Name: applying an emass customization program as a research tool to evaluate consumer benefits
Uploaded: 2019-09-27T13:30:00
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Die Daten wurden aus Park und Yoos Studie29geändert. Diese Arbeit wurde vom Bildungsministerium der Republik Korea und der National Research Foundation of KOREA (NRF = 2016S1A5A2A03927809) unterstützt.

Diese Forschung wurde von der IRB Review an der Ewha Womans University ausgenommen und erhielt die Protokollnummer #143-18.
1. Rekrutierung von Teilnehmern
<ol><li>Bereiten Sie sich auf die Durchführung einer Online-Umfrage vor. HINWEIS: Eine Online-Umfrage wurde mit einem Umfrageunternehmen in Südkorea durchgeführt. Das Forschungsunternehmen verfügt über das größte Verbraucherpanel mit hohen Ansprechraten in Korea. Die Alters- und Geschlechterverteilungen im Panel...

<ol>
	<li>Srinivasan, S. S., Anderson, R., Ponnavolu, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Customer+loyalty+in+e-commerce:+an+exploration+of+its+antecedents+and+consequences.">Customer loyalty in e-commerce: an exploration of its antecedents and consequences.</a> Journal of Retailing. 78 (1), 41-50 (2002).</li><li>Fiore, A. M., Lee, S. E., Kunz, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Individual+differences,+motivations,+and+willingness+to+use+a+mass+customization+option+for+fashion+products.">Individual differences, motivations, and willingness to use a mass customization option for fashion products.</a> European Journal of Marketing. 38 (7), 835-849 (2004).</li><li>Pine, B. J., Gilmore, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The Experience Economy: Work is Theater and Every Business a Stage. , (1999).</li><li>Yoo, J., Park, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+effects+of+e-mass+customization+on+consumer+perceived+value,+satisfaction,+and+loyalty+toward+luxury+brands.">The effects of e-mass customization on consumer perceived value, satisfaction, and loyalty toward luxury brands.</a> Journal of Business Research. 69 (12), 5775-5784 (2016).</li><li>Endo, S., Kincade, D. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mass+customization+for+long-term+relationship+development:+why+consumers+purchase+mass+customized+products+again.">Mass customization for long-term relationship development: why consumers purchase mass customized products again.</a> Qualitative Market Research: An International Journal. 11 (3), 275-294 (2008).</li><li>Franke, N., Piller, F. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Value+creation+by+toolkits+for+user+innovation+and+design:+the+case+of+the+watch+market.">Value creation by toolkits for user innovation and design: the case of the watch market.</a> The Journal of Product Innovation Management. 21 (6), 401-415 (2004).</li><li>Lavidge, R. J., Steiner, G. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+model+for+predictive+measurements+of+advertising+effectiveness.">A model for predictive measurements of advertising effectiveness.</a> Journal of Marketing. 25, 59-62 (1961).</li><li>Deci, E. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Intrinsic Motivation. , (1975).</li><li>Kim, H. W., Chan, H. C., Gupta, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Value-based+adoption+of+mobile+internet:+an+empirical+investigation.">Value-based adoption of mobile internet: an empirical investigation.</a> Decision Support System. 43 (1), 111-126 (2007).</li><li>Rogers, E. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Diffusion of Innovations, 4th Edition. , (1995).</li><li>Fiore, A. M., Lee, S. E., Kunz, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Individual+differences,+motivations,+and+willingness+to+use+a+mass+customization+option+for+fashion+products.">Individual differences, motivations, and willingness to use a mass customization option for fashion products.</a> European Journal of Marketing. 38 (7), 835-849 (2004).</li><li>Franke, N., Piller, F. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Key+research+issues+in+user+interaction+with+configuration+toolkits+in+a+mass+customization+system.">Key research issues in user interaction with configuration toolkits in a mass customization system.</a> International Journal of Technology Management. 26 (5/6), 578-599 (2003).</li><li>Grisaffe, D. B., Nguyen, H. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Antecedents+of+emotional+attachment+to+brands.">Antecedents of emotional attachment to brands.</a> Journal of Business Research. 64 (10), 1052-1059 (2011).</li><li>Lee, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Factors+influencing+the+adoption+of+internet+banking:+an+integration+of+TAM+and+TPB+with+perceived+risk+and+perceived+benefit.">Factors influencing the adoption of internet banking: an integration of TAM and TPB with perceived risk and perceived benefit.</a> Electronic Commerce Research and Applications. 8 (3), 130-141 (2009).