2023年12月7日发(作者：弓长钰)
第四十九期（民國九十四年六月）：1-38.應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象楊明璧*鍾明峻**（收稿日期：92年10月8日；第一次修正：93年3月3日；第二次修正：93年4月23日；第三次修正：93年5月17日；接受刊登日期：94年3月31日）摘要過去十多年，我國資訊工業雖然蓬勃發展，卻普遍偏向重視生產而忽略通路的建構與行銷的規劃。隨著電腦化的普及，許多新興的通路與資訊賣場不斷地成立。而投入資訊通路的經營者，其所面臨最重要的課題仍是如何掌握住消費者。為此，本研究試圖透過分析大台北地區電腦大賣場消費者選擇店家的決策過程，運用選擇集合模型(choicesetsmodel)及路徑分析(pathanalysis)，探討商店印象屬性對消費者選擇商店過程的影響，並提供電腦大賣場行銷策略運用之建議。本研究採用「簡單二段地區抽樣法」，以兩階段進行抽樣；第一階段先從母體之所有行政區隨機抽取(採用亂數表)適當數量之行政區作為分群的基礎，接著在第二階段再按照其相對於母體的人口比例決定各行政區應抽取的樣本數比例；然後採用當面指導之問卷調查方式，訪問了220位曾去過電腦大賣場之民眾，其中有效問卷207份。研究結果將商店印象屬性分成五群，對各購物階段的影響程度皆不同；最後本研究將全體大賣場依市占率及在各選擇集合之表現分成三類，並對不同類型賣場提出不同階段應注意事項以及不同的行銷策略建議。關鍵詞：選擇集合模式、路徑分析、商店印象屬性、電腦大賣場***臺北大學企業管理學系副教授。騰豐科技公司副總經理。第四十九期壹、導論在競爭越來越激烈的時代，各商家為生存及獲利無不絞盡腦汁，思考如何吸引更多的潛在顧客及增加既有顧客的重購率，許多商家以打廣告提高知名度作為競爭的方式，有些商家用增加商品種類來吸引顧客，有些商家則偏重顧客服務，而這些方式都是吸引新顧客和留住舊顧客極重要的要素。然而我們常發現知名度高的商家，真正上門的顧客不見得比知名度低的店家多；有些商店雖然顧客來的多，但真正購買的並不如預期；還有一些商家在打完折後，來客數量遠不如打折期間；這些又都是商家所不願看到的情況。因此商家要獲利，除了想辦法吸引較多的顧客外，如何讓顧客願意購買又更重要；除此之外，更應想辦法留住舊顧客並來消費。一般而言，消費者在決定去那邊購買商品前會經過一些階段，包括收集商品相關資料、收集販售該商品之商家的資料、實際到商家觀看商品並詢問更進一步資料，或比較各個商家提供之價格及服務，最後再作決定。若消費者不知道某些商家有銷售該項商品，則他不會去該商家詢問並比價，當然也不可能在這商家購買。因此若商家知名度不夠，消費者會來此購買的機率自然降低；但一個商家若無法吸引消費者來觀看比較，則消費者會來此購買的機率也會降低；而消費者來店裡觀看，若印象不好或與店員互動不好，他會在該商店購買的機率也會降低;而消費者在該店面購物後，若後續的服務不好，那消費者會再來光顧的機率也會降低。因此商家在每個階段的表現都會影響顧客最終是否會在該商店消費，並且會再回來購買。商家為增加其競爭力並吸引更多消費者作最終消費，自然應該加強在各階段的表現。然而受限於經費預算以及資源，它無法一次改善所有的地方。另外，相對於競爭對手，它可能在某些階段相對表現良好；因此如何發現自己在哪些階段相對較弱，並且找出為何較弱的原因，則公司可以集中資源作最有效的改善，如此可以收事半功倍之效。過去有關消費者行為的論述很多，其中以E-K-B模式最為詳盡。不過這些模型將顧客選擇產品或商店的決定因素，例如顧客特性和顧客心理狀態，看成是靜態的，無法回答例如，哪些顧客在什麼階段流失了，這種對管理上非常重要的問題，所以我們需要一些工具來分析顧客在選擇過程中應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象不同階段的決策變化情形；而選擇集合模式(choicesetsmodel)恰能彌補這個缺陷。選擇集合模型為描繪消費者在購買特定產品時，決定最終品牌或商店之決策過程的模式之一，它可以讓我們藉由分析各階段的選擇集合大小、購買指標以及品牌（商店）印象屬性，有系統的來解釋消費者複雜的決策過程。因為它可用來描述消費者選購產品及選擇銷售商店的動態變化情況，並具有很好的實用價值，因此，我們想將此模式套用於消費者購買商品時如何選擇店家的決策上。台灣資訊產業隨著市場的成長以及明顯市場區隔化的影響下，通路結構產生了極大的變革，新興的通路廠商及資訊賣場如雨後春筍般地成立，例如：全國電子、台灣泰一、上新聯晴、燦坤3C等；一些家電通路連鎖體系也紛紛轉入銷售資訊產品的行列，例如：NOVA資訊廣場、湯城3C、太平洋T-ZONE等；此外一些家電製造廠商及事務用品業者，例如：東元電機、聲寶公司、震旦行等，也紛紛投資經營資訊產品通路；而原有的配銷商如聯強國際、捷元等挾著雄厚的財力，採大量、低價、快速供貨等策略，業務快速成長，使得資訊市場的通路廠商面臨極大的競爭壓力。加上近年來國人的電腦專業知識大幅提昇，一般人在選購資訊產品的自主性也愈高，選擇購買地點的行為亦趨於複雜；因此通路廠商有必要深入探討消費者選擇購買地點的考慮因素為何，並充分掌握市場結構及通路的變化，瞭解消費者特性、制定有效的行銷策略。然而在各地的電腦大賣場都採取了相同的策略，即更大的開放陳列面積、更齊全的品牌選擇、更清楚而有競爭力的價格、更簡便的退貨政策等。到底這些作法是否都是經營電腦大賣場的必要條件，而哪些是國內電腦大賣場真正的成功因素，都是本研究想要探討的主題。因此本研究想應用選擇集合模型來分析資訊產品的消費者選擇最終購買商店之決策過程，並藉此研究結果，發展一行銷策略建議，以供電腦大賣場業者參考。綜合言之，本研究的主要目的就是想應用選擇集合模式來分析顧客選擇店家購物的決策過程中，在每個階段受哪些商店印象屬性影響最多；並以消費者選擇電腦大賣場的決策過程為研究對象。另外因為購買決策過程有先後順序，所以前面階段的印象可能會影響消費者在後面階段的印象；第四十九期因此本研究也希望分析各商店印象屬性在不同選擇階段之相關性，並將各商店印象屬性對各階段的真正影響程度找出來；如此商店可以依分析各集合大小變化的情況了解他們在哪個階段出了最大問題，並依影響該階段最重要的幾個印象屬性做改善，這將可收事半功倍之效，並將行銷資源作最好的分配。本研究係針對大台北地區（台北縣、市與基隆市）之電腦大賣場進行研究，包括通路中的電腦大賣場（如太平洋T-ZONE、震旦行AURORA資訊量販廣場）與商場（如光華商場、NOVA資訊廣場），但不包括由家電通訊業整合的新興3C賣場（如全國電子、燦坤、泰一電器、上新聯晴等），因其電腦銷售並非銷售主力。此外亦不含配銷商、自營零售店、加值／系統整合商、直營／加盟連鎖店、網路／郵購經銷商、一般經銷商、製造商及其他通路角色如實體配銷商。而為了避免受訪者誤解，我們特別強調光華商場是指光華橋下的商場，而不包括週邊的商店。在研究內容上，主要以商店印象屬性為研究變項、選擇集合模式為分析架構，探討電腦大賣場之消費者購買決策，與通路之各商店在市場上的地位、行銷策略的形態變化及其發展，但並不涉及其他通路分析。另外，本研究所探討的是電腦大賣場的一般消費者購買決策之研究，只以家庭／個人市場為研究對象，而不將民營企業、教育研究機構等納入研究對象。貳、文獻探討在現今以消費者為主導的市場上，消費者可從眾多商品及服務項目中任意選擇，各公司若想成為贏家，唯有能察覺消費者的需求及偏好，了解消費者行為，並以消費者為導向才能成功。過去有關消費者行為的論述很多，Schiffman、Dash及Dillon(1977)將這些理論加以整理，歸納出下列五個較完整的模式：Howard-Sheth模式：從消費者的「學習過程」來探討消費行為。Bauer模式：從消費者「所承擔的風險」來探討消費行為。Rogers模式：從「產品之創新擴散」來探討消費行為。Kolter的理論：從「市場特質」探討顧客之購買行為。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象E-K-B模式(Engel-Kollat-Blackwellmodel)：從消費者的「決策過程」來探討消費行為。以上的幾個模式中，以E-K-B模式最為詳盡；不過這些模型將顧客選擇產品或商店的決定因素，例如顧客特性和顧客心理狀態，看成是靜態的，所以無法深入分析顧客在購買決策過程中的變化情形，而選擇集合模式(choicesetsmodel)恰能彌補這個空隙。一、選擇集合理論從1963年Howard提出喚起集合(evokedset)這觀念後，顧客選擇集合(consumerchoicesets)這觀念就吸引了一些學者（Howard及Sheth，1969；Bettman，1979）的注意。學者Narayana及Markin於1975年加入其他選擇集合後提出了選擇集合理論。他們將市面上某產品在某一時點的所有品牌稱作全集合(totalset)。然而，消費者並不一定會知道所有已經存在的品牌，所以由消費者所知道品牌集合成的，就稱為知曉集合(awarenessset)，其他不知道的品牌就稱為非知曉集合(unawarenessset)。接下來會有一些品牌被消費者納入購買考慮中，稱之為喚起集合(evokedset)，而這些品牌在考慮集合中被消費者衡量為正面的。一些消費者沒有足夠的資訊去評估的品牌就成為插入集合(insertset)，這些品牌並沒有所謂正面或負面的衡量。至於那些被消費者拒絕的品牌（可能因為消費者有不愉快的經驗或是從其他資訊來源得到負面影響）就成為摒棄集合(ineptset)。當然品牌可藉由“改變他的名字”、“不同的廣告重點”或是“品質改良”，使得這個品牌被消費者認為是新的品牌或是改良過的品牌。Narayana及Markin(1975)主要是用選擇集合來描述顧客購買產品的決策過程，而這理論後來又擴充用在零售商的選擇（Gensch，1987；Spiggle及Sewall，1987；Shocker、Ben-Akiva、Boccara及Nedungad，1991）。它的用處在一些文章中都曾提到（Ostlund，1973；Gruca，1989），而在Spiggle及Sewall(1987)中說明得最清楚；它讓零售商可以清楚的知道自己在消費者心中的地位，並可發現它在顧客選擇過程中和競爭對手的比較。Spiggle及Sewall(1987)對Narayana及Markin(1975)的架構再加以延伸而建立了選擇集合架構。這架構有五組選擇集合，包括知曉集合、喚起集合或第四十九期考慮集合(evokedorconsiderationset)、行動集合(actionset)、互動集合(interactionset)以及選擇集合(chosenset)；主要用於描述消費者選擇零售商的決策過程，並以珠寶店消費者為對象做實證，綜合其集合大小與各項指標之結果，來了解其競爭環境，作為行銷策略的參考。他們認為，在購物過程中消費者會受所考慮的因素影響而造成各階段集合的大小不同，並以四項指標來衡量在各選擇階段中潛在的顧客可轉換成真正至店內購物的顧客程度。他們並建議，若購買活動具備下列三項特質，則此零售選擇模型是合適的。購買活動是初次購買或調整購買時，消費者尋找商品相關資訊與評估替代物之活動。購買行為需負擔某種程度的知覺風險與財務困難。以人員銷售作為主要的銷售方式。綜合以上特徵，他們建議汽車、珠寶、電腦、理財服務、家具及家電業等零售業者，特別適用此模型；而本研究所欲探討者即為電腦零售業之一──電腦大賣場的消費者決策，故以此為研究理論的主要參考文獻之一。Brand及Cronin在1997年提出應用選擇集合模式，來分析顧客在購買不同性質產品在各個採購階段的異同。他們認為，消費者的購後行為也是零售商了解顧客再購行為一個非常重要的觀察項目，因此他們建議選擇集合應該要再加上再考慮集合(reconsiderationset)，即在未來被消費者考慮購買商品的零售商，所成的集合。另外，因為行動集合與互動集合在操作上較難界定其之間的不同，故本研究將這兩集合合併，稱為行動/互動集合。選擇集合理論除了用在描繪顧客選擇品牌及商店的過程外，它也應用在其他地方。Kamakura及Russell(1989)認為選擇集合可以用來決定市場區隔，而Siddarth、Bucklin及Morrison(1995)認為選擇集合分析可以決定產品線策略，並利用市場占有率與選擇集合大小來修正其定位策略與瞭解目標市場，這些都是選擇集合理論用於行銷策略的研究。而Roberts及Lattin(1997)、Jolivot(2003)與Terech、Bucklin及Morrison(2003)則對過去多年選擇集合模型的演化過程（主要是考慮集合的發展），相關研究作詳細介紹，並提出該模式可以應用的地方以及一些值得繼續研究的議題。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象二、商店選擇之一般模式消費者在購物時，除了對產品與品牌會有所選擇之外，對於商店也同樣會有所選擇，所以零售商除了要提供優良的商品及貼心的服務之外，瞭解顧客如何進行商店選擇的過程顯得格外重要，畢竟顧客不進門，零售商就無販賣商品的機會。Engel、Kollat及Blackwell(1973)認為，購買行為取決於顧客的評估準則和顧客對商店屬性的知覺。顧客依本身商店評估準則（即商店屬性）和其感覺到的商店特徵（即商店印象），透過個人的比較過程，最後才決定所選擇的商店。Monore及Guiltinan(1975)曾提出一商店選擇模式，並以路徑分析法(pathanalysis)進行分析，整合了商店消費行為的一些研究及購買者行為理論模式後，發現購買者特性（如人口及生活型態變數）會影響消費者購物、搜尋的意見與活動，繼而影響消費者對商店屬性之重要性看法和對商店屬性之知覺，但購買者特性也會直接影響商店屬性之重要性，商店屬性重要性及商店屬性的知覺會形成對商店的態度，而此商店態度直接影響購買者對商店的選擇。此外，零售策略、家計／購買者特徵、有關購物／搜尋的一般性意見和活動以及規畫與預算策略會間接影響顧客對商店的態度。Spiggle及Sewall(1987)則提出零售商店選擇的一般模式，他們指出顧客作特定購買活動時，會經蒐集相關資訊與作商店比較評估後，才會決定去哪一家商店購物。並且指出消費者心理狀態（包括態度、知覺、印象及屬性重要性評估）、消費者特徵（包括購物導向、人口統計和生活型態）以及零售商店特性（包括距離、產品組合和到達商店所需時間）皆會影響零售商店的選擇、惠顧與偏好。其他討論消費者選擇零售商店的研究還包括Kahn及Schmittlein(1992)，Baker、Grewal及Parasuraman(1994)，Donovan、Rossiter、Marcoolyn及Nesdale(1994)，Allenby及Ginter(1995)，Grete、Clarke及Freathy(1998)，Erdem、Oumlil及Tuncalp(1999)等。而前面這些學者在他們的討論中，多少都提到商店印象屬性對選擇零售商店的影響。此外，還有多位學者曾提出影響零售商店選擇的商店印象屬性；例如Dodson、Tybout及Sternthal(1978)、Winer(1986)與Lattin第四十九期及Bucklin(1989)提出價格與促銷活動會影響消費者商店選擇行為，Nedungadi(1990)提出消費者的記憶會影響考慮集合及選擇集合，Siddarthetal.(1995)提出促銷活動會對選擇集合產生正面影響，而Thang及Tan(2003)則提出用S-O-R(stimulus-organism-response)架構來說明，消費者對各商店印象屬性的感受如何影響他們對商店的偏好，並以實證找出幾個顯著影響顧客商店偏好的商店印象屬性。由上述文獻可知，商店印象屬性確實會影響消費者的選擇集合，因此這裡有必要討論有關商店印象的研究。三、商店印象首先我們要了解什麼是商店印象。Martineau(1958)是首位提出將印象觀念應用於零售領域的學者，但他對印象觀念並沒有做很清楚的定義。Arons(1961)對商店印象作一個較明確的定義為「一種多重意義與關係的複合體，用來協助人們描繪商店的特徵」。Kunkel及Berry(1968)進一步將行為的學習理論(learningtheory)運用在印象上，藉由行為面來描述商店特徵與消費者行為的關係。他們定義印象為一種區別性刺激(discriminativestimulus)，在某種情況下若採取行動，則可獲得預期性的增強(expectedreinforcement)。因此，零售商店的印象是此商店在過去所經歷不同強化程度的結果，而個人過去對此商店的經驗是構成商店印象的重要因素。Lindquist(1974)則對Martineau(1958)與Arons(1961)的定義提出了更詳盡的描述；他認為Martineau(1958)提出的功能性品質(functionalqualities)即為商品選擇、價格範圍、信用政策、商店陳列以及其他能與競爭者比較的商店屬性，而心理屬性(psychologicalattributes)即為歸屬感、溫馨或親切的感覺，以及興奮或有趣的感受。另外Lindquist(1974)也指出Arons(1961)定義中的意義(meanings)為因素、屬性或構面，而關係(relationships)則是將這些構面整合運作的架構。其他對商店印象作定義的學者還包括Berman及Evans(1978)、Kunkel及Berry(1968)與Keaveny及Hunt(1992)等；綜合以上學者之闡述後，可將商店印象定義整理如表1。而本研究將商店印象定義為「消費者所知覺各種商店屬性的綜合態度，包括商店有形、客觀的功能性因素，與消費者無形、主觀的心理性因素」。