移動互聯(lián)網(wǎng)對用戶流失的影響分析

摘 要：移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展給傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)帶來了巨大的沖擊，導(dǎo)致了互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變，同時也造成了大量傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)用戶的流失。本文以典型的社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)人人網(wǎng)為例，分析移動互聯(lián)網(wǎng)對其所帶來的用戶流失，移動SNS是否吸引了新的用戶資源，從用戶的角度探究移動社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：移動互聯(lián)網(wǎng)；人人網(wǎng)；用戶流失；社交網(wǎng)絡(luò)

Abstract：The development of Mobile Internet has brought great impact for traditional Internet， resulting in a change in the Internet business model， at the same time， resulting in a great loss of traditional Internet users. This paper takes a typical Social Networking Service， Renren， for example， it will analysis the impact Mobile Internet has brought to its Customer Attrition， whether the MobileSocial Networking Services attract new users or not， and explore the development trend of MobileSocial Networking Services.

1 引言

移動互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和發(fā)展直接性影響了幾乎所有的互聯(lián)網(wǎng)公司，導(dǎo)致了他們寶貴用戶資源的大量流失，在這股移動大潮中，不管是大佬級企業(yè)還是小型公司都需及時調(diào)整戰(zhàn)略計劃、順勢而為，才能保證留住自己已有用戶的同時，不斷發(fā)展新的用戶。近年來，電子商務(wù)、電信行業(yè)、社交網(wǎng)絡(luò)、游戲社區(qū)、在線旅游、瀏覽器等等不同行業(yè)及劃分領(lǐng)域都有不同程度的用戶流失現(xiàn)象，如社交網(wǎng)絡(luò)中的婚戀網(wǎng)站，世紀(jì)佳緣、百合網(wǎng)、珍愛網(wǎng)等在2013年初在全球網(wǎng)絡(luò)流量排名中均有五百到一千左右的下滑，其中PC端流量嚴(yán)重流失，作為一個特殊的行業(yè)，婚戀網(wǎng)站的用戶粘性并不持久，大部分用戶把它作為一個階段性的工具，而不是像電商網(wǎng)站那樣有固定的用戶群，但是移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，改變了婚戀網(wǎng)站大的生存環(huán)境，大量的社交應(yīng)用頻出，從功能、產(chǎn)品用戶體驗、新鮮度等方面替代了婚戀網(wǎng)站，搶走了大量的用戶，導(dǎo)致婚戀網(wǎng)站市場份額的下滑，而究其大量用戶流失的重要原因，還在于婚戀網(wǎng)站依靠通信服務(wù)收費的商業(yè)模式，因為其他社交產(chǎn)品都是免費的APP。為了維護(hù)市場份額，2012年第三季度開始多個婚戀網(wǎng)站推出了移動客戶端，很多還將LBS與其移動端版本結(jié)合在一起，一定程度上挽回了以往的用戶。

本文以社交網(wǎng)站中比較有代表性的人人網(wǎng)為例，分析移動互聯(lián)網(wǎng)對于其PC端用戶流失的影響，人人網(wǎng)移動客戶端是否在一定程度上阻止了用戶流失的發(fā)生、會吸引新用戶的加入，從用戶的角度探究移動社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢。調(diào)研結(jié)果顯示，移動互聯(lián)網(wǎng)對人人網(wǎng)用戶流失所帶來的影響比較顯著，但是在移動端爭取新用戶的努力做的還不夠，同質(zhì)化的社交產(chǎn)品競爭較大。

