850 浏览关键词: 在线餐饮类外卖；消费者偏好；客户细分；经营模式；
摘要: 本文基于对餐饮类在线外卖的问卷调查，对在线餐饮类外卖消费者购买偏好进行实证研究。运用SPSS软件分析调查数据，得出消费者对在线餐饮类外卖产品属性的重要性排序，并根据数据结果，分析不同性别和不同客户价值的购买偏好和差异分析。由此提出为实现挖掘增量转向挖掘存量的战略调整，在线餐饮企业应推行“全时段 + 全渠道”的“近”场景创新，同时针对不同客户实现精细化管理。
1. 引言
2019年中国在线外卖行业的交易规模达到2912.5亿元，2020年行业交易规模预计达到3460亿元，增速明显放缓且呈现下降趋势，说明该市场已进入稳定期，故对于在线餐饮平台来说，其发展重点应由增量转向存量挖掘。
2. 文献综述
如今，餐饮外卖覆盖范围从大学校园、办公楼、住宅区乃至高铁，品类从正餐、夜宵、下午茶乃至年夜饭。而所谓外卖，是指商家提供的外送服务，随着互联网的发展，O2O模式与餐饮行业的结合，使在线订外卖成为外卖消费的主要形式。O2O (Online To Offline)是指线上支付，线下消费的消费模式 [1]。截止至2020年一季度，用户规模已达3.99亿人，使用率为44%。韩慧等(2016)提出在这些人群中，学生占24%、上班族占40%、居民及其他占36%；38%的商家选择自己配送外卖，35%的商家选择第三方配送外卖，13%的商家两者兼备；餐饮外卖为小型餐饮业带来机遇的同时，也带来了挑战，比如缺乏完善的服务体系和严格执行的行业标准、推进和发展需要足够的资金、缺乏创新意识等。
关于如何通过改善消费者体验，来提高在线餐饮企业外卖经营效果，很多学者给出研究成果。郑瑜(2014)提出了16个对餐饮团购产生影响的产品属性：餐饮种类、餐饮口味、产品原价、团购折扣、团购价格、商家知名度、到达餐厅所需时间、餐饮内容的图文展示、已购人数、团购好评率、团购券有效期、团购活动倒计时、是否提供团购未消费退款服务、团购券适用人数、团购网站信誉、团购网站售后服务 [2]。由于餐饮类网络团购和餐饮类在线外卖都是O2O模式在我国餐饮业中的应用，所以该结论也有一定的借鉴意义。曾剑秋、王帆(2015)提出影响O2O在线外卖顾客满意的四大因素：食品因素、价格因素、服务因素、便利因素 [3]。杜春娥(2015)提出影响大学生选择外卖平台的因素主要包括：食品卫生、食品质量、食品口味、食品包装、服务态度、送达速度、价格、口碑评价、促销力度和页面布局 [4]。何佳威(2020)以O2O模式下餐饮外卖行业消费者满意度为研究对象，提出感知系统质量、感知服务质量、感知信息质量、期望确认、感知价值这五个因素对消费者满意度产生正向影响 [5]。
3. 研究方法与实验设计
本文通过问卷调查法获取消费者数据，进而对外卖消费者购买偏好进行分析。问卷主要包括被访者基本情况、最关心的产品属性调查这两部分。
参考以往文献研究成果，并结合最新发展趋势，本文提取了五类16个影响在线外卖用户消费偏好的产品属性。该问卷通过信度和效度检验，如表1和表2所示。本文采用李克特量表级量表法，消费者对影响在线餐饮类外卖消费偏好的产品属性的重要性从完全不影响、没关联、不重要、一般、重要、很重要、到非常重要进行七个等级的评价。本文主要通过网络发放问卷，共收回405份问卷，其中有效问卷355份，有效性为87.7%。
Table 1. Reliability test results of the questionnaire
表1. 问卷信度检验结果
Table 2. Validity test results of the questionnaire
表2. 问卷效度检验结果
4. 餐饮外卖的消费者偏好分析
(一) 订餐时间和地点
1. 订餐时间
从大时段来看，在工作日订餐的占23.1%，在周末订餐的占27.3%，两个时段都有的占49.6%。在本文作了交叉分析后发现：① 35岁以下的人更多在周末订餐，35岁以上的人更多在工作日订餐；② 已婚人士更多在工作日订餐，未婚人士更多在周末订餐；③ 本科及以下学历的人更多在周末订餐，研究生及以上学历的人更多在工作日订餐；④ 学生和公司职员更多在周末订餐，专业人士(如教师/医生/律师等)和公职人员更多在工作日订餐；⑤ 月收入2000元及以下的人更多在周末订餐，月收入2000元以上的人更多在工作日订餐；⑥ 是现居地的本地人更多在工作日订餐，不是现居地的本地人更多在周末订餐；⑦ 会做饭的人更多在工作日订餐，不会做饭的人更多在周末订餐；⑧ 因为解决工作餐和用餐时间短而选择外卖的人更多在工作日订餐，因为不想做饭和不想出门而选择外卖的人更多在周末订餐。从小时段来看，订午餐和晚餐的人最多，59.2%的用户喜欢订午餐，46.3%的用户喜欢订晚餐，而选择早餐、下午茶及夜宵的用户较少。
