□文/邵凱麗 趙麗央 趙熒宵

（溫州理工學院 浙江·溫州）

［提要］本文以浙江省網(wǎng)約車用戶為研究對象，以用戶乘車前、乘車中和乘車后為時間線，以美國顧客滿意度指數(shù)（ACSI）模型為理論基礎，構建由用戶期望、體驗質量、用戶抱怨和用戶忠誠度4個潛在變量、22個觀測變量組成的網(wǎng)約車用戶滿意度測評模型。描述性統(tǒng)計分析得出用戶對網(wǎng)約車總體滿意度分值為75.64分，偏向于比較滿意；SPSS因子分析得出人身安全、派單響應速度、駕駛規(guī)范、車主素質、隱私安全和投訴處理速度6個指標是影響用戶對網(wǎng)約車滿意度的重要因素。最后提出網(wǎng)約車行業(yè)需要在審核力度、頁面設計、應急管理等方面加強建設。

一、引言

網(wǎng)約車是依托于互聯(lián)網(wǎng)共享經(jīng)濟，通過網(wǎng)約車平臺整合并匹配用戶、司機和車輛間信息，提供便捷出行服務的交通方式，如專車、快車、順風車等業(yè)務。網(wǎng)約車緩和城市交通問題、降低乘客出行成本、提高機動車的利用效率，這使網(wǎng)約車出行市場快速發(fā)展。但是，網(wǎng)約車行業(yè)頻繁曝出乘客安全隱患、車主素質不高、打車頁面廣告多等令顧客不滿的現(xiàn)象，制約網(wǎng)約車行業(yè)高效發(fā)展步伐。

二、文獻綜述

網(wǎng)約車行業(yè)如何為用戶創(chuàng)造并提供價值是提高用戶滿意度和留存率的重要問題，目前，已有部分學者基于共享經(jīng)濟研究了網(wǎng)約車用戶滿意度的理論機制和影響因素。例如，左文明等人通過分享經(jīng)濟理論分析了網(wǎng)約車服務質量及影響服務滿意度的因素；臧義茹基于多分類有序Logit回歸模型識別了網(wǎng)約車用戶滿意度及其影響因素；周樂欣等從網(wǎng)約車資源優(yōu)化配置方向對網(wǎng)約車消費群體進行了滿意度調(diào)查；陳秋嬋等人建立了網(wǎng)約車乘客滿意度評價指標體系，并基于層次分析法（AHP）等數(shù)學原理構建了滿意度評價模型和重要度圖譜；張峰運用模糊綜合評價法對網(wǎng)約車用戶出行滿意度進行綜合評價；宗文等基于顧客期望衡量顧客的感知質量和感知價值來檢測顧客滿意度；崔玲美等人研究并驗證了網(wǎng)約車顧客滿意度的變量。但目前的網(wǎng)約車用戶滿意度研究未指出潛在變量和觀測變量之間的關系。本文將進一步擴大研究范圍，更全面的探討網(wǎng)約車用戶滿意的作用機制。

本文借鑒美國顧客滿意度指數(shù)模型（ACSI），是Fornell等在瑞典顧客滿意指數(shù)模式（SCSB）基礎上創(chuàng)建的顧客滿意度指數(shù)模型，是以產(chǎn)品和服務消費過程為基礎對顧客滿意度水平的綜合評價指數(shù)，包括顧客預期、感知質量、感知價值、顧客滿意度、顧客抱怨和顧客忠誠6個結構變量。本文結合網(wǎng)約車行業(yè)的實際情況，建立乘車前、乘車中和乘車后網(wǎng)約車用戶滿意度指數(shù)模型，為提高網(wǎng)約車服務水平提供建議。

三、研究設計

本文以ACSI模型為基礎，將原模型的6個結構變量更改為用戶期望、體驗質量、用戶滿意度、用戶抱怨和用戶忠誠度5個結構變量，即認為用戶期望、體驗質量、用戶抱怨、用戶忠誠是影響用戶滿意度的具體指標，最終構建了網(wǎng)約車用戶滿意度指數(shù)模型，如圖1所示。其中，用戶期望是指用戶在使用網(wǎng)約車服務之前對其質量的估計；體驗質量是指用戶在乘車過程中對車輛質量或車主服務的實際感受，即乘車服務是否顧客化；用戶抱怨即用戶對網(wǎng)約車正式或非正式抱怨，可通過統(tǒng)計次數(shù)得到此結構變量數(shù)值；用戶忠誠度是指用戶是否愿意繼續(xù)乘坐網(wǎng)約車或是否會向其他用戶推薦，即用戶重復乘車的可能性和對其價格變化的承受力；用戶滿意度是通過計量經(jīng)濟學變換得到的用戶滿意度指數(shù)，取決于用戶實際感受同心中理想乘車體驗和預期質量的比較。（圖1）

