目錄TOC\o"1-3"\h\u2008摘要 引言研究背景及意義研究背景隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展，各種各樣的電子商務(wù)創(chuàng)新模式相繼出現(xiàn)。在國家大力重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)與民生消費(fèi)創(chuàng)新融合的戰(zhàn)略指引下，社區(qū)團(tuán)購作為一種新興的商業(yè)模式迅速崛起。這種模式依靠社交媒體平臺以及本地化供應(yīng)鏈體系，在電子商務(wù)新零售領(lǐng)域呈現(xiàn)出明顯的競爭優(yōu)勢REF_Ref20200\r\h[1]。到2023年時(shí)，中國社區(qū)團(tuán)購市場規(guī)模超過千億元，像美團(tuán)優(yōu)選、多多買菜等頭部平臺借助“線上預(yù)售與線下自提”的模式，深入滲透到三線及以下城市的家庭消費(fèi)場景當(dāng)中REF_Ref20305\r\h[2]。它的爆發(fā)式增長，一方面得益于疫情期間“無接觸消費(fèi)”的推動(dòng)作用REF_Ref20589\r\h[3]，另一方面，更深入的驅(qū)動(dòng)因素涵蓋低價(jià)策略的實(shí)行、社群裂變機(jī)制的運(yùn)用以及團(tuán)長網(wǎng)絡(luò)樞紐作用的加強(qiáng)REF_Ref21102\r\h[4]。國家層面也在不斷推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與民生消費(fèi)的創(chuàng)新融合實(shí)踐REF_Ref21157\r\h[5]，為這個(gè)行業(yè)提供了政策上的支持。然而，隨著行業(yè)競爭愈發(fā)激烈，用戶留存的難題漸漸凸顯出來。數(shù)據(jù)表明，社區(qū)團(tuán)購平臺用戶的平均復(fù)購率僅有45%，明顯低于傳統(tǒng)電商的水平REF_Ref21320\r\h[6]。雖然已有的研究從技術(shù)接受模型REF_Ref29301\n\h[7]（比如感知有用性、易用性）以及顧客滿意度理論REF_Ref29380\n\h[8]等角度探討了用戶忠誠度的形成機(jī)制，但是針對社區(qū)團(tuán)購場景所具有的特殊性——包含社交信任的建立、價(jià)格敏感度的差異以及團(tuán)長互動(dòng)的效能——仍然缺少系統(tǒng)性的分析。除此之外，現(xiàn)有的文獻(xiàn)大多關(guān)注平臺的整體特征，而對于頭部企業(yè)差異化運(yùn)營策略（例如美團(tuán)優(yōu)選的“明日達(dá)”履約體系）對用戶黏性的影響機(jī)制，還沒有得到充分的闡釋REF_Ref29644\n\h[9]。本研究將美團(tuán)優(yōu)選作為實(shí)證研究的對象，目的是揭示社區(qū)團(tuán)購用戶忠誠度的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。通過整合SOR理論與社會(huì)交換理論框架，著重剖析平臺屬性（價(jià)格優(yōu)勢、商品質(zhì)量）、社交關(guān)系（團(tuán)長服務(wù)、鄰里推薦）以及情景因素（履約時(shí)效、售后保障）之間的交互作用機(jī)制。研究得出的結(jié)論能夠?yàn)槠脚_優(yōu)化運(yùn)營策略、提高用戶忠誠度提供理論支持，同時(shí)也能為數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下消費(fèi)者行為的研究增添實(shí)證依據(jù)。研究意義在目前的學(xué)術(shù)報(bào)告中，對社區(qū)團(tuán)購用戶忠誠度的研究較為稀缺。因此，對本方面的深入研究具有重要意義和價(jià)值。下面從理論意義與現(xiàn)實(shí)意義方面對此進(jìn)行分析。（1）理論意義以往的研究大多聚焦在傳統(tǒng)電商或者線下零售場景REF_Ref29380\n\h[8]（就像Oliver提出的期望值理論），很難解釋清楚社區(qū)團(tuán)購場景里社交互動(dòng)（比如團(tuán)長推薦機(jī)制）和地理空間屬性（例如自提點(diǎn)可達(dá)性）兩者共同發(fā)揮作用的機(jī)制REF_Ref29301\n\h[7]。本研究把重點(diǎn)放在社區(qū)團(tuán)購這個(gè)特殊的情境上，目的是剖析出影響用戶忠誠度的關(guān)鍵變量。通過搭建多維度的分析框架，為電子商務(wù)用戶忠誠度理論體系在社區(qū)團(tuán)購這一細(xì)分場景提供實(shí)際的證據(jù)支持。研究采用SOR理論與社會(huì)交換理論交叉的視角，揭示出“平臺技術(shù)刺激（像價(jià)格促銷策略）→社交信任中介（比如團(tuán)長關(guān)系網(wǎng)絡(luò)）→忠誠行為輸出（持續(xù)的復(fù)購行為）”這樣的作用路徑，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)理論在關(guān)注社交屬性和地理約束方面存在不足的理論缺陷REF_Ref31391\w\h[10]。針對中國下沉市場用戶所展現(xiàn)出的“價(jià)值敏感型”消費(fèi)特點(diǎn)，驗(yàn)證“感知成本節(jié)約價(jià)值”對忠誠度起到的核心驅(qū)動(dòng)作用REF_Ref21157\w\h[5]，為西方理論范式在中國本土化場景的適用性提供新的實(shí)證依據(jù)。（2）現(xiàn)實(shí)意義本研究的成果能夠?yàn)樾袠I(yè)實(shí)際操作提供理論上的參考。建議平臺運(yùn)營者依據(jù)實(shí)證得出的結(jié)論（例如加強(qiáng)對團(tuán)長的激勵(lì)機(jī)制）來施行差異化的運(yùn)營策略，借助資源稟賦的合理匹配，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性REF_Ref29644\w\h[9]。行業(yè)內(nèi)各主體應(yīng)當(dāng)致力于構(gòu)建以質(zhì)量為導(dǎo)向的發(fā)展模式，在規(guī)范運(yùn)營的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)效率的提高以及生態(tài)的協(xié)同發(fā)展，通過規(guī)模效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)外部性來增強(qiáng)行業(yè)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，不斷優(yōu)化用戶對價(jià)值的感知以及對品牌的忠誠度REF_Ref21157\w\h[5]。實(shí)證數(shù)據(jù)證明了社區(qū)團(tuán)購具有幫助農(nóng)民增加收入的效能（比如拓寬農(nóng)產(chǎn)品上行的通道），它在產(chǎn)業(yè)扶貧方面的價(jià)值，能夠?yàn)榈胤秸贫ㄅc鄉(xiāng)村振興相關(guān)的配套政策提供量化的依據(jù)REF_Ref31819\w\h[11]。國內(nèi)外研究綜述國外研究現(xiàn)狀國外學(xué)者針對電商場景下用戶忠誠度的研究開展得比較早，構(gòu)建起了以技術(shù)接受模型（TAM）和期望理論為核心的理論框架。早期的研究重點(diǎn)放在感知有用性（PerceivedUsefulness）和易用性（PerceivedEaseofUse）對用戶持續(xù)使用意愿的推動(dòng)作用上REF_Ref29301\w\h[7]，這為理解技術(shù)驅(qū)動(dòng)型平臺的用戶行為打下了基礎(chǔ)。后續(xù)的研究引入期望理論，證實(shí)了滿意度（Satisfaction）和信任（Trust）是忠誠度的核心調(diào)節(jié)變量REF_Ref31969\w\h[12]，這一發(fā)現(xiàn)給平臺運(yùn)營提供了從情感層面進(jìn)行干預(yù)的途徑。近些年來，隨著社交電商的興起，學(xué)者們開始關(guān)注社交關(guān)系鏈所具有的獨(dú)特作用，比如HSU等人（2022）發(fā)現(xiàn)社交推薦信息流能夠通過情感認(rèn)同間接提高復(fù)購率REF_Ref32129\w\h[13]，然而其結(jié)論受到社區(qū)團(tuán)購本地化限制條件的制約（像團(tuán)長網(wǎng)絡(luò)密度、區(qū)域消費(fèi)習(xí)慣差異等），沒辦法充分解釋這類模式的特殊性。對于社區(qū)屬性比較強(qiáng)的商業(yè)模式（例如社區(qū)支持農(nóng)業(yè)CSA），研究強(qiáng)調(diào)地理鄰近性和價(jià)值觀一致性對忠誠度的雙重影響REF_Ref32505\w\h[14]，但量化分析方面還是有所欠缺。舉例來說，Kim（2020）發(fā)現(xiàn)CSA會(huì)員的忠誠度和他們對“本地生產(chǎn)”理念的認(rèn)同度呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)REF_Ref32250\w\h[15]，但并沒有深入探究價(jià)格敏感度的調(diào)節(jié)效應(yīng)。除此之外，GREWAL等人（2021）指出社區(qū)團(tuán)購在發(fā)展中國家面臨“高增長-低留存”的矛盾，把履約可靠性（FulfillmentReliability）看作是突破瓶頸的關(guān)鍵REF_Ref32325\w\h[16]，但是他們的理論模型沒有把團(tuán)長這個(gè)核心角色包含進(jìn)去，使得對社交裂變機(jī)制的解釋能力有限?？偟膩碚f，國外研究在理論構(gòu)建方面具有開創(chuàng)性，但對社區(qū)團(tuán)購的本地化實(shí)踐（例如團(tuán)長網(wǎng)絡(luò)治理、區(qū)域消費(fèi)文化等）關(guān)注度不夠，而且缺少動(dòng)態(tài)演化的視角。國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)研究隨著社區(qū)團(tuán)購模式的興起，呈現(xiàn)出快速增長的趨勢。學(xué)者們從多個(gè)維度剖析其對用戶忠誠度的影響機(jī)制。王新新和薛海波（2020）最先驗(yàn)證了團(tuán)長角色的關(guān)鍵作用，表明服務(wù)質(zhì)量（像響應(yīng)速度、問題解決能力）與社交影響力（社區(qū)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)），對用戶購買意愿與忠誠度有著顯著影響REF_Ref540\w\h[17]，這一成果為平臺優(yōu)化團(tuán)長管理體系提供了直接的依據(jù)。