1. 引言
外卖平台的兴起，显著改变了现代消费者的餐饮消费习惯，为用户提供了便捷的居家用餐体验。外卖订餐已成为众多人尤其是年轻群体的消费行为选择。以外卖配送为代表的新兴服务业态的蓬勃发展，正为扩大内需注入新动能、开辟新途径[1]。然而，该行业在快速扩张的同时，也暴露出诸多服务质量问题，如配送延迟、配送人员服务态度欠佳、平台操作便捷性不足、信息完整性与准确性较低等。这些因素直接影响用户的消费体验，降低其购买意愿，进而削弱顾客满意度与平台忠诚度，而用户满意与忠诚度与中小外卖平台定价能力和用户规模息息相关[2]。外卖用户对服务的负面评价普遍存在，这已成为影响平台声誉与用户留存的关键问题[3]。若不加以改善，不仅难以满足用户对高品质服务的期待，也将制约商家与平台自身的可持续发展。作为“互联网 + 服务”的典型业态，外卖行业本应以用户需求为核心驱动，然而服务质量中存在的短板已成为制约其健康发展的关键瓶颈。
为系统识别影响外卖平台服务质量的关键因素，并提出有针对性的改进策略，本文以外卖平台的服务质量为研究对象，通过实证分析方法评估其当前服务水平，挖掘影响服务质量提升的核心要素，进而提出优化路径。本研究旨在为外卖平台的服务质量管理提供数据支持与决策参考，对提升顾客体验、增强平台竞争力具有重要的实践意义。
2. 研究综述
由于近些年外卖行业的飞速发展，引起了许多专家对外卖行业尤其针对其服务质量的探究。服务质量是在上世纪八十年代得到学术界的关注，Gronroos认为服务质量好坏的划分取决于顾客对服务的期望和实际感知之间的对比，这一观点为后续研究奠定了基础[4]。Cronin认为SERVQUAL模型期望部分重复测量了顾客的感知，将原SERVQUAL模型中期望部分删除形成了SERVPERF模型，通过与SERVQUAL模型对比发现，SERVPERF模型不管是在考虑权重或是不考虑权重的情况下都要比SERVQUAL模型有更高的可靠性和有效性[5]；龚奇峰和方宇通通过对于教育行业以及城市公共交通业的实证研究，全面具体地对SERVQUAL模型和SERVPERF模型进行了分析和比较，结果发现SERVPERF模型的有效性和易用性均高于SERVQUAL模型[6] [7]。
张炎亮等基于SERVPERF模型构建了包括可靠性、有形性、响应性、保证性及移情性5个维度的网络餐饮平台服务质量满意度评价指标体系，并对４家网络餐饮平台进行实证研究[8]；殷猛、高昌辉的研究表明，外卖快递服务的及时性、便利性、安全性和可靠性显著影响用户的功能价值和享乐价值，进而影响用户的满意度[9]；赵蔚如、吴金英通过构建结构方程模型研究影响外卖服务质量的关键因素，其中感知平台质量、感知配送质量、消费者的期望等都对消费者购买满意度产生正向影响[10]；陈圣武将不同外卖平台进行对比，对其服务的评价以及采用个人深度访谈法得到评价，从而找到美团外卖服务中存在的不足之处，并提出相应的应对策略[11]。曹书霄的研究表明，当平台之间的服务质量差异较大时，高服务质量平台可以提高自身的议价条件，平台在向双边用户收取服务费用时可适当提高价格而不用担心用户的流失[12]；施雨静和李莎发现外卖服务质量对顾客忠诚度有正向影响[13] [14]；胡治芳运用SERVQUAL模型对M平台的服务质量进行了测评，通过分析期望与感知的差距辨识其服务优劣，以提升用户体验与平台竞争力[15]。薛景梅、孙安然运用SERVPERF模型对外卖平台物流的服务质量进行分析改进[16]。本文基于SERVPERF模型，借鉴相关文献研究初步选取有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性5个一级指标，发布问卷收集并分析顾客对于外卖平台服务质量相关意见，提出切实可行的改进方法。
虽然国内外学者梳理了服务质量的评价和改进方法，但仍然存在不足之处：国外主要是对研究方法的创造对比与改进，国内研究针对性较强，外卖同一方面研究较少，集中在对某个省份或某个地域，并且指标选取较为单一，研究对象的区域受限，样本数据的时间跨度较小，不能很好地体现出外卖服务质量的研究方法与改进建议的可信度与可行性。本文运用SERVPERF模型，在网络上制作并发布调查问卷，搜集各地顾客的反馈，这种方式可以有效降低地域局限性，并且可信度更高。
