影响消费者选择移动医疗APP的因素分析——以“平安好医生”为例

【摘要】在互联网这一技术快速发展和移动医疗进行广泛推广与实践的大背景下，我们可以看到不同消费者对移动医疗APP的选择存在较大的不同。本文以”平安好医生APP”为例子，找出最合适研究的外部变量并参考了国内外成熟量表提出本文研究框架模型探究哪些因素影响消费者选择一款移动医疗APP。

本文利用SPSS21.0统计软件，将搜集到的数据通过统计分析，研究发现感知有用性、信息质量、主观规范变量对消费者接受行为呈正相关，其中的信息质量、感知易用性这两变量又对感知有用性呈正相关，同时感知风险对感知有用性、用户接受行为没有呈现较大的负相关。根据以上的分析，为了我国移动医疗APP行业更好的发展本文就此提出一些建议。

【关键词】移动医疗APP；平安好医生；影响因素；市场调查；建议

1.绪论

1.1选题背景与意义

1.1.1选题的背景

在对于人们生活水平越来越高下且对较高生活质量的日益追求的增加加上原本我国医疗资源紧缺及医疗资源分配的不平衡，如何更好解决不同地区医疗资源分布不均、医院就诊服务效率的提高、患者慢性病的管理等等成为这几年医疗问题上的大问题，在移动医疗APP这一新事物的出现下为解决这些医疗问题提供了新的解决方法。我国在2015 年XX报告中第一次提出“互联网 + ”这一国家发展战略，为的是促进互联网和实体经济的融合发展，移动医疗也紧紧跟随着脚步迅速发展起来。

1.1.2 选题的目的与意义

随着近几年我国老龄化和慢性病发生率逐渐升高，按照速途研究院采用用户调查的方式依据公布的数据从增长速度上来看，在2016年发展依然迅猛的情况下开始出现增长变缓慢的形式，在2017年的增长速度减少到近80%，但到了2018年整个行业的增长率减少到只有40%，估计在2020年开始增速会慢慢趋于平稳，为此可以说整个市场规模总量会处于稳固且有较大的空白市场的情况。

在移动医疗APP增长如此迅猛的情况下，咱们有需要去探寻影响消费者选择移动医疗APP的要素有哪些，这样有利于我国移动医疗APP事业的开发更贴合消费者的使用习惯，使得行业的发展走向正轨，同时如何运用好移动医疗APP来处理中国医疗资源地域差异较大的现状和人们日益放大的健康医疗需要之间的矛盾也是值得深思的问题。

1.2研究的主要内容

第一部分：为绪论部分，主要包含以下这几个方面，分别为的背景、选题的目的及意义、研究内容和研究方法。

第二部分：是对一些基本概念，国内外发展现状和本研究运用到的理论：技术接受模型（TAM）进行说明。

第三部分：阐述平安好医生APP的概念、发展过程、发展现状及分析其特色的发展战略，通过分析现在发展较好的移动医疗APP企业，研究其发展战略这样对其他企业起到借鉴作用。

第四部分：进行论文理论模型的构思，说明相关变量，提出符合实际的假设并设计有效的调查问卷

第五部分：问卷调查和假设的验证，对问卷收集到的数据应用SPSS21.0 统计软件进行分析，按照分析的结果验证进行假设的验证。

第六部分：结论与建议，对以上研究结果进行总结和分析，并对此提出建议

1.3研究方法

1.3.1文献研究

根据这几年相关的研究找出发展规律，其中英文期刊主要通过 Google scholar、Web of Science等，中文期刊主要通过中国知网(CNKⅠ)、国家科技图书文献中心数据库等一些学术文库取得，以及还有一些其他数据文库就不一一例举了。经过浏览大批文献研究来确定本文研究的思路，明确为本文后面的整个设计框架

1.3.2问卷调查法

查阅相关文献研究后设计问卷，采用线上问卷的方式进行数据的收集，用调查所得数据验证前文提出的理论模型及假设。

1.3.3统计分析法

运用SPSS21.0统计软件对采集到的数据先进行信度检验、效度检验检验问卷的有效度在进行相关性分析、回归性分析来验证假设是否可靠成立，进而根据假设来确定影响消费者选择移动医疗APP的因素有哪些，并对将来我国移动医疗APP行业的开发提出个人意见。

