數據賦能視角下在線出行服務動態價值共創過程研究

趙大偉，景愛萍

(哈爾濱商業大學 管理學院，哈爾濱 150028)

內容提要：伴隨新經濟形態的快速發展，數字技術不斷向各領域、各行業滲透和賦能。基于數據賦能視角，依據在線出行服務業務藍圖劃分服務層次，剖析各環節的服務創新及服務主導邏輯，探討數據賦能影響在線出行服務價值提升的微觀機理，并構建數字化賦能促進在線出行服務質量提升的過程模型，以期為網絡平臺型企業基于數據賦能實現企業價值共創、共贏及服務質量提升等提供一定指導和借鑒。研究結果表明，數字經濟時代，數據賦能對平臺企業實現價值共創及服務質量提升發揮著重要的支撐和驅動作用。

伴隨共享經濟、數字經濟、智能經濟、平臺經濟等新經濟形態的快速崛起，大數據、云計算、人工智能、移動互聯網等新數字技術開始向整個社會體系滲透并賦能。在市場趨勢的推動下，各行業培育出了一大批發展勢頭猛、增長速度快、服務創新能力強的獨角獸企業。而在線出行服務作為需求最為迫近、行業成熟度最高的服務領域，必然會成為新經濟形態與數字技術完美融合的切入點。從宏觀層面來講，在線出行順應了社會經濟發展、消費市場升級的大潮；從微觀層面來看，在線出行服務激活和釋放了供需側長期被抑制的經濟活力和消費需求，通過為人們提供多樣化、個性化、舒適便捷、安全高效、綠色環保、低價高質的出行服務，引發傳統出行方式逐漸向智能化出行服務轉型和變革。在新時代下，政府政策導向、跨界資本潮涌、技術迭代周期縮短及新老競爭對手博弈升級等，不僅使得平臺型企業在資源、管理、服務等方面面臨著新機遇與新挑戰，也加速智能出行市場進入階段性的調整和變革。縱觀在線出行領域發展歷程及現狀，不難發現，在線出行市場的創新發展實質上得益于“云網融合”和數據賦能。因此，本文基于數據賦能視角，依據在線出行服務業務藍圖劃分服務層次，剖析各環節的服務創新及服務主導邏輯，探討數據賦能影響在線出行服務價值提升的微觀機理，并構建數字化賦能促進在線出行服務質量提升的過程模型，以期為網絡平臺型企業基于數據賦能實現企業價值共創、共贏及服務質量提升等提供一定指導和借鑒。

一、文獻回顧

(一)賦能與數據賦能

“賦能”概念是由“授權賦能”概念演變而來，最早反映的是人力資源管理領域關注組織內部“授權、增權升能”等問題。當前，由于國內外學者們的研究視角及研究對象不同，對“賦能”的概念尚未形成共識。Carmen等(2015)提出賦能具有三個關鍵維度，即結構賦能、心理賦能和資源賦能[1]。結構賦能強調建立員工賦能機制，保障組織系統內能夠使有權的人向無權的人授權[2]。孫春玲等(2014)認為心理賦能可以理解為員工在工作時對控制力和影響力的感知，通過增強員工工作積極性和主動性提升自我效能和信心，并影響其工作中的角色和所處環境。資源賦能則是強調組織對資源的獲取、控制及管控能力[3]。周文輝等(2017)提出學者們針對賦能的研究視角可分為兩類：一是員工賦能角度，包含結構賦能、領導賦能和心理賦能三個維度。領導賦能強調領導者對下屬授予更多的選擇權，領導者好比教練，幫助員工解決困難和提高能力；二是顧客賦能角度，強調顧客擁有更多的主動權參與企業設計、研發、生產及營銷等活動中并影響企業的價值創造[4]。

