作者：周思烨、姚航、吴思危

一、研究背景

在当下快节奏的生活中，外卖已经成为不可或缺的一部分。外卖的出现，不仅便利了我们的生活，也为社会创造了新的工作岗位。我们常通过饿了么、美团等外卖平台来点外卖。不难发现，有的商家月销量较高，而有的商家月销量却只有个位数。

我们在一线城市、新一线城市和二线城市中选择了八个城市（上海、杭州、青岛、郑州、合肥、南昌、长沙和厦门），试图探究在不同地区的外卖发展水平下，商家月销量的影响因素以及人们对外卖的消费偏好。

我们的研究思路如图1-1所示。

图1-1研究思路流程图

二、数据说明

我们的数据来源于饿了么平台和问卷发放。本次我们共收集到16185条外卖商家详细信息，变量按照其性质可以分为5类，如表2-1。此外，我们还从国家相关网站获取到一些反映城市经济发展水平的指标，如城市的人均可支配收入、城市所在省的人口密度等。

       同时，我们还在八个城市发放并回收了1195份消费问卷，以从用户角度分析影响外卖月销量的因素。

三、不同外卖发展水平地区外卖月销量的影响因素

八个城市外卖月销量对比箱线图如图3-1。从图3-1中可以发现，杭州、上海两个城市的店铺有较高的外卖月销量，而其余六个城市外卖月销量的差异则并不明显。直观上可以将上海和杭州归为一类，其他六个城市归为一类。接下来我们将通过K-means和因子分析的方法对城市进行更为科学合理的分类。

图3-1八大城市商铺外卖月销量对比箱线图

1.外卖发展水平的确定与评估—基于K-means及因子分析

我们基于数据集现有变量，并结合现实中与外卖发展水平联系紧密的相关因素，形成由十个指标组成的特征变量列表，如表3-1。这十个特征分别从人口、收入、多样性等方面描述了城市的外卖发展水平。

在完成特征选取的基础上，我们选择了K-means对八个城市进行聚类。根据聚类结果，我们将上海与杭州分为外卖发展平较高的一类城市，而将剩下的六个城市分为外卖发展水平相对较低的城市。这一结果也与前文的基于对比箱线图的直观分类相吻合。K-means聚类结果显示如表3-1。

完成聚类后，我们采用因子分析的方法对现有聚类结果进行评估。通过图3-2的因子得分情况可以看出，外卖发展水平较高的城市得分相应较高，这与聚类结果相契合。

图3-2因子得分的数轴表示

2.月销量的影响因素可视化分析

为探究不同外卖发展水平地区外卖月销量的影响因素，以及两类地区影响因素的异同点，我们对两类地区分别进行可视化分析。

    (1）外卖发展水平高的地区

图3-3 各种类店铺是否星选店铺销量箱线图

各餐食种类店铺中，星选、非星选店铺销量对比箱线图如图3-3所示。从最大值看，除果蔬花超和医药健康类店铺外，各类别外卖的非星选店铺均有较高的月销量。我们推测是因为店铺星选与否与商家是否在平台有推广计划有关，而销量较高的店铺自身有大量的稳定客群，所以在平台进行推广的可能性较小。果蔬花超类和医药健康类店铺本身的外卖需求不大，且不同店铺的商品差异性较小，所以消费者在选购时会倾向于选择搜索位靠前的星选店铺，这就导致星选店铺的月销量总是高于非星选店铺。

从分位数看，冒菜火锅、日韩料理、西式餐点、轻食简餐这四类的非星选店铺销量有较高的中位数，我们推测是因为这些餐食种类较受年轻人欢迎，他们有时更乐意以“探店”的形式去探索一些口味好的店铺，而不是每次都选择同一家店或依赖平台的推荐。这就使得一些菜品质量好的店铺在不建立平台推广计划的情况下也能够拥有较高的销量。

