【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展和智能手機(jī)的普及,人們的生活和出行方式都得到了很大的變化,旅游成為了人們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠�。過(guò)去人們喜歡使用旅游APP來(lái)預(yù)訂和購(gòu)買(mǎi)旅游產(chǎn)品,但是隨著微信小程序的出現(xiàn),各大旅游企業(yè),尤其是旅游電商都開(kāi)始熱衷于對(duì)小程序的開(kāi)發(fā),越來(lái)越多的旅游預(yù)訂類小程序開(kāi)始出現(xiàn)在微信平臺(tái)中。由于小程序的開(kāi)發(fā)技術(shù)趨于成熟,開(kāi)發(fā)和維護(hù)的成本較低,不會(huì)像APP一樣占用很大的手機(jī)內(nèi)存,而且還擁有微信上大量的用戶資源,這就使得攜程、同程藝龍等旅游電商也正式開(kāi)始開(kāi)發(fā)自己的小程序,并在市場(chǎng)上推廣和宣傳,用戶也開(kāi)始對(duì)它們有了初步的接觸和了解。旅游預(yù)訂類小程序相比旅游APP,有著更多的優(yōu)點(diǎn)和推廣優(yōu)勢(shì)。旅游企業(yè)能夠通過(guò)小程序來(lái)精準(zhǔn)鎖定和獲取目標(biāo)用戶,從而為企業(yè)帶來(lái)更大的商業(yè)價(jià)值。預(yù)訂類小程序作為新出現(xiàn)的旅游服務(wù)產(chǎn)品,由于其自身的具備的諸多優(yōu)勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)力,擁有很大的發(fā)展?jié)摿蛷V闊的應(yīng)用前景。各大旅游電商推出自己的小程序以后,面臨著很大的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。因此,了解用戶的使用意愿,根據(jù)用戶需求來(lái)設(shè)計(jì)功能更加強(qiáng)大的小程序,是各個(gè)旅游電商和旅游企業(yè)需要努力的方向。本文基于UTAUT模型來(lái)研究用戶的使用意愿,通過(guò)文獻(xiàn)閱讀,在TPB和VAM等理論支持下,在該模型的基礎(chǔ)上引入了感知信任、態(tài)度、感知風(fēng)險(xiǎn)、個(gè)體創(chuàng)新、感知成本和感知娛樂(lè)六個(gè)變量,構(gòu)建了影響微信用戶對(duì)預(yù)訂類小程序使用意愿的研究模型,并提出相關(guān)假設(shè),設(shè)計(jì)問(wèn)卷進(jìn)行用戶調(diào)研,共收集有效問(wèn)卷469份。本研究采用SPSS22.0、AMOS17.0進(jìn)行了實(shí)證研究,對(duì)影響使用意愿的10個(gè)主要變量進(jìn)行了分析,對(duì)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證,通過(guò)模型修正得到了一個(gè)研究小程序用戶使用意愿的影響因素模型。研究發(fā)現(xiàn),努力期望和社會(huì)影響對(duì)于用戶使用意愿的影響更加強(qiáng)烈,感知信任和態(tài)度對(duì)使用意愿有很強(qiáng)的正向影響;個(gè)體創(chuàng)新對(duì)感知信任和使用意愿都有較強(qiáng)的影響力;而感知成本對(duì)使用意愿的影響并不明顯。另外,職業(yè)、受教育程度等人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量對(duì)用戶的使用意愿也有顯著影響。最后,根據(jù)本文的研究結(jié)果,從用戶和旅游企業(yè)兩個(gè)角度提出了關(guān)于旅游預(yù)訂類小程序開(kāi)發(fā)使用和營(yíng)銷(xiāo)相關(guān)的意見(jiàn)和建議。
【學(xué)位授予單位】：北京第二外國(guó)語(yǔ)學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F592;F724.6;F274
【圖文】：

圖 4- 1 對(duì)微信用戶使用意愿的影響研究初始模型4.3.3 模型擬合度檢驗(yàn)本研究通過(guò) AMOS17.0 軟件，采用最大似然法（ML）對(duì)樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。根據(jù)運(yùn)行的結(jié)果，可以得出研究模型的各個(gè)擬合指標(biāo)以及路徑系數(shù)，以此來(lái)判斷本研究中各變量之間存在的關(guān)系，以及收取數(shù)據(jù)的擬合效果。評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)方程的每一個(gè)指標(biāo)都有相對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)，在分析時(shí)可以用來(lái)作對(duì)比。根據(jù)研究的實(shí)際需要，本文專門(mén)選擇了幾種指標(biāo)對(duì)模型的適配度進(jìn)行評(píng)價(jià)：（1）卡方（χ2）：卡方檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是用來(lái)判定模型實(shí)際觀測(cè)值與理論觀測(cè)值之間的偏離程度。但是卡方值得大小受到樣本量的影響較大，通常情況下，采用卡方值與自由度的比值來(lái)進(jìn)行比較，二者的比值越小，說(shuō)明模型擬合度越好；通常情況下要求χ2/df 的值低于 3。（2）GFI 值與 AGFI 值：二者分別是模型適配度指數(shù)與調(diào)整后的適配度指數(shù)，按照科學(xué)研究的標(biāo)準(zhǔn)，一般要求 0＜GFI/AGFI＜1，它們的取值越接近 1，表

圖 4- 2 初始模型標(biāo)準(zhǔn)化分析結(jié)果通過(guò)運(yùn)用 AMOS 進(jìn)行分析，得出模型的相關(guān)擬合指標(biāo)，具體的數(shù)據(jù)如下表中所示：表 4- 9 初始模型擬合結(jié)果路徑 C.R. P 值 標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù) 顯著性使用意愿<---態(tài)度 4.698 *** .82 顯著使用意愿<---感知信任 4.412 *** .18 顯著態(tài)度<---感知信任 4.214 *** .52 顯著態(tài)度<---感知娛樂(lè) 4.609 *** .33 顯著態(tài)度<---感知風(fēng)險(xiǎn) -2.429 .023 .26 顯著態(tài)度<---感知成本 -3.558 *** .51 顯著態(tài)度<---個(gè)體創(chuàng)新 6.947 *** .53 顯著感知信任<---績(jī)效期望 1.584 .173 .14 不顯著感知信任<---努力期望 2.056 .041 .18 顯著感知信任<---社會(huì)影響 2.181 .032 .15 顯著感知信任<---促進(jìn)因素 3.143 .012 .32 顯著通過(guò)以上兩個(gè)圖表可以看出，績(jī)效期望對(duì)感知信任的 P 值大于 0.05，說(shuō)明在

【參考文獻(xiàn)】

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