北京市团购现状分析报告.docx

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北京市团购现状分析报告

管理统计学

北京市团购现状分析报告

作者：

2011脱产班第六小组

北京理工大学管理与经济学院

北京市团购现状分析报告

第六小组成员：

王聪丽武燕刘玉洁牛睿芳李坤王统帅崔竞赵彬

起止时间：

2011.10.---2011.12

学习目的：

（1）学习调查研究方法及调查工作的实施过程。

（2）加强理论与实际结合的能力，学会利用统计学知识解决实际问题。

（3）培养根据调研目的和数据特点选择适用的分析方法的能力。

（4）通过计算机操作，掌握方差分析、相关分析、回归分析的实现方法，熟练使用EXCEL进行分析。

（5）通过自行设计问卷并进行统计分析，掌握统计分析报告的撰写方法。

一、调查研究背景与现实意义

1.1调查背景

团购是近几年新兴起来的一种消费形式。

是指某些团体通过大批量地向供应商订购,以低于市场价格获得产品或服务的采购行为。

随着电子商务的兴起和广泛应用,基于互联网的网络团购模式应运而生。

网上团购作为一种新型销售渠道，在当前销售运作中，正发挥着不可替代的作用。

据调查，网络团购小到图书、软件、玩具、家电、数码、手机、电脑等小商品，大到家居、建材、房产等价格不很透明的商品，都有消费者因网络聚集成团购买。

不仅如此，网络团购也扩展到健康体检、保险、旅游、教育培训以及各类餐饮、美容、健身、休闲等服务类领域。

而作为一向走在全国前沿的首都北京，团购正在如火如荼的进行着，慢慢的渗入到我们日常的生活，成为我们生活中不可缺少的一部分，但目前团购还处于蓬勃发展的阶段，有着一些优缺点，在所难免，比如：

价格相对低廉:

网络经营与大批量的购买从不同的方面降低了成本。

而大部分的消费者购买商品时,价格因素总是占据着非常重要的地位,而网络团购正好符合了大部分消费群体的要求。

物流配送方式非常便捷:

目前高速发展的物流为网络团购提供了非常方便，及时，准确的物流，让其相对的简化,同时也使成本大大降低。

　满足消费者个性化的需求:

在传统消费模式中,由于巨大的寻找成本,导致某些个性化的消费行为无法进行。

但现在通过网络,消费者可以联合部分趣味相投的个性消费者,形成一定的市场规模,在合理的价格下享受最特别的产品和服务。

　　存在风险:

网络虽然及时、快捷,但毕竟不是实体,也没有3D效果,所以对需要购买的商品只能通过商品描述及照片来查看,服装不能试穿、电子产品不能试用,很可能在一些方面与买家的理解产生误差。

　　非理性消费和跟风:

往往网络团购的商品价格都会比一般零售价格低,甚至是低很多。

价格的诱惑会使一部分消费者进入一种消费误区,不乏消费者因为觉得便宜或者觉得大家都在买而产生冲动性购买,而这种消费冲动带来的是浪费。

所以，我们觉得有必要对北京市的团购现状做一些必要的调查和分析。

1.2现实意义

对于新兴的一种消费方式,有很多学者对它的营销模式、优势与劣势、发展前景等进行了初步的分析,也有人对如此红火的团购行为进行了一定的描述,但还没有文献详细的阐述团购行为与某些具体因素的关系如何,比如消费者年龄，性别等自身情况，以及教育程度，家庭收入，曾经的购买经历等上述变量是如何影响团购行为。

我们希望通过我们的调查所得的结果对它们之间的关系进行分析,探讨人口学变量、商品性质、购买者对团购风险的感知等因素之间是否有相互影响。

对于目前人们的购买心理，团购模式无疑是一种新的消费刺激,所以我们希望通过这项调查评估消费者目前对团购的认知程度,以及对他们消费观念的影响。

本研究希望探讨在这个信息技术如此发达的背景下出现的这种新型的购物行为,并对其影响因素进行分析。

　其具体问题为：

　　本研究旨在通过科学的社会调查方法对现今消费者网络团购行为进行调查,试图了解团购在日常生活中到底扮演着什么样的角色。

　　从心理学的角度来看,人们之所以会产生购买一个商品的行为,是因为他的态度和认知。

他有需要,认为这个商品可以满足他的需要,并且认为网络团购的这种购买方式可行,这些就是态度。

当人们在网上组团购买商品时,商品的种类、价格以及他人行为等都会影响团购的态度。

当然有些人口学的变量也有可能会对网络团购行为产生影响,比如性别、消费水平、家庭情况等等。

经过实际的调查活动和一些归纳推理,本研究假设的影响网络团购行为进行研究的问题如下:

