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        基于乘客聚類的網(wǎng)約車服務(wù)質(zhì)量評價體系研究

        2023-05-30 11:03:19莊菁雄
        現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2023年1期
        關(guān)鍵詞:服務(wù)質(zhì)量

        莊菁雄

        摘?要:結(jié)合網(wǎng)約車平臺分享經(jīng)濟的特點,使用乘客聚類和SERVQUAL量表,計算乘客分群的網(wǎng)約車服務(wù)質(zhì)量評價指標打分。運用DANP法和IPA分析法,計算聚類人群的指標影響權(quán)重和打分績效關(guān)系。差異化對待人群改造指標優(yōu)先級,構(gòu)建了網(wǎng)約車服務(wù)質(zhì)量評價體系,即“粗分粗判-細分細判-分析總結(jié)”,對企業(yè)實施分群運營和改善服務(wù)質(zhì)量具有一定的參考價值。

        關(guān)鍵詞:服務(wù)質(zhì)量;差異化乘客聚類;SERVQUAL量表;DANP法;IPA法

        中圖分類號:F27?????文獻標識碼:A??????doi:10.19311/j.cnki.16723198.2023.01.025

        0?引言

        隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,分享經(jīng)濟在全球快速崛起。網(wǎng)約車是分享經(jīng)濟模式下發(fā)展迅速的一種服務(wù)形態(tài),將司機、乘客、網(wǎng)約車、第三方支付、政府、廣告商等集中起來,運用大數(shù)據(jù)等技術(shù),研發(fā)高效的司乘撮合機制,充分利用了閑置資源,降低了司乘之間的撮合成本,提高了司機和平臺收益,將閑置交通資源的所有權(quán)轉(zhuǎn)變?yōu)槭褂脵?quán)。

        1?評價體系構(gòu)建

        本文結(jié)合分享經(jīng)濟下網(wǎng)約車的特點,構(gòu)建了網(wǎng)約車服務(wù)質(zhì)量評價體系,即“粗分粗判-細分細判-分析總結(jié)”?!按址执峙小被谟脩舾兄碚摚槍Τ丝瓦M行聚類和人群特征分析;“細分細判”通過SERVQUAL量表、DANP法和IPA法,設(shè)計多維度多指標量表,計算指標影響關(guān)系;“分析總結(jié)”分析乘客分群后影響指標改善優(yōu)先級的差異性。該框架彌補了現(xiàn)有網(wǎng)約車服務(wù)質(zhì)量研究對乘客人群刻畫的不足,將乘客聚類后展開人群特征分析,有效地挖掘出乘客人群待改善指標的優(yōu)先級,為構(gòu)建服務(wù)質(zhì)量評價體系提供一些啟發(fā)和思路。

        2?實證研究

        2.1?數(shù)據(jù)收集

        (1)數(shù)據(jù)描述。

        本文數(shù)據(jù)包括乘客打分和專家評分數(shù)據(jù)。乘客打分數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)約車服務(wù)質(zhì)量問卷調(diào)查,其中參與人數(shù)5392人,實際有效人數(shù)5144人。而專家評分數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)約車服務(wù)質(zhì)量專家評分表。

        (2)信度和效度檢驗。

        數(shù)據(jù)的信度和效度檢驗是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要前提。首先,對乘客問卷數(shù)據(jù)進行克隆巴赫系數(shù)信度檢驗,五個維度的系數(shù)均值大于0.75,達到可接受的信度標準。再進行效度檢驗,通過KMO和Bartlett球形檢驗做因子分析前的充分性檢驗,KMO值大于0.75,Bartlett的P值為0.001,達到因子分析的要求;對15個指標進行因子分析,前5個因子的方差累計貢獻率達到80%以上,使用5個因子、最大方差化因子旋轉(zhuǎn)方法做主成分分析,得到的成分矩陣與SERVERQUAL量表的維度和指標設(shè)定基本一致。其次,針對專家調(diào)查表數(shù)據(jù),方差檢驗遠低于5%,說明各專家對維度和指標之間的影響打分差異不大,觀點較為一致。

