服裝零售賣場因素對消費情緒的影響＊

李 敏,朱 珠,李鳳娟

(東華大學 服裝學院,上海 200051)

服裝零售賣場因素對消費情緒的影響＊

李 敏,朱 珠,李鳳娟

(東華大學 服裝學院,上海 200051)

借鑒在社會學、經濟學、心理學應用比較廣泛的結構方程模型,建立了影響消費情緒的賣場7方面因素的相關性假設模型.在市場調查得出一手數據的基礎上,利用數據分析軟件SPSS 12.0和結構方程模型分析軟件AMOS 7.0對數據的信度、效度、模型擬合度和路徑進行了分析.調研結果驗證了“7Ps”營銷理論在服裝零售賣場的適用性,并最終得出了服裝賣場影響消費情緒的7方面因素的量化關系模型.

服裝零售賣場因素;消費情緒;“7Ps”營銷理論;結構方程模型(SEM)

MCCARTHY將營銷要素概括為4Ps,即產品(Product)、價 格 (Price)、地 點 (Place)、促 銷(Promotion)[1].1981年,BOOMS等[2]根據服務營銷特點,建議在MCCARTHY提出的4Ps營銷組合的基礎上,增加人員(Participants)、有形展示(Physical Evidence)、過程(Process)因素,“7Ps”對營銷要素進行了更為全面的概括和闡述,并在實際營銷尤其是零售營銷中廣泛應用.隨著生活中情緒消費的現象越來越普遍,在零售行業的研究中加入環境心理學的內容,可以更全面地研究零售行業消費者的心理、行為對營銷者的影響.零售賣場環境是營銷者可以控制的因素,能激起消費者的情緒反映,而這種情緒反應影響消費者的行為和決策[3].因此,對消費情緒的影響因素進行深入研究具有十分重要的意義.

1 問題的提出

消費情緒是指在產品使用或消費過程中所引發的一系列特定的情緒反應,與相關的感情現象和心情所不同的是,消費情緒在心理上更為急迫,有潛在的動機,并有更大的情境性 .在服裝零售行業中,產生消費的誘因大部分存在于服裝零售賣場中,誘因與消費者的內心情感形成了共鳴,外在因素刺激消費者內在的情緒,產生購買結果.只有營造一個良好的零售賣場環境才能夠對消費者的情緒產生積極的影響,從而促進賣場的銷售.理論上,“7Ps”適用于整個零售營銷,具體到服裝零售賣場內的營銷要素是否仍然適用,需要進行檢驗.

本文針對服裝行業的特殊性進行了量表設計,驗證了“7Ps”理論在服裝零售行業的適用性,并得出服裝零售賣場構成因素間的相互關系和重要性排序,同時對服裝零售賣場的構成因素對消費情緒的影響進行探討和研究.

2 影響消費情緒的服裝零售賣場因素的相關性模型研究構架假設

2.1 結構模型研究構架

本文采取實地調研的方法,以3大空間的劃分為指導,收集賣場內的所有因素,并結合“7Ps”營銷組合理論和零售要素的具體內容,將服裝零售賣場的所有因素,歸納為產品屬性、產品價格、賣場地點、賣場促銷、服務人員、有形展示和過程管理7個方面,通過頭腦風暴對服裝零售賣場信息進行補全后,賣場因素中又添加了“品牌形象”,而由于“過程管理”的具體內容跟“品牌形象”中的信譽度有聯系,因此把“過程管理”和“品牌形象”這兩個方面合并成同一個方面,仍然稱為“品牌形象”.

通過調查每一類因素對消費情緒的影響程度,并分析他們受消費情緒的影響大小和主次,建立這7個方面的相關性模型,如圖1所示.

圖1 影響消費情緒的服裝零售賣場因素的相關性模型Fig.1 The relevantmodel of aspects of fashion retail storesaffecting consumption emotions

2.2 結構模型研究假設

本文研究的模型是服裝零售賣場影響消費情緒的7個方面因素之間的相關性模型,因此有7個結構變量,它們分別是:“產品屬性”、“產品價格”、“賣場地點”、“賣場促銷”、“服務人員”、“有形展示”和“品牌形象”.

