基于乘客聚類(lèi)的網(wǎng)約車(chē)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系研究

莊菁雄

摘?要：結(jié)合網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)分享經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)，使用乘客聚類(lèi)和SERVQUAL量表，計(jì)算乘客分群的網(wǎng)約車(chē)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)打分。運(yùn)用DANP法和IPA分析法，計(jì)算聚類(lèi)人群的指標(biāo)影響權(quán)重和打分績(jī)效關(guān)系。差異化對(duì)待人群改造指標(biāo)優(yōu)先級(jí)，構(gòu)建了網(wǎng)約車(chē)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，即“粗分粗判-細(xì)分細(xì)判-分析總結(jié)”，對(duì)企業(yè)實(shí)施分群運(yùn)營(yíng)和改善服務(wù)質(zhì)量具有一定的參考價(jià)值。

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

中圖分類(lèi)號(hào)：F27?????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)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(jì)在全球快速崛起。網(wǎng)約車(chē)是分享經(jīng)濟(jì)模式下發(fā)展迅速的一種服務(wù)形態(tài)，將司機(jī)、乘客、網(wǎng)約車(chē)、第三方支付、政府、廣告商等集中起來(lái)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)等技術(shù)，研發(fā)高效的司乘撮合機(jī)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(jī)和平臺(tái)收益，將閑置交通資源的所有權(quán)轉(zhuǎn)變?yōu)槭褂脵?quán)。

1?評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

本文結(jié)合分享經(jīng)濟(jì)下網(wǎng)約車(chē)的特點(diǎn)，構(gòu)建了網(wǎng)約車(chē)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，即“粗分粗判-細(xì)分細(xì)判-分析總結(jié)”。“粗分粗判”基于用戶(hù)感知理論，針對(duì)乘客進(jìn)行聚類(lèi)和人群特征分析；“細(xì)分細(xì)判”通過(guò)SERVQUAL量表、DANP法和IPA法，設(shè)計(jì)多維度多指標(biāo)量表，計(jì)算指標(biāo)影響關(guān)系；“分析總結(jié)”分析乘客分群后影響指標(biāo)改善優(yōu)先級(jí)的差異性。該框架彌補(bǔ)了現(xiàn)有網(wǎng)約車(chē)服務(wù)質(zhì)量研究對(duì)乘客人群刻畫(huà)的不足，將乘客聚類(lèi)后展開(kāi)人群特征分析，有效地挖掘出乘客人群待改善指標(biāo)的優(yōu)先級(jí)，為構(gòu)建服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系提供一些啟發(fā)和思路。

2?實(shí)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(zhuān)家評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)。乘客打分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源于網(wǎng)約車(chē)服務(wù)質(zhì)量問(wèn)卷調(diào)查，其中參與人數(shù)5392人，實(shí)際有效人數(shù)5144人。而專(zhuān)家評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源于網(wǎng)約車(chē)服務(wù)質(zhì)量專(zhuān)家評(píng)分表。

（2）信度和效度檢驗(yàn)。

數(shù)據(jù)的信度和效度檢驗(yàn)是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要前提。首先，對(duì)乘客問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行克隆巴赫系數(shù)信度檢驗(yàn)，五個(gè)維度的系數(shù)均值大于0.75，達(dá)到可接受的信度標(biāo)準(zhǔn)。再進(jìn)行效度檢驗(yàn)，通過(guò)KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)做因子分析前的充分性檢驗(yàn)，KMO值大于0.75，Bartlett的P值為0.001，達(dá)到因子分析的要求；對(duì)15個(gè)指標(biāo)進(jìn)行因子分析，前5個(gè)因子的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到80%以上，使用5個(gè)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(biāo)設(shè)定基本一致。其次，針對(duì)專(zhuān)家調(diào)查表數(shù)據(jù)，方差檢驗(yàn)遠(yuǎn)低于5%，說(shuō)明各專(zhuān)家對(duì)維度和指標(biāo)之間的影響打分差異不大，觀(guān)點(diǎn)較為一致。

2.2?粗分粗判

（1）基于用戶(hù)感知差異化乘客聚類(lèi)。

粗分粗判的目標(biāo)是基于用戶(hù)感知完成乘客聚類(lèi)和人群特征分析。用戶(hù)感知是指通過(guò)感官、思想等在服務(wù)場(chǎng)景下與經(jīng)營(yíng)者互動(dòng)過(guò)程中的體驗(yàn)。本文從價(jià)格、乘客體驗(yàn)、安全三個(gè)維度出發(fā)，收集乘客問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)，將屬性按滿(mǎn)意程度劃分為五個(gè)水平。使用KMeans方法將乘客聚類(lèi)為三類(lèi)人群，根據(jù)每類(lèi)乘客的屬性滿(mǎn)意程度，分析乘客人群特點(diǎn)差異。

