互联网环境下男衬衫定制顾客感知价值评价方法

2020-05-08于欣禾王建萍

纺织学报 2020年3期

于欣禾，王建萍

(1. 东华大学服装与艺术设计学院，上海 200051； 2. 东华大学现代服装设计与技术教育部重点实验室，上海 200051；3. 同济大学上海国际设计创新研究院，上海 200092)

当代计算机信息技术的爆炸式发展，使得互联网已经成为服装产品重要的销售渠道[1-2]。从消费需求的角度来看，我国模仿型排浪式消费阶段基本结束，个性化消费渐成主流[3]。我国男装市场规模增长稳健，男性消费者对服装面料、款式的独特性要求越来越高，个性化定制作为一种新兴的消费模式迅速发展。市场上以男衬衫线上定制服务作为主营业务的企业层出不穷，但其消费者满意度有待提升。企业只有以客户需求为主导，不断改善消费体验，才能在服装产业转型升级的激烈竞争中取胜[4]。

顾客感知价值的研究兴起于20世纪90年代，顾客感知价值是指顾客在权衡其感知到产品或服务的利益与付出的成本后对产品或服务效用的主观评价[5]。其作为品牌忠诚和品牌体验的过渡载体，具有战略性的重要意义[6-7]。因顾客感知价值具有主观性及复杂性等特点，很多学者认为单一维度无法很好地对其进行测定，于是研究者将顾客感知价值划分为多维度，利用多题项量表来衡量顾客感知价值。Jillian等将顾客感知价值分为情感价值、社会价值、功能性价值等维度，发展出19个题项的价值量表(PERVAL)测度耐用品顾客感知价值[8]。LeBlanc等将感知价值分为功能性价值、情感性价值、社会性价值、形象价值和认知价值等6个维度[9]。Chen等建立了电子商务环境中客户感知价值的模型，包括在线购物体验、感知产品质量、感知风险和产品价格等维度[10]。文献[11]中提到定制类服饰的顾客感知价值维度包括体验、服务和质量。然而，国内外针对互联网环境下的服装定制服务的顾客感知价值的研究较少。其中，Spiller等调查了137个网上零售商店的44个特性，认为商品、服务、促销、便捷性、支付方式和搜索方式六大类构成了线上零售消费者价值，但其研究是基于欧美文化背景，而对于不同类型的产品和服务，顾客感知价值的构成要素不尽相同。对特定服务的顾客感知价值构成进行研究具有实际意义，可为市场细分和营销策略的制定提供指导[12]，因此，构建线上服装定制服务顾客感知价值评价量表是本文的研究重点。

本文以男衬衫定制为例，结合行业特征及渠道特点，对男衬衫消费者进行调查，构建顾客感知价值测量模型，将与互联网环境下服装定制相关的新变量集成到该模型中，扩展了先前对于顾客感知价值的研究。

1 男衬衫定制顾客感知价值要素

1.1 研究思路

本文拟用文献分析法及数据收集法，结合行业特征及渠道特点积累初始要素，对其进行层级归纳及预实验调试，进而得出男衬衫线上个性化定制的顾客价值构成要素，进行消费者问卷调研，通过对调研数据进行统计分析，提炼出顾客价值维度，研究思路如图1所示。

注：X表示预调研中的顾客感知价值要素；Y表示经过提炼的顾客感知价值要素；Z表示顾客感知价值维度。图1 顾客感知价值研究思路图Fig.1 Flowchart of research on customer perceived value

具体来说，首先，通过对文献的查阅和梳理，并将与互联网环境下服装定制相关的新变量集成到先前顾客感知价值的评价模型中，初步确定26个线上男衬衫定制的价值要素；其次，对男装定制行业专家和消费者通过深度访谈形式进行预调研，删除影响较小或存在逻辑冲突的要素，从而形成最终包括19个题项的评价量表，制定调查问卷；最后，进行针对男衬衫线上定制目标消费者的大规模问卷调查，对调查结果进行统计分析，通过因子分析法提炼出男衬衫线上定制的顾客价值构成维度，并对其进行模糊综合评价，验证消费者对评价量表的综合态度及其总体分布。

1.2 初始量表构建

根据科特勒产品整体概念和马斯洛层次需求理论，顾客价值包含产品的效用、顾客一般成本、顾客需求、顾客个性特征4个基本概念[12]。根据文献[10-11]的观点，并结合互联网背景下服装定制的特点，将顾客感知价值划分为品质、服务、渠道、个性化需求、体验、社会需求6个维度。有研究[13]指出，预试量表的项目数至少为正式量表的1.5倍。本文预计正式量表项目数为16个，基于以上原则，制定6个维度共26个项目的预试量表。

1.3 量表优化

进行预调查，与定制行业内的专家和男性消费者进行一对一深度访谈，请其针对各价值要素对于线上定制的影响程度进行李克特5级制评分，“1～5”代表认可程度依次增强。预调研数据如表1所示。

