大学生在线外卖订餐影响因素研究 最终版.docx
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大学生在线外卖订餐影响因素研究 最终版.docx
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大学生在线外卖订餐影响因素研究最终版
一.调查背景
如今,随着餐饮行业竞争的加剧,越来越多的餐饮企业将重点放在了餐品的外送上。
有数据显示,一些餐饮店通过网络销售的外卖销售额,甚至超过实体店。
去年年末至今,外卖行业显得格外热闹,而这份热闹与互联网大佬们的加入有关:
“淘点点”在2013年12月份试水外卖业务,在2014年1月份就达到了10万份的单日订单峰值,这个数字跟“饿了么”的单日8万单峰值基本持平。
2014年1月,大众点评首页上线外卖服务频道,支持在线和电话下单。
2014年1月,美团网上线外卖服务,用户在美团外卖频道输入地址,就可以查看提供外卖的餐厅。
2014年4月,XX上线基于地图的外卖服务。
5月,大众点评将以8000万美元入股“饿了么”,双方共享外卖领域的商户数据和平台流量,并将整合外卖服务。
随着外卖的的大幅扩张,大学校园里点购在线外卖的人数也越来越多,尤其是伴随着美团外卖和“饿了么”的强烈竞争,这学期以来,在我校叫外卖现象更加普遍,每天中午和晚上吃饭时间,宿舍楼底下到处可见送外卖人员,他们不停穿梭,场面甚是壮观。
每一个现象存在都有其原因。
大学校园里外卖现象的出现,在给大学生饮食提供方便、带来新的感觉的同时,也蕴藏着一些需要我们去调研、去思考的地方,所以我们小组针对西南财经大学校园内的外卖现象进行调研,发掘外卖现象背后的一些问题,分析在线外卖订餐的影响因素,从消费者、卖家、外卖平台三个方面来做出分析。
二.调查目的及意义
2.1提出问题
我们从现实生活的经验出发,发现楼层越高,距离东门越远,比如中餐时间六楼比五楼下楼取外卖的要多,植物园因为距离东门远可能外卖订单要比人品园多。
这只是我们的猜想,需要客观数据的支持与检验。
另外随着饿了么与美团外卖之间的竞争不再如此白热化,逐渐趋于平淡,优惠折扣的逐渐降低,消费者会受到多么大的影响,或者说大学生消费者的边际优惠折扣是怎样分布的。
那么影响大学生在线外卖订餐意愿的主要因素有哪些呢,为此带着重重疑点我们精心设计了此次问卷调查。
2.2目的及意义
1.了解影响大学生选择外卖的主要因素;
2.具体了解楼层因素以及距离因素对同学是否选择外卖的影响程度;
3.针对当前较为流行的在线外卖订餐平台,探究各种外卖平台竞争的有效性。
三.调查内容
本调查主要从以下方面展开问卷调查研究:
3.1.西财在校学生在校外卖订餐情况
在对订餐情况的了解中,调查的内容主要有:
1.订餐频率:
西财学生们平均每周有多少次在线订购外卖;
2.订餐时间段:
学生订购外卖主要是在午餐、晚餐及夜宵,或是其他;
3.常用网站:
在“美团外卖”,“饿了么”等在线外卖平台激烈竞争的时代,西财学生更偏好哪个在线平台;
4.总体评价:
学生们订购外卖对外卖平台,商家,配送等各项服务的综合评价如何。
3.2.影响大学生在线外卖订餐意愿的主要因素
对订餐意愿影响因素的调查,我们主要从消费者本身情况,对卖家要求,订餐平台特点三个方面进行调查。
1.消费者情况:
主要了解消费者的性别,年级,所居住的楼层、距离东门的远近,每周餐饮费支出,所能接受的最低优惠折扣等本身情况;
2.对卖家要求:
主要包括了对卖家的送餐速度,味道,菜品丰富度,卫生状况;
3.订餐平台特点:
主要有外卖平台的优惠折扣活动,入驻商家的数量与多元化程度,支付方式的便利与多样化。