2.文献综述及相关概念

2.1移动医疗APP的基本概念

移动医疗 APP（Mobile MedicalApplication）的定义是指能提挂号问诊、健康咨询等一些服务且是在移动智能终端系统上的医药应用。目前我国大概能够分为两类，一是为各大医院院内APP为主以挂号、缴费、查看报告等为主要功能的APP，另一类即线上问诊类APP以线上问诊、健康管理、提供医疗资讯为主要功能的院外第三方企业APP。

2.2 移动医疗APP的基本现状

2.2.1国外移动医疗APP发展现状

国外的发展首先也是最重要的，是有得力于XX政策的保证。国外的医疗保障体系建设起步相对于国内较早，X从上世纪90年代就建立了专门的部门、出台相应的法律法规、制定了详细的医疗行业发展计划等一系列措施来促进X整个移动医疗事业的发展。其中对于X的移动医疗行业上由于基于自己的文化相对来说比较注重用户的个人隐私且对整个医疗及相关行业的管控较为严格严谨，另个方面来说，国外医疗APP如今也已经开发的相当成熟丰富。现如今，移动医疗在X基本已经渗透到民众医疗服务的各个环节里并且更强调个性化的服务。X较为出名的移动医疗APP Epocrates的主要功能是为医生在移动平台主要是手机提供相关临床信息，以便医生进行疾病的诊断，面对的客户群体是较为专业的医药相关人群，目的是为医药企业提供精准的广告，据不完全统计全美40%的医生都在使用 Epocrates。对于国外医疗APP的主要盈利模式主要来自用户的付费下载，用户在实际应用中可以看到的投放广告的收费和应用中需要用户持续行性进行付费才得以继续使用的某些功能等等。从开发商提供的移动医疗APP服务和盈利模式等方面都说明国外尤其是X的移动医疗APP发展已经相对成熟。

2.2.2国内移动医疗APP发展现状

我国早在2011年就开始引入移动医疗相关的应用，对国外来讲整个行业的发展是比较晚一些。2015年起xxx就制定“互联网+”行动计划将互联网+医疗作为11项专项行动之一进行推广。随后制定了相关政策后打开了移动医疗APP行业发展的热潮。

我国目前移动医疗APP主要模式为医院与公司联合开发模式。这类模式下开发的移动医疗APP就会具有以下优势，其具备一定核心的医院医疗资源与专业的医疗信息，并且能熟悉市场发展的规律很好的抓住用户的需求。互联网应用的引入，确实为医疗行业带来很多便利和不一样的创新点，但是不可避免的也会带来很多问题。其中关于用户、软件上的信息真实性和用户的安全性能不能得到保障是消费者最为关注的重点问题。因为“互联网+”医疗系统接入公用网络中，万一系统被入侵，或者被内部人员授权给外部人员，大量的医疗数据都会泄漏到外部，甚至只要接入医疗设备的网络都将处于危险之中。同时因为我国移动医疗APP开始比较晚，国内移动医疗APP的国家政策的监督力度还有很多待提高的空间，在商业模式等方面都缺乏成熟的架构，这些都是需要在进步完善的地方。

2.3相关理论阐述

2.3.1技术接受模型（TAM）

技术接受模型( technology acceptance model，TAM) 探究的是用户对信息系统新事物的接受问题。在TAM 模型中主要说明了技术使用行为即用户能否会使用的行为主要受行为动向决定，主要模型如图 1 所示。

　　图1 TAM模型

　　3平安好医生APP概况及发展历程

3.1平安好医生APP概况与发展

平安好医生APP，是在2015年4月21日，正式发布上架到各软件商店，是中国平安正式推出了第一款移动医疗APP。

在16年时其自身拥有的医生团队就有一千人左右，外部签约的医生高达五万多名，同时也和三千多家医院、一千多家药房联合开展合作。同年的8月15日，平安好医生在软件商店上累计注册的用户打破1亿，成为国内移动医疗APP排行第一名，并且其月活跃用户超过千万。

