system: [SYSTEM]

user: 3. 网约车用户感知研究 3.1. 网约车用户访谈设计 本文通过用户深度访谈法与网约车用户进行访谈交流，以获取用户对网约车产品服务的需求与评价，并将其进一步归类为用户感知价值。 本次访谈对象是有过网约车使用经历的人群，共对25位网约车用户(男性14名，女性11名)基于访问提纲进行半结构化访谈，通过对其网约车使用过程中的相关问题进行访谈，进而了解其对网约车的需求、满意度以及期望。为了使访谈样本具备科学性与代表性，本研究选择了不同年龄段、不同性别、不同职业的访谈对象进行调查，主要以面对面访谈与微信聊天的形式进行。 访谈以递进的顺序对网约车用户进行询问，针对不同访谈对象采取不同的沟通交流方式进行访谈。首先，对受访者询问是否曾使用过网约车，以此来筛选使用过网约车的用户，以保证访谈数据的有效；其次，询问受访者“您选择网约车产品，会最为看重哪些功能、服务？”，有助于本研究从中获取影响网约车用户使用的因素，同时进一步询问受访者“您在网约车产品使用过程中，最满意的功能、体验是什么？”、“您在网约车产品使用过程中，最不满意的功能、体验是什么？”，以确定网约车产品现有功能、服务的改进方向；接下来询问受访者“您认为网约车出行与私家车出行相比较，有哪些优点与缺点？”以获得网约车用户对网约车产品的独特功能需求，通过询问受访者“您认为网约车还需要在哪些方面进一步改善？关于网约车产品服务，您有哪些想法、功能希望能够实现？”获取网约车用户对于网约车现有产品欠缺的功能、服务需求。 3.2. 网约车用户访谈结果 本研究意在通过用户访谈探索网约车用户对网约车产品功能、服务的需求与感知。本次访谈对象大多来自北京，其中包括高校学生、事业单位/公务员/政府工作人员、企业员工等。 所有访谈内容已进行详细的记录，并对代表性语句进行提取以提炼出用户需求，并进一步将用户需求概念化以及进行感知价值的划分，为后续研究提供支持。具体结果如表1所示。 Table 1 Arrangement of interview results and classification of perceived valu 代表性语句 用户需求提炼 概念化 感知价值划分 司机服务态度不好； 提升司机素质 乘车服务体验 情感价值感知 人性化的服务模式、干净整洁的乘车环境、车型统一，给人很专业的感觉； 携带宠物狗乘车，司机的态度非常不友好； 司机的驾驶习惯不够安全； 改善驾驶行为 没有安全意识，踩油门刹车都是急踩急刹； 司机在行驶过程中，经常使用手机接单，感到不安全； 乱变道，变道不打转向灯，随意穿插有必要提高司机素质； 下车时司机很少提醒后方来车； 车内卫生差； 改善车辆卫生 司机在车里不开窗抽烟，小东西堆的到处都是； 车内有异味； 在车流量大的区域，车辆到达约定地点后无法精准找到车辆； 促进寻车快捷 乘客定位差； 合理规划路线 软件服务体验 路线规划不合理，路线导航不准确； 有些路段设定路线偏僻而且易堵车； 没用的推送有点多，弹窗过多； 减少软件推送 叫车困难，距离偏远，等候时间超长 提升叫车响应 天气不好时经常会选择使用网约车； 推进网约车行业便捷、安全、专业； 行业情感感知 现在停车位又难找又贵，用网约车出行方便还便宜； 平台车辆多还便宜； 使用网约车出行，具有录音录像功能，让我觉着更加的安全； 网约车司机相对专业，比我自己开车外出安全，尤其是在复杂的路况； 缺乏保护婴幼儿和孕妇的安全措施； 满足场景化需求 车辆配置 功能价值感知 希望增加宠物防毛垫，或者推出可以接受带宠物乘车的车辆； 车内温度不适； 独立温控 坐在后排无法调整车内温度，司机难以调整到自己期望的温度； 希望车内冬暖夏凉； 座椅不舒服； 提升座椅舒适度 坐在后排手机没电了，充电不方便； 后排充电配置 希望网约车可以在健康卫生方面有所突出， 比如空气净化、消毒之类的功能； 净化消毒功能 有实时监控和一键报警，会很放心； 安全保障配置 希望后排座椅可以加一个屏幕，实时显示行程路线 希望提高车辆辨识度，在车流量大的区域， 车辆到达约定地点后无法精准找到车辆； 提高车辆辨识度 车辆设计 有的车后备箱太高，大件行李搬上去费劲； 后备箱人性化 后备箱太小，大号行李箱放不进去； 有的车过于紧凑，坐进车里会感觉非常的憋屈、不舒服； 改善车辆 空间布局 希望拥有更大的乘坐空间、更舒适的乘坐体验； 定制化的网约车应突破传统车型的设计思维局限，以服务乘客与 司机为出发点，例如设计成双舱的形式，既能保证乘客的隐私， 也能有效保证司乘双方的安全 推出网约车专用车型 价格便宜； 价格优惠 使用成本 成本付出感知 比开车出行划算； 平台车辆多还便宜； 网约车竞争基本告一段落了，现在的价格比出租车都贵； 优惠实在的活动力度使得我经常使用网约车； 希望可以在上车前定好价格，下车后不会再改变，不用担心路上堵车加钱； 乘车前后价格 一致性 乘车前显示的价格与到达目的地后的价格不同，到达目的地后价格贵很多。 表1. 访谈结果整理与感知价值归类 通过对访谈结果的整理发现，网约车用户的需求大多集中于服务、功能以及使用成本三方面。