四.调查方案设计
4.1调查对象
西南财经大学所有在校本科生,以寝室为单位。
4.2调查方法
我们首先通过进入美团、饿了么,这些较流行的外卖平台搜集销量数据,以及每个平台的促销方式。
然后,初步设计调查问卷并进行预调查。
从而,确定样本量和各层样本人数,对问卷内容进行调整后最终进行问卷调查。
4.3调查执行
此次调查对十个园每一座楼的每一层以寝室为单位进行抽样,再从抽中的寝室中选取一号床的同学进行访问。
我们决定,六人分成三个小组调查抽中寝室,以电子问卷和纸质问卷相结合的方式进行调查。
对于男生寝室,我们委托身边的同学帮忙发放问卷。
收集到数据之后,我们再统一将其整理成电子数据,进行数据分析。
4.4模拟访问
我们在预调查之前进行了模拟的访问,把调查过程中可能出现的问题充分表现出来,以锻炼调查员应付、处理实际问题的能力。
在模拟访问过程中,我们感觉到,在敲门要求填写问卷时极有可能出现拒填的情况,于是探讨了如何处理使这类被调查者能更容易接受我们的要求。
正确的表明意图,言语上礼貌客气可以缓解尴尬的气氛。
五.抽样设计
5.1抽样方法
分层抽样
在本次调查中,采用分层抽样的方法。
分层抽样是先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体(层),然后再从每一层内进行单纯随机抽样,组成一个样本。
所以这可以提高总体指标估计值的精确度。
除此之外,分层抽样还能同时对总体和各层进行估计。
由于我们调查的主题为西南财经大学大学生外卖购买情况的影响因素,而在其中有一因素是和寝室楼层相关,且在学校我们也是按年级专业划分寝室的,而且寝室园也有性别差异,总的来说每层差异较大,因此,我们选择以寝室为单位,以寝室园为层进行分层抽样,在每层中又以不同楼层为层,再进行一次层权相同的分层抽样。
我们打算在学校的每个本科生园进行以楼层为层的等权重分层抽样,抽到的寝室中默认选取寝室的1号床进行调查。
如图是我们通过咨询校内相关人士,获得的学校每个园寝室数的情况。
寝室园名称
寝室总数
梅园
504
竹园
504
榕园
520
松园
400
慧园
520
毅园
340
信园
260
诚园
390
智园
531
敏园
340
合计
4309
5.2抽样框
寝室名称
楼层数
编号
寝室号
梅园
2楼
1
A201
2
A202
3
A203
4
A204
...
...
31
B201
32
B202
...
...
3楼
85
A301
86
A302
87
A303
...
...
抽样框就是根据抽样单位所编制的名录,是抽样总体的具体表现。
我们在本调查中,抽样是以寝室为单位,所以选择的是名单抽样框,即分寝室园列出寝室门牌号。
但由于我们在研究外卖影响因素中有一个为楼层,所以,我们在名单抽样框中又按楼层分子类。
下面是我们编出的名单抽样框的部分表格。
同时,我们给这些寝室依次编号,便于简单随机抽样。
5.3样本量的分配
由于此次调查为分层抽样,且本次调查费用不多,暂不考虑费用问题。
所以,我们选取按比例分配。
公式为:
1.第一次分层抽样——按寝室园寝室数确定层权分配
根据寝室园的寝室数占总体寝室的比例,也就是各层的层权进行分配。
根据公式得:
寝室园名称
寝室总数
寝室数层权
梅园
504
0.1170
竹园
504
0.1170
榕园
520
0.1207
松园
400
0.0928
慧园
520
0.1207
毅园
340
0.0789
信园
260
0.0603
诚园
390
0.0905
智园
531
0.1232
敏园
340
0.0789
合计N
4309
1
在确定样本量之后,我们将用样本量×层权获得每层即每个寝室楼需要抽取的寝室数。
