引言

电子优惠券作为一种有效的营销手段，对于吸引Z世代消费者、提升品牌忠诚度和促进销售具有重要作用。电子优惠券可以通过线上平台精准推送，结合Z世代的消费偏好和社交行为，实现个性化营销。对于Z世代来说，优惠是吸引他们消费的重要因素之一。电子优惠券的提供，能够让他们在购买茶饮时享受到更多的实惠和优惠，从而激发他们的购买欲望和忠诚度。这种通过电子优惠券来促进销售的方式，不仅能够为茶饮品牌带来更多的流量和销售机会，还能够增强品牌与消费者之间的互动和粘性。

一、调查方案

（一）调查对象和调查单位

本次调查对象聚焦于昆明市的Z世代消费者，特别是居住在五华区、盘龙区、官渡区、西山区、呈贡区等五个行政区的年轻人群。调查对象：昆明市Z世代消费者（出生于1995年至2009年之间的年轻人）。

（二）样本量确定

为确保调查结果的准确性和可靠性，本次调查样本量的确定考虑了以下关键因素：置信水平、允许的误差范围、预期响应率及设计效应。

具体计算过程如下：

关键假设条件：

（1）置信水平：置信水平是统计学中用于估计总体参数的区间范围，结合点估计和变异性信息，反映参数估计的不确定性。社会科学研究通常选择95%的置信水平，即为如果同一调查被重复100次，其中95次得到的结果将包含真实的总体参数，对应的Z值为1.96。

（2）允许的误差范围（E）：也称为精度，为研究者愿意接受的最大误差量。常见的选择为5%，即E=0.05。

（3）预期比率（p）：预期比率是指在特定的研究或分析中，根据理论、经验、历史数据或某种假设所预先设定的不同类别或事件发生的比例或概率。在不具备先验数据的情况下，为保守估计，通常采0.5作为事件发生的预期比率，因为这时方差最大，能够计算出最大的样本量。

（4）预期响应率：预计响应率指在特定项目或活动中预期目标受众对参与调查做出的比例，本调查研究采取线上线下同时进行调查，根据过往调研经验，预计线上响应率较低为40%，线下响应率较高为60%，则总体预计响应率为50%。

（5）设计效应（Deff）：设计效应为统计学中用于衡量抽样调查设计复杂性与效率的重要指标，Deff的取值可从过去相同或相似主体的调查中或预调查中取得。通常,不同抽样方式的设计效应不同，本调查采用整群抽样，其Deff>1.计算公式为Deff=1+（m-1）ρ，其中m为每个群的平均样本量，避免过多分组导致样本稀疏，每组样本量建议≥30以保证统计效力，本调查的m值为40。ρ（ICC）为组内相关系数，反映群内个体的同质性。ρ取值一般在0-1之间，对于一般的社会科学与人口调查：态度或行为变量（消费习惯）即某年龄段人群对某类商品的偏好，对应的ρ约为0.02-0.05，则Deff=1+（40-1）0.02=1.78。

基本样本量计算公式如下：

将上述假设条件代入后得出：

即在不考虑响应率和设计效应的情况下基本样本量约为384份问卷。

考虑到预期响应率为50%，，则实际需要发放的问卷数量需调整为768份。

考虑到设计效应（DEFF=1.78），所以最终确定发放1400份问卷，其中线上线下各发放700份问卷。

二、消费者对茶饮电子优惠券的认知和态度

（一）基本消费者画像

在问卷中，我们统计了参与调查的消费者的基本信息，结果显示，19至30岁消费者是茶饮的主要市场，其中19至24岁占比最高（41.60%），显示其在年轻成人中的流行。25至30岁群体亦占显著比例（31.81%），而16至18岁及30岁以上消费者参与较少，占比分别为6.50%和20.09%，暗示这些年龄段的潜力未被充分利用。

