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    網(wǎng)約車用戶滿意度分析

    2021-11-19 13:18:14邵凱麗趙麗央趙熒宵
    合作經(jīng)濟與科技 2021年23期
    關(guān)鍵詞:乘車網(wǎng)約顧客

    □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(chǔ),構(gòu)建由用戶期望、體驗質(zhì)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(yīng)速度、駕駛規(guī)范、車主素質(zhì)、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(shè)計、應(yīng)急管理等方面加強建設(shè)。

    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(wù)的交通方式,如專車、快車、順風車等業(yè)務(wù)。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(zhì)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(wù)質(zhì)量及影響服務(wù)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?qū)W(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(gòu)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(zhì)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(guān)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(chǔ)上創(chuàng)建的顧客滿意度指數(shù)模型,是以產(chǎn)品和服務(wù)消費過程為基礎(chǔ)對顧客滿意度水平的綜合評價指數(shù),包括顧客預(yù)期、感知質(zhì)量、感知價值、顧客滿意度、顧客抱怨和顧客忠誠6個結(jié)構(gòu)變量。本文結(jié)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(wù)水平提供建議。

    三、研究設(shè)計

    本文以ACSI模型為基礎(chǔ),將原模型的6個結(jié)構(gòu)變量更改為用戶期望、體驗質(zhì)量、用戶滿意度、用戶抱怨和用戶忠誠度5個結(jié)構(gòu)變量,即認為用戶期望、體驗質(zhì)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(gòu)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(wù)之前對其質(zhì)量的估計;體驗質(zhì)量是指用戶在乘車過程中對車輛質(zhì)量或車主服務(wù)的實際感受,即乘車服務(wù)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(jié)構(gòu)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(yù)期質(zhì)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(shè)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(wù)模塊設(shè)置和分析調(diào)查問卷,以用戶預(yù)期變量衡量網(wǎng)約車乘車前服務(wù)的用戶滿意度、體驗質(zhì)量變量衡量網(wǎng)約車乘車中服務(wù)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(wù)是指企業(yè)主動向用戶提供相關(guān)平臺上的信息、定位等服務(wù),方便用戶了解和使用網(wǎng)約車,主要涉及平臺功能設(shè)計、平臺審核力度和派單速度服務(wù);乘車中服務(wù)是指司機語言得體和駕駛技術(shù)守法,及時確認并滿足用戶需求,主要涉及車主的服務(wù)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(wù)是指客戶結(jié)束行程以后,平臺為客戶提供售后服務(wù),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(jié)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(jié)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(wù)過程的體驗質(zhì)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(guān)性檢驗,即將22個潛在變量按照用戶期望、體驗質(zhì)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(guān)性檢驗,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)約車滿意度的觀測變量之間相關(guān)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(guān)性,有必要用因子分析研究各變量之間的關(guān)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(yīng)因子1,將其命名為人身安全;派單響應(yīng)速度A4在公因子2的載荷最大,因此可用派單響應(yīng)速度反應(yīng)因子1,將其命名為派單響應(yīng)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(zhì),將其命名為車主素質(zhì)。

    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(yīng)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(yīng)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(yīng)速度、駕駛規(guī)范、車主素質(zhì)、隱私安全和投訴處理速度,網(wǎng)約車行業(yè)需要重點關(guān)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(jié)果和研究發(fā)現(xiàn),本文嘗試從頁面設(shè)計、審核力度、司乘關(guān)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(guān)注頁面設(shè)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(guān)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(shè)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(zhì)相關(guān)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(wù)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(yīng)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(yīng)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(guān)系,司機需要強化服務(wù)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(jié)束行程后及時在應(yīng)用軟件上給予車主誠懇的評價,促進司乘關(guān)系良好發(fā)展。

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