表1 预调研统计数据分析表Tab.1 Pre-survey statistical data analysis table

首先，对测试结果进行统计分析，将均值小于3的顾客认为不重要的因素删除，删除的因素有：K1手工制作、K10在线支付方式、K26体现身份地位；随后，将相似的选项合并。K5在线定制服务、K6量体定制服务合并2项为在线定制服务，K20自主设计体验、K21便捷设计、K14自主选择衬衫部件款式3项合并为款式自主设计参与度，K15符合个人审美、品味和K16符合个人穿衣风格2项合并为体现个人穿搭风格。最后，删除7个因素，保留19个男衬衫线上定制顾客感知价值要素。设计包含X1～X19共19个题项的评价量表，制定调查问卷，问卷中X随机排列。

2 样本筛选与问卷设计

2.1 样本筛选与收集

互联网男衬衫定制是致力于为顾客带来高端个性化定制体验的中端消费方式，其受众群体较广。目标客户人群为青、中年男性，该群体由于学习、工作、出席活动等原因，对衬衫的需求量较大，且乐于接受线上购买渠道。本文拟采用接近男衬衫线上定制目标客户人群的非概率抽样的立意抽样，抽取年龄为20～50岁且拥有大专及以上学历的客户进行网络电子问卷调研。调查时间为2018年10月—2019年1月。

2.2 问卷设计与发放

最终的问卷包括2部分内容，共24题：第1部分是消费者个体特征调查，用以判断样本是否属于本文研究目标调研对象；第2部分是男衬衫线上定制顾客价值调查，请消费者对男衬衫线上定制顾客价值所涉及的变量进行李克特5级制评分。调查共回收问卷377份，去除年龄及学历不在调查范围内的3份问卷及量表填写无效的5份问卷，最终得到369份有效答卷，有效回收率达97.88%。

2.3 样本个体特征分析

消费者个体特征包括年龄、学历、年收入、职业及性别，采用SPSS进行频数分析探究调查数据的分布情况。样本年龄在20～50岁之间，其中30～39岁的人数最多，有177人，占比47.97%；鉴于有部分女性会为自己的伴侣购买男衬衫，且大多数男性消费者在进行男衬衫购买决策时会借鉴伴侣意见[14]，因此，本文调研面向近3年来有过线上定制男衬衫经历的消费者，男女比例为1.38∶1。样本的学历以大专及以上为主；职业主要包括：技术研发人员、管理人员、金融/财务/咨询人员、人力资源/行政人员。总体而言，本文调查的样本范围明确，具有一定的覆盖性和代表性。

3 量表数据统计分析

3.1 量表描述性统计

根据调研探索性研究中确定的19个顾客感知价值要素设置多题项量表。量表问卷采用李克特5级制，请受调查者对问项进行评分。1代表很不认可，5代表很认可，1～5代表认可程度依次增强。

运用SPSS统计软件对369份有效问卷采集的数据进行统计分析。首先对量表进行描述性统计分析，结果如表2所示。量表中不存在平均值小于3的项目，说明19个要素对消费者在线上定制男衬衫时的购买体验皆有一定程度的影响，量表可用于后续分析。

3.2 因子分析

本文研究利用SPSS 25.0对量表进行效度分析。量表的检验统计量(KMO)值为0.914；Bartlet球形度检验近似卡方值为3 898.061，自由度为171，显著性水平为P=0．000，小于0.05，说明数据有效且适合做因子分析。

本文研究对数据进行信度检验，结果如表3所示。其中，Cronbach′α系数为0.973，属于高信度范围，说明本文量表具有整体可靠性和内部一致性。 “项已删除的α系数”显示：删除各项后，信度系数值无明显的提升，应保留所有题项。各项目校正项的总体相关性(CITC值)均高于0.4，说明题项之间相关关系良好。综上所述，说明数据信度质量高，可用于进行因子分析。

运用主成分分析法提取量表中19个因素的公因子，因子旋转方法选择Kaiser正态化最大方差法，旋转迭代6次后收敛。前4个因子的特征值解释了累计方差的65.109%，说明对整体具有有效的解释作用，4个因子的负载水平均大于0.4，说明该量表收敛程度较好。提取4个因子作为男衬衫线上定制顾客感知价值的主因子。

对4个公因子(维度)进行命名，各变量在因子上的负载如表4所示。

维度1(F1)：个性化需求。第1个维度的7个要素因子荷载的大小排列依次为X15、X14、X13、X12、X16、X7、X11。涉及预试量表中个性化需求及体验的部分项目，反映的是消费者定制男衬衫时感知到的具有个体特殊性的需求，例如：尺寸的合体，设计细节的个性化，面料的特殊性。主要包括：符合个人风格；面料可选；款式可选；尺寸合体；符合个人体型等。

表3 量表信度分析Tab.3 Reliability analysis of scale

注：Cronbach′α系数为0.937。

表4 旋转后的成分矩阵Tab.4 Rotating component matrix

维度2(F2)：在线服务。第2个维度的6个要素因子荷载的大小排列依次为X4、X8、X5、X6、X10、X9。涉及了预试量表有关服务和渠道的部分项目，线上购买的渠道、界面交互体验都可视为在线服务的一部分，因此将该因子命名为“在线服务”。其反映的是消费者在互联网环境下的感知项目。包括：在线定制服务；在线一对一客服；体型特征分析服务；款式推荐服务；定制过程便捷；定制界面美观。

