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1、【摘要】随着女性消费意识的崛起，经营各种风格的女装店随处可见，经调查发现，绝大部分女装经营者对女装店进行女装店形象决策时，都没有较为科学的依据。本文通过对店铺形象及消费者购买决策风格相关研究论文的回顾，建立女装店形象维度及女装消费者决策风格维度量表，通过问卷的形式，在泉州采取随机拦截抽样选取200份女性消费者样本，应用定量方法对这两个维度进行探索性因子分析。主要结果表明：(1)现代女性消费者对服装消费最看重服装的时尚新颖。女装经营者在进货方面应该要时时把握时尚的流行趋势，流行的服装产品是吸引更多消费者的主要手段。(2)优质、齐全的产品，专业、完善的服务和赏心悦目的装修是强化老顾客重复购买，吸引
2、和培养习惯忠诚型顾客的重要因素。而低价格促销往往吸引来的是价格敏感型顾客，这类消费者一旦发现更便宜的服装商品便会放弃忠诚与习惯，因此价格促销与习惯忠诚型顾客存在一定的负相关。【关键词】女装 购买决策风格 店铺形象【Abstract】With the rise of consumer awareness of women, all kinds of stores where sell different womens clothing styles can be seen everywhere. After the survey, we found that the image of women
3、s clothing store for womens clothing store decisions done by most of the women operators are not scientific basis. With the review on the store image and the relevant research papers of consumers shopping decision-making styles, the dimensionality of womens clothing store image dimensions and style
4、of womens consumer decision-making dimension scales, in the form of a questionnaire, taken in Quanzhou selected random sample of 200 women to intercept consumers sample, the application of quantitative methods of the two dimensions of exploratory factor analysis. The main results suggest: 1) Nowaday
5、s womens clothing consuming focuses most on the style and novelty of the clothes, fashionable dress-goods are the major approach to attract the consumers. So the operators of womens clothing stores should grasp the fashion trend at any time. 2) High quality and various products, professional and tho
6、rough service and eyeable decoration are important factors to attract the consumers, cause the repurchasing of the customers and develop habit and loyalty-based customers. While low-price promotion usually attract those price sensitive customers, who will give up the loyalty and habit as they find p
