Applicazione di un programma di personalizzazione eMASS come strumento di ricerca per valutare i vantaggi per i consumatori
27 settembre 2019
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.
Il nostro protocollo richiede ai partecipanti di sperimentare la personalizzazione di massa prima di intraprendere un sondaggio e utilizza i dati del sondaggio per testare le relazioni tra le risposte dei consumatori. Il protocollo consente di applicare i dati dei consumatori alla modellazione delle equazioni strutturali e all'analisi latente dei mezzi per ottenere dati statistici sofisticati e aumentare la validità della ricerca. Il nostro studio andrà a beneficio della ricerca che studia gli effetti della tecnologia di vendita al dettaglio o di marketing sulle risposte dei consumatori.
Sebbene il test di diversi test di invarianza come configurale, matrice e invarianza scalare possa essere difficile, consigliamo pazienza e seguendo questa procedura con molta attenzione per aumentare la qualità dei dati. A dimostrare la procedura sarà Hiyun Kim, uno studente di grado A del mio laboratorio. Utilizza un sondaggio online per reclutare donne consumatori che hanno un'esperienza di acquisto di abbigliamento online.
Invia un'e-mail di invito ai partecipanti idonei che include informazioni relative allo scopo dello studio e una garanzia della riservatezza delle risposte. Invia linee guida ai partecipanti al sondaggio che accettano di partecipare a un sondaggio che mostra come creare trench utilizzando il programma di personalizzazione. I partecipanti che accettano di partecipare all'indagine avviano la procedura di indagine.
Ricevono un link collegato al programma di personalizzazione eMass in un sito web di shopping esistente e ti viene chiesto di immaginare che sei abbastanza benesto da acquistare abbigliamento simpatico e devi acquistare un trench per partecipare a un incontro importante. Ti verrà voglia di creare un trench unico. Durante la navigazione in Internet, ti imbatti nel sito Web di abbigliamento perfetto che ha un programma di personalizzazione di massa.
24 ore dopo aver ricevuto lo scenario, attivare il link del sondaggio in modo che i partecipanti che hanno terminato il trench e sono pronti a prendere il sondaggio possano fare clic sul link del sondaggio. Nel sondaggio, fai caricare ai partecipanti lo screenshot e il prezzo del trench che hanno creato nella prima pagina del sondaggio. Quindi, i partecipanti completano il questionario online riguardante i benefici percepiti e l'attaccamento emotivo al prodotto personalizzato e l'atteggiamento verso il programma di personalizzazione, le intenzioni di fidelizzazione e le domande demografiche.
Fornire una ricompensa monetaria ai partecipanti che completano il sondaggio. Una volta completate tutte le indagini, salvare i dati del sondaggio in un file SPSS contenente tutte le risposte dei partecipanti all'indagine e utilizzare i dati puliti per condurre un'analisi di modellazione delle equazioni strutturali. Utilizzando una divisione mediana, sommare e mediare i punteggi di sei elementi di innovazione della moda e calcolare il punteggio mediano dell'innovazione della moda.
Nel menu trasforma fare clic su riscridi in variabili diverse e codice uno per un gruppo innovativo di bassa moda se il punteggio medio è inferiore alla mediana. Fare doppio clic sulla variabile di gruppo innovativa della moda per spostarla nelle case divise per campo. Assegnare quindi il percorso della directory del file di output per salvare i file Data_low innovatività della moda.
sav e Data_high innovatività della moda. sav nella directory assegnata. Per confermare la validità convergente, fare clic su seleziona file di dati Data_TOTAL.sav.
Sviluppare il modello di misurazione basato sulle domande di ricerca per includere cinque variabili latenti e 17 variabili osservate. Impostare ciascuna delle scostamenti delle variabili latenti come una e fare clic su calcola stime. Quindi, controllare gli indici di adattamento del modello di misurazione dai risultati dell'analisi del fattore di conferma del singolo gruppo, bontà dell'indice di adattamento, bontà regolata dell'indice di adattamento, indice di adattamento normato, indice di Tucker Lewis, indice di adattamento comparativo ed errore quadratico medio radice di approssimazione.
