.baidu.com/s?id=1638265589417567826&wfr=spider&for=pc,2019-07-08/2020-02-18.][2]

  网络游戏分为手机移动端游戏、PC浏览器游戏以及PC客户端游戏,游戏产业细分如图1-1所示,PC客户端游戏在2013至2015年在中国游戏中占据主流,随着智能手机的不断发展、游戏类APP的不断完善,以及手机便于携带使人们利用碎片化时间玩游戏,手机移动端游戏逐步占据主流,截至2019年占比已达69.2%。

  另一方面,移动游戏用户规模不断增大,截至到2019年,移动游戏用户规模已达到约6.45亿万人次由图1-3所示,,同比增长2.7%。同时,中国移动游戏用户增长速度逐渐变缓。增长速度变缓说明用户游戏的留存率不高,用户粘性不高。截至2019年4月,中国在校大学生平均使用27.1个APP,手游为中国在校大学生移动互联网时间TOP3,人均使用时长2万分钟,手机游戏人均使用时长是全网民人均使用时长的124.3倍,在所有类型APP的TGI(TGI=在校大学生某行业APP的人均使用时长/全体网民在该行业内APP的人均时长)中高达第二[[5]QuestMobile研究院.QuestMobile在校大学生洞察报告[EB/OL].https://www.questmobile.com.cn/research/report-new/48,2019-06-11/2020-02-18.][5]。因此,大学生用户是移动游戏的主体,大学生用户的用户粘性,在一定程度上代表了网民的用户粘性,通过增加大学生用户粘性,可以提高用户规模。

  图1-4游戏留存[[6]中文互联网数据资讯网.2019用户获取趋势与基准:移动游戏应用报告[EB/OL].http://www.19t.com/archives/939776.html,2019-09-23.][6]

  在研究APP用户粘性时,用户留存率、用户使用率是目前国内外相关研究中最为看重的指标[[7]徐生吉.健康类APP提升用户黏性的途径--以“爱牙”APP为例[J].价值工程,2014(23):190-191.][7]。由图1-4可知用户在玩游戏第一天留存率较高,之后逐渐降低,第三十天各类游戏APP留存率大都在2.3%左右,社交赌博类最高为4.2%,游戏类APP用户留存率随着时间变化逐渐降低。怎样留住用户并且提高用户粘性是游戏类APP需要重视的问题。

  本文研究目的在于分析游戏类APP大学生用户粘性的影响因素,通过问卷调查法搜集大学生对游戏类APP评价,通过多元线性回归分析各因素对游戏类APP用户粘性的影响程度,根据影响程度的不同对游戏类APP提出合理的策略,对完善游戏类APP提供方向,提高用户粘性,促进游戏类APP开发。

  对于游戏类APP来说用户是否会继续使用是十分重要。用户如果没有在使用APP的过程中得到良好的体验,用户就不会再继续使用这款APP,企业也就不会从这款APP中获得收益。因此对于一款游戏APP来说,了解用户,留住用户,才有可能给APP带来收益。首先,通过对游戏APP用户粘性的研究,企业可以发现游戏APP的缺陷,为企业的技术人员在设计、开发、维护方面提供一些启发,进一步推动游戏APP的发展。其次,通过对影响因素的研究,企业可以了解用户需求,了解如何让用户增加使用频率,了解如何让用户增加使用时间,从而有效提高用户粘性。第三,根据影响因素,企业可以了解到用户对于游戏APP的一些要求,因此制作出更吸引用户的游戏APP。

  1.2国内外研究现状

  1.2.1国外研究

  国外在移动端APP用户粘性研究中使用最多的模型为TAM、D&M、ECM-ISC等模型[[8]王凯.近年来移动端APP用户黏性影响因素的研究梳理与反思[J].传播力研究,2019(27):168-169.][8]。TAM是Davis等人于1989年建造,构设出了六个变量,分别是使用行为、外部变量、使用态度、感知有用性、使用意愿、感知易用性[[9]DavisFD,BagozziRP,WarshawPR.UserAcceptanceofComputerTechnology:AComparisonofTwoTheoreticalModels[J].ManagementScience,1989,35(8):982-1003.][9]。D&M由Delone和Mclean提出,将影响信息系统成功与否的因素归结为系统质量、信息质量、用户满意、使用、服务质量、使用意愿以及净收益[[10]DeloneWH,McleanER.InformationSystemsSuccess:TheQuestfortheDependentVariable[J].InformationSystemsResearch,1992,3(1):60-95.][10]。ECM-ISC模型由Bhattacherjee提出,强调感知有用性对满意度和持续使用意愿有影响,期望确认影响感知有用性和满意度且通过这两者影响持续使用意愿[[11]BhattacherjeeA.Anempiricalanalysisoftheantecedentsofelectroniccommerceservicecontinuance[J].DecisionSupportSystems,2001,32(2):201-214.][11]。

  这三种经典的模型被国外的学者们广泛应用于各类APP的研究中。Bonson等使用TAM对Facebook进行了研究,结果表明感知有用性对使用态度有正面影响作用且间接影响持续使用意向[[12]BonsonE,EscobarT,RatkaiM.Testingtheinter-relationsoffactorsthatmaysupportcontinueduseintention:ThecaseofFacebook[J].SocialScienceInformation,2014,53(3):293-310.][12]。Hsu,Chin-Lung等基于态度的“情感行为-认知”模型(ABC模型)得到态度和满意度似乎对粘性具有显着的积极影响的结论[[13]HsuCL,LinCC.Effectofperceivedvalueandsocialinfluencesonmobileappstickinessandin-apppurchaseintention[J].TechnologicalForecastingandSocialChange,2016:S0040162516300348.][13]。Yoon等人基于期望确认模型得到满意度对于用户粘性有积极影响的结论[[14]HsiehPJ,LaiHM,MaCC,etal.AnExtendedExpectation-ConfirmationModelforMobileNursingInformationSystemContinuance[J].ResearchandTheoryforNursingPractice,2016,30(4):282-301.][14]。Fang,I-Chan等人基于信息系统连续性的后验收模型和技术验收模型得到用户持续使用APP的意愿受到主观规范、兼容性、感知娱乐性、感知有用性和感知易用性的积极影响[[15]Fang,I-Chan,Shih-Chieh.Factorsaffectingconsumerstickinesstocontinueusingmobileapplications[J].Internationaljournalofmobilecommunications:IJMC,2016.][15]。LuisCasal、CarlosFlain对用户黏性的测量模型进行完善后,又添加了一些新的变量,构建了新的模型来测量用户黏性,之后又分析了熟练度、易用性、满意度对忠诚度的影响[[16]CasaloL,FlavianC,GuinaliuM.Theroleofperceivedusability,reputation,satisfactionandconsumerfamiliarityonthewebsiteloyaltyformationprocess[J].ComputersinHumanBehavior,2008,24(2):p.325-345.][16]。