2. 订餐地点
消费者大多是在工作单位和学校点外卖，如表3所示。
Table 3. A place where consumers order catering takeaway
表3. 消费者点餐饮外卖的地点
(二) 订餐品类和频率
1. 订餐品类
消费者更喜欢中式餐点和西式快餐，如表4所示。
Table 4. Purchase frequency of online catering takeaway categories
表4. 在线外卖餐饮种类的购买频率
2. 订餐频率
消费频率较高的“每天1次或以上”和“每周4~6次”的总占比为16.3%，消费频率较低的“每月2~3次”和“每月1次及以下”的总占比为58.6%，如表5所示。
Table 5. Consumption frequency
表5. 消费频率
(三) 订餐原因
消费者选择点外卖的原因更多是“不想出门”、“解决工作餐，用餐时间短”、“不想做饭”，这三个原因已占到89.3%。说明购买餐饮外卖的消费者主要是因为“懒”才消费的，如表6所示。
Table 6. Cause analysis of why consumers choose catering takeaway
表6. 消费者选择餐饮外卖的原因分析
(四) 订餐关注的产品属性
1. 整体情况
从最关心的产品属性来看，消费者对在线餐饮类外卖产品属性的重要性均值排序结果如表7所示。
从上述消费者关注的产品属性重要性排序可以看出：
第一，排在前五位的是商家的卫生情况、餐饮口味、配送速度、用户对商家的评价、配送员的服务态度。对于餐饮类产品，消费者最关心的是产品卫生安全问题，其次才是对产品的消费体验，这与其他学者的研究结果是一致的 [6]。此外，商家的卫生情况也影响着用户的感知风险，卫生情况良好会降低消费者的感知风险，消费者就会更愿意在线订外卖，这点也是经其他学者证实的 [7]。其中餐饮口味排在第二，说明餐品的味道还是最吸引消费者的主要因素。配送速度与配送员的服务态度分别排在了第三和第五，决定了在线餐饮类外卖消费者线下消费的最先体验，也充分说明服务在餐饮外卖中的重要性。其中排在第四位的是用户对商家的评价，尤其是没有关顾过的商家，消费者更在意其他消费者对其的评价，这与莫赞和李燕飞(2015)提出的“在线评论对消费者购买行为的影响因素包括：好评数量、描述评分、有图片评论数量、追加评论数量和累计评论数量”相吻合 [8]。
Table 7. Customer in product attribute importance ranking table
表7. 客户在产品属性重要性排序表
注：重要性均值6分以上代表着很重要，5~6分为重要，4~5分为一般。
第二，对价格的关注程度与我们以往的认知有所差距，我们以往认为餐饮外卖的消费者应该对价格特别敏感，所以价格会是消费者下单时参考的主要因素，而从调研数据来看价格因素中只有产品折后价格这一因素排得相对靠前，但也只是排在了第六的位置，究其原因，一是可能是餐饮外卖的价格相对其他渠道获得的餐饮已经相对比较优惠，二是餐饮外卖中产品价格差异不大，所以导致消费者对价格的敏感性没有明显体现出来。
第三，商家因素中的商家的销量，我们以往认为这应该是消费者在下单时比较关注的产品属性，因为商家的销量越高意味着该餐品越受欢迎，但从调研数据来看，它却排在了第十三的位置，分值也低于5分。而用户对商家的评价却排在了第四位，充分说明目前消费者已经比较成熟，更看重其他用户的评价，而不在意商家的销售数量，因为销售数量与商家经营规模、地理位置、开店时间长短都相关，其销售数量大并不能表明其卫生情况、餐饮口味等消费者最关注的那些因素就表现比较好。
2. 客户细分
(1) 客户性别细分
根据《2017互联网餐饮外卖用户专题分析》显示，女性的消费频次高于男性，且消费能力更强。从本文搜集的数据来看(如表8)：
Table 8. Comparative analysis of male and female customers in the importance of product attributes
表8. 男女客户在产品属性重要性排序上的对比分析表