（2）乘客人群特點(diǎn)差異化分析。

第一類(lèi)乘客人數(shù)為2274，占比44.2%。該類(lèi)乘客對(duì)價(jià)格最不滿(mǎn)意，對(duì)乘客體驗(yàn)持中立，對(duì)安全不敏感，屬于價(jià)格敏感類(lèi)型。

第二類(lèi)乘客人數(shù)為2593，占比50.4%。該類(lèi)乘客對(duì)乘客體驗(yàn)最不滿(mǎn)意，對(duì)價(jià)格和安全都不敏感，愿意花費(fèi)更多價(jià)格或犧牲更多安全換取更舒適的乘客體驗(yàn)，屬于體驗(yàn)敏感類(lèi)型。

第三類(lèi)乘客人數(shù)為277，占比5.4%。該類(lèi)乘客對(duì)安全最不滿(mǎn)意，對(duì)乘客體驗(yàn)較不滿(mǎn)意，對(duì)價(jià)格敏感度較低，愿意花費(fèi)更多價(jià)格換取更高安全，屬于安全敏感類(lèi)型。

2.3?細(xì)分細(xì)判

（1）網(wǎng)約車(chē)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(gè)維度，設(shè)計(jì)乘客評(píng)價(jià)指標(biāo)打分表。通過(guò)對(duì)5144份數(shù)據(jù)的清洗，得到全量乘客和三類(lèi)乘客的服務(wù)質(zhì)量得分均值，如表1所示。

（2）維度和指標(biāo)之間的影響關(guān)系DANP分析。

基于SERVQUAL量表設(shè)計(jì)專(zhuān)家評(píng)分表，將屬性按影響程度劃分為五個(gè)水平。本文使用DANP法分析維度和指標(biāo)的影響關(guān)系，步驟如下：

第一，獲取網(wǎng)約車(chē)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(biāo)級(jí)別的專(zhuān)家評(píng)分表。

第二，計(jì)算專(zhuān)家評(píng)分均值，得到維度和指標(biāo)級(jí)別的初始影響矩陣。

第三，對(duì)初始影響矩陣進(jìn)行規(guī)范化，得到維度和指標(biāo)的規(guī)范化矩陣。

第四，計(jì)算維度和指標(biāo)的綜合影響矩陣TD和TC。

第五，計(jì)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(biāo)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(biāo)綜合影響矩陣TD和TC標(biāo)準(zhǔn)化，計(jì)算未加權(quán)超級(jí)矩陣W；再計(jì)算加權(quán)超級(jí)矩陣Wa。

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

由表2得，原因類(lèi)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(lèi)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(biāo)依次為平臺(tái)投訴咨詢(xún)響應(yīng)C7、服務(wù)禮貌C10、接單等待時(shí)間響應(yīng)C8、支付安全C11、司機(jī)服務(wù)時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)和服務(wù)時(shí)長(zhǎng)C9，關(guān)注這些指標(biāo)對(duì)提高網(wǎng)約車(chē)服務(wù)質(zhì)量有很大幫助，應(yīng)重視。

（3）影響指標(biāo)的IPA分析。

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

圖1?分人群的網(wǎng)約車(chē)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的IPA象限圖

第一類(lèi)乘客更關(guān)注乘車(chē)價(jià)格。以平臺(tái)投訴咨詢(xún)響應(yīng)C7、價(jià)格優(yōu)惠C13指標(biāo)作為改造方向，更符合該類(lèi)人群對(duì)定價(jià)靠譜或物超所值的期望。

第二類(lèi)乘客更關(guān)注乘客體驗(yàn)。以平臺(tái)投訴咨詢(xún)響應(yīng)C7、服務(wù)禮貌C10和額外增值服務(wù)C14指標(biāo)作為改造方向，更符合該類(lèi)人群對(duì)舒適乘客體驗(yàn)的期望。

第三類(lèi)乘客更關(guān)注乘車(chē)安全。以車(chē)輛安全措施完備C3、合規(guī)司機(jī)C4、合規(guī)平臺(tái)C5、合規(guī)車(chē)輛C6、司機(jī)駕駛能力C12和司機(jī)優(yōu)先考慮乘客利益C15等作為改造方向，更符合該類(lèi)人群對(duì)安全第一的期望。

2.4?分析總結(jié)

（1）網(wǎng)約車(chē)服務(wù)質(zhì)量整體評(píng)價(jià)。

由表1得，網(wǎng)約車(chē)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(biāo)的影響關(guān)系分析。

