智能网联汽车用户使用满意度影响因素研究

来源:用户上传      作者:张国方 李孟凯

　　[摘要]为研究智能网联汽车用户的使用满意度影响因素，灵活探索用户个性需求，以现有智能网联汽车用户为研究对象，结合顾客满意度理论，建立了智能网联汽车用户的满意度模型，利用神经网络思想在结构方程基础上建立BP神经网络，以优化满意度模型;通过问卷调查方式采集数据，对数据进行检验分析，验证智能网联汽车用户满意度优化模型。验证结果表明，优化模型能够定量地分析出各因素之间的相互影响关系，影响用户满意度的主要路径是使用态度，重要路径是感知风险。
　　[关键词]智能网联汽车;用户满意度;结构方程;BP神经网络
　　一、 引言
　　“十四五”是实现制造强国的关键阶段，汽车产业的壮大变强是实现制造强国的重要支撑。在汽车产业领域里，有8个重点领域：汽车市场、中国品牌、新能源产业、智能网联、产业链、协调发展、治理水平、全球化1。在未来的时间里，智能网联相关联领域市场也会越来越大。智能网联汽车有着与传统汽车不同的特点。针对网联化、智能化等特点，要充分研究用户在使用过程之中的感知体验，增强和消费者之间的交流互动，了解消费者需求并结合消费者的个性需求进行营销，为消费者提供更好的服务，推出更多更满意的高品质的汽车产品。
　　汽车行业紧跟互联网的发展而不断转型升级，营销模式也在不断发展更迭，制定良好的营销策略对消费者满意度有一定影响。不少车企对汽车行业的市场进行细分和合理的划分[1]，在找到目标市场后，以市场为导向提高研发地位，深度挖掘产品特点，针对特点优化营销方案[2]。面对汽车行业的转型升级，各车企都在加快产品开发和布局，提升用户服务水平，提高产品竞争力[3]，分别从产品、价格、渠道、促销等方面提出对应策略，提出了丰富产品线及迭代策略、打造产品竞争力、灵活调整价格、增加经销商多种获利机会、线上线下等营销策略建议[4]。
　　而消费者是营销的主体，企业应该通过现代化信息技术准确把握消费者的个性化需求，了解消费者的自身偏好，进而提升消费者对产品的满意度。Sheth等人提出了以客户为中心的营销分析框架，解释了以客户为中心的营销的前因、后果和边界条件[5]。用户的个性化需求会使得他们的消费有着明显的偏好，了解自己偏好的消费者在购买定制系统后对供应商的回购意愿和满意度更高[6]。同时，了解消费者的使用体验与偏好[7]和购买意向影响因素[8]有助于企业开发新产品，但是通常由于信息不对称，用户会对购买行为所产生的后果难以有准确的判断[9，10]，这些后果将会影响用户对产品的持续使用意愿[11]。王学东运用偏最小二乘结构方程模型的方法构建了新能源汽车用户的持续使用意愿模型[12]，分析了满意度对持续使用的影响;Fogliatto等人基于顾客对服务或产品属性既定偏好的分析提出了一种MC环境下的选择菜单设计方法[13]，以改善用户的满意度。
　　但因为数据内在属性分析不充分，使得以结构方程为基础建立的用户模型难以正确描述用户的使用感知[14-15]，变量之间的交互影响和非线性关系难以分析，从而引入神经网络思想来解决感知间的非线性关系。邵宏宇等构建了产品结构配置和实际使用工况向性能满意度映射的BP神经网络模型，分析使用工况作用下的性能满意度影响因素及其影响方式以及关键因子和因子间的交互作用[16]。张凌等人提出基于卷积神经网络的物流服务业顾客满意度评价方法，分析了在网络生鲜产品物流服务特征中，便利性、可靠性、及时性、完整性和友好性在消费者关注的服务特征中的重要性[17]。
　　随着数字化的发展，已有的研究，大多从技术角度和战略布局角度出发，缺乏对智能网联汽车的用户使用满意度影响因素的研究，对用户个性需求研究不充分、不灵活，针对性营销服务模式研究不足。本文以技术接受模型和期望确认理论[18]为基础，使用结构模型建立用户使用满意度模型，利用神经网络的思想进行模型优化，并根据优化后的结果进行智能网联汽车用户满意度影响因素分析，提出相关的建议策略。本文创新处在于通过神经网络优化满意度模型，灵活探索用户的个性需求因素，并探索适合智能网联汽车的营销服务模式。
　　二、 用户满意度模型构建
　　1. 用户满意度结构模型
　　智能网联汽车是新技术综合应用的产品，适合用技术接受模型研究。结合智能网联汽车使用感知研究的具体问题，把技术接受模型的外部变量细化为：服务感知和体验感知。服务感知主要指用户购车前后对整个购买过程服务的评价，主要从获得产品宣传的体验感知一直到售前的相关服务以及售后服务整个过程的体验;体验感知主要指用户个人通过使用智能网联汽车后相关价值感受的评价，主要包括产品的使用性能、驾驶体验，以及智能网联汽车给用户带来的自我价值感。
　　用户在使用过程中会对智能网联汽车产生很强的主观使用意愿，为对这种意愿进行解释，引入了用户满意度模型。感知风险主要用来评价用户在使用相关功能过程中对产品性能不确定性的感知，主要包括产品安全性、实用性、使用成本等;感知质量主要描述智能网联汽车用户在使用智能网联汽车过程中@得的价值感以及对智能网联汽车相关产品的认可度。结合已有的因素研究成果，智能网联汽车用户使用感知的各研究变量以及对应的测量指标如表1所示。
　　构建的智能网联汽车用户满意度的结构方程模型见图1。结构方程可以把无法测量的变量和一些可测量的变量综合在一起，分析出变量之间的因果关系。结构方程模型的优势在于可以通过假设的方式建立起变量之间的联系，同时还允许变量之间存在误差。结构方程模型由两部分组成：结构模型和测量模型，其中变量由可以直接观测的测量变量和不可直接观察的潜变量组成。测量模型：
　　[X=ΛXξ+δ] （1）
　　[Y=ΛYη+ε] （2）
　　式中：[ΛX]和[ΛY]是X，Y对[ξ，η]的因子载荷矩阵;[δ和ε]为外生测量变量的误差;[ξ和η]是潜在变量。结构模型：

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