其中，本研究以顧客滿意度（CC）為應變數，以期望落差（GAP1）、傳遞 落差（GAP2）、體驗落差（GAP3）為解釋變數，並納入性別（GEND，以 1=男，
0=女）、年齡（ADL，1=26 歲以上，0=未滿 26 歲）及居住地（RESD，以 1=非 街區居民，0=街區居民）等變數作為控制，進一步分析此三項落差是否影響顧客 滿意度。顧客滿意度係採用李克特七點量表（1-7 分）衡量，期望落差、傳遞落 差、體驗落差均以 1-3 分評量，其衡量方法係比較受試者針對各構面所勾選的三 項意象，與商家期望意象一項相同得一分，至多三分。
表 11 的分析結果顯示，個案商家 A 部分，本研究預期顧客滿意度受到期望 落差(GAP1)、傳遞落差(GAP2)跟體驗落差(GAP3)的影響。其中，GAP1~3 是環 境、商品、服務三項之平均數，在控制性別、年齡跟居住地等變數後，本研究發 現傳遞落差與顧客滿意度間呈顯著正相關，且達到<0.10 顯著水準。個案商家 A 意象認知與顧客知覺意象越一致，傳遞落差越小，顧客滿意度越高。GAP1~3 若 以商品構面之個別分數計算，在控制性別、年齡跟居住地下，本研究發現傳遞落 差、體驗落差均與顧客滿意度呈顯著正相關，分別達到<0.10 及<0.05 顯著水準。
表示傳遞落差與體驗落差越小，顧客滿意度越高。個案商家 B 部分，本研究發 現傳遞落差與顧客滿意度呈顯著正相關，且達到<0.05 顯著水準。個案商家 B 意 象認知與顧客知覺意象越一致，傳遞落差越小，顧客滿意度越高。
本研究進一步分析顧客滿意度是否會受到期望落差（GAP1）、傳遞落差
（GAP2)跟體驗落差(GAP3)的個別影響，表 12、13 及 14 分別報導三項落差對於
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顧客滿意度之迴歸估計結果。個案商家 A 部分，GAP1~3 以環境、商品、服務三 項之平均數計算，實證結果並未發現期望落差(GAP1)對於顧客滿意度存在影響 力之證據，但傳遞落差（GAP2）、體驗落差（GAP3）則與顧客滿意度呈顯著正 相關，且分別達到<0.1 及<0.05 顯著水準。GAP1~3 以環境構面之分數計算，表 12-14 的實證結果皆未發現此三項落差對於顧客滿意度存在影響力。GAP1~3 以 商品構面之分數計算，表 12 的實證結果並未發現期望落差(GAP1)對於顧客滿意 度存在影響力之證據。表 13 的實證結果顯示傳遞落差(GAP2)與顧客滿意度呈顯 著正相關，且達到<0.05 顯著水準。表 14 的實證結果顯示體驗落差(GAP3)與顧 客滿意度呈顯著正相關，且達到<0.01 顯著水準。GAP1~3 以服務構面計算的實 證結果則未發現此三項落差對於顧客滿意度存在影響力。
個案商家 B 部分，GAP1~3 以環境、商品、服務三項之平均數計算，表 12 的實證結果並未發現期望落差（GAP1）對於顧客滿意度存在影響力之證據。表 13 的實證結果顯示傳遞落差（GAP2）與顧客滿意度呈顯著正相關，且達到<0.05 顯著水準。表 14 的實證結果並未發現體驗落差（GAP3）對於顧客滿意度存在影 響力之證據。GAP1~3 以環境構面之分數計算，表 12-14 的實證結果皆未發現此 三項落差對於顧客滿意度存在影響力之證據。
GAP1~3 以商品構面之分數計算，表 12 的實證結果並未發現期望落差（GAP1）
對於顧客滿意度存在影響力之證據。表 13 的實證結果顯示傳遞落差（GAP2）與 顧客滿意度呈顯著正相關，且達到 5%顯著水準。表 14 的實證結果並未發現體驗 落差（GAP3）對於顧客滿意度存在影響力之證據。GAP1~3 以服務構面分數計 算的實證結果皆未發現此三項落差對於顧客滿意度存在影響力之證據。
綜合而言，根據迴歸結果分析，本研究發現個案商家 A 適合從傳遞落差與 體驗落差著手，尤其得特別注重商品構面，以提升其顧客滿意度。對個案商家 B 而言，其可藉由改善商品構面之傳遞落差來提升顧客滿意度。基於前述實證結果，
研究假說 H1 部份獲得支持。
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表 11 顧客滿意度與意象價值之迴歸結果
變數 預期方向 被解釋變數：個案商家A顧客滿意度 被解釋變數：個案商家B顧客滿意度
GAP_AVE GAP_ENV GAP_PRODUCT GAP_SER GAP_AVE GAP_ENV GAP_PRODUCT GAP_SER
GAP1 + -0.091 0.009 -0.055 -0.084 -0.123 -0.056 0.089 -0.200
(-1.269) (0.114) (-0.750) (-1.115) (-0.906) (-0.400) (0.698) (-1.363)
GAP2 + 0.141* 0.073 0.126* 0.113 0.223 0.010 0.308** 0.218
(1.721) (0.960) (1.708) (1.368) (1.629) (0.074) (2.360) (1.471)
GAP3 + 0.122 0.033 0.168** 0.068 0.144 0.196 -0.115 0.150
(1.445) (0.437) (2.212) (0.893) (1.051) (1.500) (-0.881) (1.190)
GEND － 0.066 0.101 0.084 -0.143 0.075 0.065 0.064 0.079
(0.881) (1.342) (1.143) (-1.831) (0.602) (0.487) (0.515) (0.621)
ADL + -0.112 -1.60** -0.113 0.053* -0.025 -0.050 -0.063 -0.020
(-1.437) (-2.100) (-1.458) (0.712) (-0.199) (-0.378) (-0.510) (-0.159)
RESD + 0.068 0.087 0.098 -0.084 0.042 0.058 0.016 0.050
(0.952) (1.176) (1.361) (-1.115) (0.336) (0.459) (0.127) (0.411)
Intercept -0.139 -0.173 -0.233 -0.072 -0.105 -0.100 -0.002 -0.129
(0.554) (-0.718) (-0.989) (-0.296) (-0.329) (-0.308) (-0.006) (-0.404)
N 187 187 187 187 71 71 71 71
Adj. R2 0.064 0.015 0.068 0.030 0.081 -0.048 0.020 -0.018
F value 3.121 1.471 3.254 1.947 0.941 0.465 1.237 0.796
註 1：括弧內數字為 t 值，* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01
註 2：CC_SAT=顧客滿意度；GAP1=期望落差；GAP2=傳遞落差；GAP3=體驗落差；GEND=性別；ADL=年齡；RESD=居住地
註 3：GAP_AVE 表示解釋變數 GAP1~3 是以環境、商品、服務三項之平均數分別衡量；GAP_ENV 表示 GAP1~3 以環境構面分數衡量；GAP_PRODUCT 表示 GAP1~3 以商品構面 分數衡量；GAP_SER 表示 GAP1~3 以服務構面分數衡量。
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