隨著共享經濟和數字經濟時代的崛起，近年來，賦能的概念和思想被注入新的內涵，結合行業發展方面衍生出“新零售賦能”、“科技賦能”、“大數據賦能、”“IP賦能”、“流量賦能”等一系列新思想和新觀念。郝金磊等(2018)認為分享經濟時代的“賦能”，是大型組織或平臺，基于互動場景的創造、平臺接口的開放和技術的轉移轉化等手段，為利益相關者賦予創新、生產和競爭的能力，從而實現資源的高度整合與高效利用，實現與外部組織或個人共生、共享、共贏的理想狀態，因此，賦能是未來組織最重要的職能之一[5]。潘善琳等(2016)提出數字化賦能是數字驅動商業創新和社會創新中所帶來的消費化效應和變革化效應[6]。Lenka等(2017)將數據賦能劃分為3個維度，分別是連接能力、智能能力和分析能力。其中，連接能力是指通過無線通信網絡來連接數字化產品的能力；智能能力主要包含用戶行為感知、動態資源分配和靈活分級服務三個子層面；分析能力則是將智能產品和網絡產生的海量數據結構進行數字化處理，形成有價值的信息[7]。孫新波等(2018)進一步提出數據賦能是通過創新數據的使用場景及技能和方法實現數據價值的過程[8]。周文輝等(2018)提出，數據賦能是互聯網時代下資源賦能的核心，能夠有效促進平臺企業實現價值共創[9]。由此可見，數據賦能為本研究提供了一個較好的切入點。

(二)在線出行服務

隨著全球在線出行行業的突飛猛進，不僅豐富和升級了人們的出行選擇，促進出行市場平臺型企業的發展，也在學術界吸引了大量學者們的關注和研究。基于學者們研究視角的差異，形成了較為豐富和系統的研究成果。

(1)有關在線出行行業模式及管理等方面的研究。仲夢等(2017)以Mobike和Uber為例，探討共享經濟下在線出行行業的一般商業模式[10]。韋結余等(2017)提出移動出行行業應該按照“政府管平臺，平臺管人車”的模式進行監管[11]。盧珂等(2018)基于系統論的研究方法對在線出行平臺P2P、B2C兩種運營模式展開討論[12]。

(2)有關在線出行服務滿意度的研究。王紅麗等(2017)通過研究信任(信任平臺和信任司機)對用戶參與共享出行的影響機制，提出共享出行從業者可以基于信任視角理解用戶心理[13]。周小剛等(2017)通過構建滴滴出行的服務質量模型對顧客滿意度和忠誠度問題展開探討[14]。崔玲美等(2018)基于ACSI模型來構建適應于我國在線出行(網約專車)顧客滿意度模型，并探討影響網約專車乘客滿意度的六項因素[15]。左文明和朱文鋒(2018)基于服務管理的視角，提出分享經濟下的在線出行(網約車)服務質量管理建議[16]。任其亮等(2018)認為在線出行(網絡約車)服務質量的基礎和保證是監管部門與經營者的監督管理，司機的綜合素質和乘客的乘車環境對服務質量具有直接影響作用，而平臺作為約車的媒介也影響服務質量[17]。同年，基于服務可靠度、響應度、安全度、舒適度和靈活度等五方面，他又提出在線出行(網約車)服務水平評價指標體系[18]。

(3)有關在線出行服務價值共創的研究。楊學成等(2016)基于傳統的價值共創過程觀，分析共享經濟背景下的出行平臺價值共創過程及關鍵影響因素，進而構建動態價值共創過程模型，為企業提升服務系統的共創價值提出建議[19]。此后，楊學成和涂科(2018)以優步為例，對出行共享領域中用戶價值共創問題展開深入研究，并對價值創造方式和機理進行闡述[20]。

除上述研究視角外，一些學者還從其他視角展開了廣泛的研究。王丹鳳等(2016)運用有序Logit模型分析社會經濟屬性對信息與通信技術使用狀況的影響，探討互聯網使用對居民出行方式選擇的影響[21]。榮朝和(2018)基于時空經濟視角，對互聯網共享出行的物信關系與時空經濟特點及發展條件等方面展開深入研究，并提出新的時空匹配模式有助于解決傳統集約性交通供給效率與離散化交通需求之間的矛盾[22]。通過上述分析，可以發現，在線出行服務質量與價值共創相結合的研究較少，這為本文的研究提供了一個新方向。

(三)價值共創

目前，學術界認為價值共創理論的演化路徑主要分為三種：第一條是以Prahalad和Ramaswamy(2000)為代表的基于顧客主導邏輯的價值共創，他們認為顧客為中心的價值共創是企業未來競爭力的源泉[23]。之后，他們進一步完善觀點，提出以顧客體驗為核心的價值共創，其核心是顧企互動，雙方間通過持續的互動和對話共同創造個性化體驗，顧企持續互動和顧客體驗形成的過程也就是價值共創的形成過程[24]。二是以Vargo和Lusch(2004)為代表提出的基于服務主導邏輯的價值共創，他們認為一切的經濟都是服務經濟，是由顧客決定并共同創造價值[25]。Gr?nroos(2008)進一步提出服務邏輯分為顧客服務邏輯及供應商服務邏輯兩種[26]。三是由Vargo等(2008)為代表的學者，將服務主導邏輯中引入網絡關系對原服務主導邏輯作進一步拓展，并提出基于服務生態系統視角的價值共創[27]。Chandler和Vargo(2011)提出價值共創可以從微觀、中觀和宏觀三個層次的互動中形成[28]。

