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摘 要：打车软件作为新兴业态已悄然进入百姓生活，并对传统出租车行业形成较大冲击，针对滴滴和优步两款主流打车软件，在对问卷调研的效度和信度检验基础上，应用SPSS软件对数据进行实证性分析，得到的优步推广策略研究结果对互联网类似业态的市场营销具有一定启示意义。
关键词：打车软件 发展现状 调研分析 SPSS计算 数据整理 推广策略研究
随着市民生活水平提高及互联网技术蓬勃发展，打车软件作为一种新兴业态已经悄然进入百姓生活，并影响和改变人们的出行方式和用车习惯，软件使用量呈爆发式增长，在对传统出租车行业形成较大冲击的同时，各种打车软件之间也呈现激烈竞争态势，其中先期出现的滴滴和快的通过现金补贴、超强度广告宣传和合并整合奠定了龙头老大地位，觊觎形成垄断效应和效益预期。2015年起优步加大营销力度，逐步脱颖而出，对滴滴形成强大竞争压力。本文针对该两款打车软件，在对问卷调研的效度和信度检验基础上，应用SPSS软件对数据进行实证性分析，包括变量描述性分析、推断性统计和李克特量表分析等内容，最终得到的优步推广策略研究结果对互联网类似业态的市场营销具有一定启示意义。
一、问卷设计与分析
1.背景假设。基于现状分析，问卷提出以下背景假设：男性比女性更易接受新兴打车软件，但选择使用优步的原因可能略有差异；优步在年轻人中的普及度远高于其他年龄层；是否使用优步出行与消费者每月的交通预算密切相关；优步目前的推广势头强劲，但仍有相当一部分人没听说过或没使用过该服务；优步较好解决了打车难的问题；优步的用户体验较好；滴滴的市场地位很大程度上影响了优步的业务拓展。
2.预测试。问卷题目采用Likert5级评分方法，将问题答项设为5个等级，分别赋值1、2、3、4、5；请优步用户或潜在用户根据感知对问卷中的14个题项进行打分，相对比较可靠。没有采用Likert7级评分方法的原因是当选项超过5个时，多数被访者会缺乏足够的辨别能力。为保证可靠性和真实反映用户感知的程度，先对问卷进行预测试，随机发放和回收70份问卷，剔除9份无效问卷，对其余61份问卷进行信度和效度检验。根据测度项Cronbach’s Alpha系数大于0.7，且各测度项校正的项总计相关性都大于0.5的原则来决定是否保留测度项，经过预测试调整后最终确定正式调查问卷。
3.样本情况。正式调研共发放240份问卷，回收232份，回收率96.67%。筛选出有效问卷222份，有效率95.69%。剔除的10份问卷包括：没有完整填写，明显随意填写等。
根据艾瑞咨询2013年《中国手机打车应用市场研究报告》显示，手机打车用户的年龄段主要集中在19～35岁，占87.5%。本次问卷样本对象的年龄段与之一致，说明具有较高的可靠性。
二、问卷信度与效度分析
1.信度分析。信度分析最常用的方法是α系数值法，即通过计算各个潜变量的α系数值以及所有变量的总系数值确定问卷的信度情况。具体操作在SPSS软件中进行，对调查问卷第9题和第12题的α系数计算结果如表2所示。美国统计学家安德森、泰森、海尔和布莱特指出：Ccronbach’s系数值>0.7时，表明数据的可靠程度较高；当计算的尺度小于6时，Ccronbach’s系数值>0.6表明数据是较为可靠的。从表2可以看出，所有研究变量的Ccronbach’s值均>0.7，总量表的阿尔法系数值为0.933。据此可知研究变量的测量条款具有很高的内在一致性信度，问卷调查所得到的结果是较为可靠的。
2.效度分析。效度分析也称为有效性分析，即分析最终结果对预设的考量内容的反映程度，确保符合要求。本文量表的结构效度采用探索性因子分析（EFA）来检验。根据KMO和Bartlett样本测度检验的结果评定调查结果进行因子分析的可行性，1为KMO值上限，样本KMO值越高代表因子分析的可行性越高。经验表明：KMO≤0.7时，不适合做因子分析；0.7≤KMO≤0.8时，尚可做因子分析；0.8≤KMO≤0.9时，适合做因子分析；KMO≥0.9时，极适合做因子分析。根据以上分析，得到检验结果表3。