2 理論與現(xiàn)狀簡介

2.1 移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀

移動互聯(lián)網(wǎng)并不是簡單的移動網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)的疊加，它結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)的開放、分享、互動和創(chuàng)新，與移動網(wǎng)絡(luò)的隨身、互動，其核心特征是隨時隨地、用戶身份可識別，簡言之就是用戶身份可識別的、口袋中的新型業(yè)態(tài)。目前移動互聯(lián)網(wǎng)主要涉及移動應(yīng)用、移動終端、運營商、LBS服務(wù)及其他相關(guān)領(lǐng)域。根據(jù)艾瑞咨詢不久前發(fā)布的2013年第三季度中國移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告顯示，截止目前中國移動互聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模達(dá)到278.7億元，同比增速66.7%（如圖1），移動互聯(lián)網(wǎng)市場經(jīng)歷了前兩個季度的競合之勢，將繼續(xù)向商業(yè)化變現(xiàn)道路邁進(jìn)[1]。今年第三季度的環(huán)比增長率雖低于第二季度，但是還是保持了較高的增長。移動互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境的優(yōu)化和市場規(guī)模的增長很大一部分原因是移動互聯(lián)網(wǎng)用戶仍保持較快的增長，且用戶的注意力持續(xù)向移動終端轉(zhuǎn)移，娛樂休閑需求是用戶的剛性需求，用戶無線互聯(lián)的行為和習(xí)慣正在養(yǎng)成。隨著移動端商業(yè)化產(chǎn)品初步實現(xiàn)用戶變現(xiàn)或流量變現(xiàn)，各互聯(lián)網(wǎng)公司在未來將繼續(xù)對移動互聯(lián)網(wǎng)加大投入力度。

2.2 移動SNS

社會性網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（Social Networking Services，SNS）也被稱為社交網(wǎng)站或社交網(wǎng)，來源于著名的“六度分割理論”，及任意兩個陌生的人之間所間隔的人不超過六個人，通過不大于六個人之間的關(guān)聯(lián)，該任意兩個陌生人就可以彼此認(rèn)識。社交網(wǎng)站就是通過互利網(wǎng)這個平臺，幫助用戶來擴大自己的交際范圍，形成了一個巨大的社會網(wǎng)絡(luò)。隨著社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的不斷升級，“六度分割理論”被不斷的模糊化，但其永遠(yuǎn)是社交網(wǎng)絡(luò)所提供的本質(zhì)性服務(wù)的體現(xiàn)。從社會關(guān)系的角度來說，Mitchell認(rèn)為，社會網(wǎng)絡(luò)是一群特定的個人之見的一組獨特的聯(lián)系[2]。人在社會中的相互作用可以表達(dá)為基于關(guān)系的一種模式或規(guī)則，而基于這種關(guān)系的有規(guī)律模式反映了社會結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)的量化分析是社會網(wǎng)絡(luò)分析的出發(fā)點[3]。同樣來自于艾瑞咨詢的數(shù)據(jù)表明（如圖2），SNS服務(wù)市場占額呈下降趨勢。

移動SNS和移動互聯(lián)網(wǎng)一樣，并不是簡單地給互聯(lián)網(wǎng)SNS注入了移動屬性，而是從商業(yè)模式層面擴大了互聯(lián)網(wǎng)SNS服務(wù)的范疇。它提供更豐富、更及時的內(nèi)容，用戶聯(lián)系層次更深入、緊密，盈利模式更寬泛[4]。近十年來，SNS及其應(yīng)用增長迅速，在國內(nèi)，排名靠前的有人人網(wǎng)、開心網(wǎng)、豆瓣網(wǎng)等，其中人人網(wǎng)截止目前以1.94億注冊用戶數(shù)位居前列。但是我國的移動社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)尚處在初級階段，移動SNS的社會化應(yīng)用尚未成為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)新的增長點。根據(jù)梅特卡夫定義，網(wǎng)絡(luò)的價值等于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)的平方，網(wǎng)絡(luò)的價值與聯(lián)網(wǎng)的用戶數(shù)的平方成正比，即網(wǎng)絡(luò)的價值V=K×Nsup2；（K為價值系數(shù)，N為用戶數(shù)量。）用戶規(guī)模擴大就會產(chǎn)生需求方的規(guī)模經(jīng)濟(jì)，較大的用戶規(guī)模也將產(chǎn)生供給方的規(guī)模經(jīng)濟(jì)。那么作為運營商就應(yīng)該整合平臺資源，豐富終端應(yīng)用，作為具體的SNS服務(wù)商就應(yīng)該深入了解客戶的需求，在社交產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重的今天，不斷創(chuàng)新提供差異化服務(wù)。劉立等認(rèn)為，國內(nèi)的移動SNS還處于產(chǎn)品生命周期的導(dǎo)入期，這一階段的發(fā)展驅(qū)動因素是用戶需求和企業(yè)的資源，這方面人人網(wǎng)和開心網(wǎng)大量地復(fù)制了歐美相似產(chǎn)品的成功經(jīng)驗。

