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摘 要：21世紀数字化、移动化、便携化成为人们生活消费的重要标准。传统的阅读方式已经不再能满足快节奏的时代，碎片化的阅读如今成为市场主流。而4G网络的逐渐普及为移动阅读终端的迅速发展提供了良好的外部技术条件。本文利用技术接受模型（TAM）和期望确认模型（ECM）从数字内容表现形式上寻求创新点，以期实现对移动阅读终端使用人群及潜在顾客进行市场细分和精准营销。
关键词：移动阅读 数字内容 技术接受模型（TAM） 期望确认模型（ECM）
中图分类号：F49 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2017）06（b）-011-02
1 研究背景
党和政府都高度重视“书香中国”以及“全民阅读”建设。当前，中国的人均阅读量只有4.56本（2015年数据）这远远低于世界平均水平。可见，实现“全民阅读”有着十分大的障碍。但随着以智能手机为代表的移动阅读终端逐渐发展，电子书的阅读量正在逐年增长。我们对移动阅读终端发展奥秘的探寻，以发现问题，提出建议。可见，这对实现“书香中国”的目标大有裨益。
电信运营商的移动阅读APP是依托于他们巨大用户基础而建立起来的，而这有着先天优势，但其市场占有率可能不及腾讯等公司的同类产品，其中原因也值得我们深思。而本项目着眼于电信运营商阅读APP，深入分析其运营模式，揭示出自身的创新理念。所以，对于移动运营商阅读APP创新模式的探析，有助于其扬长避短，迎头赶上。
2 研究的必要性及方法
移动运营商拥有着庞大的用户群体，但真正能成为移动运营商阅读APP的用户少之又少。本文旨在挖掘移动阅读APP的潜在用户并且采取有针对性的策略对细分市场实行精准营销，一方面为移动运营商节约营销成本，提升阅读APP的使用率；另一方面提升阅读APP满意度，提高用户粘性。这对移动运营商阅读终端的发展大有裨益。本文采用问卷调查的方式对符合条件的人群进行简单随机抽样调查。
3 研究过程及结果
3.1 问卷发放
根据江苏省发布的2015年居民阅读数据显示：成年居民综合阅读率为88.4%，纸质图书阅读量为4.93本，阅读电子书3.54本，均高于此前公布的全国数据。又根据大学生阅读时间相对充裕，且市场活力较大，本次调研选取大学生进行调查，调研工作选择在仙林大学城展开。
调研问卷发放小组共3人，所以本次调研抽取仙林大学城3所高校进行问卷发放。根据网上仙林大学城入驻院校统计（http：//baike.baidu.com/link？url=H2CzbeRxqLLaPAYgbZXsM1KGQIe2kXB-k66vdR4Bk1Q08Hr1FpYJrumQap_Prd1M2vtWF 0JgOGAXYXdQXoLRxJ762I8AIDOv_gJmYzITKu8bMofPi5_Bl sPcEYqAppi0orWXevXtnG8QD2F3Nnbfa#2），通过Excel随机数公式抽取出两所院校（南京中医药大学仙林校区、南京工业职业技术学院）以及方便抽样抽取本校（南京邮电大学仙林校区）作为样本之一展开问卷发放工作。问卷发放工作于2017年3月份进行，发放时段为：（1）正午11：00-14：00，选择学生食堂进行问卷发放；（2）下午17：00进行问卷补发。
3.2 数据分析
3.2.1 描述性统计分析
