基于联合分析法的快时尚服装消费偏好研究——来自太原市的证据

武跃丽， 王璐璐， 朱向梅， 刘 铮

(中北大学 经济与管理学院， 太原 030051)

2018年9月，国务院印发《完善促进消费体制机制实施方案(2018—2020年)》，明确消费是最终需求，促进消费对释放内需潜力、推动经济转型升级、保障和改善民生具有重要意义。随后国务院出台《关于完善促进消费体制机制进一步激发居民消费潜力的若干意见》，指出当前制约消费扩大和升级的体制机制障碍仍然突出，重点领域消费市场还不能有效满足城乡居民多层次多样化消费需求。快时尚起源于上世纪80年代，凭借“快速、时尚、平价”等特点成为全球服装界的新势。但伴随着我国经济转型、消费升级，服装业经历着巨大变革与重新洗牌，近一年来服装业竞争趋于白热化。2018年多个快时尚品牌Topshop、New Look、Forever21、Esprit面临着业绩危机，快时尚品牌的三大巨头优衣库、ZARA、H&M也受到销售放缓、业绩不振的冲击，一线城市的快时尚市场已达到饱和。[1]面对这种情况越来越多的快时尚品牌选择二线城市下沉，《互联网周刊》公布2018年快时尚品牌在二线城市新增了112家新店，二线城市正在成为快时尚行业的主体竞争市场。

与一线城市相比，二线城市经济水平、消费能力有巨大不同，从产品研发到渠道铺设，从门店设计到促销策略，快时尚品牌如何针对二线城市消费群体进行设计，需要进行消费偏好分析。研究以太原市居民为研究对象，通过查阅文献、实地访谈、线下发放问卷等方式，力求以严谨的态度、科学的方法站在消费者角度研究太原市居民快时尚服装消费偏好，为快时尚服装品牌在类似太原的二线城市市场经营发展提供切实可行的建议。

1 文献综述

2002年，ZARA、H&M等国际快时尚品牌先后进军我国市场并迅速扩张，对国内本土服装品牌形成巨大竞争压力。国内外学者重点对快时尚品牌的买手行为、商业模式、供应链、营销策略等热点话题进行了研究，探索快时尚品牌在中国的发展道路及对中国服装产业升级的启示。Bruce和Daly[2]通过案例分析研究快时尚中的买手行为。闫文丽[3]较早地对优衣库、ZARA、H&M的商业模式进行比较分析。林晨[4]创造性地运用扎根理论的方法深入分析快时尚品牌商业模式的构成要素及作用机制。王爱莲等[5]深度探讨快时尚品牌的供应链管理，从产品设计、物流配送、供应商选择以及信息共享与反馈等方面提出我国服装企业发展策略。对快时尚品牌营销策略的研究一直是学者们研究的重点，采用4P理论进行分析并对我国服装企业发展提出建设性启示。近几年，快时尚品牌在中国市场开始遭遇瓶颈并显露衰退现象，研究重心转移到快时尚品牌的转型上。杭莹莹[6]指出面对日益饱和的市场和日渐下滑的销售数据，快时尚品牌必须寻找新的发展路径：跨界、下沉到二三线。

值得注意的是，虽然现有文献已经对快时尚品牌进行了有益的探讨，但绝大多数侧重于从生产者的角度切入研究，对快时尚品牌的消费者研究较少，其中研究快时尚服装消费偏好的文献则更少，有关的实证研究几乎空白。随着新一轮的消费结构升级，消费者消费观念日趋成熟，需求与偏好也呈异质化、复杂化趋势。[7]因此在快时尚品牌下沉过程中，研究消费偏好是十分必要的。学术界一般围绕陈述性偏好和显示性偏好对消费者偏好展开分析，大多运用假想价值评估(Contingent Valuation Method)、选择实验(Choice Experiment)和实验拍卖(Experiment Auctions)等三种方法研究陈述性偏好，运用享乐价格法、规避行为法和旅行费用法等研究显示性偏好[8]。但是，上述研究方法仍然存在诸多不足。比如假想价值评估只能测度单一特征的消费者偏好，存在假设性和策略性等偏差；选择实验存在难以满足不相关、独立选择的问题[9]。

针对上述缺陷，心理学家Luce和统计学家Tukey[10]在1964年提出一种通过属性分解、定量分析消费者偏好的多元统计方法，即联合分析法。联合分析法假定产品是由一系列基本属性组成，消费者在选择时会对偏好的产品做出理性评价，并采用数理统计的方法对产品的属性及属性水平的重要程度进行量化[11]。相较于其他研究方法，联合分析法分析过程更客观、结果更可靠。因此，联合分析法逐渐发展成消费者市场研究领域应用最多、最为成熟的方法。

