本文介绍了一种用于研究消费者对在线零售环境中大规模定制反应的实验方案。该方案详细说明了在线调查的实施步骤,以及如何使用结构方程模型分析数据,并通过潜在均值分析检验组间差异。
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本文介绍了一种用于研究消费者对在线零售环境中大规模定制反应的实验方案。该方案详细说明了在线调查的实施步骤,以及如何使用结构方程模型分析数据,并通过潜在均值分析检验组间差异。
随着众多学者和从业者对个性化与关系营销展开研究,通过营销技术提供诸如大规模定制等个性化服务显得尤为重要。本研究旨在探讨如何利用在线调查和数据分析开展消费者研究。该研究考察了消费者在定制产品过程中所感知到的利益、对产品的情感依附、对定制项目的态度以及在线零售情境下的忠诚意愿。此外,本研究还探讨了消费者反应如何因个体特征(如时尚创新性)的不同而存在差异。韩国的一家在线调查公司招募了290名曾在线购买服装的女性消费者。为提高外部效度,本研究采用了一个已建立成熟的大规模定制项目的现有零售网站。参与者在完成定制流程后,填写在线问卷。随后采用结构方程模型(SEM)和潜在均值分析(LMA)进行数据解析。本研究强调了在进行均值比较时检验测量不变性的重要性。在实施SEM和LMA之前,本研究遵循了不变性检验的层级顺序(构型不变性检验、度量不变性检验和标量不变性检验),而传统方法(如ANOVA)通常未考虑这些步骤。这些统计分析方法验证了不变性检验程序和LMA在消费者行为研究中的适用性。由于采用了严谨的统计流程以确保测量不变性,因此关于均值差异的结论具有完整性与有效性。
大规模定制是指电子商务零售商根据个体客户的需求定制产品、服务以及交易环境的能力1。如今的消费者对标准化产品不再满足,许多零售商已经认识到这一点。提供大规模定制选项是获得客户忠诚度和竞争优势的一种方法2。作为一种营销策略,大规模定制允许消费者基于特定需求自主设计产品,从而获得个性化的产品或服务3。例如,消费者不仅可以购买批量生产的鞋,还可以通过选择颜色、面料及其他设计元素,定制一双全新且独特的鞋,而这种鞋在普通零售网站上是无法获得的。因此,消费者能够购买到更符合偏好的产品,其对定制产品的满意度以及品牌忠诚度也随之提高4,5。
随着互联网的日益普及,大规模定制流程在缩短生产时间、以相同成本提供更多设计选择方面变得更加迅速和高效。此外,零售商能够获取目标客户偏好的相关信息,从而与客户建立稳固的关系6,7。因此,许多行业(如服装、鞋类、汽车和计算机)已采用定制化项目。尽管大规模定制对消费者和零售商均有益处,但部分零售商仍面临挑战8。因此,有必要深入研究消费者如何感....
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本研究已获梨花女子大学机构审查委员会豁免,并被分配方案编号 #143-18。
1. 受试者招募
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频率统计提供了样本的特征信息。共有290名女性在线消费者使用电子大规模定制程序完成了购物过程。样本的人口统计学特征分布较为均衡。按年龄组划分,23.1% 在二十多岁,28.3% 在三十多岁,26.6% 在四十多岁,22.1% 在五十多岁。按婚姻状况划分,58.3% 已婚,40% 未婚。按职业划分,45.2% 为办公室职员,22.8% 为家庭主妇,10.3% 为专业人士,9.3% 为学生,5.5% 从事服务行业(表2)。
采用单组验证性因子分析(CFA),包含五个潜在变量(“外在动机_V”、“内在动机_V”、“EP依恋”、“对MP的态度”和“忠诚度”)以及17个观测变量,对五因子测量模型的拟合度进行了评估。尽管卡方统计值显著(卡方 = 179.63,df = 109,p = 0.000),但由于样本量较大(n = 209),卡方统计量通常较为敏感。其他拟合指数的数值表明模型整体拟合良好(GFI = 0.93,AGFI = 0.91,NFI = 0.97,TLI = 0.98,CFI = 0.99,RMSEA = 0.05)。所有因子载荷的临界比值(C.......
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研究意义
本研究结果表明,消费者通过创造大规模定制产品所获得的外在和内在利益,有助于增强对产品的情感依恋、形成对定制项目积极的态度,并提升忠诚度意愿。关于时尚创新性的调节效应分析结果显示,与低时尚创新性群体的消费者相比,高时尚创新性群体的消费者感知到更多利益,情感依恋更强,对定制项目的态度更为积极,且具有更高的忠诚度意愿。这些结果为HOE模型提供了理论和实践层面的支持。
在线调查方法的意义
本研究通过韩国的一家调查公司开展了一项在线调查。该调查公司拥有韩国规模最大的消费者调查面板,且具有较高的应答率。该面板的年龄和性别分布反映了韩国人口的整体状况。通过实名制验证,该消费者面板具有高度的可靠性。由于该调查公司长期采用多种创新方法管理该面板,面板成员对该公司的忠诚度较高,因此该公司所获得的调查结果被认为具有很高的可靠性。
使用现有的大规模定制项目相较于传统实验研究具有优势。参与者可以在自然且真实的情境下体验大规模定制项目,而非在为研究而刻意.......
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作者无任何利益冲突需要披露。
数据经改编自 Park 和 Yoo 的研究29。本工作由大韩民国教育部和韩国国家研究基金会(NRF = 2016S1A5A2A03927809)资助。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| SPSS AMOS 22 | IBM Corporation, Data Solution Inc. | 用于验证性因子分析、结构方程模型分析和潜在均值分析 |
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