1.1 观察配景饮食行业是中国十大创富行业之首，对于中国这样一小我私家口大国来讲，饮食是永远的向阳工业。随着人们财富值的日益增加、生活水平的不停提高，人们已从对食物基本的温饱需求过渡到不停追求鲜味的味蕾满足，享受有情调且惬意的生活。而甜品店的泛起正好切合这一趋势。

精致鲜味的甜品以及悄然融入了人们的生活，既满足了人们尤其是年轻人对美食的极致追求，又在快节奏忙碌的生活节奏里享受了轻松闲适的时光。相对于竞争日益严酷的普通餐饮业，人们对甜品的喜好和精湛的制作技术配合促进了甜品行业的繁荣。随着甜品逐渐被广泛接受。甜品无疑是一片潜力庞大的新天地。

市场前景很是可观。1.2 观察目的本观察从年轻人为主要消费群体的角度出发，相识他们现在的基本状况（性别、职业、收入）、相关吃甜品履历以及对本项目服务的基本情况（收费、主营业务、店肆情况、服务方式）等的一系列意见及建议，观察公共对甜品店的态度与看法。通过对问卷数据举行分析寻找出最优的方案，为开设甜品店提供参考意见与事实依据，从中分析出公共对甜品店的看法以及对种种甜品的喜好，以便更好为公共服务。4242.042.042.0优雅1313.013.055.0欧式复古1111.011.066.0浪漫温馨2323.023.089.0时尚88.08.097.0其它33.03.0100.0合计100100.0100.0表3- 10本研究样本最喜爱的甜品店气势派头统计图3-7本研究样本最喜爱的甜品店气势派头统计3.3.10甜品的购置方式随着科技的生长，在现在的社会中更盛行的是网上或app订购产物，为了面向更多的消费者，我们计划接纳多种形式的购置方式，现凭据多选得出效果，快要68%的受访者喜欢传统的方式直接去实体店购置，另有29%的被观察者喜欢网上或app上订购，另有2%的人喜欢电话订购，所以我们的购置方式以实体店服务为主，另外开通网上、app以及电话订购。

如下表所示：您更愿意的购置方式是？频率百分比有效百分比累积百分比有效网上或app上订购2929.029.029.0去实体店购置6868.068.097.0电话订购22.02.099.0其它11.01.0100.0合计100100.0100.0表3-11本研究样本的购置方式统计3.3.11关于甜品店的重要因素评分情况为了更好的提高我们的服务质量，我们将我们事先预计的服务重点列出，要求被观察者对其根据真实需求评分，由图表得出，“甜品的口感”平均分为4.57，排在第一位，“服务态度”平均分为4.39，排在第二位，其余依次是“甜品的价钱”、“甜品种类与新颖水平”、“甜品店整体情况气势派头”、“提供的其它服务”。形貌统计量N极小值极大值均值尺度差17、关于甜品店，您认为以下因素的重要水平（1-5的分值表现从不重要向很是重要依次渐进，1表现很不重100154.57.89117、关于甜品店，您认为以下因素的重要水平（1-5的分值表现从不重要向很是重要依次渐进，1表现很不重100254.07.87917、关于甜品店，您认为以下因素的重要水平（1-5的分值表现从不重要向很是重要依次渐进，1表现很不重100154.20.95317、关于甜品店，您认为以下因素的重要水平（1-5的分值表现从不重要向很是重要依次渐进，1表现很不重100154.39.86317、关于甜品店，您认为以下因素的重要水平（1-5的分值表现从不重要向很是重要依次渐进，1表现很不重100153.801.20617、关于甜品店，您认为以下因素的重要水平（1-5的分值表现从不重要向很是重要依次渐进，1表现很不重100154.141.005有效的 N （列表状态）100表3-12本研究样本的重要因素分析统计图3-8本研究样本的重要因素分析统计3.3.12享用甜品的同时，所需的其他服务分析由于涉及两方面的问题，我们将对搭配甜品的其他食物以及品尝甜品历程中所需的其他物品划分举行详细的观察。搭配甜品的会从饮品举行观察；所需其它物品则从书刊、漫画等举行观察。

