Summary

L'application d'un programme de personnalisation eMASS comme outil de recherche pour évaluer les avantages pour les consommateurs

Published: September 27, 2019
doi:

Summary

Présenté ici est un protocole pour examiner les réponses des consommateurs à la personnalisation de masse dans le contexte de la vente au détail en ligne. Le protocole détaille la procédure d’enquête en ligne et comment analyser les données à l’aide de la modélisation des équations structurelles et des différences de groupe à l’aide d’analyses moyennes latentes.

Abstract

Comme de nombreux chercheurs et praticiens étudient la personnalisation et le marketing relationnel, il est important de fournir la personnalisation comme la personnalisation de masse par la technologie de marketing. Le but de cette étude est d’examiner comment mener des recherches sur les consommateurs à l’aide d’un sondage en ligne et d’une analyse des données. Cette étude examine les avantages perçus par les consommateurs lors de la personnalisation d’un produit ainsi que l’attachement émotionnel du produit, les attitudes à l’égard d’un programme de personnalisation et les intentions de fidélisation dans le contexte de la vente au détail en ligne. En outre, cette étude étudie comment les réponses des consommateurs sont différentes en fonction des caractéristiques individuelles telles que l’innovation de la mode. Une société d’enquête en ligne en Corée du Sud a recruté 290 femmes acheteurs de vêtements qui ont acheté des vêtements en ligne. Pour améliorer la validité externe, cette étude a utilisé un site Web de vente au détail existant avec un programme de personnalisation de masse bien établi. Après avoir terminé le programme de personnalisation, les participants remplissent le questionnaire en ligne. La modélisation des équations structurelles (SEM) et les analyses moyennes latentes (ALM) sont ensuite effectuées pour les analyses. Cette étude souligne l’importance de tester l’invariance de mesure pour les comparaisons moyennes. Avant le SEM et le LMA, cette étude suit la hiérarchie des tests d’invariance (test d’invariance configurale, test d’invariance métrique et test d’invariance scalaire), qui ne sont pas pris en compte par les approches traditionnelles telles que l’ANOVA. Ces analyses statistiques fournissent l’applicabilité des procédures de test d’invariance et l’AMT aux comportements des consommateurs. Les conclusions des différences moyennes ont l’intégrité et la validité parce qu’elles sont guidées par une procédure statistique sophistiquée pour assurer l’invariance de mesure.

Introduction

La personnalisation de masse se réfère à la capacité d’un e-détaillant d’adapter des produits, des services, et l’environnement transactionnel aux clients individuels1. Les consommateurs d’aujourd’hui ne sont pas satisfaits des produits standard, et de nombreux détaillants l’ont reconnu. Offrir une option de personnalisation de masse est une méthode pour obtenir la fidélité de la clientèle et des avantages concurrentiels2. La personnalisation de masse comme tactique de marketing permet aux consommateurs de créer leurs propres produits en fonction de besoins particuliers et fournit ainsi des produits ou services individualisés3. Par exemple, les consommateurs peuvent non seulement acheter une paire de chaussures qui sont produites en série, mais ils peuvent également créer une nouvelle paire unique de chaussures qui ne sont pas disponibles sur les sites Web de vente au détail réguliers en choisissant la couleur, le tissu, et d’autres composants de conception. En conséquence, les consommateurs peuvent acheter des produits plus favorables, et leur satisfaction avec le produit personnalisé ainsi que la fidélité à la marque augmenter4,5.

Avec l’utilisation croissante de l’Internet, le processus de personnalisation de masse est devenu plus rapide et efficace en termes de réduction du temps de production et de fournir plus d’options de conception avec les mêmes coûts. En outre, les détaillants peuvent obtenir des informations sur ce que leurs clients cibles préfèrent et ainsi établir des relations solides avec eux6,7. En tant que tel, de nombreuses industries (c.-à-d. vêtements, chaussures, voitures et ordinateurs) ont adopté des programmes de personnalisation. Bien que la personnalisation de masse profite à la fois aux consommateurs et aux détaillants, certains détaillants font face à des défis8. Par conséquent, il est nécessaire d’examiner comment les consommateurs perçoivent les avantages et comment ces avantages influencent d’autres réponses à l’achat pour réussir à long terme.

