Skojarzenia kognitywne i porównania kategorii produktów: rola struktury i kontekstu wiedzy

streszczenie – badania w takich dziedzinach, jak wybór między nieporównywalnymi alternatywami i strategie rozszerzenia marki, są zakorzenione w skojarzeniach kognitywnych, jakie konsumenci tworzą wśród kategorii produktów. W artykule opisano badanie eksploracyjne mające na celu określenie dziedzin wiedzy konsumenckiej w odniesieniu do kategorii produktów oraz zmiennych kontekstowych, które wpływają na istotność tych dziedzin wiedzy. Wyniki mają zarówno implikacje teoretyczne, jak i metodologiczne dla badań nad porównaniem kategorii produktów.

cytowanie:

Deborah J. MacInnis, Kent Nakamoto, and Gayathri Mani (1992) ,”Cognitive Associations and Product Category Comparisons: the Role of Knowledge Structure and Context”, in NA – Advances in Consumer Research Volume 19, eds. John F. Sherry, Jr. and Brian Sternthal, Provo, UT: Association for Consumer Research, Pages: 260-267.

postępy w badaniach konsumenckich tom 19, 1992 strony 260-267

kognitywne skojarzenia i porównania kategorii produktów: rola struktury wiedzy i kontekstu

Deborah J. MacInnis, University of Arizona

Kent Nakamoto, University of Arizona

Gayathri Mani, University of Arizona

streszczenie –

badania w takich dziedzinach, jak wybór wśród nieporównywalnych alternatyw i strategii rozszerzenia marki, są zakorzenione w skojarzeniach poznawczych, jakie konsumenci tworzą wśród kategorii produktów. W artykule opisano badanie eksploracyjne mające na celu określenie dziedzin wiedzy konsumenckiej w odniesieniu do kategorii produktów oraz zmiennych kontekstowych, które wpływają na istotność tych dziedzin wiedzy. Wyniki mają zarówno implikacje teoretyczne, jak i metodologiczne dla badań nad porównaniem kategorii produktów.

wprowadzenie

badacze konsumentów są coraz bardziej zainteresowani zrozumieniem procesów poznawczych, za które odpowiadają konsumenci dokonujący porównań między dwiema lub więcej kategoriami produktów. Dwie istotne dziedziny badań, w których wiedza w tej dziedzinie ma kluczowe znaczenie, to (l) Wybór Konsumentów i podejmowanie decyzji oraz (2) strategie rozszerzenia marki.

wybór między kategoriami produktów (tj. nieporównywalne alternatywy) jest uważany za wynikający z porównania abstrakcyjnych atrybutów, które obie kategorie produktów dzielą (Johnson 1984). Na przykład, nawet jeśli futra i stereo nie są porównywalne pod względem żadnych fizycznych atrybutów, można je porównać (tj. są podobne) pod względem poziomu statusu, który każdy komunikuje. Johnson (1984) proponuje, że ten proces abstrakcji występuje, ponieważ dwie kategorie produktów należą do podobnej nadrzędnej kategorii poziomu, podczas gdy Bettman i Sujan (1987) proponują, że ten proces abstrakcji występuje, ponieważ kategorie produktów osiągają podobne cele, a zatem są członkami tej samej kategorii pochodnej celu (Barsalou 1985). Ponieważ stosunkowo niewiele wiadomo na temat struktury wiedzy konsumentów w odniesieniu do kategorii produktów oraz różnych warunków, które sprawiają, że niektóre rodzaje wiedzy są mniej lub bardziej istotne, charakter procesu abstrakcji funkcjonującego w danym kontekście konsumpcji jest niejasny.

drugą dziedziną, w której istotna jest znajomość porównań kategorii produktów, są rozszerzenia kategorii. Rozszerzenie kategorii ma miejsce, gdy marka w ustalonej kategorii produktu (Woolite) zostaje rozszerzona do nowej kategorii (Środki do czyszczenia dywanów). Chociaż sugerowano, że oceny konsumentów rozszerzonej marki zależą od podobieństwa atrybutów między ustalonymi i rozszerzonymi kategoriami produktów (Aaker and Keller 1990), niewiele wiadomo o domenach wiedzy, których konsumenci używają do oceny podobieństwa między kategoriami produktów.