李芳芳（2021）通過實(shí)證研究對關(guān)鍵變量進(jìn)行量化，證實(shí)了產(chǎn)品價(jià)格優(yōu)勢、配送及時(shí)性以及平臺信任度會(huì)產(chǎn)生不同影響REF_Ref25674\w\h[18]，然而其模型沒有區(qū)分不同用戶群體在敏感性上的差異。2023年的《中國社區(qū)團(tuán)購白皮書》進(jìn)一步揭示了社交裂變的系統(tǒng)性價(jià)值，提出在“用戶-平臺-社區(qū)”價(jià)值共生網(wǎng)絡(luò)里，邀請獎(jiǎng)勵(lì)、內(nèi)容營銷（比如生活技巧推文）與社區(qū)活動(dòng)（像線下試吃會(huì)）是增強(qiáng)用戶參與度的核心手段REF_Ref20305\w\h[2]。在平臺實(shí)踐方面，研究普遍關(guān)注激勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì)（例如拼團(tuán)優(yōu)惠、階梯傭金）REF_Ref11596\w\h[19]以及內(nèi)容運(yùn)營策略（如科普文章、線下活動(dòng)）對提升用戶粘性的促進(jìn)作用REF_Ref22613\w\h[20]，但對于社交傳播的長期效果（如社群倦怠風(fēng)險(xiǎn)）以及本地化適配性（如縣域市場文化差異）探討得較少。總體來講，國內(nèi)研究重視實(shí)證分析與策略驗(yàn)證，但在理論深度挖掘上有所欠缺，并且大多局限于現(xiàn)象描述，缺少對社交屬性與商業(yè)模式嵌套關(guān)系的系統(tǒng)性整合。國內(nèi)外研究現(xiàn)狀評述國內(nèi)外現(xiàn)有的研究在這些方面達(dá)成了共識：第一，用戶忠誠度的形成是技術(shù)、社交以及情感因素共同發(fā)揮作用的成果，在社區(qū)團(tuán)購的場景當(dāng)中，團(tuán)長角色、價(jià)格優(yōu)勢和社交裂變是關(guān)鍵的驅(qū)動(dòng)變量REF_Ref11173\w\h[21]；第二，國外的研究更多聚焦于理論模型，國內(nèi)的研究則更側(cè)重于實(shí)際策略。不過雙方都認(rèn)可：既要做到商品能夠快速送達(dá)，又要讓用戶感受到方便和實(shí)惠REF_Ref11228\w\h[22]。國內(nèi)外研究都著重強(qiáng)調(diào)供應(yīng)鏈效率和用戶體驗(yàn)之間的平衡，只是國外更傾向于理論模型的構(gòu)建，國內(nèi)更注重實(shí)踐策略的優(yōu)化。然而，現(xiàn)有的研究依然存在三個(gè)主要局限：（1）理論移植致使解釋出現(xiàn)偏差，大部分研究直接照搬傳統(tǒng)電商忠誠度理論（例如技術(shù)接受模型TAMDavis,1989；期望確認(rèn)模型ECMOliver,1999）REF_Ref29301\w\h[7]REF_Ref29380\w\h[8]，沒有充分考慮到社區(qū)團(tuán)購所獨(dú)有的強(qiáng)社交屬性（比如團(tuán)長信任的中介作用）以及地理嵌入特征（像區(qū)域消費(fèi)文化差異），從而使得模型的預(yù)測效度受到限制REF_Ref11173\w\h[21]；（2）動(dòng)態(tài)追蹤機(jī)制缺失，超過78%的實(shí)證研究運(yùn)用的是橫截面數(shù)據(jù)REF_Ref12009\w\h[23]，很難捕捉到用戶從試用階段到穩(wěn)定復(fù)購時(shí)期忠誠度的演變規(guī)律，尤其是社交網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與價(jià)格敏感度之間的交互作用REF_Ref12204\w\h[24]；（3）本土情境研究不夠深入，國際文獻(xiàn)對中國具有特色的團(tuán)長治理機(jī)制（如熟人信用背書、地推團(tuán)隊(duì)管理）關(guān)注度不夠REF_Ref12280\w\h[25]，而國內(nèi)研究對跨國社區(qū)團(tuán)購平臺的本土化適應(yīng)機(jī)制缺乏理論層面的提煉REF_Ref11228\w\h[22]。研究內(nèi)容與方法研究內(nèi)容本研究重點(diǎn)關(guān)注美團(tuán)優(yōu)選“預(yù)售+自提”模式的運(yùn)營機(jī)制，以及如何提升該模式下的用戶忠誠度。美團(tuán)優(yōu)選平臺運(yùn)用供應(yīng)商直接供貨的供應(yīng)鏈體系，由團(tuán)長承擔(dān)商品接收、通知用戶以及售后服務(wù)等工作，主要依靠線下推廣和社群裂變的方式來接觸用戶。這種模式的優(yōu)勢體現(xiàn)在商品品類豐富多樣，價(jià)格也較為實(shí)惠，但同時(shí)也存在產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定、配送時(shí)效參差不齊等問題。對于用戶忠誠度的衡量，從認(rèn)知、情感、行為這三個(gè)維度入手，并借助RFM模型和NPS模型，對用戶價(jià)值和推薦意愿進(jìn)行評估。實(shí)證研究顯示，配送速度、價(jià)格穩(wěn)定性、自提點(diǎn)的便利性、質(zhì)量監(jiān)管力度以及社群運(yùn)營情況，是影響用戶忠誠度的關(guān)鍵因素?；谝陨涎芯砍晒?，提出了相應(yīng)的優(yōu)化路徑：打造以“時(shí)效優(yōu)先”為導(dǎo)向的供應(yīng)鏈，完善產(chǎn)品質(zhì)量治理措施；優(yōu)化價(jià)格策略以及社群運(yùn)營方式；推動(dòng)行業(yè)生態(tài)的協(xié)同發(fā)展，通過這些方式來提升用戶忠誠度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)平臺的可持續(xù)增長。研究方法本文在文獻(xiàn)閱覽的基礎(chǔ)上，通過多種方式進(jìn)行研究。下文將采用文獻(xiàn)研究法、問卷調(diào)查法、實(shí)證分析法三種方式以美團(tuán)優(yōu)選為例對社區(qū)團(tuán)購用戶忠誠度的影響因素進(jìn)行深入研究。（1）文獻(xiàn)研究法查閱國內(nèi)外關(guān)于社區(qū)團(tuán)購、用戶忠誠度等相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、行業(yè)報(bào)告等，了解已有研究成果和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為本研究確定研究方向、整體寫作框架與思路，為后續(xù)的研究奠定基礎(chǔ)。（2）問卷調(diào)查法設(shè)計(jì)問卷，收集美團(tuán)優(yōu)選用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括用戶基本信息（性別、年齡、職業(yè)、收入等）、使用頻率、購買行為、推薦意愿以及對產(chǎn)品、服務(wù)、平臺和社交等各方面的評價(jià)，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。（3）實(shí)證分析法通過問卷調(diào)查法收集相關(guān)數(shù)據(jù)，將收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理之后，利用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的描述性分析、相關(guān)性分析等，綜合分析影響社區(qū)團(tuán)購用戶忠誠度的影響因素。創(chuàng)新點(diǎn)本研究在分析社區(qū)團(tuán)購用戶忠誠度影響因素方面具有多重創(chuàng)新價(jià)值，具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。（1）研究視角創(chuàng)新本研究主要圍繞美團(tuán)優(yōu)選這個(gè)特定平臺展開，對影響其用戶忠誠度的因素進(jìn)行系統(tǒng)剖析。分析范圍不僅涉及產(chǎn)品品質(zhì)、服務(wù)體驗(yàn)等常見維度，還特別針對社區(qū)團(tuán)購模式里社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對用戶忠誠度所起的獨(dú)特作用機(jī)制展開深入探討。通過多維度的分析方式，為美團(tuán)優(yōu)選的企業(yè)運(yùn)營以及社區(qū)團(tuán)購行業(yè)的研究，提供了更符合實(shí)際情況的理論視角。（2）理論建構(gòu)創(chuàng)新本研究將用戶忠誠度經(jīng)典理論進(jìn)行整合，同時(shí)依據(jù)社區(qū)團(tuán)購模式獨(dú)有的社交屬性以及地理嵌入特征，搭建了適用于美團(tuán)優(yōu)選場景的用戶忠誠度影響因素理論模型。此模型在新興電商模式領(lǐng)域，擴(kuò)大了傳統(tǒng)用戶忠誠度理論的應(yīng)用范圍，給后續(xù)相關(guān)研究提供了全新的理論架構(gòu)。（3）實(shí)踐引用創(chuàng)新依據(jù)實(shí)證得出的結(jié)果，本研究給出了極具針對性的政策建議，涵蓋構(gòu)建“時(shí)效優(yōu)先”的供應(yīng)鏈體系、完善質(zhì)量治理與信任機(jī)制、優(yōu)化價(jià)格策略和用戶運(yùn)營，以及健全行業(yè)治理與生態(tài)協(xié)同等多個(gè)方面。這些建議不光能助力美團(tuán)優(yōu)選提高用戶忠誠度，達(dá)成可持續(xù)發(fā)展，還為社區(qū)團(tuán)購行業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展給予了實(shí)踐方面的指導(dǎo)。概念界定與理論基礎(chǔ)概念界定社區(qū)團(tuán)購社區(qū)團(tuán)購（CommunityGroupBuying）是以地理社區(qū)為服務(wù)單元，依托社交關(guān)系鏈與數(shù)字化工具，通過“預(yù)售+集單+自提/配送”模式實(shí)現(xiàn)商品流通的新型零售業(yè)態(tài)，其本質(zhì)屬性為需求驅(qū)動(dòng)型輕資產(chǎn)零售模式REF_Ref6995\w\h[26]。該模式由社區(qū)團(tuán)長作為紐帶，將分散的消費(fèi)者聚合為團(tuán)體訂單，以集中采購、統(tǒng)一配送的方式降低流通成本REF_Ref20305\r\h[2]REF_Ref540\r\h[17]REF_Ref661\r\h[18]。其本質(zhì)是“社交電商+新零售”的融合，兼具社交屬性（依托熟人網(wǎng)絡(luò)傳播）和效率導(dǎo)向（集約化供應(yīng)鏈）。用戶忠誠度用戶忠誠度（CustomerLoyalty）指消費(fèi)者在特定周期內(nèi)對目標(biāo)品牌或產(chǎn)品保持持續(xù)性偏好與重復(fù)購買的消費(fèi)傾向，本質(zhì)上反映消費(fèi)者對企業(yè)價(jià)值主張的深度認(rèn)同REF_Ref29380\w\h[8]。