S’appuyant sur la hiérarchie des effets (HOE) modèle de théories de persuasion9, cette étude propose que les consommateurs traitent l’information basée sur la cognition-affect-conation séquence. Plus précisément, cette étude examine (après la création d’un produit personnalisé de masse) si les avantages perçus pour les consommateurs (cognition) influencent les intentions de fidélité (conation) par l’attachement au produit et l’attitude à l’égard d’un programme de personnalisation de masse (affect) . Basé sur la théorie de motivation10, les avantages perçus sont divisés en avantages extrinsèques et intrinsèques11.

L’avantage extrinsèque se rapporte à la valeur perçue d’un consommateur dérivée de l’utilisation d’un produit12 (donc, en valeur proche de la qualité du produit11), tandis que l’avantage intrinsèque indique une expérience agréable lors de l’utilisation d’un produit11. Dans un contexte de personnalisation de masse, l’avantage extrinsèque est associé au produit qu’un consommateur crée, et l’avantage intrinsèque est lié à l’expérience de personnalisation qui satisfait les besoins hédonistes et expérientiels13,14. Des recherches antérieures ont révélé que les avantages perçus par les consommateurs améliorent l’attachement émotionnel au produit15 et les attitudes positives à l’égard d’un programme de personnalisation de masse16. L’attachement émotionnel du produit se réfère à un lien émotionnel que les consommateurs se connectent à un produit17, qui influence positivement les attitudes envers le programme de personnalisation18 et les intentions de fidélité19. De plus, les attitudes à l’égard d’un programme de personnalisation influencent positivement les intentions de fidélité20.

Enfin, cette étude examine comment une caractéristique individuelle (c’est-à-d. l’innovation de la mode) influence différemment les réponses des consommateurs. L’innovation de la mode se réfère à la mesure dans laquelle la tendance innovante d’un individu influence l’adoption d’un nouvel article de mode21. Les résultats de la recherche montrent que les consommateurs qui désirent éviter la conformité (c.-à-d. les consommateurs très novateurs à la mode) sont motivés à acquérir des produits uniques, ce qui indique que la personnalisation de masse peut être une tactique efficace pour se différencier des autres. 22. Par conséquent, cette étude suppose qu’un plus grand nombre de réponses positives seront générées pour les consommateurs très innovants de mode.

Basée sur des revues de littérature précédentes, cette étude aborde les hypothèses de recherche suivantes. H1 : Les avantages perçus (a : avantage extrinsèque, b : avantage intrinsèque) d’un produit personnalisé de masse influenceront positivement l’attachement émotionnel du produit; H2 : Les avantages perçus (a : avantage extrinsèque, b : avantage intrinsèque) d’un produit personnalisé de masse influenceront positivement les attitudes à l’égard d’un programme de personnalisation de masse; H3 : L’attachement émotionnel du produit influencera positivement les attitudes à l’égard d’un programme de personnalisation de masse; H4 : L’attachement émotionnel au produit influencera positivement les intentions de fidélité; H5 : L’attitude à l’égard d’un programme de personnalisation de masse influencera positivement les intentions de fidélité; et H6 : Comparé à l’innovation de basse mode, les innovateurs de haute couture auront des réponses plus positives aux (a) les avantages perçus, (b) l’attachement émotionnel de produit, (c) attitudes, et (d) les intentions comportementales.

