國立高雄大學資訊管理學系碩士班
碩士論文
手機遊戲消費者購後失調之研究
Post-purchase Dissonance of Mobile Games Consumer
研究生：張瑞敏 撰
指導教授：楊書成 教授
致 謝
轉眼間結束了在高大資管六年的學生生活。回想當初指考分發完還不知道 高雄大學在哪裡，心中滿是轉學逃離的想法，到現在對高大資管滿滿的回憶與 感謝。這中間的轉變來自高大資管教授們對系上熱情的付出，讓學生也在不知 不覺間被這股熱情所感染，越發認同這個科系。 大學生涯的前三年我是過得比較渾渾噩噩的，一直到了大四感受到就業壓 力且在面試場合被洗臉過後，才驚覺自己還沒準備好，開始積極爭取實習並且 決定透過兩年研究所來強化自己的能力。大四到研究所這段期間，我不但去過 遊戲業界實習，去過泰國參與研討會且全英文發表，甚至有中國的頂尖企業參 訪經驗；並且在學校內有系統的學習如何「做研究」。可以說這三年所帶給我各 方面不論是思考上或是處事上的刺激，都遠大於過去二十年的總和。這一切都 要感謝各方面的貴人給予的協助！ 首先要感謝的是碩士班的指導教授：楊書成教授。在研究上，書成老師不 厭其煩地帶領我走過在思考上不斷打結的迴圈，並且教導如何用有條理的方式 論述給他人；並且在做人處事上告訴我：「真正負責任的表現，是主動積極的尋 找事情解決的方案，而不是被動的接受事情的結果。」這句話如暮鼓晨鐘般點 醒了我在過去自以為的負責任態度。能遇上這種改變價值觀的老師，實在是學 生的榮幸！ 再來要感謝的是大學四年加碩班兩年，共計六年的班導師：郭英峰教授。 大俠在我高大資管的六年期間，不間斷的受理我某些無病呻吟的諮詢，也指引 了我各種未來的可能性，可說是我留在高大資管就讀研究所的關鍵人物。沒有 大俠，我可能就無法得到研究所期間各種刺激與成長機會。 研究所生活的結束，也可能是學生生涯的結束，這段期間也要感謝系務秘 書：陳明君小姐，不斷幫助我解決如：實習、交換、發表、研討會出國等各種 事務，也提供系辦工讀與助教的機會讓我經濟不致拮据。還有一起為了論文及 畢業門檻奮鬥的零五同學們，這段同甘共苦的經驗也令人難忘；甚至是雖然是 大學同學卻是碩班學長姐的奕璇、呈翰，有你們經驗者的指引，讓我可在研究 之路上不至於多走許多冤枉路。 最後要感謝的則是我所尊敬的父母。儘管我在求學期間的幾無任何收入， 反而還伸手跟家裡拿各種援助，你們卻還是百分百支持並尊重我繼續就讀研究 所及出國交換的決定，讓我深刻體會到家人永遠是最溫暖的靠山。現在的學習 與成長，必然要感謝你們的付出，謝謝你們。還有許多在生活中大小事給予幫 助的人們，篇幅所限無法一一列舉，點滴感恩在心頭。 張瑞敏 謹誌 2018 年 仲夏手機遊戲消費者購後失調之研究
指導教授：楊書成 博士 國立高雄大學資訊管理學系 學生：張瑞敏 國立高雄大學資訊管理學系 摘要 隨著智慧型手機的蓬勃發展，手機遊戲已經取代桌上型電腦遊戲成為最大的 遊戲平台。大部分手機遊戲都是採用在遊戲中販售虛擬商品為主的免費遊玩模式， 然而研究顯示免費遊玩手機遊戲的平均壽命只有九十天，許多玩家在進入遊戲後 不久便離開了遊戲。造成玩家離開遊戲的因素有很多，其中，在消費後感到失望 或認為做出錯誤決定的購後失調，亦可能是導致玩家離開遊戲的原因。過去研究 顯示，購後失調可能造成消費者不滿意甚至散播負面口碑，對企業長期經營不利， 因此企業應避免造成消費者產生購後失調。 本研究以期望確認理論的角度，探討手機遊戲消費者的購買動機，可能造成 較高程度的購後失調。透過文獻與專家訪談整理出 18 項遊戲內購買動機，並以 問卷法調查台灣的手機遊戲消費者。回收共得728 筆有效樣本，再刪去低失調樣 本後，將18 項動機依其造成的購後失調程度，進行二階段集群分析並分成四類： 社交與功能性動機、情感性動機、衝動性購買動機及投機性動機。 在這四類型的動機中，投機性動機與衝動性購買動機，最容易造成玩家有較 高的購後失調；社交與功能性動機與情感性動機造成的購後失調程度則相對較低。 結果在學術上，可以幫助理解免費遊玩手機遊戲中購後失調成因；在實務上，則 可作為遊戲廠商設計遊戲內容及消費機制時的參考。 關鍵字：手機遊戲、購後失調、虛擬商品、免費遊玩、購買動機、期望確認理論、 集群分析Post-purchase Dissonance of Mobile Games Consumer
Advisor: Professor Shu-Chen Yang, Ph.D.Department of Information Management National University of Kaohsiung
Student: Rui-Min Chang
Department of Information Management National University of Kaohsiung
Abstract
Mobile game is the largest gaming platform nowadays. Most of mobile games adopt Freemium model selling virtual product in games as their revenue model. While research shows Freemium mobile games have an average life span of only ninety days, many players left the games soon after entering the game. One of factors that players left games is post-purchase dissonance. Post-purchase dissonance refers to a state that consumers feel regretful, frustrated or think they have made a wrong decision after the purchase. Prior research found that post-purchase dissonance will negatively influence satisfaction or lead to spread negative word-of-mouth.
In this study, we use expectation confirmation theory to examine which purchase motivation would cause greater dissonance on mobile game consumer. 18 in-game purchase motivations come from previous research and in-depth discussions with industry experts. The questionnaire is used to investigate on mobile games consumer in Taiwan.
Two-step cluster analysis was conducted and 18 in-game purchase motivations were divided into four cluster according to the level of post-purchase dissonance: Social
& functional motivation、Affective value motivation、Impulsive buying motivation
and Speculative motivation. It is found that Speculative motivation and Impulsive buying motivation would cause greater post-purchase dissonance. Result of the research can help us understanding the antecedents of post-purchase dissonance on mobile games consumer and serve as a reference for game developers to design game mechanism.
Keywords: Mobile Games, Post-purchase Dissonance, Virtual Product, Freemium, Purchase Motivation, Expectation Confirmation Theory, Two-Step Cluster Analysis
目錄
摘要 --- i ABSTRACT --- ii 目錄 --- iii 圖目錄 --- iv 表目錄 --- iv 第一章 緒論 --- 1 1.1 研究背景 --- 1 1.2 研究動機與目的 --- 2 第二章 文獻探討 --- 4 2.1 購後失調與期望確認理論 --- 4 2.2 免費遊玩手機遊戲與虛擬商品 --- 6 2.3 遊戲內購買動機與購後失調 --- 7 第三章 研究方法 --- 10 3.1 問卷發展階段 --- 10 3.2 問卷發放階段 --- 13 第四章 資料分析 --- 15 4.1 敘述性統計 --- 15 4.2 集群分析 --- 18 4.2.1 階層式集群分析 --- 22 4.2.2 K-Means 集群分析 --- 24 第五章 結論與建議 --- 28 5.1 分析結果與討論 --- 28 5.1.1 手機遊戲消費者的消費動機與購後失調 --- 28 5.1.2 造成高失調的消費動機特性 --- 28 5.2 理論與實務意涵 --- 30 5.2.1 理論意涵--- 30 5.2.2 實務意涵--- 31 5.3 研究限制與建議 --- 32 參考文獻 --- 34 附錄一 問卷網站內容 --- 37圖目錄
圖 2.1 期望確認理論(Oliver, 1980) ... 5 圖 3.1 研究流程圖 ... 10 圖 4.1 樹狀圖 ... 23 圖 4.2 各群集與動機位置圖 ... 26表目錄
表 2.1 遊戲內購買動機(Hamari et al., 2017) ... 8 表 3.1 手機遊戲內購買動機列表(本研究) ... 11 表 3.2 購後失調衡量題項(Sweeney et al., 2000) ... 13 表 4.1 人口統計資料 ... 15 表 4.2 各動機被勾選次數及百分比 ... 17 表 4.3 原始樣本，各動機構面平均數、標準差及個數 ... 18 表 4.4 高購後失調樣本，各動機構面平均數、標準差及個數 ... 19 表 4.5 高購後失調樣本，各動機構面被刪除之樣本數 ... 20 表 4.6 高購後失調樣本，各動機構面總和分數 ... 22 表 4.7 凝聚係數表 ... 22 表 4.8 K-Means 分群結果(依群集排列) ... 24 表 4.9 K-Means 分群結果(依動機排列) ... 24 表 4.10 群集命名與動機統整 ... 27第一章 緒論
1.1 研究背景
隨著行動裝置的普及與通訊科技的進步，台灣現在已經進入人手一支智慧 型手機的時代。根據資策會FIND (2015)1調查結果顯示，國內12 歲以上使用智 慧型手機或平板電腦者已超過1604 萬人。又根據尼爾森網際網路大調查(2015)2 資料顯示，在台灣12~65 歲人口中，有 418 萬人手機遊戲玩家，佔整體人口比 例23%，相當於每四人當中就有一人在玩手機遊戲，顯示了手機遊戲在台灣的 熱門程度。 根據Newzoo (2017)3報告指出，全球手機遊戲產值估計將達到460 億美 元，並取代傳統PC 及主機遊戲，成為最大的遊戲市場。各大遊戲廠商無不積 極開發各類型手機遊戲。手機遊戲可以分為付費購買及免費遊玩兩種。付費購 買遊戲，即是玩家在遊玩前必須要先購買遊戲才可進行遊戲，花費多半是一次 性，付費後即解鎖所有遊戲內容無須額外付費。而免費遊玩的手機的獲利來源 則是靠廣告點擊和程式內購商品(In-App Purchase, IAP)為主。其中，玩家可以免 費下載、遊玩大部分遊戲內容，額外內容與功能需透過程式內購來購買的商業 模式稱為Freemium (Hanner & Zarnekow, 2015)。根據華爾街日報(2015)4的報告 顯示，Freemium 已經是 App 的普遍商業模式，而在遊戲類 App 上更是如此， 顯示Freemium 類型遊戲已成為手機遊戲市場的主流(Hanner & Zarnekow, 2015)。Freemium 成為市場的主流也影響了遊戲設計師的思維，遊戲不僅僅要 好玩，能夠吸引玩家下載並持續遊玩外，還要盡可能讓玩家願意在遊戲裡面消 費(Hamari & Lehdonvirta, 2010; Hanner & Zarnekow, 2015)。而目前手機遊戲市場 競爭激烈，如何吸引玩家持續遊玩和消費成為遊戲業者最大的挑戰(Hamari et al., 2017)。
1 資訊工業策進會 FIND. (2015). 域動行銷 2015 年第二季台灣網路、行動調查數據報告.