在2018年5月4日，平安好医生登陆港交所，也是18年第一个赴港上市的独角兽IPO。在2019年9月23日，平安好医生APP月活用户也达到6270万。从注册人数和日活跃人数的增加可以看出人们通过上网看病逐渐形成习惯，平安好医生在19年上半年完成了总收入22.73亿元。

3.2平安好医生APP的功能及发展战略

对于平安好医生APP的功能可以分为三类。其中第一类医生服务类中设有快速问诊并且24小时在线的医生服务相当简便，并且处在界面开头显眼处易于查找使用。还设有特色中医科符合中国老百姓就医习惯。第二类设有健康商城，提供药品、护理品等产品设立自己的电商平台可以说将看病买药送药全程包揽“一条龙”服务，并且还有闪电送药根据你的地理位置承诺一小时内送药上门。第三类健康管理及互动功能，在个人中心会记录个人急诊记录，同时记录用药、就诊医生、体检报告等实时进行健康管理。

平安好医生的发展战略是学习国外经验，积极探索X著名保险公司凯撒医疗集团的凯撒模式。其次“平安好医生”也推进最新的“4+1”发展战略。可以说平安好医生的发展更注重国际化，借鉴国外经验，也根据中国实际情况打造自身的发展战略，国际上加强合作的同时，也注重将品牌下沉利用“互联网+”，把医院、社康诊所、药店、村医联合起来，形成一体的医疗服务。

4.影响消费者选择移动医疗APP因素模型构建

4.1模型研究

4.1.1基于TAM理论的研究模型

最先对消费者行为进行预测的解释模型是信息技术采纳研究领域中的TAM模型，但在初始的模型中还存在一些不足。因此，为了弥补模型的不足，本文加入信息质量、主观规范、感知风险三个外部变量因素建立研究模型。

4.2研究模型

在基本TAM理论模型的基础上，加上本文提取出来关键的外部变量：信息质量、主观规范、感知风险建立成本文的研究模型，如图2模型中因变量是消费者的接受行为，自变量为感知有用性、感知易用性、信息质量、主观规范、感知风险。

4.3变量定义及研究假设

4.3.1TAM假设

Davis为了理解当时计算机为什么会迅速受到广泛接受提出了第一个解释模型——TAM模型，并提出了两个影响深远的因素：感知有用性、感知易用性。消费者对移动医疗APP的选择符合本文理论模型，因此提出以下假设：

H1:移动医疗APP感知易用性对感知有用性具有正向影响

H2:移动医疗APP感知易用性对用户接受行为具有正向影响。

H3:移动医疗APP感知有用性对用户接受行为具有正向影响。

4.3.2外部变量：信息质量

信息质量指的是信息的一致性、完整性、准确性等一些方面。在消费者运用移动医疗APP时，会对APP上传递的医疗资讯、医生可靠性等等信息进行判断，信息质量的判断将会进一步影响消费者对移动医疗APP有用性的感知和影响其是否会接受APP的行为，因此提出以下假设：

H4:信息质量对移动医疗APP感知有用性具有正向影响。

H5:信息质量对移动医疗APP用户接受行为具有正向影响。

4.3.3外部变量：主观规范

主观规范指的是在预判他人行为的时候，对那个人行为决定具有影响力的个人或团体发挥的影响大小。主观规范是重要也最为常见的社会因素，对于思考准备使用移动医疗APP的用户，当用户的亲人朋友推荐使用时，会对移动医疗APP的有用性和接受行为的判断产生影响，因此提出以下假设：

H6:主观规范对移动医疗APP感知有用性具有正向影响。

H7: 主观规范对移动医疗APP用户接受行为具有正向影响。

4.3.4外部变量：感知风险

感知风险是指消费者对还不知晓的结果在主观上判断可能的损失【14】。在使用移动医疗APP中，消费者会担忧是否会信息泄露、APP上的信息是否真实等等问题，这样对消费者的接受行为会产生负面效果，因此提出以下假设：