  1.2.2国内研究

  国内学者对于APP用户粘性的研究也有很多方面。

  从APP用户行为方面,郭丹建立了留存意向影响因素实证模型,分析了玩家的期望确认度(用户体验)、感知有用性(感知功能价值、感知情感价值、自我实现价值、满意度、同类手游的吸引力、感知转换成本以及用户留存意向之间的效应关系[[17]郭丹.手机网络游戏玩家的留存意向影响因素研究[D].西安:西安理工大学,2018.][17]。张艳研究了用户忠诚度,分析了影响手机游戏玩家用户忠诚度的七个因素:行为忠诚、态度忠诚、转换成本、功能价值、情感价值、利失价值及其相互间的相关性[[18]张艳.手机游戏玩家用户忠诚度研宄[D].武汉:华中师范大学,2015.][18]。窦晶晶分析了付费模式(激励式、娱乐式、互动式和投机式)对于玩家需求(社交、情感和个体发展)的满足程度,进而影响玩家付费意愿[[19]窦晶晶.手机游戏用户付费意愿的影响因素研宄[D].西安:西安理工大学,2017.][19]。

  在游戏APP研究方面,马珺以游戏阴阳师为例应用心流理论和技术接受模型得到二次元手游的可玩性、实用性和感知有用性对用户粘性的形成具有重要的正向作用,而社交系统的感知易用性价值的体现则不甚明显[[20]马珺.二次元手游社交属性对用户粘性的影响--以网易阴阳师手游为例[D].上海:上海交通大学,2018.][20]。高佳以游戏王者荣耀为例探究MOBA游戏中的社交行为,通过研究指出MOBA手机游戏作为传播媒介,促进玩家社交行为产生并互动,反之社交行为又对游戏玩家对游戏的依赖更甚[[21]高佳.MOBA手机游戏中社交行为探索性研究[D].成都:西南交通大学,2017.][21]。

  国内学者在现有模型理论的基础上,结合研究事物的特征,增加新的变量,建立新的模型。李聆嘉以D-TPB理论为基础,从用户沉浸的角度,增加专注和远程感知两个变量,建立新模型分析手机游戏用户粘性的影响因素[[22]李聆嘉.手机游戏玩家粘性的影响因素研究[D].上海:上海交通大学,2018.][22],研究得出专注和远程感知皆和行为意向成显著正相关的关系,即可以受到行为意向的显著影响。感知行为控制中的两个维度(自我效能和资源便利条件)都可以正向显著影响手游玩家的用户粘性的结论。段菲菲等人整合Flow理论和TAM理论,增加心流体验变量[[23]段菲菲,翟姗姗,池毛毛,等.手机游戏用户粘性影响机制研究:整合Flow理论和TAM理论[J].图书情报工作,2017(3):21-28.][23],研究得出心流体验是影响手机游戏用户粘性的重要因素,互动性、远程感知、实用性、感知控制力对心流体验具有显著的正向影响的结论。

  学者们多是在TAM模型、ECM-ISC模型以及D&M模型的基础上,根据研究事物的特点建立新的模型进行研究。学者们在研究游戏类APP用户粘性时大多以研究用户的感知行为为主。本文将用户的感知行为和游戏类APP的质量结合起来进行研究。

  1.3研究内容

  首先提出本文研究的游戏类APP大学生用户粘性影响因素模型模型,并且提出本文研究变量的定义,根据变量定义设置问卷中的问题,通过制作并发放问卷,对问卷量表进行新效度分析,检测合格后以变量为X,用户粘性为Y进行回归分析,得到方程,变量系数为影响程度。全文章节安排如下:

  第一章为绪论。介绍了本文的研究背景、研究目的、研究意义以及国内外研究现状。

  第二章为理论基础及模型介绍,介绍了用户粘性的定义、相关研究经典模型的介绍、本文的研究模型。

  第三章为研究变量的定义及研究假设的提出。介绍研究变量,提出本文研究假设。

  第四章为问卷设计,介绍了问卷的结构、调查对象、变量的测量、数据的收集。

  第五章为数据分析,使用Cronbach’sα系数进行信度分析,因子分析进行效度分析,使用多元线性回归得到影响程度。

  第六章为结论、建议展望,对于本文的研究进行总结,提出对于游戏类APP发展的参考建议、总结本文的不足之处及提出研究展望。

  第二章理论基础及模型介绍

  2.1理论基础

  2.1.1用户粘性的定义

  用户粘性,即用户黏着度,表示用户重复使用手机APP的程度[[24]段菲菲,翟姗姗,池毛毛,等.手机游戏用户粘性影响机制研究:整合Flow理论和TAM理论[J].图书情报工作,2017(3):21-28.][24]。在本文中用户粘性不仅包括用户对于游戏类APP的满意度,也包括用户未来继续使用游戏类APP的意愿程度,以及游戏类APP对于用户的不可替代作用。“用户粘性”是衡量用户对游戏APP持续使用意愿和忠诚度的重要指标[[25]刘岚.地图类旅游APP用户粘性影响因素研究[D].重庆:西南大学.2017.][25]。

  2.1.2技术接受模型

  TAM模型是研究用户对信息系统接受与使用程度的重要理论,是信息系统使用影响因素研究的基础理论模型[[26]张培.技术接受模型的理论演化与研究发展[J].情报科学,2017(09):167-173.][26]。TAM模型认为感知有用性和感知易用性对于使用态度有影响,进而对使用意向产生影响,而使用意向对于使用行为有直接影响。感知有用性反映了信息系统对于用户的有用程度,感知易用性反映了用户使用信息系统的简易程度。信息系统对于用户的帮助越大即感知有用性越高,用户就越容易持续使用信息系统。用户对信息系统各功能的操作越简单即感知易用性越高,信息系统越容易被用户长期使用,如图2-1所示。

  图2-1技术接受模型[9]