傳統經濟下的價值創造中，顧企雙方無論誰主導著價值創造，企業均扮演著需求的提供方，是對象性資源的主要來源，顧客方是服務的最終需求方和接受者，他們擁有著操作性資源。然而，在共享經濟時代，新型資源配置模式賦予價值創造參與者角色有了新的含義。周文輝(2018)認為價值共創是通過參與者互動合作和資源整合兩方面來為用戶產生獨特體驗的過程。顧客即是服務資源的享受者也可以是提供者，企業也不再局限為服務客體，也不再總是服務中的主導者[9]。尤其是共享經濟背景下所衍生出的平臺企業，價值創造的參與者角色轉變為平臺與用戶。可見，有關價值共創過程、前置因素及參與主體所承擔的角色等方面的研究相對欠缺。

(四)整體分析框架

學者們基于不同研究視角分別對賦能、數據賦能、價值共創等理論以及在線出行服務問題進行了深入研究。理論方面的研究主要形成兩種思路：一是針對傳統行業或企業的研究，研究思路主要是圍繞著構建“數字化賦能-(家具行業)大規模定制技術創新”、“賦能-價值共創-(服裝行業)戰略創業”、“賦能-價值共創-(醫藥行業)商業生態系統演化”等理論模型探討價值共創問題。二是針對新興網絡平臺企業的研究，探討“共享經濟下賦能-價值共創-(專業技能分享經濟平臺)商業模式”、“賦能-(在線出行平臺)企業發展階段性的價值共創”等理論模型研究平臺企業價值共創問題。不難發現，學者們的關注點多是基于宏觀、中觀視角來研究企業的發展、變革及創新，而從企業微觀視角研究在線出行服務的研究不多，尤其是考慮數據賦能、價值共創及在線出行服務質量提升的研究尚屬空白。因此，本研究借鑒前人豐富的研究成果，基于數據賦能視角，依據在線出行服務業務藍圖劃分服務層次，剖析各環節的服務創新及服務主導邏輯，探討數據賦能影響在線出行服務價值提升的微觀機理，并構建數字化賦能促進在線出行服務質量提升的過程模型，以期為網絡平臺型企業基于數據賦能實現企業價值共創、共贏及服務質量提升等提供一定指導和借鑒。

二、在線出行服務藍圖的構建與分析

網約車和共享單車是在線出行服務的主流服務模式，滴滴出行是目前國內在線出行領域的翹楚，也是共享經濟下的獨角獸企業，具有一定的行業代表性。因此，本文選取滴滴出行平臺的主業務-網約車模式為例，通過構建網約車服務藍圖，分解在線出行服務層次及服務環節，在此基礎上，試著回答在線出行服務價值共創過程中觸發點的“Who”和“How”兩個基礎性問題，目的是探討如何打開在線出行服務價值共創的“黑箱”，從而提升在線出行服務質量。

網約車服務全稱是“網絡預約出租汽車服務”，網約車出行模式包含三個主體，即車輛供給方(司機)、出行需求方(乘客)和第三方網絡平臺企業(平臺)。企業為促成出行供需側的銜接和匹配，借助平臺為司乘雙方提供在線資源和信息。此時，車輛供給方既是接受平臺服務的對象，也是延伸和實現平臺價值的服務提供方(提供線下車輛及司機)，司乘雙方線下出行體驗將影響其對在線出行服務的整體感知，對于乘客而言，司機與平臺往往被視為一方。由此可知，在線出行服務參與主體角色的動態變化，將整體出行服務劃分為兩個層次，即線上虛擬的連接服務層次和線下具體的載客服務層次。線上虛擬連接服務層次主要是平臺為線下擁有資源和出行需求的司、乘方提供虛擬的在線信息服務，平臺是信息資源的提供方，司乘雙方均視為平臺的顧客，即平臺服務的使用者(也可稱為“平臺用戶”)；線下具體的載客服務層次主要是由司、乘雙方線下完成出行的服務過程，平臺為其提供間接的信息服務，此時，提供車輛的司機成為實際服務的主要提供方，平臺依托線上服務成為出行服務的次提供方，具有出行需求的乘客接受來自線上與線下的“雙線”服務。可見，在任何服務層次中，乘客都是服務的接受方，可稱為需求型的D用戶，而同時負責提供車輛和駕駛車輛的車主在兩個服務層次中兼具平臺用戶及線下服務提供者的雙重身份，可稱為供應型的P用戶。結合調研資料及在線出行參與主體角色的新特點，繪制在線出行(網約車模式)服務藍圖如圖1所示。