本文采用文献归纳法、问卷调查法、统计分析法、层次分析法等方法考察了外卖平台服务质量存在的问题。首先介绍并阐述了服务质量的构成要素、服务质量测评模型与方法、服务质量与顾客满意度之间的关系等理论；然后通过问卷调查考察了外卖平台服务质量以及顾客满意度现状；接着根据问卷调研结果分析探讨了顾客对外卖平台服务质量各维度感知均值；再次使用AHP确定各个维度权重；最后运用IPA分析作图找出关键因素，并结合外卖平台发展战略目标及实情提出改善外卖平台服务质量，提升顾客满意度与忠诚度的策略。
3. 研究设计
3.1. SERVPERF模型
Cronin和Taylor (1992)提出的SERVPERF (Service Performance)方法，将服务质量视为消费者对服务绩效的直接感知，摒弃了传统服务质量评价中“感知–期望”差异比较的思路。因此，SERVPERF模型不再采用SERVQUAL量表中的差异比较法，而是直接依据服务绩效表现进行评估，同时也避免了权重设定的问题。尽管SERVPERF与SERVQUAL在理论基础上存在区别，但二者具有明显的继承与发展关系。相较于SERVQUAL模型，SERVPERF具有以下优势：
第一，SERVPERF模型更为简洁实用。SERVQUAL模型需同时测量消费者对服务质量的期望与感知，并以二者差距作为服务质量评判依据；而SERVPERF仅基于消费者对实际服务绩效的感知进行评价，排除了期望因素的干扰，更能真实反映服务质量的实际水平。
第二，SERVPERF模型在信度与效度方面表现更优。因此，本研究将基于SERVPERF量表的评价指标，对外卖平台的服务质量进行测评，从而准确识别其服务质量问题的成因，并提出有针对性的改进建议，以推动外卖行业服务水平的提升。
3.2. 评价指标体系构建
3.2.1. 评价指标选取
根据对外卖平台服务质量内涵和维度的界定，结合具体情况，从五个维度来评估外卖平台的服务质量，分别是有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性。依据5维度，结合实际情况，选取22个因子作为评价指标，建立一套评价外卖平台服务质量的指标体系，如表1所示。
Table 1. Evaluation index system of service quality for takeout platforms
表1. 外卖平台服务质量评价指标体系
维度 |
序号 |
指标 |
A有形性 |
A1 |
外卖平台界面具有吸引力 |
A2 |
外卖员衣着整洁得体 |
A3 |
对待顾客礼貌热情 |
A4 |
配送交通工具及温箱干净整洁程度 |
A5 |
食物包装满意程度 |
B可靠性 |
B1 |
准时准确的配送服务 |
B2 |
有效处理商品的损坏或误差情况 |
B3 |
保证商品完好不丢失 |
B4 |
产生服务质量问题及时补救 |
C响应性 |
C1 |
商家能够及时接单 |
C2 |
可以随时联系到外卖员 |
C3 |
有便捷的意见反馈渠道 |
C4 |
可以准确了解商品实时位置 |
C5 |
及时满足顾客诉求 |
D保证性 |
D1 |
支付方式安全多样 |
D2 |
食品新鲜安全有保障 |
D3 |
平台能保证个人隐私安全 |
D4 |
商家具有经营许可证及相关行业资质 |
E移情性 |
E1 |
平台餐品类型多样化程度 |
E2 |
依据配送商品类别及路程灵活计费 |
E3 |
消费者可灵活选择配送方式 |
E4 |
对消费者个性化需求的考量及满足程度 |
3.2.2. 评价指标选取
本研究以问卷的形式进行资料搜集。问卷包括3个部分：第一部分主要调查受访者的基本信息，如性别、年龄、职业、学历、月收入等；第二部分调查受访者外卖平台使用情况，包括是否使用过外卖平台、点外卖的频率与使用较多的外卖平台等；第三部分基于评价指标设计题项，调查受访者对外卖平台物流服务质量的感知，采用李克特5级量表，请受访者对一般情况下在外卖平台消费时感知到的服务质量进行打分，分值为1到5分，分别表示非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意。问卷详见附录。
4. 问卷收集与数据处理
4.1. 问卷收集情况
本次调研共发放问卷213份，回收213份，回收率为100％。其中197份有效，16份无效，有效率达92.5%。
4.2. 信效度检验
4.2.1. 信度分析
信度分析的目的是用来衡量评价模型是否具有内部一致性。在数据收集之后，通过Cronbach’s %α系数来检验量表的信度，Cronbach’s %α低于0.5则为低信度；介于0.5和0.7之间表示信度尚可；如果高于0.7表示具有高信度。本文运用SPSS对量表关于外卖平台感知服务质量的22个问项进行信度检验，结果如表2所示。
