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+ 休閒娛樂 + 晴天 + 步行 10 分鐘」組合之電動機車租賃服務,則受測者之整體 效用值最高,亦即對此組合之消費意願最高。其中,雖然該群受測者偏好步行 10 分鐘,但由於步行至目標電動機車時間之重要性最低,故水準差異所導致的整體效 用值差異甚小,亦即該因素之水準值差異對於消費意願影響很小。
2. 「價格敏感群」最重視「使用價格」
「價格敏感群」在電動機車租賃服務之重要因素中,最重視「使用價格」,其 次則為天氣狀況、使用目的及步行至目標電動機車時間,與其他集群相比,是受測 者人數最少的一群。
「價格敏感群」以18-22 歲、大學(專科)或以下及平均月收入 30,001 元以上等 人口變數之受測者為主。
研究結果發現,若對「價格敏感群」推出「前10 分鐘 10 元,之後每分鐘 4 元 + 日常通勤 + 晴天 + 步行 2 分鐘」組合之電動機車租賃服務,則受測者之整體 效用值最高,亦即對此組合之消費意願最高。
3. 「重視方便群」最重視「天氣狀況」與「步行至目標電動機車時間」
「重視方便群」在電動機車租賃服務之重要因素中,最重視「天氣狀況」與「步 行至目標電動機車時間」,其次則為使用價格及使用目的,此群之受測者人數約占 三分之一。
「重視方便群」以23-27 歲、研究所(碩、博士)及 10,001-30,000 元等人口變數 之受測者為主,由以上人口變數可知其受測者主要為研究所在學學生與高學歷初 入職場者。
研究結果發現,若對「重視方便群」推出「前10 分鐘 10 元,之後每分鐘 4 元 + 逛街購物 + 晴天 + 步行 2 分鐘」組合之電動機車租賃服務,則受測者之整體 效用值最高,亦即對此組合之消費意願最高。
第二節 建議
共享經濟在網際網路發達的社會已成趨勢,特別在行車共享方面已有成熟的 商業模式。作者基於相關文獻以及對電動機車租賃服務的興趣,將本研究經由實證 結果,對設計產品組合、WeMo Scooter 及後續研究者等提出幾點建議,並供行車 共享服務產業界參考。
電動機車租賃服務產品組合設計之建議
根據本研究結果分析,因電動機車租賃服務剛於台灣市場推出,故目前仍處於 開發與試營運階段,電動機車數量與營運範圍有限,消費者的使用機會相對較少。
隨著該服務在市場逐漸成熟,電動機車數量增加與營運範圍擴大,將有助於縮短
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「步行至目標電動機車時間」。而「天氣狀況」將是消費者決定是否使用電動機車 租賃服務的首要考量因素。另外,「使用價格」則因長短程使用而有不同偏好,可 透過集群分析將消費者做區隔,分別設計最適的使用價格組合;亦可根據不同的
「使用目的」情境設定不同的使用價格。
針對不同的使用目的之族群設定不同的使用價格,舉例來說:短程通勤族適合
「低固定費用+高變動費用」,中長程通勤族則適合「高固定費用+低變動費用」;而 休閒娛樂則包括一般日常生活情境,可根據不同的天氣狀況進行差別訂價,由於下 雨天的電動機車租賃服務需求少,故在「經濟利潤≧0」的情況下訂定較低的使用 價格,如「低固定費用+低變動費用」等,予以補償下雨騎車所造成的麻煩與不便,
同時降低WeMo Scooter 的電動機車閒置率。
電動機車租賃服務業者之建議
「天氣狀況」為消費者決定是否使用電動機車租賃服務的首要考量因素。
WeMo Scooter 營運區自試營運以來,已擴增至目前台北市信義區等六區。然而,
台北地區全年有雨,反觀南部地區乾濕季分明,且交通工具選擇不比大台北地區多 元。如此可見,WeMo Scooter 更適合在南部城市發展,若有意將該服務擴展至其 他城市,可考慮降雨較少的都會地區,如台中、台南及高雄等。
目前政府與地方政府為了淘汰二行程機車,鼓勵民眾多使用綠能運輸工具,實 施汰換二行程新購電動機車最高補助新台幣 47,000 元,新購電動機車亦有最高補 助新台幣36,500 元。另外,國內有 11 家電動車及 17 家電動機車廠,配合政府賦 稅減免等誘因,開發共27 款電動車及 70 款電動機車。為發展綠能科技創新產業,
鼓勵民眾購買綠能電動車輛,給予電動車免貨物稅的優惠。以上政策均表示政府正 積極推動綠色經濟與綠色運輸系統,以改善與解決台灣之環境與經濟等相關問題。
