共享單車用戶使用滿意度分析及提升策略研究

江玉杰 張 斌

（炎黃職業技術學院 淮安 223400）

在低碳環保、綠色出行和共享經濟的影響下，為了解決城市居民出行“最后一公里”的難題，共享單車應運而生[1]。共享單車的使用，降低了城市居民對私家車的使用次數，進而緩解城市交通擁堵的問題[2]。然而，共享單車在高速發展的同時也暴露出許多問題，比如單車破損、找車難以及單車使用過程中出現故障等，而這些問題都會降低城市居民對共享單車使用的滿意度，進而影響共享單車企業的可持續發展。因此，如何提高城市居民對共享單車使用的滿意度，已成為共享單車企業亟待解決的問題。目前，學術界關于共享單車的研究主要集中在發展現狀及對策[3-6]、盈利模式[7-10]以及監管措施[11-14]等方面，而關于共享單車用戶使用滿意度的研究文獻還不多見。為此，本文首先在參考中國顧客滿意度指數理論和結構方程模型的研究基礎上，構建了共享單車用戶使用滿意度模型。其次，通過問卷調查法獲取用戶數據，對共享單車用戶使用滿意度的影響因素進行實證研究，以此解決如下三個問題：第一，哪些因素影響用戶對共享單車使用滿意度；第二，分析各因素對共享單車用戶使用滿意度的影響機理；第三，確定共享單車用戶對各因素的滿意程度。然后，結合實證研究結果，提出一些能提高共享單車用戶使用滿意度的方法，以期對共享單車企業的可持續發展提供有益借鑒。

本次亮相的是ADVINI起源系列起源系列的來自波爾多丘、梅多克、圣愛美隆、超級波爾多的4款小產區酒款，以及小樹林單品。

式中，α, β, m和n為擬合參數。擬合曲線見圖10，擬合值分別為α = 170MPa, m =1.86和β =323 MPa, n=2.84。需要說明的是本文使用的泡沫鋁的相對密度在0.1～0.2之間，對于更小或更大的相對密度可能需要進一步的研究。

1 共享單車用戶使用滿意度模型

本文在參考中國顧客滿意度指數[15]理論和結構方程模型[16]的研究基礎上，結合共享單車實際業務的特點，在AMOS21.0 軟件上構建了共享單車用戶使用滿意度模型，具體如圖1 所示。此模型有5 個潛變量，依次為滿意度、用戶體驗、安全性、設施水平和成本。模型中潛變量之間基于以下8點假設：（1）用戶體驗對滿意度呈正向的顯著影響；（2）安全性對滿意度呈正向的顯著影響；（3）設施水平對滿意度呈正向的顯著影響；（4）成本對滿意度呈負向的顯著影響；（5）安全性對成本呈正向的顯著影響；（6）設施水平對用戶體驗呈正向的顯著影響；（7）設施水平對成本呈正向的顯著影響；（8）成本對用戶體驗呈正向的顯著影響。值得注意的是：潛變量之間的關系是否成立有待后續通過實際調查數據進行驗證。在實際業務中，潛變量一般情況下無法直接測定，因而需要借助觀察變量來予以反映。這里，用總體感受（S1）、重復使用意愿（S2）和推薦給他人使用的意愿（S3）來衡量滿意度；用單車可獲得性（A1）、還車便利性（A2）、騎行優惠力度（A3）和休閑娛樂性（A4）來衡量用戶體驗；用押金安全（B1）、個人信息安全（B2）和騎行安全（B3）來衡量安全性；用單車質量（D1）、單車外觀（D2）、單車性能（D3）、界面友好性（D4）、投放數量（D5）和投放區域（D6）來衡量設施水平；用注冊押金（E1）、騎行收費（E2）和找車時間（E3）來衡量成本。個問題。第三部分內容是被調查者對共享單車使用的體驗評價，主要包括總體感受、重復使用意愿、推薦給他人使用的意愿、單車可獲得性、還車便利性、騎行優惠力度、休閑娛樂性、押金安全、個人信息安全、騎行安全、單車質量、單車外觀、單車性能、界面友好性、投放數量、投放區域、注冊押金、騎行收費、找車時間這19 個問題，而每個問題均采用李克特5 點計分法，其中1 分表示非常不贊同，2 分表示比較不贊同，3 分表示一般贊同，4 分表示比較贊同，5 分表示非常贊同。