Barlett观测值和概率分别为5369.633和0.000，说明数据的差异性和相关性显著，KMO值为0.945≥0.9，接近于1。说明本文的变量非常适合做因子分析，构建效果良好。
三、实证性分析
1.研究变量描述性分析。统计分析的目的是获得各变量因素的具体状况，以SPSS软件进行具体的操作，得到“有效推广渠道”、“使用优步产品频率”、“被吸引使用优步服务的原因”、“优步吸引点”和“使用优步的一般情况”等各种潜在变量的调查结果的样本数和分布情况，如图1-a、1-b、1-c。并将滴滴和优步的优、劣势进行比较分析，见表4。
从表中可知，优步在六个方面的评分均高于滴滴，优势最大的项目分别为“价格水平”和“支付方式”。但“安全感”是优步的一个明显弱项，这与实际情况较为相符，优步提供私家车服务，很难有正规、统一的管理，而大多数人使用滴滴仍旧是选择搭乘传统出租车，安全感较高。
四、优步推广策略研究结论
（1）面对一款新兴打车软件，不同性别的交通预算费不同，男性更易被“定位准确”吸引使用软件。（2）优步在年轻人中的普及程度远高于其他年龄层，表明其瞄准中高档租车服务和年轻化的市场定位有效。（3）优步主打客户群体仍是价格敏感型；奖励和补贴政策对客户和司机均具有较大吸引力；依靠网络技术解决打车信息不对称问题取得一定成效；用戶体验较好，汽车外观、车内装饰以及乘坐舒适度处于领先水平。（4）交通费预算密切影响选择使用优步的情形。预算少，最常在打车位置较偏僻时使用；预算居中，最常在出行时间较紧时使用；预算宽松，最常在高峰时期和天气状况不佳时使用。每月交通预算101～200元的人，是使用优步出行的主力军。（5）交通预算宽裕者出行方式更多依赖打车软件，较在意支付方式便捷性，优步开通更多热门线上支付是明智之举。（6）交通预算少，很少在意“选择种类少”的缺陷；交通预算高，如101～200元之间的人，不仅在意此，而且关注服务质量和定制化服务。（7）大多数同时使用过两种软件的人，觉得优步的体验更佳。目前优步最大的优势为价格和支付手段，但安全感比滴滴差。虽然势头强劲，但其推广障碍是滴滴先期已经挤占了较大市场份额。
五、基于研究的启示
（1）持续加大线上、线下推广力度，增加网民知悉度，有助于扩大市场份额。（2）提高系统质量，完善操作和支付功能，提高服务质量，重视用户初次体验，有助于提升用户满意度及忠诚度。提高软件的价值感知，完善的积分领取及兑换机制，有助于提高用户粘性。（3）瞄准高端用户服务，可提升效益空间。（4）建立完善的风险管控体系，降低安全风险十分必要。
参考文献：
[1]颜婧宇.Uber（优步）启蒙和引领全球共享经济发展的思考[J].商场现代化，2015，（19）：13-17.DOI：10.3969/j.issn.1006-3102.2015.19.011.
[2]Uber的营销创意为何能层出不穷[J].商周刊，2015，（14）：44-45.
[3]林玉川.移动打车软件用户行为研究[D].厦门大学，2014.
[4]吴刚，徐琴，任文亭等.打车软件移动营销策略分析--以滴滴打车和快的打车为例[J].现代经济信息，2015，（19）：311-313.DOI：10.3969/j.issn.1001-828X.2015.19.250.
[5]谭明亮，张咪，溥德阳等.基于SWOT分析的打车软件发展对策研究[J].企业导报，2015，（11）：50-51.
[6]郝杰.Uber探路本土化[J].中国经济信息，2015，（7）：68-69.DOI：10.3969/j.issn.1003-5974.2015.07.035.
