Summary

Tüketici Faydalarını Değerlendirmek Için Araştırma Aracı Olarak EMASS Özelleştirme Programı Uygulamak

Published: September 27, 2019
doi:

Summary

Burada sunulan online perakendecilik bağlamında kitlesel özelleştirme doğru tüketici yanıtları incelemek için bir protokoldür. Protokol, çevrimiçi anket prosedürünü ve yapısal denklem modellemesi ve grup farklılıklarını gizli ortalama analizleri kullanarak verilerin nasıl analiz edilebildiğini ayrıntılarıyla anlatır.

Abstract

Birçok akademisyen ve uygulayıcıları kişiselleştirme ve ilişki pazarlama çalışma gibi, pazarlama teknolojisi ile kitle özelleştirme gibi kişiselleştirme sağlamak önemlidir. Bu çalışmanın amacı, çevrimiçi bir anket ve veri analizini kullanarak tüketici araştırmasının nasıl yapılacağını incelemektir. Bu çalışma, bir ürünü ve duygusal ürün eki, özelleştirme programına yönelik tutumları ve çevrimiçi perakendecilik bağlamında sadakat niyetlerini özelleştirerek tüketicilerin algılanan faydalarını inceler. Buna ek olarak, bu çalışma, tüketici yanıtlarının moda yenilikçiliği gibi bireysel özelliklere göre nasıl farklı olduğunu araştırmaktedir. Güney Kore’de bir online anket şirketi online giyim satın 290 kadın giyim alışveriş işe aldı. Dış geçerliliği artırmak için, bu çalışmada iyi kurulmuş bir kitle özelleştirme programı ile mevcut bir perakende web sitesi kullanılmıştır. Özelleştirme programını tamamladıktan sonra, katılımcılar çevrimiçi anketi tamamlarlar. Daha sonra analizler için yapısal denklem modelleme (SEM) ve gizli ortalama analizleri (LmAs) yapılır. Bu çalışma, ortalama karşılaştırmalar için ölçüm değişmezliği test önemini vurgulamaktadır. SEM ve LMA’dan önce, bu çalışma, ANOVA gibi geleneksel yaklaşımlar tarafından dikkate alınmayan değişmezlik testleri (yapılandırma değişmezlik testi, metrik değişmezlik testi ve skaler değişmezlik testi) hiyerarşisini takip eder. Bu istatistiksel analizler, değişmezlik testi prosedürlerinin ve LMA’nın tüketici davranışlarına uygulanabilirliğini sağlar. Ortalama farklılıkların sonuçları bütünlük ve geçerlilik sahibidir, çünkü ölçüm değişmezliğini sağlamak için gelişmiş bir istatistiksel prosedür tarafından yönlendirilirler.

Introduction

Toplu özelleştirme, bir e-perakendecinin ürünleri, hizmetleri ve işlem ortamını tek tek müşterilere uyarlama yeteneğini ifade eder1. Günümüzün tüketicileri standart ürünlerden memnun değildir ve birçok perakendeci bunu fark edilmiştir. Bir kitle özelleştirme seçeneği sunan müşteri sadakati ve rekabet avantajları elde etmek için bir yöntemdir2. Bir pazarlama taktiği olarak Kitle özelleştirme tüketicilerin belirli ihtiyaçlarına göre kendi ürünlerini oluşturmak için izin verir ve böylece bireyselleştirilmiş ürün veya hizmetlersağlar 3. Örneğin, tüketiciler sadece seri olarak üretilen bir çift ayakkabı satın almakla kalmayıp, aynı zamanda renk, kumaş ve diğer tasarım bileşenlerini seçerek normal perakende web sitelerinde bulunmayan yeni ve benzersiz bir çift ayakkabı da oluşturabilirler. Sonuç olarak, tüketicilerin daha uygun ürünler satın alabilirsiniz, ve özelleştirilmiş ürün ile memnuniyeti yanı sıra marka sadakati artış4,5.

Internet kullanımının artmasıyla birlikte, kitlesel özelleştirme süreci üretim süresini düşürme ve aynı maliyetlerle daha fazla tasarım seçeneği sunma açısından daha hızlı ve verimli hale gelmiştir. Ayrıca, perakendeciler hedef müşterilerinin tercih ne ile ilgili bilgi elde edebilir ve böylece onlarla güçlü ilişkiler kurmak6,7. Bu nedenle, birçok endüstri (örneğin, giyim, ayakkabı, araba ve bilgisayar) özelleştirme programları benimsemiştir. Kitle özelleştirme hem tüketicilere hem de perakendecilere fayda sağlamış olsa da, bazı perakendeciler8. Bu nedenle, tüketicilerin yararları nasıl algıladıkları ve bu faydaların uzun vadeli başarı için diğer alışveriş yanıtlarını nasıl etkilediğini incelemek gerekir.

İkna kuramları9’danetki hiyerarşisi (HOE) modelinden yararlanan bu çalışma, tüketicilerin bilgiyi biliş-etki-konation dizisine göre işlemelerini önermektedir. Özellikle, bu çalışma (bir kitle özelleştirilmiş ürün oluşturduktan sonra) algılanan tüketici yararları (biliş) ürün eki ve kitle özelleştirme programı (etkisi) karşı tutum yoluyla sadakat niyetleri (conation) etkisi olup olmadığını inceler . Motivasyon teorisine dayanarak10, algılanan yararları dışsal ve içsel yararlarıayrılır 11.