zagadnienia badawcze

wyłaniające się wnioski w tych dwóch obszarach badawczych rodzą kilka pytań dotyczących struktury i wykorzystania wiedzy konsumenckiej. Po pierwsze, z jakich dziedzin wiedzy korzystają konsumenci, aby ocenić porównywalność lub podobieństwo między produktami? Chociaż Johnson (1984) używa terminu “atrybut” jako domeny wiedzy, termin ten jest niejasny i zaciemnia potencjalnie bogate domeny, które mogą obejmować wiedzę o kategoriach produktów. Produkty mogą mieć nie tylko cechy fizyczne, ale także korzyści, okazje użytkowania, miejsca użytkowania, użytkowników itp.

po drugie, czy niektóre dziedziny wiedzy są konsekwentnie bardziej istotne (tj. silniej związane z kategorią produktu) niż inne? Na przykład, w różnych kontekstach porównawczych, czy fizyczne atrybuty, które dzielą dwie kategorie produktów, są bardziej prawdopodobne niż podobieństwa w innych dziedzinach? Podobieństwa atrybutów mogą być w rzeczywistości bardziej istotne ze względu na ich fizyczną obserwowalność (Paivio 1971) i ich rolę w definiowaniu przynależności do kategorii. Z drugiej strony, Barsalou (1982) pokazuje, że poza rdzeniem cech definiujących, istotność atrybutu jest funkcją kontekstu-w szczególności skład zestawu porównawczego i związane z nim zadanie oceny.

Po Trzecie, istotność konkretnych podstaw może być funkcją nie tylko struktury wiedzy i zadania (jak wskazano powyżej), ale także rozprzestrzeniającego się efektu aktywacji osiągniętego poprzez opracowanie (Collins and Loftus 1975). W jakim zatem stopniu aktywacja podobieństw między kategoriami produktów w określonej dziedzinie wiedzy wpłynie również na postrzegane różnice między kategoriami produktów? Czy na przykład rozważenie podobieństw między dwiema kategoriami produktów w dziedzinie wiedzy również zachęci konsumentów do różnic między kategoriami produktów w tej dziedzinie? Czy też ukierunkowana na cel istotność spójnych atrybutów hamuje aktywację tych różnic (Fiske and Taylor 1984)?

wreszcie, jakie czynniki wpływają na istotność lub aktywację domen wiedzy? Efekty kontekstowe tworzone przez konkretne kategorie produktów są porównywane, zadanie (podobieństwo, wybór, Ocena) i inne informacje związane z kontekstem zadania mogą wpływać na stopień, w jakim niektóre podstawy są istotne (Chakravarti and Lynch 1983). Zrozumienie moderatorów znaczenia jest ważne z marketingowego punktu widzenia, ponieważ marketerzy często są w stanie komunikować podobieństwa atrybutów lub różnic między dwiema kategoriami produktów, które mogą nie być od razu oczywiste (istotne) dla konsumentów.

zgłaszamy badanie rozpoznawcze mające na celu rozwiązanie tych problemów. Korzystając z zadania listy myśli, badamy, jakie aspekty struktury wiedzy konsumenta dla kategorii produktów stają się istotne w porównywaniu kategorii. Badamy również rolę podobieństw przegubowych w różnicach przegubowych między kategoriami produktów. Rozważamy również dwa podstawowe pytania metodologiczne-po pierwsze, stopień, w jakim artykulowane podobieństwa i różnice przewidują ogólne podobieństwo między kategoriami produktów, a po drugie, wpływ samego zadania listy myśli na globalne osądy dotyczące podobieństwa.

tabela 1

kategorie produktów referencyjnych i porównawczych

co najważniejsze, badamy wpływ trzech czynników kontekstowych na istotność różnych dziedzin wiedzy. Jednym z czynników kontekstowych jest kategoria produktu “baza” lub “referent”. W szczególności kategorie produktów mogą się różnić pod względem zakresu i dziedzin wiedzy, które można wykorzystać w ocenie porównawczej. Drugim czynnikiem kontekstowym jest kategoria produktów porównawczych. Manipulując kategorią porównawczą, prawdopodobnie zmienimy ilość i rodzaje wiedzy na temat kategorii referentów, które będą istotne dla porównania. Ostateczna zmienna kontekstowa dotyczy bardziej ogólnych podstaw wiedzy, które mogą wynikać z sytuacji. Poprzez eksperymentalne instrukcje, staramy się wskazać konkretne funkcjonalne podstawy dla porównywania porównywanych kategorii. Pokazujemy, że wszystkie te zmienne kontekstowe mają kluczowe znaczenie dla zrozumienia procesu porównywania kategorii i jego poprzedzających informacji.

