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1、電玩展參觀者購(gòu)買決策行為之研究電玩展參觀者購(gòu)買決策行為之研究學(xué)生:王健原學(xué)生:王健原指導(dǎo)老師:黃正聰指導(dǎo)老師:黃正聰 博士博士靜宜大學(xué)觀光事業(yè)研究所碩士論文靜宜大學(xué)觀光事業(yè)研究所碩士論文l緒論緒論 l 文獻(xiàn)回顧文獻(xiàn)回顧 l 研究方法研究方法l 研究結(jié)果研究結(jié)果l 結(jié)論與建議結(jié)論與建議第一章第一章 緒論緒論第一節(jié)第一節(jié) 研究背景研究背景近年來(lái)國(guó)人所得提高,對(duì)休閒娛樂(lè)之需求也日益提升。 當(dāng)前電視遊樂(lè)器市場(chǎng)大抵是三雄瓜分的局面:新力的PS2,任天堂公司的GameCube,以及微軟的X-Box等三種系統(tǒng)(臺(tái)北電玩展,2019)。本研究希望探討電玩展是否會(huì)對(duì)參觀者產(chǎn)生影響並促使其購(gòu)買電玩產(chǎn)品,藉此來(lái)了解
2、其關(guān)聯(lián)性。 第二節(jié)第二節(jié) 研究目的研究目的1.探討電玩展參觀者之社經(jīng)背景與生活型態(tài)等特徵。2.以消費(fèi)決策理論為架構(gòu),探討電玩展對(duì)於參觀者購(gòu)買行為的影響。3.探討電玩展參觀者之社經(jīng)背景及生活型態(tài)特徵與其對(duì)於電玩購(gòu)買行為之間的關(guān)係。 第三節(jié)第三節(jié) 研究範(fàn)圍與對(duì)象研究範(fàn)圍與對(duì)象 本研究考量電玩展的參與者趨於年輕族群,並考量受訪者能正確回應(yīng)問(wèn)卷內(nèi)容,13歲以上在J.Piaget-cognitive theory認(rèn)知發(fā)展/階段論中的形成運(yùn)思期(路珈,2019) ,本研究將參考此理論與東京電玩展(2019)問(wèn)卷項(xiàng)目,故以13歲(含)以上的參觀者為研究對(duì)象。問(wèn)卷發(fā)放時(shí)間為2019年2月6-9日四天,發(fā)放問(wèn)卷
3、地點(diǎn)為2019年臺(tái)北國(guó)際電玩暨電腦多媒體展舉辦地點(diǎn)之臺(tái)北世界貿(mào)易中心。 第四節(jié)、研究流程第四節(jié)、研究流程確定研究動(dòng)機(jī)與目的資料收集文獻(xiàn)探討研究架構(gòu)確立問(wèn)卷設(shè)計(jì)問(wèn)卷施測(cè)統(tǒng)計(jì)分析分析結(jié)果討論與建議調(diào)查對(duì)象的確立 第二章、文獻(xiàn)回顧消費(fèi)者的購(gòu)買決策過(guò)程有五個(gè)階段(Kotler,p.2019): 需求認(rèn)知(Need Recogition) 此乃決策過(guò)程的第一階段。當(dāng)消費(fèi)者知覺(jué)到他的理想狀況和實(shí)際狀況有差距時(shí),會(huì)產(chǎn)生需求的認(rèn)知;引發(fā)需求認(rèn)知的因素可能是個(gè)人的內(nèi)在需求或外在刺激。資訊收集(Information Search) 大多數(shù)消費(fèi)者一旦有了購(gòu)買的慾望,便會(huì)收集所需要資訊來(lái)加以評(píng)估。而消費(fèi)者資訊來(lái)源可
