祝 翔，汪喆鈺

（1、武漢大學(xué) 人口資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)，湖北 武漢 430072 2、江漢大學(xué) 國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易專業(yè)，湖北 武漢 430056）

基于消費(fèi)者行為分析的打車軟件行業(yè)發(fā)展策略研究
——以武漢地區(qū)的優(yōu)步、滴滴等為例

祝 翔1，汪喆鈺2

（1、武漢大學(xué) 人口資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)，湖北 武漢 430072 2、江漢大學(xué) 國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易專業(yè)，湖北 武漢 430056）

打車軟件作為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)浪潮中一個(gè)極具代表性的應(yīng)用，不論在國(guó)內(nèi)還是在國(guó)外均處于發(fā)展階段。面對(duì)這樣一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)和市場(chǎng)，我們從消費(fèi)者行為的角度，結(jié)合打車軟件行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀以及存在的問題，通過調(diào)查和數(shù)據(jù)分析，得到相應(yīng)的結(jié)論。能夠?yàn)榇蜍囓浖尽⒊鲎廛囁緳C(jī)以及出租車公司出謀劃策，為其提供切實(shí)可行的發(fā)展建議與對(duì)策。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)；消費(fèi)者行為；發(fā)展戰(zhàn)略

隨著科技和互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，智能手機(jī)的使用愈來愈普遍。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心 《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2015年12月，中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)6.88億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到50.3%。手機(jī)網(wǎng)民比例超過90%，高達(dá)6.20億。

打車軟件正是在這樣的互聯(lián)網(wǎng)浪潮下出現(xiàn)的。打車軟件利用它特有的優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)，解決了市民打車難的問題，消除了司機(jī)與乘客雙方的信息不對(duì)稱，并且在一定程度上緩解了城市道路交通的壓力，提高了出租車的運(yùn)營(yíng)效率，使城市交通更加暢通、完善。

一、打車軟件行業(yè)概況

1、打車軟件發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題

就國(guó)內(nèi)發(fā)展來看，最早的打車軟件起源于2012年上海，并隨著近幾年的發(fā)展，市場(chǎng)上打車軟件層出不窮，多達(dá)上百款，如搖搖打車、嘀嗒拼車、滴滴打車、快的打車等。

據(jù)滴滴官方數(shù)據(jù)顯示，滴滴快的在國(guó)內(nèi)的市場(chǎng)份額已超過80%。優(yōu)步雖然進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)較晚，但作為打車軟件始祖，優(yōu)步以其獨(dú)特的運(yùn)營(yíng)理念、分享經(jīng)濟(jì)特質(zhì)，發(fā)展速度也很快，官方宣稱市場(chǎng)份額在2015年底達(dá)到36%。緊隨其后的有神州專車以及易到用車。總而言之，國(guó)內(nèi)的打車軟件市場(chǎng)呈現(xiàn)“一超多強(qiáng)”的格局。

就目前而言，打車軟件主要存在以下五點(diǎn)問題：（1）安全性存在隱患。由于打車軟件使用門檻低，司機(jī)乘客素質(zhì)參差不齊，特別是最近發(fā)生很多起女性乘客安全事件。（2）投訴反饋機(jī)制還不夠完善。就打車軟件及其企業(yè)而言，打車投訴反饋體制還不夠系統(tǒng)不夠完善。（3）監(jiān)管難度較大。市場(chǎng)上打車軟件眾多，沒有具體而有針對(duì)性的法律法規(guī)，導(dǎo)致監(jiān)管難度大。（4）乘客合法權(quán)益得不到保障。目前各大打車軟件依舊存在司機(jī)和乘客的雙向補(bǔ)貼，因此司機(jī)會(huì)“理性”進(jìn)行乘客挑選，而存在一些拒單行為，會(huì)使部分乘客的正當(dāng)權(quán)益無法得到保障。（5）行業(yè)缺乏規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)。作為新生事物，對(duì)各地政府而言，雖在進(jìn)行積極治理，但仍無法制定整個(gè)行業(yè)的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)范，各項(xiàng)制度法規(guī)也存在不足。

二、打車軟件消費(fèi)者行為研究分析

1、打車軟件消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)分析

（1）相關(guān)性分析。相關(guān)性分析是用來探討各因素之間相關(guān)性強(qiáng)弱的一種分析方法。我們主要利用Pearson系數(shù)來表現(xiàn)，若相關(guān)系數(shù)數(shù)值越大，則表明變量之間的相關(guān)性程度越強(qiáng)，數(shù)值越小，則相關(guān)性程度越弱。

影響打車軟件使用因素與打車軟件態(tài)度及意愿的Pearson相關(guān)

?

