Purpose: This study was performed to evaluate the importance and satisfaction of the selective attributes of delivery food and to analyze the factors affecting customer satisfaction. Methods: A total of 574 responses were collected from customers who had ordered delivery food for data analysis. Statistical analyses were conducted using the SPSS program (ver. 25.0) for frequency analysis, χ2 tests, t-test, factor analysis, Pearson correlation, multiple regression analysis, and Importance-Performance Analysis (IPA). Results: The importance of delivery food selection attributes was higher in the order of 'hygiene control level (4.72)', 'taste of food (4.64)', and 'delivery accuracy (4.40)'. Satisfaction assessment was higher in the order of 'taste of food (4.32)', 'delivery accuracy (4.26)', and 'convenience of using the delivery app (4.21)'. According to the results of IPA, items that were priorities for improvement were charges for delivery, discount offers, sufficient description of the menu, and rapid handling of customer complaints. On an average, overall customer satisfaction score of delivery food was 4.01 out of 5 points. Additionally, five satisfaction factors were extracted by exploratory factor analysis. According to the results of multiple regression analysis, quality of delivery platform (p < 0.001), quality of delivery service (p < 0.001), convenience and diversity (p < 0.001), quality of delivery food (p < 0.001), and health and safety (p < 0.001) had significant positive effects on overall customer satisfaction. Conclusion: To increase customer satisfaction among delivery food customers, restaurant or delivery platform managers should consistently improve not only the quality of the delivery platform but also the quality of the delivery food and service.
This study sought to find importance factors for the quality of delivery food service, identify the mutual importance of delivery food service quality studied in the preceding study, and derive the order of importance of each factor. To compare the priorities of factors determining the choice of quality of delivery food service, this study used a decision model using the appropriate Analytic Hierarchy Process (AHP) and carried out the process of quantifying the mutual evaluation. This process allows us to view the relative importance and priority of the selection factors. Through a prior study, the main factors of quality of delivery food service were classified and the main people of high importance were selected. According to the results of AHP the quality of deliver service is the main factor for the quality of delivery food service, and the quality of order service and food service is the key factor of the quality of delivery food service, which should take the upper hand in importance. This study results in how important specific factors are by giving relative self-weights to the lower factors, showing that convenience and accuracy always have the first and second place weight priorities in the lower factors, despite differences such as gender age and frequency of making them more convenient and accurate.
Food delivery services are well developed in the Republic of Korea, The increase of one person households and the success of app applications influence delivery services these days. We consider a prediction model for the food delivery service based on weather and dates to predict the number of food delivery services in 2014 using various data mining techniques. We use linear regression, random forest, gradient boosting, support vector machines, neural networks, and logistic regression to find the best prediction model. There are four categories of food delivery services and we consider two methods. For the first method, we estimate the total number of delivery services and the posterior probabilities of each delivery service. For the second method, we use different models for each category and combine them to estimate the total number of delivery services. The neural network and linear regression model perform best in the first method, this is followed by the neural network which is the best for the second method. The result shows that we can estimate the number of deliveries accurately based on dates and weather information.
Purpose: The use of food delivery services is increasing continuously in Korea, which may lead to nutritional problems and obesity. Despite this, the research on the association between delivered food consumption and obesity has been insufficient. This study examined the relationship between delivered food consumption and dietary behaviors and obesity among young adults in Jeju. Methods: An online survey was conducted from March 15 to April 5, 2023; 312 participants aged 19-39 years were included in the final analysis. The frequency, types, and time of delivered food consumption were measured using a questionnaire. The dietary behaviors included the following: eating out, breakfast consumption, recognition of nutrition labels, and eating salty foods, vegetables, and fruit. Obesity was defined using the body mass index based on self-reported body weight and height. Results: Approximately 59.3% of the participants ordered delivery foods more than one time/week. The frequency of delivered food consumption was higher in people who consumed breakfast < 5 times/week than those who consumed ≥ 5 times/week (p = 0.0088). People who usually eat salty foods tended to consume delivered food more frequently than those who did not (p = 0.0377). On the other hand, people who consumed fruits ≥ 1 time/day had a higher frequency of delivered food consumption than those who consumed fruits < 1 time/day (p = 0.0110). After adjusting for the confounding variables, the group who consumed delivered foods more than three times/week had an increased odds ratio (OR) of obesity compared to those who consumed less one time/week (OR, 2.38; 95% confidence intervals, 1.12-5.06). Conclusion: Young adults in Jeju who frequently consume delivered foods tended to have poor dietary habits including skipping breakfast and eating salty, and they had an increased odds of obesity. The overall dietary patterns can be improved by providing nutrition education and developing policies to promote or support healthy food choices when ordering delivered foods or eating out.
