用户黏性还是粘性-社交网络 | 微信移动社交用户心流体验对用户粘性的影响研究

心流体验理论是用户体验理论的重要内容，用户粘性是衡量网络产品与服务绩效的重要维度。本文通过实证构建在移动社交情境下心流体验对用户粘性的影响机制模型。研究证明感知有用性、互动性、娱乐性和涉入度这四个前因变量对心流体验均有显著的正向影响，用户心流体验能显著地正向影响用户粘性。

一、引言

随着移动通信技术的发展和智能手机的普及，以微信为代表的移动社交正成为人们社会交往的重要方式。相比于传统的网络社交及通讯软件，微信打通了电信通信与移动互联网的界线，将手机通讯录的人际关系引入移动网络，具有移动性、即时性、隐私性、个性化、自媒体、服务性等特点。许多企业开始尝试在微信上开设公众号、服务号和微店铺，希望借此传播企业产品信息、提升客户关注度。

除了庞大的用户规模，良好的使用体验以及由此而形成的高粘性用户是微信受到企业重视的主要原因。Li等人认为用户粘性是指用户基于偏好和使用承诺，形成的重复使用意愿及行为，一般以重复使用度、依赖度进行衡量，并与用户转换成本成正比。Greta的研究证明，良好的用户体验是形成粘性的重要因素。本文从用户体验理论中的心流体验理论（Flow Experience）出发，探究基于微信的移动社交用户心流体验和用户粘性之间的作用机制。

心流体验最初由Csikszentmihalyi提出，他将心流定义为当个体从事自己喜欢的活动或者工作时，会表现出忽略时间的流逝和现实世界的影响，而乐在其中的状态。国外对心流体验的研究最初集中在教育、运动、心理、休闲等方面。随着计算机技术的发展，心流体验理论逐渐延伸到人机互动、网上购物、在线游戏等领域。Trevino和Webster认为心流体验是人机互动设计的重要因素用户黏性还是粘性，用户对计算机技术的态度取决于是否产生心流体验，即娱乐感与探索性。我国学者任俊等的研究也证明，几乎每一种活动都可以在一定条件下使个体产生心流体验。在现实中，用户使用手机等智能移动设备时，经常表现出“忘记时间”和“沉浸其中”的状态，符合心流体验理论的描述。因此，可以将心流体验理论应用于移动社交情境下的用户行为研究。

目前，国内对心流体验理论的研究主要集中网络线购物和在线游戏，对移动端的用户心流体验研究还较少。本文研究将以心流体验理论为基础，探究感知有用性、互动性、娱乐性和涉入度通过心流体验影响移动社交用户粘性的机制，希望能够拓展心流理论在移动网络营销传播领域的应用。

二、文献回顾

（一）心流体验理论

csikszentmihalyi在观察攀岩者、音乐家、艺术家、棋手等职业人士时，发现这些研究对象在工作中几乎是全神贯注地投入，过滤掉不相关的知觉，忘记时间和外部环境的存在，并在活动的过程中获得满足感和愉悦感，这种状态被称之为心流体验。Ghani和Deshpande概括了心流体验的两个重要表现：完全投入一项活动以及从活动中感到愉悦，心流体验的结果会使参与者关注体验过程，从而丧失时间感。网络时代中，Hoffman和Novak提出超媒体环境下网络消费者心流体验的概念模型。在该模型中，心流体验被认为是认知过程中的体验状态，产生于用户的网络行为，具备以下四个特征：自我强化、人机交互的无缝反馈、享受其中以及自我意识的降低。Chen等人认为Hoffman和Novak的心流体验模型是在模糊的网络行为基础上构建的，而用户实际的网络行为是确定和多元的，因此心流体验应在确定的网络行为下去构建。通过研究用户的收发邮件和网络聊天等行为，chen等人总结出心流体验由集中的专注感、自我意识降低、时间扭曲和远距离临场感等因素组成。Marios认为心流体验在对网络消费者体验的测量上非常有效。Pace把远程呈现、行动意识融合、愉悦感、控制感、时间错觉作为互联网环境下信息搜索行为的心理体验特征。

（二）用户粘性

粘性概念最初产生于网络领域，Zott从网站角度出发，将粘性定义为网站保留用户并使其持续返回的能力。随着用户在线行为方式的转变，有学者从用户角度对粘性进行界定。Wu等研究在线网络游戏的用户粘性后，将游戏用户的粘性描述为游戏玩家不断重复返回游戏中并延长每次停留时间的意愿。Lu等对博客用户粘性的研究表明，用户粘性行为表现为在博客停留的时间和为撰写博客而花费的时间。在移动网络环境中，用户具有双重身份，既是产品的潜在购买者，也是移动软件和应用的使用者。因此，Rosen认为在传统营销传播中的顾客忠诚度，在互联网世界中也被称作“粘性”。本文的主要研究领域是移动网络，因此根据Rosen的定义，本文以用户粘性代替传统营销传播中的顾客忠诚，并从用户意愿与行为视角对粘性进行研究。