Pour améliorer la validité externe, cette étude utilise un programme de personnalisation de masse existant. Les participants potentiels en Corée du Sud sont recrutés pour cette étude et sont invités à créer leurs propres trench-coats en utilisant un programme comme s’ils avaient effectivement acheté le produit. Pour explorer les réponses des participants en fonction de leurs expériences de personnalisation, cette étude utilise un sondage en ligne. Les participants peuvent accéder au questionnaire immédiatement après avoir utilisé le programme de personnalisation en ligne. Après avoir recueilli des données, l’étude utilise un seul groupe de SEM pour étudier les effets des avantages pour les consommateurs sur l’attachement, l’attitude et les intentions de fidélité des produits. Pour examiner les rôles modérateurs de l’innovation de la mode, l’étude utilise des LMA.

Protocol

Cette recherche a été exemptée de l’examen de la CISR à l’Université des femmes d’Ewha et a reçu le numéro de protocole #143-18. 1. Recrutement de participants Préparez-vous à mener un sondage en ligne.REMARQUE: Un sondage en ligne a été réalisé auprès d’une société d’enquête en Corée du Sud. La société de recherche a le plus grand panel de consommateurs avec des taux de réponse élevés en Corée. Les répartitions par âge et sexe dans le p…

Representative Results

Les statistiques de fréquence offraient les caractéristiques de l’échantillon. Au total, 290 consommatrices en ligne ont terminé le processus d’achat à l’aide du programme de personnalisation de masse électronique. Les caractéristiques démographiques de l’échantillon ont été réparties uniformément. Par groupe d’âge, 23,1 % étaient dans la vingtaine, 28,3 % dans la trentaine, 26,6 % dans la quarantaine et 22,1 % dans la cinquantaine. Par état matrimonial, 58,3 % étaient mariés, tandis que 40 % étaient c…

Discussion

Conséquences des constatations
Les résultats de cette étude révèlent que les avantages extrinsèques et intrinsèques des consommateurs découlant de la création d’un produit personnalisé de masse contribuent à la croissance de l’attachement émotionnel au produit, à la création d’attitudes positives à l’égard du programme de personnalisation et l’augmentation des intentions de fidélité. Les résultats sur les effets modérateurs de l’innovation de la mode révèlent que par rapport aux …

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Les données ont été modifiées à partir de l’étude29de Park et Yoo. Ce travail a été soutenu par le Ministère de l’éducation de la République de Corée et la Fondation nationale de recherche de KOREA (NRF – 2016S1A5A2A03927809).

Materials

SPSS AMOS 22 IBM Corporation, Data Solution Inc. used for confirmatory factor analyses, structural equation modeling analyses, and latent means analyses

