外卖商家选择的影响因素分析

[摘 要]随着互联网技术的飞速发展，外卖平台的竞争日趋激烈，保证能够吸引更多的消费者是商家经营的关键。文章采用问卷调查的方法，对消费者选择商家的影响因素进行调查，首先利用李克特量表计算出各个指标因素的最终得分，然后利用提出的稳定系数法得到这些因素重要性的排序，最后为商家提供了优化方向。

[关键词]李克特量表;稳定系数法;影响因素

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.14.126

1 引言

随着互联网技术的飞速发展，人们的生活正在被一步步改变。外卖平台的出现极大地方便了人们的生活，人们足不出户就可以这些平台上订餐，品尝到各种美食。中国餐饮行业O2O （Online to Offline） 市场规模近年来飞速发展，外卖时机已经成熟，许多O2O外卖平台不断涌现出来，例如美团外卖、饿了么、口碑、大众点评、滴滴外卖等平台。如今进驻外卖平台的商家越来越多，竞争越来越激烈，如何保证店铺能够吸引更多的消费者？为此，本文将对影响消费者选择外卖店铺的因素进行分析，为商家优化提供方向。

2 问卷设计与实施

本文主要以问卷调查为主，通过问卷调查的方式来了解影响消费者选择商家的因素关心程度。针对美团外卖上所提供的所有数据，制作了一份调查问卷，该问卷共19个问题。

第1个问题主要针对美团外卖的使用情况进行调查，旨在了解美团外卖的普及情况;根据美团外卖上提供的数据，分析得到了认为影响消费者选择的若干因素，这些因素包括店铺的月销售量、起送价格、配送价格、配送时间、口味评分、包装评分、商家评分、配送评分、好评、中评、差评、大众点评评分、距离、是否支持货到付款、品牌的选择，并针对这些因素设置第2～17个问题，旨在了解消费者对于这些因素的关心程度;第18个问题是关于美团外卖上商家的一些优惠活动，通过对这些活动的统计与调查，观察被调查者对于哪些活动较为关心，从而让商家根据消费者喜好适当调整活动的目的;最后一题为主观题，其目的是让消费者给出自己心中比较在意的因素，从而使得该调查问卷更为详细、具体、准确，间接地对消费者在订餐方面的关心情况有一个大概的了解。

本次问卷调查主要经过网络与现场相结合的途径进行调查，运用微信、QQ、现场随机抽样调查等方式进行发放。通过对回收的问卷进行检查，去掉少量不合格的问卷，但并不影响数据结果的分析以及计算。

3 调查问卷结果分析

在此次调查问卷中，对不同年龄段的人进行了调查，第一个问题的结果如表1所示，95.8%的调查者经常或是偶尔使用，这说明美团外卖已广泛被使用，从而间接说明对影响因素调查的准确性。

对于第2～17题来说，通过对问卷调查结果的分析，只能对各个因素的关心程度有一个大概的了解，想要对这些影响消费者选择商家的因素进行重要性排序可能会非常艰难。结合李克特量表[1]和稳定系数法对该数据进行处理，从而对不同因素进行重要性排序，且得到各因素相对应的权重。

李克特量表（Likert scale）是1932年由美国社会心理学家李克特在当时原有总加量表的基础上改进而形成的，它是一种市场调查方法。该表一般设置五种答案，分别记为5、4、3、2、1，某一指标因素关心程度的最终得分就是每个被调查者对该指标因素所打分的平均数。

变异系数法[2-4]又称标准差率，通过标准差与平均差的比值来衡量个数据间变异程度的一个统计量。变异系数法可以用来解决单位和（或）平均数不同时对两个或者多个数据变异程度的问题。

在变异系数法的基础上，为符合本文的研究，对该方法进行改进，提出了稳定系数法。它的模型为：

其中，RCV是标准差系数（CV）的倒数，μ为均值，σ为标准差。而对于各个指标因素的权重则为各个因素的RCV占总RCV比例，即：

此方法的基本做法为：在调查问卷的评价体系中，稳定性越好的指标因素，其差异性越小，即使最终得分可能较低（例如商家评分、提前预定等），但由于该因素的样本数据越为集中，也就是说大家对于该因素的关心程度都普遍认可，所以此时权重越大;而对于稳定性越差的指标因素，其差异性越大，即使其最终得分可能较高（例如月销售量、包装等），但由于该因素的样本数据越为分散，也就是说大家对于该因素的关心程度不太统一，也间接说明该因素并不是大家所普遍关心的，所以此时权重越小。