三、研究假设与模型

当用户处于心流体验时，将获得愉悦感，忽视时间的流逝而沉浸其中；用户粘性是指用户具有不断重复返回并延长其停留时间的意愿和行为，据此，本文将用户粘性作为心流体验的结果因素，从感知有用性、互动性、娱乐性以及涉入度四个方面分析它们通过用户心流体验对粘性的影响。对此，本文的整体模型研究框架与假设。（图1）

（一）感知有用与心流体验

Davis认为感知有用性是指用户感到某种工具或系统能够提升其工作绩效的程度。卢正宗通过研究在线网络购物消费者的购买行为，证实感知有用性能正向影响心流体验。Finneran&Zhang在PAT（Person-Artifact-Task）模型中提出，工具应当和任务保持一致性，即用户认为完成某项任务或功能，只有使用某种工具才是恰当的，在此种情况下，更容易产生心流体验。陈洁等将感知有用性作为购物网站的内容维度，发现感知有用性对在线消费者的心流体验有正向作用。由此，本文提出以下假设：

（二）互动性与心流体验

Wu把网络互动定义为用户对与网站交互方式与控制水平的感知和体验，与计算机媒介良好的互动能使人们更容易融入网络环境。Guo&Poole对在线消费者的研究发现，较慢的网络响应会降低用户的购物体验，阻碍心流体验产生。相反，提高反馈速度则会提升参与者的注意力，使用户更容易进入心流体验。Skadberg&Kimmel认为网站的互动性能促进浏览者的心流体验。相比传统网络，微信等移动软件与用户之间的互动具有即时性、个性化、多媒体等特点，由此，本文提出以下假设：

（三）娱乐性与心流体验

Marios认为在线用户在购物中产生心流的原因之一是消费者把购物本身当成了一种乐趣，这种乐趣源于由购物过程中的好奇心和享受。Wang&Fesenmaier认为享乐型动机在促进用户的参与行为方面扮演重要角色。Mathwickhe&Rigdon对有在线搜索经验的用户进行研究，发现知觉有趣（perceived play）可以使用户激发享受，逃避烦恼用户黏性还是粘性，进而产生良好的心流体验。在实际中，微信用户之间的互动、朋友圈的信息以及公众账号的推送信息时常充满趣味性和娱乐性，给用户带来愉悦的体验。由此，本文提出以下假设：

（四）涉入度与心流体验

Mittal把涉入度定义为个体对某事物与自身攸关程度的认知。Hoffman&Novak认为较高的涉入度意味着较高的自我相关性，会提升用户的参与程度和注意力感知，进而促进心流体验的产生。Marios在技术可接受模型的基础上，发现产品涉入度是影响网络用户购物过程中心流体验的重要因素。由于微信用户的好友大都来自于手机通讯录和QQ好友，囊括了用户大部分的人际关系网络。当用户好友中使用的微信的数量逐渐增加，用户对微信感知到的自我相关性也逐渐提高，因此会表现出较高的涉入度。同时，微信属于强关系的社交平台，用户与熟人之间的互动及沟通的私密性更容易产生愉快的体验。由此，本文提出以下假设：

（五）用户粘度与心流体验

Judy对门户网站的研究发现，心流体验会影响用户的对网站的持续使用行为。赵青等对网络用户粘性的形成机制研究表明，心流体验和满意度对持续使用意图有显著的正向影响。Ruth认为用户粘性表现为访问时间和访问频率增加，而心流特征则是导致这一现象发生重要因素。Rosen等认为网络环境中的用户粘性等同于顾客忠诚，Tao Zhou等人的研究证明了心流体验能促进网络社交用户产生忠诚。时间感弱化是心流体验的外在表现，与此对应，延长停留时问是用户粘性的一大特征。同时，用户处于心流体验时，将获得愉悦感和满足感，而用户粘性的另一特征就是用户具有重复返回的意愿。由此，本文猜测用户粘性是心流体验的结果变量，提出以下假设：

四、研究方法与结果

（一）样本特征

本研究数据以网络问卷和实地问卷方式收集。网络问卷通过微信、邮件等通讯工具向熟人发放，再由朋友继续传递。实地问卷为在广州、深圳、佛山、珠海、东莞市内随机抽取市民，邀请他们填写问卷；数据收集时间为2013年11月16日至2014年1月20日，总共回收问卷310份，筛除无效问卷77份，获得有效问卷233份，有效率为66.57%。有效样本中，男性占56.42%，女性占43.58%；20-30岁的比例是58.64，%，31-40岁的人数比例是19.12%；大学（含大专）及以上学历占55.25%；46%的调查者每天使用手机上网超过1小时。从被调查的人口统计信息来看，样本具有一定代表性。

