目的:随着社会的发展,传统的物品所有权概念在发生变化,共享经济逐渐兴起。在城市交通领域,“共享出行”蓬勃发展,新兴的共享出行模式不断涌现,各种基于互联网的共享出行平台如雨后春笋般快速成长。在我国,典型的共享出行如滴滴出行、Uber等网约车服务迅速发展。2015年我国网约车客运量占出租车客运总量的9.5%,2018年则达到36.3%;2019年网约出租车用户达到3.37亿,专车和快车用户为3.39亿。网约车服务是服务类型。相比传统出行服务,网约车是使用移动互联网信息平台作为媒介、提供车辆和驾驶服务,满足用户个性化出行的智慧城市交通的服务,为用户提供更为便利的出行方式,缓解了城市中的“打车难”问题,也能在一定程度上满足市民的差异化出行需求。然而,网约车是一种新兴的出行服务,无论学者还是运营商对网约车顾客分析、市场细分战略研究尚处于起步阶段,一些基础性的问题亟需回答,比如用户对于网约车服务的偏好是怎样的?不同人群对服务的诉求有怎样的差异?这些问题的答案对于网约车市场发展战略是很重要的。方法:本文回顾了网约车相关的研究,并在技术接受模型（TAM）基础上,研究了影响用户使用网约车的因素。在原始技术接受模型的基础上,根据网约车的特点以及用户对于网约车的认知,选取感知价值、感知风险作为外部变量,建立用户使用网约车影响因素模型,并使用年龄、性别、职业等因素作为调节变量,对不同用户进行异质性研究。在模型基础上提出假设,设计量表并作问卷调查,对假设进行检验;然后根据检验结果设计联合分析实验,研究网约车用户的使用偏好,并据此进行市场细分分析。结论:实证结果表明用户对网约车服务的感知价值、感知易用正向影响感知有用性,感知风险负向影响感知有用性,感知有用正向影响使用意愿。根据以上结果,设计联合分析实验,得出用户对于网约车服务的偏好因素从高到低依次是价格、乘坐体验、安全性。使用K-MEANS聚类分析方法对网约车用户进行分类,分为价格-乘坐体验型群体、价格-安全性群体以及价格-综合性群体。三类用户群体在性别、通勤花费金额以及通勤方式上有显著区别,对三类用户群体对网约车服务的偏好做了深入分析。最后根据实验结果,为网约车运营商提供管理和经营网约车的策略,为网约车市场发展提出战略建议,为网约车服务未来的精细化市场发展方向提供思路。创新点:（1）根据网约车的服务特点对传统的技术接受模型做了调整,并据此发展了量表。同时使用性别、职业、花费通勤金额、学历、通勤时间等多种因素作为模型调节变量,研究用户异质性对于使用意愿的影响。（2）首次使用联合分析实验进行网约车用户偏好分析,设计网约车虚拟产品。进行基于用户偏好的网约车市场细分分析。