朱小棟，朱宇航，高沁韻

（上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093）

一、引言

中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)處在快速增長(zhǎng)期[1]。預(yù)計(jì)到2018年，中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到76 547億元人民幣。移動(dòng)生活服務(wù)則是市場(chǎng)份額增長(zhǎng)最快的大類，移動(dòng)旅游、移動(dòng)團(tuán)購(gòu)和移動(dòng)出行領(lǐng)域是移動(dòng)生活服務(wù)增長(zhǎng)的主要來(lái)源。因此，移動(dòng)應(yīng)用市場(chǎng)被公認(rèn)為具有巨大的市場(chǎng)潛力和良好的發(fā)展前景，眾多大型電商平臺(tái)和傳統(tǒng)本地生活服務(wù)行業(yè)開始涉足移動(dòng)市場(chǎng)。

近年，以百度、阿里、騰訊等為代表的資本巨頭紛紛攜帶大量資金強(qiáng)勢(shì)殺入本地生活服務(wù)領(lǐng)域APP市場(chǎng)，使得本地生活服務(wù)電子商務(wù)領(lǐng)域中一度“燒錢現(xiàn)象”嚴(yán)重，其中以打車APP——滴滴快的和外賣APP——餓了么、美團(tuán)、百度、口碑之間的競(jìng)爭(zhēng)最具代表性[2]。各家APP幾乎都是以倒貼的方式，吸納搶奪客戶資源，一些小平臺(tái)紛紛不敵下線。目前，本地生活服務(wù)類電子商務(wù)APP領(lǐng)域同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)十分激烈，資本巨頭想要保住花重金砸來(lái)的客戶資源和市場(chǎng)份額，小平臺(tái)努力深耕細(xì)分市場(chǎng)，力求通過鎖定目標(biāo)客戶群在市場(chǎng)中占據(jù)一席之地。

二、相關(guān)工作

轉(zhuǎn)換成本是顧客在轉(zhuǎn)換產(chǎn)品或服務(wù)的供應(yīng)商時(shí)所產(chǎn)生的成本，是企業(yè)的一種潛在競(jìng)爭(zhēng)力[3]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在眾多領(lǐng)域應(yīng)用轉(zhuǎn)換成本的概念，對(duì)轉(zhuǎn)換成本的構(gòu)成和相關(guān)影響因素進(jìn)行研究。Burnham等在對(duì)顧客轉(zhuǎn)換成本的構(gòu)成分類，是之后學(xué)者探討和研究轉(zhuǎn)換成本時(shí)經(jīng)常選用的理論基礎(chǔ)，他提煉出了三大類轉(zhuǎn)換成本及其八個(gè)構(gòu)成因子[4]。柳晨等通過對(duì)我國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)的理論剖析，提出產(chǎn)品異質(zhì)性、產(chǎn)品復(fù)雜性、在線便利性、在線關(guān)懷性、產(chǎn)品的使用寬度及顧客的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)都會(huì)對(duì)顧客轉(zhuǎn)換成本產(chǎn)生影響，但是并未對(duì)其提出的理論開展進(jìn)一步的驗(yàn)證[5]。Yu-Lung Wu等在針對(duì)移動(dòng)社交平臺(tái)的研究中認(rèn)為，轉(zhuǎn)換成本和服務(wù)質(zhì)量能夠通過轉(zhuǎn)換障礙和滿意度對(duì)用戶的轉(zhuǎn)換意向產(chǎn)生影響，個(gè)人關(guān)系成本是用戶決定是否轉(zhuǎn)換使用社交平臺(tái)的重要因素[6]。汪蓉、韋恒等在研究移動(dòng)通訊市場(chǎng)的轉(zhuǎn)換意愿的時(shí)候基于理性行為理論構(gòu)建了關(guān)于轉(zhuǎn)換成本的三位交互機(jī)制，并實(shí)證了轉(zhuǎn)換成本對(duì)于顧客忠誠(chéng)度以及轉(zhuǎn)換意愿之間存在著負(fù)向的調(diào)節(jié)關(guān)系[7]。陳運(yùn)娟等在研究外賣平臺(tái)顧客忠誠(chéng)度時(shí)，也從轉(zhuǎn)換成本的角度出發(fā)構(gòu)建了研究模型，發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換成本是重要影響因素[8]。故本文從轉(zhuǎn)換成本出發(fā)，探討其對(duì)用戶的忠誠(chéng)度和轉(zhuǎn)換意向的影響。

