【摘要】以蚌埠市居民為調(diào)查總體，采用分層抽樣與簡單隨機(jī)抽樣相結(jié)合的抽樣方法確定樣本框和樣本量分布，利用MATLAB、SPSS等軟件對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，建立李克特量表模型和層次分析模型，從而研究美團(tuán)、大眾點(diǎn)評、百度糯米的優(yōu)、劣勢及綜合競爭力。

【關(guān)鍵詞】MATLAB；李克特量表；層次分析

Competitiveness analysis of O2O network group buying platform based on Likert scale and AHP

Zhang Kai

School of statistics and applied mathematics， Anhui Finance and Economics University， Anhui，， China， 233000

Abstract： Taking residents of Bengbu as survey object， it confirmed the distribution of the sample frame and size by combining the stratified sampling and simple random sampling. Then the Likert scale model and AHP were built by MATLAB and SPSS to research features and competitiveness of Meituan， Dianping and Nuomi.

Keywords： MATLAB；the Likert scale mode；AHP

隨著電子商務(wù)迅速發(fā)展以及網(wǎng)絡(luò)購物的日益普及，O2O網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購逐漸興起。本文旨在分析新常態(tài)下消費(fèi)者對于占據(jù)網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購市場90%以上份額的三家平臺的滿意度數(shù)據(jù)，建立模型分析其各自的優(yōu)、劣勢及綜合競爭力，提出實(shí)質(zhì)性建議，從而推動新常態(tài)下O2O網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購市場積極穩(wěn)健地發(fā)展。

一、背景介紹

O2O網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購作為一種新興的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)方式在不斷地改變著消費(fèi)者的消費(fèi)方式，目前美團(tuán)、大眾點(diǎn)評、百度糯米占據(jù)了O2O團(tuán)購市場絕大多數(shù)份額。如今，這三家O2O網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購平臺已經(jīng)與消費(fèi)者的消費(fèi)方式緊密相連，為向消費(fèi)者揭示這三家平臺優(yōu)劣勢以及綜合競爭力，并推動網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購市場的發(fā)展，開展相應(yīng)的調(diào)查及研究顯得尤為必要。

二、數(shù)據(jù)收集

以蚌埠市城區(qū)居民為調(diào)查總體，采用分層抽樣與簡單隨機(jī)抽樣相結(jié)合的抽樣方法確定樣本框和樣本量分布，并采用一對一的問卷調(diào)查方法發(fā)放問卷，最終采集到相關(guān)數(shù)據(jù)。

1.抽樣框的確定

以蚌埠市城區(qū)居民為調(diào)查總體，采用分層的三階段不等概率抽樣確定各級調(diào)查單位，以蚌埠市龍子湖區(qū)、蚌山區(qū)、禹會區(qū)、淮上區(qū)為一級調(diào)查單位，以各街道為二級調(diào)查單位，以各街道上的行人和居民為最終調(diào)查單位。

2.樣本量的確定及分配

樣本量的確定綜合考慮了地區(qū)、人口、經(jīng)濟(jì)等多種因素，進(jìn)行合理的配額設(shè)計(jì)以確保樣本的抽取盡可能體現(xiàn)蚌埠市居民的實(shí)際情況。問卷調(diào)查中樣本量的研究以簡單隨機(jī)抽樣為基礎(chǔ)，根據(jù)樣本量的計(jì)算公式：

結(jié)合預(yù)調(diào)查問卷回收率并考慮到其他因素的干擾，最終將問卷量定為520份。對于樣本量的分配，根據(jù)四個區(qū)人口數(shù)比例，按照26.54：26.16：24.26：23.03的抽樣比將問卷分配到各區(qū)。其中，在禹會區(qū)、龍子湖區(qū)、淮上區(qū)、蚌山區(qū)分別發(fā)放紙質(zhì)問卷139份、136份、126份、119份。

三、模型建立

模型一：李克特量表模型

在做滿意度分析時使用了李克特量表，對相應(yīng)問題設(shè)置“非常不滿意”“不滿意”“一般”“滿意”“非常滿意”選項(xiàng)，依次賦值為1、2、3、4、5，然后進(jìn)行建模分析，得出總體分值進(jìn)而對美團(tuán)、大眾點(diǎn)評、糯米各個指標(biāo)進(jìn)行分析。例如美團(tuán)平臺的使用者中選擇“非常不滿意”的人數(shù)所占比重為“”，“不滿意”為“”、“一般”為“”、“滿意”為“”、“非常滿意”為“”，然后根據(jù)公式“”計(jì)算出各項(xiàng)滿意度評價(jià)指標(biāo)中的得分，對于大眾點(diǎn)評和糯米采取同樣的計(jì)算方法，計(jì)算結(jié)果如下：

