滴滴出行打车APP用户忠诚度影响因素研究

专业硕士学位论文
滴滴出行打车APP用户忠诚度
影响因素研究
培养单位：工商管理学院
学科专业：工商管理硕士（MBA）
作者姓名：马艳红
学号：***********
指导教师：赵艳教授
二〇一九年六月
Research on the Influence Factors of User Loyalty of Didi Chuxing Taxi APP
Master of Business Administration
Candidate：Ma Yanhong
Supervisor：Prof. Zhao Yan
College of Business Administration
Capital University of Economics and Business, Beijing, China
摘要
本文立足于滴滴出行打车APP的用户方角度，回顾了国内外相关理论和研究文献，提取和分析了滴滴出行打车APP用户忠诚度的影响因素，构建出滴滴出行打车APP用户忠诚度模型。

本文认为评价滴滴出行打车APP用户忠诚度的一级指标主要包括：用户信任和用户满意。

评价滴滴出行打车APP用户忠诚度的二级指标包括网络技术、品牌形象、网络安全；服务质量、方便性、及时性。

设计调查问卷汇总了软件平台用户的评价数据，引用顾客满意度指数模型（CSI）的计算方法对变量指数进行计算，结合各变量间因子荷载结果，最终计算得出用户忠诚度及各影响因素评价结果。

滴滴打车APP用户忠诚度的数值结果为“赞同”，也就是说，用户对使用滴滴出行打车APP 整体是忠诚的态度，忠诚度处于第六个等级。

在此结论下，为滴滴出行打车APP的软件运营商科学提出有效挖掘用户、提高用户忠诚度的意见和建议。

关键词：滴滴出行；用户忠诚度；影响因素
Abstract
Based on the user side of Didi Chuxing Taxi APP, this dissertation reviews relevant theories and research literature at home and abroad, extracts and analyzes the influencing factors of Didi Chuxing Taxi APP loyalty, then construct the loyalty evaluation index model of Didi Chuxing Taxi APP loyalty.This paper considers that the first-level indicators for evaluating the loyalty of Didi Chuxing Taxi APP include:User trust and user satisfaction. The second-level indicators for evaluating the loyalty of taxi app users include:network technology, brand image and network security; service quality, convenience and timeliness. The design questionnaire summarizes the evaluation data of the software platform users. The calculation method of the customer satisfaction index model (CSI) is used to calculate the variable bining the factor load results of each variable. Finally, the numerical result of the user loyalty and other influencing factors are calculated. The current user loyalty conclusion of Didi Chuxing Taxi APP is "consent". In other words, the user is loyal to the use of the taxi software, and the loyalty is at the sixth level. Under this conclusion, provided a theoretical and practical reference for the users of Didi taxi APP operators to scientifically and effectively mine users and improve user loyalty.
Key Words: Didi Chuxing Taxi APP;customer loyalty; Influencing factor
目录
第1章引言 ......................................................... １
1.1 选题背景 .......................................................................................................... １
1.2 用户忠诚度国内外研究现状 .......................................................................... ３
1.2.1用户忠诚度 ........................................................................................... ３
1.2.2 用户忠诚度文献研究现状 .................................................................. ３
1.2.3 用户忠诚度相关理论模型 .................................................................. ５
1.3 研究目的及意义 .............................................................................................. ７
1.4 研究方法和研究内容 ...................................................................................... ８
1.4.1 研究方法 .............................................................................................. ８
1.4.2 研究内容 .............................................................................................. ８
1.5 本章小结 .......................................................................................................... ９第2章影响因素分析与模型构建 ..................................... １０
2.1 用户忠诚度影响因素分析提取 .................................................................. １０
2.1.1结果变量影响因素分析 ................................................................... １０
2.1.2初始变量分析 ................................................................................... １１
2.2滴滴出行用户忠诚度理论模型的基本构建 ............................................... １４
2.3 本章小结 ...................................................................................................... １５第3章基于模型的问卷设计与数据获取 ............................... １６
3.1 基于模型的问卷设计 .................................................................................. １６
3.1.1 调查问卷的设计 .............................................................................. １６
3.1.2 量表的开发 ...................................................................................... １６
3.2 调查问卷的样本选取和发放 ...................................................................... １９
3.3 数据分析统计方法 ...................................................................................... １９
3.4 本章小结 ...................................................................................................... ２０第4章问卷数据分析 ............................................... ２１
4.1 问卷数据的描述性统计 .............................................................................. ２１
4.2 数据的信度和效度分析 .............................................................................. ２３
4.2.1 数据的信度分析 .............................................................................. ２３
4.2.2 数据的效度分析 .............................................................................. ２３
4.3用户忠诚度及影响因素评价 ....................................................................... ２５
4.3.1 变量指数计算方法 .......................................................................... ２５
4.3.2 变量指数评价结果 .......................................................................... ２６
4.3.3 原因分析与建议提出 ...................................................................... ２７
4.4 本章小结 ...................................................................................................... ２８第5章结论及展望 ................................................. ２９
5.1 研究结论 ...................................................................................................... ２９
5.2 展望 .............................................................................................................. ２９参考文献 .......................................................... ３１致谢 .............................................................. ３４附录调查问卷 .................................................... ３５
第1章引言
第1章引言
1.1 选题背景
（1）互联网发展加快，催生“网络约车”需求增加
随着我国互联网产业蓬勃的发展态势，网民数量不断增长，互联网用户普及率大幅提高。