3.3.12.1搭配甜品的饮品通过枚举差别饮品的搭配，可以较为准确地获得我们所需要的数据。经由观察分析得出的图表，我们可以知道35%的人喜爱奶茶、25%的人喜爱冰淇淋、20%的人喜爱果汁、13%的人喜爱咖啡、另有7%的人选择茶，由此我们可以得出较多人偏爱奶茶的搭配。请问您在享用甜品的同时，想再来点什么呢？频率百分比有效百分比累积百分比有效奶茶3535.035.035.0咖啡1313.013.048.0果汁2020.020.068.0冰淇淋2525.025.093.0其它77.07.0100.0合计100100.0100.0表3-13本研究样本搭配甜品的饮品统计图3-9本研究样本搭配甜品的饮品统计3.3.12.2吃甜品同时所需的其他物品以下是我们针对一些比力常见的现象所做的观察，有66位被观察者是和朋侪谈天，52位是平静的听音乐，51位是看手机，另有少数人是翻阅书刊杂志漫画。图3-10本研究样本的所需物品统计形貌统计量N极小值极大值均值尺度差请问您喜欢一边吃甜品一边做点什么呢？(随手翻阅时尚杂志)10001.24.429请问您喜欢一边吃甜品一边做点什么呢？(随手翻阅旅游杂志)10001.18.386请问您喜欢一边吃甜品一边做点什么呢？(阅读一些漫画书籍)10001.18.386请问您喜欢一边吃甜品一边做点什么呢？(平静听听音乐)10001.52.502请问您喜欢一边吃甜品一边做点什么呢？(和朋侪谈天)10001.66.476请问您喜欢一边吃甜品一边做点什么呢？(看手机)10001.51.502有效的 N （列表状态）100表3-14本研究样本的所需物品统计综合上面的分析，大部门选择搭配甜品的饮品是奶茶，大部门人到甜品店品尝甜品都是在和朋侪谈天，那么我们可以紧抓这几点，搭配几种比力有特色的奶茶做饮品，并营造洁净整洁舒适的店内情况。

3.3.13甜品店应具备的各项因素为了更好的提高我们的服务质量，我们将我们事先预计的服务重点列出，要求被观察者对其根据真实需求排列，由图表得出，“甜品的口感”平均分为7.63，排在第一位，“优惠的价钱”平均分为5.67，排在第二位，“甜品的种类富厚”平均分为5.37，排在第三位、其余依次是“甜品制作工艺考究”、“优质的服务”、“整洁舒适的情况”、“甜品外带包装精致”、“提供de其它服务”、“定期推出新产物”。图3-11本研究样本应具备的各项因素统计3.3.14甜品店的优惠运动新店开张总是会有相应de优惠运动，为了越发吸引我们的消费者，我们设置了四种类型：“满额返券”、“打折优惠”、“会员积分”、“精致礼物”以及其它方式。从观察分析后的图表显示来说，快要67位被观察者更希望接纳“打折优惠”的方式，选择其他方式的方式只有少部门人。

所以我们会打折优惠方式为主吸引消费者，并提供其他方式供大家选择。图3-12本研究样本的优惠运动统计3.4统计问卷的信度分析信度是指问卷测试效果的一致性与稳定性。包罗外在信度（External Reliability）和内在信度（Internal Reliability）。

外在信度通常指差别时间丈量时，量表一致性的水平，再测信度是丈量外在信度最常使用的磨练法。所谓内在信度是指每一个量表是否丈量单一观点以及组成量表的题目的内在一致性水平如何。李克特式量表法重视其“内在一致性水平”，其常用的信度磨练方法为“Cronbach’s a”系数及“折半信度”(split-half reliability)。