metoda

przedmioty, projektowanie, procedury

w badaniu wzięło udział stu trzydziestu ośmiu studentów i doktorantów. Każdy podmiot wypełnił dwuczęściowy kwestionariusz. Instrukcje na początku kwestionariusza mówiły uczniom, że ich zadaniem jest zbadanie par kategorii produktów i ocena stopnia ich podobieństwa. Instrukcje zawierały również manipulację cueing. Cue został zaprojektowany w celu stworzenia konkretnych struktur wiedzy odnoszących się do tych dwóch kategorii. Jedna trzecia uczniów została po prostu poproszona o założenie, że produkty były sprzedawane przez tę samą firmę. Druga grupa studentów miała zakładać, że firma produkująca pierwszy nazwany produkt decyduje się na produkcję i wprowadzenie na rynek drugiego produktu (rozszerzenie marki). Trzecia grupa studentów otrzymała instrukcje dotyczące rozszerzenia marki, a ponadto powiedziano, że w wielu przypadkach czynniki, takie jak synergia produkcyjna i marketingowa, są ważne w rozszerzaniu marek. Te trzy wskazówki zostały zaprojektowane w celu zapewnienia coraz silniejszego gruntowania potencjalnych podobieństw i różnic między tymi dwoma produktami związanych z marketingiem i produkcją.

w części 1 kwestionariusza uczestnicy oceniali ogólne podobieństwo między daną kategorią produktów (referencyjną) a pięcioma różnymi kategoriami produktów porównawczych. Kategorie odniesienia i porównania przedstawiono w tabeli 1. Na przykład jedna grupa badanych oceniała podobieństwo sosu pomidorowego do pasty pomidorowej, przecieru pomidorowego, soku jabłkowego, ogórków koperkowych i białego wina. Badani zostali poproszeni o ocenę każdej z pięciu par kategorii produktów w skali od 1 do 9 podobieństw (1= wcale nie podobne; 9= bardzo podobne).

tabela 2

znaczenie i znaczenie baz stosowanych do oceny podobieństw między kategoriami produktów

natychmiast przystąpiono do części 2 kwestionariusza. Podobnie jak w części 1, każdy przedmiot został pokazany jako kategoria odniesienia i pięć kategorii porównawczych zaczerpniętych z tych przedstawionych w tabeli 1. Pary kategorii podstawowych w części 1 i 2 zostały zrównoważone między podmiotami. W związku z tym różne kategorie produktów zawsze służyły jako punkty odniesienia w dwóch częściach kwestionariusza. Ponadto kolejność prezentacji porównywanych produktów była randomizowana w ramach grup w części 1 i 2.

w części 2, dla każdej kombinacji produktów referent-porównanie, podmioty zostały poproszone o wyartykułowanie sposobów, w jaki kategorie produktów są podobne i różne. W następstwie tego zadania dotyczącego wykazu przemyśleń poproszono konsumentów o ocenę ogólnego podobieństwa obu kategorii produktów, ponownie w skali 1-9 punktów podobieństwa. Następnie poproszono ich o ocenę w skali ważności 1-9 punktowej stopnia, w jakim każde artykulowane podobieństwo i różnica wpłynęły na ich ogólną ocenę podobieństwa.

zmienne zależne

przeprowadzono analizę treści danych z listy myśli w celu identyfikacji domen wiedzy wykorzystanych podczas porównywania kategorii produktów. W analizie tej zidentyfikowano 11 kategorii ogólnych, które przedstawiono w tabeli 2. Liczba podobieństw i różnic reprezentowanych dla każdej dziedziny wiedzy oraz średnia waga elementów z każdej dziedziny zostały wykorzystane jako zmienne zależne w analizie. Ponadto podobieństwa i różnice zostały wykorzystane do przewidzenia ogólnej oceny podobieństwa, poprzez pomnożenie średniej wagi pozycji wymienionych dla danej domeny przez liczbę pozycji wymienionych z tej domeny. Te ważone wyniki dla podobieństw i różnic zostały następnie wykorzystane w analizie regresji do przewidywania ogólnej oceny podobieństwa.