H8: 感知风险对感知有用性具有负向影响。

H9：感知风险对移动医疗APP用户接受行为具有负向影响。

5.问卷调查及实证分析

5.1问卷调查及方法

本文主要利用线上发布调查问卷的方式取得数据，从而进行假设的验证，在初始TAM模型基础上加上外部变量，设计了消费者对移动医疗APP的了解情况的调查问卷（附录A）。在本研究中自变量为消费者对移动医疗APP的感知有用性、感知易用性、信息质量、主观规范、感知风险，因变量为消费者的接受行为

5.1.1问卷设计与发放

问卷整体分为两部分：第一部分是了解基本情况包括性别、年龄、学历等和对移动医疗APP的初步了解程度，第二部分是问卷的最主要的部分即模变量的题项，同时每个题项都采用了Likert五级量表，用1到5来分别表示同意程度。

数据收集受近期疫情影响基本采用网络调研的方式进行，在线上利用问卷星进行问卷的编辑，通过微信朋友圈、微信好友、qq群等进行推广，线上累计发布并回收了问卷151份，其中对问卷的答题时间进行人工筛选对无效问卷进行了判别和除去，最终得到有效问卷共142份问卷，有效回收率为94.04%，算比较良好。

5.1.2数据分析方法

利用SPSS21.0统计软件进行分析，具体方法如下：

（1）样本描述分析：对调查对象进行个人的基本情况统计，包括年龄、性别、学历和对移动医疗APP的了解情况

（2）信度分析：采用信度分析测试问卷的可靠性，其中克朗巴哈α系数越高，问卷的可信度越高。

（3）效度分析：以KMO值为标准进行问卷的有效性的检验，KMO值越高，表示越能进行因子分析。在因子分析中，解释的总方差里初始特征值合计大于1的有多少就有多少共因子，再根据旋转成份矩阵划分出对应维度的因子。

（4）相关性分析：是探寻两个或两个以上变量它们之间的关系，其中它们的Pearson数大于0的话显示正相关，小于0即呈负相关，再根据p值可以看出两个变量在0.05置信水平的相关程度。

（5）回归分析：用来确定两个变量或以上的定量统计分析方法，其中R²越高表示拟合优度越好即模型越贴合实际，并通过p值的大小来验证假设，p值小于0.05则假设成立。

5.2调查结果与分析

5.2.1样本描述性统计分析

本次问卷调查总共回收收集到了151份问卷，根据参与问卷调查的用户所使用的答题时间人工筛选出参与调查的有效样本量为142份问卷，其中男性占比为27.46%，女性占比为72.54%。参与调查的人数在男女性别上女性被调查用户较多占据了七成，由于本次问卷调查受疫情影响主要采用线上发布收集调查问卷的方式，这样对被调查用户的结构比较不好把控，所以存在男女受访不平衡的局限。在总共有效样本量142份问卷中年龄的分布为：18岁及以下占14.08%，19岁~35岁占83.10%，36岁~50岁占2.11%，50岁及以上占0.71%。从数据可见参与问卷调查的用户绝大部分年龄集中在19岁到35岁之间，正值青年或中青年的受访者占总人数八成左右，这对研究结果来说是比较有利的，因为移动医疗APP是最近几年才开始发展起来的产品，这对于中年人或中老年人来说需要接受使用的时间较长，如果研究的被调查人群主要集中在青年人的话，可以说是比较具备代表性和更贴近事实和本文研究的主旨。

在参与调查的用户教育程度方面看，学历在大专及大专以下占12.68%，学历为本科的占83.10%，学历在硕士及硕士以上的占比为4.22%，这说明此次参与调查的用户普遍学历较高主要以本科学历为主，占了总人群的八成左右。在统计了性别、年龄、学历之后，还对参与调查的用户进行对移动医疗APP的了解程度情况的了解。在总人数中没听过移动医疗APP占32.39%，有听过但没使用过占47.89%，有听过很少使用占12.68%，有听过且经常使用占7.04%，从这大概的情况可见，绝大部分用户没听过或听过但没用过移动医疗APP，这都说明我国移动医疗APP的普及率，对移动医疗APP上宣传使用方面都还存在较大的进步空间，由于本文调查对象主要集中在青年中青年这类人群，在这类具有代表性的人群中普及率和使用率较低的话，相对于其他用户人群来说肯定也是如此甚至情况更差，总的来说我国对移动医疗APP的普及和使用仍需要提高。