2.3 用戶流失分析

任何行業(yè)都有用戶的流失現(xiàn)象，如一個汽車服務(wù)忠誠用戶的終身價值是40萬元，而用戶一定時間內(nèi)未返廠維修，商家就可以將其評定為流失客戶，根據(jù)行業(yè)內(nèi)、自身企業(yè)各種指標(biāo)的統(tǒng)計，進(jìn)而分析研究其流失的原因，以提出相應(yīng)對策。每一個忠誠汽車用戶的流失都有直接的經(jīng)濟(jì)效益損失。移動互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)各細(xì)分領(lǐng)域都面臨相同的境地，雖然行業(yè)不同，用戶流失分析的方法是類似的。李星玥曾以開心網(wǎng)為例，講述了社交網(wǎng)絡(luò)在大規(guī)模用戶流失面前所面臨的窘境[5]，造成這一窘境的原因有模糊的用戶群體定位，網(wǎng)站運營特色不強、創(chuàng)新不足，內(nèi)容部豐富等。李彥娜對移動社交網(wǎng)絡(luò)的用戶行為影響因素進(jìn)行了研究[6]，結(jié)果顯示，使用移動社交服務(wù)的用戶對于社交軟件使用容易程度的認(rèn)知程度顯著決定用戶對于其有用性的感知，而感知有用性對使用態(tài)度卻沒有顯著的影響作用，可能的原因是用戶終端設(shè)備上社交軟件功能和版本的不斷改善，激發(fā)了用戶對其的新鮮感和好奇感。谷丁云設(shè)計并實現(xiàn)了基于Wi-Fi Direct的對等的移動社交網(wǎng)絡(luò)軟件平臺，為移動社交通訊應(yīng)用搭建更人性化的平臺[7]。

作為典型的SNS網(wǎng)站，人人網(wǎng)一直以來都是被研究的對象，它的優(yōu)勢在于擁有部分忠實瀏覽者和現(xiàn)成的內(nèi)容，可以滿足忠實用戶在PC之外人機互動需求，而且其注冊者大多是實名注冊用戶，資料數(shù)據(jù)真實，“安全性”為用戶稱贊，其劣勢在于基本是web功能的簡化版本，用戶體驗有待優(yōu)化，基于移動狀態(tài)的應(yīng)用尚不明顯，有學(xué)者建議其可采取web-wap-客戶端三者共存的策略。據(jù)國外媒體報道，人人網(wǎng)2012年底數(shù)字顯示，受軟件開發(fā)支出增加及廣告銷售下滑的影響，人人公司第四季度出現(xiàn)了約2820萬美元的虧損。受開發(fā)應(yīng)用來應(yīng)對騰訊、新浪的挑戰(zhàn)，以及適應(yīng)用戶從臺式機轉(zhuǎn)向便攜設(shè)備的影響，其研發(fā)支出同比激增84%，這也顯示出人人進(jìn)攻移動互聯(lián)網(wǎng)的舉措，同時，這種大規(guī)模投資也昭示著公司缺乏新的增長點。本文結(jié)合人人網(wǎng)的相關(guān)研究實例，借鑒已有調(diào)查問卷結(jié)合本研究需要，對人人網(wǎng)注冊用戶進(jìn)行了實證研究。