wyniki

Wiedza o produkcie znaczenie w porównywaniu kategorii

liczba pozycji zidentyfikowanych jako podobieństwa i różnice między kategoriami produktów dla każdej ze zidentyfikowanych dziedzin wiedzy została zestawiona w tabelach, przy czym średnia wartość ważności została dołączona do pozycji w każdej dziedzinie (Tabela 2). Dane te pozwalają nam analizować strukturę wiedzy kategorii produktów oraz istotność domen wiedzy. Średnia liczba podobieństw i różnic wyrażonych dla każdej z jedenastu domen wskazywała, że niektóre domeny były konsekwentnie bardziej istotne niż inne. Oznacza to, że niektóre domeny były konsekwentnie używane do dyskusji o tym, w jaki sposób produkty były podobne i różne. Najczęstszą dziedziną oceny zarówno podobieństw, jak i różnic były fizyczne atrybuty produktu. Średnia z 1,39 stwierdzeń odzwierciedlała fizyczne podobieństwa między kategoriami produktów, podczas gdy 1,33 stwierdzeń odzwierciedlało różnice między atrybutami kategorii produktów. W związku z tym fizyczne podobieństwa i różnice między kategoriami produktów wydają się mieć zasadnicze znaczenie w kontekście porównań kategorii.

druga ogólna dziedzina wiedzy konsumenckiej w odniesieniu do kategorii produktów, których dotyczy orientacja konsumentów na siebie (np. stosowanie) z produktem. Ta ogólna domena self vs. product zawierała kilka subdomen. Rozważane przez konsumentów podobieństwa i różnice w sposobie korzystania z produktów ( = .41 i .46 podobieństw i różnic, odpowiednio), gdy produkty są używane ( = .28 i .19), dlaczego produkty są używane (ich zalety) ( = .16 i .15), a kto korzysta z produktów ( = .10 i .Odpowiednio 13).

mniej istotne dla konsumentów, choć nadal artykułowane, były myśli dotyczące podobieństw i różnic między produktami pod względem ich aspektów marketingowych lub produkcyjnych. Zauważono podobieństwa i różnice między produktami w ich opakowaniu ( = .16 i .13, odpowiednio), ich rozkład ( = .16 i .04), ich produkcja ( = .07 i .05), oraz ich taktyki marketingowe ( = .03 i .02) nie były zbyt częste. Stwierdzenie, że konsumenci rzadko rozważają synergie marketingowe i produkcyjne między dwoma produktami, oceniając ogólne podobieństwo, ma oczywiste konsekwencje dla badań nad rozszerzeniem marki. Chociaż rozszerzenie kategorii produktów często opiera się na synergiach marketingowych lub produkcyjnych, które łączą ustalone i rozszerzone kategorie produktów, konsumenci mogą nie brać pod uwagę takich synergii, oceniając wartość rozszerzonego produktu.

jest prawdopodobne, że wiele wyrażonych myśli powstaje w wyniku skomplikowanego procesu rozprzestrzeniania się-aktywacji. Wcześniej padło pytanie, czy domeny dostępne jako źródła podobieństwa również wskazywałyby na różnice w stosunku do tej samej domeny. Liczba pozycji w każdej domenie wyrażona jako podobieństwa i różnice są w szczególności symetryczne, tj. im więcej podobieństw odnotowano w domenie, tym więcej różnic prawdopodobnie zostanie również wyrażonych. O ile symetria ta może być związana ze strukturą zadania notowania myśli, to sugeruje, że przynajmniej w kontekście porównywania kategorii, domeny, a nie typu elementu (podobieństwo vs. różnica) gruntowanie wydaje się działać.

innym środkiem podjętym w odniesieniu do tych elementów było ich subiektywne znaczenie dla ogólnego wyroku w sprawie podobieństwa (zob. tabela 2). Chociaż istnieją znaczące różnice między tymi ocenami, które zostaną rozpatrzone później, należy zauważyć w tym momencie, że badani ogólnie postrzegali domeny samoświadomości za najważniejsze. W związku z tym, mimo że skojarzenia atrybutów produktu były liczniejsze, nie były one postrzegane jako najbardziej centralne w ocenie ogólnego podobieństwa. Jednak różnice w ciężarach nie są duże; innymi słowy, biorąc pod uwagę, że element w danej dziedzinie został zidentyfikowany, był on postrzegany jako co najmniej umiarkowanie ważny dla ogólnej oceny.

