王中媛　曹艷玲　譚暢

【摘 要】文章以荊門市為調(diào)研地點，以打車軟件為調(diào)研對象，發(fā)現(xiàn)中青年人群是打車軟件的主要用戶，拒絕使用打車軟件的主要原因為安全系數(shù)低和傳統(tǒng)出租車能滿足其需求。

【關鍵詞】打車軟件;SPSS軟件;定量分析

【中圖分類號】F713 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2019）04-0257-02

1 緒論

打車軟件是一種智能手機應用軟件，乘客可以便捷地通過手機發(fā)布打車信息與搶單司機直接溝通，大大提高了打車效率。但是一些打車軟件在用戶手機上植入惡意廣告，傳播不良信息，竊取用戶隱私，間接造成扣費，從而影響了用戶體驗;并且在實際應用中，出租車司機一心熱衷于搶訂單賺補貼，導致許多乘客路邊打車卻遭空駛出租車司機的無視，等等。這些問題引發(fā)了人們對打車軟件發(fā)展前景的質(zhì)疑。基于以上問題，本文通過抽樣調(diào)查和以SPSS軟件為基礎的數(shù)據(jù)分析，具體把握打車軟件的使用現(xiàn)狀，并通過因子分析找出影響打車軟件使用程度的因素，進而挖掘潛在用戶，針對不同的使用群體進行不同策略的定向服務，以提高用戶的使用效率。

2 研究設計

本文以荊門市為調(diào)研地點，利用問卷調(diào)查的方式，分析經(jīng)常使用打車軟件用戶的人群特征，為后續(xù)調(diào)查和分析做準備。在“滴滴打車”使用情況調(diào)查的基礎上，通過分層抽樣、簡單隨機抽樣相結(jié)合的抽樣方式展開調(diào)查，對數(shù)據(jù)進行了全面系統(tǒng)的分析，對樣本的基本情況有了充分的了解與掌握。在此基礎上采用描述性分析、Logit回歸分析及因子分析對問題進行全面分析。從“打車軟件的總體現(xiàn)狀分析及產(chǎn)品定位”“打車軟件使用客戶特征分析”“打車軟件使用頻率等級分析”“打車軟件使用潛在用戶挖掘”等方面進行數(shù)據(jù)信息深度挖掘，并對打車軟件需要改進的地方進行了思考，提出了科學的調(diào)研結(jié)果和優(yōu)化方案。

3 數(shù)據(jù)來源

本文采用問卷調(diào)查法在湖北荊門地區(qū)進行了抽樣調(diào)查。為了合理地組織抽樣，最大限度地減少誤差，采用分層抽樣與簡單隨機抽樣相結(jié)合的抽樣方法。首先，根據(jù)調(diào)研主題的需要對調(diào)查對象按各轄區(qū)性質(zhì)進行分層。在分層抽樣的基礎上，以層為單位進行簡單隨機抽樣。通過問卷投放及回收，共計有效問卷500份。

4 數(shù)據(jù)分析

4.1 打車軟件的總體現(xiàn)狀分析及產(chǎn)品定位

在有效樣本中，有使用和沒有使用打車軟件習慣的人數(shù)占比分別為55.67%和44.33%。從使用打車軟件的比例可知，已有超過半數(shù)的人有使用打車軟件的習慣。

各大支付平臺，微信、支付寶、打車APP、QQ支付使用比例分別為58.49%、17.74%、23.40%、0.38%，微信支付占據(jù)最大的市場，打車APP的使用率僅次于微信支付，支付寶及QQ支付在打車出行中的使用率則相對較小。對打車軟件非常滿意的受訪者僅占7.56%，46.43%的受訪者對打車軟件基本滿意，還有接近一半的受訪者持中立態(tài)度，有接近2%的受訪者對打車軟件不滿意和非常不滿意。

針對“未來是否有可能向別人推薦打車軟件”的問題，有48.32%的受訪者表示未來有可能向別人推薦打車軟件，14.29%的受訪者明確表示不會向別人推薦打車軟件，有37.39%的受訪者持中立態(tài)度。可以將持中立態(tài)度的這一人群作為目標人群，探索其有沒有可能成為打車軟件的潛在消費者。

4.2 Logit模型建立及分析

根據(jù)二元選擇模型的原理，運用SPSS進行Logit回歸分析，在顯著性水平α=0.05時，可以得到各變量的系數(shù)估計值、WaId統(tǒng)計量及其p值。二元選擇模型回歸結(jié)果見表1。

如表1所示，模型自動剔除了職業(yè)變量和性別變量。剩余變量的系數(shù)估計p值均在0.05的顯著性水平下顯著，因此可以得到如下二元選擇模型：

β1x1+…+βmxm=0.227×年齡-0.207×收入

從回歸結(jié)果可以看出，年齡對是否有使用打車軟件的習慣存在顯著影響，變量“年齡”回歸系數(shù)大于零，說明在各年齡段間，有使用打車軟件習慣的用戶更傾向于10～19歲、20～29歲這兩個年齡段。這與年輕人的生活方式及對新鮮的追求程度和接受程度有關，年輕人在日常生活中養(yǎng)成很少攜帶現(xiàn)金出門的習慣，使得其更傾向于接受打車軟件出行這種出行方式，而本身具有較強適應能力的他們就成為這種出行方式的主要使用群體。