4、分成下列四種:個(gè)人來(lái)源、商業(yè)來(lái)源、公共來(lái)源、經(jīng)驗(yàn)來(lái)源這四種。方案評(píng)估包括了三個(gè)部分評(píng)估準(zhǔn)則(Evaluative Criteria) 即消費(fèi)者可用來(lái)評(píng)估各方案或產(chǎn)品的因素或標(biāo)準(zhǔn),通常以某種屬性或規(guī)格表示,評(píng)估準(zhǔn)則一方面是由個(gè)人累積的資訊和經(jīng)驗(yàn)中形成,另一方面也會(huì)受個(gè)人動(dòng)機(jī)影響。信念(Belief) 就是消費(fèi)者對(duì)各方案或品牌在各項(xiàng)評(píng)估準(zhǔn)則上的評(píng)價(jià)。態(tài)度(Attitude) 消費(fèi)者綜合各方案或品牌在各項(xiàng)評(píng)估準(zhǔn)則上的評(píng)價(jià),產(chǎn)生對(duì)各方案或品牌的一致性有利或不利的反應(yīng)。購(gòu)後行為 當(dāng)消費(fèi)者購(gòu)買行為完成後,可能產(chǎn)生兩種狀況:滿意或不滿意,當(dāng)消費(fèi)者發(fā)現(xiàn)所作的選擇與內(nèi)心所期望的感到滿意,這個(gè)經(jīng)驗(yàn)會(huì)進(jìn)入他的記憶中
5、,影響日後的購(gòu)買決策;反之若感到不滿意,就會(huì)產(chǎn)生購(gòu)後失調(diào)的情況,而影響日後購(gòu)買的決策。消費(fèi)者行為模式 Engel、Kollat and Blackwell等三人於1986年發(fā)展出EKB模式,將消費(fèi)者決策行為分為問(wèn)題認(rèn)知、尋求、方案評(píng)估、選擇及結(jié)束等五個(gè)階段。CDP模式最早是由俄州州立大學(xué)的Engle、Kollat及Blackwell三位教授所發(fā)展出來(lái),以EKB模式著稱,後來(lái)Mininard教授加入後而重新命名為EBM模式此模型決策是歷經(jīng)七個(gè)階段:需求確認(rèn)、資訊檢索、購(gòu)前評(píng)估、購(gòu)買消費(fèi)、消費(fèi)後評(píng)估與棄除。生活型態(tài)Engel,Kollat&Blackwell(1985)生活型態(tài)是人們生活及
6、支配時(shí)間、金錢的方式(謝文雀譯,2019)。 有許多學(xué)者對(duì)生活型態(tài)提出衡量工具及模型,其中以價(jià)值與生活型態(tài)量表(VALS)及活動(dòng)、興趣與意見(jiàn)(AIO)模型最受著目。 學(xué)者Plummer將人口統(tǒng)計(jì)變數(shù)涵蓋在生活型態(tài)構(gòu)成了活動(dòng)、興趣與意見(jiàn)及人口統(tǒng)計(jì)四個(gè)構(gòu)面(Plummer,1974)。 參觀電玩展之消費(fèi)行為之探討Kotler1988認(rèn)為人口統(tǒng)計(jì)變數(shù)共有八項(xiàng),以下列六項(xiàng)代表人口統(tǒng)計(jì)變數(shù)之內(nèi)容,即性別、職業(yè)、年齡、所得、教育程度、婚姻狀況。從去年日本2019CESA電玩展之研究報(bào)告書(shū)中針對(duì)年齡、職業(yè)等人口統(tǒng)計(jì)來(lái)調(diào)查。從2019年電腦多媒體暨臺(tái)北國(guó)際電玩展根據(jù)主辦單位電腦公會(huì)統(tǒng)計(jì),4天下來(lái)共有36萬(wàn)人次
