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Articolo metodologico

Applicazione di un programma di personalizzazione eMASS come strumento di ricerca per valutare i vantaggi per i consumatori

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DOI:

10.3791/60035

27 settembre 2019

* These authors contributed equally

In questo articolo

Sommario

Presentato qui è un protocollo per esaminare le risposte dei consumatori verso la personalizzazione di massa nel contesto della vendita al dettaglio online. Il protocollo descrive in dettaglio la procedura di indagine online e come analizzare i dati utilizzando la modellazione di equazioni strutturali e le differenze di gruppo utilizzando analisi di media latente.

Abstract

Poiché molti studiosi e professionisti studiano la personalizzazione e il marketing delle relazioni, è importante fornire personalizzazione come la personalizzazione di massa attraverso la tecnologia di marketing. Lo scopo di questo studio è quello di esaminare come condurre ricerche sui consumatori utilizzando un sondaggio online e l'analisi dei dati. Questo studio esamina i benefici percepiti dai consumatori durante la personalizzazione di un prodotto, nonché l'attaccamento emotivo del prodotto, gli atteggiamenti verso un programma di personalizzazione e le intenzioni di fidelizzazione nel contesto della vendita al dettaglio online. Inoltre, questo studio studia come le risposte dei consumatori siano diverse in base alle caratteristiche individuali come l'innovazione della moda. Una società di sondaggi online in Corea del Sud ha reclutato 290 acquirenti di abbigliamento femminile che hanno acquistato abbigliamento online. Per migliorare la validità esterna, questo studio ha utilizzato un sito web di vendita al dettaglio esistente con un programma di personalizzazione di massa ben consolidato. Dopo aver completato il programma di personalizzazione, i partecipanti completano il questionario online. La modellazione delle equazioni strutturali (SEM) e le analisi mediche latenti (LMA) vengono quindi eseguite per le analisi. Questo studio sottolinea l'importanza di testare l'invarianza di misurazione per i confronti medi. Prima della SEM e della LMA, questo studio segue la gerarchia dei test di invarianza (test di invarianza delle impostazioni, test di invarianza metrica e test di invarianza scalare), che non sono considerati da approcci tradizionali come ANOVA. Queste analisi statistiche forniscono l'applicabilità delle procedure di test dell'invarianza e l'LMA ai comportamenti dei consumatori. Le conclusioni delle differenze medi hanno integrità e validità perché sono guidate da una sofisticata procedura statistica per garantire l'invarianza della misurazione.

Introduzione

La personalizzazione di massa si riferisce alla capacità di un rivenditore online di personalizzare prodotti, servizi e l'ambiente transazionale per i singoli clienti1. I consumatori di oggi non sono soddisfatti dei prodotti standard, e molti rivenditori lo hanno riconosciuto. Offrire un'opzione di personalizzazione di massa è un metodo per ottenere la fidelizzazione del cliente e vantaggi competitivi2. La personalizzazione di massa come tattica di marketing consente ai consumatori di creare i propri prodotti in base a particolari esigenze e quindi fornisce prodotti o servizi personalizzati3. Ad e....

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Protocollo

Questa ricerca è stata esentata dall'IRB Review presso l'Ewha Womans University e gli è stato assegnato il numero di protocollo #143-18.

1. Assunzione dei partecipanti

  1. Preparatevi a condurre un sondaggio online.
    NOT: Un sondaggio online è stato condotto utilizzando una società di sondaggi in Corea del Sud. La società di ricerca ha il più grande pannello di consumatori con alti tassi di risposta in Corea. Le distribuzioni di età e genere nel pannello riflettono lo stato della popolazione coreana. Il pannello dei consumatori ha un alto grado di affidabilità attraverso la verifica di nomi reali. Dal momento che la società....

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Risultati

Le statistiche di frequenza offrivano caratteristiche del campione. Un totale di 290 donne consumatori online hanno completato il processo di acquisto utilizzando il programma di personalizzazione e-mass. Le caratteristiche demografiche del campione sono state distribuite in modo uniforme. Per fasce d'età, il 23,1% aveva vent'anni, il 28,3% sui trent'anni, il 26,6% sui quarantenni e il 22,1% sui cinquant'anni. Per stato civile, il 58,3% si è sposato, mentre il 40% era single. Per occupazione, il 45,2% erano impiegati, il.......

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Discussione

Implicazioni dei risultati
I risultati di questo studio rivelano che i benefici estrinseci e intrinseci dei consumatori derivanti dalla creazione di un prodotto di massa personalizzato aiutano la crescita dell'attaccamento emotivo al prodotto, la creazione di atteggiamenti positivi verso il programma di personalizzazione e maggiori intenzioni di fidelizzazione. I risultati sugli effetti moderatori dell'innovazione moda rivelano che se confrontati con i consumatori di un gruppo di innovazione a bassa m.......

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Dichiarazioni

Gli autori non hanno nulla da rivelare.

Ringraziamenti

I dati sono stati modificati dallo studio29di Park e Yoo. Questo lavoro è stato sostenuto dal Ministero dell'Istruzione della Repubblica di Corea e dalla Fondazione Nazionale di Ricerca di KOREA (NRF - 2016S1A5A2A03927809).

....

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Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo
NomeAziendaNumero di catalogoCommenti
SPSS AMOS 22IBM Corporation, Soluzione dati Inc.Utilizzato per analisi fattoriali di conferma, analisi di modelli di equazioni strutturali e analisi delle medie latenti

Riferimenti

  1. Srinivasan, S. S., Anderson, R., Ponnavolu, K. Customer loyalty in e-commerce: an exploration of its antecedents and consequences. Journal of Retailing. 78 (1), 41-50 (2002).
  2. Mouw, R. Biggest challenges of mass customization and tips for addressing these challenges. Manufacturing Tomorrow. , Available from:

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Ristampe e permessi

Tag

Personalizzazione di massaModellazione tramite equazioni strutturaliAnalisi della media latenteInvarianza di misurazioneRicerca sui consumatoriSondaggio onlineInnovatività nella modaAnalisi multi-gruppoAnalisi fattoriale confermativaAnalisi dei dati con SPSS