在月消费方面，2000-5000元以下区间的消费者占最大比例（27.04%），其次是5000至7000元（25.99%），2000元以下的也有一定比例（23.30%），而高于10000元者最少（9.56%）。这反映茶饮消费者普遍具备中等消费能力。

（二）消费者对茶饮电子优惠券的认知和态度

1.认知情况

问卷揭示电子优惠券在目标消费者中认知度很高，74.01%的受访者会因为优惠券的发放而增加购买频次。59.45%的受访者在选购茶饮时只考虑优惠券力度，说明优惠券的优惠力度对销量的影响还是比较大的。

2. 使用意愿

调查显示消费者对电子优惠券的使用意向比较一致。94.17%的受访者在购买茶饮时都会使用优惠券，其中17.70%的受访者几乎每次购买时都使用优惠券，47.35%的受访者经常使用，29.13%的受访者偶尔使用，另有5.83%的受访者几乎不使用优惠券购买茶饮。

三、消费者的购买和使用行为

（一）消费者了解电子优惠券渠道和获取偏好

1.了解渠道

在消费者了解电子优惠券的渠道方面，社交媒体以60.34%的份数位居首位，表明消费者在日常生活社交媒体是了解电子优惠券的主要方式；短视频也是一个重要的获取来源达到了59.22%，这反映短视频宣传在当前时代运用的重要性。外卖平台以53.70%数额紧随其后，说明人们现在通过外卖方式点单占比销售份额巨大。其他各种方式，例如线下门店宣传，朋友和社群分享以及直播带货等力量也不可忽视，其占比分别为45.33%，28.23%和15.31%。

2. 获取偏好

在消费者获取电子优惠券的渠道方面，商家小程序领取以41%的比例位居首位，表明消费者在日常生活中通过商家小程序是主要获取电子优惠券的主要方式。官方直播间也是一个重要的获取来源，占比达到25%，这反映实体店面存在的重要性。商家群以21%的比例紧随其后，说明社交媒体在促销活动中扮演着重要角色。其他各种方式，例如线下门店、朋友推荐和分享等力量也不可忽视，其占比为13%。

（二）消费者对茶饮的购买频率、金额和渠道

从消费者购买茶饮的频率和金额交叉分析结果来看，每月和每周的购买次数较多，其次是偶尔，再次是每天，从不购买的人数比例非常低。在价格区间方面，10-15元内消费者的购买比例最高，为46.38%，反映了这一价格区间符合大多数消费者的消费预期，是消费大趋势。大于20元价格的购买比例明显降低，15-20元购买比例为28.90%，10元以下购买为17.33%。综合来看，价格设置在10-15元最能满足目标消费群体的需求，茶饮品牌可根据这一结果优化产品定价策略。

消费者购买茶饮的渠道多样，其中外卖平台和线下门店直接购买是主要渠道，占比分别为64.15%和62.81%。品牌官方小程序/APP的购买占比为47.72%，其他渠道占比相对较低，仅为2.02%。这一趋势与Z世代“懒人经济”特性高度契合，品牌可优化“免配送费+阶梯满减”策略，同时通过小程序预点单功能分流高峰时段压力等。

（三）消费者对茶饮购买关注因素

调查显示，几乎所有消费者愿意为口味支付费用，体现了消费者最愿意的还是为产品买单，其次是优惠券活动力度和品牌知名度，由此可见产品的优惠力度对其产品销售的影响是巨大的，能有效刺激消费者购买，打造一些品牌也能吸引消费者。再次是社交媒体推荐和新品推出速度对消费者有一定的影响，排在最后的是包装设计，这一结果表明过度追求“网红效应”可能偏离市场需求，建议品牌回归产品本质，把精力集中于产品本身，优惠活动的力度以及品牌知名度的构建。

