SaaS用户满意度影响机制

软件即服务用户满意度影响机制研究

1 引言

随着云计算技术的出现以及面向服务的思想迅速普及，软件即服务（SaaS）提供了一种新的服务模式。这是云计算中最广泛使用的应用之一。SaaS已成为企业和政府推进信息化的主流方式，但SaaS供应商的企业发展前景并不乐观。许多SaaS供应商公司，如云欧和Fleetmatics，要么已经关闭，要么被收购。

其原因是，与传统授权软件相比，SaaS不再需要基础设施建设和维护运营软件，用户采用非常灵活的付费模式使用SaaS服务，启动成本很低，且SaaS部署周期短，因此用户更换SaaS提供商十分方便。因此，SaaS供应商应了解如何在激烈的市场竞争中获得优势，使用户愿意采用其提供的SaaS服务，并理解影响用户对SaaS产品满意度的因素。

由德隆和麦克莱恩提出的信息系统成功模型在信息管理领域得到了广泛应用。该模型旨在创建一个全面的分类基础，以评估信息系统的成功，包括服务质量、信息质量和系统质量，这些共同被称为内部质量，其会影响消费者使用系统的意愿、使用行为和满意度。然而，与传统信息系统相比，SaaS的实施成本非常低，因此用户可以轻松更换SaaS供应商。如果供应商希望用户继续使用其SaaS产品，仅考虑SaaS产品的内部质量是不够的，还需要考虑SaaS供应商的质量以及构成外部质量的环境质量。当SaaS用户面对新的SaaS服务时，可能并不熟悉该新SaaS，此时供应商的质量和环境质量将直接影响用户对SaaS的满意度。

本文基于考虑产品内部质量、外部供应商质量以及环境质量对SaaS满意度影响的信息系统成功模型，以三家使用SaaS服务的制造企业员工为研究对象，通过问卷调查收集数据，并采用偏最小二乘结构方程模型对数据进行分析。通过上述研究，旨在理解用户对SaaS满意度的影响机制，为SaaS供应商提供相应对策，推动社会信息化发展。

2 研究模型和假设

将内部质量与外部质量相结合，构建用户对SaaS的满意度的理论模型如图1所示。

2.1 内部质量

系统质量是指信息系统的特征或预期性能，包括功能性、易用性和灵活性三个指标[1]。功能性指用户使用软件即服务完成任务的能力，是软件即服务最基本的要求。易用性是软件即服务软件的重要质量特性。在早期实施阶段，软件即服务对用户而言是一种创新产品。易于使用的软件能使用户快速掌握软件的使用方法，并提升工作绩效。灵活性体现了用户对软件即服务个性化配置的需求，即软件即服务如何适应工作任务和用户习惯。因此，设计良好且高质量的软件即服务系统不仅简单实用，还能满足用户需求，必然促进用户对SaaS的满意度。因此，我们提出以下假设：

假设H1：系统质量对用户对SaaS的满意度有正向影响。

信息质量是指一个高质量信息系统输出的结果[1]，包括准确性、完整性及时性三个维度[2]。具体到SaaS的信息质量，准确且完整的信息能够提升用户对系统的信任，使用户愿意持续使用该系统。及时性意味着SaaS系统能够及时响应用户的需求。如果SaaS系统无法提供具有说服力的高质量信息来满足用户需求，则用户将对该系统感到不满。因此，我们提出以下假设：

假设H2：信息质量对用户对SaaS的满意度有正向影响。

服务质量被定义为顾客期望的服务标准化程度与用户对服务绩效感知之间的差异。本文选取响应性和可靠性作为软件即服务的服务质量指标。响应性是指供应商确保及时响应的能力提供服务支持[3]。SaaS服务可以采用多租户架构；然而，如果用户规模较大，服务可能会出现延迟。这会导致SaaS响应性的下降，从而影响服务质量。此外，在SaaS系统中，用户的数据存储在数据中心，这意味着用户无法直接控制其数据。因此，用户对SaaS可靠性的担忧将高于传统授权软件。因此，我们提出以下假设：