截至到2017年6月，中国的网民规模7.51亿人，新增网民1992万人，该数据显示中国居民中上网人数已过半，当前中国互联网普及率为54.3%，较2016年底提升了1.1个百分点[1]。

中国网民的使用习惯、使用的主要上网设备正向手机端集中。

现如今，手机已经成为拉动中国网民规模急速攀升的最主要因素。

截至到2017年6月，我国网民中使用手机的“手机网民”的规模达到7.24亿，较2016年底增加2830万人，使用手机上网的人群占比由2016年95.1%提升至2017年的96.3% [1]。

另外，伴随着中国城镇化进程的加快，“打车难”已经成为大城市人们出行的普遍难题，全国各大主要一线二线三线城市的人口规模不断增加，进而导致一二三线大城市的交通压力剧增。

截至2017年6月，通过网络预约出租车的中国用户使用规模增至27792万人，通过网络预约专车的中国用户使用规模增至21733万人[1]。

对于中国这一人口大国而言，无论是激增的出行需求还是交通供给的巨大压力，都亟待便捷、多样化的出行方式来应对“打车难“的困局。

（2）滴滴出行脱颖而出，探索解决“打车难”问题
从2013年第一款手机打车软件出现，打车应用发展到现在，用户可以免费下载到的打车软件在2016年已经多达300多种，打车APP下载排名较为靠前的有滴滴出行、Uber、快的打车、易道用车、嘀嗒拼车、神州专车等应用程序。

而滴滴出行打车软件从打车APP市场竞争者中脱颖而出，成为琳琅满目的手机打车软件中的佼佼者。

打车软件操作简单，只需将其安装在智能手机上，用户在其系统内进行注册成功后，选择自己的出行路线，向周边的司机发布出行需求，与此同时，离用户地理位置较近的司机根据定位快速抢单，通过系统实现最佳订单匹配。

具体的操作模式如图1.1所示。

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司机与车辆
智能用车平台
用户整合
司机
与车
辆
为用
户提
供及
时
的出
行服
务
通过
移动
互联
网
技术
预约
接单
方注
册登
记信
息
实现订单-接单服务
图1.1滴滴出行打车APP运作模式
滴滴出行第三方打车APP的出现与流行，有效实现了司机与乘客的双赢，不仅解决了乘客出行打不到车的问题，而且解决了司机被动地寻找乘客的矛盾，是运用“互联网+大数据”手段解决“打车难”问题的成功探索。

（3）打车应用同质化竞争，提高用户忠诚是关键
滴滴出行作为知名度最高的打车平台，不断发展壮大，市场占有率达59.4%，该比例已经超过其他打车软件市场份额之和。

2015年2月14日，滴滴、快的两大打车巨头宣布合并，“滴滴出行”作为公司的正式名称并启用新LOGO，表达了“滴滴一下，美好出行”的企业理念。

2012-2018短短几年内滴滴出行所提供的服务从最初仅提供出租车单一服务，迅速发展壮大到总揽出租车、专车、快车、顺风车、代驾、巴士、试驾等服务内容最丰富的全平台。