圖1 網(wǎng)約車用戶滿意度指數(shù)模型圖

本文以用戶乘坐網(wǎng)約車前、中、后的時間線索來設置用戶滿意度框架，即分為乘車前、乘車中和乘車后三大服務模塊設置和分析調(diào)查問卷，以用戶預期變量衡量網(wǎng)約車乘車前服務的用戶滿意度、體驗質量變量衡量網(wǎng)約車乘車中服務的用戶滿意度、用戶抱怨和用戶忠誠度變量共同衡量網(wǎng)約車乘車后的用戶滿意度，具體評價指標體系如表1所示。其中，乘車前服務是指企業(yè)主動向用戶提供相關平臺上的信息、定位等服務，方便用戶了解和使用網(wǎng)約車，主要涉及平臺功能設計、平臺審核力度和派單速度服務；乘車中服務是指司機語言得體和駕駛技術守法，及時確認并滿足用戶需求，主要涉及車主的服務與專業(yè)水平、車輛的整潔度和線上線下信息一致性；乘車后服務是指客戶結束行程以后，平臺為客戶提供售后服務，主要涉及乘車安全事故及平臺對車輛事件的處理情況。（表1）

表1 網(wǎng)約車用戶滿意度測評模型指標體系一覽表

四、數(shù)據(jù)分析

（一）數(shù)據(jù)收集。本文以浙江省內(nèi)網(wǎng)約車用戶為研究對象，通過問卷星App發(fā)放并收集問卷405份，剔除部分無效問卷后，得到有效樣本397份，調(diào)查樣本信息如表2所示。（表2）

表2 基本信息匯總表

在397份調(diào)查樣本中，男女比例趨于平衡，主要集中在18歲到37歲之間，學歷層次多為本科和大專，分別占58.94%和22.92%，被調(diào)查者集中在上班族和學生，主要分布在杭州、溫州、紹興、寧波等浙江省內(nèi)經(jīng)濟較發(fā)達的城市，月收入多在8，000元以下。并且，問卷數(shù)據(jù)表明網(wǎng)約車打車軟件普及率高、比打車方便、價格又比出租車低廉等優(yōu)點是促使用戶使用網(wǎng)約車的主要原因。

（二）問卷信度分析。信度是指測量數(shù)據(jù)與結論的可靠性程度，本文運用內(nèi)在一致性系數(shù)來檢驗調(diào)查問卷的內(nèi)部一致性，一般認為，Cronbach’s Alpha大于0.7表明問卷內(nèi)部一致性良好。由表3可知，利用SPSS中“可靠性分析”功能計算出總量表中乘車前、乘車中和乘車后三個子量表的Cronbach’s Alpha系數(shù)分別為0.966、0.970和0.951，均大于0.9，因此三個分量表滿意度的內(nèi)在信度是比較理想的，可靠性較高。（表3）

表3 問卷乘車前、中和后信度調(diào)查一覽表

（三）研究結果

1、描述性統(tǒng)計分析。在網(wǎng)約車滿意度方面，各指標采用Likert五分量表法來衡量，以100分制對受訪者態(tài)度從非常滿意、比較滿意、一般滿意、不太滿意、非常不滿意梯度分別賦分100、80、60、40、30，在SPSS中計算出用戶在乘車前、中、后三個不同時期下不同觀測指標的均值，如表4所示。（表4）

表4 乘車前、中、后各方面滿意度調(diào)查一覽表

對網(wǎng)約車用戶在乘車前、中、后的滿意度分析可知，22個觀測變量均介于70和80間，即用戶對平臺的滿意度感知、網(wǎng)約車服務過程的體驗質量和平臺在突發(fā)事件的處理速度等方面的滿意度介于一般滿意和比較滿意之間，且偏向比較滿意。最終對乘車前、中、后滿意度均值再求均值，得到用戶總體滿意度分值為75.64，即網(wǎng)約車行業(yè)中的各大運營平臺很大程度上受到用戶的肯定，未來也會有更大發(fā)展空間。

2、因子分析。為清晰了解用戶在乘車前、中、后三個不同時期滿意度的影響因素，本文對乘車前、中、后三個子量表進行相關性檢驗，即將22個潛在變量按照用戶期望、體驗質量、用戶抱怨和用戶忠誠度三組觀測變量進行分析。通過相關性檢驗，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)約車滿意度的觀測變量之間相關系數(shù)較大，且三個子量表Sig值均為0.000，表明各組變量之間存在顯著的相關性，有必要用因子分析研究各變量之間的關系。由表5可知，乘車前、中、后三個量表的KMO值分別為為0.957、0.967和0.902，均大于0.8，說明網(wǎng)約車三個量表適合做因子分析。（表5）

