于斯一

關(guān)鍵詞：知識付費服務(wù);用戶滿意度;Kano模型

摘 要：文章在知識付費服務(wù)滿意度測評指標(biāo)的基礎(chǔ)上，通過Kano問卷調(diào)查，識別出影響知識付費服務(wù)的18個質(zhì)量要素，即內(nèi)容有用性等8個期望質(zhì)量要素、內(nèi)容權(quán)威性等4個無差異質(zhì)量要素、個性化服務(wù)等3個魅力質(zhì)量要素和內(nèi)容準(zhǔn)確性等3個必備質(zhì)量要素，并在此基礎(chǔ)上進行了Better-Worse分析，提出了知識付費服務(wù)平臺提升用戶滿意度的策略。

中圖分類號：G250文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1003-1588（2019）06-0064-05

1 背景

知識付費的本質(zhì)就是把知識變成產(chǎn)品或服務(wù)，以實現(xiàn)商業(yè)價值。目前，互聯(lián)網(wǎng)信息數(shù)量繁多，人們在獲取信息時需要花費大量的時間進行過濾和篩選，而知識付費服務(wù)能夠幫助用戶準(zhǔn)確、快速地找到自己想要的信息。2016年被稱為“知識付費元年”，知乎live、得到、分答等APP都在這一年上線。艾媒咨詢研究報告顯示，2016年我國知識付費用戶規(guī)模已達(dá)到0.98億人，同比增長93.8%。知識付費市場潛力巨大，預(yù)計到2020年知識付費產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到235億。

目前，國內(nèi)外學(xué)者對知識付費服務(wù)的研究主要集中在知識付費平臺的運行模式、用戶使用知識付費服務(wù)的意愿與動機、影響知識付費行為的因素等領(lǐng)域。馮尚鉞對28個知識付費產(chǎn)品的付費模式及特點進行了研究，認(rèn)為目前知識付費產(chǎn)品的商業(yè)運行模式主要包括圍繞生產(chǎn)者的商業(yè)模式、圍繞在線消費者的商業(yè)模式及圍繞二次消費者的商業(yè)模式。Wolk A認(rèn)為，內(nèi)容付費網(wǎng)站的易用性能會影響用戶的使用意愿。周濤基于社會資本理論，采用結(jié)構(gòu)方程模型方法對知識付費用戶的行為機理進行了研究，發(fā)現(xiàn)社會交互連接、共同意愿顯著影響了用戶為知識付費的意向。Dou W從感知風(fēng)險角度基于用戶調(diào)查對影響用戶付費行為的因素進行了研究，結(jié)果顯示內(nèi)容產(chǎn)品的使用價值對用戶的支付行為有顯著影響。文獻(xiàn)調(diào)研顯示，目前鮮有學(xué)者對影響知識付費服務(wù)滿意度的因素進行研究，也未發(fā)現(xiàn)有學(xué)者將Kano模型應(yīng)用到知識付費服務(wù)的研究中。筆者試圖從用戶的角度出發(fā)，利用Kano模型分析方法，以影響知識付費服務(wù)滿意度的因素為測評指標(biāo)，借助于Kano要素分類表和Better-Worse四象限圖，得到了影響知識付費服務(wù)滿意度的因素，并在此基礎(chǔ)上提出了提高知識付費服務(wù)用戶滿意度的措施。

