影響消費者選擇共享單車的因素分析

李小建，蘇珊娜

（北京市地質礦產勘查開發總公司，北京100050）

一、引言

共享單車是指企業在校園、地鐵站點、公交站點、居民區、商業區、公共服務區等提供自行車單車共享服務，是一種分時租賃模式。2007年起，公共單車以政府管理的有樁單車形式開始引進國內，形成了初期的共享單車市場，但由于投放地點間隔遠，且使用約束多，并未形成規模。直至2014年ofo的創立，以及移動互聯網的普及，共享單車概念真正開始興起。據統計，到2016年，共享單車市場規模達到0.49億，比2015年翻了一番，僅在當年下半年行業融資就超過30億元，至2016年底，除摩拜、ofo外，至少又新增25個共享單車品牌。2017年初，一二線城市的大街小巷更是布滿各種顏色的單車，截至5月份，共享單車的先驅者ofo已布局100座城市，幾乎每周按40-50萬輛的速度進行投放。

隨著共享單車種類的增多，優異的外形及功能的增加，人們出行的選擇更多。因此，通過對共享單車的便捷實用、個性化設計、價格因素、APP友好、品牌效果等諸方面進行研究、探討。開發了一份測量量表，挖掘影響用戶選擇共享單車的主要因素，也為相關企業產品設計、市場拓展等提出了建設性的建議。

二、建模選擇過程

綜合市場分析，影響消費者行為的主要因素包括消費者自身因素、社會因素、企業和產品因素等。其中，消費者自身因素包括消費者的經濟狀況、職業和地位、年齡與性別、性格與自我觀念等，大數據時代很多互聯網公司已對此因素進行了詳盡的調研分析。而社會因素包括社會文化和相關群體的影響，在共享單車消費方面影響并不顯著，本研究未考慮在內。因此，主要探究的是企業和產品因素，對消費者選擇共享單車的影響。

基于共享單車單一特定產品，從使用單車的流程出發，分成六個環節：認知了解、價格比較、產品定位尋找、觀察單車的外觀、解鎖體驗單車、還車。針對每個環節，提出一些具體因素（將在量表設計部分提到），經初步分析，歸為五類：便捷好用、個性化設計、價格因素、APP友好、品牌效果。

調研相關研究時，發現了一處語義分析結果：當前市場上最火的兩家單車，在APP Store上評論相關的形容詞中，“方便”一詞的頻率均為最高，用戶對最受歡迎單車描述最多的詞語，很有可能是其最重視、最需要的產品特性。此外也有一些吐槽發生，例如，解鎖麻煩、騎行費力、找車難、忘記在手機上操作，導致巨額消費。基于此分析，作出一個大膽假設：影響共享單車選擇的因素是方便，即模型的第一類“便捷好用”。

三、量表設計及數據采集

通過單車的六個環節（認知了解、價格比較、產品定位尋找、觀察單車的外觀、解鎖體驗單車、還車）出發，經過多次探討，并對少數具有代表性的單車使用者進行了訪談，最終篩選出了21個貼合消費者使用并經常遇到的問題，作為問卷主體，分析共享單車的影響因素。此21個條目采用5分制Likert尺度，被調查者根據自己喜好打分，表示其重視程度。（“1”表示完全不重要，“2”表示不重要，“3”表示一般重要，“4”表示比較重要，“5”表示非常重要）。

為確保數據的準確性，通過對數據做更加深入分析，除上述問題外，本次設計的問卷還包括了單車使用頻率、常使用的單車品牌，以及被調查者的背景等。

數據采集通過問卷星平臺制作并發放問卷，回收246份，其中有效問卷225份，有效回收率為91.46%。數據如下：

通過數據分析，21-30歲和31-40歲占比較大，這兩個年齡段是單車消費的主力。從收入水平來看，各收入水平的受訪者占比相仿，調查結果較好的反映不同人群對單車的消費需求。

在使用頻率調查中，過去一個月平均每周使用0次的占比4.44%，1-5次為54.22%，5-15次為24.89%，15次以上16.44%。此數據多為親身感受體驗所得，可信度較高。