7、民眾入場(chǎng)參觀。第三章、研究方法第三章、研究方法研究架構(gòu)研究架構(gòu) 本研究將依據(jù)Kotler(2019)所提出的購(gòu)買決策過(guò)程為探討的主要變項(xiàng),共區(qū)分為需求認(rèn)知、資訊收集、方案評(píng)估、購(gòu)買決策、購(gòu)後行為等五大步驟,以了解不同參觀者特性人口統(tǒng)計(jì)變項(xiàng)及生活型態(tài)與購(gòu)買電玩產(chǎn)品的決策過(guò)程之間的關(guān)係。 不同參觀者特性人口統(tǒng)計(jì)變項(xiàng)生活型態(tài) 購(gòu)買電玩產(chǎn)品的決策過(guò)程需求認(rèn)知資訊收集方案評(píng)估購(gòu)買決策購(gòu)後行為研究假設(shè)根據(jù)本研究目的及研究架構(gòu),建立本研究之對(duì)立假設(shè):本研究之假設(shè)為在不同的參觀者特性與購(gòu)買電玩產(chǎn)品決策過(guò)程上有顯著差異。假設(shè)1:在不同的人口統(tǒng)計(jì)變項(xiàng),其在購(gòu)買電玩產(chǎn)品決策過(guò)程上有顯著差異。假設(shè)1-1:在不同的人口
8、統(tǒng)計(jì)變項(xiàng),其在需求認(rèn)知上有顯著差異。假設(shè)1-2:在不同的人口統(tǒng)計(jì)變項(xiàng),其在資料蒐集上有顯著差異。假設(shè)1-3:在不同的人口統(tǒng)計(jì)變項(xiàng),其在方案評(píng)估上有顯著差異。假設(shè)1-4:在不同的人口統(tǒng)計(jì)變項(xiàng),其在購(gòu)買決策上有顯著差異。假設(shè)1-5:在不同的人口統(tǒng)計(jì)變項(xiàng),其在購(gòu)後行為上有顯著差異。假設(shè)2:在不同的生活型態(tài),其在購(gòu)買電玩產(chǎn)品決策過(guò)程上有正向關(guān)係。假設(shè)2-1:在不同的生活型態(tài),其在需求認(rèn)知上有顯著差異。假設(shè)2-2:在不同的生活型態(tài),其在資料蒐集上有顯著差異。假設(shè)2-3:在不同的生活型態(tài),其在方案評(píng)估上有顯著差異。假設(shè)2-4:在不同的生活型態(tài),其在購(gòu)買決策上有顯著差異。假設(shè)2-5:在不同的生活型態(tài),其在購(gòu)
9、後行為上有顯著差異。問(wèn)卷設(shè)計(jì)及分析方法 本研究之問(wèn)卷共分為七部份:一.需求認(rèn)知、二.資訊收集、三.方案評(píng)估、四.購(gòu)買決策、五.購(gòu)後行為無(wú)消費(fèi)者免填)、六.生活型態(tài)、七.個(gè)人背景資料等。一五為消費(fèi)決策,六七為參觀者特性。 第一、三、五部分採(cǎi)用李克特(Likert)量表來(lái)檢測(cè) 第二、四部分採(cǎi)用單選、複選及開(kāi)放式回答進(jìn)行意見(jiàn)收集 本研究採(cǎi)用SPSS視窗版統(tǒng)計(jì)套裝軟體作為資料分析工具,使用的統(tǒng)計(jì)方法包括: 1.敘述性統(tǒng)計(jì)分析 2. T檢定 3.單因子變異數(shù)分析 4.因素分析及集群分析 5.皮爾森相關(guān)分析 6.卡方檢定分析第四章第四章 研究結(jié)果研究結(jié)果第一節(jié)第一節(jié) 問(wèn)卷回收情形問(wèn)卷回收情形問(wèn)卷構(gòu)面Cro
10、nbachs值生活型態(tài)0.907需求認(rèn)知0.705資訊收集0.701方案評(píng)估0.702購(gòu)買決策0.700購(gòu)後行為0.946本研究總共發(fā)出420份問(wèn)卷,有效問(wèn)卷391份,無(wú)效問(wèn)卷29份,有效問(wèn)卷比率為93.1。對(duì)回收之問(wèn)卷進(jìn)行信度分析後,信度值如表所示。 第二節(jié) 參觀者之基本人口統(tǒng)計(jì)變項(xiàng)分布情形變項(xiàng)比例分佈年齡分佈13-19歲20-29歲33-39歲40-49歲49歲以上54.233.5%7.4%3.8%1.0%教育程度專科、大學(xué)高中職國(guó)中研究所以上61.931.5%4.6%2.0%科系理工類法商類綜合類文史類醫(yī)農(nóng)類其他39.1%30.4%18.9%5.4%4.3%1.8%職業(yè)學(xué)生上班族自由業(yè)家
