Дипломная работа: Влияние лояльности к бренду кофейни на потребление во время кризиса

3.2 Построение модели формирования лояльности

Построение данной модели я начала с проверки коэффициента альфа Кронбаха, чтобы проверить надежность полученных результатов из той части анкеты, где респонденты должны были оценить параметры по шкале. Стоит также отметить, что была зеркально отражена шкала готовности сменить бренд кофейни на более ближний, поскольку она имеет негативное значение для общего счета. После исключения вопроса по готовности рекомендовать, важности продукта и важности атмосферы, которые характеризовались самими низкими корреляциями с общим счетом, коэффициент альфа составил 0.7369265, что выше критического значения в 0.7. Это означает, что результаты опроса надежны, и на их основе можно строить выборку.

Следующий шаг - построение самой модели. Для этой цели была выбрана логистическая модель, так как переменная loyal - категориальная. Общая выборка была разделена на два датасета (для тренировки и последующего тестирования, 80 и 20% от выборки соответственно). В датасет для тренировки было включено 89 наблюдений, для тестирования точности предсказаний - оставшиеся 22. После последовательного исключения самых незначимых переменных была сформирована итоговая, состоящая из 12 переменных с использованием робастных ошибок для предотвращения гетероскедастичности.

Loyal~b₀₊Female+b₁*Income.level+b₂*purp_eat+b₃*purp_self+b₄*purp_friends+b₅*brand_sens+b₆*cci+b₇*service+b₈*spends+b₉*percent_of_total+b₁₀*change_for_closer+ b₁₁*Satisfied+ b₁₂*percent_of_total

На рисунке 6 можно увидеть, что не все вошедшие переменные значимы, но они повышают точность модели и при их исключении, общее качество модели падает, поэтому было принято решение оставить их.

Далее был проведен тест на мультиколлинеарность. На рисунке ниже можно увидеть, что значение при каждой из переменных ниже критического (5), что свидетельствует об отсутствии мультиколлинеарности.

Рисунок 6. Показатели теста на мультиколлинеарность

Рисунок 7. Результаты построения модели 1

Данная модель показала наиболее высокий коэффициент R² Макфаддена. Необходимость использования псевдо-R заключается в том, что используемая модель - логистическая. Полученное значение равно 0,43

После тестирования прогноза для тестовой выборки на основе полученной модели была получена следующая ROC-кривая. Точность прогноза составила 71,4%

Рисунок 8. Roc-кривая для прогноза

Использование метода кросс-валидации для модели при ограничении в 10 повторений дало точность прогноза в 86.9%. Матрица предсказаний для тестовой выборки в 23 наблюдения выглядит следующим образом:

Таблица 2. Матрица точности прогноза

Таким образом, были выделенные основные факторы, оказывающие влияние на формирование лояльности у молодых посетителей кофеен. Результаты представлены в таблице 3. Здесь важно понимать, что glm-функция (логистическая регрессия) в R строит логарифм отношения вероятности, поэтому для облегчения трактования была взята экспонента.

Таблица 3. Факторы, оказывающие влияние на лояльность

В таблице 3 можно увидеть некоторое противоречие между переменными weekly и percent of total. Данное явление, скорее всего, объясняется тем, что люди, которые чаще посещают кофейни, меньше привязываются к ним. В то же время, чем больший процент своего дохода они готовы отдать кофейням, тем значительнее для них посещение этих заведений, иными словами, больше их лояльность (гипотеза 6 подтвердилась). Высокая значимость цели посещения - потребление пищи, может объясняться повышением оцениваемого респондентами риска совершить ошибку, выбрав кофейню, чье качество продуктов низкое и может привести к отравлению. Полученная крайне высокая значимость идеи кофейни подтверждает гипотезу 4 и сочетается с результатами предыдущих исследований. Действительно, соответствие бренда кофейни самоощущению потребителя оказывает наибольший эффект на формирование лояльности. Также подтверждается гипотеза 7 о значимости удовлетворенности брендам в формировании лояльности. Гипотезы 3 и 5 о влиянии материального состояния на формирования лояльности и суммы денег, отдаваемых кофейням, не подтвердились. Возможно, данный фактор объясняется тем, что люди с более высоким уровнем дохода менее чувствительны к стоимости смена марки, а люди с менее высоким уровнем дохода не имеют возможности посещать большое количество кофеен, чтобы разнообразить список посещаемых мест.