针对调查问卷的结果，先利用李克特量表計算出各个指标因素的最终得分，然后采用稳定系数法计算出各个指标因素的权重从而对指标因素进行排序。根据计算得到表2，由此结果可知，根据各个指标因素的占比权重进行排序，得到以下序列（从大到小）依次为：差评、口味、起送价格、配送价格、商家评分、配送时间、月销售量、配送评分、好评、中评、距离最近、大众点评评分、提前预定、包装、货到付款、品牌商家。

根据调查问卷的结果，计算得出各个因素所占的权重，再经过筛选、舍弃权重较小的因素取较大权重的得到若干因素，它们分别为差评、口味、起送价格、配送价格、商家评分、配送时间、月销售量、配送评分、好评。由于这些因素中有些因素的数据分布较为集中，例如有79家店铺的起送价格为20元，正是由于这些差异性较小的数据存在，可能很难找到这些数据对应的指标因素全都不同的情况。相反我们却可以容易地找到具有相同数据的该指标因素进行控制变量，从而研究其他存在较强差异性的因素，得到最终影响消费者选择的因素。

经过对所采集到的数据进行处理分析发现：一是这些店铺中起送价格主要集中在（0，25]，有2/3的店铺起送价格都在25以内;二是这些店铺中配送价格有大约百分之九十的店铺都是在[0，5）内;三是对这些店铺的配送时间进行分析，发现配送时间还是比较分散的，但主要集中在[30，40）、[40，50）。因而相比较之下更容易控制该变量，即差异性较小。

综上所述，虽然起送价格、配送价格、配送时间的权重较大，但是它们存在较小的无差异性，即对于大多数商家来说都是相同的，所以也不再考虑这些因素的影响。所以我们需要控制起送价格、配送价格以及配送时间这三个变量因素，已达到这些因素不会影响到消费者选择的目的，然后对剩余的变量（差评、口味、商家评分、月销售量、配送評分、好评）进行分析。这里由于一些因素的舍弃，此时我们需要再重新计算权重，以便笔者在接下来的研究中各个因素权重之和为1，新权重的计算结果如表3所示。

而对于18题来说，通过问卷调查得到表4，根据结果可以看出，消费者对满减优惠、折扣商品和满赠活动的关心程度均超过了50%，其他的活动也都有不同程度的关心但相对来说较小。所以对于商家来说，他们一定要在满减优惠和折扣商品上有所“作为”，要根据自身店铺的情况开展相应的满减优惠和折扣商品活动。

4 建议

通过上述问卷调查的结果分析，对外卖平台下的餐饮商家提出一些实用的建议。

（1）加强食品质量、食品安全以及食品的口味。在现在的快节奏生活下，人们越来越注重食品的安全问题，同时，食品的口味决定消费者是否会继续进行消费，从而提升店铺口碑及评分。

（2）采取多种促销方式，与平台活动结合。消费者对满减活动、折扣商品及满赠活动的关心程度比较多，同时可以结合平台的活动，提升店铺的知名度，并提高顾客的留存率。

（3）提高配送服务。商家应制定合适的起送价格，对于配送价格和配送时间，就需要提高外卖行业的配送效率。这就需要外卖平台做好科技投入，与商家相配合，从而提升配送服务。

5 结论

本文通过问卷调查对消费者选择商家的因素进行调查，利用提出的稳定系数法对数据进行分析，得到相关因素的排序及其权重，并通过得到的结果为商家提供了发展建议。当然，本文在样本的发放及收集中仍存在局限性， 结论会有不周详之出。同时，调查问卷的结果将用来建立模型，并用于解决实际生活中的问题。

参考文献：

[1] 亓莱滨.李克特量表的统计学分析与模糊综合评判[J].山东科学，2006， 19（2）： 18-28.

[2] 赵宏，马立彦，贾青.基于变异系数法的灰色关联分析模型及其应用[J].黑龙江水利科技，2007，35（2）：26-27.

[3] 胡翠萍.基于AHP-变异系数法的我国副省级城市科技竞争力评价研究[J].科学管理研究， 2012（20）： 77-80.

[4] 张文朝， 顾雪平.应用变异系数法和逼近理想解排序法的风电场综合评价[J].电网科技， 2014， 38（10）： 2741-2746.

[基金项目]四川旅游学院校级科研项目“群体决策在外卖选择中的应用”（项目编号：2020SCTU60）。

[作者简介]彭亚楠（1992—），女，汉族，山西祁县人，助教，研究方向：决策理论与方法等。