《淘宝平台游戏场景活动对用户黏性的影响实证研究》17000字

页绪论研究背景根据国家数据局的数据统计结果表明，2020年1月到9月期间，全国网上零售额达到80064.7亿元，同比增加9.7%，比1-8月份多增加了0.2个百分点[1]。线上零售的不断发展，网络购物平台的竞争也就越发激烈，各大平台正在寻找各种不同的方法来挽留住顾客，增加用户黏性。增加用户黏性无论是对于增加平台收入还是营造用户口碑都起着至关重要的作用。根据2020年《中国移动游戏行业研究报告》显示，2019年中国移动游戏市场收入规模约2091.6亿元，同比增加27.1%，移动游戏的用户规模将近6.6亿人，同比增长6.1%[2]。游戏之所以如此受欢迎是因为合理设计游戏化元素能让用户在使用过程中获得愉悦感，激励顾客参与，留住用户，增加用户黏性。有些学者注意到游戏能对用户的行为产生积极正向的作用，很多学者便开始研究如何在各种非游戏化情境中运用游戏化元素，提高顾客体验，鼓励用户参与，增加用户黏性。淘宝平台的游戏化设计涉及许多方面。其中，由用户感知到的惊喜和快乐而激发分享的这一工具属性游戏化，因为用户无法猜到自己点开类似“有好货”这一模块时会跳出什么商品。正因为结果未知，当用户使用关键词搜索出自己想要的商品时都会获得快感。在社交属性游戏化方面，淘宝建立了一个有效的互动循环，参与的双方分别是卖家与买家和买家之间的互动。点赞和提问等互动游戏化按钮都设置在了显眼的地方。尽管如此，淘宝的游戏化设计还仍需改进的。虽然淘宝积累了大量的用户，但现在各大平台都在研究如何更好地设计游戏化元素从而留住顾客，淘宝还应更深入、集中的研究游戏化元素。本文通过研究国内外关于游戏化的相关文献发现，目前国内关于游戏化的实证研究尚处于刚起步阶段，关于游戏化元素的研究更是少之又少，因而研究游戏化元素对用户黏性的影响可以促进平台发展，增加用户黏性。本文将结合游戏化元素和用户黏性，通过实证分析来研究游戏化元素与用户黏性之间的关系。研究意义理论意义本文通过研究国内外有关游戏化的内容发现，当前国内关于游戏化的实证研究不多，仍处于初步阶段，虽然国外部分学者有着手关于游戏化的研究，但关于游戏化元素的研究还是比较少的。因此，本文基于淘宝平台，运用实证研究，分析游戏化元素、心流理论你与用户黏性之间的关系，为今后的游戏化研究提供一些相关的理论基础。实际意义随着网络购物的流行，网络购物平台的竞争变得愈发激烈。游戏化元素与网络购物的结合既可以让顾客获得游戏化的体验，也可以使顾客持续参与活动，从而增加平台的用户黏性。本文利用实证研究，分析淘宝平台游戏化元素对用户黏性的影响，能给淘宝平台的营销策略提供一些建议，增加用户黏性。研究方法文献综述法本文通过检索国内外文献数据库，大量阅读有关于游戏化元素、心流理论和用户黏性的文献，总结分析游戏化元素的内容和影响用户黏性的因素，并研究游戏化元素对用户黏性的影响。量化分析通过分析相关文献来获取量表，基于心流理论和用户黏性理论构建淘宝平台游戏化元素、心流体验对用户黏性的影响研究模型。并利用网上发放问卷调查来获取数据，采用SPSS分析软件进行信效度分析和回归分析等，并对假设进行验证。研究创新点当前国外针对游戏化的研究相对较多，但关于游戏化元素的实证研究还是比较少的，国内关于游戏化元素的研究更是少之又少。所以，本文针对淘宝平台，利用实证分析，研究游戏化元素和用户黏性之间的关系，为以后的研究提供一些相关的理论基础。研究框架本文在国内外相关文献研究的基础上进行分析总结，并针对于淘宝平台研究游戏化元素对用户黏性的影响。通过实证研究分析游戏化元素对用户黏性的影响，找出影响用户黏性的游戏化元素，并为平台留住顾客，增加用户黏性等方面提供一些建议。本文的主要内容包括：第一章绪论。首先介绍了本文的具体研究背景，其次，分别从理论方面和实证方面提出本文的研究意义，再结合以前的文献提出本文可能会有的创新点，最后梳理出研究框架。第二章文献综述。本章大量查阅了国内外相关的文献研究，分析总结了本文需要用到的理论：游戏化元素、心流理论和用户黏性，并运用有些学者研究中用到的一些游戏化元素，为本模型和假设提供理论基础。第三章概念模型与研究假设。通过分析相关文献来提出游戏化元素与用户黏性之间的理论模型，并提出相关假设。根据以前学者的相关研究来设计本文的测量量表，并设计问卷，以获得相关数据进行研究。第四章问卷设计。基于以前学者使用过的关于游戏化元素等量表，再结合淘宝平台的部分游戏化设计进行情景改动，在问题前设置相关的情境以供被调研者能更好的回答相对应的问题。第五章实证分析。主要是淘宝平台游戏化元素对用户黏性的影响实证分析，在收集样整理本数据的基础上，使用SPSS分析软件来分析样本数据，进行信度分析、效度分析和相关性分析，并对自变量和因变量进行回归性分析等，从而验证假设和研究模型。第六章研究结论和建议。