新中式服装产品的消费需求与产品设计供给落差
2021-09-01刘红文李翠云黄智高ROMAINOORNurulHanim
刘红文, 李翠云, 黄智高, ROMAINOOR Nurul Hanim
(1. 马来西亚理科大学 艺术学院, 马来西亚 槟城 11800; 2. 四川工商学院 艺术学院, 四川 成都 611745;3. 河南工程学院 服装学院, 河南 郑州 451191)
近年来,中国综合软实力的提升加速了新中式服装产业的发展。随着新中式服装产业的消费市场愈来愈大,开发出令消费者感兴趣且满意的新中式服装产品,已经成为相关企业生存和发展的战略核心之一。从目前市场的整体现状来看,众多企业所设计开发的新中式服装产品难以满足当前消费需求,产品设计供给与消费者期望需求之间存在着落差。如刘红文等[1]通过调查发现,新中式服装产品的特色与内涵不同于其他一般服装产品,消费者选择考量的角度也会有差异,因此,沿用传统的设计思维进行产品开发,易造成设计产品与实际消费需求之间的错位。
过去针对新中式服装产品的理论研究基于研究视角的不同也存在一定的割裂现象,主要分为2个方面:一是致力于探讨影响消费者购买或使用新中式服装的产品特性研究,如精致、工学、绿色等产品物质属性以及魅力、美感、创意等产品情感属性等[1-3],这些从消费者需求角度出发进行的新中式服装产品相关研究有助于企业开发出具有较高市场接受度的新中式服装产品;另一方面则是从设计者或企业视角出发,对提供的产品设计、面辅料开发、流行要素提炼、结构改良、制作等产品技术供给层面展开的相关研究[4-6]。无论是从消费需求还是从产品开发技术的供给角度所探讨的因素,都是影响新中式服装产品成功与否的重要因素。然而面对竞争愈趋激烈的新中式服装市场实际,仅探讨消费者购买或使用新中式服装产品的需求,或单从技术层面提升新中式服装产品设计水准,已无法真正地满足消费者内心需求与期望。
鉴于此,本文引入营销学中的期望确认模型框架,以品质机能展开法等研究方法找出目前新中式服装企业提供的产品设计服务与消费者期望需求之间的落差,通过了解新中式服装消费者需求落差的缺口,找出当前消费者对新中式服装产品的需求,以此为新中式服装企业调整与完善产品设计思路及策略提供参考。
1 消费需求及供需落差研究分析
为了解新中式服装产品的消费需求以及产品设计供给与需求间的落差,本文在不同的研究阶段使用不同的研究方法进行资料收集与分析。分析步骤如下:第1阶段,首先用文献分析法与问卷访谈法收集消费者对新中式服装产品的需求要素资料,并经研究小组整理与编码后,定义出消费需求元素因子,其次使用探索式因素分析法,萃取出新中式服装产品消费需求的主要构面,以此确定新中式服装产品消费者的需求;第2阶段,通过问卷调查法收集新中式服装产品消费需求元素因子的重要程度与满意程度数据,并利用成对样本T检验,检测受测者对于消费需求元素因子的重要程度与满意程度之间是否具有显著差异(供需落差);第3阶段,基于上述消费需求元素因子的重要程度与满意程度结果,使用品质特性排序评量法找出消费者对新中式服装产品消费需求元素因子的优先满足次序,并利用重要性-绩效分析法找出落于第四象限应重点改善的消费需求元素因子,以此验证品质特性排序评量法所得的结果;第4阶段,通过文献分析法与专家访谈法,得出新中式服装产品设计的技术要素体系,并运用品质屋关系矩阵计算出对应于上述消费需求次序而应优先改善的产品设计技术要素顺序,以此为企业完善产品设计开发提供参考。
1.1 新中式服装产品消费需求的确定
为找出新中式服装产品消费需求元素因子,本文依序采用文献分析法与访谈法,并将访谈结果交由研究小组进行编码与筛选,以决定元素因子。
首先,本文基于相关文献[2,7-8]的研究成果,提炼消费者对新中式服装产品需求的相关因素,并依此设计出访谈问卷。其次,本文采用半结构化访谈法来进行实际消费需求调查,访谈对象共有28位消费者(包括13名男性、15名女性),访谈对象的选择原则为以下3点:1)具有5年以上的工作经验,以确保访谈对象具有足够的消费能力以及较为成熟的消费观念;2)新中式服装产品购买或使用经验超过3年以上,以获取更为实际的新中式服装产品需求;3)选择受访者的男女人数趋近各半,以降低性别因素的干扰。访谈过程中,建议消费者选择具体的购买或使用案例来进行问题的回答,且最后访谈环节,研究者也会选择一些较为典型的消费案例(如知名品牌产品与普通品牌产品的选择、绿色产品与普通产品的喜好差异等),来刺激受访者反思其是否有前期访谈之外的额外感受,以求获得有效的访谈结果。