Retrieved Oct. 30, 2017 from https://www.find.org.tw/market_info.aspx?n_ID=8509
2 尼爾森. (2015). 掌上世界的玩家 尼爾森 2015 台灣手機遊戲玩家觀察報告. Retrieved Oct. 30,
2017 from http://www.nielsen.com/content/dam/nielsenglobal/tw/docs/taiwan-game-report-2015.pdf
3 Newzoo. (2017). Global Games Market Report. Retrieved Oct. 30, 2017 from
https://newzoo.com/insights/cn/newzoo-2017-report-insights-into-the-108-9-billion-global-games-market_cn/
4 The Wall Street Journal. (2015) Apple, Google & Amazon Reach ‘Freemium’ Agreement. Retrieved
https://www.wsj.com/articles/apple-google-&-amazon-reach-freemium-agreement-1.2 研究動機與目的
二十世紀末開始，陸續出現幾款暢銷的大型多人線上遊戲(MMO game)， 如：網路創世紀(Ultima Online)、天堂(Lineage)等，帶動了整體遊戲產業的蓬勃 發展。2003 年開始，網路遊戲的收費方式慢慢從依時間計價的訂閱制轉變為販 售虛擬商品為主的Freemium 模式。在虛擬世界交易虛擬商品的虛擬經濟逐漸 興盛，也吸引了許多學者開始研究，虛擬世界中玩家的遊戲行為(e.g.,Greengard, 2011; Gu & Liang, 2013; Lehdonvirta, 2009)。
經過將近二十年的累積，已經有相當數量關於遊戲遊玩/採用意願的研究 (e.g., Gainsbury, King, Russell & Delfabbro, 2016; Hamari, Keronen & Alha, 2015; Hamari & Keronen, 2017; Yee, 2006)，也有不少學者探討在遊戲內購買的影響因 素(e.g., Hamari et al., 2017; Han & Windsor, 2013; Hanner & Zarnekow, 2015; Park & Lee, 2011)。然而過去大部分有關於遊戲內購買虛擬商品的研究，都是從正面 角度探討為何玩家消費及再次消費，如 Kim (2012)及 Lee et al. (2015)研究玩家 的性別、年齡與遊戲類型對玩家購買意願和再購意願的影響，少有研究探討為 何玩家停止消費離開遊戲(e.g., Merikivi, Tuunainen & Nguyen, 2017)。
根據韓國IGAWorks (2015)5調查顯示，手機遊戲的平均壽命約只有90 天， 整體只有約兩成的遊戲可以存活超越半年，許多玩家在進入遊戲後不久便離開 了遊戲。也因為手機遊戲的平均壽命較短，許多廠商開始採用速食的方式推出 各種換湯不換藥的新遊戲，忽略若長期經營遊戲可以達到類似於品牌的效果， 不益於公司整體發展。根據Wired (2017)6報導，經典手機遊戲「Candy Crush」 營運至今已超過五年，相較其他遊戲，可謂長青遊戲；而Candy Crush 至今 (2017)仍高掛在銷售排行榜上，每年為公司帶來可觀營收。另一款經典遊戲 「Angry Birds」也同樣為母公司「Rovio」帶來良好的品牌效應，推出各式模 型，甚至推出改編電影。
造成玩家離開遊戲的因素很多，可能是經濟因素無法負擔，沒有時間玩， 失去新鮮感等(Merikivi, Tuunainen & Nguyen, 2017)；亦可能是因為消費之後， 感到失望、沮喪等負面情緒，認為自己做了錯誤消費決策，也就是購後失調 (Post-purchase dissonance)導致(Sweeney, Hausknecht, & Soutar, 2000)。相關研究 顯示，購後失調對消費者的滿意度(Oliver, 1980, 1997; Sweeney, Hausknecht & Soutar, 2000)、品牌忠誠(Keir, 2002)、再購意願(Hunt, 1970; Keir, 2002)皆有負面 影響，甚至產生負面品牌評價(Salzberger & Koller, 2012)。對企業而言，控制不 讓消費者產生購後失調是一件重要的課題(Hunt, 1970; Oliver, 1997)。相關研究 指出，許多因素，如：決策時困難度(Holloway, 1967)、焦慮(Hawkins, 1972;
5 IGAWorks. (2015). 2014 韓國 Google play 遊戲類別報告. Retrieved Oct. 30, 2017 from
http://blog.igaworks.com/id24-2/
Hunt, 1970)、衝動性購買(Saleh, 2012)皆可能導致購後失調的發生。根據 Oliver (1980)期望確認理論(Expectation confirmation theory)的觀點，消費者對於產品的 預期(Expectation)與感知表現(Perceived Performance)間的失驗(Disconfirmation) 越大，越容易引發失調等負面情緒。
玩家在遊戲內的購買，也涉及預期與實際體驗間的落差(Wang & Chang, 2013; 2014)，進而造成購後失調。玩家在購買遊戲內消費的動機，即玩家的感 知消費價值(perceived consumption value, Sweeney & Soutar, 2001)，是期望透過 消費而在遊戲中得到某些好處。然而可能因為商品的表現與期望不符而引起購 後失調，進而產生不滿的情緒最終導致玩家離開遊戲(Hamari et al., 2017; Wang & Chang, 2013)。
Hamari et al. (2017)整理了十九項玩家在遊戲內的購買動機，包含：避免騷 擾(Avoiding spam)、持續遊玩(Continuing play)、個人化(Personalization)…… 等。然而，並非每項購買動機都與玩家的期望感受落差相關，如：寵幸小孩 (Indulging the children)，是父母為獎賞或取悅孩子而在遊戲內消費，和遊戲內的 實際體驗無關。對遊戲業者而言，吸引玩家在遊戲內消費的動機固然重要，但 了解哪些動機無法滿足預期時可能導致購後失調的發生，亦能對遊戲經營有所 幫助，以避免已經在遊戲內消費的玩家失望離開，達到維持玩家留存率的目 的。 綜上所述，本研究以Hamari et al. (2017)研究為基礎，以期望確認理論所闡 述的購後失調成因為依據，探討哪些手機遊戲消費者的購買動機，將影響消費 者的購後失調。最後依研究結果提出具體建議，供遊戲業者在設計遊戲內容時 的參考。
第二章 文獻探討
2.1 購後失調與期望確認理論
購後失調(Post-purchase dissonance)來自於 Festinger (1957)的認知失調理論 (Cognitive dissonance theory)，指消費者在購買決策後，懷疑自己是否做了正確 的決策，同時產生後悔、沮喪等心理不愉快的狀態(Sweeney, Hausknecht & Soutar, 2000)。處在購後失調狀態下的消費者，內心存在兩種或以上矛盾的認 知，並且會有強烈的心理不適感。因此消費者會傾向改變其中一種認知，維持 內心認知的一致性以降低這種不適。當消費者處於較高的失調時，其改變認知 的力度也越大(Oshikawa, 1969)。不過隨著時間的流逝，失調的程度也會隨之降 低(Koller & Salzberger, 2012)。
失調包含了認知(Cognitive)要素與情緒(Emotional)要素(Festinger, 1957)，另 一個與失調相似的概念為：「滿意度(Satisfaction)」。滿意度被定義為：對產品性 能與對應規範間差異判斷的情緒反應(Westbrook & Oliver, 1991)，同樣包含認知 與情緒要素。兩者的差異在於：失調緊隨在決策之後，而滿意度則是在整體決 策過程做出最後判斷。其次，失調的後果是未知的，可能造成消費者持續的憂 鬱而影響滿意度的形成(Oliver, 1980, 1997; Sweeney, Hausknecht & Soutar, 2000; Koller & Salzberger, 2007)。