圖1 在線出行(網約車模式)服務藍圖

從橫向來看，根據顧客行為發生過程中主要節點，整個在線出行服務全過程可大致劃分為三個環節，即線上連接階段、服務接觸階段(即乘車體驗階段)和逆連接階段(“雙線”分離階段)。線上連接階段屬于虛擬的線上連接服務層次，該階段一方面是D用戶從選擇出行渠道(如平臺的APP或者第三方接口)到發布訂單需求再到上車前的整個過程，另一方面是P用戶通過平臺接收、確認訂單到D用戶上車前的階段，平臺在此階段為用戶提供的是直接服務，是服務價值創造的直接推進者。服務接觸階段(即乘車體驗階段)屬于線下具體的載客服務層次，該階段是指D用戶與P用戶完成線上已下單的從初始地到達目的地的出行過程，該環節中平臺對線下服務體驗的評定和監管一直屬于薄弱環節，而這一環節的用戶體驗將直接影響用戶的出行感知和滿意度。逆連接階段則是D用戶、P用戶和在線出行平臺三方彼此分離的階段，也是單次出行服務的終結點。從縱向來看，圖1中各服務環節均包含著網約車模式三方參與主體的互動，包含數字接觸點、物理接觸點和人際接觸點，各接觸點均受平臺技術的約束、監管、維護和調配。因此，對于平臺來講，技術和數據是形成其核心競爭力的關鍵影響因素，換句話說，平臺的數據賦能能力(連接能力、智能能力和分析能力)的強弱對出行中各環節的服務價值創造及服務質量會產生不同程度的影響。

三、數據賦能促進在線出行服務動態價值共創過程分析

滴滴大腦是滴滴出行平臺復雜系統的決策中心，是平臺制定大數據決策的智能系統，滴滴大腦通過大數據、云計算、人工智能和機器學習等實現城市交通運力的最優決策，進而提升交通出行效率和用戶出行體驗。由于在線出行各服務環節的服務層次、參與主體角色和互動程度不同，使得各階段服務創新及價值共創結構也發生動態變化。具體來講，本文主要遵循“誘因-過程-結果”的邏輯原則，從線上連接階段、服務接觸階段和逆連接階段分別探討數據賦能影響在線出行服務創新及價值共創的具體路徑，并構建在線出行服務質量提升模型。

(一)數據賦能影響在線出行服務價值共創路徑分析

1．線上連接階段

(1)數據賦能。針對平臺D用戶而言，線上連接階段僅是用戶點擊APP或通過第三方接口，按照界面流程下單和等待司機接送的過程；對于平臺P用戶而言，線上連接階段是其打開APP后及時接單和成功接客前的階段；而對于平臺來講，這一環節還要提前到D用戶和P用戶打開手機之前，即平臺從對用戶預測分析到服務接觸階段之前的過程。數據賦能主要通過以下三種能力影響線上連接階段的在線出行服務：

連接能力。主要表現為以下兩點：一是基于場景化思維來探索出行場景、用戶與服務的閉環連接，進而提高平臺輻射力、場景連接力和用戶服務力。在線上連接階段實際發生之前，平臺為更好地滿足用戶日益復雜、實時、個性和安全的出行需求，以服務用戶場景需求為出發點，進而提供滿足用戶場景化、多樣化、個性化、隨機化的出行需求；二是提升用戶、平臺、信息的三方交互能力。平臺作為D用戶與P用戶的遭遇空間，幫助用戶實現供需信息的最優匹配和信息交互。

