基于系统动力学的在线教育平台用户付费意愿仿真研究

刘 丹, 曲 怡, 李玉斌

(辽宁师范大学 计算机与信息技术学院，辽宁 大连 116081)

随着移动互联网技术的快速发展和智能终端设备的迅速普及，人们接受教育的方式逐渐走向智能化、个性化，其中在线教育成为终身学习的一个有效途径.目前，在线教育市场的用户主体为学生和在职人员，二者的需求分别为学业需求和职业需求.相比大多数学业在线教育平台的免费性和被动性，职业在线教育用户多以事业的增值为目的，希望通过在线学习提升个人技能，以缩小与岗位需求之间的差距，因此他们的学习需求更为迫切，付费意识也更高.正因如此，大量在线教育机构和互联网企业纷纷投身于在线教育行业，通过搭建商业性在线教育平台并销售付费课程这类特殊性数字化互联网产品的模式进行盈利.

顾客感知价值(Customer Perceived Value，CPV)这一概念在营销学领域中被认为是消费者在进行购买决策时的重要参考依据[1].在商品消费过程中，顾客感知到的价值越高，发生实际购买行为的可能性也就越高；相反地，顾客感知的价值越低则意味着没有或者很少有购买意愿.尽管目前在线教育市场的竞争越来越激烈，但是对感知价值的研究主要针对广义上的网络消费行为以及MOOC课程平台的用户持续使用意愿和用户满意度研究，较少涉及商业化在线教育平台的用户付费意愿研究.因此，本研究基于价值接受度模型，以感知价值理论为基础，结合前人的影响因素分析和在线教育情境，对在线教育平台用户选读课程的付费意愿进行系统动力学分析，为在线教育平台的运营和改进提供参考.

1 理论基础与文献综述

1.1 接受度模型

1989年，Davis[2]提出了技术接受度模型(Technology Acceptance Model，TAM)，该模型认为系统的采纳和使用由用户使用的行为意愿所决定，用户的态度和感知有用性直接影响用户使用的行为意愿，继而TAM模型被广泛应用在用户采纳与使用信息系统行为的研究中.之后Davis对TAM模型进行了改进，删除了无法完整传递感知有用性和感知易用性的用户态度.此后，TAM模型成为大多数接受度模型的基础，然而随着研究的进一步推进，TAM模型缺乏对产品成本考虑的问题日益突出.为了建立更有解释力的模型，Kim[3]等于2005年对TAM模型进行了改进，提出价值接受度模型(Value Acceptance Model，VAM)对移动互联网的使用行为进行研究.该模型提出感知价值由感知利得和感知利失构成，感知有用性和感知娱乐性构成感知利得，感知费用和技术因素构成感知利失，感知价值作为中间变量影响最终的采纳意愿.相较于TAM模型，VAM模型呈现了更高的预测能力且更能反映消费者的自主性和成本，所以受到学术界的更高认可.

1.2 感知价值研究综述

Zaithaml[4]首先从顾客角度提出感知质量的定义，进而对感知价值进行概念界定，他认为感知质量不同于产品的客观质量，是消费者对产品优越性的判断；感知价值是消费者对产品和服务的整体评价，该评价取决于感知收益和付出成本之间的权衡.此后许多专家学者从不同角度开展研究，他们对于顾客价值的不同定义存在三个突出的共同点.第一，顾客价值是产品固有的或与产品使用相关联的，与所谓的“价值观”不同；第二，顾客价值不是由销售者客观决定的，而是由顾客所感知到的；第三，顾客价值存在对收益和损失之间的权衡.基于此，Woodruff[5]从多个实证研究中得出整合的观点，并受到大多数研究人员的认同.他认为顾客价值是顾客对产品属性、性能和购买过程中是否实现目标的感知偏好和评价.这一概念不仅包含了期望值和接受值，还强调顾客价值来源于消费者的感知、偏好和评价，并且将从产品中获得的收益和损失联系在一起作为消费者购买和使用意愿的考量.