購後失調被廣泛研究在消費者行為和行銷領域，如：Anderson, Taylor & Holloway (1966)與 Holloway (1967)的研究指出：決策困難度對認知失調的影 響；Hunt (1970)指出業者在消費者購買後，主動與消費者聯絡可降低消費者失 調；Cohen & Goldberg (1970)提出消費者在購買後的失調模型，並且認為消費者 對廠商的信任會影響消費者購後失調；Engel (1963)研究處於失調下的消費者對 於廣告閱讀的差異，研究對象為最近購買雪佛蘭的車主與非雪佛蘭的車主，結 果顯示最近購買雪佛蘭的車主更有可能去觀看雪佛蘭的廣告，讓他們更相信自 己做的是正確決定；Montgomery & Barnes (1993)也提到了失調中的消費者更需 證據支持自己做了正確的決定；Oshikawa (1969)則提出關於設計實驗衡量失調 時，應注意實驗設計於現實生活中的可再現性；Hawkins (1972)研究焦慮與失調 間的關係，發現具有高焦慮特質的消費者，更容易處在高失調狀態；Cummings & Venkatesan (1976)整理了自認知失調理論提出以來二十年間的研究，並且認為 認知失調已經有充分的證據顯示其對消費者行為具有影響。
購後失調並不是每個消費者都會發生(Koller & Salzberger, 2007; Oliver, 1997; Sweeney, Hausknecht & Soutar, 2000)。Oliver (1997)認為，失調的發生有三 個重要條件。第一，決策對消費者而言是重要的，消費者在決策過程中必須投 入大量的金錢或心理成本，並且後果也由消費者親自承擔；第二，消費者是在
自願、非受迫的情況下做出決策；第三，決策必須是不可修改的。也就是說， 重大的購買決策，和具有長期後果的決策(如：買車、買房)最有可能造成購後 失調(Korgaonkar & Moschis, 1982; Oliver, 1997)。
許多因素會影響購後失調，如：Anderson, Taylor & Holloway (1966)與 Holloway (1967)的研究指出：決策時困難度，如：同時存在許多選擇方案或同 時有兩個不相上下的方案，消費者難以做出選擇，並可能因此產生購後失調。 消費者對產品熟悉度越高，對自己做的決策越有信心，失調的程度越低(Cohen & Goldberg, 1970; Holloway, 1967; Koller & Salzberger, 2007)。高涉入程度的消費 者，也會有較高程度的失調(Korgaonkar & Moschis, 1982)。當消費者處於焦慮狀 態時，也會有較高的失調(Hawkins, 1972; Hunt, 1970; Keng & Liao, 2013)。衝動 性購買也會造成較高的失調(Saleh, 2012)。在線上環境時，對店家的信任與先前 的消費體驗也會影響消費者的失調(Sweeney & Mukhopadhyay, 2004)。
其中，消費者對產品的預期也會影響購後失調(Anderson, 1973; Oliver, 1980)。根據期望確認理論(Expectation confirmation theory, Oliver, 1980) (圖 2.1)，消費者在購買前會對產品表現有所預期(Expectation)，並在購買後對產品 表現進行評價(Perceived Performance)。若消費者的期待高於產品的感知表現 時，產生負向失驗(negative disconfirmation)，則越容易發生購後失調，進而影 響後續的滿意度(Oliver, 1993, 1997)。 圖 2.1 期望確認理論(Oliver, 1980) 購後失調可能對滿意度(Oliver, 1993)、再購意圖(Hunt, 1970)有負向影響， 並且可能導致消費者散播負面口碑(Koller & Salzberger, 2012; 耿慶瑞 & 廖子 賢, 2010)，對企業的長期經營不利。在實務上，常透過提高消費者的產品知識 (Holloway, 1967)，增加廠商與消費者間的溝通(Cohen & Goldberg, 1970)，降低 消費者購買時的焦慮感(Hawkins, 1972)，增加消費者對廠商的信任(Cohen & Goldberg, 1970; Sweeney & Mukhopadhyay, 2004)來降低消費者的購後失調。 Bawa & Kansal (2008)則指出在服務行銷上，行銷人員可透過提供強力的保固承 諾、增加服務的數量和效率及詳細的產品使用手冊來降低消費者失調。
過去並沒有可靠的方式直接衡量消費者失調，只能以間接方式衡量，如： Engel (1963)與 Montgomery & Barnes (1993)用失調喚起後的態度與行為變化來衡 量失調；Hunt (1970)則以失調相關的情緒反應(焦慮)來衡量失調。直至 Sweeney et al. (2000)發展出購後失調衡量量表，才有結構化的工具可供使用。該量表將 購後失調分為三個面向進行衡量：情緒反應(Emotional)、購買智慧(Wisdom of
purchase)與交易疑慮(Concern over deal)。情緒反應來自於購買後的負面情緒感 受，屬於情感要素。購買智慧來自消費者的自我歸因，在購買決策後懷疑自己 是否做了正確決定，以及自己是否真的需要這件商品，屬於認知要素，部分研 究又將此構面稱為購買後後悔(Post-purchase regret) (David Clarke & Mortimer, 2013; Saleh, 2012)。交易疑慮則是消費者在購買後，懷疑交易過程是否有問題或 被店員所欺騙，也是屬於認知要素。後續實證研究(e.g., Koller & Salzberger, 2007)也證明此量表具有良好信度與效度，可供未來購後失調研究使用，本研究 也將採用Sweeney et al. (2000)發展的量表作為衡量消費者失調的工具。
2.2 免費遊玩手機遊戲與虛擬商品
Freemium 遊戲，或稱免費遊玩(Free to play, F2P)遊戲，指的是玩家可以免 費下載、遊玩其大部分內容，並透過販售虛擬商品來獲利的遊戲(Hamari & Lehdonvirta, 2010)。F2P 遊戲最早出現於二十世紀末，而在韓國幾款採取 F2P 模式的MMO 遊戲，如：MapleStory (Nexon, 2003)取得商業上的成功後，越來 越多線上遊戲及社交網路遊戲(如：FarmVille)也開始採用 F2P 模式。而隨著智 慧型手機逐漸超越桌上型電腦成為最大的遊戲平台，F2P 也結合了智慧型手機 的程式內購(In-App Purchase)功能，被廣泛應用在手機遊戲上(Hanner &
Zarnekow, 2015)。
採用F2P 模式對廠商而言有兩大好處，第一：因為免費的關係，F2P 玩家 的入門門檻較低，可以有較多客源。第二：F2P 遊戲有較大的訂價空間，廠商 可針對不同類型的玩家，依其需求推出不同的付費道具或功能(Alha et al., 2014; Hamari & Lehdonvirta, 2010)。由於 F2P 遊戲遊玩前不需要付費，玩家可以在體 驗後再決定要不要進行消費，不像傳統付費遊戲即使不好玩也必須先購買後才 能遊玩，因此被認為是對消費者較為公平的一種模式。然而F2P 也存在著一些 問題，一些F2P 遊戲，如：Dungeon Keeper Mobile (Electronic Arts, 2013)採取侵 略性定價策略，形成所謂付費牆(paywalls)，讓玩家不付費就難以進行遊戲，造 成玩家的不滿。一些F2P 遊戲讓付費玩家相較於非付費玩家有巨大的優勢，讓 遊戲從Free to play 變成 Pay to win，也讓非付費玩家產生不公平的感覺。甚至 有不道德的抄襲者為了快速追求利潤，複製並濫用其他遊戲的消費機制，導致 市面上充斥著各種換湯不換藥的遊戲與糟糕的遊戲體驗，這也是F2P 所為人詬 病的地方(Alha et al., 2014)。儘管有某些爭議，F2P 仍因其穩定的獲利，被視為 手機遊戲上最佳的商業模式(Alha et al., 2014; Hanner & Zarnekow, 2015)。
虛擬商品在一開始，難以與其他數位商品(如：MP3、電子書)區分開來， 直到Fairfield (2005)確定虛擬商品的特性才解決這個問題。Fairfield 將虛擬商品 定義為「具有競爭性(rivalrous)、持續存在性(persistent)及互相連結性
(interconnected)且模仿現實世界特色(mimics real world characteristics)」(Fairfield, 2005)。競爭性(rivalrous)指當一個人正在使用虛擬物品時，其他人不能夠同時使
用它；MP3 可以同時被多人所擁有，因此 MP3 並不屬於虛擬商品。持續存在 性(persistent)指虛擬商品並不會因為使用者將電腦關機就消失，而且虛擬商品存 在時便被認為是一種資產(assets)，如：一位魔獸世界的玩家即使離開遊戲或關 機，他身上的裝備與武器等也不會消失。互相連結性(interconnected)指虛擬商品 是存在一個網路中，並且可以透過某些方式影響它，而不是單獨存在於某人的 電腦之內。 在遊戲的情境下，虛擬商品指的是遊戲內的數位道具(item)，如：額外生 命、角色的裝飾或武器或貨幣(Hamari & Lehdonvirta, 2010)。F2P 遊戲中常見兩 套貨幣系統，一種是玩家依照遊戲內容，完成任務或打怪可以獲得的軟貨幣 (soft currency)；另一種則是可透過現實貨幣購買的硬貨幣(hard currency) (Alha et al., 2014)。大部分的 F2P 遊戲的硬貨幣都可以兌換成軟貨幣，軟貨幣則可用來 購買遊戲相關的基本道具、資源等，而限定使用硬貨幣才可購買的則多半屬於 進階內容或服務(Alha et al., 2014; Hamari, Hanner, & Koivisto, 2017)。此外，遊 戲中的虛擬商品雖然被認為一種資產，但其價值僅存在於該遊戲之中，並且很 難被轉移到其他遊戲之上，具有沉沒成本的概念(Hamari & Lehdonvirta, 2010; Lehdonvirta, 2009)。