  2.1.3期望确认理论

  用户在购买或使用某个产品前对于产品预期为期望,用户使用后将实际和预期对比后的结果为确认。期望与确认呈负相关,若用户对于某产品有较高期望,而实际情况达不到用户预期,低于期望,则期望得不到确认,实际相对于期望越低,期望确认程度越低,用户满意度就越低,这就会降低用户使用意愿。期望确认理论认为用户使用产品后的实际情况与使用前的期望之间的对比,会影响用户的再次使用意愿,也就是用户如果使用后的实际体验比较好,高于期望,则用户的期望得到确认,这提高了用户对于产品的满意度,而满意度高会使用户提高再次使用意愿[[27]Oliver,C.Acognitivemodeloftheantecedentsandconsequencesofsatiafactiondecision[J].JournalofMarketingResearch,1980,17(4):460-469.][27]。由此可见,满意度以及期望是衡量用户重复购买意愿的重要指标,如图2-2所示。

  2-2期望确认理论[27]

  2.1.4信息系统持续使用模型

  Bhattacherjee提出了ECM-ISC模型,他认为,用户二次购买意愿和用户持续使用某一信息系统的意愿有很多相似,都是用户受使用或者购物后的实际情况决定是否再次购买使用[[28]安田.聚合类新闻APP用户黏性的影响因素研究[D].保定:河北大学,2019.][28]。该模型认为持续使用意愿受到满意度和感知有用性影响,满意度受到感知有用性和期望确认程度影响,如图2-3所示

  图2-3ECM-ISC模型[11]

  2.1.5信息系统成功模型

  DeLone和McLean最先提出了D&M模型[10],用易用性、可靠性、灵活性等评估信息系统的质量即系统质量,用准确性等评估信息系统产生的信息的质量即信息质量,二者直接影响使用和用户满意度,并且间接影响个人影响和组织影响[[29]桂怡芳.基于信息系统成功模型的用户持续使用研究综述[J].电子元器件与信息技术,2019,3(11):33-34+37.][29]。如图2-4所示

  图2-4D&M模型[10]

  之后DeLone和McLean对于D&M模型进行了修改[[30]Delone,E.R.McLean.TheDeloneandMcleanModelofInformationSystemsSuccess:ATen-yearupdate[J].JournalofManagementInformationSystems2003:9-30.][30],如图2-5所示。将使用修改为使用(意愿),将用户行为转变为用户使用意愿;增加服务质量变量,服务质量是指对信息系统所提供的所有服务性支持的评价;将个人影响和组织影响合并为净收益,净收益表示信息系统对于用户正向或者负向影响。服务质量、信息质量、系统质量共同影响用户使用意愿和满意度,净收益好坏影响着使用意愿和满意度。

  图2-5修正后的D&M模型[30]

  2.2本文模型

  TA模型认为,感知有用性对于用户持续使用意愿具有正面影响,越是感觉该产品会对自己越有用,用户越会产生继续使用意愿。期望确认理论提出期望确认程度对满意度有正向影响,如果用户使用产品的实际情况超过用户使用前产生的预期,就会给用户带来高满意度,同时满意度对重复购买意愿有正向影响。ECM-ISC模型证明了感知有用性对满意度有正向影响。D&M模型以及修改后的D&M模型信息质量、系统质量、服务质量会对用户满意度和用户意愿产生正向影响。

  本文将用户感知方面以及APP系统方面等结合起来形成了更为全面的研究模型,如图2-6所示:本文模型将信息质量、系统质量、服务质量、期望确认程度、感知易用性、感知有用性、满意度作为用户黏性影响因素。其中满意度能影响用户粘性,信息质量、系统质量、服务质量、感知有用性既对用户粘性有影响,又会通过影响满意度来影响用户黏性,期望确认程度、感知易用性则通过影响满意度来影响用户黏性。

  图2-6游戏类APP大学生用户粘性影响因素模型    

  第三章研究变量的定义及研究假设

  3.1研究变量定义

  (1)期望确认的定义

  根据期望确认理论,用户使用游戏类APP后APP实际情况高于在使用游戏类APP前用户心理预期,则就是期望得到确认。在本文中,期望确认是指用户使用某个游戏类APP的实际情况与使用前用户对于游戏类APP的预期之间的差异。

  (2)满意度的定义

  ECM-ISC模型认为,满意度是用户使用某个信息系统时的实际感受。在本文中,满意度是指对游戏类APP是否感到满意以及满意的高低。

  (3)感知有用性的定义

  TAM模型中,感知有用性是指用户使用某个系统后,该系统对用户的生活等方面的有用程度。本文中,结合游戏类APP的特点,感知有用性是指游戏类APP对于用户在生活等方面有益处的主观评价,比如使用游戏类APP时是否能帮助用户缓解压力、消磨时间,满足用户的精神需要,给用户的生活带来好处。

  (4)感知易用性的定义

  TAM模型中,感知易用性是指用户使用某个系统时对于操作的难易程度。本文中,感知易用性是指用户使用游戏类APP时对于其操作难度的评价,比如用户学习游戏类APP操作的难易程度,登录游戏的难易程度,熟练使用游戏类APP的难度。

  (5)信息质量的定义

  D&M模型中,信息质量是指信息内容的准确性、丰富性、易理解性等特点。在本文中,结合游戏类APP的特点,信息质量是指游戏类APP中提供的信息的准确性、易理解性等,比如游戏类APP提供的游戏攻略、活动信息、技能描述、任务的准确性等。

  (6)系统质量的定义

  D&M模型中,系统质量是指对于信息系统性能的测量,比如系统的稳定性、流畅性等。在本文中,系统质量是指游戏类APP系统的质量,主要包括系统的稳定性、使用的流畅性、页面的设计。

  (7)服务质量的定义

  修改后的D&M模型引入了服务质量,服务质量可以用系统的响应性以及可靠性衡量。本文中,根据游戏类APP的特点,服务质量可以表现为游戏类APP能不能及时更新完善游戏玩法,使用时能否保障用户的信息安全,在用户对APP有建议或者不满时是否能够及时响应。

  (8)用户粘性的定义

  在本文中,用户粘性是指游戏类APP对于用户的不可替代性、用户是否愿意长期使用游戏类APP以及用户是否愿意将游戏类APP推荐给朋友。

  3.2研究假设

  3.2.1满意度相关假设

  在ECM-ISC模型中,用户满意度受到感知有用性影响。游戏类APP越能在生活中对用户有帮助,满足用户的精神需要,用户的满意度越高。游戏类APP的操作越简单,用户越容易学会,用户越容易长期使用该APP。吕丽辉和王玉平在研究旅游优惠券中,用研究结果证明了感知有用性和感知易用性越高,用户满意度越强[[31]吕丽辉,王玉平.移动旅游优惠券用户持续使用意愿研究[J].东岳论丛,2017,038(005):147-152.][31]。邓元兵在研究互联网社区时发现感知易用性水平、感知有用性水平和感知互动性水平越高,,社区满意度、社区认同度和社区忠诚度也越高[[32]邓元兵.移动互联网用户的品牌社区使用及影响机制研究[D].上海:上海交通大学,2015.][32]。由此可见,感知有用性和感知易用性是影响用户满意度的重要因素。本文提出如下假设:

  假设H1:游戏类APP用户的感知有用性对游戏类APP用户满意度有显著的正向影响。

  假设H2:游戏类APP用户的感知易用性对游戏类APP用户满意度有显著的正向影响。

  Delone和Mclean在D&M模型基础上进行了修正后,用信息质量、系统质量、服务质量三个变量对用户使用意愿和满意程度进行测量,并证明了影响用户满意度的重要因素之一就是系统本身性能好坏[[33]McleanDLR.InformationSystemsSuccess||TheDeLoneandMcLeanModelofInformationSystemsSuccess:ATen-YearUpdate[J].JournalofManagementInformationSystems,2003,19(4):9-30.][33]。吕成旭在研究农产品信息平台时发现服务质量,信息质量和系统质量三个网站质量维度对农产品信息平台用户满意度均具有显著正向影响关系[[34]吕成戍.农产品信息平台用户满意度及使用意愿研究[J].中国管理信息化,2016,019(001):172-176.][34]。本文提出如下假设:

  假设H3:游戏类APP的信息质量对游戏类APP用户满意度有显著的正向影响。

  假设H4:游戏类APP的系统质量对游戏类APP用户满意度有显著的正向影响。

  假设H5:游戏类APP的服务质量对游戏类APP用户满意度有显著的正向影响。

  期望确认模型中一个比较重要的变量就是期望确认,同时期望确认也是评价满意度的核心变量,期望确认程度越高,满意度也越高[[35]Bhattacherjee.A,Perols.J,SanfordC.InformationTechnologyContinuance:ATheoreticExtensionAndEmpiricalTest.JournalofComputerInformationSystems,2008:17-26.][35]。王霖在研究手机新闻APP用户粘性时通过线性回归证明了用户体验对于满意度影响最大,其次是期望确认。本文提出如下假设:

  假设H6:用户的期望确认对游戏类APP用户满意度有显著的正向影响。

  3.2.2用户粘性相关假设

  在修改后的D&M模型中,系统质量、信息质量、服务质量共同影响着用户使用意愿。朱一梅在研究大学生健康APP持续使用因素时证明系统质量、信息质量能够正向影响用户的持续使用[[36]朱一梅.大学生健康APP持续使用意愿影响因素研究[D].郑州:郑州大学,2019.][36]。游戏类APP平台运行时的系统稳定、运行流畅等良好的系统质量以及设置合理的页面,游戏进行时不卡顿、不闪退都会提高用户的持续使用意愿,提高用户粘性。游戏类APP提供的信息若不准确、无法让用户理解,则会让用户感到游戏的不可信,让用户不再使用该游戏类APP。用户在使用游戏类APP时会设计到用户的隐私信息或者付费充值,良好的服务质量有利于提高用户的用户粘性。本文提出如下假设:

  假设H7:游戏类APP的信息质量对游戏类APP用户粘性有显著的正向影响。

  假设H8:游戏类APP的系统质量对游戏类APP用户粘性有显著的正向影响。

  假设H9:游戏类APP的服务质量对游戏类APP用户粘性有显著的正向影响。

  感知有用性是研究用户粘性的最高频率的影响因素之一。在TAM模型中,感知有用性通过影响使用意愿间接影响使用行为。游戏类APP能够缓解用户的压力,满足用户的精神需要,能够让用户得到满足,让用户愿意持续使用APP,提高用户粘性。本文提出如下假设:

  假设H10:用户的感知有用性对游戏类APP用户粘性有显著的正向影响。

  TAM模型和ECM-ISC模型都提出用户持续使用受到用户满意度正向影响。用户使用游戏类APP时是否感到满意以及满意程度的高低影响用户粘性。本文提出如下假设:

  假设H11:用户的满意度对游戏类APP用户粘性有显著的正向影响。

  第四章问卷设计

  4.1问卷结构

  本次问卷设计分两部分。

  第一部分为大学生用户基本情况和游戏类APP使用情况调查。共4题,包括被调查者的性别、年级、经常使用的游戏类APP、使用频率。

  第二部分为游戏类APP用户粘性的影响因素调查,旨在探究哪些因素会影响大学生用户的用户粘性,及影响力度的强弱。共24题,涵盖理论模型中的各个变量。要求被调查者按照使用以来真实体验、想法和感受选择。本问卷采用Likert量表[[37]亓莱滨.李克特量表的统计学分析与模糊综合评判[J].山东科学,2006(02):21-26+31.][37],“1”到“5”代表“非常不同意”到“非常同意”。

  4.2调查对象

  根据本研究目的,调查对象选择曾经或正在持续使用游戏类APP的各大高校的大学生用户,从未使用过或仅使用几次之后卸载的用户不包含在内。调查对象的教育程度包括专科、本科等大学生。

  4.3变量测量

  (1)期望确认的测量

  侯贵生等人在研究健康类APP时用“使用健康管理类APP的收获比我预期的要高”、“健康管理类APP所提供的功能比我预期的要完善”、“对健康管理类APP的期望在使用后都达到了”来测量期望确认[[38]侯贵生,曲薪池,王鹏民,等.基于ECM-ISC模型的健康管理类APP用户粘性形成及强化研究[J].山东科技大学学报:社会科学版,2018,v.20;No.99(03):98-105.][38]。结合游戏类APP的特点,本文用“该款APP的界面设计比我预期的好”、“该款APP的玩法比我预期的好”、“该款游戏APP的整体使用比到我预期的好”来测量。

  (2)满意度的测量

  王亚林在研究旅游APP时用“我对该旅游APP的界面、系统等设计很满意”、“旅游APP能满足我的信息或预定需求,我很满意”“总的来说,我觉得使用该款旅游APP是正确、有效、明智的选择”进行满意度的测量[[39]王亚林.旅游APP用户粘性影响因素研究[D].兰州:西北师范大学,2018.][39]。根据游戏类APP的特点,本文用“对该款APP的页面风格感到满意”、“对该款APP的玩法感到满意”、“总的来说,我觉得使用该款旅游APP是正确、有效、明智的选择”来进行满意度的测量。