四、分析方法

采用spss23.0統計軟件進行數據整理和分析，探討21個條目之間的關聯關系，以及對消費者選擇的影響程度，具體分析方法如下：

（一）探索性因子分析

采用KMO檢驗和巴特利特球形檢驗，判斷條目之間是否相關。KMO檢驗采用Kaiser的常用度量標準：

巴特利特球形檢驗中近似卡方較大，而P-值小于給定的顯著性水平，則研究適合進行因子分析。本次研究設定KMO＞0.8，P-值小于0.01時，適合做因子分析。

（二）信度分析

量表的信度，是對量表在測量相關變量一致性、穩定性和可靠性的反映。采用常用指標——Cronbach’s α 系數，衡量量表內部的一致性，Cronbach’s α系數越大，內部一致性程度越高。Cronbach’s α系數大于0.7即為高信度，0.5為可接受的最低信度，低于0.35為低信度。本研究設定Cronbach’s α 系數需大于 0.7。

五、數據分析

對樣本數據進行KMO檢驗和巴特利特球形檢驗，KMO的值為0.897，大于本研究設定的標準0.8，且接近0.9，適合做因子分析。在巴特利特球形檢驗中，近似卡方為2619.172，自由度為210，并達到顯著性水平（P-值0.000＜0.01），適合做因子分析。

現選用主成分分析法提取因子，對原始因子載荷系數采用最大方差垂直旋轉交換，因子提取的最終個數以特征值大于1作為判別標準。研究保留因子負荷超過0.5的條目，21個條目全部保留。通過降維，最終提取了五個因子，其中，a11、a21、a10、a9、a19、a12、a14、a15 對應第一個因子，a20、a16、a13、a18、a17 對應第二個因子，a5、a3、a4 對應第三個因子，a8、a7、a6 對應第四個因子，a1、a2 對應第五個因子，所有五個因子解釋方差變異的累計數為68.553%。在總體的內部一致性檢驗中，Cronbach’s α系數為0.918，大于初始設定的標準0.7，說明總體信度非常好，五個因子內部的Cronbach’s α系數分別為 0.909、0.841、0.752、0.759、0.812，均大于 0.7，表明量表的每個因子內部一致性非常好。

通過對五個因子的歸類，因子 1、2、3、4、5 分別對應“便捷好用、個性化設計、價格因素、APP友好、品牌效果”五個方面。因子1的初始特征值和解釋方差均為最大，得出因子1比其他四個因子更加重要。

回溯到原始問卷，在5分制判斷中，“4”表示比較重要，“5”表示非常重要，可以解釋為某一條目中選4和5的人，愿意選擇具有這一功能或強項的共享單車。所以，在比較各條目的重要性時，將每一條目選擇“4”和“5”的人數篩選出來，計算出在總人數中所占比例，并按大小排列。

因子 1 中的 a11、a21、a10、a9、a19、a12、a14、a15均位居前列，遠高于其他因子包含的條目，充分表明本研究提出的假設“便捷好用是影響共享單車選擇最重要的因素”成立。在“便捷好用”這一因素細分下，a11解鎖容易、a19蹬騎省力、a21鎖車程序操作簡單三個條目，與因子1相關性高說明用戶在選擇共享單車時，更看重便捷好用的功能，尤其是解鎖容易、蹬騎省力、鎖車程序操作簡單這三個方面。

為驗證假設，在計算每一個條目時，被調查者對其打分的平均值，因子 1中的 a11、a9、a19、a21、a14、a10、a12、a15 依然排在其他因子之前，且 a11 解鎖容易、a9車輛停放位置距離自己近、a19蹬騎省力位居前三，進一步證明了便捷好用是用戶的首選，不過，排在前三的項目稍微有所變化，鎖車程序操作簡單排在了第四位，而此次“停車距離近”排在了第二，說明這也是用戶考慮較多的一個因素。

六、結論

在當今激烈的共享單車大戰中，變速單車、女性專用、移動充電、酷炫的外表等奇招紛出，經過數據論證，這些個性化設計并不是使用者所關注的重點，用戶最為關心的依然是最基本的方便、實用。所以建議各商家首先要保證單車方便、實用、結實的基礎上，盡量為消費者提供便捷的使用方式，包括便捷找尋、提取、解鎖、支付、還車等。此外，在論證假設的過程中，還發現男性使用者最為看重的是“蹬騎省力”，而女性更重視“車輛停放位置距離自己近”。因此，女性多的區域鋪貨要多，區域要廣，男性聚集區可以集中擺放。在優化這些基本功能，做到有針對性地鋪貨的前提下，再考慮設計個性化亮點、免費活動、APP改進以及品牌宣傳。

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