2.3 遊戲內購買動機與購後失調
由於數位遊戲的盛行與背後龐大的商機，學者們開始關注使用者採用與消 費背後的動機。在相關採用模型當中，以Davis (1989)的科技接受模式
(Technology Acceptance Model, TAM)最為知名，TAM 認為系統感知有用性 (perceived usefulness)與感知易用性(perceived ease of use)會影響使用者的態度與 使用意圖。然而在遊戲等享樂型資訊系統(hedonic information system)上，用戶 並不期待能獲得實質上的幫助，在此情境下的感知有用性對使用者的態度與使 用意圖沒有顯著影響，因此學者擴展TAM 來增加解釋能力(Turel, Serenko, & Bontis, 2010)。結果發現，在享樂型資訊系統上，感知娛樂性(perceived
enjoyment)是預測採用與購買行為最有利的變數(Ha, Yoon, & Choi, 2007; van der Heijden, 2004)。
除了TAM 之外，學者也用不同觀點探討遊戲內使用行為。Guo & Barnes (2011)使用整合性科技接受理論(Unified theory of acceptance & use of technology, UTAUT)(Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003)探討玩家在虛擬世界中的購買 行為，發現除了角色的能力與外觀外，社會影響(social influence)也會影響玩家 的購買意圖。Rezaei & Ghodsi (2014)則以消費價值理論(Sweeney & Soutar, 2001) 探討玩家會受到何種價值的驅使，而在遊戲內進行購買。結果發現情感性價 值、經濟性價值及品質價值會影響其付費意願。Lehdonvirta (2009)以虛擬商品 的屬性探討玩家在社交遊戲上的購買動機，最後將虛擬商品屬性分為功能性 (如：強化角色能力)、社交性(如：稀有收集品)及享樂性(如：視覺吸引力)，並
提到某些產品本身可能包含多種屬性，無法被具體分類。Mäntymäki & Salo (2015)也同樣發現，青少年為了單純的享樂性外，也會因為追求商品所帶來的 地位與認同而購買。 上述探討玩家遊戲內購買的研究，多未說明玩家有哪些具體的購買動機。 Hamari et al. (2017)透過文獻回顧、專家深度訪談與分析市面上遊戲的消費機制 的三角驗證(triangulation)方式，整理出十九項玩家因遊戲機制所引發的具體消 費動機，並將其分成了六個構面(表 2.1)。 表 2.1 遊戲內購買動機(Hamari et al., 2017) 構面 動機 無阻礙的遊玩 Unobstructed play 加速流程(Speeding timers) 避免重複感(Avoiding repetition) 直接完成(Reaching completion) 持續遊玩(Continuing play) 保護成就(Protecting achievements) 社交互動 Social interaction
與好友一起玩(Playing with friends) 個人化(Personalization)
給予禮物(Giving gifts)
避免騷擾他人(Avoiding spam)
參與特殊活動(Participating in a special event) 競爭
Competition
炫耀成就(Showing off achievements) 向朋友炫耀(Showing off to friends) 追求最強(Becoming the best) 經濟因素
Economical rationale
價格合理(Reasonable pricing)
支持好遊戲(Supporting a good game) 特殊禮包(Special offer) 投資興趣(Investing in a hobby) 寵溺孩子 Indulging children 寵溺孩子(Indulging children) 解鎖內容 Unlocking content 解鎖內容(Unlocking content) 玩家在遊戲內購買的動機，即是消費者的期望，消費者期望透過消費而得 到某些好處(Wang & Chang, 2013)。如：玩家在遊戲內購買一款限量商品或是名 牌包包，是為了與其他玩家做出區別，顯示自己是具有消費能力的族群，進而 確立自己的地位(Lehdonvirta, 2009; Mäntymäki & Salo, 2015)。根據期望確認理 論，消費者在購買後，會對產品的表現進行評價；若是產品的表現與消費者的 預期不符，便可能產生購後失調(Oliver, 1997)。然而並所有玩家在遊戲內的購 買動機都可能造成購後失調，如：購買動機列表(表 2)中的寵溺孩子(Indulging children)，為父母為給予孩子獎賞或打發時間而進行消費。在此情況下，父母
僅是出錢者，無涉及在遊戲中實際的遊戲體驗，自然無法對產品表現進行評 價，也無期望與感受間的落差。
且過去消費者失調的研究情境，多半是在傳統線下環境，如：小型零售商 店或實體賣場(e.g., Holloway, 1968; Hunt, 1970; Oshikawa, 1969)或線上環境中販 賣的實體商品(e.g., Sweeney & Mukhopadhyay, 2004)，未有針對以販賣虛擬商品 為主的遊戲環境進行調查。遊戲中的虛擬商品無實體存在，消費者無法直接接 觸商品；購買過程中，消費者也與賣家缺乏實際接觸；且在購買後，虛擬商品 的價值僅存在於該遊戲中，難以轉換到其他地方。因此，在虛擬商品購買情境 中，仍有許多與過去研究不同的因素值得探討。 綜上所述，本研究以期望確認理論的期望感受落差為購後失調成因，參考 Hamari et al. (2017)整理之遊戲內購買動機，探討消費者在手機遊戲中，哪些購 買動機將可能導致消費者較高程度的購後失調，並將失調程度類似的動機進行 分類與討論。研究結果在學術上，可以幫助理解購後失調在虛擬商品購買與遊 戲內消費等情境中發生的原因；在實務上，可供遊戲設計人員在設計遊戲消費 機制時的參考。
第三章 研究方法
本研究流程依內容可分為問卷發展與問卷發放兩個階段，第一階段主要為 發展正式問卷之題項，依照研究動機與目的，確立研究情境。蒐集相關遊戲內 購買動機文獻與專家訪談後，整理問卷內容並進行小規模試測(Pilot test)確保文 具的一致性。隨後進入第二階段的問卷發放，以網路問卷形式發放至 Facebook、PTT 等平台上。問卷回收首先將刪除無效樣本，以排除不合適樣本 造成結果的污染。後將資料編碼與兩階段集群分析(Two-Step Cluster analysis)， 將手機遊戲消費動機依購後失調的程度進行分群及命名。最後依分析結果給出 學術與實務意涵。整體流程下圖3.1 所示。 第一階段→
第二階段確認研究情境
問卷發放
↓
↓
文獻探討
資料清理與編碼
↓
↓
專家訪談
階層式集群分析
↓
↓
問卷發展
K-Means 集群分析
↓
↓
試測與文句修改
研究意涵
圖 3.1 研究流程圖3.1 問卷發展階段
本階段主要為發展問卷內容，首先參考現有遊戲內消費與虛擬商品購買文 獻，收集並彙整出手機遊戲內購買動機列表。以Hamari et al. (2017)的研究(表 2.1)為基礎，另邀請兩名資深手機遊戲從業人員及三名遊戲玩家進行深度訪談並 審視購買動機列表，以避免文獻探討之不足。訪談以半結構化方式進行，目的 旨在找出是否有未包含在文獻內的購買動機，刪除內容相似或重複的動機，以 完善遊戲內購買動機列表。受訪者在審視列表後，各自針對重複及無關期望落 差的動機給于註明並說明原因。在文獻外動機部分，兩位遊戲從業人員提出了部分玩家會為了紓壓而在遊 戲中消費；手機遊戲廠商會與其他業者(如：遊戲、動畫、影劇)合作，推出合 作內容，或是會加入高度隨機性的抽獎內容來刺激玩家消費。一名遊戲玩家則 表示自己為了遊戲以外的優惠(信用卡紅利點數)而在遊戲中消費。 在相似或重複的動機部分，五位受訪者中有四位認為直接完成與加速流程 目的相似，因此刪除直接完成；五位受訪者一致認為炫耀成就與向朋友炫耀屬 於同個動機，因此兩動機合併為炫耀。在與期望落差無關的動機上，避免騷擾 (4/5 受訪者認為無關)、給予禮物(3/5 受訪者認為無關)、寵溺小孩(4/5 受訪者認 為無關)三項動機被刪除。最後根據受訪者的建議，將追求最強改為強化表現； 投資嗜好改成投資遊戲興趣；與好友一起玩改成增加社交性。 根據文獻探討與訪談結果，本研究整理成購買動機列表(表 3.1)。並依據列 表內容發展成本研究之問卷。問卷於發放之前進行小規模試測，試測採便利抽 樣，對象為國立高雄大學資訊管理系碩士班15 名學生，旨在找出問卷內容是否 有文義不清或文句不通順的地方。最後依照試測的回饋修改文句，以免受測者 誤解問卷內容，造成結果之偏誤。 表 3.1 手機遊戲內購買動機列表(本研究) 動機 說明 來源 強化表現 一些遊戲內的付費道具可以提升玩 家在遊戲中的表現，藉此通過高難 度的關卡或是打敗其他玩家等。 Performance enhancement; Becoming the best (Alha et al., 2014;