</li><li>Pedeliento, G., Andreini, D., Bergamaschi, M., Salo, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Brand+and+product+attachment+in+an+industrial+context:+the+effects+on+brand+loyalty.">Brand and product attachment in an industrial context: the effects on brand loyalty.</a> Industrial Marketing Management. 53, 194-206 (2016).</li><li>Ilicic, J., Webster, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+multiple+endorsements+and+consumer+celebrity+attachment+on+attitude+and+purchase+intention.">Effects of multiple endorsements and consumer celebrity attachment on attitude and purchase intention.</a> Australasian Marketing Journal. 19 (4), 230-237 (2011).</li><li>Koo, G. Y., Hardin, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Difference+in+interrelationship+between+spectators&#8217;+motives+and+behavioral+intentions+based+on+emotional+attachment.">Difference in interrelationship between spectators&#8217; motives and behavioral intentions based on emotional attachment.</a> Sport Marketing Quarterly. 17 (1), (2008).</li><li>Kang, J. M., Kim, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=e-Mass+customization+apparel+shopping:+effects+of+desire+for+unique+consumer+products+and+perceived+risk+on+purchase+intentions.">e-Mass customization apparel shopping: effects of desire for unique consumer products and perceived risk on purchase intentions.</a> International Journal of Fashion Design, Technology and Education. 5 (2), 91-103 (2012).</li><li>Kim, J. B., Rhee, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+relationship+between+psychic+distance+and+foreign+direct+investment+decisions:+a+Korean+study.">The relationship between psychic distance and foreign direct investment decisions: a Korean study.</a> International Journal of Management. 18 (3), 286-293 (2001).</li><li>Simonson, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Determinants+of+customers'+responses+to+customized+offers:+conceptual+framework+and+research+propositions.">Determinants of customers' responses to customized offers: conceptual framework and research propositions.</a> Journal of Marketing. 69 (1), 32-45 (2005).</li><li>Iacobucci, D., Posavac, S. S., Kardes, F. R., Schneider, M. J., Popovich, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Toward+a+more+nuanced+understanding+of+the+statistical+properties+of+a+median+split.">Toward a more nuanced understanding of the statistical properties of a median split.</a> Journal of Consumer Psychology. 25 (4), 652-665 (2015).</li><li>Steenkamp, J. B. E. M., Baumgartner, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assessing+measurement+invariance+in+cross-national+consumer+research.">Assessing measurement invariance in cross-national consumer research.</a> Journal of Consumer Research. 25 (1), 78-90 (1998).</li><li>Bollen, K. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Structural Equation with Latent Variables. , (1989).</li><li>Sass, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Testing+measurement+invariance+and+comparing+latent+factor+means+within+a+confirmatory+factor+analysis+framework.">Testing measurement invariance and comparing latent factor means within a confirmatory factor analysis framework.</a> Journal of Psychoeducational Assessment. 29 (4), 347-363 (2011).</li><li>Hong, S., Malik, M. L., Lee, M. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Testing+configural,+metric,+scalar,+and+latent+mean+invariance+across+genders+in+sociotropy+and+autonomy+using+a+non-western+sample.">Testing configural, metric, scalar, and latent mean invariance across genders in sociotropy and autonomy using a non-western sample.</a> Educational and Psychological Measurement. 63 (4), 636-654 (2003).</li><li>Park, M., Yoo, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Benefits+of+mass+customized+products:+moderating+role+of+product+involvement+and+fashion+innovativeness.">Benefits of mass customized products: moderating role of product involvement and fashion innovativeness.</a> Heliyon. 4, 00537 (2018).</li><li>Neuman, W. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Social Research Methods: Qualitative and Quantitative Approaches, 6th Edition. , (2006).</li><li>Kim, J. H., Jang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+scenario-based+experiment+and+a+field+study:+a+comparative+examination+for+service+failure+and+recovery.">A scenario-based experiment and a field study: a comparative examination for service failure and recovery.</a> International Journal of Hospitality Management. 41, 125-132 (2014).</li><li>Hancock, G. R., Lawrence, F. R., Nevitt, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Type+I+error+and+power+of+latent+mean+methods+and+MANOVA+in+factorial+invariant+and+noninvariant+latent+variable+systems.">Type I error and power of latent mean methods and MANOVA in factorial invariant and noninvariant latent variable systems.</a> Structural Equation Modeling. 7 (4), 534-556 (2000).</li></ol>

