汪佳禾，張雨彤，王錦誠(chéng)，王 超

（1.北京交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100044；2.北京交通大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院，北京 100044）

0 引言

隨著我國(guó)“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)的提出，低碳出行模式的推廣迫在眉睫。私家車(chē)合乘出行（順風(fēng)車(chē)）能借助共享平臺(tái)提高出行效率，在不增大道路壓力的情況下提升運(yùn)力，從而減少每單位出行碳排放量，有利于達(dá)到綠色低碳的國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)。然而，目前順風(fēng)車(chē)出行的市場(chǎng)份額仍相對(duì)較低[1]，許多人還未將其納入日常出行選擇。探索順風(fēng)車(chē)平臺(tái)功能的需求與設(shè)計(jì)要求以增強(qiáng)出行者對(duì)順風(fēng)車(chē)的選擇意愿和滿(mǎn)意度成為重要研究方向。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于拼車(chē)行為進(jìn)行了大量研究，涉及拼車(chē)動(dòng)機(jī)[2]、拼車(chē)意愿影響因素、出行者特征[3-6]、拼車(chē)服務(wù)的商業(yè)模式[7-8]等方面。其中，作為預(yù)測(cè)用戶(hù)實(shí)際行為的關(guān)鍵，拼車(chē)意愿是研究的重點(diǎn)，其影響因素主要分為個(gè)人因素[2,9]、行程因素[10]、社會(huì)環(huán)境因素[11]和平臺(tái)因素。有學(xué)者發(fā)現(xiàn)平臺(tái)服務(wù)可能是影響乘客拼車(chē)體驗(yàn)和決策的關(guān)鍵[12-13]。關(guān)于順風(fēng)車(chē)平臺(tái)與服務(wù)的研究表明，較典型的因素如共乘人數(shù)、安全性、價(jià)格[14]會(huì)顯著影響拼車(chē)選擇；拼車(chē)平臺(tái)制度機(jī)制的感知有效性、政府對(duì)平臺(tái)的支持、平臺(tái)聲譽(yù)、司機(jī)服務(wù)質(zhì)量與駕駛技術(shù)和平臺(tái)功能設(shè)計(jì)（如在線(xiàn)評(píng)分功能）等因素[15-17]通過(guò)影響用戶(hù)的信任從而間接影響用戶(hù)使用意愿或黏性；平臺(tái)的在線(xiàn)支付保障與信息披露要求顯著影響用戶(hù)的感知風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而影響拼車(chē)意愿[18]。此外，還有研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)拼車(chē)率低主要是由拼車(chē)造成的額外延誤、繞行以及出行時(shí)間可靠性低導(dǎo)致[19]。關(guān)于平臺(tái)功能優(yōu)化的研究主要聚焦于匹配算法、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等。Tu 等人[20]使用基于共享網(wǎng)絡(luò)的拼車(chē)出行識(shí)別算法來(lái)減少高峰期人群等車(chē)與平均延誤時(shí)間。馬瑞民等人[21]建立了順風(fēng)車(chē)穩(wěn)定匹配模型，利用偏好列表精簡(jiǎn)算法減少求解穩(wěn)定匹配解的時(shí)間。周桂良[22]結(jié)合車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，深入研究了拼車(chē)行為博弈、拼車(chē)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)技術(shù)、拼車(chē)優(yōu)先導(dǎo)向的路網(wǎng)協(xié)同管控技術(shù)等。

由此可見(jiàn)，已有不少學(xué)者研究第三方平臺(tái)要素對(duì)于乘客拼車(chē)選擇的影響，但主要聚焦于安全性、價(jià)格、平臺(tái)監(jiān)督、平臺(tái)信任等宏觀層面，而關(guān)于平臺(tái)功能的研究主要集中于匹配算法的優(yōu)化。鮮有文獻(xiàn)將用戶(hù)需求與順風(fēng)車(chē)平臺(tái)的具體功能一一對(duì)應(yīng)，研究功能需求、功能滿(mǎn)意度以及如何從功能設(shè)計(jì)方面優(yōu)化順風(fēng)車(chē)平臺(tái)。因此本文希望通過(guò)研究用戶(hù)對(duì)順風(fēng)車(chē)平臺(tái)具體功能的需求，對(duì)平臺(tái)功能的重要度進(jìn)行排序，并給出功能設(shè)計(jì)的優(yōu)化意見(jiàn)，以此提高順風(fēng)車(chē)的用戶(hù)滿(mǎn)意度。

