基于fsQCA方法的铁路12306App用户满意度影响因素研究

陈鹏飞

(石家庄铁道大学 管理学院，河北 石家庄 050043)

1 引言

铁路客运是人们外出或返乡的重要交通方式。在移动互联网背景下，铁路旅客主要从手机端购买火车票，而目前可供使用的购票App主要有：铁路12306、高铁管家、去哪儿旅行、携程(包括智行、铁友)[1]，其中12306网络售票平台是铁路官方唯一客运服务平台[2]，铁路12306手机客户端(12306App)是专门为满足乘坐铁路出行旅客购票需求而设计的专用App。近年来，铁路12306App功能设计与用户需求不匹配的问题日渐突出，特别对于社会弱势群体，如平均文化程度较低的进城务工人群，铁路12306App存在客户端操作烦琐、不易使用的问题[3]。铁路客运电子票务服务不仅具有一般互联网电子商务的环境特征，还兼具铁路运输的行业特色，可以从铁路12306App的系统服务质量与客运信息质量综合考察铁路客运App的服务质量[4]。fsQCA承认因果不对称关系存在，能够有效处理前因条件与结果之间不对称的情况[5]。

在这一背景下，文章选取铁路12306App代表铁路客运平台，设计了用户满意度评价及其影响因素的评价指标体系，发放调查问卷采集用户意见，应用模糊集定向比较分析(fsQCA)探讨铁路12306App用户满意度影响因素的条件组合并提出改进建议。

2 基于fsQCA的铁路客运平台满意度影响因素分析

2.1 指标体系设计

关于旅客服务质量与旅客满意度，国外学者基于SERVQUAL量表，使用感知可靠性、感知移情性、感知响应性和感知安全性等指标测量旅客对服务质量的感知水平[6-7]；国内学者从用户感知视角验证了铁路客运网站服务满意度模型的有效性[8-11]。文章使用易用性、可靠性、安全性、响应性、延伸性测量用户对铁路12306App服务的感知质量。铁路12306App用户满意度影响因素指标体系构成如表1所示。

表1 变量分析结果

2.2 基于模糊集定性比较方法的铁路客运平台满意度影响因素分析

2.2.1 模型搭建

fsQCA挖掘导致结果产生的多个前因条件组合，12306App的用户满意度具有复杂的影响因素，因此适合使用fsQCA方法。从用户感知质量的角度围绕12306App满意度的5个方面影响因素构建了前因条件的组合模型，如图1所示。

图1 铁路12306App用户满意度影响因素的前因模型

2.2.2 数据校准

进行fsQCA分析时，首先将变量数值通过隶属度编码为0～1的隶属度分数[12]。文章设置的条件变量和结果变量的测量方式均为多项题目构成的量表，因此将各维度的题目分别求和，得出这一维度得分的中位数和标准差，将得分的中位数设置为交叉点(模糊分数=0.5)，并用+/-一个标准差的方式得出完全隶属(模糊分数=0.95)和完全非隶属(模糊分数=0.05)的得分[13]，进而将原始数据进行校准处理。

2.2.3 单一条件必要性计算

考虑到最终生成的条件组合可能无法解释导致结果的所有因果条件，因此先检查各单个条件是否能构成结果的必要条件，依据覆盖度(Coverage)和一致性(Consistency)判断结果变量与条件变量之间的关系[14]。

第一，一致性。解释为结果变量Y的产生，与单个条件变量X或多个条件变量组合的一致性程度，一致性数值处于0.75以上，越接近1，说明解释力越强。

(1)

式中：Xi为条件组合中的隶属分数；Yi为结果中的隶属分数；Consistency取值范围为(0，1)。

第二，覆盖率。覆盖率是指评估条件变量组合对于结果变量发生的概率。主要用以表达因果路径的解释能力，其数值高低决定了因果的解释力强弱程度。

(2)

式中：Xi，Yi的定义同式(1)；Coverage的取值范围为(0，1)。

2.2.4 组态分析

构建真值表进行条件变量的组态分析研究，对多种影响因素使用fsQCA方法，一般呈现出三种结果，即复杂解、中间解和简约解，参照学界一般做法采用中间方案进行详细分析解释[15]。在核心条件和边缘条件的划分上，如果某前因条件同时出现在简单解和中间解中，则该条件在中间解的组合构型中应被定义成组合的核心条件；反之，如果某前因条件仅在中间解出现，则该条件被定义为边缘条件[16]。

3 实证研究

3.1 数据预处理

从2023年2月18日至28日期间，通过问卷星平台发放网络调研问卷，总共收回使用过12306App的问卷884份。剔除了总填写时间低于60秒的问卷并删除了选项重复的无效问卷，最终获得有效问卷460份。