四、消费者满意度和反馈

（一）消费者反馈

1. 消费者未使用电子优惠券的原因

消费者未使用电子优惠券的原因主要包括忘记兑换、使用规则复杂、优惠力度不足以及优惠券的领取渠道模糊等方面。忘记使用（62.43%）是降低消费者未使用优惠券的主要原因。其次是因为使用规则复杂（57.95%），部分茶饮品牌的电子优惠券设置了繁琐的使用规则，增加了消费者使用优惠券的难度和成本。有些优惠券只能在特定时间段使用，或者只能购买指定的茶饮产品，这使得消费者在使用优惠券时受到诸多限制。一优惠力度小是第三个原因。一些优惠券的优惠力度较小，无法满足消费者的期望。一张满20元减1元的优惠券，对于消费者来说，优惠幅度太小，几乎可以忽略不计，难以激发他们的购买欲望。优惠券领取渠道模糊也是原因之一。商家可以对电子优惠券精准投放进行优化，并优化领取流程等。

2. 消费者获取优惠券的意愿

消费者获取优惠券的意愿调查结果显示，46%的消费者愿意为了得到电子优惠券分享品牌内容，49%的消费者视情况而定，可以采取一定措施争取这部分消费者。发布带品牌话题的UGC内容、邀请好友注册会员、转发品牌活动到朋友圈、参与社群打卡活动等方式都有一定比例的消费者愿意尝试，其中发布带品牌话题的UGC内容的意愿相对较高，占比59.52%。这表明茶饮品牌可以通过鼓励消费者参与这些活动来发放优惠券，提高消费者的参与度和品牌传播度。

我们列举了一些比较受欢迎的品牌，对其优惠力度进行调查，从图中可以看出，受访者对霸王茶姬的优惠力度满意度最高，其次是瑞幸、库迪和蜜雪冰城等，其他商家可以对比其优惠活动力度、活动形式等做出调整，提供一些借鉴。

（二）消费者电子优惠券的偏好

Z世代对不同类型的茶饮电子优惠券的喜爱类型也有所不同。无门槛折扣券是Z世代最喜爱的优惠券类型，占比36.45%，折扣优惠券通常以一定的折扣比例，如8折、7折等，直接降低茶饮的价格，使用比较方便。其次是促销券使用频率占比27.41%。这种优惠券简单直接，消费者能够直观地感受到价格的优惠，因此也受到Z世代的欢迎。比如瑞幸咖啡推出9.9一杯，原本价格较高的茶饮在折扣后变得更具性价比，Z世代就会更有购买的动力。买一赠一或者第二杯半价也比较受欢迎，占比17%。在社交场景中，比如在与朋友聚会时，Z世代会选择使用买一送一优惠券购买茶饮，既能满足大家的需求，又能节省开支。满减优惠券，如满30元减10元、满50元减20元等，消费者在购买茶饮时，通过凑单达到满减门槛，即可享受优惠。这种优惠券能够刺激Z世代增加购买数量或金额，以获得更多的优惠。其他类型的优惠券，如储值卡、免费赠品券等，使用频率相对较低，当Z世代对某款茶饮的赠品感兴趣时，可能会为了获得赠品而购买茶饮。

五、数据分析

（一）描述性统计

数据描述性统计分析结果见表1。

题目	选项	频率	百分比
1. 您的出生年份是?	2007年-2009年	87	6.50%
	2001年-2006年	557	41.60%
	1995年-2000年	426	31.80%
	1995年以上	269	20.10%
	总计	1339	100.00%
2. 您的性别是?	男性	520	38.80%
	女性	819	61.20%
	总计	1339	100.00%
3. 您的职业是?	学生	408	30.50%
	上班族	687	51.30%
	自由职业者	194	14.50%
	其他	50	3.70%
	总计	1339	100.00%
4. 您每月的收入是?	2000元以下	312	23.30%
	2000-5000元	362	27.00%
	5000-7000元	348	26.00%
	7000-10000元	189	14.10%
	10000元以上	128	9.60%
	总计	1339	100.00%
5. 您平时购买新茶饮的频率是?	每天	145	10.80%
	每周	567	42.30%
	每月	334	24.90%
	偶尔	246	18.40%
	几乎不购买	47	3.50%
	总计	1339	100.00%
6.您一般选择的单杯茶饮价格?	10元以下	232	17.30%
	10-15元	621	46.40%
	15-20元	387	28.90%
	20元以上	99	7.40%
	总计	1339	100.00%
7.您每个月大概花多少钱在购买茶饮上?	50元以下	316	23.60%
	50-100元	553	41.30%
	100-200元	330	24.60%
	200元以上	140	10.50%
	总计	1339	100%