Guo & Barnes, 2011; Hamari, Alha, et al., 2017; Lee, Lee, Lee, & Lee, 2015) 持續遊玩 一些遊戲的設計讓玩家不消費就難
以持續玩下去。
Continuing play; Paying Wall (Hamari et al., 2017;
Jin, Sun, Wang, & Zhang, 2017; Liang & Yeh, 2011; Merikivi, Tuunainen, & Nguyen, 2017) 避免重複 感 一些遊戲會設計許多內容相似的關 卡或流程，一些玩家會因為不想重 複做這些內容而選擇消費。如：一 鍵通關等功能。 Avoiding repetition (Hamari et al., 2017) 加速流程 一些遊戲會設計建造或是升級的等 待時間；或是遊戲中的任務可能太 過耗時。
Speeding timers (Hamari &
Lehdonvirta, 2010;
Lehdonvirta, 2009; Nieborg, 2015)
保護遊戲中的成就，否則成就將降 級或消失。
(Hamari et al., 2017; Hamari & Lehdonvirta, 2010) 增加社交 性 一些遊戲會設計玩家需要消費來增 加好友數或使用更進階(如：語音聊 天、公會)的功能等。
Sociality; Playing with friends (Jin & Sun, 2015;
Kim, Gupta, & Koh, 2011; Lin, Featherman, & Sarker, 2017)
個人化 一些遊戲會設計玩家需要消費來裝
扮自己的角色或個人空間。
Personalization
(Mäntymäki & Salo, 2015; Turel, Serenko, & Bontis, 2010; Wang & Chang, 2014) 參與特殊 活動 一些遊戲會設計相當特殊或稀有的 活動，一旦錯過則無法或很難再次 參與。 Participating in a special event (Hamari et al., 2017;
Lehdonvirta, 2009)
炫耀 一些玩家透過購買遊戲內的商品、
道具或成就來展示他們具有相當的 實力。
Showing off (Lehdonvirta,
2009; Park & Lee, 2011)
價格合理 一些玩家會因為產品的價格相當合 理或划算而消費。
Reasonable pricing (Park &
Lee, 2011; Rezaei & Ghodsi, 2014)
支持好遊 戲
一些玩家會因為想支持或鼓勵好遊 戲/好公司而選擇消費。
Supporting a good game
(Alha et al., 2014; Hamari et al., 2017)
特殊禮包 一些遊戲會設計限時或限量的商品 販售。
Special offer (Chang &
Tseng, 2014; Li, Liau, & Khoo, 2011; Saleh, 2012) 投資遊戲 嗜好 一些玩家會認為玩遊戲是一種嗜 好，而願意花錢投資他們的嗜好。 Investing in a hobby (Hamari et al., 2017) 解鎖內容 一些遊戲會設計只提供簡單的角色 或關卡，需要消費才能獲得更多的 內容；或一些遊戲會設計圖鑑收集 的功能，吸引玩家消費。
Unlocking content (Hamari
& Lehdonvirta, 2010; Nieborg, 2015) 紓壓 一些玩家會透過在遊戲裡面消費來 舒緩壓力。 訪談新增 試手氣 一些遊戲會設計轉蛋、抽獎的機 制，一些玩家會因為想試手氣而選 擇消費。 訪談新增 合作內容 一些遊戲會與其他遊戲、小說、動 訪談新增
畫、戲劇等業者合作，推出合作內 容。 (如：神魔之塔曾與霹靂布袋戲合 作，推出布袋戲特別角色) 回饋 一些玩家會為了遊戲外的回饋(如： 信用卡紅利點數)而選擇消費。 訪談新增
3.2 問卷發放階段
本階段將進行問卷發放與資料分析，研究母體設為台灣地區手機遊戲消費 者。本研究採用網路問卷方式，由研究者自行架設問卷網站，並分兩階段分別 於Facebook 與台灣最大的 BBS 論壇：PTT 上張貼問卷連結。在 Facebook 部 分，研究者以個人身分張貼問卷連結至Facebook 動態消息與社團上，透過好友 擴散及分享以收集符合要求之有效樣本。在PTT 部分，本研究將問卷連結張貼 於問卷版(Q_ary)及手機遊戲版(mobile_game)。此外，為提高受測者填答意願， 本研究提供超商禮卷作為抽獎獎品及PTT 填答者 P 幣作為回饋。 研究問卷共含三個部分，第一部分為手機遊戲消費者之消費動機。請受測 者回想過去之消費經驗，針對18 項消費動機(表 3.1)中，勾選是否曾因某動機 而進行消費。第二部分為購後失調衡量，為了避免受測者填答題目過多而造成 認知負擔，系統將隨機挑選「至多三項」受測者於第一階段勾選之動機，詢問 其於消費後的失調程度。第二部分題項來自Sweeney et al. (2000)與 Sweeney & Soutar (2006)發展之消費者購後失調衡量量表，內容分三個面向：情緒反應 (Emotional) 6 題、購買智慧(Wisdom of purchase) 4 題與交易疑慮(Concern over deal) 3 題，共 13 題。題項皆採用 Likert 七點尺度進行衡量，分數從 1(非常不同 意)到 7 分(非常同意)。內容請參考表 3.2。 表 2.1 購後失調衡量題項(Sweeney et al., 2000) 構面 代碼 題項內容 文獻來源 情緒反應 Emo_1 在購買後，我覺得很挫折。 Sweeney et al., 2000; Sweeney & Soutar, 2006 Emo_2 在購買後，我覺得很失望。 Emo_3 在購買後，我覺得很難過。 Emo_4 在購買後，我覺得很焦慮。 Emo_5 在購買後，我覺得很生氣。 Emo_6 在購買後，我覺得很空虛。 購買智慧 Wis_1 在購買後，我懷疑我是否需要這件 商品。 Sweeney et al., 2000 Wis_2 在購買後，我懷疑我是否應該買這 件商品。 Wis_3 在購買後，我懷疑我是否做了正確決定。 Wis_4 在購買後，我懷疑我在購買這件商 品時，做了正確的事。 交易疑慮 Con_1 在購買後，我懷疑我被愚弄了。 Sweeney et al., 2000 Con_2 在購買後，我懷疑賣家欺騙我。 Con_3 在購買後，我懷疑在購買過程中， 有哪裡出了問題。 問卷第三部分則是個人基本資料填寫，包含性別、年齡等人口統計變項， 以及受測者的每周遊玩頻率、每日遊玩時間、可支配所得及平均每月於手機遊 戲消費金額等。詳細問卷網站可參考附錄一。 本研究使用SPSS v.22 進行資料分析。問卷回收並刪除無效樣本後，刪除 購後失調的情緒反應、購買智慧與交易疑慮構面中，平均分數小於4 之樣本， 僅保留具有較高購後失調程度的樣本。最後使用二階段集群分析，討論各群集 的動機與特性。 集群分析是一種將資料精簡的多變量分析方法，目的是將具有相似特性的 資料聚集，使群內的相似程度最大，群間的相異程度最大。如：將消費者依消 費習慣分成不同類型。因素分析同樣是將資料精簡的方法，與集群分析不同的 是，因素分析是依題項或變數進行分群，而集群分析則是依樣本進行分群。 集群演算法可分為階層式分群法(Hierarchical Clustering)及非階層式分群法 (Non-hierarchical Clustering)。階層式分群法又可分為聚合法及分裂法兩種，聚 合法是將每筆資料視為一個群集，後將特性相似的兩個群集合併在一起，直到 達到所需要的數目為止；分裂法則是將所有資料視為同一群集，再切割特性相 似最低的資料出來，成為兩個群集，直到達到所需要的數目為止。本研究在階 層式集群分析，使用聚合法進行分群，並以華德最小變異數法(Ward's method) 作為群間距離估算公式。非階層式分群法中最常見的是K-Means 分群法，再使 用此方法前，必須先決定分群的數量，也就是K 的值。K-Means 分群法首先會 隨機決定K 個群集中心點，後計算各資料與每一個中心點的距離，將資料分配 到最接近的群集中，並且重新計算新的群集中心點，直到所有群集中心點不再 改變為止。 由於我們並不清楚造成高購後失調的購買動機特性，為避免研究者主觀想 法影響分群結果，因此我們使用二階段集群分析，即透過第一階段的階層式集 群分析，得到適當的分群數目後，也就是K 值後；再使用 K-Means 分群法將 18 項動機進行分群，並於後續章節討論各群集的動機與特性。
第四章 資料分析
4.1 敘述性統計
