大学生游戏虚拟商品消费行为特征范文

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【内容摘要】随着人口老龄化程度的提高，当前中国电子游戏人口饱和，简单意义的游戏人口堆积获得利润逐渐失势，现阶段游戏市场转型通过虚拟消费带动，市场潜力巨大;但新的机制下会存在一系列问题，如过度消费、学生沉迷消费等。为分析这些问题，本文通过采用分层抽样预PPS三阶段抽样对信阳市高等院校全日制在校学生进行抽样调查，探究在校大学生购买游戏虚拟商品行为特征，并进行了潜在用户挖掘分析。通过探究得出游戏公司应该注重精准营销、改善游戏虚拟商品的社交属性;大学生游戏用户应该注重自己游戏时间和消费行为;游戏开发企业应该认清游戏市场和游戏消费用户现状进行结构调整。

【关键词】游戏虚拟商品;消费行为特征;二元选择;持续消费意愿

随着全球互联网的普及和性能的不断提高，全球的游戏市场得到迅速的发展，其中中国游戏市场也得到迅猛的发展。在2018年中国游戏用户规模已经接近中国人口的半数达到6.26亿人。但是在这么大的游戏市场规模下，游戏市场也面临着一些潜在的问题。为了解决游戏市场的瓶颈、促进游戏行业健康发展，游戏公司需要充分了解大学生用户的特征，游戏虚拟商品的消费习惯和挖掘潜在消费用户。本文在研究目的的引导下，通过文献研究法，调查研究法，实证研究法来探索、分析游戏虚拟商品消费行为。

一、游戏虚拟商品消费行为特征理论基础

(一)游戏虚拟商品与用户行为特征。在1999年MMORPG(大型多角色在线游戏)中出现了用真实货币在玩家之间买卖游戏装备的现象，意味着虚拟商品的诞生。随着游戏市场的不断发展，最近几年网游公司向游戏用户直接出售他们游戏中的商品，成为了虚拟商品交易的主流。其表现出虚拟性、体验性、时限性、个性化。从广义上来说，即使某个人没有使用过具体服务或产品都可以是用户，该类用户可视为潜在用户，而那些使用过具体服务或产品的这类用户可被称为正常用户。对于本文来说，将那些购买过游戏虚拟商品频次比较低的用户和没有购买过的用户都归为潜在用户，本文的持续使用意愿是用户消费游戏虚拟商品后，然后他们通过评估自身的消费及使用情况来判断其价值大小，最后决定继续消费游戏虚拟商品的意愿程度。

(二)用户行为相关理论。1975年美国学者阿耶兹于和菲什拜因提出了理性行为理论，即TRA理论。在TRA理论中，“人有完全控制自己行为的能力”是它的一个最基本的假设。但是该理论的基本假设存在着一定程度的缺陷，即将人的行为完全看作为一种理性行为。在信息系统领域下，基于TRA理论发展出了科技接受模型理论(TAM)。在互联网普及的背景下，在对网络消费行为的研究领域该理论有普遍的运用。该理论表示感知有用性和感知易用性在一定程度上影响使用态度;使用态度则决定着行为倾向;行为倾向最终决定着实际的使用行为。学者David和Straub为了验证TAM理论在网购方面的作用，他们运用回归分析的方法证实了该理论可以有效地解释人们的网购倾向。国内学者也对该理论进行了研究，并且在进行的实证研究中也证实了感知风险对网络上用户的购买行为有显著的影响。

二、游戏虚拟商品消费行为的属性研究

本章根据问卷数据，进行了描述性统计分析，以了解用户的基本特征、游戏的情况及游戏虚拟商品的消费现状，探究影响用户消费游戏虚拟商品与否的显著因素;采用随机森林模型，探究了用户的持续消费意愿。

(一)游戏虚拟商品用户消费现状描述性统计分析。根据问卷分析结果显示，在所有玩游戏的调查者中，有44.56%的人都有过游戏虚拟商品的消费，55.44%的人未消费过，因此可以看出在游戏盛行的情况下，存在很大的潜在用户群体，等待各类游戏厂商去开发。在游戏虚拟商品消费者中，男性占比为67.74%，女性占比为32.26%，因此男性的消费人数也有很大的领先。玩游戏类型不同很大程度上影响用户对游戏虚拟商品的消费。根据问卷内容，用户是可以进行多项选择的，选择多人竞技和射击游戏的用户最多分别达到80.65%和58.06%。其次是益智棋牌有51.51%的大学生玩过，同时有模拟经营、音乐游戏、抽卡游戏占比分别为32.26%、9.03%、29.03%，9.68%的用户玩格斗游戏占比较少，由于角色扮演类的游戏很耗费时间和精力，游戏的界面不够精美，大学生玩的比较少。据调查发现，用户玩游戏的原因有很多，其中为了课外时间的用户是最多的，占比80.65%。其次是与朋友互交占比67.74%，这也是很多用户玩游戏的很大原因。根据调查发现，有93.55%的用户每次游戏时长在30分钟以上，接近5成的用户每次平均游戏时长超过一个小时，3成左右的用户每次平均游戏时长超过1.5个小时，说明现在大学生整体呈现“高时长”的特点。大学生消费游戏虚拟商品原因中，比例最高的是游戏公司的充值活动或推荐各种礼包，占所有消费总人数的64.52%。其次是游戏内装饰精美，和为了获得更多的游戏权限。对于未消费游戏虚拟商品的群体进行调查发现，认为没有必要充值购买游戏虚拟商品的人群占61.36%，占比比较高，是重点待开发人群，通过提供更优惠的福利和精准的推销来开发此类人群。