7、roducts of lower prices. Therefore, price promotion has some negative correlation with the habit and loyalty-based customers.【 Keywords 】 womens dress shopping decision-making style store image目 录1 引言11.1 研究问题的提出11.2 本文主要内容及研究思路11.3 研究思路来源12 研究理论回顾与研究变量界定22.1 关于店铺形象维度研究22.2 关于消费者购买决策风格维度研究33 泉州市女装消费
8、购物风格决策调查研究43.1 研究方法43.2 问卷的编制43.3 数据的收集与统计43.4 人口统计相关因素分析63.5 量表的信度与效度64 店铺形象探索性因子分析115 女装店形象与购买决策风格多元线性回归分析126 研究结论136.1 研究结论与建议136.2 本研究的不足及今后的研究方向14参考文献：16关于购买决策风格与女装店形象关系的调查17致谢1923女装店店铺形象与购买决策风格关系的实证研究 华侨大学2011届本科学位论文1 引言1.1 研究问题的提出随着女性消费意识的崛起，经营各种风格的女装店随处可见。主要由于经营女装店，门槛低、利润高，无数的创业者投身女装行业，但经调查发
9、现个体经营的女装店绝大部分的商品、装潢、服务、价格、促销等都由个体经营业主根据个人经验进行决策；而品牌加盟或直营女装店也一般按照统一的装修风格及管理模式，未能及时适应不同地区的消费者，缺乏较为严谨的科学依据。基于这一背景，本研究从女装店形象维度入手，结合女性购买决策风格对女性消费者购买决策的影响。试图在其他学者对零售商店形象与购物风格的研究基础上，从女装店这一视角，展开对女装店形象与女性购买决策风格各构面关系的研究，探索其内在的联系，并为女装经营者提供预测女性服装消费行为更加精准的方法，制定差异化的营销策略，有较深刻的意义。1.2 本文主要内容及研究思路本文首先对国内外有关店铺形象维度与购买决
10、策风格的研究进行了回顾，论述了有关店铺形象与购买决策风格这两个理论的定义、构成要素、测量方法；然后参考国内外研究这两个理论所设计和使用的量表，结合研究对象的特点和实际情况改编成女装购买决策风格量表及女装店铺形象量表。使用社会科学统计学SPSS17.0进行数据的分析和处理，通过对量表的信度和效度分析，剔除不符合要求的题项，形成纯量表，再进行探索性因子分析，萃取因子，最后建立女装店形象与购买决策风格的线性回归模型，最终得出女装店形象各维度对各种类型的购买决策风格的相关性。1.3 研究思路来源本研究思路及方法主要借鉴了胡保玲、路玉叶、刘玲的店铺形象与消费者购买决策风格的实证研究。该论文在总结学者对店
11、铺形象维度及消费者购买决策风格维度的研究基础上，更加深入地通过实证的方式探索这两者间存在的内在联系。主要采用了探索因子分析和多元线性回归分析的统计分析方法。实证研究所采用的统计分析方法通常会根据所研究的内容及研究者所需要获得的结论进行选择，方法多种多样，其中数据的处理也需要非常多的技巧，远不是一般本科生所能熟悉掌握。本人根据该论文的研究课题，结合自己的兴趣，选择了女装店铺形象与消费者购买决策风格关系的实证研究，参照该论文学者所运用的研究思路完成该论文，是该研究思路及方法与研究对象的延伸更是对本人所学统计学知识的检验。2 研究理论回顾与研究变量界定2.1 关于店铺形象维度研究店铺形象（Shop
12、Image）的理论研究目前还缺乏根据商店的类别进行分类，现有研究一般是对所有商店类型进行笼统概括，其中研究较多的是以超市为主的大型零售商店的店铺形象。Martineau第一次将“形象”的概念引入到商业零售领域，他认为商店形象是顾客头脑中定义商店的方式，受到功能品质和心理属性的影响，商店形象是一种对顾客的购买决定起到了较大影响的力量 陈静宇,刘坤.基于顾客购买决策风格的商店形象实证研究J.华东经济管理.2008(8):137-141.。2.1.1 店铺形象理论发展：Berman和Evans综合各学者的定义后指出，商店形象是由功能的（实质的）和心理的（情理的）要素所组成的，这些要素被顾客加以组合后
13、，纳入其知觉框架，此知觉框架决定了顾客对某商店的整体的期望。国内学者朱瑞庭、许林峰认为：商店形象是顾客和商店之间的一种相互作用和相互影响，一方面是客观上可以观察的商店的功能性属性，另一方面是主观的，只能间接地加以了解的顾客对商店的想象和评价等 刘金涛,朱志国.商店形象研究综述J.商场现代化.2009(9):1.。2.1.2 店铺形象属性应用研究：Kunkel 和Berry通过研究女性消费者对百货公司形象的评价，验证了事先假设的12个影响店铺形象因素，这些因素包括：商品价格、商品质量、商品种类、商品的流行性、销售人员、店址的便利性、其它便利因素、服务、促销、广告、商店气氛与赔偿方面的信誉等。类似
