1. 研究目的与意义（文献综述）

2014年我国汽车保有量接近1.4亿。随着我国汽车保有量的不断增加，汽车后市场也呈现出欣欣向荣的景象。汽车售后服务需求与服务资源的信息不对称导致服务需求难以得到及时有效的满足，大量的汽车售后服务资源未得到有效利用，从而限制了我国汽车售后服务产业的发展。而近年来，o2o模式在汽车售后服务行业被广泛运用，并为建立线上线下融合的运营体系做出了较大贡献。而服务联盟模式，变革了传统线下服务商单点作战的模式，提高了汽车售后服务资源的整体利用率。因此，o2o与服务联盟的联合架构，为解决汽车后市场资源配置不完善和信息不对称开辟了一条新的道路。基于o2o模式的汽车服务联盟成为汽车后市场的发展方向和理想模式。

而汽车后市场企业在搭建汽车联盟平台时，不可避免会出现服务质量连带风险。因此，从众多良莠不齐的售后服务商中筛选出标准化、高质量的合作伙伴是优化汽车后市场资源配置，保证线下服务质量的关键，也是搭建服务联盟平台、开展优质联合服务的前提条件。

针对服务伙伴的评价体系，国内外众多学者已在相关领域进行了研究。国外方面， james j.h. liou提出利用决策试验和评价实验室（dematel）和网络分析法（anp）的混合模型，研究标准和替代品之间的相互依存和反馈效应，以帮助航空公司选择合适的战略联盟伙伴； jeffrey l. cummings和stevan r. holmberg提出了一种动态合作伙伴选择框架并提出任务相关、学习相关、合作相关、风险相关四个关键的联盟合作伙伴的选择标准； gülccedil;in büyükouml;zkan、orhan feyzio#287;lu和erdal nebol提出一个多准则决策（mcdm）有效的评价方法，通过逼近理想解的排序模糊技术（topsis）来实现最终的合作伙伴排名结果从而选择战略联盟伙伴；paul e. bierly iii, scott gallagher提出了联盟伙伴选择的决策过程中的两个反应，并提出了决策过程中的非理性决策组件。国内方面，戴国良对汽车售后服务业绩评价进行了分析，提出了从企业服务效益、资产营运、偿债能力、发展能力四个方面进行评价；汤杰、岳新羽提出了关于研发战略联盟伙伴的选择评价体系，从顾客价值创造能力、联盟内部协作能力、资源水平三个一级指标来展开评价；蔡佳明运用模糊理论和层次分析法提出了汽车销售服务质量评价模型和研究方法,并运用该方法对实例进行了销售服务质量评价研究；朱杰、聂文龙提出了基于模糊综合评价和法相结合的汽车服务质量评价方法。但是传统的服务评价体系存在两方面问题：（1）在线上指标方面存在严重缺失，并不适用于新兴的o2o汽车联盟平台；（2）通常采用线性加权模型，对指标间的独立性存在严格限制，在权重确定的情况下容易发生片面追求评价结果的最大化而导致评价模型对现实状况真实性、协调性的误判。基于以上两点，本平台通过整合线上用户反馈和线下调研，综合汽车售后服务企业的服务态度和服务质量对其进行更全面的评价，然后采用线性加权和非线性加权相结合的混合型加权模型，既强调系统的整体性能又突出指标值和权重大者的作用，从而制定一套完整的选择标准，追求系统满意度的最大化。只有这样，才能遴选出合格、诚信、高品质的合作伙伴，确保联盟能按照组织者的要求，为用户提供高质量的联合服务。

2. 研究的基本内容与方案

随着O2O的迅速发展，线上汽车售后服务平台纷纷涌现。然而目前中国汽车后市场还处于发展且不完善的阶段，这些平台在选择线下服务商时都没有一个完整、系统的服务伙伴选择评价指标体系。因此，在深入分析中国汽车售后服务市场的弊病后，在传统的评价指标体系中引入O2O评价指标，具体包括网上用户反馈、线上预约水平、线下服务水平、员工素质、服务环境这五大类因素，同时，这五大类因素下又存在若干二级影响因素。然后，通过采用层次分析法判定每种评价指标的权值，并且运用线性加权模型与非线性加权模型相结合的混合加权模型来构建汽车售后服务商的评价模型。再通过对特定地区的区域人口因素、区域性汽车保有量、收入和消费水平、汽车使用年数等数据的大样本分析，确定出该区域汽车售后服务预计的预约数量，从而决定在该区域选取多少数量的汽车售后服务商。最后，综合上述对质和量的计算分析，从而建立起一套关于O2O汽车联盟服务伙伴的评价体系，遴选出合格、诚信、高品质的合作伙伴，确保联盟能按照组织者的要求，为用户提供高质量的联合服务。

3. 研究计划与安排

1月10号完成毕业论文选题和开题报告；

下学期第6周至第10周完成论文初稿；

第10周至11周完成毕业论文中期检查；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]袁静.图书馆联盟服务质量提升的策略研究[j].情报资料工作，2010(5):74-77.

[2] james j.h. liou. developing an integrated model for the selection of strategic alliance partners in the airline industry[j]. knowledge-based systems，2012，28：59–67.

[3] jeffrey l. cummings, stevan r. holmberg. best-fit alliance partners: the use of critical success factors in a comprehensive partner selection process[j]. long range planning，2012，45：136–159.