顾客感知价值是一个包含多个维度的复杂结构，现有的学术研究和企业实践表明：感知价值不仅对顾客行为有直接的、显著的正向影响，同时，感知价值还能通过一些中间变量来影响顾客行为倾向.Sheth[6]等区分了由产品提供的五类价值，分别为功能价值、条件价值、社会价值、情感价值和满足价值，消费者的购买意愿由这五个消费价值中的一个或者多个所决定.Parasuraman[7]等指出决定顾客忠诚的关键因素是感知价值，与产品质量和价格相比，例如响应时间、可靠性这样的服务质量作为感知价值的逻辑驱动力更加难以复制.Petrick[8]在Sheth等人的基础上提出了新的顾客感知价值衡量五维度，包括质量、情感反应、货币价格、行为价格和声誉，并在实际操作中细化成25个指标进行衡量.McKnight[9]等研究在网络购物中网络交易和消费者隐私数据的安全性可以影响消费者的信任感知.管益杰[10]等从心理学角度出发提出信任是消费者产生网络购物行为的重要因素，网络安全机制建设和独立的第三方服务质量可以影响消费者的信任.Golden Smith和Horowitz[11]通过调查发现消费者在网络中寻求其他消费者的意见是为了降低风险、确保以更低的价格购买商品以及更加便捷轻易地获取信息，调查的数据还表明：对于网络购物者来说，来自其他已购买的消费者的意见比广告的价值更加重要.季文静[12]提出在网络购物的环境下，能够影响感知价值的因素包括感知风险、购买成本和感知利益，其中感知风险的影响作用最大.欧阳映泉[13]融合技术接受度模型、理性行为理论和创新扩散理论，提出感知娱乐性和感知有用性对感知价值有正向影响，二者对用户采纳意愿具有同等重要的作用.左秀平[14]等提出感知风险对消费者的感知价值有负向影响，产品的特性是感知价值的最大影响因素，成本因素呈现逐渐减弱的趋势.艾瑞咨询[15]调研发现能否与老师进行有效互动是用户在使用在线教育平台时关注的主要因素.

2 用户选读课程付费意愿的影响因素分析

本研究基于价值接受度模型，以感知价值理论为基础，通过查阅其他有关互联网数字产品消费意愿和网络购物意愿的相关文献，结合前人的影响因素分析和在线教育情境，确定了商业化在线教育平台用户付费意愿的影响因素，如表1所示.

表1 商业化在线教育平台用户付费意愿的影响因素

(1)感知易用性. 感知易用性是用户付费意愿的基础要素，主要指平台操作简易、购买流程便捷和资源下载方便，学习者感知到能够节约其在课程学习中操作上的时间和精力.感知易用性对用户对付费意愿有正向影响.

(2)感知有用性. 感知有用性是用户付费意愿的核心要素，付费课程的实用性、资源的丰富性和课程内容的及时更新是学习者的首要关注目标，对于付费意愿至关重要，还是影响学习者使用满意度和持续使用意向的重要因素.感知有用性对用户对付费意愿有正向影响.

(3)感知交互性. 感知交互性是用户付费意愿的路径要素，主要指学习者感知的与课程、教师和在线平台之间实现学习资源获取和服务体验途径的感知交互过程，包括交互信息的及时反馈、个性化学习资源推荐和平台服务相应速度.感知交互性对用户对付费意愿有正向影响.

(4)感知信任. 感知信任是用户付费意愿的保障要素，主要指学习者对在线教育平台在数据信息安全、个人隐私保护和支付账户安全等方面的信任和安全感.由于学习者对隐私和财产安全的重视程度不断提高，所以感知信任这一保障要素对用户对付费意愿有正向影响.

(5)感知价格. 感知价格是用户付费意愿的价格要素，主要指学习者的付费意识和对获得付费课程的成本感知.由于网络文学等互联网数字产品的“内容付费”模式盛行，用户付费意识逐渐增强，试用后付费和限时折扣的营销模式也提高了学习者的付费意愿，因此感知价格对用户对付费意愿有正向影响.