服务方面主要是司机服务质量的改善，如提升司机服务质量、改善驾驶行为、改善车辆卫生等；功能方面主要是车辆配置与车辆设计的需求，如满足场景化需求、独立温控、提升座椅舒适度、后排充电配置、净化消毒功能、司乘安全保障配置等配置类需求以及提高车辆辨识度、后备箱人性化、改善车辆空间布局、推出网约车专用车型等设计类需求。使用成本方面则聚焦于网约车价格与优惠券、活动力度等方面。通过对访谈结果的进一步分类，发现网约车用户价值感知主要分为情感价值感知、功能价值感知与付出成本感知三方面。 3.3. 网约车APP评论语义分析 为了对网约车用户需求有更全面的了解，同时弥补因访谈法范围较小、样本量较少所带来的误差，本研究采用Python程序编写代码获取了2018年1月1日0时至2021年3月22日24时期间滴滴、曹操出行、首汽约车等主流网约车APP在华为、苹果、小米等手机应用商店中的用户评论共计443，846条。同时，基于APP应用商店评论的评分，将网约车用户评分分为正面评论(pos，评分为4~5分)与负面评论(neg，1~3分)，以进一步探究用户的感知价值。本文通过对评论文本进行分词和LDA主题模型(狄利克雷分配模型)分析，实现对文本评论中用户热点关注问题的挖掘。 本研究采用SnowNLP作为Python分词工具，其主要功能包括中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、提取文本关键词等，此次主要使用其中文分词功能。LDA算法由David Blei、Andrew Ng、Jordan Michaell于2003年提出，是一种主题模型，其作用是集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而根据主题分布对文本进行主题聚类、文本分类等处理(Blei et al.， 2003)。LDA作为一种非监督机器学习技术，通过采用词袋的方法，将每一条评论文本视作一个词频向量，从而将评论文本信息转化为易于建模的数字信息。 3.3.1. 分词与词频统计 对评论文本进行情感分析与词频统计前需先将其按照规范拆分为单独的词语迸行中文分词处理。本研究采用广泛使用且简洁高效的中文分词包——Jieba分词进行分词处理，分词后去除停用词，采用哈工大停用词表等并根据分析结果进一步补充停用词库，最终进行词频统计，以获得关键词汇。 本研究选取正面评论组与负面评论组词频最高的前20组字/词进行网约车用户感知分析，见表2。 Table 2 Statistical results of comment frequency of online car AP 正面评论 负面评论 字/词 词频 字/词 词频 方便 40，408 客服 7314 功能 15，072 路线 2904 推荐 7264 推送 2862 安全 6656 广告 2832 好评 6616 投诉 2778 服务 6272 导航 2436 很棒 5280 定位 2364 体验 5120 服务 2118 便宜 5016 贵 1956 五星 4808 价格 1932 优惠 4672 体验 1920 简单 4600 费用 1470 开心 4536 绕路 1464 快 4312 功能 1332 活动 3800 排队 1170 优惠券 3664 地图 996 挺不错 3592 位置 948 方便快捷 3488 派单 888 实惠 3320 态度 870 经典 3224 优惠 852 表2. 网约车APP评论词频统计结果 根据词频统计结果制作网约车评论词云图，见图1、图2。 图1. 正面评论词云图 图2. 负面评论词云图 3.3.2. 高频字/词感知价值归类 如表3所示，通过将分词后统计的高频词进行感知价值归类，可以发现无论是正面评论还是负面评论，网约车用户其感知价值主要集中于情感价值、功能价值与成本付出感知。其中，情感价值感知、成本付出感知维度高频词与其正负面评论相对应，例如情感价值维度正面评论多聚焦于方便等正向情感词，而负面评论多聚焦于投诉等负面情感词；成本付出感知维度亦是如此，正面评论聚焦于便宜等词，而负面评论则聚焦于贵等字词。功能价值感知维度，负面评论较于正面评论更多的集中于定位、派单机制等算法层面。考虑到采用的分析文本来源于APP评论，功能层面更多的集中于APP功能，因此在功能价值维度出现与访谈法有差异的结果，但是同时也可视为对网约车产品功能需求的补充。而情感价值与成本付出感知维度则与访谈法结果一致。 Table 3 Classification of perceived value of high frequency words/word 感知价值 评论分类 对应字/词 情感价值 正面评论 方便、推荐、安全、好评、服务、很棒、体验、简单、开心、快、挺不错、方便快捷 负面评论 客服、投诉、服务、体验、态度 功能价值 正面评论 功能、安全 负面评论 客服、路线、推送、广告、导航、定位、绕路、功能、排队、地图、位置、派单 成本付出感知 正面评论 便宜、优惠、活动、优惠券、实惠 负面评论 贵、价格、费用、优惠 表3. 高频字/词感知价值归类