基于SERVPERF模型的外卖平台物流服务质量评价研究

薛景梅, 孙安然

(河北科技大学 经济管理学院，河北 石家庄 050018)

一、引言

外卖平台作为“互联网+”时代的新型商业模式，以其提供全时段、跨品类的线上外卖服务受到消费者欢迎。据《2020—2021年中国外卖行业发展研究报告》显示，2020年中国外卖消费者规模约为4.56亿人，较2019年增长7.8%，外卖市场交易规模为6 646.2亿元，较2019年增长15%[1]，中国外卖产业预计在未来1～3年内发展成万亿级别规模市场[2](P30)。外卖平台正逐步发展成为消费者购买餐品、甜点饮品、生鲜果蔬、鲜花绿植等商品的主要渠道之一，市场规模持续攀升。美团、饿了么为占据更多市场份额与腾讯、阿里巴巴共同整合外卖业务，外卖行业竞争日益激烈。随着外卖市场规模的扩大和竞争加剧，物流服务作为消费者感知外卖服务质量的重要因素却并不尽如人意。据国家市场监督管理总局相关数据显示，2020年共受理外卖平台投诉举报2.58万件，投诉主要集中在外卖包装破损、配送延误等方面[3]。2021年中消者协发布的“6·18”消费维权舆情分析报告显示，消费者关于外卖配送超时、配送员服务态度差等物流服务方面的负面信息较多。这些投诉举报和负面信息不仅严重影响了消费者对外卖平台物流服务质量的感知和评价，也直接或间接影响了顾客满意和顾客忠诚，物流服务质量问题已经成为限制外卖平台发展的原因之一。因此，如何有效提升物流服务质量已经成为外卖平台亟待探讨和解决的问题。

二、文献回顾

20世纪80年代初期服务质量得到学术界的关注。Gronroos[4](P36-44)认为服务质量是一个主观范畴，服务质量优劣取决于客户对服务的期望和实际感知之间的对比，这一观点为后续研究奠定了基础。PZB[5](P12-40)基于顾客期望和顾客感知提出了经典服务质量测量工具SERVQUAL模型，该模型包含有形性、可靠性、反应性、保证性、移情性等5个维度。Cronin[6](P55-68)认为SERVQUAL模型期望部分重复测量了顾客的感知，将原SERVQUAL模型中期望部分删除形成了SERVPERF模型，通过与SERVQUAL模型对比发现，SERVPERF模型不管是在考虑权重或是不考虑权重的情况下都要比SERVQUAL模型有更高的可靠性和有效性。Qin[7](P424-437)、龚奇峰[8](P1-26)和方宇通[9](P53-57)通过在快餐业、教育业和城市公共交通业的实证研究,系统全面地对SERVQUAL模型和SERVPERF模型进行了分析和比较，结果发现SERVPERF模型的有效性和易用性均高于SERVQUAL模型。张炎亮[10](P2 082-2 086)基于SERVPERF模型构建了包括可靠性、有形性、响应性、保证性及移情性5个维度的网络餐饮平台服务质量满意度评价指标体系，并对4家网络餐饮平台进行了实证研究。刘欢[11](P207-216)采用结构方程模型，研究了感知服务质量和外卖Apps购买意愿之间的影响关系。

物流服务质量的研究始于20世纪80年代末。Mentzer等[12](P53-62)认为质量性、时间性和可得性是构成实物配送服务质量的重要部分，提出了PDSQ模型。由于PDSQ模型只评价实体配送部分，没有对物流服务进行全面评价。Mentzer等[13](P9-32)又借鉴SERVQUAL模型的开发方法，对PDSQ模型进行了修正，构建了经典的物流服务质量评价模型LSQ模型。何耀宇等[14](P79-82)探究了物流服务质量与顾客忠诚度的影响关系并对其进行了深入分析。谢广营[15](P194-200)基于SERVQUAL模型、LSQ模型构建了电子商务模式下物流服务质量指标体系，认为SERVPERF模型中直接测量顾客感知服务质量的方法为网络购物物流服务质量测量的标准方法。LSQ模型的提出为深入研究物流服务质量打下了理论基础，但LSQ模型仍然有不足之处，模型虽然从顾客角度出发建立了物流服务质量指标，但忽视了物流服务的过程性、时间性以及各个指标间的相关性。陈耀庭等[16](P10-19)借鉴相关文献研究构建了生鲜电商“最后一公里”配送服务测评量表。徐广姝[17](P35-44)在新零售背景下构建了电商物流服务质量评价体系，并对多家生鲜电商进行了实证研究。刘紫玉等[18](P34-42)构建了结构方程模型，探究了物流服务因素对消费者网购意愿的影响。姜岩等[19](P74-81)构建了众包物流服务质量评价模型，并对美团众包和蜂鸟即配进行了实证分析。