References

  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. Fiore, A. M., Lee, S. E., Kunz, G. Individual differences, motivations, and willingness to use a mass customization option for fashion products. European Journal of Marketing. 38 (7), 835-849 (2004).
  3. Pine, B. J., Gilmore, J. H. . The Experience Economy: Work is Theater and Every Business a Stage. , (1999).
  4. Yoo, J., Park, M. The effects of e-mass customization on consumer perceived value, satisfaction, and loyalty toward luxury brands. Journal of Business Research. 69 (12), 5775-5784 (2016).
  5. Endo, S., Kincade, D. H. Mass customization for long-term relationship development: why consumers purchase mass customized products again. Qualitative Market Research: An International Journal. 11 (3), 275-294 (2008).
  6. Franke, N., Piller, F. T. Value creation by toolkits for user innovation and design: the case of the watch market. The Journal of Product Innovation Management. 21 (6), 401-415 (2004).
  7. Lavidge, R. J., Steiner, G. A. A model for predictive measurements of advertising effectiveness. Journal of Marketing. 25, 59-62 (1961).
  8. Deci, E. L. . Intrinsic Motivation. , (1975).
  9. Kim, H. W., Chan, H. C., Gupta, S. Value-based adoption of mobile internet: an empirical investigation. Decision Support System. 43 (1), 111-126 (2007).
  10. Rogers, E. M. . Diffusion of Innovations, 4th Edition. , (1995).
  11. Fiore, A. M., Lee, S. E., Kunz, G. Individual differences, motivations, and willingness to use a mass customization option for fashion products. European Journal of Marketing. 38 (7), 835-849 (2004).
  12. Franke, N., Piller, F. T. Key research issues in user interaction with configuration toolkits in a mass customization system. International Journal of Technology Management. 26 (5/6), 578-599 (2003).
  13. Grisaffe, D. B., Nguyen, H. P. Antecedents of emotional attachment to brands. Journal of Business Research. 64 (10), 1052-1059 (2011).
  14. Lee, M. Factors influencing the adoption of internet banking: an integration of TAM and TPB with perceived risk and perceived benefit. Electronic Commerce Research and Applications. 8 (3), 130-141 (2009).
  15. Pedeliento, G., Andreini, D., Bergamaschi, M., Salo, J. Brand and product attachment in an industrial context: the effects on brand loyalty. Industrial Marketing Management. 53, 194-206 (2016).
  16. Ilicic, J., Webster, C. M. Effects of multiple endorsements and consumer celebrity attachment on attitude and purchase intention. Australasian Marketing Journal. 19 (4), 230-237 (2011).
  17. Koo, G. Y., Hardin, R. Difference in interrelationship between spectators’ motives and behavioral intentions based on emotional attachment. Sport Marketing Quarterly. 17 (1), (2008).
  18. Kang, J. M., Kim, E. e-Mass customization apparel shopping: effects of desire for unique consumer products and perceived risk on purchase intentions. International Journal of Fashion Design, Technology and Education. 5 (2), 91-103 (2012).
  19. Kim, J. B., Rhee, D. The relationship between psychic distance and foreign direct investment decisions: a Korean study. International Journal of Management. 18 (3), 286-293 (2001).
  20. Simonson, I. Determinants of customers’ responses to customized offers: conceptual framework and research propositions. Journal of Marketing. 69 (1), 32-45 (2005).
  21. Iacobucci, D., Posavac, S. S., Kardes, F. R., Schneider, M. J., Popovich, D. L. Toward a more nuanced understanding of the statistical properties of a median split. Journal of Consumer Psychology. 25 (4), 652-665 (2015).
  22. Steenkamp, J. B. E. M., Baumgartner, H. Assessing measurement invariance in cross-national consumer research. Journal of Consumer Research. 25 (1), 78-90 (1998).
  23. Bollen, K. A. . Structural Equation with Latent Variables. , (1989).
  24. Sass, D. A. Testing measurement invariance and comparing latent factor means within a confirmatory factor analysis framework. Journal of Psychoeducational Assessment. 29 (4), 347-363 (2011).
  25. Hong, S., Malik, M. L., Lee, M. K. Testing configural, metric, scalar, and latent mean invariance across genders in sociotropy and autonomy using a non-western sample. Educational and Psychological Measurement. 63 (4), 636-654 (2003).
  26. Park, M., Yoo, J. Benefits of mass customized products: moderating role of product involvement and fashion innovativeness. Heliyon. 4, 00537 (2018).
  27. Neuman, W. L. . Social Research Methods: Qualitative and Quantitative Approaches, 6th Edition. , (2006).
  28. Kim, J. H., Jang, S. A scenario-based experiment and a field study: a comparative examination for service failure and recovery. International Journal of Hospitality Management. 41, 125-132 (2014).
  29. Hancock, G. R., Lawrence, F. R., Nevitt, J. Type I error and power of latent mean methods and MANOVA in factorial invariant and noninvariant latent variable systems. Structural Equation Modeling. 7 (4), 534-556 (2000).

Play Video

Cite This Article
Park, M., Yoo, J. Applying an eMASS Customization Program as a Research Tool to Evaluate Consumer Benefits. J. Vis. Exp. (151), e60035, doi:10.3791/60035 (2019).

View Video