智能能力。主要表現為“用戶行為感知能力”。從P用戶角度分析，平臺通過實時預測和分析城市駕駛的各種場景和各時段、各區域的交通狀況，借助智能化運營系統和超秒級的精準計算，形成實時的、動態的、可預測的供需熱力圖，從而提前引導P用戶向D用戶需求密集區域靠攏。從D用戶角度分析，平臺基于用戶需求的“痛點”和“爽點”分析，通過復制和上線八種不同類型的出行選擇，滿足出行用戶多樣化、個性化的出行需求，并且在具體的產品應用端上，每個訂單都可以在滴滴地圖界面上清晰顯示ETA(預估到達時間)、路徑規劃、上下車點、“猜你想去”等內容。

分析能力。主要表現為平臺與用戶之間信息交互能力。平臺借助系統提供的場景預測、供需匹配、最優路徑、智能調度和服務信用等系統，為平臺用戶推送包括派單、呼叫、位置、預約、費用等信息。如平臺通過后臺數據分析P用戶評分及信用情況，優先將D用戶推送給信譽及評分較高的P用戶。同時，借助大數據算法及AI技術的功能強化，平臺能夠向乘客推薦附近適合上車地點并進行動態更新，有效減少司乘的溝通次數和互等時間，提高出行效率。

(2)服務創新。數據賦能對服務質量提升具有明顯的促進作用，主要表現在以下幾方面：①產品優化和創新。平臺通過細化用戶，滿足其場景化、多樣化、個性化、差異化的出行需求。滴滴目前已在線拓展包含出租車、快車、拼車、公交、豪華車、自駕租車、專車、順風車(暫下線調整)等八項服務選擇，滿足用戶不同需求的出行體驗。近期在南京試上線的共享公交業務，用戶通過線上預約，集體出行，安全高效，不僅縮減上下班時間，還能夠大大降低乘車費用；②接觸點優化。一是根據場景思維及用戶畫像預測服務需求，并通過智能派單快速實現供需匹配，降低用戶雙方等待時間，提升出行效率和效益；二是信息共享。信息共享有助于用戶進行線上線下的雙線溝通，提高出行安全性及便捷性。a.身份信息共享，P用戶經平臺人工隨機抽查、APP人像識別等方式審核后，D用戶在上車前還可以根據頁面提供的信息審核車輛型號、車輛牌照及車主電話、評分等信息，一旦發現人車不符可以取消訂單或投訴。車主也可以在接單時通過操作界面查看乘客評分、電話等信息，判定是否接單，從而降低用戶雙方出行中的安全隱患。b.乘車信息共享，用戶通過平臺可以實時了解彼此行駛軌跡、具體上車點、周邊路況等信息。c.費用信息共享，乘客在輸入起止點位置后，平臺會提供一個相對公平的估算費用作為參考。在特殊情況時期，為刺激車主接單，乘客還可以根據出行情況預約或加價，從而在一定程度上均衡司乘雙方的預期和風險評估。

(3)價值共創。通過上述分析可知，在線上連接階段發生前及整個線上連接階段，平臺的關注點是深層次挖掘用戶需求，考慮如何為用戶提供高效便捷的連接服務，所以平臺提供重要的在線信息和交流平臺，是服務的提供方和價值共創的促進者。這里的用戶自然包含具有出行需求的D用戶和有閑置資源的P用戶，相對平臺來看，他們是服務的需求方、主導方和最直接的受益者。因此，D、P用戶是連接階段價值共創過程的主要主導者，平臺基于用戶主導邏輯實現價值共創。

2．服務接觸階段

(1)數據賦能。由于該階段歸屬于線下服務的具體服務層次，平臺在載客期間為用戶所提供的服務多是間接性的、虛擬的信息服務，對線下用戶體驗和監管比較薄弱。加之近年來網絡頻頻曝光的滴滴“搶劫案”、“順風車空姐事件”等丑聞，引起社會各界更加廣泛關注出行安全問題。線下服務環節的感知體驗不僅直接關系每程用戶的滿意與忠誠，還會對企業日常運轉及未來可持續發展產生影響。為此，滴滴無限期下架順風車業務并進行相關業務整改，同時，積極探尋解決線下服務環節的監管和服務提升方案。如何實現線下服務的信息化運營和精細化管理成為平臺突破這一瓶頸的關鍵，也是信息型平臺向賦能型平臺升維和轉型的重要步驟，更是數據賦能探索未來出行的核心環節。