在对本次实证研究得出的结果进行分析总结的基础上，提出最终结论，指出本次研究的一些不足以及对未来的展望，并针对淘宝平台给出一些建议，为之后的游戏化元素研究提供一些可行的角度。文献综述及相关理论文献综述游戏化元素的概念Deterdingetal.（2011）认为游戏化是在非游戏环境中游戏化设计元素的组合[3]，游戏化元素是游戏化的组件，或者说是实现游戏化的工具，应用不同的游戏化元素会实现不用的游戏化效果，游戏化是通过非游戏场景中游戏化元素的纳入来提高用户体验和参与度。晋启迪（2018）侧重于用户体验认为，游戏化要素是非游戏业务中用来鼓励用户参与和提高用户使用体验的附加增值服务[4]。宁昌会和奚楠楠（2017）则基于服务主导逻辑角度下的相关游戏化研究，总结出营销游戏化是在营销活动中游戏化元素的应用，以确保目标用户具有游戏般的体验，从而增加了顾客服务的价值并实现价值共创[5]。游戏化元素的研究现状目前可以将学者们对游戏化元素的研究大致分类为内容研究和结果研究。现有的内容研究将游戏化元素分为两类，一种是PBL系统，一种是DMC系统；其中，PBL系统较侧重于产品设计，是指将积分、徽章和奖励等元素纳入到产品中；DMC系统通过游戏组件推动进程和目标用户的用户体验[6]。DMC游戏元素金字塔将游戏化元素分为游戏动力、游戏化机制和游戏组件这三个维度。其中游戏动力是三个维度中的最高水平，是通过关系、约束和情绪等用来提高用户的使用感觉[7]。游戏组件可以是积分、排行榜、奖励和反馈等，游戏化机制包括合作、竞争、挑战和机遇等，是用来促进消费者参与活动和游戏进程的[8]。游戏化元素的应用领域游戏化元素的应用领域很广泛，不同的游戏化元素的合理设计可以在不同的领域中起到不同的作用。在教育领域方面，曾小芹（2019）基于DMC金字塔与游戏化设计机制，针对移动学习教学设计提出了围绕九个游戏化教学设计元素的不同应用方法[9]，卢艺舟和苏青（2019）基于DMC金字塔元素，通过对比研究和实验总结出在学龄前儿童教育类APP中游戏动力、游戏机制和游戏组件应包含的设计重点[10]；在营销领域方面，王文曼（2019）针对网络购物构建游戏化元素、顾客参与度和消费者购买意愿的关系模型，提出了游戏动力和游戏化机制是游戏化营销的设计重点等四点建议[8]；乔莉（2020）根据TAM模型和SOR模型提出网络视频平台要想增加用户黏性应该把游戏化的重心放在社交类游戏化元素和沉浸类游戏化元素上等三点看法[11]。综上，游戏化设计是指在非游戏化的情景中应用游戏化元素，本文通过研究国内外相关文献发现，现今国内针对游戏化的实证研究仍位于刚开始的阶段，关于游戏化元素的研究更是少之又少，因而研究游戏化元素对平台用户黏性的影响可以促进平台发展，增加用户黏性。相关理论心流理论Csikszentmihalyi（1976）认为心流理论是人们集中注意力在实践活动时产生的忘我并乐在其中的心里感觉，因全身心投入所产生的体验是一种最佳的体验[12]。Hoffman和Novak（1996）第一次将心流理论运用到那些以计算机为主导地位的环境中[13]。他们认为，心流理论发生在这种环境的浏览过程中，是一种忘我并乐在其中、自我意识消失和无视体验目的性的最佳体验。吴璇莹（2019）认为四区间心流模型是将较低的自身技能匹配到较低挑战时的状态称为淡漠，当遇到较高的挑战而又掌握较高的自身技能时，便会产生心流状态[14]。如图2-1所示。淘宝平台在设置挑战时可以结合四区间心流理论注意与技能相匹配，消费者才能产生心流体验。心流理论能解释为什么用户会持续参与，用户持续使用进而增加用户黏性。图2-1四区间心流模型（资料来源：本研究整理）游戏化元素的设计能让消费者在使用过程中产生愉快的心理感觉，满足消费者的使用需求，吸引顾客消费，让目标用户在使用过程中产生心流体验，激发用户进行消费。用户黏性用户黏性是指目标用户被某个特定网站所吸引的程度，并因此建立起浏览用户对网站的忠诚度。杜伟军（2009）认为目标用户对网站的重复使用度、依赖度、忠诚度是用户黏性的三点提现[15]。张明明（2015）认为用户黏性指消费者对产品或服务有过积极正向的消费体验后，产生的有利于顾客持续消费行为的心理反应[16]。本文综合前人的研究，认为淘宝平台的用户黏性是指用户在淘宝有过积极的使用经历或者对淘宝有一定喜欢的基础上形成的一种持续使用行为和使用偏好的未来意愿。针对不同的研究对象，影响用户黏性的因素也因此不同。赵青、张利、薛君(2012)从网络黏性的界定和形成机理入手,建立结构方程模型进行分析，得出用户满意度、期望确认度和持续使用意愿会正向影响到用户黏性的结论[17]。杜伟军（2009）认为可以通过选择一些与市场营销联系紧密的指标来影响用户黏性，比如限时特卖和促销、获取知识建议和“免费的午餐”等[15]。研究模型及假设研究模型结合上面文献综述可以得知，平台的用户黏性会受游戏化元素和心流体验所影响。