該構(gòu)念呈現(xiàn)多維結(jié)構(gòu)特征：行為維度聚焦實(shí)際消費(fèi)行為的延續(xù)性，借助購買頻次、客單價(jià)貢獻(xiàn)率及跨品類消費(fèi)跨度等量化指標(biāo)進(jìn)行測量，其中RFM模型（最近購買時(shí)間-購買頻率-消費(fèi)金額）被廣泛應(yīng)用于客戶價(jià)值分層REF_Ref8080\w\h[27]；情感維度根植于消費(fèi)者與品牌的情感聯(lián)結(jié)，具體表征為主動(dòng)推薦行為（如NPS凈推薦值≥40%閾值）REF_Ref8146\w\h[28]、服務(wù)缺陷容忍閾值提升（如物流延遲情境下的諒解傾向）及社群參與深度（如拼團(tuán)活動(dòng)的持續(xù)介入）REF_Ref540\w\h[17]，Oliver的期望確認(rèn)理論揭示情感忠誠的形成機(jī)制遵循"預(yù)期形成-績效評估-滿意度轉(zhuǎn)化"的三階段路徑REF_Ref29380\w\h[8]；認(rèn)知維度強(qiáng)調(diào)消費(fèi)者對品牌價(jià)值主張的理性認(rèn)知，涵蓋性價(jià)比感知、質(zhì)量可靠性判斷及商業(yè)模式創(chuàng)新性評價(jià)，其建構(gòu)依賴消費(fèi)者形成的品牌知識圖譜；意向維度指向未來消費(fèi)傾向，可通過再購意愿量表進(jìn)行預(yù)測性評估。理論基礎(chǔ)用戶行為理論用戶行為理論（ConsumerBehaviorTheory）認(rèn)為，用戶購買行為是在某些動(dòng)機(jī)和需求的推動(dòng)下產(chǎn)生的，并且會(huì)受到外部環(huán)境以及內(nèi)部心理因素的影響，其本質(zhì)是通過“需求識別-信息搜尋-方案評估-購買決策-購后行為”的認(rèn)知鏈條實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化REF_Ref13667\w\h[29]。就社區(qū)團(tuán)購而言，用戶需求或許和商品價(jià)格、品質(zhì)以及便利性存在關(guān)聯(lián)。而像社交氛圍、平臺推廣之類的外部環(huán)境因素，會(huì)對用戶對于美團(tuán)優(yōu)選的認(rèn)知與態(tài)度產(chǎn)生作用，進(jìn)而影響他們的購買行為。用戶忠誠度理論用戶忠誠度理論（CustomerLoyaltyTheory）揭示了消費(fèi)者與品牌間動(dòng)態(tài)關(guān)系的形成機(jī)制，其核心觀點(diǎn)認(rèn)為忠誠度是"認(rèn)知-情感-意動(dòng)"三階段遞進(jìn)演化的結(jié)果，這一過程受到多維因素的協(xié)同影響且具有顯著的情境依賴性REF_Ref29380\w\h[8]。它認(rèn)為用戶忠誠度不是一蹴而就，而是逐漸發(fā)展形成的，很多因素會(huì)對其產(chǎn)生影響，比如產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)水平以及用戶滿意度等。用戶忠誠度不僅影響用戶自身是否重復(fù)購買產(chǎn)品，還能通過口碑傳播影響潛在用戶。常用的用戶忠誠度測量模型（1）RFM模型RFM模型是衡量用戶價(jià)值與忠誠度的關(guān)鍵工具，它借助三個(gè)重要維度對用戶進(jìn)行分層，分別是最近消費(fèi)時(shí)間間隔（Rec-ency）、消費(fèi)頻次（Frequency）以及消費(fèi)金額（Monetary）REF_Ref8080\w\h[27]。這里面，最近消費(fèi)時(shí)間間隔指的是從用戶最后一次交易到觀察時(shí)間點(diǎn)所經(jīng)歷的時(shí)長，此指標(biāo)和用戶活躍度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，即時(shí)間間隔越短的用戶，往往對平臺的關(guān)注度越高。消費(fèi)頻次是統(tǒng)計(jì)用戶在特定時(shí)間段內(nèi)的交易次數(shù)，高頻次的消費(fèi)行為表明用戶對平臺的粘性較大。而消費(fèi)金額用于量化用戶累計(jì)的消費(fèi)貢獻(xiàn)，能夠直接體現(xiàn)出用戶對于平臺的經(jīng)濟(jì)價(jià)值REF_Ref12204\w\h[24]。（2）NPS模型NPS（即NetPromoterScore凈推薦值）模型是用于評估客戶忠誠度的指標(biāo)，它借助單一維度的問題來衡量用戶的推薦意愿，比如“您有多大可能性會(huì)把美團(tuán)優(yōu)選推薦給您的朋友、家人或者同事呢？”（采用0-10分的量表）。依據(jù)得分范圍，可以將用戶分成三類，分別是推薦者（9-10分）、被動(dòng)者（7-8分）以及貶損者（0-6分）。NPS值的計(jì)算方式是推薦者所占的比例減去貶損者所占的比例，其數(shù)值高低與用戶忠誠度水平以及口碑傳播效應(yīng)的強(qiáng)度呈正向關(guān)聯(lián)REF_Ref8146\w\h[28]。（3）SOR模型模型作為環(huán)境心理學(xué)的重要理論框架，系統(tǒng)闡釋外部環(huán)境刺激通過心理認(rèn)知中介機(jī)制影響行為決策的作用路徑。該模型由三個(gè)核心組件構(gòu)成：刺激要素（Stimulus）對應(yīng)外部情境中的觸發(fā)因子，涵蓋產(chǎn)品質(zhì)量感知、服務(wù)響應(yīng)時(shí)效等情境變量；機(jī)體要素（Organism）表征消費(fèi)者內(nèi)在心理狀態(tài)的動(dòng)態(tài)演變過程，包括滿意度構(gòu)建、品牌信任形成等認(rèn)知轉(zhuǎn)化機(jī)制；反應(yīng)要素（Response）則指向具體的行為外顯表現(xiàn)，如重復(fù)購買決策與口碑傳播行為REF_Ref29380\w\h[8]。我國社區(qū)團(tuán)購行業(yè)總體發(fā)展現(xiàn)狀我國社區(qū)團(tuán)購發(fā)展歷程社區(qū)團(tuán)購作為一種新零售模式，在短時(shí)期以極快的速度發(fā)展，主要發(fā)展歷程如下。圖3-1中國社區(qū)團(tuán)購行業(yè)發(fā)展歷程Figure3-1ThedevelopmentprocessofChina'scommunitygroupbuyingindustry資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院第一階段（2016年-2018年）社區(qū)團(tuán)購模式起源于湖南省長沙市，“興盛優(yōu)選”是其中的典型代表。在初期，它依靠實(shí)體便利店網(wǎng)絡(luò)，以及社區(qū)里的寶媽、自由職業(yè)者等群體來進(jìn)行運(yùn)營。這些群體不僅擁有社交網(wǎng)絡(luò)資源，在社區(qū)中也具備一定影響力，同時(shí)還掌握著開展本地化服務(wù)所需的時(shí)間和空間條件，成為早期團(tuán)購業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)支撐力量。這個(gè)階段主要特征是以區(qū)域性試點(diǎn)為主，商業(yè)模式還處于摸索探尋階段，當(dāng)時(shí)行業(yè)每天的訂單量不到一百萬單REF_Ref14487\w\h[30]。第二階段（2019年-2020年）互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)軍企業(yè)依托戰(zhàn)略部署，驅(qū)動(dòng)社區(qū)團(tuán)購業(yè)態(tài)進(jìn)入高速發(fā)展軌道。以美團(tuán)優(yōu)選、多多買菜、淘菜菜為代表的市場主體，通過規(guī)?；a(bǔ)貼策略快速獲取用戶流量。2020年行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，資本市場對該領(lǐng)域的投入規(guī)模突破200億元，用戶基數(shù)攀升至3億量級。然而，這種爆發(fā)式增長伴隨多重市場失序現(xiàn)象：部分經(jīng)營者采用掠奪性定價(jià)擾亂市場秩序，平臺型企業(yè)涉嫌濫用數(shù)據(jù)資源構(gòu)建壟斷壁壘，此類行為已觸發(fā)監(jiān)管部門的重點(diǎn)關(guān)注REF_Ref18560\w\h[31]。這一時(shí)期，大量資本密集流入，使得行業(yè)出現(xiàn)了無序擴(kuò)張的局面。第三階段（2021年-2022年）市場監(jiān)管總局頒布了《關(guān)于禁止網(wǎng)絡(luò)不正當(dāng)競爭行為的規(guī)定》（也就是“九不得”新規(guī)），明確對低價(jià)傾銷、大數(shù)據(jù)殺熟等行為予以禁止，至此行業(yè)踏入結(jié)構(gòu)性調(diào)整階段REF_Ref18319\w\h[32]。由于合規(guī)成本提高，中小平臺大量退出市場，而頭部企業(yè)則將重心轉(zhuǎn)向供應(yīng)鏈體系以及履約能力的建設(shè)REF_Ref14735\w\h[33]。舉例來說，美團(tuán)優(yōu)選就完成了覆蓋95%城市的冷鏈倉儲配送網(wǎng)絡(luò)布局。第四階段（2023年-至今）行業(yè)的競爭重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到了提升用戶留存率以及構(gòu)建可持續(xù)盈利模型上REF_Ref14735\w\h[33]。2023年，社區(qū)團(tuán)購的市場規(guī)模達(dá)到1.8萬億元，相比上一年增長了28%，其中生鮮品類的交易占比超過了60%。各個(gè)平臺借助數(shù)字化管理系統(tǒng)，來提高團(tuán)長的運(yùn)營效率，并且還在探索如何與本地生活服務(wù)場景進(jìn)行更深入的協(xié)同合作。在這個(gè)階段，行業(yè)進(jìn)入到了精細(xì)化運(yùn)營時(shí)期，產(chǎn)業(yè)融合的進(jìn)程也加快了。我國社區(qū)團(tuán)購發(fā)展現(xiàn)狀行業(yè)特征我國社區(qū)團(tuán)購如今已構(gòu)建起“通過社交裂變來吸引流量、依靠團(tuán)長建立信任留住顧客、憑借供應(yīng)鏈控制成本提升效率、借助政策規(guī)范保駕護(hù)航”這樣成熟的模式，其核心在于將私域流量運(yùn)營與本地化供應(yīng)鏈深度融合。展望未來，該行業(yè)會(huì)朝著“服務(wù)體驗(yàn)升級”（像即時(shí)配送、售后保障完善等方面）以及“生態(tài)融合”（例如社區(qū)團(tuán)購與本地生活相結(jié)合）的方向持續(xù)發(fā)展。