根据抽样设计进行线下问卷发放，同时通过线上问卷发放平台“问卷星”进行问卷发放工作。经过发放、回收、筛选后获得有效问卷276份。将数据录入SPSS 20.0进行分析。在回收的276份问卷中使用阅读APP的男性占48.19%，女性占51.81%。在各阅读APP的用户数上，掌阅iReader的用户数最多，移动运营商阅读APP（“咪咕阅读”，“天翼阅读”和“沃阅读”）用户数量较少。在使用阅读APP的年级分布上，“大一”，“大二”，“大三”为主力人群，占比分别为31.52%，31.52%和30.8%。大四及以上年级用户数量较少，所占比例较少。在阅读APP用户的阅读时长上，有39.1%的受访者每日阅读时长在“1～2小时”，26.8%的受访者在“1小时以下”，26.4%的受访者的阅读时长在“2～3小时”，仅有少部分用户在“3小时以上”。在阅读场景的分布上，大部分选择“地铁，公交”，“睡前”选项，除此以外“工作，学习的休息时间”和“用餐时”也是阅读APP用户的选项之一。在月可支配金额上，“1201～1600元”，“1601～2000元”所占比重最大为75%，分别占比为44%和31%。
3.2.2 信效度分析
信度分析即可靠性分析，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度，进行可靠性分析能有效证明问卷有效性。本次调研问项的各项α值及总体α值均大于0.6。其中总体α值为0.904，各维度α值分别为：阅读有用性认知0.831，社交有用性认知0.790，满意度0.826，主观规范性0.820，持续使用意愿0.778。
因子分析的目的是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中。在进行因子分析之前首先进行KMO和Bartlett的检验，KMO值为0.896，Bartlett球度检验符合统计学意义，说明适合做因子分析。在因子分析中，各个因子归类良好并且因子权重均大于0.6我们分别将其命名为“阅读有用性认知”，“社交有用性认知”，“满意度认知”，“主观规范认知”和“持续使用意愿认知”。
3.2.3 聚类分析
聚类分析作为一种重要的分类方法，其实质在于通过研究对象之间的亲疏关系将相似的对象划为一类，不相似的对象划为不同的类别。当前，消费者消费习惯呈现出多样化的特点，但聚类分析法能从纷繁复杂的现象发现事物的本质属性，特别有利于企业实现精准营销。K-均值聚类（K-Means-Cluster）是一种快速样本聚类方法，通过事先确定聚类个数后，特别适合于对大样本数据进行聚类分析。
3.2.4 聚类分析成员分析
通过快速聚类分析的最终结果量表可以看到整个样品被分为以下四大类。
第一类：“宅男”型消费者。通过聚类分析发现，这一类阅读APP使用者的特征为：可支配金额为“801～1200元”区间，并且其阅读地点多在“宿舍”，阅读书籍主要为“武侠小说、言情小说等。第二类：“学霸”型消费者。通过聚类分析发现，这一类消费者可支配金额为“801～1200元”，并且其阅读地点多在“教学楼”和“图书馆”，阅读书籍主要为“历史评论”，“时事政治”等。第三类：“时尚”型消费者。通过聚类分析发现，这一类消费者可支配金额为“2001元以上”阅读地点多在“公共汽车，地铁等公共交通上”，并且其阅读书籍的主要类型为“时尚前沿”，“买手专栏”等。第四类：“励志”型消费者。通过聚类分析发现，这一类消费者的可支配金额为“800元以下”，阅读地点多在“公交，地铁等公共交通工具上”，并且其阅读书籍的主要类型为“心灵鸡汤，成功学”。
4 结论与建议
本次调研发现，排除其他没有作为问卷选项的阅读软件之后，使用“掌阅iReader”的用户数最多，其次为“咪咕阅读”。“天翼阅读”及“沃阅读”用户数较少。中国移动对“咪咕”的大力推广使其阅读APP用户在近几年逐渐增加。大多数阅读APP用户相对喜欢在睡前，或在公共交通上进行阅读，部分人群喜欢在工作学习空余时间阅读。阅读APP帮助年轻人利用零碎时间进行阅读。大多数用户每天阅读时间为1～2小时，少部分用户阅读3个小时以上。资料显示，长时间看手机屏幕，闪烁的频率伴随长时间使用会造成干眼、眼睛肿胀，因使用角度也会造成颈肩背部的不适。此外，数码视疲劳的症状，如视力模糊和眼睛疲劳，可能降低工作效率。由于男女生性别的差异，各自对于阅读内容偏好有所不同，多数男生喜欢“武侠江湖”类型小说，而女生更倾向于“言情小说”及“影视小说”。总体来说大学生相对喜欢“历史题材”阅读。