游戏化元素会在用户购物过程中影响顾客的使用体验，有效的激励顾客，使顾客积极参与活动，进而增加用户黏性。本文结合淘宝在社交属性和工具属性一些具体的游戏化设计，例如会员中心和淘宝人生等，建立了游戏化元素、心流体验对用户黏性的影响机制模型，如下图3-1所示。图3-1游戏化元素、心流体验对用户黏性的影响机制模型（资料来源：本研究整理）研究假设游戏化元素对心流体验、用户黏性的影响乔莉（2020）研究发现成就类游戏化元素中的虚拟货币等游戏组件会对网络视频平台用户的心流体验产生显著正向的影响[11]。Lee等人（2018）通过实证研究分析发现游戏化机制能通过向用户提供带有指示性的行动意识来影响用户的使用心理，从而影响用户的心理状态，使得用户产生心流体验[18]。傅雅宁和姚冀涛（2021）以飞行原理课程为例通过设计一套“心流+散元+游戏化”循环式教学回路模式，有效的解决了网络背景下在校大学生的行为模式、学习方式与传统教学模式的矛盾[19]。基于上述分析，本文提出以下三个假设：H1：游戏动力对心流体验存在显著正向的影响。H2：游戏组件对心流体验存在显著正向的影响。H3：游戏化机制对心流体验存在显著正向的影响。乔莉（2020）通过实证研究得出社交类游戏化元素与沉浸类游戏化元素会对用户黏性产生显著的正向营销[11]。Huotari和Hamari（2017）通过研究指出游戏组件和游戏化机制可以利用向用户提供一些操作意识这一方式，来唤醒用户的购物欲望，使顾客积极参与活动，从而增加用户黏性[20]。温韵雅(2016)通过实证研究得出了游戏化机制会对顾客参与产生积极正向的影响，进而留住顾客，增加用户黏性[21]。结合前人研究分析可知，游戏化要素的三个维度会在不同方面影响顾客，比如游戏组件的积分和奖励会鼓励吸引顾客参与，顾客参与进入游戏化营销就会产生类游戏体验，从而产生心流体验，使用户的使用需求得到满足，就能留住顾客，增加用户黏性。基于上述分析，本文提出以下三个假设：H4：游戏动力对用户黏性存在显著正向的影响。H5：游戏组件对用户黏性存在显著正向的影响。H6：游戏化机制对用户黏性存在显著正向的影响。心流体验对用户黏性的影响Hsu和Kuo-ChienChan等人通过实证分析得出了心流理论会对购买意愿和购买冲动等包括在内的网络购物行为产生正向影响这一结论[22]。MariosKoufaris通过实验研究认为心流理论会对网站的持续使用意愿产生正向的影响[23]。Lee和Chiang等人（2018）基于一个三层体系结构模型，研究发现心流体验对网络平台的玩家黏性具有正向相关的关系[24]。Hausman和Siekpe研究发现心流体验会影响用户的在线购物目的，从而增加用户黏性[25]。因此，本文认为心流理论对平台的用户黏性有正向影响。基于上述分析，本文提出以下假设：H7：心流体验对用户黏性存在显著正向的影响。心流体验的中介作用大部分学者认为游戏化元素会对用户黏性产生积极的影响，但对于是否是直接影响这一问题，不同学者有不同的看法。有的学者认为游戏化元素会直接影响用户黏性，而有的学者认为游戏化元素要对用户黏性产生影响就必须通过某些中介变量的作用。乔莉（2020）通过研究发现网络视频平台设计的游戏化元素（点赞、投币、活动比赛和弹幕等）会加强用户之间的互动，鼓励用户参与到平台的营销活动中，进而增加用户黏性[11]。因此，本文对游戏化元素影响用户黏性这一关系是否需要经过心流体验这一中介变量来调节进行检验。基于上述分析，本文提出以下假设：H8：心流体验在游戏动力对用户黏性的影响起到中介作用。H9：心流体验在游戏组件对用户黏性的影响起到中介作用。H10：心流体验在游戏化机制对用户黏性的影响起到中介作用。测量量表及问卷设计变量界定与测量变量界定基于国内外学者的相关研究，定义本文的游戏化元素（游戏动力、游戏组件和游戏化机制）、心流体验和用户黏性等研究变量，具体的变量定义如表4-1所示：表4-1变量定义变量定义参考来源游戏化将游戏设计元素融入到非游戏环境Deterdingetal.（2011）游戏动力通过关系、约束和情绪等用来提高用户的使用感觉曾小芹（2019）游戏组件玩家或设计师在游戏中可以使用的部件王文曼（2019）游戏化机制用来促进消费者参与活动和游戏进程王文曼（2019）心流体验人们集中注意力在实践活动时产生的忘我并乐在其中的心里感觉Csikszentmihalyi（1975）用户黏性用户黏性是用户对平台有一定的喜欢后，对平台产生的持续的使用行为吴璇莹（2019）变量测量本文基于学者们研究过的相关题项，对题项进行情景式修改，问卷加上图片说明和文字描述形式的情景描述向受访者说明题项，如表4-2所示。