美团外卖平台入驻商家月销售量的影响因素研究

朱丽军 邹佑林 郑远强

摘 要：本文对美团外卖APP上入驻商家的相关信息进行搜集，共获取529条有效数据，使用OLS实证研究了影响美团外卖入驻商家月销售量的关键因素。研究发现：评论总数及总评分对月销售量在统计上具有显著的正面影响;配送时间对月销售量在统计上具有显著的负面影响;起送价格的影响不显著。进一步研究发现，好评、差评及包装评分均对月销售量在统计上具有显著正面影响;口味评分对月销售量在统计上则不显著。

关键词：美团外卖;入驻商家;销售量;影响因素

引言：对于外卖平台入驻商家而言，当前消费者质量需求越来越高、口味需求多变，要想成为一家知名商家困难重重;对于商家入驻的外卖平台而言，比如美团外卖、饿了么、百度外卖等，平台上入驻了成百上千的外卖商家，有些入驻商家的月销售量高达上万，而有的商家却只有1单。对于消费者而言，如何在大量的入驻商家中挑选出物美价廉的产品，最有效地满足自身基本需求，确实难以选择。影响外卖平台上入驻商家月销售量的关键因素是什么？对于这个问题，目前国内已有的相关实证研究还不够深入，存在诸多不足之处。

鉴于此，本文以美团外卖平台商家为研究对象，拟通过Pathon软件爬取500多条数据，使用OLS方法考察影响外卖平台上入驻商家月销售量的关键因素，以此来弥补当前国内现有研究文献的不足，为人们进一步了解影响外卖平台上入驻商家月销售量的关键因素提供新认识。

一、文献回顾

移动商务的快速发展为国内外相关领域的学者提供了众多的研究机遇，在国内外众多学者中，关于网络外卖平台发展研究主要集中在在线评价体系、产品价格及物流等三个方面进行。Ho-Dac等（2013）在研究DVD播放器的销量与在线用户评论之间的关系中发现，对不知名品牌而言，积极的用户评论对其影响更大。王碧芳（2010）在研究信誉对消费者购买意愿的影响机制中发现，商家信誉的众多指标中和消费者购买意愿关系最密切的是在线评论;Dawson等（2010）在研究服装网引发冲动购买的因素时认为网络促销对网上消费者购买行为具有促进作用。Rao（1988）的研究中发现消费者对产品的熟悉程度不同，低熟悉度、高熟悉度与中熟悉度相比，价格与质量之间的关系更强。国内研究相对而言较少，较为深入的实证研究主要有江明华等（2003）等人。江明华等（2003）在研究价格促销频率时发现，价格促销会对商品或服务产生正向影响，但频繁的促销将会不利于品牌资产。魏亚丽等（2013）与杨聚平（2014）等人都充分强调了物流配送对电子商务企业的重要性。

总之，相对国外而言，国内实证研究较少，且多从单个角度进行，对各因素进行整合方面的实证研究比较缺乏，使得现有研究在全面分析外卖平台发展的研究支撑力度不够。虽然也有学者对影响因素进行过综合分析，例如张小龙（2017）在研究中曾对在线评论、產品价格以及物流因素进行过综合分析，但仍有一些关键变量尚未被纳入其中，鉴于此，本文以美团外卖平台商家为研究对象，拟通过Pathon软件并辅以人工补充的方法，共搜集500多条数据，在中国情境下实证研究外卖平台上入驻商家月销售量的影响因素。

二、计量模型、变量说明与数据来源

1.计量模型

本文构造以下所述的计量模型对影响美团外卖APP平台上海口市内各外卖商家月销售量的关键因素进行检验：

lnsale=β0+β1lnreview+β2time+β3qprice+β4total+ε  （1）

在（1）式中，β0表示常数项，ε表示随机误差。由于本文中所抽取收集的529条数据集为混合截面数据，因此本文接下来首先使用OLS对（1）式进行回归，然后运用布罗斯-帕甘（Breush-Pagan）检验是否存在异方差。结果表明数据不存在异方差，具有较好的质量。