3.3 Построение модели изменения потребления

Для данной цели была использована многокомпонентная логистическая регрессия. Поскольку здесь присутствовало три категории: увеличил потребление, уменьшил потребление, не изменил потребление.

Consumption=b1+b2*loyal+b3*Female+b4*income_dropped+b5*income_rise+b6*monthly+b7*rarely+b8*Satisfied+b9*more_than_50, data = train)

Рисунок 7. Коэффициенты многокомпонентной логистической регрессии

Рисунок 8. Значимость коэффициентов (p-value)

Посмотрев на p-value компонентов, можно увидеть, что все они значимы при попытке отличить уменьшения потребления от увеличения. Но большинство из них не имеет значения при отличии повышения потребления от отсутствия изменений в нем; это становится очевидно при проверке модели на точность предсказания для тестовой выборки. Аккуратность предсказания: 59%. Сильнее всего модель ошибается при попытке отделить повышение потребления от отсутствия его изменения. Но она точно выделяет сокращение потребления.

Рисунок 9. Результаты предсказания

В связи с невозможность отделить повышение потребления от отсутствия факта его изменения, была создана логичистеская модель, определяющая факт уменьшения потребления от его повышения / отсутствия изменений. После исключения незначимых переменных была сформирована следующая модель. Стоит отметить, что если в многокомпонентной регрессии была значима переменная monthly, nо в данной модели более высокие результаты дала переменная weekly.

Рисунок 10. Коэффициенты логистической модели

В данной модели все параметры значимы. Разница между остаточными отклонениями (residual deviance) модели с константой и данной существенна, так как p-value крайне мал и составляет: 6.897705e-12.

При проверке модели на тестовой выборке точность прогноза составляет 83,3%. При использовании метода кросс-валидации 86,3%. Таким образом, можно заключить, что модель специфицирована верно.

Рисунок 11. Результаты предсказания методом кросс-валидации

Рисунок 12. Точность прогноза. Roc - кривая

Интерпретация полученной модели представлена в таблице.

Таблица 4. Интерпретация результатов модели 2

Остальные переменные, такие как фактор падения дохода, иная частота посещения, причины посещения и даже процент от дохода, выделяемый на покупку кофе - не оказывают статистически значимого влияния на изменение потребления во время кризиса. Гипотеза о влиянии лояльности на посещение кофеен в условиях тяжелой экономической ситуации - подтвердилась.

Заключение

Таким образом, можно заключить, что лояльность действительно оказывает влияние на изменение посещение кофеен во время кризиса, что означает, что компаниям стоит выделять средства на ее формирование. Стоит также отметить, что особой популярности пользуются у женщин. Основной фактор формирования лояльности - посещение кофейни с целью употребления еды. Что несколько контрастирует с сокращением спроса на кофейни полного цикла. Еще один фактор, положительно сказывающийся на лояльности - соответствие концепции заведения и собственного «Я» потребителя. Молодые люди, которые высоко оценивают данный фактор, склонны проявлять большую лояльность. Что согласовывается с результатами предыдущих исследований.

Не смотря на то, что небольшое количество респондентов отметило важность активного участия заведения в социальных сетях и наличие сопутствующих товаров, они в значительной степени сказываются на формировании образа компании, которое в свою очередь, оказывает большое влияние на лояльность. Примером может выступить Starbucks, который посещает наибольший процент респондентов. Данное заведение ведет активную маркетинговую политику в социальных сетях и располагает большим количеством сопутствующих товаров (футболки, кружки). Также для воздействия на поведенческие источники лояльности можно обращаться к рекламе заведения у популярных блогеров, на которых ориентируется целевая аудитория, в большинстве своем, женщины. Не смотря на то, что чувственные источники вроде интерьера, музыки и освещения и взаимодействия с персоналом, не оказались значимыми переменными в исследовании, их отметило большинство респондентов. Что означает, что это минимальные требования для положительного восприятия заведения. Из чего следует вывод о том, что компаниям нужно с вниманием относится к интрерьеру заведения, качеству сервиса, предлагаемому сотрудниками. Повысить знание о бренде, а также использовать эффект первого впечатления (primary affect) можно через использование флаеров-стикеров с ароматом кофе.

Источники

1) Российский рынок кофеен 2016 // РБК. 2016. 224 с.

2) Мау В. Экономические кризисы в новейшей истории России // Экономическая политика. 2015. №2. С. 7-19

3) Amine A. Consumer s' true brand loyalty: the central role of commitment // JOURNAL OF STRATEGIC MARKETING. 1998. №6, Р. 305-319.