Bir ürünü kullanmaktan elde edilen tüketicinin algılanan değeri ile ilgilidir12 (böylece, ürün kalitesine yakın değeri11),içsel yarar ise bir ürün kullanırken hoş bir deneyim gösterir11. Kitlesel özelleştirme bağlamında, dışsal yarar bir tüketici oluşturur ürün ile ilişkilidir ve içsel yarar hedonik ve deneyimsel ihtiyaçlarını karşılayan özelleştirme deneyimi ile ilgilidir13,14. Önceki araştırmalar tüketicilerin algılanan yararları duygusal ürün eki geliştirmek buldu15 ve kitle özelleştirme programı doğru olumlututumlar 16. Duygusal ürün eki tüketicilerin bir ürün17bağlanmak duygusal bir kravat anlamına gelir , hangi olumlu özelleştirme programı18 ve sadakat niyetleri19karşı tutumları etkiler . Ayrıca, bir özelleştirme programına yönelik tutumlar sadakat niyetlerini olumlu yönde etkiler20.

Son olarak, bu çalışma, bireysel bir özelliğin (yani moda yenilikçiliği) tüketici tepkilerini nasıl farklı etkilediğini inceler. Moda yenilikçilik derecesi bir bireyin yenilikçi eğilim yeni bir moda öğesi21benimsenmesi etkiler anlamına gelir. Araştırma bulguları, uygunluktan kaçınmak isteyen tüketicilerin (yani, son derece moda yenilikçi tüketicilerin) benzersiz ürünler elde etmek için motive olduklarını göstererek, kitlesel özelleştirmenin kendilerini diğerlerinden ayırt etmek için etkili bir taktik olabileceğini gösteriyor. 22. Bu nedenle, bu çalışma, yüksek moda yenilikçi tüketiciler için olumlu tepkiler daha fazla sayıda oluşturulacağını varsayar.

Önceki literatür incelemelerine dayanarak, bu çalışma aşağıdaki araştırma hipotezlerini ele almaktadır. H1: Kitlesel özelleştirilmiş bir ürünün algılanan yararları (a: dışsal fayda, b: içsel fayda) duygusal ürün eki olumlu etkileyecektir; H2: Bir kitle özelleştirilmiş ürünün algılanan yararları (a: dışsal yarar, b: içsel yarar) olumlu bir kitle özelleştirme programına yönelik tutumları etkileyecektir; H3: Duygusal ürün eki, kitlesel özelleştirme programına yönelik tutumları olumlu yönde etkileyecektir; H4: Duygusal ürün eki sadakat niyetlerini olumlu yönde etkileyecektir; H5: Bir kitle özelleştirme programına yönelik tutum sadakat niyetlerini olumlu yönde etkileyecektir; ve H6: Düşük moda yenilikçiliği ile karşılaştırıldığında, yüksek moda yenilikçileri (a) algılanan yararları, (b) duygusal ürün eki, (c) tutumlar ve (d) davranışsal niyetleri daha olumlu tepkiler olacaktır.

Dış geçerliliği artırmak için, bu çalışma varolan bir toplu özelleştirme programı kullanır. Güney Kore’de potansiyel katılımcılar bu çalışma için işe alınır ve onlar aslında ürün satın almış gibi bir program kullanarak kendi trençkot oluşturmak için istenir. Katılımcıların yanıtlarını özelleştirme deneyimlerine göre incelemek için, bu çalışma bir çevrimiçi anket kullanır. Katılımcılar, özelleştirme programını çevrimiçi olarak kullandıktan hemen sonra ankete erişebilirler. Veri topladıktan sonra, çalışma, tüketici yararlarının ürün eki, tutum ve sadakat niyetleri üzerindeki etkilerini araştırmak için tek grup LU’yu kullanır. Moda yenilikçiliğinin ılımlı rollerini incelemek için, çalışma LMAs kullanır.

Protocol

Bu araştırma Ewha Womans Üniversitesi’ndeki IRB İncelemesinden muaf tı ve #143-18 numaralı protokol eki atandı. 1. Katılımcıların İşe Alınması Çevrimiçi bir anket yapmaya hazırolun.NOT: Bir online anket Güney Kore’de bir anket şirketi kullanılarak yapılmıştır. Araştırma şirketi Kore’de yüksek tepki oranları ile en büyük tüketici paneli vardır. Paneldeki yaş ve cinsiyet dağılımları Kore nüfusunun durumunu yansıtıyor. Tüke…

Representative Results

Frekans istatistikleri, numunenin özelliklerini sundu. Toplam 290 kadın online tüketici e-kitle özelleştirme programı kullanarak alışveriş sürecini tamamladı. Örneğin demografik özellikleri eşit olarak dağıtıldı. Yaş grubuna göre ,1’i yirmili yaşlarda, ,3’ü otuzlu yaşlarda, ,6’sı kırklı yaşlarda ve ,1’i ellili yaşlarda ydı. Medeni statüye göre ,3’ü evli, ‘ı bekardı. Meslek te,2’si ofis çalışanı, ,8’i ev hanımı, ,3’ü profesyonel, %9,3’ü öğrenci ve %5,…

Discussion

Bulguların sonuçları
Bu çalışmanın bulguları, tüketicilerin kitlesel özelleştirilmiş bir ürün oluşturmaktan elde edilen dışsal ve içsel faydalarının ürüne duygusal bağlılığın büyümesine, özelleştirme programına karşı olumlu tutumların yaratılmasına ve artan sadakat niyetleri. Moda yenilikçiliğinin ılımlı etkileri hakkındaki bulgular, düşük moda yenilikçilik grubundaki tüketicilerle karşılaştırıldığında, yüksek moda yenilikçilik grubundakilerin …

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Veriler Park ve Yoo’nun29. Bu çalışma Kore Cumhuriyeti Eğitim Bakanlığı ve KORE Ulusal Araştırma Vakfı (NRF = 2016S1A5A2A03927809) tarafından desteklenmiştir.

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