[摘 要]隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，外賣平臺的競爭日趨激烈，保證能夠吸引更多的消費(fèi)者是商家經(jīng)營的關(guān)鍵。文章采用問卷調(diào)查的方法，對消費(fèi)者選擇商家的影響因素進(jìn)行調(diào)查，首先利用李克特量表計(jì)算出各個(gè)指標(biāo)因素的最終得分，然后利用提出的穩(wěn)定系數(shù)法得到這些因素重要性的排序，最后為商家提供了優(yōu)化方向。

[關(guān)鍵詞]李克特量表;穩(wěn)定系數(shù)法;影響因素

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

1 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，人們的生活正在被一步步改變。外賣平臺的出現(xiàn)極大地方便了人們的生活，人們足不出戶就可以這些平臺上訂餐，品嘗到各種美食。中國餐飲行業(yè)O2O （Online to Offline） 市場規(guī)模近年來飛速發(fā)展，外賣時(shí)機(jī)已經(jīng)成熟，許多O2O外賣平臺不斷涌現(xiàn)出來，例如美團(tuán)外賣、餓了么、口碑、大眾點(diǎn)評、滴滴外賣等平臺。如今進(jìn)駐外賣平臺的商家越來越多，競爭越來越激烈，如何保證店鋪能夠吸引更多的消費(fèi)者？為此，本文將對影響消費(fèi)者選擇外賣店鋪的因素進(jìn)行分析，為商家優(yōu)化提供方向。

2 問卷設(shè)計(jì)與實(shí)施

本文主要以問卷調(diào)查為主，通過問卷調(diào)查的方式來了解影響消費(fèi)者選擇商家的因素關(guān)心程度。針對美團(tuán)外賣上所提供的所有數(shù)據(jù)，制作了一份調(diào)查問卷，該問卷共19個(gè)問題。

第1個(gè)問題主要針對美團(tuán)外賣的使用情況進(jìn)行調(diào)查，旨在了解美團(tuán)外賣的普及情況;根據(jù)美團(tuán)外賣上提供的數(shù)據(jù)，分析得到了認(rèn)為影響消費(fèi)者選擇的若干因素，這些因素包括店鋪的月銷售量、起送價(jià)格、配送價(jià)格、配送時(shí)間、口味評分、包裝評分、商家評分、配送評分、好評、中評、差評、大眾點(diǎn)評評分、距離、是否支持貨到付款、品牌的選擇，并針對這些因素設(shè)置第2～17個(gè)問題，旨在了解消費(fèi)者對于這些因素的關(guān)心程度;第18個(gè)問題是關(guān)于美團(tuán)外賣上商家的一些優(yōu)惠活動，通過對這些活動的統(tǒng)計(jì)與調(diào)查，觀察被調(diào)查者對于哪些活動較為關(guān)心，從而讓商家根據(jù)消費(fèi)者喜好適當(dāng)調(diào)整活動的目的;最后一題為主觀題，其目的是讓消費(fèi)者給出自己心中比較在意的因素，從而使得該調(diào)查問卷更為詳細(xì)、具體、準(zhǔn)確，間接地對消費(fèi)者在訂餐方面的關(guān)心情況有一個(gè)大概的了解。

本次問卷調(diào)查主要經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)場相結(jié)合的途徑進(jìn)行調(diào)查，運(yùn)用微信、QQ、現(xiàn)場隨機(jī)抽樣調(diào)查等方式進(jìn)行發(fā)放。通過對回收的問卷進(jìn)行檢查，去掉少量不合格的問卷，但并不影響數(shù)據(jù)結(jié)果的分析以及計(jì)算。

3 調(diào)查問卷結(jié)果分析

在此次調(diào)查問卷中，對不同年齡段的人進(jìn)行了調(diào)查，第一個(gè)問題的結(jié)果如表1所示，95.8%的調(diào)查者經(jīng)?；蚴桥紶柺褂?，這說明美團(tuán)外賣已廣泛被使用，從而間接說明對影響因素調(diào)查的準(zhǔn)確性。