4) Barnes J. Secrets of Customer Relationship Management. New York: McGraw-Hill, 2001

5) Bowen J.T., Chen S. The relationship between customer loyalty and customer satisfaction // International Journal of Contemporary Hospitality Management. 2001. Vol. 13, №5, P. 213-217.

6) Brunner, T.A., Stцcklin, M. and Opwis K. Satisfaction, image and loyalty: new versus experienced customers // European Journal of Marketing. 2008. №42, P. 1095-1195.

7) Chuaha S.H., Marimuthub M., Kandampullyc J. and Bilgihand A. What drives Gen Y loyalty? Understanding the mediated moderating roles of switching costs and alternative attractiveness in the value-satisfaction loyalty chain // Journal of Retailing and Consumer Services. 2017. №36, P. 124-136

8) Cunningham, R.M., Brand Loyalty-What, Where, How Much? // Harvard Business Review. 1956. Vol. 34, №1 P. 116-128.

9) Curran J.M., Healy B.C. The Loyalty Continuum: Differentiating Between Stages of Loyalty Development // Journal of Marketing Theory and Practice. 2014. Vol. 22, №4 P. 367-383.

10) Dedeoglu B.B., Bilgihan A., Ye B.H., Buonincontri P. and Okumus F. The impact of servicescape on hedonic value and behavioral intentions: The importance of previous experience // International Journal of Hospitality Management. 2018. №72, P.10-20.

11) Dick A.S., Basu K. Customer Loyalty: Toward an Integrated Conceptual Framework // Journal of the Academy of Marketing Science.1994. Vol. 22, №2 P. 99-113.

12) Gronroos C. A service quality model and its marketing implications // European Journal of Marketing. 1984. Vol. 4, №4, P.36-44.

13) Han H., Nguyen H.N., Song H., Chua B., Lee S. and Kim W. Drivers of brand loyalty in the chain coffee shop industry // International Journal of Hospitality Management. 2018. №72, Р. 86-97.

14) Jacoby J., Chestnut R. Brand Loyalty: Measurement and Management. New York: Wiley, 1978

15) Jacoby J., Kyler D.B. Brand loyalty vs. repeat purchasing behaviour // Journal of Marketing Research.1973. Vol. 10, №1, P. 1-9.

16) Jensen J.M., Hansen T. An empirical examination of brand loyalty // Journal of Product & Brand Management. 2006. Vol. 15, №7, P. 442-449

17) Kahn B.E., Kalwani M.U. and Morrison D.G. Measuring Variety-Seeking and Reinforcement Behaviors Using Panel Data // Journal of Marketing Research. 1986. Vol. 23, №2 P. 89-100

18) McConnell J.D. The Development of Brand Loyalty: An Experimental Study // Journal of Marketing Research. 1968. №5, Р. 13-19.

19) Morton, L.P. Targeting Generation Y // Public Relations Quarterly. 2002. Vol. 47, №2, P. 46-48

20) Nadi?ri?1 H., Gunay N. An empirical study to diagnose the outcomes of customers' experiences in trendy coffee shops // Journal of Business Economics and Management. 2013. Vol. 14, №1, P. 22-53

21) Nawaz, N., Usman, A. What makes customers brand loyal: A study on telecommunication sector of Pakistan. // International Journal of Business and Social Science. 2011. Vol. 2, №14 P. 213-221.

22) Reichheld, F., Sasser, W. Zero defections: quality comes to services. // Harvard business review. 1990. Vol. 68, №5 P. 105-111

23) Vera J., Trujillo A. Searching most influential variables to brand loyalty measurements: An exploratory study // Contadurнa y Administraciуn. 2017. №62, Р. 600-624

24) Wernerfelt B. Brand Loyalty and Market Equilibrium // Marketing Science. 1991. Vol. 10, №3 P. 229-245

25) Wind, Y., Frank R.E. Interproduct Household Loyalty to Brands. // Journal of Marketing Research. 1969. Vol. 6, №4 P. 434-435

26) Wolter J.S., Bock D., Smith J.S. and Cronin J.J. Creating Ultimate Customer Loyalty Through Loyalty Conviction and Customer-Company Identification // Journal of Retailing. 2017. Vol. 93, №4, Р. 458-476

27) Yu, H., Fang W. Relative impacts from product quality, service quality, and experience quality on customer perceived value and intention to shop for the coffee shop market. // Total Quality Management. 2009. Vol. 20, №11 P. 1273-1285