作者简介：马韵鸿，女，（1995年―），杭州人，本科在读，研究方向市场营销。
关键词：打车软件 发展现状 调研分析 SPSS计算 数据整理 推广策略研究
随着市民生活水平提高及互联网技术蓬勃发展，打车软件作为一种新兴业态已经悄然进入百姓生活，并影响和改变人们的出行方式和用车习惯，软件使用量呈爆发式增长，在对传统出租车行业形成较大冲击的同时，各种打车软件之间也呈现激烈竞争态势，其中先期出现的滴滴和快的通过现金补贴、超强度广告宣传和合并整合奠定了龙头老大地位，觊觎形成垄断效应和效益预期。2015年起优步加大营销力度，逐步脱颖而出，对滴滴形成强大竞争压力。本文针对该两款打车软件，在对问卷调研的效度和信度检验基础上，应用SPSS软件对数据进行实证性分析，包括变量描述性分析、推断性统计和李克特量表分析等内容，最终得到的优步推广策略研究结果对互联网类似业态的市场营销具有一定启示意义。
一、问卷设计与分析
1.背景假设。基于现状分析，问卷提出以下背景假设：男性比女性更易接受新兴打车软件，但选择使用优步的原因可能略有差异；优步在年轻人中的普及度远高于其他年龄层；是否使用优步出行与消费者每月的交通预算密切相关；优步目前的推广势头强劲，但仍有相当一部分人没听说过或没使用过该服务；优步较好解决了打车难的问题；优步的用户体验较好；滴滴的市场地位很大程度上影响了优步的业务拓展。
2.预测试。问卷题目采用Likert5级评分方法，将问题答项设为5个等级，分别赋值1、2、3、4、5；请优步用户或潜在用户根据感知对问卷中的14个题项进行打分，相对比较可靠。没有采用Likert7级评分方法的原因是当选项超过5个时，多数被访者会缺乏足够的辨别能力。为保证可靠性和真实反映用户感知的程度，先对问卷进行预测试，随机发放和回收70份问卷，剔除9份无效问卷，对其余61份问卷进行信度和效度检验。根据测度项Cronbach’s Alpha系数大于0.7，且各测度项校正的项总计相关性都大于0.5的原则来决定是否保留测度项，经过预测试调整后最终确定正式调查问卷。
3.样本情况。正式调研共发放240份问卷，回收232份，回收率96.67%。筛选出有效问卷222份，有效率95.69%。剔除的10份问卷包括：没有完整填写，明显随意填写等。
根据艾瑞咨询2013年《中国手机打车应用市场研究报告》显示，手机打车用户的年龄段主要集中在19～35岁，占87.5%。本次问卷样本对象的年龄段与之一致，说明具有较高的可靠性。
二、问卷信度与效度分析
1.信度分析。信度分析最常用的方法是α系数值法，即通过计算各个潜变量的α系数值以及所有变量的总系数值确定问卷的信度情况。具体操作在SPSS软件中进行，对调查问卷第9题和第12题的α系数计算结果如表2所示。美国统计学家安德森、泰森、海尔和布莱特指出：Ccronbach’s系数值>0.7时，表明数据的可靠程度较高；当计算的尺度小于6时，Ccronbach’s系数值>0.6表明数据是较为可靠的。从表2可以看出，所有研究变量的Ccronbach’s值均>0.7，总量表的阿尔法系数值为0.933。据此可知研究变量的测量条款具有很高的内在一致性信度，问卷调查所得到的结果是较为可靠的。
2.效度分析。效度分析也称为有效性分析，即分析最终结果对预设的考量内容的反映程度，确保符合要求。本文量表的结构效度采用探索性因子分析（EFA）来检验。根据KMO和Bartlett样本测度检验的结果评定调查结果进行因子分析的可行性，1为KMO值上限，样本KMO值越高代表因子分析的可行性越高。经验表明：KMO≤0.7时，不适合做因子分析；0.7≤KMO≤0.8时，尚可做因子分析；0.8≤KMO≤0.9时，适合做因子分析；KMO≥0.9时，极适合做因子分析。根据以上分析，得到检验结果表3。