圖1 共享單車用戶使用滿意度模型

本次問卷調查于2019 年6 月20 日至7 月10 日在淮安市發出。調查問卷覆蓋清江浦區、淮陰區、淮安區、洪澤區等4 個城區，調查對象為ofo 用戶。調查方法是二維碼調查法（被調查者通過掃描二維碼進入問卷頁面，并要求被調查者在5 min 內完成問卷，其中被調查者通過手機掃碼提交問卷，將會得到0.6 元～6.6 元不等的微信紅包獎勵）。調查地點主要是淮安市上述城區的商場、公園和公交站臺等地方，發放問卷524 份，有效問卷467 份，有效問卷率為89.12%。本次調查的樣本信息具體見表1。由表1 可知，本次調查的樣本結構具有較好的典型性和代表性。在結構方程模型中，樣本量與觀察變量個數（調查問卷中第三部分問題數目）的比例至少應控制在10：1 與15：1 之間。已知，本研究觀察變量個數為19 個，因而樣本量至少應為190 份，而本次調查有效問卷467 份，符合結構方程模型中對于樣本量的要求。

表1 被調查者基本情況

2 共享單車用戶使用滿意度分析

2.1 數據收集

本研究主要通過問卷調查的方法獲取用戶對共享單車使用滿意度的數據。問卷包括三個部分的內容。第一部分內容是填寫說明。這一部分內容主要告訴被調查者本次問卷調查的目的和保密信息，以促使其認真填寫問卷。第二部分內容是被調查者的背景信息，主要包括性別、年齡、單車使用場景、單車周使用頻率、單車平均使用強度這5

2.1 信度與效度檢驗分析

各變量滿意度指數的高低反映了用戶對該變量的評價程度。當一個變量的滿意度指數越高，則說明用戶對該變量的評價程度越好、滿意程度也越高，反之亦然。這里采用百分制法來計算共享單車用戶使用滿意度指數，其計算結果如表6 所示。通常，滿意度指數在80 ～100 時，用戶對該變量的評價是非常滿意的；在60 ～80 時，用戶對該變量的評價是比較滿意的；在40 ～60 時，用戶對該變量的評價是一般的；在20 ～40 時,用戶對該變量的評價是比較不滿意的；在0 ～20 時，用戶對該變量的評價是非常不滿意的。由表6 可知，淮安市共享單車用戶的滿意度指數為63.37，即用戶的滿意程度為比較滿意，但是還有很大的提升空間；從潛變量滿意度指數的大小看，用戶對潛變量的滿意程度由大到小依次為安全性、設施水平、用戶體驗和成本；用戶體驗的滿意度指數為56.63，滿意程度為一般，從對應的觀察變量來看，用戶對單車可獲得性、還車便利性和休閑娛樂性還是比較滿意，但是對騎行優惠力度的評價是一般，這說明共享單車企業在騎行優惠方面還有待提高；安全性的滿意度指數為60.10，滿意程度為比較滿意，從對應的觀察變量來看，用戶對押金安全、騎行安全還是比較滿意，但是對個人信息安全的評價是一般，這說明共享單車企業對用戶個人信息的保護還存在問題；設施水平的滿意度指數為57.34，滿意程度為一般，從對應的觀察變量來看，用戶對單車質量、單車外觀、單車性能、界面友好性和投放數量還是比較滿意，但是對投放區域的評價是一般，這說明共享單車企業對車輛投放地點分布存在不合理性；成本的滿意度指數為53.66，滿意程度為一般，從對應的觀察變量來看，用戶對注冊押金、騎行收費還是比較滿意，但是對找車時間的評價是一般，這說明共享單車企業在單車信息化水平方面還存在不足之處。