相比美国2015年共计8亿的出租车订单量，滴滴的订单总量已经达14.3亿。

滴滴出行正在用互联网思维改变着人与交通服务，其市场份额稳居行业首位。

原因在于滴滴在用户心中有着较高的口碑和认知度，再加上滴滴对司机和用户采取多种补贴。

《2016年中国移动端出行服务市场研究报告》显示，滴滴出行在中国移动端出行服务行业APP的活跃用户渗透率2015年达到77.6%，而滴滴专车（快车）作为其重要的一项服务，占据中国移动端专车（快车）出行APP用户覆盖数达88.4%[2]。

通过滴滴目前的市场占有率、用户渗透率以及订单量可以看出，在种类繁多的各类打车应用中，用户普遍对滴滴出行这一打车APP偏爱有加。

但是必须清醒地认识到，各类打车应用同质化严重导致当前打车市场竞争仍然竞争十分激烈，各类打车应用的运营商加快了在客户资源上的争夺。

为了获得更多的客户资源，提高用户的使用率和活跃率，滴滴在最初上线时，更多的是运用高补贴的方式，而这一方式只能在短期内使用。

滴滴需要考虑当补贴停止时，用户的使用率和活跃度是否还能继续维持。

因此，滴滴出行运营商想要长久地拥有高订单量、高市场占有率、高用户渗透率，就必须明确的知道哪些因素会显著影响滴滴的用户忠诚以及在这些影响因素作用下滴滴出行的用户忠诚度是多少，如此才能做到有的放矢，针对性地采取措施提高用户忠诚度。

本文正是基于滴滴出行兴起的背景并结合滴滴出行发展现状，从用户忠诚度理
第1章引言
论着手，通过研究影响用户忠诚度的因素有哪些；对滴滴出行使用者即用户的调查数据分析，根据滴滴出行用户忠诚影响因素并结合用户忠诚度指数模型判定当前滴滴出行的用户忠诚度；根据评价结论为滴滴出行第三方打车APP机构运营商提出有针对性的建议。

1.2 用户忠诚度国内外研究现状
1.2.1用户忠诚度
对于顾客忠诚的相关研究最初起源于西方。

对忠诚概念的引入具体可以追溯到西方的商业领域，自Copeland (1923)和Churchill (1942)的研究以后，学者们对顾客忠诚进行了大量的探讨。

伴随着服务经济的不断崛起，顾客忠诚(Customer loyalty)的相关研究也逐渐兴起，并最初发端于研究测评顾客购买行为。

不同时期的学者对用户忠诚度的标准定义有不同的立场，存在行为论、态度论和综合论三种派系。

但综合起来看，对使用对象的用户忠诚大致体现出以下3种心理倾向：
（1）对使用对象存在一定的情感依恋心理和信赖心理；
（2）发自内心的愿意向他人推荐并鼓励他人使用的心理；
（3）对使用对象存在一定的频繁关注心理，而对使用对象以外的同类对象关注度较低.
基于上述分析，并结合滴滴出行打车APP的特点，本文认为滴滴出行打车APP 用户忠诚度，是用户对使用滴滴出行打车APP忠诚性大小的一种量化测度，能够反映用户对滴滴出行打车APP重复使用频率高低及使用信任度的综合程度，具体体现为使用行为的忠诚和使用态度的忠诚。

因此，本文将滴滴出行打车APP用户忠诚度定义设定为：使用滴滴出行的用户对滴滴出行打车APP在线平台机所提供的服务感到满意，同时由于对其服务感到信任并存在长期依赖于使用滴滴出行打车APP的倾向，在未来一段时间内用户会持续关注并使用该应用软件，并可能会向身边的人推荐滴滴出行打车APP的行为和态度。

1.2.2 用户忠诚度文献研究现状
（1）国外文献研究现状
伴随着服务经济的不断崛起，用户忠诚（Customer Loyalty）的相关研究也逐渐兴起，并最初发端于研究测评顾客购买行为。

不同的学者从各自不同的研究角度给出了顾客忠诚的不同定义和影响因素分析。

Jeewon Choi和Hyeonjoo Seol（2008）等人建立的满意度模型中，“内容可靠性”和“交易过程”被证明是影响满意度和忠诚度的
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重要因素[3]。

Vinita Kaura和Ch. S. Durga Prasad（2015）等人研究认为服务质量维度，感知价格公平、公平性及服务便利维度正向影响顾客满意和顾客忠诚[4]。