This study suggests a case for people who are unfamiliar with data analysis to equip them in using big data easily without complex programming tasks. Consequently, we investigate whether a food-themed TV program influences the number of delivery food orders with the use of the difference-in-differences method. Results show that the number of delivery food orders significantly increased after broadcasting four of five food-themed TV program episodes, each of which focuses on a particular delivery food. This study contributes to the existing literature by presenting the possibility that food-themed TV programs can positively affect not only the broadcast delivery food stores but also the entire delivery food business. In addition, this study provides practical contributions by recommending a big data analysis methodology that can be easily employed by many people.
우리는 대표적인 디지털 플랫폼인 온라인 음식 주문 배달 산업을 대상으로 디지털 경제의 긴꼬리 효과를 계량화한다. 특히, 코로나19 시기를 거치면서 음식배달플랫폼 입점으로 인한 긴꼬리 효과의 변화 양상을 고찰한다. 배달의민족에 입점한 음식점 15,000곳을 무작위로 선별하고 이들 매장의 2019년부터 2021년까지 전체 주문 정보를 취합(aggregation)하여 선형로그변환 후 기울기를 추정하여 디지털 경제의 긴꼬리 효과를 실증 분석하였다. 2019년부터 2021년까지 관찰기간 동안 음식 배달 플랫폼 활용 음식점 주비모수 분포의 긴꼬리 효과는 강건하게 관찰되었다. 이는 코로나19 이후 음식배달 플랫폼을 통한 음식점의 디지털 전환이 틈새시장 확장에 일정 부분 기여하였음을 의미한다. 또한, 긴꼬리 효과는 객단가가 높을수록 매출액 상위 집단일수록 더 커지는 반면, 비황금 시간대 매출비중이 높은 경우 긴꼬리 효과가 통계적으로 유의하게 증가하지 않았다. 이 결과는 피자, 족발 등 단가가 높고 비교적 배달서비스가 활발한 카테고리에서 음식 주문 및 배달 산업의 디지털 전환 효과가 증가한다는 업계 실무자들의 관찰과 부합한다. 타 업종에서도 상대적으로 경쟁이 치열한 시장 구분에서 디지털 경제의 긴꼬리 효과가 보다 강건하게 관찰될 것이라고 여겨진다. 음식점 간 경쟁강도가 상대적으로 약한 비황금시간대 매출비중이 긴꼬리 효과에 통계학적으로 유의한 영향을 주지 않는다는 실증결과 또한 동일한 함의가 있다.