11、管老闆其他75.2%14.6%5.1%2.3%1.3%1.5&婚姻未婚已婚87.7%12.3%月收入(元)20,000以下20,001-40,00040,001-60,00060,001-80,00080,001-100,000100,001以上76.2%14.8%5.9%1.8%0.3%1.0%再參加電玩展會(huì)參加不會(huì)參加87.5%12.5%性別男女71.6%28.4%第三節(jié) 參觀者購(gòu)買決策之探討 需求認(rèn)知上以了解新電玩產(chǎn)品為最多(83.8%) 資訊收集上以對(duì)電玩展的資訊來(lái)源:電視為最多(63.9%) 方案評(píng)估上以遊戲的展示效果是影響您購(gòu)買的主要原因?yàn)樽疃?70.1%) 購(gòu)買決策上以遊
12、戲促銷或優(yōu)惠活動(dòng)而購(gòu)買為最多(70.6%) 購(gòu)後行為購(gòu)後的價(jià)格 為全部的數(shù)值中最高(48.5%)第五節(jié) 參觀者人口統(tǒng)計(jì)變項(xiàng)與購(gòu)買電玩產(chǎn)品的決策過(guò)程構(gòu)面關(guān)係分析 性別以男性現(xiàn)在持有的電玩主機(jī)佔(zhàn)比例最大(50.4%)且有顯著性差異。 年齡以13-19歲且會(huì)因?yàn)榇黉N或優(yōu)惠活動(dòng)而購(gòu)買比例最大(35.5%)且有顯著性差異。 教育程度以專科大學(xué)現(xiàn)在最想購(gòu)買的主機(jī)為PS2比例最大(37.6%)且有顯著性差異。 科系以理工類對(duì)電玩展的資訊來(lái)源為朋友或親友比例最大(21.2%)且有顯著性差異。 職業(yè)以學(xué)生對(duì)電玩展的資訊來(lái)源為電視比例最大(44.0%)且有顯著性差異。 婚姻以未婚會(huì)因?yàn)榇黉N或優(yōu)惠活動(dòng)而購(gòu)買比例最大
13、(59.3%)且有顯著性差異。 月收入以二萬(wàn)以下會(huì)因?yàn)榇黉N或優(yōu)惠活動(dòng)而購(gòu)買比例最大(50.1%)且有顯著性差異。 下次參與電玩展以會(huì)參與且因?yàn)榇黉N或優(yōu)惠活動(dòng)而購(gòu)買比例最大(64.5%)且有顯著性差異。 第六節(jié) 參觀者生活型態(tài)與購(gòu)買電玩產(chǎn)品的決策過(guò)程構(gòu)面關(guān)係分析 以變異數(shù)相關(guān)分析、皮爾森相關(guān)、卡方檢定,以了解參觀者生活型態(tài)變項(xiàng)與購(gòu)買電玩產(chǎn)品的決策過(guò)程構(gòu)面之關(guān)係。 生活型態(tài)經(jīng)因素分析後再做集群分析後分為學(xué)習(xí)型、購(gòu)物型、精明型、流行型、休閒型等五群,與購(gòu)買電玩產(chǎn)品的五大決策(需求認(rèn)知、資訊收集、方案評(píng)估、購(gòu)買決策、購(gòu)後行為) 學(xué)習(xí)型對(duì)於電玩遊戲的資訊來(lái)源為電子媒體比例最大(11.8%)且有顯著性差異