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象表1定義者MartineauAronsKunkel及BerryLindquistBerman及Evans年代819741978商店印象定義表內容商店個性或印象是指購物者心目中定義商店的方式，其中部分是基於商店的功能性品質，部分則是根據商店心理屬性的氣氛。一種多重意義與關係的複合體，用來協助人們描繪商店的特徵。當一個人在某特定商店購物時，所伴隨產生的整體概念化或預期的增強。對Martineau與Arons的定義提出了更詳盡的描述。商店印象的基本概念為商店功能和感情屬性的綜合體，而這些屬性或特性被購物者組織進入知覺系統，此知覺系統決定了購物者對某商店整體的政策和實際的期望。地點商品種類的品質和特性員所提供服務店家實體屬性交易後滿意程度價格廣告和促銷銷售人商店顧客特徵商店氣氛Engel、Blackwell及MiniardKeaveny及Hunt19901992給予消費者或目標市場有關於商店全部屬性的知覺，一般稱之為商店印象。因消費者是藉由對某商店各種屬性的知覺，而形成對該商店之印象，因此有必要探討組成商店印象的各種屬性。雖然學者Cardozo(1975)、Singson(1975)與Schiffmanetal.(1977)等人經由實證研究發現，商店印象會隨著商品種類不同有所不同，但仍有許多學者就一般情況提出商店印象之一般性構面。Berman及Evans(1978)認為商店印象構面包含下列十項：目標市場的特性商店地點商品種類價格水準商店實體屬性信用及其他服務的適用性對市民的責任廣告人員銷售的型態及水準促銷Engeletal.(1990)也提出十個商店印象構面，其中和Berman及Evans(1978)不同的是顧客的性質、商店氣氛、售後服務及滿意度。此外尚有許多國外第四十九期學者提出對商店印象構面的看法，如Kunkel及Berry(1968)將商店分為十二個構面，Lindquist(1974)提出九個構面來分析商店印象，Hansen及Deutscher(1977)提出了九項商店屬性及二十項要素，Hawkins、Best及Coney(1995)提出九項商店印象構面，另外Chowdhury、Reardon及Srivastava(1998)提出六個構面，分別是1.產品品質2.氣氛3.員工服務4.產品選擇性5.便利性6.價格與價值。綜合上述學者所提出之構面，可發現商店印象是屬於多構面的概念。而本研究的研究對象──電腦大賣場的商店屬性，主要是依據Kunkel及Berry(1968)、Lindquist(1974)等人所提出的商店印象構面，再參考上述其他幾位學者的看法，而整理出十八項商店印象屬性。參、研究設計本研究以Spiggle及Sewall(1987)的零售商店選擇的一般化模式為主軸，再參酌Monroe及Guiltinan(1975)的商店選擇影響序列以及Engeletal.(1990)的商店選擇過程，加上Brand及Cronin(1997)所提再考慮集合(reconsiderationset)的概念，並將行動集合與接觸集合併合為一，而得到本研究之消費者購買決策過程圖（如圖1所示）。圖1明，消費者在考慮是否將某商店放到各集合內時，各商店印象屬性的相對重要性，並描繪出消費者的購買決策過程。這裡消費者的購買決策過程是指，消費者最後會決定到某商店購物，首先這家商店必須是消費者知道的(它在awarenessset中)，而若消費者考慮去該商店參觀，則該商店掉在該消費者的考慮集合中(considerationset)，若消費者進而與商店人員接觸則該商店現在已掉在行動/互動集合中(action/interactionset)，當消費者決定要在這家商店購買產品，則該商店成為該消費者的選擇集合的一員（它在chosenset中），而若它希望顧客再度光臨，則這家商店必須掉在顧客的再考慮集合中（它在reconsiderationset中）。在消費者的購買決策過程中，若該商店在某個過程未達到顧客的要求，則它很可能就會從選擇過程中被剔除。而當該顧客下次要購買同類產品時，該商店可能必須還要讓該顧客能想到，而若該顧客對該商店仍有記憶，則該商店可能會掉在中間某個集合，然後設法讓它自己通過後續的幾個集合中。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象inout圖1消費者購買決策過程圖圖2本研究之選擇集合理論架構圖2則為本研究之研究架構圖，其主要在分析每一商店印象屬性在不同選擇階段之相關性；亦即消費者在某階段對某一商店印象屬性的衡量是否會影響其在後續階段對該商店印象屬性的衡量。各階段代表之意義如後：考慮階段（階段一），是消費者從知曉集合的商店中選擇一些商店做第四十九期參觀以及比較的階段，那些被選擇的商店就進入該消費者的考慮集合中。行動／互動階段（階段二），是消費者從考慮集合中的商家中選擇一些真正去參觀和作詢問的階段，消費者真正去參觀的商家就屬於該消費者的行動／互動集合。選擇階段（階段三）則是消費者在參觀比較過一些商家後從中選擇一家去購買的階段，亦即消費者從行動／互動集合中選擇一家最合適的商家購買，這時被選擇的商家就是該消費者的選擇集合。最後再考慮階段（階段四）則是消費者購買後決定是否會再去該商店購買或考慮到別的商家購買的階段，被考慮到的商家就進入該消費者的再考慮集合中。本研究建議的消費者決策過程和選擇集合理論架構可以用來幫助商家和公司分析其市場競爭能力。若某商店或公司想了解他們是否被大多數的消費者知曉，則他可以隨機訪問一般消費者，看有多少受訪者知道他們公司，也就是有多少受訪者將他們放到知曉集合中，如此可以了解其市場知名度。若想了解有多少比例的消費者曾考慮去該商店或該公司參觀，也就是有多少比例受訪者將他們放到考慮集合中；或是多少比例真正去參觀（多少比例受訪者將他們放到行動／互動集合中），以及最後有多少比例真正去購買（多少比例受訪者將他們放到選擇集合中），則它們可以問受訪者類似的問題。由這些比例，該商店或公司可以了解他們在哪個階段出了問題，使得許多市場消費者放棄來該商店或公司購買，或考慮再來購買。商家或公司可依據這些資料來決定他們未來行銷服務改善的方向，將行銷資源放在最有效用的地方。在設計問卷時，本研究先對五位電腦大賣場消費者做深度訪談後，再參考Kunkel及Berry(1968)、Lindquist(1974)、Hansen及Deutscher(1977)等人所提出的商店印象構面，及過去曾研究過相關主題之文獻為主而完成初步問卷，並經過兩次前測及作修正後定稿。為了避免填答問卷者在填答不同階段各個因素的重要性時產生混淆，我們在設計問卷時以不同形式請幾位研究生選取最合適者，最後問卷設計成如下形式（以結帳迅速為例），對每個因素同時對每個階段圈選一個分數，1為非常不重要，5為非常重要。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象表2問卷設計樣本（以結帳迅速為例）階段一：考慮是否去參觀階詢段價二時：參觀54321階段三：決定在哪家店買時階段四：再購時的考慮結帳迅速…………………5432由於電腦大賣場主要集中在大台北地區，因此本研究乃以居住在大台北地區（包含台北縣、市與基隆市）的居民，且曾經到電腦大賣場購買過電腦相關用品者為研究對象（研究母體）。另外由於缺乏現成母體名冊，卻需要對母體進行抽樣，且抽取的樣本仍符合機率抽樣的要求，依郭振鶴（民88）的建議，本研究採用簡單二段地區抽樣法(simpletwostageareasampling)進行抽樣。第一階段先從母體之所有行政區隨機抽取(用亂數表)適當數量之行政區，接著在第二階段再按照其相對於母體的人口比例決定各行政區應抽取的樣本數比例。我們由臺北市十二個行政區隨機抽取四個行政區，從基隆七個行政區隨機抽取兩個，並從台北縣的十四個市和鎮中抽取五個作為第二階段抽取樣本的基礎。本研究依據Roscoe(1975)所提出的建議，多變量研究其樣本數應十倍或以上於研究中的變數，而本研究的研究變數列於表3，共有18個變數，因此以最小有效樣本數180為目標；另參酌時間因素及回收狀況，決定樣本數應在220個左右（依人口比例分配分別是台北市90份，台北縣115份，基隆市15份）。然後至各被抽中之行政區按人口比例抽取適當樣本數（例如基隆市暖暖區抽五位，安樂區抽十位），進行當面指導式問卷調查。我們主要用系統抽樣法在各行政區的商業區用固定時間間隔抽取方式(每隔五分鐘請求一位出現在現場的民眾回答)，實地指導被選中且願意回答問卷之民眾作答。此次研究共訪問220位願意填答問卷之民眾，有效問卷207份，有第四十九期效問卷達94.09%。表3變數種類影響變數變數商店印象構面本研究變數內容表尺度內容結帳迅速分期付款賣場空間寬廣舒適離家、學校或工作地點近交通方便價格便宜維修迅速退（換）貨的容易性提供送貨服務提供免費網路設施提供免費電腦課程店員專業知識豐富促銷活動可使用信用卡商品陳列清楚易找口碑佳產品種類多（可一次購足）店員服務快速親切順序尺度（評價量表）肆、資料分析本研究採用ch針對評定量表、態度量表等信度測量需要所推導的信度係數值作信度分析。在商店印象構面之信度檢測，值皆大於0.8000，表示信度相當高（Cooper及Emory，2001）。再將每一商店印象構面因素的Cronbach信度係數值，與各檢定方式中之Cronbach信度係數值相比較，發現每一因素之值皆大於或等於檢定方式之值，表示在本研究架構下，每一商店印象構面因素於各選擇階段中具不可移除性。而本研究效度，由兩方面加以分析，就各類變數而言分別探討了商店印象構面、各階段選擇集合及人口統計變數等三類變數，問卷設計乃經由參考廣泛的蒐集資料（經由理論、實證研究及相關研究）以及作前測修改而得，故本問卷應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象能符合內容效度要求。其個別效度的數值，係根據個別信度之平方根計算出最高可能效度，均大於0.9000，故本研究也具有良好的個別效度。一、一般行為分析消費者主要透過「電腦雜誌」及「親朋好友介紹」得知電腦大賣場的訊息，排名第三則為「報紙」，這三者占50.86%。而消費者常參考有關資訊產品之廣告媒體，以「電腦雜誌」的21.61%為最高，其次為「報紙」的18.98%與「電視」的14.99%，另外「網路首頁」以9.77%的得票率排名第四。另外，最能吸引消費者在電腦大賣場購物的促銷方式之前三名依次為「打折」、「產品特展」與「新產品展示會」，占了50%。至於消費者至電腦大賣場的目的主要為「看看有哪些新產品」，占27.29%，其次才為「購物」與「吸收新知」。而在有效的207位受訪者中，有79位是只到固定電腦大賣場購物，占總受訪者的38.17%；其中以光華商場（分租型）的46位為最高，占總受訪者的22.22%，其次為NOVA資訊廣場（分租型）有23位，占11.11%。由此可知目前電腦大賣場仍以分租型態之經營，得到較多消費者之高度支持。二、電腦大賣場在各選擇集合大小分析我們在問卷中要求每位受訪者勾選知曉那些賣場，考慮去那些賣場等等問題，然後將結果整理成表4。表4的數字是指在207位受訪者有多少百分比在該集合勾選該大賣場，例如，207位受訪者中勾選知曉光華商場的人有205位，故知曉光華商場的人的百分比為205/207≒99%，其他數字以此類推，我們並以圖3表示各賣場在各集合的變化情況。表4知曉集合光華商場NOVAAURORAT-ZONET.T.湯城3C99.089.978.378.360.450.2各大賣場被受訪者勾選入各選擇集合的百分比考慮集合光華商場NOVAAURORAT-ZONET.T.湯城3C83.176.840.638.633.316.9行動／互動集合光華商場NOVAAURORAT-ZONET.T.湯城3C81.672.931.930.929.015.0選擇集合光華商場NOVAAURORAT-ZONET.T.湯城3C73.457.524.217.419.39.7再考慮集合光華商場NOVAAURORAT-ZONET.T.湯城3C73.964.331.925.625.112.1第四十九期NOVAAURORAT-ZONET.T.3C圖3各賣場在各集合的百分比由上圖我們可以看出，所有賣場由知曉集合到考慮集合都有一段落差；而除了光華商場及NOVA外，其他幾個賣場由知曉集合到考慮集合都有很大的落差。另外，T-ZONE以及NOVA在由行動/互動集合轉換成選擇集合時，可能因它們的條件比其他幾家賣場差，所以有很多消費者去參觀詢問後並沒有在那邊購物。這些資料提供賣場更多資訊來和其他賣場做比較，並了解他們在哪個階段表現比其他賣場差。接著我們將表4的資料換算成各種構買指標，計算整理出表5，並以圖4顯示出各賣場在各集合的購買指標之變化情況。這裡知曉指標是選擇集合的大小除以知曉集合的大小，考慮指標是選擇集合的大小除以考慮集合應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象的大小，行動/互動指標是選擇集合的大小除以行動/互動集合的大小，再考慮指標是選擇集合的大小除以再考慮集合的大小。例如，光華商場在知曉集合的指標為74.14，表示知道光華商場的人中，有74.4%的人最後會去購買。由表5及圖4我們發現雖然在各選擇集合的前三階段購買指標中，還是以光華商場與NOVA資訊廣場分占一、二名，但在再考慮集合的購買指標中，卻分居第六與第五名，這代表著光華商場與NOVA資訊廣場在未來可能衰退之隱憂。而T-ZONE雖然現在的市場占有率並不是很高，但將來業務有大的成長空間。不過T-ZONE在考慮集合指標以及行動／互動指標表現都非常的差，表示顧客都已經來店裡逛，但最後決定在該賣場買的比例低；這可能是因為顧客在店裡看完後對某些商店印象並不滿意而轉到別的地方買，因此它在行動/互動這階段要改善。而湯城則在知曉集合到考慮集合間有大落差，所以怎麼強化考慮階段是它改善的重點。以上這些資料可讓賣場了解他們在哪個階段表現比其他賣場差，以及未來發展的一些隱憂；這些資訊可作為賣場未來的改善方向以及行銷資源分配的參考。但到底哪些商店印象會顯著的影響消費者在某個階段的決策，以及這些印象因素是否同時影響幾個階段的決策，都是值得賣場探討的。表5指標光華商場NOVAAURORAT-ZONET.T湯城3C74.1464.0030.8622.2232.0019.32電腦大賣場在各選擇集合的購買指標考慮集合排名124536指標88.3778.8459.5245.0057.9757.14排名123645行動／互動集合指標89.9478.8175.7656.2566.6764.53排名123645再考慮集合指標100.66117.76132.00147.22130.00125.00排名652134知曉集合註：再考慮集合指標=再考慮集合大小/選擇集合大小的百分比；其他各集合指標=選擇集合大小/各集合大小的百分比。第四十九期NOVAAURORAT-ZONET.T.3C圖4各賣場在各選擇集合的購買指標三、電腦大賣場之商店印象分析針對消費者對各選擇階段之商店印象在各選擇階段之重要性做分析，得到如表6之結果。由表6可發現：在階段一（考慮階段）最重要的商店印象因素為「店員服務快速親切」，接下來為「維修迅速」與「店員專業知識豐富」。在階段二（行動／互動階段）最重要的商店印象因素為「店員服務快速親切」，接下來為「店員專業知識豐富」與「價格便宜」。在階段三（選擇階段）最重要的商店印象因素為「維修迅速」，接下來為「退（換）貨的容易性」與「店員服務快速親切」。在階段四（再考慮階段）與第三階段相同，最重要的商店印象因素為「維修迅速」、「退（換）貨的容易性」與「店員服務快速親切」。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象表6各選擇階段商店印象因素之重要性平均數（Likert5尺度量表）印象因素之平均數階段一排名階段二排名2.572.573.773.754.074.284.214.133.583.503.134.353.712.984.184.184.094.37755813.172.853.763.884.274.484.644.573.993.613.444.493.853.254.154.414.204.55階段三排名21833.212.843.793.924.294.494.724.614.023.623.374.523.773.204.164.434.284.60階段四排名2183結帳迅速分期付款賣場空間寬廣舒適離家、學校或工作地點近交通方便價格便宜維修迅速退（換）貨的容易性送貨服務免費網路設施提供免費的電腦課程店員專業知識豐富促銷活動可使用信用卡商品陳列清楚易找口碑佳產品種類多店員服務快速親切2.632.393.863.844.174.294.374.213.643.473.164.313.703.044.164.244.194.399571而為了看各商店印象在各選擇階段之相對重要性，我們求算他們的權數，得到如表7之結果，表7中的權數為各階段商店印象屬性之平均數標準化後乘以100，其計算方式如下：各階段商店印象因素之權數＝各階段商店印象屬性之平均數×100各階段商店印象平均數之總和第四十九期表7各選擇階段商店印象因素之權數印象因素之權數階段一階段二3.813.815.595.566.046.356.246.135.315.194.646.455.54.426.26.26.076.48100階段三4.433.985.255.425.976.266.486.395.585.044.816.275.384.545.806.165.876.36100階段四4.473.955.285.465.976.256.576.425.65.044.696.295.254.455.796.175.966.4100結帳迅速分期付款賣場空間寬廣舒適離家、學校或工作地點近交通方便價格便宜維修迅速退（換）貨的容易性送貨服務免費網路設施提供免費的電腦課程店員專業知識豐富促銷活動可使用信用卡商品陳列清楚易找口碑佳產品種類多店員服務快速親切總權數3.863.515.675.646.136.306.426.195.355.104.646.335.444.476.116.236.166.45100四、商店印象屬性在不同選擇階段之相關性分析為了瞭解各商店印象屬性之間在各階段是否存在著顯著相關性，我們接著對問卷資料進行Pearson積差相關(productmomentcorrelation)分析。