时空因素对O2O外卖配送服务质量可靠性的影响及其配送方式的选择策略

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随着互联网和外卖行业飞速发展,外卖已经成为消费者日常生活中不可缺少的一部分。外卖配送是外卖服务的关键环节,作为外卖服务的“最后一公里”,外卖配送的服务质量直接影响消费者对外卖平台、产品以及卖家的好感,进而会影响消费者购买意愿。基于SERVQUAL模型,以往研究总结出影响快递行业服务质量的相关指标,包括有形性、可靠性、响应性、保证性、移情性、安全性、补偿性、规范性等。其中,可靠性是指物流方能否准时的提供所承诺的服务,对于外卖配送来说,可靠性主要指配送方能否在承诺的送达时间内将餐品送到客户手中。相比于传统的物流配送服务,外卖配送对时效性要求更高,餐品能否按时送达是影响客户满意度的关键指标之一。因此,探究影响外卖配送服务质量可靠性的因素,提升外卖配送准时率,进而改进外卖配送服务质量,对于外卖平台长期发展具有重要意义。传统物流配送设有固定的配送点和配送路线,物流配送员熟悉配送流程,也能够对可能出现的突发状况做出预估并及时做出相应调整。但外卖骑手的取货、送货任务点以及配送路线是实时变换的。同时,由于外卖配送对时效性的高度敏感,线下因素的影响更可能导致配送超时,因此,外卖配送服务质量的可靠性很容易受到线下市场特征的影响。本文从时间维度和空间维度分别探究线下市场特征因素对外卖配送准时率的影响。比如从时间特征角度来说,在订单高峰期和恶劣天气时外卖系统配送准时率趋于下降。又如从空间特征角度出发,考虑到外卖订单通常是并单配送,商圈内店铺的密集程度以及商圈内各家店铺的实时销量高低会共同影响着骑手并单的概率、数量和难易程度,进而影响整体的配送准时率。此外,本文进一步探究在不同时空情境下不同配送方式对外卖配送服务可靠性的影响,为商家合理选择配送方式提供科学的参考意见。以往关于外卖O2O配送的研究主要集中于通过问卷调查,文献总结等定性研究方法对配送模式特点进行理论分析,或者采用优化算法,建模仿真的方式研究外卖配送路径的优化,较少有学者采用客观数据方法实证验证影响外卖配送准时率的因素。本文首先通过文献阅读以及实地调研的方法,确定出可能影响外卖配送准时率的时空因素,并提出假设,然后利用2016年7月份的某外卖平台73万条历史订单数据,以及线下市场特征数据和天气相关的温度降雨数据,建立逻辑回归计量模型,验证配送服务质量可靠性与时空因素的关系。此外,本文将外卖订单配送方式作为调节变量,进一步探究在不同时空情境下,商家如何选择配送方式将更有利于提高外卖配送准时率,降低订单延误的风险。分析结果表明:第一,线下市场时间因素对外卖配送服务质量可靠性的影响。在订餐午高峰时段,外卖配送服务质量可靠性降低,而订餐晚高峰时段,外卖配送服务质量可靠性上升。店铺备餐时长负向影响外卖配送服务质量可靠性。下雨天,外卖配送服务质量可靠性下降。第二,线下市场空间因素对外卖配送服务质量可靠性的影响。商圈销量负向影响外卖配送服务质量可靠性而商圈密度正向影响外卖配送服务质量可靠性。第三,午高峰选择非平台专送而晚高峰选择平台专送,配送准时率升高。雨天或者商圈密度高时选择平台专送,商圈销量高时选择非平台专送更能保证外卖配送服务质量可靠性。本文利用客观数据方法,针对外卖配送特点,构建时空因素对外卖配送服务质量可靠性的影响。并对比不同配送方式,探究在不同时空情境下,配送方式的选择策略。本文的研究结论为外卖平台智能调度系统优化提供理论依据。此外,本文的重要目标之一是探究在不同时空情境下,商户如何选择配送方式更能保证订单配送服务质量可靠性,因此,本文研究结论为商家个性化选择配送方案提供了切实可行的对策建议。
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