基于消费者行为分析的打车软件行业发展策略研究
——以武汉地区的优步、滴滴等为例

2016-04-26 10:35汪喆钰
当代经济 2016年33期
关键词:意愿显著性司机

祝 翔,汪喆钰

(1、武汉大学 人口资源与环境经济学专业,湖北 武汉 430072 2、江汉大学 国际经济与贸易专业,湖北 武汉 430056)

基于消费者行为分析的打车软件行业发展策略研究
——以武汉地区的优步、滴滴等为例

祝 翔1,汪喆钰2

(1、武汉大学 人口资源与环境经济学专业,湖北 武汉 430072 2、江汉大学 国际经济与贸易专业,湖北 武汉 430056)

打车软件作为移动互联网服务浪潮中一个极具代表性的应用,不论在国内还是在国外均处于发展阶段。面对这样一个新兴产业和市场,我们从消费者行为的角度,结合打车软件行业发展现状以及存在的问题,通过调查和数据分析,得到相应的结论。能够为打车软件公司、出租车司机以及出租车公司出谋划策,为其提供切实可行的发展建议与对策。

移动互联网;消费者行为;发展战略

随着科技和互联网的迅猛发展,智能手机的使用愈来愈普遍。中国互联网络信息中心 《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2015年12月,中国网民规模达6.88亿,互联网普及率达到50.3%。手机网民比例超过90%,高达6.20亿。

打车软件正是在这样的互联网浪潮下出现的。打车软件利用它特有的优势特点,解决了市民打车难的问题,消除了司机与乘客双方的信息不对称,并且在一定程度上缓解了城市道路交通的压力,提高了出租车的运营效率,使城市交通更加畅通、完善。

一、打车软件行业概况

1、打车软件发展现状及存在的问题

就国内发展来看,最早的打车软件起源于2012年上海,并随着近几年的发展,市场上打车软件层出不穷,多达上百款,如摇摇打车、嘀嗒拼车、滴滴打车、快的打车等。

据滴滴官方数据显示,滴滴快的在国内的市场份额已超过80%。优步虽然进入中国市场较晚,但作为打车软件始祖,优步以其独特的运营理念、分享经济特质,发展速度也很快,官方宣称市场份额在2015年底达到36%。紧随其后的有神州专车以及易到用车。总而言之,国内的打车软件市场呈现“一超多强”的格局。

就目前而言,打车软件主要存在以下五点问题:(1)安全性存在隐患。由于打车软件使用门槛低,司机乘客素质参差不齐,特别是最近发生很多起女性乘客安全事件。(2)投诉反馈机制还不够完善。就打车软件及其企业而言,打车投诉反馈体制还不够系统不够完善。(3)监管难度较大。市场上打车软件众多,没有具体而有针对性的法律法规,导致监管难度大。(4)乘客合法权益得不到保障。目前各大打车软件依旧存在司机和乘客的双向补贴,因此司机会“理性”进行乘客挑选,而存在一些拒单行为,会使部分乘客的正当权益无法得到保障。(5)行业缺乏规范和标准。作为新生事物,对各地政府而言,虽在进行积极治理,但仍无法制定整个行业的统一标准及规范,各项制度法规也存在不足。

二、打车软件消费者行为研究分析

1、打车软件消费者行为数据分析

(1)相关性分析。相关性分析是用来探讨各因素之间相关性强弱的一种分析方法。我们主要利用Pearson系数来表现,若相关系数数值越大,则表明变量之间的相关性程度越强,数值越小,则相关性程度越弱。

影响打车软件使用因素与打车软件态度及意愿的Pearson相关

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从上表分析数据可知,功能性影响因素包含价格、软件便捷程度、与打车意愿成正相关。功能性因素越强,消费者使用打车软件的意愿就越强。同样,体验性因素包括使用打车软件的操作体验、越好的打车乘车体验,越是能激起消费者使用打车软件的热情。用户倾向性包括消费者的周围消费环境等因素,这些因素越强,打车意向也越大,成正相关。唯独风险性因素,包括用户的私人信息、支付风险、定位风险以及乘车危险、黑车风险。这些因素越强,则乘车意愿越弱。

(2)显著性回归分析。在研究中,本文以影响打车意愿的功能性、风险性、体验性、用户倾向性态度和意向四大影响因素为自变量,打车意愿为因变量,作一元线性回归分析并,利用Eviews软件的回归分析,得出相应的显著性系数和回归方程。

