费者通过线上平台在线购买并支付、预订某类服务与商品，并到线下实体店体验、消费，继而完成交易过程的消费活动。体验性团购将餐饮、娱乐、生活服务、旅游及酒店等类型的体验性商业业态通过移动互联网平台与城市实体店联系起来。因此，本文的主要研究对象为体验性团购，考察并分析其对城市商业网点发展的影响。
      城市商业网点种类繁多，包括零售商店(如购物中心、百货店和综合超市等)、商品交易市场(如汽车交易市场、二手物品交易市场等)、物流基地、餐饮酒店及其他生活服务设施等。本文所探讨的城市商业网点主要包括与体验性团购互动密切的大型零售网点、餐饮、酒店及其他生活服务业设施，并以武汉市中心城区三环线以内区域作为研究范围，探讨消费行为和商业网点在移动互联网时代的发展特征。

（二）数据来源

本文所使用的数据主要包括调研数据和网络数据两类。

(1)调研数据来源于关于武汉地区居民体验性团购消费习惯的问卷调查，调查对象为武汉地区居民，调查内容主要包括基本情况调查和体验性团购消费习惯调查两项。2015年8月，调查小组向武汉地区住宅小区发放问卷共350份，回收有效问卷324份，有效率达92.57％。

(2)网络数据主要来源于美团网及Google地图。选择美团网是因为美团网是消费者常用的团购平台，所占市场份额最大，团购信息较为全面且具有代表性。通过在美团网(武汉站)进行检索，筛选出符合体验性团购特征的团购商品，获取其类型、数量、销售量及店铺位置等信息。
      调查小组于 2015 年 8 月～ 2016 年8月通过美团网(武汉站)检索体验性团购商品信息，统计其商品类型、店铺位置及销售量等数据。在Google地图中搜索所获取的体验性团购商家店铺位置，获得兴趣点(POI)数据。兴趣点数据提供了各商家的名称、具体位置和业态类型等信息。将Google地图中的武汉市中心城区道路现状图作为信息采集和空间分析的基础底图，将兴趣点通过空间叠加的方法与底图进行匹配，得到武汉市体验性团购商业网点的分布图(图1)。

（三）研究方法

      本文根据体验式团购商业网点数据的特征，将团购网点的分布情况抽象为点要素进行分析，对区域内点要素的空间分布规律进行了定量研究。常用的点要素分析方法主要有核密度分析法和最近邻层次聚类分析法，这两种方法能够从微观层面反映商业网点的空间布局特点。基于此，本文选取核密度分析和最近邻层次聚类分析两种点模式方法，研究体验性团购商业网点的空间布局与聚集特征。

三  体验性团购消费行为及空间分布特征

      移动互联网时期，体验性团购通过创新的“线上支付、线下体验”模式，不仅使消费者的消费行为发生变化，还对商业网点的空间分布产生影响。因此，调查小组通过研究体验性团购的消费行为和空间分布两方面特征，来分析体验性团购对城市商业网点发展的影响。

（一）体验性团购的消费行为特点

      对消费行为的研究主要涉及消费主体、消费对象、消费心理及消费过程等。本文通过对网络和调研数据的分析，总结体验性团购的消费人群、消费类型及消费动机的特点。

1  主力消费人群

      通过对问卷调查中消费者的个人信息进行分析可知，体验性团购的主力消费人群为年龄在20岁到40岁之间、月收入在2000 元到 8000元之间的消费者 ( 图 2，图 3)。

2  主要消费类型

      对美团网中餐饮美食、休闲娱乐、旅游酒店及生活服务四类体验性团购商品的数据统计如图 4 所示。
数据表明，消费者在进行餐饮美食和休闲娱乐类消费时使用体验性团购的几率更大。随着人民生活水平的不断提高，消费者在满足自身物质需求的同时，更加注重生活品质的提升，对于餐饮美食及休闲娱乐类的消费需求增大。体验性团购消费的发展对餐饮及娱乐类商业的影响较为突出。

3  主导消费动机