Purpose: Online food delivery platforms face challenges to operational efficiency due to increasing demand, a shortage of drivers, and the constraint of a one-order-at-a-time delivery policy. It is imperative to find solutions to address the inefficiencies in the food delivery industry. Bundling multiple orders can help resolve these issues, but it requires complex computations due to the exponential increase in possible order combinations. Research design, data and methodology: This study proposes three bundle delivery systems-static, dynamic, and hybrid-utilizing a machine learning-based classification model to reduce the number of order combinations for efficient bundle computation. The proposed systems are analyzed through simulations using market data from South Korea's online food delivery platforms. Results: Our findings indicate that implementing bundle systems extends service coverage to more customers, increases average driver earnings, and maintains lead times comparable to standalone deliveries. Additionally, the platform experiences higher service completion rates and increased profitability. Conclusions: This suggests that bundle systems are cost-effective and beneficial for all stakeholders in online food delivery platforms, effectively addressing the inefficiencies in the industry.
This qualitative study explores the impact of online food delivery platform attributes on customer satisfaction and repurchase intentions. Employing a phenomenological approach, we conducted in-depth interviews and focus group discussions with 15 participants to gain rich insights into user experiences. Thematic analysis revealed key factors influencing satisfaction and loyalty: service quality dimensions (efficiency, reliability, fulfillment, privacy), expectation disconfirmation, perceived usefulness and ease of use, multi-level customer value, relationship quality, electronic word-of-mouth, value co-creation, and phased loyalty formation. Our findings extend customer behavior theory in digital platforms, offering a comprehensive framework for understanding the complex mechanisms underlying user satisfaction and repurchase decisions. The study provides valuable implications for platform operators, highlighting the importance of exceeding customer expectations, enhancing user experience, building trust, leveraging user-generated content, and fostering co-creation processes. Methodologically, we demonstrate the efficacy of qualitative approaches in uncovering nuanced insights in digital service contexts. While acknowledging limitations in generalizability, this research establishes a solid foundation for future investigations into the rapidly evolving domain of online food delivery services. The integrated theoretical approach offers a robust model for analyzing customer behavior in emerging digital service environments, contributing significantly to both academic understanding and practical application in the field of digital service provision and platform management.
Purpose - This study aims to quantify the long tail effect in the digital economy. It also investigates the role of digital platform before and after the COVID-19 pandemic. Design/methodology/approach - We take advantage of a granular data set from one of the biggest digital platforms in Korea. Rather than computing the absolute number of products sold or the Gini coefficient, we estimate the slope of the log-linear relationship of the non-parametric sales distribution. Findings - We find that the use of online food order and delivery services is positively associated with individual restaurant's sales growth. We also document that the long tail effect is increasing over time. Long tail effects are clustered in the cross-section where average revenue per order is high or the restaurant belongs to the top 50% of the sales distribution. Research implications or Originality - The findings may indicate that digital platforms are contributing to the development of the digital economy in Korea. Also, we confirm that digital platforms make it possible for small and sole proprietors to go through the difficulties induced by the COVID-19 pandemic.
In the post-COVID-19, the food industry is rapidly reshaping its market structure toward online distribution. Rapid delivery system driven by large distribution platforms has ushered in an era of online distribution of fresh seafood that was previously limited. This study surveyed 1,000 consumers nationwide to determine their online seafood purchasing behaviors. The research methodology used factor analysis of consumer lifestyle and Heckman's ordered probit sample-selection model. The main results of the analysis are as follows. First, quality, freshness, selling price, product reviews from other buyers, and convenience are particularly important considerations when consumers purchase seafood from online shopping. Second, online retailers and the government must prepare measures to expand seafood consumption by considering household characteristics and consumer lifestyles. Third, it was analyzed that consumers trust the quality and safety of seafood distributed online platforms. It is not possible to provide purchase incentives to consumers who consider value consumption important, so improvement measures are needed. The results of this study are expected to provide implications on consumer preferences to online platforms, seafood companies, and producers, and can be used to establish future marketing strategies.
최근 온라인 음식배달 수요가 증가하면서 O2O(Online to Offline) 플랫폼 기반 음식배달 비즈니스 성공요인에 대한 연구의 중요성이 커지고 있다. 본 연구는 정보 비대칭성 관점에서 음식배달 플랫폼 내 음식점의 핵심 서비스 속성 중 하나인 위생성 정보의 노출이 음식 판매에 미치는 영향을 분석한다. 국내 최대 음식배달 플랫폼에 등록된 1,146개 음식점을 대상으로 위생성(위생인증), 상호작용성(리뷰 응답률), 신뢰성(프랜차이즈), 인기도(찜수) 요인이 비즈니스 성공(음식 판매)에 미치는 영향을 알아보고자, 선형회귀분석을 실시하였다. 연구 결과, 위생성, 신뢰성, 인기도 속성이 성공에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 위생성이 높은 음식점의 경우, 상호작용성과 신뢰성이 음식판매에 미치는 정(+)의 영향이 더 커지는 것을 확인하였다. 본 연구는 위생성을 중심으로 O2O 플랫폼 내 비즈니스 성공요인을 분석하고, 음식점 관리자를 위한 새로운 경영전략을 제시하였다는 점에서 실무적 가치가 있다. 학술적으로는 서비스 품질 신호가 음식배달 플랫폼에서 성공에 미치는 영향을 실증적으로 규명하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.
