沈虹王琳《移动互联网信息搜索行为研究以旅游类App为例》.docx
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沈虹王琳《移动互联网信息搜索行为研究以旅游类App为例》
移动互联网信息搜索行为研究
——以旅游类App为例
沈虹王琳
摘要:
随着人们生活水平的提高,旅游日益成为生活中不可缺少的一部分。
近年来,自助游的兴起使得更多的旅游者通过自己的个性需求搜索信息。
而移动互联网的发展,将信息搜索平台转移到了移动设备上,方便旅行者在旅途中随时查询关于景点、交通、旅店的信息。
本研究在文献研究的基础上,整理出影响信息搜索的五大因素,即搜索成本、感知收益、产品知识、自我卷入和感知风险,并结合旅游类App的特性提出相应假设。
随后采用问卷法,随机抽取200位有过旅行经验的人,分析他们的信息搜索行为。
最终数据验证了假设,并针对App信息提供方,提出相应的传播传播建议。
关键词:
移动互联网旅游类App信息搜索行为创意传播
随着经济的发展和生活水平的提高,旅游日益成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
正因为旅游产品具有和实物产品不同的特性(不可视、不可触摸、不可试用以及生产和消费的同时性),导致消费者购买旅游产品的风险和不确定性增加,于是消费者会更加依赖具体可信的旅游信息来满足自己的需求。
过去的信息搜寻行为都是在旅游行为发生前进行的,随着移动互联网的出现和急速发展,旅游活动可以与消费者的信息搜寻行为同时发生。
消费者可以在去往旅游目的地的途中,或者在旅游目的地,使用移动终端进行旅游信息搜寻,便利了消费者更改旅游行程、或应付突发状况。
随着移动互联网的普及,以及旅行者对于旅游信息的获取需求,近几年来,旅游类的移动应用纷纷上线。
艾瑞数据显示,截止2012年10月底,苹果AppStore美国区的应用总量已超过71万款;GooglePlay应用数量达71.3万,其中旅游类应用占4.4%。
从消费者角度来看,旅行者面对三万款旅行类应用及庞大的旅游信息,该如何根据自身需要选择最适合的应用,并制定合理的旅游计划?
在旅行中该如何合理有效的使用此类应用?
从旅行类信息提供者角度来看,如何在三万个竞争对手当中脱颖而出,采用恰当的营销传播形式吸引消费者并保持用户长期使用度及粘性?
诸如此类的问题都值得思考。
国内外的相关研究中,关于移动互联网旅游信息搜寻影响因素的实证研究还比较少,关于移动应用中的信息搜索行为研究更是少之又少。
因此,笔者希望通过本次研究,探讨旅行者在选择和使用旅行类移动应用时,影响信息搜寻行为的因素,研究结论将在一定程度上填补理论空白。
一概念界定与相关文献
本文首先希望对论文涉及到的核心概念进行界定,包括移动互联网、移动应用、旅游类移动应用。
在此基础上对相关理论进行梳理,包括旅游信息搜寻行为及其影响因素——搜索成本、感知收益、产品知识、自我卷入、感知风险。
(一)移动互联网
从技术层面来说,移动互联网是指“以宽带IP为技术核心,可同时提供语音、数据、多媒体等业务服务的开放式基础电信网络”;从终端层面来说,“广义上是指用户使用手机、上网本、笔记本等移动终端,通过移动网络获取移动通信网络服务和互联网服务;狭义上是指用户使用手机终端,通过移动网络浏览互联网站和手机网站,获取多媒体、定制信息等其他数据服务和信息服务”。
终端、网络与应用是移动互联网的三个要素。
数据显示,到2015年,移动互联网用户将达到20亿,赶超传统互联网用户,且男女比例均衡。
随着移动网络和功能日趋完善,越来越多的用户不仅仅只是拿手机来和朋友联络、玩游戏,而会随时基于地点的变化,获取景点优惠信息、最近酒店的位置、订机票火车票以及签到等。
(二)旅游类App
1.功能
移动应用最大的功能在于帮助用户解决现实问题,如:
提升用户的工作效率,以及让用户体验到前所未有的快乐。