本研究的测量量表如表4-3所示：表4-2情景描述游戏化元素情景描述游戏动力“淘宝采用图片和动画结合的方式向用户展示活动规则；淘宝里的活力中心可以通过做任务领活力步数来提高自己的成绩；淘宝里的信息应用可以跟好友聊天交流，评价界面可以跟其他用户讨论商品”游戏组件“淘宝提供淘气值、红包和优惠券等奖励；到达一定的淘气值能领取权益；淘宝在会员中心展示用户的淘气值、等级，在淘宝人生展示排行榜；用户在完成淘宝的任务后，页面跳出弹‘达成新成就！’”游戏化机制“淘宝的进度条功能告知用户所处的阶段和任务进展；下图为淘宝里天猫超市的‘天天领超市卡’，用户可以分享邀好友助力，一起赚取奖励；淘宝的活力中心有好友排行榜，会与好友形成竞争关系”表4-3测量量表元素类别编号题项参考来源游戏动力P1我清楚淘宝的活动规则Werbach（2012）P2淘宝能为我提供与其他顾客交流信息的平台Zicherman&Linder（2011）P3用户能通过自己的努力提升成绩陈莹莹（2018）P4我在淘宝的体验是愉快的游戏组件Q1用户可以收集奖励和权益Werbach（2012）Q2淘宝会让我与其他顾客作比较王文曼（2019）Q3会在用户实现目标时提供正面的反馈陈莹莹（2018）游戏化机制I1淘宝能鼓励我与其他顾客组队合作McGonigal（2011）I2用户在不同等级有相对应的任务挑战陈莹莹（2018）I3淘宝推出的活动能时不时给我惊喜I4用户可能与他人形成竞争的关系Werbach（2012）心流体验FL1当我在使用淘宝的淘宝人生或活力中心等游戏化模块时感觉时光飞逝乔莉（2020）FL2当我在使用淘宝的淘宝人生或活力中心等游戏化模块时感觉沉浸其中FL3当我在使用淘宝时的淘宝人生或活力中心等游戏化模块感觉非常愉悦用户黏性ST1我愿意长期使用淘宝平台ST2我愿意向我朋友推荐淘宝平台ST3我愿意保持甚至增加淘宝平台的使用频率问卷设计与调查问卷设计包括两个阶段：第一阶段：依据学者的研究文献和理论基础的分析，对游戏动力、游戏组件和游戏化机制三个量表、心流体验的量表和用户黏性的量表进行参考与修改，再融合淘宝的购物方式和相关活动，初步确定本文的问卷初稿。第二阶段：与有相关购物经验的导师和同学交流，讨论问卷问题是否符合要求，是否通俗易懂，完善问卷题项并修改：包括4个游戏动力题项、3个游戏组件题项、4个游戏化机制题项、心3个流体验题项和3个用户黏性题项。《淘宝平台游戏化元素对用户黏性的影响分析》中的题项沿用李克特五级量表进行设计，1用来表示比较不同意，2用来表示不同意，3用来表示一般，4用来表示同意，5用来表示非常同意。数据收集2021年3月15日至4月24日，通过问卷网（）进行问卷发放和搜集，在微信、QQ等线上渠道推送问卷。本次问卷一共剔除了无效问卷35份，回收208份有效问卷。数据分析与模型检验被调查者特征描述性统计分析应用SPSS20.0软件对收集到的问卷数据进行分析，如表5-1所示，365名被调查者中男性占到49.5%，女性占50.5%，总体来看男女比例还算协调。从年龄来看，在25岁以下的被调研者达到了39.4%，在26-35岁区间也有27.4%，样本中25-35岁占了一半，这主要是因为通过微信和QQ分享获得的数据大多来源于朋友。从学历来看，43.2%的被调查者是本科，高中/中专及以下的被调查者占了样本的30.2%，样本的学历主要是本科。从每月可支配收入来看，40.8%的被调查者的每月可支配收入达到了5001-1000之间，占了样本的一半。购物年限1年以内的占9.1%，1-3年的占18.8%，3-5年的占40.0%，5年以上的占32.2%；最近在网上购物的平均每笔消费100元以下的占318.8%，101-300元的占28.9%，301-500元的占32.2%，500元以上的占20.2%。样本描述性统计如表5-1所示：表5-1样本描述性统计属性类别频率百分比%性别男10349.5女10550.5年龄25岁以下8239.426-35岁5727.436-45岁4421.245岁以上2512.0高中/中专及以下6330.3大专4019.2学历本科9043.3硕士及以上157.2月收入2000以下3215.42000-50007234.65001-100008540.910000以上199.1网购年限1年以内199.11-3年3918.83-5年8340.05年以上6732.2最近网络购物平均每笔消费额100以下3918.8100-3006028.9301-5006732.2500以上4220.1问卷测项的描述性统计分析本研究对每个问卷题项都进行了描述性统计分析，以便测评淘宝平台游戏化元素、心流体验对用户黏性的影响，游戏化元素测量指标的描述统计表、心流体验测量指标的描述统计表、用户黏性测量指标的描述统计表，如下表5-2所示：表5-2测量题项的描述统计表题项偏度峰度均值标准差最小值最大值P1-0.3700.4713.4800.0151.05.0P2-0.7111.4113.5000.9311.05.0P3-0.369-0.0463.3401.1361.05.0P40.2070.3703.