소비자 혜택을 평가하기 위한 연구 도구로 eMASS 커스터마이징 프로그램 적용
Summary
여기에 제시된 프로토콜은 온라인 소매의 맥락에서 대량 사용자 정의에 대한 소비자의 반응을 검토하는 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 온라인 측량 절차와 잠재 평균 분석을 사용하여 구조 방정식 모델링 및 그룹 차이를 사용하여 데이터를 분석하는 방법을 자세히 설명합니다.
Abstract
많은 학자와 실무자가 개인화 및 관계 마케팅을 연구하는 것처럼 마케팅 기술을 통해 대량 맞춤화와 같은 개인화를 제공하는 것이 중요합니다. 이 연구의 목적은 온라인 설문 조사 및 데이터 분석을 사용하여 소비자 조사를 수행하는 방법을 검토하는 것입니다. 이 연구는 소비자의 인식된 이점을 검토하면서 제품을 사용자 정의하고 감정적인 제품 부착, 사용자 지정 프로그램에 대한 태도 및 온라인 소매의 맥락에서 충성도 의도를 조사합니다. 또한 이 연구는 패션 혁신성과 같은 개별적인 특성에 따라 소비자 반응이 어떻게 다른지 조사합니다. 한국의 한 온라인 설문조사 회사에서 온라인으로 의류를 구매한 여성 의류 쇼핑객 290명을 모집했습니다. 외부 타당성을 향상시키기 위해 이 연구는 기존 소매 웹 사이트를 잘 확립된 대량 맞춤 화 프로그램으로 사용했습니다. 사용자 지정 프로그램을 완료한 후 참가자는 온라인 설문지를 작성합니다. 그런 다음 구조 방정식 모델링(SEM) 및 잠재 평균 분석(LMA)을 해석하기 위해 수행됩니다. 이 연구는 평균 비교를 위한 측정 불변성의 중요성을 강조합니다. SEM 및 LMA 전에 이 연구는 ANOVA와 같은 전통적인 접근법에서 고려되지 않는 불변선 테스트(구성 불변 성 테스트, 메트릭 불변선 테스트 및 스칼라 불변성 테스트)의 계층 구조를 따릅니다. 이러한 통계 분석은 소비자 행동에 대한 불변 테스트 절차 및 LMA의 적용 가능성을 제공합니다. 평균 차이의 결론은 측정 불변성을 보장하기 위해 정교한 통계 절차에 의해 유도되기 때문에 무결성과 유효성을 갖습니다.
Introduction
대량 사용자 지정은 전자 소매업체가 개별 고객에게 제품, 서비스 및 거래 환경을 맞춤화하는 기능을 말합니다1. 오늘날의 소비자들은 표준 제품에 만족하지 못하고 있으며, 많은 소매업체들이 이를 인식하고 있습니다. 대량 사용자 정의 옵션을 제공하는 것은 고객 충성도 및 경쟁 우위를 얻을 수있는 한 가지 방법입니다2. 마케팅 전술로 대량 사용자 정의는 소비자가 특정 요구에 따라 자신의 제품을 만들 수 있도록하고 따라서 개별 화된 제품 또는 서비스를 제공3. 예를 들어, 소비자는 대량 생산되는 신발 한 켤레를 구입할 수 있지만 색상, 패브릭 및 기타 디자인 구성 요소를 선택하여 일반 소매 웹 사이트에서 사용할 수없는 새롭고 독특한 신발을 만들 수 있습니다. 그 결과, 소비자는 더 유리한 제품을 구입할 수 있으며, 맞춤형 제품에 대한 만족도뿐만 아니라 브랜드 충성도가4,5증가합니다.
인터넷 사용이 증가함에 따라 대량 사용자 지정 프로세스는 생산 시간을 낮추고 동일한 비용으로 더 많은 설계 옵션을 제공하는 측면에서 더욱 빠르고 효율적이되었습니다. 또한, 소매 업체는 대상 고객이 선호하는 것에 대한 정보를 얻을 수 있으며, 따라서 그들과 강한 관계를 구축6,7. 따라서 많은 산업(예: 의류, 신발, 자동차 및 컴퓨터)이 사용자 지정 프로그램을 채택하고 있습니다. 대량 맞춤화는 소비자와 소매업체 모두에게 이익이 되지만 일부 소매업체는8. 따라서 소비자가 혜택을 인식하는 방법과 이러한 혜택이 장기적인 성공을 위해 다른 쇼핑 반응에 미치는 영향을 조사할 필요가 있습니다.
설득 이론9에서효과 (HOE) 모델의 계층 구조를 그리기, 이 연구는 소비자가 인식 – 영향 – 코네이션 서열에 따라 정보를 처리 제안. 구체적으로, 본 연구는 인식된 소비자 혜택(인식)이 제품 부착을 통해 충성도 의도(conation)에 영향을 미치는지 여부와 대량 맞춤화 프로그램에 대한 태도(영향)를 조사합니다. . 동기 부여 이론10에기초하여, 인식 된 혜택은 외인성 및 본질적 혜택11로나뉩니다.