图3-4 各种类店铺是否品牌店销量柱状图和评分折线图

各餐食种类店铺月销量柱状图和评分折线图如图3-4。总体而言，评分高的餐食种类倾向于有更高的月销量，可见店铺评分可能是消费者选择外卖店铺时的考虑因素之一。对于医药健康类出现高评分低销量的情况，我们推测是由于该种类外卖的需求量相对于其他类而言较小导致的：评分用户少会使得平均评分偏高。果蔬花超类是唯一一类平均评分低于4.5的类别，我们推测出现这种情况是因为水果、鲜花蔬菜等需要消费者亲自挑选的商品作为由商家挑选的外卖配送时，顾客在收到时容易产生实物与预期不符的期望落差，从而会给出偏低的评分。

对于所有种类的外卖，品牌店铺的平均销量总是高于非品牌店铺，说明对于外卖这种线上订餐方式，品牌力是影响消费者选择的重要因素。外卖安全问题是近来广受人们关注的话题，而品牌能为商品质量提供一定的保证，在点餐时消费者会倾向于给予品牌店铺更多的信赖。

图3-5 各种类店铺是否新店销量柱状图和营业时长折线图

从图3-5的柱状图中可以看出，除医药健康外，各个种类的店铺中，老店的月销量均高于新店，符合认知。老店和新店月销量差距较大，说明消费者在外卖平台上对新店的态度还是较为保守的。对于医药健康类店铺，由于新老店铺内商品差异性不大，同时新店可能会有更多的让利活动，所以新店的销量高于老店。

从图3-5的折线图中可以看出，果蔬花超类的店铺在所有种类店铺中营业时间最长，其次是医药健康和面食粥汤类店铺。因为这三类店铺不同于其他饮食类店铺有明确的目标营业时间段，且不用考虑原料和人工，一天24小时均能为顾客提供服务。

图3-6营业时间与月销量折线图

从图3-6中可以看出，在总营业时间相同的情况下，早上是否营业对月销量的影响并不明显；总营业时长较短的情况下，中午不营业的店铺有较高的销量；而在总营业时长较长时，中午是否营业对月销量的影响并不明显；晚上营业的店铺相对于不营业的店铺有较高的销量。所以我们建议店铺在总营业时长一定的情况下尽量选择晚上营业，若总营业时长较短，建议选择在中午或晚上营业。

（2）外卖发展水平低的地区

图3-7 各种类店铺是否星选店铺销量箱线图

为查看星选与非星选店铺在销量上的差异，我们做出十类店铺以“是否为星选”为亚组分类的月销量箱线图如图3-7。可以看出，医药健康、果蔬花超、甜品饮料三个大类的星选店铺在月销量上明显高于非星选店铺，其他分类差距不大。对于医药健康分类，由于人们在药品采购上更倾向于有安全和质量保证的店铺，而星选店铺是外卖平台的推荐店铺，因此更容易受到顾客的青睐。对于果蔬花超，我们拉取了星选与非星选店铺的数量与起送价、配送价、月销量的均值如表3-2。

表3-2 星选店铺与非星选店铺起送价、配送费、月销量均值表

可以看出，果蔬花超的星选店铺数量仅占10%，但起送价和配送价明显低于非星选店铺，我们发现提供低起送价和低配送价的店铺均为大品牌店铺，如大润发、沃尔玛等，且他们会配备专属的配送服务，而不是和外卖平台合作由外卖骑手配送。大型超市优质的供应链管理和大基数的顾客群体使得他们有能力拉低每次配送所需的成本，因此可以用相对低的配送价格和起送价吸引更多的顾客。

对于甜品饮品，顾客对于品牌和星选的依赖明显更高，知名品牌如喜茶、乐乐茶、coco、快乐柠檬等既是品牌店铺也是星选店铺。相较于选取更便宜价位的奶茶甜品，人们还是更倾向于选定品牌后再点外卖，因此星选店铺有更高的月销量。