2 研究框架

基于联合分析法定量研究二线城市快时尚服装的消费偏好，以太原市消费者的快时尚服装消费偏好作为主要研究点。本次研究共设计2种问卷，根据联合分析模型要求，问卷Ⅰ让受访者对快时尚品牌的8个属性进行打分，探究这些属性在太原市消费者选购快时尚品牌的重要程度。问卷Ⅰ回收后，统计出得分最高的前三个属性进行正交设计，建立联合分析量表，最终形成问卷Ⅱ的多种模拟产品组合。根据消费者对模拟产品的评价，基于最大效用模型进行市场占有率模拟，确定太原市消费者快时尚服装消费偏好。在此基础上，运用K-means聚类对消费者进行细分，描述各类群体人口统计特征，以便企业合理分配资源，为消费者提供有针对性的优质的产品和服务。

图1 研究框架

2.1 研究变量选取

依据2018年购物中心关注的服饰品牌榜TOP50，我们选取国际快时尚品牌中最具代表性的优衣库、ZARA、H&M、无印良品、KM、GAP和本土具有代表性的快时尚品牌热风进行调查。

关于服装产品属性，国内外学者均有研究。有学者提炼出影响消费者购买服装产品的两类标准，内在标准包括产品风格、款式、面料、质量、舒适性等，外在标准包括价格、品牌、商店形象、服务等。胡萍[12]将服装产品属性分为四类，即功能属性(材质、时尚性、舒适性、质量可靠性等)、价格属性、服务质量、商店形象(陈列、商店环境等)。

根据快时尚服装的特征、国内外学者对服装产品属性的研究以及开展实地预调查后，选取了价格、上新速度、时尚性、质量属性、服务水平、品牌、店内布局、地理位置8个影响消费者购买快时尚服装的属性。

2.2 联合分析法

通过统计分析被调查者对模拟产品的评分数据，研究消费者购买快时尚服装的消费偏好。具体步骤如下：

首先，利用全轮廓评分方法计算每一个属性水平的效用值。一般根据被调查者对全轮廓的评价，分解成为所有属性水平的效用值，水平作为预测变量，采用虚拟变量的OLS回归系数。

(1)

其中，Y为全轮廓的偏好得分，α为截距，i为属性个数(i=1,2,3,)，j是属性水平个数(j=1,…,9);aij是指属性i第j个水平的部分效用值；xij为虚拟变量，当第i个属性的第j个水平存在时取值为1，否则取值为0。

其次，计算属性的相对重要性。i属性的重要性Ii由贡献最大部分与贡献最小部分的效用值之差的效用全距表示：

Ii={max(aij)-min(aij)}

(2)

第i个属性的相对重要性Wi通过对Ii进行标准化计算而得到：

(3)

再次，计算轮廓的效用。加法模式是计算联合分析模型全轮廓效用的最基本的模式，把每个属性的效用值相加起来就得到各轮廓的效用值。计算轮廓效用的公式如下：

(4)

其中，Ul为第l个轮廓的总效用，l为全部的轮廓数。

最后，计算模拟产品的市场占有率。目前研究市场占有率的模拟模型主要有3种：最大效用模型(Maximum Utility Model)、Bradley-Terry-Luce(BTL)模型、Logit模型。考虑到BLL模型和Logit模型中不允许出现负数的局限性，一般采用最大效用模型。计算公式如下：

(5)

其中，Sl是第l种模拟产品的市场占有率；n为第k个消费者对模拟产品评价的最大效用的个数；N为被调查者总人数。

2.3 K-means聚类

在研究中，不同的样本存在着不同程度的相似性，聚类是将数据分类到不同的类或者簇的过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。为了研究快时尚品牌各类消费群体之间的相似性和差异性，本研究采用K-means聚类对样本进行聚类分析。

在SPSS中确定k个类的初始类中心点，计算所有样本数据到k个类中心点的欧氏距离，SPSS按照据k个类中心点距离最短原则把所有样本分派到各中心所在的类中，形成一个新的k类，完成一次迭代过程[13]。欧式距离的计算公式如下：

(6)

在上式中，k表示每个样本有k个变量；xi表示第一个样本在第i个变量上的取值；yi表示第二个样本在第i个变量上的取值。

接着，SPSS重新确定k个类的中心点。SPSS计算每个变量的变量值均值，并以均值点作的类中心点；最后重复上面的计算过程，直到达到指定的迭代次数或终止迭代的判断要求为止。

3 实证分析

3.1 数据收集

采用简单随机抽样与配额抽样相结合的方法确定样本量，实地发放采用系统抽样的多阶段抽样方法。调查地点为UNIQLO、HOTWIND、ZARA、H&M、MUJI、KM等快时尚品牌门店，调查员于人流密集时段守候在门店门口，消费者消费后离开门店时，由调查员发放调查问卷，对受访者逐一询问问卷题项，代为填写。调查共发放问卷335份，剔除无效问卷后，共收回有效问卷264份，有效率为78.8%。

