大数据背景下就业平台用户粘性的影响因素及作用机制研究

发布时间：2020-07-16 01:34

【摘要】：互联网技术的高速发展,使招聘方式从平面媒体广告转向了互联网招聘。由于具有海量且及时的招聘信息资源、不受地域时间限制、低成本高效率等优势,网络招聘平台得到迅速发展,成为了主流的招聘渠道,数据显示当前招聘PC网站的月活跃用户数达到了1.4亿人。然而随着快速发展的同时,网络招聘仍然存在很多问题,如虚假宣传、过度包装,平台的经营模式和服务方式雷同、模仿、同质化现象严重,导致用户的粘附性很低。这对于依托于企业用户和求职用户运营的就业平台来说非常致命,用户粘性问题已经成为影响就业平台健康发展的重大瓶颈。因此,如何保留用户并提高用户粘性成为就业平台管理者迫切需要解决的问题。个性化服务为平台破解同质化等问题带来了曙光,通过提供有针对性的个性服务,可以满足用户不断改变的求职需求,激起用户对平台的持续使用动机,并最终对平台产生粘性。而大数据的发展在各行各业掀起了新一轮的应用浪潮,同时也为个性化服务提供了数据支持和技术支持。大数据时代,人们对网络招聘的观念已经发生了极大的转变,用户对平台的功能已经不局限于是获得招聘信息的渠道,更多的希望平台能够帮助自己做出就业决策。因此,在大数据背景下研究个性化服务对用户粘性的影响显的格外迫切。基于此,本文基于S-O-R模型构建了个性化服务-动机-粘性的理论模型,并加入大数据支持作为调节变量,探讨了大数据背景下个性化服务对用户粘性的作用机制。首先,本文对大数据、个性化服务、用户动机和用户粘性这几个主要变量的概念内涵及相关研究进行了综述,提出大数据支持是指大数据对平台的支持方式,个性化服务包括互动性、定制化、推荐三个维度,而用户动机则包括感知有用性和心流体验;随后对国内外就业平台的研究和发展现状进行了概述;接着基于S-O-R模型等相关理论对个性化服务、用户动机、用户粘性以及大数据之间的关系进行理论推导和分析,并据此提出了14个研究假设;最后通过对收集到的229份就业平台用户样本数据的分析,采用SPSS 19.0和LISREL 8.7软件对研究假设进行检验,获得实证结果,结果表明,研究假设中的12个假设获得支持,1个未获支持,1个获得反向支持。通过实证研究分析,本文的主要结论如下:第一,个性化服务对用户粘性具有显著的影响关系。第二,个性化服务对用户动机存在显著正向影响,而用户动机对用户粘性存在显著的正向影响,用户动机在个性化服务和用户粘性中存在中介作用。第三,以平台的大数据支持水平作为调节变量,验证大数据支持在平台个性化服务与用户粘性关系中的调节效应,其中只有在推荐与用户粘性的关系中具有显著正向调节作用,而在互动性与用户粘性的关系中存在反向调节作用。此外,本研究还发现大数据支持直接对用户粘性产生显著正向影响。本研究的结果主要有以下两个方面的创新点和贡献:第一,基于S-O-R模型整合了网站因素和用户因素两个视角探讨了对粘性的影响机制,使得对粘性的研究更加更加深入和全面,从而丰富和拓展了用户粘性相关理论研究;第二,结合大数据时代这个技术背景,将大数据支持作为调节变量引入研究模型中,对其进行了实证研究,并提出了本研究的测量量表。不管是对学术界还是实践届具有一定的参考价值。
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F49;F249.2;F274
【图文】：

路线图,路线图,相关研究,逻辑演绎

第一章绪论并提出了研究不足以及未来的研究方向。1.3.2 技术路线图根据研究内容和目标，本研究设计了如图 1-1 所示的技术路线图。研究的大致流程如下：首先，充分研读了与论文相关的国内外文献，在此基础上对大数据、用户粘性、个性化服务和用户动机的相关研究进行了综述，同时对就业平台的研究和发展现状进行了概述。其次，和基于 S-O-R 模型研究构建了本研究的概念模型，运用理论推导和逻辑演绎方法提出了本研究的相关研究假设，并构建了最终理论模型。再次，参照现有研究成果设计和开发初始问卷，经过预调查调整和修正后形成正式问卷。随后进行正式调查并回收问卷，针对样本数据进行信度、效度分析，并对所提假设进行检验。最后，对研究结果进行了讨论，并指出本研究的不足和未来研究方向。

环境图,平台,高校就业,预测学

广东工业大学硕士学位论文的研究论证了大数据背景下高校就业平台创新的充分大数据在提升就业工作质量和预测学生就业趋势等方鹏等人（2015）也认为通过对大学生就业数据的搜集。事实上，海量应聘者信息恰恰与大数据的特征相符析求职者求职行为中潜在的规律，进而判断其与空缺就业平台所处的网络环境非常符合大数据的 4V 特征（

反应模型,机体

模型理论基础：“刺激-机体-反应”模型体-反应（Stimulus-Organism-Response，以下简称 S-O-R）模型 Russell（1974）[113]提出来的，用来试图解释和分析外部环境对于作为环境心理学理论，应用到了零售环境下消费者行为决策的ossiter（1982）[114]最先将 S-O-R 模型引入到了实体商店的购物体围是如何对顾客的购买行为产生影响的。而 Eroglu（2001）[11入到在线环境，考察了网站氛围对于网站用户的情感和行为的的兴起，学术界开始对网络环境下的 S-O-R 模型进行了研究，的研究[116]~[119]。型是由前因变量（刺激源），中介变量（机体）和结果变量（-O-R 模型，在外部环境刺激的影响下，促进了机体心理情绪状绪又导致了个体行为的产生（如图 4-1）。其核心思想认为处于环境特征作出的趋近或规避行为是受到个人情绪状态的中介作

【参考文献】