【ウーバーイーツ】沖縄市エリアの「低単価」を考える

ウーバーイーツ×沖縄市

ウーバーイーツ沖縄市エリアの「低単価」を考える

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概要

沖縄のウーバーイーツ新料金体制後(5月10日スタート)のデータを用いて、「低単価」を分析する。

これまでの「低単価」件数を軸に時間帯・曜日・クエストの有無の3つの視点からデータを見る。

使用するデータ

使用するデータは、私の配達データ。

期間は、2021年5月10日~10月31日。

上記期間の総配達件数は、1528件。※ ダブルピックも1件とカウント。

低単価の定義

低単価の定義を決める。

チップを含まない配達単価の概要を確認してみる。

> summary(delivery_reward) #チップ含まない 
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 
299.0 416.0 513.0 547.8 625.0 1474.0
最小値25%点中央値平均75%点最大値
299.0416.0513.0547.8625.01474.0

416円以下の配達単価が全体の4分の1を占めていることが分かった。

これより、配達単価416円以下のデータを「低単価」とする。

低単価×クエスト

前回の記事より、クエスト中は単価が低いと推測できる。

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となると、低単価件数とクエスト中件数に高い相関があると予想できる。

 

分割表とファイ係数を用いて、調べてみる。

参考書籍・資料

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ファイ係数(φ係数) | 統計用語集 | 統計WEB
「ファイ係数(φ係数)」についての解説を掲載しています。統計用語集では、600を超える統計学に関する用語を説明しています。PCで表示した場合には、数式のLaTexのソースコードを確認できます。また、関連するExcelの関数やエクセル統計の機能も確認できます。

 

分割表を作成してみる。

単価
低単価低単価以外合計
クエスト
時間中61105166
時間外32210401362
合計38311451528

ファイ係数は、「0.094」となり、相関があるとは言えなかった。

また、クエスト時間中×低単価とクエスト時間外×低単価の割合は、それぞれ37%と24%となり、大きく異なるわけではなかった。

配達員
配達員

ふむふむ、クエスト時間中に低単価の配達が偏っているわけではないのね。

 

 

低単価×時間帯

時間帯に着目して、低単価の件数を見てみる。

時間帯低単価件数全件数割合
992142.86%
10123040.00%
118126131.03%
127628426.76%
133510234.31%
14132552.00%
156966.67%
1661735.29%
173820418.63%
184931315.65%
193821217.92%
20144431.82%
2144100.00%
2222100.00%

配達件数100件以上の時間帯に絞ってみる。

時間帯低単価件数全件数割合
118126131.03%
127628426.76%
133510234.31%
173820418.63%
184931315.65%
193821217.92%

昼と夜で低単価件数の割合に差があるように思える。

昼と夜をそれぞれまとめてみる。

時間帯低単価件数全件数割合
昼ピーク(11~13)19264729.68%
夜ピーク(17~19)12572917.15%

この両方の割合に差があるかどうかを確かめてみる。

> prop.test(c(192,125),c(647,729))

2-sample test for equality of
proportions with continuity correction

data: c(192, 125) out of c(647, 729)
X-squared = 29.644, df = 1, p-value =
5.192e-08
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
0.07924431 0.17132866
sample estimates:
prop 1 prop 2 
0.2967543 0.1714678

結果、P値は「5.192e-08」となり、有意水準5%で有意となった。つまり、差があると認められた。

配達員
配達員

夜ピークより昼ピークの方が低単価の割合が高いということだね。

 

 

低単価×曜日

曜日に着目して、低単価の件数を見てみる。

曜日低単価件数全件数割合
6126423.11%
6920733.33%
6520431.86%
5616334.36%
4721122.27%
4222019.09%
4325916.60%

各曜日で低単価件数に差がないと仮定し、適合度検定を行う。後、残差分析を行い、各曜日の標準化残差とP値を調べる。

> low_price <- scan("clipboard") #低単価データ
> expected_value <- scan("clipboard") #期待値
> res <- chisq.test(low_price,p= expected_value/383) 
> res$stdres
[1] -0.6991527 2.5553614 2.0832026 2.5066002 -0.8720958 -1.9130909 -2.9852037
> p.value.matrix <- pnorm(abs(res$stdres),lower.tail = FALSE)*2
> round(p.value.matrix,4)*100
[1] 48.45 1.06 3.72 1.22 38.32 5.57 0.28

表にまとめる。

曜日低単価件数全件数割合期待値標準化残差※P値(%)
6126423.11%66.17277487-0.699152748.45
6920733.33%51.88547122.55536141.06
6520431.86%51.133507852.08320263.72
5616334.36%40.856675392.50660021.22
4721122.27%52.88808901-0.872095838.32
4222019.09%55.14397906-1.91309095.57
4325916.60%64.91950262-2.98520370.28

※0から標準偏差いくつ分ずれているかを示している。

結果、火水木日が有意水準5%で有意となった。その内、火水木が期待値より高いという意味で有意、日が期待値より低いという意味で有意となった。

つまり、火水木に低単価の割合が高い。

まとめ

今回は、スリコに着目した前回記事を「低単価」に変えて、分析を行ってみた。

結果、分かったことは下記の3つ。

・低単価とクエスト中の相関はほぼない
・夜ピーク時の低単価の割合は低い
・火水木の低単価の割合は高く、日曜日は低い

単価が低くなる要因として、曜日と時間帯が関係していることは今回の分析より大方推測できる。が、それ以外の要因は、いまのところまったく分からない。

今後、曜日と時間帯以外の低単価の要因を見つけるには、この2つの要因の影響が小さい条件で単価の変動を見る必要がある。そうなると、今回の分析結果より、「日曜日かつ夜ピーク時」が両者の影響が最も小さい。

次回は、「日曜日かつ夜ピーク時」のデータに絞って、低単価を考察してみる。

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