图3-8各种类店铺是否品牌店销量柱状图和评分折线图

从图3-8中可以看出，医药健康、冒菜火锅、日韩料理、轻食简餐、面食粥汤的品牌店销量明显高于非品牌店铺，地方菜系和小吃夜宵的销量对于是否为品牌的溢价不明显。医药健康的星选店和品牌店高度相关，也多为人们耳熟能详的品牌，如仁和堂、屈臣氏等，人们更愿意去安全有保障的大药房购药，而非小店铺。冒菜火锅、日韩料理、轻食简餐等正餐类别的餐饮售价都较为昂贵，品牌店铺对于口味的把控也比非品牌店更严格，因此在相对较高的支出前提下，人们更倾向于选择口味质量有保证的品牌店铺。而地方菜系和小吃夜宵更具当地特色，这类店铺更类似于路边摊、大排档，饮食风味和口碑主要依靠食客推荐和口口相传，很难形成大品牌连锁店。因此在购买此类外卖时，品牌溢价的效果不明显，人们更多的是依赖自己的喜好。

图3-8中的红色折线为不同大类的商家评分。可以看到，果蔬花超的整体评分较低。并且与外卖发展水平高的地区相比，果蔬花超类别店总体铺评分低于4.5分，经探查发现果蔬花超中有124家商铺因本月无人购买、无人评分导致评分为0，因此拉低了整体评分，且这些店铺均为非星选、非品牌店。这进一步说明了人们对大型连锁星选超市的喜爱。整体得分最高的是轻食简餐类别，由于现代人对健身餐青睐有加，而由于缺少调料，而且轻食主要以沙拉、素食为主，口味比较单一，较其他分类更容易获得好评和高分，因此整体评分较高。

图 3-9 各种类店铺是否新店销量柱状图和起送价折线图

为继续探究新老店铺对销量的影响，我们做出以“是否为新店”为亚组分类的销量均值柱状图如图3-9。对于不同分类，老店的销量均显著高于新店。因为老店有熟悉和固定的客户群，因此月销量较高。图中的红色折线为平均起送价，可以看出，小吃夜宵和果蔬花超的平均起送价较高。对于小吃夜宵分类，这类餐饮主要在夜间营业，而夜间配送费比日间配送费高，商家为了平摊成本必然提高起送价格。对于果蔬花超分类，其中存在大量的非星选小型超市和商铺，他们较大型星选超市有较低的月销量，为了平摊成本，他们提高起送价以获得更大收益。

3.月销量的影响因素—基于线性回归

首先检查自变量之间是否存在多重共线性，相关系数矩阵的热力图如图3-10，可以看出自变量间基本不存在多重共线性的问题。

图3-10变量间相关矩阵热力图

对两类地区分别进行逐步回归，控制显著水平为0.05。基于回归结果，我们可以得出如下结论：

（1）        在外卖发展水平高的地区，人们对配送费并不敏感，反而更在意商铺的质量与名气（品牌店），同时商铺的评分也是点单要考虑的因素，人们的饮食喜好较为丰富。

（2）        在外卖发展水平低的地区，人们对配送费比较敏感，同时也会考虑商铺评分。

3.相对月销量的影响因素—基于逻辑回归

我们还建立了逻辑回归模型以进一步探究影响外卖月销量的因素。我们选取更为稳健的中位数作为店铺月销量的标杆，高于中位数的标记为高，低于中位数的标记为低，并以此为响应变量分别对两类地区的店铺进行逻辑回归。之所以选用这种方式构造响应变量，是因为我们认为这样可以较为有效地消除各地因为经济发展水平等不同而带来的商铺销量在数值上的差异，方便更加深入地挖掘商铺的特征对于商铺销量的影响。