表8為「結帳迅速」這印象屬性的Pearson相關分析結果，它在各階段間有顯著的相關性(＝0.01)；用相同方法我們檢驗其他的變數也都存有顯著相關性，因此接下來我們作路徑分析，來看各印象屬性其在各階段的互相影響情況。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象表8Pearson相關係數階段四階段一階段二階段三顯著水準(1-tailed)階段四階段一階段二階段三「結帳迅速」之Pearson相關分析結果階段四階段一階段二階段三1.0000.4940.4190.8500.0000.0000.0000.0000.0000.0001.0000.7340.5891.0000.5241.000五、商店印象屬性在不同選擇階段之路徑分析路徑分析可用來研究，有先後次序的變數間，較後發生的變數是受哪些較前發生的變數所影響。它所能驗證的因果關係必須具有相當的封閉性，且必須符合一些假設(王保進，民91)，一般步驟是：依據相關理論提出飽和模式，並畫出路徑圖說明各變數間的因果關係。蒐集相關資料，以逐步迴歸的反向淘汰法(thebackwardeliminationprocedure)來求取標準化迴歸係數，再以此係數為路徑係數。進行適合度檢定，以驗證提出的飽和模式，建立限制模式。針對結帳迅速這印象屬性，我們首先對路徑圖最右方的變數「階段四」作路徑分析，首先建立一多元迴歸方程式如下：4th＝f(1st、2nd、3rd)接著進行檢定分析，結果如表9所示，我們發現1st與2nd的路徑係數之P值為0.698與0.368均超過0.05，故均不顯著。我們先把最不顯著的1st從多元迴歸方程式中捨去後，再進行檢定。第四十九期表9相依變數4th獨立變數1st2nd3rd路徑係數0.023-0.0500.862結帳迅速之路徑分析-1F值176.661P值0.000t值0.389-0.90218.604P值0.6980.3680.000R20.723把最不顯著的1st從多元迴歸方程式中捨去後，再進行檢定，結果如表10所示，2nd的路徑係數之P值為0.400，仍超過0.05。因此我們再把不顯著的2nd變數從多元迴歸方程式中捨去後，再進行檢定。表10相依變數4th獨立變數2nd3rd路徑係數-0.360.869結帳迅速之路徑分析-2F值266.023P值0.000t值-0.84320.075P值0.4000.000R20.723最後我們得到一個路徑係數達顯著水準的多元迴歸方程式，4th＝0.850(3rd)且R2為0.722。接著建立一多元迴歸方程式如下：3rd=f(1st、2nd)並進行檢定分析，結果如表11所示。表11相依變數3rdDurbin-Watson2.261獨立變數1st2nd容忍度(tolerance)1st=0.4612nd=0.461結帳迅速之路徑分析表-3路徑係數0.4430.199F值58.645P值0.000t值503922.421膨脹係數(VIF)1st=2.1682nd=2.168P值0.0000.016R20.365我們發現t檢定與F檢定在顯著水準0.05下達顯著水準，且Durbin-Watson檢定值為2.261，相當接近2，表示殘差值無自我相關（王保進，民91）。而檢定兩變數間是否有共線性關係可以用容忍度(tolerance)和膨脹係數(VIF)，應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象當VIF接近10或容忍度接近0.1代表兩變數有共線性關係。而因1st和2nd的容忍度為0.461，膨脹係數(VIF)為2.168，離0.1和10很遠，故本多元迴歸方程式無共線性關係；而以3rd為相依變數的多元迴歸方程式可以表示成：3rd＝0.443(1st)+0.199(2nd)。用相同方式我們得到2nd=0.734(1st)根據這三條多元迴歸方程式，可建立「結帳迅速」之消費者決策過程的限制模式，如圖5所示。用和上面「結帳迅速」相同之推導過程，我們可以得到另17項商店印象屬性在消費者選擇過程的重視程度限制模式，最後將這17項的重視程度限制模式分成五群，整理成表12。表12分群第一群第二群選擇過程路徑分析之商店印象屬性分群表方程式商店印象屬性結帳迅速、分期付款、交通方便、價格便宜、維修迅速、口碑佳賣場空間寬廣舒適、免費網路設施、提供免費的電腦課程、可使用信用卡、商品陳列清楚易找、產品種類多離家近、送貨服務、店員專業知識豐富退（換）貨的容易性、促銷活動店員服務快速親切4th=f(3rd)3rd=f(1st、2nd)2nd=f(1st)4th=f(2nd、3rd)3rd=f(1st、2nd)2nd=f(1st)第三群第四群第五群4th=f(1st、3rd)3rd=f(1st、2nd)2nd=f(1st)4th=f(2nd、3rd)3rd=f(2nd)2nd=f(1st)4th=f(1st、3rd)3rd=f(2nd)2nd=f(1st)由上表我們看到，第一群的印象屬性是指那些在階段四僅受階段三之影響，在階段三受到了階段一、二的影響，且在階段二僅受到階段一的影響的屬性，包括結帳迅速、分期付款、交通方便、價格便宜、維修迅速、口碑佳這些屬性。第二群的印象屬性是指那些在階段四受到階段二、三的影響，階段三受階段一與階段二影響，階段二僅受到階段一的影響的屬性。第三群的印象屬性是指那些在階段四受到階段一、三的影響，階段三受階段一與階段二影響，階段二僅受到階段一的影響的屬性。第四群的印象屬性是指那些在階段四受到階段二、三的影響，階段三只受階段二影響，階段二受到階段一的影響的屬性。第五群的印象屬性是指那些在階段四受到第四十九期階段一、三的影響，階段三受階段二影響，而階段二僅受到階段一的影響的屬性。圖5「結帳迅速」之消費者選擇過程的限制模式應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象六、因果作用力分析由於顧客在某階段對各屬性的看法會受他在其他階段印象的影響，因此我們希望用因果作用力分析來探討某階段的屬性印象對其他階段的直接以及間接影響，並求出總影響。這些資料可作為行銷資源分配的參考。首先針對階段一對階段三的影響分析，以結帳迅速為例，發現‧直接影響＝0.443‧間接影響＝0.734×0.199＝0.146（一對二的影響乘上二對三的影響）‧總影響＝0.443+0.146＝0.589這表示，若在第一階段對結帳迅速這因素作改善，且消費者可感受到這改善，當消費者進入第二階段時，其感受仍會有第一階段0.734的感受強度；而到第三階段時，其感受雖下降但仍會有第一階段0.443的感受強度。另外，因為第二階段的服務印象會有0.199會被帶到第三階段，所以第一階段對結帳迅速這因素所作的改善，在消費者進入第三階段時仍有0.734×0.199＝0.146的間接影響，而它對第三階段的總影響就是0.589。相同的分析方法可以套用在不同印象屬性以及不同階段之間的相互影響分析。（包括階段一對階段三，二對三，一對四，二對四，三對四，以及一對二）我們將各階段對其它各階段的總影響整理在表13。第四十九期表13階段i對階段j結帳迅速分期付款賣場空間寬廣舒適離家、學校或工作地點近交通方便價格便宜維修迅速退（換）貨的容易性送貨服務免費網路設施提供免費的電腦課程店員專業知識豐富促銷活動可使用信用卡商品陳列清楚易找口碑佳產品種類多店員服務快速親切階段i對階段j的因果作用力分析一對二總影響0.7340.7940.6870.7770.7110.7040.7700.7450.8160.8940.8960.5460.7960.9090.8150.7450.7790.735一對三總影響0.5890.7470.6240.6700.5460.5000.4770.3490.6740.7790.7800.4190.5720.8160.6770.5880.5960.431一對四總影響0.5000.6880.5890.6520.4590.4170.3670.3400.6320.7510.7770.4650.5380.8010.6670.4550.5600.467二對三總影響0.1990.5800.3880.4460.4110.2920.3860.4680.5790.6050.5630.4380.7190.4590.2980.3560.3850.586二對四總影響0.1690.5340.4320.2940.3450.2440.2970.4570.4600.6260.6360.3180.6760.5190.4120.2760.4730.414三對四總影響0.8500.9210.8200.6600.8400.8340.7690.6080.7940.8040.7530.7270.7500.8220.7620.7750.6480.707七、各商店印象屬性在各階段的絕對重要指標前述內容曾提及，消費者在某階段對各屬性的看法會受他在其他階段受該屬性印象的影響；亦即，當業者針對某一個印象屬性作改善時，消費者在每一個決策階段都會感受到，而前幾個階段的感受又會影響到後面的階段；因此當業者想針對各階段作改善時，必須了解消費者在不同決策階段，受到各個印象屬性的真正影響為何。這裡我們提出一個絕對重要指標來作為衡量。各商店印象屬性的絕對重要指標計算方式如下（我們以結帳迅速在第四階段為例）：結帳迅速在階段四的絕對重要指標=第一階段對第四階段的總影響(0.5)×第一階權數(3.86)+第二階段對第四階段的總影響(0.17)×第二階權數(3.81)+應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象第三階段對第四階段的總影響(0.85)×第三階權數(4.43)+第四階權數(4.47)=10.81應用相同計算方式，我們可以求出各印象屬性對消費者在各決策階段的絕對重要指標以及排序，整理如表14。表14印象屬性結帳迅速分期付款賣場空間寬廣舒適離家、學校或工作地點近交通方便價格便宜維修迅速退（換）貨的容易性送貨服務免費網路設施提供免費的電腦課程店員專業知識豐富促銷活動可使用信用卡商品陳列清楚易找口碑佳產品種類多店員服務快速親切各印象屬性在各階段之絕對重要指標第四階指標10.8112.0715.3414.3515.8815.6515.7615.2115.8516.1714.8715.8415.9314.0616.8415.4916.0816.59排序1142第三階指標7.468.8110.9611.6811.8011.2611.9511.4212.2612.1511.0411.7512.4510.2211.7812.0311.8812.94排序69571第二階指標6.646.609.499.9410.4010.7911.1810.749.689.758.809.919.838.4811.1810.8410.8711.22排序63541第一階指標3.863.515.675.646.136.306.426.195.355.104.646.335.444.476.116.236.166.45排序9571上表我們建議，若某商家想改善第四階的表現（讓消費者願意考慮再來購物），他們應該將重點擺在改善商品陳列、店員服務、提供免費網路設施、增加產品種類以及作促銷活動等。而要改善第三階段的表現（讓到店裡的顧客願意購物），他們應該將重點擺在改善店員服務、作促銷活動、改善送貨服務、提供免費網路設施以及提高口碑等。第四十九期伍、結論與建議過去有關消費者行為的論述很多，但這些模型將顧客選擇產品或商店的決定因素，例如顧客特性和顧客心理狀態，看成是靜態的，無法分析顧客動態的選擇過程，所以我們需要一些工具來分析顧客在選擇過程中不同階段的決策變化情形，而選擇集合模式(choicesetsmodel)恰能彌補這個空隙。選擇集合模式可用來描述消費者選購產品及選擇銷售廠商的動態變化情況，並具有很好的實用價值，因此我們想將此模式套用於消費者購買商品時如何選擇店家的決策上。不過過去國內外應用此模式作消費者購買決策分析的論述很少，且主要被用來描述顧客購買產品的決策過程(Narayana及Markin，1975)以及消費者選擇零售商的選擇決策過程（Gensch，1987；Spiggle及Sewall，1987；Shockeretal.，1991）。它讓零售商可以清楚的知道自己在消費者心中的地位，並可發現它在顧客選擇過程中和競爭對手的比較，其中最完整的選擇集合架構是由Spiggle及Sewall(1987)所建立的。最近Brand及Cronin(1997)則應用選擇集合模式，來分析顧客在購買不同性質產品在各個採購階段的異同。雖然以上這些學者都提到該模型的實用性，且作一些行銷上的建議；Spiggle及Sewall(1987)甚且提到，在購物過程中消費者會受所考慮的因素影響而造成各階段集合的大小不同，但他們都未再深入探討到底那些因素在不同階段會有什麼影響，這降低了選擇集合模式的實用性。根據多位學者的論述，我們知道商店印象屬性的確會影響消費者選擇零售商店；本研究綜合多位學者曾提出影響零售商店選擇的商店印象屬性，當作影響選擇集合大小的變數，然後分析不同商店印象屬性在各階段對顧客作決策的重要性。但因為消費者在某階段對各屬性的看法會受他在其他階段受該屬性印象的影響，所以當業者想針對某一個印象屬性作改善時，必須了解消費者在不同決策階段，受到各個印象屬性的真正影響為何。為找出各個印象屬性對消費者在各個決策階段的真正影響為何，我們先用路徑分析探討各商店印象屬性在各選擇階段的總影響力，然後提出一個「絕對重要指標」來作為衡量，並依此重要指標當作業者營運改善方向的參考。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象一、分析結論根據選擇集合模式，消費者會至某商店購物，首先這家商店必須是消費者知道的，接著它必須讓消費者考慮去參觀，並且消費者真正去該商店且與商店人員接觸，最後從幾個商店中被選出來購買。若顧客滿意，這商店還會被考慮再去購買。在這過程中，顧客會不會考慮去該商店，且真正去該商店逛，（考慮階段及行動/互動階段），會受該顧客對該商店的印象影響；廠商可以用宣傳手法來影響顧客的印象。而到了該商店，顧客會不會購買以及會不會考慮再去購買，則會受當時服務情境以及先前印象的影響。不過若宣傳的內容不實，則顧客會有認知的落差，對商店的印象會更差，因此商家平時應該針對顧客重視的印象屬性作改善。而因為不同印象屬性在不同階段的表現影響其他階段的程度不同，因此商家也應該在不同階段特別留意一些明顯受其他階段影響的屬性。我們在此建議商家可以針對顧客在前兩個階段的重視屬性加強宣傳，然後依各階段各印象屬性的絕對重要指標來作為改善的方向，同時依因果作用力分析的結果來決定服務顧客時應注意的印象屬性。由回收資料的一般行為之分析可知，廣告實際效果與消費者認知上仍有一段差距，其中顧客從電視獲知大賣場訊息的比例只有8.6%左右（排第五），但他們較常參考的媒體中電視排第三(14.5%)，兩者相差很多；因此大賣場可以考慮多應用這一行銷方式，如利用有線電視廣告等。另外，除了以打折吸引消費者外，大賣場應該常辦新產品發表會與產品特展等促銷活動，並配合前面建議的廣告媒體宣傳，將可達到吸引人潮，增加買氣的目的。為吸引顧客來店裡逛逛，店家作宣傳時，可以依第一及第二階段的絕對重要指標中排序較高的印象屬性，如店員服務快速親切、維修迅速、店員專業知識豐富、商品陳列清楚、價格便宜以及口碑佳來作為宣傳的重點，當然商家在這些地方也必須有相對好的表現。業者在排定改善優先順序時，可以先參考類似圖3和圖4的分析，找出他們在哪些決策階段表現較差，然後再根據該階段的絕對重要指標排序來作為改善的重點。例如由圖3和圖4看出，每一間賣場在由知曉集合到第四十九期考慮集合都有很大的跌幅，所以他們都需加強第一階段絕對重要指標前幾名的印象屬性，尤其是湯城和T-ZONE。而NOVA在由行動/互動集合到選擇集合跌得比其他賣場深，所以它特別需要在改善店員服務、作促銷活動、改善送貨服務、提供免費網路設施以及提高口碑等方面做改善。依前面對商店印象屬性所作的五種分群，我們建議大賣場的做法如下：分群一：（包括結帳迅速、分期付款、交通方便、價格便宜、維修迅速及口碑佳）：這些屬性是階段四會受階段三影響的屬性，故要吸引顧客再度光臨，需在顧客消費時，對屬於本型之商店印象屬性多注意，不能讓他們對這些屬性有不好印象。另外，這些屬性也是階段三會受階段一、二影響的屬性，且階段二會受階段一的影響，我們建議對各屬性先比較在階段一、二，看哪個對階段三之總影響較大後，集中作宣傳，行有餘力之後，再對次要階段補強之。例如結帳迅速這屬性，階段一比階段二對階段三影響大多了，故在階段一多強調這屬性比在階段二強調更能夠影響顧客來購買。分群二：（包括賣場空間寬廣舒適、免費網路設施、提供免費的電腦課程、可使用信用卡、商品陳列清楚易找及產品種類多）：這些屬性是階段四會受階段二、三影響的屬性，我們建議對各屬性先比較在階段二、三，看哪個對階段四之總影響較大後，集中作宣傳，行有餘力之後，再對次要階段補強之。若不考慮預算因素，則可同時進行改善措施。分群三：（包括離家近、提供送貨服務及店員專業知識豐富）這些屬性是階段四受階段一、三的影響，此類型需先比較一、三階段對第四階段之總影響後，再對較重要之階段加強本類型商店印象屬性，接下來才針對次要階段作補強措施。財力雄厚者可併一、三階段同時實施。分群四：（包括退（換）貨的容易性及促銷活動）這些屬性是階段三僅受階段二影響，故需在消費者來店時，需特別注意屬於本類型之商店印象屬性，以吸引顧客購物。階段二：同型一之階段二。