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多屬性期望值模型高投入決策模型

2021-03-08 19:34:01朱思宇
科學(xué)與財(cái)富 2021年1期
關(guān)鍵詞:期望值決策者補(bǔ)償

朱思宇

摘 要:一旦顧客購買了商品,他們就要做出消費(fèi)決定。為了從同類產(chǎn)品中選出最合適的產(chǎn)品,客戶將經(jīng)歷一個全面的比較過程。在做出選擇時,必須評估一些成本和收益,包括事件發(fā)生的概率和成功所需的努力(Cocker、Hosking、Benoit和Winstanley,2012)。本文的目的是將消費(fèi)者購買決策模型之一高投入決策模型——多屬性期望值模型進(jìn)行批判性分析。

關(guān)鍵詞:高投入決策;多屬性期望值模型

模型分析

在消費(fèi)者做出決定之前,人們會做出判斷。判斷意味著形成意見或評價。這種判斷通常可以對對象之間的總體相似性進(jìn)行排序,但并不構(gòu)成一種選擇(Johnson and Puto,1987)。這是顧客觀察產(chǎn)品時的正常估計(jì)。他們在獲得材料時可能會考慮這種可能性。同時,他們可能會考慮他們的朋友是否喜歡它。在這些判斷之后,買方?jīng)Q定尋找更多關(guān)于產(chǎn)品的信息。

接下來是一個決策模型:多屬性期望值模型。高努力決策包括基于思想和基于感覺的決策。這個模型是以思想為基礎(chǔ)的。因?yàn)樵谀P椭?,決策是基于思想而不是基于感覺。同時,也有一種理論上的理性行為屬于這種類型的模式。

補(bǔ)償模型是多屬性期望值模型的前提。認(rèn)知因素主要有四種類型。基于品牌加工和補(bǔ)償決策的多屬性期望值模型。因此他們又稱品牌補(bǔ)償模式。在補(bǔ)償模型中,補(bǔ)償策略假設(shè)在信息之間進(jìn)行權(quán)衡。因此,一個字符的低值可以由另一個字符的高值來補(bǔ)償。這意味著產(chǎn)品的優(yōu)勢可以幫助克服它的弱點(diǎn)。消費(fèi)者可以權(quán)衡商品的重要特征。根據(jù)自己的情況做出決定。另一個與多屬性期望值相關(guān)的模型是期望值模型,它是一個補(bǔ)償模型(Hwang和Masud,2012)。另一方面,也有學(xué)者對補(bǔ)償模式和非補(bǔ)償模式進(jìn)行了比較。他們提到了補(bǔ)償模式的不足。Dippold和Dietrich(2009)提出,與補(bǔ)償模型相比,詞典學(xué)模型在預(yù)測上更準(zhǔn)確。這意味著,在某些情況下,補(bǔ)償模型可能不夠精確。同時,當(dāng)需要比較多個選擇時,決策者會利用非補(bǔ)償處理來減少相關(guān)的替代項(xiàng)目,而不是補(bǔ)償項(xiàng)目。非補(bǔ)償可以有效地消除那些不接近消費(fèi)者預(yù)期的選擇。應(yīng)用補(bǔ)償模式可能會增加購物者的工作。他們必須在每次購買時比較和權(quán)衡一些屬性。這種選擇可能會浪費(fèi)他們的時間和耐心。

多屬性決策要求消費(fèi)者在其觀點(diǎn)中區(qū)分關(guān)鍵屬性。它是根據(jù)顧客的喜好做出決定的。多屬性模型的基本目的是了解購買趨勢。評估這一領(lǐng)域的績效需要更仔細(xì)的研究。正如Yoon和Hwang(1995)在介紹多屬性決策(MADM)時指出的那樣:每個問題都有多個屬性。決策者應(yīng)該為每個問題設(shè)置相關(guān)屬性。屬性數(shù)取決于問題的性質(zhì)。MADM主要由兩個步驟組成:1。收集信息(包括屬性度量和屬性值)。決策屬性的選擇是多屬性決策的一個重要研究方向。2通過適當(dāng)?shù)姆椒ㄊ占瘺Q策信息。在購買之前,購物者通常會權(quán)衡整個產(chǎn)品的優(yōu)缺點(diǎn)。在一個產(chǎn)品中有許多屬性。決策者無法比較項(xiàng)目的所有屬性。因此他們會選擇一些特定的屬性。在一個項(xiàng)目中,每個屬性的重要程度取決于它對個體的顯著性。每個客戶對每個屬性都有自己的度量標(biāo)準(zhǔn)。特別是一些屬性與決策者的目標(biāo)有關(guān)。當(dāng)消費(fèi)者進(jìn)行比較時,這些屬性更為重要。與個人目標(biāo)相適應(yīng)的屬性在他們的選擇中往往是有偏見的(Chernev,2004)。目標(biāo)是衡量顧客購買的一個重要指標(biāo)。目標(biāo)反映了決策者的期望,表明了決策者期望的結(jié)果(Hwang和Masud,2012)。它是為每個顧客的需要量身打造的。它可以成為消費(fèi)者購買的動機(jī),幫助消費(fèi)者在頭腦中找到滿意的產(chǎn)品。因此,人們通常都有一個目標(biāo),可以幫助他們區(qū)分購買中最重要的屬性。