（1）社交裂變驅(qū)動(dòng)：低成本獲客與用戶黏性社區(qū)團(tuán)購借助微信生態(tài)的私域流量，依靠“拼團(tuán)鏈接分享”以及“邀請返利”機(jī)制達(dá)成病毒式的傳播效果，其獲客成本僅為傳統(tǒng)電商的五分之一REF_Ref15104\w\h[34]。就好比，用戶只要邀請3位好友參與拼團(tuán)，就能享有商品5折的優(yōu)惠，這種裂變模式在下沉市場的滲透率高達(dá)68%REF_Ref24409\w\h[35]。（2）團(tuán)長為核心紐帶：熟人經(jīng)濟(jì)效應(yīng)顯著團(tuán)長（包含社區(qū)店主、寶媽之類人群）不單單是商品分發(fā)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，更是社區(qū)信任的代理人。相關(guān)數(shù)據(jù)表明，優(yōu)秀的團(tuán)長能夠讓單個(gè)團(tuán)購的復(fù)購率提高40%，他們的服務(wù)響應(yīng)速度以及解決問題的能力，會(huì)直接對用戶留存產(chǎn)生影響REF_Ref540\w\h[17]。像美團(tuán)優(yōu)選等平臺，就通過“團(tuán)長星級評分”以及“階梯傭金”的機(jī)制，來鼓勵(lì)團(tuán)長提高自身的服務(wù)質(zhì)量。（3）供應(yīng)鏈高度集約：降本增效成關(guān)鍵運(yùn)用“預(yù)售集單+中心倉直發(fā)”的模式，生鮮的損耗率從傳統(tǒng)零售的25%降低到了8%以下。美團(tuán)優(yōu)選已經(jīng)打造出覆蓋2800個(gè)縣區(qū)的冷鏈網(wǎng)絡(luò)，達(dá)成了“今日下單、明日自提”的履約承諾，配送成本相較于傳統(tǒng)模式減少了30%REF_Ref15490\w\h[36]REF_Ref28500\r\hREF_Ref28500\w\h。（4）下沉市場主導(dǎo)：低價(jià)剛需驅(qū)動(dòng)增長三線及以下城市為平臺貢獻(xiàn)了超過60%的GMV，這些城市用戶的月均消費(fèi)頻次達(dá)到4.2次（而一線城市用戶月均消費(fèi)頻次是3.1次）。平臺主要推行“9.9元專區(qū)”以及“產(chǎn)地直采”策略，以此滿足下沉市場對于高性價(jià)比生鮮產(chǎn)品的需求REF_Ref28549\w\h[37]。（5）政策規(guī)范引導(dǎo)：從野蠻生長到精細(xì)化運(yùn)營2021年，“九不得”新規(guī)使低價(jià)傾銷行為被叫停后，行業(yè)發(fā)展方向轉(zhuǎn)變?yōu)閷?yīng)鏈的深度挖掘以及對用戶體驗(yàn)的優(yōu)化。到2023年，頭部平臺在區(qū)域上的利潤率提升至3%-5%，這主要得益于品控方面的升級（例如農(nóng)產(chǎn)品溯源系統(tǒng)的運(yùn)用）以及團(tuán)長數(shù)字化工具（像智能選品助手這類）的應(yīng)用REF_Ref15578\w\h[38]。競爭格局集中：頭部平臺寡頭化圖3-2中國社區(qū)團(tuán)購行業(yè)市場份額Figure3-2ThemarketshareofChina'scommunitygroupbuyingindustry資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院美團(tuán)優(yōu)選、多多買菜、興盛優(yōu)選占有超90%的市場份額REF_Ref15637\w\h[39]，當(dāng)中美團(tuán)優(yōu)選稍稍領(lǐng)先。競爭重點(diǎn)從之前“靠大量投入資金搶占市場”轉(zhuǎn)變?yōu)椤疤峁┎町惢姆?wù)”。市場規(guī)模及行業(yè)占比（1）市場規(guī)模近些年來，我國社區(qū)團(tuán)購市場規(guī)模一直維持著高速增長的狀態(tài)。相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，在2023年，行業(yè)總體規(guī)模突破了1.8萬億元，和上一年相比增長了25.3%，在生鮮零售市場中所占份額達(dá)到18.7%REF_Ref6995\w\h[26]。處于領(lǐng)先地位的平臺依靠自身對供應(yīng)鏈的整合能力，產(chǎn)生了規(guī)模效應(yīng)，像美團(tuán)優(yōu)選、拼多多等企業(yè)，每天的訂單量都超過千萬級別，美團(tuán)優(yōu)選在2023年的GMV達(dá)到3800億元，占整個(gè)行業(yè)總量的21.1%REF_Ref6995\w\h[26]。市場增長在地域上呈現(xiàn)出明顯的分化特點(diǎn)，下沉市場為增長貢獻(xiàn)了核心力量，三線及以下城市的訂單占比達(dá)到68%，促使行業(yè)形成了“中心城市+縣域經(jīng)濟(jì)”的雙輪驅(qū)動(dòng)發(fā)展格局REF_Ref24409\w\h[35]。需要特別關(guān)注的是，頭部平臺所采取的區(qū)域滲透策略與本地化運(yùn)營能力之間產(chǎn)生了協(xié)同作用，比如美團(tuán)優(yōu)選借助“網(wǎng)格倉+團(tuán)長”的模式，覆蓋了全國90%以上的縣域市場，而拼多多則憑借農(nóng)產(chǎn)品直采的鏈路，加強(qiáng)了在下沉市場的滲透。（2）行業(yè)占比從行業(yè)的結(jié)構(gòu)角度來觀察，社區(qū)團(tuán)購在農(nóng)產(chǎn)品流通這一領(lǐng)域的滲透率有了明顯的提高。2023年經(jīng)由社區(qū)團(tuán)購渠道所銷售的農(nóng)產(chǎn)品總金額達(dá)到6000億元，在農(nóng)產(chǎn)品電商交易規(guī)模里占到23.5%REF_Ref24739\w\h[40]。競爭的格局展現(xiàn)出很明顯的梯隊(duì)化特點(diǎn)。處于第一梯隊(duì)的企業(yè)（像是美團(tuán)優(yōu)選、多多買菜）占據(jù)了58.2%的市場份額，依靠資本以及技術(shù)方面的優(yōu)勢主導(dǎo)著市場；第二梯隊(duì)的區(qū)域性平臺憑借本地化的供應(yīng)鏈，在像湖南這類核心市場的市場占有率達(dá)到31.7%，構(gòu)建起差異化的競爭壁壘；第三梯隊(duì)的中小平臺借助差異化的服務(wù)（比如預(yù)制菜專門供應(yīng)、社區(qū)拼團(tuán)定制等方式）去搶占細(xì)分市場，整體行業(yè)中排名前五的企業(yè)市場集中度（CR5）相較于2022年上升了4.8個(gè)百分點(diǎn)REF_Ref6995\w\h[26]。需要留意的是，頭部平臺和區(qū)域平臺之間競爭與合作的關(guān)系正在重新構(gòu)建，舉例來說，美團(tuán)優(yōu)選通過對興盛優(yōu)選部分區(qū)域業(yè)務(wù)進(jìn)行投資，達(dá)成資源互補(bǔ)，而區(qū)域性平臺則加快與本土農(nóng)產(chǎn)品基地建立直接采購的合作關(guān)系，以此來抵抗低價(jià)競爭帶來的壓力。圖3-3中國社區(qū)團(tuán)購企業(yè)競爭梯Figure3-3ThecompetitionechelonofChina'scommunitygroupbuyingenterprises資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院主要參與主體中國社區(qū)團(tuán)購主體產(chǎn)業(yè)鏈主要涵蓋供應(yīng)商、社區(qū)團(tuán)購服務(wù)以及社區(qū)用戶這三個(gè)關(guān)鍵部分REF_Ref15443\w\h[41]。圖3-4中國社區(qū)團(tuán)購行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈Figure3-4TheIndustrialChainofChina'sCommunityGroup-buyingIndustry資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院在中國，社區(qū)團(tuán)購產(chǎn)業(yè)鏈系統(tǒng)性地由產(chǎn)品供應(yīng)商、服務(wù)供應(yīng)商、社區(qū)團(tuán)購服務(wù)平臺及終端社區(qū)用戶四大主體協(xié)同構(gòu)建，其中上游為產(chǎn)品與服務(wù)供給端，中游包含社區(qū)團(tuán)購平臺運(yùn)營主體及團(tuán)長節(jié)點(diǎn)，下游則由社區(qū)居民（以家庭用戶群體為核心消費(fèi)單元）構(gòu)成。在產(chǎn)業(yè)鏈上游，產(chǎn)品供應(yīng)商包括但不限于從事生鮮農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)的個(gè)體農(nóng)戶（其生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)具有顯著分散化、季節(jié)性特征）、農(nóng)產(chǎn)品流通經(jīng)紀(jì)人（通過整合分散農(nóng)戶資源與市場信息）以及農(nóng)產(chǎn)品加工制造企業(yè)（具備標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)能力及多品類產(chǎn)品供給能力），此類供應(yīng)商基于與社區(qū)團(tuán)購平臺形成的訂單契約關(guān)系，為其提供標(biāo)準(zhǔn)化或定制化貨品供給服務(wù)；產(chǎn)業(yè)鏈中游包含社區(qū)團(tuán)購平臺運(yùn)營方（承擔(dān)商品管理、訂單處理、售后服務(wù)等核心職能）及團(tuán)長節(jié)點(diǎn)（主要面向社區(qū)場景實(shí)施用戶觸達(dá)、訂單聚合及自提點(diǎn)運(yùn)營），二者通過"品牌賦能+技術(shù)服務(wù)+物流支持+傭金分成"的協(xié)同機(jī)制達(dá)成合作，其中平臺方為團(tuán)長提供全鏈路數(shù)字化賦能服務(wù)（包含品牌背書、技術(shù)系統(tǒng)支持及標(biāo)準(zhǔn)化配送網(wǎng)絡(luò)）并支付對應(yīng)服務(wù)傭金，團(tuán)長節(jié)點(diǎn)通過本地化社區(qū)運(yùn)營（如社群運(yùn)營、活動(dòng)策劃、客情維護(hù)）實(shí)現(xiàn)社區(qū)用戶觸達(dá)與引流；產(chǎn)業(yè)鏈下游終端用戶以社區(qū)居民家庭為核心消費(fèi)客群（具有高頻次、小批量、強(qiáng)社交屬性的消費(fèi)特征），其決策行為受價(jià)格敏感性、商品品質(zhì)感知及服務(wù)便利性等多元因素影響。在整個(gè)商業(yè)閉環(huán)運(yùn)作體系中，物流服務(wù)提供商（承擔(dān)商品存儲、分揀及末端配送職能）、第三方支付系統(tǒng)（完成交易閉環(huán)）及大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺（提供消費(fèi)行為分析、庫存預(yù)測及供應(yīng)鏈優(yōu)化支持）共同構(gòu)成產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)設(shè)施層，支撐社區(qū)團(tuán)購全流程數(shù)字化運(yùn)營。