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象分群五：（包括店員服務快速親切）做法是在階段四參考型三之做法，在階段三參考型四之做法。二、建立電腦大賣場行銷策略建議本研究的行銷策略建議，主要是根據前一章資料分析結果綜合而得，並整理成表15電腦大賣場之行銷策略建議表。表15類型I特不同類型電腦大賣場之行銷策略建議表徵策略建議■改善店員的服務品質。■檢討內部產品的陳列，以更符合消費者需求。■提供免費網路設施等。■產品種類要齊全，讓消費者可一次購足，不必到好幾個地方才可買到自己想要的商品。■作一些促銷活動。■商店座落地點，宜選擇具交通便利及停車方便之地段。■需注重店員與消費者的互動，以提高消費者來店的成交比率。■善用促銷活動，除了以打折大打價格戰外，「新產品展示會」與「產品特展」也是吸引消費者的最佳方法。■提供體貼的送貨服務。■在賣場內提供免費的網路設施，讓顧客使用以造就人潮吸引顧客。■效率高又深具宣傳效果且免費的媒體就是「口耳相傳」，然要利用此途徑，就必須建立良好的商譽，此即為成功的不二法門。■改善店員的服務品質。■檢討賣場內的商品陳列，以提高顧客購物率。■再評估整體計畫，特別注重於目標市場與定位、整體形象與地點。使得有好口碑。■加強店員專業知識■提供快速維修服務■以低價格吸引顧客■擴大行銷資源，如廣告與促銷等，來降低被消費者納入摒棄集合(ineptset)中的機率。●在知曉、考慮、行動／互動集合中有高的購買指標，但在再考慮集合卻只比其他賣場差，且具有高的市場占有率。●在愈接近選擇集合時，對消費者的影響力愈高。●如光華商場與NOVA資訊廣場●在知曉、考慮、行動／互動集合中有中或低的購買指標，但在再考慮集合卻只擁有高的購買指標，且具有中等的市場占有率。●在選擇過程中，對消費者具有中或低的影響力。●如AURORA震旦資訊量販廣場與太平洋T-ZONEIIIII●在知曉、考慮、行動/互動集合中有中或低的購買指標，但在再考慮集合卻只擁有中等的購買指標，且具有低的市場占有率。●在選擇過程中，對消費者具有中或低的影響力。●如N與湯城3C表中市場占有率之高低，是以表4的選擇集合百分比為區分標準，「高」代表居於第一、二名；「中」則代表居第三、四名；第五、六名以第四十九期「低」為代表。而高、中、低購買指標，是以表5的各集合指標排名為基準，區別方式同市場占有率。依此，我們將大賣場分成三類，屬於類型Ⅰ的電腦大賣場有：光華商場與NOVA資訊廣場；屬於類型Ⅱ的電腦大賣場有：AURORA震旦資訊量販廣場與太平洋T-ZONE；屬於類型Ⅲ的電腦大賣場有：N與湯城3C。三、後續研究建議雖然本研究的結論可能只適用於電腦大賣場，然而本研究之研究架構以及分析方法仍可作為其他行業以及後續研究之參考。以下是我們對後續研究的幾項建議：本研究乃針對整體電腦大賣場的商店印象，作為探討選擇集合模式的變數，未來研究者可考慮比較不同類型（分租型與直營型）電腦大賣廠商店印象對選擇集合模式的差異。本研究只將電腦大賣場列為研究對象，未來研究者可將不同型態（如零售店、連鎖店與電腦大賣場等）的電腦零售業加以研究，此外也可以針對不同產業的大賣場或連鎖系統(如汽車業家具業家電業等)做研究，以比較不同產業和不同型態商店之間的差異。未來研究者可考慮針對不同的產品別：如印表機、電腦耗材（如墨水匣、列印紙等）加以研究，並可比較其中之差異，以期能對電腦產品之消費者選擇模式，有更完整的認識。因為電腦大賣場和商圈比較難界定(例如光華商場)，因此有些受訪者可能會以商圈印象來回答，這是本研究的限制；未來研究可以將研究對象作較清楚的界定。另外由於賣場中有許多攤位在其他賣場中也有，因此受訪者在回答問卷時可能會有月暈效果，這也是未來研究需要注意的地方。本研究僅將商店印象構面作為研究變項，並未考慮不同族群對商店印象的看法可能有差異；後續研究者可加上如人口統計變數與資訊使用量等構面，做為市場區隔與定位之依據，對研究內容做更完整的探討。Terechetal.(2003)在他們的文章中應用考慮集合以及品牌轉換的資料，將忠實顧客再區分為不變的忠實(hard-coreloyal)和會變的忠實(soft-coreloyal)兩類，將會轉換的顧客也分成一定轉換(hard-coreswitcher)和不一定轉換兩應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象類(soft-coreswitcher)，這方法可以用在分析不同選擇階段，讓公司可以專門針對會變的忠實顧客以及不一定轉換的顧客作商店印象分析，而不必對所有顧客群作分析。第四十九期參考文獻王保進（民91），郭振鶴（民88），，第二版，台北：心理出版社。，第一版，台北：華泰文化事業。Allenby,(1995),“TheEffectsofIn-StoreDisplaysandFeatureAdvertisingonConsiderationSets.”InternationalJournalofResearchinMarketing,12,No.1,,L.(1961),“DoesTelevisionViewingInfluenceStoreImageandShoppingFrequency.”Jour-nalofRetailing,37,Fall,,J.,,raman(1994),“TheInfluenceofStoreEnvironmentonQualityandStoreImage.”JournaloftheAcademyofMarketingScience,22,No.4,,(1978),RetailManagement:AStrategyApproach,1stEdition,NewYork:n,J.R.(1979),AnInformationProcessingTheoryofConsumerChoice,1stEdition,MA:,(1997),“ConsumerSpecificDeterminantsoftheSizeofRetailChoiceSets:AnEmpiricalComparisonofPhysicalGoodandServiceProviders.”TheJournalofServicesMarketing,11,No.1,o,R.N.(1975),“HowImagesVarybyProductClass.”JournalofRetailing,50,Winter,ury,J.,n,tava(1998),“AlternativeModesofMeasuringStoreImage:
AnEmpiricalAssessmentofStructuredVersusUnstructuredMeasures.”JournalofMarketingThe-oryandPractice,6,Winter,,(2001),BusinessResearchMethods,5thEdition,Boston:Irwin,,A.,,hal(1978),“TheImpactofDealsandDealRetractiononBrandSwitching.”JournalofMarketingResearch,15,No.1,n,R.J.,er,lyn,e(1994),“StoreAtmosphereandPurcha-singBehavior.”JournalofRetailing,70,No.3,,J.F.,,ell(1973),ConsumerBehavior,2ndEdition,NewYork:Holt,RinehartandWinstonInc.,,J.F.,ell,d(1990),ConsumerBehavior,6thEdition,Chicago:Dryden,,O.,,p(1999),“ConsumerValuesandtheImportanceofStoreAttribu-tes.”InternationalJournalofRetailandDistributionManagement,27,No.4,pp.137-44.應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象Gensch,D.H.(1987),“ATwo-StageDisaggregateAttributeChoiceModel.”MarketingScience,6,Summer,.,,y(1998),“CustomerDecisionMakinginFashionRetailing:ASeg-mentationAnalysis.”InternationalJournalofRetail&DistributionManagement,26,No.4,,T.S.(1989),“DeterminantsofChoiceSetSize:AnAlternativeMethodforMeasuringEvokedSets.”InAdvancesinConsumerResearch,Vol.17,,Utah:AssociationforCon-sumerResearch,,her(1977),“AnEmpiricalInvestigationofAttributeImportanceinRetailStoreSelection.”JournalofRetailing,53,No.4,s,D.,(1995),ConsumerBehavior:ImplicationforMarketingStrat-egy,6thEdition.,Chicago:Irwin,Inc.,,J.A.(1963),MarketingManagement:AnalysisandPlanning,Homewood,IL:Irwin,,(1969),TheTheoryofBuyerBehavior,1stEdition,NewYork:t,A.G.(2003),ThirtyYearsofResearchonConsiderationSet:AStateoftheArt,WorkingPa-per,,tlein(1992),“TheRelationshipBetweenPurchasesMadeonPromotionandShoppingTripBehavior.”JournalofRetailing,68,Fall,ra,l(1989),“AProbabilisticChoiceModelforMarketSegmentationandElasticityStructure.”JournalofMarketingResearch,26,No.4,y,(1992),“ConceptualizationandOperationalizationofRetailStoreIm-age.”JournaloftheAcademyofMarketingScience,20,No.2,,(1968),“ABehaviorConceptionofRetailImage.”JournalofMarketing,32,Oct.,,n(1989),“ReferenceEffectsofPriceandPromotiononBrandChoiceBe-havior.”JournalofMarketingResearch,26,No.4,ist,J.D.(1974),“MeaningofImage.”JournalofRetailing,50,Winter,eau,P.(1958),“ThePersonalityoftheRetailStore.”HarvardBusinessReview,36,Jan-Feb,,nan(1975),“APathAnalyticExplorationofRetailPatronageInfluen-ces.”JournalofConsumerResearch,2,June,p.21Narayana,(1975),“ConsumerBehavioralandProductPerformance:AnAl-ternativeConceptualization.”JournalofMarketing,39,Oct.,adi,P.(1990),“RecallandConsumerConsiderationSets:InfluencingChoicewithoutAlter-第四十九期ingBrandEvaluation.”JournalofConsumerResearch,17,Dec.,d,L.E.(1973),“EvokedSetSize:SomeEmpiricalResults.”CombinedProceedings,No.35,,Chicago:AmericanMarketingAssociation,s,(1997),“Consideration:ReviewofResearchandProspectsforFutureInsights.”JournalofMarketingResearch,34,No.4,,J.T.(1975),FundamentalResearchStatisticsfortheBehavioralSciences,2ndEdition.,NewYork:Holt,man,L.G.,,(1977),“TheContributionofStore-ImageRacteristicstoStore-TypeChoice.”JournalofRetailing,53,Summer,r,A.D.,-Akiva,a,ad(1991),“ConsiderationSetsInfluencesonCustomerDecision-MakingandChoice:Issues,ModelsandSuggestions.”MarketingLetters,2,August,th,S.,n,on(1995),“MakingtheCut:ModelingandAnalyzingChoiceSetRestrictionsinScannerPanelData.”JournalofMarketingResearch,32,August,n,R.L.(1975),“MultidimensionalScalingAnalysisofStoreImageandShoppingBehavior.”JournalofRetailing,51,Summer,e,(1987),“AChoice-SetsModelofRetailSelection.”JournalofMarket-ing,51,April,,A.,n,on(2003),Consideration,ChoiceandClassifyingLoyalty,WorkingPaper,,(2003),“LinkingConsumerPerceptiontoPreferenceofRetailStores:AnEmpiricalAssessmentoftheMulti-AttributesofStoreImage.”JournalofRetailingandConsumerServices,10,No.4,,R.S.(1986),“AReferencePriceModelofDemandforFrequently-PurchasedProducts.”JournalofConsumerResearch,13,September,pp.250-6.應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象SoochowJournalofEconomicsandBusinessNo.49(June2005)：licationofChoiceSetsModelinAnalyzingtheConsumerDecisionProcessofSelectingRetailStores-TheCaseofComputerSuperMartsMirng-BihYang*Ming-JuneChung**(Received:October8,2003;FirstRevised:March3,2004;SecondRevised:April23,2004;ThirdRevised:May17,2004;Accepted:March31,2005)AbstractOverthepastdecade,ITindustryhasmadearemarkablecontributiontoTaiwan’r,duetoitssoleemphasisonmanufacturing,ingthepopularityofcomputerization,yingchoicesetsmodelandpathanalysisinstudyingthebuyingdecisionprocessoftheITconsumers,whowillconsiderbuyingITproductsfromcomputersupermarts,wetrytoanalyzetheaffectsofstoreimageattributesonthebuyingdecisionprocess,omlypickedfourdistrictsfrom12metro-Taipeidistricts,andsampledcertainnumberofpeoplewhowereplanyzingthe207validansweredquestionnaires(fromtotalof220copies),weclassifiedthestoreimageattributesintofivegroupswhichhavndofthispaper,wemadesomesuggestds:ChoiceSetsModel,PathAnalysis,StoreImageAttributes,ComputerSupermarts***AssociateProfessor,DepartmentofBusinessAdministration,esident,IRAW-TechCo.第四十九期