(6)感知评价. 在线评论是用户付费意愿的社会要素，主要指学习者在浏览学习平台时感知到的评论功能和内容对其付费意愿的影响.与电子商务平台类似，具有较高付费意愿的感知评价受学习群体的正向评价影响较大.感知评价包括在线评论功能、发布评论奖励机制、正向评论内容和评论数量.感知评价对用户对付费意愿有正向影响.

3 基于系统动力学的用户付费意愿模型构建

系统动力学通过分析系统的状态特性及动态机制，建立仿真模型挖掘影响系统性能的各因素之间的作用关系，适合于处理具有多维度和时变性的复杂问题[16].由于商业化在线教育平台服务的影响因素众多，加之平台对课程评论的重视性不高，收集各影响因素的精确数据不够完整，所以要求建立的模型要具有较强的鲁棒性.系统动力学的因果关系图和流图可以反映出各因素对系统的综合影响以及因素建立的相互关联，因此，通过建立因果关系图、流图并确定其方程，进而采用系统动力学仿真分析商业化在线教育平台用户付费意愿.

3.1 建模假设

由上述分析可知，影响用户付费意愿的因素众多，而且各因素对模型的影响程度不尽相同，且随时间变化，所以构建的商业化在线教育平台用户付费意愿模型是一个复杂的动态系统.如何定义系统边界并对影响因素之间的关系和取值范围进行分析，对系统建模非常重要.根据系统边界和系统目标，本研究做出以下基本假设：

H1：假设商业化在线教育平台用户付费意愿的主要影响因素来自感知易用性、感知有用性、感知交互性、感知信任、感知价格和感知评价，这6个因素对用户付费意愿有显著正影响.

H2：假设感知易用性、感知有用性、感知交互性、感知信任对感知评价有显著正影响.

H3：假设在线教育平台用户付费意愿反映群体用户主要意向趋势，个体意愿差异在不影响主要结果的基础上可以进行合理推断.

H4：假设付费意愿模型的各影响因素取值变化由在线教育平台开发维护周期确定，以1个月为基本变化周期，60个月为完整研究周期.

3.2 因果关系图模型

基于以上分析，构建的因果关系图模型如图1所示.

图1 因果关系图模型Fig.1 Causal loop diagram model

3.3 流图模型与主要函数关系构建

在因果关系图模型基础上，建立其流图模型，如图2所示.

图2 流图模型Fig.2 Rate diagram model

对该流图模型中定义的变量进行总结，归纳如下：

(1)辅助变量：在线教育平台用户付费意愿(WPOC).

(2)状态变量：感知易用性(L1)，感知有用性(L2)，感知交互性(L3)，感知信任(L4)，感知价格(L5)，感知评价(L6).

(3)速率变量：感知易用性增量(R1)，感知有用性增量(R2)，感知交互性增量(R3)，感知信任增量(R4)，感知价格增量(R5)，感知评价增量(R6).

(4)常量：感知易用性增加率(I1)，感知有用性增加率(I2)，感知交互性增加率(I3)，感知信任增加率(I4)，感知价格增加率(I5)，感知评价增加率(I6)；感知易用性影响权重(ω1)，感知有用性影响权重(ω2)，感知交互性影响权重(ω3)，感知信任影响权重(ω4)，感知价格影响权重(ω5)，感知评价影响权重(ω6)；感知易用性对感知评价的影响系数C16，感知有用性对感知评价的影响系数C26，感知交互性对感知评价的影响系数C36，感知信任对感知评价的影响系数C46.

根据流图模型，构建基于系统动力学的商业化在线教育平台用户付费意愿模型方程，如表2所示.

表2 系统动力学模型方程

4 实例仿真

4.1 仿真准备

依据前面的因素分析，编制了“在线教育平台用户付费意愿影响因素”调查问卷，发放对象为在线教育平台开发人员和商业化在线教育平台用户.共回收问卷129份，有效问卷117份，有效率90.7%.信度检验的6个一级指标的Cronbach’α系数均大于 0.8, KMO均大于 0.7，且球形检验的显著性水平达到了双尾检验的显著性要求，表明问卷信效度理想.将回收的有效问卷进行整理，确定各影响因素的权值和各指标间的相互影响系数.

