تطبيق برنامج تخصيص eMASS كاداه بحثيه لتقييم فوائد المستهلك

يتطلب البروتوكول من المشاركين تجربة التخصيص الشامل قبل إجراء استطلاع، ويستخدم بيانات الاستطلاع لاختبار العلاقات بين استجابات المستهلك. يسمح البروتوكول بتطبيق بيانات المستهلك على النمذجة الهيكلية للمعادلات وتحليل الوسائل الكامنة للحصول على بيانات إحصائية متطورة وزيادة صحة البحث. وسوف تستفيد دراستنا البحوث التحقيق في آثار تكنولوجيا البيع بالتجزئة أو التسويق على استجابات المستهلكين.

على الرغم من أن اختبار العديد من اختبارات الثوابت مثل المصفوفة والثوابت المتغيرة ذات الثوابت قد يكون صعبًا ، فإننا ننصح بالصبر واتباع هذا الإجراء بعناية فائقة لزيادة جودة البيانات. إثبات الإجراء سيكون هيون كيم، طالب من الصف ألف من مختبري. استخدم استطلاعًا عبر الإنترنت لتوظيف المستهلكات اللواتي يتمتعن بتجربة تسوق للملابس عبر الإنترنت.

إرسال رسالة دعوة إلكترونية إلى المشاركين المؤهلين تتضمن معلومات عن الغرض من الدراسة وضمان سرية الردود. إرسال إرشادات إلى المشاركين في الاستطلاع الذين يوافقون على المشاركة في استطلاع يوضح كيفية إنشاء معاطف الخندق باستخدام برنامج التخصيص. يبدأ المشاركون الذين يوافقون على المشاركة في الدراسة الاستقصائية إجراءات المسح.

يحصلون على رابط متصل ببرنامج تخصيص eMass في موقع تسوق موجود ، ويطلب منك أن تتخيل أنك في وضع جيد بما فيه الكفاية لشراء ملابس محبوبة وتضطر إلى شراء معطف خندق لحضور اجتماع مهم. سوف تحتاج إلى إنشاء معطف خندق فريدة من نوعها. أثناء تصفح الإنترنت ، يمكنك أن تأتي عبر موقع الملابس المثالي الذي يحتوي على برنامج تخصيص شامل.

بعد 24 ساعة من تلقي السيناريو، قم بتفعيل رابط المسح بحيث يمكن للمشاركين الذين أنهوا معطفهم الخندق وهم على استعداد لإجراء المسح النقر على رابط المسح. في الاستطلاع ، يكون المشاركون تحميل لقطة الشاشة والسعر من معطف الخندق التي أنشأوها على الصفحة الأولى من المسح. ثم، يجب أن يقوم المشاركون بإكمال الاستبيان عبر الإنترنت فيما يتعلق بالفوائد الملحوظة والتعلق العاطفي بالمنتج المخصص، والموقف تجاه برنامج التخصيص، ونوايا الولاء، والأسئلة الديموغرافية.

تقديم مكافأة مالية للمشاركين الذين يكملون الدراسة. عندما يتم الانتهاء من جميع الدراسات الاستقصائية، حفظ بيانات المسح في ملف SPSS التي تحتوي على جميع الردود من المشاركين في الاستطلاع واستخدام البيانات تنظيفها لإجراء تحليل النمذجة المعادلة الهيكلية. باستخدام انقسام متوسط، مجموع ومتوسط عشرات من ستة بنود من الابتكار أزياء وحساب متوسط درجة الابتكار الموضة.

تحت قائمة التحويل، انقر فوق إعادة ترميز إلى متغيرات مختلفة ورمز واحد لمجموعة مبتكرة أزياء منخفضة إذا كان متوسط النتيجة أقل من المتوسط. انقر نقراً مزدوجاً فوق متغير مجموعة مبتكرة أزياء لنقله إلى الحالات المقسمة حسب الحقل. ثم، تعيين موقع دليل ملف الإخراج لحفظ الملفات كما Data_low الأزياء المبتكرة.

ساف Data_high الابتكار الموضة. sav في الدليل المعين. لتأكيد الصلاحية المتقاربة، انقر فوق تحديد ملفات البيانات، Data_TOTAL.sav.

تطوير نموذج القياس على أساس أسئلة البحث لتشمل خمسة متغيرات كامنة و 17 متغيراً مُلاحظاً. قم بتعيين كل من نسب الفرق للمتغيرات الكامنة كإحدى المتغيرات وانقر فوق حساب التقديرات. ثم، والتحقق من مؤشرات تناسب نموذج القياس من نتائج تحليل عامل تأكيد مجموعة واحدة، وحسن مؤشر صالح، وحسن تعديل مؤشر صالح، مؤشر صالح القاعدة، مؤشر تاكر لويس، مؤشر صالح المقارنة وخطأ مربع متوسط الجذر من التقريب.

وفي هذا التحليل التمثيلي، أجري تحليل عامل تأكيدي من مجموعة واحدة مع خمسة متغيرات كامنة و 17 متغيراً مُلاحظاً. وكانت جميع النسب الحرجة لمعاملات العوامل كبيرة، مما يعني ضمناً أن الصلاحية المتقاربة قد تحققت. وكشفت المؤشرات المناسبة لنموذج معادلة هيكلية لمجموعة واحدة عن وجود تناسب مقبول.

إن الانتقال من تحليل عامل تأكيدي للمجموعة الواحدة إلى تحليل عامل تأكيدي متعدد المجموعات للتحقق من صحة نموذج قياس العوامل الخمسة لكلا المجموعتين يكشف عن أن عدم المقاييس الشكلية قد تحقق وأن جميع النسب الحرجة لمعاملات العوامل كانت كبيرة. ولاختبار الاتساق في القياس، تم تقييد معامل العامل بأن تكون واحدة عبر مجموعتين، وأجريت تحليلات أخرى للعامل التكين المتعدد المجموعات، مما يشير إلى أن الفرق بين التشي المربع و14.728 لم يكن كبيراً وأن عدم الاتساق المتري كان راضياً. منذ أن تم قبول نموذج المقاييس المتغيرة، تم اختبار الثوابت عددية.

وبما أن نموذج الثوابت المترية/الكاملة كان متداخلاً في نموذج الثوابت المترية الكامل، فقد أجري اختبار فرق تشي-سكوير، مما يدل على أن الفرق في المربع تشي 11.18 لم يكن كبيراً، وأن عدم المقاييس عددية كان راضياً. وبالنظر إلى أنه تم تحقيق الثوابت الشكلية، والثوابت المترية، والثوابت الرقمية، فقد تم إجراء تحليل متوسط كامن وحددت وسائل خمسة متغيرات كامنة للمجموعات المبتكرة العالية على أنها قيم إيجابية أعلى بكثير من تلك التي تم إجراؤها لمجموعات الأزياء المبتكرة المنخفضة. قد يبدو برنامج التخصيص الشامل صعبًا اعتمادًا على إدراك الفرد لتعقيد المهمة.

تذكر أن توفر الوقت الكافي للمشاركين للتأقلم مع برنامج التخصيص. لمعالجة الاختلافات في المجموعة في العلاقات بين المتغيرات الكامنة، يمكن تنفيذ نموذج معادلة هيكلية مجموعة متعددة لمقارنة المعاملات السابقة عبر المجموعات. وقد استخدم معظم الباحثين نموذج المعادلة الهيكلية لمجموعة متعددة للمقارنات الجماعية.

توفر دراستنا طريقة أخرى لإجراء مقارنات جماعية متعددة في مجال العلوم الاجتماعية.