In questa analisi rappresentativa, è stata condotta un'analisi del fattore di conferma di un singolo gruppo con cinque variabili latenti e 17 variabili osservate. Tutti i rapporti critici dei coefficienti fattorici erano significativi, il che implicava che la validità convergente era stata raggiunta. Gli indici di adattamento di una modellazione di equazioni strutturali a singolo gruppo hanno rivelato un adattamento accettabile.
Il passaggio dall'analisi del fattore di conferma a gruppo singolo all'analisi del fattore di conferma multigruppo per convalidare in modo incrociato il modello di misurazione dei cinque fattori per entrambi i gruppi rivela che è stata raggiunta l'invarianza configurativa e che tutti i rapporti critici dei coefficienti fattoriali erano significativi. Per testare l'invarianza metrica, i coefficienti fattorici erano vincolati ad essere gli stessi su due gruppi, e fu eseguita un'altra analisi del fattore di conferma multigruppo, indicando che una differenza di chi quadrato di 14.728 non era significativa e che l'invarianza metrica era soddisfatta. Poiché il modello di invarianza metrica è stato accettato, è stata testata l'invarianza scalare.
Poiché il modello di invarianza scalare completa/scalare completa era annidato nel modello di invarianza metrica completo, fu condotto un test di differenza del chi quadrato, dimostrando che una differenza di chi quadrato di 11,18 non era significativa e che l'invarianza scalare era soddisfatta. Dato che sono state raggiunte l'invarianza configurabile, l'invarianza metrica e l'invarianza scalare, è stata eseguita un'analisi media latente e i mezzi di cinque variabili latenti per gli alti gruppi innovativi sono stati determinati come valori positivi significativamente superiori a quelli per i gruppi innovativi di bassa moda. Il programma di personalizzazione di massa può sembrare difficile a seconda della percezione di un individuo della complessità del compito.
Ricorda di fornire abbastanza tempo ai partecipanti per acclimatarsi al programma di personalizzazione. Per affrontare le differenze di gruppo nelle relazioni tra variabili latenti, è possibile eseguire la modellazione di equazioni strutturali di più gruppi per confrontare i coefficienti passati tra i gruppi. La maggior parte dei ricercatori ha utilizzato la modellazione di equazioni strutturali a più gruppi per confronti di gruppo.
Il nostro studio fornisce un altro modo per effettuare confronti di più gruppi in un'area di scienze sociali.
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Panoramica
Questo protocollo descrive un metodo per esaminare le risposte dei consumatori alla personalizzazione di massa nel commercio al dettaglio online. Illustra la procedura del sondaggio online e l'analisi dei dati mediante modellazione dell'equazione strutturale e analisi delle medie latenti.
Componenti Chiave dello Studio
Area della Scienza
- Comportamento del consumatore
- Vendita al dettaglio online
- Modellizzazione statistica
Sfondo
- I partecipanti sperimentano la personalizzazione di massa prima di compilare un questionario.
- I dati del questionario vengono utilizzati per verificare le relazioni tra le risposte dei consumatori.
- Il protocollo migliora la validità dei risultati della ricerca.
- Si raccomandano test di invarianza per migliorare la qualità dei dati.
Scopo dello studio
- Studiare le risposte dei consumatori alla tecnologia al dettaglio.
- Applicare metodi statistici avanzati per l'analisi dei dati.
- Fornire informazioni sugli effetti della personalizzazione di massa sul comportamento del consumatore.
Metodi Utilizzati
- Reclutamento tramite sondaggio online di consumatrici con esperienza negli acquisti di abbigliamento.
- Modellizzazione dell'equazione strutturale per l'analisi dei dati.
- Analisi delle medie latenti per valutare le differenze tra gruppi.
- Verifica dell'invarianza per garantire la qualità dei dati.
Risultati principali
- Le risposte dei consumatori possono essere analizzate efficacemente utilizzando i metodi proposti.
- Il protocollo consente approfondimenti statistici sofisticati.
- La pazienza nel seguire la procedura migliora la qualità dei dati.
Conclusioni
- Lo studio contribuisce alla comprensione del comportamento del consumatore nel commercio al dettaglio online.
- Dimostra l'importanza del rigore metodologico nella ricerca sui consumatori.
- Le ricerche future possono basarsi su questi risultati per esplorare ulteriori implicazioni.