2.变量说明

lnsale：表示美团外卖APP上海口市内商家的月销售量;为了消除数据偏态影响，本文在（1）式中对月销售量sale取自然对数。

lnreview：表示用户使用美团外卖APP下单后产生的评论总数;为了消除数据偏态影响，本文在（1）式中对评论总数review取自然对数。本文预期lnreview的回归系数为正。

time：表示美团外卖入驻商家从准备商品到把商品配送到用户手里整个过程所花费的配送时间。本文预期time的回归系数为负。

qprice：表示美团外卖入驻商家的起送价格。

total：表示用户使用美团外卖平台在商家下单并且使用商家所提供的商品后，对商家商品的评价得分。本文预期total的回归系数为正。

三、描述统计

表1为对（1）式中各变量的描述统计结果。在表1中，美团外卖平台上各商家月销售量的最大值为10000，最小值为1，均值为1138，中值为593，由此可见数据形态偏度很大。由图1显示，美团外卖入驻商家的月销售量的分布偏态很大，头部效应和长尾效应明显。当外卖商家月销售量sale取对数（lnsale）后，其偏态得到了有效消除，如图2所示。因此，本文在（1）式中对因变量取对数，正是为了消除偏态影响。

在表1中，评论总数review的最大值为29569，最小值为1，均值为2234条，中值为824，由此可见该数据形态偏度很大，从图3直观可见，头部效应和长尾效应十分明显。而review取对数（lnreview）后，其偏态得到了有效消除，分布形态更接近正态分布，如图4所示。好评与差评是总评论数中的重要组成部分。在表1中，greview表示好评，其最大值为28153，最小值为1，均值为2095，中值为735，标准差为3778;breview表示差评，其最大值为1447，最小值为0，均值为78，中值为27，标准差为135。本文随后将进一步考察好评以及差评对美团外卖入驻商家月销售量的影响。此外，好评的数据分布存在很大偏态，故进行对数化处理，为lngreview;由于差评存在一些零值，且数据偏态很大，为保证取自然对数后不会损失样本观察值数量，本文的处理方式是：对差评总数加1后，再取自然对数，即如下处理：lnbreview=ln（breview+1）。

在表1中，美团外卖平台商家配送时间time的最大值为210，最小值为30，均值为44，中值为37，均值与中值相近，表明分布形态较均衡，因此无需进行数据处理。类似地，商家起送价（qprice）及用户的总评分（total）的分布形态均较为均衡，因此无需进行数据处理。在表1中，ktotal表示用户对于美团外卖入驻商家的口味评分，btotal表示用户对美团外卖入驻商家的包装评分，二者共同综合构成对于美团外卖入驻商家的综合总评分。本文随后将进一步考察口味评分、包装评分对于美团外卖平台上各商家月销售量的影响;由于ktotal和btotal的数据分布较均匀，故无需进行数据处理。

四、实证结果及分析

表2模型1为使用OLS对式（1）进行回归得到的结果。从表2模型1可见，评论总数（lnreview）以及总评分（total）的回归系数均为正且在统计学上显著，表明评论总数及总评分对美团外卖入驻商家的月销售量具有显著正向影响。配送时间（time）的回归系数为负且在统计学上显著，表明配送时间对外卖商家月销售量具有显著负面影响。商家的起送价格的回归系数为负但在统计上不显著，表明商家起送价格设置的高低并不会显著影响外卖商家月销售量。

评论总数的回归系数在统计上显著为正，符合本文的理论预期，表明美团外卖入驻商家的月销售量会受到用户评论数量的正向影响。用户对外卖商家的总评分的回归系数在统计上显著为正，符合本文预期，表明用户对外卖商家的总评分将会正向影响外卖商家的月销售量。

配送时间的回归系数在统计上显著为负，符合本文的预期，表明配送时间越长，用户下单意愿越低，导致外卖商家月销售量越少;这也说明用户在选择商家时，配送时间是一个关键因素，用户更加看重时间成本，将影响消费者的下单意愿，从而影响商家的月销售量。起送价格的回归系数在统计上不显著，表明起送价格不是影响商家月销售量的关键因素，可能解释的是：一方面，商家设置的起送价格是在综合考虑所提供商品的价格后决定的，用户一般不会出现想要进行消费而受到起送价的限制的现象;另一方面，商家会尽可能地降低起送价甚至取消起送价①，消除了用户会因为消费额不足而无法消费的担忧，从而吸引用户消费。

