Consumer’s choices, Infringements and Market Competition

消費者混淆與涉入程度影響延遲購買與購買滿意度之研究

簡南山

羅慧蓁、丁佳民

1

南台科技大學企業管理系助理教授

2

南台科技大學企業管理系研究所研究生 摘要

產品在日常生活中對消費者的重要性，是形成消費者涉入的主要原因，

消費者混淆則是由供給面與需求面的交互作用而產生，供給面包含了：市 場的複雜、產品的複雜、資訊的複雜、因果的複雜以及選擇的複雜所引起，

在需求面則源自於消費者的本身，如：資訊處理能力、購買動機的察覺能力 本研究者根據 Mitchell et al.(2005)所提之消費者混淆模型來檢視人口統計 變數對消費者混淆和涉入程度的影響，並探討消費者混淆和涉入程度如何 影響消費者延遲購買與購買滿意度。

本研究以台灣手機消費行為做為研究假設驗證的範疇，採取便利抽樣，

主要樣本來源多以學校一般生以及在職專班學生為主，各賣場隨機樣本為 輔，共收集 405 份有效問卷。研究結果顯示，消費者涉入程度與混淆程度 越高，消費者越傾向於延遲購買決策；消費者混淆程度越高則購買滿意度 越低，但是當消費者涉入程度越高時，購買滿意度會越高；對於電子科技 產品，女性消費者的相似性混淆高於男性消費者，模糊性混淆、超負荷混 淆以及消費涉入程度，男女性則沒有顯著的差異；年齡越大的消費者超負 荷混淆與相似性混淆程度越高、趣味性與風險性涉入程度則越低；教育程 度越高相似性混淆越低，風險性涉入程度則越高。

關鍵字: 消費者涉入、消費者混淆、延遲購買、購買滿意度

壹、研究背景與研究動機

網路發達與資訊透明使消費者面對產品選購有更多選擇。產品種類不 斷推陳出新導致產品生命週期縮短，產品多樣性與相似度與日俱增，迫使 消費者面臨選擇過多的環境。消費者在購買的過程中，面臨各式各樣不確 定 的 訊 息 ， 使 得 消 費 者 在 決 策 的 過 程 中 形 成 了 各 種 類 型 的 混 淆 (confusion)，而無法做出最佳決策。消費者混淆的相關研究陸續在許多領域 以及不同國家研究中被證實：手錶(Mitchell and Papavassiliou, 1997)、時裝 (Cheary, 1997)、通訊(Nanji and Parsons, 1997)、電腦(Cahill, 1995)、洗衣粉 (Harrison, 1995)、旅遊與健康保險(Canniffe and McMannus, 1993) 自有品牌 產 品 (Kapferer, 1995; Murphy, 1997) 、 美 國 (Miaoulis and D’Amato, 1978;

Loken et al., 1986; Sprole and Kendall, 1986) 、 荷 蘭 (Poiesz and Verhallen, 1989), 英國(Mitchell and Bates, 1998)、法國 (Kraferer, 1995)、大陸(Leek and Kun, 2006)、泰國(Leek

and Chansawatkit, 2006)。

消費者混淆被認為是供給面與需求面的交互作用而產生，供給面包含 了：市場的複雜、產品的複雜、資訊的複雜、因果的複雜以及選擇的複雜所 引起，在需求面則源自於消費者的本身，如：資訊處理能力、購買動機的 察覺能力。當消費者面臨大量商品可以供選擇時，混淆的現象也就特別容 易產生。因為這可能增加了產品決定上的難度，而且也可能增加了產品的 複雜度。例如：Choice Seating Gallery為一家客製化沙發的店，提供了500 種不同款式、3000種不同的布料、350種皮革(Huffman and Kahn, 1998)。另外，

在過去只要提到可樂或汽水選擇時，可能只有可口可樂。現在，確有十種 以上的可樂品牌可供選擇(可口可樂、百事可樂、維京可樂、芬達汽水、黑松 汽水…等。)而且在各種品牌間又有各種不同的特性(低熱量、無糖、各種口 味)。手機市場更是明顯，從早期的只有摩特羅拉的黑金剛可以選擇，到現 在每個手機廠商提供數十款可供選擇的手機，從以前的單一選擇到現在數 百支手機提供選擇，這樣如此多數量的產品種類，往往使的消費者不知從 何選起，造成消費者混淆。Schwartz (2004)認為增加選擇的狀況常可能導致 消費者趨於混淆。另外，產品本身的過度相似也是造成混淆的主要原因之 一，產品的外表、商標和字體知覺相似時，也會誘使消費者混淆，例如：