表1：平臺滿意度評價(jià)得分

網(wǎng)頁設(shè)計(jì) 種類 價(jià)格 活動 團(tuán)購券 團(tuán)購信息 支付方式 評價(jià)信息 質(zhì)量 客服

美團(tuán) 4.08 3.91 3.65 3.4 3.5 3.71 4.07 3.57 3.69 3.85

大眾點(diǎn)評 3.62 3.51 3.43 3.47 3.49 4 3.87 3.83 3.69 3.53

糯米 4.05 3.84 3.95 3.79 3.78 3.75 3.59 3.63 3.80 3.6

模型二：基于AHP的綜合競爭力評價(jià)模型

運(yùn)用層次分析法，從使用者所考慮的因素出發(fā)，得出團(tuán)購平臺各方面的重要性排序，并且與使用者對美團(tuán)、大眾點(diǎn)評和糯米的評價(jià)結(jié)果進(jìn)行綜合分析，得出最終結(jié)果。

1.構(gòu)建綜合評價(jià)指標(biāo)

將信息、優(yōu)惠、服務(wù)作為一級指標(biāo)處于準(zhǔn)則層B，質(zhì)量、客服、價(jià)格等十個因素為二級指標(biāo)處于子準(zhǔn)則層C。

2.構(gòu)建層次分析模型

（1）確定準(zhǔn)則層B元素對于目標(biāo)層A重要性判別矩陣

通過問卷調(diào)查及查閱相關(guān)資料，結(jié)合專家意見，對各指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，在1-9分之間給出準(zhǔn)則層B中因素相對于目標(biāo)層A 中元素的重要性判斷矩陣。

以團(tuán)購平臺競爭力為目標(biāo)層，將信息、優(yōu)惠、服務(wù)三個因素做兩兩比較，得到比較判別矩陣如下：

計(jì)算得出以上三個因素的權(quán)重向量為

，，，查表得：當(dāng)時，，符合一致性檢驗(yàn)。

（2）確定子準(zhǔn)則層C中元素對于準(zhǔn)則層B重要性判別矩陣

以B層的三種因素分別做為準(zhǔn)則，C層的對應(yīng)因素分別兩兩比較，分別得到如下比較判別矩陣：

分別得出其權(quán)重向量

，

（3）權(quán)重的最終排序

根據(jù)層次權(quán)重的計(jì)算公式計(jì)算出子準(zhǔn)則層元素相對于目標(biāo)層的重要程度，最終得出團(tuán)購信息、評價(jià)信息、價(jià)格、活動、團(tuán)購券、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、種類、支付方式、質(zhì)量、客服的權(quán)重分別為0.11、0.21、0.35、0.16、0.05、0.01、0.03、0.02、0.05、0.01。根據(jù)李克特量表法及AHP計(jì)算出的各項(xiàng)指標(biāo)分值與權(quán)重，將三個平臺十項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)平均得到的結(jié)果即為各平臺的綜合競爭力的量化表示，最終結(jié)果為：糯米得分為3.77，大眾點(diǎn)評得分為3.62，美團(tuán)得分為3.57。

四、結(jié)論

通過建立李克特量表法和層次分析法模型對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到以下結(jié)論：美團(tuán)的優(yōu)勢是網(wǎng)頁設(shè)計(jì)好、商家和商品豐富、客服質(zhì)量高，劣勢是活動較少、評價(jià)信息及商品的描述信息可參考程度低；大眾點(diǎn)評的優(yōu)勢是商品描述真實(shí)詳細(xì)、支付方式多樣便利、評價(jià)信息可參考程度高，劣勢是網(wǎng)頁設(shè)計(jì)不合理、商品種類少、客服質(zhì)量低；糯米的優(yōu)勢是網(wǎng)頁設(shè)計(jì)受歡迎、商品種類豐富、優(yōu)惠及折扣活動多、商品質(zhì)量高，劣勢是支付方式少，客服質(zhì)量不高；三家平臺的綜合競爭力排名從高到低依次為百度糯米、大眾點(diǎn)評、美團(tuán)。

五、建議

對于美團(tuán)，一方面要推出更多活動從而提高用戶消費(fèi)體驗(yàn)，另一方面要加強(qiáng)對評價(jià)信息的審核，減少無用和不真實(shí)的評價(jià)，同時應(yīng)督促入駐商家對商品的描述更加真實(shí)詳細(xì)；對于大眾點(diǎn)評，除了推出更多活動外還需要改善網(wǎng)頁設(shè)計(jì)外、豐富商家和商品種類，以及提高客服質(zhì)量；對于百度糯米，一方面要改善支付方式，另一方面要提高客服質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)：

[1]周蓓婧，侯倫.基于層次分析法的團(tuán)購網(wǎng)站綜合評價(jià)研究[J].管理學(xué)家，2012，2

[2]蘇爾李，數(shù)據(jù)分析方法精選[M].上海：格致出版社.2010

[3]曾五一，肖紅葉.統(tǒng)計(jì)學(xué)導(dǎo)論[M].北京：科學(xué)出版社，2015

[4]茆詩松，程依明，濮曉龍.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教程[M].北京：高等教育出版社.2011

作者簡介：張凱（1995-），男，安徽亳州人，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院本科在讀，研究方向：應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)。