消费者可以在去往旅游目的地的途中,或者在旅游目的地,使用移动终端进行旅游信息搜寻,便利了消费者更改旅游行程、丰富旅游计划或是应付突发状况。
根据功能分类,目前旅游类移动应用主要分为以下四类:
第一、交通方式查询及预订,第二、住宿预订,第三、景区门票打折,第四、旅游信息发布及分享平台。
2.盈利模式
通过整理得知,目前的移动应用主要存在三种盈利模式,一是“免费应用+植入广告”的模式,其好处是能在短时间内积累较多的用户群体,但这类应用容易破坏用户的体验,这就要求开发者在植入广告时不能影响用户的体验。
第二种是“免费应用+内容道具收费”,但该模式更多的是针对内容消费和游戏类的应用产品。
另外还有一种是“直接收费”模式。
该模式对大多数开发者来说存在较大难度,必须满足3个条件:
一必须是常用的应用;二是产品要做得足够好;三是要有一定的用户粘度。
这样的收费应用才会有用户愿意为其买账。
目前的旅游类移动应用大多是免费应用,尚处于积累用户的阶段。
(三)信息搜索行为
1.概念
对于“信息搜寻行为”的定义,Krikelas认为,“当个体想确认某一信息,所从事的任何活动都是信息搜寻行为”。
简而言之,信息搜寻行为的目的是要解决信息断层。
由于App的使用与开发也是近几年来刚兴起的热潮,因此使用旅游类的App进行信息搜索是一种较为新颖的信息搜索行为。
2.信息源
一般而言,当个体缺乏某类信息时,会向相对应的外部信息搜索源获取信息。
联合国教科文组织出版的《文献术语》把信息源定义为:
“个人为满足其信息需要而获得信息的来源”。
一般的信息源分为以下四类:
A.个人信息源:
个人具备的知识、经验,亲身体验所获得的信息。
B.相关群体信息源:
消费者由人际关系所得到的信息来源,例如:
消费者亲友的使用经验告知、消费者其他参照群体如同事等提供的信息和建议。
C.商业信息源:
主要包括广告、促销、人员销售以及产品的包装等。
D.公众信息源:
主要为政府机构或者非营利性组织的检验报告。
以上四类信息源,都有一定的参考价值。
Snepenger(1990)研究发现,旅游者计划旅游时,会倾向于选择使用相关群体信息源,即家人和朋友等熟人的建议。
这也是目前众多旅游类平台将社交作为必备功能的原因。
3.影响因素
在旅游信息的搜索与获取过程中,充斥着多种影响因素,只有掌握了这些影响因素,才能对旅游应用开发和旅游信息设置提出相应的建议,以下主要整理了四个方面的影响因素。
第一,搜寻成本
SchmidtandSpreng(1996)认为,“消费者感知到的信息搜寻成本包括:
(1)产品的复杂性,产品的复杂性由采用的技术及其标准化程度决定;
(2)相关产品集合的大小,相关产品集合是指消费者在购买过程中关注或考察的产品或品牌的集合;(3)信息的可得性(informationaccessibility);(4)时间压力,消费者进行购买决策时时间的紧迫性。
”Stigler的研究被看作是最具有影响力的理论之一,Stigler的理论是:
“当消费者从搜寻中获得的收益量减少的时候,其搜寻活动的量就会减少。
”在消费者搜寻成本方面,Stigler认为最主要的成本是时间的成本。
参考前人对搜寻成本的定义,在本文中,将移动应用搜寻成本定义为消费者在使用移动应用进行搜寻时所投入的时间、花费的金钱以及产生的疲倦或是遇到挫折等状况时所产生的心理负担。
以上学者都共同强调了时间对于信息搜索成本的重要性。
结合笔者的研究方向,目前可供选择的旅游类移动应用数量多,且信息量大,信息搜索与获取所花费的时间也就相对较长。
因此,主要从时间层面来考量搜索成本。
第二,感知收益
搜寻行为的感知收益,即在搜寻过程中所得到的好处,可以是有形的也可以是无形的。
Bettman(1979)认为可以包括,“得到价格较低的产品、得到品质较佳的产品、增加决策的满意度和提高产品的满意度”。
Srinivasan&Ratchford(1991)则认为,“搜寻感知收益包括增加购买结果的效用、得到更低的价格、得到更好的产品样式与品质、增加决策的满意度和增加产品的满意度”。