（二）信效度分析

1. 信度分析

针对问卷中的量表题（Q10、17、19）进行了信度和效度分析，以确保评估相关行为和态度时的一致性和可靠性，验证问卷内容与研究目标的契合度，并确保调研结果的准确性和有效性。

可靠性统计
克隆巴赫Alpha	样本量	项数
0.827	1339	14

如表2所示，本研究采用克隆巴赫α系数对量表信度进行检验，结果显示α系数值为0.827（n=1339），表明该14项量表具有优异的内部一致性（DeVellis,2016）。根据心理测量学标准（α＞0.7为可接受，α＞0.8为良好），当前结果达到高水平信度要求，证明量表条目间具有高度关联性，测量误差控制在理想范围内。

2. 效度分析

表3 问卷题目效度分析结果

KMO和巴特利特检验
KMO取样适切性量数	0.818
巴特利特球形度检验	近似卡方	2181.983
	自由度	91
	显著性	0.000

本研究通过KMO取样适切性量数与巴特利特球形度检验对问卷数据的结构效度进行评估，检验其是否适合进行因子分析。具体分析结果如表3所示：

KMO值为0.818（>0.8），表明问卷数据的变量间存在较强的相关性，满足因子分析的基本条件（通常KMO≥0.6为可接受，≥0.8为良好）。这一结果说明，问卷中涉及的变量（如价格优惠、品牌知名度等）能够有效反映潜在的研究构念，数据适合进行后续的因子降维或结构探索。

巴特利特球形度检验结果显示，近似卡方值为2181.983（自由度=91），显著性水平为p=0.000（<0.001），强烈拒绝“变量间无相关性”的原假设。这进一步验证了变量之间存在显著的系统性关联，符合因子分析对数据结构的假设要求。

（三）购买意愿影响因素

1. 卡方检验

第11题“您使用电子优惠券购买茶饮的频率是？”该题直接测量Z世代使用电子优惠券的核心行为（频率），是研究“消费偏好”的基础性指标。

数据支撑作用：使用频率数据可与其他变量（如收入、购买渠道、优惠券类型偏好等）进行交叉分析，揭示优惠券使用与消费行为的关联性。

后续分析的核心变量：在卡方检验中，Q11可能作为目标变量，用于分析其与其他特征的统计关联（如性别、职业、消费场景等）。鉴于问卷题目众多，直接构建逻辑回归模型不够高效，因此首选卡方检验进行变量筛选。卡方检验通过比较实际观测值与理论值的差异来评估两变量间的独立性，卡方值越大，说明关联性越强。每个自变量的P值反映了在无关联假设下观测到当前数据的概率，P值低于0.05则认为两变量有显著关联。这样，P值低的变量将被选为逻辑回归模型构建的重要因素，有助于缩小分析范围，提高模型准确性和针对性。

2. 因子分析

图1为碎石图的结果，这幅图直观地展示了特征值在不同因素中的变化趋势。观察该图，可以明显看出，在第四个因素之后，曲线的斜率发生了明显的平缓转变，这表明选择保留前四个因素进行进一步的分析较为适宜。