  (3)感知有用性的测量

  王霖在研究新闻类APP时用“该新闻APP不仅能够满足我对信息的基本需求,还丰富了我的知识储备,提高了我的认知”、“该新闻APP对提高我的学习和工作效率都很有帮助”、“体而言,该新闻APP对我的生活、学习、工作都有帮助”来进行感知有用性的测量[[40]王霖.手机新闻APP用户黏性影响因素研究[D].大连:大连理工大学,2016.][40]。根据游戏类APP的特点,本文以“您使用该游戏APP可以帮助自己消磨时间”、“您使用该游戏APP给自己生活带来了好处”、“您使用该游戏APP可以帮助自己排解压力”来进行测量。

  (4)感知易用性的测量

  王霖用“对我来说,可以轻松学会该APP的各项功能”、“该APP操作起来没有难度,很容易上手”来测量感知易用性。吴璇莹用“该手机游戏的购买(下载)渠道很方便”、“该手机游戏的登录过程很容易”、“手机游戏中的业务支付程序很方便”、“进行该手机游戏时,时间地点的约束很小”[[41]吴璇莹.基于TAM和心流理论的手机游戏用户粘性影响因素研究[D].北京:北京交通大学,2019.][41]。根据游戏类APP的特点,本文用“学习使用该APP对我而言很简单”、“该款APP的操作和熟练使用对我而言很简单”、“该游戏APP的登录过程很容易”来进行测量。

  (5)信息质量的测量

  王霖用“该新闻APP提供的信息内容准确、真实,更新及时”、“该新闻APP

  能够快速准确地提供丰富的各类新闻资讯”、“该新闻APP提供的信息内容(比如图片、视频)可以很清晰的显示”来测量新闻类APP的信息质量。根据游戏类APP的特点,本文用“该款APP提供的游戏攻略准确有效”、“该款APP提供的文字、图片、视频等内容可以非常清晰的显示”来进行信息质量的测量。

  (6)系统质量的测量

  殷猛用健康APP的系统能否满足用户需求,系统设计是否清晰明白、有效等来进行系统质量的测量[[42]殷猛,李琪.整合ECT和IS成功理论的移动APP持续使用意愿研究——以健康APP为例[J].大连理工大学学报(社会科学版),2017,038(001):81-87.][42]。根据游戏类APP的特点,本文以“该款APP运行稳定流畅”、“该款APP页面设置合理美观”、“该款游戏APP操作很便捷、反应很快”来进行测量。

  (7)服务质量的测量

  安田在研究聚合类新闻APP时用“该款新闻APP能够不断更新和改善自己的服务,为用户提供个性化信息需求”、“该款新闻APP能够通过服务保障每位用户的信息安全”、“该款手机新闻APP能够为我推送我感兴趣的信息内容”测量服务质量[[43]安田.聚合类新闻APP用户黏性的影响因素研究[D].保定:河北大学,2019.][43]。根据游戏类APP的特点,本文用“该款APP能通过服务保障用户信息安全”、“该款APP能不断及时更新和完善游戏玩法”、“当您反馈问题或提建议时能够有工作人员及时响应”来进行测量。

  (8)用户粘性的测量

  安田在研究聚合类新闻APP时用“使用该新闻APP获取新闻信息已经成为我的一种行为习惯”、“我非常愿意向身边的朋友或者家人推荐我正在使用的新闻

  APP”、“未来,我愿意继续使用现在的新闻APP获取新闻信息”。根据游戏类APP的特点,本文以“使用该游戏APP打发时间已经成为我的一种行为习惯”、“非常愿意向身边的朋友或者家人推荐我正在使用的游戏APP”、“未来,我愿意继续使用现在的游戏APP”来进行测量。

  4.4问卷发放与收集

  问卷通过问卷星平台制作,使用QQ等社交平台分发。问卷共搜集193份,剔除作答时间过短以及乱答的问卷(都选择一个选项)等无效问卷,共计获得有效问卷150份。

  第五章大学生用户粘性影响因素分析

  5.1描述性统计分析

  5.1.1基本信息统计

  如图5-1所示样本中女性74人占49.17%,男性76人,占50.83%,比例没有较大偏差。如图5-2所示,样本中大四45人占30%,大三35人占23.33%,大二42人占28%,大一28人占18.6%,比例没有较大差别。

  5.1.2样本游戏类APP使用情况统计分析

  大学生用户经常使用的游戏类APP比例情况如图5-3所示,王者荣耀使用人数最多,为73人,占比48.6%,王者荣耀是目前移动游戏中最热门的游戏,此数据与实际相符。其次为决战平安京,60人,占40%,决战平安京是网易推出的第一款MOBA类移动游戏。和平精英57人,占38%,阴阳师48人,占32%,一梦江湖45人,占30%。遇见逆水寒37人,占24.6%,开心消消乐44人,占29.3%,旅行青蛙9人,占6%。

  大学生用户游戏类APP使用频率如图5-4所示,有95人每天至少使用一次游戏类APP占63.3%,55人几天一次使用游戏类APP占36.7%。造成这种情况的原因可能是大学生经常使用的游戏类APP是王者荣耀等需要耗费较长时间APP,在课间等零碎化的时间中,无法结束一局游戏。

  5.2量表的信度效度分析

  本文利用Spss软件对数据进行信息度分析。通过Bartlett的球形度检验、信度系数Cronbach’sAlpha、KMA样本测度以及因子分析来检验量表的信度与效度,从而考察调查问卷的可信性和有效性。

  5.2.1信度分析

  本文采用的信度分析为信度系数Cronbach’sAlpha,Devellis认为α值应该在0-1,如果α的值在0.8—1,α越接近1,表示量表的信度越好,0.65是α可接受的最低值,如果α在0.5以下,证明有些题项设置不合适,需要删除[[44]DevellisR,DevellisR,DevellisRF.ScaleDevelopment:TheoryandApplications.[J].1991.][44]。本文数据中各变量的Cronbach’sAlpha系数都在0.65以上,见表5-1,表明问卷量表的信度较好,内部一致性检验通过。

  表5-1变量的信度分析

 

研究变量

Cronbachs Alpha

用户粘性

0.864

满意度

0.89

期望确认

0.896

服务质量

0.877

系统质量

0.853

信息质量

0.884

感知易用性

0.864

感知有用性

0.886

  5.2.2效度分析

  本研究的量表开发基于大量经典量表和理论模型,并结合理论研究成果,因此具有一定的内容效度。

  结构效度一般采用因子分析。进行因子分析前,需要先进行KMO样本测度和Bartlett的球形度检验来判断是否适合做因子分析。KMO值越接近于1表示越适合,小于0.5表示不适合,通常要求KMO值大于0.7。Bartlett球形度检验用来检验相关系数矩阵的显著性,显著性小于0.05才能做因子分析。

  

  表5-2变量的效度分析

 