雖然目前的停車費用仍是由WeMo Scooter 自行吸收,但鑒於上述政府的積極 作為,WeMo Scooter 可主動向政府展示電動機車租賃服務之於交通環境的綠能成 效,盡力取得政府與地方政府的支持與實質補助。而待政府予以實質補助後,其營 運成本將有降低的機會,屆時WeMo Scooter 可再討論是否調整收費方式或提供不 同的包時計費方式,抑或擴大營運規模、提供更多的電動機車等,推出更加完善的 電動機車租賃服務。
差異化策略之建議
根據本研究結果,針對不同集群宜採差異化行銷策略。WeMo Scooter 在營運 初期時,可將「集群1:天氣敏感群」作為目標客群,由於新創公司於營運初期較 無充裕的資金作為廣告支出,因「天氣敏感群」人數占全體最多,故在該集群做宣
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傳活動將會有較高的廣告投放收益。由於「集群3:重視方便群」除了重視天氣狀 況外,同時也對「步行至目標電動機車時間」非常敏感,故可待WeMo Scooter 服 務日益壯大且廣為人知,其電動機車數量與營運範圍擴大後,再針對「重視方便群」
進行差異化行銷。
另外,「集群 2:價格敏感群」由於相較其他集群,其人數較少,使用目的通 常為日常通勤,在需要經常使用的狀況下,預期該群消費者傾向購買私人車,而非 使用該租賃服務,故「價格敏感群」非WeMo Scooter 之目標客群。
綜上所述,建議WeMo Scooter 營運初期之目標客群以「集群 1:天氣敏感群」
為主,後期可再針對「集群3:重視方便群」作差異化行銷,而「集群 2:價格敏 感群」則不是WeMo Scooter 的目標客群。
未來研究建議
本研究是以聯合分析法從產品因素探討消費者的消費意願,由於近年來各國 積極發展綠能運輸系統,在交通市場上電動機車租賃服務屬於新興行車共享服務,
目前規模尚未擴大,未來研究者可從廠商面深入探討其是否具有成本效益,亦可模 擬多少電動機車數量才能發揮規模經濟。
本研究根據相關文獻,整理初步因素並進行第一階段問卷篩選出重要因素。然 而,尚有許多可能會被消費者所考慮的因素未被納入,例如室外氣溫等因素。本研 究之因素水準為參考相關文獻與考量現實狀況所訂,但在不同的情境下,相同的因 素會有不同的水準,例如使用狀況為接送友人或作為尖峰替選運具等。未來研究者 若使用聯合分析法研究相關議題,可以廣泛參考相關文獻與所有現實狀況後,再行 設定屬性與水準,使研究結果能符合與合理解釋研究問題。
全體樣本中非學生的社會人士比例較少,由於社會人士有通勤、購物及休閒等 其他需要,而衍生出對電動機車租賃服務的需求,建議後續研究者對各年齡層的消 費者作抽樣,提出更具整體代表性的研究與結論。
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紜甄, 採訪者) 擷取自 http://news.ltn.com.tw/news/focus/paper/1076884 WeMo Scooter. (2017). WeMo Scooter 官方網站. 擷取自 WeMo Scooter 官方網站:http://www.wemoscooter.com/
Wye. (2015). 高雄又一創舉!陳菊市長將引進巴黎汽車共享計畫. 擷取自 INSIDE: https://www.inside.com.tw/2015/10/13/autolib-in-kaohsiung-city 王聲威. (2015). 生活圈交通網 新北推「北北基桃合作平台」計畫. (何玉華, 採訪
者)
交通部運輸研究所. (2016). 運輸部門年度排放清冊推估資料庫-二氧化碳排放量.
擷取自 政府資料開放平臺: http://125.227.84.170/TDMEDSS/Document/排放 清冊/清冊資料查詢/排放清冊資料下載/運輸部門歷年二氧化碳排放量推
護署: http://www.epa.gov.tw/ct.asp?xItem=10052&ctNode=31352&mp=epa 林全能等人. (2016 年 11 月). 2016 年能源產業技術白皮書. 擷取自 經濟部能源局:
‧
百科: https://zh.wikipedia.org/wiki/政府資料開放平臺維基百科. (2017). 公共自行車. 擷取自 維基百科: https://zh.wikipedia.org/wiki/公 共自行車
摩拜單車. (2017). 摩拜單車官方網站. 擷取自 摩拜單車官方網站:
https://m.mobike.com/app/pages/download/index.html?
