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摘要：在互联网环境下，共享单车顾客满意度测评指标体系和公共自行车顾客满意度测评指标有明显的不一样，为了提升互联网环境下共享单车的用户满意度，增强用户对共享单车的友好体验，本文试图对顾客满意度评价指标和公共自行车用户满意度影响因素进行研究，给出了互联网环境下共享单车顾客满意度的评价指标体系，并且评价体系包含4个共享单车满意度的影响因素：产品，价格，服务，便利;通过分析，发现对满意度影响最大的是便利因素。运用共享单车评价体系对摩拜单车进行顾客满意度的实证分析，证实了模糊评价体系的合理性，并利用实证结果给出了提升共享单车满意度的方法。
关键词：共享单车;模糊决策;满意度
引言
2014年，OFO共享单车在校园出现，其后快速发展。跟随而来的是大量的共享单车品牌随之创立，共享单车时代正式来临，如果单次使用1元计费，推算出每年共享单车的潜在市场份额可能有281亿，统计整个产业链上游的单车、智能制造，下游的大数据、导航服务等增值服务，预估整个共享单车市场产业链价值近干亿规模。共享市场规模越来越大，发展预期被人们看好。但是在共享单车迅猛发展的同时，也带来了一些问题，比如城市投放分布数量不平衡、乱停乱放、坏车维修不到位等。以上这些都可能直接影响用户的体验，给用户造成不良感觉，影响顾客满意度，最重要的是会影响共享单车的使用频率。
為了更好的帮助企业改善对共享单车的升级和改造，给消费者更好的骑行体验，运用模糊数学的方法，模糊综合评价决策法构建共享单车满意度评价指标体系，并通过调研数据验证其合理性。
1、文献综述
共享单车的前身是公共自行车，通过回顾其研究，可以给我们带来一定的启示意义。Shaheen （2011）通过用户访谈和调研，发现影响满意度的重要因素包括自行车停放点数、反馈停放点实时自行车数量信息、自行车维护状况和增加骑行时间[1]。Fuller （2013）利用访谈和调研，发现市民骑自行车的概率可能随着自行车系统的完备而提高[2]。许民强（2014）利用因子分析方法构造自行车满意度评价体系[3]。
在自行车满意度研究领域中，周思萌（2017）将共享单车使用者满意度的影响因素分为五种，分别为安全与环保因素、便捷与灵活因素、分布与停取因素、外观与性能因素、服务与维修因素，并通过实证分析证明了其对满意度具有正向影响作用[4]。
对以上自行车满意度的研究，我们发现影响因素有哪些和应该运用什么模型还存在争论，加上新出现的共享单车与公共自行车之间存在较大差异。因此，本文将通过围绕构建共享单车满意度指标体系为核心，并通过实证分析，为提高共享单车的使用满意度提供建议和措施。
2、共享单车满意度模型构建和分析
2.1顾客满意度理论
通过大量阅读满意度研究文献资料：“顾客满意度理论包括3个基本要素，顾客感知产品或服务的效用;顾客期望;关于获取和使用产品及服务的成本认知”。刘资媛（2005）根据顾客满意度模型设计顾客满意度评价体系，并指出评价体系中的一级指标和二级指标基本上对所有产品都适用[5]，因此在刘资媛的评价体系的基础上对共享单车满意度评价体系进行了设计。
在实际研究分析中，设计顾客满意评价体系应该结合所处行业、企业以及产品的特点来筛选指标。
2.2共享单车满意度指标体系
根据顾客满意度基本构成要素和已有学者的研究，我们将模糊评价指标体系设定为3个层次，即目标层A，指标层包括：一级指标B，二级指标C，见下表1：
2.3建立识别模式
假设共享单车满意度的强度评价级别是Y，采用李克特5级量表来衡量具体的等级差异，即Yl表示对共享单车很满意，Y2表示对共享单车比较满意，Y3表示对共享单车感觉一般，Y4表示对共享单车不满意，Y5表示对共享单车很不满意，则Y= （Y1，Y2，Y3，Y4，Y5）。
2.4共享单车满意度模糊评价实例研究
摩拜单车（mobike）创建了全球首个智能共享单车模式，城市短途出行解决方案领导者，用户提供押金便可以时赁租用的一种付费、实现无桩借还车模式。