2.第二次分层抽样——按楼层等权重抽样后分配
在分配好每个寝室园所需要的样本数,我们决定按楼层再进行一次分层。
由于每层楼的寝室数是相同的,(每层寝室数是A,B,C三栋的总和),所以每个楼层的权重是相等的。
由于我们寝室1楼不住人,即一共5层,根据样本量选取公平原则,抽取的每个园寝室数需要是5的倍数。
本着扩大样本量的原则,在原来计算出来的每个园所抽取样本数的基础上,我们均选择往上约成5的倍数,再按等权重分配每个楼层的样本量(即除以5算得)。
5.4样本量的确定
首先,由于我们事先并不知道总体的这一比例,因而先根据问卷的预调查确定样本的p后进行样本容量的计算。
我们应根据“估计总体比例的样本量的确定”的方法按比例分配计算样本量。
如果估计的是总体中各层具有某种属性的单位所占的比例
。
在此次问卷预调查中,我们选择是否会在外卖平台上订外卖这个问题来确定P。
考虑到时间问题和效率问题,在预调查中,我们主要是在各个园内采取随机截访的形式进行,获得共100份的预调查样本。
而截访的人数则根据之前算出的层权计算得到。
如下表是我们预调查得出的结果:
寝室园名称
截访的人数
选择“是”的人数
得到的订外卖的比例P
计算得出Q(1-P)
梅园
11
8
0.7273
0.2727
竹园
11
7
0.6364
0.3636
榕园
12
8
0.6667
0.3333
松园
10
7
0.7
0.3
慧园
12
7
0.5833
0.4167
毅园
8
4
0.5
0.5
信园
6
3
0.5
0.5
诚园
9
5
0.5556
0.4444
智园
13
6
0.4615
0.5385
敏园
8
3
0.375
0.625
总计
100
58
假定绝对误差限度
为5%,置信度
为95%。
,而此时对应的t为1.96.
计算得:
=0.000651
按比例分配时,由公式得:
=0.117*0.7273*0.2727+0.117*0.6364*0.3636+...+0.0789*0.375*0.625
=0.0023+0.0271+...+0.0185=0.211298
0.2113
0.2113/0.000651=324.577573
324.5776
调整后的样本量为
=301.8412551
302
所以,我们应调查的样本量为302.
回到分层抽样,根据公式:
,可计算出每个寝室园需要抽的样本数
,如下表所示。
由于我们要研究寝室的楼层对大学生订购外卖的影响,且每层楼寝室数是一样的(即层权是相同的),所以,在计算抽取的样本数,我们应精确到楼层,且每层抽取的样本数应相同。
由于每层楼有5层,本着扩大抽取样本量的原则和保证之后随机抽样的公平性,我们首先将抽取的样本数进行修正,进位约为5的倍数,再除以5得到每层楼所需要采集的样本,再在每个楼层中进行简单随机抽样。
寝室园名称
寝室数层权
抽取的样本数
经过修正的样本数
每层楼需要抽取的样本数
梅园
0.1170
35
35
7
竹园
0.1170
35
35
7
榕园
0.1207
37
40
8
松园
0.0928
28
30
6
慧园
0.1207
37
40
8
毅园
0.0789
24
25
5
信园
0.0603
18
20
4
诚园
0.0905
27
30
6
智园
0.1232
37
40
8
敏园
0.0789
24
25
5
合计N
1
302
320
64
5.5样本失效处理
在抽样过程中难免出现样本失效的现象,所以我们采用一些措施尽可能避免这些情况的发生。
可能遇到的情况
解决方案
寝室1号床无人或不在
若无人,我们将自动调查2号床,再没人就选择3号床,并以此类推。
若不在,我们则选取另一个时间进行样本的采集。