此外，在電子商務(wù)領(lǐng)域針對(duì)消費(fèi)者行為的研究一般都從用戶體驗(yàn)著手，大量的文獻(xiàn)也表明消費(fèi)者的轉(zhuǎn)換行為與其忠誠(chéng)度存在顯著的關(guān)聯(lián)性，因此本文將VSL框架結(jié)構(gòu)引入本文的理論模型構(gòu)建。VSL框架結(jié)構(gòu)最開始出現(xiàn)于營(yíng)銷領(lǐng)域的研究中，在B2B和B2C兩種商務(wù)模式中反復(fù)對(duì)顧客感知價(jià)值、滿意度和忠誠(chéng)度的內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行論證，即顧客的感知價(jià)值和滿意度對(duì)其忠誠(chéng)度有著積極的影響，同時(shí)顧客感知價(jià)值也是滿意度的有利動(dòng)因[9]。此外，Ana&Helena將信任引入VSL框架，研究了在社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，感知價(jià)值、信任和顧客滿意對(duì)顧客忠誠(chéng)度形成的影響[10]；感知價(jià)值多被用于消費(fèi)行為的研究當(dāng)中，戴德寶等基于消費(fèi)者行為理論研究了感知價(jià)值和采納意愿的關(guān)系[11]。在另一篇文章中，戴德寶在對(duì)于移動(dòng)端短視屏應(yīng)用的用戶忠誠(chéng)度研究中得到感知價(jià)值對(duì)于用戶參與行為影響忠誠(chéng)度方面有一定的中介作用[12]。Xu C結(jié)合了感知價(jià)值的多維度，在移動(dòng)應(yīng)用的背景下，修改構(gòu)建了一個(gè)基于客戶價(jià)值、滿意度和忠誠(chéng)度的模型來(lái)研究移動(dòng)應(yīng)用用戶的推薦行為[13]。本文根據(jù)消費(fèi)者購(gòu)買決策行為的兩大理論模式，消費(fèi)者會(huì)選擇感知價(jià)值最大的商品或?qū)⑦x擇感知風(fēng)險(xiǎn)最小的商品[14]，因此將感知風(fēng)險(xiǎn)引入VSL框架結(jié)構(gòu)。消費(fèi)者在購(gòu)買決策的過程中都含有對(duì)結(jié)果的不確定性，這種不確定性即為感知風(fēng)險(xiǎn)。彭迪云等在對(duì)余額寶的研究中則將這種不確定性分為功能性和情感性兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)維度,探討感知特性、感知風(fēng)險(xiǎn)和信任對(duì)消費(fèi)者行為的反應(yīng)[15]。

三、研究模型與假設(shè)

（一）研究模型

本文運(yùn)用轉(zhuǎn)換成本分類和經(jīng)典的VSL框架結(jié)構(gòu)理論，根據(jù)本地生活服務(wù)類電子商務(wù)的特點(diǎn)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，構(gòu)建了本文的研究模型。

早期對(duì)于消費(fèi)體驗(yàn)的研究中，學(xué)者們就發(fā)現(xiàn)感知價(jià)值、滿意度和忠誠(chéng)度是三個(gè)最主要的變量。并且不同時(shí)期對(duì)這三個(gè)變量的內(nèi)在聯(lián)系的研究結(jié)果具有一貫性，因此這三個(gè)變量便組成了一個(gè)固定的框架，根據(jù)三個(gè)變量的英文首字母，簡(jiǎn)稱為VSL框架。VSL框架的具體內(nèi)容指的是在顧客感知價(jià)值、滿意度和忠誠(chéng)度的內(nèi)在聯(lián)系，即顧客感知價(jià)值和滿意度對(duì)其忠誠(chéng)度有著積極的影響，同時(shí)顧客感知價(jià)值也是滿意度的有利動(dòng)因。這一框架結(jié)構(gòu)經(jīng)過了國(guó)內(nèi)外學(xué)者在市場(chǎng)營(yíng)銷和消費(fèi)者行為領(lǐng)域的研究中反復(fù)討論和驗(yàn)證，近些年也被廣泛地應(yīng)用在通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行購(gòu)物消費(fèi)的電子商務(wù)研究領(lǐng)域。同時(shí)，根據(jù)消費(fèi)者購(gòu)買決策行為的兩大理論模式，消費(fèi)者將購(gòu)買感知價(jià)值最大的商品或?qū)①?gòu)買感知風(fēng)險(xiǎn)最小的商品，因此將感知風(fēng)險(xiǎn)引入VSL框架結(jié)構(gòu)。以Burnham等人對(duì)于轉(zhuǎn)換成本的分類為基礎(chǔ)，本文將轉(zhuǎn)換成本分為評(píng)估成本、學(xué)習(xí)成本、風(fēng)險(xiǎn)成本、經(jīng)濟(jì)成本、個(gè)人關(guān)系成本和品牌關(guān)系成本。綜上所述，本文構(gòu)建了如圖1所示的理論研究模型：

（二）研究假設(shè)

1.基于轉(zhuǎn)換成本的假設(shè)。轉(zhuǎn)換成本是用戶在考慮或進(jìn)行轉(zhuǎn)換APP行為時(shí)感知到的各類實(shí)際需要付出的成本與在心理上感知到的成本的總和。本文在Burnham對(duì)轉(zhuǎn)換成本進(jìn)行的分類基礎(chǔ)上，結(jié)合本地生活服務(wù)類電子商務(wù)APP的特點(diǎn)，將轉(zhuǎn)換成本細(xì)分為6個(gè)構(gòu)成元素，包括評(píng)估成本、學(xué)習(xí)成本、風(fēng)險(xiǎn)成本、經(jīng)濟(jì)成本、個(gè)人關(guān)系成本和品牌關(guān)系成本。用戶在企圖轉(zhuǎn)換使用新的APP時(shí)感受到的轉(zhuǎn)換成本越大，其實(shí)施或考慮轉(zhuǎn)換行為時(shí)遇到的阻力也就越大，導(dǎo)致其轉(zhuǎn)換使用新的APP的意向必然也會(huì)降低。因此，本文提出以下假設(shè)：