2 Kano模型及其應(yīng)用

1984年，受行為科學(xué)家Herzberg的雙因素理論啟發(fā)，日本東京理工大學(xué)教授狩野紀(jì)昭（Noriaki Kano）和同事首次將滿意與不滿意的標(biāo)準(zhǔn)引入質(zhì)量管理領(lǐng)域。狩野紀(jì)昭對雙因素理論進行了引申，首次提出用戶滿意度的二維模式，構(gòu)建了Kano模型。狩野紀(jì)昭將構(gòu)成產(chǎn)品或服務(wù)的典型特征或因素稱為質(zhì)量要素，根據(jù)不同類型的質(zhì)量要素與用戶滿意度之間的關(guān)系，將影響滿意度的質(zhì)量要素分為五類：一是期望質(zhì)量（One-dimensional quality）。用戶的滿意度與其對質(zhì)量要素的需求成正比關(guān)系，在該類要素充足時，用戶就會感到滿意;在該類要素不充足時，用戶就會感到不滿意。二是必備質(zhì)量（Must-be quality）。即用戶認(rèn)為理所當(dāng)然存在的質(zhì)量要素，當(dāng)該類質(zhì)量要素充足時，用戶不會由此表現(xiàn)出滿意，但如果該類質(zhì)量要素不充足，用戶滿意度就會大幅下降。三是魅力質(zhì)量（Attractive quality）。魅力質(zhì)量被描述為驚奇或驚喜的質(zhì)量，是指用戶意想不到的產(chǎn)品或服務(wù)。在該類質(zhì)量要素存在的情況下，用戶滿意度會得到提升。四是無差異質(zhì)量（Indifferent quality）。即既不好也不壞的質(zhì)量要素，無論充足與否都不會影響用戶滿意度。五是逆向質(zhì)量（Reverse quality）。即引起用戶不滿的質(zhì)量要素和導(dǎo)致低滿意度的質(zhì)量要素。

Kano模型自推出以來，受到了國內(nèi)外學(xué)者的重視。陳梅梅結(jié)合MUG模型構(gòu)建了B2C網(wǎng)站顧客滿意度研究假設(shè)模型，得到了影響B(tài)2C網(wǎng)站顧客滿意度的關(guān)鍵指標(biāo)。Kuo利用卡諾模型對網(wǎng)絡(luò)社區(qū)服務(wù)質(zhì)量要素和維度進行了分類研究。還有學(xué)者利用卡諾模型研究了網(wǎng)站交互服務(wù)的質(zhì)量要素對用戶滿意度的影響。卡諾模型提供的分析方法能幫助企業(yè)了解用戶對產(chǎn)品或服務(wù)的需求點，因此其適用于知識付費服務(wù)滿意度的研究。

3 實證研究

3.1 研究思路

筆者將卡諾問卷調(diào)查作為研究基礎(chǔ)，利用卡諾模型對問卷調(diào)查數(shù)據(jù)進行分析和歸類，得到了影響知識付費服務(wù)用戶滿意度的因素。本次問卷由兩部分組成：第一部分為被調(diào)查者的基本信息，第二部分為知識付費服務(wù)的滿意度調(diào)查。調(diào)查問卷的測評指標(biāo)圍繞內(nèi)容質(zhì)量、系統(tǒng)性能、服務(wù)質(zhì)量、用戶反饋四個二級指標(biāo)進行，并細(xì)化出18個三級指標(biāo)，如表1所示。根據(jù)Kano問卷調(diào)查的要求，筆者對每個指標(biāo)從正反兩個方面進行提問，將答案設(shè)置為“喜歡” “理應(yīng)如此”“無所謂”“可以忍受”“不喜歡”五個選項，結(jié)合李克特五級量表，分別賦值1、2、3、4、5（見表2）。筆者還根據(jù)李克特五級量表對答案數(shù)據(jù)進行了量化，以便后期根據(jù)經(jīng)典的Kano評價表（見表3）進行交叉分析，進而得到每個質(zhì)量要素的類型歸屬。

3.2 數(shù)據(jù)的收集與處理

由于知識付費服務(wù)用戶多為網(wǎng)絡(luò)用戶，因此，本次調(diào)查通過網(wǎng)絡(luò)平臺進行，并在正式發(fā)放調(diào)查問卷前進行了預(yù)調(diào)查。問卷的正式發(fā)放時間為2018年5月14日至5月22日，共回收問卷546份，排除無效問卷后得到有效問卷337份，有效率接近62%，樣本基本信息如表4所示。筆者利用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行了信效度檢驗，Kano問卷信度Cronbachs Alpha系數(shù)為0.827，效度KMO值為0.874，說明問卷具有較高的可靠性。