从表2可以看出，有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性的信度分别为0.755、0.758、0.795、0.811、0.766，而总体信度值为0.933，因此，可以认为此量表信度高，调查结果高度可信。
Table 2. Alpha coefficients of five dimensions of service quality on takeout platforms
表2. 外卖平台服务质量五维度的α系数表
维度 |
有形性 |
可靠性 |
响应性 |
保证性 |
移情性 |
总体 |
服务质量 |
0.755 |
0.758 |
0.795 |
0.811 |
0.766 |
0.933 |
4.2.2. 效度分析
本研究采用SPSS 26.0中的因子分析中的KMO指标和Bartlett球型检验指标，对设计的调查问卷进行效度检验。采用探索性因子分析，结果如表3示。
Table 3. KMO Test and Bartlett’s Test
表3. KMO检验和Bartlett的检验
KMO检验和Bartlett的检验 |
KMO值 |
0.928 |
Bartlett球形度检验 |
近似卡方 |
2001.812 |
df |
253.000 |
p |
0.000*** |
注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。
KMO在0~1之间取值，越接近于1证明效度越好，由表3中得出KMO值为0.928，表明其具有良好的效度；artlett球型检验P值小于0.001，无限接近于零，表明本文的量表具有较高的效度。
4.3. 描述性统计
Table 4. Descriptive statistics of each indicator for service quality evaluation of food delivery platforms
表4. 外卖平台服务质量评价各指标的描述性统计
排序 |
指标 |
最小值 |
最大值 |
均值 |
标准偏差 |
1 |
E1平台餐品类型多样化程度 |
2 |
5 |
4.17 |
0.645 |
2 |
C3商家能够及时接单 |
2 |
5 |
4.08 |
0.71 |
3 |
A2外卖员衣着整洁得体 |
2 |
5 |
4.07 |
0.708 |
4 |
C4可以准确了解商品实时位置 |
2 |
5 |
4.06 |
0.787 |
5 |
A3对待顾客礼貌热情 |
2 |
5 |
4.01 |
0.681 |
6 |
C2可以随时联系到外卖员 |
2 |
5 |
4.01 |
0.802 |
7 |
C5及时满足顾客诉求 |
2 |
5 |
4.01 |
0.711 |
8 |
A4配送交通工具及温箱干净整洁程度 |
1 |
5 |
3.99 |
0.814 |
9 |
B3保证商品完好不丢失 |
1 |
5 |
3.99 |
0.818 |
10 |
E4对消费者个性化需求考量及满足程度 |
1 |
5 |
3.99 |
0.746 |
11 |
B4产生服务质量问题及时补救 |
1 |
5 |
3.97 |
0.772 |
12 |
D4商家具有经营许可证及相关行业资质 |
1 |
5 |
3.97 |
0.805 |
13 |
A5食物包装满意程度 |
2 |
5 |
3.95 |
0.712 |
14 |
B1准时准确的配送服务 |
2 |
5 |
3.91 |
0.694 |
15 |
C3有便捷的意见反馈渠道 |
1 |
5 |
3.91 |
0.825 |
16 |
E2依据配送商品类别及路程灵活计费 |
1 |
5 |
3.91 |
0.838 |
17 |
A1外卖平台界面具有吸引力 |
2 |
5 |
3.89 |
0.65 |
18 |
B2有效处理商品的损坏或误差情况 |
2 |
5 |
3.89 |
0.787 |
19 |
D3平台能保证个人隐私安全 |
1 |
5 |
3.88 |
0.796 |
20 |
D1支付方式安全多样 |
1 |
5 |
3.85 |
0.835 |
21 |
E3消费者可灵活选择配送方式 |
1 |
5 |
3.85 |
0.847 |
22 |
D2食品新鲜安全有保障 |
1 |
5 |
3.82 |
0.867 |