1 研究方法及過(guò)程

1.1 Kano-QFD模型在順風(fēng)車(chē)平臺(tái)的應(yīng)用

Kano 模型是用戶(hù)需求定性分析的常用方法，將其運(yùn)用在順風(fēng)車(chē)用戶(hù)需求分類(lèi)上有助于更精確地判斷需求的屬性，從而在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的過(guò)程中有針對(duì)性地提高產(chǎn)品質(zhì)量和用戶(hù)滿(mǎn)意度。質(zhì)量功能展開(kāi)（Quality Function Deployment,QFD），是一種定量分析需求的方法，可將用戶(hù)需求轉(zhuǎn)化為設(shè)計(jì)要求，通過(guò)構(gòu)建二元矩陣質(zhì)量屋（質(zhì)量表），量化分析用戶(hù)需求與設(shè)計(jì)要求之間的關(guān)系，從而計(jì)算出不同產(chǎn)品功能的重要度，以確定提升用戶(hù)滿(mǎn)意度的可行性設(shè)計(jì)方案。

Kano 模型經(jīng)歷多個(gè)時(shí)期的深入發(fā)展后已日趨成熟完善[23]。近年來(lái)，眾多學(xué)者為減少傳統(tǒng)Kano模型只能定性分析帶來(lái)的主觀誤差，將其與以QFD 為代表的各種定量方法相結(jié)合，應(yīng)用于多領(lǐng)域的需求分析，指導(dǎo)產(chǎn)品優(yōu)化方向[24-28]。

然而，Kano 模型與其他定量方法的結(jié)合少有針對(duì)順風(fēng)車(chē)平臺(tái)優(yōu)化的深入探討。鑒于通過(guò)引入QFD來(lái)改進(jìn)Kano模型的方法已較為成熟，因此本文選取Kano-QFD 模型對(duì)順風(fēng)車(chē)用戶(hù)需求進(jìn)行分類(lèi)、量化，并對(duì)設(shè)計(jì)要求的重要度進(jìn)行排序，以有效識(shí)別順風(fēng)車(chē)用戶(hù)對(duì)平臺(tái)功能的個(gè)性化需求，從而為順風(fēng)車(chē)平臺(tái)的功能優(yōu)化提出建議。

1.2 基于Kano 模型設(shè)計(jì)用戶(hù)需求問(wèn)卷、制定調(diào)研計(jì)劃

本文針對(duì)目前市場(chǎng)中滴滴出行、嘀嗒出行等順風(fēng)車(chē)相關(guān)軟件的使用情況進(jìn)行線(xiàn)上調(diào)研，以獲取初始順風(fēng)車(chē)用戶(hù)需求要素。設(shè)計(jì)順風(fēng)車(chē)雙邊用戶(hù)需求問(wèn)卷并從結(jié)果中提取相關(guān)參數(shù)，減少主觀性偏差。用戶(hù)需求問(wèn)卷分為三類(lèi)，包括Kano 雙向問(wèn)卷、需求重要度問(wèn)卷、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)估。

Kano 雙向問(wèn)卷可根據(jù)順風(fēng)車(chē)用戶(hù)對(duì)于是否提供某項(xiàng)需求的態(tài)度判斷該需求的Kano 屬性。每個(gè)問(wèn)題均設(shè)置5 個(gè)選項(xiàng)，即“我很喜歡”“理應(yīng)如此”“無(wú)所謂”“勉強(qiáng)接受”“很不贊同”。根據(jù)問(wèn)卷結(jié)果將用戶(hù)需求分類(lèi)為基本型需求(M)、期望型需求(O)、魅力型需求(A)、無(wú)差異型需求(I)以及反向型需求(R)[29]，將結(jié)果中出現(xiàn)次數(shù)最多的屬性作為該項(xiàng)需求的屬性。分類(lèi)方式見(jiàn)表1。