本文接纳克朗巴哈α系数来权衡量表的信度。一般而言，一份内在信度好的量表，量表的信度系数应在0.80以上，如果在0.60到0.80之间还算可以接受；小于0.6则表现内部一致性较差。凭据SPSS19.0中文版的运行盘算效果显示：Cronbach's Alpha基于尺度化项的 Cronbachs Alpha项数.672.64356表3- 15信度分析统计效果从表3-7可以看出，本文研究的两个维度的内在一致性α系数划分为0.672、0.643，两个α系数都处于0.6与0.8之间，这表现量表的一致性水平一般，同时量表的内部结构较好。

4 影响甜品服务需求的因素分析本章中使用列联交织分析、因子分析和单因素方差分析来分析影响代购代送服务需求的因素，以此对之前的假设举行验证。4.1列联交织分析在实际分析中，除了需要对单个变量的数据漫衍情况举行分析外，还需要掌握多个变量在差别取值情况下的数据漫衍情况，从而进一步深入分析变量之间的相互影响和关系，这种分析就称为交织列联表分析。

当所视察的现象同时与两个因素有关时，如某种服装的销量受价钱和住民收入的影响，某种产物的生产成本受原质料价钱和产量的影响等，通过交织列联表分析，可以较好地反映出这两个因素之间有无关联性及两个因素与所视察现象之间的相关关系。SPSS提供了多种适用于差别类型数据的相关系数表达，这些相关性磨练的零假设都是：行和列变量之间相互独立，不存在显著的相关关系。凭据SPSS磨练后得出的相伴概率（Concomitant Significance）判断是否存在相关关系。如果相伴概率小于显著性水平，那么拒绝零假设，行列变量之间相互相关；如果相伴概率大于显著性水平，那么接受原假设，行列变量之间相互独立。

4.1.1性别对甜品需求的影响通过对男生和女生对甜品需求的形貌分析，接下来做一下性别对甜品需求的显著性磨练。通过方差磨练，显著性P值为0.086，小于显著性水平α为0.1，因此可以得出，拒绝零假设，性别对甜品需求存在相关性，有显著影响，详细数据见表4-1。值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方4.909a2.086似然比4.7712.092线性和线性组合4.0801.043有效案例中的 N100表4- 1性别对甜品需求的卡方磨练4.2.2职业对甜品需求的影响通过对差别职业的人对甜品需求的形貌分析，接下来做一下职业对甜品需求的显著性磨练。

通过方差磨练，显著性P值为0.868，大于显著性水平α为0.1，因此可以得出，职业对甜品需求相互独立，没有显著性影响，详细数据见表4-2。卡方磨练值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方1.263a4.868似然比2.0654.724线性和线性组合.0481.826有效案例中的 N100表4- 2职业对甜品需求需求的卡方磨练4.1.3月薪（月生活费）对甜品需求的影响通过对差别月薪（月生活费）对甜品需求的形貌分析，接下来做一下月薪（月生活费）对甜品需求的显著性磨练。通过方差磨练，显著性P值为0.836，显着大于显著性水平α为0.1，因此可以得出，月薪（月生活费）对甜品需求是相互独立的，没有显著影响，详细数据见表4-3。

卡方磨练值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方2.781a6.836似然比3.2786.773线性和线性组合.3371.561有效案例中的 N100表4- 3月薪（月生活费）与甜品需求的卡方磨练4.1.4性别对甜品购置方式的影响通过对男生和女生对甜品购置方式的形貌分析，接下来做一下性别对甜品购置方式的显著性磨练。通过方差磨练，显著性P值为0.744，大于显著性水平α为0.1，因此可以得出，性别对甜品购置方式存是相互独立的，没有显著影响，详细数据见表4-4。卡方磨练值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方1.239a3.744似然比1.9913.574线性和线性组合.0451.832有效案例中的 N100表4-4性别对甜品购置方式的卡方磨练4.1.5职业对甜品购置方式的影响通过对差别职业的人对甜品购置方式的形貌分析，接下来做一下差别职业对甜品购置方式的显著性磨练。通过方差磨练，显著性P值为0.002，显着小于显著性水平α为0.1，因此可以得出，拒绝零假设，差别职业对甜品购置方式存在相关性，有显著影响，详细数据见表4-5。