　　表1 被调查用户个人基本信息

5.2.2信度分析

为了确保实际问卷收集到的数据能真实准确的反映预期的目标，所以要进行问卷的信度分析。在本文主要利用信度分析的内在信度检验问卷题目结构的一致性，所以采用Cronbach α系数进行判断，Cronbach α系数越大则表示问卷可信度越高，其中Cronbach α系数大于0.5即可相信。

本文首先进行整体即整个问卷的效度分析从表2可以看出Cronbach α系数为0.868，处于大于0.7小于等于0.9区间，所以整个问卷的题项结构很可信，然后再看各个维度变量的Cronbach α系数，从表3可以看出各个维度变量的Cronbach α系数都基本大于0.7表示很可信，除了维度感知风险的Cronbach α系数为0.659小于0.7，但大于0.5仍表示可信，所以整个问卷的信度分析是合格的，问卷的整个题目结构一致性相同且可信。

　　表2 量表整体的Cronbach α系数

　　表3 量表各维度的Cronbach α系数

5.2.3效度分析

效度分析同样也是为了检测收集到的结果能符合我们的预期。在本文因为前面已经做了问卷的信度分析，所以对于本文效度分析中主要分析问卷中的题项与我们预想设计的维度之间对应的关系。在分析题项与维度之间的关系前，要先验证KMO值是否符合标准，只有KMO值大于0.7才能进行问卷的效度分析。

在本文研究中也先进行了KMO值和Bartlett球形检验以确保问卷能进行因子分析，如表4显示，问卷的KMO值为0.874大于0.7说明可以进行因子分析，Bartlett球形检验的近似卡方为946.614，df值为78并且sig=0.000<0.01，这些都说明了本文调查问卷的结构效度较为理想。

在本文效度分析如表5显示中旋转后累计方差解释率值为82.157%说明这六个因子解释了所有变量的82.157%，问卷中的因子可以有效的提取出来。其中各个变量可以解释所有变量方差的累计方差贡献率可以从表5看出。

　　表5 解释的总方差

在本文利用SPSS21.0统计软件进行数据的分析时，为了简洁快速的进行分析，这里用Q1到Q13表示相应的题目，其中Q1到Q3为感知有用性维度题项，Q4、Q5为感知易用性维度题项,Q6、Q7为信息质量维度题项,Q8、Q9为主观规范维度题项,Q10、Q11为感知风险维度题项,Q12、Q13为用户接受意愿维度题项。我们可以通过表6看出将数值大于0.6的归为一类就能分出各因子对应的维度。

　　表6 旋转成份矩阵

5.2.4相关性分析

相关性分析是为了测量各因子之间相互影响的程度，通过SPSS21.0统计软件可以用数值表示其影响的大小主要通过Pearson相关系数来判断相互影响的程度。其中Pearson相关系数绝对值大于0.4即可接受

在本问卷分析中为了简化数据方便分析，将A1到A6表示各个因子，他们的相关性如表7所示。

我们先分析用户接受意愿与其他变量的相关性程度，从表最后一行可以看出用户接受意愿与感知有用性、感知易用性、信息质量、主观规范呈正相关关系，其中它们的P值也都为0.000小于0.01，感知有用性，信息质量、主观规范的Pearson相关系数绝对值基本都大于0.6可以说明他们具有强程度相关以上，感知易用性Pearson相关系数大于0.4与用户接受意愿有中等程度相关，但对于感知风险来说，感知风险与用户接受意愿呈负相关关系，其P值为0.060大于0.05，所以说感知风险与用户接受意愿没有相关性。

再看各个自变量之间的关系，感知有用性与感知易用性、信息质量、主观规范呈正相关且P值都都小于0.05，说明他们有相关性且在中等程度以上但对于感知风险P值大于0.05说明与其。感知易用性与信息质量、主观规范呈正相关，且P值小于0.05说明他们具有相关性。信息质量与主观规范呈正相关，且P值小于0.05说明他们具有相关性。但感知风险与其他变量P值都大于0.05，说明感知风险与其他变量没有关系。