Domande frequenti
Rilevanza Industriale del Progetto
Questo protocollo dimostra come una rigorosa validazione statistica dei dati sulla risposta dei consumatori possa informare la validazione degli obiettivi e lo sviluppo di saggi nella ricerca e sviluppo biofarmaceutica. Applicando test di invarianza della misura e analisi della media latente, il metodo supporta la riduzione del rischio meccanicistica e una maggiore affidabilità predittiva nella fase iniziale della scoperta. L'approccio consente a team multidisciplinari di confrontare le risposte biologiche tra sottopopolazioni mediante output quantitativi validati.
Applicazioni Strategiche nella Ricerca e Sviluppo in Biopharma
Scoperta Precoce e Validazione dell'Obiettivo
- Valore scientifico: Consente l'interrogazione di ipotesi terapeutiche mediante il test di invarianza di misura tra sottogruppi biologici.
- Valore operativo: Supporta la riduzione del rischio biologico attraverso l'analisi della media latente che quantifica differenze significative nell'attivazione dei percorsi.
- Valore predittivo: Migliora la selezione del portafoglio identificando quali meccanismi bersaglio mostrano schemi di risposta coerenti tra modelli variabili.
Sviluppo di screening e saggi
- Valore scientifico: Prepara sistemi biologici validati per flussi di lavoro successivi confermando l'equivalenza delle misurazioni.
- Valore operativo: Affronta la standardizzazione e la riproducibilità dei saggi mediante test di invarianza configurale, metrica e scalare.
- Scalabilità: Evidenzia la prontezza per lo screening assicurando che gli output quantitativi siano confrontabili tra diverse condizioni sperimentali.
Ricerca Translazionale e Preclinica
- Continuità Translazionale: Descrive come una misurazione invariante supporti l'allineamento con biomarcatori traslazionali nelle fasi di scoperta e preclinica.
- Decisioni Adeguate al Rischio: Permette la continuità dalla scoperta alla validazione preclinica confermando la stabilità del costrutto.
- De-risking Meccanicistico: Si concentra sul valore predittivo nella valutazione dell'interazione con il bersaglio in sistemi rilevanti per la malattia.
Integrazione di Pipeline e Flusso di Lavoro
Il metodo si inserisce nel percorso di scoperta che va dal test delle ipotesi all'identificazione di composti promettenti, in particolare quando si confrontano risposte biologiche in modelli variabili.
- Discovery Biology: Supporta la verifica delle ipotesi e la chiarificazione dei percorsi mediante la validazione di modelli di misurazione prima del confronto tra costrutti latenti.
- Screening: Descrive la prontezza del saggio attraverso modelli di misurazione validati che garantiscono output quantitativi riproducibili.
- Analytics: Mette in evidenza la modellizzazione dell'equazione strutturale e l'analisi della media latente come output statistici che consentono il confronto tra condizioni biologiche.
- Ricerca Translazionale: Collega il metodo alla continuità preclinica confermando l'invarianza di misurazione, prerequisito per un allineamento valido dei biomarcatori.
- Riutilizzo Aziendale: Presenta la procedura di verifica dell'invarianza come una capacità riutilizzabile per standardizzare i confronti tra studi.
Impatto Operativo ed Aziendale
- Valore scientifico: Affidabilità predittiva, validazione degli obiettivi, riduzione dell'ambiguità meccanicistica attraverso modelli di misurazione validati.
- Valore operativo: Standardizzazione, riproducibilità e scalabilità dei saggi biologici mediante test di invarianza.
- Valore strategico: Decisioni più efficaci su prosegui/non prosegui, efficienza del capitale e riduzione del rischio biologico in fasi avanzate assicurando l'equivalenza di misurazione.
- Impatto sul portafoglio: Prioritizzazione e decisioni di avanzamento corrette per il rischio, basate su differenze medie latenti con scale validate.
Considerazioni sull'implementazione
- Competenze scientifiche richieste in modellazione ad equazioni strutturali e analisi fattoriale confermativa.
- Esigenze di strumentazione e infrastruttura analitica per software statistici multivariati (ad esempio, SPSS, AMOS).
- Requisiti di standardizzazione tra gruppi per la definizione di variabili latenti e indicatori osservati.
- Considerazioni sull'adattamento tra diversi sistemi di modellazione durante la traduzione dei protocolli di verifica dell'invarianza.
- Limitazioni pratiche includono i requisiti di dimensione del campione per l'analisi multigruppo e la complessità dei test di invarianza longitudinale.