3 實證分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文問卷借鑒已有關(guān)于人人網(wǎng)的研究問卷，結(jié)合需要進(jìn)行設(shè)計，對已注冊人人網(wǎng)用戶發(fā)放問卷調(diào)查，其中人人網(wǎng)隨機湊趣在線用戶發(fā)放問卷150份，反饋有效問卷58份，通過各種轉(zhuǎn)發(fā)鏈接接收問卷204份，其中有效問卷124，即共有效問卷172份，由于用戶都是隨機抽取，所以該數(shù)據(jù)量已滿足實證分析要求。

3.2 描述性統(tǒng)計分析

3.2.1 參與用戶年齡段

從圖3中可以看出，調(diào)研用戶中年齡在26-30雖和31-40歲的用戶占了大部分，其次，“90后”一族占比23%，是人人網(wǎng)的新生代力量，結(jié)合學(xué)歷水平可以發(fā)現(xiàn)其中以大學(xué)生為主，作為國內(nèi)高校學(xué)子和青年一族所青睞的人人網(wǎng)，八年的用戶積累，其忠誠用戶以占比很大，但是“90后”用戶也是他們吸引的重點，據(jù)人人官網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)分析，在其積累的1.94億注冊用戶中超過75%的活躍用戶是“90后”，他們更喜歡交友，人均好友數(shù)為253人，這一數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過“80后”活躍用戶的平均值137人。

3.2.2 用戶在PC端與移動客戶端使用頻率比較

用戶在PC端與移動客戶端使用頻率在每一個頻率階段內(nèi)相差都不大，可以看出較高頻率使用用戶，在1-2次/天的移動端用戶是多于PC端用戶的，但這不是移動端的活躍分子；在低頻使用用戶中“很少使用”和“沒有”頻率段，移動端用戶超過PC端，除此之外PC端用戶與移動端用戶使用頻率幾乎相同，即人人網(wǎng)用戶群中的用戶仍然有幾乎一半的用戶通過PC端登錄人人網(wǎng)。這里筆者假設(shè)人人網(wǎng)活躍用戶為每天以各種渠道登錄人人網(wǎng)3次及以上的用戶，在本次實證調(diào)研中，這部分用戶僅占所有調(diào)查用戶的6.45%。調(diào)研中用戶近一個月來通過PC端和移動端使用人人網(wǎng)的頻率與之前相比都“相差無幾”，且這一比例分別占到了54.84%和61.29%，而“使用更加頻繁”的用戶分別為10.84%和15.32%，這一細(xì)微差別說明，移動互聯(lián)網(wǎng)“轉(zhuǎn)移”了一部分用戶到移動客戶端，PC端有一定的用戶流失。本次調(diào)研并沒有加入用戶每天使用人人網(wǎng)的時長和流量分析，但是根據(jù)iUserTrackermUserTracker分析，2013年8月較20123年5月社交服務(wù)PC端月瀏覽時長下降34.3%，APP端月度瀏覽時長增長77.7%[8]。

值得注意的是，被調(diào)查用戶在回答為何使用PC端人人網(wǎng)變少時，有六成以上的用戶以“很多好友已不再使用”作答，還有27.91%的用戶表示“缺少想要的服務(wù)”而減少使用，在此之前的題目中設(shè)置了跳轉(zhuǎn)選項，只有近期在PC端使用人人網(wǎng)變少的用戶來回答，那么人人網(wǎng)的“忠誠用戶”僅占34.88%；所有認(rèn)為自己最近在移動端更加頻繁應(yīng)用人人網(wǎng)的用戶中絕大部分都因為“移動端的方便快捷”或“人人網(wǎng)朋友圈活躍”而頻繁使用?？梢姡巳司W(wǎng)龐大的用戶基礎(chǔ)是其移動終端用戶資源逐漸龐大的基石。移動互聯(lián)網(wǎng)的推進(jìn)使得社交網(wǎng)站以各種形式為用戶提供服務(wù)。