2.5确定指标层权重
指标权重确定的方法包括层次分析法、德尔菲法、熵值法等，本研究采用层次分析法来确定指标的权重。
根据相关专家，共享单车资深用户、有关专家、摩拜工作人员共计30人组成进行综合判断打分，最后计算出对各因素的分配的权重构成一级指标权重集。
得出b= （0.333，0.239，0.159，0.269）
同样可求导二级指标的权重集为：
得出C1= （0.36，0.24，0.1 42，0.258）
C2= （0.11， 0.346， 0.544）
C3= （0.3333， 0.3333， 0.3334）
C4= （0.362， 0.357， 0.281）
2.6根据专家调查构造模糊评价矩阵
步骤一：通过相关人员调查摩拜单车顾客满意度的二级指标。
步骤二：利用MATLAB软件，根据评价矩阵，计算出一级指标的评价集合：
A1=[0.0629， 0.4760， 0.3098， 0.1142， 0.0371]
同理可得：
A2=[0.1291， 0.4544， 0.3566， 0.0599，O]
A3=[0.0833， 0.4333， 0.3333， 0.1167，0]
A4=[0.3071， 0.4719， 0.1929， 0.0281，0] 步骤四：计算并建立模糊评价矩阵
A=b*（A1）[T]=[0.1477， 0.4629， 0.2933， 0.0786， 0.0124]
经过归一化处理得：
A=[0.1485， 0.4653， 0.2948， 0.0790， 0.0125]
由此得出，对摩拜单车满意度认为很满意的概率为14.85%，较满意的概率为46.53%，一般满意的概率为29.48%。根据最大隶属度原则，可认定其总体满意度较高。从实证数据中可以看出，摩拜单车还需进一步加强收费标准和车辆舒适度，以达到更高的顾客满意度。
2.7评价结果
规定评价集Y中各元素的量化值为Y1=100分，Y2=80分，Y3=60分，Y4=40分，Ys=20分，越靠近分值1 00分表示共享單车满意度越高，越接近分值40分，共享单车满意度越低。即分数越高，共享单车满意度越满意。用公式P1=B1Y计算得分如表2所示。
可从综合得分进行判断，摩拜单车满意度水平属于中等偏上水平，对顾客而言，它的便利性给他们带来了很好的骑行体验，通过结果我们发现产品因素得分值相对较低，结合实际调研情况，消费者的个性化需求对不同单车型号、款式有着自己的理解，所以导致产品因素得分偏低。
3、结语
在选择共享单车时，模糊综合评价法考虑了人思考的模糊性和实际情况，巧妙的把定性的因素定量化，虽然不太可能经济，但是在实际问题中，由于客观事物的复杂性，不确定性，以及人类思维的模糊性，很多给出确定的数值作为评价值。因此本文对共享单车进行模糊综合评价的过程中，旨在阐述这种评价方法如何使用，也存在一定的问题，需要进一步的调研和分析。
参考文献：
[1]Shaheen Susan，Hua Zhang，Elliot Martin，Stacey Guzman.Hangzhou Public Bicycle Understanding Early Adoptionand Behavioral Response to Bikesharing in Hangzhou，China[J].Transportation Research Record， 2011，（2247）：34-41.
[2] Daniel Fuller， Lise Gauvin，Yan Kestens， Mark Daniel，Michel Foumier，Patrick Morene and Louis Drouin.lmpactEvaluation of a Public Bicycle Share Program on Cycling：a case Example of BIXlin Montreal， Quebec[J]. AmericanJournal of Public Health，20 13，（103）：8 5-92.