綜上所述,提出以下假設:

假設1 基于各個結構變量與觀測變量之間的關系提出相關假設:

假設1-1 “產品屬性”與對應的觀測變量有相關關系,且結果顯著;

假設1-2 “產品價格”與對應的觀測變量有相關關系,且結果顯著;

假設1-3 “賣場地點”與對應的觀測變量有相關關系,且結果顯著;

假設1-4 “賣場促銷”與對應的觀測變量有相關關系,且結果顯著;

假設1-5 “服務人員”與對應的觀測變量有相關關系,且結果顯著;

假設1-6 “有形展示”與對應的觀測變量有相關關系,且結果顯著;

假設1-7 “品牌形象”與對應的觀測變量有相關關系,且結果顯著;

假設2 基于結構變量之間的關系提出相關假設:“產品屬性”、“產品價格”、“賣場地點”、“賣場促銷”、“服務人員”、“有形展示”和“品牌形象”,這 7個因素之間存在相關關系,且結果顯著.

本文采用5分量表進行度量,1分代表最低,5分代表最高.本研究采用的服裝零售賣場因素5維度測量題項如表1所示.

表1 服裝零售賣場因素5維度測量題項Table 1 Question itemsabout five dimensions of aspects of fashion retail stores

續 表

3 影響消費情緒的服裝零售賣場因素的實證研究

3.1 調研的基本情況

本次調研主要分為3個階段:

第1階段:服裝零售賣場因素的實地調查.通過對上海市各大商區的服裝零售賣場因素的實地調查和相關文獻的研究,總結了7個服裝零售賣場因素的具體內容;

第2階段:頭腦風暴.通過頭腦風暴對歸納和總結的服裝零售賣場信息進行補全,參與頭腦風暴的人為有零售經驗或有服裝專業知識的人;

第3階段:問卷調研.調查對象多選擇年輕白領,年齡大概在25～35歲之間.調研地點設定為上海地區中高檔服裝店鋪最集聚的幾個商場、購物中心和店鋪.調研時間為一個星期,星期日和星期六為調研的重點.本次調研共發放問卷250份.漏填的或全部答案都選同一選項的均被視為廢卷,問卷經過嚴格的審核,最后得到有效問卷235份,有效問卷率達到94%.

3.2 模型的品質檢驗

信度概念是關于一種現象的測度提供的穩定性和一致性結果的程度;效度是指測驗指標能夠真正測出研究人員所要衡量的事物的程度,它揭示結構變量和它的測量指標之間的關系[5].

本文主要通過SPSS 12.0軟件中的因子分析功能來分析量表的信度和效度.KMO檢驗(Kaiser- Meyer - Olkin Measure of Sample Adequacy)和巴特利特球體檢驗(Bartlett Test of Sp hericity)主要用來檢驗數據是否適合做因子分析.KMO樣本測度值越接近1,表明數據越適合做因子分析,一般認為測度值為0.90以上,極適合;測度值為0.80～0.90,好 ;測度值為 0.70～0.8,較好 ;測度值為 0.60～0.70,中等;測度值為 0.50～0.60,差;測度值為小于0.50,不可接受.Bartlett球體檢驗的目的在于確定所要求的數據是否取自多元正態分布的總體,若差異檢驗的 F值的sig.顯著,表示數據來自正態分布總體,可以作進一步分析[6].檢驗的結果見表2.

表2 賣場因素的 KMO檢驗和Bartlett球體檢驗結果Table 2 KMO measure of sample adequacy and Bartlett test of aspects of fashion retail stores

由表2中的數據可知,KMO值為0.769,介于0.70～0.80之間,說明該量表的數據可以做因子分析.表中Bartlett球體檢驗 F值的sig.=0.000,表明量表的數據來自正態分布,數據具有相關性,符合做因子分析的要求.

為了驗證“7Ps”理論具體到服裝零售賣場內的營銷要素是否仍然適用,本研究對服裝零售賣場7方面量表進行主成分因子分析,利用最大變異法旋轉,采取 Kaiser標準選取因子.主成分分析將“品牌的獨特性(v24)”歸入產品屬性,“節假日促銷(v11)”和“會員優惠(v12)”也都歸入價格因素,“品牌信譽度(v23)”項和有形展示的內容歸到一起,其他設置保持不變.假設模型各量表的因子分析的相關方面結果見表3.

表3 因子分析結果Table 3 Principal component and factor analysis

續 表

α信度系數主要用于分析量表的內在信度,是目前應用最廣泛的而且效果較好的方法.NUNNALL Y[7]建議量表α信度系數達到或高于0.7時,則說明各分量表的信度基本上可以接受,從而保證了數據具有一定的可靠性.從表2可以看到,服裝零售賣場的24個因素信度分析的結果為0.860,結果符合NUNNALL Y建議的最低值0.7,因此可以說明服裝零售賣場的因素的量表內部一致性很好.