3.2.3 移動互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境

2013年第二季度社區(qū)交友類服務(wù)在PC端的網(wǎng)民滲透率就已經(jīng)超過了90%，整體來看，移動端流量顯著增長，其中微博與SNS流量想移動端轉(zhuǎn)移明顯，微博流量曾超過40%，后來居上的微信用戶月度瀏覽時長也曾達(dá)到4.4億小時，位居社交類第一，新浪微博緊隨其后。在本次調(diào)研中，人人網(wǎng)注冊用戶最近最常使用的移動社交客戶端中QQ和微信分居第一第二，人人網(wǎng)以微弱優(yōu)勢排在第三，緊跟著的是QQ空間，這一調(diào)研結(jié)果與整個大環(huán)境中移動社交客戶端的應(yīng)用情況是相同的。微信不僅“搶奪”了通信運營商的用戶資源，還是所有傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)的勁敵，在功能和用戶體驗上集成了幾乎所有的用戶需求，加上時尚精準(zhǔn)的LBS服務(wù)，將用戶所需的信息時刻掌握手中，獲得大量用戶的青睞。

總體來說，人人網(wǎng)在移動客戶端的拓展是比較成功的，承接基礎(chǔ)用戶的同時，能吸引新用戶的參與，但是與勁敵微信相比較還有一定的差距。但是人人網(wǎng)早就意識到了這一點，2012年移動互聯(lián)網(wǎng)大會上，人人網(wǎng)就啟動了戰(zhàn)略聯(lián)盟，它也以自己龐大的用戶基數(shù)得到了許多商家伙伴的青睞，這里面不乏國際軟件巨頭，如Flipboard、“憤怒的小鳥”等，這也可能是現(xiàn)階段人人網(wǎng)移動客戶端用戶活躍度較高的原因之一。本次調(diào)研中用戶的總體滿意度達(dá)到百分之九十以上，總體支持度在百分之六十左右，移動社交網(wǎng)絡(luò)還有很大的發(fā)展空間。

3.3 原因分析

根據(jù)上述分析，移動互聯(lián)網(wǎng)對人人網(wǎng)用戶流失所帶來的影響比較顯著，PC端使用人人網(wǎng)頻率減少最主要的原因“很多好友都不再使用”，其所占比例為65.12%，可見大量同質(zhì)化的社交網(wǎng)站，以其易用性、功能替代和好的用戶體驗獲得了新用戶的加入，間接性地導(dǎo)致了人人網(wǎng)用戶的流失。然而人人網(wǎng)在移動互聯(lián)網(wǎng)的努力沒有白費，但是起效也不是很明顯，本次調(diào)研中有61.29%的移動客戶端用戶認(rèn)為自己近期并沒有過多的使用人人網(wǎng)移動客戶端，也就是說它并沒有吸引大量移動端新用戶的加入，而是借助其龐大的用戶基數(shù)、與多方合作、應(yīng)用創(chuàng)新等多方面來吸引新用戶。

4 不足與展望

本文的不足之處在于，樣本數(shù)據(jù)量雖然可以進(jìn)行科學(xué)分析，但要進(jìn)行因子分析、交叉分析的話數(shù)據(jù)規(guī)模甚少，筆者在嘗試使用SPSS及Amos后得到的結(jié)果均不理想，所以在接下來的時間里，加大數(shù)據(jù)調(diào)研數(shù)量，得到更詳盡的數(shù)據(jù)分析結(jié)果；其次，本研究旨在分析某因素對用戶流失的影響，并沒有利用標(biāo)準(zhǔn)或常用的用戶分析模型和算法，若結(jié)合相應(yīng)的算法，如決策樹算法、C5.0等能更加全面的分析導(dǎo)致用戶流失的因素，在此基礎(chǔ)上提出更切合企業(yè)實際的防止用戶流失和吸引新用戶的建議。

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