访谈结束后,整理收集受访者的访谈材料,委托专家学者组成的研究小组进行讨论分析。研究小组通过现有文献和所收集的案例材料进行小组讨论,采用编码程序整理出相似案例信息,并分解部分元素因子。最后,分析得到“日常实用性能”“做工精良”“能够传达文化内涵”“色彩搭配和谐”“局部创意设计细节”等40个新中式服装产品消费需求元素因子,并作为下一阶段以资料缩减的方式,进行新中式服装产品消费需求构面的萃取所使用。
第1阶段研究后,编码整理出40个消费需求元素因子。第2阶段主要通过因素分析法,找出40个元素因子之间的结构与联系,萃取出新中式服装产品消费需求构面。
本文在因素分析阶段共收集到有效问卷249份。 问卷收集结束后,通过前2次因素分析,将10个因子载荷量均未高于0.5的消费需求元素因子进行剔除。随后将数据再进行第3次的因素分析,经过KMO和巴特利特检验,得到KMO值为0.941,巴特利特卡方值为5 640.2 ,显著性水平为0.000,说明数据有效且适合做因子分析。通过检定后继续以主成分分析法来萃取共同因素,以特征值大于1作为选择共同因素个数的原则,结果共得出了7个主要构面,解释了累计方差的60. 312%。通过最大方差转轴法对选出的构面进行转轴,得出旋转后的成分矩阵,如表1所示。
表1 旋转后的成分矩阵Tab.1 Component matrix after rotation
最后,针对7个构面的内在关联,找出共同因素予以命名,分别为工学特性、创意特性、绿色特性、美学特性、品质特性、社交特性、感性联想特性,以此确定新中式服装产品消费者的需求体系,如表2所示。
表2 新中式服装产品的消费需求Tab.2 Consumer demand for new Chinese-style clothing products
1.2 新中式服装产品的供需落差分析
基于期望确认理论(ECT)模型[9],在本文研究环境中,消费者对于新中式服装产品具有自身需求,且不同需求项目对于消费者而言也会存在着重要程度高低上的区别,此为期望。在实际产品体验中,消费者会根据产品特性对自身需求的实现水平,形成感知满意程度,此为知觉绩效。而落差即为确认,其存在与否由受测者对于新中式服装产品消费需求项目的期望重要程度与知觉满意程度间的差值及其显著性检验进行衡量。若期望重要程度减去知觉满意程度的差值为正,说明产品在该消费需求项目上是低于令人满意的,反之则高于,0为令人满意的。
为探究受测者对于新中式服装产品消费需求元素因子的期望重要程度与知觉满意程度之间是否具有显著差异及其相互关系,首先,本文将上述新中式服装产品消费需求研究结果发展成问卷,并采用李克特氏五点量表尺度对消费需求元素因子的期望重要程度与知觉满意程度进行衡量。为收集到真正具有新中式服装产品购买或使用经历受测者的问卷,以确保数据质量,本文在问卷中进行了条件限制性题目的设定。通过现场与网络2种方式,共回收问卷201份,删除不符合设定条件的问卷后,最终获得有效问卷128份。
样本中:男性为50位,女性为78位;年龄28岁以下为68位,28~38岁之间为49位,38岁以上为11位;受教育程度方面,高中为12位,中专及大专为40位,本科为54位,硕士研究生及以上为22位,其中本科及以上学历占比59.4%,由此可知偏爱新中式风格服装的消费群体,往往大部分具有较高的教育背景。
其次,本文利用成对样本T检验,对收集到的数据进行差异显著性分析,检验结果如表3所示。
表3 成对样本T检验结果Tab.3 Paired-sample T test results
由表3可知,新中式服装产品消费需求元素因子中,除“精美细节设计”“能够传达文化意涵”“局部创意设计细节”“令人觉得新奇”“产品可回收性”5个元素因子的期望重要程度与知觉满意程度的差异未达显著外,其他元素因子均存在显著的差异,而尽管上述 5个元素因子的差异未达显著,但从平均值来看,5个元素因子的重要程度平均值与满意程度平均值之间仍存在着一定的落差,因此,本文的第1个研究预期得到了支持。根据上述分析,受测者对于新中式服装产品消费需求元素因子的期望与知觉是有差异的,且期望重要程度减去知觉满意程度的T值皆为正,由此可知受测者对于消费需求元素因子是属于期望大于知觉绩效情况,即受测者对于各要素的感受是低于令人满意的。由此说明新中式服装企业在产品消费需求满足问题上仍有改善空间,接下来本文将使用重要性-绩效分析法与品质机能展开法找出应优先改善的消费需求元素因子。