外卖平台近几年发展迅速，但其相关物流服务质量研究还处于探索阶段。董媛[20](P230-233)运用结构方程模型研究了限时物流配送服务对消费者通过电子商务平台订购餐饮行为的影响，对西安地区饭统网订餐平台进行了深入研究。张诗媛[21](P61)基于SERVQUAL模型和LSQ模型，构建外卖O2O物流服务质量评价指标体系，探究物流服务质量与顾客忠诚度之间的影响关系，研究发现物流服务质量对顾客忠诚度有直接影响关系。Meehee等[22](P108-116)通过研究单人家庭和多人家庭选择餐饮外卖APP配送服务影响因素发现，影响单人家庭选择配送服务的因素是APP的可信赖性，影响多人家庭的因素是APP的可靠性和便利性。He等[23](P231-241)认为消费者在选择外卖平台配送服务时主要关注订单发货时间和配送商品安全。赵旭等[24](P44-54)在对外卖平台消费者订购意愿影响因素的研究中发现，物流信息质量对顾客感知服务质量有正向影响。余晓勤等[25](P242-246)认为配送费用及配送速度是影响消费者外卖订餐满意度的重要因素。

综上所述，目前关于外卖平台物流服务质量的相关研究主要集中在物流服务质量对顾客满意度、顾客忠诚度、消费者重购意愿的影响因素等方面，针对外卖平台物流服务质量评价的研究比较少见。尽管学者们对外卖平台物流服务质量进行了测量，但评价指标主要根据现有文献提取，使得评价指标的来源较为单一。通过借鉴Qin、龚奇峰和方宇通的研究，考虑到SERVPERF模型有效性较高且容易操作的特点，本文以SERVPERF模型为基础，增加评价指标选取渠道，利用文献研究、消费者评论数据挖掘两种方式收集影响消费者对外卖平台服务质量感知的主要因素，构建外卖平台物流服务质量评价指标体系，对外卖平台物流服务质量进行评价，找出外卖平台物流服务质量方面存在的薄弱环节，并提出提升外卖平台物流服务质量水平的相关建议。

三、外卖平台物流服务质量评价指标体系构建

(一)评价指标选取

SERVPERF模型从可靠性、反应性、有形性、保证性、移情性5个维度对服务质量进行评价。何耀宇等[14](P79-82)认为影响物流服务质量的因素是配送能力、信息能力、匹配能力、创新能力及售前售后服务能力。陈耀庭等[16](P10-19)认为影响生鲜电商“最后一公里”物流服务质量的主要因素是物流信息泄露、配送服务标准、配送效率及顾客不接受陌生人配送。徐广姝[17](P35-44)构建了包括发货情况、信息服务、运送速度、配送准确、配送人员、误差处理、增值服务、产品质量等8个维度的电商物流服务质量评价体系。刘紫玉等[18](P34-42)研究发现物流服务水平、服务保障、服务态度和物流经济性对消费者网购意愿均产生显著正向影响。Meehee等[22](P108-116)、He等[23](P231-241)发现APP的可信赖性、配送商品安全是影响消费者选择外卖配送服务的主要影响因素。姜岩等[19](P74-81)从响应性、方便性、安全性、可靠性和保证性5个维度构建了众包物流服务质量评价模型。余晓勤等[25](P242-246)认为配送费用是影响外卖订餐满意度不可忽略的因素。考虑到外卖平台物流服务具有时效性强、依赖互联网程度高及满足顾客个性化需求等特点，本文基于SERVPERF模型，借鉴相关文献研究初步选取可靠性、及时性、经济性、安全性、服务柔性5个一级指标。