社區(qū)團(tuán)購用戶忠誠度影響因素實(shí)證研究設(shè)計(jì)問卷設(shè)計(jì)本調(diào)查集合國內(nèi)外研究結(jié)果，結(jié)合美團(tuán)優(yōu)選發(fā)展現(xiàn)狀綜合分析改進(jìn)，進(jìn)行一定的設(shè)計(jì)。調(diào)查內(nèi)容主要有五個(gè)方面包括用戶基本信息、消費(fèi)行為特征、忠誠度評估、忠誠度影響因素、改進(jìn)建議。用戶基本信息包括性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)、收入，消費(fèi)行為特征（RFM模型）包括最近一次消費(fèi)（Rec-ency）、消費(fèi)頻率（Frequency）、消費(fèi)金額（Monetary）。忠誠度評估（NPS模型），0-10分評分；詢問評分原因，選項(xiàng)包括商品質(zhì)量、價(jià)格、配送、售后、團(tuán)長服務(wù)等，這些因素覆蓋了可能影響忠誠度的主要方面。忠誠度影響因素方面，詢問選擇美團(tuán)優(yōu)選的主要原因；滿意度量表，覆蓋商品質(zhì)、詢問參與過的增強(qiáng)粘性的活動(dòng)，這些活動(dòng)可能促進(jìn)忠誠度。改進(jìn)建議上，詢問需要改進(jìn)的方面，選項(xiàng)覆蓋了主要因素、關(guān)于增值服務(wù)的問題。表4-1消費(fèi)者忠誠度影響因素量表設(shè)計(jì)Table4-3DesignoftheInfluencingFactorsScaleforConsumerLoyalty維度測量題項(xiàng)商品種類豐富，能滿足多樣化需求產(chǎn)品特征生鮮商品新鮮度高，品質(zhì)有保障價(jià)格優(yōu)惠力度大，性價(jià)比高平臺方面配送時(shí)效快（次日達(dá))提升了體驗(yàn)平臺活動(dòng)（如滿減、優(yōu)惠券)吸引我復(fù)購社交層面自提點(diǎn)離家近，取貨方便售后服務(wù)相應(yīng)迅速，解決問題效率高社群互動(dòng)（如拼團(tuán)、打卡)增強(qiáng)了購物樂趣鄰里推薦提高了我對平臺的認(rèn)可該問卷通過將社區(qū)團(tuán)購特性（如團(tuán)長服務(wù)、提貨便利性、社群互動(dòng)）與經(jīng)典變量（產(chǎn)品、價(jià)格、物流、服務(wù)）結(jié)合，問卷能更全面捕捉用戶忠誠度驅(qū)動(dòng)因素。調(diào)整后問卷將更貼合實(shí)際場景，提升數(shù)據(jù)分析的深度與實(shí)用性。模型構(gòu)建忠誠度評估變量通過讓用戶以0-10分進(jìn)行評分，來表明自己有多大可能性會(huì)將美團(tuán)優(yōu)選推薦給親朋好友，這是NPS模型的核心變量，主要用于衡量用戶的忠誠度[28]?，F(xiàn)設(shè)計(jì)一組多選題，以全面體現(xiàn)用戶的選擇動(dòng)因，題目維度涵蓋價(jià)格優(yōu)惠、提貨便捷程度、商品新鮮度、團(tuán)長的推薦作用、社群互動(dòng)情況、售后服務(wù)質(zhì)量以及配送速度等，從而系統(tǒng)深入地探究用戶選擇美團(tuán)優(yōu)選的核心驅(qū)動(dòng)因素。忠誠度影響因素變量搭建社區(qū)團(tuán)購用戶忠誠度影響因素的研究架構(gòu)，需覆蓋多個(gè)維度。不妨將與消費(fèi)行為緊密相連的RFM模型以及和忠誠度評估相關(guān)的NPS模型相結(jié)合來挑選變量REF_Ref8080\w\h[27]REF_Ref8146\w\h[28]，這樣一來，不但能夠衡量用戶忠誠度及其影響因素，而且可以防止指標(biāo)過多。針對美團(tuán)優(yōu)選實(shí)際運(yùn)營過程中的商品種類、配送時(shí)間、團(tuán)長服務(wù)等要素展開剖析，得出的成果能夠直接作為優(yōu)化運(yùn)營策略、提高用戶忠誠度的行動(dòng)規(guī)劃。借助單選題、多選題、量表題等多種形式，從消費(fèi)頻次等定量數(shù)據(jù)以及滿意度評價(jià)等定性反饋方面來收集信息；運(yùn)用5分制量表對用戶在產(chǎn)品特性、平臺層面、社交維度等場景的滿意度進(jìn)行量化測評，通過數(shù)值化反饋直觀呈現(xiàn)滿意度與用戶忠誠度之間的聯(lián)系，使研究結(jié)果豐富且精準(zhǔn)。數(shù)據(jù)收集本研究運(yùn)用多平臺網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查的方式來進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，通過構(gòu)建差異化樣本獲取路徑確保研究數(shù)據(jù)的廣譜覆蓋性與統(tǒng)計(jì)代表性。在調(diào)研初期，借助微信社交平臺向親屬、朋友這類熟人網(wǎng)絡(luò)分發(fā)問卷，然而，由于樣本所處的社交圈層同質(zhì)性較高，致使有效問卷的回收數(shù)量未能達(dá)到預(yù)期的標(biāo)準(zhǔn)?；谶@種情況，筆者轉(zhuǎn)而在小紅書平臺拓展樣本來源，通過發(fā)布兼具圖片與文字的調(diào)研帖文以及互動(dòng)話題，吸引了眾多用戶參與其中。不過，該平臺的用戶群體存在較為明顯的特征趨同性，數(shù)據(jù)分布主要集中在特定的年齡、性別等范疇，這或許會(huì)對研究結(jié)論的普遍適用性產(chǎn)生影響。為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量與研究的可信度，筆者迅速調(diào)整策略，進(jìn)一步開拓其他擁有不同用戶畫像的網(wǎng)絡(luò)平臺，通過實(shí)施差異化的投放策略，擴(kuò)大樣本的覆蓋范圍，最終構(gòu)建出結(jié)構(gòu)合理、特征多元的樣本數(shù)據(jù)集，一定程度上降低了樣本偏差的風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)證研究結(jié)果分析描述性統(tǒng)計(jì)在本次針對社區(qū)團(tuán)購用戶忠誠度的影響因素的實(shí)證研究中，對回收的[500]份美團(tuán)優(yōu)選用戶的問卷進(jìn)行分析，用戶基本信息呈現(xiàn)出多樣化的特征。用戶基本信息分析本文使用SPSSAU軟件對問卷數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行處理分析，首先對用戶基本信息進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)總結(jié)，如下表表5-1所示。表5-1用戶基本信息特征Table5-1BasicInformationCharacteristicsofUsers項(xiàng)目選項(xiàng)頻數(shù)百分比性別年齡學(xué)歷職業(yè)收入男女18歲以下18-25歲26-35歲36-45歲46歲以上高中及以下?？票究萍耙陨蠈W(xué)生企業(yè)上班族自由職業(yè)者退休其他3000元以下3000-5000元5000-8000元8000-12000元12000元以上2412591222416870264384373193181981315177157110451148.2%51.8%2.4%44.8%33.6%14%5.2%8.6%16.8%74.6%38.6%36.2%19.6%2.6%3%35.4%31.4%22%9%2.2%分析表5-1的數(shù)據(jù)，可以直觀地看出：（1）其中男性頻數(shù)241，女性頻數(shù)259，女性數(shù)量多于男性，在該用戶群體中，女性占比51.8%，高于男性的48.2%，符合社區(qū)團(tuán)購用戶中女性偏多的現(xiàn)實(shí)情況。（2）年齡在18-25歲頻數(shù)224，占比44.8%；26-35歲頻數(shù)168，占比33.6%，18-35歲年齡段合計(jì)占比約78.4%，年齡分布集中在年輕人區(qū)間，與年輕人常更容易觸達(dá)新零售電商模式的現(xiàn)實(shí)相符。（3）學(xué)歷中?？祁l數(shù)84，占比16.8%；本科及以上頻數(shù)373，占比74.6%，兩者合計(jì)占比超九成，說明多數(shù)用戶接受過高等教育，學(xué)歷水平較高。（4）職業(yè)方面企業(yè)上班族頻數(shù)181，占比36.2%；學(xué)生頻數(shù)193，占比38.6%，職業(yè)構(gòu)成有一定集中性，學(xué)生與企業(yè)上班族占比較大。（5）收入上35.4%的受訪者收入在3000元以下，而31.4%的受訪者收入在3000-5000元之間，合計(jì)超過66%的受訪者收入低于5000元。這表明大部分受訪者的收入水平較低。消費(fèi)行為特征分析表5-2消費(fèi)行為特征Table5-2Characteristicsofconsumptionbehavior項(xiàng)目選項(xiàng)頻數(shù)百分比最近一次消費(fèi)消費(fèi)頻率消費(fèi)金額1周內(nèi)1-2周3-4周1-2個(gè)月2個(gè)月以上0次1次2-3次4-5次6次以上50元以下50-100元100-200元200元以上1711605947633620218256241451761473234.2%32%11.8%9.4%12.6%7.2%40.4%36.4%11.2%4.8%29%35.2%29.4%6.4%在消費(fèi)行為這塊，大部分接受調(diào)查的人里，最近一次使用服務(wù)的情況是，有34.2%的用戶在最近一周內(nèi)通過美團(tuán)優(yōu)選下過單，緊接著，有32%的用戶是在1-2周內(nèi)下的單。這就顯示出美團(tuán)優(yōu)選在用戶當(dāng)中活躍度比較高，用戶使用的頻率集中在較短的時(shí)間段內(nèi)。超過40%的用戶每周只下1次單，再加上36.4%的用戶每周下單2-3次，這說明大部分用戶在美團(tuán)優(yōu)選的下單頻率相對來講不算高。這種現(xiàn)象可能和用戶自身的購物習(xí)慣、實(shí)際需求，還有平臺舉辦的促銷活動(dòng)等因素有關(guān)系。35.2%的用戶每周在美團(tuán)優(yōu)選的消費(fèi)金額集中在50-100元這個(gè)范圍，這表明這個(gè)消費(fèi)區(qū)間是用戶主要的消費(fèi)水平。信效度分析信度分析本研究運(yùn)用克隆巴赫系數(shù)對數(shù)據(jù)信度展開衡量，其中項(xiàng)數(shù)設(shè)定為10，樣本數(shù)量為500，經(jīng)計(jì)算得出的克隆巴赫系數(shù)是0.738。