2 消费需求元素因子的优化改善
2.1 重要性-绩效分析
本文利用重要性-绩效分析法(IPA),以消费者的观点来探讨新中式服装产品消费需求元素因子的重要性(重要程度)与绩效(满意程度)的关联性[10-11],并以IPA二维矩阵,将新中式服装产品消费需求元素因子划分为4个象限。其中:第一象限为高重视度与高满意度的继续保持元素;第二象限为低重视度与高满意度的供给过度元素;第三象限为低重视度与低满意度的优先级低元素;第四象限为高重视度与低满意度的改善重点元素[12-13]。
由表3可知,30项新中式服装产品消费需求元素因子期望重要程度与知觉满意程度的总平均值分别为3.98和3.68。将横轴以元素因子期望重要程度平均,纵轴以元素因子满意程度平均,象限划分以重要程度总平均值(M1=3.98)为横轴分隔点,满意程度总平均值(M2=3.68)为纵轴分隔点,利用Origin软件将30个消费需求元素因子的重要程度平均与满意程度平均的资料以散点图的方式呈现,结果如图1所示。
图1 重要性-绩效分析散点图Fig.1 Importance performance analysis scatter chart
由图1可知各新中式服装产品消费需求元素因子座落于哪些象限中,其中第一象限包含10个元素因子,第二象限包含6个元素因子,第三象限包含7个元素因子,第四象限也包含7个元素因子。位于第四象限的“现代时尚感”“造型比例好”“绿色纺织品”“面料质地细腻”“理疗机能”“加工处理无污染”“提升个人形象”7个元素因子即为高重视度和低满意度的因子,也是新中式服装企业应优先改善的重点。
2.2 品质机能展开分析
鉴于新中式服装产品的消费需求与产品设计供给落差的存在,本文采用品质机能展开(QFD)模型中的品质屋,以确定消费需求元素因子的优先改善顺序,并进一步将消费需求转为产品设计技术概念[14]。主要执行步骤依次为消费需求排序、建立产品设计技术要素体系、构建关系矩阵、产品设计技术要素排序[15]。
2.2.1 新中式服装产品消费需求的标准化权重
根据品质特性排序评量法决定新中式服装产品消费需求元素因子的权重,首先将回收问卷资料的期望重要程度与知觉满意程度的平均值减去衡量尺度的中点(Likert五点量表的中点值均为3),以表4第1个消费需求元素因子“精美图案”为例,期望重要程度平均值4.18减去3后,得到转换后的期望重要程度平均值1.18;知觉满意程度平均值3.73减去3后,得出转换后的满意程度0.73[16]。
表4 消费需求元素因子转换后的重要程度和满意程度与排序Tab.4 Importance, satisfaction and ranking of consumer demand element factors after conversion
得到转换后的重要程度与满意程度之后,再将转换后的数值加以排名,例如“精美图案”转换后的重要程度、满意程度排名分别为1、8,如表4所示。接着再将转换后的重要程度平均值与满意程度平均值相乘得到满意态度(精美图案:1.18×0.73=0.86)。另将转换后的重要程度、满意程度的排名二者相减(精美图案:1-8=-7)为差异指数,该指数是用来决定消费者对于消费需求元素因子的优先改善权,差异指数越小者(负值优先),列为优先改善;而当消费需求元素因子的差异指数相同时,应以满意态度值越小者(负值优先)列为优先改善。然后将原始优先权重经逆排序后转换为原始权重,例如“现代时尚感”元素因子的原始优先权为1,经逆排序后为30。最后将各消费需求元素因子的原始权重除以原始优先权总和,就可求出标准化权重(现代时尚感:30/465=0.065)[17],如表5所示。
表5 新中式服装产品消费者需求因子的标准化权重Tab.5 Standardized weights of consumer demand factors for new Chinese-style clothing products
依此标准化后的权重值,可判定消费需求元素因子的优先改善顺序,权重值越大者,表示越需优先处理或改善。由表5可知,新中式服装企业应以“现代时尚感”“绿色纺织品”“造型比例好”“面料质地细腻”“理疗机能”“提升个人的自信感”“多样的搭配特性”前7项元素因子作为最优先改善项目。
2.2.2 产品设计技术要素体系建立