H1a：評(píng)估成本對(duì)用戶的轉(zhuǎn)換意向有著顯著的負(fù)向影響

H1b：學(xué)習(xí)成本對(duì)用戶的轉(zhuǎn)換意向有著顯著的負(fù)向影響

H1c：風(fēng)險(xiǎn)成本對(duì)用戶的轉(zhuǎn)換意向有著顯著的負(fù)向影響

H1d：經(jīng)濟(jì)成本對(duì)用戶的轉(zhuǎn)換意向有著顯著的負(fù)向影響

H1e：個(gè)人關(guān)系成本對(duì)用戶的轉(zhuǎn)換意向有著顯著的負(fù)向影響

H1f：品牌關(guān)系成本對(duì)用戶的轉(zhuǎn)換意向有著顯著的負(fù)向影響

轉(zhuǎn)換成本的本質(zhì)其實(shí)是商家的一種隱形的競(jìng)爭(zhēng)力，當(dāng)一種本地生活服務(wù)類電子商務(wù)APP為其用戶設(shè)置的轉(zhuǎn)換障礙越高，提升了用戶的轉(zhuǎn)換成本，也就變相地提高了用戶持續(xù)使用該APP的可能性，增加了用戶的粘性，即所謂忠誠(chéng)度。因此本文提出以下假設(shè)：

H2a：評(píng)估成本對(duì)用戶的忠誠(chéng)度有著顯著的正向影響

H2b：學(xué)習(xí)成本對(duì)用戶的忠誠(chéng)度有著顯著的正向影響

H2c：風(fēng)險(xiǎn)成本對(duì)用戶的忠誠(chéng)度有著顯著的正向影響

H2d：經(jīng)濟(jì)成本對(duì)用戶的忠誠(chéng)度有著顯著的正向影響

H2e：個(gè)人關(guān)系成本對(duì)用戶的忠誠(chéng)度有著顯著的正向影響

H2f：品牌關(guān)系成本對(duì)用戶的忠誠(chéng)度有著顯著的正向影響

2.基于VSL框架的假設(shè)。VSL框架結(jié)構(gòu)指的是在顧客感知價(jià)值、滿意度和忠誠(chéng)度的內(nèi)在聯(lián)系，即顧客感知價(jià)值和滿意度對(duì)其忠誠(chéng)度有著積極的影響，同時(shí)顧客感知價(jià)值也是滿意度的有利動(dòng)因。這一個(gè)概念框架之間的聯(lián)系不僅是在傳統(tǒng)的服務(wù)和營(yíng)銷領(lǐng)域得到了眾多國(guó)內(nèi)外學(xué)者的論證，在近年來(lái)被相關(guān)學(xué)者應(yīng)用于興起的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)領(lǐng)域時(shí)同樣也得到了驗(yàn)證，雖然本文研究的是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中的消費(fèi)者行為，但與基礎(chǔ)的互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)相比較，更多的是技術(shù)上的差異，其購(gòu)物消費(fèi)的本質(zhì)基本相同。因此，本文提出以下假設(shè)：

H3：用戶的感知價(jià)值對(duì)其滿意度有著顯著的正向影響

H4：用戶的感知價(jià)值對(duì)其忠誠(chéng)度有著顯著的正向影響

H5：用戶的滿意度對(duì)其忠誠(chéng)度有著顯著的正向影響

同時(shí)，忠誠(chéng)度越高，說(shuō)明本地生活服務(wù)類電子商務(wù)APP用戶對(duì)于目前使用的移動(dòng)平臺(tái)有更強(qiáng)的粘性，培養(yǎng)出了一定的使用選擇上的習(xí)慣性依賴。換而言之，忠誠(chéng)度高的APP使用者更傾向于繼續(xù)使用目前的移動(dòng)應(yīng)用，即轉(zhuǎn)換使用意向會(huì)相應(yīng)較低。因此，本文提出以下假設(shè)：

H6：用戶的忠誠(chéng)度對(duì)其轉(zhuǎn)換意向有著顯著的負(fù)向影響

3.基于感知風(fēng)險(xiǎn)的假設(shè)。根據(jù)消費(fèi)者購(gòu)買決策行為的兩大理論模式，消費(fèi)者會(huì)購(gòu)買感知價(jià)值最大的商品或是感知風(fēng)險(xiǎn)最小的商品，本文因此將感知風(fēng)險(xiǎn)作為感知價(jià)值的相對(duì)變量引入VSL框架結(jié)構(gòu)。同時(shí)，考慮到網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物中相較于實(shí)體消費(fèi)固有的風(fēng)險(xiǎn)，且本地生活服務(wù)類電子商務(wù)APP由于LBS技術(shù)而產(chǎn)生的定位信息等個(gè)人隱私風(fēng)險(xiǎn)泄露的可能性，感知風(fēng)險(xiǎn)是本文的理論研究模型中不可或缺的一個(gè)度量。因此，本文提出以下假設(shè)：