14、的结论也可以从Lindquist 的研究中获得。他在分析了北美地区有关商店形象的19 项研究之后, 在总共31个影响商店形象的因素中归纳出了9个层面的因素：主要有商品、服务、顾客、商店设施、便利性、广告及促销、商店气氛、组织、购后声望。这9 大因素对消费者商店选择行为的影响也在Mueller 和Beeskow 的研究中得到证实 朱瑞庭,许林峰.商店形象的理论、模型及评估.商业经济与管理.2004(2):28-31.。2.1.3 综合以上文献回顾及本文研究对象的特征，本文采用定义：店铺形象是由功能的（实质的）和心理的（情理的）要素所组成的，这些要素被顾客加以组合后，纳入其知觉框架，此知觉框架决定
15、了顾客对某商店的整体的期望。而这一知觉框架可以间接地了解顾客对店铺的期望与评价来获得。本研究结合Lindquist 的研究成果，再根据女装店铺的特点，提出关于消费者心中感知的女装店形象，共13条题项，以此为量表进行探索性调查。2.2 关于消费者购买决策风格维度研究2.2.1 购买决策风格理论基础：消费者购买决策风格（Consumer Decision - Making Style）是一种心智导向，它表征了消费者消费时做出决策的方式，具有认真和情感特征。它在很长时间内相对稳定，决定着消费者的行为。用来度量“消费者购物决策风格”的量表名为“购物风格决策表”（Consumer Style Inven
16、tory -CSI）。该量表来源于Kendall和Sproles在亚利桑那大学发表的一篇极具影响力的文章，名为消费者购物决策风格的测量方法（A Methodology for Profiling ConsumersDecision -Making Styles），该量表成为消费者购物行为研究的基础性量表，被无数研究者引用。该量表将消费者购物行为用42个问项对消费者购物时的评价过程进行测量分类，形成了八种购物风格。即：完美或高质量意识、品牌意识、新颖时尚意识、消遣娱乐意识、价格和物有所值意识、冲动购物、眼花缭乱型和习惯化、品牌忠诚导向型 Sp roles, George B., Kendall,
17、 Elizabeth L. A Methodology for Profiling ConsumersDecision - Making Styles J . TheJournal of ConsumerAffairs, 1986, 20 (2) , 267 - 279.。这8个基本的购买决策特征相互独立，而且和消费者购买决策风格的概念一致，就成为了研制消费者购买决策风格量表的基础。2.2.2 购买决策风格理论发展：随着其他学者对研究的深入，Hafstrom等利用CSI调查了韩国年轻消费者的消费决策风格，并将其与美国年轻人的购买决策风格进行对比，有七项消费特征相同，仅有“重视新颖时尚”不能表示
18、韩国青年的消费特征；Mitchell和Bates在英国检验了CSI的适用性并对英国年轻消费者的购买决策风格和种群类别进行了划分。最终在Sproles和Kendall的八个因子外，又增加了“时间精力节省因子”和“店铺忠诚因子”两个因子。不过，女装消费者购买决策风格的研究在国内还较少。2.2.3 本研究专注对女装店铺形象进行研究，有些购买决策风格与女装店铺的相关性很小，在本研究中进行筛选并予以修改，得到女装消费者购物风格描述的30个题项，用于对女装消费者购买决策风格探索性研究。3 泉州市女装消费购物风格决策调查研究3.1 研究方法3.1.1 问卷调查法：根据店铺形象维度及购买决策风格维度，参考相关
19、研究论文，结合对女装店的管理经验及与女装消费者访谈，经过试调研后，编制成正式问卷。3.1.2 数据处理方法：调查数据采用SPSS17.0社会科学统计管理软件包进行统计和管理分析，主要采用的分析方法：探索性因子分析和多元线性回归分析。3.1.3 样本选择：本研究的研究样本选择二线城市泉州，泉州市属于沿海城市，民营企业发达，人口平均GDP较高，而城市内各类大型商场较不完善，未来消费潜力巨大，在沿海城市发展过程中具有一定的代表型。3.2 问卷的编制本研究购买决策风格量表主要以Sproles和Kendall所发展的CSI为基础综合考虑了Fan和Xiao、宋思根等的调查问卷；女装店铺形象量表主要以胡保玲