在品质机能展开法中,技术要素为如何达成或满足消费需求的作法与措施,也是为针对消费需求,转换而成的相对应的解决方法,因此,产品设计技术要素必须从企业或设计人员视角进行拟定[14]。本文所构建的新中式服装产品设计技术要素是通过文献分析与专家修正所得,首先通过文献收集与汇总拟定出新中式服装产品设计技术要素,之后交由 5位企业设计师(均具有5年以上的设计工作经验)进行判断与修正,经过多轮讨论与修改后,获得最终的新中式服装产品设计技术要素体系,如表6所示。包括4个构面(造型设计、材质应用、制程规划、设计企划)以及11个技术要素(艺术美感、流行资讯、色彩应用、主辅料运用、材质机能性、加工处理、制版裁剪、缝制工作、商品系列规划、地方文化、创意性)。
表6 新中式产品设计的技术要素Tab.6 Technical elements of new Chinese-style clothing product design
2.2.3 关系矩阵建构
构造新中式服装产品的消费需求与产品设计技术要素之间的关系矩阵,并对二者之间的关系强度进行判断。通过上述研究,本文已确定了新中式服装产品消费需求以及产品设计技术要素。本阶段研究则需将新中式服装产品的消费需求及技术要素套入品质屋的供需项目,以便进行品质屋关系矩阵分析。在构建关系矩阵阶段,本文邀请7位专家(4位设计人员及3位具有新中式服装产品爱好的资深消费者)根据其工作经验及产品使用经验进行相关性评估,以找出技术要素与消费需求二者之间的关系程度,相关性评估尺度采用5、3、1来表示,二者之间相关性若为强相关则记为5;中相关记为3;弱相关记为1;二者间未标示数字,则表明二者无相关,转化后的关系矩阵表如表7所示。
判断新中式服装产品消费需求与产品设计技术要素之间的关系程度之后,即可计算出产品设计技术要素的改善顺序,步骤如下:1)计算绝对技术指标,将关系矩阵的相关性分数进行平均后,分别乘以新中式服装产品消费需求元素因子的标准化权重,加和得出绝对技术指标;2)计算相对技术指标,每个绝对技术指标分数除以所有绝对指标之和可得;
3)排列改善顺序,根据相对技术指标的大小进行递减排序。技术重要性代表的是消费需求与技术要素的适配程度,指标数值越大,则代表应优先进行改善的技术要素,撷取技术要素的重要性数值最大的前5名,即技术要素应优先的改善次序[17]。表7显示新中式服装产品设计应优先改善的技术要素前5名依次为:艺术美感(0.173)、材质机能性(0.132)、色彩应用(0.110)、流行资讯(0.104)、加工处理(0.093)。
表7 品质屋的关系矩阵表Tab.7 Relationship matrix of quality house
3 结束语
为了解新中式服装产品的消费需求及产品供给与需求间的落差,本文分别使用访谈法、问卷调查法、成对样本T检验、品质机能展开法等多种方法展开研究,得到如下主要结论。
1)本文分析整理的40个消费需求元素因子经过因素分析降维后,可归纳得出工学特性、创意特性、绿色特性、美学特性、品质特性、社交特性、感性联想特性7个构面。
2)新中式服装企业应以现代时尚感、绿色纺织品、造型比例好、面料质地细腻、理疗机能、提升个人的自信感、多样的搭配特性前7项消费需求元素因子作为最优先改善项目。相对应需优先改善的产品设计技术要素前5名则依次为艺术美感、材质机能性、色彩应用、流行资讯、加工处理。
3)本文使用重要性-绩效分析法将二维矩阵图中的各新中式服装产品消费需求元素因子划分为4个象限,属于优先改善(高重视度、低满意度)的元素因子为现代时尚感、造型比例好、绿色纺织品、面料质地细腻、理疗机能、加工处理无污染、提升个人形象。
4)通过将上述研究结果第2)点与第3)点进行比较发现,使用品质机能展开法与重要性-绩效分析法研究所得的优先改善消费需求元素因子结果具有相当的一致性。重要性-绩效分析法的改善重点(共 7项)与使用品质特性排序评量法排列出的前7项元素因子,有5项元素因子是相同的(重叠率71%)。此5项元素因子分别为现代时尚感、绿色纺织品、造型比例好、面料质地细腻、理疗机能。
基于上述研究结果,为进一步缩小供需落差,本文建议相关企业及设计人员应优先改善品质机能展开法与重要性-绩效分析法重叠的5项消费需求元素因子为主,而其技术完善方向可依产品设计技术要素前2名艺术美感、材质机能性来改善。
与此同时,本文还存在一定的局限性。主要为本文注重于品质屋模型设计,并未用此模型设计继续进行服务体验工程法的后续实验阶段,以实际设计并制作出符合消费需求的新中式服装产品,这需要在后续研究中进行完善。