What drives subscribing to premium in freemium services? A consumer value‐based view of differences between upgrading to and staying with premium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fostering the conversion of free users to premium subscribers and retaining those premium users are critical objectives for freemium service providers. Building on consumer value theory, we empirically examine the differences between basic and premium users in terms of the emotional, functional, social, epistemic, and economic values driving basic users' decisions to upgrade to premium subscriptions and premium users' decisions to retain their paid subscriptions. We employ enjoyment, intrusiveness of advertising in the free subscription, ubiquity, social connectivity, the discovery of new content, and the price value of the premium subscription as drivers of intentions and test our model using data from a leading digital content service that employs the freemium model. Our results show that enjoyment and price value of the premium subscription predict the intention to upgrade to premium, whereas the intention to retain the premium subscription is driven by ubiquity and the discovery of new content. Interestingly, social connectivity has no effect on the intention to upgrade but does have a small negative effect on the intention to retain the premium subscription. Contrary to our expectations, intrusiveness of advertising in the free subscription had a negative effect on the price value of the premium subscription. Collectively, our results imply that the intention to retain the premium subscription is influenced by attribute‐level value perceptions such as ubiquity, the discovery of new content, and social connectivity whereas the intention to upgrade is driven by benefits, ie, enjoyment and price value of the premium subscription.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».