卡方磨练值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方20.710a6.002似然比10.9466.090线性和线性组合.3351.563有效案例中的 N100表4-5职业对甜品购置方式的卡方磨练4.1.6月薪（月生活费）对甜品购置方式的影响通过差别月薪（月生活费）对甜品购置方式的形貌分析，接下来做一下月薪（月生活费）对甜品购置方式的显著性磨练。通过方差磨练，显著性P值为0.279，显着大于显著性水平α为0.1，因此可以得出，月薪（月生活费）对甜品购置方式存是相互独立的，没有显著影响，详细数据见表4-6。卡方磨练值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方10.955a9.279似然比9.5319.390线性和线性组合.0701.792有效案例中的 N100表4-6月薪（月生活费）对甜品购置方式的卡方磨练4.2影响因素的因子分析在实际问题的分析历程中，人们往往希望尽可能多的搜集关于分析工具的数据信息，进而能够比力全面的、完整的掌握和认识它。

于是，对研究工具的形貌就会有许多指标。可是效果如何呢？如果搜集的变量过多，虽然能够比力全面准确的形貌事物，但在实际建模时这些变量会给统计分析带来盘算量大和信息重叠的问题。

而消减变量个数一定会导致信息丢失和信息不完整等问题的发生。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术，是解决上述问题的一种很是有效的方法。

它可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子，以最少的信息丢失，将原始众多相同本质的变量综合成较少的几个综合指标（因子），可淘汰变量的数目，能够起到有效降维的目的，还可磨练变量间关系的假设。4.2.1考察原有变量是否适合举行因子分析首先考察收集到的原有变量之间是否存在一定的线性关系，是否适合接纳因子分析提取因子，在这里，借助了变量的巴特利特球度磨练和KMO磨练方法举行分析。分析效果如表4-7所示。

在举行因子分析前，首先需要通过盘算KMO值和Bartlett球体磨练来说明本研究量表使用接纳因子分析。通过KMO值判断数据是否适合因子分析的一般尺度如下：KMO值在 0.9以上为很是适合接纳因子分析；KMO值在0.8~0.9之间为很适合接纳因子分析；KMO值在0.7~0.8间为适合接纳因子分析；KMO值在0.6~0.7间为可以接纳因子分析；KMO值在0.5~0.6间为接纳因子分析很委曲；而KMO值在0.5以下则不适合接纳因子分析（马庆国，2002）。KMO 和 Bartlett 的磨练取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 怀抱。

.818Bartlett 的球形度磨练近似卡方590.906df91Sig..000表4- 7巴特利特球度磨练和KMO磨练由表4-11可知，巴特利特球度磨练和KMO磨练计量的观察值为590.906，相应的概率p靠近0。显著性水平为0.05，由于概率p小于显著性水平，因此应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单元阵有显著差异。同时，KOM值为0.818，凭据Kaiser给出了KMO怀抱尺度可知原有变量可以接纳因子分析举行分析。

4.2.2提取因子在验证可以做因子分析的基础上，本研究接纳主成份法，提取特征值大于1的4个因子。提取条件特征值大于1时提取因子的配合度，可以看到，特征值大于1的因子配合解释了原有变量总方差的65.561%，因此本次因子提取的总体效果比力理想。分析效果如表4-9所示，并通过碎石图来验证。