5600.8611.05.0Q10.0260.1423.4000.9901.05.0Q2-0.4420.4753.5000.9531.05.0Q3-0.1630.3713.6400.8751.05.0I1-0.109-0.6973.6401.0451.05.0I2-0.317-0.1983.7000.9741.05.0I30.0430.6253.5200.8391.05.0I4-0.064-0.0353.6000.9261.05.0FL10.304-1.2623.7600.8702.05.0FL2-0.2480.1163.6600.9171.05.0FL3-0.031-0.3263.6800.9571.05.0ST10.546-0.9243.6400.8272.05.0ST20.682-0.9773.6600.7723.05.0ST30.410-1.0693.7000.8392.05.0根据统计结果可知，数据不存在缺失值。如表5-2显示，17个问项的均值介于3.340-3.760之间；最小值是1.0，最大值是5.0。说明被调研者较高程度上认可淘宝平台的游戏化元素（游戏动力、游戏组件和游戏化机制）、心流体验和用户黏性。且标准差在0.015~1.136；偏度的绝对值均小于1，峰度的绝对值均小于1.411。综上，样本数据服从正态分布。信效度分析信度分析信效度分析是用于检验问卷数据是否可靠,即问卷是否能客观反应出真实情况。利用Cronbach’α来检验问卷的可靠性是可靠性检验中比较常见的检验方之一。使用该检验方法时，当Cronbach’α信度系数值低于0.6时，表明此时的问卷数据不可靠，当0.7≤Cronbach’α信度系数值＜0.8时，表明此时的问卷数据可靠性较高，是可以接受的，当Cronbach’α信度系数值≥0.8就代表着问卷数据拥有着很高的可靠性。为检验问卷数据的可靠性，本问卷采用了李克特５级量表进行测量检验，在对淘宝平台游戏化元素、心流体验和用户黏性的可靠性进行检验时选择了克朗巴哈系数。由表5-3可以看出，游戏动力、游戏化机制、游戏组件、心流体验和用户黏性这五个分量表变量的Cronbach’α信度系数值分别为0.779、0.762、0.813、0.821和0.871，每个量表的Cronbach’α信度系数值都大于0.7（通常可接受水平），表明各个量表的信度都挺好的。表5-3量表的信度分析变量题项Cronbach’α游戏动力40.779游戏组件30.762游戏化机制40.813心流体验30.821用户黏性30.871效度分析效度分析是检验问卷题目与研究目的是否相一致，是用来检验问卷数据是否具有有效性的。本研究的效度分析是对各题项进行探索性因子分析，利用KMO值和Barlett球形检验的显著性来进行有效性检验。KMO检验值最低要求是要大于0.6才能勉强进行因子分析，且同时Barlett球形检验显著性也要＜0.01，问卷数据才有效。由表5-4可知，KMO取值为0.890＞0.8，且Barlett球形检验中的显著性值＜0.001，表明此问卷数据具有较高的相关性，问卷样本比较适合进行因子分析。表5-4KMO和Barlett检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。0.890Bartlett的球形度检验近似卡方1123.107df136Sig..000如表5-5所示，本文通过主成分分析法，一共提取了5个因子，累计解释总方差是61.002%＞50%，代表着研究项的信息量可以被有效的提取。当项目的因子载荷＞0.4时，代表着此项目是可以接受的。如表5-6所示，本研究的各测量变量在其测量项目上的因子载荷处于0.653-0.855之间，都大于可接受范围（0.4）。结果说明，各量表符合效度检验要求，是具有有效性的，可以进行下一步的分析。表5-5变量的解释总方差统计解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%合计方差的%累积%16.06535.67435.6746.06535.67435.6742.46014.47314.47321.4058.26743.9411.4058.26743.9412.19412.90427.37831.0726.30350.2441.0726.30350.2442.12312.48739.8644.9565.62155.865.9565.62155.8651.86210.95450.8185.8735.13761.002.8735.13761.0021.73110.18361.002提取方法：主成份分析。