Barlett观测值和概率分别为5369.633和0.000，说明数据的差异性和相关性显著，KMO值为0.945≥0.9，接近于1。说明本文的变量非常适合做因子分析，构建效果良好。
三、实证性分析
1.研究变量描述性分析。统计分析的目的是获得各变量因素的具体状况，以SPSS软件进行具体的操作，得到“有效推广渠道”、“使用优步产品频率”、“被吸引使用优步服务的原因”、“优步吸引点”和“使用优步的一般情况”等各种潜在变量的调查结果的样本数和分布情况，如图1-a、1-b、1-c。并将滴滴和优步的优、劣势进行比较分析，见表4。
从表中可知，优步在六个方面的评分均高于滴滴，优势最大的项目分别为“价格水平”和“支付方式”。但“安全感”是优步的一个明显弱项，这与实际情况较为相符，优步提供私家车服务，很难有正规、统一的管理，而大多数人使用滴滴仍旧是选择搭乘传统出租车，安全感较高。
四、优步推广策略研究结论
（1）面对一款新兴打车软件，不同性别的交通预算费不同，男性更易被“定位准确”吸引使用软件。（2）优步在年轻人中的普及程度远高于其他年龄层，表明其瞄准中高档租车服务和年轻化的市场定位有效。（3）优步主打客户群体仍是价格敏感型；奖励和补贴政策对客户和司机均具有较大吸引力；依靠网络技术解决打车信息不对称问题取得一定成效；用戶体验较好，汽车外观、车内装饰以及乘坐舒适度处于领先水平。（4）交通费预算密切影响选择使用优步的情形。预算少，最常在打车位置较偏僻时使用；预算居中，最常在出行时间较紧时使用；预算宽松，最常在高峰时期和天气状况不佳时使用。每月交通预算101～200元的人，是使用优步出行的主力军。（5）交通预算宽裕者出行方式更多依赖打车软件，较在意支付方式便捷性，优步开通更多热门线上支付是明智之举。（6）交通预算少，很少在意“选择种类少”的缺陷；交通预算高，如101～200元之间的人，不仅在意此，而且关注服务质量和定制化服务。（7）大多数同时使用过两种软件的人，觉得优步的体验更佳。目前优步最大的优势为价格和支付手段，但安全感比滴滴差。虽然势头强劲，但其推广障碍是滴滴先期已经挤占了较大市场份额。
五、基于研究的启示
（1）持续加大线上、线下推广力度，增加网民知悉度，有助于扩大市场份额。（2）提高系统质量，完善操作和支付功能，提高服务质量，重视用户初次体验，有助于提升用户满意度及忠诚度。提高软件的价值感知，完善的积分领取及兑换机制，有助于提高用户粘性。（3）瞄准高端用户服务，可提升效益空间。（4）建立完善的风险管控体系，降低安全风险十分必要。
参考文献：
[1]颜婧宇.Uber（优步）启蒙和引领全球共享经济发展的思考[J].商场现代化，2015，（19）：13-17.DOI：10.3969/j.issn.1006-3102.2015.19.011.
[2]Uber的营销创意为何能层出不穷[J].商周刊，2015，（14）：44-45.
[3]林玉川.移动打车软件用户行为研究[D].厦门大学，2014.
[4]吴刚，徐琴，任文亭等.打车软件移动营销策略分析--以滴滴打车和快的打车为例[J].现代经济信息，2015，（19）：311-313.DOI：10.3969/j.issn.1001-828X.2015.19.250.
[5]谭明亮，张咪，溥德阳等.基于SWOT分析的打车软件发展对策研究[J].企业导报，2015，（11）：50-51.
[6]郝杰.Uber探路本土化[J].中国经济信息，2015，（7）：68-69.DOI：10.3969/j.issn.1003-5974.2015.07.035.
作者简介：马韵鸿，女，（1995年―），杭州人，本科在读，研究方向市场营销。