结果显示：男性消费者比女性消费者更在意“餐饮种类”、“商家营业时间是否包括非正餐时段”；男性消费者比女性消费者更在意“产品原价”，而女性消费者比男性消费者更在意“商家的优惠活动”；男性消费者比女性消费者更在意“商家是否为品牌商家”，而女性消费者比男性消费者更在意“商家的销量”；男性消费者比女性消费者更在意“配送的速度”、“用户对商家的评价”，而女性消费者比男性消费者更在意“商家的距离”。从上述数据分析可得出：男性消费者更理性，而女性消费者更感性，所以若有营销活动，应主要针对女性消费者。
(2) 客户价值细分
本文将客户分为三类：即第十题“近一年您在线点外卖的次数”，选择“每天1次或以上”和“每周4~6次”的为“高价值客户”；选择“每周1~3次”的为“低价值客户”；选择“每月2~3次”和“每月1次及以下”的为“潜在客户”。此外，“高价值客户”中未婚人士居多，占70.7%；“低价值客户”中会做饭的人居多，占73.1%，如表9所示。
Table 9. Comparative analysis table of importance ranking of product attributes for three types of customers
表9. 三类客户在产品属性重要性排序上的对比分析表
结果显示：第一，三类客户群体都把“商家的卫生情况”和“餐饮口味”放在了第一和第二重要的位置上；第二，“高价值客户”跟其他两种类型的客户群体相比，更在意“餐饮种类”；第三，“低价值客户”跟其他两种类型的客户群体相比，更在意“产品折扣”和“商家的优惠活动”，更不在意“费用(配送费、包装费等)”；第四，“潜在客户”跟其他两种类型的客户群体相比，更在意“包装和餐具”、“配送员的服务态度”、“商家是否为品牌商家”，更不在意“商家营业时间是否包括非正餐时段”、“产品折扣”、“产品折后价格”、“商家的优惠活动”。从上述数据分析可得出：第一，所有类型的消费者都更看着商家的卫生情况和餐饮口味，所以这两个因素应是决定消费者是否下单的最主要因素，也是商家最该关注的问题。第二，高价值客户更看重餐饮种类，说明高价值客户更在乎产品的创新，因为这类客户购买频率较高，对产品的更新速度更在意，否则会对商家或产品产生腻烦心理。同时，也说明高价值客户的存量挖掘是最大的，应利用产品创新来充分挖掘高价值客户的潜在需求。第三，低价值客户对价格更敏感，所以为了更好地挖掘这部分客户的需求，最好的办法就是用价格来刺激其潜在需求。第四，潜在客户对服务更敏感，而对价格反而不敏感，说明这部分客户之所以是潜在客户，主要还是持有观望态度，可能源于对这种新渠道的不信任或者某些顾虑，所以为了更好地激发这部分客户的需求，最好的办法就是向其推荐产品和服务都表现出色的品牌商家，让其初阶段的服务体验不断提高，甚至制造一些惊喜，消除其的顾虑和不信任感，而增加其对餐饮外卖的好感。
5. 在线餐饮企业外卖经营模式的改进建议
第一，从订餐时间和订餐地点的消费者偏好分析来看，首先，消费者主要群体还是大学生和企业白领，其次，订餐地点主要是在学校和办公室，再次，订餐时间主要集中于午晚餐。由此分析可得出：(1) 对于大学生这类消费群体，消费能力有限，所以挖掘其更多需求不易，而企业白领这类消费群体的需求挖掘却不容小觑。如目前新零售等概念也引入餐饮外卖行业中，如智能售饭机业态、共享厨房业态等，这些业态看重的就是“办公室经济”，这类业态与餐饮外卖相对具有优势的点就是其“近”场景消费。(2) 虽然目前调研得知订餐时间主要集中于午晚餐，但从调研数据中也可看出，越来越多的年轻人开始在其他时间段订外卖，而且在周末也开始订外卖，所以说明其他时间段的潜在需求有待挖掘。
第二，从订餐品类和订餐原因的消费者偏好分析来看，首先，消费者在选择品类时还是强调其便捷性，所以中式和西式快餐更受欢迎，其次，消费者选择餐饮外卖的主要原因是因为“懒”。由此分析可得出：(1) 虽然目前消费者主要对中式和西式快餐感兴趣，但由于主要消费群体仍然是年轻人，存在猎奇心理，所以对餐饮品类的更新还是比较敏感的，所以应对餐饮品类进行创新，创新的重点就是加强其便捷性。(2) 因为消费者主要由于“懒”才选择餐饮外卖，因为年轻人懒了，时间就值钱了，所以为了更好地解决消费者“懒”的需求，一是要渠道创新，使得消费者更易进行餐饮外卖的消费，二是注重“近”场景消费的构建显得尤为重要。