Tianxiang Sheng和Chunlin Liu（2010）开发了在线购买中客户满意度和忠诚度的新概念模型，认为衡量电子服务质量的四个维度分别是效率、需求履行、系统可访问性以及隐私，其中效率对顾客满意度有正向影响，隐私对顾客忠诚有正向影响[5]。

Ingy Shafei和Hazem Tabaa（2016）研究发现网络质量，客户支持和定价结构是影响客户满意度的主要服务质量结构，说明客户更感兴趣的是核心服务以外的其他福利和增值服务[6]。

Waseso Segoro（2013）认为影响顾客满意度和忠诚度的因素是顾客对服务质量、系泊因素和关系质量的感知[7]。

Firend A. Rasheed和Masoumeh F. Abadi（2014）认为服务质量与信任度，服务质量与感知价值，信任与顾客忠诚以及感知价值与顾客忠诚之间存在正相关关系[8]。

Hongwei Jiang和Yahua Zhang（2016）认为客户忠诚度是竞争优势的来源，也是任何组织的重要无形资产，在研究顾客满意度和顾客忠诚度的决定因素时发现，一些人口统计学变量，如性别，收入和教育对统计显著[9]。

Park、Rim和Lee（2013）采用结构方程模型分析收集到的数据，得出的结论是标签识别质量和内容质量证明对顾客满意度有直接影响，而连接质量和易用性则间接地比感知价值直接影响顾客满意度，感知价值和满意度影响了忠诚度，适应成本影响转换障碍，转换障碍越高，忠诚度越高[10]。

（2）国内文献研究现状
通过检索清华同方CNKI全文数据库收录的文献发现，国内的研究者由于分析角度和认识上的差异, 对顾客（用户）忠诚度以及影响因素的把握上尚未达成共识。

陆娟、芦艳（2006）等人确定驱动服务忠诚的3个最重要因素是顾客价值、顾客满意、服务质量；衡量服务忠诚的4个维度是推荐意向、购买意愿、价格容忍和抱怨行为[11]。

马钦海和李艺（2007）考察了转换成本、服务性质、竞争者吸引力以及顾客-企业社会关系对顾客满意与顾客忠诚关系的调节作用[12]。

李惠璠、罗海成（2012）等人着重探讨了企业形象通过顾客价值和顾客满意对顾客忠诚产生作用的作用机理[13]。

邓爱民、陶宝（2014）等人构建了以在线网站特性、信任、线下物流服务质量、转换成本、顾客满意度为外因潜在变量，以顾客忠诚度为内因潜在变量的假设模型，在网络环境下，信任是顾客忠诚度的直接前因变量；在线网站特性和线下物流服务质量通过顾客满意间接地影响顾客忠诚度[14]。

杨勇、马钦海（2015）等人研究了员工情绪表达与顾客间的作用规律，发现深层表演和真实表达对顾客忠诚度有显著正向影响[15]。

简兆权和柯云（2017）基于网络购物服务失误以及服务补救情境下展开顾客满意度和顾客忠诚度研究，研究发现当顾客遭遇过程失误时更期望获得心理补救，当顾客遭遇结果失误时则更期望获得实质补救，并且实质性补救会引致更高的顾客二次满意与忠诚度，而顾客二次满意对顾客忠诚度有显著正向影响[16]。

第1章 引言
1.2.3 用户忠诚度相关理论模型
各类行业要想做强做大，牢牢抓住客户，必然会对用户忠诚度展开相应研究，而各类行业针对用户忠诚开展的模型构建，通常都是在借鉴以往学者所讨论的顾客满意度指数模型的基础上进行理论模型的构建，本论文也是基于这种考虑，在构建理论模型过程中借鉴了顾客满意度指数（Customer Satisfaction Index ）CSI 模型的相关理论假设，并结合滴滴出行打车APP 及用户的特性，构建了滴滴出行打车APP
用户忠诚度
CSI ，指的是当用户全面感知了某一种（类 ）产品或者服务之后，通过将自身感知结果与本身初始需求预期进行对比，最终所形成的一种或愉悦或失望的心理状态[40]。