A、功能性影响因素与打车意愿的显著性回归分析

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由上表可得,prob系数为0.0124,说明功能性影响因素与打车意愿在显著性水平为0.01上具有明显的正相关。并且其线性回归方程为GN = 59*X – 72足以说明功能性影响因素对于打车意愿的巨大影响。

B、风险性影响因素与打车意愿的显著性回归分析

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由上述数据可得,prob系数为0.0177,说明风险性影响因素与打车意愿在显著性水平为0.01上具有明显的相关性(负相关),并且其线性回归方程为GN = - 16.8*X– 89.62,其比例系数为负数-16.8,也就是说在用户看来,风险性影响因素在一定程度上会影响打车意愿,但是程度较轻。

C、体验性影响因素与打车意愿的显著性回归分析

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由上述数据可得,prob系数为0.0267,说明体验性影响因素与打车意愿在显著性水平为0.05上具有明显的相关性(正相关),并且其线性回归方程为GN = 57.2*X -40.6,其比例系数为正数57.2,说明打车过程中的体验性因素对于消费者打车意愿的影响程度是远远大于风险性影响因素。

D、用户倾向意向性影响因素与打车意愿的显著性回归分析

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由上述数据可得,prob系数为0.0998,说明体验性影响因素与打车意愿在显著性水平为0.1上具有一定程度上的相关性(正相关),并且其线性回归方程为QX = 73.3*X + 60.1,其比例系数为正数73.3,打车过程中的用户倾向意向性因素对于消费者打车意愿的影响程度远大于其他因素(从比例系数可看出)。

综上所述,通过线性回归分析以及显著性检验可知,在影响打车意愿的四大影响因素中,用户倾向意向性的影响是最大的,其次则是功能性影响因素,与功能性影响程度相差不大的则是体验性影响因素。最后则是“负”的风险性影响因素,风险性影响因素对于打车意愿具有副作用,且影响程度最小。

三、打车软件发展策略分析

1、传统营销组合4P策略

(1)产品策略分析。第一、增加软件多功能性,细分服务。①提供专车、顺风车、连环拼车、试驾、代驾甚至预约公交、飞机等功能。②专门定制老人专栏、年轻专栏功能,提供个性化的服务。③制定开发打车软件的女性、男性版块,可以在女性专版中,提供女性司机或者经过严格认证、考核的安全司机。

第二、优化用户界面及系统,加强可操作性。简化优化打车软件操作界面、程序系统,使打车软件成为易操作低门槛的智能应用。一方面减少司机在行驶途中进行复杂的抢单等操作时的安全隐患;另一方面,挖掘潜在用户,扩大规模,激发市场活力

第三、构建完善的风险控制体系。打车软件需要完善风险控制系统,提高用户的信任度,这样才能有利于打车软件的长远发展。①建立严格的司机身份验证系统。②提高打车软件的安全性能,防止用户的各种信息泄漏。③改善定位技术,增加用户的设置权限。

第四、建立良好的线上反馈举报机制。构建用户评价模式来提升线下的服务质量,加大竞争优势。一方面能够对司机们起到一定的约束作用,促使司机能够规范操作,进一步提高自身的服务态度和质量;另一方面能够加强监管和反馈力度,保障乘客的正当利益。

(2)价格策略分析。第一、继续保持低水平的乘车补贴,增加顾客黏性。打车软件还处于发展阶段,市场前景巨大。因此企业可在承受的范围内继续保持一定量的乘车补贴,抢占市场份额,增加用户的使用黏性。

第二、或停止资金补贴,变向的提供其他的优惠政策①积分换金额,直接刺激消费者的使用,加大消费者使用频率及使用黏性。 ②积分换商品信用模式、与电商、团购、旅游网等合作,以打车积分等方式来吸引顾客,换取奖励。

(3)渠道策略分析。第一、以第三方平台为依托促进发展,如支付平台、地图平台。打车软件若以国内成熟的第三方支付比如支付宝、微信支付软件为依托,不仅能够打开自身的营销入口,增加用户数量和提高用户黏性,而且能在一定程度上减轻甚至消除消费者对于支付方式、支付安全性等问题的忧虑。