表4旋转的因子载荷矩阵

旋转后的成分矩阵
	成分
	1	2	3	4
Q10-1	0.776	-0.146	0.205	0.157
Q10-2	0.731		0.11	0.239
Q10-3	0.68	0.25		0.173
Q10-4	0.619	0.548		-0.155
Q10-5		0.79		0.269
Q10-6		0.707	0.137	0.266
Q17-1		0.438	0.397
Q17-2			0.794
Q17-3	0.257		0.755
Q17-4		0.352	0.58	0.37
Q19-1	0.106	0.322	0.49	0.31
Q19-2	0.304		0.141	0.749
Q19-3	0.143	0.189	0.162	0.692
Q19-4		0.452		0.662

表4是旋转后的因子负荷矩阵。基于该结果，因子1、2主要涵盖了Q10系列，这些变量涉及到使用情况的因素。这些因素包括：

Q10-1：价格优惠力度

Q10-2：饮品口味

Q10-3：品牌知名度

Q10-4：优惠券活动吸引力

Q10-5：包装设计新颖度

Q10-6：社交媒体推荐频率

因子3主要涵盖了Q17系列，这些变量涉及到消费偏好的因素。这些因素包括：

Q17-1：使用优惠券让我感到“省钱”的满足感

Q17-2：我会因优惠券尝试原本不关注的品牌

Q17-3：复杂的优惠券规则会让我放弃使用

Q17-4：限时优惠券能刺激我更快下单

因子4主要涵盖了Q19系列，这些变量涉及到消费习惯的因素。这些因素包括：

Q19-1：品牌

Q19-2：产品本身

Q19-3：优惠券力度

Q19-4：个人偏好

通过因子分析，提取了四个关键因子。“消费决策核心驱动因子”主要涵盖品牌、产品本身、优惠券力度和个人偏好等因素，解释了31.629%的总方差，表明这些因素在Z世代消费决策中起着核心作用。“品牌认知与传播影响因子”包含价格优惠力度、饮品口味、品牌知名度、优惠券活动吸引力、包装设计新颖度和社交媒体推荐频率等，解释了11.893%+9.569%=21.462%的总方差，反映出这些因素对消费者品牌认知和传播的重要影响。“消费偏好与决策情境因子” 涉及使用优惠券的心理感受和决策情境，如使用优惠券的“省钱”满足感、因优惠券尝试新品牌、复杂规则对使用的影响以及限时优惠券的刺激作用等，解释了7.612% 的总方差，体现了消费者在消费偏好和决策过程中的心理因素和情境因素。这些因子从不同维度揭示了Z世代使用电子优惠券购买茶饮的消费偏好和行为机制，为茶饮品牌制定营销策略提供了重要依据。

3. 多元逻辑回归分析

表5 模型拟合信息

模型	模型拟合条件 -2对数似然	卡方	似然比检验 自由度	显著性
仅截距	1328.750
最终	626.668	702.082	402	0.000

模型拟合信息表5中，最终模型的-2对数似然值为626.668，显著低于仅截距模型的1328.750，显著性p值为0＜0.05，说明模型有统计意义，模型通过检验。

表6 拟合优度

类别	卡方	自由度	显著性
皮尔逊	2855.982	1224	0.000
偏差	626.668	1224	1.000

拟合优度表6中皮尔逊卡方显著性p值＜0.001，原假设模型能很好地拟合原始数据，说明模型对原始数据的拟合通过检验。

表7伪R方

项目	伪R方值
考克斯-斯奈尔	0.726
内戈尔科	0.794
麦克法登	0.528

模型摘要中的考克斯-斯奈尔R方、内戈尔科R方、麦克法登R方分别为0.726、0.794、0.528，均显示模型解释力较强（见表7），其取值范围均为0-1，其越大代表模型拟合越好，但在实际应用中很少使用这三个指标来判断模型拟合程度。