克隆巴赫系數(shù)的取值區(qū)間在0到1之間，通常而言，若該系數(shù)大于0.7，就意味著信度狀況良好。此處所得到的系數(shù)為0.738，這表明此數(shù)據(jù)的信度處于能夠接受的范疇。表5-3量表信度分析Table5-3Reliabilityanalysisofthescale項(xiàng)數(shù)樣本量克隆巴赫系數(shù)105000.738效度分析KMO值主要是用來判斷變量之間的偏相關(guān)性是不是足夠小，以此確定是否適合開展因子分析。Bartlett球形度檢驗(yàn)涵蓋近似卡方值、自由度（df）以及p值，其作用是檢驗(yàn)相關(guān)矩陣是不是單位陣。在這份問卷中，KMO值大于0.8，這就表明變量之間的相關(guān)性比較不錯(cuò)，適合去做因子分析。Bartlett球形度檢驗(yàn)得出的p值是0.000（小于0.05），這種情況要拒絕原假設(shè)，也就意味著這些數(shù)據(jù)適合用來進(jìn)行因子分析。表5-4量表效度分析Table5-4ValidityanalysisofthescaleKMO值0.802Bartlett球形度檢驗(yàn)近似卡方721.638Df45p值0.000影響因素的實(shí)證結(jié)果相關(guān)性分析借助Pearson相關(guān)分析可知，從下面表5-3能夠看出，用戶推薦意愿和10項(xiàng)平臺指標(biāo)呈現(xiàn)出不同的關(guān)聯(lián)情況。其中配送時(shí)效快（次日達(dá)）與推薦意愿的相關(guān)性最為強(qiáng)烈（r=0.516），價(jià)格優(yōu)惠力度（r=0.383）、商品種類豐富度（r=0.385）、自提點(diǎn)便利性（r=0.320）以及售后服務(wù)效率（r=0.313）都呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系（p<0.01）。社群互動(dòng)（r=0.147）和鄰里推薦（r=0.190）雖然系數(shù)相對較低，但依然具備統(tǒng)計(jì)顯著性。需要留意的是，團(tuán)長推薦信任度（r=0.079）與推薦意愿并沒有呈現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)學(xué)上的關(guān)聯(lián)（p=0.091），這表明該指標(biāo)對于用戶傳播行為的影響不大。總體而言，商品基礎(chǔ)體驗(yàn)（品類、價(jià)格、品質(zhì)）、服務(wù)效率（配送、售后）以及履約便利性（自提點(diǎn)）是推動(dòng)用戶主動(dòng)推薦的關(guān)鍵因素，而社群運(yùn)營和鄰里傳播所起到的促進(jìn)作用還有加強(qiáng)的必要。未達(dá)到顯著水平的這些結(jié)果表明，部分用戶體驗(yàn)環(huán)節(jié)仍舊存在可以優(yōu)化的地方。表5-5相關(guān)性分析結(jié)果Table5-5ResultsofcorrelationanalysisNPS推薦可能性忠誠度值商品種類豐富，能滿足多樣化需求0.385**價(jià)格優(yōu)惠力度大，性價(jià)比高0.383**生鮮商品新鮮度高，品質(zhì)有保障0.286**團(tuán)長推薦商品讓我更信任平臺0.079社群互動(dòng)（如拼團(tuán)、打卡)增強(qiáng)了購物樂趣鄰里推薦提高了我對平臺的認(rèn)可配送時(shí)效快（次日達(dá))提升了體驗(yàn)自提點(diǎn)離家近，取貨方便售后服務(wù)相應(yīng)迅速，解決問題效率高平臺活動(dòng)（如滿減、優(yōu)惠券)吸引我復(fù)購0.147**0.190**0.516**0.320**0.313**0.359**回歸模型分析通過線性回歸分析發(fā)現(xiàn)，用戶的推薦意愿明顯受到商品基礎(chǔ)體驗(yàn)與服務(wù)效率的驅(qū)動(dòng)。模型的R方值為0.401，這意味著商品豐富度、價(jià)格優(yōu)惠等10項(xiàng)指標(biāo)，能夠解釋40.1%的推薦差異情況。F檢驗(yàn)的結(jié)果（p=0.000）證明了這個(gè)模型是有效的，同時(shí)VIF值都小于2，并且D-W值接近2，這說明不存在共線性以及自相關(guān)的問題。具體來說，商品種類豐富度（β=0.313）、價(jià)格優(yōu)惠（β=0.213）、配送時(shí)效（β=0.470）和自提點(diǎn)便利性（β=0.143），對推薦意愿有著顯著的正向影響（p<0.01），其中配送時(shí)效所起到的作用最大。平臺活動(dòng)（β=0.238）也通過對復(fù)購產(chǎn)生吸引力，從而發(fā)揮了顯著作用（p=0.000）。不過，生鮮品質(zhì)、團(tuán)長信任度、社群互動(dòng)以及鄰里認(rèn)可等變量，沒有通過顯著性檢驗(yàn)（p>0.05），這表明它們對用戶傳播行為的影響比較有限。需要注意的是，雖然售后效率的系數(shù)是正的，但在統(tǒng)計(jì)顯著性上沒有達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)（p=0.192）。該模型表明，商品的供給能力、履約效率以及促銷策略，是激發(fā)用戶主動(dòng)推薦的關(guān)鍵要素。而在信任建立與社群運(yùn)營這些環(huán)節(jié)，還需要進(jìn)一步優(yōu)化，以便提升用戶傳播的效能。表5-6回歸性分析結(jié)果Table5-6Resultsofregressionanalysis(n=465)非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)tp共線性診斷B標(biāo)準(zhǔn)誤BetaVIF容忍度常數(shù)1.7750.312-5.6870.000**--商品種類豐富，能滿足多樣化需求0.3130.0740.1714.2320.000**1.2400.807價(jià)格優(yōu)惠力度大，性價(jià)比高0.2130.0620.1413.4230.001**1.2860.778生鮮商品新鮮度高，品質(zhì)有保障0.0900.0640.0571.3950.1641.2610.793團(tuán)長推薦商品讓我更信任平臺-0.0310.060-0.020-0.5160.6061.1220.892社群互動(dòng)（如拼團(tuán)、打卡)增強(qiáng)了購物樂趣-0.0580.067-0.034-0.8670.3861.1910.840鄰里推薦提高了我對平臺的認(rèn)可0.0760.0620.0491.2250.2211.2100.827配送時(shí)效快（次日達(dá))提升了體驗(yàn)0.4700.0670.3107.0500.000**1.4640.683自提點(diǎn)離家近，取貨方便0.1430.0570.0992.4980.013*1.1800.848售后服務(wù)相應(yīng)迅速，解決問題效率高0.0850.0650.0541.3070.1921.3080.764平臺活動(dòng)（如滿減、優(yōu)惠券)吸引我復(fù)購0.2380.0630.1503.7570.000**1.2050.830R20.401調(diào)整R20.388FF(10,454)=30.419,p=0.000D-W值1.895備注：因變量=NPS推薦可能性忠誠度值*p<0.05**p<0.01共線性診斷基于方差膨脹因子（VIF）與容忍度（Tolerance）的共線性診斷結(jié)果表明，自變量的容忍度大部分滿足統(tǒng)計(jì)學(xué)閾值（>0.1），VIF值均處于合理區(qū)間（<2），驗(yàn)證了自變量間不存在顯著多重共線性問題,模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)定可靠。表5-7共線性診斷結(jié)果Table5-7Resultsofcol-linearitydiagnosis非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)tp95%CIVIFB標(biāo)準(zhǔn)誤Beta常數(shù)1.7750.312-5.6870.000**1.163~2.386-商品種類豐富，能滿足多樣化需求0.3130.0740.1714.2320.000**0.168~0.4571.240價(jià)格優(yōu)惠力度大，性價(jià)比高0.2130.0620.1413.4230.001**0.091~0.3361.286生鮮商品新鮮度高，品質(zhì)有保障0.0900.0640.0571.3950.164-0.036~0.2161.261團(tuán)長推薦商品讓我更信任平臺-0.0310.060-0.020-0.5160.606-0.148~0.0861.122社群互動(dòng)（如拼團(tuán)、打卡)增強(qiáng)了購物樂趣-0.0580.067-0.034-0.8670.386-0.189~0.0731.191鄰里推薦提高了我對平臺的認(rèn)可0.0760.0620.0491.2250.221-0.046~0.1981.210配送時(shí)效快（次日達(dá))提升了體驗(yàn)0.4700.0670.3107.0500.000**0.340~0.6011.464自提點(diǎn)離家近，取貨方便0.1430.0570.0992.4980.013*0.031~0.2561.180售后服務(wù)相應(yīng)迅速，解決問題效率高0.0850.0650.0541.3070.192-0.042~0.2121.308平臺活動(dòng)（如滿減、優(yōu)惠券)吸引我復(fù)購0.2380.0630.1503.7570.000**0.114~0.3611.205關(guān)鍵影響因素識別依據(jù)數(shù)據(jù)顯示，用戶推薦意愿和平臺體驗(yàn)之間存在著顯著的聯(lián)系。配送時(shí)效（次日達(dá)）成為最為關(guān)鍵的驅(qū)動(dòng)力，用戶對于快速完成履約的敏感程度大大超出預(yù)先設(shè)想，因此平臺應(yīng)當(dāng)首先著重優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)；價(jià)格優(yōu)惠以及商品豐富程度（特別是生鮮品類）構(gòu)成了平臺的基礎(chǔ)競爭能力，建議借助動(dòng)態(tài)定價(jià)策略以及供應(yīng)鏈整合的方式，進(jìn)一步鞏固這方面的優(yōu)勢。自提點(diǎn)便利性雖然相關(guān)系數(shù)較低，然而負(fù)面反饋卻比較多，所以需要對選址以及開放時(shí)間等實(shí)際問題進(jìn)行仔細(xì)排查。平臺所開展的活動(dòng)（例如滿減券）以及社群拼團(tuán)活動(dòng)，對于用戶復(fù)購行為具有促進(jìn)作用，但是要警惕用戶出現(xiàn)疲勞現(xiàn)象，可以嘗試結(jié)合實(shí)際場景來創(chuàng)新玩法。