影响消费者选择共享单车的因素分析

李小建，苏珊娜

（北京市地质矿产勘查开发总公司，北京100050）

一、引言

共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务，是一种分时租赁模式。2007年起，公共单车以政府管理的有桩单车形式开始引进国内，形成了初期的共享单车市场，但由于投放地点间隔远，且使用约束多，并未形成规模。直至2014年ofo的创立，以及移动互联网的普及，共享单车概念真正开始兴起。据统计，到2016年，共享单车市场规模达到0.49亿，比2015年翻了一番，仅在当年下半年行业融资就超过30亿元，至2016年底，除摩拜、ofo外，至少又新增25个共享单车品牌。2017年初，一二线城市的大街小巷更是布满各种颜色的单车，截至5月份，共享单车的先驱者ofo已布局100座城市，几乎每周按40-50万辆的速度进行投放。

随着共享单车种类的增多，优异的外形及功能的增加，人们出行的选择更多。因此，通过对共享单车的便捷实用、个性化设计、价格因素、APP友好、品牌效果等诸方面进行研究、探讨。开发了一份测量量表，挖掘影响用户选择共享单车的主要因素，也为相关企业产品设计、市场拓展等提出了建设性的建议。

二、建模选择过程

综合市场分析，影响消费者行为的主要因素包括消费者自身因素、社会因素、企业和产品因素等。其中，消费者自身因素包括消费者的经济状况、职业和地位、年龄与性别、性格与自我观念等，大数据时代很多互联网公司已对此因素进行了详尽的调研分析。而社会因素包括社会文化和相关群体的影响，在共享单车消费方面影响并不显著，本研究未考虑在内。因此，主要探究的是企业和产品因素，对消费者选择共享单车的影响。

基于共享单车单一特定产品，从使用单车的流程出发，分成六个环节：认知了解、价格比较、产品定位寻找、观察单车的外观、解锁体验单车、还车。针对每个环节，提出一些具体因素（将在量表设计部分提到），经初步分析，归为五类：便捷好用、个性化设计、价格因素、APP友好、品牌效果。

调研相关研究时，发现了一处语义分析结果：当前市场上最火的两家单车，在APP Store上评论相关的形容词中，“方便”一词的频率均为最高，用户对最受欢迎单车描述最多的词语，很有可能是其最重视、最需要的产品特性。此外也有一些吐槽发生，例如，解锁麻烦、骑行费力、找车难、忘记在手机上操作，导致巨额消费。基于此分析，作出一个大胆假设：影响共享单车选择的因素是方便，即模型的第一类“便捷好用”。

三、量表设计及数据采集

通过单车的六个环节（认知了解、价格比较、产品定位寻找、观察单车的外观、解锁体验单车、还车）出发，经过多次探讨，并对少数具有代表性的单车使用者进行了访谈，最终筛选出了21个贴合消费者使用并经常遇到的问题，作为问卷主体，分析共享单车的影响因素。此21个条目采用5分制Likert尺度，被调查者根据自己喜好打分，表示其重视程度。（“1”表示完全不重要，“2”表示不重要，“3”表示一般重要，“4”表示比较重要，“5”表示非常重要）。

为确保数据的准确性，通过对数据做更加深入分析，除上述问题外，本次设计的问卷还包括了单车使用频率、常使用的单车品牌，以及被调查者的背景等。

数据采集通过问卷星平台制作并发放问卷，回收246份，其中有效问卷225份，有效回收率为91.46%。数据如下：

通过数据分析，21-30岁和31-40岁占比较大，这两个年龄段是单车消费的主力。从收入水平来看，各收入水平的受访者占比相仿，调查结果较好的反映不同人群对单车的消费需求。

在使用频率调查中，过去一个月平均每周使用0次的占比4.44%，1-5次为54.22%，5-15次为24.89%，15次以上16.44%。此数据多为亲身感受体验所得，可信度较高。

四、分析方法

采用spss23.0统计软件进行数据整理和分析，探讨21个条目之间的关联关系，以及对消费者选择的影响程度，具体分析方法如下：

（一）探索性因子分析

采用KMO检验和巴特利特球形检验，判断条目之间是否相关。KMO检验采用Kaiser的常用度量标准：

巴特利特球形检验中近似卡方较大，而P-值小于给定的显著性水平，则研究适合进行因子分析。本次研究设定KMO＞0.8，P-值小于0.01时，适合做因子分析。

（二）信度分析

量表的信度，是对量表在测量相关变量一致性、稳定性和可靠性的反映。采用常用指标——Cronbach’s α 系数，衡量量表内部的一致性，Cronbach’s α系数越大，内部一致性程度越高。Cronbach’s α系数大于0.7即为高信度，0.5为可接受的最低信度，低于0.35为低信度。本研究设定Cronbach’s α 系数需大于 0.7。