wyniki te wskazują, że subiektywne znaczenie dziedziny wiedzy i zakres istotnej wiedzy w tej dziedzinie są oddzielnymi konstrukcjami. Liczba wyrażonych pozycji prawdopodobnie odzwierciedla szeroki zakres istotnej wiedzy o produkcie, podczas gdy wagi wagi mogą stanowić związek z konkretnym zadaniem oceny. Tak więc, jest prawdopodobne, że oba aspekty są wymagane w badaniu związku między istotnej wiedzy o produkcie i globalnych osądów.

cechy przegubowe i ogólne podobieństwo kategorii

w celu zbadania mapowania wyrażonej wiedzy i globalnych orzeczeń, przegubowe podobieństwa i różnice zostały wykorzystane do przewidywania ogólnego podobieństwa kategorii referenta i porównania. Liczba pozycji z każdej dziedziny podobieństwa i różnicy była ważona średnią oceną ważności tych pozycji. Wskaźniki te zostały wykorzystane jako zmienne niezależne w analizie regresji ogólnego ocenianego podobieństwa obu kategorii. Ogólny model był bardzo znaczący (p<.001), przy czym zmienne w równaniu stanowią około 43% wariancji w ogólnych wynikach podobieństwa. Podobna regresja wykorzystująca tylko liczbę elementów (nieważonych przez subiektywne znaczenie) stanowiła tylko 32% wariancji w ogólnych ocenach podobieństwa, ponownie wskazując na potrzebę rozważenia wag ważności.

jak można się spodziewać, szacunki parametrów dla każdej dziedziny wiedzy wskazują, że wszystkie podobieństwa między kategorią produktu referencyjnego a kategorią produktu porównawczego są pozytywnie związane z wyrokami w sprawie ogólnego podobieństwa (z wyjątkiem obrotu, który ma niesłychanie negatywny współczynnik), podczas gdy wszystkie różnice między kategorią produktu referencyjnego a kategorią produktu porównawczego są negatywnie związane z orzeczeniami w sprawie ogólnego podobieństwa. Ponadto szacunki współczynnika sugerują, że bazy, które są najważniejsze (tj. bazy samo-powiązane), mają największy wpływ na ogólną ocenę podobieństwa. Tak więc podobieństwa w użytkowaniu produktu i użytkownikach mają silny pozytywny wpływ na ocenę podobieństwa (b=.22, b=.20, odpowiednio), podczas gdy różnice w użytkowaniu produktu i użytkownikach mają silny negatywny wpływ na ocenę podobieństwa (b=-.13 i … Odpowiednio 17). Wyniki te sugerują, że liczba zidentyfikowanych elementów i wagi przypisane do elementów przegubowych są stosunkowo dobrymi predyktorami postrzeganego podobieństwa.

efekty kontekstowe

Referent Product Category Knowledge and Associated Context Effects

wyniki ANOVA dotyczące całkowitej liczby podobieństw i różnic oraz liczby podobieństw i różnic dotyczących każdej z jedenastu baz i ich odpowiednich wag ważności (patrz Tabela 3) ujawniły kilka interesujących ustaleń. Po pierwsze, całkowita liczba podobieństw i różnic wykazała znaczące skutki dla kategorii produktów referencyjnych (p<).001, p<.001 Dla łącznych podobieństw i różnic). Średnia liczba podobieństw i różnic dla każdej kategorii produktów pokazuje, że konsumenci wyrażają znacznie więcej podobieństw i różnic dla niektórych produktów (np. zbóż, lodów, kojców) niż dla innych (sos pomidorowy, karma dla psów). Wyniki te sugerują, że struktura wiedzy niektórych kategorii produktów jest bardziej rozbudowana niż struktura wiedzy innych, co prowadzi do identyfikacji większej liczby podobieństw i różnic z kategorią produktów porównawczych.

tabela 3

liczba podobieństw i różnic

niektóre kategorie produktów mogą być zatem łatwiej porównywane z pozornie niepowiązanymi kategoriami produktów niż inne. Struktury wiedzy konsumentów dla niektórych kategorii mogą być wystarczająco rozbudowane, aby umożliwić wykorzystanie szerszego zakresu zarówno podobieństw, jak i różnic jako podstawy porównań kategorii(por. Beattie 1981). W rezultacie niektóre kategorie produktów mogą być bardziej lub mniej rozszerzalne niż inne. W jaki sposób postrzeganie to przekłada się na akceptację przez konsumentów rozszerzonej marki pozostaje do zbadania.