为了确认模型（1）是否存在异方差，本文使用布罗斯-帕甘（Breush-Pagan）检验，检验结果显示卡方值为2.46，P=0.117，说明模型不存在异方差，数据具有较好的质量。进一步，我们使用稳健OLS（robust OLS）对模型（1）进行回归，结果如表2模型2所示。从模型2可见，评论总数（lnreview）以及对商家的总评分（total）的回归系数在统计上显著为正，配送时间（time）的回归系数在统计上显著为负，起送价格（qprice）的回归系数为负在统计上不显著。因此结果具有较好的稳健性。

五、结论与讨论

研究表明，评论总数及总评分对美团外卖入驻商家月销售量具有统计上显著的正面影响;配送时间对美团外卖入驻商家月销售量具有统计上显著的负面影响;起送价格的影响在统计上不显著。包装评分对美团外卖入驻商家月销售量在统计上具有显著正面影响，此外，口味评分在统计上不显著，由于每个人对于食物的口味喜爱偏好不同，作为体验型产品的餐饮类，用户将会更加倾向于去实地体验后做出自己的判断，相对而言对于其他人对食物口味的评分采纳意愿更低。反之，食物的包装对于每个人而言，其评判标准都是类似的，包装越精致越特别将会增加用户的新鲜感，从而侧面提升用户的产品满意度，增加用户的购买意愿。齐宇（2017）在研究电商行业的可持续发展过程中表明，网络购物环境中包装的功能体现在产品形象展示和产品保护方面，这也从侧面验证了产品包装评分对于消费者购买意愿的正向影响作用。

对于商家而言，要想在现阶段大量涌入外卖平台的众多竞争对手中脱颖而出，获得大比例的市场份额，本文提出以下几点策略：第一，始终坚持“以客户为中心”，做好客户反馈的回复策略，特别要重视对于差评的回复方式及态度，将不利客户转变为潜在的优质客户，提升自身商家信誉度;第二，注重产品包装质量，增加包装诚意，注重人性化、质感化包装设计，提升客户包装满意度。此外，本研究过程中数据具有一定的局限性，未来研究可以搜集多目的地来源数据进行探讨。研究所考虑的影响因素已较为丰富，但仍有一些关键变量值得去进一步的研究考察，例如入驻商家的品牌形象、优惠力度、广告投入等。期待后续开展的实证研究能够进一步深入探索，为未来网络外卖平台的发展以及入驻商家持续健康发展提供更具参考性的建议。

注释：

①在搜集的样本中，商家名为“大尚龙虾”的起送价格为0元。

参考文献：

[1]Hodac N N， Carson S J， Moore W L. The Effects of Positive and Negative Online Customer Reviews： Do Brand Strength and Category Maturity Matter？[J].Journal of Marketing，2013，77（6）：37-53.

[2]王碧芳.C2C交易中卖家信誉对顾客购买意愿的影响机制研究[D].浙江工商大学，2013.

[3]Dawson S， Kim M. Cues on apparel web sites that trigger impulse purchases[J].Journal of Fashion Marketing & Management，2010，14（2）：230-246.

[4]Rao A R， Monroe K B. The Moderating Effect of Prior Knowledge on Cue Utilization in Product Evaluations[J]. Journal of Consumer Research，1988，15（2）：253.

[5]江明華，董伟民.价格促销频率对品牌资产的影响研究[J].管理世界，2003（07）：144-146.

[6]魏亚丽，赵鹏宇.浅析电子商务发展中最后一公里存在的问题[J].现代商业，2013（21）：156.

[7]杨聚平.以用户为中心“最后一公里”配送模式研究[D].对外经济贸易大学，2014.

[8]张小龙.外卖O2O平台入驻商家销量的影响机制研究[D].哈尔滨工业大学，2017.

[9]齐宇，郑喆.基于可持续发展理念的网购包装设计研究[J].设计，2017（22）：120-121.

作者简介：朱丽军（1996- ），女，硕士研究生，研究方向：互联网企业人力资源管理;邹佑林（1995- ），男，硕士研究生，研究方向：互联网企业战略管理;郑远强（1965- ），男，硕士，教授，研究方向：人力资源管理