蔡孟妤. (2017). 高雄電動汽車共享 30 分收費 150|高屏離島|地方|聯合新聞網. 擷 取自 聯合新聞網: https://udn.com/news/story/7327/2435394
鄧振源. (2005). 計畫評估方法與應用. 運籌規劃與管理研究中心.
Barth, M., & Shaheen, S. (2002). Shared-use vehicle systems: Framework for
classifying carsharing, station cars, and combined approaches. Transportation
Research Record, pp. 105-112.
Calvo, R. W., de Luigi, F., Haastrup, P., & Maniezzo, V. (2004). A distributed
geographic information system for the daily car pooling problem. Computers &
Operations Research, 31(13), pp. 2263-2278.
Cityscoot. (2017). Cityscoot 官方網站. Retrieved from Cityscoot 官方網站:
http://www.cityscoot.eu/
‧
COUP. (2017). COUP 官方網站. Retrieved from COUP 官方網站:
https://joincoup.com/en
Dodds, W. B., Monroe, K. B., & Grewal, D. (1991). Effects of price, brand, and store information on buyers' product evaluations. Journal of marketing research, pp.
307-319.
ecooltra. (2017). WHAT IS SCOOTER SHARING? Retrieved from ecooltra:
https://www.ecooltra.com/en/
Ferrari, E., Manzini, R., Pareschi, A., Persona, A., & Regattieri, A. (2003). The car pooling problem: Heuristic algorithms based on savings functions. Journal of
Advanced Transportation, 37(3), pp. 243-272.
Green, P. E. (1974). On the Design of Choice Experiments Involving Multifactor Alternatives. Journal of Consumer Research, 1(2), pp. 61-68.
Green, P. E., & Srinivasan, V. (1978). Conjoint Analysis in Consumer Research: Issues and Outlook. Journal of Consumer Research, 5(2), pp. 103-123.
Green, P. E., & Srinivasan, V. (1990). Conjoint analysis in marketing: new developments with implications for research and practice. The Journal of
Marketing, 54(4), pp. 3-19.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2009). Multivariate Data
Analysis (7 ed.).
Key World Energy Statistics 2016. (2016). Retrieved from International Energy Agency:
https://www.iea.org/publications/freepublications/publication/KeyWorld2016.pdf Kleinschmidt, E. J., & Cooper, R. G. (1991). The Impact of Product Innovativeness on
Performance. Journal of product innovation management, 8(4), pp. 240-251.
Louviere, J. J., & Islam, T. (2008). A comparison of importance weights and
willingness-to-pay measures derived from choice-based conjoint, constant sum scales and best–worst scaling. Journal of Business Research, 61(9), pp. 903-911.
Mullet, G. M., & Karson, M. J. (1985). Analysis of purchase intent scales weighted by probability of actual purchase. Journal of Marketing Research, pp. 93-96.
Orme, B., & King, W. C. (1998). Conducting full-profile Conjoint Analysis over the
Internet. Retrieved from Sawtooth Software:
https://www.sawtoothsoftware.com/download/techpap/internet.pdf
Scoot Networks. (2017). Scoot Networks 官方網站. Retrieved from Scoot Networks 官方網站: https://scoot.co
Shaheen, S., Chan, N., Bansal, A., & Cohen, A. (2015). Shared Mobility: A
Sustainability & Technologies Workshop: Definitions, Industry Developments, and Early Understanding. Transportation Sustainability Research Center.
Shaheen, S., Sperling, D., & Wagner, C. (1998). Carsharing in Europe and North American: past, present, and future. Transportation Quarterly, 52(3), pp. 35-52.
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附錄一:WeMo Scooter 電動機車租賃服務操作說明
威摩科技(WeMo Scooter)於 2016 年 10 月在台北市區推出電動機車租賃服務,
致力於改變大都會裡人們的交通體驗,希望減少都市裡的廢氣與噪音污染,期許擁 有一個更美好、便捷的智慧城市生活,目標是五年之內改變台北的城市樣貌。本節 將說明該電動機車租賃服務使用方法(WeMo Scooter, 2017):
下載 WeMo Scooter,註冊成為會員
STEP1:使用者需在手機下載並安裝 WeMo Scooter App
STEP1:使用者需在手機下載並安裝 WeMo Scooter App