表2 信度分析結果

表3 效度分析結果

2.3 模型假設檢驗分析

FLEx手術參數設定：角膜基質瓣直徑7.5 mm；厚度120 μm；蒂在12點鐘方位；光學區直徑6.5 mm；微基質透鏡前表面厚度120 μm；前表面直徑7.0 mm；透鏡邊切角為110°；能量為140 nJ；光斑大小和光斑間距在基質透鏡為3.0 μm，透鏡邊緣為2.5 μm。

根據實證研究結果表明，共享單車企業在騎行優惠、用戶個人信息保護、車輛投放地點分布和單車信息化水平等方面還有很大的提升空間。為此，筆者提出一些能夠提升共享單車用戶使用滿意度的方法，以期為共享單車企業的可持續發展提供理論參考。

對共享單車用戶使用滿意度模型進行假設檢驗的目的在于：第一，找出哪些因素影響用戶對共享單車的使用滿意度；第二，分析各因素對共享單車用戶使用滿意度的影響機理。借助AMOS21.0 軟件對共享單車用戶使用滿意度模型進行檢驗，輸出的結果具體見表4 和表5。由表4 可知，模型擬合度檢驗均符合指標標準要求，即模型輸出的結果可以作為后續模型分析的依據。由表5 可知，假設1 ～假設8 均通過模型假設檢驗的要求。由此可見，用戶體驗、安全性和設施水平正向影響用戶使用共享單車的滿意度，其中“滿意度<--用戶體驗”的標準化回歸系數最大，則說明用戶體驗是用戶使用共享單車滿意度的最大影響因素；成本對滿意度呈負向的顯著影響。上述研究結論為共享單車企業提供有利借鑒：提高用戶體驗、共享單車安全性和設施水平，以及降低共享單車騎行成本，均能夠提高用戶使用共享單車的滿意度。

表4 模型擬合度檢驗結果

表5 模型路徑顯著性檢驗結果

2.4 共享單車用戶使用滿意度指數計算

本文借助SPSS20.0 軟件對問卷信度與效度進行檢驗分析，分析結果具體見表2 和表3。理論上，當克朗巴哈系數≥0.70 時，調查問卷具有高度的信度性。由表2 可知，各潛變量的克朗巴哈系數和總體克朗巴哈系數均大于0.70，因而各潛變量內部的一致性和穩定性較好，即問卷的信度檢驗達標。借助SPSS20.0 軟件中的因子分析法對問卷的效度進行探索。將滿意度、用戶體驗、安全性、設施水平和成本這5 個潛變量進行KMO 樣本測度和Bartlett 球體檢驗，得到的KMO值均大于0.6，Bartlett 球體檢驗統計值均呈顯著狀態，因而本研究所涉及的5 個潛變量均達到做因子分析的標準。由表3可知，所有觀察變量的因子荷載均大于0.7，累計解釋方差均大于50%，因而可以說明問卷的效度檢驗達標。綜上所述，本研究的問卷具有良好的信度與效度。

表6 各變量滿意度指數計算結果

3 共享單車用戶使用滿意度提升策略

兩組患者在入院后及時進行禁食禁水相應操作，緩解胃腸道壓力，降低胃黏膜對組織的刺激，防止胰腺的分泌，并且適當給予患者質子泵抑制類藥物，降低胃酸的分泌，及時給予必要的腸道營養支持[3]。

3.1 定期進行促銷活動，以形成單車用戶使用黏性

促銷可以使用戶對共享單車企業加深印象，幫助共享單車企業樹立良好的社會形象，增加新老用戶對共享單車的使用次數，但是過高的促銷力度會導致共享單車企業的超額利潤被瓜分。因此，共享單車企業要定期進行騎行促銷活動，并借助大數據分析技術測算不同用戶的騎行優惠額度，以形成單車用戶使用黏性。在實際運營中，為了提高用戶使用共享單車的滿意度，針對忠誠的老用戶，共享單車企業可以推出充值翻倍、發放免費月卡或打折卡、騎行月冠軍抽獎、重要節假日免費騎行、拉新人得好禮、口令領取紅包等促銷活動，以穩固老用戶；針對新用戶，共享單車企業可以推出給注冊用戶派發“紅包”、免費試騎、曬照有獎、有獎問答等促銷活動，以吸引新用戶。共享單車企業通過不斷地培養新老用戶使用黏性，形成一批忠誠的“鐵粉用戶”，進而避免單車使用頻次的大幅度波動，從而提高單車合理配置。