        2.2?粗分粗判

        (1)基于用戶感知差異化乘客聚類。

        粗分粗判的目標是基于用戶感知完成乘客聚類和人群特征分析。用戶感知是指通過感官、思想等在服務(wù)場景下與經(jīng)營者互動過程中的體驗。本文從價格、乘客體驗、安全三個維度出發(fā),收集乘客問卷調(diào)查數(shù)據(jù),將屬性按滿意程度劃分為五個水平。使用KMeans方法將乘客聚類為三類人群,根據(jù)每類乘客的屬性滿意程度,分析乘客人群特點差異。

        (2)乘客人群特點差異化分析。

        第一類乘客人數(shù)為2274,占比44.2%。該類乘客對價格最不滿意,對乘客體驗持中立,對安全不敏感,屬于價格敏感類型。

        第二類乘客人數(shù)為2593,占比50.4%。該類乘客對乘客體驗最不滿意,對價格和安全都不敏感,愿意花費更多價格或犧牲更多安全換取更舒適的乘客體驗,屬于體驗敏感類型。

        第三類乘客人數(shù)為277,占比5.4%。該類乘客對安全最不滿意,對乘客體驗較不滿意,對價格敏感度較低,愿意花費更多價格換取更高安全,屬于安全敏感類型。

        2.3?細分細判

        (1)網(wǎng)約車服務(wù)質(zhì)量水平分析。

        基于SERVQUAL量表的有形性、可靠性、響應(yīng)性、保證性和移情性五個維度,設(shè)計乘客評價指標打分表。通過對5144份數(shù)據(jù)的清洗,得到全量乘客和三類乘客的服務(wù)質(zhì)量得分均值,如表1所示。

        (2)維度和指標之間的影響關(guān)系DANP分析。

        基于SERVQUAL量表設(shè)計專家評分表,將屬性按影響程度劃分為五個水平。本文使用DANP法分析維度和指標的影響關(guān)系,步驟如下:

        第一,獲取網(wǎng)約車服務(wù)質(zhì)量影響關(guān)系初始數(shù)據(jù),剔除異常數(shù)據(jù),得到維度和指標級別的專家評分表。

        第二,計算專家評分均值,得到維度和指標級別的初始影響矩陣。

        第三,對初始影響矩陣進行規(guī)范化,得到維度和指標的規(guī)范化矩陣。

        第四,計算維度和指標的綜合影響矩陣TD和TC。

        第五,計算矩陣行和、列和、行和列和求和、行和列和求差,得到維度和指標之間的影響網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,包含影響度、被影響度、中心度、原因度。

        第六,將維度和指標綜合影響矩陣TD和TC標準化,計算未加權(quán)超級矩陣W;再計算加權(quán)超級矩陣Wa。

        第七,計算加權(quán)超級矩陣Wa的穩(wěn)定極限超級矩陣,得到維度和指標的影響權(quán)重關(guān)系。

        由表2得,原因類維度的有行性D1、可靠性D2和移情性D5影響程度較大;結(jié)果類型維度的響應(yīng)性D3和保證性D4,受到其它維度影響程度較大。

        由表3得影響權(quán)重由高到低依次為響應(yīng)性D3、保證性D4、移情性D5、可靠性D2、有形性D1。影響權(quán)重最高的前五名指標依次為平臺投訴咨詢響應(yīng)C7、服務(wù)禮貌C10、接單等待時間響應(yīng)C8、支付安全C11、司機服務(wù)時間標準和服務(wù)時長C9,關(guān)注這些指標對提高網(wǎng)約車服務(wù)質(zhì)量有很大幫助,應(yīng)重視。

        (3)影響指標的IPA分析。

        IPA法主要用于分析指標的改造優(yōu)先級,幫助平臺提高服務(wù)質(zhì)量。本文擴展了IPA法,由表1和表3得影響權(quán)重均值0.067和三類乘客的打分均值(3.7,3.9,3.5)為三個交叉點將二維坐標擴展為多個聚類的四象限圖,如圖1所示。