　　1、描述消费者网络团购行为的现状:

（1）常选择网络团购的商品价格有哪些;

（2）选择网络团购的原因有哪些;

　　（3）参加过网络团购的消费者对不同种类的团购的满意程度程度情况。

　　2、分别检验消费水平、年龄、网络团购态度、网络团购经历以及网络团购行为之间的相关性。

　　3、检验个体相关变量对网络团购行为的影响。

二：

调查方案设计

2.1调查研究的思路与过程

第一，明确调查的主题，团购的原因是什么，影响其选择的因素是什么，

第二，建立团购原因的因素体系，选择团购类型的考虑因素体系，

第三，编制初始调查问卷，确定调查范围；

第四，发放调查问卷，回收问卷并进行数据整理和录入；

第五，对数据进行相关统计分析，完成分析；

第六，得出结论。

2.2调查研究过程及方式图例如下

2.3调查方案设计

2.3.1问卷设计的内容与结构

问卷设计分三部分内容：

第一部分：

标题，内容。

主要介绍该问卷调查的目的及注意事项，旨在引起被调查者的注意，以提高问卷的有效性，减少无效问卷的数量。

第二部分：

被调查者的基本信息，包括性别，年龄，职业，学历等该调研中作为被调查者特征的指标变量。

第三部分：

正式问题，主要围绕消费者目前对团购的态度，满意程度，以及对其的影响的因素进行调研分析。

（问卷见附件）

2.3.2问卷设计特点和原则

由于该调研的对象主要为北理工2010，2011MBA的学员以及其亲属和朋友，涉及到消费的大多数年龄段，以及行业，收入群体，具有一定的代表性。

在问题编排上，从获得团购信息的渠道，到团购的原因，再到团购的满意程度等，一环扣一环，由于问题的设计与被调查者息息相关，通过回答问卷也可以使被调查者清晰自己的团购目的，因此易于被调查对象接受。