表1 Kano用戶(hù)需求分類(lèi)

需求重要度問(wèn)卷可通過(guò)5 階李克特量表法判斷順風(fēng)車(chē)用戶(hù)的初始需求重要度。由調(diào)研對(duì)象為不同需求要素的關(guān)鍵程度打分，分值范圍為1～5，其重要程度隨數(shù)值的增加由低到高。最終取平均值作為第i項(xiàng)需求的初始需求重要度Hi。

市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)估通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查邀請(qǐng)調(diào)研對(duì)象對(duì)順風(fēng)車(chē)市場(chǎng)中現(xiàn)有平臺(tái)進(jìn)行滿(mǎn)意度評(píng)分，涉及當(dāng)前滿(mǎn)意度CSi與期望達(dá)到的目標(biāo)滿(mǎn)意度GSi。

1.3 量化Kano模型獲取最終用戶(hù)需求重要度

本文引入Berger 等人[30]提出的“顧客滿(mǎn)意度系數(shù)（Customer Satisfaction Coefficient,CS）”，基于Better-Worse 指數(shù)分析法，通過(guò)Kano 雙向問(wèn)卷得到的數(shù)值計(jì)算出用戶(hù)對(duì)于提供該項(xiàng)需求的滿(mǎn)意系數(shù)Better 以及不提供該項(xiàng)需求的失望系數(shù)Worse，Better 表示某項(xiàng)需求影響用戶(hù)滿(mǎn)意度的程度，Worse 則表示某項(xiàng)需求影響顧客不滿(mǎn)意度的程度，兩者計(jì)算公式見(jiàn)式（1）～式（2）[31]。

式（1）～式（2）中：A,O,M,I含義同表1。

|Better |或| Worse |值在0～1 之間，絕對(duì)值越大，該項(xiàng)需求對(duì)用戶(hù)滿(mǎn)意度的影響程度越大。第i項(xiàng)需求的用戶(hù)滿(mǎn)意度指數(shù)Ti的計(jì)算公式為：

通過(guò)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)估的調(diào)查，獲取順風(fēng)車(chē)平臺(tái)第i項(xiàng)需求的當(dāng)前滿(mǎn)意度值CSi和目標(biāo)滿(mǎn)意度值GSi后，可通過(guò)式（4）計(jì)算用戶(hù)需求滿(mǎn)意度的期望改進(jìn)率

在順風(fēng)車(chē)平臺(tái)的設(shè)計(jì)過(guò)程中，基本型需求是順風(fēng)車(chē)用戶(hù)對(duì)于產(chǎn)品或服務(wù)的基本要求，平臺(tái)應(yīng)保障此類(lèi)需求；期望型需求是用戶(hù)滿(mǎn)意度與該項(xiàng)需求的滿(mǎn)足程度成正比的需求，順風(fēng)車(chē)平臺(tái)應(yīng)盡可能優(yōu)化此類(lèi)需求以提高服務(wù)質(zhì)量；魅力型需求代表用戶(hù)的潛在需求，其可以迅速提升用戶(hù)滿(mǎn)意度，順風(fēng)車(chē)平臺(tái)應(yīng)著重考慮此類(lèi)需求。因此，為進(jìn)一步量化用戶(hù)需求的重要度，本文結(jié)合鄧杏儀等人[33-34]的研究成果，針對(duì)用戶(hù)需求的不同Kano質(zhì)量特性引入調(diào)整系數(shù)K，將基本型需求、期望型需求、魅力型需求的K值分別設(shè)為0.5,1,1.5，計(jì)算出各類(lèi)用戶(hù)需求的重要度。根據(jù)式（3）、式（4），可計(jì)算出第i項(xiàng)需求的調(diào)整改善率