        圖1?分人群的網(wǎng)約車服務(wù)質(zhì)量評價指標的IPA象限圖

        第一類乘客更關(guān)注乘車價格。以平臺投訴咨詢響應(yīng)C7、價格優(yōu)惠C13指標作為改造方向,更符合該類人群對定價靠譜或物超所值的期望。

        第二類乘客更關(guān)注乘客體驗。以平臺投訴咨詢響應(yīng)C7、服務(wù)禮貌C10和額外增值服務(wù)C14指標作為改造方向,更符合該類人群對舒適乘客體驗的期望。

        第三類乘客更關(guān)注乘車安全。以車輛安全措施完備C3、合規(guī)司機C4、合規(guī)平臺C5、合規(guī)車輛C6、司機駕駛能力C12和司機優(yōu)先考慮乘客利益C15等作為改造方向,更符合該類人群對安全第一的期望。

        2.4?分析總結(jié)

        (1)網(wǎng)約車服務(wù)質(zhì)量整體評價。

        由表1得,網(wǎng)約車服務(wù)質(zhì)量總體得分均值為3.8,服務(wù)質(zhì)量處于偏上水平。

        (2)維度和指標的影響關(guān)系分析。

        由表2得,合規(guī)車輛C6和司機優(yōu)先考慮乘客利益C15是影響程度較高的原因類型指標,它們顯著影響平臺投訴咨詢響應(yīng)C7、接單等待時間響應(yīng)C8和司機服務(wù)時間標準和服務(wù)時長C9、服務(wù)禮貌C10等結(jié)果類型指標。因此,基于這些指標,設(shè)計改善措施可以提高服務(wù)質(zhì)量,如遵守交通規(guī)則,以乘客的安全利益為先;及時上報乘客遺落物品,保障乘客的財產(chǎn)安全,這些措施可以減少安全事故、增加乘客粘性,為品牌贏得良好口碑。

        (3)基于IPA分析的三類人群服務(wù)質(zhì)量評價差異化討論。

        由圖1得,三類人群的特點和期望不同,故網(wǎng)約車平臺應(yīng)實施乘客分群運營策略,以提高服務(wù)質(zhì)量。

        針對第一類價格敏感型乘客,需要特別重視平臺投訴咨詢響應(yīng)C7、司機服務(wù)時間標準和服務(wù)時長C9、服務(wù)禮貌C10、司機駕駛能力C12、車輛性能C2和價格優(yōu)惠C13;其中,車輛性能C2和司機駕駛能力C12屬于原因類型;平臺改善措施有:改善車輛性能、匹配中高端車型、提高司機駕駛技術(shù)和業(yè)務(wù)操作熟練程度等,這將有助于平臺縮短司機接駕時長,減少平臺投訴,積累乘客對品牌的認可度,影響平臺定價。

        針對第二類體驗敏感型乘客,需要特別重視平臺投訴咨詢響應(yīng)C7、服務(wù)禮貌C10和額外增值服務(wù)C14;其中,額外增值服務(wù)C14是原因類型指標;平臺改善措施有:提供便捷友好的APP操作、車內(nèi)Wifi、視頻廣告等增值服務(wù),這將有助于平臺提高乘客滿意度,增加用戶粘性。

        針對第三類安全敏感型乘客,需要特別重視合規(guī)平臺C5、平臺投訴咨詢響應(yīng)C7、服務(wù)禮貌C10、司機駕駛能力C12、車輛安全措施完備C3、合規(guī)司機C4、合規(guī)車輛C6和司機優(yōu)先考慮乘客利益C15;其中,合規(guī)司機C4、合規(guī)平臺C5、合規(guī)車輛C6和司機優(yōu)先考慮乘客利益C15原因度較高;因此,平臺改善措施有:加大平臺監(jiān)管力度、嚴格執(zhí)行三個合規(guī)驗證,這將有助于平臺確保乘客人身和財產(chǎn)安全,增強乘客安全感和信任度,降低乘客投訴率。

        3?結(jié)語

        網(wǎng)約車服務(wù)平臺可以運用本文提出的研究框架構(gòu)建一套有效的服務(wù)質(zhì)量評價體系,幫助平臺及時了解服務(wù)質(zhì)量現(xiàn)狀,實施分群運營策略,形成服務(wù)質(zhì)量管理閉環(huán),持續(xù)地迭代優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量。

        參考文獻

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