連接能力。主要表現為以下兩點：一是平臺與外部環境的連接。“滴禹”系統是滴滴平臺推出的一款針對量化城市擁堵、交通規劃、交通誘導及為城市公交系統以及市民一站式出行平臺提供解決方案的智慧交通信息系統，可以實時對城市異常擁堵點進行報警和評測，為相關部門“治堵”問題提供數據支撐。其中，滴禹·星程酒駕治理系統通過平臺的代駕服務實時熱力圖，協助城市交通部門的酒駕干預和酒駕執法等工作。二是實施P用戶線上運營。谷雨系統將線下運營環節向線上轉移，推出“車輛管理”、“司機診斷”、“出租車報表”等功能，賦能出租車公司打開傳統信息不對稱、監管缺失的“黑盒子”，通過車輛在線監管和服務提升工作方法和運營效率。三是豐富D、P用戶連接對象。乘車期間是司乘雙方實現線下連接的過程，之前平臺對此干預較少，但隨著科技的提升及公眾對出行安全的關注，促使平臺不斷豐富和挖掘用戶在該環節的出行體驗。為此，平臺設置一鍵報警、添加緊急聯系人、行程分享等功能，拓寬用戶線上連接對象，增強用戶彼此間的安全感。

智能能力。主要表現為“動態資源分配”。在線出行服務不同于傳統的巡游服務，平臺為乘客出行提供最優的車輛調度和智能派單服務后，繼續為出行提供精準、實時的路線規劃和引導。另一方面，通過逐步開放平臺能力，探索多元信息技術在不同渠道間的流動。如借助“滴禹”系統將數據開放集成到城市交管部門的指揮調度系統，同時與政策制定部門、客運物流公司、城市建設部門及交通科研機構等進行資源對接，強化數據賦能對城市交通管理能力，拓展和重塑行業生態圈，推進共享出行，改善城市交通，助力建設智慧城市。

分析能力。主要表現為行車過程中平臺所提供的實時信息監測與監管。平臺借助后臺系統診斷城市交通狀況，通過可視化展示、智慧信號燈、潮汐車道、匝道控制、借道左轉等為出行過程進行實時監測。以智慧信號燈為例，滴滴借助大數據手段可在全城路口進行掃描，自動分析出道路暢通、緩行及擁堵路段的信號燈，分析其擁堵狀況與信號燈的關聯，并對優化的信號燈提供實時分析功能。另外，通過大數據分析和機器學習，后臺系統不斷優化運力調度能力、供需預測能力、路況分析能力，并對行車過程進行實時監測。當發現路線偏移、異常停留、頻繁取消訂單、客服申訴等異常情況時及時提醒或介入干預。同時對車內狀態、用戶儀容儀表以及是否存在酒駕/疲勞駕駛、超速、急停急加速等危險駕駛行為進行實時監控。

(2)服務創新。該階段服務創新主要表現在兩點：一是服務方式升級。共享數據是滴滴平臺為諸多參與者所提供的基礎性服務，而如何能夠提升水平參差不齊的參與者信息分析能力和資源整合能力是平臺亟待考慮的。因此，滴滴平臺將服務方式進行升級，關注數據賦能如何提升參與者數據分析與整合能力。目前，谷雨系統能夠實時顯示司機當天訂單取消、差評、投訴等方面的數據，迭代新版本新增了“司機診斷”數據分析功能，該功能能夠借助系統向P用戶出具一份診斷報告，不僅直觀展示司機核心標準，還能夠從多維數據，如司機在線時長、服務時長、司機流水、乘客投訴、服務分等方面對司機進行多維度畫像。通過實現P用戶管理的數據化、線上化和實時化，推進在線出行線下監管力度及服務質量優化。二是未來服務設備升級。目前，滴滴正在研發和測試無人自動駕駛車輛和大數據安全技術，一旦無人自動駕駛車輛實現替代現有出行方式，將會解決一系列出行安全、出行擁堵等難題。

(3)價值共創。服務接觸階段是D、P用戶進入具體服務層次，在這一過程中，P用戶是出行服務的主要提供方，平臺則退居為間接的次提供方，D用戶是需求方，D、P用戶互動方式和空間完成從線上向線下遷移過程，平臺在用戶互動過程中轉向間接的在線互動。因此，本階段是用戶主導邏輯的價值共創，平臺起到間接促進作用，通過數據賦能介入該階段的價值共創是出行未來關注的重點。