对问卷中22个指标得分进行描述性统计分析，结果如表4所示。各指标按感知质量均值由高至低排序，在排名前10的指标中，有形性占3项，可靠性占1项，响应性占4项，保证性为0项，移情性占2项。这说明顾客对外卖平台的运行稳定性与问题处理时效性评价相对较高，同时对外卖服务的有形性和响应性也较为认可。而在后10项指标中，有形性占2项，可靠性占2项，响应性占1项，保证性占3项，移情性占2项。这一分布表明，顾客普遍对外卖平台的事件处理机制、安全性和食材质量等方面存在担忧；尤其在保证性维度上整体评价偏低，对有形性、可靠性与移情性的感知一般，仅在响应性维度上感知相对较好。综上，当前顾客对外卖平台的整体信任程度有限，平台在满足顾客的延伸需求与深层期望方面仍有明显提升空间。这些因素不仅直接影响顾客感知，也对构建顾客信任与忠诚、推动外卖平台的可持续发展具有关键作用。
4.4. 各维度满意度评价(无加权)
对调查问卷中的5个维度的满意度得分进行描述性统计。分别计算每一个指标的极值、均值、标准差和方差，并选出平均值作为每个问项的分数，计算结果如表5所示。
Table 5. Descriptive statistics of satisfaction scores for each dimension
表5. 各维度满意度得分描述性统计
变量名 |
样本量 |
大值 |
小值 |
平均值 |
标准差 |
位数 |
方差 |
有形性 |
197 |
5 |
1 |
3.981 |
0.509 |
4 |
0.259 |
可靠性 |
197 |
5 |
1 |
3.942 |
0.586 |
4 |
0.343 |
响应性 |
197 |
5 |
1 |
4.014 |
0.569 |
4 |
0.324 |
保证性 |
197 |
5 |
1 |
3.882 |
0.66 |
4 |
0.436 |
移情性 |
197 |
5 |
1 |
3.982 |
0.593 |
4 |
0.351 |
各维度感知得分均值从高到低依次为：响应性(4.014)、有形性(3.982)、移情性(3.981)、可靠性(3.942)、保证性(3.882)。评价最高的是服务的响应性，最低的是服务的保证性。采用不加权SERVPERF方法，将所有评价指标的综合得分进行累加，再除以评价指标的总数，得到服务质量总体评价结果为3.963。可以认为，顾客对外卖平台服务质量的总体评价为良好，但仍有改进的空间。
4.5. 维度满意度评价(加权)
Table 6. 1~9 scoring method
表6. 1~9标度方法
因素i/因素j |
量化值 |
Ai与Aj同等重要 |
1 |
Ai稍优于Aj |
3 |
Ai优于Aj |
5 |
Ai甚优于Aj |
7 |
Ai极优于Aj |
9 |
重要性介于两两标准之间 |
2、4、6、8 |
后者比前者的重要程度 |
Aji = 1/Aij |
采用层次分析法(AHP)确定各指标权重，基于有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性五个维度及其下属22个二级指标设计问卷，并向质量与物流领域专家发放，他们分别来自高校(5名)、企业(3名)，在相关领域经验超过10年。在文献梳理与专家意见整合的基础上，经多轮修订形成了最终的服务质量评价体系。骆正清、杨善林对层次分析法中几种标度进行了比较[17]。由于1~9标度方法的均匀性、可记忆性和可感知性均较好，所以选择此标度方法。为了确定各指标的权重，参考表6所示的“1~9”标度方法，通过对相同层级各元素两两比较相对重要性来构建判断矩阵，实现从定性向定量的转化。
Table 7. Service perception performance scores for each indicator
表7. 各指标服务感知绩效得分
维度 |
指标 |
相对 权重 |
综合 权重 |
均值 |
无加权评价得分 |
加权后得分 |
有形性 (0.0795) |
外卖平台界面具有吸引力 |
0.0823 |
0.0065 |
3.89 |
3.981 |
3.978 |
外卖员衣着整洁得体 |
0.0563 |
0.0045 |
4.07 |
对待顾客礼貌热情 |
0.1685 |
0.0134 |
4.01 |
配送交通工具及温箱干净整洁程度 |
0.4100 |
0.0326 |
3.99 |
食物包装满意程度 |
0.2829 |
0.0225 |
3.95 |
续表
可靠性 (0.2581) |
准时准确的配送服务 |