4.1 逐步优化阅读内容
随着“书香社会”的不断推进，全民阅读热情高涨，并且数字化阅读逐渐流行，使原来喜欢阅读经典文学、社科文献甚至学术著作的用户转向移动阅读平台，并且这部分用户一般学历和收入较高，具有较大的潜在用户价值。因此阅读类APP主打网络小说的内容运营模式也要有所转变。具体来说，适当增加“历史题材”的文学作品，加强对网络小说的管理监督。
4.2 增加阅读终端的社区服务功能
经调查发现，当前阅读App普遍在寻找书友与好友互动方面存在满意度不高的问题，所以建议增加终端内部的社区服务功能，方便用户在App内找到有共同阅读爱好的朋友并且与之互动，从而提升用戶满意度及用户粘性。
4.3 注重“小而精”的内容传播方式
虽然对内容的全面整合形成“大而全”的内容传播策略在市场发展初期能快速累积用户、提高知名度，但当今阅读App市场上产品同质化严重，形成群雄逐鹿的激烈竞争局面，因此走分众化、特色化的“小而精”之路才是制胜关键。
4.4 以用户体验为中心营造舒适终端阅读环境
从用户角度出发，阅读终端应在界面布局上力求简洁，给用户以清晰明了的感觉；在操作上注重操作便捷性，营造用户良好的终端环境。比如打破沉浸式阅读，用户在APP连续看书每45分钟，给用户一个中场休息的机会，保障用户健康。
4.5 加强数字内容的版权保护
首先，出版管理机构要对已经上线的阅读类APP的内容严格审查，对作者、网友以及出版商举报的盗版侵权行为依法快速处理；其次，尽量针对阅读类APP出台一些管理法规、办法，让管理者、运营者有法可依，也让读者有一个大概的参照标准。
参考文献
[1] 李清霞.移动阅读APP的发展模式研究[D].辽宁大学，2016.
[2] 董进.基于用户体验的移动阅读类APP界面设计与研究[D].长春工业大学，2016.
[3] 李彪.移动阅读APP的发展态势与社群化发展战略[J].现代出版，2016（01）.
[4] 李武，赵星.大学生社会化阅读APP持续使用意愿及发生机理研究[J].中国图书馆学报，2016（01）.
关键词：移动阅读 数字内容 技术接受模型（TAM） 期望确认模型（ECM）
中图分类号：F49 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2017）06（b）-011-02
1 研究背景
党和政府都高度重视“书香中国”以及“全民阅读”建设。当前，中国的人均阅读量只有4.56本（2015年数据）这远远低于世界平均水平。可见，实现“全民阅读”有着十分大的障碍。但随着以智能手机为代表的移动阅读终端逐渐发展，电子书的阅读量正在逐年增长。我们对移动阅读终端发展奥秘的探寻，以发现问题，提出建议。可见，这对实现“书香中国”的目标大有裨益。
电信运营商的移动阅读APP是依托于他们巨大用户基础而建立起来的，而这有着先天优势，但其市场占有率可能不及腾讯等公司的同类产品，其中原因也值得我们深思。而本项目着眼于电信运营商阅读APP，深入分析其运营模式，揭示出自身的创新理念。所以，对于移动运营商阅读APP创新模式的探析，有助于其扬长避短，迎头赶上。
2 研究的必要性及方法
移动运营商拥有着庞大的用户群体，但真正能成为移动运营商阅读APP的用户少之又少。本文旨在挖掘移动阅读APP的潜在用户并且采取有针对性的策略对细分市场实行精准营销，一方面为移动运营商节约营销成本，提升阅读APP的使用率；另一方面提升阅读APP满意度，提高用户粘性。这对移动运营商阅读终端的发展大有裨益。本文采用问卷调查的方式对符合条件的人群进行简单随机抽样调查。
3 研究过程及结果
3.1 问卷发放