表5-6变量的旋转成分矩阵成分游戏动力游戏组件游戏化机制心流体验用户黏性P1.710.241.278.420287P2.809.404..224.438.257P3.810.415.291.141.294P4.764.150.416.484.307Q1.342.816.402.408.152Q2.276.867Q3.215.806.293.484.043I1.353.265.785.408.410I2.343.210.852.406.221I3.281.230.745.206.350I4.432.104.779.1233.100FL84.653.170FL2.255.484FL3.355.111.099.785.230ST1.415.436.218.261.850ST2.475.352.139.286.810ST3.418.471.334.021.769相关性分析本研究采用了皮尔逊相关系数进行相关性分析，当相关系数大于0时；变量之间是正相关，当相关系数小于0时，说明变量之间是负相关；当相关系数的绝对值越接近0，变量之间的相关性也不紧密；当相关系数的绝对值越接近1时，表明变量之间的相关性越紧密。游戏化元素（游戏动力、游戏组件和游戏化机制）、心流体验和用户黏性之间的相关关系分析如下表5-7所示：表5-7各影响因素与用户黏性的相关分析游戏动力游戏组件游戏化机制心流体验用户黏性游戏动力1游戏组件.471**1游戏化机制.607**.716**1心流体验.506**.525**.636**1用户黏性.326**.470**.516**.570**1如表5-7所示，各个题项的相关性系数介于0.326~0.716之间，中度相关，四个影响因素与用户黏性的相关系数在0.01水平上显著正相关。结果可以初步证明游戏动力、游戏组件、游戏化机制和心流体验都对用户黏性有显著影响。回归分析回归分析可以用来分析变量之间的影响强度和模型的拟合程度。其中R方和调整后R方的值越大代表着模型的拟合程度越高，越有解释力。表5-8回归模型总体效果摘要b模型RR方调整R方标准估计的误差更改统计量Durbin-WatsonR方更改F更改df1df2Sig.F更改1.667a.444.436.49421.44454.6373204.0002.017模型1：自变量：游戏动力、游戏组件、游戏化机制因变量:心流体验表5-9游戏化元素与心流体验的系数和回归分析模型非标准化系数标准系数tSig.共线性统计量B标准误差Beta容差VIF1(常量)1.067.2194.999.000游戏动力.211.063.2213.335.001.6201.619游戏组件.118.071.1291.669.097.4852.063游戏化机制.383.078.4104.921.000.3922.5553a.因变量:心流体验如表5-8结果所示，调整后的R2系数=0.627，F=52.381。D-W的值为2.017，接近于2，说明符合样本独立性要求；VIF＜5，说明自变量之间不存在自相关。根据表5-9中的标准系数Beta可知，游戏化机制对用户黏性的影响最大，其次是游戏动力，再次是游戏组件。游戏动力对心流体验的标准化系数为0.221且p=0.001＜0.05，因此游戏动力会对心流体验产生显著正向的影响，假设H1成立；游戏组件对心流体验的标准化系数为0.129且p=0.097＞0.05，因此游戏组件对心流体验不存在显著的正向影响，假设H2不成立；游戏化机制对心流体验的标准化系数为0.410且p=0.000＜0.05，因此游戏化机制对心流体验存在显著正的向影响，假设H3成立。综上，假设H1、H3成立。下面以心流体验为自变量，用户黏性为因变量，利用回归分析进行假设检验，如表5.10。心流体验对用户黏性的标准化系数Beta为0.570，p=0.000＜0.001，因此心流体验对用户黏性存在显著正向的影响，假设H7成立。表5-10回归分析结果模型未标准化系数标准化系数t显著性共线性统计F调整后R方B标准误差Beta容差VIF（常量）1.742.2088.384.000心流体验.555.056.5709.963.0001.0001.00099.269.322a.因变量:用户黏性中介效用检验本文用回归分析来验证中介效应。首先，将游戏动力、游戏化组件和游戏化机制作为自变量，用户黏性作为因变量，利用多元回归分析进行假设检验。如表5-11所示，游戏动力对用户黏性的标准化系数为0.152且p=0.000＜0.001，因此游戏动力对用户黏性存在显著正向的影响，所以H4成立；游戏组件对用户黏性的标准化系数为-0.011且p=0.884＞0.05，因此游戏组件对用户黏性不存在显著正向的影响，所以H5不成立；游戏化机制对用户黏性的标准化系数为0.515且p=0.000＜0.001，因此游戏化机制对用户黏性存在显著正向的影响，所以H6成立。表5-11回归分析结果模型未标准化系数标准化系数t显著性共线性统计F调整后R方B标准误差Beta容差VIF（常量）2.045.2269.056.00027.3340.276游戏动力.002.071.1523.025.000.6231.604游戏组件.430.056.