觀察表3的信度系數發現,對表中24個觀測變量進行主成分分析后,得到的7個主因子的信度系數除了產品屬性的信度系數低于0.7以外,其余都高于0.7,說明除產品屬性因子外的6個因子的題項內部一致性很好,此6個量表具有較高的可靠性.產品屬性的信度系數為0.565,說明產品屬性量表的內部一致性較差,但 YA TES[8]在研究模型內部一致性的問題時指出,對于尚未驗證過的變量尺度,信度系數大于0.5即可,認為內部一致性滿足要求.SM ITH[9]也認為在基礎研究的初級階段,信度系數為0.5～0.6是可以接受的.國內學者錢麗萍等[10]在檢驗服務質量的量表一致性時,也認為信度系數大于0.5即可認為內部一致性滿足要求.因此,本文將產品屬性中的題項保留,不作刪減.

ANDERSON等[11]認為結構變量的值可通過各結構變量所有的測量項的得分數的平均數獲得.表4為影響消費情緒7方面因素的Pearson相關系數與信度系數α,可以看出,任意兩結構變量的Pearson相關系數均小于其各自的信度系數α(對角線上黑體數字),根據前面分析則知各量表具有很好的判別效度.

表4 影響消費情緒7方面因素的Pearson相關系數與α信度系數Table 4 Pearson correlationship coefficient and reliability coefficientαof 7 factors affecting consumption emotions

3.3 假設模型的量化結果

借用AMOS 7.0的驗證性因子分析功能對影響消費情緒的7方面因素間的相關性進行分析,首先需要對模型進行檢驗.對模型的整體擬合度參數和路徑系數的分析是同時進行的,且所有的數據都是通過標準化之后輸出的結果,稱該模型為模型1,其整體擬合度參數如表5所示.

表5 模型1的7方面因素相關性模型的AMOS整體擬合度參數Table 5 AMOS fit index of 7 factors of the relevantmodel of Model 1

BEN TLER[12]認為,當模型的卡方自由度比χ2/d f小于3時,其整體擬合度較好.從表5可以看出,模型1的卡方自由度比χ2/d f是滿足這一條件的,表明整體擬合度較好,但部分擬合度指標沒有達到標準.由于本研究的數據來源于對消費者的問卷調查,受到較多的外界因素影響,指標不一定能達到結構方程模型的擬合度標準,為盡可能接近這一標準,對模型進行了必要的修正.

對M I指數(修正指數)進行分析和觀測發現,變量 v23與 v24,v5與 v6,v12與 v23,v11與 v12之間都存在著殘差相關.BAGOZZI[13]認為殘差相關意味著研究者可能在模型中遺漏了一個或幾個重要的潛在變量的設定,不同的殘差之間仍有共同的影響來源.進行模型修正的途徑有兩種:一是把修正指數大的項目刪除;二是允許它們相關,但是這種相關需要符合實際.

結合本研究的內容,研究中涉及的各因素都來自服裝零售賣場,其中 v23與 v24與品牌形象有關,消費者在進行問卷填寫時對它們的差別不會考慮太多,存在混淆的情況,因此,這兩項有相關性;v5與v6是關于價格的因素,相關性不可避免;v11,v12,v13是關于促銷,三者所表達的意思很近,在短時間內,消費者極易產生混淆,因此,也可以允許相關.

經過上述相關性分析得到修正后的模型,稱該模型為模型2,模型2的整體擬合參數如表6所示.

表6 模型2的7方面因素相關性模型的AMOS整體擬合度參數Table6 AMOS fit index of 7 factors of the relevant model of Model 2

經修正后,模型的χ2/df=1.98比原來更小,說明修正后的模型整體擬合度更好,NFI,AGFI,CFI的值均非常接近1,雖然尚未達到擬合指數的標準,但由于觀測變量較多,必然會導致擬合度下降,因此,本模型的擬合指標滿足關于判斷標準的補充說明,認為擬合指數達到要求.PGFI值超過了擬合值較好的標準,RMSEA值也較原有模型偏小,更接近標準值.因此,從整個模型擬合指數來看,該模型更符合要求,說明影響消費情緒的賣場7方面因素的相關性模型擬合較好.