第三，从客户细分后的消费者偏好分析来看，男性消费者和女性消费者在产品属性的关注点不同，不同购买频率的消费者在产品属性的关注点也不同。但相同的是，不管什么类型的客户都更关注餐饮卫生和餐饮口味。由此分析可得出：(1) “近”场景消费的必要性，所谓“近”场景消费除了便利性以外，还包括在线餐饮外卖企业的线下店最好离消费者比较近，只有这样才能让消费者更放心餐饮的卫生问题，同时也有利于将线上流量引入线下。(2) 为了保证餐饮卫生和餐饮口味，还需在两方面入手，一是餐饮品类的创新上，二是“热链 + 冷链”物流的加强。(3) 对于不同消费群体，针对其关注点，提高其服务体验和服务水平。
出于上面三点分析，为实现挖掘增量转向挖掘存量的战略调整，本文提出在线餐饮外卖企业可进行“全时段 + 全渠道”的“近”场景创新，同时利用大数据对不同类型客户进行精细化营销和管理。
第一，所谓全时段，是指突破传统正餐时间段，将营业时间延伸至全时段，即：6:00~9:00早餐时间、9:00~11:00上午茶时间、11:00~14:00午餐时间、14:00~17:00下午茶时间、17:00~21:00晚餐时间、21:00~24:00夜宵时间，可将这些时间段分成三类，即正餐时间段(11:00~14:00午餐时间、17:00~21:00晚餐时间)、社交时间段(9:00~11:00上午茶时间、14:00~17:00下午茶时间)、早晚时间段(6:00~9:00早餐时间、21:00~24:00夜宵时间)。全时段运营，是在固定成本不变、只增加边际成本的情况下，一方面更好地平摊和降低人力成本、房租成本和时间成本，另一方面客流量提高了，人气提升了，相当于翻台率提高，营业收入一定会有所增加。
第二，所谓全渠道，是指将销售渠道进行多触角拓展，目的是让品牌无缝隙接触消费者，力争离消费者越来越近，并且利用不同消费场景刺激消费者的潜在需求，不能只关注线下门店和线上外卖这两个渠道，而要将不断创新，即除了已有的堂食、外带、外卖等渠道，还应尝试零售、电商、社区、快闪等渠道。所谓零售和电商渠道，是鼓励那些IP价值比较高的餐饮店，既可以在电商平台上进行销售，也可选择开发APP或小程序进行周边产品的销售。所谓社区店，主要基于“近”场景消费的观念，为了更靠近消费者，而选择在社区建线下门店。所谓快闪店，主要是基于产品迭代思维，按期不断更新菜品，保持品牌的新鲜度，做好标准化和个性化的平衡，吸引越来越多的年轻消费者。
但并非所有餐饮业态都适合推行“全时段 + 全渠道”运营，应考虑其投入产出比，还有餐饮企业的统筹安排能力，本文给了一些建议，如图1所示。各种餐饮业态可根据自身情况选择不同时段和不同渠道，尽量去延伸自己的营业时间，尽量去拓宽自己的经营渠道。
资料来源：作者自己绘制。
Figure 1. “Near” scene innovation of “full time + full channel”
图1. “全时段 + 全渠道”的“近”场景创新
第三，“近”场景消费的创新，其实现手段可为更多地建立社区店和快闪店，主要出于三点考虑：一是为了更好地满足不同类型客户对餐饮卫生和餐饮口味的产品属性的重视，同时也为了更好地实现餐品配送，从而保证餐饮的质量。二是为了更好地实现线上到线下的流量导入，为了更好地进行流量导入，建议尤其在外卖渠道中，应充分利用大数据，对客户的离店距离、购买频率等数据进行搜集与分析，可针对离店距离近的和购买频率高的客户给予更优惠的价格和奖励，因为这些客户从线上导入线下的可能性更高。三是“近”场景可更好地实现标准化和个性化的平衡，即充分利用大数据记录客户订餐的种类和频率，甚至口味偏好，然后在产品展示时给与更个性化的推荐。
第四，基于大数据的客户精细化营销和管理。这项工作不能仅由商家自身来完成，需要和餐饮外卖平台共同来完成。即吸取团购的失败经验，不应对所有客户都呈现一样的销售界面和销售信息，无论产品、服务、价格都毫无区别。而应基于大数据技术构建集成数据库，由两类数据源构成：一是线下数据，包括餐厅所搜集与储存的客户数据、产品数据、销售数据、历史数据、视频数据、电子菜单等；二是线上数据，即对顾客消费行为和过程的储存，包括顾客在网络上产生的信息、行为、关系三个层面的数据。线下数据由商家完成，线上数据由外卖平台完成，然后彼此数据共享。由此进行数据分析，可做如下三方面的数据分析：一是不同目标下顾客细分的分类规则，二是顾客需求的分类结果，三是决策为顾客所提供的服务界面和服务内容。本文对该数据库框架的初步设计，如图2所示。
资料来源：作者自己绘制。
Figure 2. Design framework of customer database
图2. 顾客数据库的设计框架
参考文献
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