　　表7 各因子相关性

5.2.5回归分析

回归分析主要通过对收集到的足量数据通过建立相关的函数表达式进行分析，从而能够较为准确的判断自变量与因变量之间的未来趋势，回归分析的基础来自因子的相关性分析，只有变量之间具有相关性才能进行回归性分析。

本文因为自变量有五个所以采用线性多元回归分析，根据前面相关性分析中感知风险与感知有用性、用户接受行为相关性不成立，所以可以先行排除变量A5，故H8、H9假设不成立。为了验证前面提出的假设是否成立，分以下两种形式分析。结果如下：

（1）感知有用性作为因变量，感知易用性、信息质量、主观规范作为自变量的线性多元回归分析。

根据统计分析得出的表8可以看出在这一情况下的线性多元回归分析中R平方为0.412，说明三个自变量拟合度为41.2%。再看表9中F值对应的Sig为0.000小于0.05说明回归方程是有用的，根据表10中B系数可以写出相应的回归方程：感知有用性=0.192感知易用性+0.439信息质量+0.110主观规范，再看Sig值的大小只有主观规范大于0.05所以综合上述说明，可以确定假设H1、H4成立，假设H6不成立。

　　表8模型汇总

　　表9Anovaa

　　表10系数a

（2）用户接受行为作为因变量，感知有用性、感知易用性、信息质量、主观规范作为自变量的线性多元回归分析

从回归分析得出的表11中可以看出，用户接受行为作为因变量，感知有用性、感知易用性、信息质量、主观规范作为自变量的线性多元回归分析的R方为0.607，这说明这四个自变量的拟合度为60.7%。再根据表12中F值对应的Sig值是小于0.05的，这说明本次回归分析方程是有用的，根据表13中B系数可以写出回归方程为用户使用行为=0.346感知有用性+0.069感知易用性+0.252信息质量+0.432主观规范，再看表中只有感知易用性对用户接受行为的Sig值大于0.05，所以综合以上说明，假设H3、H5、H7成立，假设H2不成立。

表11模型汇总（2）

　　表12 Anovaa（2）

　　表13系数a（2）

5.3研究小结

本文在通过问卷星编辑问卷，通过微信、qq群等线上发布并收集了150份问卷其中共有142份有效问卷，然后将线上收集到的有效数据利用SPSS21.0统计软件进行数据的分析进而验证假设是否成立。

结果表明：感知有用性、信息质量、主观规范对用户接受行为具有比较显著的正相关影响，而感知易用性对于用户接受行为不具有显著的正相关影响，感知风险对用户接受行为不具有显著的相关影响。对于感知有用性来说，感知易用性、信息质量起到比较显著的正相关影响，而主观规范对其不具有显著的正相关影响，以上就为全部假设的结果。

6.研究与建议

6.1研究结论

在刚开始对问卷数据进行描述性分析中，首先大概了解了被调查用户对移动医疗APP的了解情况，其中有近三成多的受访者没有听过移动医疗APP，有近四成多的受访者听过但没使用过移动医疗APP，这都说明移动医疗APP的宣传使用上还有很大的空间。在后面的回归分析可以分为两部分进行总结分别是：

（1）以感知有用性作为因变量，感知易用性、信息质量、主观规范作为自变量的线性多元回归分析结论。

在对用户接受行为起到显著的正相关影响的变量感知有用性中，根据相关性和回归分析得出的回归方程：感知有用性=0.192感知易用性+0.439信息质量+0.110主观规范可以看出移动医疗APP上的信息资讯的质量情况、移动医疗APP是否容易使用、身边亲戚朋友的评价都影响消费者对移动医疗APP有用性的感知，其中信息的质量和APP的易用程度起了较大的影响作用。这说明让消费者做出对移动医疗APP感受有用的判断来自他们对其功能是否容易上手使用和其所传递推送的医疗健康等资讯是否真实有用，如果消费者越认同功能的易用和APP上的资讯信息越有用的话，他们就会越认为这款产品有用。