”全家”與”荃家”、”KFC”與”KLG”。不但在產品的外表看起來相似而 且在念法、文字的構成以及意思上皆容易導致消費者混淆。因此，我們可以 了解消費者混淆的來源可能來自於產品的過多以及產品本身附帶的資訊而 來 ， 這 些 也 觸 發 了 刺 激 相 似 (stimulus similarity) 、 刺 激 超 負 荷 (stimulus overload)以及刺激模糊(stimulus ambiguity) (Walsh and Mitchell, 2005)。

Malhota (1984)研究證實，當商店中展示過多的產品時，將可能導致消 費者決策上的混淆，也會產生負面效果。不只增加選擇會導致消費者混淆。

雖然消費者可以去適應購物環境的改變，但這也使的消費者產生了一些負 面的後果，如：負口碑(Turnbull et al., 2000)、降低滿意度(Foxman et al., 1990; Zaichkowsky and Simpson ,1996)、認知失調(Mitchell and Papavassiliou, 1999)、延遲購買(Mitchell and Papavassiliou, 1997; Jacoby and Morrin, 1998;

Huffman and Kahn 1998)、降低忠誠度(e.g., Foxman et al., 1990; Mitchell and Papavassiliou, 1999)而這些負面後果，皆與公司的獲利息息相關。

本研究試圖以台灣手機市場中消費者混淆與涉入的現況，來探討消費

者混淆與消費者涉入程度在不同人口統計變數(性別、年齡、教育程度等)中 是否有所差異，消費者混淆與涉入程度如何交互影響消費者延遲購買與購 買滿意(或不滿意)的消費行為。

貳、文獻探討 一、消費者混淆的定義、種類與來源

在研究消費者混淆學者裡，各學者針對研究時所專注的不同研究領域 對於消費者混淆做出了不同的定義來做為其研究所用。因此，為了更清楚 消費者混淆之定義，本研究將之前學者對消費者混淆所做之定義彙整成下 表 1。

Mitchell et al. (2005)研究發現，消費者混淆主要來自於市場上有著過 多的選擇、過度激烈的市場溝通、產品間的差異性日益降低、仿冒品的增加、

相似品的增加、產品日益複雜所造成。提出消費者混淆的三個構面：相似性

混淆、超負荷混淆、模糊性混淆，(一)相似性混淆: 造成相似性混淆主要是受

一系列刺激，如廣告，人際溝通，商店或產品的環境，這些方式所產生的

各種非常相似之性質，很容易對其他產品混淆。模仿品和仿冒品或主要訴

求相同的產品皆有可能造成相似性混淆，例如：山寨手機以模仿 I-phone

手機不但在功能上的幾乎相似，連產品的外型、商標也幾乎相似做為吸引

消費者購買。這些模仿品不只在外觀上極為相似，甚至在唸法、語言的構成

或是意義上皆相當的相似，也經常使的消費者在決策的過程中產生混淆與

誤判。

表 1:

作者 解釋與定義

Miaoulis and D’Amato (1978)

混淆為：刺激同樣化

Diamond(1981) 類似的標注出現在外表、聲音使預期購買者感覺混淆或 誤解

Sproles and Kendall (1986)

在消費時感覺有許多品牌和商店而難以決擇。此外，面 臨著過多的消費資訊

Loken et al. (1986) 產品物理上的相似，可能導致消費者辨識上的錯誤 Poiesz and Verthallen

(1989)

品牌混淆為一種發生在個人層級的現象和未知覺其本質 Foxman et al. (1990) 在推理的過程中構成一個或多個錯誤，導致消費者對一

個品牌與另一個相似品牌的性質與功能產生不正確信 念，且毫無察覺

Papavassilious (1995) 超負荷的資訊導致處理資訊時產生誤差之結果，資訊處 理誤差在於顧客及選擇環境下的各種外部資訊來源 Kapferer (1995a) 源自特殊標誌的錯誤歸因

Kohli and Thakor (1997) 混淆，當受測者選擇對名稱產生混淆產品，替代原先要 購買的

Huffman and Kahn (1998)

大量的潛在選擇可能造成混淆 Jacoby and Morrin

(1998)

若他人比擁有者常使用商標，將可能導致消費者對誰才 是真正產品製造者產生混淆。

Mitchell and

Papavassiliou(1999)

混淆為心智中的一個階段，影響資訊處理以及決策的制 定。消費者可能對混淆產生知覺或不知覺

Walsh (1999) 混淆是一種在購買前，心中感覺不適合的階段且負面影 響著消費者資訊的處理以及決策制定的能力並可能導致 消費者做出次佳選擇

Turnbull, Leek, and Ying (2000)

