近年来，移动互联网的普及给共享经济模式的发展提供了必备的物质基础。作为共享经济模式的代表-打车软件平台得到了爆发式的增长。互联网共享经济中用户的推荐、评价以及用户本身的注册及使用信息,对于公司业务的发展和营销策略的制定起着极其重要的作用。打车软件的安装使用就意味着拥有了用户，用户之间的互动评价越频繁就意味着该软件对用户的粘性越大。改善用户体验从而会进一步地扩大用户群体，也就意味着该领域的市场份额的增加。目前对打车软件用户行为对商业运营与发展方面的研究并不是很多。　　本文首先对D公司软件在2015年7月份上海和杭州两地的营运数据进行了收集和整理。由于数据量非常庞大、字段复杂，本文根据需要把4张原始表格进行了整理，合并成为2张数据表并保留了司机和乘客注册信息、评价及订单信息。通过建立POISSON回归模型数据进行了分析。结合口碑营销、互联网共享经济、消费者心理、互联网时代的用户增长以及满意度评价体系等方面的知识，研究了司机用户的推荐和评价行为。以及这两个关键因素会受到什么因素的何种影响。本文得出的结论是：1)司机接订单多并不会对推荐软件给其他司机和乘客产生影响；收到差评多的司机推荐软件给其他用户反而越多；司机来源对推荐影响最大；奖励积分对司机的推荐影响最小。2）司机所属公司、订单距离的长短对司机发出点评数量没有显著影响；奖励积分、加价与否、司机所属城市、订单等级、离乘客的距离对司机点评数量影响为负。离乘客的距离对司机发布评价数量的影响最大D公司的营销部门可以根据这些结果有针对的采取营销手段，鼓励司机多发布评价、多推荐并充分发挥互联网口碑营销的优势。当然，如果能结合市场推广活动的数据一起系统分析，甚至能够做出可靠的营销预测并减少目前“烧钱”模式带来的不良影响。