本研究正式問卷的發放時間為2018 年 4 月 11 日至 2018 年 4 月 30 日，回 收問卷776 份，扣除 48 份未完整填答者後，共得到 728 份有效問卷。在回收的 樣本中，男女比例約為55:45；有超過 70%的受測者年齡在 19 到 29 歲間；受 測者普通最高學歷為大學/專科(69.2%)；身分則以全職工作者與學生族群居多， 分別佔44.5%及 39.7%。在手機遊戲遊玩習慣上，接近 70%的受測者每天都會 遊玩手機遊戲；每日遊玩時間則以1 小時以上，不到 2 兩小時(30.6%)及 30 分 以上，不到1 小時(25.4%)居多。接近半數的受測者每月可支配所得為新台幣 10,000 元以下；在手機遊戲的消費上，大部分的受測者平均每月手機遊戲的消 費金額在新台幣500 元以下，約佔 61.5%，整體約有 85.3%的受測者每月消費 金額不到新台幣1,000 元。其中，性別和年齡分布與尼爾森(2015)台灣手機遊戲 玩家觀察報告中的結果相似，手機遊戲玩家的男女比例接近，30 歲以下人口為 最大族群。詳細樣本人口統計資料請參考表4.1。 表 3.1 人口統計資料 樣本數(N=728) 百分比 性別 男 393 54.0% 女 329 45.2% 其他 6 0.8% 年齡 18 歲(含)以下 27 3.7% 19 歲以上，未滿 25 歲 366 50.3% 25 歲以上，未滿 30 歲 173 23.8% 30 歲以上，未滿 35 歲 84 11.5% 35 歲以上，未滿 40 歲 46 6.3% 40 歲以上，未滿 45 歲 20 2.7% 45 歲以上，未滿 50 歲 4 0.5% 50 歲以上 8 1.1% 最高學歷 高中職(含)以下 53 7.3% 大學/專科 504 69.2% 研究所(含)以上 171 23.5% 工作型態全職工作 324 44.5% 兼職工作 46 6.3% 待業 41 5.6% 退休 5 0.7% 學生 289 39.7% 其他 23 3.2% 每周遊玩頻率 每天都玩 501 68.8% 每周4-6 天 98 13.5% 每周1-3 天 89 12.2% 少於一天 40 5.5% 每日遊玩時間 不到30 分 91 12.5% 30 分以上，不到 1 小時 185 25.4% 1 小時以上，不到 2 小時 223 30.6% 2 小時以上，不到 3 小時 107 14.7% 3 小時以上 122 16.8% 每月可支配所得 (新台幣:元) 10,000(含)以下 357 49.0% 10,001 以上，不到 20,000 130 17.9% 20,001 以上，不到 30,000 94 12.9% 30,001 以上，不到 40,000 69 9.5% 40,001 以上，不到 50,000 35 4.8% 50,000(含)以上 43 5.9% 每月消費金額 (新台幣:元) 500(含)以下 448 61.5% 501 以上，不到 1,000 173 23.8% 1,001 以上，不到 2,000 60 8.2% 2,001 以上，不到 3,000 17 2.3% 3,001 以上，不到 4,000 10 1.4% 4,000(含)以上 20 2.7% 另外在消費動機方面，最多人勾選的消費動機前三名分別是：價格合理 (572 筆)、特殊禮包(538 筆)、強化表現(534 筆)，超過 70%的受測者曾有過此三 項消費動機；最少人勾選的三項消費動機則是：增加社交性(98 筆)、保護成就 (180 筆)、炫耀(184 筆)。其中，增加社交性僅佔總受測者約一成比例，是最少
人勾選的消費動機。詳細各動機數目與百分比請參考表4.2。 表 4.2 各動機被勾選次數及百分比 動機 樣本數(N=728) 百分比 強化表現 534 73.35% 持續遊玩 383 52.61% 避免重複作業感 268 36.81% 加速流程 334 45.88% 保護成就 180 24.73% 增加社交性 98 13.46% 個人化 375 51.51% 參與特殊活動 452 62.09% 炫耀 184 25.27% 價格合理 572 78.57% 支持好遊戲 450 61.81% 特殊禮包 538 73.90% 投資遊戲嗜好 260 35.71% 解鎖內容 368 50.55% 紓壓 290 39.84% 試手氣 480 65.93% 合作內容 336 46.15% 回饋 245 33.65%
4.2 集群分析
本研究在問卷填答過程中，請受測者回想過去的消費經驗，從給予的18 項 動機中勾選是否「曾經因為OOO，而在遊戲內進行消費。」。由於受測者的消 費經驗差異，加上系統隨機抽選之緣故，因此各動機的填答樣本數有所差異。 在18 項動機中，樣本數分配從 28 筆到 215 筆間，總樣本數為 2144 筆，近乎每 位受測者皆有填答三項消費動機的購後失調。在購後失調的三個構面中，購買 智慧的平均分數皆較情緒反應與交易疑慮高，情緒反應與交易疑慮的平均分數 相當接近。在總樣本中，試手氣在三個構面的平均分數皆較其他消費動機來的 高；支持好遊戲的各構面平均數則是18 項動機中最低者。各動機的構面平均分 數及樣本數，請參考表4.3。 表 4.3 原始樣本，各動機構面平均數、標準差及個數 動機 強化表現 持續遊玩 構面 情緒反應 購買智慧 交易疑慮 情緒反應 購買智慧 交易疑慮 平均數 3.04 3.94 2.92 3.14 3.98 3.15 標準差 1.41 1.51 1.48 1.55 1.64 1.62 個數 194 132 動機 避免重複作業感 加速流程 平均數 3.03 3.68 3.07 2.90 3.97 3.02 標準差 1.48 1.73 1.57 1.55 1.69 1.67 個數 76 95 動機 保護成就 增加社交性 平均數 3.20 3.89 3.20 3.05 3.83 3.24 標準差 1.47 1.52 1.36 1.37 1.69 1.61 個數 59 28 動機 個人化 參與特殊活動 平均數 2.78 3.70 2.70 3.12 3.86 2.99 標準差 1.30 1.62 1.45 1.52 1.60 1.50 個數 115 141 動機 炫耀 價格合理 平均數 2.88 3.92 2.76 2.73 3.52 2.60 標準差 1.53 1.88 1.60 1.49 1.38 1.66 個數 58 215 動機 支持好遊戲 特殊禮包 平均數 2.36 2.89 2.28 2.87 3.68 2.72 標準差 1.38 1.66 1.40 1.45 1.70 1.48個數 185 194 動機 投資遊戲嗜好 解鎖內容 平均數 2.80 3.27 2.63 2.86 3.55 2.78 標準差 1.43 1.52 1.35 1.53 1.69 1.47 個數 84 129 動機 紓壓 試手氣 平均數 2.99 3.67 3.01 4.27 4.39 3.67 標準差 1.48 1.68 1.52 1.77 1.75 1.87 個數 84 181 動機 合作內容 回饋 平均數 3.06 3.54 2.93 2.98 3.77 3.20 標準差 1.45 1.58 1.49 1.38 1.48 1.46 個數 107 67 由於本研究希望探討造成消費者高購後失調之動機特性，因此將情緒反 應、購買智慧及交易疑慮構面中，較無購後失調現象 (平均分數小於 4) 的樣本 刪除。 刪除後，購買智慧仍是三個構面中，平均分數最高者；購買智慧同時也是 保留最多的樣本數的購面，顯示在整體樣本中，有較多數的樣本在購買智慧構 面中的平均分數較高。情緒反應與交易疑慮保留的樣本數則相當接近。刪除後 的樣本平均分數及樣本數請參考表4.4。 表 4.4 高購後失調樣本，各動機構面平均數、標準差及個數 動機 強化表現 持續遊玩 構面 情緒反應 購買智慧 交易疑慮 情緒反應 購買智慧 交易疑慮 平均數 4.56 4.94 4.69 4.53 4.98 4.68 標準差 0.77 0.71 0.77 0.74 0.83 0.88 個數 54 112 58 53 82 53 動機 避免重複作業感 加速流程 平均數 4.54 5.07 4.90 4.57 4.94 4.76 標準差 0.77 0.79 0.81 0.76 0.87 0.94 個數 27 38 24 27 60 33 動機 保護成就 增加社交性 平均數 4.63 4.91 4.51 4.50 4.99 4.69 標準差 0.65 0.61 0.68 0.55 0.69 0.67 個數 24 35 23 11 17 12 動機 個人化 參與特殊活動 平均數 4.53 4.90 4.64 4.71 4.96 4.81 標準差 0.69 0.74 0.94 0.78 0.86 0.82
