程瓊　施予

摘要：本文研究打車軟件市場的消費者滿意度問題。依據(jù)消費者在調(diào)查問卷中顯示的偏好，用層次分析法構建兩級評價指標的相對權重，接著依據(jù)消費者滿意度調(diào)查問卷，運用模糊綜合評價方法，計算出更為合理的消費者綜合評價結果。最后結合實際情況，給出有針對性的建議。

關鍵詞：滿意度調(diào)查；評價指標體系；層次分析法；模糊綜合評價法

中圖分類號：F57 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）001-000-02

一、研究背景

2011年，我國首次出現(xiàn)打車軟件。短短幾年時間內(nèi)，打車軟件市場發(fā)展迅猛。截至2014年12月，中國打車APP累計賬戶規(guī)模達1.72億①。隨著越來越多的消費者選擇打車APP，如何優(yōu)化打車軟件、迎合消費者需求、提升消費者滿意度，成為打車軟件公司的重要關切。因此，如何科學的評價乘客滿意度就顯得十分重要。

打車軟件自2013年開始進入人們的視野，業(yè)內(nèi)學者對于打車軟件的研究也涵蓋較多方面。這些研究從不同的角度探究了打車軟件在用戶體驗中存在的問題，但多少都存在定性有余、量化不足的問題。本文嘗試從系統(tǒng)評價的方法出發(fā)，結合問卷調(diào)查與綜合評價，立足于消費者本身，發(fā)掘打車軟件的短板和打車軟件市場存在的問題。

二、研究思路

本文將層次分析法和模糊綜合評價方法結合起來：先用層次分析法構建各層指標的相對權重，基于消費者的判斷量化了各個指標上的相對重要度。接著使用模糊綜合評價方法給出各個指標上的綜合評價，具體的建模步驟如下：

（1）層次分析法中構建遞階層次模型：

圖1 層次分析法中的遞階層級模型

（2）依照問卷調(diào)查結果，對同一指標下的二級指標進行重要度排序，構建兩兩比較的判斷矩陣，并進行一致性檢驗；

（3）通過一致性檢驗后，計算各一級指標的相對權重wi和二級指標的相對權重wij②。接著對w進行歸一化處理，得到標準的相對權重w0i和w0ij；

（4）構建因素集本文構建的因素集和評語集：其中第一層因素集f1（C1， C2， C3， C4， C5），第二層的第一個指標的因素是f21（E1， E2， E3）。接著構建評語集，對于滿意度調(diào)查，評語集通常為V（非常滿意，比較滿意，一般，比較不滿意，非常不滿意）；

（5）確立單因素評價隸屬度向量，根據(jù)滿意度調(diào)查問構建隸屬度矩陣③R；

（6）計算綜合評價結果，根據(jù)模糊綜合評價方法，最后結合權重向量w0i和w0ij，計算出綜合評定向量Si（一級指標的綜合評分）和Sij （二級指標的綜合評分）。這就是我們得到的帶有權重的評價結果。

三、實證分析

1.構建兩級評價指標體系

參考相關文獻④，通常給出的評價指標體系構建應當滿足以下系統(tǒng)性、可理解性、獨立性和可度量性四個基本原則。本文結合打車軟件使用過程中的實際情況，綜合考慮影響消費者滿意度的多種因素，將其歸納為五個方面：軟件質(zhì)量、候車時間、優(yōu)惠政策、服務質(zhì)量、特殊出行。每個一級指標下面包含相應的若干個二級指標，較為合理地構建了評價打車市場滿意度的分析框架（見表1）。

2.問卷與數(shù)據(jù)

本文采用問卷調(diào)查法來構造判斷矩陣，不僅規(guī)避了主觀性帶來的誤差，而且更加契合消費者的滿意度調(diào)查這個主題。本文調(diào)研一共發(fā)放了約1000份問卷，回收了有效問卷948份。排除217份無效問卷，最終得到了可供分析的有效問卷731份。