對于第2～17題來說，通過對問卷調(diào)查結(jié)果的分析，只能對各個(gè)因素的關(guān)心程度有一個(gè)大概的了解，想要對這些影響消費(fèi)者選擇商家的因素進(jìn)行重要性排序可能會非常艱難。結(jié)合李克特量表[1]和穩(wěn)定系數(shù)法對該數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而對不同因素進(jìn)行重要性排序，且得到各因素相對應(yīng)的權(quán)重。

李克特量表（Likert scale）是1932年由美國社會心理學(xué)家李克特在當(dāng)時(shí)原有總加量表的基礎(chǔ)上改進(jìn)而形成的，它是一種市場調(diào)查方法。該表一般設(shè)置五種答案，分別記為5、4、3、2、1，某一指標(biāo)因素關(guān)心程度的最終得分就是每個(gè)被調(diào)查者對該指標(biāo)因素所打分的平均數(shù)。

變異系數(shù)法[2-4]又稱標(biāo)準(zhǔn)差率，通過標(biāo)準(zhǔn)差與平均差的比值來衡量個(gè)數(shù)據(jù)間變異程度的一個(gè)統(tǒng)計(jì)量。變異系數(shù)法可以用來解決單位和（或）平均數(shù)不同時(shí)對兩個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)變異程度的問題。

在變異系數(shù)法的基礎(chǔ)上，為符合本文的研究，對該方法進(jìn)行改進(jìn)，提出了穩(wěn)定系數(shù)法。它的模型為：

其中，RCV是標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)（CV）的倒數(shù)，μ為均值，σ為標(biāo)準(zhǔn)差。而對于各個(gè)指標(biāo)因素的權(quán)重則為各個(gè)因素的RCV占總RCV比例，即：

此方法的基本做法為：在調(diào)查問卷的評價(jià)體系中，穩(wěn)定性越好的指標(biāo)因素，其差異性越小，即使最終得分可能較低（例如商家評分、提前預(yù)定等），但由于該因素的樣本數(shù)據(jù)越為集中，也就是說大家對于該因素的關(guān)心程度都普遍認(rèn)可，所以此時(shí)權(quán)重越大;而對于穩(wěn)定性越差的指標(biāo)因素，其差異性越大，即使其最終得分可能較高（例如月銷售量、包裝等），但由于該因素的樣本數(shù)據(jù)越為分散，也就是說大家對于該因素的關(guān)心程度不太統(tǒng)一，也間接說明該因素并不是大家所普遍關(guān)心的，所以此時(shí)權(quán)重越小。

針對調(diào)查問卷的結(jié)果，先利用李克特量表計(jì)算出各個(gè)指標(biāo)因素的最終得分，然后采用穩(wěn)定系數(shù)法計(jì)算出各個(gè)指標(biāo)因素的權(quán)重從而對指標(biāo)因素進(jìn)行排序。根據(jù)計(jì)算得到表2，由此結(jié)果可知，根據(jù)各個(gè)指標(biāo)因素的占比權(quán)重進(jìn)行排序，得到以下序列（從大到小）依次為：差評、口味、起送價(jià)格、配送價(jià)格、商家評分、配送時(shí)間、月銷售量、配送評分、好評、中評、距離最近、大眾點(diǎn)評評分、提前預(yù)定、包裝、貨到付款、品牌商家。

根據(jù)調(diào)查問卷的結(jié)果，計(jì)算得出各個(gè)因素所占的權(quán)重，再經(jīng)過篩選、舍棄權(quán)重較小的因素取較大權(quán)重的得到若干因素，它們分別為差評、口味、起送價(jià)格、配送價(jià)格、商家評分、配送時(shí)間、月銷售量、配送評分、好評。由于這些因素中有些因素的數(shù)據(jù)分布較為集中，例如有79家店鋪的起送價(jià)格為20元，正是由于這些差異性較小的數(shù)據(jù)存在，可能很難找到這些數(shù)據(jù)對應(yīng)的指標(biāo)因素全都不同的情況。相反我們卻可以容易地找到具有相同數(shù)據(jù)的該指標(biāo)因素進(jìn)行控制變量，從而研究其他存在較強(qiáng)差異性的因素，得到最終影響消費(fèi)者選擇的因素。