Implikationen von Befunden Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass die extrinsischen und intrinsischen Vorteile der Verbraucher, die sich aus der Schaffung eines massierten, maßgeschneiderten Produkts ergeben, dazu beitragen, die emotionale Bindung an das Produkt zu fördern, positive Einstellungen zum Anpassungsprogramm zu schaffen und Loyalitätsabsichten. Die Ergebnisse über die mäßigenden Effekte der Mode-Innovation zeigen, dass im Vergleich zu Verbrauchern in einer Low-Fashion-Innovationsgr...

Massenanpassung bezieht sich auf die Fähigkeit eines E-Einzelhändlers, Produkte, Dienstleistungen und die Transaktionsumgebung auf einzelne Kunden zuzuschneiden1. Die Verbraucher von heute sind mit Standardprodukten nicht zufrieden, und viele Einzelhändler haben dies erkannt. Das Angebot einer Massenanpassungsoption ist eine Methode, um Kundenbindung und Wettbewerbsvorteile zu erhalten2. Massenanpassung als Marketingtaktik ermöglicht es Verbrauchern, ihre eigenen Produkte auf der Grundlage besonderer Bedürfnisse zu erstellen und bietet somit individualisierte Produkte oder Dienstleistungen3. Verbraucher können beispielsweise nicht nur ein Paar Schuhe kaufen, die in Massenhergestellt sind, sondern auch ein neues und einzigartiges Paar Schuhe erstellen, die auf normalen Einzelhandelswebsites nicht verfügbar sind, indem sie die Farbe, den Stoff und andere Designkomponenten auswählen. Als Ergebnis können Verbraucher günstigere Produkte kaufen, und ihre Zufriedenheit mit dem kundenspezifischen Produkt sowie Markentreue erhöhen4,5.
Mit der zunehmenden Nutzung des Internets ist der Massenanpassungsprozess schneller und effizienter geworden, was die Reduzierung der Produktionszeit und die Bereitstellung von mehr Designoptionen mit den gleichen Kosten betrifft. Darüber hinaus können sich Einzelhändler darüber informieren, was ihre Zielkunden bevorzugen und so starke Beziehungen zu ihnen aufbauen6,7. Daher haben viele Branchen (z. B. Bekleidung, Schuhe, Autos und Computer) Anpassungsprogramme eingeführt. Obwohl die Massenanpassung sowohl Verbrauchern als auch Einzelhändlern zugute kommt, stehen einige Einzelhändler vor Herausforderungen8. Daher muss untersucht werden, wie die Verbraucher Vorteile wahrnehmen und wie diese Vorteile andere Shopping-Antworten auf langfristigen Erfolg beeinflussen.
Ausgehend von der Hierarchie der Effekte (HOE) Modell aus Überzeugungstheorien9, schlägt diese Studie vor, dass Verbraucher Informationen auf der Grundlage von Kognition-Affekt-Conation-Sequenz zu verarbeiten. Insbesondere untersucht diese Studie (nach der Erstellung eines massenangepassten Produkts), ob wahrgenommene Verbrauchervorteile (Kognition) Loyalitätsabsichten (Konation) durch Produktanhang und die Einstellung zu einem Massenanpassungsprogramm beeinflussen (beeinflussen) . Basierend auf Motivationstheorie10werden wahrgenommene Vorteile in extrinsische und intrinsische Vorteile11unterteilt.
Der extrinsische Nutzen bezieht sich auf den wahrgenommenen Wert eines Verbrauchers, der sich aus der Verwendung eines Produkts12 ergibt (also nahe an der Produktqualität11), während der intrinsische Nutzen auf eine angenehme Erfahrung bei der Verwendung eines Produkts11hinweist. In einem Massenanpassungskontext ist der extrinsische Nutzen mit dem Produkt verbunden, das ein Verbraucher erstellt, und der intrinsische Nutzen hängt mit der Anpassungserfahrung zusammen, die hedonische und erfahrungsgemäße Bedürfnisse13,14erfüllt. Frühere Untersuchungen haben herausgefunden, dass die wahrgenommenen Vorteile der Verbraucher die emotionale Produktbindung15 und die positive Einstellung zu einem Massenanpassungsprogramm verbessern16. Emotionale Produktbindung bezieht sich auf eine emotionale Bindung, die Verbraucher mit einem Produkt verbinden17, die Die Einstellung zum Anpassungsprogramm positiv beeinflusst18 und Loyalitätsabsichten19. Darüber hinaus beeinflussen Einstellungen zu einem Anpassungsprogramm die Loyalitätsabsichtenpositiv 20.
Schließlich untersucht diese Studie, wie ein individuelles Merkmal (d. h. Modeinnovation) die Reaktionen der Verbraucher unterschiedlich beeinflusst. Mode-Innovation bezieht sich auf das Ausmaß, in dem die innovative Tendenz eines Individuums die Akzeptanz eines neuen Modeartikels beeinflusst21. Forschungsergebnisse zeigen, dass Verbraucher, die Konformität vermeiden wollen (d. h. hochmodische innovative Verbraucher), motiviert sind, einzigartige Produkte zu erwerben, was darauf hindeutet, dass Massenanpassung eine wirksame Taktik sein kann, um sich von anderen zu unterscheiden. 22. Daher geht diese Studie davon aus, dass eine größere Anzahl positiver Reaktionen für hochmodische innovative Verbraucher generiert wird.
Basierend auf früheren Literaturrezensionen befasst sich diese Studie mit den folgenden Forschungshypothesen. H1: Wahrgenommene Vorteile (a: extrinsischer Nutzen, b: intrinsischer Nutzen) eines massangepassten Produkts wirken sich positiv auf die emotionale Produktbindung aus; H2: Wahrgenommene Vorteile (a: extrinsischer Nutzen, b: intrinsischer Nutzen) eines massangepassten Produkts wird die Einstellung zu einem Massenanpassungsprogramm positiv beeinflussen; H3: Emotionale Produktbindung wird die Einstellung zu einem Massenanpassungsprogramm positiv beeinflussen; H4: Emotionale Produktbindung wirkt sich positiv auf Treueabsichten aus; H5: Die Einstellung zu einem Massenanpassungsprogramm wird loyalitätsabsichten positiv beeinflussen; und H6: Im Vergleich zu low fashion innovation werden High-Fashion-Innovatoren positivere Reaktionen auf (a) wahrgenommene Vorteile, (b) emotionale Produktbindung, (c) Einstellungen und (d) Verhaltensabsichten haben.
Um die externe Gültigkeit zu verbessern, verwendet diese Studie ein vorhandenes Massenanpassungsprogramm. Potenzielle Teilnehmer in Südkorea werden für diese Studie rekrutiert und werden gebeten, ihre eigenen Trenchcoats mit einem Programm zu erstellen, als ob sie das Produkt tatsächlich gekauft hätten. Um die Antworten der Teilnehmer anhand ihrer Anpassungserfahrungen zu untersuchen, verwendet diese Studie eine Online-Umfrage. Die Teilnehmer können sofort nach der Online-Nutzung des Anpassungsprogramms auf den Fragebogen zugreifen. Nach der Datenerhebung untersucht die Studie mit sem eine Gruppe, um die Auswirkungen von Verbrauchernutzen auf Produktbindung, Einstellung und Loyalitätsabsichten zu untersuchen. Um die moderierenden Rollen der Modeinnovation zu untersuchen, verwendet die Studie LMAs.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>SPSS AMOS 22</td>
			<td>IBM Corporation, Data Solution Inc.</td>
			<td></td>
			<td>used for confirmatory factor analyses, structural equation modeling analyses, and latent means analyses</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

applying an emass customization program as a research tool to evaluate consumer benefits