消費者混淆定義為在資訊處理的過程中，消費者無法對 問題的各個面向去解釋

Schweizer et al. (2006) 消費者混淆為一種情緒階段，使消費者難以作選擇以及 解釋為何購買

Lokotta and Jacob (2008) 混淆源自於類似產品、複雜產品和賣場環境的刺激，皆 會產生認知限制並導致購買時知覺不確定和矛盾

資料來源：本研究整理

相似性混淆定義為：因為缺乏了解而改變消費者的選擇或不正確的品牌評 估所造成知覺產品或服務的相似。(二) 超負荷混淆: 超負荷混淆為另一種混 淆的類型，主要來源自訊息超載和選擇的過多，這通常用來描述由於接收 過多的資訊超過你在短時間內可以處理的範圍和影響到消費者對品牌的選 擇，超負荷混淆定義為：消費者面臨著資訊過豐富過充足的環境，而且在 有可用時間內無法去處理與完全了解資訊，因而使消費者無法做出心中最 佳決策。(三) 模糊性混淆: 當消費者在面臨資訊模糊不清和前後不一致時，

容易感受到外在環境的不確定性，許多行銷管理文獻也談到模糊性混淆造

成的原因，包括產品的複雜度、資訊的糢糊不清或虛偽的產品訴求、不透明

的價格、缺乏產品操作說明，模糊性混淆被定義為：在購買產品或購買的

環境中，消費者因缺乏了解而被迫重新評估或修正現有的信念或假設。

二、涉入程度的定義與影響

「涉入」(involvement)的概念最早出現在Sherif(1965)的「社會判斷理論」

(social judgement theory)，基本涵意是個人對事物感覺的攸關程度。且不論 是哪一類型的涉入，其來源必是由個人、刺激、情境等三因素所共同決定的。

Zaichkowsky(1985)將涉入定義為「個人基於固有需求、價值和興趣，而對其 事物之知覺攸關程度」，並將涉入的概念分為「產品涉入」、「廣告涉入」、

「購買決策涉入」。Bloch and Richins (1983)將產品涉入定義為「消費對產品 的重視程度，或個人賦予產品的主觀意識」。而以涉入本質分類，可分為：

(一)情境涉入（Situational Involvement）主要是受產品屬性以及情境變數 所影響，即在特定的情境下，對某事物短暫的關切程度。情境涉入是風險 性購買的結果，也就是指因風險性的涉入所導致其結果產生。 (二)持久涉入

（Enduring Involvement）是一種人格特徵，表現在對於某種事物持續的興 趣與熱忱上，例如某消費者對於酒類並不是特別感興趣，也沒有品酒的嗜 好，對於酒類的持久涉入較低，因此平時在挑選酒類時多挑選低價品牌。

然而某天有位重要的長官要到家中拜訪，由於此重要情境的影響，因此便 會在高情境涉入的情況下挑選酒類，選購某特定的品牌。

在研究消費者涉入學者裡，各學者針對研究時所專注的不同研究領域

對於涉入程度，做出了不同的定義來做為其研究所用。因此，為了解涉入

程度定義，將學者對消費者混淆所做之定義彙整成下表 2。

表 2: 學者對涉入程度之定義與解釋

作者 定義與解釋

Mitchell(1980) 訊息所引起的喚起或興趣程度，其中包括注意 程度和訊息處理的方式

Leavitt, Greenwald ＆ Obermiller(1981)

認知反應建立和個人連結後，產生的詳析推敲 能力

Antil(1983) 於特定情境下，某種刺激引起個人感受之重要 性與興趣程度

Batra ＆Ray(1983) 訊息接收者收看廣告時的心理狀態所產生的認 知反應

Leavitt Greenwald(1984) 訊息接收者對訊息的注意程度 Gardner, Mitchell＆

Russo(1985)

訊息接收者於處理訊息時的情境狀態，包括注 意程度與訊息的處理方式

Zaichkowsky(1985) 訊息對個人的攸關程度

Leigh Menon(1987) 訊息對於個人之攸關或重要程度，同時表現在 訊息接收者的注意度和其訊息處理時的深度 Andrews(1988) 訊息接收者的內在心理狀態，包括密度(注意程

度)和方向性(其訊息處理的方式)

Celsi Olsen(1988) 消費者身處的環境中，個人感受到與自身目 標、價值密切相關的刺激、提示和偶發事件 由情境和刺激所引發的個人動力

Grossart(1989) 廣告或情境所引起的動態狀況，包括注意程度 和訊息處理方式

Laczniak(1989) 涉入是個人特質間的關係，亦即情境所提供刺 激間的關係

Foxall(1990) 於特定情境下，由刺激所激發出個人之感受重 要性和興趣的水準

Swinyard & Wil l iam(1993)