变量

KMO

Bartlett检验卡方值

df

sig

总体

0.971

3001.526

267

0

用户粘性

0.729

169.558

3

0

满意度 

0.745

204.008

3

0

期望确认

0.746

214.793

3

0

服务质量

0.739

184.644

3

0

系统质量

0.73

153.996

3

0

信息质量

0.744

193.301

3

0

感知易用性 

0.731

169.45

3

0

感知有用性

0.745

196.872

3

0

  如表5-2所示,量表总体和各研究变量KMO值都大于0.7,且sig小于0.001,说明呈现出0.001水平上显著性差异,即在99.9%的置信度下显著。由以上可知,各变量彼此显著相关,适合做进一步的因子分析。

  表5-2变量的特征值和累计解释度

 

变量

特征值

累计解释度

总体

16.948

70.62%

用户粘性

2.36

78.68%

满意度 

2.462

82.07%

期望确认

2.486

82.87%

服务质量

2.409

80.31%

系统质量

2.316

77.20%

信息质量

2.436

81.19%

感知易用性 

2.363

78.75%

感知有用性

2.445

81.51%

  通过上述因子分析可得出,各个变量对量表的总体解释度能够测量出需要解释的变量,同时,8个变量对应的各个测量题项的因子负荷都在0.5以上,可以保留所有题项,因此该量表通过结构效度检验,具有良好的效度。

  5.3相关分析与假设检验

  本文使用Person相关分析法分析变量之间的相关关系,进而验证假设是否成立。Person相关系数在1和-1之间,绝对值越大相关性越强,相关系数大于0为正相关,小于0为负相关,等于0表示不相关。

  表5-3满意度的相关系数

    

 

信息质量

系统质量

服务质量

感知有用性

感知易用性

期望确认

满意度

0.882**

0.883**

0.845**

0.864**

0.861**

0.903**

  表5-4用户粘性的相关系数

  

 

信息质量

系统质量

服务质量

感知有用性

满意度

用户粘性

0.870**

0.844**

0.819**

0.846**

0.836**

 

  由表5-3和表5-4可知,假设的相关变量均有正相关的相关关系,且在0.01

  水平下下显著。假设H1-H11得到了初步验证。由于相关分析只能解释变量之间的相关方向与相关程度,为了更加准确地说明最后的研究结论,还应当进行的回归分析,来分析各个影响因素对因变量用户黏性的影响程度大小和内在的因果关系。

  5.4回归分析

  回归分析研究研究因变量与自变量之间的因果关系,通过确定变量之间的定量关系并进行相应的预测,反映统计变量之间的数量变化规律,准确把握自变量对因变量的影响程度和方向。

  游戏类APP用户黏性的影响因素不是单一的,而是多种影响因素合力作用的结果,因此本研究采用多元回归分析的方法。通过模型拟合度检验判断回归方程中自变量对因变量的解释程度。判定系数R方的取值范围在0-1之间,R方值越接近于1,表示回归方程中自变量对因变量的解释能力越强,即影响程度越大。通过F检验判断回归模型整体的显著性水平。一般认为F检验的显著性P值小于显著性水平化0.5,则表示回归模型整体效果达到了显著性水平。通过T检验确立最终的回归方程。一般认为T检验显著性P值小于显著性水平0.05,则表示回归模型中各变量的回归系数达到了显著性水平。

  5.4.1满意度作为因变量的回归分析

  将满意度作为因变量,系统质量、信息质量、服务质量、感知易用性、感知有用性、期望确认作为自变量,进行回归分析。

  表5-5满意度作为因变量的拟合度检验结果

 

R

R2

标准估计的误差

DW

0.931

0.866

0.4057492714

1.726

  由表5-5可知R2为0.866,表明自变量对因变量的解释能力较强,DW为1.726在0-2之间,表明存在正相关,且在1.5-2.5之间,说明各变量与用户满意度之间不存在多重共线性和序列相关性问题。

  表5-6满意度作为因变量的F检验结果

  

 

平方和

F

Sig

回归

120.522

122.011

0.000

残差

18.603

 

 

总计

139.125

 

 

  由表5-6可知显著性P值为0.000小于0.5,表明支持原假设,线性回归方程显著。

  表5-7满意度作为因变量的T检验结果

    

 

未标准化系数

 

 

 

B

标准误差

t

Sig

常量

0.280

0.150

1.868

0.064

服务质量

-0.005

0.88

-0.051

0.959

系统质量

0.208

0.090

2.325

0.022

信息质量

0.152

0.093

1.642

0.103

感知有用性

0.133

0.083

1.593

0.114

期望确认

0.330

0.089

3.697

0.000

感知易用性

0.126

0.088

1.429

0.156

  由表5-7可以得知期望确认的回归系数在0.001的显著性水平上达到显著,系统质量的回归系数在0.01的显著性水平上达到显著,其余变量不显著。统质量和期望确认系数都为正,表示对用户粘性正向影响,期望确认系数为0.330,系统质量系数为0.208,期望确认影响程度大于系统质量,这表明在用户满意度中用户感性占了较大部分。

  由此说明用户的期望确认对游戏类APP用户的满意度影响最大,其次为系统质量,信息质量、服务质量、感知易用性、感知有用性对于用户满意度的影响不显著,因此可以得出用户满意度的方程为:

  用户满意度=0.330*期望确认+0.208*系统质量+0.280

  5.4.2用户粘性作为因变量的回归分析

  将用户粘性作为因变量,系统质量、信息质量、服务质量、感知有用性作为自变量,进行回归分析。

  表5-8用户粘性作为因变量的拟合度检验结果

 

R

R2

标准估计的误差

DW

0.896

0.803

0.519655

2.194

  由表5-8可知R2为0.803,表明自变量对因变量的解释能力较强,DW为2.194在2-4之间,表明存在负相关,且在1.5-2.5之间,说明各变量与用户满意度之间不存在多重共线性和序列相关性问题。

  表5-9用户粘性作为因变量的F检验结果

 

 

平方和

F

Sig

回归

125.404

92.878

0.000

残差

30.785

 

 

总计

156.189

 

 

  由表5-9可知显著性P值为0.000小于0.5,表明支持原假设,线性回归方程显著。

  表5-10用户粘性作为因变量的T检验结果

    

 

未标准化系数

 

 

 

