陳馨楠,俞汪華,梁方楚
(寧波工程學院 理學院,浙江 寧波 315211)
在互聯(lián)網高速發(fā)展和社會創(chuàng)新碰撞的時代,消費升級反作用于茶飲品牌的發(fā)展,掀起一陣網紅新式茶飲的熱潮。目前,網紅奶茶市場發(fā)展相對成熟,具有一定的規(guī)模和水平,并且明顯呈現(xiàn)出優(yōu)勝劣汰的經營狀態(tài)。[1]同時,隨著生活水平的提高,人們對享受型消費的支出大大增加,尤其是在疫情過后,經濟的復蘇使奶茶消費者失而復得,激起其報復性消費,瘋狂購買奶茶等飲品。然而在長遠發(fā)展中,如何擴大奶茶品牌的消費群體,仍然是企業(yè)家在制定營銷戰(zhàn)略中尤為重要的一步。本文從消費者角度出發(fā),創(chuàng)新地探討了顧客自發(fā)性消費宣傳。該方式不僅可以為老顧客帶來價值感和參與感,更可以保證企業(yè)品牌流量自循環(huán)式涌入。
對于影響顧客自發(fā)性消費宣傳的因素進行分析,從現(xiàn)有的文獻研究來看大致有:朱家豪等[2]認為可以通過針對不同的細分市場,提供具有差異性的奶茶產品來引發(fā)顧客自發(fā)性消費宣傳;龔嘉文等[3]認為是提高產品原料的質量和安全性,加強產品質量安全方面的宣傳力度;吳凡等[4]認為通過增強品牌特色來擴大消費。
綜上所述,以上研究針對奶茶營銷的產品和品牌本身進行了深入探究,相比較而言,本研究將重點放在消費者本身,通過消費者的切身感受來探究消費者自發(fā)性宣傳的影響因素,進而提取出針對性營銷建議;本研究基于線下問卷調查結果進行分析,具有真實性和可靠性。在進行分析時,由于所選擇的解釋變量較多,于是通過多元統(tǒng)計分析中的因子分析[5]方法進行降維處理,再通過二元Logistic分析法[6]對影響因素進行研究。
因子分析法是用少量具有代表性的因子替代較多的原有變量來參與建模。設有P個原始變量Xi(i=1,2,...,p),經過標準化后的均值為0,標準差為1,變量和因子之間的表示為:
矩陣形式為:
Logistic回歸模型是一種廣義的線性回歸分析模型。其因變量可以是二分類的,也可以是多分類的,本次調查分析中,我們所采用的是二分類的Logistic回歸,即y~b(n,p),假設事件發(fā)生定義為y=1,事件未發(fā)生定義為y=0,那么事件發(fā)生的概率為P,未發(fā)生的概率為1-P,則可以用Logistic曲線來描述概率P與解釋變量之間的關系:
近年來,消費者對于奶茶的品質、口感、包裝等等因素越來越在意,品質上乘、口感良好、包裝美觀的奶茶品牌才能吸引到更多的顧客。本次調查從基本信息、購買行為和奶茶品牌滿意度3個維度出發(fā),選用了21個影響顧客自發(fā)性消費宣傳的因素,其中基本信息影響包括:性別、年齡、文化程度、職業(yè)、收入或生活費等5個影響因素;購買行為影響因素包括:購買奶茶價位、購買奶茶頻率和購買奶茶的等待時長等3個影響因素;奶茶品牌滿意度影響因素包括:店鋪環(huán)境、包裝、價格、服務和品種等等13個影響因素。
對顧客自發(fā)性消費宣傳的研究轉化為“是否會向身邊人推薦奶茶”這一問題答案,并且作為響應變量提出。
為了確保數據來源的真實性、可靠性和合理性,本文以“一點點”奶茶消費者為研究對象。按照多階段隨機抽樣規(guī)則,本次調查通過整群抽樣,抽取海曙區(qū)、江北區(qū)、北侖區(qū)、鎮(zhèn)海區(qū)、鄞州區(qū)、奉化區(qū),根據當地市民數量進行分層抽樣,得到多階段抽樣問卷發(fā)放數量表(表1),通過篩選最終得到793份有效問卷。
表1 多階段抽樣問卷發(fā)放數量表
采用KMO檢驗和Bartlett球檢驗檢測樣本數據的相關性和適用性。結果如表2,相關系數KMO值=0.898>0.8,證明該樣本數據適合做因子分析。
表2 KMO和Bartlett檢驗結果表
通過繪制碎石圖,觀察并提取特征值大于或等于1的公因子。如圖1所示,初步判定可以提取6個公因子。
圖1 碎石圖
結合解釋的總方差表,可以得到6個主成分累計方差貢獻率為72.538%,包含了原始變量72.538%的信息,較好地反映了原始數據信息,可以提取6個主成分,具體見表3。
表3 解釋的總方差表