[3]许民强，姚晔，费丽娟.公共自行车服务满意度评价体系的研究[J].中国统计，2014，（5）：55-56.
[4]周思萌，共享单车使用者满意度的影响因素研究——以昆明市为例[J].物流技术，2017，36（04）：35-39.
[5]刘资媛.顾客满意度影响因素的理论分析及实证研究[D].长沙：湖南大学公司管理学院，2004：24-28.
关键词：共享单车;模糊决策;满意度
引言
2014年，OFO共享单车在校园出现，其后快速发展。跟随而来的是大量的共享单车品牌随之创立，共享单车时代正式来临，如果单次使用1元计费，推算出每年共享单车的潜在市场份额可能有281亿，统计整个产业链上游的单车、智能制造，下游的大数据、导航服务等增值服务，预估整个共享单车市场产业链价值近干亿规模。共享市场规模越来越大，发展预期被人们看好。但是在共享单车迅猛发展的同时，也带来了一些问题，比如城市投放分布数量不平衡、乱停乱放、坏车维修不到位等。以上这些都可能直接影响用户的体验，给用户造成不良感觉，影响顾客满意度，最重要的是会影响共享单车的使用频率。
為了更好的帮助企业改善对共享单车的升级和改造，给消费者更好的骑行体验，运用模糊数学的方法，模糊综合评价决策法构建共享单车满意度评价指标体系，并通过调研数据验证其合理性。
1、文献综述
共享单车的前身是公共自行车，通过回顾其研究，可以给我们带来一定的启示意义。Shaheen （2011）通过用户访谈和调研，发现影响满意度的重要因素包括自行车停放点数、反馈停放点实时自行车数量信息、自行车维护状况和增加骑行时间[1]。Fuller （2013）利用访谈和调研，发现市民骑自行车的概率可能随着自行车系统的完备而提高[2]。许民强（2014）利用因子分析方法构造自行车满意度评价体系[3]。
在自行车满意度研究领域中，周思萌（2017）将共享单车使用者满意度的影响因素分为五种，分别为安全与环保因素、便捷与灵活因素、分布与停取因素、外观与性能因素、服务与维修因素，并通过实证分析证明了其对满意度具有正向影响作用[4]。
对以上自行车满意度的研究，我们发现影响因素有哪些和应该运用什么模型还存在争论，加上新出现的共享单车与公共自行车之间存在较大差异。因此，本文将通过围绕构建共享单车满意度指标体系为核心，并通过实证分析，为提高共享单车的使用满意度提供建议和措施。
2、共享单车满意度模型构建和分析
2.1顾客满意度理论
通过大量阅读满意度研究文献资料：“顾客满意度理论包括3个基本要素，顾客感知产品或服务的效用;顾客期望;关于获取和使用产品及服务的成本认知”。刘资媛（2005）根据顾客满意度模型设计顾客满意度评价体系，并指出评价体系中的一级指标和二级指标基本上对所有产品都适用[5]，因此在刘资媛的评价体系的基础上对共享单车满意度评价体系进行了设计。
在实际研究分析中，设计顾客满意评价体系应该结合所处行业、企业以及产品的特点来筛选指标。
2.2共享单车满意度指标体系
根据顾客满意度基本构成要素和已有学者的研究，我们将模糊评价指标体系设定为3个层次，即目标层A，指标层包括：一级指标B，二级指标C，见下表1：
2.3建立识别模式
假设共享单车满意度的强度评价级别是Y，采用李克特5级量表来衡量具体的等级差异，即Yl表示对共享单车很满意，Y2表示对共享单车比较满意，Y3表示对共享单车感觉一般，Y4表示对共享单车不满意，Y5表示对共享单车很不满意，则Y= （Y1，Y2，Y3，Y4，Y5）。
2.4共享单车满意度模糊评价实例研究
摩拜单车（mobike）创建了全球首个智能共享单车模式，城市短途出行解决方案领导者，用户提供押金便可以时赁租用的一种付费、实现无桩借还车模式。
2.5确定指标层权重
指标权重确定的方法包括层次分析法、德尔菲法、熵值法等，本研究采用层次分析法来确定指标的权重。
根据相关专家，共享单车资深用户、有关专家、摩拜工作人员共计30人组成进行综合判断打分，最后计算出对各因素的分配的权重构成一级指标权重集。
得出b= （0.333，0.239，0.159，0.269）