0.0931 |
0.0240 |
3.91 |
3.942 |
3.955 |
有效处理商品的损坏或误差情况 |
0.2452 |
0.0633 |
3.89 |
保证商品完好不丢失 |
0.5050 |
0.1303 |
3.99 |
产生服务质量问题及时补救 |
0.1567 |
0.0404 |
3.97 |
响应性 (0.1482) |
商家能够及时接单 |
0.0934 |
0.0138 |
4.08 |
4.014 |
3.998 |
可以随时联系到外卖员 |
0.1806 |
0.0268 |
4.01 |
有便捷的意见反馈渠道 |
0.2198 |
0.0326 |
3.91 |
可以准确了解商品实时位置 |
0.0813 |
0.0120 |
4.06 |
及时满足顾客诉求 |
0.4248 |
0.0630 |
4.01 |
保证性 (0.4435) |
支付方式安全多样 |
0.4575 |
0.2029 |
3.85 |
3.882 |
3.850 |
食品新鲜安全有保障 |
0.3011 |
0.1335 |
3.82 |
平台能保证个人隐私安全 |
0.1571 |
0.0697 |
3.88 |
商家具有经营许可证及相关行业资质 |
0.0844 |
0.0374 |
3.97 |
移情性 (0.0707) |
平台餐品类型多样化程度 |
0.2662 |
0.0188 |
4.17 |
3.982 |
4.006 |
依据配送商品类别及路程灵活计费 |
0.2084 |
0.0147 |
3.91 |
消费者可灵活选择配送方式 |
0.1087 |
0.0077 |
3.85 |
对消费者个性化需求的考量及满足程度 |
0.4167 |
0.0295 |
3.99 |
邀请服务质量领域专家对同层级指标进行两两比较评分，运用SPSS PRO软件进行分析，所有判断矩阵均通过一致性检验，据此得出各评估指标的权重(见表7)。在此基础上，依据SERVPERF方法将各指标的服务质量得分乘以其对应权重，计算得到顾客在各指标上的感知服务质量得分，经加权汇总后形成最终评价结果。由表7可知，加权后一级指标中有形性、响应性与保证性得分有所降低，而可靠性与移情性得分上升，表明部分权重较高的指标在感知均值上表现偏低。从加权结果来看，移情性得分最高，其次为响应性、有形性与可靠性，保证性得分最低。总体评价得分为3.920，反映出外卖平台服务质量仍存在较大提升空间。
4.6. IPA分析
根据上文的计算结果，以各指标的综合权重为横轴，顾客感知的各指标服务质量评价结果为纵轴，通过IPA分析，绘制出如图1所示的IPA矩阵图。选取外卖平台的最终服务质量评价结果3.920分作为纵轴分割线，该值反映了顾客对平台服务的整体期望水平，高于此值代表顾客感知较好，低于此值则表示有待改进。将各指标权重顺序排列，取其中位数0.0282作为横轴分割线，选用中位数而非均值，可避免极端权重值的影响，更稳健地反映指标在整体体系中的相对重要性分布。
维持区的指标权重高，同时顾客服务感知高。通过图1可以看出，顾客对外卖平台服务质量可以准确了解商品实时位置、及时满足顾客诉求、商家具有经营许可证及相关行业资质、平台餐品类型多样化程度和对消费者个性化需求的考量及满足程度这5个关键要素的满意度比较高，今后外卖平台要在保持这些方面服务水平的基础之上，不断挖掘创新，提高服务质量。
忽略区的特点是权重低但顾客感知高，该中心有8个指标落入忽略区，说明外卖平台在该中心在外卖员衣着整洁得体、对待顾客礼貌热情、配送交通工具及温箱干净整洁程度、食物包装满意程度、保证商品完好不丢失、产生服务质量问题及时补救、商家能够及时接单以及可以随时联系到外卖员这几个指标上可以继续保持，维持客户的粘性。
关注区的特点是指标权重低的同时顾客感知低。指标权重低并不是说这些指标绝对性的不重要，也可能存在顾客没有重视这些指标所体现出的服务水平。该区域的3个指标有外卖平台界面具有吸引力、准时准确的配送服务和有效处理商品的损坏或误差情况。这些指标虽然权重较低，但是也对顾客感知有一定影响，甚至有可能成为平台提高服务质量的关键点。所以不能对这些指标降低要求，可以把此区域内容放在次要改进的地位。
改善区是权重高，但是顾客感知低的指标，目前平台在有便捷的意见反馈渠道、支付方式安全多样、食品新鲜安全有保障、平台能保证个人隐私安全、依据配送商品类别及路程灵活计费和消费者可灵活选择配送方式等6个指标落入该区。对改善区的指标重点关注，提出改进方案，是外卖平台当前提高服务质量的关键所在。