3.2 建立用戶個人信息保護規定，以確保用戶個人信息安全

用戶個人信息安全與否在很大程度上決定了用戶是否會繼續使用企業的共享單車。因此，為了確保用戶個人信息安全，共享單車企業需建立用戶個人信息保護規定，并將此規定通過微信公眾號、手機短信等途徑推送給用戶。為了貫徹執行用戶個人信息保護規定，共享單車企業需要做到以下幾點：（1）明確各部門、各崗位的用戶個人信息安全管理責任；（2）建立健全用戶個人信息收集、使用及其相關活動的工作流程和安全管理制度；（3）對各部門、各崗位實行權限管理制度，對批量導出、復制和銷毀信息實行實時審查，并采取防泄密措施；（4）妥善保管和記錄用戶個人信息的紙介質、光介質和電磁介質等載體，并采取安全儲存措施； （5）對儲存用戶個人信息的信息系統實行接入審查，并采取防入侵、防病毒措施；（6）強化平臺信息安全管理，避免黑客竊取用戶個人信息； （7）加強內部員工監督檢查，避免內部員工泄露或倒賣用戶個人信息。

3.3 借助大數據技術合理投放單車，以便及時對單車進行容量調配

與其他交通工具相比，共享單車最大的優勢在于其便利性——用戶可以隨時隨地使用共享單車。但是，在實際運營中，單車的投放與使用之間存在區域矛盾性，即存在“有些地區有單車無用車需求，而有些地區有用車需求無單車”的問題。因此，共享單車企業需要改變傳統粗放式的運營策略而實行精細化運營模式——共享單車企業可以借助大數據技術，深入分析、挖掘用戶的騎行路線、停留時段和使用頻次，以精準定位單車的供需區域，從而便于單車的合理投放和容量調配。例如，針對上下班所導致的“潮汐”現象——單車短時間存在空間分布不均衡性，共享單車企業可以通過Anylogic、Witness 和Vissim 等仿真平臺，搭建上下班用戶使用單車模型，并將大數據分析所得數據導入模型中進行實時模擬仿真。然后根據仿真結果提出單車調配方案，進而提高企業單車系統運行效率——及時滿足缺單車地的需求和轉移多單車地的庫存，從而合理匹配單車需求與供給，降低單車閑置成本，以及提高單車的資產收益率。

3.4 實時精準提供各停放點單車信息，以提高用戶找車效率

隨著共享單車的迅猛發展，用戶對共享單車的新鮮感將會減弱，因而能否切實提高單車使用便捷性，將會成為共享單車企業在激烈的競爭中留住更多用戶的關鍵一環。在實際運營中，為了提高用戶找車效率，共享單車企業往往通過加大單車投放力度來提高單車的覆蓋范圍和密度，但常常因單車保養、故障和報廢使得用戶需多次掃碼用車，或因用戶停車不規范使得新用戶找車相對困難?；诖耍蚕韱诬嚻髽I應借助GPS、GIS 和GMS 等技術，及時歸置和整理亂停亂放單車、實時檢測單車現狀、及時對保養和故障單車進行維修、定期對報廢單車進行回收，并借助單車APP 系統向用戶實時精準地提供各停放點可用單車數量和具體位置，從而提高用戶找車效率。與此同時，共享單車企業針對用戶停車不規范問題，應加大對違規者懲罰力度；針對單車維修或回收問題，可以采取就近原則來予以解決；而針對掃碼問題，可以通過與公交公司技術合作，將單車開鎖與城市一卡通、公交卡對接，以降低掃碼的復雜性，從而提高用戶使用共享單車的便捷性。