涉入是個人切身相關的程度，會影響消費者接 受與處理訊息

Enge l & Blackwe l l(1995)

涉入是激發個人解決衍生問題的行為 Hanna&Wozniak（2001

）

消費者對購買個人的相關程度。

Blackwell,Miniard,

&Enge l(2001)

知覺個人重要性程度，在特定環境中，受刺激 所喚起的興趣

McMullan &

Gilmore(2003)

涉入是與個人因素與情境因素相關的一種知覺 程度

資料來源: 本研究整理

Engel and Blackwell (1990) 依據涉入程度購買行為區分為高涉入購買 行為與低涉入購買行為，高涉入者傾向經由認知、瞭解、態度及行為的階段 來處理認知性的購買，也較易注意到品牌或產品間的差異，當市場上產品 或品牌之間的差異性容易區辨時，高涉入者較不易產生認知失調的問題，

然而當市場產品或品牌不容易分辨或產生混淆時，高涉入者仍常會產生認

知失調現象。(Robertson , Zielinski and Ward, 1985)認為，當消費者的涉入程

度較高時，則消費者會抗拒那些和原來認知不同的資訊，當消費者的涉入

程度較低時，消費者會消極接受那些和自身經驗有差異的資訊，也因此低 涉入者較不易發生認知失調。在購買涉入很高時，消費者制定延伸決策，

經由廣泛的問題認定後展開充分的資訊搜尋程序，且有許多的替選方案，

在評估時則很容易產生失調現象(Hawkins,Best and Coney,2001)。消費者認 知失調程度越高通常會產生較高的不滿意度，或者為了避免認知失調而延 遲購買。此外，消費者涉入程度會影響到其搜尋的行為（Brucks, 1985；

Rao and Sieben, 1992），也會影響到其處理資訊與制定決策過程（Johnson and Russo, 1978；Van Raiij, 1977；Bettman, 1979；Alba and Hutchinson, 1987；Rao and Monroe, 1988）。

三、延遲購買

在消費者延遲購買行為的研究中發現：他人的建議、負擔不起、不確定 需求、等待市場改變等因素均是造成消費者延遲購買的主要原因。決策的延 遲之所以會產生主要是因為模糊性混淆。當消費者在一個物品上獲得各種 不同的涵義時，他們將會去收集其他資訊來驗證。在收尋的過程中，同時 也造成決策延遲的產生。消費者為了確保購買到真正想要的物品，而去收 集更多的資訊來幫助他們更了解、清楚他們的需要與選擇(Dhar, 1997)。因此 消費者通常將這停購買的決策，並且持續尋找新的或相關資訊。

　　相似性混淆同樣也會造成決策的延遲(Tversky and Shafirs, 1992)。當消 費者知道產品種類繁多、相似性高時。他們為了確保要購買到正確之產品，

通常不會急於購買，而是花更多時間去尋找其他品牌來做比較，同時決策 延遲的問題也因此產生(Jacoby and Morrin, 1998)。當消費者覺得兩個選擇是 相同或是相當類似時，選擇衝突就會發生經常也就延遲了他們購買的決策 (Dhar, 1997)。

　　過多的選擇和資訊的超負荷也會產生決策延遲。消費者之所以會延遲 購買決策主要是因為缺乏時間去搜尋與比較其他產品各產品間的差異，又 希望了解其他不同的品牌和型號之產品。因為他們覺得若選擇其他的品牌 可能會獲得更多的認同(Greenleaf and Lehmann, 1995)。延遲決策主要是消 費者希望花更多的時間去收集資訊、產品或品牌，讓他們更了解真正要購 買的產品( Bettman et al., 1993)。

決策的延遲之所以會產生主要是因為模糊性混淆。當消費者在一個物 品上獲得各種不同的涵義時，他們將會去收集其他資訊來驗證。在收尋的 過程中，同時也造成決策延遲的產生。消費者為了確保購買到真正想要的 物品，而去收集更多的資訊來幫助他們更了解、清楚他們的需要與選擇 (Dhar, 1997)，因此消費者通常會延緩購買的決策，持續尋找新的或相關資 訊，來協助整個購買的過程。

四、購買滿意度

Kotler(1991)歸納各學者意見，指出滿意度消費者知覺的功能與期望兩 者間的差異函數，因此顧客滿意度是來自於對產品之功能特性或結果的知 覺，以及與個人對產品的期望，兩者比較後形成其感覺愉悅或失望的程度。