根據(jù)需求調(diào)整改善率AIRi和用戶(hù)需求重要度Hi，可計(jì)算出第i項(xiàng)用戶(hù)需求最終的重要度

1.4 基于QFD模型獲取設(shè)計(jì)要求權(quán)重

通過(guò)用戶(hù)需求匹配得出相應(yīng)的平臺(tái)設(shè)計(jì)要求，并依此建立用戶(hù)需求和順風(fēng)車(chē)平臺(tái)設(shè)計(jì)要求之間的二元矩陣，從而運(yùn)用QFD 度量其相關(guān)程度。邀請(qǐng)順風(fēng)車(chē)平臺(tái)用戶(hù)與設(shè)計(jì)人員為用戶(hù)需求與順風(fēng)車(chē)平臺(tái)設(shè)計(jì)要求之間的相關(guān)程度打分，分值為1,5,9，分別對(duì)應(yīng)相關(guān)性弱、一般、強(qiáng)，從而確定相關(guān)度系數(shù)（將出現(xiàn)次數(shù)最多的分值作為該系數(shù)的數(shù)值）。

最終，根據(jù)式（7）計(jì)算出每項(xiàng)設(shè)計(jì)要求的重要度：

式（7）中：Wj為第j個(gè)設(shè)計(jì)要求的絕對(duì)重要度；Rij為第i項(xiàng)用戶(hù)需求與第j項(xiàng)設(shè)計(jì)要求的相關(guān)程度系數(shù)；LRi含義同前。

2 相關(guān)案例研究

2.1 提取用戶(hù)需求

目前關(guān)于順風(fēng)車(chē)平臺(tái)服務(wù)和用戶(hù)需求的研究，多把平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量和用戶(hù)對(duì)平臺(tái)服務(wù)的需求分為經(jīng)濟(jì)、安全、舒適、便捷、平臺(tái)友好、效率、可靠等幾類(lèi)。曾蘭蘭等人[37]使用經(jīng)濟(jì)性、便捷性、舒適性、安全性4 個(gè)變量對(duì)美國(guó)顧客滿(mǎn)意指數(shù)（American Customer Satisfaction Index,ACSI）模型中的“感知質(zhì)量”加以細(xì)分；朱喬[38]系統(tǒng)地介紹了網(wǎng)約車(chē)業(yè)務(wù)的基本特性，包括便捷性、經(jīng)濟(jì)性和舒適性，并細(xì)化了“感知質(zhì)量”潛變量；李晉等人[39]改進(jìn)了SERVPERF 量表，建立包含安全、可靠、效率、誠(chéng)信、設(shè)施、服務(wù)6個(gè)維度的網(wǎng)約車(chē)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。本文通過(guò)多個(gè)北京市及環(huán)京通勤拼車(chē)交流微信群，線(xiàn)上調(diào)研挖掘用戶(hù)需求，結(jié)合上述相關(guān)研究成果將用戶(hù)需求分為安全、舒適、便捷高效、經(jīng)濟(jì)4 項(xiàng)一級(jí)需求和15項(xiàng)二級(jí)需求，并將二級(jí)需求編號(hào)，詳見(jiàn)表2。

表2 順風(fēng)車(chē)平臺(tái)用戶(hù)需求

2.2 Kano問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果

2.2.1 Kano雙向問(wèn)卷與初始重要度問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果

根據(jù)線(xiàn)上調(diào)研獲取的15項(xiàng)二級(jí)用戶(hù)需求設(shè)計(jì)問(wèn)卷內(nèi)容，針對(duì)順風(fēng)車(chē)潛在用戶(hù)發(fā)布問(wèn)卷，回收問(wèn)卷342 份，有效問(wèn)卷327 份，其中年齡在21～40 歲的調(diào)查對(duì)象占比82%。使用克朗巴哈系數(shù)法對(duì)獲得的有效問(wèn)卷進(jìn)行信度檢查，得出正向問(wèn)題系數(shù)為0.925，反向問(wèn)題系數(shù)為0.906，重要度問(wèn)題系數(shù)為0.923，表明調(diào)研結(jié)果具有較好的一致性，符合分析要求?；谟行?wèn)卷的數(shù)據(jù)，結(jié)合Kano 的質(zhì)量特性分類(lèi)，獲得的最終問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果見(jiàn)表3，其中SEC4,EFC2,ECC1,ECC2 為無(wú)差異需求，在后續(xù)計(jì)算中將被剔除。

