浅谈基于网络用户体验的客户分类及行为预测
【摘 要】通过对网络用户体验的客户分类及行为预测进行分析，针对不同的网络用户具有不同的网络体验需求与不同的网络用户在使用行为上的区别进行深入研究。采用问卷调查的方式，对所需要的数据信息进行收集，然后应用社会科学统计软件包（Statistical Package for the Social Sciences）软件与结构方程模型建模软件Amos，对收集的数据信息进行有效分析，对研究问题进行实验验证与探讨。实验数据分析结果得出以下结论：一是不同的网络用户群体，消费者的行为明显不同；二是根据网络用户体验的需求不同，大体上可以将网络用户分为优大类，即功利导向型网络用户、智力导向型网络用户、内在驱动型网络用户、行动导向型网络用户、享乐型网络用户以及全面型网络用户。
【关键词】行为预测 网络用户体验 客户分类 消费者
一、前言
随着经济的不断发展，科学技术的不断创新，计算机技术与网络技术的普遍应用，人们逐渐意识到网络用户体验的重要性。根据相关研究数据表明，为网络用户提供优质的网络体验，可以有效提高客户的满意度、忠诚度以及消费行为。本文通过对网络用户体验的客户分类及行业预测进行研究，为网络用户体验的客户分类及行为预测提供有效参考。
二、网络用户体验的客户分类及行为预测的理论背景
（一）网络用户体验
网络用户体验的第一次提出是在二十世纪七十年代，但当时并没有引起人们的关注。随着科学技术的不断发展，二十世纪九十年代末期，体验逐渐应用到网络中。由于网络中的文字、声音、图片等引起消费者的关注，产生行动、感官、思考等一系列的反应。
（二）网络环境下用户行为模型
目前，网络环境下用户行为模型主要有TRA（理性行为理论）与TAM（技术接受模型）两种。理性行为理论是根据社会心理学的理论为基础，通过人的有意识行为研究发展而来的。技术接受模型是在理性行为理论的基础上提出的，有效分析了个体对先进科学技术的接受行为，将个人感知作为行为意向的主要影响因素。
三、基于网络用户体验的客户分类及行为预测研究设计
（一）调查问卷量表的设计
所谓量表的设计其实质是对研究中所包含的变量进行设计，例如使用意向、用户体验、感知易用性、感知有用性等。根据查询文献，对研究的各个项目的内容进行确定。如使用意向，与其他网站相比，是否愿意使用该网站、是否会向他人推荐该网站、未来是否会频繁使用该网站等。
（二）调查问卷的设计
调查问卷的设计主要包含三个部分，一是调查对象，写出近一个月内使用最频繁的网站名称；二是在调查对象的基础上，对该网站用户使用意向、用户体验、用户感知易用性以及用户感知有用性进行打分评价。三是对调查对象的个人信息，例如年龄、职业、收入、文化程度、性别等进行记录分析。
（三）调查问卷数据的收集
本文主要以杭州市网络用户为调查对象，从2013年11月至12月，持续四周，通过网络与实践调查相结合的方式，发放100份调查问卷，回收95份调查问卷，将数据信息不齐全与答案相同的调查问卷挑出，得出有效调查问卷89份。其中，男女比例分别为44.5%和55.5%；年龄在20岁以下的占23.3%，20-30岁的占33.0%，30-40岁的占26.5%，40-50岁的占14.5%，50岁以上的占2.7%；文化程度方面，初中以下学历的占14.3%，高中与中专学历的占21.3%，大专学历的占22.4%，本科学历的占28.4%，本科以上学历的占13.6%；个人收入2500元以下的占36.5%，2500-5000元的占29.6%，5000元以上的占33.9%。
四、调查问卷数据分析与结果
（一）1基于不同网络用户需求的客户分类
为了能够有效研究不同网络用户不同的体验需求，使用社会科学统计软件对回收的调查数据进行有效分析。通过用户体验的行动体验、思考体验、关联体验、感官体验、情感体验等五个文度进行观测与分析。通过调查数据分析可知，网络用户感官体验与情感体验文度较高，这也反映出大多数网络用户正在寻找一种感官与情感上的体验需求，这类用户称为全面型http://www.youerw.com/网络用户；对于感官体验、情感体验以及关联体验中等水平的用户，主要追求于网站上的视觉享受，这类用户称为享乐型网络用户；对于行动体验较高的网络用户称为行动导向型网络用户；对于感官体验与思考体验较高的网络用户称为智力导向型网络用户；对于感官体验、关联体验等文度较低，但情感体验较高的网络用户称为内在驱动型网络用户；对于各个文度较低的网络用户称为功利导向型网络用户。
（二）基于不同网络用户的行为预测
根据研究不同的网络用户在网络使用行为的不同，建立技术接受模型对网络用户的行为进行分析，研究结果如下：1.感知有用性与感知易用性对用户使用意向具有明显的影响；2.不同网络用户使用行为意向差异性较大。
五、结语
根据调查问卷数据分析结果可以得出，不同的网络用户对网络体验的需求也不相同。本文主要通过分析的方法，根据网络用户体验，大体上将网络用户分为功利导向型网络用户、智力导向型网络用户、内在驱动型网络用户、行动导向型网络用户、享乐型网络用户以及全面型网络用户优大类。在网络用户分类的基础上，针对不同的客户使用行为进行分析研究，通过分析结果可以看出，不同类型用户网络使用行为存在着很大的差异性。