Da viele Wissenschaftler und Praktiker Personalisierung und Beziehungsmarketing studieren, ist es wichtig, Personalisierung wie Massenanpassung durch Marketing-Technologie bereitzustellen. Ziel dieser Studie ist es, zu untersuchen, wie Verbraucherforschung mittels einer Online-Umfrage und Analyse von Daten durchgeführt werden kann. Diese Studie untersucht die wahrgenommenen Vorteile der Verbraucher bei der Anpassung eines Produkts sowie emotionale Produktbindung, Einstellungen zu einem Anpassungsprogramm und Loyalitätsabsichten im Kontext des Online-Handels. Darüber hinaus untersucht diese Studie, wie sich die Reaktionen der Verbraucher aufgrund individueller Merkmale wie Modeinnovation unterscheiden. Ein Online-Umfrageunternehmen in Südkorea rekrutierte 290 weibliche Bekleidungskäufer, die Bekleidung online kauften. Um die externe Gültigkeit zu verbessern, nutzte diese Studie eine bestehende Retail-Website mit einem etablierten Massenanpassungsprogramm. Nach Abschluss des Anpassungsprogramms füllen die Teilnehmer den Online-Fragebogen aus. Strukturelle Gleichungsmodellierung (SEM) und latente Mittelwertanalysen (LMAs) werden dann für Analysen durchgeführt. In dieser Studie wird betont, wie wichtig es ist, die Messungsinvarianz für mittlere Vergleiche zu testen. Vor dem SEM und LMA folgt diese Studie der Hierarchie von Invarianztests (konfiguraler Invarianztest, metrischer Invarianztest und skalareinre invarianztest), die bei herkömmlichen Ansätzen wie ANOVA nicht berücksichtigt werden. Diese statistischen Analysen bieten die Anwendbarkeit der Invarianztestverfahren und lmA auf das Verbraucherverhalten. Die Schlussfolgerungen der mittleren Unterschiede haben Integrität und Gültigkeit, da sie sich an einem ausgeklügelten statistischen Verfahren orientieren, um die Messungsinvarianz zu gewährleisten.

Die Frequenzstatistik bot Merkmale der Stichprobe. Insgesamt 290 weibliche Online-Konsumenten haben den Einkaufsprozess mit dem E-Massen-Anpassungsprogramm abgeschlossen. Die demografischen Merkmale der Stichprobe waren gleichmäßig verteilt. Nach Altersgruppen waren 23,1 % in den Zwanzigern, 28,3 % in den Dreißigern, 26,6 % in den Vierzigern und 22,1 % in den Fünfzigern. Nach dem Familienstand waren 58,3 % verheiratet, während 40 % ledig waren. Nach Beruf waren 45,2 % Büroangestellte, 22,8 % Hausfrauen, 10,3 % Beru...

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Applying an eMASS Customization Program as a Research Tool to Evaluate Consumer Benefits

Hier wird ein Protokoll vorgestellt, mit dem die Reaktionen der Verbraucher auf Massenanpassungen im Kontext des Online-Handels untersucht werden. Das Protokoll beschreibt das Online-Erhebungsverfahren und wie Daten mittels struktureller Gleichungsmodellierung und Gruppendifferenzen mithilfe latenter Mittelwertanalysen analysiert werden.

Anwenden eines eMASS-Anpassungsprogramms als Forschungstool zur Bewertung der Vorteile der Verbraucher

As many scholars and practitioners study personalization and relationship marketing, it is important to provide personalization such as mass customization ...

