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《社交網(wǎng)站中用戶流失要素的理論探討及實證分析.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、信息系統(tǒng)學(xué)報ChinaJournalofInformationSystems(第13輯)：83—9783—97社交網(wǎng)站中用戶流失要素的理論探討及實證分析徐孝娟，趙宇翔，朱慶華，孫霄凌(1．南京大學(xué)·信息管理學(xué)院，南京2100932．南京大學(xué)工程管理學(xué)院，南京210093)摘要用戶作為社交網(wǎng)站的核心資源，其數(shù)量及其活躍程度是網(wǎng)站成功的關(guān)鍵因素。而對于曾經(jīng)盛極一時的SNS，在一個較短的時間內(nèi)出現(xiàn)用戶數(shù)量及恬躍程度的大規(guī)模衰退，其隱藏的用戶流失原因需要深入探討。本文基于s一0一R理論，以開心網(wǎng)流失用戶作為研究對象，從激勵理論的視角出
2、發(fā)，運用扎根分析和民族志決策樹的方法設(shè)計訪談內(nèi)容，同時依據(jù)訪談內(nèi)容抽取用戶流失要素并對關(guān)鍵要素進行整理分類。結(jié)果表明，用戶流失的要素主要包括關(guān)系層面、安全層面、經(jīng)濟層面、內(nèi)容層面、網(wǎng)站設(shè)計層面及外部環(huán)境因素層面。最后，本文對用戶流失的原因要素進行了深入討論，并給出了相應(yīng)對策。關(guān)鍵詞社交網(wǎng)站，用戶流失，s一0一R理論，扎根分析，民族志決策樹模型中圖分類號C931．6隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)進入了Web2．0時代，網(wǎng)絡(luò)用戶參與信息傳播和信息交互的需求越來越強烈，渴望將虛擬的網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實社會進行有效結(jié)合(OnlinetoOffl
3、ine，020)，并開始追求更加實用和真實的用戶體驗。于是，基于社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的社交網(wǎng)站(SocialNetworkSite，sNS)應(yīng)運而生。2007年，中國社交網(wǎng)站進入了飛速發(fā)展時期，國內(nèi)社交網(wǎng)站個數(shù)最高達到910，誕生了人人網(wǎng)、開心網(wǎng)及51．com等。截至2010年3月底，累計用戶數(shù)為1．91億]。然而從2010年下半年開始，國內(nèi)外社交網(wǎng)站發(fā)展變緩，甚至停滯不前，社交網(wǎng)站遭遇了發(fā)展困境。許多熱門的社交網(wǎng)站用戶流失嚴重，部分網(wǎng)站甚至走向關(guān)閉之路。據(jù)市場研究機構(gòu)ComScore發(fā)布的數(shù)據(jù)，Myspace在2006年的獨立訪問者
4、數(shù)量以每月1559／6的速度遞增，最終達到5580萬人。2008年12月達到巔峰期，每月可吸引全美7590萬受眾。2009年5月，Myspace在美國獨立用戶訪問量下降到7024萬，兩個月以后，則下滑至6800萬。該數(shù)據(jù)截至2011年5月已降至3480萬_2]。社交新聞網(wǎng)站雅虎Buzz關(guān)閉等。國內(nèi)開心網(wǎng)的用戶流失更為嚴重。來自網(wǎng)站流量統(tǒng)計機構(gòu)Alexa的數(shù)據(jù)顯示，開心網(wǎng)目前正在遭遇快速失去用戶的局面，從2010年年初開始的一年半時間里，開心網(wǎng)用戶失去量約為65，至2013年初媒體對其關(guān)注程度已下降至2O萬以下l_4j。人人網(wǎng)的
5、發(fā)展也不容樂觀，其在美國股票交易市場2012年7月末的收盤價為10．83美元，遠低于發(fā)行價14美元，顯示了用戶流失帶來的網(wǎng)站市值貶值。對于社交網(wǎng)站來說，其最核心的資源就是用戶。用戶的數(shù)量及活躍程度是網(wǎng)站成功的關(guān)鍵因素，直接影響網(wǎng)站用戶的黏度、網(wǎng)站的人氣及市值等。而曾經(jīng)盛極一時的SNS，在一個較短的時間內(nèi)就出現(xiàn)用戶數(shù)量及活躍程度的大規(guī)模衰退，其背后的原因值得學(xué)界和業(yè)界思考。本文從刺激一有機體一反應(yīng)(Stimuli—Organism—Response，S—O—R)理論視角出發(fā)，運用扎根分析和民族志決策模型結(jié)合的理念設(shè)*基金項目：國
6、家社科基金重點項目“互聯(lián)N,ft戶群體協(xié)作行為模式的理論與應(yīng)用研究”和教育部人文社科青年項目“眾包社區(qū)中參與者的動因分類及調(diào)節(jié)效應(yīng)研究(13YJC870033)”及江蘇省研究生培養(yǎng)創(chuàng)新工程項目“社交網(wǎng)站中用戶流失成因探析及對策研究(CXZZ13—0072)”研究成果之一。通信作者：徐孝娟，南京大學(xué)信息管理學(xué)院，在讀博士。E—mail：xxjksks@126．corn。8384信息系統(tǒng)學(xué)報(第13輯)計訪談內(nèi)容，并基于訪談內(nèi)容抽取用戶流失要素且對關(guān)鍵要素進行整理分類。在此基礎(chǔ)上，本文對社交網(wǎng)站中不同維度和層面上用戶流失的要素進行
7、了深入討論，為設(shè)計一套科學(xué)合理的用戶流失對策提供了研究基礎(chǔ)。1相關(guān)文獻綜述目前國內(nèi)外有關(guān)社交網(wǎng)站用戶流失分析的研究主要集中在流失預(yù)警機制模型的構(gòu)建上，對用戶流失的原因及其預(yù)防機制研究較少，現(xiàn)有的用戶流失研究對象多為通信行業(yè)及傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。(1)企業(yè)及傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)中用戶流失的相關(guān)研究。Keaveney以服務(wù)行業(yè)為研究對象，認為用戶流失的原因包括高價格、不便利性、失敗的核心服務(wù)、顧客服務(wù)的失敗及提供商的敗德行為等。Desai以無線服務(wù)用戶流失率高的案例進行分析，指出客戶滿意度和客戶忠誠度是用戶保留的兩個重要因素，認為滿意度和顧客的
8、服務(wù)態(tài)度關(guān)系最大，并提出流失用戶的一些特殊行為【=7】。賴院根等以國家科技圖書文獻中心的用戶流失量為研究對象，將原因概括為自然流失、競爭流失、障礙流失及失望流失。同時提出了相應(yīng)的用戶流失分析指標J。(2)用戶流失預(yù)測模型研究。用戶流失預(yù)測模型方面的研究主要有基于傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)的預(yù)