寝室人员拒访
首先,我们会表明来意,并尽量使用谦词“请”、“麻烦”之类的词语。
同时希望寝室人员能理解我们。
最后实在没有采集到,我们将顺延至下一个编号的寝室。
队员全为女生,需要获取男生园寝室数据
对于男生园,由于我们无法进入,我们选择确定抽样对象后,先获取他的联系方式,再在网上给他发送电子问卷,对他进行调查。
受访人乱填问卷(比如全选A)
我们在收集问卷时留意一下,若当场发现有人乱填,则劝他认真重填一份;若当场没有发现,则在统计时,将此份问卷视为无效问卷。
单道题信息不全
首先是在收集问卷时留意检查问卷,确保受访人没有漏填。
若统计时发现,则该题答案记为缺失项即可。
六.问卷分析
6.1受访者基本信息分析
在此次调查中,我们分别对被采访者的性别,年级的基本信息进行了调查。
在所有受访者中,男女有效百分比为65:
35。
受访者的年级分布统计数据如图所示。
在所有采访者中,大二,大三的受访者最多,占了所有受访者的90%,其次是大四的受访者,占所有受访者的比例为12%,最低的事大一的受访者,只有8%。
6.2对在线外卖订餐的影响分析
以西南财经大学为例,由于东门是本校的美食区域,考虑到距离东门越近,就近选择的美食也就越多,从而选在在线订外卖的人数可能会越少,基于以上考虑,我们将所抽样的十个园按照距离东门远近排序有:
距离东门远近排名
(1表示最近)
宿舍名称
1
诚园
2
信园
3
慧园
4
毅园
5
智园
6
敏园
7
梅园
8
竹园
9
松园
10
榕园
6.2.1受访者所在宿舍区分布状况分析
以上述抽样方案设计确定的每个宿舍所需调查的人数为基准,通过电子问卷和纸质问卷的结合,最终得到回收有效问卷的宿舍区分布状况如下:
与抽样方案设计预先确定调查总量基本符合,本着数据量越大,样本对于总体的解释力越强,即效果越好的原则,对于超出抽样方案设计确定的楼层受访者数本文采取保留数据的处理方式。
6.2.2受访者是否选择在线外卖的情况分析
在我们所调查的355份样本中,其中选择在外卖网站订过网站的有286份,所占比例为80.56%。
Figure1受访者是否外卖情况分析
6.2.3宿舍区位置与是否选择外卖的影响分析
分析宿舍区位置(距离东门的距离)对是否选择外卖的影响分析中,本文选择采用列联表分析法。
列联表可以帮助了解一个变量与另一个变量之间是否存在相关关系以及相关的强度大小,可以直观地感受到两个变量之间是否存在相关关系及其关系得强弱和方向。
在运用SPSS进行列联表分析时,选择将宿舍区作为自变量,是否选择外卖作为因变量进行考虑,根据自变量的方向计算百分比,最终,得到如下分析结果:
是否选择外卖*宿舍Crosstabulation
宿舍
Total
诚园
信园
慧园
毅园
智园
敏园
梅园
竹园
松园
榕园
是否选择外卖
是
Count
26
15
33
20
30
23
35
35
31
38
286
%within宿舍
68.4%
75.0%
80.5%
71.4%
69.8%
88.5%
85.4%
85.4%
91.2%
88.4%
80.6%
否
Count
12
5
8
8
13
3
6
6
3
5
69
%within宿舍
31.6%
25.0%
19.5%
28.6%
30.2%
11.5%
14.6%
14.6%
8.8%
11.6%
19.4%
Total
Count
38
20
41
28
43
26
41
41
34
43
355
%within宿舍
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
SymmetricMeasures
Value
Approx.Sig.