（二）变量测量

本文相关变量主要引自国内外成熟量表，结合研究内容适当调整。感知有用性参考了Davis和黄婷的量表，共6个题项；互动性量表参考了Skadberg&Kimmel的量表，共3个题项；娱乐性量表参考Ellison的量表，共3个测量项；涉入度量表参考Huang等人的量表，共3个题项。心流体验量表主要参考Sweetser的量表，共4个题项；用户粘性量表参考Judy开发的粘性量表，共4个题项。

（三）信度和效度检验

其次，在区别效度方面，如表2变量相关系数矩阵所示，感知有用性、互动性、娱乐性、涉入度，心流体验和用户粘度AVE值的均方根分别为0.770、0.832、0.858、0.761、0.752、0.869，都大于该变量与其他变量的相关系数，说明各变量间具有良好的区别效度。

（四）结构模型检验

对理论模型的结构方程进行分析，计算得出绝对拟合优度指数x2=323.481，df=210，x2/df=1.540小于2；RMSEA=0.048小于0.05，RMR=0.066小于0.08，GFI=0.900达到了0.90，CFI=0.967大于0.90；增值拟合优度指数IFI=0.967，TLI=0.960，NFI=0.912均大于0.90的理想值；简约拟合优度指数PGFI=0.685，PNFI=0.757，PCFI=0.803满足大于0.5的可接受范围。以上的拟合指标均较为理想，表明模型总体拟合优度良好。图2是结构方程模型的检验结果。

（五）假设检验

如表3所示，各变量之间因果关系的路径系数均在95%的置信水平上达到了显著水平，前文假设H1、H2、H3、H4和H5均成立。研究结果表明：对社交软件的感知有用性越强，移动社交用户的心流体验水平越高（P

五、研究结论与讨论

本文通过对移动社交用户进行实证研究，基于心流体验理论探索了感知有用性、互动性、娱乐性和涉入度对移动社交用户粘性影响的内在机制。研究结果表表明，感知有用性、互动性、娱乐性、涉入度能显著的正向影响用户心流体验，移动社交用户的心流体验与其用户粘性也呈显著的正相关关系。

本文的理论贡献体现在研究范围的创新性，以往国内外学者对心流体验理论的研究主要集中在网络购物和在线游戏，随着移动互联网的发展，传统网络下的研究不可能完全适应新的营销环境，有必要拓展原有理论的内涵和使用外延。在移动互联时代，消费者和用户之间的边界已愈加模糊，企业更加关注体验的价值，顾客忠诚也逐渐以用户忠诚，用户粘性等概念来代替。因此，本文选取移动社交用户为研究对象，补充和丰富了移动互联网环境下的心流体验理论研究。此外，本文基于移动社交环境的营销特征，对心流体验的前因和结果变量进行了论证，证实了心流体验是影响用户粘性的重要因素，并从中得出了提高用户心流体验水平四个有效变量：感知有用性，互动性，娱乐性，涉入度。

在感知有用性方面，Davis在TAM模型中提出感知有用性是指用户对工作绩效提升程度的感知，而本研究对感知有用性的测量则关注用户对生活便利、人际交往满足和自我素质提升效用的感知，体现了用户在不同技术环境下需求层次的变化。其次，本文以互动性代替以往学者在人机交互、及时反馈方面的研究，同样体现了智能手机区别于传统的计算机人机交互的特点，揭示了以即时性、人性化和多媒体为特征的移动端互动性对用户心流体验的正向影响效应。第三，移动平台的娱乐性能在有用性之外为用户带来乐趣和愉悦，成为吸引用户利用碎片化时间访问平台的重要因素。第四，涉入度理论是本文基于网络效应特征而引入的变量。移动社交用户心流体验的产生不仅是因为用户感知到了有用性、互动性和娱乐性，还在于社交平台具备良好的用户属性。随着用户的线下人际关系向手机端的转移，微信等社交软件正成为用户维持人际关系的重要渠道，用户在手机上的社交体验将因此得到提升。本文研究的结论也证明了涉入度对心流体验的促进作用。

本文的研究对于企业实践也有一定的启示：移动互联网络下的用户粘性受到心流体验的影响，提高心流体验需要从以下方面着手。第一，提升用户的感知有用性，企业不仅要在基本功能上满足用户需求，还要注重用户自我提升、生活改善和社交满足等方面的需求。第二，提高产品的互动性，企业对产品设计应符合人性化、即时性和多媒体等特点。第三，提高产品的娱乐性，针对用户碎片化时间，满足用户的情感需求。第四，提高产品的涉入度。企业应设法提高产品或服务在用户生活中的相关程度，利用外部的网络效应，让更多的用户参与到使用企业产品或服务的行列之中。

本文的研究也存在一定局限性，只考虑了与产品/服务相关的外部因素，未研究用户个体特征对心流体验的影响。实际上，不同的个体特征可能对相同的外部因素作出不同反应，从而产生不同水平的心流体验。未来的模型还要进一步拓展模型的相关变量，在不同的移动应用情境下探讨心流体验理论的前因及其对用户粘性的影响机制。

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