The objectives of this study were to measure customers' cognition and overall satisfaction, and to identify relatively important attributes for the overall satisfaction, of home-delivered meals. Questionnaires were distributed to 243 customers. The statistical data analyses were completed by x$^2$-tests, ANOV A, factor analysis, reliability analysis and regression analysis using SPSS version 10. 56.6% of customers get obtained information from the internet, with 31.3% of these using this method at least once a week, but 72.9% of customers used this method less than once per years. The major reasons for ordering home-delivered meals were tired of cooking, more economical and no time to cook. The results were significantly different in relation to age, occupation and monthly income. The major reasons for hesitation about ordering home-delivered meals were meals should be prepared in households, not sanitary and the use of too many artificial flavors. The results for this factor were significantly different in relation to gender, age and monthly income(p<0.01). The most preferred kinds of home-delivery meals were Korean soup (guk), stew, soup (tang), speciality dishes and party dishes. The customer's cognition of kindness of the delivery staff was highest, with food temperature being the lowest among the options. The food and service level factors were derived from a factor based analysis of customer's cognition towards home-delivered meals. The customer's cognition of food taste, food quantity, kindness of delivery staff and packaging container shape were significantly different according to the use frequency and use period. The packaging method, sanitation, kindness of delivery staff, price and taste were the most relatively important attributes for overall satisfaction with home-delivered meals.
Purpose: This study was conducted to segment the delivery food market and to develop customized products and services. Methods: This study analyzed 636 responses collected from customers who ordered delivery food. Statistical analyses were conducted using the SPSS program (ver. 25.0) for frequency analysis, χ2-test, one-way analysis of variance, factor analysis, and cluster analysis. Results: Four factors were extracted by exploratory factor analysis (safety-orientation, convenience-orientation, taste-orientation, and economy-orientation) to explain the consumers' food-related lifestyles. The results of cluster analysis indicated that the 'low-interest group', 'convenience and economy-oriented group', and 'gourmet and economy-oriented group' should be regarded as the target segments. Characteristic analysis of each cluster showed that lowinterest group had higher rates of married (67.1%) and living with family (85.4%) than other clusters. The convenience and the economy-oriented group had higher rates of living alone (28.9%) than others. The gourmet and the economy-oriented group had a higher percentage of unmarried (62.0%) than the others. In addition, the average age of convenience and economy-oriented group (32.3 years) and gourmet and economy-oriented group (32.5 years) were significantly lower than the safety seeker (40.0 years) (p < 0.001). Difference analysis of the consumption practice according to the cluster, revealed significant differences in the order frequency (p < 0.001), main day to order (p < 0.05), source of information about delivery food (p < 0.001), order method (p < 0.001), and co-consumer (p < 0.01). In addition, the convenience and the economy-oriented group had significantly higher overall satisfaction than the others (p < 0.001). Conclusion: These findings suggest that customer segmentation based on a food-related lifestyle can be used to build a successful marketing strategy. Therefore, restaurant managers and delivery platform operators should consider developing products and services according to the segmentation to maximize customer satisfaction.
'배달의 민족'으로 서비스와 B급 문화를 바탕으로 일약 우리나라 전체의 음식업계와 배달업계에 회자되고 있는 '우아한 형제들'은 현재 1,800만명이 다운로드 받아 사용하고 있는 음식배달 전문 모바일 기반 서비스 기업이다. 2011년 3월 법인 설립 이후, 2014년 11월 골드만삭스 컨소시엄으로부터 400억원을 투자받으며, 국내 시장을 넘어 세계 시장을 넘보고 있는 우아한 형제들에서 글로벌 파트너십과 기업 M&A 관련 업무를 맡고 있는 Mike Kim 사업개발(Corporate Development) 책임자. 그의 실리콘 밸리와 링크드인(LinkedIn)에서의 경험이 우아한 형제들의 행복한 기업문화와 어떻게 상생의 시너지를 발휘하고 있는지 살펴본다.
In this study, we try to discover some success factors, for the entire value chain of the O2O food delivery industry in China, from ordering to delivery. We study the influence of three aspects of the value chain, namely, (1) the mobile platform, (2) the restaurant and food and (3) the delivery service, on the perceived value and repurchase intention of customers. Using structural equation modeling, we develop a structural research model with seven sets of hypotheses relating various independent variable constructs (platform, restaurant, and delivery) and dependent constructs (perceived value and repurchase intention). We find that usefulness of mobile app, the food condition and the availability of offline restaurants were significant antecedents for perceived value and repurchase intention. In addition, fair pricing was a significant antecedent for repurchase intention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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