Figure 1. Weight of each index and customer perception quadrant chart
图1. 各指标权重与顾客感知象限图
5. 改进建议
5.1. 加强监督，提升服务保证性
基于顾客感知与专家意见的分析结果，改善区所涵盖的五个指标中有三项隶属于保证性维度，表明保证性是影响外卖平台服务质量的关键因素。顾客对安全性方面表现出的高度重视，进一步凸显了提升安全性对于增强保证性的核心作用。为此，平台应系统推进以下改进措施：加强新员工入职时的品德与职业素养审查，并建立对现有员工的定期考核与培训机制；提高商家入驻门槛，严格审核其经营资质与行业许可证明；完善食品安全监督体系，通过定期考察与随机抽检强化对平台商家的质量管控；同时，还应积极采用隐私保护技术，如设置用户昵称、虚拟联系方式等，切实保障顾客个人信息安全。
5.2. 加强服务过程控制，优化服务路径
外卖平台应高度重视顾客满意度调查，及时把握顾客需求变化，完善服务流程中各环节的操作标准，并加强对服务过程的监督与控制。具体建议如下：首先，优化平台界面设计，可结合季节特征或节日氛围定期更新主题风格，以提升用户使用的愉悦感与吸引力；其次，赋予顾客自主选择配送方式的权利，并通过智能算法综合商家出餐时间、骑手实时位置、行驶速度、路况及预估误差等因素，提升配送的准时性与准确性；再次，针对无接触配送模式下外卖遗失风险上升的问题，应加强配送节点的监控覆盖与流程监管；最后，平台需建立统一的客诉处理标准，规范商家对餐品损坏或配送误差等问题的应对流程，并持续完善投诉反馈机制，确保顾客问题得到及时有效的解决。
5.3. 合理优化定价算法，改善服务经济性
产品的经济实惠程度直接影响顾客的消费选择。为此，外卖平台应首先加强对商家的价格管理，确保商品定价合理，并与产品实际价值相匹配；其次，需重视顾客反馈，及时收集意见并与商家沟通，推动价格策略的合理优化；最后，建议将配送费计算标准向用户公开，增强费用形成机制的透明度。此举不仅有助于平台对配送服务的监督管控，也能有效减少顾客因信息不透明产生的不满，从而提升整体满意度。
6. 结语
随着社会经济发展与消费水平提升，顾客需求日益多元化，不再仅满足于基础服务，而是对服务质量提出了更高期望。因此，只有持续提升顾客的服务感知，改进服务中的不足，才能有效增强顾客满意度，进而推动企业持续发展。本研究基于SERVPERF模型，构建包含5个一级指标和22个二级指标的评价体系，以外卖平台为研究对象，评估顾客服务质量感知；运用层次分析法确定各维度权重，并通过IPA分析明确各指标所属象限。基于研究结果，提出以下建议：平台应加强服务监督，提升保证性；优化服务流程管理，增强过程可控性；合理制定价格策略，改善服务经济性。
本研究仍存在一定局限。首先，问卷结果显示用户使用平台较为分散，未能针对某一特定平台展开深入分析，结论反映的是行业整体情况，针对性有待加强。其次，所选指标与样本覆盖范围有限，结论的普适性仍需在更广区域和更多样本中进一步验证。未来研究可对现有维度进行适当扩充与优化，并进一步厘清各维度在顾客视角下的重要性排序，还可围绕顾客满意度与忠诚度的关系展开深入探讨，以完善外卖服务质量评价体系。
附 录
本调查问卷目的是为收集大众对外卖平台服务质量的服务感知，问卷采用单项选择的方式，共包括13个问题，约占用您3分钟左右时间，诚挚希望您能认真阅读并填写本问卷。此次调查问卷以匿名方式填写，您的任何信息都将严格受到保密，可以放心做答。
1. 您的性别 [单选题] *
2. 您的年龄 [单选题] *
○20以下 |
○20~30 |
○31~40 |
○41~50 |
○51~60 |
○60以上 |
3. 您的学历 [单选题] *
○高中及以下 |
○大学专科 |
○大学本科 |
○研究生及以上 |
4. 您的职业 [单选题] *
○学生 |
○公司职员 |
○党政机关事业单位工作者 |
○个体工商户 |
○自由职业者 |
○退休人员 |
○其他 |
5. 您的月收入 [单选题] *
○3000以下 |
○3000~5000 |
○5001~7000 |
○7001~9000 |
○9000以上 |
6. 您是否点过外卖 [单选题] *
7. 您点外卖的频率 [单选题] *
○几乎每天 |
○一周至少一次 |
○一月至少一次 |
○一年至少一次 |
8. 您使用最多的外卖平台 [单选题] *
9. 服务质量的有形性方面
