第四章 研究分析與結果
第二節 產品品質與服務品質之因素分析結果
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第二節 產品品質與服務品質之因素分析結果 一、消費者購買決策因素分析
本研究將問卷第一部份 37 題關於消費者對於全國電子產品購買之購買決策 變數投入因素分析，利用因素分析中的主成分分析萃取特徵值>1(特徵值大於 1 表示此因素至少可以解釋一個以上變數的變異)的八項因素，分別命名為：品牌 行銷因素、購後品質因素、完整服務因素、推薦與促銷因素、低價與廣告因素、
滿足生活與資訊因素、安全與保固因素、分期付款因素。這八個因素能解釋原始 變數的 68.06%變異，本研究後續章節之分析將利用萃取出的這八個因素與其他 變數進行交叉分析。
表 4-8 潛伏因素之解釋變異─消費者購買決策因素
因素 1 2 3 4
特徵值 14.40 2.97 1.71 1.68
解釋變異百分比 38.92 8.03 4.62 4.55 累積解釋百分比 38.92 46.95 51.57 56.12
因素 5 6 7 8
特徵值 1.21 1.14 1.05 1.01
解釋變異百分比 3.27 3.09 2.84 2.74 累積解釋百分比 59.40 62.49 65.33 68.06
萃取出八項因素後接著便進行因素的命名，利用轉軸後的因素成分矩陣，作 變數的歸類，進而為因素命名。如表所示，各列是特定的行為變數相對於八個因 素的轉軸後的因素負荷量。藉由逐項找出絕對值最大且大於0.4的因素負荷量，
將每一個行為變數歸至特定的因素。
表 4-9 轉軸後的成分矩陣 成份
1 2 3 4 5 6 7 8 滿足生活 .201 .215 .160 .077 .150 .775 .174 -.032 提供資訊 .310 .218 .072 .198 .097 .704 .267 -.031 物超所值 .158 .158 .078 .049 .750 .179 .187 .014 產品安全 .131 .246 .018 .119 .161 .183 .638 .052 提供保固 -.058 .281 .428 .173 .019 .190 .616 -.036 符合環保 .355 .151 .139 .262 .090 .070 .602 -.070 表達喜好 .589 .099 .093 .140 .212 .189 .467 .012 親友推薦 .693 .128 .152 .065 .107 .114 .298 .095
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增加社交 .741 .120 -.045 .038 .165 .107 .168 .009 知名通路 .124 .288 .396 .340 .014 .134 .334 -.078 服務最好 .342 .371 .459 .146 .251 -.043 .190 -.013 具尊榮感 .775 .124 .219 .034 .222 -.028 .098 -.015 媒體廣告 -.138 .140 .731 .289 -.051 .063 .017 -.106 親友告知 .719 .115 .090 .134 .041 .243 -.044 .070 店內推銷 .588 .404 .035 .292 -.079 .052 .021 -.008 公司網站 .662 .139 .024 .090 .098 .219 -.039 .061 產品多樣 .412 .171 .226 .152 .246 .596 .080 -.048 完整資訊 .384 .248 .468 .168 .111 .430 .078 -.040 良好服務 .279 .311 .654 .183 .177 .137 .061 .005 售後保障 .150 .372 .642 .095 .107 .202 .162 -.038 感動體驗 .276 .246 .524 .186 .371 .072 .178 .156 價格低廉 .292 .275 .105 .114 .746 .090 .032 -.007 同事推薦 .398 .190 .188 .415 .337 .203 .068 .154 廣告吸引 .352 .265 .135 .401 .411 .109 .061 .124 自我實現 .587 .142 .039 .161 .422 .148 .090 -.022 忠誠消費 .401 .228 .165 .412 .396 .112 .055 -.020 促銷購買 .068 .166 .327 .794 .058 .109 .140 .016 節慶購買 .109 .203 .329 .765 .105 .039 .203 -.007 集點購買 .248 .213 .039 .715 .108 .157 .152 .076 一次付清 .068 .136 .133 .081 .081 .146 -.003 -.885 分期付款 .219 .152 .046 .181 .134 .082 -.021 .815 換貨評估 .167 .770 .110 .169 .171 .137 .131 -.022 安裝評估 .182 .819 .118 .123 .082 .181 .067 .028 送貨效率 .190 .785 .207 .188 .078 .097 .044 -.058 維修評估 .131 .769 .194 .148 .180 .121 .199 .057 諮詢評估 .186 .727 .281 .143 .172 .086 .164 -.001 保固評估 .121 .693 .298 .102 .203 .121 .256 .038 萃取方法：主成分分析。
旋轉方法：旋轉方法：含 Kaiser 常態化的 Varimax 法。
a. 轉軸收斂於 7 個疊代。
變數歸類與因素命名如表所示，因素命名以最具相關的變數意義為主。例 如，因素1最能代表(即負荷量較高)的購買決策包括親友推薦、店內推銷、公司 網站、自我實現、表達喜好等。由於題項較偏能代表消費者個性，因此以品牌行 銷因素為命名。因素2最能代表(即負荷量較高)的購買決策包括換貨評估、安裝
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評估、送貨評估、維修評估、保固評估、資訊評估等，可命名為售後品質因素。