表5 KMO和Bart l et t檢驗一覽表

本文運用主成分分析法，得到特征值與方差貢獻率，基于累積方差貢獻率大于80%的標準，三個子量表分別提取2個公共因子，累積方差貢獻率分別為82.86%、84.31%和88.86%，說明公因子可解釋原變量的大部分信息。表6為乘車前、中、后三個子量表因子分析的特征值、方差貢獻率、累計方差貢獻率和公共因子匯總表。（表6）

表6 因子分析匯總表

用戶在乘車前滿意度分析中，對乘客人身安全的保護A8在公因子1的載荷最大，因此可用乘客的人身安全反應因子1，將其命名為人身安全；派單響應速度A4在公因子2的載荷最大，因此可用派單響應速度反應因子1，將其命名為派單響應速度。

用戶在乘車中滿意度分析中，對駕駛規(guī)范程度B3在公因子3的載荷最大，因此公因子3主要反映駕駛規(guī)范，將其命名為駕駛規(guī)范；車主的談吐及儀表的規(guī)范性B4在公因子4的載荷最大，因此公因子4主要反映車主的個人素質，將其命名為車主素質。

用戶在乘車后滿意度分析中，對乘客隱私安全的保護C4在公因子5的載荷最大，因此可用乘客的隱私安全反應因子5，將其命名為隱私安全；客服處理用戶投訴的時效性C1在公因子6的載荷最大，因此可用客服處理用戶投訴速度反應因子6，將其命名為投訴處理速度。

所以，對網(wǎng)約車滿意度的測評可以將乘車前、中、后中3類潛在變量的22個觀測變量歸為人身安全、派單響應速度、駕駛規(guī)范、車主素質、隱私安全和投訴處理速度，網(wǎng)約車行業(yè)需要重點關注以上6個用戶滿意度指標，提升用戶乘車的忠誠度。

五、建議

根據(jù)調(diào)查結果和研究發(fā)現(xiàn)，本文嘗試從頁面設計、審核力度、司乘關系等方面對網(wǎng)約車行業(yè)的改進和完善提出如下建議，希望能對網(wǎng)約車行業(yè)的發(fā)展提供參考：

（一）平臺關注頁面設計，改進產(chǎn)品類型。針對網(wǎng)約車叫車頁面一直彈出廣告、升級提示等信息，網(wǎng)約車平臺需要優(yōu)化平臺頁面，簡化軟件操作流程，重點突出關鍵環(huán)節(jié)，方便用戶及時獲取所需的信息，體現(xiàn)乘客個性化需求設計。同時，網(wǎng)約車公司需要及時改進產(chǎn)品類型，如推出中老年群體的特色用車，合理分布不同類型的車型，提升用戶留存率，減少專車、優(yōu)享型轎車等高檔車對行業(yè)乘車價格造成的沖擊。

（二）平臺加強審核力度，重視安全防控。針對消費者提出的車輛衛(wèi)生、車主邀評方式等與車主素質相關的問題，平臺要落實國家對車輛和司機管理的政策要求，加強對車主和車輛的審核力度，避免線上線下車輛信息不一致、注冊司機和駕駛員不一致等問題。服務終端也要實時動態(tài)監(jiān)控車輛運行情況，提高運營安全風險防控能力，提高顧客忠誠度，減少低門檻準入帶來的安全事故和投訴事件，營造良好的行業(yè)風氣。

（三）用戶強化安全意識，提高應急管理。針對網(wǎng)約車行業(yè)頻繁曝出的安全問題，用戶需要適當了解網(wǎng)約車平臺中各項內(nèi)容和功能，訂單派單成功后及時留意司機的信息和星級評價情況，對于低評價或者車型怪異的車輛，立馬向平臺客服舉報或者取消訂單。用戶一定要加強自身安全意識，熟悉軟件中的應急操作，在危險時刻及時通過緊急手段保障自身的安全。

（四）司機用戶相互尊重，維護業(yè)內(nèi)發(fā)展。針對司乘關系，司機需要強化服務意識，禁止拒載、繞路、挑客、亂收費等不良行為，避免失信行為和不禮貌行為。同樣，用戶也要禮貌回復司機的問候和溫馨叮囑，理解上下班用車高峰期車輛擁堵現(xiàn)象，結束行程后及時在應用軟件上給予車主誠懇的評價，促進司乘關系良好發(fā)展。