【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 模型應(yīng)用舉例： ?例 1. 學(xué)生對(duì)學(xué)校的選擇 ? bi: 1= 該項(xiàng)目具備某屬性的最低可能性； 9=最高的可能性 ? ei: 3 = 對(duì)屬性的負(fù)面評(píng)價(jià)； +3=對(duì)屬性的正面評(píng)價(jià)。 Ma Guo, CEBA, Teaching Notes of Consumer Behavior 33 2023/2/10 Fishbein Multiattribute Model: which college will be chosen by Student Y? Ao = Sum (Bi x Ei) Attribute Ivy State U Local U Ei Bi Bi Bi High Price 2 9 18 2 4 5 10 Good Job 3 8 24 6 18 3 9 Easy entry 1 1 1 4 4 8 8 Learn a lot 2 9 18 7 14 4 8 23 24 1 University/College Ma Guo, CEBA, Teaching Notes of Consumer Behavior 34 2023/2/10 ?例 2：設(shè)想該模型用于理解消費(fèi)者對(duì) 3種品牌的跑鞋的偏好： ?第 1步：找出目標(biāo)市場(chǎng)（顧客）認(rèn)同的產(chǎn)品的突出屬性： ?跑鞋是否具有在堅(jiān)硬的地面上奔跑時(shí)的吸震屬性； ?價(jià)格是否低于 $50； ?跑鞋的耐久性； ?穿上的舒適度； ?是否有希望的顏色； ?是否有支持足弓的屬性。 Ma Guo, CEBA, Teaching Notes of Consumer Behavior 35 2023/2/10 ?第 2步：測(cè)量 bi 和 ei。 Ei代表對(duì)某個(gè)屬性的評(píng)價(jià)，通常采用 7級(jí)量表（李克特量表）來(lái)測(cè)量。其評(píng)價(jià)范圍可由“非常好”到“非常差“構(gòu)成。例如： ?Buying running shoes priced under $50 is Very good — : — : — : — : — : — : — : very bad +3 +2 +1 0 –1 –2 –3 Ma Guo, CEBA, Teaching Notes of Consumer Behavior 36 2023/2/10 ?Bi 代表消費(fèi)者對(duì)某一特定品牌跑鞋所擁有某個(gè)屬性的相信程度。通常用 7分度量表進(jìn)行測(cè)量。 The bi ponent represents how strongly consumers believe that a particular brand of running shoes possesses a given attribute. Usually they are measured on a 7point scale perceived likelihood ranging from “very likely” to very unlikely”. ?舉例 : 你認(rèn)為跑鞋的價(jià)格有多大可能低于 50美元？ How likely is it that brand A running shoes are priced under $50 ? Very likely — : — : — : — : — : — : — : very unlikely +3 +2 +1 0 –1 –2 –3 ? Ma Guo, CEBA, Teaching Notes of Consumer Behavior 37 2023/2/10 Hypothetical Result for Fishbein ‘s Multiattribute Model Attribute Evaluation (ei) Beliefs (bi) Brand A Brand B Brand C Shock absorbent +2 +2 +1 1 Price under $50 1 3 1 +3 Durability +3 +3 +1 1 Comfort +3 +2 +3 +1 Desired color +1 +1 +3 +3 Arch support +2 +3 +1 2 Total ∑ bi ei score = +23 +19 6 多屬性模型的戰(zhàn)略應(yīng)用 Strategic Application of the Multiattribute Model ?利用相對(duì)優(yōu)勢(shì) Capitalize on relative advantage ?增強(qiáng)對(duì)產(chǎn)品 /屬性的認(rèn)知。 Strengthen perceived product/ attribute linkages. ?增加新的屬性。 Add a new attribute. ?降低競(jìng)爭(zhēng)者的排名。 ?Influence petitors’ ratings. Ma Guo, CEBA, Teaching Notes of Consumer Behavior 38 2023/2/10 Ma Guo, CEBA, Teaching Notes of Consumer Behavior 39 2023/2/10 ? 態(tài)度的測(cè)量 Measurement attitudes ?通過(guò)測(cè)量消費(fèi)者對(duì)整體品牌的喜好或情感，可以相當(dāng)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)消費(fèi)者對(duì)這一品牌購(gòu)買和使用的情況。 ?以下是實(shí)例 : ?By measuring a consumer’s overall likeness and feelings toward a brand/product, we can quite precisely predict a consumer’s buying and using situations of a product. ?： Ma Guo, CEBA, Teaching Notes of Consumer Behavior 40 2023/2/10 ? 1）對(duì)認(rèn)知成分的測(cè)量：用語(yǔ)義差別量表測(cè)量對(duì)具體屬性的信念。 ? Measurement of perceptive ponent of attitude: using semantic measuring scale to measure perceptive ponent of attitude. Ma Guo, CEBA, Teaching Notes of Consumer Behavior 41 2023/2/10 例如：測(cè)量對(duì) ―健怡可樂(lè)”的認(rèn)知 ?口味強(qiáng)烈 — — — — — — —口味溫和 ?價(jià)格低 — — — — — — — 價(jià)格高 ?無(wú)咖啡因 — — — — — — —咖啡因含量高 ?口味獨(dú)特 — — — — — — —無(wú)獨(dú)特口味 Ma Guo, CEBA, Teaching Notes of Consumer Behavior 42 2023/2/10 ? 2）情感成分：用李克特 (Likert) 量表測(cè)量對(duì)具體屬性的感覺(jué)。 ?我喜歡 ―健怡可樂(lè) ‖的口味 ? 很同意 同意 既不同意也不反對(duì) 不同意 很不同意 ?“健怡”可樂(lè)太貴了 ? 很同意 同意 既不同意也不反對(duì) 不同意 很不同意 ?咖啡因?qū)】挡焕? ? 很同意 同意 既不同意也不反對(duì) 不同意 很不同意 ?我喜歡“健怡 ‖可樂(lè) ? 很同意 同意 既不同意也不反對(duì) 不同意 很不同意 Ma Guo, CEBA, Teaching Notes of Consumer Behavior 43 2023/2/10 ? 3）行為成分：測(cè)量行動(dòng)的意向。 ?最近一次我買的飲料是 ________。 ?我通常喝 ________軟飲料。 ?下一次你買飲料時(shí)，你買“健怡”可樂(lè)的可能性有多大？ ? 肯定會(huì)買 ? 可能會(huì)買 ? 或許會(huì)買 ,或許不買 ? 可能不會(huì)買 ? 肯定不會(huì)買 Ma Guo, CEBA, Teaching Notes of Consumer Behavior 44 2023/2/10 ?測(cè)量信念 (認(rèn)知成分） Measuring belief ?通過(guò)焦點(diǎn)小組訪談（ 5~12名消費(fèi)者的深度訪談）， 使用語(yǔ)義差別量表、投射技術(shù)和邏輯分析來(lái)發(fā)現(xiàn)。Through focus group interviewing, project tech, and logical analysis to discover. ?投射技術(shù)（動(dòng)機(jī)研究技術(shù)）包括：聯(lián)想技術(shù)、完形填空。 Project tech ( motivation study tech) includes: associative tech, gestalt In a summary of the methods for measuring the ponents of attitudes Ma Guo, CEBA, Teaching Notes of Consumer Behavior 45 2023/2/10 測(cè)量感情： Emotion measuri