H7：用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)其滿意度有著顯著的負(fù)向影響

H8：用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)其忠誠(chéng)度有著顯著的負(fù)向影響

四、數(shù)據(jù)收集

本研究通過問卷調(diào)查的方式獲取樣本數(shù)據(jù)，問卷中使用的測(cè)試量表均為在國(guó)內(nèi)外學(xué)者之前的研究基礎(chǔ)上，結(jié)合了移動(dòng)電子商務(wù)的技術(shù)特點(diǎn)和本地生活服務(wù)的特征修訂得出。數(shù)據(jù)收集主要包括兩種方式：第一種方式是通過問卷調(diào)查平臺(tái)問卷星（http：//www.sojump.com/）中的互填問卷的功能，收集平臺(tái)中隨機(jī)的其他用戶填寫的答卷。第二種方式是通過微信、騰訊QQ、新浪微博等網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)進(jìn)行發(fā)放，利用社交平臺(tái)的傳播性，收集答卷。第三種方式是在咖啡店、地鐵站、商場(chǎng)休閑區(qū)等人員密集的地方，向在午休、候車、等待電影開場(chǎng)等有閑暇時(shí)間的路人發(fā)放紙質(zhì)問卷并回收。共計(jì)收回問卷289份，其中通過問卷星平臺(tái)收回108份，微信等社交平臺(tái)收回76份，線下填寫收回105。經(jīng)過初步篩選后，發(fā)現(xiàn)填寫不完整的問卷18份，答案連續(xù)或前后邏輯矛盾的20份，將其剔除后，最終得到有效問卷251份。

在有效的251個(gè)樣本中，使用本地生活服務(wù)類APP的種類集中在外送類、餐飲類（非外送）、娛樂類和交通類上，其中外送類的使用占比最高，達(dá)到了72.6%，餐飲類（非外送）以65.3%的占比位列第二?？梢?，飲食類消費(fèi)是本地生活服務(wù)類電子商務(wù)APP目前的主要目標(biāo)市場(chǎng)，交通出行類和如KTV、電影等的娛樂類APP市場(chǎng)亦占比不小，在受訪者中的使用占比分別有64.2%和60%，二者相加與飲食類的消費(fèi)市場(chǎng)幾乎分量相當(dāng)。

五、數(shù)據(jù)分析

本研究利用SPSS 23.0和AMOS 17.0對(duì)收集到的201個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。本文數(shù)據(jù)分析所使用的是結(jié)構(gòu)方程模型，首先會(huì)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)描述性的統(tǒng)計(jì)，然后會(huì)對(duì)它的信度和效度做一個(gè)檢測(cè)，最后會(huì)對(duì)結(jié)構(gòu)方程模型的路徑系數(shù)進(jìn)行分析和檢驗(yàn)。

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

由表1可知本文樣本各個(gè)問題項(xiàng)的極小值、極大值、均值和標(biāo)準(zhǔn)差4個(gè)基本特征的情況。問題項(xiàng)的最小值除極個(gè)別為2以外，大多為是1，最大值都是7，同時(shí)樣本的標(biāo)準(zhǔn)差在0.642～0.981之間波動(dòng)，表明受訪的APP用戶對(duì)不同的問題項(xiàng)的個(gè)體消費(fèi)和使用感知存在著較大的差異。轉(zhuǎn)換成本中，評(píng)估成本、調(diào)整成本和品牌關(guān)系成本的均值較高，反映出APP用戶在轉(zhuǎn)換使用其他APP時(shí)在這三個(gè)方面感知到的障礙比較大。另一方面，消費(fèi)者通過使用本地生活服務(wù)類APP發(fā)生購(gòu)買行為時(shí)的消費(fèi)體驗(yàn)普遍較好，具體表現(xiàn)為感知價(jià)值和滿意度的問題項(xiàng)的均值都在5以上，但與之相對(duì)的感知風(fēng)險(xiǎn)的均值亦都大于5，表明消費(fèi)者在對(duì)使用APP的體驗(yàn)感到滿意的同時(shí)仍然覺得缺乏一定的安全保障，需要承擔(dān)較大的風(fēng)險(xiǎn)。最后，轉(zhuǎn)換意向的三個(gè)問題項(xiàng)中有兩個(gè)的均值都在5左右徘徊，而另一個(gè)也大于4，反映出本地生活服務(wù)類APP的用戶對(duì)目前使用的APP的轉(zhuǎn)換意向相對(duì)較高，即尚未對(duì)特定的APP形成一定的忠誠(chéng)度?？梢?，穩(wěn)定住目前的APP用戶基數(shù)，進(jìn)一步爭(zhēng)取到在各個(gè)類似APP中間搖擺不定的用戶的青睞，的確是如今各大本地生活服務(wù)類APP運(yùn)營(yíng)商的首要目標(biāo)。