3．逆連接階段

(1)數據賦能。逆連接階段是相對于連接階段而言的，也是D用戶、P用戶和在線出行平臺三方彼此分離的階段，平臺在該階段提供服務主要包括費用計算、在線支付、投訴處理及用戶在線評價反饋等。逆連接階段是完成單次訂單在線出行服務閉環的邏輯落地點，也是平臺收集用戶真實體驗、消費行為、供需變化及服務建議等信息，作為平臺服務和產品升級的重要環節。

連接能力。主要表現在以下幾方面：一是線下服務體驗與在線功能連接。隨著移動支付技術的普遍應用，在線支付有利于支付環節更加安全便捷。在出行抵達目的地后，D用戶會在平臺頁面上通過支付寶、微信等第三方合作方進行出行費用的支付，然后平臺再將費用直接轉給P用戶賬戶，完成出行服務的支付任務。之后，平臺為用戶提供了雙向匿名評價功能，雙方可以根據對整個服務過程的感知進行服務打分，如乘車感受、司機素質、服務意識、車內環境、乘客素質等。評分結果將直接影響用戶的信用等級，對于評分較低或被投訴的用戶，平臺還會進行一定的懲罰或封閉。二是消費功能與社交功能連接。出行服務是日常生活的必要環節，支付是基礎服務的一個環節，但“支付+”環節中包含著重要的數據資源。平臺通過引入微信、支付寶等支付方式，尤其是微信支付方式，不僅將產品的基礎支付功能與社交領域相連接，借助支付服務提升平臺用戶的粘性，還將交易支付轉化為交易賦能環節，如提升支付環節產品創新或幫助平臺獲取更多銀行服務等。

智能能力。主要表現為“靈活分級服務”。服務系統中的服務前端對服務終端是順向效應而欠缺逆向作用，反饋機制恰好彌補了這一問題，即“因”產生“果”，“果”也會影響“因”，這種反饋機制的作用力主要取決于其對服務前端的影響效力。平臺通過用戶評分體系計算出用戶的信用值，信用值的高低與平臺派單、獎勵等機制相掛鉤，對于服務評分較高的司機平臺會優先派單，而對于服務較差、評分較低的司機則會降級或清退。

分析能力。逆連接階段可作為單次出行服務的終結，實質上是平臺優化出行服務的新起點階段，為用戶出行服務需求預測與最優匹配的實現提供重要依據。因為只有真實、完整的服務體驗才能提供最貼切、最有價值的信息反饋。一方面，平臺通過深挖海量的評價信息，不僅可以及時發現產品和服務所暴露的表層問題，還能夠對那些深層次、易忽視卻重要的問題進行挖掘和剖析，量體裁衣，從而使平臺提前制定恰當的、靈活的、優質的、差異化的服務方案。另一方面，在下一次出行服務過程中，用戶的評分及標簽是共享的，用戶可以在平臺查看彼此的信用情況，作為是否需要或接受對方的重要參考意見。

(2)服務創新。一是平臺通過算法計算每單總出行費用，自動從D用戶賬戶中將費用轉入P用戶賬戶，提高用戶支付環節便捷性及安全性；二是用戶雙向匿名評分機制，不僅能夠促使每單服務均能夠記錄服務情況，便于后續數據處理、投訴取證等，還有利于將用戶雙方置于平等地位，客觀公正評價服務過程。三是提升車后市場服務水平。為提升在線出行服務水平，解決線下“車后市場”費用高、服務差、管理亂等問題，2018年8月，滴滴將原旗下汽車服務平臺升級為小桔車服公司，主營小桔有車、小桔加油、小桔養車和分時租賃四大業務，目的是打造一站式車后平臺從而構建車主生態圈。一方面通過大數據整合“車后市場”及“車產業鏈”的優質資源，實施平臺化、規范化車服管理，提升車主服務體驗。另一方面通過降低車主養、護、修、購或租車成本，降低平臺打車價格，用低價優質服務滿足用戶需求。

(3)價值共創。通過上述分析可知，平臺在逆連接階段將服務接觸階段的用戶主導角色重新回收，無論是費用計算、在線支付、投訴處理及用戶在線評價反饋等過程，平臺又成為服務的提供方，并對服務過程信息進行收集和整合，作為未來服務改善和提升的信息依據。因此，該階段遵循的服務邏輯是平臺主導的價值共創。