笔者通过总结前人的理论,将旅游类移动应用的感知收益定义为:
从旅游类应用信息搜寻中预期得到的结果,包括对决策过程的满意度、更低的旅游产品价格、更优质的服务、更满意的旅游体验等。
本文主要通过分析相关案例,总结在使用移动应用时,感知收益是如何影响旅游者的信息搜索与获取。
第三,产品知识
目前,学者对于知识量与信息搜索的关系存在一定争议:
一部分学者认为知识量和外部搜寻量之间是负相关关系(Newman和Staelin,1972),“有经验的消费者对不同的选择方案的属性有一定的了解和知识,所以不再需要从外部信息源搜寻这类信息”,他们可以依靠他们己经拥有的知识作出决策(Brucks,1985)。
另外一些学者认为已经拥有的知识正向影响信息搜寻,因为已有的知识使消费者更容易处理新的信息(Ozanne,Brucks和Grewal,1992),对产品属性的了解会使个人提出更深入的问题,因此,会导致更多的信息搜寻。
该理论的整理主要是探讨在选择和使用移动应用时,不同旅行经验的群体对于信息搜索与获取行为的差异。
而对于理论存在的争议,需要结合具体的实际情况加以验证。
第四,自我卷入
消费者卷入理论是20世纪60年代消费者心理学家提出的一个重要理论。
它被定义为“消费者对于购买活动或相关的产品所产生了不可察觉的动机、激励或兴趣的状态”(HavitzandDimanche1999),它代表的是购买活动与消费者个人的关联程度。
消费者的卷入程度受到许多因素的影响,但总的来说这些影响因素可以被分为以下三类(Zaichkowsky,1985),“个人因素——促使个人朝向特定目标前进的内在兴趣、价值或需求等;产品因素——造成差异并增加兴趣的目标物的特性;环境因素——暂时增加对目标物的关联性或兴趣的一些因素”。
此外,Anna在他的研究中提出,当消费者认为网络在他的生活中占有越重要的地位或者他们在生活中越多地使用网络的时候,便能够从网络获取到更多有用的信息。
在许多学者对信息搜寻行为的研究中,都得出卷入程度和外部信息搜寻努力成正相关,即:
当消费者对产品低卷入时,相对较少的搜寻信息;而消费者对产品高卷入时,则会努力搜寻信息。
因此,本研究提出:
旅游知识卷入正向影响旅游信息搜寻努力,主要从个人、产品和环境因素来分析其影响。
第五,感知风险
感知风险是消费者行为学中一个重要组成因素,感知风险(perceivedrisk)是在1960年由哈佛大学的RaymondBauer从心理学延伸出来,并引入营销领域。
Bauer指出,消费者在购买之前,不能确定使用产品之后会如何,因而消费者的购买行为承担了某些风险,所以消费行为可视为一种“风险承担”(risktaking)。
感知风险主要由两个部分构成:
一是决策结果的不确定性;二是错误决策的后果严重性,可能损失的重要性。
许多结果表明当消费者在购买过程中感知到的风险越高的时候,他们进行外部信息搜寻的努力就越多。
基于以上分析,提出假设,消费者在移动应用上搜寻旅游信息时感知的风险,影响移动互联网旅游信息搜寻努力,风险越大,搜索努力越多。
目前,国内外研究网络对旅游信息和旅游决策的文献很多,业界对移动应用的研究也引起了相当的重视,但是在对于旅游类移动应用的信息搜索行为的研究还比较缺乏。
因此,本文主要讨论在移动应用承载旅游信息的新形式下,五大影响因素(感知收益和搜寻成本、产品知识、自我卷入、感知风险)如何影响旅游者获取旅游信息,同时也为旅游应用的营销活动提供参考意见。
以下表格对影响消费者信息搜寻努力的因素进行了简单总结:
影响因素
定义
参考文献
搜索成本
进行信息搜寻活动所产生的直接成本和间接成本,包括时间、财力和人力
Beatty&Smith(1987)
Srinivasan&Ratchford(1991)
感知收益
在信息搜寻中预期得到的结果,包括对决策过程的满意度、更低的旅游产品价格、更优质的服务、更满意的旅游体验等