從上表分析數(shù)據(jù)可知，功能性影響因素包含價(jià)格、軟件便捷程度、與打車意愿成正相關(guān)。功能性因素越強(qiáng)，消費(fèi)者使用打車軟件的意愿就越強(qiáng)。同樣，體驗(yàn)性因素包括使用打車軟件的操作體驗(yàn)、越好的打車乘車體驗(yàn)，越是能激起消費(fèi)者使用打車軟件的熱情。用戶傾向性包括消費(fèi)者的周圍消費(fèi)環(huán)境等因素，這些因素越強(qiáng)，打車意向也越大，成正相關(guān)。唯獨(dú)風(fēng)險(xiǎn)性因素，包括用戶的私人信息、支付風(fēng)險(xiǎn)、定位風(fēng)險(xiǎn)以及乘車危險(xiǎn)、黑車風(fēng)險(xiǎn)。這些因素越強(qiáng)，則乘車意愿越弱。

（2）顯著性回歸分析。在研究中，本文以影響打車意愿的功能性、風(fēng)險(xiǎn)性、體驗(yàn)性、用戶傾向性態(tài)度和意向四大影響因素為自變量，打車意愿為因變量，作一元線性回歸分析并，利用Eviews軟件的回歸分析，得出相應(yīng)的顯著性系數(shù)和回歸方程。

A、功能性影響因素與打車意愿的顯著性回歸分析

?

由上表可得，prob系數(shù)為0.0124，說明功能性影響因素與打車意愿在顯著性水平為0.01上具有明顯的正相關(guān)。并且其線性回歸方程為GN = 59*X – 72足以說明功能性影響因素對(duì)于打車意愿的巨大影響。

B、風(fēng)險(xiǎn)性影響因素與打車意愿的顯著性回歸分析

?

由上述數(shù)據(jù)可得，prob系數(shù)為0.0177，說明風(fēng)險(xiǎn)性影響因素與打車意愿在顯著性水平為0.01上具有明顯的相關(guān)性（負(fù)相關(guān)），并且其線性回歸方程為GN = - 16.8*X– 89.62，其比例系數(shù)為負(fù)數(shù)-16.8，也就是說在用戶看來，風(fēng)險(xiǎn)性影響因素在一定程度上會(huì)影響打車意愿，但是程度較輕。

C、體驗(yàn)性影響因素與打車意愿的顯著性回歸分析

?

由上述數(shù)據(jù)可得，prob系數(shù)為0.0267，說明體驗(yàn)性影響因素與打車意愿在顯著性水平為0.05上具有明顯的相關(guān)性（正相關(guān)），并且其線性回歸方程為GN = 57.2*X -40.6，其比例系數(shù)為正數(shù)57.2，說明打車過程中的體驗(yàn)性因素對(duì)于消費(fèi)者打車意愿的影響程度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于風(fēng)險(xiǎn)性影響因素。

D、用戶傾向意向性影響因素與打車意愿的顯著性回歸分析

?

由上述數(shù)據(jù)可得，prob系數(shù)為0.0998，說明體驗(yàn)性影響因素與打車意愿在顯著性水平為0.1上具有一定程度上的相關(guān)性（正相關(guān)），并且其線性回歸方程為QX = 73.3*X + 60.1，其比例系數(shù)為正數(shù)73.3，打車過程中的用戶傾向意向性因素對(duì)于消費(fèi)者打車意愿的影響程度遠(yuǎn)大于其他因素（從比例系數(shù)可看出）。

綜上所述，通過線性回歸分析以及顯著性檢驗(yàn)可知，在影響打車意愿的四大影響因素中，用戶傾向意向性的影響是最大的，其次則是功能性影響因素，與功能性影響程度相差不大的則是體驗(yàn)性影響因素。最后則是“負(fù)”的風(fēng)險(xiǎn)性影響因素，風(fēng)險(xiǎn)性影響因素對(duì)于打車意愿具有副作用，且影響程度最小。

三、打車軟件發(fā)展策略分析

1、傳統(tǒng)營(yíng)銷組合4P策略

（1）產(chǎn)品策略分析。第一、增加軟件多功能性，細(xì)分服務(wù)。①提供專車、順風(fēng)車、連環(huán)拼車、試駕、代駕甚至預(yù)約公交、飛機(jī)等功能。②專門定制老人專欄、年輕專欄功能，提供個(gè)性化的服務(wù)。③制定開發(fā)打車軟件的女性、男性版塊，可以在女性專版中，提供女性司機(jī)或者經(jīng)過嚴(yán)格認(rèn)證、考核的安全司機(jī)。