假设H3：服务质量对用户对SaaS的满意度有积极影响。

2.2 外部质量

SaaS供应商质量包括可靠性、品牌知名度、广告宣传等。作为商业产品，软件即服务也具有品牌知名度、广告宣传程度等外部属性。事实上，由于软件即服务属于信息产品的范畴，用户在使用前无法确定其质量，因此用户倾向于通过外部属性来判断产品的价值；较高的可靠性、品牌知名度和广告宣传意味着更高的SaaS供应商质量。因此，用户对供应商的信心也会增强。用户会选择由可信供应商提供的软件即服务产品[4‐6]。基于此，我们提出以下假设：

H4：供应商质量对用户对SaaS的满意度有积极影响。

环境质量也是影响用户对SaaS满意度的一个关键外部质量。环境质量包括网络性能、环境安全和社会效应[7,8]。SaaS服务对网络性能有较高的要求，较差的网络性能会影响用户使用SaaS的体验。此外，SaaS是一种创新的服务模式，因此对于较为保守的群体而言，环境的安全性直接影响他们是否愿意使用SaaS。最后，用户的消费行为也会受到其他用户消费行为的影响。

社会；阿杰恩将这种影响定义为一种社会因素[8]。软件即服务社会效应的增强将促进用户对软件即服务身份的认同。因此，我们提出以下假设：

假设5：环境质量对用户对SaaS的满意度有积极影响。

3 研究方法

3.1 问卷设计

根据研究模型，我们设计的问卷包含六个构念：系统质量(SyQ)、信息质量(IQ)、服务质量(SeQ)、供应商质量(SuQ)、环境质量(EQ)和SaaS满意度(SS)。潜在变量及其测量项目如表1所示。这些项目主要来源于现有文献。每个项目采用七点李克特量表进行测量：1表示“非常不同意”，7表示“非常同意”。

构念	Item	参考
SyQ	1 软件即服务运行稳定性	[1]
	2 我可以轻松地使用软件即服务功能
	3 软件即服务能够灵活调整以应对我的多样化需求
IQ	1 软件即服务可以为我提供准确的信息	[2]
	2 软件即服务可以提供完整全面的信息
	3 我需要的信息可以随时从软件即服务中获取
SeQ	1 软件即服务可以提供快速的服务	[3,9]
	2 软件即服务是可靠的
SuQ	1 我的SaaS服务提供商是可靠的	[4‐6]
	2 我的SaaS服务提供商是一个大品牌
	3 我经常能看到该SaaS服务提供商的广告
EQ	1 我的网络环境可以顺利实施SaaS	[7]
	2 现有的软件即服务规定可以保护我的利益
	3 我周围的人愿意使用软件即服务
SS	1 我对软件即服务感到满意	[10,11]
	2 软件即服务满足了我的需求
	3 我很乐意使用软件即服务

3.2 数据收集

我们从三家实施了软件即服务（SaaS）的企业收集了数据，这些企业作为研究对象。在公司人力资源管理部门的协助下，我们选取了300名使用SaaS的员工和管理人员来完成调查问卷。共收到264份完整回复。随后我们使用SPSS23.0删除了异常值，最终获得212份有效问卷。本研究的基本调查统计结果显示，男性用户占64.28%，女性用户占35.72%。此外，86.42%的用户年龄在30岁以下，其余13.58%的用户年龄在30岁以上。

3.3 可靠性与有效性分析

使用SmartPLS软件对收集的数据进行分析。reliability测试结果如表2所示。所有多item的factor loading均大于0.7。Cronbach’s alpha和component reliability（CR）的structure均大于0.7，表明scale的reliability良好。