表3 Kano雙向問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果

2.2.2 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)估調(diào)查結(jié)果

本實(shí)驗(yàn)設(shè)置了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)估問(wèn)卷，要求用戶(hù)對(duì)市場(chǎng)中現(xiàn)有的順風(fēng)車(chē)平臺(tái)服務(wù)滿(mǎn)意度進(jìn)行打分，分值取1～5，并取平均值作為當(dāng)前滿(mǎn)意度值CSi，隨后針對(duì)順風(fēng)車(chē)用戶(hù)及平臺(tái)設(shè)計(jì)者進(jìn)行調(diào)研，從而確定目標(biāo)滿(mǎn)意度值GSi。本實(shí)驗(yàn)的參與人數(shù)為16人，調(diào)查結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 當(dāng)前滿(mǎn)意度和目標(biāo)滿(mǎn)意度調(diào)查結(jié)果

2.3 量化Kano模型計(jì)算

順風(fēng)車(chē)用戶(hù)需求的最終重要度綜合了多個(gè)參數(shù)計(jì)算結(jié)果，降低了主觀誤差，能較準(zhǔn)確地呈現(xiàn)順風(fēng)車(chē)用戶(hù)各項(xiàng)需求的最終重要度。按照式（1）～式（6），不同需求的各項(xiàng)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 各項(xiàng)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果

2.4 QFD模型計(jì)算

2.4.1 確定設(shè)計(jì)要求

根據(jù)表2 的用戶(hù)需求及問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果推理出相應(yīng)的3項(xiàng)一級(jí)設(shè)計(jì)要求（一級(jí)需求“經(jīng)濟(jì)需求”中包含的二級(jí)需求均已被剔除），并將其細(xì)化為12項(xiàng)二級(jí)設(shè)計(jì)要求，具體內(nèi)容見(jiàn)表6。

表6 順風(fēng)車(chē)功能設(shè)計(jì)要求

2.4.2 確定設(shè)計(jì)要求與用戶(hù)需求之間的關(guān)系

邀請(qǐng)順風(fēng)車(chē)用戶(hù)與平臺(tái)設(shè)計(jì)人員對(duì)用戶(hù)需求與平臺(tái)設(shè)計(jì)要求之間的相關(guān)程度評(píng)分，相關(guān)性強(qiáng)的分值為9，在矩陣表中用●代表；相關(guān)性一般的分值為5，用○代表；相關(guān)性弱的分值為1，用△代表。根據(jù)式（7）可得出不同設(shè)計(jì)要求的重要度，并根據(jù)重要度大小對(duì)其進(jìn)行排序。具體計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表7。

表7排序靠前的設(shè)計(jì)要求中，EFD2為高效便捷設(shè)計(jì)要求，COD4和COD3為舒適設(shè)計(jì)要求。故在順風(fēng)車(chē)平臺(tái)設(shè)計(jì)的整個(gè)流程中，高效便捷功能、舒適功能應(yīng)作為關(guān)鍵性設(shè)計(jì)要求；在高效便捷功能設(shè)計(jì)中，EFD2“通勤圈”的重要度最高，在順風(fēng)車(chē)平臺(tái)設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)重點(diǎn)考慮該功能；在舒適功能中，COD4“雙向選擇功能”和COD3“雙向互評(píng)打分”的重要度較高。

