共享单车用户体验研究

徐云琴，叶春明

（上海理工大学 管理学院，上海 222000000000999333）

共享单车用户体验研究

徐云琴，叶春明

（上海理工大学 管理学院，上海 222000000000999333）

共享单车的出现给市民出行“最后一公里”问题提出完美的解决方案。文章运用量表分析，聚焦ofo并综合考虑整个共享单车行业，对用户使用共享单车体验进行分析，最后根据分析结果对政府与共享单车企业提出几点建议。

最后一公里；共享单车；用户体验；李克特量表；因子分析

0 引言

21世纪以来，我国城市化进程加快，据资料显示，2000年到2015年全国城镇人口增长了68%，农村人口则下降了25%。城市规模的扩大使城市公共设施建设难度增加，居民“最后一公里”出行距离也在增加。

最后一公里原指完成长途跋涉的最后一段里程，引申为完成一件事情最后的且关键性的步骤。这一概念主要用在通信业、菜价、云明星、交通领域。其中，在交通领域中，“最后一公里”用来描述公共交通末梢和微循环交通问题[1]。“最后一公里”指从轨道交通、地面公交车到达目的地（家、工作地等）的最后一段路程[2]，在最后一段路程中，人们多采用步行，这段距离给人们出行带来极大的不便。

Marcus Felson和Joe L.Spaeth[3]首次提出了共享经济这一概念。2010年Urber成立，标志着交通运输业的共享经济的出现。2015年共享单车出现，利用共享经济着手解决交通出行的“最后一公里”问题。共享单车的市场规模正在快速扩张，用户量也在飞速增长，截止2016年12月底共享单车市场规模达到12.3亿，有0.28亿用户。不容置喙共享单车有便利性，低费用等优势，但同时无可避免分布不均，质量良莠不齐等劣势。本文结合问卷调查分析共享单车（ofo）用户体验，并针对性提出对策。

1 用户体验分析

1.1 调查样本

我国共享单车参与者超过30家：摩拜、ofo、永安行、小蓝单车、小鸣单车等，其中摩拜和ofo位于共享单车第一梯队，但ofo凭借良好的骑行体验赢得了口碑。因此本研究选ofo作为研究对象，通过问卷星发布问卷，回收问卷109份，剔除回答不完整或是答案明显逻辑错误的问卷后，有效问卷100份。有效率91.74%。

1.2 量表建立

为了使问卷更贴切的反映ofo用户和摩拜用户的体验，笔者参考艾媒咨询《2017Q1中国共享单车市场研究》报告中对共享单车优势、痛点调查，并咨询人因工程教授反复修改、讨论最终得到了问卷的17个问题。每个问题参考李克特量表[4]设置5个选项，按程度从非常满意到非常不满意依次排列（A为5分，E为1分）。

1.3 问卷因子分析处理

通过spss19.0软件得出本文效度检验指标KMO值为0.854。一般当量表KMO值大于0.6时，则表示问卷的效度是可以接受的[5]。巴特利特（Bartlett）球形检验p小于0.001，说明变量之间存在相关性。根据问卷结果，进行因子分析[6]，由表1可知有4个相关矩阵的特征值大于1，对应的累计贡献为81.619%，因此因子数量为4。根据表2，将因子分别命名为共享单车操作满意度、共享单车费用满意度、单车运营管理满意度、相关基础设施满意度。

表1 解释的总方差

表2 ofo因子分析

1.4 问卷结果

（1） 运营管理对ofo用户体验满意度的影响。“ofo运营管理”对用户满意度的影响最大，贡献率高达37.096%。在运营管理中，恶意使用ofo系数高达0.96和用户对ofo损坏现象的忍受程度系数高达0.95，说明这两者很大程度能影响用户体验。其次，ofo损坏程度、损坏数量、摆放整齐度、分布状况和ofo的数量，对用户体验的影响也较大。

（2）方便快捷的操作对ofo用户体验满意度的影响。ofo用户满意另一个比较重要的影响因素就是借还的整个流程操作简单方便，贡献率高达22.094%。ofo骑行起来比较舒适方便对用户满意度的影响尤其重要。