全世界范围内对于顾客满意度指数模型的研究工作一直都在持续不断地进行中。

这其中以瑞典（1989）构建的SCBC 模型、美国ACSI 模型、欧盟ECSI 模型、中国（1999）CCSI 模型为代表性的全国顾客满意度指数模型。

瑞典SCBC 晴雨表顾客满意度模型，具体可以表达为如下函数关系式：
()f =顾客忠诚顾客抱怨,顾客期望,感知绩效,顾客满意
并且该模型还认为这5大变量之间存在如下逻辑关系： 顾客期望顾客满意
顾客忠诚
感知绩效
顾客抱怨
图1.2瑞典SCBC 晴雨表顾客满意度模型逻辑关系
根据SCBC 模型的逻辑关系图可以认为，SCBC 模型中的顾客忠诚主要由顾客满意和顾客抱怨直接决定；顾客抱怨、感知绩效以及顾客期望对顾客满意存在直接显著的影响[17]。

美国ACSI 顾客满意度指数模型，具体可以表达为如下函数关系式：
()f =顾客忠诚顾客抱怨,顾客期望,感知质量,感知价值,顾客满意
并且该模型还认为这5大变量之间存在如下逻辑关系：
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感知质量
顾客满意顾客抱怨
顾客忠诚
感知期望
感知价值
图1.3美国ACSI 顾客满意度指数模型逻辑关系
根据ACSI 模型的逻辑关系图可以认为，ACSI 模型中的顾客忠诚的影响因素和SCBC 模型一样,也是由顾客抱怨和顾客满意直接决定；但与SCBC 模型不同的是，该模型认为顾客满意除了受顾客抱怨的影响之外，还受到感知质量、感知价值和感知期望的直接显著影响[17]。

欧洲ECSI 顾客满意度指数模型，具体可以表达为如下函数关系式：
()f =顾客忠诚企业形象,顾客期望,感知质量,感知价值,顾客满意
并且该模型还认为这6大变量之间存在如下逻辑关系： 感知质量顾客满意企业形象
顾客忠诚
顾客期望感知价值
图1.4欧洲ECSI 顾客满意度指数模型逻辑关系
根据ECSI 模型的逻辑关系图可以认为，ECSI 模型中的顾客忠诚除了受顾客满意直接影响之外，感知质量及企业形象也会对其产生直接显著地影响；顾客满意受感知质量、顾客期望、企业形象和感知价值的直接显著影响[17]
中国CCSI 顾客满意度指数模型，具体可以表达为如下函数关系式：
()f =顾客忠诚品牌形象,预期质量,感知质量,感知价值,顾客满意
并且该模型还认为这5大变量之间存在如下逻辑关系：
第1章引言感知质量
顾客满意品牌形象顾客忠诚
预期质量
感知价值
图1.5中国CCSI顾客满意度指数模型逻辑关系
根据CCSI模型的逻辑关系图可以认为，CCSI模型中的顾客忠诚仅仅由顾客满意直接显著影响，而感知质量、品牌形象、预期质量和感知价值会直接显著地影响顾客满意[17]。

根据对顾客忠诚的文献以及理论模型的研究回顾可以看出，国内外学者们的研究重点大多数聚焦在用户满意和用户信任对用户忠诚的影响上。

本文基于此，结合以往学者们的研究成果，以用户信任和用户满意两大主要因素为前提，研究滴滴出行打车APP用户忠诚度的影响因素并对滴滴出行网络约车平台的用户忠诚度进行全面评价。

从本文对用户忠诚的影响因素选取中可以看出，本文对影响因素的选择也是参考和综合了以往学者研究的观点。

在本文后续的研究中，也将借鉴和参考大量学者的研究成果，并且在文中引用时进行了详细标注和引用说明。

结合本文研究立场和研究目的，在此基础上进行分析，构建更加完善的理论模型。

1.3 研究目的及意义
滴滴出行已经发展成为中国目前使用人群最广、市场占有率最大的第三方打车应用，具备巨大的社会和经济价值，未来市场发展前景广阔。

作为网络时代的新生事物，滴滴打车应用运营商，必须注重培育用户价值、培养用户忠诚度。

基于此，本文针对滴滴出行打车APP展开研究，通过对滴滴出行的使用人群即用户进行问卷调查，结合以往学者的用户忠诚理论成果，构建滴滴出行打车APP用户忠诚度理论模型，在对滴滴出行打车APP用户忠诚度影响因素数据获取的基础上评价滴滴出行在广大受众群体中的忠诚度处于何种水平，通过评价结论清晰看到滴滴出行的用户忠诚度分值，无论是对于受众用户方还是平台运营方都有十分重要的价值。