B

标准误差

t

Sig

常量

0.052

0.184

0.280

0.780

满意度

0.207

0.112

2.002

0.049

服务质量

0.050

0.108

0.465

0.643

系统质量

0.242

0.112

2.171

0.032

信息质量

0.400

0.110

3.651

0.000

感知有用性

0.214

0.103

2.082

0.040

  由表5-7可以得知信息质量的回归系数在0.001的显著性水平上达到显著,满意度、系统质量、感知有用性的回归系数在0.01的显著性水平上达到显著,其余变量不显著。

  由此说明游戏类APP的信息质量对游戏类APP的用户粘性影响最大,其次为系统质量,感知有用性、满意度,其余变量对于用户粘性的影响不显著,因此可以得出用户粘性的方程为:

  用户满意度=0.400*信息质量+0.242*系统质量+0.214*感知有用性+0.207*满意度+0.0502

  5.5模型假设检验结果

  根据以上相关性分析和线性回归分析,可检验原假设是否成立,检验结果如下:

  表5-11假设检验结果

 

编号

假设内容

检验结果

H1

游戏类APP用户的感知有用性对游戏类APP用户满意度有显著的正向影响

不成立

H2

游戏类APP用户的感知易用性对游戏类APP用户满意度有显著的正向影响

不成立

H3

游戏类APP的信息质量对游戏类APP用户满意度有显著的正向影响

不成立

H4

游戏类APP的系统质量对游戏类APP用户满意度有显著的正向影响

成立

H5

游戏类APP的服务质量对游戏类APP用户满意度有显著的正向影响

不成立

H6

用户的期望确认对游戏类APP用户满意度有显著的正向影响

成立

H7

游戏类APP的信息质量对游戏类APP用户粘性有显著的正向影响

成立

H8

游戏类APP的系统质量对游戏类APP用户粘性有显著的正向影响

成立

H9

游戏类APP的服务质量对游戏类APP用户粘性有显著的正向影响

不成立

H10

游戏类APP用户的感知有用性对游戏类APP用户粘性有显著的正向影响

成立

H11

游戏类APP用户的满意度对游戏类APP用户粘性有显著的正向影响

成立

  第六章总结、建议与展望

  6.1总结

  移动游戏的市场规模越来越大,用户越来越多,大学生是移动游戏的主要用户,如何吸引大学生并持续使用是游戏产商关注的焦点。

  本文根据TAM模型、ECM-ISC模型、D&M模型以及其他学者的研究,总结了信息质量、系统质量、服务质量、感知有用性、感知易用性、期望确认、满意度诸多因素,研究其对大学生游戏类APP用户粘性的影响。

  通过其他学者的文献以及文献中构建的模型,结合本文的影响因素,构建了本文的大学生游戏类APP用户粘性影响因素模型,并提出假设。

  根据研究变量的定义以及其他学者在研究APP时的问卷,设计了本文问卷问题,。对回收的问卷进行新效度分析,合格之后以变量为X,用户粘性为Y进行多元线性回归分析,得到方程以及变量系数,验证假设。得出以下结论:

  (1)期望确认、系统质量显著正向影响用户对游戏类APP的满意度,其余变量不显著影响。期望确认系数为0.330,系统质量系数为0.208,期望确认影响程度大于系统质量影响程度。

  (2)信息质量、系统质量、感知有用性、满意度显著正向影响用户对游戏类APP的用户粘性,其余变量不显著影响。信息质量对游戏类APP的用户粘性影响最大,其次为系统质量,感知有用性、满意度。

  6.2对于游戏类APP的建议

  本文通过问卷调查验证了游戏类APP用户粘性的影响因素,综合自身使用情况以及目前此类APP存在的一些问题,对于提高用户粘性按照影响因素的重要程度依次提出如下建议:

  (1)期望确认方面

  如果用户在初次使用游戏类APP时预期没有得到满足,这会让用户感到不满意,用户在不满意的情况下,大概率会卸载APP,不再使用该APP。因此,游戏类APP需要从用户的角度出发,玩法、页面等都要满足用户的预期。游戏类APP在正式公测之前都会进行邀请一些玩家进行内测,这些玩家会对APP进行测评并且对APP提出建议,游戏产商应该正视并且研究这些建议,避免在公测之后用户提出相同建议,影响用户的期望。

  (2)信息质量方面

  游戏类APP中的信息主要是玩法的说明、技能的说明、游戏攻略、活动信息、游戏中的图片视频,这些信息的主要目的就是向用户描述游戏,让用户明白游戏的特点。若信息不准确、不能让用户理解,用户无法正确感觉到游戏的优点,会用很大的可能卸载游戏。因此,游戏类APP中的技能描述、活动说明、游戏攻略等信息需要做到准确、能让用户理解。王者荣耀、阴阳师等游戏都有针对这一点的设置,在APP里如果用户觉得信息哪里不理解,用户可以点击APP里的精灵,将问题发送过去,精灵会给用户相应的解答,如果精灵无法回答,会让用户查找人工客服。除此之外,很多APP都设有新手引导功能,在用户刚开始进入游戏时给玩家进行讲解,王者荣耀里还有英雄技能的视频以及操作视频,保证用户能够理解英雄技能。

  (3)系统质量方面

  满意度和用户粘性都受到系统质量的正向影响,所以提高系统质量能有效地提高用户粘性。游戏类APP的系统质量主要是游戏类APP运行稳定、不闪退、不黑屏等。若用户在使用APP时出现卡顿、闪退等问题,会影响用户的乐趣,且对APP的质量产生疑问,大概率会降低APP的使用。因此,游戏类APP必须保障系统的稳定性,不出现卡顿、闪退等问题。占手机存储较大的APP出现卡顿可能是用户手机配置较低,这类游戏在游戏设置中有调节游戏分辨率的选项,用户可以选择降低分辨率解决卡顿问题;其他游戏出现卡顿则可能是手机缓存太多,这需要用户自己清理缓存。闪退的原因有两种,一是APP出现问题,APP不适配用户手机的系统或者APP出现BUG,这就需要游戏类APP的客服能够及时向游戏产商汇报问题,让产商对APP进行检查,及时解决问题。

  (4)感知有用性方面

  游戏类APP对于用户的用处,大都体现在精神方面,例如帮助用户消磨时间,缓解压力等。而这需要游戏类APP的玩法能够吸引用户。因此,游戏类APP需要完善玩法,让玩法能够吸引用户。王者荣耀是5vs5竞技游戏,长时间进行竞技游戏会使用户感到疲劳、精神紧绷,因此王者荣耀推出了娱乐模式,让用户可以体验多种玩法。

  (5)满意度方面

  满意度受到期望确认和系统质量的影响,因此可以从这两方面提高用户满意度,从用户的角度来设计游戏类APP,保证游戏类APP的稳定性等。网易在发行新游戏APP后每隔一段时间会向用户发放问卷,了解用户对游戏类APP的看法和建议,会根据问卷的结果对APP进行调整,以满足用户。