Beatty&Smith(1987)
Srinivasan&Ratchford(1991)
Sundaram&Ronald(1991)
产品知识
通过过去的体验或从其他信息源获得的,认为自己已经掌握的知识
Brucks(1985)
Beatty&Smith(1987)
Srinivasan&Ratchford(1991)
自我卷入
搜索活动与个人的关联程度,受个人、产品和环境因素影响
AvitzandDimanche1999
感知风险
搜寻信息时感知的风险,包括:
决策结果的不确定性,以及错误决策的后果严重性
Cunningham(1967)
Jacoby&Kaplan(1972)
Sundaram&Taylor(1998)
二研究发现
(一)研究方法
本研究首先在国内外相关文献的深入研究基础上,总结出影响旅游类信息搜索的五大因素,即搜索成本、感知收益、产品知识、自我卷入和感知风险,进而采用问卷法加以验证。
研究者随机抽取旅游主流人群,20~35岁的城市人群200个样本发放问卷。
问卷主要分为两个部分,第一部分为旅行者的个人信息,包括旅行者的人口统计学变量及旅游类App的使用情况。
第二部分是针对旅游信息移动互联网搜寻模型而设计的。
在该部分中,包括了对感知收益、搜寻成本、产品知识、自我卷入、感知风险的测量。
虽然样本量可能并无法代表所有旅行者的想法,但应该可以满足一般性研究目的。
(二)问卷设计
以下为问卷的题目设计:
旅游类App使用情况
1.以下旅游App中,你了解其功能或已安装使用的是?
2.若安装了某个旅游App,多长时间使用一次?
3.下载旅行类的App,是亲友推荐还是根据下载商店排名情况?
4.你最多会在移动设备(手机、iPad)里安装几个旅行类的App?
感知收益
1.您希望一款旅行类的App拥有哪些功能?
搜寻成本
1.搜索一条旅游信息(如:
定酒店、景点门票)需要花费多长时间?
2.你更接受以下哪种形式的旅游App?
(需付费购买的App、免费下载带广告的App)
产品知识
1.您认为自己掌握了丰富的旅游知识和经验吗?
2.您会经常在旅行类App上分享自己的旅游经验吗?
自我卷入
1.旅游对您来说重要吗?
2.不论去哪旅行,旅行前您都会兴奋吗?
3.用户分享的旅游信息会增加您对某地的兴趣吗?
感知风险
1.不愿意安装一款App的原因是?
(担心窃取用户信息、担心广告太多、费流量)
2.一般什么情况下会使用App?
(三)数据分析
1.旅游类App使用情况分析:
为保证调查的App具有一定的代表性,本研究所测评的11个移动旅行类App皆从iTunesStore旅行类排行榜中筛选而出,日期为2013年3月11日。
所有App均来自中国区旅行类免费排行榜。
旅游类App功能分析——
从调查结果来看,受访者已安装或熟知其功能的App前三名为:
去哪儿(旅行、攻略)、携程无线、在路上。
而玩伴、面包旅行、和米途定酒店等App则被关注较少。
下面通过整理排名前三的APP,从上线时间、支持平台、下载量、推广手段和基本功能,来探讨其受旅行者喜爱的原因。
表1下载量排名前四的旅游类App分析(截止到2012年11月)
App
上线时间
支持平台
下载量
推广手段
基本功能
去哪儿旅行
2012年5月
ios/Android
351万
口碑营销、App内推广、市场宣传、微博营销
机票、酒店、火车票查询,团购
去哪儿攻略
2012年9月
ios/Android
未公布
口碑营销、App内推广、市场宣传、微博营销
攻略、地图、点评
携程无线
2010年9月
ios/Android
161万
口碑营销、官网推广、App内推广
航班、酒店、火车票查询,地图,点评,打车服务
在路上
2012年1月
ios/Android
150万
App内推广、旅游刊物宣传、与户外旅行装备品牌合作
建立一条基于时间轴的游记,web与APP同步
从上表可看出,旅游类App的上线高峰期在2012年,支持平台涵盖ios和Android,推广手段多为App内推广。