表3 系统动力学仿真模型初始参数设置

4.2 仿真实验与结果

利用Vensim PLE软件从不同初始状态对用户付费意愿的影响、不同影响因素增加率对用户付费意愿的影响和各个影响因素对用户付费意愿实际贡献率3个方面进行系统仿真.

4.2.1 不同初始状态对用户付费意愿影响的仿真分析

在各影响因素的初始增加率不变的情况下，将各因素的初始值分别设置为70、75、80，图3显示了3种情况下用户付费意愿的仿真实验结果.从图中曲线可以看出两点变化：其一，经过60个月的仿真运行，用户付费意愿随着各影响因素的改进而呈现缓慢上升的趋势；其二，各影响因素的初始值会影响用户付费意愿达到目标值的时间，初始值越高达到目标值的时间越短.因此，商业化在线教育平台在最初进行平台设计时应全面考虑影响用户付费意愿的各方面因素，这对商业化运作的投资回报尤为重要，也将会进一步影响后续的平台改进，从而持续性影响商业化在线教育平台的发展.

图3 不同初始状态对用户付费意愿的影响Fig.3 The influence of different initial states on users′ purchase willingness

4.2.2 不同影响因素增加率对用户付费意愿影响的仿真分析

图4 影响因素的增加率提升时用户付费意愿的变化趋势Fig.4 The change trend of users′ purchase willingness when the increase rate of influencing factors increases

图5 用户付费意愿在不同影响因素增加率改变时的变化趋势Fig.5 The change trend of users′ purchase willingness when the increase rate of different influencing factors changes

将各因素的增加率由0.002统一提升为0.005，如图4所示，从曲线变化可以看出，增加率为0.002时达到目标值需要54个月，增加率为0.005时达到目标值仅需要22个月.因此，提升影响因素的增加率可以提高用户付费意愿，缩短达到目标值的时间.然而，真实情况下，由于商业化在线平台开发商的关注点不同，所以对各影响因素的改进效率也不尽相同.在保持其他影响因素增加率不变的情况下，测试了影响因素增加率对用户付费意愿提升效果的影响，图5显示了用户付费意愿变化的6次仿真实验结果.从图中可以看出，不同因素增加率对用户付费意愿的影响存在显著性差异.影响最大的是感知评价，之后依次是感知有用性、感知交互性、感知信任、感知易用性和感知价格.可见，相比其他影响因素而言，课程评论对于用户付费意愿的影响更大，而价格则是对用户付费意愿影响最小的因素.

4.2.3 各个影响因素对用户付费意愿实际贡献率的仿真分析

为了进一步分析各影响因素指标对提升用户付费意愿的影响，计算各影响因素的实际贡献率.实际贡献率指仅改变一个因素的增加率时，用户付费意愿发生变化的百分比.实际贡献率的计算公式如下：

(1)

表4 各影响因素的实际贡献率

5 讨论与展望

依据仿真实验结果可见，不同因素对用户付费意愿影响的程度是不同的，商业化在线教育平台的开发者可以基于影响因素的差异性制定不同的商业策略.教育是非标准化的服务，与淘宝、滴滴等业务不同，用户下单时才是在线教育服务的开始，如果在用户体验之后不满意就很难挽回，同时更是失去背后大量的潜在用户.为了帮助在线教育企业更好地制定有针对性的商业策略，将影响用户付费意愿的因素改进分为3个方面：内容服务——感知评价、感知有用性，技术创新——感知交互性、感知易用性，营销运维——感知信任、感知价格.