对于外卖发展水平高的地区，外卖发展日趋成熟，外卖商铺之间的竞争是多维度多方面的。根据逻辑回归结果，影响外卖商铺销量的因素也是更多元的。

在不考虑交互效应的情况下，我们可以得出如下结论：营业时间长、商品种类多且评分高的品牌店更容易脱颖而出；轻食简餐类店铺更受上海以及杭州居民的青睐；新店在外卖市场中的优势并不明显，消费者更倾向于熟悉的老店铺；第一档满减后价格高的店铺容易让习惯独自点餐的消费者望而却步。

而在考虑交互效应时，商家评分变得不那么重要了，但新店的劣势依然存在。加入交互效应后我们发现，新开业的面食粥汤类店铺在市场中有一定劣势；此外，对于非主流的商铺而言，通过增加营业时长来提高月销量的做法是不太明智的。

对于外卖发展水平低的地区，我们发现店铺评分、起送价、第四档满减后价格对于月销量都有正向的影响，而配送费对外卖月销量有负面的影响。通过对原始数据的探查，我们发现有第四档满减的店铺占总店铺的58.3%，第四档满减后的价格平均值为62元。考虑到一个人很少会点62元的外卖，因而我们认为，在外卖发展水平相对较低的地区，多人拼餐的形式或许更占优势。

基于上述分析，我们比较得出了两类地区在相对月销量方面影响因素的异同，总结如表3-3。

表3-3两类地区影响月销量的因素比较

四、问卷实证分析

1.问卷的设计与发放

问卷内容主要分为三个部分，首先是受访者的基本信息，如性别、年龄、职业等；其次是关于受访者的外卖消费习惯，旨在探究商铺的月销量、是否是吃货联盟、是否有红包优惠等多个因素对其点外卖选择的影响；最后一个部分是调查消费者对外卖发展的建议。

我们在八个城市进行问卷的发放，最终回收了1195份有效问卷。受访者在性别、职业、年龄层次、地域上分布较为平均，问卷数据整体而言较为可靠。

2.问卷总体分析

（1）点外卖频次

在回收的有效问卷中，不同城市受访者的每周平均点外卖次数频数如图4-1。

图4-1不同城市受访者平均每周点外卖次数

从图4-1中可以看出，八个城市的受访者每周点外卖次数大多不多于6次，只有不到20%的受访者每周吃外卖的次数在10次以上。杭州市接近半数的受访者平均每周点1-3顿外卖，这可能与受访者中学生群体占比较高有关。总体而言，我们可以认为在吃外卖的频率方面，八大城市居民的习惯相似。

（2）是否点外卖的原因

在回收的有效问卷中，不同外卖发展水平城市受访者选择点外卖的原因如图4-2。

图4-2不同外卖发展水平城市受访者选择点外卖的原因百分比

可以发现两类地区的受访者选择点外卖的原因较为类似，主要原因都为“外卖的选择很多”、“外卖点单过程很方便”等。而低外卖发展水平地区消费者更多由于时间不充足而选择外卖，这一点与我们的预期有些不符。

在不选择外卖的原因方面，两类地区的受访者不选择点外卖的最主要原因都为“觉得外卖不卫生”。而在外卖发展水平高的城市，受访者不选择点外卖的主要原因相比其他城市更加多元：“外卖不合口味”、“外卖太贵了”等原因占比也在40%以上。

（3）每顿外卖消费金额

在回收的有效问卷中，不同职业受访者每顿外卖消费百分比如图4-3。

图4-3不同职业每顿外卖消费占比图

考察不同职业的每顿外卖消费，可以发现在职/个体户的每顿外卖消费的分布较为均匀。学生、退休人员、无业或待业以及其他类职业的被调查者的每顿外卖消费集中分布在30元以下。

（4）月外卖消费占比

图4-4在职/个体户每月外卖消费占比

图4-5学生每月外卖消费占比

在回收的有效问卷中，两类地区的受访者每月外卖消费占比的分布相似。

考查在职/个体户、学生两类群体的每月外卖消费占比，从图4-4和图4-5中可以看出，两类人群每月外卖消费占比的分布相差较大，学生每月在外卖方面的花费占总消费的比例相比于上班族而言整体偏低，这可能与学生大多在食堂吃饭，而上班族每个工作日都会点外卖有关。从上述分析可以得出，职业对于人群的区分作用优于地区。