Unser Protokoll erfordert, dass die Teilnehmer vor einer Umfrage massenhaft angepasst werden und die Umfragedaten verwenden, um die Beziehungen zwischen den Reaktionen der Verbraucher zu testen. Das Protokoll ermöglicht die Anwendung von Verbraucherdaten auf strukturelle Gleichungsmodellierung und latente Mittelanalyse, um hochentwickelte statistische Daten zu erhalten und die Gültigkeit der Forschung zu erhöhen. Unsere Studie wird der Forschung zugute kommen, die die Auswirkungen von Einzelhandels- oder Marketingtechnologie auf die Reaktionen der Verbraucher untersucht.Obwohl das Testen mehrerer Invarianztests wie Konfigurale, Matrix und skalare Invarianz schwierig sein kann, raten wir zu Geduld und folgen diesem Verfahren sehr sorgfältig, um die Qualität der Daten zu erhöhen. Demonstriert wird das Verfahren von Hiyun Kim, einem Schüler der Klasse A aus meinem Labor. Nutzen Sie eine Online-Umfrage, um weibliche Verbraucher zu rekrutieren, die ein Online-Bekleidungs-Shopping-Erlebnis haben.Senden Sie eine Einladungs-E-Mail an qualifizierte Teilnehmer, die Informationen über den Zweck der Studie und die Vertraulichkeit der Antworten enthält. Senden Sie Richtlinien an die Umfrageteilnehmer, die sich bereit erklären, an einer Umfrage teilzunehmen, die zeigt, wie Trenchcoats mithilfe des Anpassungsprogramms erstellt werden. Teilnehmer, die sich bereit erklären, an der Umfrage teilzunehmen, beginnen das Erhebungsverfahren.Sie erhalten einen Link, der mit dem eMass Customization-Programm in einer bestehenden Shopping-Website verbunden ist, und werden gebeten, sich vorzustellen, dass Es Ihnen gut genug geht, um sympathische Kleidung zu kaufen und einen Trenchcoat kaufen müssen, um an einem wichtigen Meeting teilzunehmen. Sie werden einen einzigartigen Trenchcoat erstellen wollen. Beim Surfen im Internet, Sie stoßen auf die perfekte Bekleidungs-Website, die eine Massenanpassung Stellprogramm hat.24 Stunden nach Erhalt des Szenarios aktivieren Sie den Umfragelink, damit Teilnehmer, die ihren Trenchcoat beendet haben und bereit sind, an der Umfrage teilzunehmen, auf den Umfragelink klicken können. Lassen Sie die Teilnehmer in der Umfrage den Screenshot und den Preis des Trenchcoats, den sie erstellt haben, auf die erste Seite der Umfrage hochladen. Lassen Sie die Teilnehmer dann den Online-Fragebogen über die wahrgenommenen Vorteile und die emotionale Bindung an das angepasste Produkt und die Einstellung zum Anpassungsprogramm, Treueabsichten und demografischen Fragen ausfüllen.Geben Sie den Teilnehmern, die die Umfrage abschließen, eine finanzielle Belohnung. Wenn alle Umfragen abgeschlossen sind, speichern Sie die Umfragedaten in einer SPSS-Datei, die alle Antworten der Umfrageteilnehmer enthält, und verwenden Sie die bereinigten Daten, um eine strukturelle Gleichungsmodellierungsanalyse durchzuführen. Unter Verwendung eines Mediansplits, einer Summe und eines Durchschnitts ergebnisse die Ergebnisse von sechs Elementen der Modeinnovation und berechnen Sie den Median der Modeinnovation.Klicken Sie im Transformationsmenü auf Recode in verschiedene Variablen und Code 1 für eine innovative Low-Fashion-Gruppe, wenn der Mittlere Wert niedriger als der Median ist. Doppelklicken Sie auf die Mode-Innovative-Gruppenvariable, um sie nach Feld in die geteilten Anfragen zu verschieben. Weisen