외적 이익은 제품12(따라서, 제품품질에가까운 값)를 사용하여 파생된 소비자의 인식 가치와 관련된 반면, 본질적인 혜택은 제품11을사용할 때 즐거운 경험을 나타낸다. 대량 사용자 정의 컨텍스트에서, 외적 혜택은 소비자가 만드는 제품과 연관되고, 본질적인 혜택은 hedonic 및 체험 요구를 만족시키는 사용자 정의 경험과 관련이있다 13,14. 선행 연구에 따르면 소비자의 인식된 혜택은 감성적인 제품 부착15및 대량 맞춤화 프로그램에 대한 긍정적인 태도를 향상시킨다는 것을 발견했습니다16. 감성적인 제품 애착은 소비자가 제품17에연결하는 감정적 인 넥타이를 말하며, 이는 사용자 정의 프로그램18 및 충성도 의도19에대한 태도에 긍정적 인 영향을 미칩니다. 또한, 사용자 정의 프로그램에 대한 태도는 충성도 의도20에긍정적 인 영향을 미칩니다.
마지막으로, 이 연구는 개인의 특성(즉, 패션 혁신성)이 소비자 반응에 어떻게 다른 영향을 미치는지 살펴봅니다. 패션 혁신성은 개인의 혁신적인 경향이 새로운 패션 아이템21의채택에 영향을 미치는 정도를 말합니다. 연구 결과에 따르면 적합성을 피하려는 소비자(즉, 패션이 매우 혁신적인 소비자)는 고유한 제품을 획득하도록 동기를 부여하며, 이는 대량 맞춤화가 다른 제품과 차별화하는 효과적인 전술일 수 있음을 나타냅니다. 22. 따라서,이 연구는 매우 패션 혁신적인 소비자를 위해 긍정적 인 응답의 더 많은 숫자가 생성 될 것이라고 가정합니다.
이전 문헌 리뷰에 따라, 이 연구는 다음과 같은 연구 가설을 해결. H1: 대량 맞춤 제품의 인식된 혜택(a: 외인성 혜택, b: 본질적인 이점)은 감정적인 제품 부착에 긍정적인 영향을 미칩니다. H2: 대량 맞춤 제품의 인식된 혜택(a: 외인적 이점, b: 본질적인 이점)은 대량 맞춤화 프로그램에 대한 태도에 긍정적인 영향을 미칩니다. H3: 감정적인 제품 첨부 파일은 대량 사용자 정의 프로그램에 대한 태도에 긍정적 인 영향을 미칠 것입니다. H4: 감정적인 제품 첨부파일은 충성도 의도에 긍정적인 영향을 미칩니다. H5: 대량 맞춤 화 프로그램에 대한 태도는 충성도 의도에 긍정적 인 영향을 미칠 것입니다. H6: 낮은 패션 혁신성에 비해, 하이 패션 혁신가들은 (a) 인식된 이점, (b) 감정적인 제품 부착, (c) 태도 및 (d) 행동 의도에 대해 더 긍정적인 반응을 보태게 될 것입니다.
외부 타당성을 향상시키기 위해 이 연구는 기존 질량 맞춤 화 프로그램을 사용합니다. 한국의 잠재적 인 참가자는이 연구를 위해 모집하고 실제로 제품을 구입 한 것처럼 프로그램을 사용하여 자신의 트렌치 코트를 만들 도록 요청받습니다. 이 연구는 사용자 지정 경험을 기반으로 참가자의 응답을 탐색하기 위해 온라인 설문조사를 사용합니다. 참가자는 온라인으로 사용자 지정 프로그램을 사용한 직후 설문지에 액세스할 수 있습니다. 데이터를 수집한 후 단일 그룹 SEM을 사용하여 제품 부착, 태도 및 충성도 의도에 대한 소비자 혜택의 영향을 조사합니다. 이 연구는 패션 혁신성의 적당한 역할을 검토하기 위해 LMA를 사용합니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
결과의 의미
이 연구의 연구 결과는 대량 맞춤형 제품을 만드는 소비자의 외적 및 본질적 이점이 제품에 대한 감정적 인 애착의 성장, 사용자 정의 프로그램에 대한 긍정적 인 태도의 생성을 돕고, 충성도 가 증가했습니다. 패션 혁신의 적당한 효과에 대한 연구 결과는 낮은 패션 혁신 그룹의 소비자에 비해, 높은 패션 혁신 그룹의 사람들은 더 큰 혜택을 인식, 더 큰 첨부 파일을 가?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
데이터는 박씨와 유씨의 연구29에서수정되었습니다. 이 작품은 대한민국 교육부와 한국국립연구재단(NRF =2016S1A5A2A03927809)의 지원을 받았습니다.
Materials
| SPSS AMOS 22 | IBM Corporation, Data Solution Inc. | used for confirmatory factor analyses, structural equation modeling analyses, and latent means analyses |
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