相似性混淆將會造成顧客不滿意。當顧客受當相似性的刺激時，消費 者需花費大量的時間和精力來評估是真品或是仿冒品。若消費者認為不符 合機會成本時，花了過多的時間，卻沒有反映在實際的效果以及報酬上時，

消費者將會知覺覺得不滿意產生(Foxman et al., 1990)。超負荷混淆也會造成

不滿意度增加，而當市場出現過多選擇時，消費者會對其他產品給予更好

的期許，因而難以去放棄任何一個可供選擇的機會(Schwartz, 2004)。消費 者因過多的選擇因而造成混淆，使得消費者必須花費過的精力去處理決策，

當消費者覺得沒有所獲或是沒效用沒有預期高時，就會感受到不滿意增加，

而降低了購買的滿意度(Turnbull et al., 2000)。當消費者不斷著想著購買下

一個選擇會更好時，消費者就必須不斷的投入精力在進行決策，此時消費

者常因此喪失購物的樂趣。Huffman and Kahn (1998)的研究指出，大量的產

品搭配策略可能會適得其反沒有預期效果。在其研究調查中發現提供

150,000 種各種不同沙發風格和布料的零售商目錄，經常使消費者在決策

的過程中，因為資訊的過載，使其不知所措並難以作出選擇，進而感到不

滿意。

參、研究設計與研究方法 一、研究架構與假說

本研究主要在探討消費者混淆程度與涉入程度如何影響消費的延遲購 買行為與購買滿意度，同時探討哪些人口統計變項會影響消費者的混淆程 度與涉入程度，因此本研究以消費者混淆與涉入程度作為主要的自變數，

以延遲購買與購買滿意度為結果變數，以人口統計變數為前置變數，本研 究之概念性架構如下圖 1：

圖 1: 概念性架構圖 本研究主要的研究假設如下:

不同人口統計變數的消費者特性，由於資訊搜尋能力、資訊組織與處理 能力、決策行為模式與效率、消費知識與興趣等等因素，因此不同消費群體 對於特定產品類，在混淆程度與涉入程度上也會有所不同。由於年紀越高，

在資訊處理能力、理解力上(相較於年紀輕的消費者)越弱，當需面臨大量的 產品內容資訊時，年長的消費者越不容易歸納出簡化訊息決策的新模式，

因此越年長的消費者在混淆程度上一般較年輕消費者來的高(Moorman, 1990; Cole and Balasubramanian, 1993)。教育程度較低或不完善的消費者通 常對於資訊處理的能力較為弱。他們較不喜歡去搜尋或是使用可用之資訊 (Moorman, 1990)和去分析理解資訊(Sternthal and Caig, 1982)。混淆程度與教 育程度有顯著反向的關係，因為處理資訊的能力和處理複雜問題能力會因 教育程度而異(Wallendorf, 2001)。雖然男、女性消費者在資訊處理能力上並 無顯著差異，但是由於女性購物行為較男性傾向衝動性與感性購買行為 (Wood, 1998; Ailawadi et al., 2001)、對於科技產品或電子化產品的購買較不 重視功能性與其他客觀細節的比較(Fisher and Arnold, 1990)，在分辨產品

混淆之結果

延遲購買 購買滿意度 人口統計

變數 年齡 性別 教育程度

消費者涉入 趣味性涉入 風險性涉入 消費者混淆 相似性混淆 超負荷混淆 模糊性混淆 H1

H2

H3

H4

差異性上也較容易產生混淆。因此本研究假設:

H1a：對於高科技產品，女性消費者的混淆程度顯著高於男性消費者；尤 其是在相似性混淆上更加顯著。

H1b: 年齡越大，消費者混淆程度也越高。

H1c：教育程度越高，消費者混淆程度也越低。

女性購物行為較男性傾向衝動性與感性購買行為(Wood, 1998;

Ailawadi et al., 2001)，認為廣告或情境所引起的動態狀況，包括注意程度 和訊息處理方式，女性容易衝動型消費，所以很容易買到不適合的產品，

相對的風險性涉入程度會較男性來的高，趣味性涉入則依個人興趣而定，

男女性之間沒有太大差異。年齡越大對於新奇商品的涉入程度會越低，對 於任何產品的購買也比較不會選擇新穎或是有趣的產品樣式，生活的重心 也較不以日新月異的科技產品為主(Hanna&Wozniak，2001)。教育程度較高 者，對於資訊收集也較為多元，所以面對購買行為時，會因為產品本身新 奇性及趣味性多做選擇。因此本研究假設:

H ２ a：女性消費者的風險性涉入程度高於男性；趣味性涉入則沒有顯著 差異。

H ２ b：年齡越大趣味性與風險性涉入程度越低。

H ２ c：教育程度越高，趣味性與風險性涉入程度越高。

　　延遲決策是消費者面對資訊龐雜而模糊不清，感覺無法做出最佳決策 時，最常見的消費行為。當消費者知覺混淆程度越高時，越無法立即做出 決策，消費者會延遲他們的購買決策去搜尋更多的資訊，或者尋求最佳決 策的準則(Dhar, 1997)，或者進一步了解與比較與其他產品與品牌的不同 (Greenleaf and Lehmann, 1995)。Robertson, Zielinski and Ward ( 1985)認為，

當消費者的涉入程度較高時，消費者越會抗拒那些和原來認知不同的資訊，

當消費者的涉入程度較低時，消費者會消極接受那些和自身經驗有差異的 資訊。在購買涉入很高時，消費者會制定延伸決策，經由廣泛的問題認定 後展開充分的資訊搜尋程序，且建立許多的替選方案，評估時間與下定最 後 決 策 的 時 間 也 會 越 長 。 (Hawkins, Best and Coney, 2001)。Swinyard &

William(1993) 認為涉入會影響消費者接受與處理訊息，當消費者購買產品 時，越是自己有興趣的，越會多加研究及仔細考慮產品適不適合自己，因 此決策時間會越長，越容易產生延遲購買的行為發生。因此本研究假設:

H3a：消費者混淆程度越高，越傾向於延遲購買。

H3b：消費者涉入程度越高，越傾向於延遲購買。

在一般的情形下，當消費者對於購買的產品類別涉入程度越高，不論

是因為該產品類可以增加日常生活的趣味，或者該產品類在生活中對消費

者 很 重 要 ， 消 費 者 該 次 購 買 行 為 的 滿 意 度 也 越 高 Engel and Blackwell

(1990)。在消費者必須下定購買決策時，當消費者須花時間去分辨哪個是仿

冒品(Foxman et al., 1990)、面對相似性刺激時，在無法分辨產品有哪些不同

時、過多的產品相關資訊下、需花費很多的力氣才能完成購買、知覺其感受

到混淆時，消費者對於該次的購買行為與結果越會感到不滿意(Turnbull et

al., 2000; Schwartz, 2004; Huffman and Kahn, 1998)，也就是當消費者在知覺

混淆程度越高的情形下作出購買決策，消費者對於該次購買的滿意度會越

低。因此本研究假設:

H4a：消費者混淆程度越高，消費者購買滿意度越低。

H4b：消費者涉入程度越高，購買滿意度越高。

二、問卷設計與施測樣本

本研究以台灣手機消費行為做為研究假設驗證的範疇，施測問卷設計 主要參考國內外相關文獻，可分為受測者人口統計資料、消費者混淆與涉 入程度、以及延遲決策與購買滿意度等三個部分。受測者基本資料包括性別、

年齡、教育程度三個單選題項。消費者混淆程度分為相似性混淆四題、模糊 性混淆五題、超負荷混淆四題，共十三個題項，消費者涉入程度分為趣味 性涉入以及風險性涉入二個構面，各四個題項共八題，延遲決策與購買滿 意度各四個題項。消費者混淆、涉入程度、延遲決策與購買滿意度題項皆採 用李克特七點尺度來衡量，1=非常不同意；7=非常同意。

本研究以手機消費者為主要研究群體，手機的購買以及換機族群一般 年齡層集中在 10 多歲至 40 多歲間， 本研究採取便利抽樣，主要樣本來源 多以學校一般生以及在職專班學生為主，各賣場隨機樣本為輔。本研究以 紙本方式蒐集樣本，整體調查時間從民國 98 年 2 月到民國 98 年 4 月， 歷 時為三個月時間。研究總共抽樣 420 份問卷，扣除前後回答不一致的無效 問卷及回答不完整之問卷共計 15 份後， 得到有效問卷份數為 405 份。有效 問卷比率為 96.42%。

肆、統計資料分析與研究結果 一、 研究樣本之敘述性統計

本研究在人口統計變數構面總共設計三個統計變數分別是：性別、年齡 教育程度用來檢測混淆的假說。表3顯示性別、年齡、教育程度405個樣本中 的分布情況，首先、性別男性有131個佔總體樣本的23.2%；女性有274個佔 總體樣本的67.7%。回收樣本以女性居多。年齡裡，20歲含以下有94個，佔 總樣本數的23.2%；21歲-30歲有188個，佔總樣本數的46.4%；31歲-40歲有 89個，佔總樣本數的2.20%；41歲-50歲有25個，佔總樣本數的6.2%；50歲 含以上有9個，佔總樣本數的2.2%。回收之樣本以20-30歲與20歲含以下之 青少年居多。教育程度上，國(初)中含以下有13個，佔總體樣本數的3.2%；