具体而言,由旅游搜索和主要OTA开发的App,因网站本身积累了一定的知名度,多依靠官网和口碑营销推广,如:
去哪儿(攻略、旅行)和携程无线;而像在路上这样由创业公司开发的App,推广方式较为多样化。
除了跨界合作以外,还通过广泛接触优质行业媒体进行宣传。
在路上就曾参与过“2012IDG全球安卓开发者大会”、央视《给我一个亿》的节目录制,努力争取曝光机会。
当然,除了营销推广外,更为重要的是产品功能,能够开发出一款高质量的、满足用户和市场需求的App才是最好的营销。
观察以上几类成功的App,不难发现每一个App都有其侧重点,即独特的卖点(USP)。
“去哪儿旅图”侧重对图文、行程的归档处理;“携程无线”侧重于交通方式的查询、“在路上”侧重于行程与生活足迹的记录。
此外,以上App也存在一定缺陷。
一般来说,由旅游搜索和主要OTA开发的App,有网站资源的支撑,旅游信息含量大,领域广。
因此,“大而广”的旅游信息整合是其App的特点。
然而,“大而广”的信息从web搬到手机上时,会出现很多问题。
相对而言,由创业公司开发的“小而精”的App在同步性、互动性、移动性等特性的表现方面都强于综合性的App。
旅游类App使用频次分析——
一般来说,旅游类App不是高频度的应用。
由于正常作息的上班族或学生,只有在节假日期间出门旅行,且旅行的时间基本控制在两周内。
此外,还有一些针对单一目的地和景点开发的App会被旅行者在旅行结束后卸载。
因此,由于时空的限制,旅游类App的使用频次相对较低。
从调研结果来看,与预期的情况基本相符。
在安装了旅游类App的情况下,超过80%的受访者平均每月使用1-5次,13%的受访者平均每月使用6-10次,几乎没有每月使用30次App的受访者。
图1旅游类App使用时间情况
对于App的选择,超过50%的受访者会依据Appstore排名;42%的受访者会依据亲友推荐。
该结论对营销推广有一定的启示作用。
图2旅游类App选择依据情况
2.搜索成本分析:
参考前人对搜寻成本的定义,在本文中,将移动应用搜寻成本定义为用户购买App的费用,使用App进行旅游信息搜寻时所投入的时间及耗费的流量。
目前,国内消费者还未形成付费购买App的消费习惯。
从用户角度来看,相比“付费下载后无广告”,超过8成的受访者更愿意接受“免费下载后有广告”的App。
降低搜索成本,在一定程度上能吸引大量用户。
图3旅游类App信息搜索成本情况
3.自我卷入分析:
自我卷入是指,“消费者对于购买活动或相关的产品所产生了不可察觉的动机、激励或兴趣的状态”(HavitzandDimanche1999),它代表购买活动与消费者个人的关联程度。
在许多学者对信息搜寻行为的研究中,都得出卷入程度和信息搜寻努力成正相关,“当消费者对产品低卷入时,相对较少的搜寻信息;而消费者对产品高卷入时,则会努力搜寻信息”。
因此,本研究提出:
旅游知识卷入正向影响旅游信息搜寻努力。
以“旅游对个人的重要度”来衡量其对旅游产品的“自我卷入”程度。
以下对比分析了两类受访者——
认为旅游对自己重要的受访者:
50%以上接受安装App的最大值为2个,也有15%的旅游爱好者接受最大值为3-5个;搜索一条旅游信息的时间多为1小时;多数接受免费下载后有广告的App,也有10%的受访者接受付费下载后无广告的App。
认为旅游对自己很不重要的受访者:
接受安装旅游类App的最大值为2个;搜索一条旅游信息的时间在2小时以内;几乎不接受付费下载无广告的App。
图4旅游类App自我卷入情况
图5旅游类App自我卷入情况
图6旅游类App自我卷入情况
从以上数据可得出以下结论:
自我卷入与搜索努力成正比。
具体表现为:
旅游爱好者相对非旅游爱好者,安装的旅游类App数较多;搜索旅游信息的时间也较长;接受付费下载App的比例比非旅游爱好者高。
4.感知收益分析:
所谓的感知收益,指在搜寻过程中得到的好处,可以是有形,也可以是无形。
笔者通过总结前人的理论,将旅游类移动应用的感知收益定义为:
使用旅游类App给用户带来的好处,即App的功能及其提供的信息。
通过调查得出,GPS导航与地图指引、景点及商家信息、图文分享与行程记录是被访者最期待的三大功能。
GPS导航与地图指引是移动旅行类App最为重要的功能,近年来,随着自助旅游的兴起,更多的旅行者依靠随身携带的移动设备进行路线查询。
在本研究中列举的11个旅游类App,去哪儿旅途和玩伴的导航功能相对较好。
去哪儿旅途为每张图片提供对应地理位置的链接,玩伴提供景区内游玩路线及GPS导航,给游客带来非常直观的游玩体验。
此外,PC端与App数据同步是需求度最低的功能。
PC的信息呈现方式的确和App有很大区别,像蚂蜂窝长篇的旅游攻略放到四寸的手机上来看,不仅文字太多不方便阅读,图片的读取速度也较慢。
因此,直接把PC端的产品放到移动设备上是不太科学的。
正如腾讯CEO马化腾所说的,“过去的很多产品是从PC再转向移动,这样会有很多的历史包袱,体验不到真正拥抱移动互联网的形态。
”开发者应该考虑移动端的优劣,打造真正符合“移动”特性的产品和服务。
图7旅游类App信息搜索成本情况
有趣的是,对于旅游类App功能的期待,性别上存在些许差异。
男女都期待的前两大功能分别是:
GPS导航和地图指引、景点和商家信息,然而,对于第三大功能,男性更倾向于社交与互动性,女性更倾向于图文分享与行程记录。
即:
男性更倾向于一种直接的交流和互动;女性则更倾向于通过图文分享,进行间接交流。
图8旅游类App功能对比情况
其次,关于内容方面,被访者最感兴趣的旅游信息是美食推荐,酒店打折及目的地交通信息。
尤其是美食信息,不仅有本地美食点评,如:
大众点评、食神摇摇;还有旅游地美食推荐,为外地游客提供最具本土特色的餐馆信息。
因此,无论是旅游者还是App开发者,都要定好位,深知自己最需要获得或最需要呈现的信息是什么。
图9旅游类App信息情况
5.产品知识分析:
本研究将旅游产品知识定义为:
旅游者主观上对旅游的认知;实际行动中对旅游经验的分享。
目前,学者对于知识量与信息搜索的关系存在一定争议:
一部分学者认为“知识量和外部搜寻量间是负向的相关关系”(Newman和Staelin,1972),“有经验的消费者对不同的选择方案有一定的了解,因此不需要从外部搜寻这类信息,他们可以依靠己有的知识作出决策”。
一些学者认为已经拥有的知识正向影响信息搜寻,“已有的知识使消费者更容易处理新的信息,对产品属性的了解会使个人提出更深入的问题,因此会导致更多的信息搜寻。
”(Brucks,1985)本研究主要探讨不同旅行经验的群体,对于App的选择和使用差异。
从调查结果来看,同意自己掌握丰富旅游知识和经验的受访者,每月使用旅游类App的次数较多;在旅游过程中搜索旅游信息的比例也相对较高。
这说明,经验较多的旅行者相对经验较少的旅行者,信息搜索频率更高;也较能利用旅途中的零散时间搜索信息。
该结论在一定程度上,证实了学者提出的“已有的知识正向影响信息搜寻”这一理论。
图10旅游类App产品知识情况
此外,整体来看,认为自己掌握了较多的旅游知识和经验的人只有20%,45%的人持“一般”的态度,另有35%的人认为自己掌握的知识和经验远远不够。
且数据显示只有27%的人愿意在App上分享旅游经历,57%的人表示一般,16%的人对此行为比较排斥。
然而,超过80%的受访者表示,看到别人分享的旅游信息会增加其对目的地的兴趣。
UGC(用户创造内容)对于旅游类App尤为重要,旅行者分享的照片和攻略,对未旅行者或计划旅行者有很大的参考价值,真实的口碑、评价和经验类内容会作为很多人出行的决策依据。
因此,如何吸引用户,记录并分享他(她)们的旅行知识和经历,是开发者必须思考的问题。
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