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元智大學 資訊管理學系 陳志成所指導 施並汯的 影響美食外送平台對餐飲店家抽成比例之轉嫁程度的因素:以臺北市和桃園市為例 (2020),提出如何加入foodomo關鍵因素是什麼,來自於外送平台、租稅轉嫁、訂單抽成。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了如何加入foodomo,大家也想知道這些:

影響美食外送平台對餐飲店家抽成比例之轉嫁程度的因素:以臺北市和桃園市為例

為了解決如何加入foodomo的問題,作者施並汯 這樣論述:

訂購餐點時,店家於美食外送平台上所揭露之餐點價格並不見得與實體店面之價格相符,且消費者需負擔外送運費,平台業者也還會針對餐飲店家進行訂單抽成的部分,以平均抽成百分之三十當作本研究之基準。本研究將於訂單抽成的部分是否有轉嫁到消費者餐點價格上及其轉嫁程度之比較。本研究以臺北市及桃園市的foodpanda及Uber Eats合作餐飲店家為數據,以描述性統計(Descriptive Statistics)建立基本資料,並採用 STATA統計軟體分析縣市別(臺北市、桃園市)、平台別(foodpanda、Uber Eats)及業態(中式、異國、早餐、飲料甜點)間的T檢定(T-test)及單因子變異數分析

(ANOVA),若P值達顯著差異則以Scheffe法進行事後比較,以了解彼此間的轉嫁程度。本研究目的為探討餐飲店家於兩大外送平台將上架抽成成本轉嫁給消費者的程度。本研究在比較兩縣市時,以臺北市的漲幅及抽成轉嫁程度高於桃園市;比較臺北市四種業態時,臺北市為飲料甜點的抽成轉嫁程度最高,早餐最低;比較桃園市四種業態時,桃園市為早餐的抽成轉嫁程度最高,中式最低。