本文關鍵詞：飯店微信用戶持續(xù)使用意愿影響因素研究

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【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來,各種智能產(chǎn)品和移動應用層出不窮。微信,作為移動互聯(lián)網(wǎng)時代的新興產(chǎn)物之一,一經(jīng)推出即成為最熱門的社交信息平臺之一,同時在網(wǎng)絡營銷方面的應用價值也越來越被企業(yè)重視,迅速成為企業(yè)廣泛應用的營銷手段之一。對于以提供無形服務產(chǎn)品為主的飯店行業(yè),微信更是成為一項不可多得的營銷工具。目前,中國境內(nèi)眾多的飯店已開通了微信公眾號,并通過微信開展了市場推廣工作,然而,實際的營銷效果則不盡相同,有相當一部分飯店的微信營銷并未起到實際作用。導致效果不佳的原因固然是多方面的,但與缺乏理論指導,飯店對于用戶真實需求的認識不深有較大關系。因此,探尋用戶對飯店微信的真實需求,以此來優(yōu)化飯店微信的管理,顯得很有必要。 基于此背景,本研究采用理論與實證相結合的方法,對飯店微信用戶持續(xù)使用意愿的影響因素進行研究。首先,對微信、技術接受模型、期望確認理論和持續(xù)使用意愿等相關理論和研究進行了回顧和梳理,尋找本文的理論依據(jù)和研究方向；第二,在文獻研究的基礎上,采用訪談法和專家問卷法,構建了飯店微信用戶感知期望要素測量指標體系；第三,確立本研究的初步研究模型,提出相應假設,并設計出飯店微信用戶持續(xù)使用意愿影響因素的調(diào)查問卷；第四,通過問卷調(diào)查和探索性因子分析,確定飯店微信用戶感知期望要素的因子,據(jù)此對模型進行修正,并運用IPA分析法對飯店微信用戶感知期望的實際績效和重要性評分進行實證研究；第五,對用戶期望確認程度、感知期望、用戶滿意和持續(xù)使用意愿的關系進行實證研究,驗證研究假設和模型,并得出了以下七個主要研究結論：(1)飯店微信用戶的感知期望要素主要由感知可靠性、感知有用性和感知交互性三個維度構成；(2)飯店對微信用戶的真實需求的認識和理解存在一定誤區(qū),用戶感知重要的因素與飯店微信實際績效表現(xiàn)的差異較大；(3)期望確認程度對用戶的感知期望和滿意度存在顯著的直接正向影響,且還通過感知可靠性和感知有用性對用戶滿意間接產(chǎn)生正向影響；(4)感知可靠性和感知有用性對用戶滿意有顯著的正向影響；(5)感知交互性對持續(xù)使用意愿有顯著的正向影響,對用戶滿意則沒有表現(xiàn)出影響作用；(6)用戶滿意對持續(xù)使用意愿有顯著的正向影響；(7)不同用戶屬性及關注飯店微信的背景特征對用戶的感知水平均存在較大差異。最后,基于假設檢驗的結果,針對以上研究結論,本研究對飯店微信的運營和管理提出了五項基本策略：(1)精確細分,有的放矢；(2)超值履諾,逾越“期望”；(3)“互動”致勝,“趣味”相投；(4)“有用”先行,“易用”斷后；(5)“成本”控制,“安全”第一。
【關鍵詞】：飯店微信 期望確認 感知期望 用戶滿意 持續(xù)使用意愿
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F719.3;F274
【目錄】：