基于文献选取评价指标尽管具有很大借鉴意义，但并不足以充分评价外卖平台物流服务质量，消费者评论数据挖掘能够知悉消费者真正关注的物流服务要素，综合运用文献研究、消费者评论数据挖掘两种方式选取评价指标将会更加充分客观。美团外卖作为外卖行业巨头，日订单量超过4 000万，消费者评论机制比较完善，每天可产生海量评论数据，因此，美团外卖的消费者评论数据是一个较为理想的数据来源。本文通过Python编辑爬虫程序爬取美团外卖中美食、甜点饮品、蔬菜水果、浪漫鲜花这4个模块中评论数量较多、具有代表性的7个店铺，共计爬取9 800条评论数据。对获取的评论数据使用中文分词工具Jieba进行分词和词频统计，得到高频词语(出现频次高于100)以及中频词语(出现频次高于10)，对高中频词进行手动筛选得到物流服务相关词汇，物流服务相关词词频统计结果见表1。

由于片段化的词语不能完全表达出消费者对物流服务的评论内容，需要结合原始评论数据进行分析。通过仔细阅读评论数据发现，“服务态度”“态度”“热情”“服务周到”“热情周到”“服务到位”“快递员”等均反映消费者对商家或配送员服务态度方面的感知；“包装”“打包”“盒子”“干净”“完好”是消费者对商品包装的感知；“速度”“很快”“及时”“送货”“配送”“挺快”是消费者对收货速度的感知。基于评论数据，可以看出消费者对外卖平台物流服务质量的感知主要集中在配送员服务态度热情周到、商品包装干净完好、订货-收货的及时程度等方面。

表1 物流服务相关词词频统计

借鉴相关文献研究，本文以SERVPERF模型作为基本参考，结合基于消费者评论数据获取的相关信息，初步构建了包括可靠性、及时性、经济性、安全性和服务柔性5个一级指标、24个二级指标的外卖平台物流服质量评价指标体系(见表2)。

表2 外卖平台物流服务质量初始评价指标体系

(二)评价指标体系的调整与检验

1.数据收集

(1)问卷设计

为检验评价指标体系的科学性和合理性，本文采用问卷调查法收集数据。问卷包括3个部分：第一部分调查受访者的背景资料，包括性别、年龄、职业、月收入等；第二部分调查受访者外卖平台使用情况，包括是否使用过外卖平台、一年内点外卖的次数等；第三部分基于评价指标设计题项，调查受访者对外卖平台物流服务质量的感知，请受访者对最近一次在外卖平台消费时感知到的物流服务质量进行打分，分值为1～5分，分别表示非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意。

(2)调查问卷信效度检验

为测量问卷设计题项表述是否清晰，先邀请5位有外卖平台购物经验的市场营销及物流管理领域专家对问卷题项进行意见反馈，依据反馈意见，对表述不清、不准确的题项进行了修改。通过问卷星平台生成的二维码及链接地址，邀请具有外卖平台购物经历的相关人员填写，共发放90份调查问卷，回收有效问卷76份，回收率达84.4%。运用SPSS 24.0对问卷数据进行信度分析，结果显示问卷题项的克朗巴赫系数均在0.7以上。通过分析每个题项删除项的克朗巴赫系数发现，题项与同类配送服务相比具有性价比(X32)在采取删除项的操作后，该题项的克朗巴赫系数由0.787增加至0.795，说明此题项在问卷信度中起负向作用，因此剔除该题项。校正项总计相关性(CITC)表示题项之间的相关关系，用来辅助判断问卷中的题项是否需要修改或删除，删除校正项总计相关性(CITC)值小于0.5的题项(提供多种安全的支付方式(X41)、配送员身份背景信息可信赖(X45))后，调查问卷的信度检验通过。对问卷进行效度分析，KMO值为0.814， Bartlett球形检验值为0.000，问卷效度检验通过。因此，调查问卷具有较好的信效度，可以进行正式调查。

(3)描述性统计

正式调查于2021年4月8日开始，5月4日结束，使用问卷星平台生成的链接地址发放500份问卷，回收485份问卷。通过预调查发现在认真审题的情况下答题需要2分钟，剔除问卷填写时间低于120秒、答案前后矛盾的及没有外卖平台购物经历的79份问卷后，有效问卷406份，问卷有效回收率为81.2%。

被调查对象中，一年内使用外卖平台5～10次的占比37.93%，10次以上的占比49.51%；男性占比54.19%，女性占比45.81%；年龄主要集中在20～30岁及20岁以下，共占比58.37%；职业主要以在校生和公司职员为主，共占比59.11%；月收入水平集中在3 000元以下及3 000～5 000元，占比分别为39.16%，31.53%。受访者特征与《2019年及2020年上半年中国外卖行业发展报告》调查的中国外卖消费者主要发展特征基本一致。因此，数据的合理性和代表性较强。调查样本的描述性统计结果见表3。