經(jīng)過對所采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析發(fā)現(xiàn)：一是這些店鋪中起送價(jià)格主要集中在（0，25]，有2/3的店鋪起送價(jià)格都在25以內(nèi);二是這些店鋪中配送價(jià)格有大約百分之九十的店鋪都是在[0，5）內(nèi);三是對這些店鋪的配送時(shí)間進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)配送時(shí)間還是比較分散的，但主要集中在[30，40）、[40，50）。因而相比較之下更容易控制該變量，即差異性較小。

綜上所述，雖然起送價(jià)格、配送價(jià)格、配送時(shí)間的權(quán)重較大，但是它們存在較小的無差異性，即對于大多數(shù)商家來說都是相同的，所以也不再考慮這些因素的影響。所以我們需要控制起送價(jià)格、配送價(jià)格以及配送時(shí)間這三個(gè)變量因素，已達(dá)到這些因素不會影響到消費(fèi)者選擇的目的，然后對剩余的變量（差評、口味、商家評分、月銷售量、配送評分、好評）進(jìn)行分析。這里由于一些因素的舍棄，此時(shí)我們需要再重新計(jì)算權(quán)重，以便筆者在接下來的研究中各個(gè)因素權(quán)重之和為1，新權(quán)重的計(jì)算結(jié)果如表3所示。

而對于18題來說，通過問卷調(diào)查得到表4，根據(jù)結(jié)果可以看出，消費(fèi)者對滿減優(yōu)惠、折扣商品和滿贈活動的關(guān)心程度均超過了50%，其他的活動也都有不同程度的關(guān)心但相對來說較小。所以對于商家來說，他們一定要在滿減優(yōu)惠和折扣商品上有所“作為”，要根據(jù)自身店鋪的情況開展相應(yīng)的滿減優(yōu)惠和折扣商品活動。

4 建議

通過上述問卷調(diào)查的結(jié)果分析，對外賣平臺下的餐飲商家提出一些實(shí)用的建議。

（1）加強(qiáng)食品質(zhì)量、食品安全以及食品的口味。在現(xiàn)在的快節(jié)奏生活下，人們越來越注重食品的安全問題，同時(shí)，食品的口味決定消費(fèi)者是否會繼續(xù)進(jìn)行消費(fèi)，從而提升店鋪口碑及評分。

（2）采取多種促銷方式，與平臺活動結(jié)合。消費(fèi)者對滿減活動、折扣商品及滿贈活動的關(guān)心程度比較多，同時(shí)可以結(jié)合平臺的活動，提升店鋪的知名度，并提高顧客的留存率。

（3）提高配送服務(wù)。商家應(yīng)制定合適的起送價(jià)格，對于配送價(jià)格和配送時(shí)間，就需要提高外賣行業(yè)的配送效率。這就需要外賣平臺做好科技投入，與商家相配合，從而提升配送服務(wù)。

5 結(jié)論

本文通過問卷調(diào)查對消費(fèi)者選擇商家的因素進(jìn)行調(diào)查，利用提出的穩(wěn)定系數(shù)法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到相關(guān)因素的排序及其權(quán)重，并通過得到的結(jié)果為商家提供了發(fā)展建議。當(dāng)然，本文在樣本的發(fā)放及收集中仍存在局限性， 結(jié)論會有不周詳之出。同時(shí)，調(diào)查問卷的結(jié)果將用來建立模型，并用于解決實(shí)際生活中的問題。

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[基金項(xiàng)目]四川旅游學(xué)院校級科研項(xiàng)目“群體決策在外賣選擇中的應(yīng)用”（項(xiàng)目編號：2020SCTU60）。

[作者簡介]彭亞楠（1992—），女，漢族，山西祁縣人，助教，研究方向：決策理論與方法等。