2023年12月7日发(作者：弓长钰)
第四十九期（民國九十四年六月）：1-38.應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象楊明璧*鍾明峻**（收稿日期：92年10月8日；第一次修正：93年3月3日；第二次修正：93年4月23日；第三次修正：93年5月17日；接受刊登日期：94年3月31日）摘要過去十多年，我國資訊工業雖然蓬勃發展，卻普遍偏向重視生產而忽略通路的建構與行銷的規劃。隨著電腦化的普及，許多新興的通路與資訊賣場不斷地成立。而投入資訊通路的經營者，其所面臨最重要的課題仍是如何掌握住消費者。為此，本研究試圖透過分析大台北地區電腦大賣場消費者選擇店家的決策過程，運用選擇集合模型(choicesetsmodel)及路徑分析(pathanalysis)，探討商店印象屬性對消費者選擇商店過程的影響，並提供電腦大賣場行銷策略運用之建議。本研究採用「簡單二段地區抽樣法」，以兩階段進行抽樣；第一階段先從母體之所有行政區隨機抽取(採用亂數表)適當數量之行政區作為分群的基礎，接著在第二階段再按照其相對於母體的人口比例決定各行政區應抽取的樣本數比例；然後採用當面指導之問卷調查方式，訪問了220位曾去過電腦大賣場之民眾，其中有效問卷207份。研究結果將商店印象屬性分成五群，對各購物階段的影響程度皆不同；最後本研究將全體大賣場依市占率及在各選擇集合之表現分成三類，並對不同類型賣場提出不同階段應注意事項以及不同的行銷策略建議。關鍵詞：選擇集合模式、路徑分析、商店印象屬性、電腦大賣場***臺北大學企業管理學系副教授。騰豐科技公司副總經理。第四十九期壹、導論在競爭越來越激烈的時代，各商家為生存及獲利無不絞盡腦汁，思考如何吸引更多的潛在顧客及增加既有顧客的重購率，許多商家以打廣告提高知名度作為競爭的方式，有些商家用增加商品種類來吸引顧客，有些商家則偏重顧客服務，而這些方式都是吸引新顧客和留住舊顧客極重要的要素。然而我們常發現知名度高的商家，真正上門的顧客不見得比知名度低的店家多；有些商店雖然顧客來的多，但真正購買的並不如預期；還有一些商家在打完折後，來客數量遠不如打折期間；這些又都是商家所不願看到的情況。因此商家要獲利，除了想辦法吸引較多的顧客外，如何讓顧客願意購買又更重要；除此之外，更應想辦法留住舊顧客並來消費。一般而言，消費者在決定去那邊購買商品前會經過一些階段，包括收集商品相關資料、收集販售該商品之商家的資料、實際到商家觀看商品並詢問更進一步資料，或比較各個商家提供之價格及服務，最後再作決定。若消費者不知道某些商家有銷售該項商品，則他不會去該商家詢問並比價，當然也不可能在這商家購買。因此若商家知名度不夠，消費者會來此購買的機率自然降低；但一個商家若無法吸引消費者來觀看比較，則消費者會來此購買的機率也會降低；而消費者來店裡觀看，若印象不好或與店員互動不好，他會在該商店購買的機率也會降低;而消費者在該店面購物後，若後續的服務不好，那消費者會再來光顧的機率也會降低。因此商家在每個階段的表現都會影響顧客最終是否會在該商店消費，並且會再回來購買。商家為增加其競爭力並吸引更多消費者作最終消費，自然應該加強在各階段的表現。然而受限於經費預算以及資源，它無法一次改善所有的地方。另外，相對於競爭對手，它可能在某些階段相對表現良好；因此如何發現自己在哪些階段相對較弱，並且找出為何較弱的原因，則公司可以集中資源作最有效的改善，如此可以收事半功倍之效。過去有關消費者行為的論述很多，其中以E-K-B模式最為詳盡。不過這些模型將顧客選擇產品或商店的決定因素，例如顧客特性和顧客心理狀態，看成是靜態的，無法回答例如，哪些顧客在什麼階段流失了，這種對管理上非常重要的問題，所以我們需要一些工具來分析顧客在選擇過程中應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象不同階段的決策變化情形；而選擇集合模式(choicesetsmodel)恰能彌補這個缺陷。選擇集合模型為描繪消費者在購買特定產品時，決定最終品牌或商店之決策過程的模式之一，它可以讓我們藉由分析各階段的選擇集合大小、購買指標以及品牌（商店）印象屬性，有系統的來解釋消費者複雜的決策過程。因為它可用來描述消費者選購產品及選擇銷售商店的動態變化情況，並具有很好的實用價值，因此，我們想將此模式套用於消費者購買商品時如何選擇店家的決策上。台灣資訊產業隨著市場的成長以及明顯市場區隔化的影響下，通路結構產生了極大的變革，新興的通路廠商及資訊賣場如雨後春筍般地成立，例如：全國電子、台灣泰一、上新聯晴、燦坤3C等；一些家電通路連鎖體系也紛紛轉入銷售資訊產品的行列，例如：NOVA資訊廣場、湯城3C、太平洋T-ZONE等；此外一些家電製造廠商及事務用品業者，例如：東元電機、聲寶公司、震旦行等，也紛紛投資經營資訊產品通路；而原有的配銷商如聯強國際、捷元等挾著雄厚的財力，採大量、低價、快速供貨等策略，業務快速成長，使得資訊市場的通路廠商面臨極大的競爭壓力。加上近年來國人的電腦專業知識大幅提昇，一般人在選購資訊產品的自主性也愈高，選擇購買地點的行為亦趨於複雜；因此通路廠商有必要深入探討消費者選擇購買地點的考慮因素為何，並充分掌握市場結構及通路的變化，瞭解消費者特性、制定有效的行銷策略。然而在各地的電腦大賣場都採取了相同的策略，即更大的開放陳列面積、更齊全的品牌選擇、更清楚而有競爭力的價格、更簡便的退貨政策等。到底這些作法是否都是經營電腦大賣場的必要條件，而哪些是國內電腦大賣場真正的成功因素，都是本研究想要探討的主題。因此本研究想應用選擇集合模型來分析資訊產品的消費者選擇最終購買商店之決策過程，並藉此研究結果，發展一行銷策略建議，以供電腦大賣場業者參考。綜合言之，本研究的主要目的就是想應用選擇集合模式來分析顧客選擇店家購物的決策過程中，在每個階段受哪些商店印象屬性影響最多；並以消費者選擇電腦大賣場的決策過程為研究對象。另外因為購買決策過程有先後順序，所以前面階段的印象可能會影響消費者在後面階段的印象；第四十九期因此本研究也希望分析各商店印象屬性在不同選擇階段之相關性，並將各商店印象屬性對各階段的真正影響程度找出來；如此商店可以依分析各集合大小變化的情況了解他們在哪個階段出了最大問題，並依影響該階段最重要的幾個印象屬性做改善，這將可收事半功倍之效，並將行銷資源作最好的分配。本研究係針對大台北地區（台北縣、市與基隆市）之電腦大賣場進行研究，包括通路中的電腦大賣場（如太平洋T-ZONE、震旦行AURORA資訊量販廣場）與商場（如光華商場、NOVA資訊廣場），但不包括由家電通訊業整合的新興3C賣場（如全國電子、燦坤、泰一電器、上新聯晴等），因其電腦銷售並非銷售主力。此外亦不含配銷商、自營零售店、加值／系統整合商、直營／加盟連鎖店、網路／郵購經銷商、一般經銷商、製造商及其他通路角色如實體配銷商。而為了避免受訪者誤解，我們特別強調光華商場是指光華橋下的商場，而不包括週邊的商店。在研究內容上，主要以商店印象屬性為研究變項、選擇集合模式為分析架構，探討電腦大賣場之消費者購買決策，與通路之各商店在市場上的地位、行銷策略的形態變化及其發展，但並不涉及其他通路分析。另外，本研究所探討的是電腦大賣場的一般消費者購買決策之研究，只以家庭／個人市場為研究對象，而不將民營企業、教育研究機構等納入研究對象。貳、文獻探討在現今以消費者為主導的市場上，消費者可從眾多商品及服務項目中任意選擇，各公司若想成為贏家，唯有能察覺消費者的需求及偏好，了解消費者行為，並以消費者為導向才能成功。過去有關消費者行為的論述很多，Schiffman、Dash及Dillon(1977)將這些理論加以整理，歸納出下列五個較完整的模式：Howard-Sheth模式：從消費者的「學習過程」來探討消費行為。Bauer模式：從消費者「所承擔的風險」來探討消費行為。Rogers模式：從「產品之創新擴散」來探討消費行為。Kolter的理論：從「市場特質」探討顧客之購買行為。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象E-K-B模式(Engel-Kollat-Blackwellmodel)：從消費者的「決策過程」來探討消費行為。以上的幾個模式中，以E-K-B模式最為詳盡；不過這些模型將顧客選擇產品或商店的決定因素，例如顧客特性和顧客心理狀態，看成是靜態的，所以無法深入分析顧客在購買決策過程中的變化情形，而選擇集合模式(choicesetsmodel)恰能彌補這個空隙。一、選擇集合理論從1963年Howard提出喚起集合(evokedset)這觀念後，顧客選擇集合(consumerchoicesets)這觀念就吸引了一些學者（Howard及Sheth，1969；Bettman，1979）的注意。學者Narayana及Markin於1975年加入其他選擇集合後提出了選擇集合理論。他們將市面上某產品在某一時點的所有品牌稱作全集合(totalset)。然而，消費者並不一定會知道所有已經存在的品牌，所以由消費者所知道品牌集合成的，就稱為知曉集合(awarenessset)，其他不知道的品牌就稱為非知曉集合(unawarenessset)。接下來會有一些品牌被消費者納入購買考慮中，稱之為喚起集合(evokedset)，而這些品牌在考慮集合中被消費者衡量為正面的。一些消費者沒有足夠的資訊去評估的品牌就成為插入集合(insertset)，這些品牌並沒有所謂正面或負面的衡量。至於那些被消費者拒絕的品牌（可能因為消費者有不愉快的經驗或是從其他資訊來源得到負面影響）就成為摒棄集合(ineptset)。當然品牌可藉由“改變他的名字”、“不同的廣告重點”或是“品質改良”，使得這個品牌被消費者認為是新的品牌或是改良過的品牌。Narayana及Markin(1975)主要是用選擇集合來描述顧客購買產品的決策過程，而這理論後來又擴充用在零售商的選擇（Gensch，1987；Spiggle及Sewall，1987；Shocker、Ben-Akiva、Boccara及Nedungad，1991）。它的用處在一些文章中都曾提到（Ostlund，1973；Gruca，1989），而在Spiggle及Sewall(1987)中說明得最清楚；它讓零售商可以清楚的知道自己在消費者心中的地位，並可發現它在顧客選擇過程中和競爭對手的比較。Spiggle及Sewall(1987)對Narayana及Markin(1975)的架構再加以延伸而建立了選擇集合架構。這架構有五組選擇集合，包括知曉集合、喚起集合或第四十九期考慮集合(evokedorconsiderationset)、行動集合(actionset)、互動集合(interactionset)以及選擇集合(chosenset)；主要用於描述消費者選擇零售商的決策過程，並以珠寶店消費者為對象做實證，綜合其集合大小與各項指標之結果，來了解其競爭環境，作為行銷策略的參考。他們認為，在購物過程中消費者會受所考慮的因素影響而造成各階段集合的大小不同，並以四項指標來衡量在各選擇階段中潛在的顧客可轉換成真正至店內購物的顧客程度。他們並建議，若購買活動具備下列三項特質，則此零售選擇模型是合適的。購買活動是初次購買或調整購買時，消費者尋找商品相關資訊與評估替代物之活動。購買行為需負擔某種程度的知覺風險與財務困難。以人員銷售作為主要的銷售方式。綜合以上特徵，他們建議汽車、珠寶、電腦、理財服務、家具及家電業等零售業者，特別適用此模型；而本研究所欲探討者即為電腦零售業之一──電腦大賣場的消費者決策，故以此為研究理論的主要參考文獻之一。Brand及Cronin在1997年提出應用選擇集合模式，來分析顧客在購買不同性質產品在各個採購階段的異同。他們認為，消費者的購後行為也是零售商了解顧客再購行為一個非常重要的觀察項目，因此他們建議選擇集合應該要再加上再考慮集合(reconsiderationset)，即在未來被消費者考慮購買商品的零售商，所成的集合。另外，因為行動集合與互動集合在操作上較難界定其之間的不同，故本研究將這兩集合合併，稱為行動/互動集合。選擇集合理論除了用在描繪顧客選擇品牌及商店的過程外，它也應用在其他地方。Kamakura及Russell(1989)認為選擇集合可以用來決定市場區隔，而Siddarth、Bucklin及Morrison(1995)認為選擇集合分析可以決定產品線策略，並利用市場占有率與選擇集合大小來修正其定位策略與瞭解目標市場，這些都是選擇集合理論用於行銷策略的研究。而Roberts及Lattin(1997)、Jolivot(2003)與Terech、Bucklin及Morrison(2003)則對過去多年選擇集合模型的演化過程（主要是考慮集合的發展），相關研究作詳細介紹，並提出該模式可以應用的地方以及一些值得繼續研究的議題。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象二、商店選擇之一般模式消費者在購物時，除了對產品與品牌會有所選擇之外，對於商店也同樣會有所選擇，所以零售商除了要提供優良的商品及貼心的服務之外，瞭解顧客如何進行商店選擇的過程顯得格外重要，畢竟顧客不進門，零售商就無販賣商品的機會。Engel、Kollat及Blackwell(1973)認為，購買行為取決於顧客的評估準則和顧客對商店屬性的知覺。顧客依本身商店評估準則（即商店屬性）和其感覺到的商店特徵（即商店印象），透過個人的比較過程，最後才決定所選擇的商店。Monore及Guiltinan(1975)曾提出一商店選擇模式，並以路徑分析法(pathanalysis)進行分析，整合了商店消費行為的一些研究及購買者行為理論模式後，發現購買者特性（如人口及生活型態變數）會影響消費者購物、搜尋的意見與活動，繼而影響消費者對商店屬性之重要性看法和對商店屬性之知覺，但購買者特性也會直接影響商店屬性之重要性，商店屬性重要性及商店屬性的知覺會形成對商店的態度，而此商店態度直接影響購買者對商店的選擇。此外，零售策略、家計／購買者特徵、有關購物／搜尋的一般性意見和活動以及規畫與預算策略會間接影響顧客對商店的態度。Spiggle及Sewall(1987)則提出零售商店選擇的一般模式，他們指出顧客作特定購買活動時，會經蒐集相關資訊與作商店比較評估後，才會決定去哪一家商店購物。並且指出消費者心理狀態（包括態度、知覺、印象及屬性重要性評估）、消費者特徵（包括購物導向、人口統計和生活型態）以及零售商店特性（包括距離、產品組合和到達商店所需時間）皆會影響零售商店的選擇、惠顧與偏好。其他討論消費者選擇零售商店的研究還包括Kahn及Schmittlein(1992)，Baker、Grewal及Parasuraman(1994)，Donovan、Rossiter、Marcoolyn及Nesdale(1994)，Allenby及Ginter(1995)，Grete、Clarke及Freathy(1998)，Erdem、Oumlil及Tuncalp(1999)等。而前面這些學者在他們的討論中，多少都提到商店印象屬性對選擇零售商店的影響。此外，還有多位學者曾提出影響零售商店選擇的商店印象屬性；例如Dodson、Tybout及Sternthal(1978)、Winer(1986)與Lattin第四十九期及Bucklin(1989)提出價格與促銷活動會影響消費者商店選擇行為，Nedungadi(1990)提出消費者的記憶會影響考慮集合及選擇集合，Siddarthetal.(1995)提出促銷活動會對選擇集合產生正面影響，而Thang及Tan(2003)則提出用S-O-R(stimulus-organism-response)架構來說明，消費者對各商店印象屬性的感受如何影響他們對商店的偏好，並以實證找出幾個顯著影響顧客商店偏好的商店印象屬性。由上述文獻可知，商店印象屬性確實會影響消費者的選擇集合，因此這裡有必要討論有關商店印象的研究。三、商店印象首先我們要了解什麼是商店印象。Martineau(1958)是首位提出將印象觀念應用於零售領域的學者，但他對印象觀念並沒有做很清楚的定義。Arons(1961)對商店印象作一個較明確的定義為「一種多重意義與關係的複合體，用來協助人們描繪商店的特徵」。Kunkel及Berry(1968)進一步將行為的學習理論(learningtheory)運用在印象上，藉由行為面來描述商店特徵與消費者行為的關係。他們定義印象為一種區別性刺激(discriminativestimulus)，在某種情況下若採取行動，則可獲得預期性的增強(expectedreinforcement)。因此，零售商店的印象是此商店在過去所經歷不同強化程度的結果，而個人過去對此商店的經驗是構成商店印象的重要因素。Lindquist(1974)則對Martineau(1958)與Arons(1961)的定義提出了更詳盡的描述；他認為Martineau(1958)提出的功能性品質(functionalqualities)即為商品選擇、價格範圍、信用政策、商店陳列以及其他能與競爭者比較的商店屬性，而心理屬性(psychologicalattributes)即為歸屬感、溫馨或親切的感覺，以及興奮或有趣的感受。另外Lindquist(1974)也指出Arons(1961)定義中的意義(meanings)為因素、屬性或構面，而關係(relationships)則是將這些構面整合運作的架構。其他對商店印象作定義的學者還包括Berman及Evans(1978)、Kunkel及Berry(1968)與Keaveny及Hunt(1992)等；綜合以上學者之闡述後，可將商店印象定義整理如表1。而本研究將商店印象定義為「消費者所知覺各種商店屬性的綜合態度，包括商店有形、客觀的功能性因素，與消費者無形、主觀的心理性因素」。