第二、優(yōu)化用戶界面及系統(tǒng)，加強(qiáng)可操作性。簡(jiǎn)化優(yōu)化打車軟件操作界面、程序系統(tǒng)，使打車軟件成為易操作低門檻的智能應(yīng)用。一方面減少司機(jī)在行駛途中進(jìn)行復(fù)雜的搶單等操作時(shí)的安全隱患；另一方面，挖掘潛在用戶，擴(kuò)大規(guī)模，激發(fā)市場(chǎng)活力

第三、構(gòu)建完善的風(fēng)險(xiǎn)控制體系。打車軟件需要完善風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)，提高用戶的信任度，這樣才能有利于打車軟件的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。①建立嚴(yán)格的司機(jī)身份驗(yàn)證系統(tǒng)。②提高打車軟件的安全性能，防止用戶的各種信息泄漏。③改善定位技術(shù)，增加用戶的設(shè)置權(quán)限。

第四、建立良好的線上反饋舉報(bào)機(jī)制。構(gòu)建用戶評(píng)價(jià)模式來提升線下的服務(wù)質(zhì)量，加大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。一方面能夠?qū)λ緳C(jī)們起到一定的約束作用，促使司機(jī)能夠規(guī)范操作，進(jìn)一步提高自身的服務(wù)態(tài)度和質(zhì)量；另一方面能夠加強(qiáng)監(jiān)管和反饋力度，保障乘客的正當(dāng)利益。

（2）價(jià)格策略分析。第一、繼續(xù)保持低水平的乘車補(bǔ)貼，增加顧客黏性。打車軟件還處于發(fā)展階段，市場(chǎng)前景巨大。因此企業(yè)可在承受的范圍內(nèi)繼續(xù)保持一定量的乘車補(bǔ)貼，搶占市場(chǎng)份額，增加用戶的使用黏性。

第二、或停止資金補(bǔ)貼，變向的提供其他的優(yōu)惠政策①積分換金額，直接刺激消費(fèi)者的使用，加大消費(fèi)者使用頻率及使用黏性。 ②積分換商品信用模式、與電商、團(tuán)購(gòu)、旅游網(wǎng)等合作，以打車積分等方式來吸引顧客，換取獎(jiǎng)勵(lì)。

（3）渠道策略分析。第一、以第三方平臺(tái)為依托促進(jìn)發(fā)展，如支付平臺(tái)、地圖平臺(tái)。打車軟件若以國(guó)內(nèi)成熟的第三方支付比如支付寶、微信支付軟件為依托，不僅能夠打開自身的營(yíng)銷入口，增加用戶數(shù)量和提高用戶黏性，而且能在一定程度上減輕甚至消除消費(fèi)者對(duì)于支付方式、支付安全性等問題的憂慮。

第二、跨界渠道營(yíng)銷，出行+場(chǎng)景。打車軟件作為一個(gè)生活服務(wù)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)入口，也形成了出行用車這一高頻高粘性移動(dòng)場(chǎng)景，我們可以將汽車服務(wù)和生活服務(wù)相關(guān)的使用場(chǎng)景連接起來，夯實(shí)雙方品牌地位。比如滴滴在情人節(jié)當(dāng)天，與Darry Ring推出情人節(jié)紅包?！皭鬯?，就帶上Darry Ring坐著滴滴去告訴她。”此外滴滴還與良品鋪?zhàn)釉诔啥奸_展過200店慶跨界營(yíng)銷、與城市便捷酒店推出過“臥行專號(hào)”、等等。

（4）促銷策略分析。第一、線上網(wǎng)絡(luò)、客戶端促銷。作為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)下的一個(gè)典型應(yīng)用，打車軟件有非常明顯的“移動(dòng)性”。消費(fèi)者隨時(shí)隨地就能打車，參加各種促銷活動(dòng)，如：贈(zèng)送一定金額優(yōu)惠券、折扣券、甚至特定節(jié)日推出相應(yīng)的節(jié)日活動(dòng)。

第二、線下的專員推廣。除了上述的線上促銷，我們可以嘗試傳統(tǒng)的線下活動(dòng)推廣。如在出租車站點(diǎn)對(duì)司機(jī)和消費(fèi)者介紹的打車軟件及其優(yōu)勢(shì)所在，及時(shí)發(fā)放促銷券等。另外還可通過推銷專員到各大出租車公司進(jìn)行業(yè)務(wù)商談，合理化資源配置，大力推廣打車軟件的使用。