根据江苏省发布的2015年居民阅读数据显示：成年居民综合阅读率为88.4%，纸质图书阅读量为4.93本，阅读电子书3.54本，均高于此前公布的全国数据。又根据大学生阅读时间相对充裕，且市场活力较大，本次调研选取大学生进行调查，调研工作选择在仙林大学城展开。
调研问卷发放小组共3人，所以本次调研抽取仙林大学城3所高校进行问卷发放。根据网上仙林大学城入驻院校统计（http：//baike.baidu.com/link？url=H2CzbeRxqLLaPAYgbZXsM1KGQIe2kXB-k66vdR4Bk1Q08Hr1FpYJrumQap_Prd1M2vtWF 0JgOGAXYXdQXoLRxJ762I8AIDOv_gJmYzITKu8bMofPi5_Bl sPcEYqAppi0orWXevXtnG8QD2F3Nnbfa#2），通过Excel随机数公式抽取出两所院校（南京中医药大学仙林校区、南京工业职业技术学院）以及方便抽样抽取本校（南京邮电大学仙林校区）作为样本之一展开问卷发放工作。问卷发放工作于2017年3月份进行，发放时段为：（1）正午11：00-14：00，选择学生食堂进行问卷发放；（2）下午17：00进行问卷补发。
3.2 数据分析
3.2.1 描述性统计分析
根据抽样设计进行线下问卷发放，同时通过线上问卷发放平台“问卷星”进行问卷发放工作。经过发放、回收、筛选后获得有效问卷276份。将数据录入SPSS 20.0进行分析。在回收的276份问卷中使用阅读APP的男性占48.19%，女性占51.81%。在各阅读APP的用户数上，掌阅iReader的用户数最多，移动运营商阅读APP（“咪咕阅读”，“天翼阅读”和“沃阅读”）用户数量较少。在使用阅读APP的年级分布上，“大一”，“大二”，“大三”为主力人群，占比分别为31.52%，31.52%和30.8%。大四及以上年级用户数量较少，所占比例较少。在阅读APP用户的阅读时长上，有39.1%的受访者每日阅读时长在“1～2小时”，26.8%的受访者在“1小时以下”，26.4%的受访者的阅读时长在“2～3小时”，仅有少部分用户在“3小时以上”。在阅读场景的分布上，大部分选择“地铁，公交”，“睡前”选项，除此以外“工作，学习的休息时间”和“用餐时”也是阅读APP用户的选项之一。在月可支配金额上，“1201～1600元”，“1601～2000元”所占比重最大为75%，分别占比为44%和31%。
3.2.2 信效度分析
信度分析即可靠性分析，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度，进行可靠性分析能有效证明问卷有效性。本次调研问项的各项α值及总体α值均大于0.6。其中总体α值为0.904，各维度α值分别为：阅读有用性认知0.831，社交有用性认知0.790，满意度0.826，主观规范性0.820，持续使用意愿0.778。
因子分析的目的是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中。在进行因子分析之前首先进行KMO和Bartlett的检验，KMO值为0.896，Bartlett球度检验符合统计学意义，说明适合做因子分析。在因子分析中，各个因子归类良好并且因子权重均大于0.6我们分别将其命名为“阅读有用性认知”，“社交有用性认知”，“满意度认知”，“主观规范认知”和“持续使用意愿认知”。
3.2.3 聚类分析
聚类分析作为一种重要的分类方法，其实质在于通过研究对象之间的亲疏关系将相似的对象划为一类，不相似的对象划为不同的类别。当前，消费者消费习惯呈现出多样化的特点，但聚类分析法能从纷繁复杂的现象发现事物的本质属性，特别有利于企业实现精准营销。K-均值聚类（K-Means-Cluster）是一种快速样本聚类方法，通过事先确定聚类个数后，特别适合于对大样本数据进行聚类分析。
3.2.4 聚类分析成员分析