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象表1定義者MartineauAronsKunkel及BerryLindquistBerman及Evans年代819741978商店印象定義表內容商店個性或印象是指購物者心目中定義商店的方式，其中部分是基於商店的功能性品質，部分則是根據商店心理屬性的氣氛。一種多重意義與關係的複合體，用來協助人們描繪商店的特徵。當一個人在某特定商店購物時，所伴隨產生的整體概念化或預期的增強。對Martineau與Arons的定義提出了更詳盡的描述。商店印象的基本概念為商店功能和感情屬性的綜合體，而這些屬性或特性被購物者組織進入知覺系統，此知覺系統決定了購物者對某商店整體的政策和實際的期望。地點商品種類的品質和特性員所提供服務店家實體屬性交易後滿意程度價格廣告和促銷銷售人商店顧客特徵商店氣氛Engel、Blackwell及MiniardKeaveny及Hunt19901992給予消費者或目標市場有關於商店全部屬性的知覺，一般稱之為商店印象。因消費者是藉由對某商店各種屬性的知覺，而形成對該商店之印象，因此有必要探討組成商店印象的各種屬性。雖然學者Cardozo(1975)、Singson(1975)與Schiffmanetal.(1977)等人經由實證研究發現，商店印象會隨著商品種類不同有所不同，但仍有許多學者就一般情況提出商店印象之一般性構面。Berman及Evans(1978)認為商店印象構面包含下列十項：目標市場的特性商店地點商品種類價格水準商店實體屬性信用及其他服務的適用性對市民的責任廣告人員銷售的型態及水準促銷Engeletal.(1990)也提出十個商店印象構面，其中和Berman及Evans(1978)不同的是顧客的性質、商店氣氛、售後服務及滿意度。此外尚有許多國外第四十九期學者提出對商店印象構面的看法，如Kunkel及Berry(1968)將商店分為十二個構面，Lindquist(1974)提出九個構面來分析商店印象，Hansen及Deutscher(1977)提出了九項商店屬性及二十項要素，Hawkins、Best及Coney(1995)提出九項商店印象構面，另外Chowdhury、Reardon及Srivastava(1998)提出六個構面，分別是1.產品品質2.氣氛3.員工服務4.產品選擇性5.便利性6.價格與價值。綜合上述學者所提出之構面，可發現商店印象是屬於多構面的概念。而本研究的研究對象──電腦大賣場的商店屬性，主要是依據Kunkel及Berry(1968)、Lindquist(1974)等人所提出的商店印象構面，再參考上述其他幾位學者的看法，而整理出十八項商店印象屬性。參、研究設計本研究以Spiggle及Sewall(1987)的零售商店選擇的一般化模式為主軸，再參酌Monroe及Guiltinan(1975)的商店選擇影響序列以及Engeletal.(1990)的商店選擇過程，加上Brand及Cronin(1997)所提再考慮集合(reconsiderationset)的概念，並將行動集合與接觸集合併合為一，而得到本研究之消費者購買決策過程圖（如圖1所示）。圖1明，消費者在考慮是否將某商店放到各集合內時，各商店印象屬性的相對重要性，並描繪出消費者的購買決策過程。這裡消費者的購買決策過程是指，消費者最後會決定到某商店購物，首先這家商店必須是消費者知道的(它在awarenessset中)，而若消費者考慮去該商店參觀，則該商店掉在該消費者的考慮集合中(considerationset)，若消費者進而與商店人員接觸則該商店現在已掉在行動/互動集合中(action/interactionset)，當消費者決定要在這家商店購買產品，則該商店成為該消費者的選擇集合的一員（它在chosenset中），而若它希望顧客再度光臨，則這家商店必須掉在顧客的再考慮集合中（它在reconsiderationset中）。在消費者的購買決策過程中，若該商店在某個過程未達到顧客的要求，則它很可能就會從選擇過程中被剔除。而當該顧客下次要購買同類產品時，該商店可能必須還要讓該顧客能想到，而若該顧客對該商店仍有記憶，則該商店可能會掉在中間某個集合，然後設法讓它自己通過後續的幾個集合中。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象inout圖1消費者購買決策過程圖圖2本研究之選擇集合理論架構圖2則為本研究之研究架構圖，其主要在分析每一商店印象屬性在不同選擇階段之相關性；亦即消費者在某階段對某一商店印象屬性的衡量是否會影響其在後續階段對該商店印象屬性的衡量。各階段代表之意義如後：考慮階段（階段一），是消費者從知曉集合的商店中選擇一些商店做第四十九期參觀以及比較的階段，那些被選擇的商店就進入該消費者的考慮集合中。行動／互動階段（階段二），是消費者從考慮集合中的商家中選擇一些真正去參觀和作詢問的階段，消費者真正去參觀的商家就屬於該消費者的行動／互動集合。選擇階段（階段三）則是消費者在參觀比較過一些商家後從中選擇一家去購買的階段，亦即消費者從行動／互動集合中選擇一家最合適的商家購買，這時被選擇的商家就是該消費者的選擇集合。最後再考慮階段（階段四）則是消費者購買後決定是否會再去該商店購買或考慮到別的商家購買的階段，被考慮到的商家就進入該消費者的再考慮集合中。本研究建議的消費者決策過程和選擇集合理論架構可以用來幫助商家和公司分析其市場競爭能力。若某商店或公司想了解他們是否被大多數的消費者知曉，則他可以隨機訪問一般消費者，看有多少受訪者知道他們公司，也就是有多少受訪者將他們放到知曉集合中，如此可以了解其市場知名度。若想了解有多少比例的消費者曾考慮去該商店或該公司參觀，也就是有多少比例受訪者將他們放到考慮集合中；或是多少比例真正去參觀（多少比例受訪者將他們放到行動／互動集合中），以及最後有多少比例真正去購買（多少比例受訪者將他們放到選擇集合中），則它們可以問受訪者類似的問題。由這些比例，該商店或公司可以了解他們在哪個階段出了問題，使得許多市場消費者放棄來該商店或公司購買，或考慮再來購買。商家或公司可依據這些資料來決定他們未來行銷服務改善的方向，將行銷資源放在最有效用的地方。在設計問卷時，本研究先對五位電腦大賣場消費者做深度訪談後，再參考Kunkel及Berry(1968)、Lindquist(1974)、Hansen及Deutscher(1977)等人所提出的商店印象構面，及過去曾研究過相關主題之文獻為主而完成初步問卷，並經過兩次前測及作修正後定稿。為了避免填答問卷者在填答不同階段各個因素的重要性時產生混淆，我們在設計問卷時以不同形式請幾位研究生選取最合適者，最後問卷設計成如下形式（以結帳迅速為例），對每個因素同時對每個階段圈選一個分數，1為非常不重要，5為非常重要。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象表2問卷設計樣本（以結帳迅速為例）階段一：考慮是否去參觀階詢段價二時：參觀54321階段三：決定在哪家店買時階段四：再購時的考慮結帳迅速…………………5432由於電腦大賣場主要集中在大台北地區，因此本研究乃以居住在大台北地區（包含台北縣、市與基隆市）的居民，且曾經到電腦大賣場購買過電腦相關用品者為研究對象（研究母體）。另外由於缺乏現成母體名冊，卻需要對母體進行抽樣，且抽取的樣本仍符合機率抽樣的要求，依郭振鶴（民88）的建議，本研究採用簡單二段地區抽樣法(simpletwostageareasampling)進行抽樣。第一階段先從母體之所有行政區隨機抽取(用亂數表)適當數量之行政區，接著在第二階段再按照其相對於母體的人口比例決定各行政區應抽取的樣本數比例。我們由臺北市十二個行政區隨機抽取四個行政區，從基隆七個行政區隨機抽取兩個，並從台北縣的十四個市和鎮中抽取五個作為第二階段抽取樣本的基礎。本研究依據Roscoe(1975)所提出的建議，多變量研究其樣本數應十倍或以上於研究中的變數，而本研究的研究變數列於表3，共有18個變數，因此以最小有效樣本數180為目標；另參酌時間因素及回收狀況，決定樣本數應在220個左右（依人口比例分配分別是台北市90份，台北縣115份，基隆市15份）。然後至各被抽中之行政區按人口比例抽取適當樣本數（例如基隆市暖暖區抽五位，安樂區抽十位），進行當面指導式問卷調查。我們主要用系統抽樣法在各行政區的商業區用固定時間間隔抽取方式(每隔五分鐘請求一位出現在現場的民眾回答)，實地指導被選中且願意回答問卷之民眾作答。此次研究共訪問220位願意填答問卷之民眾，有效問卷207份，有第四十九期效問卷達94.09%。表3變數種類影響變數變數商店印象構面本研究變數內容表尺度內容結帳迅速分期付款賣場空間寬廣舒適離家、學校或工作地點近交通方便價格便宜維修迅速退（換）貨的容易性提供送貨服務提供免費網路設施提供免費電腦課程店員專業知識豐富促銷活動可使用信用卡商品陳列清楚易找口碑佳產品種類多（可一次購足）店員服務快速親切順序尺度（評價量表）肆、資料分析本研究採用ch針對評定量表、態度量表等信度測量需要所推導的信度係數值作信度分析。在商店印象構面之信度檢測，值皆大於0.8000，表示信度相當高（Cooper及Emory，2001）。再將每一商店印象構面因素的Cronbach信度係數值，與各檢定方式中之Cronbach信度係數值相比較，發現每一因素之值皆大於或等於檢定方式之值，表示在本研究架構下，每一商店印象構面因素於各選擇階段中具不可移除性。而本研究效度，由兩方面加以分析，就各類變數而言分別探討了商店印象構面、各階段選擇集合及人口統計變數等三類變數，問卷設計乃經由參考廣泛的蒐集資料（經由理論、實證研究及相關研究）以及作前測修改而得，故本問卷應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象能符合內容效度要求。其個別效度的數值，係根據個別信度之平方根計算出最高可能效度，均大於0.9000，故本研究也具有良好的個別效度。一、一般行為分析消費者主要透過「電腦雜誌」及「親朋好友介紹」得知電腦大賣場的訊息，排名第三則為「報紙」，這三者占50.86%。而消費者常參考有關資訊產品之廣告媒體，以「電腦雜誌」的21.61%為最高，其次為「報紙」的18.98%與「電視」的14.99%，另外「網路首頁」以9.77%的得票率排名第四。另外，最能吸引消費者在電腦大賣場購物的促銷方式之前三名依次為「打折」、「產品特展」與「新產品展示會」，占了50%。至於消費者至電腦大賣場的目的主要為「看看有哪些新產品」，占27.29%，其次才為「購物」與「吸收新知」。而在有效的207位受訪者中，有79位是只到固定電腦大賣場購物，占總受訪者的38.17%；其中以光華商場（分租型）的46位為最高，占總受訪者的22.22%，其次為NOVA資訊廣場（分租型）有23位，占11.11%。由此可知目前電腦大賣場仍以分租型態之經營，得到較多消費者之高度支持。二、電腦大賣場在各選擇集合大小分析我們在問卷中要求每位受訪者勾選知曉那些賣場，考慮去那些賣場等等問題，然後將結果整理成表4。表4的數字是指在207位受訪者有多少百分比在該集合勾選該大賣場，例如，207位受訪者中勾選知曉光華商場的人有205位，故知曉光華商場的人的百分比為205/207≒99%，其他數字以此類推，我們並以圖3表示各賣場在各集合的變化情況。表4知曉集合光華商場NOVAAURORAT-ZONET.T.湯城3C99.089.978.378.360.450.2各大賣場被受訪者勾選入各選擇集合的百分比考慮集合光華商場NOVAAURORAT-ZONET.T.湯城3C83.176.840.638.633.316.9行動／互動集合光華商場NOVAAURORAT-ZONET.T.湯城3C81.672.931.930.929.015.0選擇集合光華商場NOVAAURORAT-ZONET.T.湯城3C73.457.524.217.419.39.7再考慮集合光華商場NOVAAURORAT-ZONET.T.湯城3C73.964.331.925.625.112.1第四十九期NOVAAURORAT-ZONET.T.3C圖3各賣場在各集合的百分比由上圖我們可以看出，所有賣場由知曉集合到考慮集合都有一段落差；而除了光華商場及NOVA外，其他幾個賣場由知曉集合到考慮集合都有很大的落差。另外，T-ZONE以及NOVA在由行動/互動集合轉換成選擇集合時，可能因它們的條件比其他幾家賣場差，所以有很多消費者去參觀詢問後並沒有在那邊購物。這些資料提供賣場更多資訊來和其他賣場做比較，並了解他們在哪個階段表現比其他賣場差。接著我們將表4的資料換算成各種構買指標，計算整理出表5，並以圖4顯示出各賣場在各集合的購買指標之變化情況。這裡知曉指標是選擇集合的大小除以知曉集合的大小，考慮指標是選擇集合的大小除以考慮集合應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象的大小，行動/互動指標是選擇集合的大小除以行動/互動集合的大小，再考慮指標是選擇集合的大小除以再考慮集合的大小。例如，光華商場在知曉集合的指標為74.14，表示知道光華商場的人中，有74.4%的人最後會去購買。由表5及圖4我們發現雖然在各選擇集合的前三階段購買指標中，還是以光華商場與NOVA資訊廣場分占一、二名，但在再考慮集合的購買指標中，卻分居第六與第五名，這代表著光華商場與NOVA資訊廣場在未來可能衰退之隱憂。而T-ZONE雖然現在的市場占有率並不是很高，但將來業務有大的成長空間。不過T-ZONE在考慮集合指標以及行動／互動指標表現都非常的差，表示顧客都已經來店裡逛，但最後決定在該賣場買的比例低；這可能是因為顧客在店裡看完後對某些商店印象並不滿意而轉到別的地方買，因此它在行動/互動這階段要改善。而湯城則在知曉集合到考慮集合間有大落差，所以怎麼強化考慮階段是它改善的重點。以上這些資料可讓賣場了解他們在哪個階段表現比其他賣場差，以及未來發展的一些隱憂；這些資訊可作為賣場未來的改善方向以及行銷資源分配的參考。但到底哪些商店印象會顯著的影響消費者在某個階段的決策，以及這些印象因素是否同時影響幾個階段的決策，都是值得賣場探討的。表5指標光華商場NOVAAURORAT-ZONET.T湯城3C74.1464.0030.8622.2232.0019.32電腦大賣場在各選擇集合的購買指標考慮集合排名124536指標88.3778.8459.5245.0057.9757.14排名123645行動／互動集合指標89.9478.8175.7656.2566.6764.53排名123645再考慮集合指標100.66117.76132.00147.22130.00125.00排名652134知曉集合註：再考慮集合指標=再考慮集合大小/選擇集合大小的百分比；其他各集合指標=選擇集合大小/各集合大小的百分比。第四十九期NOVAAURORAT-ZONET.T.3C圖4各賣場在各選擇集合的購買指標三、電腦大賣場之商店印象分析針對消費者對各選擇階段之商店印象在各選擇階段之重要性做分析，得到如表6之結果。由表6可發現：在階段一（考慮階段）最重要的商店印象因素為「店員服務快速親切」，接下來為「維修迅速」與「店員專業知識豐富」。在階段二（行動／互動階段）最重要的商店印象因素為「店員服務快速親切」，接下來為「店員專業知識豐富」與「價格便宜」。在階段三（選擇階段）最重要的商店印象因素為「維修迅速」，接下來為「退（換）貨的容易性」與「店員服務快速親切」。在階段四（再考慮階段）與第三階段相同，最重要的商店印象因素為「維修迅速」、「退（換）貨的容易性」與「店員服務快速親切」。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象表6各選擇階段商店印象因素之重要性平均數（Likert5尺度量表）印象因素之平均數階段一排名階段二排名2.572.573.773.754.074.284.214.133.583.503.134.353.712.984.184.184.094.37755813.172.853.763.884.274.484.644.573.993.613.444.493.853.254.154.414.204.55階段三排名21833.212.843.793.924.294.494.724.614.023.623.374.523.773.204.164.434.284.60階段四排名2183結帳迅速分期付款賣場空間寬廣舒適離家、學校或工作地點近交通方便價格便宜維修迅速退（換）貨的容易性送貨服務免費網路設施提供免費的電腦課程店員專業知識豐富促銷活動可使用信用卡商品陳列清楚易找口碑佳產品種類多店員服務快速親切2.632.393.863.844.174.294.374.213.643.473.164.313.703.044.164.244.194.399571而為了看各商店印象在各選擇階段之相對重要性，我們求算他們的權數，得到如表7之結果，表7中的權數為各階段商店印象屬性之平均數標準化後乘以100，其計算方式如下：各階段商店印象因素之權數＝各階段商店印象屬性之平均數×100各階段商店印象平均數之總和第四十九期表7各選擇階段商店印象因素之權數印象因素之權數階段一階段二3.813.815.595.566.046.356.246.135.315.194.646.455.54.426.26.26.076.48100階段三4.433.985.255.425.976.266.486.395.585.044.816.275.384.545.806.165.876.36100階段四4.473.955.285.465.976.256.576.425.65.044.696.295.254.455.796.175.966.4100結帳迅速分期付款賣場空間寬廣舒適離家、學校或工作地點近交通方便價格便宜維修迅速退（換）貨的容易性送貨服務免費網路設施提供免費的電腦課程店員專業知識豐富促銷活動可使用信用卡商品陳列清楚易找口碑佳產品種類多店員服務快速親切總權數3.863.515.675.646.136.306.426.195.355.104.646.335.444.476.116.236.166.45100四、商店印象屬性在不同選擇階段之相關性分析為了瞭解各商店印象屬性之間在各階段是否存在著顯著相關性，我們接著對問卷資料進行Pearson積差相關(productmomentcorrelation)分析。