请问您喜欢吃甜品的原因是？(好吃)请问您喜欢吃甜品的原因是？(就是喜欢没有理由)请问您喜欢吃甜品的原因是？(调治心情)请问您喜欢吃甜品的原因是？(甜品造型做工精致，让人想吃)请问您喜欢吃甜品的原因是？(甜品店气氛好，价钱优惠)您来甜品店的主要目的是?(品尝甜品)您来甜品店的主要目的是?(朋侪聚会)您来甜品店的主要目的是?(情侣约会)您来甜品店的主要目的是?(休闲)请问您是否喜欢吃甜品？（选A与B按顺序填写，跳过第6题）请问您喜欢什么气势派头的甜品店？相关请问您喜欢吃甜品的原因是？(好吃)1.000.610.680.695.698.403.117.088.020-.606.142请问您喜欢吃甜品的原因是？(就是喜欢没有理由).6101.000.604.610.692.244.188.021.025-.515.116请问您喜欢吃甜品的原因是？(调治心情).680.6041.000.583.671.211.068.050.115-.432.068请问您喜欢吃甜品的原因是？(甜品造型做工精致，让人想吃).695.610.5831.000.743.288.136.057.073-.474.267请问您喜欢吃甜品的原因是？(甜品店气氛好，价钱优惠).698.692.671.7431.000.129.157.094.083-.391.115您来甜品店的主要目的是?(品尝甜品).403.244.211.288.1291.000.009-.126-.306-.321.079您来甜品店的主要目的是?(朋侪聚会).117.188.068.136.157.0091.000.160.112-.137.162您来甜品店的主要目的是?(情侣约会).088.021.050.057.094-.126.1601.000-.131-.019.022您来甜品店的主要目的是?(休闲).020.025.115.073.083-.306.112-.1311.000.017.131请问您是否喜欢吃甜品？（选A与B按顺序填写，跳过第6题）-.606-.515-.432-.474-.391-.321-.137-.019.0171.000-.188请问您喜欢什么气势派头的甜品店？.142.116.068.267.115.079.162.022.131-.1881.000第一组数据项形貌了初始因子解的情况。可以看到，第1个因子的特征值根为5.050，解释原有14个变量总方差的36.072%，累计方差孝敬率为36.072%。

第2个因子的特征根为1.580，解释原有14个变量总方差的11.289%，累计方差孝敬率为11.289%，依次类推。第二组数据形貌了因子解的情况。可以看到，由于指定提取4个因子，4个因子配合解释了原有变量总方差的65.561%。总体上，原有变量的信息丢失相比力少，因子分析效果比力理想。

第三组数据项形貌了最终因子解的情况。可见，因子旋转后，累计方差比没有改变，也就是没有影响原有变量的配合度，但却重新分配了各个因子解释原有变量的方差，改变了各因子的方差孝敬，使得因子更易于解释。在图4-1标为因子数目，纵坐标为特征值。可以看到：前4个个因子的特征值很高，对解释原有变量的孝敬率最大；第4个以后的因子特征值都较小，对解释原有变量的孝敬率较小，已经成为可被忽略的“高山脚下的碎石”，因此提取4个因子是合适的。