（1）理论意义
通过文献检索可以发现，国内对于影响网络产品的用户忠诚度的影响因素研究以及评价成果较少，尤其是针对滴滴出行这一打车应用的用户忠诚度研究更少，因此，本文将传统顾客忠诚度理论和滴滴出行的网络特征两者相结合，针对滴滴出行打车APP展开用户忠诚度影响因素的搜集整理及用户忠诚度评价研究，这对今后新生网络
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事物的用户忠诚度的评价研究和发展具有一定理论意义。

理论意义和现实意义兼备。

（2）现实意义
本文针对滴滴出行打车APP展开研究的现实价值在于，通过详细分析影响滴滴出行打车APP用户忠诚度的主要因素得到的问卷调查数据，评价分析滴滴出行的用户忠诚度，得出的评价结论对于指导滴滴出行打车APP运营商以及类似的第三方打车APP 运营商科学、有效地挖掘用户、提高用户忠诚度有一定的应用价值。

1.4 研究方法和研究内容
1.4.1 研究方法
本文主要运用文献研究法＋实证研究方法相结合。

（1）文献研究：梳理和回顾了国内外与顾客忠诚理论相关的研究成果，了解和关注在移动互联网应用中的驱动因素并加以借鉴，为本文设计滴滴出行用户忠诚度影响因素的理论模型奠定了理论参考基础。

（2）实证研究：结合理论模型和滴滴出行的特点设计调查问卷并获取调查数据，利用SPSS24软件对问卷数据进行基础的描述性统计分析、信度和效度检验。

在此基础上，引用顾客满意度指数模型（CSI）的计算方法作为本文变量指数的计算方法，结合滴滴出行用户忠诚度理论模型的各变量间因子荷载结果，最终计算得出其用户忠诚度的数值结论。

1.4.2 研究内容
如图1.6，分五个章节对滴滴出行打车APP用户忠诚度的影响因素进行整理并基于此构建理论模型。

第一章，引言，介绍了选题背景、梳理了国内外研究现状等基本问题。

基于当前互联网发展加快对“网络约车”需求增加，滴滴出行脱颖而出，探索解决“打车难”问题，然而打车应用同质化竞争激烈，提高用户忠诚是滴滴出行抓住用户的关键。

第二章，理论模型构建。

对影响滴滴出行用户忠诚度进行了针对性的定义，阐述了以往学者研究的用户满意度指数模型；在参考相关理论研究基础上，对影响滴滴出行用户忠诚度的影响因素进行选取和分析，形成由各影响因素构成的滴滴出行打车APP用户忠诚度模型。

第三章，基于模型的问卷设计与数据获取。

根据相关研究文献中的成熟量表，介绍了调查问卷的具体设计和量表的开发，同时介绍了在研究过程中采用的方法。

第四章，问卷数据分析。

介绍了调查问卷的具体设计及分析方法，利用SPSS24统计软件对统计数据做基本的描述性统计分析；检验了数据的信度与结构效度；引用文献中顾客满意度指数模型（CSI）的计算方法，计算本文理论模型中的变量指数，
第1章 引言
最终利用变量指数计算方法分别计算了27个显变量和9个潜变量的变量指数。

针对研究结果分析了原因并就研究结果提出相应的改进建议。

第五章，结论及展望。

总结评价本文研究结论，同时还指出了由于条件受限导致的本文研究局限性，在此基础上对未来的研究方向提出展望。

图1.6论文研究框架 1.5 本章小结
本章梳理和回顾了国内外用户忠诚文献以及相关理论模型，明确了本论文的研究目的和研究意义，通过运用理论模型+数据获取+实证模型相结合的研究方法，最终分五章展开对滴滴出行用户忠诚度评价研究。

论文内容
选
题
背
景 文献分析 问卷分析
结论展
望 “网络约车”
需求增加。

打
车应用竞争激
烈，仍面临打
车难问题。

分析用户忠诚影响因素，构建滴滴出行APP 用户忠诚度理论模型。

提出相应的改进建议，对未来研究的方向提出展望。

利用SPSS24软件分析统计数据；检验数据的信度与结构效度；计算各变量指数。

滴滴出行打车APP 用户忠诚度影响因素研究 问卷设
计 介绍了调查问卷的具体设计和量表的开发及研究过程中采用的方法。