Sie dann den Speicherort des Ausgabedateiverzeichnisses zu, um die Dateien als Data_low Mode-Innovation zu speichern.sav und Data_high Mode-Innovation. sav im zugewiesenen Verzeichnis. Um die konvergente Gültigkeit zu bestätigen, klicken Sie auf Datendateien auswählen, Data_TOTAL.sav.Entwickeln Sie das Messmodell auf der Grundlage der Forschungsfragen, um fünf latente und 17 beobachtete Variablen einzubeziehen. Legen Sie jede der Varianzen der latenten Variablen als eine Variable fest, und klicken Sie auf Schätzungen berechnen. Überprüfen Sie dann die Anpassungsindizes des Messmodells aus den Ergebnissen der Einzelgruppen-Bestätigungsfaktoranalyse, der Güte des Anpassungsindex, des angepassten Eignungsindex, des Normed Fit Index, des Tucker Lewis Index, des vergleichenden Anpassungsindex und des Stammmittelquadratfehlers der Annäherung.In dieser repräsentativen Analyse wurde eine Einzelgruppen-Bestätigungsfaktoranalyse mit fünf latenten und 17 beobachteten Variablen durchgeführt. Alle kritischen Verhältnisse der Faktorkoeffizienten waren signifikant, was bedeutet, dass die konvergente Gültigkeit erreicht wurde. Die Anpassungsindizes einer einzelnen Gruppenstrukturgleichungsmodellierung ergaben eine akzeptable Anpassung.Der Übergang von der Einzelgruppen-Bestätigungsfaktoranalyse zur Multi-Group-Bestätigungsfaktoranalyse zur kreuzvalidierung des Fünf-Faktor-Messmodells für beide Gruppen zeigt, dass eine konfigurale Invarianz erreicht wurde und dass alle kritischen Verhältnisse der Faktorkoeffizienten signifikant waren. Um die Metrikinvarianz zu testen, wurden die Faktorkoeffizienten in zwei Gruppen auf die gleichen Werte beschränkt, und es wurde eine weitere Analyse des Bestätigungsfaktors mit mehreren Gruppen durchgeführt, was darauf hinweist, dass eine Chi-Quadrat-Differenz von 14,728 nicht signifikant war und dass die Metrikinvarianz erfüllt war. Da das metrische Invarianzmodell akzeptiert wurde, wurde die skalare Invarianz getestet.Da das vollständige metrische/vollständige skalare Invarianzmodell im vollständigen metrischen Invarianzmodell verschachtelt war, wurde ein Chi-Quadrat-Differenztest durchgeführt, der belegte, dass ein Chi-Quadrat-Unterschied von 11,18 nicht signifikant war und dass die skalare Invarianz befriedigt wurde. Da die konfigurale Invarianz, die metrische Invarianz und die skalare Invarianz erreicht wurden, wurde eine latente Mittelwertanalyse durchgeführt und die Mittel von fünf latenten Variablen für die hohen innovativen Gruppen wurden als positive Werte bestimmt, die deutlich höher waren als die werte für die Low-Fashion-Innovationsgruppen. Das Massenanpassungsprogramm kann schwierig erscheinen, abhängig von der Wahrnehmung der Komplexität der Aufgabe durch eine Person.Denken Sie daran, genügend Zeit für die Teilnehmer zur Verfügung zu stellen, um sich an das Anpassungsprogramm zu akklimatisieren. Um Gruppenunterschiede in den Beziehungen zwischen latenten Variablen zu beheben, können mehrere Gruppenstrukturgleichungsmodellierungen durchgeführt werden, um vergangene Koeffizienten über die Gruppen hinweg zu vergleichen. Die meisten Forscher haben die Strukturgleichungsmodellierung mehrerer Gruppen für Gruppenvergleiche verwendet.Unsere Studie bietet eine weitere Möglichkeit für mehrere Gruppenvergleiche in einem sozialwissenschaftlichen Bereich.

