【ウーバーイーツ】待機後1件目の店舗と数珠【沖縄市】

鳴りが悪い日（クエスト中）に以下の順番で配達があった。

1件ごとの注文時間の間が長く、待った後にA&W〇店からの依頼がほぼだった。このA&W〇店は、自分の待機場所（地蔵場所）から一番近い店舗になる。※以下からA&W〇店をA&Wと略

この経験から、A&W（地蔵場所から一番近い店舗）からの依頼があった場合は鳴りが悪い時間帯ではないかと思った。

ということで、本記事では待機後1件目の店舗と数珠について調べる。

概要

A&Wからの依頼の割合がクエスト中（鳴りが悪い日と仮定）の待機後1件目のデータと全ての配達データでの割合と異なるか確かめる。

↓

待機後1件目がA&Wだった場合の数珠数（待機なしで配達した数）の割合と全配達データでの待機後1件目の数珠数の割合を比較する。

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。

A&Wの割合

クエスト中待機後1件目のA&Wの割合と全データでのA&Wの割合を出してみる。

割合の差に明らかに差があるように見える。念のため検定をする。

> prop.test(c(10,56),c(57,1528))

2-sample test for equality of proportions with
continuity correction

data: c(10, 56) out of c(57, 1528)
X-squared = 23.16, df = 1, p-value = 1.491e-06
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
0.03050368 0.24707509
sample estimates:
prop 1 prop 2 
0.17543860 0.03664921

P値が「1.491e-06」となり、有意水準5％で有意となり、差が認められた。

つまり、クエスト中（鳴りが悪い時間帯）にA&Wからの依頼の割合が全配達データの割合に比べて高いということ。

配達員

鳴りが悪いときは、A&W付近にいることが多いから、この結果は当然かな。

A&Wと数珠

まず、数珠の数え方を決める。

注文時間の間が約40分以内を数珠発生とする。冒頭の表で数珠の数をカウントするとこうなる。

では、全体の配達データから数珠数を見てみる。

※全体の配達データの中から非復元無作為抽出で30日分抜き出して集計を行った。

待機後1件目がA&Wだった場合の数珠数を見てみる。

両方のヒストグラムを見てみる。

全体のヒストグラム↓

待機後1件目がA&Wだった場合のヒストグラム↓

両方のヒストグラムを比較すると、差があるかどうかはっきりしない。そのため、全体の割合からどの程度ずれているかを適合度検定で確かめる必要がある。

> chisq.test(jyuzu,p= expected_value/35)　

Chi-squared test for given probabilities

data: jyuzu
X-squared = 12.521, df = 8, p-value = 0.1294

P値が「0.1294」となり、有意水準5％で有意とならなかった。つまり、両者の割合に差があるとはいえないということが分かった。

配達員

待機後1件目が待機場所から一番近い店舗の場合、鳴りが悪い（数珠らない）時間帯とはいえなさそうだ。

まとめ

今回は、鳴りが悪い時間帯と待機後1件目の店舗との関係を分析してみた。

結果、分かったことは下記の2つ。

待機場所から配達を依頼した店舗までの距離が、その時間帯の鳴りやすさの1つの指標になると予想したが、今回の分析では、そのような知見は得られなかった。ただ、今回の場合は、距離の短さと鳴りの悪さを比較しただけで、その逆は分析できていない。次回は、待機場所から距離が長い店舗から依頼があった場合の鳴りやすさを調べてみようと思う。