表1 問題項(xiàng)描述性統(tǒng)計(jì)

（二）信度和效度分析

首選對(duì)樣本數(shù)據(jù)的整體信度進(jìn)行分析檢驗(yàn)，通過SPSS23.0測(cè)得的樣本數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，數(shù)據(jù)整體的Cronbach's Alpha系數(shù)為0.958，表明樣本數(shù)據(jù)的整體信度非常好，具有很高的穩(wěn)定性和內(nèi)部一致性。隨后，對(duì)本文的樣本數(shù)據(jù)針對(duì)不同的變量進(jìn)行信度檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果如表2所示?？芍?，各個(gè)變量的Cronbach's Alpha系數(shù)都大于0.7，并且大多都基本在0.8以上，表明各個(gè)變量的信度都比較高，滿足進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)的條件。同時(shí)，各因子的平均抽取方差均都大于0.5，組合信度也都在0.7以上，可見各因子的測(cè)量項(xiàng)之間有較好的內(nèi)部一致性和較好的收斂效度。由表3可見各變量與其他變量之間的相關(guān)系數(shù)都小于其與自身的相關(guān)系數(shù)，說(shuō)明樣本數(shù)據(jù)的各因子之間具有較好的區(qū)分效度。

表2 各變量的信度和效度分析檢驗(yàn)

綜上所述可知，本文的樣本數(shù)據(jù)具有較好的信度和效度，滿足使用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基本條件，可以使用AMOS17.0進(jìn)行下一步的模型假設(shè)檢驗(yàn)。

表3 區(qū)分效度分析

（三）結(jié)構(gòu)模型分析

本文使用AMOS 17.0結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行分析檢驗(yàn)。結(jié)果顯示：Chi-square/d.f.值為3.655，在可以接受的范圍內(nèi)；擬合度指標(biāo)CFI和GFI分別為0.753和 0.823都大于 0.7，且 RMSEA為 0.087小于0.09，表明結(jié)構(gòu)方程模型具有較好的擬合度，是可以接受的。模型的路徑分析結(jié)果如圖2所示，實(shí)線為顯著路徑，虛線為非顯著路徑。結(jié)果顯示，除假設(shè) H1b、H1e、H2b、H2c沒有成立，本文的絕大部分假設(shè)都通過了檢驗(yàn)，其中有5個(gè)假設(shè)在99.9%的水平下顯著，有6個(gè)假設(shè)在99%的水平下顯著，有3個(gè)假設(shè)在95%的水平下顯著。

圖2 模型的路徑分析結(jié)果圖

六、結(jié)果分析

在假設(shè)H1a～H1f中，關(guān)于評(píng)估成本、風(fēng)險(xiǎn)成本、經(jīng)濟(jì)成本和品牌關(guān)系成本對(duì)轉(zhuǎn)換意向的影響得到了驗(yàn)證，而學(xué)習(xí)成本和個(gè)人關(guān)系成本對(duì)轉(zhuǎn)換意向的假設(shè)則被拒絕了。學(xué)習(xí)成本是用戶開始使用一個(gè)新的APP時(shí)，需要花費(fèi)一定的功夫去了解和熟悉具體功能和操作流程等，這個(gè)成本的付出是毋庸置疑的。但是，由于本地生活服務(wù)類APP的用戶主要是年輕群體，這一代人從小開始接觸最新的電子設(shè)備，可以說(shuō)是和數(shù)碼科技一起成長(zhǎng)起來(lái)的一代，因此對(duì)他們而言，學(xué)習(xí)使用一個(gè)新的APP付出的成本幾乎是可以忽略不計(jì)的。個(gè)人關(guān)系成本是指用戶在使用本地生活服務(wù)類APP的過程中與其他用戶在評(píng)論、回復(fù)和關(guān)注中建立起來(lái)的社交聯(lián)系，原本考慮到當(dāng)代年輕人喜歡在社交媒體上分享曬圖的特點(diǎn)，這一假設(shè)不應(yīng)該會(huì)被拒絕?？赡芤餐瑯邮且?yàn)槟贻p人熱衷于互動(dòng)分享，很容易接受身邊人的推薦去嘗試新鮮事物，所以要在新的APP中與朋友重新建立起相應(yīng)的社交聯(lián)系并不困難，故而該假設(shè)最終沒有通過假設(shè)檢驗(yàn)。

