大數(shù)據(jù)背景下就業(yè)平臺(tái)用戶粘性的影響因素及作用機(jī)制研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，使招聘方式從平面媒體廣告轉(zhuǎn)向了互聯(lián)網(wǎng)招聘。由于具有海量且及時(shí)的招聘信息資源、不受地域時(shí)間限制、低成本高效率等優(yōu)勢(shì)，網(wǎng)絡(luò)招聘平臺(tái)得到迅速發(fā)展，成為了主流的招聘渠道，數(shù)據(jù)顯示當(dāng)前招聘PC網(wǎng)站的月活躍用戶數(shù)達(dá)到了1.4億人。然而隨著快速發(fā)展的同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)招聘仍然存在很多問題，如虛假宣傳、過度包裝，平臺(tái)的經(jīng)營模式和服務(wù)方式雷同、模仿、同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重，導(dǎo)致用戶的粘附性很低。這對(duì)于依托于企業(yè)用戶和求職用戶運(yùn)營的就業(yè)平臺(tái)來說非常致

2、命，用戶粘性問題已經(jīng)成為影響就業(yè)平臺(tái)健康發(fā)展的重大瓶頸。因此，如何保留用戶并提高用戶粘性成為就業(yè)平臺(tái)管理者迫切需要解決的問題。個(gè)性化服務(wù)為平臺(tái)破解同質(zhì)化等問題帶來了曙光，通過提供有針對(duì)性的個(gè)性服務(wù)，可以滿足用戶不斷改變的求職需求，激起用戶對(duì)平臺(tái)的持續(xù)使用動(dòng)機(jī)，并最終對(duì)平臺(tái)產(chǎn)生粘性。而大數(shù)據(jù)的發(fā)展在各行各業(yè)掀起了新一輪的應(yīng)用浪潮，同時(shí)也為個(gè)性化服務(wù)提供了數(shù)據(jù)支持和技術(shù)支持。大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)招聘的觀念已經(jīng)發(fā)生了極大的轉(zhuǎn)變，用戶對(duì)平臺(tái)的

3、功能已經(jīng)不局限于是獲得招聘信息的渠道，更多的希望平臺(tái)能夠幫助自己做出就業(yè)決策。因此，在大數(shù)據(jù)背景下研究個(gè)性化服務(wù)對(duì)用戶粘性的影響顯的格外迫切。基于此，本文基于S-O-R模型構(gòu)建了個(gè)性化服務(wù)-動(dòng)機(jī)-粘性的理論模型，并加入大數(shù)據(jù)支持作為調(diào)節(jié)變量，探討了大數(shù)據(jù)背景下個(gè)性化服務(wù)對(duì)用戶粘性的作用機(jī)制。
　　首先，本文對(duì)大數(shù)據(jù)、個(gè)性化服務(wù)、用戶動(dòng)機(jī)和用戶粘性這幾個(gè)主要變量的概念內(nèi)涵及相關(guān)研究進(jìn)行了綜述，提出大數(shù)據(jù)支持是指大數(shù)據(jù)對(duì)平臺(tái)的支持方式

4、，個(gè)性化服務(wù)包括互動(dòng)性、定制化、推薦三個(gè)維度，而用戶動(dòng)機(jī)則包括感知有用性和心流體驗(yàn)；隨后對(duì)國內(nèi)外就業(yè)平臺(tái)的研究和發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了概述；接著基于S-O-R模型等相關(guān)理論對(duì)個(gè)性化服務(wù)、用戶動(dòng)機(jī)、用戶粘性以及大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進(jìn)行理論推導(dǎo)和分析，并據(jù)此提出了14個(gè)研究假設(shè)；最后通過對(duì)收集到的229份就業(yè)平臺(tái)用戶樣本數(shù)據(jù)的分析，采用SPSS19.0和LISREL8.7軟件對(duì)研究假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，獲得實(shí)證結(jié)果，結(jié)果表明，研究假設(shè)中的12個(gè)假設(shè)獲得支持，1

5、個(gè)未獲支持，1個(gè)獲得反向支持。
　　通過實(shí)證研究分析，本文的主要結(jié)論如下：第一，個(gè)性化服務(wù)對(duì)用戶粘性具有顯著的影響關(guān)系。第二，個(gè)性化服務(wù)對(duì)用戶動(dòng)機(jī)存在顯著正向影響，而用戶動(dòng)機(jī)對(duì)用戶粘性存在顯著的正向影響，用戶動(dòng)機(jī)在個(gè)性化服務(wù)和用戶粘性中存在中介作用。第三，以平臺(tái)的大數(shù)據(jù)支持水平作為調(diào)節(jié)變量，驗(yàn)證大數(shù)據(jù)支持在平臺(tái)個(gè)性化服務(wù)與用戶粘性關(guān)系中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，其中只有在推薦與用戶粘性的關(guān)系中具有顯著正向調(diào)節(jié)作用，而在互動(dòng)性與用戶粘性的關(guān)系中存

6、在反向調(diào)節(jié)作用。此外，本研究還發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)支持直接對(duì)用戶粘性產(chǎn)生顯著正向影響。
　　本研究的結(jié)果主要有以下兩個(gè)方面的創(chuàng)新點(diǎn)和貢獻(xiàn)：第一，基于S-O-R模型整合了網(wǎng)站因素和用戶因素兩個(gè)視角探討了對(duì)粘性的影響機(jī)制，使得對(duì)粘性的研究更加更加深入和全面，從而豐富和拓展了用戶粘性相關(guān)理論研究；第二，結(jié)合大數(shù)據(jù)時(shí)代這個(gè)技術(shù)背景，將大數(shù)據(jù)支持作為調(diào)節(jié)變量引入研究模型中，對(duì)其進(jìn)行了實(shí)證研究，并提出了本研究的測(cè)量量表。不管是對(duì)學(xué)術(shù)界還是實(shí)踐屆具有一定