Research

Education

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JoVE Core

Statistics

Behavior

Unit 1

Measure of Central Tendency

SCIENTISTS IN ACTION

The Crossmodal Congruency Task as a Means to Obtain an Objective Behavioral Measure in the Rubber Hand Illusion Paradigm

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Forschung

Verhalten

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Using a Virtual Store As a Research Tool to Investigate Consumer In-store Behavior

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People&#39;s responses to products and/or choice environments are crucial to understanding in-store consumer behaviors. Currently, there are various ...

How to Build a Dichoptic Presentation System That Includes an Eye Tracker

Wie man ein dichoptische-Präsentationssystem zu bauen, die eine Eye-Tracker enthält

The presentation of different stimuli to the two eyes, dichoptic presentation, is essential for studies involving 3D vision and interocular suppression. ...

Creating and Applying a Reference to Facilitate the Discussion and Classification of Proteins in a Diverse Group

Erstellen und anwenden von einen Verweis zur Erleichterung der Diskussion und Klassifikation der Proteine in eine bunt gemischte Gruppe

Related proteins that have been studied in different labs using varying organisms may lack a uniform system of nomenclature and classification, making it ...

A Novel Method for Involving Women of Color at High Risk for Preterm Birth in Research Priority Setting

Eine neuartige Methode zur Einbeziehung von Frauen der Farbe mit hohem Risiko für Frühgeburt in Forschung Prioritätensetzung

Involvement of patients and the public is now recognized to be essential for the good conduct of research. Patient and public involvement in research ...

A Novel Digital Platform for a Monitored Home-based Cardiac Rehabilitation Program

Eine neuartige digitale Plattform für einen überwachten häuslichen kardiologische Rehabilitation-Programm

Despite the evidence that cardiac rehabilitation (CR) reduces the risk of recurrent cardiac events, only a minority of eligible patients are willing to ...