• 致謝4-6
• 摘要6-8
• Abstract8-10
• 目錄10-14
• 圖目錄14-15
• 表目錄15-18
• 1 緒論18-26
• 1.1 研究背景18-19
• 1.1.1 移動互聯(lián)網(wǎng)時代已然到來18
• 1.1.2 微信成為飯店企業(yè)的重要營銷工具18-19
• 1.1.3 微信理論研究相對不足19
• 1.2 研究問題和意義19-20
• 1.2.1 研究問題19
• 1.2.2 研究意義19-20
• 1.3 研究內(nèi)容和技術路線20-24
• 1.3.1 研究內(nèi)容20-21
• 1.3.2 論文結構21-22
• 1.3.3 技術路線22-24
• 1.4 研究方法24-26
• 1.4.1 文獻研究法24
• 1.4.2 訪談法24
• 1.4.3 德爾菲法24-25
• 1.4.4 問卷調(diào)查法25
• 1.4.5 統(tǒng)計分析法25
• 1.4.6 IPA分析法25-26
• 2 文獻綜述26-44
• 2.1 微信相關研究概述26-28
• 2.1.1 微信用戶采納和使用26-27
• 2.1.2 微信營銷優(yōu)勢和對策27-28
• 2.2 技術接受模型28-32
• 2.2.1 理性行為理論29
• 2.2.2 計劃行為理論29-30
• 2.2.3 技術接受模型30-32
• 2.3 期望確認理論32-38
• 2.3.1 期望不確認理論32-34
• 2.3.2 期望確認理論34-35
• 2.3.3 IT期望確認模型35-38
• 2.4 持續(xù)使用意愿相關研究綜述38-40
• 2.4.1 持續(xù)使用意愿的基本含義38-39
• 2.4.2 持續(xù)使用意愿影響因素39-40
• 2.5 文獻總結與評價40-44
• 2.5.1 研究成就41-42
• 2.5.2 研究空間42-44
• 3 研究設計44-80
• 3.1 初步測量指標構建44-58
• 3.1.1 指標構建方法介紹44-47
• 3.1.2 初步指標選取與提煉47-50
• 3.1.3 第一輪專家問卷50-55
• 3.1.4 第二輪專家問卷55-58
• 3.2 研究假設及模型58-72
• 3.2.1 研究問題及假設58-66
• 3.2.2 研究模型構建66-67
• 3.2.3 研究變量釋義67-72
• 3.3 問卷設計72-80
• 3.3.1 變量測量72-75
• 3.3.2 問卷結構75
• 3.3.3 問卷前測及修訂75-80
• 4 飯店微信用戶感知期望要素實證研究80-118
• 4.1 樣本來源80-82
• 4.2 描述性統(tǒng)計分析82-88
• 4.2.1 樣本個體特征描述性統(tǒng)計分析82-83
• 4.2.2 背景屬性信息描述性統(tǒng)計分析83-85
• 4.2.3 期望確認程度描述性統(tǒng)計分析85-86
• 4.2.4 感知期望要素重要性和實際表現(xiàn)描述性統(tǒng)計分析86-88
• 4.2.5 用戶滿意和持續(xù)使用意愿描述性統(tǒng)計分析88
• 4.3 信度分析88-91
• 4.3.1 整體信度分析88-89
• 4.3.2 各變量信度分析89-91
• 4.4 探索性因子分析91-108
• 4.4.1 期望確認程度因子分析92-93
• 4.4.2 飯店微信用戶感知期望要素因子分析93-104
• 4.4.3 用戶滿意因子分析104-106
• 4.4.4 持續(xù)使用意愿因子分析106-107
• 4.4.5 基于探索性因子分析的模型修正107-108
• 4.5 飯店微信用戶感知期望要素指標體系108-114
• 4.5.1 基于因子分析的指標體系108-109
• 4.5.2 飯店微信感知期望要素重要性程度統(tǒng)計分析109-111
• 4.5.3 飯店微信感知期望要素實際績效統(tǒng)計分析111-113
• 4.5.4 配對樣本T檢驗113-114
• 4.6 IPA分析114-118
• 4.6.1 IPA分析操作方法114-115
• 4.6.2 飯店微信用戶感知期望要素IPA分析115-118
• 5 飯店微信用戶持續(xù)使用意愿影響因素的實證研究118-144
• 5.1 相關分析118-119
• 5.2 方差分析119-136
• 5.2.1 性別對各因子的獨立樣本T檢驗120-121
• 5.2.2 年齡對各因子的單因素方差分析121-123
• 5.2.3 學歷對各因子的單因素方差分析123-124
• 5.2.4 職業(yè)對各因子的單因素方差分析124-126
• 5.2.5 收入水平對各因子的單因素方差分析126-127
• 5.2.6 關注飯店微信時間長短對各因子的單因素方差分析127-129
• 5.2.7 飯店星級對各因子的單因素方差分析129-131
• 5.2.8 飯店類型對各因子的單因素方差分析131-132
• 5.2.9 使用頻率對各因子的單因素方差分析132-136
• 5.3 基于結構方程的假設檢驗136-144
• 5.3.1 結構方程模型構建136-137
• 5.3.2 整體結構方程模型初始驗證137-139
• 5.3.3 結構方程模型修正139-141
• 5.3.4 本研究最終確定模型141-144
• 6 結果討論及管理對策144-156
• 6.1 假設檢驗144-145
• 6.2 研究結果145-148
• 6.3 飯店微信營銷管理對策148-156
• 6.3.1 精確細分,有的放矢148-149
• 6.3.2 超值履諾,逾越“期望”149-150
• 6.3.3 “互動”致勝,“趣味”相投150-152
• 6.3.4 “全域”服務,“有用”先行152-153
• 6.3.5 “成本”控制,“安全”第一153-156
• 7 研究總結及展望156-160
• 7.1 研究創(chuàng)新156-157
• 7.2 研究局限157-158
• 7.3 研究展望158-160
• 參考文獻160-172
• 附錄1 飯店微信用戶訪談提綱172-174
• 附錄2 專家訪談提綱174-176
• 附錄3 專家意見咨詢表(第一輪)176-178
• 附錄4 專家意見咨詢表(第二輪)178-180
• 附錄5 調(diào)查問卷180-183
• 作者簡歷及在學期間所取得的主要科研成果183

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