表3 调查样本的描述性统计

2.数据处理

将406份有效问卷进行对半拆分，其中203份运用SPSS 24.0进行探索性因子分析，另外203份运用Mplus8.3进行验证性因子分析，以此对评价指标体系进行修正与验证。

(1)评价指标调整

使用SPSS 24.0对样本数据进行分析，结果显示，KMO数值为0.878，大于0.7，Bartlett球形检验数值P=0.000，说明数据适合进行因子分析。共同度结果显示，能够及时处理误差和退换(X24)、为顾客的个性化需求提供关怀与方便(X53)、提供物流服务体验反馈渠道(X54)的值分别为0.288，0.476，0.471，低于0.5，故删去这3个题项。对剩余18个题项再次做因子分析，结果显示KMO值为0.866，Bartlett球形检验显著(P=0.000)，所有题项共同度都大于0.5，每个题项在2个公因子上的载荷差都大于0.1，且因子载荷都大于0.6，故评价指标体系不需要继续修正。探索性因子分析结果见表4、表5。

表4 外卖平台物流服务质量18个评价指标的主成分列表

分析表4发现，18个题项共提取出4个因子，方差解释率为32.791%，20.290%，11.645%及9.354%，累计总方差解释率为74.080%，表明4个因子能够解释大部分信息，信息损失较小。

表5反映了4个公因子对原始指标的解释程度。公因子1主要在X11，X12，X14，X15，X51，X52上有较大因子载荷，其中X11，X12，X52反映了外卖平台能够可靠完成对消费者承诺的服务，X14，X15，X51反映了配送员能够可靠完成对消费者承诺的服务，因此命名为可靠性。公因子2主要在X21，X22，X23，X25上有较高因子载荷，反映了外卖平台及配送员能够对顾客做出及时、快速的响应，因此命名为及时性。公因子3在X31，X33，X34，X35等4个题项上具有较大因子载荷，反映了外卖平台物流服务的经济性，因此命名为经济性。公因子4在X13，X42，X43，X44等测量题项上有较大载荷，反应了外卖平台能够保障商品安全和消费者信息安全，因此命名为安全性。一级指标和二级指标的对应关系与预先设定基本相符。

表5 外卖平台物流服务质量18个评价指标的旋转后因子载荷矩阵

(2)评价指标验证

针对探索性因子分析结果确定的评价指标体系，使用Mplus8.3对剩余203份有效数据进行验证性因子分析。将提取的4个公因子设置为潜变量，18个测量题项为观测变量。数据拟合度结果显示，x2=254.963，df=129，x2/df=1.976<2；GFI=0.962，TLI=0.954，都大于0.9；RMSEA=0.069<0.08，90%的置信区间位于(0.057,0.082)，SRMR=0.045<0.08，说明模型具有较好拟合度。4个潜变量CR值都大于0.9，说明测量模型内在质量理想。所有测量指标因子载荷都大于0.6且显著，表示基本适配指标理想。4个潜变量的AVE均高于0.6，说明数据具有较高聚合效度。验证性因子分析结果见表6。

表6 外卖平台物流服务质量18个评价指标的验证性因子分析结果

(三)外卖平台物流服务质量评价指标体系形成

外卖平台物流服务质量初始评价指标体系经过调整与检验，最终形成包括可靠性、及时性、经济性、安全性4个一级指标、18个二级指标的外卖平台物流服质量评价指标体系(见表7)。

表7 外卖平台物流服务质量评价指标体系

四、外卖平台物流服务质量评价

(一)确定指标权重

在实际测评中，由于各项指标重要性不同，使用SERVPERF模型进行物流服务质量评价时需将一级指标和二级指标赋予相应权重。本文运用主成分分析法进行赋权，将主成分的方差贡献率进行归一化处理得到一级指标权重，将二级指标在各主成分线性组合中的系数进行加权平均归一化得到二级指标权重，权重系数见表8。