dla wielu dziedzin wiedzy znaleziono drugie, znaczące efekty kategorii produktów referentnych. Na przykład konsumenci wyrażali mniej podobieństw atrybutów i różnic między kategoriami produktów, gdy referencyjną kategorią produktu była karma dla psów ( = .928 i741 za podobieństwa i różnice, odpowiednio) niż w przypadku, gdy kategorią produktu referencyjnego były lody ( = 1,83 i 1,42). Myśli dotyczące podobieństw i różnic w użytkowaniu produktu były najczęściej spotykane z długopisami (=.66 i .76) i najmniej powszechne dla karmy dla psów ( = .18 i .20). Podobieństwa i różnice dotyczące korzyści z produktu były najbardziej widoczne, gdy kategorią produktu referencyjnego były zboża ( = .27 i .27) i najmniej widoczne, gdy kategorią produktu referencyjnego były długopisy ( = .06 i .08). Wiedza o wielorakich zastosowaniach, do których można wykorzystać zboże i wiedza o jego wielorakich korzyściach (odżywianie, smak, zaspokajanie głodu) sugerują, że ta dziedzina wiedzy dla zbóż jest wysoce rozwinięta, podczas gdy dla zagród nie jest. Ustalenia te sugerują, że wiedza specyficzna dla produktu w ramach efektów lub zapewnia kontekst dla charakteru porównania, określając podstawy, na których można dokonać porównania.

efekty kontekstowe związane z produktem porównawczym

znaczące główne efekty dla kategorii produktu porównawczego oraz interakcje między produktem referencyjnym a produktem porównawczym stwierdzono w wielu dziedzinach wiedzy (zob. tabela 3). Chociaż złożoność danych uniemożliwia pełne raportowanie natury tych interakcji, ich obecność ilustruje inny efekt kontekstowy niż opisany powyżej efekt wiedzy Kategorii Odniesienia. Na dziedzinę wiedzy wykorzystywaną w ocenie podobieństwa kategorii produktów ma wpływ kontekst, w którym oceniana jest kategoria produktu referencyjnego (tj. produkt porównawczy)(zob. Tversky 1977). Porównywanie produktów z różnymi kategoriami produktów oznacza, że różne bazy będą istotne. W rzeczywistości to ustalenie potwierdza pogląd Barsalou (1982), że skojarzenia, które mogą być istotne dla produktu, zależą od kontekstu, w którym produkt jest osadzony.

głównym problemem w badaniu wielu wyróżniających się kategorii jest identyfikacja pewnej a priori podstawy do scharakteryzowania relacji między kategoriami. Efekty znalezionych tu kategorii referent i comparison sugerują, że wyraźne wywołanie wspólnych i unikalnych cech może zapewnić owocne podejście do tego problemu.

efekty kontekstowe związane z manipulacją Cueing

badanie wykazało również, że na liczbę podobieństw i różnic odnotowanych w każdej domenie miała wpływ obecność wyraźnego cue. W szczególności manipulacja cueingiem miała wpływ na to, które aspekty kategorii produktów zostały wybrane do przetworzenia (patrz Chakravarti i Lynch 1983). Chociaż manipulacja cueing była na ogół słaba i nie wpłynęła na całkowitą liczbę podobieństw i różnic odnotowanych przez konsumentów między dwoma kategoriami produktów, miała ona wpływ na zmniejszenie liczby podobieństw zaobserwowanych przez konsumentów między dwoma produktami pod względem ich atrybutów (p<).01). Zwiększyła również liczbę podobieństw, jakie konsumenci widzieli między miejscami zakupu produktów (tj. dystrybucją; p<.01) oraz liczba podobieństw dotyczących sytuacji zakupowej (p<.01) (patrz Tabela 3).

w związku z tym istnieje możliwość zmiany poprzez przypisanie charakteru stowarzyszeń, które konsumenci tworzą między dwiema kategoriami produktów. Ponadto menedżerowie marketingu mogą mieć kontrolę nad rodzajem stowarzyszeń, które są tworzone. Poprzez komunikację marketingową marketerzy mogą wskazywać konsumentom podobieństwa i różnice w atrybutach, które mogą nie być dla nich natychmiast istotne. Efekt ten jest ważny zarówno dla poprawy postrzegania przez konsumentów rentowności rozszerzonej marki, jak i dla zmiany charakteru ich porównań między produktami pozornie nieporównywalnymi.

