李苑菱 劉若雯 金旭

摘 要：近年來，以“掃碼支付”打響的移動支付戰(zhàn)爭急速傳播，移動支付交易量呈現(xiàn)井噴式的增長。本文通過對哈爾濱地區(qū)部分市民進(jìn)行問卷調(diào)查，對哈爾濱市云閃付用戶（包括現(xiàn)實(shí)用戶和潛在用戶）使用行為進(jìn)行定性分析，針對云閃付現(xiàn)實(shí)用戶的用戶粘性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模的定量分析，并對其發(fā)展前景進(jìn)行分析和預(yù)測以提出相關(guān)對策和建議。

關(guān)鍵詞：結(jié)構(gòu)方程模型;云閃付

一、前言

新興支付方式的急速發(fā)展和普及對傳統(tǒng)銀行這一老牌的支付行業(yè)造成了不小的打擊。銀聯(lián)支付新品牌——“云閃付”便成為了順應(yīng)支付發(fā)展趨勢、旨在滿足市場多元化要求的產(chǎn)物，它借勢將“互聯(lián)網(wǎng)+銀行”的模式打入人心，重新?lián)屨贾Ц妒袌龅姆蓊~。

云閃付的發(fā)展主要分為兩個(gè)階段。第一次，云閃付在技術(shù)上有兩大優(yōu)勢。一是借助手機(jī)NFC，消費(fèi)者可以通過申請?zhí)摂M的云支付卡片，實(shí)現(xiàn)無卡支付和取現(xiàn)。二是解決了移動支付領(lǐng)域的重大安全隱患問題。在此模式下消費(fèi)者只需輸入密碼，不需要聯(lián)網(wǎng)及點(diǎn)亮屏幕便可在幾秒內(nèi)完成支付。第二次，開放合作，借力銀行APP共同發(fā)布銀行業(yè)統(tǒng)一APP。2017年12月，銀聯(lián)與各商業(yè)銀行等共同發(fā)布銀行業(yè)統(tǒng)一APP“云閃付”。此次收攏了各大銀行APP的客戶基礎(chǔ)，解決了獲客的問題，加上銀聯(lián)龐大的線下POS機(jī)布局也解決了場景接入數(shù)量的問題。

憑借云閃付的不斷創(chuàng)新及改進(jìn)，目前云閃付產(chǎn)品已迅速搶占大面積市場。然而在不斷拓展新市場的同時(shí)，如何提高產(chǎn)品的用戶粘性及忠誠度顯得尤為重要。

二、數(shù)據(jù)來源與檢驗(yàn)

通過在哈爾濱市主要市轄區(qū)（道里區(qū)、南崗區(qū)、香坊區(qū)、道外區(qū)、平房區(qū)、松北區(qū)）對哈爾濱市滿18周歲至60周歲的居民發(fā)放1250份問卷進(jìn)行調(diào)查。其中，紙質(zhì)版問卷共525份，網(wǎng)絡(luò)版問卷共725份，共回收有效問卷1079份，有效回收率為86.32%。問卷內(nèi)容除性別、年齡、職業(yè)、受教育程度等基本信息外，還包括移動支付軟件選擇、支付金額多少、云閃付滿意度打分等相關(guān)調(diào)查。對數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)信度效度分別為0.982和0.973，說明數(shù)據(jù)可信。

三、基于結(jié)構(gòu)方程模型的云閃付現(xiàn)實(shí)用戶粘性分析

1.用戶粘性的影響因素指標(biāo)

本次調(diào)查對云閃付產(chǎn)品粘性影響因素的測度從兩個(gè)視角展開，即用戶視角和產(chǎn)品視角。并通過SWOT分析出云閃付的特性以作為潛變量的參考。用戶視角測度，從用戶期望程度方面直接反映用戶粘性;在產(chǎn)品視角的研究中，采用產(chǎn)品形象滿意度來直接反映用戶粘性。從用戶期望程度角度提出用戶粘性的測度因素;從產(chǎn)品形象角度提出用戶粘性的測度因素，即實(shí)用性、便捷性、安全性。從兩個(gè)視角研究云閃付用戶粘性影響因素，即研究用戶使用云閃付的時(shí)間和使用頻率。這一部分通過對云閃付現(xiàn)實(shí)用戶的粘性分析來為如何將云閃付的“頭回客”變成“回頭客”提供科學(xué)的依據(jù)。

2.潛變量及可測變量的設(shè)定

潛變量是不可直接觀測的變量，本次潛變量的選定從理論出發(fā)，通過對云閃付產(chǎn)品可接受度的研究、回顧與綜述，并根據(jù)云閃付產(chǎn)品自身的特點(diǎn)，選出影響云閃付用戶粘性的6個(gè)因素（潛變量）：實(shí)用性，便捷性，安全性，期望確認(rèn)度，產(chǎn)品形象，粘性。其中前三者是前提變量，后三者是結(jié)果變量，前提變量綜合決定并影響著結(jié)果變量。