20、、宋思根等人研究的主要内容，通过文献分析、指导老师咨询和预调查等方式对选择的工具修正后形成与女装消费情况相关的43个题项，其中女装店形象13个题项，消费者购买决策风格30个题项。所采用的测量题项均采用5级的李克特量表，从“非常不同意”到“非常同意”，要求被调查者根据自身的女装消费习惯及对泉州市区女装店形象的感知表明对每一题项的认知程度。3.3 数据的收集与统计3.3.1问卷回收：本次研究选取泉州市女性消费者作为调查对象，在主要的商业步行街及大型卖场前进行随机拦截抽样，调查采用匿名方式以问卷形式进行，共计发放问卷 200份，回收191份，通过提前设置的反向问题进行筛选，剔除15份无效问卷，有效问
21、卷为176份，有效回收率88.0%。3.3.2数据统计：对问卷进行编号、题项进行编码，然后转录到SPSS统计软件上。通过一致性检测，出现超出问卷设置答案及出现缺失值的情况，以保守的中性值代替。3.3.3反向问题处理：反向问题主要用于测验调查对象是否能够认真填写问卷，并对问卷进行有效性筛选。数据录入时，对反向题项的旧值5、4、3、2、1分别赋予1、2、3、4、5进行重新计分。3.4 人口统计相关因素分析样本资料分布情况表1样本资料人数所占比例%年龄18岁以下21.118-25岁11967.626-30岁3821.631-35岁31.736-40岁74.041-45岁52.845岁以上21.1月收
22、入1000元以下3821.61000-3000元10559.73001-5000元2916.55000元以上42.3婚姻状况未婚12872.7已婚（无小孩）2212.5已婚（有小孩）2614.8教育程度初中及以下74.0高中（高职、中专）5631.8专科5330.1本科5330.1本科以上74.0由于本调查地点选在泉州市区主要的商业街及大型卖场出入口，可见喜欢购物逛街的主要人群分布在1830岁之间占到了总调查对象的89.2%，其中主要以80后为主，这部分人群绝大部分单身且刚刚拥有自己的事业，充满活力、追求时尚、追求享乐、乐于超前消费。月收入呈现正态分布趋势，主要集中在1000-3000元之间，
23、说明年80后的事业刚刚起步，消费能力还有较大的增长空间。教育程度主要集中在高中（高职、中专）、专科、本科合计占总调查对象的92%，能够较好的说明目前80后的整体教育水平。3.5 量表的信度与效度3.5.1、同质性检验同一量表由于其在测量同一种内在属性（女装消费行为），量表中的题项彼此间应具有一定的相关性，这个相关性可以由题项与总分的相关来评估。也可以用因子分析，当这内在属性设定为一个主成分时，各题项应具有一定水平的因子负载量。对购买决策风格量表进行因子分析前，首先应对30个原始题项进行纯化，纯化标准为(1)题项与量表的相关系数(CITC)小于0. 2，且删除后Cronbachs Alpha值会
24、增加者删除；(2)因子载荷值小于0. 20者删除。删除后题项如下表2：表2：经纯化题项汇总题号与问项CITC系数删除后的Cronbachs Alpha因子负载Q01我只买适合自己的衣服.386.655.497Q02购买衣服时，我会尽力挑选最完美的.403.652.326Q03获得高质量的服装是很重要的事.417.648.507Q04我对服装选购的标准和期望都是非常高的.293.659.395Q05我买衣服很快，只要觉得过得去就行了.191.667.320Q09我有很多最新款式的衣服.434.648.615Q10我的衣柜是随着流行，一直不断地更新.545.635.686Q11我很注重自己是否拥有
25、吸引力的，时尚的造型.407.648.630Q12我很喜欢购买新鲜的，另类的衣服.258.662.320Q15逛街是放松减压的一种很好的方式.296.660.489Q16逛街买衣服，让我心情很愉快.416.649.532Q24我有钟情的品牌，并且会一买再买.302.657.289Q25我每次买衣服都会去同一家店.301.659.290Q26我喜欢到熟悉的店买衣服.258.662.276Q27发现喜欢的服装品牌我会粘上它.294.659.458Q28买衣服的时候，只有我喜欢的才会买.328.658.352最后共有14个题项被删除，16个题项经过纯化后被保留。纯化后的量表的Cronbachs Al
