餐桌新機(jī)遇，預(yù)制新“戰(zhàn)場(chǎng)”

徐潔瑩 李佳菁 陳許錦 張培蘭

2022年被稱(chēng)為我國(guó)預(yù)制菜元年。趙靚琳（2021）提出預(yù)制菜是以各種產(chǎn)品為原料，再配以各種輔料，經(jīng)預(yù)加工而成的成品或半成品。本文將預(yù)制菜定義為經(jīng)預(yù)加工而成的、需要在冷鏈條件下貯存或運(yùn)輸?shù)陌氤善坊虺善?。近年?lái)，政府部門(mén)相繼制定了有關(guān)預(yù)制菜的產(chǎn)業(yè)扶持政策，冷鏈物流技術(shù)的日臻完善，為物流配送行業(yè)提供了良好的技術(shù)支持，有力推動(dòng)預(yù)制菜行業(yè)的快速發(fā)展。2022年注冊(cè)預(yù)制菜企業(yè)共2799家，市場(chǎng)的發(fā)展?jié)摿﹂_(kāi)始逐步釋放。預(yù)制菜產(chǎn)業(yè)鏈分為上游、中游和下游三個(gè)環(huán)節(jié)。本文旨在對(duì)全國(guó)預(yù)制菜的市場(chǎng)規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè)，準(zhǔn)確把握預(yù)制菜市場(chǎng)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)；采用結(jié)構(gòu)方程模型，建立預(yù)制菜消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿與渠道等因素之間的因果聯(lián)系；通過(guò)繪制消費(fèi)者群體的精準(zhǔn)畫(huà)像，更好地了解消費(fèi)者的各種需求，并對(duì)其進(jìn)行定向營(yíng)銷(xiāo)，進(jìn)而提升營(yíng)銷(xiāo)效果；利用RFM模型，通過(guò)近度、頻度、值度三個(gè)維度的對(duì)比分析，識(shí)別價(jià)值較高的客戶(hù)群，充分挖掘客戶(hù)需求點(diǎn)。

1.方案設(shè)計(jì)

1.1調(diào)查方法

文獻(xiàn)調(diào)查法。本文通過(guò)中國(guó)知網(wǎng)、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、艾媒咨詢(xún)、前瞻資訊等，搜集相應(yīng)的文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)資料，以獲取有關(guān)預(yù)制菜的各方面信息。

抽樣調(diào)查法。依據(jù)研究目的、研究對(duì)象的主要特點(diǎn)，依靠可得到的預(yù)算經(jīng)費(fèi)、抽樣規(guī)則、子集量分析、問(wèn)卷題數(shù)，來(lái)決定樣本容量最低為200份，樣本量典型的范圍為300-500份。本文主要采用隨機(jī)抽樣、主觀(guān)抽樣、方便抽樣。

問(wèn)卷調(diào)查法。為了提升問(wèn)卷調(diào)查的數(shù)據(jù)質(zhì)量，本文分為預(yù)調(diào)查和正式調(diào)查兩個(gè)階段。以4P理論模型為基礎(chǔ)，采用5點(diǎn)量表題、多選題等方式設(shè)計(jì)問(wèn)卷。

1.2質(zhì)量控制

數(shù)據(jù)的審核與錄入。本次調(diào)查最終發(fā)放554份問(wèn)卷，共回收了550份，剔除無(wú)效問(wèn)卷48份，確定有效問(wèn)卷502份，有效回收率為91.27%。

信效度檢驗(yàn)。結(jié)果分析可得，21項(xiàng)數(shù)據(jù)的CronbachsAlpha均在0.8左右，說(shuō)明正式問(wèn)卷的可信程度較高。運(yùn)用KMO和Bartlett檢驗(yàn)，可知總量表的KMO在0.9以上，Sig.為0.000，說(shuō)明正式調(diào)查的問(wèn)卷效度較好。

2.全國(guó)預(yù)制菜行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)