4 Kano調(diào)查結(jié)果分析

4.1 用戶滿意度的Kano調(diào)查結(jié)果

筆者根據(jù)卡諾評價表，利用SPSS軟件的交叉分類功能，得出各個測評指標(biāo)在Kano質(zhì)量要素類型中出現(xiàn)的頻數(shù)，并在此基礎(chǔ)上根據(jù)Kano模型歸類方法，選擇頻數(shù)最大的質(zhì)量要素類型作為該測評指標(biāo)的類別歸屬，結(jié)果如表5所示。

4.2 Kano二維屬性分析

Kano模型以取頻率的最大值為這一要素的歸屬類別，表5中的類別即為Kano歸類的結(jié)果，包括8個期望質(zhì)量，即內(nèi)容有用性、內(nèi)容新穎性、系統(tǒng)保密

性、功能便利性、服務(wù)及時性、服務(wù)態(tài)度、投訴情況、用戶口碑;4個無差異質(zhì)量，即內(nèi)容權(quán)威性、內(nèi)容多樣性、更新頻率、付費方式多樣性;3個魅力質(zhì)量，即個性化服務(wù)、外觀設(shè)計、產(chǎn)品價格;3個必備質(zhì)量，即內(nèi)容準(zhǔn)確性、系統(tǒng)穩(wěn)定性、系統(tǒng)安全性。表5中A表示魅力質(zhì)量，O表示期望質(zhì)量，M表示必備質(zhì)量，I表示無差異質(zhì)量，每個測評指標(biāo)的具體描述見表1。

4.3 Better-Worse指數(shù)分析

傳統(tǒng)的Kano分析方法根據(jù)占比最大的類別確定每個質(zhì)量要素的類別，但忽視了其他類別質(zhì)量要素的作用，導(dǎo)致分析結(jié)果過于簡單，伯杰（Berger）等人提出的Better-Worse指數(shù)法，在一定程度上彌補了傳統(tǒng)Kano模型的不足。該方法通過對各項質(zhì)量要素的滿意影響力指數(shù)和不滿意影響力指數(shù)的分析，判斷這些質(zhì)量因素對用戶滿意度的影響程度，從而確定改進哪些因素會更有利于提升用戶滿意度。其計算方法為Better=（A+O）/（A+O+M+I），Worse=（-1）×（O+M）/（A+O+M+I），根據(jù)公式計算出每個測評指標(biāo)的Better和Worse值，見表5。

Better值為正數(shù)，表示如果該質(zhì)量要素得到滿足，用戶滿意度就會有很大程度的提高;Worse的值為負(fù)數(shù)，其絕對值表示如果某質(zhì)量要素未得到滿足，用戶滿意度就會有大幅度的下降。筆者根據(jù)18個質(zhì)量要素的Better-Worse值，以Better的值為橫坐標(biāo)，以Worse的絕對值為縱坐標(biāo)，以所有質(zhì)量要素的兩個指標(biāo)平均值為原點（0.554919167、0.605281111），將質(zhì)量要素在四象限圖中畫出。

第一象限Better的系數(shù)值高，Worse系數(shù)的絕對值也高，說明無論對于提升用戶滿意度還是防止用戶不滿意情況的發(fā)生，分布在第一象限的這些要素都值得知識付費平臺重視。計算結(jié)果顯示，有8個質(zhì)量要素位于該象限，改進這些質(zhì)量要素將有助于促進用戶滿意度的提升。第二象限Better的系數(shù)值低，而Worse系數(shù)的絕對值高，表明分布在該象限的3個質(zhì)量要素雖然不能有效提高用戶滿意度，但可以有效防止用戶不滿意情況的發(fā)生。第三象限Better的系數(shù)值低，Worse系數(shù)的絕對值也低，說明這些要素既不能提升用戶滿意度，又不能防止用戶不滿意情況的發(fā)生。分布在第三象限的4個質(zhì)量要素的提供與否對用戶滿意度影響不大，屬于無差異質(zhì)量。第四象限Better的系數(shù)值高，而Worse系數(shù)的絕對值低，表明這些要素能夠大幅度提高用戶滿意度，但無法防止用戶不滿意情況的發(fā)生。有3個質(zhì)量要素屬于魅力質(zhì)量要素，知識付費服務(wù)平臺如果想大幅度提高用戶滿意度，就應(yīng)重點關(guān)注魅力質(zhì)量要素。