由表2得，合規(guī)車(chē)輛C6和司機(jī)優(yōu)先考慮乘客利益C15是影響程度較高的原因類(lèi)型指標(biāo)，它們顯著影響平臺(tái)投訴咨詢(xún)響應(yīng)C7、接單等待時(shí)間響應(yīng)C8和司機(jī)服務(wù)時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)和服務(wù)時(shí)長(zhǎng)C9、服務(wù)禮貌C10等結(jié)果類(lèi)型指標(biāo)。因此，基于這些指標(biāo)，設(shè)計(jì)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(shí)上報(bào)乘客遺落物品，保障乘客的財(cái)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(lèi)人群服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)差異化討論。

由圖1得，三類(lèi)人群的特點(diǎn)和期望不同，故網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)應(yīng)實(shí)施乘客分群運(yùn)營(yíng)策略，以提高服務(wù)質(zhì)量。

針對(duì)第一類(lèi)價(jià)格敏感型乘客，需要特別重視平臺(tái)投訴咨詢(xún)響應(yīng)C7、司機(jī)服務(wù)時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)和服務(wù)時(shí)長(zhǎng)C9、服務(wù)禮貌C10、司機(jī)駕駛能力C12、車(chē)輛性能C2和價(jià)格優(yōu)惠C13；其中，車(chē)輛性能C2和司機(jī)駕駛能力C12屬于原因類(lèi)型；平臺(tái)改善措施有：改善車(chē)輛性能、匹配中高端車(chē)型、提高司機(jī)駕駛技術(shù)和業(yè)務(wù)操作熟練程度等，這將有助于平臺(tái)縮短司機(jī)接駕時(shí)長(zhǎng)，減少平臺(tái)投訴，積累乘客對(duì)品牌的認(rèn)可度，影響平臺(tái)定價(jià)。

針對(duì)第二類(lèi)體驗(yàn)敏感型乘客，需要特別重視平臺(tái)投訴咨詢(xún)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(lèi)型指標(biāo)；平臺(tái)改善措施有：提供便捷友好的APP操作、車(chē)內(nèi)Wifi、視頻廣告等增值服務(wù)，這將有助于平臺(tái)提高乘客滿(mǎn)意度，增加用戶(hù)粘性。

針對(duì)第三類(lèi)安全敏感型乘客，需要特別重視合規(guī)平臺(tái)C5、平臺(tái)投訴咨詢(xún)響應(yīng)C7、服務(wù)禮貌C10、司機(jī)駕駛能力C12、車(chē)輛安全措施完備C3、合規(guī)司機(jī)C4、合規(guī)車(chē)輛C6和司機(jī)優(yōu)先考慮乘客利益C15；其中，合規(guī)司機(jī)C4、合規(guī)平臺(tái)C5、合規(guī)車(chē)輛C6和司機(jī)優(yōu)先考慮乘客利益C15原因度較高；因此，平臺(tái)改善措施有：加大平臺(tái)監(jiān)管力度、嚴(yán)格執(zhí)行三個(gè)合規(guī)驗(yàn)證，這將有助于平臺(tái)確保乘客人身和財(cái)產(chǎn)安全，增強(qiáng)乘客安全感和信任度，降低乘客投訴率。

3?結(jié)語(yǔ)

網(wǎng)約車(chē)服務(wù)平臺(tái)可以運(yùn)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(píng)價(jià)體系，幫助平臺(tái)及時(shí)了解服務(wù)質(zhì)量現(xiàn)狀，實(shí)施分群運(yùn)營(yíng)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(xiàn)

[1]左文明，朱文鋒.分享經(jīng)濟(jì)下基于SERVQUAL的網(wǎng)約車(chē)服務(wù)質(zhì)量管理研究——以滴滴出行和優(yōu)步為例[J].管理案例研究與評(píng)論，2018，11（4）：349367.

[2]Adomavicius?G，Tuzhilin，A.Toward?the?next?generation?of?recommender?systems：a?suevey?of?the?stateofart?and?passible?extensions[J].IEEE?Transactions?on?Knowledge?and?Data?Engineering，2005，17（6）：734749.

[3]Parasuraman?A，Zeithaml?V?A，Berry?L?L.SERVQUAL：A?multipleitem?scale?for?measuring?consumer?perceptions?of?service?quality[J].Journal?of?Retailing，1988，64（1）：1240.

[4]YuPing?Ou?Yang，HowMing?Shieh，GwoHshiung?Tzeng.A?VIKOR?technique?based?on?DEMATEL?and?ANP?for?information?security?risk?control?assessment[J].Information?Sciences，2013，232（232）：482500.

[5]Martilla?J?A，James?J?C.ImportancePerformance?Analysis[J].Journal?of?Marketing，1977，41?（1）?：7779.