ograniczenia metody listowania myśli

oczywistą kwestią dotyczącą metodologii stosowanej w niniejszym badaniu jest to, że zadanie listowania myśli może prowadzić do samospełniających się ogólnych osądów. Aby ocenić skalę tego problemu, porównaliśmy ogólne oceny podjęte w części 2 badania z ocenami przedstawionymi w części 1. W części 1 nie nałożono na osąd zadania polegającego na umieszczaniu myśli. Jednak manipulacja cueing była obecna dla obu części.

wpływ thought-listing został zbadany w ANOVA na globalne sądy podobieństwa przy użyciu referent kategorii i cue jako czynniki między-podmiotowe, a produkt porównawczy i obecność lub brak thought-listing jako czynniki wewnątrz-podmiotowe. Zgodnie z oczekiwaniami, notowanie myśli miało znaczący wpływ na wyroki (F1,89=106,91, p<.001), efekt, który został złagodzony przez znaczącą interakcję ze stanem cueing (F2, 89=3,96, p<.05). Ponadto Rodzaj produktu porównawczego wpływał na wpływ notowań myślowych (F4, 356=8,42, p<.001).

średnie globalne wskaźniki podobieństwa przedstawiono w tabeli 4. Ogólnie rzecz biorąc, lista myśli zwiększyła globalną ocenę podobieństwa między kategoriami. Jednak wpływ tego opracowania zmniejszył się, ponieważ Kategoria produktu porównawczego była postrzegana jako mniej podobna do kategorii Podstawowej. W związku z tym, w opracowywaniu, badani zdawali się szukać więcej podstaw podobieństwa, ćwiczenia, które było bardziej skuteczne, gdy oczywiste pokrywanie się spójnych cech między kategoriami (kategorie porównania 1 i 2), niż gdy mniej oczywiste pokrywanie się cech między kategoriami (kategorie porównania 3, 4 i 5). Ponadto cue ostrzegające uczestników o możliwym znaczeniu synergii marketingowych i produkcyjnych zmniejszyło również wpływ opracowania. Rodzaje myśli wywołane rzucić dalsze spojrzenie na to odkrycie; ten sygnał zwiększył liczbę podobieństw lokalizacji zakupu, ale zmniejszył liczbę podobieństw funkcji fizycznych. Jest to ponownie zgodne z poglądem, że wzrost podobieństwa globalnego z elaboration był oparty na opracowaniu oczywistego spójnego nakładania się cech.

podsumowanie i implikacje

w tym opracowaniu zbadaliśmy featuralne podstawy leżące u podstaw oceny podobieństwa kategorii. Nasze pierwsze wyniki zapewniają wgląd w Dziedziny wiedzy zastosowane do tego zadania porównawczego. Wyniki te wskazują, że wiedza konsumentów na temat produktów obejmuje kilka dziedzin wiedzy: wiedzę na temat fizycznych atrybutów produktu, korzyści, użytkowania, użytkowników i atrybutów związanych z marketingiem. Dokonując osądów na temat relacji kategorii, znaczenie i znaczenie dziedziny wiedzy są różne: konkretne elementy, takie jak atrybuty fizyczne, wydają się być bardzo istotne, ale najważniejsze są elementy związane z samym sobą związane z konsumpcją produktów. Ogólnie rzecz biorąc, chociaż elementy związane z marketingiem nie mają znaczenia, są one umiarkowanie ważne po wywołaniu. Ponadto nie wydaje się, aby w opracowaniu rozróżniano podobieństwa i różnice; wydaje się, że istotność wywodzi się z dziedziny wiedzy.