學(xué)者們對多屬性模型中的屬性選擇有不同的看法。多屬性決策問題涉及從屬性描述的預(yù)先選擇的備選方案中選擇最佳方案。學(xué)者們分析了屬性選擇的數(shù)量和屬性選擇的重要性。Wilkie和Pessemier(1973)提到:顯著性問題涉及到衡量顯著性評級的績效,以反映顯著性屬性,即消費(fèi)者在評估替代品時實(shí)際使用的屬性。屬性選擇數(shù)取決于個體之間的差異,大多數(shù)人只選擇一個或兩個屬性作為決定屬性,有些人則要求更多。同時,屬性數(shù)的選擇與品牌的集合有關(guān)。當(dāng)消費(fèi)者在選擇上更深入時,他們希望減少對品牌特定屬性的比較。他們選擇兩個特定的品牌來比較一個或多個屬性。消費(fèi)者通常根據(jù)效用屬性選擇產(chǎn)品。當(dāng)消費(fèi)者做出購買決策時,消費(fèi)者會分析每種產(chǎn)品的效用屬性,并選擇效用最大的產(chǎn)品(Bastic,1995)。一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)了采購決定屬性和質(zhì)量決定屬性之間的關(guān)系。Sinclair和Hansen(2007)提出,作為他們的推論,在一個購買行為中,決定性屬性大多與質(zhì)量評估中使用的屬性相似。

多屬性模型各有優(yōu)缺點(diǎn)。一方面,多屬性模型的優(yōu)點(diǎn)是:首先,與其他模型相比,多屬性模型更加系統(tǒng)化。多屬性模型的一個潛在優(yōu)勢是它比簡單的“整體影響”方法更能理解態(tài)度結(jié)構(gòu)。診斷品牌相關(guān)產(chǎn)品屬性的優(yōu)缺點(diǎn)。它可以用來表示特定的品牌變化和市場支持。它可以幫助購物者在做出決定之前對商品有更清晰的了解。有利于市場營銷人員了解自己產(chǎn)品的優(yōu)勢和劣勢。根據(jù)這個模型,他們可以對自己的品牌和產(chǎn)品進(jìn)行調(diào)整,以吸引消費(fèi)者,提高消費(fèi)者滿意度。其次,多屬性模型有助于提高效率。即使只考慮了幾個屬性,或者每個屬性的級別不高,該模型仍能很好地運(yùn)行。利用從模型中獲得的重要屬性,可以減少關(guān)聯(lián)分析中的屬性計(jì)數(shù)(Bastic,1995)。同樣,通過應(yīng)用該模型,消費(fèi)者可以通過發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品中最重要的屬性來減少屬性數(shù)量。他們可以讓選擇更容易。另一方面,學(xué)者們也提到了多屬性模型的不足之處。首先,多屬性模型在顧客決策中是成功的,顧客決策注重產(chǎn)品的效用。然而,它并不適合享樂型決策者。該模型應(yīng)用于消費(fèi)者偏好的實(shí)用性產(chǎn)品時,更有幫助。該模型應(yīng)用于消費(fèi)者偏好的實(shí)用性產(chǎn)品時,更有幫助。當(dāng)它用于一個享樂購買,也許它不能很好地工作。然后Zanakis(1998)提到,對MADM的主要批評之一是:不同的技術(shù)在同一問題上使用時可能會產(chǎn)生不同的結(jié)果。當(dāng)消費(fèi)者采用這種模式時,人們可能會產(chǎn)生不同的后果。

結(jié)論:綜上所述,本文旨在批判性地分析一個可以應(yīng)用于筆者耳機(jī)購買體驗(yàn)的高投入模型——多屬性期望值模型。介紹了多屬性期望值模型領(lǐng)域的研究概況。該模型基于補(bǔ)償模型和品牌加工。它要求消費(fèi)者在產(chǎn)品中加權(quán)屬性,而特征的選擇則取決于顧客。與低努力決策模型的替代模型——品牌忠誠度戰(zhàn)略進(jìn)行比較。雖然多屬性模型需要更多的時間來比較屬性,但它比品牌忠誠策略更準(zhǔn)確。每一種模式都有其弱點(diǎn),這種模式也不例外。在某些情況下,它只能適用于公用事業(yè)購物者。這還需要進(jìn)一步的研究。

參考文獻(xiàn):

[1]Bastic, M., 1995. Multiattribute Model in Consumer Behaviour Research. ACR European Advances.

[2]Bernardo, J.J. and Blin, J.M., 1977. A programming model of consumer choice among multi-attributed brands. Journal of Consumer Research, 4(2), pp.111-118.

(重慶三峽職業(yè)學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院? ? 重慶? ? 400000)

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