问卷信度检验要研究问卷中一组问题是否测量的是同一概念，即这些问题间的内在一致性如何。信度系数越高，则问题之间的内在一致性越高，检验结果越一致、稳定、可靠。利用Cronbach′s α系数可评价问卷中每一个调查项目各个问题间的内在一致性。

Cronbach′s α系数的计算公式：

(7)

计算问卷Ⅰ中产品属性重要度量表和问卷Ⅱ中模拟产品量表的Cronbach′s α系数，结果为问卷Ⅰα=0.819，问卷Ⅱα=0.838，见表1。

表1 问卷信度检验结果

Cronbach′s α系数均大于0.8，信度评价相当好，故两份问卷在量表问题的设置中具有一定的可信度。

3.2 描述性统计分析

根据受访者的男女比例、年龄分布和职业分布得出：女性消费群体是购买快时尚服装的主力军，且20～40岁各年龄段分布均匀，多从事学生、零售人员、机关单位事业人员等职业，购买快时尚服装的频率约为每月3～4次，复购率高，在快时尚服装的购物上更看重服装的款式、时尚性和质量；男性消费群体分布呈现两极化，20～25岁为快时尚服装主要消费群体，36～40岁为第二大消费群体，26～35岁区间因工作繁忙很少逛街，多从事学生、互联网、机关单位等职业，更看重服装价格、品牌知名度和服务。

值得注意的是，研究发现在类似太原的二线城市市场快时尚服装本质是服装领域的“快消品”。快时尚服装其最大的特点是上新速度快，消费者对快时尚服装更换频繁，复购率也高，这符合快消品使用寿命短、消费速度快的特点。针对这一结论，快时尚品牌应将发展的落脚点放在培养顾客品牌忠诚度上，增强顾客黏性。

3.3 联合分析

3.3.1 产品模拟与正交实验设计

问卷Ⅰ研究结果显示消费者购买快时尚服装看重的三个产品属性：产品质量、时尚程度、服务水平，并设定各属性水平，采用全轮廓法确定产品模拟组合，即3×3×3=27种轮廓组合。但如果让受访者对27种模拟组合进行评价会导致受访者的厌倦感，使数据收集不准确，增加实验误差。为了使调查更加有效，通过SPSS中的正交设计程序将模拟产品组合从27种精简至9种具有代表性的产品组合，见表2。

表2 基于正交设计的模拟产品轮廓组合

3.3.2 太原市消费者偏好分析

联合分析的有效性主要通过预测评估值与实际评估值之间的相关性进行检验，Pearson′s R和Kendall′s tau分别为0.978和0.889，双尾检验显著性水平均为0.000。从以上检验可以看出，联合分析模型拟合度和精确度较高，使用该方法可以准确分析消费者对快时尚服装产品的消费偏好。

表3 不同属性的相对重要性及效用值

总体上看，时尚程度并不是太原市消费者最关注的因素。快时尚服装三种属性的重要程度依次为产品质量(38%)、服务水平(35%)、时尚程度(27%)，其中产品质量的重要性最高。

进一步分析各属性水平效用值的大小，探究太原市消费者对快时尚服装的消费偏好。

首先，质量最影响类似太原市等二线城市消费者的购买决策，消费者效用值随产品质量提高而增大，消费者对材质做工越上乘(0,371)的快时尚服装产品越偏爱，随着材质做工的降低效用值急速下降(-0.395)。因此，快时尚品牌不能仅以“快+时尚”著称，如果忽略产品质量无疑会给品牌经营带来隐患。

其次，消费者对服务周到专业的产品更加偏爱，随着服务质量下降效用值急剧下降。

最后，消费者对款式越时尚的服装产品越偏爱。潮流款的效用值为正，而经典款和普通款却是负效用，表明虽然消费者对时尚度的重视程度低于产品质量和服务水平，但是他们却不能接受设计普通、没有个性、时尚感低的产品。

3.3.3 快时尚品牌产品组合市场模拟占有率分析

联合分析法的最终目的是在效用分析的基础之上进行市场模拟，以了解各模拟产品的市场占有率。通过这种模拟，企业可以获悉产品属性对市场销售额有怎样的影响，从而有目的、有选择地搭配产品属性寻找到最佳方案，以免盲目投放市场造成经济损失。目前研究市场占有率的模拟模型主要有3种：最大效用模型(Maximum Utility Model)、Bradley-Terry-Luce(BTL)模型、Logit模型。考虑到BTL模型和Logit模型中不允许出现负数的局限性，一般采用最大效用模型。