在假設(shè)H2a～H2f中，關(guān)于評(píng)估成本、經(jīng)濟(jì)成本、個(gè)人關(guān)系成本和品牌關(guān)系成本對(duì)忠誠(chéng)度的影響得到了驗(yàn)證，而學(xué)習(xí)成本和風(fēng)險(xiǎn)成本對(duì)忠誠(chéng)度的假設(shè)則被拒絕了。該假設(shè)被拒絕的理由與假設(shè)H1b被拒絕的原因類似，學(xué)習(xí)使用一個(gè)新的APP對(duì)于本地生活服務(wù)類電子商務(wù)APP的主要用戶群體而言非常容易，并不足以對(duì)他們的忠誠(chéng)度產(chǎn)生影響或者這個(gè)影響小到可以忽略不計(jì)。風(fēng)險(xiǎn)成本是指用戶對(duì)于新的APP在不確定性的方面的擔(dān)憂，主要是側(cè)重于用戶已經(jīng)做出了消費(fèi)購(gòu)買行為，對(duì)之后獲得的對(duì)應(yīng)消費(fèi)體驗(yàn)的效果有所憂慮。而忠誠(chéng)度是指用戶在使用APP的過程當(dāng)中培養(yǎng)出來(lái)的心理上的信賴，在用戶決定確實(shí)轉(zhuǎn)換使用新的APP之前，用戶對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)成本的感知相對(duì)很弱，因此本文的此項(xiàng)假設(shè)沒有通過檢驗(yàn)。

在假設(shè)H3～H8中，關(guān)于感知價(jià)值、感知風(fēng)險(xiǎn)、滿意度、忠誠(chéng)度和轉(zhuǎn)換意向之間存在一定內(nèi)在聯(lián)系假設(shè)全部通過了檢驗(yàn)。VSL框架這一已得到了學(xué)者的廣泛論證的理論結(jié)構(gòu)，在本文的研究中同樣得到了證實(shí)，本地生活服務(wù)類電子商務(wù)APP用戶的感知價(jià)值和滿意度對(duì)其忠誠(chéng)度有著積極的影響，同時(shí)用戶的感知價(jià)值和其滿意度也會(huì)同方向變動(dòng)。感知風(fēng)險(xiǎn)是作為感知價(jià)值的對(duì)應(yīng)變量引入到本文的研究模型中的，APP用戶在每次的消費(fèi)中感知到的風(fēng)險(xiǎn)越大，相應(yīng)地對(duì)此次消費(fèi)體驗(yàn)的滿意度就越差。同時(shí)較高的感知風(fēng)險(xiǎn)也表現(xiàn)除了APP用戶對(duì)平臺(tái)的信任不夠，缺乏安全感，不利于忠誠(chéng)度的培養(yǎng)。此外，本文還討論了用戶的忠誠(chéng)度和轉(zhuǎn)換意向之間的關(guān)系。結(jié)果證實(shí)，當(dāng)APP用戶在綜合考量了在使用過程中感知到的消費(fèi)體驗(yàn)和在有企圖轉(zhuǎn)換使用新的類似APP時(shí)感知到的轉(zhuǎn)換成本之后，最終選擇繼續(xù)使用原來(lái)的APP所培養(yǎng)出來(lái)的忠誠(chéng)度越高，那么用戶就會(huì)越愿意繼續(xù)保持這樣的消費(fèi)習(xí)慣，從而削弱他的轉(zhuǎn)換意向，甚至于打消他的轉(zhuǎn)換意向，成為該APP的長(zhǎng)期且穩(wěn)定的用戶。

七、建議

（一）建立投訴渠道，完善應(yīng)對(duì)措施

移動(dòng)應(yīng)用平臺(tái)應(yīng)當(dāng)建立暢通的投訴渠道，并且建立完善的核查和應(yīng)對(duì)措施，這樣有助于建立和維護(hù)用戶和平臺(tái)的關(guān)系，使用戶更加信賴APP，從而提高轉(zhuǎn)換成本中的品牌關(guān)系成本，降低用戶的轉(zhuǎn)換使用意向。在移動(dòng)應(yīng)用平臺(tái)的日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中，有許多小問題會(huì)造成用戶對(duì)平臺(tái)感到不滿意，而問題的嚴(yán)重程度用不足以能夠立刻影響到品牌的形象，但是日積月累下會(huì)造成用戶流失，口碑下降。故而需要提供一個(gè)給用戶向平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商投訴的渠道，這不僅使用戶能夠與平臺(tái)溝通，幫助二者之間建立聯(lián)系，同時(shí)也給了平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商及時(shí)發(fā)現(xiàn)自身問題并做出補(bǔ)救的機(jī)會(huì)。當(dāng)平臺(tái)發(fā)現(xiàn)用戶的投訴屬實(shí)時(shí)，就應(yīng)當(dāng)為服務(wù)的失誤承擔(dān)責(zé)任，彌補(bǔ)消費(fèi)者的損失。如此一來(lái)，消費(fèi)者有了申請(qǐng)補(bǔ)償?shù)那?，平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商有了眾多的廉價(jià)營(yíng)運(yùn)監(jiān)督者和建議者，形成了一個(gè)良性循環(huán)。

（二）收會(huì)費(fèi)、多優(yōu)惠，高成本、更忠誠(chéng)