表4是通過因子旋轉得到成分系數矩陣,表征的是變量與主因子的相關系數。其中店鋪環(huán)境、包裝、價格、服務和品種在第1主成分F1上占有較大載荷,載荷系數大部分在0.8以上,這些因素為影響顧客評價奶茶品牌的綜合指標,可以把其定義為綜合評價因子;服務意識、服務速度、服務態(tài)度和服務用語在第2主成分F2上占有較大載荷,這些因素為奶茶店服務是否優(yōu)良對于顧客自發(fā)性推薦奶茶的影響,可以把其定義為服務因子;產品特色、原料品質、產品分量和美觀程度在第3主成分F3上占有較大載荷,這些因素為奶茶店產品的優(yōu)良對于顧客自發(fā)性推薦奶茶的影響,可以把其定義為產品因子;購買奶茶價格、購買奶茶頻率和等待時長在第4主成分F4上占有較大載荷,這些因素為顧客自身購買奶茶的情況,可以把其定義為行為特征因子;文化程度、職業(yè)和月收入或生活費在第5主成分F5上占有較大載荷,這些因素為顧客的基本信息情況,可以把其定義為人口學特征因子;性別和年齡在第6主成分F6上占有較大載荷,說明第6主成分為顧客基本信息情況,可以把其解釋為性別年齡因子。
表4 旋轉后成分矩陣表
將21個影響顧客自發(fā)性消費宣傳的因素變量設為x1,x2,...,x21(標準化),寫出主成分因子的表達式:
為了探究因子分析所得6個主成分中哪些成分對于變量有顯著性影響,我們將6個主成分對變量“是否會向身邊人推薦奶茶”進行二元Logistic回歸,得到結果如表5所示。
表5 奶茶推薦度因素二元Logistic回歸表
其中主成分R2,R3,R4,R6的P值小于0.05,表明這4個主成分對二元變量“是否會向身邊人推薦奶茶”具有顯著性影響。
為檢驗模型準確性,需要進一步對模型進行回歸預測。結果顯示,預測會推薦奶茶的人數為703人,其中有640人為實際推薦奶茶者;預測不會推薦奶茶的人數為90人,而實際有153人為不會推薦奶茶者。
預測會推薦奶茶且實際也會推薦奶茶者共609人,而預測不會推薦奶茶且實際也不會推薦奶茶者為59人,為二元邏輯回歸模型預測正確人數。由此可以得出,預測結果的正確率為2%,說明該模型得出的結果具有合理性,即主成分R2,R3,R4,R6對顧客進行自發(fā)性宣傳具有顯著性影響,得到模型為:
通過研究發(fā)現(xiàn),在所得6個主成分中,只有“服務因子”、“產品因子”、“行為特征因子”和“性別年齡因子”對被解釋變量(推薦度)的影響是顯著的,得出影響奶茶消費者自發(fā)性宣傳的主要影響因素為產品、服務和消費者個人及行為特征
首先,對于消費者和社會公眾來說,產品的質量和特色尤為重要。隨著生活質量的提高,現(xiàn)代消費者對于健康的訴求升級,產品的質量成為了消費者關注的重點,而創(chuàng)造產品特色則是奶茶品牌吸引消費者的重要途徑之一。所以在茶飲行業(yè)中,產品從本質上決定了是否能夠吸引消費者進行自發(fā)性宣傳。其次,放眼整個行業(yè),凡是著名品牌,其營銷思想均是“顧客至上”,突出“先服務”的經營理念,使消費者在消費時獲得更滿意的服務,為今后的銷售起到更好地宣傳效果。
最后,消費者個人及行為特征從根本上決定了該消費者是否會進行自發(fā)性宣傳。據市場調查顯示,奶茶消費者以年輕女性居多,且購買頻率最高。
為了更好地拓展奶茶市場,給予以下建議:
(1)保證產品質量,提高產品特色。
產品的質量將決定品牌的競爭優(yōu)勢,產品的創(chuàng)新將決定品牌的可持續(xù)發(fā)展。奶茶質量較好是消費者愿意推薦奶茶的基本前提,在日新月異的市場上,各奶茶品牌要靈敏地嗅到市場的變化,持續(xù)不斷創(chuàng)新,改善奶茶的品質,才能在茶飲市場保持長久的熱度。雖然奶茶是一種同質化較高的商品,個人的愛好極大地影響著消費者的選擇,但擁有高質量、有特色的奶茶才能更好地在奶茶市場中競爭。
(2)重視服務管理,使消費者擁有更好的消費體驗
服務是品牌信譽的關鍵,是品牌文化深度的表現(xiàn)。服務氛圍傳遞品牌精神,使顧客進行消費時能更好地感受到品牌文化的力量,從而進行自發(fā)性宣傳并帶動消費。企業(yè)家可以通過樹立高尚的服務精神,提高服務質量與水平,強化服務意識來保持市場競爭優(yōu)勢,進而壯大企業(yè)發(fā)展實力。[7]
(3)針對年輕女性群體進行營銷方案設計
由于奶茶市場中以年輕女性消費者居多,于是可以通過折扣、宣傳等手段來擴大女性消費群體,并利用該群體自帶的強大的自發(fā)性消費宣傳能力,來刺激消費者進行自發(fā)的二次宣傳。
近年來,中國奶茶市場規(guī)模不斷擴大,奶茶的銷售對象基數高速增長,各品牌針對消費者的營銷方式各不相同,本文主要以影響奶茶消費者自發(fā)性宣傳的因素進行特征總結。通過問卷形式進行數據搜集,采用因子分析法和二元Logistic回歸法對數據進行分析,得到影響奶茶消費者自發(fā)性宣傳的因素為產品、服務和消費者個人及行為特征。通過對所得影響因素進行分析,可以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)代年輕人對于奶茶的消費重點由口感好轉向了質量佳、服務好等方面,這些轉變將是對奶茶品牌商改變發(fā)展重點的新考驗,希望各品牌商能抓住此次機會進一步提升自身市場認可度和商業(yè)價值。