(二)游戏虚拟商品潜在消费用户分析。根据被调查者最近三个月是否消费过游戏虚拟商品，区分出睡眠用户。在所发放的问卷中，共收集到723份潜在消费用户问卷。运用二元选择模型对模型进行估计，可以准确的找出对用户行为有影响的因素。通过建立二元选择模型，定量分析性别、年级、专业、家庭所在地及父母的收入水平等样本属性，分析这些变量对大学生是否消费游戏虚拟商品的影响，从而探究消费游戏虚拟商品的大学生有哪些共同特征。从回归模型可以看出，在性别方面，相比于女性，男性购买游戏虚拟商品的意愿更加强烈;在年级方面说明相比于硕士及以上的用户，大二的学生更倾向于消费游戏虚拟商品;在生活费水平方面，说明生活费水平高的群体更倾向于购买游戏虚拟商品;在玩游戏时长方面，玩游戏时间短的说明他们更愿意通过购买游戏虚拟商品来去节省游戏时间，而游戏时间较长的人，他们对一个游戏投入大量的时间和精力，因此他们也想通过购买游戏虚拟商品去提升游戏体验。另外通过回归模型结果也可以看出，专业和学校对学生是否购买游戏虚拟商品没有显著影响。

(三)基于随机森林的用户持续消费意愿分析。上文主要分析了信阳市高校全日制在校生对消费游戏虚拟商品的二元选择倾向，通过已消费用户的特征和影响因素分析，对潜在消费用户的特征和需求进行挖掘分析。在上文的基础上，本节将通过分析消费用户对游戏虚拟商品的量化评价，挖掘出用户持续消费意愿的影响因素，从而达到留存的目的。本节在传统的持续消费意愿影响因素研究的基础上进行了一定改善，即在传统的期望确认模型中加入用户个人特征和消费习惯等因素，在探究主观因素影响的同时探究非主观因素的影响，能够让游戏公司对持续消费意愿的影响因素有全面的了解，帮助他们制定精准的营销方案。本文在期望确认理论的基础上选取了影响持续消费意愿的10大主观评价变量再结合描述个人特征的20个变量(年龄、玩游戏情况、性别等方面)，共67个变量。分别为消费易用性、社交性、感知有用性、购买压力、主观消费判断、感知愉悦性、感知成本感知易用性、感知风险。因变量为主观评价中的持续消费意愿。为了主观评价变量的信息得到更加准确且不重复地反映，采用因子分析的方法对反映10大主观评价变量的多个变量进行降维，通过计算出的因子得分来代表主观评价变量的值。用户特征变量包括年级、生活费水平、生活费来源、家庭所在地、消费态度、玩过的游戏类型、玩游戏原因、专业、平均每天玩游戏次数、平均每天玩游戏时长、性别、消费的游戏类型、购买的游戏虚拟商品类型、单身情况、最近购买距今时间、最近三个月购买次数、平均每月购买的金额、所在学校层次、最大单笔消费金额、购买游戏虚拟商品原因共20个方面总计57个变量。实证结果分析可知，与用户的个人特征、游戏情况和游戏消费情况相比，社交性、感知有用性、感知风险性、消费易用性等主观评价因素对用户持续消费意愿影响较大。社交性的重要性得分为0.4088，说明社交性对持续消费意愿的影响最大，用户在游戏中结交好友、并且加深感情这些对于用户持续购买游戏虚拟商品有很大影响作用，说明再次消费的首要因素为与朋友的交互。感知有用性的重要性排在第二位，说明消费用户对于游戏虚拟商品的有用性，即让游戏更有效率、游戏容易胜利、展现自己个性对持续消费意愿造成很大的影响。是吸引用户持续消费的重要因素。感知风险性重要程度为第三，说明消费用户在购买游戏虚拟商品时对于个人的隐私保护方面和其他方面的风险能够影响其持续消费的意愿。消费易用性重要程度分列第四，而随着移动支付的深入生活，对于大学生来说已经成为主流消费方式，因此消费方式的多样性及容易程度也是成为了一个重要的因素，用户的个人特征、游戏情况和游戏消费情况的重要性得分均在主观因素之后，但是仍对持续使用意愿具有一定的影响。其中购买次数越多，持续消费意愿越高，消费次数多说明用户已经成为消费游戏虚拟商品的习惯或者具有更强烈的消费需求，习惯或需求能够促进游戏虚拟商品的消费粘性。

三、结论及建议

本文通过研究得到以下结论:大学生游戏使用经历普遍，男女差异减弱，玩游戏呈现高频次高时长;大学生的游戏虚拟商品消费呈现低普遍性，且具有理性的消费习惯游戏虚拟;商品的价值成为用户购买的主要考虑因素;潜在用户消费意愿受性别、单身情况、年级、生活费水平、游戏目的和玩游戏情况的影响;用户持续消费意愿受主观态度影响。基于结论，可知游戏虚拟商品的市场前景十分可观，为了游戏市场进一步发展，提出以下建议:未来市场竞争的关键将会转移到女性市场;增加游戏虚拟商品的价值及降低价格;为不同类型用户提供不同服务，来挖掘潜在用户;游戏虚拟商品丰富种类，提升游戏中的价值，增加社交性，提高用户粘性。

【参考文献】

［1］李刚，夏鹏成，郑梦杰．网络商店与社区便利店的商品虚拟展示合作研究［J］．中国管理科学，2020，2:118～128

［2］顾茜．网络用户特征及行为分析［J］．数字传媒研究，2017，10:46～51

作者:刘鲲鹏 党雨 马卓玥