個數 26 60 26 42 78 42 動機 炫耀 價格合理 平均數 4.99 5.37 4.80 4.69 4.93 4.57 標準差 1.02 0.98 1.01 0.81 0.86 0.78 個數 13 32 17 52 103 54 動機 支持好遊戲 特殊禮包 平均數 4.46 4.80 4.50 4.52 4.95 4.59 標準差 0.68 0.76 0.71 0.74 0.83 0.80 個數 35 61 37 55 104 52 動機 投資遊戲嗜好 解鎖內容 平均數 4.54 4.65 4.39 4.59 4.94 4.56 標準差 0.76 0.80 0.80 0.76 0.83 0.65 個數 23 35 22 41 63 39 動機 紓壓 試手氣 平均數 4.63 4.85 4.63 5.16 5.17 5.04 標準差 0.88 0.89 0.84 0.92 0.93 1.05 個數 25 47 31 119 133 93 動機 合作內容 回饋 平均數 4.51 4.85 4.52 4.37 4.85 4.53 標準差 0.73 0.81 0.75 0.75 0.70 0.78 個數 37 51 37 23 36 29 由於消費者在同一動機的三個構面平均分數不一，因此各動機在三個構面 刪除的樣本數也有所不同。在情緒反應與交易疑慮兩個構面中，分別刪除了 1457 與 1462 筆樣本，而購買智慧則是被刪除 997 筆樣本。各動機各構面刪除 之樣本數請參考表4.5。 表 4.5 高購後失調樣本，各動機構面被刪除之樣本數 動機 情緒反應 購買智慧 交易疑慮 強化表現 140 82 136 持續遊玩 79 50 79 避免重複作業感 49 38 52 加速流程 68 35 62 保護成就 35 24 36 增加社交性 17 11 16 個人化 89 55 89 參與特殊活動 99 63 99 炫耀 45 26 41
價格合理 163 112 161 支持好遊戲 150 124 148 特殊禮包 139 90 142 投資遊戲嗜好 61 49 62 解鎖內容 88 66 90 紓壓 59 37 53 試手氣 62 48 88 合作內容 70 56 70 回饋 44 31 38 總體 1457 997 1462
4.2.1 階層式集群分析
前項刪除低失調樣本的流程，各動機與各構面保留的數量不一，本研究為 計入高失調的樣本數，對整體手機遊戲消費者購後失調的影響，因此使用各動 機構面的總和分數，並以此為基礎，進行階層式集群分析。各動機構面總和分 數請參考表4.7。 表 4.6 高購後失調樣本，各動機構面總和分數 動機 情緒反應 購買智慧 交易疑慮 強化表現 246.00 553.75 272.00 持續遊玩 240.33 408.50 248.00 避免重複作業感 122.67 192.75 117.67 加速流程 123.33 296.50 157.00 保護成就 111.00 172.00 103.67 增加社交性 49.50 84.75 56.33 個人化 117.83 293.75 120.67 參與特殊活動 197.83 387.00 202.00 炫耀 64.83 171.75 81.67 價格合理 244.00 507.75 247.00 支持好遊戲 156.00 293.00 166.33 特殊禮包 248.83 515.25 238.67 投資遊戲嗜好 104.33 162.75 96.67 解鎖內容 188.17 311.00 178.00 紓壓 115.67 228.00 143.67 試手氣 614.17 687.00 468.33 合作內容 167.00 247.25 167.33 回饋 100.50 174.75 131.33 階層式群集分析的結果最後仍須研究者的主觀判斷，過程中會產生凝聚係 數表(表 4.8)與樹狀圖(圖 4.1)，輔助研究者判斷適合的分群結果。凝聚係數代表 的是群集中的變異程度；當凝聚係數的數值突然大量增加時，代表群集內的變 異程度增加，應停止繼續合併。Hair, Black, Babin, Anderson, & Tatham (1998)認 為：分群的數目不應過大或過小，群集數在3~6 群間，研究者將較容易解釋分 群的結果與涵義。根據結果，當分群數目從4 群合併成 3 群時，係數大幅增 加，即停止繼續合併。根據凝聚係數表，且參考樹狀圖(圖 4.1)之結果，最佳的 分群數目為4 群。 表 4.7 凝聚係數表 分群數目 凝聚係數 係數變化值 係數變化百分比17 74.53 - - 16 164.03 89.50 220.09% 15 665.10 501.07 405.47% 14 1248.34 583.24 187.69% 13 2123.93 875.59 170.14% 12 3563.06 1439.13 167.76% 11 5320.35 1757.29 149.32% 10 7103.24 1782.89 133.51% 9 9295.49 2192.25 130.86% 8 11664.51 2369.02 125.49% 7 14879.13 3214.63 127.56% 6 19863.64 4984.51 133.50% 5 30875.07 11011.43 155.44% 4 52283.32 21408.25 169.34% 3 112615.07 60331.75 215.39% 2 312681.68 200066.61 277.66% 1 874040.85 561359.17 279.53% 圖 4.1 樹狀圖
4.2.2 K-Means 集群分析
根據階層式分析結果，得出18 項動機的最佳分群數目為 4 群。因此將 18 項消費動機依各動機的情感反應、購買智慧及交易疑慮三個構面分數透過 K-Means 分群法分為 4 群，分群結果如表 4.8，表 4.9。 表 4.8 K-Means 分群結果(依群集排列) 群 集 群集內 個數 最終群集中心 動機*2Emo*1 Wis*1 Con*1
1 6 92.14 159.79 97.89 投資遊戲嗜好(1)、保護成就(2)、炫 耀(3)、回饋(4)、避免重複作業感(5)、 增加社交性(6) 2 6 144.67 278.25 155.50 支持好遊戲(1)、加速流程(2)、合作 內容(3)、個人化(4)、解鎖內容(5)、 紓壓(6) 3 5 235.40 474.45 241.53 價格合理(1)、特殊禮包(2)、持續遊 玩(3)、強化表現(4)、參與特殊活動 (5) 4 1 614.17 687.00 468.33 試手氣 *1 Emo:情緒反應、Wis:購買智慧、Con:交易疑慮 *2 ()內數字代表該動機與最終群集中心距離順序，數字越小代表越靠近群集中心。 表 4.9 K-Means 分群結果(依動機排列) 動機 群集 情緒反應 購買智慧 交易疑慮 高失調樣本數 增加社交性 1 49.5 84.75 56.33 28 炫耀 1 64.83 171.75 81.67 58 投資遊戲嗜好 1 104.33 162.75 96.67 84 保護成就 1 111 172 103.67 59 回饋 1 100.5 174.75 131.33 67 避免重複作業感 1 122.67 192.75 117.67 76 紓壓 2 115.67 228 143.67 84 個人化 2 117.83 293.75 120.67 115 加速流程 2 123.33 296.5 157 95 合作內容 2 167 247.25 167.33 107 支持好遊戲 2 156 293 166.33 185 解鎖內容 2 188.17 311 178 129
參與特殊活動 3 197.83 387 202 141 持續遊玩 3 240.33 408.5 248 132 價格合理 3 244 507.75 247 215 特殊禮包 3 248.83 515.25 238.67 194 強化表現 3 246 553.75 272 194 試手氣 4 614.17 687 468.33 181 本研究將各動機購後失調分數，繪於三維空間上，結果請參考下頁圖4.2。 平面的X 軸代表情緒反應構面，Y 軸代表購買智慧構面，垂直 Z 軸則代表交易 疑慮構面。動機依照其造成購後失調程度的由低至高分為四個群集，但可看 出，即使在同群集內，各動機造成的購後失調程度也有所差別。
本研究將各群集依群內之動機特性，命名及命名原因如下：
➢ 群集 1，含 6 個動機：增加社交性、炫耀、投資遊戲嗜好、回饋、保護成 就、避免重複作業感。此群的動機特性各不相同，且多半與遊戲內容無直 接關聯，如：炫耀與增加社交性與玩家的社交需求相關；部分動機(如：避 免重複作業感、保護成就)有明確功能性目的，因此將此群集命名為社交與 功能性動機(Social & functional motivation)。
➢ 群集 2，含 6 個動機：紓壓、個人化、加速流程、合作內容、支持好遊 戲、解鎖內容。此群集之動機多半是為了滿足消費者某方面的情感需求， 如：滿足個人對遊戲角色服裝搭配的喜好(個人化)、對喜好的公司表示支 持(支持好遊戲)、想收集圖鑑(解鎖內容)或喜愛作品的人物(合作內容)等。 此類型的動機反應了消費者內在的價值觀，且部分動機直接與消費者的情 緒相關(紓壓)，因此將此群集命名為：情感價值動機(Affective value motivation)。 ➢ 群集 3，含 5 個動機：參與特殊活動、持續遊玩、價格合理、特殊禮包、 強化表現。由於參與特殊活動、特殊禮包、價格合理等動機，常透過限 時、限量的方式刺激玩家消費，導致玩家容易產生衝動性購買行為；且強 化表現與持續遊玩也是在手機遊戲中常見，用來刺激玩家消費的動機，因 此將此群集命名為：衝動性購買動機(Impulsive buying motivation)