高中(職)的有75個，佔總體樣本數的18.5%；大學或大專有240個，佔總體 樣本數的59.3%；研究所及以上有77個，佔總體樣本數的19.0%。

表 3: 人口統計之次數分配表

統計變 數 類別 次數 百分比 累積百分

比

性別 男 131 23.2 32.3

女 274 67.7 100

年齡 20 歲含以下 94 23.2 23.2

21~30 歲 188 46.4 69.6

31~40 歲 89 2.20 91.6 41~50 歲 25 6.2 97.8

51 歲以上 9 2.2 100

教育程 度 國(初)中含以 下

13 3.2 3.2

高中(職) 75 18.5 21.7 大學或大專 240 59.3 81.0 研究所及以上 77 19.0 100

二、 各研究購面量表題項因素分析與信度分析

因素分析主要用來達到變數構面縮減之目的， 本節分別依照本研究之

「涉入程度」、「消費者混淆」與「混淆結果」等變數來做因素分析。因素分析 的目的在於求得量表的「建構效度」(Construct Validity )其中Kaiser-Meyer- Olkin Measure of Sampling Adequacy（KMO）值越大，代表變項間共同因 素越多，越適合做因素分析。吳萬益(2008)指出若KMO值小於0.5，較不適 合進行因素分析。本研究將涉入程度、消費者混淆、認知失調，以主成分分 析法（ Principal Components Analysis）進行涉入程度因素構面的萃取，並 以最大變異法（Varimax Orthogonal Rotation） 進行轉軸，以獲得旋轉負荷 量矩陣，屬於直交轉軸法的一種。依據吳萬益(2008)準則，應保留特徵值大 於1的主成份，因此本研究取其旋轉後特徵值大於1之因素構面， 作為因素 萃取之依據。

採用直交轉軸法優點為因素間提供的資訊不會重疊，觀察體在某一個 因素的分數與在其他因素的分數，彼此獨立不相關，因此直交轉軸法偏向 較多人為操控方式。直交轉軸法包括最大變異法、相等最大法、四方最大法 三種， 其中最大變異法是直交轉軸法中最為普遍的方法， 其原理是讓所 有變項在同一因素的負荷量達到最大，以簡化對因素的解釋。本研究採取 直交轉軸法中的最大變異法做因素分析， 並選取因素負荷量絕對值大於 0.6之變數項目。

1、消費者涉入程度之因素與信度分析

消費者涉入程度量表的KMO值為0.786，Bartlett球形檢定值為

833.321(自由度為21，顯著性p=0.000<0.01)達顯著，表示母群體的相關矩 陣有共同因素存在，代表適合進行因素分析。以特徵值等於1為抽樣因素標 準，在涉入程度中共抽取兩個因素。兩個因素的累積解赤變異量為

63.258%。

以Bloch and Richins(1983)出情境涉入與Bloch,Sherrell and

Ridgway(1986)定義，依據分析出的數據予以命名並分類。因素一的部份題 項1.2.3皆屬於在購買手機時因為愉悅所去收集相關資訊(平均數為

4.538、4.590、3.442)，為趣味性涉入。在因素二的部份題項4.5.6.7為購買手

機因涉入而在決策上的考量以及知覺重要害怕在購買後的損失(平均數為

4.765、5.019、4.758、5.019)，為風險性涉入。另外，由於題項8之因素負荷量

未達0.6，予以刪除。

表4: 涉入程度之敘述性統計表、因素分析以及信度分析表

題項 平均數 標準差 因素負

荷量 累積變 異量 α

值 趣味性涉入

我會特別注意報章雜誌上各式 手機的消費訊息。

各種不同的手機樣式都會引發 我的注意與興趣。

選購手機是我生活中的一種樂 趣。

4.19 4.538 4.590 3.442

1.329 1.296 1.297 1.393

0.834 0.833

0.734 45.058 0.

7 7 6

風險性涉入

選擇手機對我而言是一件非常 重大的決策。

購買手機時我會花費很多的時 間去比較與選擇。

當我買錯了手機時會導致很大 的損失。

當買到不合適的手機時我會非 常的懊惱。

4.890 4.765 5.019 4.758 5.019

1.411 1.443 1.357 1.419 1.423

0.771 0.781 0.756

0.712 63.258 0.

