D公司车辆远程控制App的用户持续使用意愿研究

摘要

随着4G网络的普及和车联网技术在汽车中的应用，车辆远程控制App越来越受到汽车整车制造企业的青睐。随着各大汽车制造商纷纷推出基于车联网技术的车辆远程控制App，越来越多的车辆交互功能可以在手机移动端实现。但车辆远程控制App仍然面对诸多挑战，因此研究影响其用户持续使用意愿的因素尤为重要。本文将对D公司的车辆远程控制App用户持续使用意愿影响因素进行研究。本研究基于IT系统用户持续使用意愿模型(ECM-IT，Expectation Confirmation Model-IT)以及DM信息系统成功模型，提出了6个因素将会影响用户的持续使用意愿。通过分析得到的主要影响用户持续使用的因素，从而提出适合D公司车联网部门的应用优化建议和策略。
　　本研究主要包含以下三方面内容:
　　第一，对车辆远程控制App用户持续使用意愿的相关研究进行阐述。目前，很多学者已经使用ECM-IT和修改模型来研究用户使用移动互联网产品的动机和影响因素。然而，近年来由主要汽车制造商开发和推广的作为标志性汽车行业的新产品的基于车辆的远程控制App却鲜有研究。因此，基于用户对IT系统使用意愿的研究现状，本文明确了解当前的研究成果和不足，并确立了本文的研究方向。
　　第二，基于现有研究结果，分析D公司车辆远程控制App的特点，整理信息系统用户持续使用模型和信息系统成功模型，建立影响用户持续使用意向的研究模型。根据与其他方法比较，确定结构方程在本研究中的优势。然后进行文献研究和理论分析，设定本研究的研究变量，构建结构方程模型。
　　第三，针对本研究的模型进行收集统计数据并建立D公司车辆远程控制App用户持续使用意愿的结构方程模型，并相应地提出对策建议。将D公司车辆远程控制App用户持续使用意愿调查问卷的样本数据录入SPSS进行数据分析，之后应用AMOS对模型进行拟合和假设检验，得出结论，最后根据研究结果对D公司车辆远程控制App的用户持续使用意愿的提升提出合理对策。

目录

声明

致谢

摘要

图与附表清单

1．1选题背景

1．2选题的研究目的和意义

1．3研究对象综述以及发展现状

1．3．1D公司车辆远程控制App功能概述

1．3．1车辆远程控制App的发展现状

1．4文献综述

1．4．1移动应用用户使用行为的研究现状

1．4．2移动应用的用户持续使用行为影响因素研究现状

1．4．3研究现状总结

1．5研究方法和技术路线

1．5．1研究内容

1．5．2研究方法

1．5．3技术路线

1．5．4论文创新点

2．1期望确认理论

2．2信息系统持续使用模型

2．3信息系统成功模型

2．4本章总结

3用户持续使用意愿影响因素的研究模型构建

3．1车辆远程控制App用户持续使用意愿理论模型的构建

3．2用户持续使用意愿的研究变量界定

3．3用户持续使用意愿影响因素假设的提出

3．3．1用户的期望确认程度与感知绩效各维度的关系

3．3．2期望确认度与用户满意度的关系

3．3．3信息质量和系统质量和用户满意度的关系

3．3．4用户感知绩效各维度和用户持续使用意愿的关系

3．3．5用户满意度和用户持续使用意愿的关系

3．4设定用户持续使用意愿的研究观测变量

3．4．1期望确认度的观测变量设定

3．4．2感知绩效的观测变量设定

3．4．3信息质量的观测变量设定

3．4．4系统质量的观测变量设定

3．4．5用户满意度的观测变量设定

3．4．6持续使用意愿的观测变量设定

3．5本章小结

4用户持续使用意愿影响因素的调研和模型测量

4．1问卷设计原则

4．2用户持续使用意愿影响因素研究变量的问项设计

4．2．1感知有用性的测量问项设计

4．2．2感知易用性的测量问项设计

4．2．3用户期望确认的测量问项设计

4．2．5系统质量的测量问问项设计

4．2．6信息质量的测量问项设计

4．2．7用户持续使用意愿的测量问项设计

4．3数据收集和分析

4．3．1问卷发放与数据收集

4．3．2数据分析方法

5用户持续使用意愿影响因素的实证分析

5．1样本的描述性统计分析

5．1．1样本分布情况

5．1．2车辆远程控制App用户的基本使用情况

5．1．3各变量的描述性统计情况

5．2用户持续使用意愿调研的信度检验

5．3用户持续使用意愿的效度检验：探索性因子分析(EFA)

5．4用户持续使用意愿的效度检验：验证性因子分析(CFA)

5．4．1各变量量表的收敛效度分析

5．4．2潜变量的区别效度分析

5．5用户持续使用意愿各研究变量的相关分析

5．6用户持续使用意愿研究的结构方程建模及假设检验

5．6．1结构方程的建模与模型拟合

5．6．2假设检验

5．7实证结果探讨

5．7．1模型分析结果

5．7．2管理对策建议

6结论

参考文献

附录

作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果

学位论文数据集