（3）配套设施对用户体验满意的影响。只有配套的单车停车地点足够容纳市场投放的单车，以及城市道路规划了非机动车道确保用户行驶安全，才能够提高用户体验满意度。

（4）费用对用户体验满意度的影响。其中，99元押金相对比较重要，而红包活动的影响则稍小。因为ofo大部分用户是刚需，大家不会因为没有红包活动而不骑。

2 提高用户体验建议与对策

2.1 提高定位精确性，提高单车质量

（1）改善定位系统装置，使定位更加精确。这样可以使运营商准确了解单车分布情况，也使用户更易找到可用单车，从而提高单车好感度。

（2）兼顾单车质量和骑行体验。只有注重质量，才能够省去大量的维护成本，而骑行体验是用户再次选择使用该品牌单车的重要影响因素。

2.2 深度开发单车App

（1）增加App互动、分享功能。借鉴小米手环，keep等运动健康类型的软件，不难发现，有了社交，能够增强用户粘性。

（2）App提供个人组队骑车活动。借鉴马蜂窝、穷游等旅游约伴或者其他活动约伴软件，可吸引外向型，爱好短途旅游型用户。

（3）App标示可停车区域和不可停车区域，去更好地引导用户规范停车。

（4）App可以根据用户实时位置，针对性推荐实时位置附近的团购、美食、景点、住宿等，在实现互动时，获得更多的盈利。

2.3 增加投放量的同时优化单车分布

如果单车不能让用户在“最后一公里”中随处可见，那么共享、便民和盈利只是空谈。那么，选择何地投放，投放多少数量都显得尤为重要。ofo单车在学校时，课前一车难求，课中无人使用，单车走向城市后，这种现象在上下班时依旧存在。专家称这种现象为“潮汐现象”，只有在数据层把城市里每个人家到上班路线收集，了解每个人流向，然后精确投放单车数量才能克服“潮汐现象”[7]。根据大数据、实地调研去找到更优的单车分布，使单车利用率更高，更好地提供便民服务。

2.4 制定维修计划

（1）单车损耗率很大，应该制定合理的维修计划，及时维修坏了的单车。

（2）单车龙头安装联网故障灯，绿色为正常，当有人发现单车需要维修按一下按键，使之变成红色。当自行车故障是显而易见的时候，用户一般都不会选择使用该自行车，通过App反馈也麻烦，因此造成显而易见的故障车很难被公司维修团队及时发现。如果车有联网故障灯，反馈时间不足一秒，人们都很愿意去反馈这个问题。

2.5 纳入社会信用体系

只要有智能手机就能使用共享单车，低门槛带来一系列诚信问题。比如，有些人把单车藏在自己家中、给单车上锁、恶意破坏单车等。同济大学可持续发展与管理研究所所长认为，共享经济需要通过利他精神，才能实现“虽不拥有但可使用”的共享模式[8]。为了提醒和培养用户的利他精神，各个品牌共享单车可以联合建立单车信用体系，并纳入社会信用体系。这样可以提高人们规则意识，督促大家爱护单车。

2.6 完善基础设施

（1）在基础设施方面，街区可以设置自行车专用车道，保障单车骑行者的安全。

（2）扩建单车停放区域。单车数量骤增，尤其地铁站、医院、景区人流密集的配套停放场地不足，使私人单车等无法摆放，甚至占据人行步道和电瓶车道。

（3）增设停车棚。风吹雨晒会加快单车自然损坏速度。

（4）合理划分停车区域，使停车规范化。私人单车、电动车和各公司单车按需分配区域。这样既方便了私人用户存取，又方便了共享单车用户选取自己喜欢品牌的单车。

[1] 沈培钧.如何解决交通系统末梢失灵问题[J].综合运输，2011(3):1.

[2] 谷志亮.公共交通要在解决“最后一公里”中发挥主导作用[J].交通与运输，2011(4):32-33.

[3] Marcus Felson,J.L.Spaeth.Community Structure and Collaborative Consumption:A Routine Activity Approach[J].American Behavioral Scientist,1978,21(4):23.

[4] Buttle Francis,et al.Strategic,Operational,and Analytical Customer Relationship Management:Attributes and Measures[J]. Journal of Relationship Marketing,2006,5(4):23-42.

[5] 林海明，张文霖.主成分分析与因子分析的异同和 SPSS软件——兼与刘玉玫，卢纹岱等同志商榷[J].统计研究，2005(3): 65-69.

[6] 王亚玲，李晓芳，师尚礼,等.紫花苜蓿生产性能构成因子分析与评价[J].中国草地学报，2007,29(5):8-15.

[7]周有强，罗筱晓.套上“互联网+”的轮子 共享单车能跑多远[N].工人日报，2016-09-28(6).

[8] 李艳.共享单车呼唤“共享诚信”[J].中国商界，2017(3):90-91.

Research the User Experience of Sharing Bicycle

XU Yunqin,YE Chunming
(Management School,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)

Due to the emergence of shared bicycle,the public transport problem,which named“last kilometer”,have been perfectly solved.In this paper,we used scale analysis to focus on ofo and synthetically considerated the entire shared bicycle industry.Then,we analyzed the experience of shared bicycle users.Finally,based on the results of the analysis,we made a few suggestions to government and shared bicycle companies.

last kilometer;sharing bicycle;user experience; Likert scale;factor analysis

U484

A

1002-3100(2017)08-0069-03

2017-05-21

国家自然科学基金资助项目，项目编号：71271138。

徐云琴（1994-），女，江西丰城人，上海理工大学管理学院工业工程硕士研究生，研究方向：物流、调度、流程优化。