（2）以用户接受行为作为因变量，感知有用性、感知易用性、信息质量、主观规范作为自变量的线性多元回归分析结论

在后续相关性、回归性分析中显示感知有用性、信息质量、主观规范对用户接受行为具有比较显著的正相关影响，根据回归方程：用户使用行为=0.346感知有用性+0.069感知易用性+0.252信息质量+0.432主观规范可以看出影响消费者是否选择使用移动医疗APP主要从有用、易用、信息资讯的质量、亲戚朋友的推荐使用这几方面考虑，其中起到较大影响作用的是移动医疗APP的实用有用性，身边亲戚朋友的推荐，这说明消费者在选择移动医疗APP首先会考虑使用这款APP是否真的有用，能否真的给消费者带来实质上的便利，这就要求我们APP的开发者要从消费者的角度出发，真正能做出给消费者带来便利有效的产品让消费者感到实用才能实现双赢。其次是身边亲戚朋友的推荐程度，人是群体动物从数据的分析可以看出如果身边亲戚朋友对某移动医疗APP的评价不错也会带动消费者去选择使用移动医疗APP，这说明移动医疗APP的开发企业要做好客户的维护，做好产品的客户服务，通过现有的客户带来新的用户。

6.2建议

（1）多方合作，加大宣传

从本文的调查数据中可以看到，主要受访人群集中在青年人群，但即便是容易接受新事物的青年群体他们都移动医疗APP的了解也甚少，从这情况来看中老年人的使用情况会更糟，所以这就需要XX、医院和企业等多方面角色加强合作，提高移动医疗APP的利用率。对于XX来说可以对相关企业进行一些优惠政策，帮助企业成长，同时也可以利用社会资源在社区里进行宣传等等，对于医院方面可以在门诊大厅、门诊室等公共场所进行海报宣传，也可以安排专门人员对排队挂号的人群进行移动医疗APP的推广等等，对于企业可以利用媒体像电视、广播、报纸等进行宣传，也可以利用新媒体像微信公众号、微博等工具进行宣传等等。相信通过多方的合作宣传，可以大大提高公众对移动医疗APP的知晓程度和利用率。

（2）增加产品实用性，优化客户服务

现在移动医疗APP市场上的APP种类繁多，让人看的琳琅满目，但真正能让消费者感受实用方便的产品却寥寥无几。同时在某些移动医疗APP使用过程中里面传播广告的板块较多且信息真实性有待提高等等这些方面都说明我国移动医疗APP市场产品的实用性有待提高。在日益增加的移动医疗APP产品数量下，看到的是越来越严重的产品同质化现象。移动医疗APP事业的快速发展使得人人都想分一羹，如何做到在众多产品中脱颖而出，这就需要企业做好产品的实用性和避免产品的同质化。要想做好产品的实用性和避免产品的同质化企业可以专注于某种疾病的管理形成自身特色例如“唯医”APP专注的是骨科类疾病，这样对于消费者来说即实用也不会和大部分产品一样泛滥的功能。同时也可以针对市场上缺失的某些功能进行完善给用户带来便利，就如现在还没有任何一款APP可以将用户在各大医院就诊的信息融合在一起形成客户完整的信息档案等等这些都是可以思考借鉴的地方。在做好产品的实用性后，要优化客户服务的体验，根据本文数据的分析维护好老客户能很大程度上给企业带来新的用户，企业可以优化在APP中的人工服务做到24在线服务，且提高服务回答的正确性，并对提过问的客户进行回访，查询问题是否得到解决等等。做好产品的实用性，形成自身特点才能被更多消费者所接受。

（3）完善法律法规，探索成熟商业模式

任何新兴事业的发展都离不开有关政策的帮助，特别是医疗事业的发展更离不开XX的帮助。移动医疗APP的使用率较低的一部分原因可以说是缺少XX有效政策的监管与帮助，如果XX能在加强对移动医疗APP的审核监督，医疗纠纷处理，消费者维权等方面有更明朗的政策的话，相信我们消费者会更放心也更有信心的选择移动医疗APP进行医疗服务。同时在现有的政策下，我们企业要学习合理成熟的商业模式，可以学习借鉴“平安好医生”APP的商业发展模式，平安好医生在国际上寻求合作构建国际医疗服务平台，国内进行医疗服务的深耕从医院到社康，从城市到乡村等利用移动医疗APP充分调动医疗资源为患者提高更好更高效的服务。在XX政策的帮助和企业自身良好的商业模式下，移动医疗APP才能更好的造福于大众。