图4-1因子的碎石图4.2.3因子的命名解释接纳方差最大法对因子载荷矩阵实施正交旋转以使因子具有命名解释性，输出旋转后的因子载荷，分析效果如表4-10。旋转成份矩阵a成份1234请问您喜欢吃甜品的原因是？(甜品店气氛好，价钱优惠).884.028.077.143请问您喜欢吃甜品的原因是？(其它).871-.047.091.112请问您喜欢吃甜品的原因是？(好吃).846.070-.205.104请问您喜欢吃甜品的原因是？(调治心情).829请问您喜欢吃甜品的原因是？(就是喜欢没有理由).800.127请问您是否喜欢吃甜品？（选A与B按顺序填写，跳过第6题）-.569-.295.306.026您来甜品店的主要目的是?(朋侪聚会).039.678.070.471请问您喜欢什么气势派头的甜品店？.124.649.105-.039您的性别是？-.038-.615.297.430您来甜品店的主要目的是?(休闲).140.226.790-.143您来甜品店的主要目的是?(品尝甜品).271.145-.765-.100您来甜品店的主要目的是?(情侣约会).002-.081-.014.830您来甜品店的主要目的是?(其它)-.342-.100.082-.479表4- 10旋转后的因子成份矩阵由表4-9可知， 甜品店气氛好，价钱优惠、其它原因在第一个因子上有较高的载荷，第1个因子解释了这两个变量，可解释为外在原因影响因素；甜品好吃、甜品店气势派头在第2个因子上有较高的载荷，第2个因子主要解释了这两个变量，可解释为内部服务因素；休闲原因去甜品店、为品尝甜品去甜品店在第3因子上有较高的载荷，第3个因子主要解释了这两个变量，可解释为甜品自己口感因素；去甜品店的原因为情侣约会在第4个因子上有较高的载荷，第4个因子主要解释了这一个变量，可解释为客观情况因素；以上和旋转前相比，因子寄义较为清晰。通过因子分析，得出甜品需求的4个因子划分是外在原因、内部服务、客观情况、甜品自己口感因素。4.3单因素方差分析方差分析是通过推断控制变量各水平下观察变量的总体漫衍是否有显著差异来分析控制变量对观察变量的影响作用。

方差分析分为单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析。单因素方差分析是用来研究一个控制变量的差别水平是否对观察变量发生显著影响。通过前文对甜品需求的形貌统计，我们开端相识了研究样本对甜品的需求状况。本章通过对上文建设的研究假设举行显著性磨练，分析出哪些因素对甜品需求有显著的影响，哪些因素没有显著性影响。

4.3.1四个因子对甜品销售量的影响在举行方差分析之前，我们必须举行方差齐性磨练。通过磨练P值是否大于显著性水平，判断是否可适合方差分析。当P值大于显著性水平方可举行方差分析。

外在原因、内部服务、客观情况、甜品自己口感因素凭据分析得出，“外在原因因子”、“内部服务因子”、“客观情况”、“甜品自己口感因子”的P值皆大于显著性水平0.01，所以不能推翻“组内方差相同”的原假设，可以举行磨练。方差齐性磨练Levene 统计量df1df2显著性外在原因因子.213198.646内部服务因子2.048198.156客观情况因子.846198.360甜品自己口感因子3.592198.061表4-11方差齐性磨练通太过别分析四个因子对甜品销售量的分析，只有“甜品自己口感因子”的P值0.061小于显著性水平0.1，我们由此可以得出，甜品的差别口感对甜品的销售量有显著的影响，如表4-12，表4-13：因此，在建立甜品店以及在谋划时，必须注重甜品的口感，重视原质料的质量，形成良好的形象以此提高主顾们对甜品的满足度。ANOVA平方和df均方F显著性甜品自己口感因子组间.0421.042.070.791组内58.70898.599总数58.75099外在原因因子组间.7041.7041.378.243组内50.05698.511总数50.76099内部服务因子组间.5461.546.996.321组内53.69498.548总数54.24099客观情况因子组间.0281.028.080.778组内34.9625研究结论与对策建议5.1研究结论本研究通过问卷观察、理论分析等多种方法对周边人群举行甜品需求的观察研究，观察结论主要包罗以下几个方面：（1）性别对甜品的需求水平有影响。

被观察的100名人中，男性比例占了26%，女性比例占了74%，女性对甜品的需求水平总体上高于男性。女性对甜食的抗拒能力一般来说较弱，而对男性而言，他们相对理性，对甜食这一类食物没有女性那样钟爱，所以女性对甜品的需求水平更高。（2）职业对甜品的需求水平有影响。被观察者中上班族占据了25%，学生占了72%，其它职业占了3%，而教师则没有。

从中可以看出被观察工具中学生所占的比例最高，其它职业所占的比例最低，被观察者中却没有教师。学生相对于其它职业，它年事偏小，没有事情和社会的压力，相对轻松自由，对于甜品有更多的时间去品味，而甜品店塑造的气势派头与气氛也正切合学生的要求。