26、pha值为0.799，表明数据具有较好的内部一致性，因此获得一个较为统一、稳固的量表，可用于后续的因子分析。3.5.2、结构效度检验对纯化后的16个变量进行结构效度检验（即KMO检验及Bartlett 球度检验）。KMO检验是Kaiser-Meyer-Olkin 的取样适当性度量过程中，当KMO值愈大时，表示变量间共同因素愈多，愈适合进行因子分析，根据学者 Kaiser（1974）观点，KMO的值大于0.50，才适宜进行因子分析 吴明隆SPSS统计应用实务北京：科学出版社，2003:73.。具体结果见表3。表3 KMO and Bartletts TestKaiser-Meyer-Olkin
27、Measure of Sampling Adequacy.0.709Bartletts Test of SphericityApprox. Chi-Square815.389df120Sig.000通过表可以看出，KMO值为0.709，处于中度可以接受的范围。Bartlett球度检验值为815.389（自由度为120），而且Bartlett 球度检验结果拒绝了相关系数为单位矩阵的原假设（Sig.= 0.000），适合作因子分析。3.5.3、因子的萃取在因子分析方法中，因子萃取比较常用的方法有两种：主成分分析法和主轴因子萃取法，由于本研究并无预设消费者购买决策因子结构，同时因子的分析在于寻找可能
28、的因子结构，因此适合用主轴因子萃取法，抽取16个题目的共同的变异成分，并排除测量误差的影响。表4：解说总变异量因子初始特征值平方和负载萃取转轴平方和负载量综合变异数的%总和变异数的%总和变异数的%14.17626.0983.70823.1752.05812.86121.79011.1861.2487.8021.65710.35831.4579.1051.0776.7331.3788.61041.3338.330.8895.5581.3418.38051.1307.065.6003.7471.0896.8056.9595.9937.8395.2448.7754.8479.7254.53310.6
29、504.06111.5873.66812.4212.62913.3372.10514.3191.99415.2781.74016.2241.402萃取法：主轴因子萃取法以特征值=1为萃取标准，共萃取5个因子，转轴后5个因子的相对位置不变，但是因子的完整性增加（见表4）。再以最大变异法（Varimax Rotation）进行共同因子正交旋转处理，本次因子分析的转换方式是Kaiser Normalization最大方差正交旋转，使转轴后的每一个共同因子内变量的因子负荷大小相差尽量达到最大，以利于共同因子的辨认和命名（见表5）。表5：转轴后的因子矩阵Component Matrix（a）项目因 子
30、负 载 F1F2F3F4F5Q09.824.168.109Q10.727.226.213.232Q11.614.195.147.200Q12.438.165Q25.780Q24.577.110.105Q26.121.461.185Q27.114.459.134.360Q03.125.264.750.177Q04.113.690.132Q02.285.377.164Q15.813.289Q16.204.237.725Q01.186.173.134.124.647Q05.104.120.478Q28.231.216.114.258萃取法：主轴因子萃取法转轴后的成分矩阵，根据各共同因子中题项的因子负
31、载量的大小排序，所以较容易得到萃取因子所包含的层面题项。从表中因子负荷值的结果可以看出，出现特征比较明显的5个因子。其中，F4因子只有两个解释题项，虽然较少，但是由于Q15和Q16这两个题项的因子负载值较大，亦可接受；Q15也进入了F5因子中，但对整体影响不大，可以忽略。因素F1包括拥有最新款式的衣服、拥有与流行同步的衣柜、注重造型、购买另类的衣服四个题项，命名为“追求时尚新颖型”，解释变异量为23.175%；因素F2包括对品牌忠诚、对店铺忠诚、追求熟悉的购买环境、寻求忠诚品牌四个题项，命名为“忠诚习惯型”，可解释变异量为7.802%；因素F3包含尽力挑选最完美的、重视高质量的衣服、高标准和高
32、期望的服装选购三个题项，命名“追求完美型”可解释变异量为6.733%；因素F4包含逛街放松、逛街心情愉悦两个题项，命名为“休闲娱乐型”可解释变异量为5.558%；因素F5包含努力寻求合适的衣服、不随意购买衣服、喜欢才买衣服三个题项，命名为“理智偏好型”可解释变异量为3.747%。表6：解说总变异量因子平方和负载萃取总和变异量的%累计%F1追求时尚新颖型3.70823.17523.175F2忠诚习惯型1.2487.80230.977F3追求完美型1.0776.73337.71F4休闲娱乐型.8895.55843.268F5理智偏好型.6003.74747.0153.5.4、信度分析信度（Reli