-.011-.147.884.7101.000游戏化机制.468.069.5156.789.002.6201.603a.因变量:用户黏性其次，将游戏动力和游戏化机制、心流体验作为自变量，用户黏性作为因变量，利用多元回归分析进行假设检验。结合前文，游戏组件对心流体验和用户黏性的影响都不显著，因此心流体验在游戏组件对用户黏性的中介效用不存在，可不必再进行中介检验。如表5-12所示，调整后R方=0.361，F=39.952，说明模型拟合度较高，整体达到显著性水平；心流体验对用户黏性的标准化系数Beta=0.430且p=0.000＜0.05，所以心流体验对用户黏性会产生显著正向的影响，所以H7成立。游戏动力对用户黏性的标准化系数Beta=0.115＜0.152且p=0.001＜0.05，说明游戏动力对用户黏性会产生显著正向的影响，再结合前面表5.11的结论，可知心流体验在游戏动力正向影响用户黏性的关系中起着部分中介作用，假设H8成立。游戏化机制对用户黏性的标准化系数Beta=0.302＜0.515且p=0.000＜0.05，说明游戏化机制对用户黏性会产生显著正向的影响，再结合前面表5-11的结论，可知心流体验在游戏化机制正向影响用户黏性的关系中起着部分中介作用，假设H10成立。表5-12加入心流体验后的回归分析结果模型未标准化系数标准化系数t显著性共线性统计F调整后R方B标准误差Beta容差VIF（常量）1.550.2266.850.18439.9520.361游戏动力.001.067.1151.332.001.5891.697游戏化机制.274.072.3023.802.000.4902.040心流体验.418.072.4305.806.000.5631.775a.因变量:用户黏性假设检验结果在前面的研究中，我们用了SPSS软件来进行描述性分析和验证分析等，未来能更清楚地分析本文中的所有假设，下面将10个假设的检验结果进行汇总。如下表5-13所示：表5-13假设检验结果汇总假设编号假设检验结果H1游戏动力对心流体验有显著正向的影响成立H2游戏组件对心流体验有显著正向的影响不成立H3游戏化机制对心流体验有显著正向的影响成立H4游戏动力对用户黏性有显著正向的影响成立H5游戏组件对用户黏性有显著正向的影响不成立H6游戏化机制对用户黏性有显著正向的影响成立H7心流体验对用户黏性有显著正向的影响成立H8心流体验在游戏动力和用户黏性之间起中介作用部分中介H9心流体验在游戏组件和用户黏性之间起中介作用不成立H10心流体验在游戏化机制和用户黏性之间起中介作用部分中介综上所述，本文得出以下3个结论：游戏化元素与心流体验之间的关系游戏动力对心流体验产生显著正向的影响，游戏化机制对心流体验产生显著正向的影响，所以H1和H3成立。游戏化元素与用户黏性之间的关系游戏组件对用户黏性不存在显著正向的影响，所以H5不成立，游戏动力对用户黏性产生显著正向的影响，游戏化机制对用户黏性产生显著正向的影响，所以H4和H6成立。心流体验与用户黏性之间的关系心流体验对用户黏性产生显著正向的影响，所以H7成立。心流体验的中介作用心流体验只有在游戏组件与用户黏性之间不起中介作用，在游戏动力和游戏化机制对用户黏性的影响中起着部分中介的作用，所以假设H8和H10成立，H9不成立。总结研究结论目前国内针对游戏化的实证研究仍位于刚开始阶段，关于游戏化元素的研究更是少之又少，而国外虽然关于游戏化元素的研究有很多，但是实证研究却不多。首先，本文对游戏化元素、心流理论和用户黏性进行了文献整理分析，构建假设模型和研究框架，提出10个假设。其次，本文利用问卷星设计问卷，并在线上和线上发布问卷以获得样本数据，再利用SPSS软件来分析数据和模型验证。最后，基于获得的数据分析结果来验证研究假设，得出研究结论，并为淘宝平台游戏化元素的设计提供建议。得出的结论主要有：游戏动力和游戏化机制会对心流体验产生显著正向的影响。游戏动力和游戏化机制在淘宝平台的应用，能让用户在与卖家和其他卖家沟通分享的过程中产生愉快的心情，满足消费者的使用需求，让其专注于平台推出的活动，使用户在消费过程中产生心流体验，促使用户消费，所以游戏动力和游戏化机制会对心流体验产生显著正向的影响。游戏动力和游戏化机制会对用户黏性产生显著正向的影响。平台用户黏性会受游戏化动力和游戏化机制影响主要体现在这几方面：一游戏动力里用户与其他用户的交流和自己通过努力而提升的成绩会使消费者频繁回到淘宝平台，持续使用淘宝，进而增加淘宝的用户黏性。二是游戏化元素里的挑战、竞争和合作等会让用户在与其他消费者竞争或组队的同时还能在用户实现目标时提供胜利的愉悦感和正面的反馈，这些都能起到激励消费者，使顾客积极参与活动，进而增加用户黏性的作用。心流体验会对用户黏性产生显著的正向影响。