表7為相關性模型中各觀測變量與結構變量之間的相關系數統計,此表可以檢驗假設1中的前7個假設,即各結構變量與觀測變量顯著相關.

表7 相關性模型中各觀測變量與結構變量之間的相關系數統計Table7 Relevant coefficient of average value of the construct

續 表

從表7可以看出,24個觀測變量與7個結構變量之間的相關性非常好,P值最大也小于0.01,說明它們之間的相關性非常顯著.一般認為,任何臨界比超過1.96被認為是顯著的.表7中所有臨界比都大于1.96,因此,證明了假設1中的前7個假設是正確的.

賣場因素經過因子分析被分成7個方面,本文建立它們之間的相關性假設模型,并用AMOS的驗證性因子分析對模型進行驗證,得到這7個方面之間的路徑系數表,如表8所示.

表8 影響消費情緒的服裝賣場7方面因素間的路徑系數表Table8 Path coefficient of 7 aspects of fashion retail stores affecting consumption emotions

續 表

從表8可以看出,促銷對人員及地點對人員間的路徑系數相對于其他的結構變量間的路徑系數較小.且部分結構變量間的相關性很大,如產品對有形展示間的路徑系數為0.50,說明產品的屬性與有形展示的內容存在很大的相關性.價格與促銷的關系也很密切,路徑系數為0.48,不同價位的服裝所進行的促銷活動也會不同,這與實際情況一致.另外,地點與有形展示、地點與品牌形象、產品與品牌形象之間的路徑系數也很高,均超過了0.4.

表9為相關性模型中各結構變量之間的相關系數統計,此表用以檢驗假設2,也就是各結構變量之間顯著相關.

表9 相關性模型中結構變量之間的相關系數統計Table 9 Relevan t coeff icien t of average value of the construct

從表9可以看出,P值最大為0.05,說明各結構變量間相關性顯著.又表9中所有的臨界比都大于1.96,證明了假設2的正確性.

由整體均值數據分析得:服裝零售賣場7方面因素對消費情緒的影響主次順序為服務人員、產品屬性、有形展示、產品價格、品牌形象、賣場促銷、賣場地點,其得分依次為3.91,3.75,3.53,3.46,3.32,3.21,3.06.該7項的得分均在3.0～4.0之間,說明每一個方面對消費者的消費情緒都有很大的影響,都應該引起服裝零售商足夠的重視.因此,營銷者需注意以下幾點:不僅要加大人員培訓的力度,更要加強導購人員的技能;產品的生產應以基本屬性為主,注意產品在款式、顏色上的變化;賣場環境的風格應與服裝特色相對應;盡量給消費者傳遞一種“物有所值”的信息;完善售后服務制度,加強各種促銷活動的宣傳力度;選址應符合服裝品牌定位.

4 結論

(1)“7Ps”營銷理論在服裝零售賣場具有適用性.

(2)服裝零售賣場7方面因素對消費情緒的影響主次順序為服務人員、產品屬性、有形展示、產品價格、品牌形象、賣場促銷、賣場地點.

(3)產品屬性、產品價格、賣場地點、賣場促銷、服務人員、有形展示和品牌形象之間的相關系數均很高,表明此7個因素間的相互影響程度很大,一個因素對消費情緒產生影響,將會連帶改變其他因素對消費情緒的影響,從而影響消費者在服裝零售賣場中的最終消費情緒.

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Aspects of Fashion Retail Stores Affecting Consumption Emotions

L IM in,ZHU Zhu,L I Feng-juan
(Fashion Institute,Donghua University,Shanghai200051,China)

Structural Equation Modeling(SEM)is widely used in sociology,economics and psychology.Based on SEM,a correlation model of 7 aspects of fashion retail stores that affect consumption emotions was put forward.W ith data from marketing research and help of SPSS 12.0 and AMOS 7.0,reliability,validity of the data,model fitness and path analysis w ere tested.The results of the survey showed the“7Ps”theory in retailing marketing was suitable to fashion industry.Finally,the correlation model of 7 aspects of fashion retail stores that affect consumption emotions was measured through path analysis.

aspectsof fashion retail stores;consumption emotions;7Ps theory;Structural Equation Modeling(SEM)

TS 941.12

A

2009-07-13

李 敏(1970—),女,河北清河人,副教授,博士研究生,研究方向為服裝產業經濟與服裝舒適性.E-mail:fidlimin@dhu.edu.cn

1671-0444(2010)03-0311-07