值得特別關(guān)注的是，團(tuán)長信任度、鄰里推薦等社交類指標(biāo)并未達(dá)到顯著水平，這可能是由于熟人社交轉(zhuǎn)化的流程相對較長，所以需要設(shè)計(jì)專門的激勵(lì)機(jī)制，以此激活用戶傳播的積極性。售后響應(yīng)效率和品質(zhì)保障方面存在認(rèn)知偏差，這表明需要強(qiáng)化服務(wù)的透明度，防止負(fù)面體驗(yàn)對平臺口碑造成不良影響。建議將資源更多地傾斜到即時(shí)配送、爆品運(yùn)營以及自提點(diǎn)提升等方面，與此同時(shí)，把社交裂變與會(huì)員體系有機(jī)結(jié)合起來，從系統(tǒng)層面提升用戶主動(dòng)推薦的意愿。表5-8交叉(卡方)分析結(jié)果Table5-8Theresultsofthecross-tabulation(chi-square)analysis.題目名稱NPS忠誠度值總計(jì)χ2p1.02.03.04.05.06.07.08.09.0商品種類豐富，能滿足多樣化需求一般2(15.38)6(33.33)4(22.22)11(32.35)12(23.08)19(26.76)14(12.50)5(6.25)3(4.48)76(16.34)325.4440.000**不同意8(61.54)7(38.89)10(55.56)17(50.00)21(40.38)17(23.94)1(0.89)0(0.00)0(0.00)81(17.42)同意0(0.00)2(11.11)1(5.56)0(0.00)6(11.54)25(35.21)87(77.68)63(78.75)44(65.67)228(49.03)非常不同意3(23.08)3(16.67)3(16.67)6(17.65)12(23.08)6(8.45)0(0.00)0(0.00)0(0.00)33(7.10)非常同意0(0.00)0(0.00)0(0.00)0(0.00)1(1.92)4(5.63)10(8.93)12(15.00)20(29.85)47(10.11)總計(jì)1318183452711128067465價(jià)格優(yōu)惠力度大，性價(jià)比高一般5(38.46)7(38.89)11(61.11)9(26.47)16(30.77)17(23.94)24(21.43)12(15.00)2(2.99)103(22.15)166.8500.000**不同意3(23.08)4(22.22)2(11.11)10(29.41)6(11.54)11(15.49)0(0.00)0(0.00)0(0.00)36(7.74)同意4(30.77)5(27.78)3(16.67)9(26.47)23(44.23)30(42.25)62(55.36)41(51.25)36(53.73)213(45.81)非常不同意1(7.69)2(11.11)2(11.11)2(5.88)4(7.69)6(8.45)0(0.00)0(0.00)0(0.00)17(3.66)非常同意0(0.00)0(0.00)0(0.00)4(11.76)3(5.77)7(9.86)26(23.21)27(33.75)29(43.28)96(20.65)總計(jì)1318183452711128067465生鮮商品新鮮度高，品質(zhì)有保障一般5(38.46)9(50.00)7(38.89)19(55.88)14(26.92)20(28.17)37(33.04)14(17.50)4(5.97)129(27.74)143.7920.000**不同意2(15.38)3(16.67)5(27.78)4(11.76)13(25.00)11(15.49)6(5.36)3(3.75)1(1.49)48(10.32)同意3(23.08)2(11.11)2(11.11)9(26.47)20(38.46)27(38.03)51(45.54)48(60.00)44(65.67)206(44.30)非常不同意3(23.08)3(16.67)2(11.11)1(2.94)4(7.69)6(8.45)0(0.00)0(0.00)0(0.00)19(4.09)非常同意0(0.00)1(5.56)2(11.11)1(2.94)1(1.92)7(9.86)18(16.07)15(18.75)18(26.87)63(13.55)總計(jì)1318183452711128067465團(tuán)長推薦商品讓我更信任平臺一般2(15.38)4(22.22)3(16.67)5(14.71)19(36.54)24(33.80)45(40.18)33(41.25)14(20.90)149(32.04)236.8110.000**不同意6(46.15)6(33.33)8(44.44)18(52.94)18(34.62)24(33.80)11(9.82)3(3.75)1(1.49)95(20.43)同意0(0.00)1(5.56)0(0.00)4(11.76)4(7.69)11(15.49)45(40.18)26(32.50)37(55.22)128(27.53)非常不同意5(38.46)6(33.33)7(38.89)7(20.59)8(15.38)8(11.27)0(0.00)0(0.00)0(0.00)41(8.82)非常同意0(0.00)1(5.56)0(0.00)0(0.00)3(5.77)4(5.63)11(9.82)18(22.50)15(22.39)52(11.18)總計(jì)1318183452711128067465社群互動(dòng)（如拼團(tuán)、打卡)增強(qiáng)了購物樂趣一般3(23.08)4(22.22)3(16.67)4(11.76)10(19.23)18(25.35)31(27.68)23(28.75)12(17.91)108(23.23)206.4660.000**不同意6(46.15)9(50.00)11(61.11)17(50.00)21(40.38)27(38.03)14(12.50)8(10.00)5(7.46)118(25.38)同意0(0.00)3(16.67)1(5.56)1(2.94)10(19.23)15(21.13)54(48.21)36(45.00)34(50.75)154(33.12)非常不同意4(30.77)2(11.11)2(11.11)12(35.29)11(21.15)9(12.68)0(0.00)0(0.00)0(0.00)40(8.60)非常同意0(0.00)0(0.00)1(5.56)0(0.00)0(0.00)2(2.82)13(11.61)13(16.25)16(23.88)45(9.68)總計(jì)1318183452711128067465鄰里推薦提高了我對平臺的認(rèn)可一般2(15.38)1(5.56)7(38.89)4(11.76)21(40.38)24(33.80)44(39.29)22(27.50)13(19.40)138(29.68)244.9560.000**不同意7(53.85)10(55.56)8(44.44)22(64.71)18(34.62)21(29.58)12(10.71)2(2.50)2(2.99)102(21.94)同意0(0.00)3(16.67)0(0.00)1(2.94)4(7.69)11(15.49)42(37.50)41(51.25)31(46.27)133(28.60)非常不同意4(30.77)4(22.22)3(16.67)7(20.59)8(15.38)9(12.68)0(0.00)0(0.00)0(0.00)35(7.53)非常同意0(0.00)0(0.00)0(0.00)0(0.00)1(1.92)6(8.45)14(12.50)15(18.75)21(31.34)57(12.26)總計(jì)1318183452711128067465配送時(shí)效快（次日達(dá))提升了體驗(yàn)一般6(46.15)8(44.44)6(33.33)13(38.24)13(25.00)15(21.13)8(7.14)4(5.00)0(0.00)73(15.70)231.9170.000**不同意4(30.77)5(27.78)8(44.44)5(14.71)15(28.85)5(7.04)0(0.00)0(0.00)0(0.00)42(9.03)同意2(15.38)5(27.78)4(22.22)11(32.35)17(32.69)38(53.52)63(56.25)39(48.75)34(50.75)213(45.81)非常不同意0(0.00)0(0.00)0(0.00)3(8.82)2(3.85)4(5.63)0(0.00)0(0.00)0(0.00)9(1.94)非常同意1(7.69)0(0.00)0(0.00)2(5.88)5(9.62)9(12.68)41(36.61)37(46.25)33(49.25)128(27.53)總計(jì)1318183452711128067465自提點(diǎn)離家近，取貨方便一般3(23.08)2(11.11)4(22.22)9(26.47)19(36.54)13(18.31)19(16.96)11(13.75)8(11.94)88(18.92)291.3550.000**不同意7(53.85)5(27.78)8(44.44)17(50.00)21(40.38)20(28.17)4(3.57)1(1.25)0(0.00)83(17.85)同意0(0.00)2(11.11)1(5.56)2(5.88)2(3.85)14(19.72)54(48.21)34(42.50)30(44.78)139(29.89)非常不同意3(23.08)9(50.00)4(22.22)6(17.65)8(15.38)16(22.54)0(0.00)0(0.00)0(0.00)46(9.89)非常同意0(0.00)0(0.00)1(5.56)0(0.00)2(3.85)8(11.27)35(31.25)34(42.50)29(43.28)109(23.44)總計(jì)1318183452711128067465售后服務(wù)相應(yīng)迅速，解決問題效率高一般4(30.77)8(44.44)7(38.89)10(29.41)20(38.46)24(33.80)30(26.79)12(15.00)3(4.48)118(25.38)153.4300.000**不同意3(23.08)5(27.78)4(22.22)8(23.53)8(15.38)11(15.49)4(3.57)2(2.50)1(1.49)46(9.89)同意5(38.46)1(5.56)3(16.67)9(26.47)19(36.54)27(38.03)62(55.36)46(57.50)38(56.72)210(45.16)非常不同意0(0.00)3(16.67)3(16.67)4(11.76)2(3.85)6(8.45)0(0.00)0(0.00)0(0.00)18(3.87)非常同意1(7.69)1(5.56)1(5.56)3(8.82)3(5.77)3(4.23)16(14.29)20(25.00)25(37.31)73(15.70)總計(jì)1318183452711128067465平臺活動(dòng)（如滿減、優(yōu)惠券)吸引我復(fù)購一般1(7.69)2(11.11)7(38.89)9(26.47)12(23.08)12(16.90)16(14.29)5(6.25)5(7.46)69(14.84)315.3330.000**不同意7(53.85)11(61.11)5(27.78)10(29.41)17(32.69)22(30.99)2(1.79)0(0.00)0(0.00)74(15.91)同意0(0.00)1(5.56)2(11.11)3(8.82)10(19.23)21(29.58)66(58.93)52(65.00)26(38.81)181(38.92)非常不同意5(38.46)4(22.22)4(22.22)12(35.29)12(23.08)10(14.08)0(0.00)0(0.00)0(0.00)47(10.11)非常同意0(0.00)0(0.00)0(0.00)0(0.00)1(1.92)6(8.45)28(25.00)23(28.75)36(53.73)94(20.22)總計(jì)1318183452711128067465*p<0.05**p<0.01研究結(jié)果分析與政策建議研究結(jié)果分析在此次研究里，通過對美團(tuán)優(yōu)選用戶數(shù)據(jù)展開剖析，成功揭示出社區(qū)團(tuán)購模式下用戶忠誠度的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，以及行業(yè)當(dāng)下所面臨的困境。