本文通過(guò)2010-2022年全國(guó)預(yù)制菜行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模、全國(guó)可支配收入的相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用組合預(yù)測(cè)模型，對(duì)未來(lái)五年的全國(guó)預(yù)制菜行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè)。采用市場(chǎng)規(guī)模與可支配收入數(shù)據(jù)，分析二次、三次曲線(xiàn)回歸及時(shí)間序列，并對(duì)各個(gè)擬合的模型之間進(jìn)行預(yù)測(cè)精度的對(duì)比。本文采取平均相對(duì)誤差絕對(duì)值。由于二次時(shí)間序列誤差較大MAPE超過(guò)12%，予以剔除。運(yùn)用方差倒數(shù)法，賦予權(quán)重計(jì)算單一預(yù)測(cè)模型的誤差平方和，運(yùn)用該賦值手段，盡可能優(yōu)化組合預(yù)測(cè)模型的誤差平方和，如表1所示。對(duì)此可以導(dǎo)出修正后的組合預(yù)測(cè)模型，如表2所示，修正后，各個(gè)模型相差較小。

通過(guò)時(shí)間序列以及曲線(xiàn)回歸模型預(yù)測(cè)全國(guó)預(yù)制菜規(guī)模，利用加權(quán)平均法以及平均相對(duì)誤差絕對(duì)值，賦予數(shù)據(jù)權(quán)重后，最終得出關(guān)于全國(guó)預(yù)制菜未來(lái)規(guī)模增長(zhǎng)趨勢(shì)。如圖1所示，本文對(duì)未來(lái)五年進(jìn)行預(yù)測(cè)并計(jì)算年復(fù)合增長(zhǎng)率為17%。

3.基于結(jié)構(gòu)方程模型的購(gòu)買(mǎi)意愿的影響因素分析

本文采用克隆巴赫系數(shù)法進(jìn)行信度分析，其總體信度為0.88，表明問(wèn)卷可信程度較高。通過(guò)正態(tài)性檢驗(yàn)對(duì)各個(gè)測(cè)量題項(xiàng)的偏度和峰度進(jìn)行檢驗(yàn)，偏度系數(shù)絕對(duì)值均在3以?xún)?nèi)，峰度系數(shù)絕對(duì)值均在8以?xún)?nèi)，判定數(shù)據(jù)符合近似正態(tài)分布的要求。

3.1探索性因素分析

本文運(yùn)用KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)，KM0均在0.8左右，結(jié)果達(dá)到顯著性，P<0.001；結(jié)合樣本容量與調(diào)查項(xiàng)目之比502：22，比值超過(guò)20倍（比值通常為5-10倍），說(shuō)明本數(shù)據(jù)適合做因子分析。在此基礎(chǔ)上，本研究采用因子分析法抽取因子，運(yùn)用最大方差法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，將所有量表題放入，以特征值為依據(jù)確定因子數(shù)目，輸出4個(gè)因子。

3.2驗(yàn)證性因素分析

根據(jù)表3的模型適配檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，各個(gè)擬合指標(biāo)均達(dá)到良好水平，反映模型擬合度良好。如圖2所示，修正后的預(yù)制菜結(jié)構(gòu)方程模型具有更高的適配度。本模型進(jìn)一步檢驗(yàn)量表的各個(gè)維度的收斂效度和組合信度。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，AVE值均達(dá)到0.4，CR值均達(dá)到0.7，說(shuō)明模型具有較好的收斂效度和組合信度。

3.3假設(shè)檢驗(yàn)

由模型標(biāo)準(zhǔn)化路徑回歸系數(shù)及其顯著性檢驗(yàn)可以看出，產(chǎn)品、促銷(xiāo)、渠道分別對(duì)購(gòu)買(mǎi)意愿具有明顯的因果關(guān)系，渠道路徑系數(shù)為0.7，促銷(xiāo)路徑系數(shù)為0.37，產(chǎn)品路徑系數(shù)為0.17，其P值均小于0.05，假設(shè)均成立。