  6.3研究的不足与展望

  本文通过多元线性回归分析初步得到了期望确认、系统质量显著正向影响用户对游戏类APP的满意度以及信息质量、系统质量、感知有用性、满意度显著正向影响用户对游戏类APP的用户粘性的结果,但限于研究者水平及研究时间所限,还存在一些不足:

  (1)本文仅针对大学生用户群体,并不能代表所有用户的使用情况。因此,后续会增加研究对象类型,扩大研究对象的范围,并探究该持续使用意愿影响因素模型的普适性。

  (2)本文仅研究了用户对于游戏类APP的评价对于游戏类APP用户粘性的影响,并没有探究用户本身的基本情况对于用户粘性的影响。因此,后续会将年龄、学历、职业等分类变量作为调节因素进行分析,以形成完整的针对用户粘性影响因素模型。

  (3)本文的研究模型还有待改进,后续研究将加入持续使用行为变量,以探究其在游戏类APP领域的完整的作用机制。

  参考文献    

  附录

  游戏类APP大学生用户粘性影响因素研究

  尊敬的先生\女士:

     您好!为了提高游戏类APP大学生用户的用户粘性,现恳请您抽出宝贵的时间,根据你的真实情况填写问卷。本问卷采用匿名形式,所有数据仅用于统计分析,请您放心填写。祝您学习愉快,生活顺心!

  第一部分个人情况调查表

  1.您的性别:[单选题]*

  ○男    ○女                        

  2.您的年级[单选题]*

  ○大一

  ○大二

  ○大三

  ○大四

  3.请在下列选项中选择您经常玩的游戏APP(可多选):[多选题]*

  □王者荣耀

  □决战平安京

  □和平精英

  □阴阳师

  □一梦江湖

  □遇见逆水寒

  □开心消消乐

  □旅行青蛙

  □其他,如_________________

  4.您使用游戏APP的频率:[单选题]*

  ○每天多次

  ○每天一次

  ○几天一次

  5.您一般在什么时候会使用游戏APP(可多选):[多选题]*

  □等待时(等车、等人、等餐)

  □乘坐交通工具时

  □课间休息时

  □晚上睡觉前

  □周末、假期

  □其他,如_________________

  6.您过去在手游上累计充值或消费过的金额总额是:[单选题]*

  ○无

  ○0-100元

  ○100-500元

  ○500-1000元

  ○1000元以上

  第二部分(感知有用性的测量:对生活等方面有用处)

  请按照您最经常使用的游戏APP回答,1到5分别表示非常不同意、比较不同意、不确定、比较同意、非常同意。

  7.您使用该APP可以帮助自己消磨时间[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  8.您使用该APP给自己生活带来了好处:[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  9.您使用该APP可以帮助自己缓解压力[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  第三部分(感知易用性的测量:这款游戏APP操作没难度容易上手)

  请按照您最经常使用的游戏APP回答,1到5分别表示非常不同意、比较不同意、不确定、比较同意、非常同意。

  10.学习使用该APP对我而言很简单:[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  11.该款APP的操作和熟练使用对我而言很简单:[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  12.该APP的登录过程简单容易[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  第四部分(信息质量的测量:这款游戏APP的信息准确真实)

  请按照您最经常使用的游戏APP回答根据您的实际情况选择最符合的项,1到5分别表示非常不同意、比较不同意、不确定、比较同意、非常同意。

  13.该款APP提供的游戏攻略准确有效:[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  14.该款游戏类APP提供的文字、图片、视频等内容可以非常清晰的显示[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  15.该APP提供的技能描述、活动描述、任务介绍等信息详细准确[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常满意

  第五部分(系统质量的测量:这款游戏APP系统运行稳定、反应迅速、页面美观设置合理)

  请按照您最经常使用的游戏APP回答,1到5分别表示非常不同意、比较不同意、不确定、比较同意、非常同意。

  16.该款APP运行稳定流畅:[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  17.该款APP页面设置合理美观:[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  18.该款游戏APP操作很便捷、反应很快[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常满意

  第六部分(服务质量的测量:这款游戏APP能否保障用户信息安全、更新是否及时)

  请按照您最经常使用的游戏APP回答,1到5分别表示非常不同意、比较不同意、不确定、比较同意、非常同意。

  19.该款APP能不断及时更新和完善游戏玩法[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  20.该款APP能保障用户信息安全:[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  21.当您反馈问题或提建议时能够有工作人员及时响应[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  第七部分(期望确认的测量:这款游戏APP是否比期望的好)

  请按照您最经常使用的游戏APP回答,1到5分别表示非常不同意、比较不同意、不确定、比较同意、非常同意。

  22.该款APP的界面设计比我预期的好:[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  23.该款游戏APP的整体使用比到我预期的好:[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  24.该款APP的玩法比我预期的好:[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  第八部分(满意度的测量:对这款游戏APP是否感到满意)

  请按照您最经常使用的游戏APP回答,1到5分别表示非常不同意、比较不同意、不确定、比较同意、非常同意。

  25.对该款APP的页面风格感到满意:[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  26.对该款APP的玩法感到满意:[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  27.您对该APP的总体使用感到满意[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  第九部分(用户粘性的测量)

  请按照您最经常使用的游戏APP回答,1到5分别表示非常不同意、比较不同意、不确定、比较同意、非常同意。

  28.使用该游戏APP打发时间已经成为我的一种行为习惯:[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  29.非常愿意向身边的朋友或者家人推荐该游戏APP:[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  30.未来,我愿意继续使用该游戏APP:[单选题]*

  非常不同意    ○1    ○2    ○3    ○4    ○5    非常同意

  致谢

  大学四年过得美好快乐,这四年学习了很多知识,认识了很多朋友,收获了很多。首先感谢我的指导老师xxx老师,老师给了我很多的帮助,帮助我确定选题,认真仔细得回答问题,一遍又一遍地帮我修改论文,您的指导帮助了我很多,十分感谢您。同时感谢山师的每一位老师,每一门课的老师在课上细心地给我们传递知识,耐心的回答我们的问题。每一位老师都带给我很大的帮助,祝每一位老师身体健康,工作顺利。

  其次感谢我的舍友,我的舍友对我帮助很大,如果没有他们的支持,我没法顺利完成论文。我感谢我的舍友在论文期间的帮助,也感谢他们在大学四年中的陪伴,毕业之后我们将各奔东西,祝我的舍友健康快乐。感谢帮我填写问卷的每一个人,谢谢你们的反馈。

2021年11月26日 10:59
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