對(duì)于現(xiàn)階段市場(chǎng)上的平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商而言，一般都已經(jīng)有了相對(duì)龐大的用戶基數(shù)，但是用戶大都在幾個(gè)APP之間搖擺不定，采取大規(guī)模的折扣優(yōu)惠雖然會(huì)在促銷期間吸引用戶使用APP，但是這樣的營(yíng)銷策略成本太高，并且用戶能被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手用類似手段輕易奪走。相比于一味地“倒貼”，對(duì)于現(xiàn)在仍能在市場(chǎng)上占據(jù)一席之地的APP而言，反而應(yīng)該針對(duì)現(xiàn)有的用戶采取適當(dāng)?shù)臅?huì)員收費(fèi)，針對(duì)這部分付費(fèi)會(huì)員再推出相較于一般用戶更優(yōu)惠的專屬福利，這樣不僅提高了用戶轉(zhuǎn)換使用其他APP的經(jīng)濟(jì)成本，同時(shí)還能夠有效地增加用戶的忠誠(chéng)度，進(jìn)而削弱用戶的轉(zhuǎn)換意向。因?yàn)槠脚_(tái)是針對(duì)付費(fèi)會(huì)員才會(huì)提供力度較大的優(yōu)惠，這部分成本已經(jīng)從會(huì)員費(fèi)上得到了部分彌補(bǔ)，并且能夠促使用戶一直通過本APP進(jìn)行消費(fèi)，也就相應(yīng)地增加了如銷售提成等的其他經(jīng)濟(jì)收入。這樣一來(lái)，用戶因?yàn)橄胍@得更多的優(yōu)惠而付出了會(huì)員費(fèi)，因?yàn)榈玫搅藵M意的優(yōu)惠和舍不得付出的會(huì)員費(fèi)而一直使用該APP，平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商因?yàn)椴扇∈杖?huì)員費(fèi)才開放更多優(yōu)惠權(quán)限而降低了營(yíng)銷成本，因?yàn)檫@樣的低成本營(yíng)銷戰(zhàn)略而為自己培養(yǎng)了一批忠誠(chéng)的用戶，從而占據(jù)了穩(wěn)定的市場(chǎng)份額，能夠獲取更多的收益。對(duì)于APP的平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)絕對(duì)是一個(gè)低成本高回報(bào)的一個(gè)市場(chǎng)營(yíng)銷方式。

（三）鼓勵(lì)內(nèi)部互動(dòng)，多消費(fèi)多優(yōu)惠

本文的研究發(fā)現(xiàn)，個(gè)人關(guān)系成本有利于忠誠(chéng)度的培養(yǎng)，卻對(duì)于用戶轉(zhuǎn)換使用其他APP的意向沒有有效的抑制作用。究其原因，是如今的本地生活服務(wù)類電子商務(wù)APP中的互動(dòng)方式太單一，大多依托于社交軟件，反而與其自身的關(guān)聯(lián)不大。一般現(xiàn)在的APP中的互動(dòng)方式無(wú)非是點(diǎn)評(píng)曬圖和紅包分享。平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商會(huì)在用戶消費(fèi)后鼓勵(lì)其做出點(diǎn)評(píng)，原因是為了能夠更好地利用用戶愉快的消費(fèi)體驗(yàn)去吸引潛在的消費(fèi)者，即使是點(diǎn)評(píng)內(nèi)容是負(fù)面的，也可以作為督促商家提高自身的服務(wù)品質(zhì)的一種手段，通常運(yùn)營(yíng)商也會(huì)給做出點(diǎn)評(píng)的用戶一定的積分作為回報(bào)，但是目前APP中積分的作用有限，大多只是優(yōu)惠兌換物品而不能抵扣現(xiàn)金。另一個(gè)比較常見的互動(dòng)方式是用戶在完成一次消費(fèi)后能夠通過微信、QQ等給朋友發(fā)放紅包，但是紅包的期限一般都很短，一、兩天內(nèi)就會(huì)過期，并且使用的限制也很嚴(yán)格，實(shí)用性較低。平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商可以嘗試將互動(dòng)平臺(tái)的主場(chǎng)放到自己的平臺(tái)中，同時(shí)在提供更實(shí)惠的回報(bào)的基礎(chǔ)上適當(dāng)拉長(zhǎng)整個(gè)互動(dòng)的周期。比如，如果用戶在近半年內(nèi)，在APP中每消費(fèi)滿15次并做出點(diǎn)評(píng)，即可以在這15家中的任意一家中得到一次半價(jià)甚至是限額免單的權(quán)利。平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商還應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)用戶在APP內(nèi)與其他用戶建立好友關(guān)系，如果有好友因?yàn)榻邮芰擞脩舳贏PP中進(jìn)行了特定消費(fèi)，則該用戶就可以得到諸如代金券的優(yōu)惠，這樣的優(yōu)惠政策具體可以參考Uber。但是這也是一次性的，互動(dòng)的周期仍然太短。平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商還可以嘗試鼓勵(lì)用戶在APP中建立固定的圈子，當(dāng)這個(gè)圈子里的用戶在同一家或幾家商家中累積消費(fèi)到一定的次數(shù)或者金額時(shí)，則可以獲得一張免費(fèi)單人餐券或其他權(quán)益。

