本次报告数据来源为美团外卖面试题。使用Excel进行数据清洗，Power BI进行可视化分析。分析如下：分析思路主要由以下四点构成：1. 差评标签分析：不同标签占比情况如何；2. 站点分析：分析不同站点表现以及存在的问题；3. 骑手分析：分析骑手差评数、配送时间指标以及与站点的相关因素...
美团外卖用户差评分析报告
本次报告数据来源为美团外卖面试题。使用Excel进行数据清洗，Power BI进行可视化分析。
分析如下：
分析思路主要由以下四点构成：
1. 差评标签分析：不同标签占比情况如何；
2. 站点分析：分析不同站点表现以及存在的问题；
3. 骑手分析：分析骑手差评数、配送时间指标以及与站点的相关因素；
4. 商家分析：分析商家导致的差评问题。
1. 差评标签分析
2. 站点分析
送达超时 问题在每个站点都占比严重。 站点C 表现最差，其次是 站点A、站点B。
站点B、C、E、F 的总耗时长过高易导致订单 送达超时。
站点A 虽然各项耗时基本较短，但差评总数第2多。结合差评标签数占比， 服务态度及其他 问题较严重。
3. 骑手分析
送达超时、态度不好 是多数骑手的共同问题。
骑手 少餐/洒餐、提前点送达、仪表不整 更易得差评。
骑手的配送时间长短这一单一维度并不是客户给出差评的决定性因素。
站点A、C 在管理上存在问题，相同骑手在这两个站点得到的差评数要多于其他站点。
4. 商家分析
每个骑手得到差评并不全是骑手的服务问题，餐品商家也有一定的责任。
分析结论及改善方案2022-06-12