4.3 打車軟件使用頻率等級分析

本文將使用頻率采用五分制量表，分為總是使用、經(jīng)常使用、偶爾使用、很少使用和從不使用，并用有序回歸模型對參數(shù)進行求解。根據(jù)有序回歸模型的原理，運用SPSS進行回歸分析的結(jié)果（見表2）。

運用模型擬合信息對該模型進行估計，各系數(shù)均通過顯著性水平的顯著性檢驗。模型擬合信息的顯著性為0.025，該模型具有有效性。因此得到方程如下：

■ = ■ x1+…+■ xn=1.363×年齡10～19歲+1.218×年齡20～29歲+1.040×年齡30～39歲

在模型中，年齡在10～19歲、20～29歲和30～39歲的人對使用頻率有顯著影響。系數(shù)均為正值，其中10～19歲為1.363，20～29歲為1.218。相比于30～39歲及40歲及以上的人群有更高的使用頻率趨勢，青年相對于中年人有更強的接受新鮮事物的能力。而10～19歲相比于20～29歲的人有更高的使用頻率，與年輕人喜歡新鮮事物，接受能力強的特性相吻合。

4.4 主成分分析

本文將人群特征分為基本特征和經(jīng)濟特征兩類。基本特征包括性別、年齡和職業(yè)，經(jīng)濟特征為月收入。分析中發(fā)現(xiàn)，性別和職業(yè)對是否選擇使用打車軟件無明顯影響，因此未將其納入分析。

4.4.1 潛在用戶基本特征分析

在第一個分類數(shù)據(jù)主成分分析模型中，我們引入基本特征變量，把5個不使用打車軟件的原因變量與年齡變量放入二維空間，得到成分負荷圖。在第一個模型中，提取了兩個主成分，代表兩個維度的信息。從年齡結(jié)構來看，30歲以上的人群主要由于安全系數(shù)低而不愿意使用打車軟件;而20～29歲的年輕群體主要由于傳統(tǒng)出租車能滿足需求而不使用打車軟件。而操作步驟麻煩、身邊使用人少和不愿意嘗試均不構成影響其選擇使用打車軟件的主要因素。

4.4.2 潛在用戶經(jīng)濟特征分析

在第二個分類數(shù)據(jù)主成分分析模型中，僅引入人群經(jīng)濟特征變量，把5個不使用打車軟件的原因變量與人群經(jīng)濟特征變量放入二維空間，得到成分負荷圖。在第二個模型中，提取了兩個主成分，代表了兩個維度的信息。從月收入來看，月收入在2 001～3 000元的人群因為傳統(tǒng)出租車能滿足出行需求而不使用打車軟件;月收入在4 001元及以上的人群主要由于不愿意嘗試而拒絕使用打車軟件，針對這一點，在調(diào)查中有很多受訪者反映是因為自己擁有私家車而沒有使用打車軟件的必要。

5 調(diào)查結(jié)論

5.1 中青年人群是選擇使用打車軟件的主要消費群體

打車軟件的主要消費群體是年齡在20～39歲之間的中青年消費群體，收入在2 001～3 000元的人群也是構成使用打車軟件的主要消費群體之一。這類人群對新鮮事物有較強的接受能力，對新鮮事物比較熱衷，注重消費體驗。針對這種情況，打車軟件公司可以在司機注冊過程中加強對司機素質(zhì)方面的測評。后期，在司機完成配單后的乘客測評中，突出司機素質(zhì)測評占星級的比重。從而起到時刻監(jiān)督司機，規(guī)范其行為的作用，增強乘客滿意度。

5.2 未使用打車軟件的主要原因是安全系數(shù)低和傳統(tǒng)出租車能滿足需求

打車軟件的發(fā)展受限在很大程度上歸因于中小城市的消費者大多數(shù)認為傳統(tǒng)出租車能滿足消費需求，在當?shù)兀愤厰r車的方式并沒有對居民的出行造成很大的困擾。此外，對打車軟件缺乏認識，再加上近年來“網(wǎng)約車”的負面新聞層出不窮，使得這一部分未使用打車軟件的受訪者對打車軟件形成了消極認知，從而導致其拒絕使用打車軟件。對于這樣的情況，打車軟件公司可以在體制上進行完善和改進，加強司機審核機制，并且在打車軟件的廣告宣傳中突出強調(diào)安全性。

參 考 文 獻

[1]李冬新，欒潔.滴滴打車的營銷策略與發(fā)展對策研究[J].青島科技大學學報（社會科學版），2015，31（1）：105-108.

[2]劉嘯.滴滴打車公司發(fā)展戰(zhàn)略研究[D].廣州：廣東財經(jīng)大學，2016.

[3]田苗，周旭升.電子商務新領域出租車訂車應用軟件的發(fā)展趨勢與建議[J].中國電子商務，2013（22）：33-34.

[責任編輯：高海明]