上班族平时事情时间较多，对甜品的需求在平时休息或节沐日会较多，而不像学生那么休闲。因此，学生对甜品的需求水平最大，其次是上班族和其他职业者。（3）月薪（月生活费）对甜品的需求水平有影响。月薪（月生活费）是消费的前提，从统计的数据中可以看出月薪（月生活费）在1000元以下的占了13%，月薪（月生活费）在1000元—3000元的占了63%，月薪（月生活费）在3000元—5000元的占了19%，月薪（月生活费）在5000元以上的占了5%。

月薪（月生活费）在1000元—3000元的人对甜品的需求水平最高，月薪（月生活费）在5000元以上的人对甜品的需求水平最低。月薪（月生活费）在1000元—3000元的人收入最为普遍，可以在解决衣食住行的基本生活问题下，对其它中低档产物举行消费，所以对甜品这类中低档消费品的需求水平最高。（4）甜品口感会影响消费者对甜品的购置。

从统计的效果可以看出，被观察的人中对甜品的口感在意水平很高，平均分为4.57，其中认为重要的8%，认为很是重要为77%，而认为不重要仅1%。这就说明被观察者对甜品的口感是十分重视的。（5）甜品店服务态度会影响消费者对甜品的购置。

从形貌性分析看，数据中重要和很是重要占到了60%，可以看出被观察者对甜品店服务态度的重视水平较高，服务态度也是开甜品店历程中需要思量的重要因素。5.2对策及建议针对上面的结论，凭据之前的研究分析得出了影响甜品需求的因素，接下来依据影响甜品需求的因素提出相应的对策。

1、经由分析得出的（1）、（2）、（3）结论，我们发现性别、职业、月薪（月生活费）对甜品需求水平是没有显著性影响的，险些为无关联，所以我们在前期宣传的历程中或是在谋划的历程中，无论男女生，做什么事情都要重视。这项服务受众是普遍的消费者，没有针对的特殊主顾群。

所以我们在思量服务工具时，应该是不分男女，不分职业全部思量。2、针对甜品口感，对于消费者在选择哪家甜品店购置甜品会发生一定影响。对于消费者来说，他们会选择甜品口感好价钱实惠或者只要甜品口感好哪怕价钱稍高一点的甜品。因此，在建立甜品店以及在谋划时，必须注重甜品的口感，重视原料的质量，形成良好的形象以此提高主顾们对我们甜品店甜品的忠诚度。

3、针对甜品店整体情况气势派头，消费者对甜品店整体情况气势派头的在意水平也很高，重要水平平均分为4.14。这就说明消费者对甜品店整体情况气势派头是十分重视的。因此，在建立甜品店以及在谋划时，必须注重甜品店整体的装修以及谋划时的整体气势派头，以一个令主顾满足的情况，来完成一次服务。

4、针对服务态度，消费者对甜品店服务态度的重视水平相当高。这就说明服务态度的优劣是影响消费者对甜品需求的重要因素之一。

因此，在建立甜品店以及在谋划时，必须提高对主顾的服务态度，做到礼貌周到，耐心服务，给主顾一个愉快的服务旅程。5.3研究的不足只管本文的研究得出了一些较有意义的结论，可是在研究历程中仍然存在一些局限之处，需要在未来的研究中进一步深化和完善。

主要包罗以下几方面：1. 问卷设计方面存在不足，本文在设计消费者对甜品的喜好水平时思量的不是特别周全，李克特量表中因子数量过少；由于问卷的选项设计不够合理，设置的问题较多，不仅降低了观察效果，也使得后期的量化比力庞大，也同时导致后期对影响甜品需求的因素举行分析时泛起，多选题的题量过多，导致形貌分析占了很大的篇幅。2. 发收问卷时，许多问卷因为没有说明详细的要求，有几份问卷因为选项不齐全或者单选做成多选导致无效。

而且在发放时，由于时间和地。

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