本研究通过多元逻辑回归分析，揭示了Z世代使用电子优惠券购买茶饮的核心驱动因素及行为模式，深入分析模型的结果表明：

（1）消费习惯

月均茶饮消费：月消费200元以上的用户使用优惠券的概率显著更高。

购买渠道：通过品牌官方小程序/APP购买的用户使用优惠券的概率提升15.3倍

（2）优惠券偏好

优惠券类型：促销券（如9.9元）和买一赠一形式最受欢迎。

领取渠道：通过官方直播间领取优惠券的用户使用意愿更高。

（3）品牌选择因素

优惠活动力度和新品推出速度是关键驱动因素。

社交媒体推荐（如小红书、抖音）对使用频率有正向影响。

（4）未使用原因

领取渠道模糊和使用流程复杂是主要障碍。

（5）社交传播意愿

用户愿意通过转发朋友圈和邀请好友注册获取更多优惠券。

六、结论与建议

（一）结论

优惠券认知与使用：昆明市Z世代消费者对电子优惠券的认知度和使用率极高，74.01%的受访者会因优惠券增加购买频次，94.17%在购买茶饮时使用优惠券，表明优惠券是刺激消费的核心工具。消费者了解电子优惠券的主要渠道是社交媒体和短视频，商家小程序是主要的获取方式，凸显数字化渠道在精准营销中的关键作用。

购买行为影响因素：口味是消费者购买茶饮最关注的因素，其次是优惠券活动力度和品牌知名度。10-15元价格区间最符合消费者消费预期，外卖平台和线下门店是购买茶饮的主要渠道，这与Z世代“懒人经济”特性契合，追求性价比与情感满足的双重体验。

优惠券偏好与问题：Z世代最青睐无门槛折扣券（36.45%），其次是折扣促销券和满减优惠券，但对复杂规则（57.95%）、优惠力度不足（50.41%）和频繁发放等问题敏感，导致部分消费者兴趣流失。

（二）建议

精准定位市场：茶饮品牌应精准定位市场，针对16-18岁及30岁以上群体的特点，开发合适的产品和营销策略，拓展市场覆盖。例如，推出学生专属折扣或家庭分享券，针对16-18岁学生群体，推出价格亲民且具有青春活力元素的茶饮产品；针对30岁以上群体，推出更注重品质和健康的茶饮，并结合其工作和生活场景进行营销；根据消费频次和金额划分会员等级，提供差异化优惠（如黑卡会员日5折券），增强用户粘性。

优化优惠券策略：减少使用规则复杂的优惠券，提高优惠力度，避免发放过于频繁。推出“一键核销”、“自动匹配最优优惠”功能，取消时段与品类限制，降低使用门槛；根据场景设计组合券（如工作日单人券、周末分享券），结合“盲盒券”、“积分兑换券”提升趣味性，还可以推出“超级折扣日”，如每周三全场7折，或根据消费频次发放阶梯式优惠券，如满五单解锁五折券；利用消费数据定向推送优惠（如高频用户发放阶梯折扣），结合LBS技术在商圈推送“到店立减”弹窗，推送个性化的优惠券，提高消费者的参与度和忠诚度。例如，为经常购买某一品类茶饮的消费者，推送该品类的专属优惠券；在小程序中嵌入“预点单自动抵扣”、“过期提醒”功能，减少操作步骤，提升使用便捷性。

整合营销渠道：加强与社交媒体、短视频平台的合作，精准推送电子优惠券，提高品牌知名度和产品销量。同时，强化热门IP合作，推出联名产品，借助IP的影响力吸引消费者，参考跨品牌联名研究的成功案例（如喜茶×原神），与动漫、国潮IP合作推出联名优惠套餐，捆绑限量周边或数字藏品，提升文化附加值；设计“拍照打卡领券”“好友裂变券”等玩法，鼓励用户在社交媒体分享，扩大品牌曝光；减少“满减1元”等低效促销，通过联名活动、品牌故事传递文化价值（如茶饮与非遗结合），提升消费者情感认同；建立优惠券使用效果评估体系，定期收集用户反馈，迭代优惠策略以匹配市场变化。

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