构念	Item	因子载荷	T值	CR	克朗巴哈系数	AVE
SyQ	SyQ1	0.839	22.309	0.834	0.702	0.626
	SyQ2	0.748	9.111
	SyQ3	0.783	15.343
IQ	IQ1	0.785	22.488	0.819	0.708	0.601
	IQ2	0.731	16.647
	IQ3	0.806	24.907
SeQ	SeQ1	0.746	13.151	0.757	0.701	0.601
	SeQ2	0.813	21.587
SuQ	SuQ1	0.845	33.328	0.846	0.727	0.648
	SuQ2	0.732	16.861
	SuQ3	0.833	43.357
EQ	EQ1	0.853	30.829	0.851	0.742	0.657
	EQ2	0.778	15.805
	EQ3	0.799	26.064
SS	SS1	0.871	58.591	0.875	0.786	0.700
	SS2	0.805	16.306
	SS3	0.834	34.151
此外，各结构的平均方差提取量（AVE）均大于0.5，说明该量表具有良好的收敛效度（见表2）。每个结构的值均大于AVE值的平方根。与其他结构的相关系数相比，其下方的值较小。这表明量表的区分效度（见表3）良好。

构念	SyQ	IQ	SeQ	SuQ	EQ	SS
SyQ	0.791
IQ	0.553	0.775
SeQ	0.358	0.534	0.775
SuQ	0.570	0.659	0.547	0.805
EQ	0.339	0.600	0.616	0.534	0.811
SS	0.602	0.669	0.691	0.723	0.694	0.837

3.4 结构模型分析

我们使用Bootstrap算法（N = 1000）来计算多个相关平方值（R²）的值；这用于估计结构方程的路径系数以及显著性检验。该模型的结果如图2所示。结果表明，该模型具有良好的解释力（R² = 0.756），且潜在变量之间的所有路径系数均有效。结果表明：

系统质量与SaaS满意度之间的相关系数显著，因此假设H1成立；信息质量与SaaS满意度之间的相关系数显著；因此，假设H2成立；服务质量与SaaS满意度之间的相关系数显著；因此，假设H3成立；供应商质量与SaaS满意度之间的相关系数显著；因此，假设H4成立；环境质量与SaaS满意度之间的相关系数显著；因此假设H5成立。

4 结论与讨论

我们的结果表明，该模型提出的五个假设均得到支持，SaaS服务质量是影响满意度的主要因素（路径系数 = 0.216）；这是因为与传统授权软件相比，SaaS模式通过网络交付，且SaaS的多租户特性使其更容易出现拥塞。因此对于SaaS用户而言，服务质量是影响其满意度的重要因素。此外，由于SaaS本质上是一种软件产品，用户需要使用SaaS的具体功能来实现SaaS的真实效用，因此信息质量和软件质量也是影响满意度的重要因素。此外，供应商质量也会影响用户对SaaS的满意度。供应商质量会间接影响用户对相应供应商提供的SaaS产品的感知质量，而用户更倾向于选择他们信任的知名品牌销售的产品。另外，用户使用SaaS的外部环境越好，用户对SaaS的满意度就越高。

本文创新性地将内部质量和外部质量整合到一个整体框架中，从综合视角探讨了影响软件即服务用户满意度的作用机制。根据本研究的结果，对管理实践的启示实践建议如下：（1）SaaS提供商应高度重视SaaS的服务质量、信息质量和软件质量。SaaS供应商应满足用户需求，开发具有实际价值的SaaS产品，同时注重构建与服务质量相匹配的基础设施，以确保用户能够享受不间断且及时的服务，并使用流畅的软件。（2）SaaS供应商需要关注自身及其SaaS产品的宣传。一方面，充分宣传自身能力可提升供应商的感知质量；另一方面，企业需采取措施提高用户对SaaS的安全意识，使用户能够充分接受SaaS产品，从而提升环境质量。

本文存在一些局限性，可在未来研究中加以解决。首先，我们未区分整个SaaS生命周期中的差异。事实上，目前市场上大多数SaaS提供商已采用免费试用策略。用户的生命周期经历以下阶段：观望、试用、购买、使用和持续使用，因此影响用户满意度的因素可能已发生一定变化，未来研究可关注用户满意度的动态变化。其次，本文尚未考虑政府支持等其他外部因素，以及政府政策将如何影响用户对SaaS产品的采纳，因此未来研究可结合外部政府政策支持，建立更现实的模型。