2、多角度發(fā)展策略分析

（1）改變盈利模式，擺脫純燒錢補(bǔ)貼。在其起步階段，打車軟件所進(jìn)行的燒錢補(bǔ)貼的營(yíng)銷模式是不利于企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展的隨，隨著打車軟件市場(chǎng)的逐漸成熟，企業(yè)必須尋找并且明確自己的盈利模式。

對(duì)于盈利模式的探討，主要想法有：第一、對(duì)各種車型進(jìn)行整合，提供多元化、個(gè)性化的用車需求。個(gè)性化的服務(wù)需求，將消費(fèi)者區(qū)分開來，采取不同的收費(fèi)措施。第二、從打車軟件中發(fā)展廣告和服務(wù)效益。作為一個(gè)手機(jī)智能應(yīng)用，在移動(dòng)廣告方面具有非常明顯的優(yōu)勢(shì)。第三、將打車軟件的對(duì)象由人逐步拓展到物上，往物流方向發(fā)展。第四、推行一體化的合作經(jīng)營(yíng)，比如團(tuán)購(gòu)、酒店賓館等。利用O2O模式在用戶使用打車軟件期間，向其提供附近商圈和打折促銷活動(dòng)，刺激消費(fèi)，達(dá)到雙贏。第五、比如還有語(yǔ)音廣告、大數(shù)據(jù)收集等。

（2）完善政府以及相關(guān)部門的法律監(jiān)管。通過制定和完善的規(guī)章制度，加強(qiáng)監(jiān)管和懲罰力度、推進(jìn)打車市場(chǎng)的市場(chǎng)化進(jìn)程。對(duì)于違規(guī)的司機(jī)和乘客，應(yīng)從打車軟件源頭進(jìn)行懲罰和監(jiān)控，避免不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)。比如適當(dāng)給予違規(guī)用戶以警告處罰，對(duì)于違規(guī)司機(jī)來說，情節(jié)嚴(yán)重的情況下，可以進(jìn)行相應(yīng)罰款甚至封號(hào)。

（3）建立健全的行業(yè)服務(wù)規(guī)劃和標(biāo)準(zhǔn)。一方面在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)看不見的手的調(diào)節(jié)下運(yùn)行，而另一方面整個(gè)出租車行業(yè)沒有明確的行業(yè)規(guī)范。因此在現(xiàn)行的打車軟件市場(chǎng)不穩(wěn)定的情況下，亟須一套行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)來規(guī)范乘客以及司機(jī)的行為，促使打車行業(yè)朝著良好的方向發(fā)展。

[1] [美]邁克爾R所羅門,盧泰宏．消費(fèi)者行為學(xué)(第六版)[M]北京:電子工業(yè)出版社,2008．8-9．

[2] 曾智,曹凱．基于消費(fèi)者行為的自我概念研究[J]．江蘇商論,2009,(03)．

[3] 肖飛．消費(fèi)環(huán)境對(duì)消費(fèi)者行為的影響[J]．合作經(jīng)濟(jì)與科技,2009,(07)．

[4] 陳露．O2O電子商務(wù)模式SWOT分析_以滴滴打車為例[J]．經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯,2015．1,56-58

[5] 孫偉杰,張藝娜,王超．信息不對(duì)稱角度下的出租車空載率成因分析[J]．高等繼續(xù)教育學(xué)報(bào),2013,26(2):15-17．

[6] 黃嘉琪．燒錢大戰(zhàn)“熄火”后打車軟件何去何從[J]．全國(guó)商情,2015,第8期:73-75．

[7] 中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)中心（CNNIC）發(fā)布的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告37次》．

[8] 趙靜,趙恩紅．基于O2O電子商務(wù)模式的打車軟件現(xiàn)狀及發(fā)展分析[J]．企業(yè)導(dǎo)報(bào),2014,05期:151-151．

[9] 張夢(mèng)玲,朱嫻璐,丁阿楠．淺析打車軟件的優(yōu)越性及其發(fā)展策略[J]．現(xiàn)代營(yíng)銷:學(xué)苑版,2014,03期．

[10] Edward Meadows，“The New and Improved Consumer Behavior Theory”，Studies in Economic Analysis（1977），16—27．

[11] Anil Mathur, George P． Moschis and Euehun Lee, “Stress and consumer behav Coping strategies of older adults,”Journal of Marketing Practice (1999),233-247．

[12] Emin BabakusT． Bettina Cornwel,Vince Mitchell，Bodo Schlegelmilch，“Reactions to unethical consumer behavior across six countries”，Journal of Consumer Marketing（2004），254—263．

（責(zé)任編輯：高 博）