This study proposed a novel model to investigate influential factors affecting the intention to continue using increasingly popular food delivery apps (FDAs). The proposed theoretical model is developed and validated to extend traditional technology acceptance and adoption theories by identifying several determinant factors that capture the unique context of FDAs continuous usage. Hypotheses were tested using a partial least square structural equation modeling approach (PLS-SEM) on data collected from 331 actual FDAs users during the COVID-19 pandemic. The results reveal that convenience, perceived compatibility, delivery experience, and online reviews significantly influence the continuous usage of FDAs. The findings also confirm the importance of continuous intention on the actual use of FDAs. The research model of this study explains 65% of variance in continuous intention and 47% in actual use. The insights provided by this study suggest fruitful directions for future research. They can also help FDAs companies, developers and marketers with strategies and tips for further development and growth by ensuring users' continuous usage of these platforms.
Purpose: This study aims to investigate the impact of two types of information quality, which are platform-oriented information quality and customer-oriented information quality, on customers' decision-making processes in the Online to offline (O2O) platform environment. Grounded in the product brokering efficiency model, which encompasses screening cost, evaluation cost, and decision quality, a model framework was developed. Furthermore, this study explores how these decision-making processes affect customer loyalty. Methods: Given that food delivery apps are the most widely used O2O service in Korea, this study targeted users of these apps for data analysis. We conducted hypothesis testing through a purposive sampling methodology focusing on food delivery app users. A Partial Least Squares Structural Equation Modeling analysis was conducted to analyze the data. The data collection occurred via an online survey from October to December 2021, with a total of 212 respondents participating. Results: The results of this study revealed the significant role of information quality in helping customers' decision processes while using food delivery apps. Specifically, it was found that platform-oriented information positively influences decision quality, while customer-oriented information significantly affects both the reduction of evaluation cost and the enhancement of decision quality. Additionally, the study indicated that lower evaluation costs and higher decision quality lead to increased platform loyalty. However, a reduction in screening cost did not have a significant impact on platform loyalty. Conclusion: While previous studies have overlooked the existence of two sides, service provider and user, in a platform, this research holds significance in its analysis of how information quality impacts loyalty by utilizing the two kinds of information quality. Practitioners can enhance customer loyalty to the platform by enriching customer-oriented information, thereby reducing customers' evaluation costs and encouraging more loyal usage of the platform.
Purpose In online delivery platforms, platform workers are required to perform both platform labor, which is compensated with immediate wages, and shadow work which is a kind of unpaid job to support the platform labor. Thus, the objective of this study is to empirically examine how platform workers' platform labor and shadow work affect their job burnout and their turnover intention in the online delivery platform context. Design/methodology/approach This study developed a research model by employing platform labor and shadow work to influence job burnout and turnover intention. This study also tested the model by partial least square techniques after collecting 169 cross-sectional data from food delivery riders in Korea. Findings This study found that both platform labor and shadow work affected platform workers' job burnout. In addition, the results showed that shadow work influenced their turnover intention while platform labor did not affect the turnover intention. Based on the results, this study contributed to relevant researchers who are interested in platform contexts by offering measurable constructs on platform labor and shadow work. In addition, this study could provide practitioners with practical implications on managing platform workers.
Recently, as demand for delivery services has increased rapidly due to COVID-19, the food service O2O(Online to Offline) platform has also grown significantly. This study aimed to verify the influencing factors on continuance use intention of O2O platform using the Information Service Success Model and Post Acceptance Model. An online survey was conducted on 379 consumers who used the food service O2O platform in the past six months, and the collected survey was analyzed using SPSS 26.0 and AMOS 24.0. As a result of the verification, in the influence relationship between the Information Service Success Model and Post Acceptance Model, system quality was found to have an effect on perceived usefulness, but information quality and service quality were rejected for perceived usefulness and were partially adopted, The rest were all found to have a significant effect. In the moderating effect according to the amount used, the intention to continue using was stronger when the group who spent more than 30,000 won was satisfied. These results support previous research on O2O platforms and provide academic implications as well as practical implications for practitioners in the food service industry.
Purpose: Delivery food orders are on the rise due to the COVID 19 pandemic. Many customers are ordering food through delivery apps rather than visiting restaurants to eat out. Delivery application platforms are growing due to the development of O2O. Most of the people who provide gig worker for delivery applications are rider. Rider provides labor on their own terms and have more work flexibility and autonomy than ordinary workers. Trust can be transferred from a well-known entity to an unknown entity. From the customer's point of view of using the delivery application, trust can be seen through the third-party trust of the delivery application platform-rider-customer. Therefore, this study intends to investigate the effect on delivery application trust and rider trust through the well-known characteristics of delivery applications. Research design, data, and methodology: This study was conducted on Korean consumers over 20 years of age who have ordered food through a delivery application for the past month. After educating 5 investigators about the purpose of this study, 60 copies of the survey were conducted per person. During the investigation period, from September 2 to September 26, 2021, 322 copies were collected over 25 days. Among the collected questionnaires, 37 were excluded from insincere or partially unanswered, and 285 were used for analysis. In addition, the collected data were analyzed using SPSS 25.0 and AMOS 25.0. Result: As a result of the study, convenience, price, and variety of restaurants were found to have a significant positive (+) effect on app trust, but design did not have a significant effect on app trust. Also, it was found that convenience had a significant positive (+) effect on trust in rider, but design, price, and variety of restaurants did not have a significant effect. App trust was found to have a significant positive (+) effect on rider trust and intention to use, and it was found to have a significant positive (+) effect on rider trust and intention to use. Conclusions: First, this study established a structural framework between delivery application characteristics-delivery-app trust-rider trust-intention to use. Second, in this study, it was found that customer trust in well-known delivery applications was transferred to less-known rider trust. Third, the delivery application should increase the convenience of use. Fourth, delivery application should set the delivery fee appropriately. Fifth, delivery application must continuously train the rider.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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