(请根据您在使用最多的外卖平台上的自身实际体验进行选择) [矩阵量表题] *
|
很不满意 |
不满意 |
一般 |
满意 |
很满意 |
外卖平台界面具有吸引力 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
外卖员衣着整洁得体 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
对待顾客礼貌热情 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
配送交通工具及温箱干净整洁程度 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
食物包装满意程度 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
10. 服务质量的可靠性方面[矩阵量表题] *
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很不满意 |
不满意 |
一般 |
满意 |
很满意 |
准时准确的配送服务 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
有效处理商品的损坏或误差情况 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
保证商品完好不丢失 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
产生服务质量问题及时补救 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
11. 服务质量的响应性方面[矩阵量表题] *
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很不满意 |
不满意 |
一般 |
满意 |
很满意 |
商家能够及时接单 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
可以随时联系到外卖员 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
有便捷的意见反馈渠道 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
可以准确了解商品实时位置 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
及时满足顾客诉求 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
12. 服务质量的保证性方面[矩阵量表题] *
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很不满意 |
不满意 |
一般 |
满意 |
很满意 |
支付方式安全多样 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
食品新鲜安全有保障 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
平台能保证个人隐私安全 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
商家具有经营许可证及相关行业资质 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
13. 服务质量的移情性方面[矩阵量表题] *
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很不满意 |
不满意 |
一般 |
满意 |
很满意 |
平台餐品类型多样化程度 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
依据配送商品类别及路程灵活计费 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
消费者可灵活选择配送方式 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |
对消费者个性化需求的考量及满足程度 |
○ |
○ |
○ |
○ |
○ |