5.1 内容服务是在线教育平台的生存之本

从资源角度来看，由于大部分付费课程用户是出于职业需求而进行的主动性学习，其对试学或者阅读评价过程中感知到的知识有用性也极大影响其后续的付费的意愿，而且随着用户对“内容消费”的要求越来越高，新课程内容开发的人力成本不断上升，在线教育平台中提供的付费课程终将无法满足所有目标用户的需求，此时以定制化内容为主的内容共建模式可以解决“内容”和“人力”这两方面的难题.在线教育平台以优质资源的自传播属性来吸纳专业人士，再将专业人士培训成为行业优秀人才，通过平台社区的天然社交属性，迅速拉近行业导师和用户间的距离，最终形成良性生态循环.从服务角度来看，在线评论更多来自已经付费用户的真实感受，相比商家的广告更为客观具体，而用户选择阅读在线评论的目的就是为了节省决策时间并且做出更优的购买决策，所以在服务上要更加关注评论机制的设计和实现.特别是对于出现已有客户的负面评论，要制定合适的服务补救回应策略[17].因为负面的在线评论会对商家的品牌口碑造成实质性的损害，失去大量现有用户和潜在用户.由于用户的负面具有个体主观性，企业不愿意看到但又无法控制和干预，所以及时有效的应对措施是十分必要的.在线教育平台要重视用户评价对品牌的巨大影响，向运行成熟的在线商务平台学习，制定规范的反馈应对机制降低后期销售推广受到负面评论的影响，还能够从良好的服务态度角度上获得用户的谅解以达到和解的目的.同时要鼓励用户发表真实感受的在线评论以达到正向营销目的，而不仅仅是为了提高评论数量而形成的灌水评价奖励机制.

5.2 技术创新是在线教育平台的核心助力

感知交互性和感知易用性对在线教育平台用户的初始体验感尤为重要，尽管在线教育的核心是课程质量，但是较低的平台使用满意度会直接影响用户的情感，进而影响用户对课程质量的感知，降低付费意愿.目前以学业需求为主的在线教育平台侧重“教、学、练、测、评”五维模式的功能性完善，而大部分以职业需求为主的在线教育平台因其定位不同，多采用“直播+录播+在线互动”的三维模式为用户提供学习服务，更加关注用户对平台体验的满意度.2019年9月，教育部等十一部门发布《关于促进在线教育健康发展的指导意见》中提出要“支持互联网企业与在线教育机构深度合作，综合运用大数据分析、云计算等手段，充分挖掘新兴教育需求，大力发展智能化、交互式在线教育模式，增强在线教育体验感”[18].可见，良好的情感体验是提高用户黏性和后续付费意愿的重要保障.在线教育平台应该进一步关注采用人工智能、脑科学等领域的最新技术创新手段实现个性化的平台设计以及功能的完善，在用户选择课程过程中实现基于情感特征的用户个性化资源推荐和测评，丰富平台的服务功能，实现精准服务.

5.3 营销运维是在线教育平台持续发展的基本保障

在线教育对于用户是一个长期的服务过程，单纯采用传统电商依靠“烧钱”的运营手段很难保证平台的持续发展，这也是众多在线教育盈利困难的主要原因之一.从消费心理学角度来讲，品牌效应对新用户的付费意愿影响更大，而在平台体验过程中建立的感知信任也会放大品牌效应，从而实现成功营销.所以，在线教育平台的运营中应该制定针对不同类型用户的价格优惠策略和限时促销等营销方式，不仅仅关注课程成交额，而是关注用户保持率和课耗情况.目前，很多在线教育平台都会推出短时低价的促销类课程吸引潜在客户，在体验课程的同时配以套餐课程折扣、续接课程打包价等方式提高新用户的购课率.特别是在新冠疫情防控期间，由于居家学习时间较长，大量中小学学生的家长对于在线课程的需求更是空前高涨，这也成为各大商业化在线教育平台比拼营销能力的关键时期.在提高市场占有率的同时，商业化在线教育企业还应保障用户在服务过程中获取的支付、隐私等数据信息，持续投入资金对其加以改进，提高用户的安全感和信任度，这也是商业化在线教育平台能够长久发展的持续动力.