14、。 購(gòu)物型在會(huì)場(chǎng)中購(gòu)買電玩產(chǎn)品比例最大(22.8%)且有顯著性差異。 精明型在會(huì)場(chǎng)中購(gòu)買電玩產(chǎn)品比例最大(18.7%)且有顯著性差異。 流行型對(duì)於電玩遊戲的資訊來(lái)源為電子媒體比例最大(4.9%)且有顯著性差異。 休閒型有在會(huì)場(chǎng)中購(gòu)買電玩產(chǎn)品比例最大(9.0%)且有顯著性差異。 第五章第五章 結(jié)論與建議結(jié)論與建議 根據(jù)本研究參觀者生活型態(tài)在購(gòu)買電玩產(chǎn)品情形上,可發(fā)現(xiàn)參觀者生活型態(tài)可以分為學(xué)習(xí)型、購(gòu)物型、精明型、流行型、休閒型等五項(xiàng)生活型態(tài)。 據(jù)此將提出一些建議,以提供電視遊樂(lè)器廠商及未來(lái)對(duì)此學(xué)術(shù)研究者之參考。產(chǎn)品策略針對(duì)流行型的參觀者應(yīng)該要以流行且炫麗的遊戲展示來(lái)做推銷,且應(yīng)以sony的play
15、station遊戲機(jī)為主要訴求針對(duì)學(xué)習(xí)型的參觀者應(yīng)以最新主機(jī)來(lái)吸引,以資訊來(lái)源應(yīng)以電子媒體為主要的資訊來(lái)源 針對(duì)購(gòu)物型的參觀者,遊戲廠商應(yīng)該要以新的遊戲並增加促銷的方案來(lái)推銷遊戲針對(duì)精明型應(yīng)以新電玩主機(jī)為資訊來(lái)源,會(huì)場(chǎng)銷售人員的服務(wù)為主要的訴求,未來(lái)遊戲廠商應(yīng)以精明的方式來(lái)做推銷 針對(duì)休閒型的參觀者,遊戲廠商應(yīng)該要以想要看的遊戲展示以及遊戲和主機(jī)的價(jià)格為主要的訴求 結(jié)論與建議結(jié)論與建議訂價(jià)策略例如以限時(shí)特價(jià)銷售給予精明型、購(gòu)物型的參觀者。針對(duì)流行型、學(xué)習(xí)型、休閒取向的參觀者則可以以會(huì)場(chǎng)折扣價(jià)方式來(lái)銷售時(shí)尚或流行的遊戲。 通路策略對(duì)於通路策略在參觀會(huì)場(chǎng)上以容易讓銷售人員講解以及有足夠場(chǎng)地讓遊戲展
16、示為主要考量,參展廠商應(yīng)能讓參觀者迅速的了解到遊戲的特色,並能讓參觀者增加印象的遊戲。促銷策略 今年在電玩展上的電玩產(chǎn)品銷售上,以贈(zèng)品促銷為各家廠商主要的銷售手法,但應(yīng)以差異化的促銷手法為宜,例如除了給予參觀者贈(zèng)品外,應(yīng)該在販賣遊戲上給予更大方且不容易拿到的贈(zèng)品,例如大型玩偶娃娃,紀(jì)念型餐具等,甚至也可舉辦摸彩時(shí)贈(zèng)送時(shí)尚型大獎(jiǎng),例如墾丁旅遊度假飯店等,不但能促使遊戲增加買氣,也可增加參觀人氣。 研究限制研究限制 本研究由因研究者財(cái)力、時(shí)間及其他因素之限制,無(wú)法進(jìn)行周全的探討,因此提出研究過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題與限制以作為後續(xù)研究之參考,以下為本研究的限制: 一、本研究以立意抽樣來(lái)針對(duì)參觀者做問(wèn)卷調(diào)查,因此會(huì)有研究誤差。 二、臺(tái)北電玩展之電視遊戲機(jī)展覽之規(guī)模不如外國(guó)大型專業(yè)展覽會(huì)場(chǎng),因此也會(huì)產(chǎn)生研究誤差。 三、由於購(gòu)買行為五大步驟的內(nèi)容過(guò)於龐大,在本研究的分析上僅能針對(duì)研究者所需要的部分來(lái)做分析,可能
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