4.消費(fèi)者群體特征分析

4.1消費(fèi)人群畫(huà)像

女性消費(fèi)者占比超六成。男性主要重視菜品的方便程度、性?xún)r(jià)比；而女性更重視菜品是否健康新鮮、口味豐富，然后才是方便程度。通過(guò)隨機(jī)性檢驗(yàn)可以看出漸進(jìn)顯著性大于0.05，說(shuō)明不拒絕原假設(shè)，考慮質(zhì)量數(shù)據(jù)的變量具有隨機(jī)性。本文利用SPSS26.0進(jìn)行了卡方檢驗(yàn)，做出無(wú)關(guān)假設(shè)：H0：性別與購(gòu)買(mǎi)預(yù)制菜重視質(zhì)量程度無(wú)顯著相關(guān)。經(jīng)過(guò)卡方檢驗(yàn)，交叉表可以看出，女性在購(gòu)買(mǎi)預(yù)制菜時(shí)，重視質(zhì)量程度遠(yuǎn)高于男性。本文得知：χ2=14.428，P=0.00<0.05，說(shuō)明性別與重視質(zhì)量關(guān)系顯著。因此，否定H0假設(shè)，即性別與購(gòu)買(mǎi)預(yù)制菜重視質(zhì)量程度顯著相關(guān)?？梢缘贸觯合啾扔谀行韵M(fèi)者，女性消費(fèi)者對(duì)于食品安全及菜品質(zhì)量更為關(guān)注。

消費(fèi)群體以中青年為主。超過(guò)80%的預(yù)制菜用戶(hù)年齡在19-60歲間，生活節(jié)奏快或工作繁忙，而預(yù)制菜恰好可以滿(mǎn)足節(jié)省時(shí)間、便捷高效的需求。

快節(jié)奏群體是預(yù)制菜消費(fèi)需求的主力軍，其中企事業(yè)單位人員占比30.9%。將消費(fèi)群體的職業(yè)與其做飯頻率進(jìn)行多重響應(yīng)分析，有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)，87%的用戶(hù)為了節(jié)省時(shí)間而購(gòu)買(mǎi)預(yù)制菜產(chǎn)品。其中，企事業(yè)單位職工、專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員、自由職業(yè)者為快節(jié)奏群體，做飯時(shí)間少，對(duì)預(yù)制菜的需求大。

4.2客戶(hù)細(xì)分

本文將三項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行等級(jí)劃分（1-5分）為重要價(jià)值客戶(hù)、重要保持客戶(hù)、重要挽留客戶(hù)、一般價(jià)值客戶(hù)、一般保持客戶(hù)、一般挽留客戶(hù)，通過(guò)算法計(jì)算消費(fèi)者均值來(lái)界定評(píng)級(jí)，R值≥3、F值≥3、M值≥4即為高，否則為低，整合消費(fèi)者的RFM評(píng)級(jí)。重要價(jià)值客戶(hù)和重要保持客戶(hù)占比超30%。

結(jié)論

預(yù)制菜消費(fèi)市場(chǎng)將大規(guī)模擴(kuò)容：我國(guó)餐飲企業(yè)呈現(xiàn)規(guī)?；臄U(kuò)張趨勢(shì)，未來(lái)居民可支配收入持續(xù)增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)未來(lái)3-5年預(yù)制菜行業(yè)將高速成長(zhǎng)。

行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈：據(jù)數(shù)據(jù)顯示，2020年我國(guó)預(yù)制菜行業(yè)CR10為14.23%，而日本2020年預(yù)制菜行業(yè)CR5已達(dá)64.04%。我國(guó)預(yù)制菜行業(yè)，龍頭企業(yè)少，行業(yè)集中度低于10%；雖然前景看好，但競(jìng)爭(zhēng)激烈。

預(yù)制菜消費(fèi)者的主要訴求：線(xiàn)上購(gòu)物方便、信息透明、價(jià)格清晰，消費(fèi)者更傾向于線(xiàn)上購(gòu)買(mǎi)預(yù)制菜產(chǎn)品，同時(shí)期望產(chǎn)品能夠高效快捷地送達(dá)。此外，我國(guó)冷鏈物流行業(yè)的快速發(fā)展，使得預(yù)制菜品的儲(chǔ)存時(shí)間延長(zhǎng)、菜品新鮮度更持久，有效提升物流配送效率。購(gòu)物平臺(tái)的促銷(xiāo)活動(dòng)對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿影響較大；但也不可忽視電視節(jié)目、明星代言、廣告和線(xiàn)下渠道對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿的影響；家庭呈現(xiàn)小型化趨勢(shì)；現(xiàn)有產(chǎn)品同質(zhì)化較為嚴(yán)重；消費(fèi)需求以即食和即熱類(lèi)為主，對(duì)即烹和即配型的產(chǎn)品需求較少；預(yù)制菜的節(jié)日屬性較強(qiáng)；價(jià)格因素對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿的影響較小，消費(fèi)者普遍對(duì)預(yù)制菜價(jià)格不敏感，其中禮盒裝產(chǎn)品的消費(fèi)需求旺盛。