问卷设计基于简洁、精练的原则，篇幅控制在2页内，且全部采用选择回答式答题，被调查者5分之内可以完成。

避免了繁杂冗长，保证了调查结果的真实性和有效性。

2.4随机抽样原则和样本量的确定

（1）抽样原则

调查的对象为调查的对象为北理工2010，2011MBA学员以及家属和朋友。

其对象涉及到北京市较多的行业，收入水平，以及年龄段，并采取的是随机的发放调查报告，所以此报告对团购行业是具有参考价值的调研报告。

（2）样本量的确定

由于并不是所有的问卷都是全面有效的，所以我们做了简单的筛选，从回收的的样本里尽可能的选择了有效的问卷作为样本，其数量为384份。

三：

数据分析过程与结果评价

3.1被调查者的基本信息分析

本调研发放问卷400份，共回收有效问卷384份。

（1）调查人数的性别比例

性别

频数

比例

男

214

55.73%

女

170

44.27%

结论：

由图表可知，参加本次团购调查的性别比例男女相当，无太大差距。

（2）参加调查的年龄数据统计

年龄

频数

比例

16-20

6

1.57%

21-30

222

57.96%

31-35

100

26.11%

35-40

39

10.18%

40以上

16

4.18%

合计：

383

100.00%

结论：

参加本次团购消费调查的年龄在21-30岁之间的人数最多，其次是31-35岁，20岁以下的人员最少。

（3）参加调查的职业数据统计分析

职业

频数

比例

学生

44

11.49%

政府及

事业单位

43

11.23%

企业职员

275

71.80%

自由职业者

9

2.35%

其他

12

3.13%

合计

383

100.00%

结论：

参加本次团购消费调查的人员大多数是企业职员，学生和政府事业单位的人数相当。

（4）教育程度数据统计分析

教育程度

频数

比例

高中及以下

6

1.58%

专科

34

8.95%

本科

201

52.89%

硕士

137

36.05%

博士及以上

2

0.53%

合计

380

100.00%

结论：

参加本次调查的人员普遍接受教育程度为本科的最多，其次为硕士，博士的最少。

（5）家庭月收入数据统计分析

家庭月收入

频数

比例

2000以下

23

6.05%

2001-5000

94

24.74%

5001-10000

101

26.58%

10000-20000

113

29.74%

20000以上

49

12.89%

合计

380

100.00%

结论：

参加本次调查的人员家庭月收入集中在2001-20000之间，其中1万至2万的最多；另外，2000以下的最少。

3.2被调查者获取团购信息主要途径分析

主要途径

频数

百分比

朋友推荐

67

26.59%

媒体广告

28

11.11%

自己搜索

31

12.30%

直接登录团购网站

83

32.94%

团购搜索引擎

43

17.06%

合计

252

100.00%

结论：

通过直接登录团购网站来获取团购信息的人最多，其次是通过朋友推荐，通过团购搜索引擎，自己搜索和媒体广告的人数差别不大。

3.3被调查者是否参加团购原因分析

3.3.1参加团购消费的原因：

原因

频数

百分比

好奇

14

5.53%

物美价廉

200

79.05%

便捷

18

7.11%

商品或种类丰富

13

5.14%

参加的人数众多

5

1.98%

其他

3

1.19%

合计

253

100.00%

结论：

被调查的参加团购的人员79%的人是因为物美价廉参加团购的，其它原因占很小比例，明显低于物美价廉的比例。

3.3.2未参加过团购的消费者，不参加团购的原因：

原因

频数

百分比

喜欢原有消费方式

31

32.98

团购价格不合适

1

1.06

商品和服务不合适

17

18.06

支付方式不方便

7

7.45

不安全

16

17.02

其他

22

23.43

合计

94

100

结论：

参加问卷调查的人中不参加团购的原因33%为喜欢原有消费方式，23%的原因不明确，认为团购不安全或者商品和服务不合适的人群比例相当，大约为17%，此外仅有1%的人认为团购价格不合适。

3.4团购现存在的主要问题分析

消费者最不希望团购中出现的情况是：

情况类型

频数

百分比

假货

49

19.92%

与描述不符

116

47.15%

隐性消费

51

20.73%

投诉无人处理

29

11.79%

其他

1

0.41%

合计

246

100.00%

结论：

本次调查中，将过一半的参加团购的人员最不希望团购中出现的情况是与描述不符，大约有20%的人不希望出现隐性消费和假货，此外是投诉无人处理占11%。

3.5被调查者自身两个方面与团购以及团购情况的相关性分析:

3.5.1姓别与是否参加团购的关系

分析角度：

根据数据分析消费者的性别和“是否参加团购”有无关系

分析方法：

列联表独立性检验

分析步骤：

1、关于“性别”与“是否参加团购”的独立性检验

观测值

参加

未参加

总计

男性

142

72

214

女性

140

30

170

总计

282

102

384

期望值

参加

未参加

总计

男性

157

57

214

女性

125

45

170

总计

282

102

384

假设：

原假设和备择假设分别为：

H0:

“性别”与“是否参加团购”两变量之间是独立的，

H1：

“性别”与“是否参加团购”两变量之间不独立。

接下来对2*2列联表的X2统计量进行计算，计算过程见下表。

df=（2-1）*（2-1）=1，查表得X20.05

（1）=3.8415

行

列

观测值f0

期望值fe

f0-fe

（f0-fe）2

（f0-fe）2/fe

X2=∑（f0-fe）2/fe

1

1

142

157

-15

225

1.433121

12.18048944

1

2

72

57

15

225

3.9473684

2

1

140

125

15

225

1.8

2

2

30

45

-15

225

5

比较X2＞X20.05（4）=3.8415,落在拒绝域中，所以我们拒绝H0,认为“性别”与“是否参加团购”之间不独立，即两变量是有关联的。

结果分析：

一般认为“性别”与“是否参加团购”之间是有关联的，而且由于女性参加团购的比率比男性高（注：

样本数据显示女性参加团购的实际人数没有男性多，估计是由参加问卷调查的男性比率较高造成的），因此建议团购网站将促销策略和广告投入往女性消费方面倾斜。

女性参加团购的比例大于男性，因此团购厂家适当注重女性和家庭用品的市场，提高销售量，获得收益。

3

3.5.2“家庭平均月收入”与“其所团购商品的价格区间”关系

分析方法：

列联分析法，回归分析法

分析步骤：

（1）关于“家庭平均月收入”与“其所团购商品的价格区间”的独立性检验

观测值

50元以下

不超过200元

不超过500元

不超过1000元

1000元以上

合计

2000以下

3

8

1

1

0

13

2000-5000

8

48

2

9

0

67

5001-10000

6

52

19

2

0

79

10001-20000

2

53

26

10

0

91

20001以上

1

9

13

5

5

33

合计

20

170

61

27

5

283

期望值

50元以下

不超过200元

不超过500元

不超过1000元

1000元以上

合计

2000以下

1

8

3

1

0

13

2000-5000

5

40

14

6

1

67

5001-10000

6

47

17

8

1

79

10001-20000

6

55

20

9

2

91

20001以上

2

20

7

3

1

33

合计

20

170

61

27

5

283

假设：

原假设和备择假设分别为：

H0:

“家庭收入”与“团购商品的价格区间”两变量之间是独立的；

H1：

“家庭收入”与“团购商品的价格区间”两变量之间不独立。

接下来对5*5列联表的X2统计量进行计算，计算过程见下表。

df=（5-1）*（5-1）=16，查表得X20.05（16）=26.296

行

列

观测值f0

期望值fe

f0-fe

（f0-fe）2

（f0-fe）2/fe

X2=∑（f0-fe）2/fe

1

1

3

1

2

4

4

63.46295216

1

2

8

8

0

0

0

1

3

1

3

-2

4

1.33333333

1

4

1

1

0

0

0

1

5

0

0

0

0

0

2

1

8

5

3

9

1.8

2

2

48

40

8

64

1.6

2

3

2

14

-12

144

10.2857143

2

4

9

6

3

9

1.5

2

5

0

1

-1

1

1

3

1

6

6

0

0

0

3

2

52

47

5

25

0.53191489

3

3

19

17

2

4

0.23529412

3

4

2

8

-6

36

4.5

3

5

0

1

-1

1

1

4

1

2

6

-4

16

2.66666667

4

2

53

55

-2

4

0.07272727

4

3

26

20

6

36

1.8

4

4

10

9

1

1

0.11111111

4

5

0

2

-2

4

2

5

1

1

2

-1

1

0.5

5

2

9

20

-11

121

6.05

5

3

13

7

6

36

5.14285714

5

4

5

3

2

4

1.33333333

5

5

5

1

4

16

16

比较X2＞X20.05（16）=26.296,落在拒绝域中，所以我们拒绝H0,认为“家庭收入”与“其所团购商品的价格区间”独立，即两变量是有关联的；

结果分析：

普遍认为“家庭收入”与“其所团购商品的价格”是有关联的，其中“家庭收入”在‘2000-5000元’‘5001-10000元’和‘10001-20000元’这三个群体是网络团购的主流消费群体，“其所团购商品的价格”主要集中在‘50-200元’和‘200-500元’两个区间，而且随着家庭收入的增加必然会提高其所团购商品的价格。

另外，从样本数据来看，高收入群体可以说是团购尚未完全开发的一个‘蓝海’，有理由相信针对高收入群体的中高端市场将来一定会大有可为！

（2）关于“家庭平均月收入”与“其所团购商品的价格区间”关系的回归分析

根据原始数据进行回归分析，先假定收入与参加团购价格区间之间不存在相关关系，得出如下结果，

F大于F

=3，落入受拒绝域，因此在0.05的显著性水平下，团购产品的价格区间与参加团购人群的收入存在着线性关系，而且由于R>0,所以二者为正相关关系，即参加团购的人的收入越高，就越可能购买价格高的物品或者服务。