（5）喜好类型

在回收的有效问卷中，两类地区受访者对外卖种类的偏好如图4-6。

图4-6不同外卖发展水平地区的喜好类型

外卖发展水平不同的地区对不同类型外卖的偏好差异并不大，最受外卖用户欢迎的三种外卖类型均为“地方菜系”、“冒菜火锅”和“面食粥汤”。因而想要加入外卖行业的商家可以多考虑提供这三种类型的外卖。外卖发展水平高的地区相比于外卖发展水平低的地区会更偏向于“小吃夜宵”，这可能与外卖发展水平高的地区经济发展水平也相对较高，夜生活更为丰富有关。此外，外卖发展水平高的地区会略微倾向于“轻食简餐”和“甜品饮品”。

（6）最低商家评分

在回收的有效问卷中，两类地区受访者能的接受最低商家评分如图4-7。

图4-7不同外卖发展水平地区可接受的最低商家评分

不同外卖发展水平地区对于商家评分的可接受程度有所不同。外卖发展水平高的地区对于商家评分的要求较高，这侧面体现出人们对于食物品质的追求；而外卖发展水平低的地区对于低评分商家的接受度更高一些。

（7）满减优惠、评分、月销量

图4-8是否有满减优惠对商家选择的影响

从图4-8中可以看出，除杭州市之外的七个城市的受访者对三个选项的选择比例近似，说明商家是否存在满减优惠并不能在很大程度上影响消费者点外卖时的选择。

图4-9月销量对商家选择的影响

从图4-9中可以看出，杭州市和郑州市的多数受访者选择“是”，说明月销量是这两个城市的受访者在点外卖时较为关注的因素，而对于其余六个城市的受访者而言，月销量可能并不是他们选择外卖时重点考虑的因素。

（8）消费者的意见和建议

图4-10受访者对外卖商家的建议

从图4-10中可以看出，消费者比较在意外卖商家的配送费、评论真实性和卫生状况，不少受访者还提出了“系统处理外卖垃圾”的建议。因此，外卖商家应重视店铺的卫生条件，并及时处理虚假评论。

五、结论与建议

    根据前文的分析，我们总结出了如下几点结论，并提出相应的建议。

（1）折扣品牌各有所爱

外卖发展水平高的地区对第一档（低位折扣）敏感，外卖发展水平低的地区对第四档（高位折扣）敏感。同时外卖发展水平高的地区青睐老店和品牌店，外卖发展水平低的地区青睐高分店铺。

因此，外卖发展水平高的地区可以适当增加第一档优惠条件，外卖发展水平低的地区注重在后几档位上增加优惠。

（2）快速送达起价不一

两类地区消费者均青睐更低的配送费。外卖发展水平高的地区对起送价关注较少，而外卖发展水平低的地区却更能接受较高起送价。故可适当降低配送费并根据地区发展情况合理指定起送价。

（3）多干多得因地制宜

外卖发展水平高的地区对营业时间敏感，店铺营业时间更长则预期销售额更高，外卖发展水平低的地区则相对不敏感。故外卖发展水平高的地区的店铺可以考虑适当增加营业时长。

（4）喜好多样有待探索

面食粥汤、地方菜系、冒菜火锅、日韩料理、小吃夜宵、轻食简餐在外卖发展水平高的地区受到青睐，喜好较为多元；外卖发展水平低的地区在餐食种类上没有表现出明显的偏好，不过消费者倾向于以多人拼餐的方式点外卖。故我们建议在外卖发展水平高的地区，店铺应提升食物品质和食品种类多样性，而在外卖发展水平低的地区，店铺可着重发展多人拼单外卖的实惠性。