2026年互联网出行类APP车辆匹配精准度满意度调研

尊敬的受访者，您好！我们正在进行一项关于互联网出行类APP车辆匹配精准度的市场调研，旨在了解您对当前主流出行平台在车辆匹配效率、准确性等方面的真实体验与满意度。您的宝贵意见将帮助相关企业优化服务，提升出行体验。本问卷匿名填写，所有数据仅用于统计分析，请根据您的实际情况放心作答。预计耗时约5-8分钟，感谢您的支持！

Q1:在过去一年中，您使用互联网出行类APP（如滴滴出行、高德打车、T3出行、曹操出行等）的频率是？

几乎每天使用

每周数次

每月数次

很少使用

从未使用

Q2:您通常使用哪些类型的互联网出行服务？

网约车（快车、专车）

出租车

顺风车/拼车

代驾

其他（请后续说明）

Q3:当您发起一个出行订单时，APP为您匹配到车辆的平均等待时长大约是？

1分钟以内

1-3分钟

3-5分钟

5-10分钟

10分钟以上

Q4:请您对APP预估的等待时间与实际车辆到达时间的吻合度进行评分。（1分表示完全不吻合，5分表示完全吻合）

分数

标签

Q5:在您的使用经历中，APP为您匹配的车辆与您选择的车型（如快车、舒适型、商务型）一致性如何？

总是匹配准确

大部分时候准确

偶尔会出现车型不符

经常出现车型不符

总是匹配错误

Q6:基于您近期的整体体验，您有多大可能向朋友或同事推荐您最常使用的这款出行APP？（0分表示完全不可能，10分表示极有可能）

选项1

Q7:您认为影响车辆匹配精准度的主要因素有哪些？（可多选）

实时路况与交通拥堵

司机端的接单意愿与位置

平台派单算法的效率

高峰/低谷时段的运力差异

您自身所处的定位精准度

网络信号延迟

Q8:当APP为您匹配的车辆距离过远或路线不合理时，您通常会如何操作？

取消订单并重新呼叫

耐心等待

联系司机沟通

切换其他出行APP

向平台客服反馈

Q9:请您对APP在高峰时段（如早晚高峰、雨天）的车辆匹配稳定性和成功率进行评分。（1分表示非常差，5分表示非常好）

分数

标签

Q10:您是否遇到过APP显示车辆已到达，但实际并未出现的情况？

从未遇到

很少遇到

偶尔遇到

经常遇到

几乎每次都会遇到

Q11:如果遇到过上题中的情况，请简要描述当时的情形及您的处理方式。

填空1

Q12:您认为当前出行APP的“预计费用”与“实际支付费用”之间的匹配度如何？

几乎完全一致

大部分时候一致，偶有小额偏差

经常有 noticeable 的偏差

偏差很大，缺乏信任感

Q13:您希望未来出行APP在车辆匹配功能上增加或优化哪些方面？（可多选）

更精准的实时ETA（预计到达时间）

提供更多司机与车辆信息（如驾龄、车况）

匹配时考虑乘客偏好（如安静、不聊天）

优化拼车/顺风车的路线匹配算法

提供“优先匹配”或“加价匹配”等透明选项

提升在偏远或复杂地点的定位匹配能力

Q14:与两年前相比，您感觉目前常用出行APP的车辆匹配精准度有变化吗？

有明显提升

略有提升

没有明显变化

略有下降

有明显下降

Q15:您的年龄段是？

18岁及以下

19-25岁

26-35岁

36-45岁

46-55岁

56岁及以上

Q16:您目前常居住的城市类型是？

一线城市（如北京、上海、广州、深圳）

新一线/二线城市

三线及以下城市

县城或乡镇

海外

Q17:您平均每月在互联网出行上的花费大约是？

200元以下

200-500元

500-1000元

1000-2000元

2000元以上

Q18:对于提升互联网出行APP的车辆匹配精准度，您还有什么具体的意见或建议？

填空1

2026年互联网出行类APP车辆匹配精准度满意度调研

介绍

本模板旨在收集用户对互联网出行APP车辆匹配精准度的反馈。帮助您评估匹配效率、分析影响因素、优化派单算法，适合出行平台和调研机构提升服务质量和用户满意度。

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