33、ability）可定义为真实分数的方差与观测分数的方差比例。由于采用的是累加李克特态度量表，故采用克隆巴赫系数（Cronbach）信度检验方法。如果一个量表的信度越高，表示量表愈越稳定。其中，系数代表量表的内部一致性信度，系数愈高，代表量表的内部一致性愈佳。学者De Vellis（1991）提出：系数值介于在0.70至0.80之间相当好；系数值介于在0.80至0.90之间非常好。在社会科学研究领域，总量表的信度系数最好在0.80以上，0.700.80属于可以接受的范围；分量表的信度系数最好在0.70以上，0.600.70属于可以接受的范围。表7 信度分析N of ItemsCronbachs
34、Alpha追求时尚新颖型40.769忠诚习惯型40.673追求完美型30.757休闲娱乐型20.764理智偏好型30.616整体量表160.799从表7中可以看出，本研究所使用的问卷中，忠诚习惯型与理智偏好型两个层面系数较低，但都已经超过了0.6，处于可以接受范围，分别为：0.673和0.616。问卷总的信度为0.799，说明问卷内部一致性是较好的。4 店铺形象探索性因子分析店铺形象中13个题项进行相关分析显示：第37题与量表的相关系数只有-0.49被剔除。KMO值为0.776，Bartlett 球度检验结果显著（Sig=0.000）说明剩下的12个题项适合进行因子分析。表8店铺形象探索性因子
35、分析题项潜变量及观测变量因子载荷商品属性(Cronbach Alpha = 0. 772)因子1因子2因子3因子4Q31该店的衣服款式很齐全，我想买的一般都会有0.641Q32该店的衣服的质量都挺好的0.632Q33该店的衣服很时尚，一般正在流行的都买得到0.697Q34该店每次逛的时候都有上新货0.547装修属性(Cronbach Alpha = 0. 680)Q35该店内的装潢很赏心悦目0.616Q36该店的装修让衣服看起来很有档次0.670服务属性(Cronbach Alpha = 0. 773)Q38导购员的服务很周到，态度很好0.696Q39导购员很专业，能给我推荐适合我的衣服0.7
36、85Q40退、换货的处理让我很满意0.620价格促销属性(Cronbach Alpha = 0. 779)Q41该店经常会做很有吸引力的打折活动0.786Q42该店衣服价格相对其他家便宜0.735Q43每次在该店买衣服都觉得物有所值0.472特征值( Eigenvalue)4.5401.6191.1981.022方差贡献率(% of variance exp lained)34.2019.5956.9494.660累计方差贡献率( Total % of variance exp lained )34.20143.79650.74555.405本研究中，所有参与分析的变量都只在单一因子上有较大载
37、荷，且所有变量的因子载荷值均大于0. 5，表示效果很好。12个测量题项能够较好地被这个4个因子所解释,累计方差贡献率为55.405% ，表明因子保留了原始数据中较多的信息量，因子分析的结果是可以接受的。5 女装店形象与购买决策风格多元线性回归分析用多元线性回归来检验女装店形象的商品属性、装修属性、服务属性、价格属性与五类女装购买决策风格的关系。各自变量的方差膨胀因子VIP最大值为1.126，远小于10；而容许度（Tolerance）最低值为0. 888，高于0. 10 的常规界限，这表明回归不存在严重的共线性问题。表9购物风格和商店形象之间的多元回归分析模型因变量自变量BetaTSigR2F模
38、型1追求时尚新颖型商品属性0.1682.2790.0240.1628.268（0.000）装修属性0.0781.0560.292服务属性0.3184.3840.000价格促销属性-0.062-0.8470.398模型2 忠诚习惯型商品属性0.1642.2590.0250.19010.022（0.000）装修属性0.2533.4660.001服务属性0.1962.7550.006价格促销属性0.0420.5900.556模型3 追求完美型商品属性0.1572.0210.0450.693.178(0.015)装修属性0.1722.1980.029服务属性0.0140.1780.859价格促销属性-