Tabela 4

porównanie ogólnych ocen podobieństwa biorąc pod uwagę obecność lub brak wykazu myśli

z perspektywy metodologicznej, przegubowe bazy wiedzy i wagi znaczenia silnie przewidują ogólne oceny podobieństwa, sugerując, że te elementy informacyjne są powiązane z zadaniem oceny podobieństwa. Naszym początkowym zmartwieniem było samo zadanie listowania myśli poważnie zakłóciłoby proces osądzania. Jednak nasze wyniki sugerują, że chociaż lista myśli powiększa efekty wiedzy (najprawdopodobniej ze względu na Rozszerzony wysiłek w opracowywaniu pamięci), nie wydaje się zmieniać podstawowych wzorców osądu. Należy jednak zauważyć, że nasze wyniki należy interpretować w świetle specyficznego podobieństwa przypisanych zadań.

postrzegamy kategorię odniesienia, kategorię porównania i wskazówki instruktażowe jako definiujące kontekst oceny. W odniesieniu do kategorii referent stwierdziliśmy, że wiedza na temat kategorii produktów różni się pod względem poziomu opracowania, co wpływa na liczbę podobieństw i różnic, które konsumenci mogą dostrzec między marką referent a marką porównawczą. Ponadto opracowanie jest specyficzne dla domeny, a opracowane domeny różnią się w zależności od kategorii referentów. W połączeniu te ustalenia sugerują, że kategoria referenta w znacznym stopniu definiuje “zasady” porównywania. Kategoria porównania wydaje się moderować ten efekt Kategorii Odniesienia, podkreślając jako krytyczne podstawy dla porównania nakładających się i unikalnych cech w odpowiednich dziedzinach. Wpływ cue sugeruje ponadto, że bodźce zewnętrzne mogą wpływać na istotność i znaczenie konkretnych dziedzin wiedzy, a tym samym na featuralne podstawy używane w procesie osądzania.

chociaż wyniki te są spekulatywne, sugerują rodzaje abstrakcji, które mogą pojawić się w procesach zaawansowanych przez Bettmana i Sujana (1987) i Johnsona (1984). Z punktu widzenia projektowania nowych produktów, obecne wyniki sugerują czynniki kluczowe dla zrozumienia ocen konsumenckich rozszerzenia marki. Samo uwzględnienie podobieństw cech fizycznych i efektywności ekonomicznej może być niewystarczające do przewidzenia reakcji konsumentów. Co ważniejsze, niniejsze badanie zaczyna badać informacyjne uwarunkowania porównań kategorii. Chociaż zadanie to wyraźnie różni się od zadań związanych z wyborem lub oceną, w zakresie, w jakim procesy porównawcze są integralną częścią oceny konsumenckiej rozszerzenia marki, obecne wyniki zaczynają stanowić podstawę do przewidywania prawdopodobnej reakcji konsumentów na Takie Nowe produkty.

Aaker, David A. and Kevin Lane Keller (1988), “Consumer Evaluations of Brand Extensions”, Journal of Marketing, 54 (Jan), 27-41.

Barsalou, Lawrence W. (1982), “context-independent and Context-dependent Information in Concepts,” Memory and Cognition, 10 (January), 82-93.

Barsalou, Lawrence W. (1985),” Ideals, Central Tendence, and Frequency of Instantiation as Determinants of Graded Structure in Categories, ” Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 11 (October), 629-654.

Beattie, Ann E. (1981), “Effects of Product Knowledge on Comparison, Memory,Evaluation, and Choice: a Model of Expertise in Consumer Decision-Making,” in A. A. Mitchell (ed.), Advances in Consumer Research, Vol. 9, Ann Arbor, MI: Association for Consumer Research, 336-341.

Bettman, James R. i Mita Sujan (1987),” Effects of Framing on Evaluation of Comparable and Noncomparable Alternatives by Expert and Novice Consumers, ” Journal of Consumer Research, 14 (September), 141-154.

Chakravarti, Dipankar and John G. Lynch, Jr. (1983),” a Framework for Exploring Context Effects in Consumer Judgment and Choice, ” in Richard P. Bagozzi and Alice M. Tybout (eds.), Advances in Consumer Research, Vol. 10, Ann Arbor, MI: Association for Consumer Research, 289-297.

Loftus (1975), “a Spreading-Activation Theory of Semantic Processing,” Psychological Review, 82, 407-428.

Fiske, Susan T. and Shelley E. Taylor (1984), Social Cognition, Reading, MA: Addison-Wesley.

Johnson, Michael D. (1984), “Consumer Choice Strategies for Comparing Noncomparable Alternatives,” Journal of Consumer Research, 11 (December), 741-753.

Paivio, A. (1971), Imagery and Verbal Processes, New York: Holt, Rinehart, and Winston.