第二、跨界渠道营销,出行+场景。打车软件作为一个生活服务的移动互联网入口,也形成了出行用车这一高频高粘性移动场景,我们可以将汽车服务和生活服务相关的使用场景连接起来,夯实双方品牌地位。比如滴滴在情人节当天,与Darry Ring推出情人节红包。“爱她,就带上Darry Ring坐着滴滴去告诉她。”此外滴滴还与良品铺子在成都开展过200店庆跨界营销、与城市便捷酒店推出过“卧行专号”、等等。

(4)促销策略分析。第一、线上网络、客户端促销。作为移动互联网下的一个典型应用,打车软件有非常明显的“移动性”。消费者随时随地就能打车,参加各种促销活动,如:赠送一定金额优惠券、折扣券、甚至特定节日推出相应的节日活动。

第二、线下的专员推广。除了上述的线上促销,我们可以尝试传统的线下活动推广。如在出租车站点对司机和消费者介绍的打车软件及其优势所在,及时发放促销券等。另外还可通过推销专员到各大出租车公司进行业务商谈,合理化资源配置,大力推广打车软件的使用。

2、多角度发展策略分析

(1)改变盈利模式,摆脱纯烧钱补贴。在其起步阶段,打车软件所进行的烧钱补贴的营销模式是不利于企业的长期发展的随,随着打车软件市场的逐渐成熟,企业必须寻找并且明确自己的盈利模式。

对于盈利模式的探讨,主要想法有:第一、对各种车型进行整合,提供多元化、个性化的用车需求。个性化的服务需求,将消费者区分开来,采取不同的收费措施。第二、从打车软件中发展广告和服务效益。作为一个手机智能应用,在移动广告方面具有非常明显的优势。第三、将打车软件的对象由人逐步拓展到物上,往物流方向发展。第四、推行一体化的合作经营,比如团购、酒店宾馆等。利用O2O模式在用户使用打车软件期间,向其提供附近商圈和打折促销活动,刺激消费,达到双赢。第五、比如还有语音广告、大数据收集等。

(2)完善政府以及相关部门的法律监管。通过制定和完善的规章制度,加强监管和惩罚力度、推进打车市场的市场化进程。对于违规的司机和乘客,应从打车软件源头进行惩罚和监控,避免不正当竞争。比如适当给予违规用户以警告处罚,对于违规司机来说,情节严重的情况下,可以进行相应罚款甚至封号。

(3)建立健全的行业服务规划和标准。一方面在市场经济看不见的手的调节下运行,而另一方面整个出租车行业没有明确的行业规范。因此在现行的打车软件市场不稳定的情况下,亟须一套行业标准来规范乘客以及司机的行为,促使打车行业朝着良好的方向发展。

[1] [美]迈克尔R所罗门,卢泰宏.消费者行为学(第六版)[M]北京:电子工业出版社,2008.8-9.

[2] 曾智,曹凯.基于消费者行为的自我概念研究[J].江苏商论,2009,(03).

[3] 肖飞.消费环境对消费者行为的影响[J].合作经济与科技,2009,(07).

[4] 陈露.O2O电子商务模式SWOT分析_以滴滴打车为例[J].经济经纬,2015.1,56-58

[5] 孙伟杰,张艺娜,王超.信息不对称角度下的出租车空载率成因分析[J].高等继续教育学报,2013,26(2):15-17.

[6] 黄嘉琪.烧钱大战“熄火”后打车软件何去何从[J].全国商情,2015,第8期:73-75.

[7] 中国互联网中心(CNNIC)发布的《中国互联网络发展状况统计报告37次》.

[8] 赵静,赵恩红.基于O2O电子商务模式的打车软件现状及发展分析[J].企业导报,2014,05期:151-151.

[9] 张梦玲,朱娴璐,丁阿楠.浅析打车软件的优越性及其发展策略[J].现代营销:学苑版,2014,03期.

[10] Edward Meadows,“The New and Improved Consumer Behavior Theory”,Studies in Economic Analysis(1977),16—27.

[11] Anil Mathur, George P. Moschis and Euehun Lee, “Stress and consumer behav Coping strategies of older adults,”Journal of Marketing Practice (1999),233-247.

[12] Emin BabakusT. Bettina Cornwel,Vince Mitchell,Bodo Schlegelmilch,“Reactions to unethical consumer behavior across six countries”,Journal of Consumer Marketing(2004),254—263.

(责任编辑:高 博)

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