（4）加强信息安全管理

对于互联网行业来说信息的安全性一直都是重中之重，特别医药行业本身就涉及患者本身大量的健康信息和个人隐私，当互联网加上医疗即移动医疗时，能否确保用户的个人隐私不被泄露是首要解决的问题。如果用户的个人隐私安全不能被保证这将会极大降低用户使用移动医疗APP的意愿。所以说企业应该建立相关保护机制确保用户的个人信息能极大限度的受到保护，从信息的获取、保存、更新、传递各个环节都要有严格的把控这样才能确保用户的个人隐私及财产安全。同时XX也要建立相关政策对信息泄露问题严打严控，有严格的检测措施和严重的处罚规定才能保证用户个人信息的安全。

6.3研究局限与展望

本文研究是由TAM理论模型基础上加入贴合实际且符合研究对象特点的外部变量构成的研究模型进行分析讨论，通过数据的收集和分析得出了一些研究结论。但由于本人的个人能力不足及时间金钱的有限等一些原因，可以说本文研究中还是存在一些不足和漏洞，所以本人就此提出一些建议，望参考！

首先受到疫情的影响，数据的收集是来自线上的发布回收，所以对于参与调查的人群比例比较不可控，在本文中受访人群的男女比例不均，同时由于线上发布大部分只能有身边的同学朋友配合进行调查，所以受访的人群也集中在青年群体。对此，以后的研究可以考虑拓宽研究的人群包括不同地区、不同年龄阶段等，这样能较大的提高研究的准确性

其次是本文研究的变量选择的是较具有代表性的变量，但不排除有遗漏的影响较大的变量，就如近年人工智能AI的兴起，医疗领域也有个相关结合使用的情况。同时本文研究的移动医疗APP客户群体为大众群体，没有考虑医生端使用情况，这也为本文研究的一大遗憾。所以之后的研究可以多考虑AI方面和医生端消费者使用情况，这样可以使得研究视野更宽广。

参考文献

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附录A消费者对移动医疗APP了解程度调查问卷

3、您的学历是：

大专及大专以下（）

本科（）

硕士及硕士以上（）

4、您对移动医疗APP的了解程度是：

没听过（）

有听过，但没用过（）

有听过，很少使用（）

有听过，经常使用（）

第二部分：此部分为量表题，选项1-5分别表示：非常不同意、比较不同意、一般、比较同意、非常同意

5、使用移动医疗APP有助我在日常疾病护理

1（）、2（）、3（）、4（）、5（）

6、使用移动医疗APP能提高我就医的效率

1（）、2（）、3（）、4（）、5（）

7、使用移动医疗APP能帮我解决很多医疗问题

1（）、2（）、3（）、4（）、5（）

8、对于你来说学会使用移动医疗APP比较简单

1（）、2（）、3（）、4（）、5（）

9、现有移动医疗APP操作界面简洁，人性化

1（）、2（）、3（）、4（）、5（）

10、我在医疗移动APP上提出的问题能及时得到回应

1（）、2（）、3（）、4（）、5（）

11、我觉得移动医疗APP上的医疗信息和反馈实时精确

1（）、2（）、3（）、4（）、5（）

12、身边很多朋友都在使用医疗APP

1（）、2（）、3（）、4（）、5（）

13、我受朋友影响会越来越多使用移动医疗APP

1（）、2（）、3（）、4（）、5（）

14、我觉得使用移动医疗APP会泄漏个人信息

1（）、2（）、3（）、4（）、5（）

15、我觉得移动医疗APP的咨询服务不真实

1（）、2（）、3（）、4（）、5（）

16、今后会更多使用移动医疗APP服务

影响消费者选择移动医疗APP的因素分析——以“平安好医生”为例

价格 ¥5.50 发布时间 2023年3月11日

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