基于科技接受模型的ETC用户使用行为研究

为理清消费者使用ETC服务的影响因素,积极引导广大车主安装ETC设备,提升ETC用户使用ETC服务的积极性和使用倾向,变ETC设备持有者为ETC服务使用者。在分析前人研究基础上,借鉴科技接受模型相关研究结论,构建ETC用户使用行为模型,提出研究假设。以ETC用户为调查对象实施在线调查,并最终回收有效问卷445份。使用现有成熟量表对ETC用户的感知有用性、感知易用性、态度和行为倾向进行测量,使用SPSS24.0和AMOS24.0统计分析软件对研究模型的信效度、模型拟合度等主要指标进行分析并验证了研究假设。研究结果显示:各项指标均符合学者建议标准;用户对ETC的感知易用性显著正向影响用户对ETC的感知有用性;用户对ETC的感知有用性和对ETC的感知易用性对态度均有显著正向影响;用户对ETC的态度对行为倾向有显著正向影响。建议相关机构从丰富ETC卡使用场景等方面提升用户的感知有用性;通过拓展ETC发行渠道、提高安装服务质量以及便捷式应用软件开发等措施降低用户的使用成本,提升用户的感知易用性;通过进一步充实服务内容等方面培育提升用户的积极态度。

基于高速公路大数据的四川省ETC用户开发研究

四川高速公路网的不断完善,联网收费系统的实施,为四川省高速公路运行ETC提供了必要的基础。从2014年10月ETC试运营至2017年底,经过三年发展,四川省仍然有较大的ETC用户开发潜力。文章介绍了ETC开户相关问题及发展对策,利用四川省高速公路交通大数据,分析了非ETC用户的高速公路使用情况,揭示了四川省开发ETC用户的巨大潜力。最终就开户策略、应用领域、ETC服务质量、ETC宣传方面给出了ETC用户的开发对策。

基于海量信息的高速公路ETC用户分类研究

为解决高速公路ETC用户的分类问题,利用大数据挖掘技术提出了多种基于高速公路ETC用户使用特征的分类模型。首先,在传统特征指标的基础上,加入最长使用间隔作为用户分类指标,建立新的用户分类指标体系;其次,构建K-means,模糊C-均值和SOM(自组织映射神经网络)3种机器学习模型,并利用多种分类评价指标综合考虑用户分类效果。实例分析表明,3种分类模型均实现了6类用户的分类任务,其中SOM模型的评价指标最优,表明非监督机器学习方法SOM在大规模数据分析中的优势;最后,针对不同种类ETC用户使用差异化的收费管理策略进行讨论,认为大数据挖掘技术可以进一步提高高速公路ETC系统的管理决策水平。

沪苏浙高速主线收费站ETC车道扩建方案设计

随着高速公路全国联网工作的进行,ETC用户规模迅速扩大,沪苏浙高速主线收费站的ETC车道的通行能力已接近饱和,在车流高峰时期,ETC车道已不能很好地满足用户对于出行通畅的需求,急需扩建ETC车道。

中国农业银行某支行ETC业务消费者营销分析

国家发改委、交通部颁布的政策中提出要大力开展ETC业务,更是把办理ETC作为2019年度重点任务,并将ETC业务的业绩列入大部分员工的年度考核目标中,与工资直接挂钩,这使许多银行员工不得不以各种花式营销与其他银行争夺ETC消费者资源来应对压力。本文就中国农业银行某支行为例,分析其现有的ETC营销策略,提出相对应的改进建议。