因此，团购网站应该定位好自己的客户收入群体，推出与之相应品质的产品和服务。

3.6团购类型与用户满意度的相关性分析

探讨不同团购类型的用户满意度是否存在差异。

利用方差分析的方法，对数据进行统计分析，先建立原假设：

不同类型的团购的用户满意度相等。

原始数据分析结果如下表：

方差分析：

单因素方差分析

SUMMARY

组

观测数

求和

平均

方差

休闲娱乐

238

870

3.655462

0.61497

餐饮美食

249

848

3.405622

0.685613

家居生活

180

605

3.361111

0.578367

数码家电

171

573

3.350877

0.617337

服装饰品

200

637

3.185

0.523392

方差分析

差异源

SS

df

MS

F

P-value

Fcrit

组间

25.45591476

4

6.363979

10.4613

2.61272E-08

2.38055

组内

628.4101739

1033

0.608335

总计

653.8660886

1037

从表中可以看出，在0.05的显著性水平下，对不同类型的团购的满意度进行检验F〉Fcrit，P=0.00000003<0.05,说明参加不同类型团购，用户的满意度不完全相等。

为了进一步确定不同类型的团购用户满意度是否存在着显著性差异，现利用最小显著性差异法（LSD）来进行多重比较。

A=

B=

结果

结论

休闲娱乐

餐饮美食

0.249839695

0.158709

A〉B

休闲娱乐和餐饮美食的用户满意度有显著差异

家居生活

0.294351074

0.172937

A〉B

休闲娱乐和家居生活的用户满意度有显著差异

数码家电

0.304584992

0.175509

A〉B

休闲娱乐和数码家电的用户满意度有显著差异

服装饰品

0.470462185

0.167942

A〉B

休闲娱乐和服装饰品的用户满意度有显著差异

餐饮美食

家居生活

0.044511379

0.171284

A

餐饮美食和家居生活的用户满意度无显著差异

数码家电

0.054745297

0.173881

A

餐饮美食和数码家电的用户满意度无显著差异

服装饰品

0.22062249

0.166239

A〉B

餐馆美食和服装饰品的用户满意度有显著差异

经过LSD分析可知用户满意度最高的团购类型为休闲娱乐类，满意度最低的为服装饰品类，居中的餐饮美食，家居生活，服装饰品，且三者的用户满意度无显著性差异。

因此，建议参加团购的团友们可增加一些休闲娱乐类的项目，能够获得较好的服务，而减少服装饰品类，以防止后悔。

对于团购网站，应该继续保持并发展休闲娱乐类的项目，以取得更高的用户满意度。

而对于服装饰品类的团购，也许是由于网站描述的风格，尺寸与用户实际的感觉存在差距，或者产品质量确实不过关，团购网站应该根据实际情况做出相应的决策。

别外从样本的数量上来看，参加餐饮美食的数量最大，而其满意度却没有表现出优势，因此团购网站通过提高注餐饮美食类的用户满意度，能够获得更大的收益。

3.7是否继续团购与用户满意度的相关性分析

分析用户满意度与是否继续参加团购的关系

根据问卷中的Q14、Q15，检验自变量X1整体满意度、X2团购价格满意度、X3团购品质满意度、X4团购网站服务满意、X5商家服务满意度和因变量Y消费者是否会继续参加团购的相关性进行回归分析。

F大于F

=3，落入受拒绝域，因此在0.05的显著性水平下，回归模型中至少有一个自变量能增加预测因变量y的显著性，即是否继续参加团购与用户满意度存在着线性关系。

由上图可以发现只有整体评价的P值小于0.05，其它值都大于0.05，因此，除用户的整体满意度外，其它参数不可能与是否参加团购有相关关系。

再去除用户整体满意度，对其它四项与参加团购是否存在相关关系进行进一步的检验

二次回归分析

F小于F

=3，落入受接收域，且P都大于0.05，接受原假设：

价格，品质、网站服务、商家服务与用户继续参加团购无相关关系。

建议：

对于用户来说，单独的价格、品质、服务的优势都不能促进用户继续参加团购的意愿，用户更注重的是整体的评价。

因此团购网站要想赢得市场，必须在价格、品质、服务上等多方面提高，才能减少用户流失。

3.8团购前景分析结论

根据参加过团