3.模型求解

根據(jù)調(diào)查問卷的結果可以得出層次分析法中最重要的判斷矩陣。例如“軟件滿意度”指標的判斷矩陣如表2：

對所有的判斷矩陣都采用方根法計算重要度向量wi，對其進行歸一化處理，可以得到每個第二層級指標的歸一化重要度向量。

在科學的計算出每個指標的相對權重之后，我們采用模糊數(shù)學評價的方法計算最終的各項指標消費者滿意度。根據(jù)調(diào)查問卷的結果，可以得出隸屬度矩陣R，其中第一個二級指標的隸屬度矩陣如下：

最后，綜合評價向量S為隸屬度矩陣與權重向量的乘積w0iR11，通過矩陣運算就可以得到最終的總評價集合。

四、結論及建議

前文采用層次分析法確定了每個指標的相對權重，又通過模糊綜合評價得到了每個一級指標的評價集?？傇u價集為S1=（0.121 0.278 0.265 0.257 0.079），說明消費者對打車軟件的體驗和反饋一般，認為很好及以上的只有不到40%的人群。負面評價的人數(shù)也占到了33.6%。因此打車軟件市場的消費者滿意度提升空間較大。

軟件界面的評價集是S21=（0.168 0.547 0.188 0.076 0.021），表明大部分人對軟件界面還是比認可的，比較滿意的人數(shù)占到了一半以上。而對于候車時間，大多數(shù)人還是覺得可以接受的，其評價集S22=（0.180 0.304 0.302 0.146 0.068）也說明如此。在優(yōu)惠政策上，評價集為S23=（0.090 0.271 0.241 0.338 0.060），多數(shù)人認為優(yōu)惠力度不夠，認為優(yōu)惠力度一般或者對優(yōu)惠力度比較不滿意的人數(shù)占到了一半以上。在服務質(zhì)量指標上，S24=（0.154 0.359 0.248 0.184 0.054），大多數(shù)認為司機的服務質(zhì)量尚可，認為比較不滿意的和非常不滿意的加起來不到25%。最后一點，在特殊出行上面，大多數(shù)人比較不滿意，S25=（0.078 0.121 0.302 0.345 0.154）表明有接近6成的人認為特殊天氣下，打車軟件并不能有效緩解出行困難。

打車軟件從誕生的那一天起就注定改變打車市場的格局，雖然嘀嘀打車和快滴打車的合并減小了市場中的惡性競爭程度，但是作為互聯(lián)網(wǎng)公司，用戶體驗永遠應當是擺在第一位置的。本文的分析結果指出了打車軟件市場中消費者的痛點：某些特殊情況下的出行要求能否得到滿足決定著消費者對軟件的信賴程度。雖然消費者對打車補貼的總體滿意度仍然不高，但是如何在保證公司良性經(jīng)營的情況下合理的給予消費者補貼，也是打車軟件公司值得思考的問題。

注釋：

①數(shù)據(jù)來源：“中國打車APP市場季度監(jiān)測報告（2014年第4季度）”

②確定相對權重的方法較多，本文采用方根法（）求出各因素的相對權重。

③隸屬度rij就是多個評價主體對第fi個指標做出ei評價的可能性大小，也等價于問卷中對第fi個指標做出ei的人數(shù)占該指標評價總人數(shù)的比例。

④參考朱振中，石志敏.新產(chǎn)品開發(fā)中評價指標體系的建立與模糊綜合評價。

參考文獻：

[1]汪應洛.系統(tǒng)工程導論[M].機械工業(yè)，1982.

[2]朱振中，石志敏.新產(chǎn)品開發(fā)中評價指標體系的建立與模糊綜合評價[J].山東工程學院學報，2001，15（3）：70-74.

[3]龔志平，李鋼強，劉毅，等.層次分析法中判斷矩陣的調(diào)查表問卷設計[J].中國公共衛(wèi)生管理，1995（01）.

[4]劉思思，劉寧一，趙釗.打車軟件運營模式的經(jīng)濟學分析[J].甘肅金融，2014，06.

作者簡介：程 瓊，上海對外經(jīng)貿(mào)大學本科生，研究方向：應用統(tǒng)計學。施 予，上海對外經(jīng)貿(mào)大學研究生，研究方向：應用經(jīng)濟學。