Prädiktoren der Kanalwahl von Kunden im Entscheidungsprozess zum Kauf von hochwertigen elektronischen Geräten

Schwierigkeiten und Unsicherheiten auf der Kundenreise verringern das Kundenerlebnis, während niedrigere Unsicherheitsgrade das wahrgenommene Kontrollgefühl und Vertrauen verbessern und dadurch das Kundenerlebnis steigern. Das während des Kaufentscheids empfundene Unsicherheitsniveau kann mit dem Kanal, dem Produkt oder individuellen Faktoren zusammenhängen. Ziel dieser Studie ist es, die Beziehungen zwischen den Kanalnutzungsmustern von 415 Online-Umfrageteilnehmern und vier hypothesisierten Gruppen von Prädiktoren zu bewerten: demografische Merkmale, den Kanal, den Verbraucher in den frühen Phasen der Reise verwendeten, Einkaufsattitüde und technologische Bereitschaft (TR) Faktoren beim Kauf von hochwertigen elektronischen Geräten. Bei der Untersuchung der Kanalnutzungspräferenzen der Befragten wurden 6 Arten von Mustern identifiziert, von denen die 4 am häufigsten vorkommenden Muster in den weiteren Studien beibehalten wurden. Eine Faktorenanalyse wurde durchgeführt, um die enge Korrelation zwischen den erklärenden Variablen, die zur Messung der latenten Variablen (innerhalb unterschiedlicher Dimensionen von Einkaufsattitüde und TR) zusammengestellt wurden, zu offenbaren. Um die signifikantesten erklärenden Variablen zu identifizieren, wurden multinominale logistische Regressionen verwendet. Neben der Tatsache, dass alle vier Gruppen von Prädiktoren Faktoren enthalten, die einen messbaren Einfluss auf die Kanalwahl der Befragten hatten, ist es wichtig, den Einfluss des Bedarfs an physischem Kontakt und des in der vorherigen Phase verwendeten Kanals hervorzuheben, der sich als der stärkste Prädiktor erwiesen hat. Bei der Bewertung unserer Ergebnisse sollte beachtet werden, dass die vier identifizierten Einkaufs-Pattern-Kategorien in stark unterschiedlichen Proportionen in der Stichprobe vertreten waren, wodurch die Lernfähigkeit des Algorithmus erheblich beeinträchtigt wurde. Daher kann unser Modell hauptsächlich für die Kategorie "Blended" -Muster, die in der Stichprobe überrepräsentiert war, als anwendbar betrachtet werden.