39、0.004-0.0530.958模型4 休闲娱乐型商品属性0.0250.3220.7480.0482.132(0.079)装修属性-0.052-0.6550.513服务属性0.1792.3160.022价格促销属性0.0961.2290.221模型5 理智偏好型商品属性0.0640.8530.3950.1406.943(0.000)装修属性0.1712.2720.024服务属性0.2253.0600.003价格促销属性0.1131.5270.129在模型1中，商品属性和服务属性进入模型，而且对时尚新颖型购买决策风格有较强的解释能力。商品属性与时尚新颖型显著正相关（= 0.168，p 0.10）
40、，服务属性与时尚新颖型显著正相关（=0.318，p 0.01）。价格促销属性与时尚新颖型有存在一定的负相关。在模型2中，只有价格促销属性未进入回归模型，其他三个属性对忠诚习惯型有很强的解释。其中商品属性与忠诚习惯型显著正相关（=0.164，p 0.1）；装修属性对忠诚习惯型显著正相关（=0. 255，p0.01）；服务属性与忠诚习惯型显著正相关（=0.196，p 0.01）。在模型3中，有两个变量进入回归模型中，即商品属性与装修属性，并且对追求完美型有很强的解释力。其中商品属性与追求完美型显著正相关（=0. 157，p0.1）；装修属性与追求完美型显著正相关（=0.172，p 0. 1）。价格
41、促销属性与追求完美型存在一定的负相关。在模型4中，只有服务属性进入回归模型中，且对休闲娱乐型有很强的解释力，服务属性与休闲娱乐型显著相关（=0.179，p0.1）。在模型5中，装修属性与服务属性进入回归模型，且对理智偏好型有很强的解释力。其中装修属性与理智偏好型显著正相关（=0.171，p0.1）；服务属性与理智偏好型显著正相关（=0.225，p0.01）。6 研究结论6.1 研究结论与建议本文运用线性回归分析模型对女装店形象与顾客购买决策风格之间的关系进行了实证研究，全面揭示了女装店形象各个维度与五类购买决策风格之间的关系。研究发现：6.1.1 按照特征值大小与方程贡献率高低排列，追求时尚新
42、颖型的购买决策风格占在第一位，说明现代女性消费者对服装消费最看重服装的时尚新颖。女装经营者在进货方面应该要时时把握时尚的流行趋势，流行的服装产品是吸引更多消费者的主要手段。6.1.2 通过多元线性回归分析发现，优质的产品和良好的服务能够很好的吸引追求时尚新颖型的消费者，而追求时尚新颖型的消费者对打折等促销手段的敏感度较差，甚至出现负相关。建议女装经营者在进货、定价方面，时尚个性的服装较少量进货、较高价销售，普通大众型的服装进货较多、较低价销售。6.1.3 优质、齐全的产品，专业、完善的服务和赏心悦目的装修是强化老顾客重复购买，吸引和培养习惯忠诚型顾客的重要因素。而低价格促销往往吸引来的是价格敏
43、感型顾客，这类消费者一旦发现更便宜的服装商品便会放弃忠诚与习惯，因此价格促销与习惯忠诚型顾客存在一定的负相关。建议女装店经营者，为培养顾客的忠诚，可在产品、服务和装修上努力。6.1.4 并不是所有的女装店形象维度对五种类型的消费者都能产生直接的影响。6.1.5 本研究发现一种新的购买决策风格理智偏好型，这种类型的消费者会通过自己的努力购买自己喜欢并且适合自己的衣服，当“适合自己并且喜欢”这一标准较高时，这以类型的消费者容易对符合这一标准的服装店形成忠诚。在此基础上，女装店经营者应该努力做好会员管理，了解会员购买决策风格类型，并结合其需求，在条件允许的情况下提供尽可能多的个性化服务，以此转化更过
44、忠诚顾客。6.2、本研究的不足及今后的研究方向本研究从研究思路的设计、到量表的编制、再到数据的收集与分析，都力求做到详实，但是由于经验、时间、成本和笔者能力限制，仍然存在以下不足之处：1、由于成本、人力资源等客观条件的限制，调查研究的对象局限于泉州市区内，其结果不一定适用于其他地区。2、由于条件限制，研究样本只取了176份，样本取样数量存在不足。3、在问卷设计上存在不足，未能按购买决策风格事先对调查对象进行简单分类，导致调查对象的回答对非自己购买决策风格的干扰。4、关于量表的信度，需要在不同时间点，反复对对象进行测量，才能得到较为稳定的测量量表，本研究量表还需要进一步完善。5、本次调查没有设定具体女装店，对女装店形象维度的调查由于样本的数量较少，容易出现偏差，且较难预知整体调查对象对女装店的评价标准。未来的研究方向 从这几方面加以改进：1、今后研究应该增加店铺忠诚度与消费意愿等中间变量，丰富研究结果对实践的指导意义。