➢ 群集 4，含 1 個動機：試手氣。試手氣為 18 項動機中，構面平均分數最 高，高失調樣本數最多的動機，與其他動機具有明顯差別。試手氣包含了 機率、不確定性等賭博元素在內，玩家試圖用小額的代價換成較大的收 穫，因此將此群集命名為：投機性動機(Speculative motivation )。 統整結果請參考下表4.10 表 4.10 群集命名與動機統整 群集 命名 命名原因 購後失調 程度* 群集內動機 1 社交與 功能性動機 滿足玩家的社交需求 或具有明確功能性目 的。 1 增加社交性、炫耀、投資遊 戲嗜好、回饋、保護成就、 避免重複作業感 2 情感性動機 滿足消費者某方面的 情感需求。 2 紓壓、個人化、加速流程、 合作內容、支持好遊戲、解 鎖內容 3 衝動性購買 動機 容易導致玩家衝動性 購買。 3 參與特殊活動、持續遊玩、 價格合理、特殊禮包、強化 表現 4 投機性動機 含賭博等投機元素。 4 試手氣 *購後失調程度由1 分到 4 分，分數越高代表購後失調程度越高
第五章 結論與建議
5.1 分析結果與討論
本研究採用問卷調查法，從遊戲內消費動機的角度，探討免費遊玩手機遊 戲玩家的購後失調現象。結果包含了遊戲內常見的消費動機，各動機所造成購 後失調程度以及容易造成高購後失調的動機特性。以下根據資料分析結果進行 討論，並提出理論意涵與實務意涵、研究限制及未來研究建議。5.1.1 手機遊戲消費者的消費動機與購後失調
根據統計結果(表 4.2)，發現在本研究透過文獻與訪談整理出的 18 項動機 中，各動機的消費次數落差相當大。消費次數最多的前三項動機：「價格合 理」、「強化表現」、「特殊禮包」，皆是遊戲中常見用來刺激玩家消費的動機。玩 家在遊戲中追求最大化的娛樂體驗(van der Heijden, 2004)，而當這份樂趣因為較 高難度的關卡或敵人而中斷時，玩家常為了保持樂趣的延續不被中斷而選擇購 買虛擬商品，以強化在遊戲中的表現；在遊戲中可能產生挑戰與征服的樂趣， 刺激玩家有更多的消費(Wu & Ye, 2013)。價格合理及特殊禮包則是過去研究發 現，當商品的價格讓消費者感到相當划算，或是商品屬於限時、限量販售時， 容易刺激玩家有衝動性購買的發生(Beatty & Ferrell, 1998; Xu & Huang, 2014)。 此外，社交性在過去研究中被認為是影響玩家持續遊玩及購買虛擬商品的重要 因素(Lehdonvirta, 2009; Yee, 2006)，然而在本研究中，增加社交性是所有動機中 被勾選次數最少的動機(728 位受測者中，僅 98 位勾選，約 13%)。本研究推 斷，現今的手機遊戲皆提供基本功能可滿足玩家的社交需求，因此較少有玩家 為此而消費。 購後失調的部份，在回收的樣本中，整體手機遊戲的消費購後失調現象並 不明顯，三個構面的平均分數皆小於4。然而其中仍有部份消費者具有高度的 購後失調。此結果與過去文獻：購後失調可能出現在消費過程中的任何階段， 且不是每位消費者在消費後，都有購後失調的現象(Oliver, 1993; Sweeney et al., 2000)相符。5.1.2 造成高失調的消費動機特性
購後失調指的是消費者在購買決策後，懷疑自己是否做了正確的決策，同 時可能有沮喪、失望等心理不愉快的狀態(Sweeney, Hausknecht & Soutar, 2000)。根據過去研究，處在高購後失調的消費者，對商品的滿意度(Oliver,
1980, 1997; Sweeney et al., 2000)、品牌忠誠(Keir, 2002)、再購意願(Hunt, 1970; Keir, 2002)皆有負面影響，甚至產生負面品牌評價(Salzberger & Koller, 2012)。 因此對廠商而言，若要維持長久經營，便要控制不讓產生消費者較高的購後失 調。本研究針對玩家因遊戲內容引發的消費動機，探討哪些消費動機可能會造 成消費者較高程度的購後失調。 根據二階段集群分析的結果，我們將18 項遊戲內消費動機依照其造成購後 失調的程度與特性，分成了四群(表 4.8、表 4.9)，分別是：1.社交與功能性動 機、2.情感價值動機、3.衝動性購買動機、4.投機性動機。四個群集中，除了投機 性動機外，另外三群的動機在購後失調構面中，購買智慧的分數皆是明顯高於 情緒反應與交易疑慮構面，顯示大部分手機遊戲消費者的購後失調，主要由購 買智慧所影響。根據Saleh (2012)的研究指出，具有享樂(hedonic)人格特質的消 費者，制定消費決策時較少考慮自己是否需要這件商品(即：購買智慧)，且在 消費後會經歷較高程度的後悔。因此本研究認為，在手機遊戲等享樂型資訊系 統中，玩家常因為遊戲刺激而常有追求享樂的衝動性購買傾向，並且在消費後 有較高程度購後失調。 以下則分別針對四個群集特性進行討論： 社交與功能性動機多半與遊戲本身無直接關聯，且此類型的動機多半在消 費後能立即達到其當初消費目的。如：避免重複作業感，玩家在消費後可以立 即使用進階的功能跳過原始的遊戲流程；增加社交性，玩家在消費後也能立即 擴張遊戲中好友人數上限或使用進階社群功能(如：公會)。其中也有些動機(炫 耀、保護成就)乃是消費者為了展示其財力、聲望、地位等象徵資本而進行消 費，消費本身即是為了滿足其展示的目的。社交與功能性動機在消費後幾乎都 能達到消費目的，根據Oliver (1980)的期望確認理論，期望與感受間的落差較 小，較無認知間的衝突，因此社交與功能性動機的動機所造成的購後失調程度 較低。 情感價值動機則多是與消費者自身喜好或是消費者的情感相關。消費者基 於個人情感，願意花錢在他們認為好的遊戲(支持好遊戲)或他們覺得有價值的 遊戲人物或道具上(合作內容、個人化)，也就是內部動機(intrinsic motivation)。 消費者願意主動花錢在他們認為有價值的內容上，然而這些內容若無法滿足消 費者內心的期待，如：遊戲公司的公關表現不佳，也會造成購後失調的發生。 衝動性購買動機與遊戲機制或廠商所刺激的需求相關，此群集中的動機也 是最常見的消費動機(見表 4.2)。玩家玩遊戲的主要目的追求娛樂，當玩家因為 高難度的關卡而中斷或後續關卡需要付費開啟時，玩家常為了保持樂趣不被中 斷而消費(強化表現與解鎖內容)。此外，廠商常透過促銷手段讓玩家覺得價格 划算，或透過限時、限量販賣讓玩家產生焦慮心態而消費。這些因素易導致玩 家的衝動性購買行為，並且容易發生感到後悔，懷疑自己做錯決定或認為自己 不需要這件商品等購後失調現象。 投機性動機則是本研究18 項消費動機中，購後失調程度最高、樣本數最多
的動機。現今許多手機遊戲皆開始導入轉蛋、拉霸、戰利品寶箱(Loot Box)等類 似的抽獎設計，玩家可以用遊戲中的硬貨幣去抽取從普通到稀有的各式人物、 道具、外觀等內容，內容的稀有程度則反應在出現機率上。玩家在抽獎過程中 抱持著希望，希望能夠在較少的花費下，得到與花費不相符的成果。抽獎的過 程中，玩家會產生幾種現象。首先，不過機率多低，玩家總是認為自己有辦法 抽中，若完全沒有機會抽中，則玩家不會有消費行為；其次，賭徒謬誤 (Gambler's Fallacy)心態，消費者認為在多次失敗的結果後，下次成功的機率就 會上升；另外一種常出現的心態是沉沒成本謬誤(Sunk Cost Fallacy)，消費者不 願意放棄已投入的成本，最後反而造成更多的損失；最後則是結果出現前的亢 奮，對結果既期待又怕受傷害的心態。可以說，玩家對於抽獎的主要原因不是 為了結果，而是追求過程中抱持希望及開獎前的期待亢奮體驗。這種抽獎的體 驗容易使人上癮，並因此引發了部分社會現象，一些政府及學者也開始針對虛 擬商品抽獎到底是不是賭博行為進行研究(e.g., Griffiths, 2015; Griffiths & Carran, 2015; Hood, 2017)，然而目前未有共識。 抽獎所造成的購後失調與其他動機不同，含有較為強烈的負面情緒。本研 究認為，消費者在抽獎前對結果抱有高度的期待與希望，認為自己會抽中稀有 獎品，並且與開獎後的失望形成巨大的落差導致。因此相較其他類型的動機， 投機性動機是最容易造成的購後失調的動機。
5.2 理論與實務意涵
5.2.1 理論意涵
購後失調研究的商品類型從過去的線下實體商品(e.g., Engel, 1963;Holloway, 1967)，到最近電子商務環境中的實體商品(e.g., Koller & Salzberger, 2007; Sweeney & Mukhopadhyay, 2004)及旅遊等服務型商品(e.g., Bawa & Kansal, 2008)，卻未針對如遊戲內道具等虛擬商品交易進行探討。本研究針對以販售虛 擬商品為主要的免費遊玩手機遊戲進行研究，發現即使虛擬商品本身沒有實體 存在，性質也不同於服務型商品，購後失調的現象仍舊存在。關於玩家或虛擬 商品消費者的購後失調現象，仍值得更深入的探討。
此外，過去討論遊戲內購買、虛擬商品購買時，少有從玩家基於遊戲設計 所引發的具體購買動機進行研究(e.g., Hsiao & Chen, 2016; Wang & Chang, 2013)。本研究以 Hamari et al. (2017)研究為基礎，加上與遊戲業界人士及資深 遊戲玩家訪談，整理出18 項遊戲內購買動機，可幫助學者從消費者個人面理解 遊戲內購買行為的發生與刺激。
根據階層式集群分析的結果，發現在18 項購買動機中，具有高度不確定性 的投機性動機(試手氣)及易造成消費者衝動性購買的動機(如：特殊禮包、價格