NominalbyNominal
ContingencyCoefficient
.202
.090
NofValidCases
355
由上述结果中的列联系数值以及Sig值可以看到,在
的显著性水平下,两者之间存在着显著的正相关性关系,即随着距离东门距离越来越远,选择在线订外卖的人数越来越多。
产生这种现象的原因主要是因为宿舍离东门太远,不方便,因此选择订购外卖来满足对美食的需求。
6.2.4楼层因素对在线外卖订餐影响分析
楼层因素对在线外卖影响因素分析采用交叉分析方法,将受访者所居住的楼层因素作为自变量,是否选择在线外卖订餐作为因变量,得到如下分析结果:
X\Y
A.是
B.否
小计
A.二楼
51(76.12%)
16(23.88%)
67
B.三楼
66(80.49%)
16(19.51%)
82
C.四楼
54(78.26%)
15(21.74%)
69
D.五楼
52(82.54%)
11(17.46%)
63
E.六楼
63(85.14%)
11(14.86%)
74
根据以上表格和数据可以看到,选择过在线外卖订餐的人数比例基本上随着楼层的递增而增加,二楼中选择过在线外卖订餐的人数比例为76.12%,随着楼层的增加,在六楼中选择过在线外卖订餐的人数比例达到85.14%,在二楼中选择没有订过在线外卖的人数所占比例最高,为23.88%,六楼选择没有定过在线外卖的人数所占比例最少,仅为14.86%。
对于此种现象产生的原因主要是由于学生的惰性,大部分的学生都会有一定的惰性,当所居住的楼层越高,由于本身所具有的惰性同时加上外在原因----楼层越高,爬楼越消耗体力,从而大部分处于高楼层的同学,为了图方便便会选择宅寝室。
同时,即使外出吃饭和叫外卖对于高楼层的学生而言同样需要下楼,但是他们可以省掉外出洗漱打扮这一过程,所以,综上所述,居住楼层越高,选择在线外卖订餐的学生所占的比例越大。
6.3经济状况对外卖订餐的影响
6.3.1餐饮支出分析
如下三个图分别为西财本科生平均每周餐饮费支出分布图,以及不同性别和年级的餐饮费支出分布图。
从总体来看,我校大多数(42.82%)本科生平均每周餐饮费支出在100-200之间,整体分布较为集中,在餐饮的支出上悬殊不大,基本均衡;男女生平均每周餐饮费支出情况存在一定程度的差异,超过一半男生的餐饮支出大约在100-200之间,中间较为突出。
而女生的分布较为均匀;从不同年级来看,大一、大二、大三的消费情况大体一致,而大四平均每周餐饮支出超过200元的比例较大,这也在情理之中,因为大四同学的聚会等社会活动比较频繁,而且生活水平也随之有所提高。
Figure2本科生平均餐饮费支出图
Figure3男女分别餐饮费支出对比图
Figure4不同年级餐饮费支出对比图
6.3.2在外就餐每餐支出
如下图:
总体来看,绝大多数西财本科生平均每次在餐馆就餐的消费支出大致在11-28之间(71.55%左右);男生在外就餐的餐饮支出较女生稍高一点;大一、大二、大三的消费情况大体一致,大四的平均每餐在餐馆就餐的消费支出偏低一些。
Figure5本科生平均每次在外就餐餐饮费支出
Figure6男女在外就餐餐饮费对比
Figure7不同年级在外就餐餐饮费对比
6.3.3外卖点餐每餐支出
如下图:
无论从总体还是男女生、不同年级来看,绝大多数西财本科生平均每次在餐馆就餐的消费支出均大致在5-16之间,分布较为集中,差异较小。
并且比直接在餐馆就餐,外卖点餐更加优惠,餐饮平均支出较低,这也得益于外卖平台的满减、红包等优惠折扣活动。
Figure8本科生每次点餐消费支出
Figure9男女点餐消费支出对比
Figure10不同年级点餐费用对比
Figure11餐馆就餐与外卖平均支出对比图
6.3.4最低优惠折扣分析
外卖平台的优惠折扣吸引了众多订餐客户,随着优惠折扣的降低至消费者能接受的边际优惠折扣,就会出现部分客户的流失。