通过快速聚类分析的最终结果量表可以看到整个样品被分为以下四大类。
第一类：“宅男”型消费者。通过聚类分析发现，这一类阅读APP使用者的特征为：可支配金额为“801～1200元”区间，并且其阅读地点多在“宿舍”，阅读书籍主要为“武侠小说、言情小说等。第二类：“学霸”型消费者。通过聚类分析发现，这一类消费者可支配金额为“801～1200元”，并且其阅读地点多在“教学楼”和“图书馆”，阅读书籍主要为“历史评论”，“时事政治”等。第三类：“时尚”型消费者。通过聚类分析发现，这一类消费者可支配金额为“2001元以上”阅读地点多在“公共汽车，地铁等公共交通上”，并且其阅读书籍的主要类型为“时尚前沿”，“买手专栏”等。第四类：“励志”型消费者。通过聚类分析发现，这一类消费者的可支配金额为“800元以下”，阅读地点多在“公交，地铁等公共交通工具上”，并且其阅读书籍的主要类型为“心灵鸡汤，成功学”。
4 结论与建议
本次调研发现，排除其他没有作为问卷选项的阅读软件之后，使用“掌阅iReader”的用户数最多，其次为“咪咕阅读”。“天翼阅读”及“沃阅读”用户数较少。中国移动对“咪咕”的大力推广使其阅读APP用户在近几年逐渐增加。大多数阅读APP用户相对喜欢在睡前，或在公共交通上进行阅读，部分人群喜欢在工作学习空余时间阅读。阅读APP帮助年轻人利用零碎时间进行阅读。大多数用户每天阅读时间为1～2小时，少部分用户阅读3个小时以上。资料显示，长时间看手机屏幕，闪烁的频率伴随长时间使用会造成干眼、眼睛肿胀，因使用角度也会造成颈肩背部的不适。此外，数码视疲劳的症状，如视力模糊和眼睛疲劳，可能降低工作效率。由于男女生性别的差异，各自对于阅读内容偏好有所不同，多数男生喜欢“武侠江湖”类型小说，而女生更倾向于“言情小说”及“影视小说”。总体来说大学生相对喜欢“历史题材”阅读。
4.1 逐步优化阅读内容
随着“书香社会”的不断推进，全民阅读热情高涨，并且数字化阅读逐渐流行，使原来喜欢阅读经典文学、社科文献甚至学术著作的用户转向移动阅读平台，并且这部分用户一般学历和收入较高，具有较大的潜在用户价值。因此阅读类APP主打网络小说的内容运营模式也要有所转变。具体来说，适当增加“历史题材”的文学作品，加强对网络小说的管理监督。
4.2 增加阅读终端的社区服务功能
经调查发现，当前阅读App普遍在寻找书友与好友互动方面存在满意度不高的问题，所以建议增加终端内部的社区服务功能，方便用户在App内找到有共同阅读爱好的朋友并且与之互动，从而提升用戶满意度及用户粘性。
4.3 注重“小而精”的内容传播方式
虽然对内容的全面整合形成“大而全”的内容传播策略在市场发展初期能快速累积用户、提高知名度，但当今阅读App市场上产品同质化严重，形成群雄逐鹿的激烈竞争局面，因此走分众化、特色化的“小而精”之路才是制胜关键。
4.4 以用户体验为中心营造舒适终端阅读环境
从用户角度出发，阅读终端应在界面布局上力求简洁，给用户以清晰明了的感觉；在操作上注重操作便捷性，营造用户良好的终端环境。比如打破沉浸式阅读，用户在APP连续看书每45分钟，给用户一个中场休息的机会，保障用户健康。
4.5 加强数字内容的版权保护
首先，出版管理机构要对已经上线的阅读类APP的内容严格审查，对作者、网友以及出版商举报的盗版侵权行为依法快速处理；其次，尽量针对阅读类APP出台一些管理法规、办法，让管理者、运营者有法可依，也让读者有一个大概的参照标准。
参考文献
[1] 李清霞.移动阅读APP的发展模式研究[D].辽宁大学，2016.
[2] 董进.基于用户体验的移动阅读类APP界面设计与研究[D].长春工业大学，2016.
[3] 李彪.移动阅读APP的发展态势与社群化发展战略[J].现代出版，2016（01）.
[4] 李武，赵星.大学生社会化阅读APP持续使用意愿及发生机理研究[J].中国图书馆学报，2016（01）.