同样可求导二级指标的权重集为：
得出C1= （0.36，0.24，0.1 42，0.258）
C2= （0.11， 0.346， 0.544）
C3= （0.3333， 0.3333， 0.3334）
C4= （0.362， 0.357， 0.281）
2.6根据专家调查构造模糊评价矩阵
步骤一：通过相关人员调查摩拜单车顾客满意度的二级指标。
步骤二：利用MATLAB软件，根据评价矩阵，计算出一级指标的评价集合：
A1=[0.0629， 0.4760， 0.3098， 0.1142， 0.0371]
同理可得：
A2=[0.1291， 0.4544， 0.3566， 0.0599，O]
A3=[0.0833， 0.4333， 0.3333， 0.1167，0]
A4=[0.3071， 0.4719， 0.1929， 0.0281，0] 步骤四：计算并建立模糊评价矩阵
A=b*（A1）[T]=[0.1477， 0.4629， 0.2933， 0.0786， 0.0124]
经过归一化处理得：
A=[0.1485， 0.4653， 0.2948， 0.0790， 0.0125]
由此得出，对摩拜单车满意度认为很满意的概率为14.85%，较满意的概率为46.53%，一般满意的概率为29.48%。根据最大隶属度原则，可认定其总体满意度较高。从实证数据中可以看出，摩拜单车还需进一步加强收费标准和车辆舒适度，以达到更高的顾客满意度。
2.7评价结果
规定评价集Y中各元素的量化值为Y1=100分，Y2=80分，Y3=60分，Y4=40分，Ys=20分，越靠近分值1 00分表示共享單车满意度越高，越接近分值40分，共享单车满意度越低。即分数越高，共享单车满意度越满意。用公式P1=B1Y计算得分如表2所示。
可从综合得分进行判断，摩拜单车满意度水平属于中等偏上水平，对顾客而言，它的便利性给他们带来了很好的骑行体验，通过结果我们发现产品因素得分值相对较低，结合实际调研情况，消费者的个性化需求对不同单车型号、款式有着自己的理解，所以导致产品因素得分偏低。
3、结语
在选择共享单车时，模糊综合评价法考虑了人思考的模糊性和实际情况，巧妙的把定性的因素定量化，虽然不太可能经济，但是在实际问题中，由于客观事物的复杂性，不确定性，以及人类思维的模糊性，很多给出确定的数值作为评价值。因此本文对共享单车进行模糊综合评价的过程中，旨在阐述这种评价方法如何使用，也存在一定的问题，需要进一步的调研和分析。
参考文献：
[1]Shaheen Susan，Hua Zhang，Elliot Martin，Stacey Guzman.Hangzhou Public Bicycle Understanding Early Adoptionand Behavioral Response to Bikesharing in Hangzhou，China[J].Transportation Research Record， 2011，（2247）：34-41.
[2] Daniel Fuller， Lise Gauvin，Yan Kestens， Mark Daniel，Michel Foumier，Patrick Morene and Louis Drouin.lmpactEvaluation of a Public Bicycle Share Program on Cycling：a case Example of BIXlin Montreal， Quebec[J]. AmericanJournal of Public Health，20 13，（103）：8 5-92.
[3]许民强，姚晔，费丽娟.公共自行车服务满意度评价体系的研究[J].中国统计，2014，（5）：55-56.
[4]周思萌，共享单车使用者满意度的影响因素研究——以昆明市为例[J].物流技术，2017，36（04）：35-39.
[5]刘资媛.顾客满意度影响因素的理论分析及实证研究[D].长沙：湖南大学公司管理学院，2004：24-28.