5 建議

5.1 重視必備質(zhì)量要素

必備質(zhì)量要素是用戶滿意的基礎(chǔ)，一旦缺少就會導(dǎo)致用戶嚴(yán)重不滿意情況的發(fā)生。內(nèi)容準(zhǔn)確性是保證內(nèi)容質(zhì)量的基礎(chǔ)，是用戶選擇知識付費服務(wù)的前提。系統(tǒng)穩(wěn)定性和系統(tǒng)安全性是用戶正常使用知識付費服務(wù)平臺的必備條件，直接影響用戶的滿意度。因此，知識付費服務(wù)平臺應(yīng)重視內(nèi)容準(zhǔn)確性、系統(tǒng)穩(wěn)定性和系統(tǒng)安全性這三個必備質(zhì)量要素。知識付費服務(wù)平臺應(yīng)完善內(nèi)容審查機制，嚴(yán)格把關(guān)，減少粗制濫造的信息，保證知識內(nèi)容的準(zhǔn)確性，從技術(shù)和管理上采取措施，如增加技術(shù)、設(shè)備投入，保障系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性。

5.2 堅持魅力質(zhì)量要素

魅力質(zhì)量要素可大幅度提升用戶的滿意度，知識付費服務(wù)平臺可從以下三個方面著手：一是提高個性化服務(wù)水平。知識付費服務(wù)平臺可利用用戶畫像、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)等，將群體畫像與個體畫像相結(jié)合，深入探知用戶的差異化需求，為每位用戶提供個性化知識服務(wù)，如“春雨醫(yī)生”提供的私人定制醫(yī)療咨詢服務(wù)，“知乎”提供的全領(lǐng)域個性化問答服務(wù)等。二是為用戶提供良好的使用體驗。知識付費服務(wù)平臺可從美學(xué)、易用性、交互性等角度改善外觀設(shè)計，為用戶提供良好的使用體驗，進而提升用戶的滿意度。三是健全定價機制。知識付費服務(wù)平臺應(yīng)建立合理的價格體系，通過與內(nèi)容生產(chǎn)者共同定價的方式，制訂滿足多方利益需求的價格方案，提高用戶的滿意度。

5.3 改善期望質(zhì)量要素

期望質(zhì)量要素的改善程度與滿意度成正比，知識付費服務(wù)平臺可從以下四個方面著手：一是加強對內(nèi)容提供者的資格審查。知識付費服務(wù)平臺應(yīng)對內(nèi)容提供者進行嚴(yán)格的資格審查，招募傳統(tǒng)知識行業(yè)的專家和專業(yè)領(lǐng)域中的精英人才，確保內(nèi)容的準(zhǔn)確性和權(quán)威性，引導(dǎo)知識付費服務(wù)向高質(zhì)量、規(guī)范化和權(quán)威化方向發(fā)展。二是健全個人信息保護機制。知識付費服務(wù)平臺應(yīng)提升個人信息保護意識，嚴(yán)格遵守我國關(guān)于個人信息保護的相關(guān)法律法規(guī)，利用最新的信息安全技術(shù)構(gòu)建信息安全保障體系，從源頭上避免用戶個人信息的泄露和不當(dāng)使用。三是不斷創(chuàng)新，及時推出新服務(wù)、新功能。知識付費服務(wù)平臺應(yīng)綜合利用人工智能技術(shù)、群組技術(shù)、實時問答系統(tǒng)等改善各項服務(wù)功能，為用戶提供便利的知識服務(wù)，以提升用戶的滿意度。四是改善服務(wù)態(tài)度。知識付費服務(wù)平臺應(yīng)建立有效的用戶反饋機制，與用戶進行有效的溝通交流，及時處理用戶反饋的信息，使知識付費服務(wù)更貼近用戶的需求，在用戶中形成良好的口碑。

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（編校：孫新梅）