当淘宝平台设置的挑战难度与用户的技能程度相匹配时，消费者全身心的投入到活动中，此时消费者便产生了心流体验，提高顾客体验，促进消费者进行网络购物，从而增加用户黏性。所以心流体验对用户黏性的影响是显著的。心流体验在游戏动力和游戏化机制与用户黏性的关系中起着部分中介的作用，游戏动力和游戏化机制在心流体验的参与下对用户黏性起着显著正向的影响。结果建议根据以上四点研究结论，本文针对淘宝平台的游戏化设计提出以下几点建议：注重游戏游戏化机制和游戏动力的设计根据假设检验的结果可知，游戏化元素中游戏化机制对平台用户黏性的影响最大，其次是游戏动力，游戏组件对平台用户黏性的影响不大。淘宝平台和其他网购平台一样，都通过大量应用积分、奖励和排行榜等游戏组件来吸引用户，但这只会让游戏组件失去效用，降低它的竞争优势。所以，淘宝平台在设计游戏化元素时应把重心放在游戏动力和游戏化机制的设计上面。在设计游戏化元素时更多的应用游戏动力游戏动力中规则和关系交流都会对平台用户黏性产生显著影响。游戏化营销活动是由用户和设计者共同完成的，好的游戏化元素设计需要同时满足了用户和平台的需求。淘宝目前针对规则这部分环节的设计仅仅处于用简单的文字和图片说来明产品的介绍和活动的规则等，有些用户不能很直白的了解到具体的活动规则。在交流这一方面，网店有时候会为了好评率而选择刷单的方式来欺骗消费者，销量一旦高起来，产品的评价就会参差不平，可能会影响到消费者的判断。淘宝平台可以更关注游戏动力的应用，通过形象化动画化获得的规则和产品介绍，吸引消费者对活动或产品的注意力，以满足消费者对于规则的需求；而针对关系交流这一元素，淘宝可以在网店的评价方面多设置一些监察方案，有效的限制恶意刷单刷评。淘宝还可以为看中某一产品的消费者提供已经购买过此产品的相识好友，既可以让消费者增强对产品认知的准确性，还可以加强消费者之间的交流沟通，使消费者的社交需要得到满足。在设计游戏化元素时更多地的应用游戏化机制结合前面的分析可知，为让用户产生心流体验只能合理设计挑战的难度，而更多时候淘宝为了吸引顾客参与活动，设置的挑战都不会有什么难度。所以，建议淘宝针对不同程度热销的产品和不同等级的消费者分别设置不同程度的挑战，只有当消费者完成了淘宝为他专门设计的挑战后，才能购买该件商品。比如，一般热销的产品只需要消费者邀请五名好友参与组队即可购买，比较热销的产品则需要消费者在完成组队任务的同时还要浏览同间店铺的五件产品等。这样，消费者在完成相对应的挑战后既会产生心流体验，增加用户黏性，也会起到一个宣传的作用。依据前面的假设检验结果，游戏化机制里的合作会对用户黏性产生影响。每个消费者都是一个单独的个体，而游戏化机制里的合作能让消费们组队合作，形成一个团体。有了队伍的存在，就算不积极的消费者也会被队友催着去完成任务，这样消费者就会持续参与到淘宝的活动中，从而增加用户黏性。所以，建议淘宝在推出的活动尽量多应用合作和竞争这一游戏化元素，比如，双十一活动或者618等活动中设置让消费者组队合作，队伍需要完成一定的任务，还要与其他队伍进行竞争，才能获得优惠或者购买权限。淘宝还可以针对每个用户的不同等级设置不同门槛的任务，只有这样合理设计的游戏难度才能使得目标用户在使用淘宝时产生心流体验，用户在使用淘宝的过程是愉快的话，就加大了用户网络购物的可能性，增加平台的用户黏性。研究局限与展望本文基于心流理论从游戏化元素的的定义、划分维度和用户黏性的影响因素入手，对国内外现有的相关文献进行了整理和分析，运用实证方法，研究了游戏化元素、心流体验和用户黏性三者之间的关系。但本文仍存在需要改进的地方，具体的不足有以下三个地方：目前研究缺乏成熟完善的理论基础。本文整理分析发现现在国内针对游戏化的实证研究仍位于刚开始阶段，有关于游戏化元素的研究更是少之又少，关于游戏化营销的研究也是不多，理论基础比较薄弱，缺乏成熟完善的理论体系；虽然国外研究游戏化的文献相对较多，但关于游戏化元素的实证研究还是比较少的。因此，未来学者可以更多地关注游戏化实证分析和游戏化营销这两方面，来增强理论基础。只有理论基础充实了，你的研究才更有说服力。数据代表性一般。本文的数据来源主要是网络上发放问卷收集样本，样本来源较单一，可能会在一定程度上影响实证结果。问卷数据里的被调查者在性别、年龄、学历、职业、收入等构成不同，单一平台数据缺乏一定的代表性。未来学者可以扩大研究的范围，具体到哪些行业、哪种渠道（线上或线下）等等。更多的样本才不会使得研究不具有代表性。又因为女性在网络购物大军里占主力地位，未来的研究还可以主要着手于女性这一特征进行细分。

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附录——淘宝平台游戏化元素对用户黏性的影响分析调查问卷亲爱的朋友：

感谢您参加此次调查！本问卷不计姓名，答案没有对错之分，调查结果将受到严格保密，仅