表8為「結帳迅速」這印象屬性的Pearson相關分析結果，它在各階段間有顯著的相關性(＝0.01)；用相同方法我們檢驗其他的變數也都存有顯著相關性，因此接下來我們作路徑分析，來看各印象屬性其在各階段的互相影響情況。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象表8Pearson相關係數階段四階段一階段二階段三顯著水準(1-tailed)階段四階段一階段二階段三「結帳迅速」之Pearson相關分析結果階段四階段一階段二階段三1.0000.4940.4190.8500.0000.0000.0000.0000.0000.0001.0000.7340.5891.0000.5241.000五、商店印象屬性在不同選擇階段之路徑分析路徑分析可用來研究，有先後次序的變數間，較後發生的變數是受哪些較前發生的變數所影響。它所能驗證的因果關係必須具有相當的封閉性，且必須符合一些假設(王保進，民91)，一般步驟是：依據相關理論提出飽和模式，並畫出路徑圖說明各變數間的因果關係。蒐集相關資料，以逐步迴歸的反向淘汰法(thebackwardeliminationprocedure)來求取標準化迴歸係數，再以此係數為路徑係數。進行適合度檢定，以驗證提出的飽和模式，建立限制模式。針對結帳迅速這印象屬性，我們首先對路徑圖最右方的變數「階段四」作路徑分析，首先建立一多元迴歸方程式如下：4th＝f(1st、2nd、3rd)接著進行檢定分析，結果如表9所示，我們發現1st與2nd的路徑係數之P值為0.698與0.368均超過0.05，故均不顯著。我們先把最不顯著的1st從多元迴歸方程式中捨去後，再進行檢定。第四十九期表9相依變數4th獨立變數1st2nd3rd路徑係數0.023-0.0500.862結帳迅速之路徑分析-1F值176.661P值0.000t值0.389-0.90218.604P值0.6980.3680.000R20.723把最不顯著的1st從多元迴歸方程式中捨去後，再進行檢定，結果如表10所示，2nd的路徑係數之P值為0.400，仍超過0.05。因此我們再把不顯著的2nd變數從多元迴歸方程式中捨去後，再進行檢定。表10相依變數4th獨立變數2nd3rd路徑係數-0.360.869結帳迅速之路徑分析-2F值266.023P值0.000t值-0.84320.075P值0.4000.000R20.723最後我們得到一個路徑係數達顯著水準的多元迴歸方程式，4th＝0.850(3rd)且R2為0.722。接著建立一多元迴歸方程式如下：3rd=f(1st、2nd)並進行檢定分析，結果如表11所示。表11相依變數3rdDurbin-Watson2.261獨立變數1st2nd容忍度(tolerance)1st=0.4612nd=0.461結帳迅速之路徑分析表-3路徑係數0.4430.199F值58.645P值0.000t值503922.421膨脹係數(VIF)1st=2.1682nd=2.168P值0.0000.016R20.365我們發現t檢定與F檢定在顯著水準0.05下達顯著水準，且Durbin-Watson檢定值為2.261，相當接近2，表示殘差值無自我相關（王保進，民91）。而檢定兩變數間是否有共線性關係可以用容忍度(tolerance)和膨脹係數(VIF)，應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象當VIF接近10或容忍度接近0.1代表兩變數有共線性關係。而因1st和2nd的容忍度為0.461，膨脹係數(VIF)為2.168，離0.1和10很遠，故本多元迴歸方程式無共線性關係；而以3rd為相依變數的多元迴歸方程式可以表示成：3rd＝0.443(1st)+0.199(2nd)。用相同方式我們得到2nd=0.734(1st)根據這三條多元迴歸方程式，可建立「結帳迅速」之消費者決策過程的限制模式，如圖5所示。用和上面「結帳迅速」相同之推導過程，我們可以得到另17項商店印象屬性在消費者選擇過程的重視程度限制模式，最後將這17項的重視程度限制模式分成五群，整理成表12。表12分群第一群第二群選擇過程路徑分析之商店印象屬性分群表方程式商店印象屬性結帳迅速、分期付款、交通方便、價格便宜、維修迅速、口碑佳賣場空間寬廣舒適、免費網路設施、提供免費的電腦課程、可使用信用卡、商品陳列清楚易找、產品種類多離家近、送貨服務、店員專業知識豐富退（換）貨的容易性、促銷活動店員服務快速親切4th=f(3rd)3rd=f(1st、2nd)2nd=f(1st)4th=f(2nd、3rd)3rd=f(1st、2nd)2nd=f(1st)第三群第四群第五群4th=f(1st、3rd)3rd=f(1st、2nd)2nd=f(1st)4th=f(2nd、3rd)3rd=f(2nd)2nd=f(1st)4th=f(1st、3rd)3rd=f(2nd)2nd=f(1st)由上表我們看到，第一群的印象屬性是指那些在階段四僅受階段三之影響，在階段三受到了階段一、二的影響，且在階段二僅受到階段一的影響的屬性，包括結帳迅速、分期付款、交通方便、價格便宜、維修迅速、口碑佳這些屬性。第二群的印象屬性是指那些在階段四受到階段二、三的影響，階段三受階段一與階段二影響，階段二僅受到階段一的影響的屬性。第三群的印象屬性是指那些在階段四受到階段一、三的影響，階段三受階段一與階段二影響，階段二僅受到階段一的影響的屬性。第四群的印象屬性是指那些在階段四受到階段二、三的影響，階段三只受階段二影響，階段二受到階段一的影響的屬性。第五群的印象屬性是指那些在階段四受到第四十九期階段一、三的影響，階段三受階段二影響，而階段二僅受到階段一的影響的屬性。圖5「結帳迅速」之消費者選擇過程的限制模式應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象六、因果作用力分析由於顧客在某階段對各屬性的看法會受他在其他階段印象的影響，因此我們希望用因果作用力分析來探討某階段的屬性印象對其他階段的直接以及間接影響，並求出總影響。這些資料可作為行銷資源分配的參考。首先針對階段一對階段三的影響分析，以結帳迅速為例，發現‧直接影響＝0.443‧間接影響＝0.734×0.199＝0.146（一對二的影響乘上二對三的影響）‧總影響＝0.443+0.146＝0.589這表示，若在第一階段對結帳迅速這因素作改善，且消費者可感受到這改善，當消費者進入第二階段時，其感受仍會有第一階段0.734的感受強度；而到第三階段時，其感受雖下降但仍會有第一階段0.443的感受強度。另外，因為第二階段的服務印象會有0.199會被帶到第三階段，所以第一階段對結帳迅速這因素所作的改善，在消費者進入第三階段時仍有0.734×0.199＝0.146的間接影響，而它對第三階段的總影響就是0.589。相同的分析方法可以套用在不同印象屬性以及不同階段之間的相互影響分析。（包括階段一對階段三，二對三，一對四，二對四，三對四，以及一對二）我們將各階段對其它各階段的總影響整理在表13。第四十九期表13階段i對階段j結帳迅速分期付款賣場空間寬廣舒適離家、學校或工作地點近交通方便價格便宜維修迅速退（換）貨的容易性送貨服務免費網路設施提供免費的電腦課程店員專業知識豐富促銷活動可使用信用卡商品陳列清楚易找口碑佳產品種類多店員服務快速親切階段i對階段j的因果作用力分析一對二總影響0.7340.7940.6870.7770.7110.7040.7700.7450.8160.8940.8960.5460.7960.9090.8150.7450.7790.735一對三總影響0.5890.7470.6240.6700.5460.5000.4770.3490.6740.7790.7800.4190.5720.8160.6770.5880.5960.431一對四總影響0.5000.6880.5890.6520.4590.4170.3670.3400.6320.7510.7770.4650.5380.8010.6670.4550.5600.467二對三總影響0.1990.5800.3880.4460.4110.2920.3860.4680.5790.6050.5630.4380.7190.4590.2980.3560.3850.586二對四總影響0.1690.5340.4320.2940.3450.2440.2970.4570.4600.6260.6360.3180.6760.5190.4120.2760.4730.414三對四總影響0.8500.9210.8200.6600.8400.8340.7690.6080.7940.8040.7530.7270.7500.8220.7620.7750.6480.707七、各商店印象屬性在各階段的絕對重要指標前述內容曾提及，消費者在某階段對各屬性的看法會受他在其他階段受該屬性印象的影響；亦即，當業者針對某一個印象屬性作改善時，消費者在每一個決策階段都會感受到，而前幾個階段的感受又會影響到後面的階段；因此當業者想針對各階段作改善時，必須了解消費者在不同決策階段，受到各個印象屬性的真正影響為何。這裡我們提出一個絕對重要指標來作為衡量。各商店印象屬性的絕對重要指標計算方式如下（我們以結帳迅速在第四階段為例）：結帳迅速在階段四的絕對重要指標=第一階段對第四階段的總影響(0.5)×第一階權數(3.86)+第二階段對第四階段的總影響(0.17)×第二階權數(3.81)+應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象第三階段對第四階段的總影響(0.85)×第三階權數(4.43)+第四階權數(4.47)=10.81應用相同計算方式，我們可以求出各印象屬性對消費者在各決策階段的絕對重要指標以及排序，整理如表14。表14印象屬性結帳迅速分期付款賣場空間寬廣舒適離家、學校或工作地點近交通方便價格便宜維修迅速退（換）貨的容易性送貨服務免費網路設施提供免費的電腦課程店員專業知識豐富促銷活動可使用信用卡商品陳列清楚易找口碑佳產品種類多店員服務快速親切各印象屬性在各階段之絕對重要指標第四階指標10.8112.0715.3414.3515.8815.6515.7615.2115.8516.1714.8715.8415.9314.0616.8415.4916.0816.59排序1142第三階指標7.468.8110.9611.6811.8011.2611.9511.4212.2612.1511.0411.7512.4510.2211.7812.0311.8812.94排序69571第二階指標6.646.609.499.9410.4010.7911.1810.749.689.758.809.919.838.4811.1810.8410.8711.22排序63541第一階指標3.863.515.675.646.136.306.426.195.355.104.646.335.444.476.116.236.166.45排序9571上表我們建議，若某商家想改善第四階的表現（讓消費者願意考慮再來購物），他們應該將重點擺在改善商品陳列、店員服務、提供免費網路設施、增加產品種類以及作促銷活動等。而要改善第三階段的表現（讓到店裡的顧客願意購物），他們應該將重點擺在改善店員服務、作促銷活動、改善送貨服務、提供免費網路設施以及提高口碑等。第四十九期伍、結論與建議過去有關消費者行為的論述很多，但這些模型將顧客選擇產品或商店的決定因素，例如顧客特性和顧客心理狀態，看成是靜態的，無法分析顧客動態的選擇過程，所以我們需要一些工具來分析顧客在選擇過程中不同階段的決策變化情形，而選擇集合模式(choicesetsmodel)恰能彌補這個空隙。選擇集合模式可用來描述消費者選購產品及選擇銷售廠商的動態變化情況，並具有很好的實用價值，因此我們想將此模式套用於消費者購買商品時如何選擇店家的決策上。不過過去國內外應用此模式作消費者購買決策分析的論述很少，且主要被用來描述顧客購買產品的決策過程(Narayana及Markin，1975)以及消費者選擇零售商的選擇決策過程（Gensch，1987；Spiggle及Sewall，1987；Shockeretal.，1991）。它讓零售商可以清楚的知道自己在消費者心中的地位，並可發現它在顧客選擇過程中和競爭對手的比較，其中最完整的選擇集合架構是由Spiggle及Sewall(1987)所建立的。最近Brand及Cronin(1997)則應用選擇集合模式，來分析顧客在購買不同性質產品在各個採購階段的異同。雖然以上這些學者都提到該模型的實用性，且作一些行銷上的建議；Spiggle及Sewall(1987)甚且提到，在購物過程中消費者會受所考慮的因素影響而造成各階段集合的大小不同，但他們都未再深入探討到底那些因素在不同階段會有什麼影響，這降低了選擇集合模式的實用性。根據多位學者的論述，我們知道商店印象屬性的確會影響消費者選擇零售商店；本研究綜合多位學者曾提出影響零售商店選擇的商店印象屬性，當作影響選擇集合大小的變數，然後分析不同商店印象屬性在各階段對顧客作決策的重要性。但因為消費者在某階段對各屬性的看法會受他在其他階段受該屬性印象的影響，所以當業者想針對某一個印象屬性作改善時，必須了解消費者在不同決策階段，受到各個印象屬性的真正影響為何。為找出各個印象屬性對消費者在各個決策階段的真正影響為何，我們先用路徑分析探討各商店印象屬性在各選擇階段的總影響力，然後提出一個「絕對重要指標」來作為衡量，並依此重要指標當作業者營運改善方向的參考。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象一、分析結論根據選擇集合模式，消費者會至某商店購物，首先這家商店必須是消費者知道的，接著它必須讓消費者考慮去參觀，並且消費者真正去該商店且與商店人員接觸，最後從幾個商店中被選出來購買。若顧客滿意，這商店還會被考慮再去購買。在這過程中，顧客會不會考慮去該商店，且真正去該商店逛，（考慮階段及行動/互動階段），會受該顧客對該商店的印象影響；廠商可以用宣傳手法來影響顧客的印象。而到了該商店，顧客會不會購買以及會不會考慮再去購買，則會受當時服務情境以及先前印象的影響。不過若宣傳的內容不實，則顧客會有認知的落差，對商店的印象會更差，因此商家平時應該針對顧客重視的印象屬性作改善。而因為不同印象屬性在不同階段的表現影響其他階段的程度不同，因此商家也應該在不同階段特別留意一些明顯受其他階段影響的屬性。我們在此建議商家可以針對顧客在前兩個階段的重視屬性加強宣傳，然後依各階段各印象屬性的絕對重要指標來作為改善的方向，同時依因果作用力分析的結果來決定服務顧客時應注意的印象屬性。由回收資料的一般行為之分析可知，廣告實際效果與消費者認知上仍有一段差距，其中顧客從電視獲知大賣場訊息的比例只有8.6%左右（排第五），但他們較常參考的媒體中電視排第三(14.5%)，兩者相差很多；因此大賣場可以考慮多應用這一行銷方式，如利用有線電視廣告等。另外，除了以打折吸引消費者外，大賣場應該常辦新產品發表會與產品特展等促銷活動，並配合前面建議的廣告媒體宣傳，將可達到吸引人潮，增加買氣的目的。為吸引顧客來店裡逛逛，店家作宣傳時，可以依第一及第二階段的絕對重要指標中排序較高的印象屬性，如店員服務快速親切、維修迅速、店員專業知識豐富、商品陳列清楚、價格便宜以及口碑佳來作為宣傳的重點，當然商家在這些地方也必須有相對好的表現。業者在排定改善優先順序時，可以先參考類似圖3和圖4的分析，找出他們在哪些決策階段表現較差，然後再根據該階段的絕對重要指標排序來作為改善的重點。例如由圖3和圖4看出，每一間賣場在由知曉集合到第四十九期考慮集合都有很大的跌幅，所以他們都需加強第一階段絕對重要指標前幾名的印象屬性，尤其是湯城和T-ZONE。而NOVA在由行動/互動集合到選擇集合跌得比其他賣場深，所以它特別需要在改善店員服務、作促銷活動、改善送貨服務、提供免費網路設施以及提高口碑等方面做改善。依前面對商店印象屬性所作的五種分群，我們建議大賣場的做法如下：分群一：（包括結帳迅速、分期付款、交通方便、價格便宜、維修迅速及口碑佳）：這些屬性是階段四會受階段三影響的屬性，故要吸引顧客再度光臨，需在顧客消費時，對屬於本型之商店印象屬性多注意，不能讓他們對這些屬性有不好印象。另外，這些屬性也是階段三會受階段一、二影響的屬性，且階段二會受階段一的影響，我們建議對各屬性先比較在階段一、二，看哪個對階段三之總影響較大後，集中作宣傳，行有餘力之後，再對次要階段補強之。例如結帳迅速這屬性，階段一比階段二對階段三影響大多了，故在階段一多強調這屬性比在階段二強調更能夠影響顧客來購買。分群二：（包括賣場空間寬廣舒適、免費網路設施、提供免費的電腦課程、可使用信用卡、商品陳列清楚易找及產品種類多）：這些屬性是階段四會受階段二、三影響的屬性，我們建議對各屬性先比較在階段二、三，看哪個對階段四之總影響較大後，集中作宣傳，行有餘力之後，再對次要階段補強之。若不考慮預算因素，則可同時進行改善措施。分群三：（包括離家近、提供送貨服務及店員專業知識豐富）這些屬性是階段四受階段一、三的影響，此類型需先比較一、三階段對第四階段之總影響後，再對較重要之階段加強本類型商店印象屬性，接下來才針對次要階段作補強措施。財力雄厚者可併一、三階段同時實施。分群四：（包括退（換）貨的容易性及促銷活動）這些屬性是階段三僅受階段二影響，故需在消費者來店時，需特別注意屬於本類型之商店印象屬性，以吸引顧客購物。階段二：同型一之階段二。