餐饮业网络团购定价研究

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1、餐饮业网络团购定价研究摘要：文章以广州某寿司餐厅为例，经过实地调研和问卷调查，获得消费者对于该类商品的消费期架，识别影响消费者选择餐饮I才I购的关键因素，再根据区分需求定价法对团购定价进行建模计算，以期对商家网络团购定价决策做出有益尝试。Abstract：SurroundingasushirestaurantinGuangzhou,thepapermakesseriesoffieldinvestigationsandquestionnairesurveyonsushiconsumers,understandingtheirexpecta

2、tions,andidentifyingthoseinfluencingcriticalfactorsonsushigroup-buying.Moreover,acalculationprocessbaseddemandpricingisexhibited,inordertomakeacontributiontogroup-buyingpricingdecisionforcateringbusiness.关键词：餐饮业；网络团购；定价决策Keywords:cateringbusiness；onlinegroup-buying；prici

3、ngdecision屮图分类号：F719.3；F724.6文献标识码：A文章编号：1006-4311(2014)17-0174-020引言当前，占据网络团购消费主导的餐饮团购大多仍采取网上定价、网上完成支付、线下消费的模式。商家一般期望获得以下好处:①进行线上宣传，扩大知名度；②以低价吸引到更多的消费者，增加盈利；③利用限定时间段等办法，将大批量的团购消费者引导在餐厅闲时段消费，平衡供需。但是，由于没冇深入分析消费者选择餐饮团购的关键影响因素，仅在成木和行业利润率的考虑上进行简单的低价折扣，因此，常常出现团购期商户门庭若市，服务和接纳容

4、量不能匹配，消费者消费体验不愉悦；团购结束后，商户空座率大为上涨，未能充分发挥价格的调节作用，未从根本上解决其延续性营销等问题［1］。不仅在餐饮业，这种现象在旅游业等其他服务业也存在。1因购定价相关文献综述对于团购这种商业形式，目前大多是从实证角度研究其发展动因和趋势，研究其模型优化，研究其模式稳定，或者价格制定中的联盟形成等问题。Kauffman解释了团购现象，分析了团购机制，用在线实证方式研究买家的消费行为［2］。YongKyuLee提出了两种团购定价机制，根据顾客购买记录，或者根据公司销售记录［3］。K.S.Anand提出团购最重

5、耍的两个特征是积聚需求以及价格折扣，并构建了动态的价格模型［4］。陈芳认为应根据餐饮企业采取团购销售的不同目的采取不同的定价方法［5］。口莹等应用双边市场理论，推导出适合网络团购平台的定价模型［6］。陈剑等对动态的团购价格机制和静态的固定价格机制做了比较分析，研究了当买家相互独立，商品数量有限而且买卖双方之间存在显著的信息不对称关系时买家的投标策略，获得了对于买家而言最优的团购价格曲线［7］。现有文献表明，对团购商家的价格决策尚没有比较完整和明确的指导方案，笼统采用低价策略，不能获得团购效果，不能为商家带来长期利益。本研究将从具体实例出

6、发，讨论团购定价方案决策模型，以期从实践上帮助商家进行有效决策。2背景及问题描述龙洞街位于广州市区东北部，11.7平方公里内有1个村，5个社区居委会，13所大中专院校，5个科研机构。相对较低的房租水平吸引大量外來务工及高校毕业人员租住在此，形成相对集中的消费商圈。龙洞商圈以龙洞步行街为商业中心，以餐饮、服装零售为主要类型。餐饮业虽然数量庞大，店铺密度高，但物价水平和单客消费额并不高。在现有的379家各式餐饮店中，提供正餐的有160家，其中50座以上的中型餐厅只有39家,50座以下的小型餐馆主要提供单一的烧腊卤水快餐和套餐，单客消费平均为

7、10-15元。Z寿司餐厅位于龙洞步行街商业中心一楼，占地约50平方米。餐厅内设60座的寿司回转带，以及30个普通坐席，拥冇20个服务员及15人的厨师因队。餐厅日前毛利率在50%左右，实地统计2013年12月内每天平均顾客数以及其中一周每天不同时间段的顾客数分别如图1和图2所示。由图知餐厅各时段的顾客数很不均衡，营业额相差甚远。每口晚餐时段的顾客数是中餐及役宵时段的近两倍。除周二之外的一周平均顾客数为88人，周二会员日的半价销售则带来两倍顾客。平日的平均满座率只冇34%,最高为62%,会员日则平均高达87%,有些时段其至需要排队。如此悬殊

8、的客流量使餐厅各时段的忙闲程度极不一致，不易于安排、计划、调整和提供餐厅服务能力，故计划在第三方平台上发布餐饮团购。3寿司餐厅团购定价方案分析3.1团购消费影响因素调查和分析选取在龙洞地区工作、学习和居住的