圖2 數據賦能促進在線出行服務質量提升過程模型

(二)數據賦能促進在線出行服務質量提升過程模型

結合數據賦能、服務創新與價值共創理論，上述內容主要圍繞在線出行服務的三個關鍵環節，即線上連接階段、服務接觸階段和逆連接階段進行討論，由此，可構建數據賦能促進在線出行服務質量提升理論模型(如圖2所示)，該模型包含以下幾項結論：一是數據賦能對在線出行服務質量提升具有促進作用。二是在線上連接階段，平臺通過實現“場景-用戶-服務”連接、“用戶-平臺-信息”連接，感知平臺用戶行為，并借助用戶與平臺間的信息交互，實現產品優化創新和接觸點創新，這一過程服務邏輯是遵循的用戶主導邏輯，目的是深度挖掘用戶的需求價值。三是在服務接觸階段，平臺通過與外部環境、P用戶線上連接及豐富用戶連接的對象，促進資源動態匹配，同時對信息進行實時監測和監管，探索服務方式和服務設備的更新升級，該階段是基于用戶主導邏輯，目的是對線下服務價值觀測和進一步挖掘。四是在逆連接階段，平臺通過實現線下體驗與在線功能連接、消費功能與社交功能連接，逆向推動在線出行服務實施靈活分級活動，該階段基于平臺主導邏輯，對服務價值再升級問題進行研究。由此可見，數據賦能對平臺企業實現價值共創及服務質量提升發揮著重要的支撐和驅動作用，在線出行服務質量提升過程實質上是遵循“需求價值挖掘-服務價值挖掘-服務價值升級”的螺旋上升的過程。

四、結論及管理啟示

縱觀在線出行市場發展現狀，隨著政府政策導向、跨界資本不斷涌入、科技賦能以及美團打車、高德順風車、神州、曹操等新老競爭對手的加入，智能出行市場的競爭將更加激烈，而市場需求的挖掘及服務質量的提升是企業是否能夠可持續發展的重要環節，數據賦能為解決這一問題提供了新思路。本文基于數據賦能視角，依據在線出行服務業務藍圖劃分服務層次，剖析各環節的服務創新及服務主導邏輯，探討數據賦能影響在線出行服務價值提升的微觀機理，并構建數字化賦能促進在線出行服務質量提升的過程模型，以期為網絡平臺型企業基于數據賦能實現企業價值共創、共贏及服務質量提升等提供一定指導和借鑒。研究發現：一是在線出行服務包含線上虛擬的連接服務層次和線下具體的載客服務層次，具體可劃分為線上連接階段、服務接觸階段和逆連接階段，數據賦能對整體在線出行服務質量提升具有促進作用。二是在線上連接階段，平臺通過實現“場景-用戶-服務”連接、“用戶-平臺-信息”連接，感知平臺用戶行為并對用戶進行畫像，借助用戶與平臺間的信息交互，實現產品優化創新和接觸點創新，這一過程服務邏輯是遵循的用戶主導邏輯，深度挖掘用戶的需求價值。三是在服務接觸階段，平臺通過與外部環境、P用戶線上連接及用戶連接對象的豐富，促進資源動態匹配，同時對信息進行實時監測和監管，探索服務方式和服務設備的更新升級，該階段是基于用戶主導邏輯，對線下服務價值觀測和進一步挖掘。四是在逆連接階段，平臺通過實現線下體驗與線上支付、反饋功能連接、消費功能與社交功能連接，逆向推動在線出行服務實施靈活分級活動，該階段基于平臺主導邏輯，對服務價值再升級問題展開研究。由此可見，數據賦能對平臺企業實現價值共創及服務質量提升發揮著重要的支撐和驅動作用，在線出行行業企業服務價值共創與服務質量提升過程基本一致，目的是實現在線出行服務按照“需求價值挖掘-服務價值挖掘-服務價值升級”的路徑螺旋上升。

基于上述分析，本文對在線出行平臺企業實現價值共創及服務質量提升等問題提出如下管理啟示：一是根據不同服務階段所形成的價值共創環境及服務主導邏輯，企業首先必須明確自身在各服務階段的角色定位，才能深層次挖掘和精準滿足用戶差異化需求。二是平臺企業必須由信息型平臺逐步向賦能型平臺進行升維和轉型，進而提升平臺價值及協同、共享、創新能力，延伸和拓展賦能型平臺價值鏈，進而重新構建出行行業生態圈，如平臺通過賦能與政府相關部門加強合作，提升數字化城市建設與管理。三是平臺型企業必須高度重視對科技、人才、信息、資本、政策等資源的優化配置和管理能力。