八、結(jié)論

本文通過擴(kuò)展的VSL框架構(gòu)建了關(guān)于本地服務(wù)類APP轉(zhuǎn)換成本的研究模型，著重研究了本地服務(wù)類APP轉(zhuǎn)換成本的影響因素。該模型引入了感知風(fēng)險(xiǎn)作為感知價(jià)值的對(duì)應(yīng)變量，探討了本地生活服務(wù)類APP顧客忠誠(chéng)度以及轉(zhuǎn)換意向的影響因素，研究結(jié)果表明評(píng)估成本、風(fēng)險(xiǎn)成本、品牌關(guān)系不僅會(huì)直接影響轉(zhuǎn)換意愿還會(huì)間接通過顧客忠誠(chéng)度來(lái)影響轉(zhuǎn)換意愿。本文的研究結(jié)論在一定程度上反映了本地生活類APP的影響因素以及作用機(jī)制，并據(jù)此提出了一系列建議，對(duì)提升我國(guó)本地生活服務(wù)類APP的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力有一定的幫助。

但是，本文還存在如下不足之處。首先，本文的問卷搜集上有所欠缺，問卷設(shè)計(jì)主要是通過參考傳統(tǒng)服務(wù)和營(yíng)銷領(lǐng)域的相關(guān)研究，再結(jié)合本地生活服務(wù)類電子商務(wù)的特點(diǎn)編寫得出，目前鮮有關(guān)于本地生活類電子商務(wù)產(chǎn)品的研究，故其代表性有待考察。其次，問卷沒有具體到某一具體的APP應(yīng)用，導(dǎo)致問卷的填寫可能分布于多個(gè)APP中，內(nèi)在邏輯性有所欠缺。最后，本文僅從成本轉(zhuǎn)換以及VSL框架出發(fā)，研究了一部分對(duì)于本地生活類APP轉(zhuǎn)換成本的因素，后續(xù)文章可以進(jìn)一步拓展思路，確定具體某一項(xiàng)APP應(yīng)用后進(jìn)一步研究其他的影響因素。

[1]艾瑞網(wǎng)，2016移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢(shì)[EB/OL].[2017-07-28]（2016-07-11）.http：//column.iresearch.cn/b/201607/773530.shtml.

[2]網(wǎng)易，燒錢模式不可持續(xù)O2O商家終將倒閉？[EB/OL].[2017-07-28]（2015-10-03）.http：//tech.163.com/15/1003/11/B50G1CEL000915BF.html.

[3]邊克爾·波特.競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略[M].陳小悅，譯.北京：華夏出版社，1997：9-10.

[4]Thomas A.Burnham，Judy K.Frels，Vijay Mahajan.Consumer Switching Costs：A Typology Antecedents and Consequences[J].Journal of the Academy of Marketing Science，2003，31（2）：109-117.

[5]柳晨，2015.網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物中顧客轉(zhuǎn)換成本的影響因素研究[J].經(jīng)貿(mào)實(shí)踐（8）：43-44.

[6]Wu Y L，Tao Y H，Li C P，et al.User-switching behavior in social network sites：A model perspective with drill-down analyses[J].Computers in Human Behavior，2014，33（2）：92-103.

[7]汪蓉，韋恒，2017.理性行為視角下顧客忠誠(chéng)影響顧客轉(zhuǎn)換意愿的三維交互機(jī)制研究——以我國(guó)移動(dòng)通信市場(chǎng)為例[J].哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）（4）：11-22，58.

[8]陳運(yùn)娟，雷飛飛，2017.基于SEM的外賣O2O平臺(tái)顧客忠誠(chéng)度影響因素研究[J].財(cái)會(huì)通訊（14）：23-26，129.[2017-08-06].DOI：10.16144/j.cnki.issn1002-8072.2017.14.006

[9]S.Y.Lam，et al.，Customer value，satisfaction，loyalty，and switching costs：an illustration from a business-to-business service context[J].Journal of the Academy of Marketing Science，2004，32（3）：293-311.

[10]Ana Margarida Gamboa，Helena Martins Goncalves.Customer loyalty through social networks：Lessons from Zara on Facebook[J].Business Horizons，2014（57）：709-717.

[11]戴德寶，劉西洋，范體軍，2015.“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化推薦采納意愿影響因素研究[J].中國(guó)軟科學(xué)（8）：163-172.

[12]戴德寶，顧曉慧，2017.用戶參與行為、感知價(jià)值與忠誠(chéng)度：基于移動(dòng)短視頻社交應(yīng)用的分析[J].消費(fèi)經(jīng)濟(jì)（2）：58-65.

[13]Xu C，Peak D，Prybutok V.A customer value，satisfaction，and loyalty perspective of mobile application recommendations[J].Decision Support Systems，2015，79（C）：171-183.

[14]Bettman J.R.Perceived risk and its components：a model and empirical test[J].Journal of marketing research，l973，10（2）：184-190．

[15]楊翾，彭迪云，謝菲.基于TAM/TPB的感知風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知對(duì)用戶信任及其行為的影響研究——以支付增值產(chǎn)品余額寶為例[J].管理評(píng)論，2016，28（6）.