利用SPSS对9种模拟产品的总效用值进行打分，根据最大效用值得分计算市场占有率，并进行排序，结果见表4。

表4 基于最大效用模型估计的市场占有率

从市场占有率位列前四的产品可知，材质上乘做工优良的属性非常重要，这与前文得出的“产品质量在消费者心中的重要性程度最高”的结论相一致。尤其是3号产品，即使其时尚性和服务水平一般，但仍因其材质上乘做工优良而排名靠前。

在材质上乘做工优良的基础上，服务优质专业更有利于得到消费者的认可，因此1号模拟产品效用值得分最高。

在服务优质专业的前提下，服装的时尚性可在一定程度上弥补材质做工的短板。9号产品虽然材质一般做工简单但是仍然以较高的效用值得分位列第二，主要是因为9号产品在提供专业优质服务的基础上，款式时尚潮流。

总之，时尚性并不是影响太原市消费者购买的关键因素，这再一次说明了快时尚服装的产品质量和服务水平是影响消费者购买偏好的重要属性。

3.4 聚类分析

由于企业自身资源有限，不能顾及到每一个消费群体，因此必须对市场进行细分。企业应当将有限的资源投身于最有潜力的市场，为消费者提供更加优质的产品和服务。采用SPSS分类模块的K-means聚类法，根据消费偏好将消费者细分为三类人群，各类群体相关性拟合检验见表5。

表5 各类群体相关性拟合检验表

结果显示，三类消费群体的Pearson′s R和Kendall′s tau均较高，最低的为0.873，最高为0.988，双尾检验显著性水平均小或等于为0,001，各类群体相关拟合度较好，通过检验。

通过K-means聚类将消费者分成了3类：综合平衡型、服务导向型和质量敏感型，见表6。

综合平衡型的消费者占样本总体的23.5%，这类消费者在购买快时尚服装品牌时会综合考虑产品质量、时尚程度、服务水平这三个属性，体现在三者的重要性相近。

服务导向型消费者占到总样本的37%，对于这一类型的消费者来说，服务水平的重要性远高于其他两个属性，相对重要性高达41.5%。

质量敏感型占总样本数的39.5%，这一类型的消费者对于产品质量尤其敏感，其产品质量的相对重要性高达50%，而对其他两个属性偏好特征不明显。可见这类消费者在购买快时尚服装品牌时，会首先考虑产品质量问题，其次才是服务水平和时尚程度，因此快时尚品牌必须重视质量才能提高这类消费者的购买偏好。

将上述三类消费群体作为独立样本和性别、年龄、职业、爱好分别进行交叉分析，得到三类人群的人口统计特征，从而分析消费者群体的异质性，见表7。

从表中可以看出：综合平衡型人群主要以女性为主，年龄在20～30岁之间，大多是学生，她们偏好影视、美食、聚会。服务导向型人群主要以男性为主，年龄在25～35岁之间，多是公司职员和机关事业单位人员，兴趣爱好较为广泛。质量敏感型人群主要以女性为主，年龄在30～40岁之间，多从事医疗、教育行业，喜欢音乐、运动。

表6 不同类型消费群体消费偏好对比分析

表7 消费群体异质性

4 营销启示

基于以上研究结论，对快时尚服装品牌在类似太原的二线城市的经营发展提出如下建议：

1)品质第一，速度第二。太原市消费者对于快时尚品牌时尚性，潮流性的要求远没有一线城市高，品质才是消费者最看重的点，快时尚品牌要始终把品质放在第一位，其次才是速度。

2)突出性价比，打好价格优势牌。太原市快时尚的主要消费者是30岁以下的年轻人，学生是主要群体，消费频率高，所以快时尚品牌一定要在价格上做足文章，增强对消费者的吸引力。

3)细分人群，男女有别。从聚类分析得出男女性消费者对快时尚服装的偏好有所不同，快时尚品牌需针对不同消费群体开发不同类型的服装产品。太原市男性对于服装款式的要求远低于女性，体现“多量少款”的特点。女性作为主要的消费群体，要求款式丰富，数量充足，体现“少量多款”的特点。

4)门店设计，“仓储”特性。研究发现太原市快时尚服装更多地具有“快消品”特点，因此可以把快消营销风格融入服装领域，比如将门店打造成超市一样的风格，将卖场商品收纳进整齐、统一、高度一致的小方块里，每个小方块都是由低层货架、人形模特和高层货架组成的小单元，多层次的搭配，在视觉上营造出品类丰富的感觉。

5)创新服务，热情专业。要求店员了解潮流趋势，能够给顾客讲解产品设计思路、设计风格，给顾客带来专业优质的服务体验。