應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象分群五：（包括店員服務快速親切）做法是在階段四參考型三之做法，在階段三參考型四之做法。二、建立電腦大賣場行銷策略建議本研究的行銷策略建議，主要是根據前一章資料分析結果綜合而得，並整理成表15電腦大賣場之行銷策略建議表。表15類型I特不同類型電腦大賣場之行銷策略建議表徵策略建議■改善店員的服務品質。■檢討內部產品的陳列，以更符合消費者需求。■提供免費網路設施等。■產品種類要齊全，讓消費者可一次購足，不必到好幾個地方才可買到自己想要的商品。■作一些促銷活動。■商店座落地點，宜選擇具交通便利及停車方便之地段。■需注重店員與消費者的互動，以提高消費者來店的成交比率。■善用促銷活動，除了以打折大打價格戰外，「新產品展示會」與「產品特展」也是吸引消費者的最佳方法。■提供體貼的送貨服務。■在賣場內提供免費的網路設施，讓顧客使用以造就人潮吸引顧客。■效率高又深具宣傳效果且免費的媒體就是「口耳相傳」，然要利用此途徑，就必須建立良好的商譽，此即為成功的不二法門。■改善店員的服務品質。■檢討賣場內的商品陳列，以提高顧客購物率。■再評估整體計畫，特別注重於目標市場與定位、整體形象與地點。使得有好口碑。■加強店員專業知識■提供快速維修服務■以低價格吸引顧客■擴大行銷資源，如廣告與促銷等，來降低被消費者納入摒棄集合(ineptset)中的機率。●在知曉、考慮、行動／互動集合中有高的購買指標，但在再考慮集合卻只比其他賣場差，且具有高的市場占有率。●在愈接近選擇集合時，對消費者的影響力愈高。●如光華商場與NOVA資訊廣場●在知曉、考慮、行動／互動集合中有中或低的購買指標，但在再考慮集合卻只擁有高的購買指標，且具有中等的市場占有率。●在選擇過程中，對消費者具有中或低的影響力。●如AURORA震旦資訊量販廣場與太平洋T-ZONEIIIII●在知曉、考慮、行動/互動集合中有中或低的購買指標，但在再考慮集合卻只擁有中等的購買指標，且具有低的市場占有率。●在選擇過程中，對消費者具有中或低的影響力。●如N與湯城3C表中市場占有率之高低，是以表4的選擇集合百分比為區分標準，「高」代表居於第一、二名；「中」則代表居第三、四名；第五、六名以第四十九期「低」為代表。而高、中、低購買指標，是以表5的各集合指標排名為基準，區別方式同市場占有率。依此，我們將大賣場分成三類，屬於類型Ⅰ的電腦大賣場有：光華商場與NOVA資訊廣場；屬於類型Ⅱ的電腦大賣場有：AURORA震旦資訊量販廣場與太平洋T-ZONE；屬於類型Ⅲ的電腦大賣場有：N與湯城3C。三、後續研究建議雖然本研究的結論可能只適用於電腦大賣場，然而本研究之研究架構以及分析方法仍可作為其他行業以及後續研究之參考。以下是我們對後續研究的幾項建議：本研究乃針對整體電腦大賣場的商店印象，作為探討選擇集合模式的變數，未來研究者可考慮比較不同類型（分租型與直營型）電腦大賣廠商店印象對選擇集合模式的差異。本研究只將電腦大賣場列為研究對象，未來研究者可將不同型態（如零售店、連鎖店與電腦大賣場等）的電腦零售業加以研究，此外也可以針對不同產業的大賣場或連鎖系統(如汽車業家具業家電業等)做研究，以比較不同產業和不同型態商店之間的差異。未來研究者可考慮針對不同的產品別：如印表機、電腦耗材（如墨水匣、列印紙等）加以研究，並可比較其中之差異，以期能對電腦產品之消費者選擇模式，有更完整的認識。因為電腦大賣場和商圈比較難界定(例如光華商場)，因此有些受訪者可能會以商圈印象來回答，這是本研究的限制；未來研究可以將研究對象作較清楚的界定。另外由於賣場中有許多攤位在其他賣場中也有，因此受訪者在回答問卷時可能會有月暈效果，這也是未來研究需要注意的地方。本研究僅將商店印象構面作為研究變項，並未考慮不同族群對商店印象的看法可能有差異；後續研究者可加上如人口統計變數與資訊使用量等構面，做為市場區隔與定位之依據，對研究內容做更完整的探討。Terechetal.(2003)在他們的文章中應用考慮集合以及品牌轉換的資料，將忠實顧客再區分為不變的忠實(hard-coreloyal)和會變的忠實(soft-coreloyal)兩類，將會轉換的顧客也分成一定轉換(hard-coreswitcher)和不一定轉換兩應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象類(soft-coreswitcher)，這方法可以用在分析不同選擇階段，讓公司可以專門針對會變的忠實顧客以及不一定轉換的顧客作商店印象分析，而不必對所有顧客群作分析。第四十九期參考文獻王保進（民91），郭振鶴（民88），，第二版，台北：心理出版社。，第一版，台北：華泰文化事業。Allenby,(1995),“TheEffectsofIn-StoreDisplaysandFeatureAdvertisingonConsiderationSets.”InternationalJournalofResearchinMarketing,12,No.1,,L.(1961),“DoesTelevisionViewingInfluenceStoreImageandShoppingFrequency.”Jour-nalofRetailing,37,Fall,,J.,,raman(1994),“TheInfluenceofStoreEnvironmentonQualityandStoreImage.”JournaloftheAcademyofMarketingScience,22,No.4,,(1978),RetailManagement:AStrategyApproach,1stEdition,NewYork:n,J.R.(1979),AnInformationProcessingTheoryofConsumerChoice,1stEdition,MA:,(1997),“ConsumerSpecificDeterminantsoftheSizeofRetailChoiceSets:AnEmpiricalComparisonofPhysicalGoodandServiceProviders.”TheJournalofServicesMarketing,11,No.1,o,R.N.(1975),“HowImagesVarybyProductClass.”JournalofRetailing,50,Winter,ury,J.,n,tava(1998),“AlternativeModesofMeasuringStoreImage:
AnEmpiricalAssessmentofStructuredVersusUnstructuredMeasures.”JournalofMarketingThe-oryandPractice,6,Winter,,(2001),BusinessResearchMethods,5thEdition,Boston:Irwin,,A.,,hal(1978),“TheImpactofDealsandDealRetractiononBrandSwitching.”JournalofMarketingResearch,15,No.1,n,R.J.,er,lyn,e(1994),“StoreAtmosphereandPurcha-singBehavior.”JournalofRetailing,70,No.3,,J.F.,,ell(1973),ConsumerBehavior,2ndEdition,NewYork:Holt,RinehartandWinstonInc.,,J.F.,ell,d(1990),ConsumerBehavior,6thEdition,Chicago:Dryden,,O.,,p(1999),“ConsumerValuesandtheImportanceofStoreAttribu-tes.”InternationalJournalofRetailandDistributionManagement,27,No.4,pp.137-44.應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象Gensch,D.H.(1987),“ATwo-StageDisaggregateAttributeChoiceModel.”MarketingScience,6,Summer,.,,y(1998),“CustomerDecisionMakinginFashionRetailing:ASeg-mentationAnalysis.”InternationalJournalofRetail&DistributionManagement,26,No.4,,T.S.(1989),“DeterminantsofChoiceSetSize:AnAlternativeMethodforMeasuringEvokedSets.”InAdvancesinConsumerResearch,Vol.17,,Utah:AssociationforCon-sumerResearch,,her(1977),“AnEmpiricalInvestigationofAttributeImportanceinRetailStoreSelection.”JournalofRetailing,53,No.4,s,D.,(1995),ConsumerBehavior:ImplicationforMarketingStrat-egy,6thEdition.,Chicago:Irwin,Inc.,,J.A.(1963),MarketingManagement:AnalysisandPlanning,Homewood,IL:Irwin,,(1969),TheTheoryofBuyerBehavior,1stEdition,NewYork:t,A.G.(2003),ThirtyYearsofResearchonConsiderationSet:AStateoftheArt,WorkingPa-per,,tlein(1992),“TheRelationshipBetweenPurchasesMadeonPromotionandShoppingTripBehavior.”JournalofRetailing,68,Fall,ra,l(1989),“AProbabilisticChoiceModelforMarketSegmentationandElasticityStructure.”JournalofMarketingResearch,26,No.4,y,(1992),“ConceptualizationandOperationalizationofRetailStoreIm-age.”JournaloftheAcademyofMarketingScience,20,No.2,,(1968),“ABehaviorConceptionofRetailImage.”JournalofMarketing,32,Oct.,,n(1989),“ReferenceEffectsofPriceandPromotiononBrandChoiceBe-havior.”JournalofMarketingResearch,26,No.4,ist,J.D.(1974),“MeaningofImage.”JournalofRetailing,50,Winter,eau,P.(1958),“ThePersonalityoftheRetailStore.”HarvardBusinessReview,36,Jan-Feb,,nan(1975),“APathAnalyticExplorationofRetailPatronageInfluen-ces.”JournalofConsumerResearch,2,June,p.21Narayana,(1975),“ConsumerBehavioralandProductPerformance:AnAl-ternativeConceptualization.”JournalofMarketing,39,Oct.,adi,P.(1990),“RecallandConsumerConsiderationSets:InfluencingChoicewithoutAlter-第四十九期ingBrandEvaluation.”JournalofConsumerResearch,17,Dec.,d,L.E.(1973),“EvokedSetSize:SomeEmpiricalResults.”CombinedProceedings,No.35,,Chicago:AmericanMarketingAssociation,s,(1997),“Consideration:ReviewofResearchandProspectsforFutureInsights.”JournalofMarketingResearch,34,No.4,,J.T.(1975),FundamentalResearchStatisticsfortheBehavioralSciences,2ndEdition.,NewYork:Holt,man,L.G.,,(1977),“TheContributionofStore-ImageRacteristicstoStore-TypeChoice.”JournalofRetailing,53,Summer,r,A.D.,-Akiva,a,ad(1991),“ConsiderationSetsInfluencesonCustomerDecision-MakingandChoice:Issues,ModelsandSuggestions.”MarketingLetters,2,August,th,S.,n,on(1995),“MakingtheCut:ModelingandAnalyzingChoiceSetRestrictionsinScannerPanelData.”JournalofMarketingResearch,32,August,n,R.L.(1975),“MultidimensionalScalingAnalysisofStoreImageandShoppingBehavior.”JournalofRetailing,51,Summer,e,(1987),“AChoice-SetsModelofRetailSelection.”JournalofMarket-ing,51,April,,A.,n,on(2003),Consideration,ChoiceandClassifyingLoyalty,WorkingPaper,,(2003),“LinkingConsumerPerceptiontoPreferenceofRetailStores:AnEmpiricalAssessmentoftheMulti-AttributesofStoreImage.”JournalofRetailingandConsumerServices,10,No.4,,R.S.(1986),“AReferencePriceModelofDemandforFrequently-PurchasedProducts.”JournalofConsumerResearch,13,September,pp.250-6.應用選擇集合模式分析消費者選擇店家之決策過程─以電腦大賣場為研究對象SoochowJournalofEconomicsandBusinessNo.49(June2005)：licationofChoiceSetsModelinAnalyzingtheConsumerDecisionProcessofSelectingRetailStores-TheCaseofComputerSuperMartsMirng-BihYang*Ming-JuneChung**(Received:October8,2003;FirstRevised:March3,2004;SecondRevised:April23,2004;ThirdRevised:May17,2004;Accepted:March31,2005)AbstractOverthepastdecade,ITindustryhasmadearemarkablecontributiontoTaiwan’r,duetoitssoleemphasisonmanufacturing,ingthepopularityofcomputerization,yingchoicesetsmodelandpathanalysisinstudyingthebuyingdecisionprocessoftheITconsumers,whowillconsiderbuyingITproductsfromcomputersupermarts,wetrytoanalyzetheaffectsofstoreimageattributesonthebuyingdecisionprocess,omlypickedfourdistrictsfrom12metro-Taipeidistricts,andsampledcertainnumberofpeoplewhowereplanyzingthe207validansweredquestionnaires(fromtotalof220copies),weclassifiedthestoreimageattributesintofivegroupswhichhavndofthispaper,wemadesomesuggestds:ChoiceSetsModel,PathAnalysis,StoreImageAttributes,ComputerSupermarts***AssociateProfessor,DepartmentofBusinessAdministration,esident,IRAW-TechCo.第四十九期