表7 順風(fēng)車(chē)用戶(hù)需求和設(shè)計(jì)要求的關(guān)系矩陣表

3 順風(fēng)車(chē)平臺(tái)優(yōu)化建議

根據(jù)設(shè)計(jì)要求重要度的分析結(jié)果，本文針對(duì)順風(fēng)車(chē)平臺(tái)的優(yōu)化提出如下建議：

（1）加入社群資訊功能，幫用戶(hù)實(shí)現(xiàn)信息交流共享。當(dāng)前順風(fēng)車(chē)平臺(tái)僅具有單一的拼車(chē)功能，未能考慮大量用戶(hù)信息交流的需求。因此，平臺(tái)在優(yōu)化過(guò)程中應(yīng)著重開(kāi)發(fā)社群小組（“通勤圈”）功能，供用戶(hù)發(fā)布關(guān)于交通出行相關(guān)信息的討論貼，從而通過(guò)提供信息共享的渠道加強(qiáng)使用者間的聯(lián)系，達(dá)到增強(qiáng)用戶(hù)黏性的效果。

（2）完善行程結(jié)束后的評(píng)價(jià)流程，實(shí)現(xiàn)司乘雙向互評(píng)打分。順風(fēng)車(chē)非盈利的屬性決定了車(chē)主并非經(jīng)營(yíng)者，而是與乘客一樣的平臺(tái)用戶(hù)?，F(xiàn)有順風(fēng)車(chē)平臺(tái)大多僅具有訂單結(jié)束后對(duì)司機(jī)進(jìn)行打分的功能，不利于雙邊平等。因此，平臺(tái)應(yīng)增加司機(jī)對(duì)乘客的評(píng)價(jià)功能，使得司乘雙邊用戶(hù)均可對(duì)同乘體驗(yàn)進(jìn)行打分與評(píng)價(jià)，為后續(xù)的雙向選擇打下良好的基礎(chǔ)。

（3）形成雙向選擇機(jī)制，滿(mǎn)足順風(fēng)車(chē)用戶(hù)的個(gè)性化需求?，F(xiàn)有順風(fēng)車(chē)平臺(tái)僅具有即時(shí)拼車(chē)功能，乘客無(wú)法了解同乘人員的具體情況，影響其對(duì)拼車(chē)出行的信任。平臺(tái)應(yīng)在訂單中加入展示抽煙、帶寵物等相關(guān)信息的個(gè)性化標(biāo)簽，提供司機(jī)與乘客相互選擇的功能，利用大數(shù)據(jù)推薦等機(jī)制向用戶(hù)推薦需求匹配度最高的訂單，從而提高用戶(hù)查找匹配拼友和車(chē)主的成功率，提升司乘雙方的拼車(chē)體驗(yàn)。此外，平臺(tái)也可以增加女性安全助手功能，保障女性出行安全。

4 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)順風(fēng)車(chē)平臺(tái)的優(yōu)化設(shè)計(jì)，運(yùn)用Kano-QFD 模型研究了平臺(tái)用戶(hù)需求與設(shè)計(jì)要求。在用戶(hù)需求分析階段，運(yùn)用Kano模型對(duì)用戶(hù)需求按質(zhì)量特性分類(lèi)，在設(shè)計(jì)要求量化階段，運(yùn)用QFD 計(jì)算相應(yīng)功能的重要度并排序，從而降低單獨(dú)應(yīng)用Kano模型產(chǎn)生的主觀誤差。經(jīng)過(guò)定性與定量分析，本文得出在順風(fēng)車(chē)平臺(tái)設(shè)計(jì)中，高效便捷功能、舒適功能和安全功能為關(guān)鍵性設(shè)計(jì)要求，其中“通勤圈”（社群小組）、“雙向選擇”和“雙向互評(píng)打分”功能重要度較高的結(jié)論，并提出了順風(fēng)車(chē)平臺(tái)功能優(yōu)化建議。但是本文未量化優(yōu)化效果，后續(xù)的研究可通過(guò)實(shí)際應(yīng)用進(jìn)一步驗(yàn)證優(yōu)化效果，從而有效提升司乘雙邊用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的滿(mǎn)意度，增強(qiáng)大眾的順風(fēng)車(chē)出行意愿，助力綠色、可持續(xù)的城市交通發(fā)展目標(biāo)。