五、数据分析

对样本数据进行KMO检验和巴特利特球形检验，KMO的值为0.897，大于本研究设定的标准0.8，且接近0.9，适合做因子分析。在巴特利特球形检验中，近似卡方为2619.172，自由度为210，并达到显著性水平（P-值0.000＜0.01），适合做因子分析。

现选用主成分分析法提取因子，对原始因子载荷系数采用最大方差垂直旋转交换，因子提取的最终个数以特征值大于1作为判别标准。研究保留因子负荷超过0.5的条目，21个条目全部保留。通过降维，最终提取了五个因子，其中，a11、a21、a10、a9、a19、a12、a14、a15 对应第一个因子，a20、a16、a13、a18、a17 对应第二个因子，a5、a3、a4 对应第三个因子，a8、a7、a6 对应第四个因子，a1、a2 对应第五个因子，所有五个因子解释方差变异的累计数为68.553%。在总体的内部一致性检验中，Cronbach’s α系数为0.918，大于初始设定的标准0.7，说明总体信度非常好，五个因子内部的Cronbach’s α系数分别为 0.909、0.841、0.752、0.759、0.812，均大于 0.7，表明量表的每个因子内部一致性非常好。

通过对五个因子的归类，因子 1、2、3、4、5 分别对应“便捷好用、个性化设计、价格因素、APP友好、品牌效果”五个方面。因子1的初始特征值和解释方差均为最大，得出因子1比其他四个因子更加重要。

回溯到原始问卷，在5分制判断中，“4”表示比较重要，“5”表示非常重要，可以解释为某一条目中选4和5的人，愿意选择具有这一功能或强项的共享单车。所以，在比较各条目的重要性时，将每一条目选择“4”和“5”的人数筛选出来，计算出在总人数中所占比例，并按大小排列。

因子 1 中的 a11、a21、a10、a9、a19、a12、a14、a15均位居前列，远高于其他因子包含的条目，充分表明本研究提出的假设“便捷好用是影响共享单车选择最重要的因素”成立。在“便捷好用”这一因素细分下，a11解锁容易、a19蹬骑省力、a21锁车程序操作简单三个条目，与因子1相关性高说明用户在选择共享单车时，更看重便捷好用的功能，尤其是解锁容易、蹬骑省力、锁车程序操作简单这三个方面。

为验证假设，在计算每一个条目时，被调查者对其打分的平均值，因子 1中的 a11、a9、a19、a21、a14、a10、a12、a15 依然排在其他因子之前，且 a11 解锁容易、a9车辆停放位置距离自己近、a19蹬骑省力位居前三，进一步证明了便捷好用是用户的首选，不过，排在前三的项目稍微有所变化，锁车程序操作简单排在了第四位，而此次“停车距离近”排在了第二，说明这也是用户考虑较多的一个因素。

六、结论

在当今激烈的共享单车大战中，变速单车、女性专用、移动充电、酷炫的外表等奇招纷出，经过数据论证，这些个性化设计并不是使用者所关注的重点，用户最为关心的依然是最基本的方便、实用。所以建议各商家首先要保证单车方便、实用、结实的基础上，尽量为消费者提供便捷的使用方式，包括便捷找寻、提取、解锁、支付、还车等。此外，在论证假设的过程中，还发现男性使用者最为看重的是“蹬骑省力”，而女性更重视“车辆停放位置距离自己近”。因此，女性多的区域铺货要多，区域要广，男性聚集区可以集中摆放。在优化这些基本功能，做到有针对性地铺货的前提下，再考虑设计个性化亮点、免费活动、APP改进以及品牌宣传。

参考文献：

[1] 杨震宁，吕 萍，王以华.企业入驻科技园的动机及影响因素模型研究[J].科学学研究，2008(1).

[2] 孙艺文.消费伦理约束下消费者产品功能需求意向影响因素及作用机理研究[D].长春：吉林大学，2015.

[3] 于 淼.我国当代大学生网络游戏消费动机研究[D].长春：吉林大学，2008.