相應(yīng)可測變量設(shè)定及對應(yīng)問題情況如表：

3.研究假設(shè)

建立研究假設(shè)，并采用AMOS軟件，按照結(jié)構(gòu)方程模型路徑圖的符號規(guī)則及假設(shè)關(guān)系，設(shè)置好因果關(guān)系路徑圖。

初始模型部分變量擬合后出現(xiàn)負(fù)值或部分關(guān)系無法得出確定值，分析得出原因在于結(jié)構(gòu)方程模型設(shè)計(jì)存在缺陷。此模型結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)上經(jīng)驗(yàn)證不可執(zhí)行，故進(jìn)行調(diào)整后得到新模型，如圖所示。

4.模型實(shí)現(xiàn)

現(xiàn)在AMOS中繪制模型，代入數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型檢驗(yàn)與擬合優(yōu)度結(jié)果見下表。

從表可以看出，P值均為0.25，大于顯著性水平0.05，卡方對應(yīng)的P值具有統(tǒng)計(jì)顯著性，通過顯著水平為95%的顯著性檢驗(yàn)?？ǚ脚c自由度之比為1.622，小于2。同時(shí)，GFI接近于1，RMSEA小于0.05，以上幾個(gè)指標(biāo)均滿足模型檢驗(yàn)與擬合優(yōu)度的要求，說明模型擬合效果較好。

5.結(jié)構(gòu)方程模型參數(shù)估計(jì)

表中，所有P值均<0.05，具有顯著統(tǒng)計(jì)意義，即可測變量對潛在變量具有顯著性的影響，且各路徑系數(shù)均為正值，表示每個(gè)問題對于潛在變量都能較好的衡量。

由表可以看出對接受度影響因素按照影響大小依次是便捷性、期望接受度、產(chǎn)品形象，而實(shí)用性、便捷性、安全性直接影響期望確認(rèn)度和產(chǎn)品形象。

此外，根據(jù)潛變量與可測變量間的路徑系表可以看出所有的量表和因子之間的負(fù)載系數(shù)在0.01的顯著性水平上具有統(tǒng)計(jì)屬性。且負(fù)載系數(shù)介于0.862到0.938之間。因此原測量模型有效。

四、模型結(jié)果分析與建議

1.云閃付用戶粘性的用戶視角分析

通過增強(qiáng)期望認(rèn)可度，以提高產(chǎn)品用戶粘性、從表3中可以看到，期望認(rèn)可度對用戶粘性的負(fù)荷值較高為0.706，這意味著期望認(rèn)可度與用戶粘性相關(guān)性很高。因此對于用戶而言，在使用云閃付產(chǎn)品時(shí)，與期望度與現(xiàn)實(shí)的匹配度越高，云閃付用戶粘性就越高，即會多次反復(fù)使用該產(chǎn)品。因此根據(jù)用戶期望來加以建設(shè)和完善，有利于培養(yǎng)忠實(shí)的用戶群體。

2.云閃付用戶粘性的產(chǎn)品視角分析

（1）產(chǎn)品便捷性、實(shí)用性和產(chǎn)品形象對用戶粘性的直接影響

從表中可以看到，產(chǎn)品便捷性、實(shí)用性對用戶粘性的負(fù)荷值較高，這意味著產(chǎn)品便捷性、實(shí)用性與用戶粘性相關(guān)性很高，所以應(yīng)加強(qiáng)云閃付極致便捷的宣傳，如設(shè)置標(biāo)識，同時(shí)也加強(qiáng)更多便捷性方面的極致體驗(yàn)建設(shè)。此外，產(chǎn)品形象對用戶粘性的負(fù)荷值比較高為0.599，說明產(chǎn)品形象與用戶粘性有較大相關(guān)關(guān)系，因此應(yīng)將銀聯(lián)這專業(yè)可靠的形象繼續(xù)深入人心。

（2）用戶安全意識薄弱

根據(jù)用戶粘性成因分析可以知道，用戶對安全性的重視程度不高，安全防范意識不強(qiáng)，但綜合考慮云閃付品牌主推的絕對優(yōu)勢和云閃付現(xiàn)實(shí)用戶的滿意度分析，我們可以得出安全性是云閃付的絕對優(yōu)勢，并且用戶對云閃付安全性方面滿意度較高的結(jié)論。因此，要想提高用戶粘性，應(yīng)當(dāng)首先提高用戶的支付安全意識，從而加強(qiáng)用戶對云閃付產(chǎn)品的依賴感和信任感，以刺激用戶需求，形成用戶對云閃付產(chǎn)品的粘性。

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