文章使用SPSS和AMOS软件进行信效度分析。在信度分析方面，得到KMO值为0.921，近似卡方值为6729.298，在0的水平上显著，所有前因变量以及结果变量的Cronbach’s α均大于0.7，证明量表测度项具有较好的信度[16]。

在效度分析方面，χ2/df=2.761，p=0，CFI=0.928，RMSEA=0.062，TLI=0.961，NFI=0.955。所有变量的标准化因子载荷均大于0.7[13]，在0.01的水平上达到显著[15]，由于以上指标均在合理范围内，表明模型的量表测度项效度较好。

3.2 单一条件必要性分析

首先使用fsQCA 3.0软件进行单一条件必要性分析，分别对高用户满意度和非高用户满意度的条件变量进行必要性检测，如表2所示。由表2可得各条件变量一致性水平均低于0.9，各条件变量均不构成用户满意的必要条件，说明从单个方面改进服务难以起到提升用户满意度的作用，需要对条件变量进行组合分析。

表2 QCA方法的单个条件必要性检验

3.3 用户满意度影响因素条件组合计算

由于文章使用的样本数量较大，按照QCA处理大样本的标准，设置一致性≥0.8、案例频数>3[17]，设定PRI一致性阈值为0.70。组态分析的计算结果绘图展示如表3所示，在表3中符号表达如下：“●”代表核心条件存在，“●”代表边缘条件存在，“”代表核心条件缺乏，“”代表边缘条件缺乏，空白部分代表条件存在与否对结果的产生无关紧要。

表3 前因组态分析

针对高用户满意度组态和非高满意度组态的12306App用户满意度影响因素组合分析如下。

组态S1指出高感知响应性为核心条件，互补高感知易用性、高感知可靠性和非高延伸性为边缘条件的12306App用户感知质量可以产生高用户满意度；组态S2指出高感知响应性为核心条件，互补高感知易用性、高感知可靠性和高感知安全性为边缘条件可以产生高用户满意度。表明提供有效的用户意见反馈渠道，提高App提供的在线订票、退换票以及新用户注册或用户登录流程的简便性，确保App始终保持正常工作状态等措施可以让用户在使用过程中产生高满意度。铁路旅客对于12306App提供的附加服务和额外功能了解得很少，导致12306App提供的除了购票、退换票以外的附加功能对高用户满意度不构成必要性影响。

组态NS1显示缺乏可靠性、安全性、响应性和延伸性会导致低用户满意度；组态NS2显示缺乏易用性、安全性、响应性和延伸性会导致低用户满意度。12306App作为铁路官方出品的手机端网络购票平台，App的安全性保障在产生高用户满意度的构型中不体现为核心条件，但是如果12306App缺乏了安全性，其结果一定导致用户满意度降低。

4 对策建议

由上文分析可得，从单一维度改进服务难以提升用户满意度，在易用性、可靠性、安全性、响应性、延伸性组成的满意度影响因素组合中，易用性、可靠性和响应性共同起到重要作用，安全性起到保障作用，延伸性不起作用。结合12306App建设现状与社会实际情况，提出如下改进服务的对策建议。

第一，继续强化铁路客运平台稳定性建设，在旅客出行高峰期确保铁路12306App能够正常使用。2023年1月“12306App崩溃”的新闻再一次登上微博热搜话题榜单，证明App在网络稳定性建设方面仍然有提升的空间，建议继续强化12306网站的底层网络服务稳定性建设。

第二，完善意见反馈渠道，确保用户反馈意见得到有效响应。建议进一步规范工作人员服务标准，对平台客服进行统一培训并安排特殊情况预案，以便于能及时为用户提供有效的咨询解惑，帮助用户了解操作流程或平台规则。

第三，增强市场宣传力度。广大铁路12306App用户对App提供的遗失物品找回功能、铁路会员制度了解较少，缺乏对附加功能的使用需求。建议增强铁路12306App的市场宣传力度，让更多用户了解铁路12306App还提供满足用户额外需求的专属附加服务。

第四，照顾社会弱势群体。关注弱势群体的购票以及后续改签、退票等程序中可能遇到的问题。结合用户心理模型进行铁路12306App功能开发和界面设计，考虑独行女性对座位需求的差异性[18]。引入身份细化的方法进行用户人群细分，考虑残疾人群、儿童等弱势人群和特殊人群的需求。

5 结论

铁路12306作为国家铁路部门提供的官方铁路购票平台，每年承担数十亿人次的购票需求，有效提升用户满意水平是铁路客运提质发展的必然需要。笔者通过使用fsQCA方法，分析了用户满意度影响因素，有助于分析各影响因素的相互作用关系，为全面改进12306App票务服务提供科学合理的建议，推动更多铁路出行旅客选择使用官方购票平台，提升铁路部门的品牌形象。