因素3最能代表(即負荷量較高)的購買決策包括良好服務、售後保障、完整資訊 等題項，可命名為完整服務因素。因素4最能代表(即負荷量較高)的購買決策包 括促銷購買、集點購買、節慶購買、同事推薦等題項，可命名為推薦與促銷因素。
因素5最能代表(即負荷量較高)的購買決策包括物超所值、價格低廉、廣告吸引 等題項，可命名為低價與廣告因素。因素6最能代表(即負荷量較高)的購買決策 包括滿足生活所需、提供完整資訊、產品多樣等題項，可命名為滿足生活與資訊 因素。因素7最能代表(即負荷量較高)的購買決策包括產品安全、提供保固、符 合環保等題項，可命名為安全與保固因素。因素8最能代表(即負荷量較高)的購 買決策包括一次付清、分期付款等題項，可命名為分期付款因素。
表 4-10 變數歸類與因素命名
因素 1：品牌行銷因素 負荷量
表達喜好 .589 親友推薦 .693 增加社交 .741 具尊榮感 .775 親友告知 .719 店內推銷 .588 公司網站 .662 自我實現 .587
因素 2：購後品質因素 負荷量
換貨評估 .770 安裝評估 .819 送貨效率 .785 維修評估 .769 諮詢評估 .727 保固評估 .693
因素 3：完整服務因素 負荷量
服務最好 .459 媒體廣告 .731 完整資訊 .468 良好服務 .654 售後保障 .642 感動體驗 .524
因素 4：推薦與促銷因素 負荷量
同事推薦 .415 忠誠消費 .412
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促銷購買 .794 節慶購買 .765 集點購買 .715
因素 5：低價與廣告因素 負荷量
物超所值 .750 價格低廉 .746 廣告吸引 .411
因素 6：滿足生活與資訊因素 負荷量
滿足生活 .775 提供資訊 .704 產品多樣 .596
因素 7：安全與保固因素 負荷量
產品安全 .638 提供保固 .616 符合環保 .602
因素 8：分期付款因素 負荷量
一次付清 -.885 分期付款 .815 二、服務品質因素分析
本研究將問卷第三部份 21 題關於消費者對於全國電子通路服務品質的變數 投入因素分析，利用因素分析中的主成分分析萃取特徵值>1(特徵值大於 1 表示 此因素至少可以解釋一個以上變數的變異)的 2 項因素，並命名為：無形服務因 素與與有形服務因素。此兩因素能解釋變數的 63.73%變異，本研究後續章節之 分析將利用萃取出的服務品質因素與其他變數進行交叉分析。
表 4-11 潛伏因素之解釋變異─服務品質因素
因素 1 2
特徵值 11.84 1.55
解釋變異百分比 56.37 7.36
累積解釋百分比 56.37 63.73
表 4-12 轉軸後之成分矩陣 成份
1 2
裝潢舒適 .214 .857
環境整潔 .229 .840
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外觀吸引 .246 .798
人員專業 .459 .652
正確回應 .671 .422
可靠服務 .618 .505
退貨服務 .661 .342
提供協助 .706 .304
保存記錄 .650 .264
迅速回應 .707 .385
樂意協助 .710 .411
體恤服務 .688 .340
主動服務 .721 .265
有效回應 .745 .321
產品保證 .802 .180
售後保證 .829 .169
親切服務 .783 .260
時間滿意 .673 .162
客製服務 .703 .306
關懷顧客 .763 .225
貼心服務 .782 .262
萃取方法：主成分分析。
a. 萃取了 2 個成份。
變數歸類與因素命名如表所示，因素命名以最具相關的變數意義為主。例 如，因素1包含之題項如正確回應、可靠服務、迅速回應、樂意協助等項目皆為 無形的服務，因此命名為無形服務因素。而因素2的裝潢舒適、環境整潔、人員 專業等項目較能以有形的方式呈現，在此命名為有形服務因素。
表 4-13 變數歸類與因素命名
因素 1：無形服務因素 負荷量
正確回應 .671 可靠服務 .618 退貨服務 .661 提供協助 .706 保存記錄 .650 迅速回應 .707 樂意協助 .710 體恤服務 .688 主動服務 .721
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有效回應 .745 產品保證 .802 售後保證 .829 親切服務 .783 時間滿意 .673 客製服務 .703 關懷顧客 .763 貼心服務 .782
因素 2：有形服務因素 負荷量
裝潢舒適 .857 環境整潔 .840 外觀吸引 .798 人員專業 .652
三、顧客滿意度因素分析
表 4-14 潛伏因素之解釋變異─顧客滿意度因素
因素 1 特徵值 3.45 解釋變異百分比 69.04
累積解釋百分比 69.04 因為只萃取出一個因素，故無使用轉軸後的成份矩陣，而是使用未轉軸的成
份矩陣。
表 4-15 成分矩陣
成份 1
滿意形象 .843 態度滿意 .852 滿意付款方式 .695 滿意售後服務 .863
整體滿意 .888 萃取方法：主成分分析。
a. 萃取了 1 個成份。
表 4-16 變數歸類與因素命名
因素 1：顧客滿意度因素 負荷量
滿意形象 .843 態度滿意 .852
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滿意付款方式 .695 滿意售後服務 .863
整體滿意 .888
四、顧客忠誠度因素分析
表 4-17 潛伏因素之解釋變異─顧客忠誠度因素
因素 1 特徵值 2.66 解釋變異百分比 66.44
累積解釋百分比 66.44 因為只萃取出一個因素，故無使用轉軸後的成份矩陣，而是使用未轉軸的成
份矩陣。
表 4-18 成份矩陣
成份 1
再次購買 .881 推薦購買 .881 價格滿意 .822 忠誠購買 .655 萃取方法：主成分分析。
a. 萃取了 1 個成份。
表 4-19 變數歸類與因素命名
因素 1：顧客忠誠度因素 負荷量
再次購買 .881 推薦購買 .881 價格滿意 .822 忠誠購買 .655
第三節 購買決策、服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度相關分析