从整体可以看出,绝大多数大学生消费群体所能接受的最低优惠区间在2-9元之间,也就是说低于这个折扣,他们可能转向食堂或者其它就餐途径;从性别以及不同年级与最低优惠折扣的列联表分析中可以发现,女生所能接受的边际优惠折扣偏低,对优惠折扣的变化敏感性较强,不同年级之间的边际优惠折扣基本无差异。
1.最低优惠折扣整体分析
2.性别与最低优惠折扣列联表分析
3不同年级与最低优惠折扣列联表分析
6.4订餐意愿影响因素分析
6.4.1各因素分别分析
1.外卖网站的优惠折扣活动
对于外卖网站的优惠折扣活动(如满减,赠送饮料等)这一因素,从以上图表可以看出,选择10分的人数对多,占到32.17%,而打分大5分的人占到87.06%,可见占到绝大多数,而此项的最后平均分为7.98分。
2.支付方式的安全性与便利性
对于支付方式的安全性与便利性这一因素,从以上图表可以看出,选择6分、7分、8分,9分的人数较多,占到73.08%,选择十分的只有12.94%,选择五分及以上的人数较少,总共占到15.39%,此项的最后平均分为7.25分。
3.外卖订餐系统入驻商家的数量与多元化程度
从以上图表可以看出,选择5分及以上的人数较少,总共占比为15.39%,选择7、8、9分的人数比较多,占比在58.74%,选择10分与6分的人相较较少,在13%左右。
最后得分为7.4。
4.订单响应的速度
从以上图表可以看出,该项选择10分的人数最多,占到21.68%,选分在5分及5分以上的人数较少,合计占比为12.59%,最后得分为7.67分。
5.订餐操作流程的方便性
从以上图表可以看出,该项选择8分、9分的人数最多,占到40.21%,选分在5分及以上的人数较少,合计占比为15.39%。
最后得分为7.58分。
6.4.2订餐意愿影响因素综合分析
外卖网站的优惠折扣活动(如满减,赠送饮料等)
7.98
支付方式的安全性与便利性
7.25
外卖订餐系统入驻商家的数量与多元化程度
7.40
订单响应的速度
7.67
订餐操作流程的方便性
7.58
总体来看,我们所设计的五项影响因素平均分差距不大,并且,在统计中,可以看出,选分在5分及以上的人数占比均较小,说明我们设计的影响因素都是主要因素。
就各项平均分来看,外卖网站的优惠折扣活动得分最高,说明这一因素是最主要的因素,而订单响应速度为第二主要的影响因素,在后面对订餐与否的原因的分析中,可以看出,这一因素在很大程度上影响消费者是否选择网上订餐,。
而支付方式的安全性与便利性这一因素是最不重要的因素。
这也侧面说明最近外卖比较受欢迎的原因可能是美团外卖与饿了么两大网上订餐平台由于竞争市场提出各项优惠策略,今后优惠活动结束之后,网上订餐这一模式是否能持续现在这种状态堪忧。
此外,订单操作流程的方便性也是消费者很看重的因素之一,这也为网上订餐平台的建设者提出挑战,如何在保证订餐成功送达的同时,提高订餐操作流程的便捷性。
6.5订餐与否原因分析
6.5.1选择网上订餐原因分析
从上图中可以看出,选择太冷或者下雨,不愿意出去这一原因人数最多,占到57.4%,错过食堂餐点这一原因的人数为41.52%。
因为忙事情不方便出去吃的人数占比为38.63。
可以看出,同学们订餐的主要原因还是因为网上外卖对生活的便捷性,更看重的是外卖的快捷、省时等因素。
但也有42.96的人是因为价格和味道满意,而选择网上订餐。
可见味道和价格也为主要原因。
6.5.2不选择网上订餐原因分析
从上图中可以看出,因为没有听说过而不订餐的人数为4.05%,这一比例虽然不大,但考虑到最近饿了么,与美团外卖的宣传力度与宣传支出,这一比率相较而言还是比较大的。
所以,这些外卖网站应该考虑拓宽宣传渠道,而在单一渠道上的宣传力度可以考虑降低。
在
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