(二)评价结果

根据加权后的SERVPERF评价方法，将二级指标感知均值加权后得到一级指标得分，将一级指标得分加权得到外卖平台物流服务质量评价结果。如表9所示，外卖平台总体物流服务质量得分为3.803，消费者对外卖平台总体物流服务质量感到“一般”，表明外卖平台提供的物流服务质量距离消费者期望的质量还有一定差距。4个一级指标中，消费者评价最高的是安全性，其次为及时性、经济性和可靠性，4个指标的得分分别为4.028，3.964，3.689，3.679。结合消费者对评价指标重要性的感知分析，消费者认为外卖平台物流服务质量最重要的因素是可靠性，评价结果显示该指标得分最低。消费者对外卖平台物流服务质量的评价源于顾客将感知质量与期望质量的比较，当顾客感知质量等于期望质量时，顾客感觉“满意”，超过了其期望水平时，顾客感觉“非常满意”，只有满意的顾客才有可能成为忠诚顾客。表9显示，18个二级指标中，仅有4个指标达到“满意”水平，且分值仅为4.0～4.1。总体看，外卖平台的物流服务质量不尽如人意，伴随着外卖行业的变革，平台之间的竞争必然由原来的补贴等价格竞争转向服务质量之争，物流服务质量对于外卖平台的重要性将更加显现。

表8 一级指标及二级指标权重

表9 外卖平台物流服务质量评价结果

五、外卖平台物流服务质量提升建议

(一)加强服务过程质量控制，提升物流服务可靠性

可靠性是影响消费者对外卖平台服务质量感知的最重要因素，但调查发现消费者对可靠性的感知质量与期望质量相差较远。外卖物流服务在用户下单、商家接单、配送员取货、商品在途、送达顾客、服务补救等作业流程中，任何环节出现问题都可能会影响到消费者对物流服务可靠性的感知，如配送员服务态度差、配送超时、配送商品有误差或损坏、服务补救措施不及时、不到位。因此，外卖平台应重视顾客满意度调查，及时了解顾客需求，完善物流服务标准，加强物流服务质量控制，持续改善物流服务的可靠性，以保证顾客满意度提升。

(二)合理优化定价算法，改善物流服务经济性

目前外卖平台采用算法技术对配送费进行动态定价，利用算法定价虽然能够降低成本、增加收入，但这种复杂的、不透明的算法定价容易使消费者对配送费用合理性、计价方式灵活性和优惠力度产生质疑，影响到消费者对外卖平台收取物流费用合理性的认知。因此，外卖平台应合理优化定价算法，通过分析消费者的消费习惯和消费者偏好进行精准定价，增加配送费计算方式的解释说明，给予消费者充分的知情权。平台也应加强自身监管力度，避免价格歧视行为，保障消费者公平交易的权利，以物流服务性价比提升和改善消费者服务质量感知。

(三)优化平台派单机制，提升物流服务及时性

与传统快递服务相比，消费者对外卖平台提供配送服务的时效性要求更高，也更敏感。外卖平台为了追求配送效率最大化，给配送员分配了过于饱和的订单数量，致使配送员精力不足无暇顾及部分订单，导致部分订单物流信息更新速度慢、收货时间长，影响消费者对外卖平台物流服务及时性的感知。因此，外卖平台应从人性化角度对订单分派机制进行改进，考虑到配送员在一定时间内体力和精力能够承受的最大订单数，合理分配订单数量，确定订单数量上限，以合理优化平台派单机制，不断提升外卖平台物流服务的及时性。

(四)改善外卖包装设计，提升配送商品安全性

在对外卖平台服务质量评价的4个一级指标中，安全性是唯一一个被消费者评价为满意的指标，但消费者对外卖包装的干净完好程度及配送商品安全性评价相对较低。外卖服务中，包装既是保证外卖餐品安全、方便消费者食用的必要组成部分，也是商家与消费者联系的重要纽带。目前外卖平台商家使用的包装大多是比较简单的塑料包装或者纸质包装，这种外卖包装材质较软，在配送途中容易破损变形，致使内装餐品汤汁容易溢出，消费者收到的外卖餐品包装的干净程度和完好度遭到破坏，影响消费者对内装餐品的安全性认知。精心设计的外卖包装不仅有利于保障配送过程中的食品安全，而且可以借助包装向消费者传递必要的商家信息，提升消费者外卖服务体验。因此，外卖平台应加强与商家沟通，引导商家重视外卖商品包装设计，结合不同餐品特点采用不同的包装材料和包装技术，保证内装餐品的质量不会在配送过程中受到影响，提升消费者用餐体验。