研究結(jié)果顯示，配送速度是影響用戶推薦意愿的最為關(guān)鍵因素——高達(dá)77.94%的用戶把“次日達(dá)”當(dāng)作首要推薦理由，其影響力（相關(guān)系數(shù)為0.516）遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于價(jià)格優(yōu)惠（相關(guān)系數(shù)0.383）以及商品種類（相關(guān)系數(shù)0.385）。這就表明，社區(qū)團(tuán)購所采用的“預(yù)售+集單”模式，其核心競爭力在于供應(yīng)鏈效率，并非像傳統(tǒng)電商那樣依賴社交信任或者商品豐富程度。在用戶行為方面，同時(shí)呈現(xiàn)出對價(jià)格的敏感以及對品質(zhì)的焦慮。數(shù)據(jù)表明，84%的用戶最先選擇生鮮品類，然而46.2%的用戶覺得質(zhì)量監(jiān)管存在風(fēng)險(xiǎn)。這種矛盾心理使得傳統(tǒng)社交電商理論在該場景下難以發(fā)揮作用：團(tuán)長服務(wù)質(zhì)量（統(tǒng)計(jì)結(jié)果不顯著）以及社群互動(dòng)（統(tǒng)計(jì)結(jié)果不顯著）對于復(fù)購行為產(chǎn)生的影響極其微小，相比團(tuán)長因素，用戶更加關(guān)注價(jià)格波動(dòng)情況（32%的用戶因?yàn)闈q價(jià)而減少購買）。自提點(diǎn)便利性方面同樣暴露出潛藏的矛盾。雖然縣域市場的自提點(diǎn)覆蓋率達(dá)到了90%，但仍有35.4%的用戶由于取貨不方便而不再進(jìn)行復(fù)購。這揭示出低線市場存在的特殊規(guī)律：當(dāng)自提點(diǎn)密度超出3-5個(gè)社群的覆蓋范圍之后，便利性反而轉(zhuǎn)變成一種負(fù)擔(dān)，這與城市市場“自提點(diǎn)越多越好”的邏輯形成了鮮明反差。從用戶畫像角度分析，年輕高知群體（18-35歲人群占比78.4%）主導(dǎo)著消費(fèi)決策，他們對價(jià)格的敏感度（系數(shù)為0.57）是品牌認(rèn)知度（系數(shù)0.23）的兩倍還多。不過這類群體同時(shí)展現(xiàn)出“高頻低額”的消費(fèi)特點(diǎn)（40%的用戶每周平均下單1次），進(jìn)而形成了獨(dú)特的“按需采購”模式。值得留意的是，32%的用戶會(huì)因?yàn)閮r(jià)格波動(dòng)而放棄購買，這意味著價(jià)格穩(wěn)定性相較于絕對低價(jià)更為重要。行業(yè)發(fā)展面臨著雙重挑戰(zhàn)，即規(guī)模擴(kuò)張的同時(shí)體驗(yàn)卻在流失。1.8萬億的龐大市場規(guī)模背后，是45%的低復(fù)購率，而且48.89%的用戶因?yàn)樯缛盒畔⑦^多的轟炸而拒絕推薦。更為深層的矛盾在于社交屬性與效率目標(biāo)之間的沖突——理論上團(tuán)長網(wǎng)絡(luò)（縣域兼職率75%）應(yīng)起到橋梁作用，但實(shí)際上由于服務(wù)半徑過載（平均覆蓋3-5個(gè)社群），致使社交裂變效能降低。這些研究發(fā)現(xiàn)表明，社區(qū)團(tuán)購平臺要想解決增長與體驗(yàn)之間的平衡難題，就必須在時(shí)效優(yōu)化（比如建立分級配送體系）、價(jià)格穩(wěn)定（比如推出保價(jià)承諾）以及基礎(chǔ)設(shè)施（比如對自提點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整）這三個(gè)方面實(shí)現(xiàn)突破。政策建議構(gòu)建"時(shí)效優(yōu)先"的供應(yīng)鏈體系（1）推進(jìn)智能履約網(wǎng)絡(luò)建設(shè)依靠AI算法對三級倉配體系進(jìn)行優(yōu)化，建議美團(tuán)優(yōu)選把從中心倉到網(wǎng)格倉再到自提點(diǎn)的時(shí)效縮短至24小時(shí)以內(nèi)。借鑒京東物流的經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建“城市群共享倉”模式，憑借跨區(qū)域庫存的動(dòng)態(tài)調(diào)配來降低缺貨率（目前行業(yè)平均水平為8%）。（2）實(shí)施冷鏈基礎(chǔ)設(shè)施升級計(jì)劃針對生鮮行業(yè)高達(dá)25%損耗率這一痛點(diǎn)問題，建議政府推出冷鏈設(shè)備購置補(bǔ)貼相關(guān)政策。開展“產(chǎn)地預(yù)冷+全程溫控”模式的試點(diǎn)工作，以盒馬鮮生30分鐘響應(yīng)機(jī)制為參照，搭建異常訂單自動(dòng)賠付系統(tǒng)。完善質(zhì)量治理與信任機(jī)制（1）建立商品溯源分級管理體系實(shí)行“綠藍(lán)黃”三色標(biāo)識辦法：綠色代表（基地直采）、藍(lán)色代表（區(qū)域集采）、黃色代表（平臺統(tǒng)采），強(qiáng)制要求標(biāo)注出商品的來源、質(zhì)檢報(bào)告以及檢測時(shí)間。同時(shí)要求平臺對抽檢不合格率進(jìn)行公開（當(dāng)下行業(yè)的披露率不到30%）。（2）構(gòu)建團(tuán)長信用評價(jià)體系著手研發(fā)團(tuán)長服務(wù)指數(shù)模型，將訂單處理時(shí)效、客訴解決率、社群活躍度等多個(gè)維度進(jìn)行整合。嘗試推行“星級團(tuán)長”認(rèn)證機(jī)制，針對三星及以上的團(tuán)長，給予流量方面的傾斜（例如優(yōu)先展示其推廣商品），以及培訓(xùn)資源的側(cè)重支持（如提供年度專項(xiàng)補(bǔ)貼）。優(yōu)化價(jià)格策略與用戶運(yùn)營（1）推行動(dòng)態(tài)定價(jià)機(jī)制借助RFM模型來細(xì)分用戶群體：針對高價(jià)值用戶（每月平均消費(fèi)大于等于2000元），推送專門定制的優(yōu)惠券包；而對于價(jià)格敏感型用戶（每月平均消費(fèi)小于等于500元），運(yùn)用“階梯折扣加上保價(jià)承諾”的策略。同時(shí)，嘗試開展“反向拍賣”模式，讓用戶能夠自行設(shè)定價(jià)格區(qū)間來參與團(tuán)購活動(dòng)。（2）創(chuàng)新社群運(yùn)營范式打造“輕社交”功能板塊：增添“拼團(tuán)靜默”設(shè)置（防止消息過度推送）、搭建“拼單提醒”智能提示系統(tǒng)、開啟“拼友評價(jià)”匿名反饋途徑。開展“團(tuán)長+KOC”合作模式的試點(diǎn)工作，培養(yǎng)出數(shù)量達(dá)10萬級別的專業(yè)選品達(dá)人。健全行業(yè)治理與生態(tài)協(xié)同（1）制定社區(qū)團(tuán)購專項(xiàng)法規(guī)清晰界定平臺責(zé)任范圍，規(guī)定需公示團(tuán)長資質(zhì)認(rèn)證相關(guān)信息，同時(shí)設(shè)立先行賠付基金（數(shù)額不低于日均流水的1%）。以網(wǎng)約車監(jiān)管模式為參考，施行“政府監(jiān)管平臺、平臺管理團(tuán)長”這樣的分級監(jiān)管體制。（2）推動(dòng)城鄉(xiāng)商業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施共建對郵政以及供銷社網(wǎng)點(diǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)樽蕴狳c(diǎn)予以支持，針對在偏遠(yuǎn)地區(qū)增設(shè)公益性自提點(diǎn)，在用地、用電方面給予優(yōu)惠政策。倡導(dǎo)平臺與連鎖商超展開合作，共同開發(fā)“云貨架”系統(tǒng)，達(dá)成庫存的實(shí)時(shí)共享以及聯(lián)合采購。本次研究僅僅聚焦于美團(tuán)優(yōu)選這一個(gè)平臺，往后可以將范圍擴(kuò)大到多多買菜、淘菜菜等多個(gè)主體展開對比研究。目前數(shù)據(jù)采集只是局限在橫截面分析上，提議搭建一個(gè)為期三年的追蹤數(shù)據(jù)庫，借助潛類別增長模型來揭示用戶忠誠度的演變規(guī)律。同時(shí)建議引入GIS空間分析技術(shù)，描繪出自提點(diǎn)密度和用戶忠誠度在空間上的異質(zhì)性特點(diǎn)，從而為城鄉(xiāng)商業(yè)規(guī)劃提供全新的視角。參考文獻(xiàn)李曉明,張紅.數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新零售模式研究[M].北京:商務(wù)印書館,2021:56-59.艾瑞咨詢研究院.2023年中國社區(qū)團(tuán)購行業(yè)白皮書[R].上海:艾瑞集團(tuán),2023.王磊,陳思雨.突發(fā)公共衛(wèi)生事件對居民消費(fèi)行為的影響研究[J].消費(fèi)經(jīng)濟(jì),2022,38(3):45-52.劉洋.基院發(fā)于社交網(wǎng)絡(luò)的電商裂變機(jī)制分析[D].杭州:浙江大學(xué)管理學(xué)院,2021.國務(wù)展研究中心.關(guān)于促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指導(dǎo)意見[Z].國發(fā)〔2022〕15號,2022.易觀智庫.社區(qū)電商用戶行為研究報(bào)告2023[R].北京:易觀國際,2023.DAVISFD.Perceivedusefulness,perceivedeaseofuse,anduseracceptanceofinformationtechnology[J].MISQuar