维度3(F3)：社会需求。第3个维度的3个要素因子荷载的大小排列依次为X18、X17、X19。该维度全部来源于预试量表的社会需求部分。反映的是消费者在线上定制男衬衫时感知到的要满足其在不同场合穿着的社会需求，主要指的是特殊场合需要、工作需要及社交网络需要。

维度4(F4)：产品品质。第4个维度的3个要素因子荷载的大小排列依次为X1、X2、X3。该维度全部来源于预试量表的产品品质部分。反映了男衬衫定制消费者对于男衬衫工艺、舒适性、耐穿性、美观性等方面的需求，包括：做工优良；穿着舒适；面料高档。

维度1、维度3、维度4重点反映男衬衫定制产品及服务的顾客感知项目；维度2重点反映互联网环境下的顾客感知项目。

4 模糊综合评价验证

4.1 模糊综合评价方法介绍

模糊综合评价以模糊数学为基础理论，其基本思想是利用模糊变换原理和最大隶属度原则，对多因素进行综合分析评定[15-16]。为了检验消费者对于本文所提出的四维度多题项评价量表的综合态度，采用模糊综合评价的方法，考虑与顾客价值相关的各个因素，并结合各维度特定的权重，对其做出合理的综合评价。

首先，设定2个有限论域：

U={u1,u2, …,un}，

V={v1,v2, …,vm}，

其中：U为“因素集”，表示被评价对象的n个元素组成的集合；V为“评价集”，表示由m个评价组成的集合。

设A为U中因素重要程度的模糊子集，R为由模糊值映射f导出的由U到V的模糊关系矩阵，通过R作模糊线性变换，可将A转换为V上的综合评价子集

B=A·R={b1,b2,…,bm}

根据计算出的各评价对象的综合得分值，按照最大隶属度原则，得到综合态度。

4.2 顾客感知价值量表模糊综合评价

本文评价对象的相关因素较多，很难合理地确定权数分配，此时应该采用多级评价[15-17]。顾客感知价值量表的多级模糊综合评价步骤如下：

1)将因素集U按因子分析所得的因子数目划分为s个子集，记作U1，U2，…,Us；本文中s=4。将与因子Fi对应的因素归入子集Ui中，Ui={F1,F2,F3,F4}。

2)对各子集Ui进行一级综合评价，由于该李克特量表中各因素的权重相等，即Ai=(ai1,ai2,…,ain)，aij=1/n。以第1维度F1为例，根据前文中表2和表4中的数据构建模糊判断矩阵R1和权重模糊子集A1，进行一级评判，得出评判结果B1。

A1=(1/7, 1/7, 1/7, 1/7, 1/7, 1/7, 1/7)

B1=A1·R1=(0.023 7, 0.042 1, 0.146 7, 0.382 4, 0.405 1)

结果表明，线上定制男衬衫背景下，消费者认为个性化需求是顾客感知价值的重要组成部分的比例为：很不认可占2.37%，不认可占4.21%，说不准占14.67%，认可占38.24%，很认可占40.51%。根据最大隶属度原则，结论为“很认可”。

同理，依次对其余3个维度一级综合评价。表5列出因子F1、F2、F3、F4对应子集Ui的一级评判结果Bi，同时列入方差贡献率及其归一化结果，以便作进一步分析。结果表明，在线上定制男衬衫时，消费者非常认可个性化需求和品质是顾客感知价值的重要组成部分；认可线上服务、社会化需求是顾客感知价值的重要组成部分。

3)将Ui的评判结果Bi分别作为1个单因素评判，用表5中“很不认可”到“很认可”的各列数据构建二级模糊矩阵B，并分配权重C=(c1,c2, …,ci)，进行二级模糊综合评价。在第2级评判中，各子集的地位有较大差别，因此，合理分配权重C是至关重要的。因子分析中各因子的方差贡献率反映了它们的重要程度[18-19]，可将其归一化后作为各子集的权重分配：

C=(0.681 8, 0.128 5, 0.104 8, 0.084 8)

按照上述方法进行计算，可得二级模糊综合评价的结果为

D=C·B=(0.028 7, 0.050 9, 0.165 0, 0.378 3, 0.377 1)

表5 各因子方差贡献率及一级评判结果Tab.5 Contribution rate of variance of each factor and results of first-order evaluation

结果表明，在线上定制男衬衫时，消费者对于本文提出的19个要素是顾客感知价值的重要组成部分这一观点，消费者认可度的分布为：很不认可占比2.87%，不认可占比5.09%，说不准占比16.50%，认可占比37.83%，很认可占比37.71%，根据最大隶属度原则，结论为“认可”。说明本文研究建立的量表可用于评价互联网环境下男衬衫定制的顾客感知价值。