7 5 6

在信度分析上，趣味性涉入的三個題項 Cronbach α 值為 0.756；風險 性涉入的四個題項 Cronbach α 值為 0.776，皆具有高度信度，涉入程度量 表題項平均數、變異數、因素負荷量以及累積可解釋變異量如表 4。

2、消費者混淆因素與信度分析

消費者混淆量表的KMO值為0.859，Bartlett 球形檢定值為1493.470

（自由度為55，顯著性p=0.000<0.01）達顯著，表示母群體的相關矩陣間 有共同因素存在， 代表適合進行因素分析。以特徵值等於1為抽取因素標準，

在消費者混淆中共抽取三個因素。三個因素的累積解釋變異量為61.198%。

因素一的部份題項2.3.4為購買手機因為外在相似所出現的相似性混淆，因 素二的部份題項6.7.5.8為購買手機因為外在資訊過多導致不堪負荷所產生 之超負荷混淆，在因素三的部份題項12.10.9.13皆屬於在購買手機時因功能 或操作無法完全展現所出現的模糊性混淆，由於題項1與題項11，之因素 負荷量未達0.6，予以刪除。

表 5: 消費者混淆之敘述性統計表、因素分析以及信度分析

題項 平均數 標準差 因素負

荷量 累積變 異量 α

值 相似性混淆

某些手機的品牌名稱或商標看起 來相似，使我無法確定它們是否 來自同一個品牌或製造商。

當我想去買廣告中的手機品牌 時，經常無法從類似的產品中辨 識出廣告中的品牌產品。

3.611

3.829

1.322

1.358 0.671

0

.

6

6

8

在商店中，我可以清楚、迅速的

辨別出我要的手機品牌。 3.677 3.326

1.332 1.275

0.689

-0.766 10.391 超負荷混淆

我經常無法辨別出哪隻手機最符 合我的需求。

當有太多手機給我選擇時，我經 常會不知該如何選擇而感到困 惑。

由於有太多的地方銷售手，我經 常不知道去哪裏購買才好。

許多手機品牌的功能與特性相當 相似，導致我難以作出區別與選 擇。

4.212 4.101

4.501

3.827

4.419

1.474 1.428

1.453

1.516

1.499

0.722

0.776

0.788

0.700 20.427 0 . 7 4 8

模糊性混淆

手機有很多的特性與附加功能，

要熟悉與比較每一種功能是幾乎 不可能的。

從廣告所得到的手機資訊是相當 模糊的，我難以去了解手機真正 的功能與運作。

當我購買手機時，我不確定手機 所提供的功能會完全的執行與展 現。

當購買手機時，我需要透過銷售 人員告訴我各種手機間的不同。

4.644

4.363

4.629

4.565

5.019

1.372

1.389

1.273

1.317

1.329

0.709

0.680

0.707

0.671 61.198 0 . 7 9 0

3、延遲購買、購買滿意度因素與信度分析

混淆結果的KMO值為0.658，Bartlett球形檢定值為873.805（自由度為 21，顯著性p=0.000<0.01）達顯著，表示母群體的相關矩陣間有共同因素 存在， 代表適合進行因素分析。以特徵值等於1為抽取因素標準，在混淆 結果中共抽取兩個因素，累積解釋變異量為62.536%。在信度分析上，不 滿意度的四個題項Cronbach α值為0.777；延遲購買的三個題項Cronbach α 值為0.715，皆具有高度信度，混淆結果量表題項平均數、變異數、因素負 荷量以及累積可解釋變異量如表各題項因素負荷量皆高於0.6。

表 6: 消費者混淆結果之敘述性統計表、因素分析以及信度分析

題項 平均數 標準差 因素負

荷量 累積變 異量 α

值 滿意度

在整個選購的過程中，我應該會 感覺到愉快與開心。

我會很滿意整個購買的過程與結

4.746

5.032 1.046

1.039 0.815 36.29 0

.

7

果。

我確定自己購買的產品，會是自 己想要的。

我相信自己最後會做出最好的購 買決策。

4.817 4.906 4.864

0.998 1.088 1.057

0.796 0.757 0.719

7 7

決策延遲

我會很難做出最後的購買決定。

我可能會用很長的時間來比較與 選擇手機類型。

我會花比預期還要多的時間來選 購手機。

4.473 4.321 4.654 4.444

1.355 1.329 1.340 1.397

0.876 0.833 0.662

62.536 0 . 7 1 5

三、 假說檢定

1、人口統計變數影響消費者混淆程度之假設檢定

本研究使用迴歸分析統計模型來檢定消費者各人口統計變數(性別為虛 擬變數)與消費者相似性、模糊性與超負荷混淆程度的線性關係，相似性混 淆預測模式R-Square = 0.062，模式顯著性P=0.000 (F=8.790)；模糊性混淆 預測模式R-Square = 0.009，模式顯著性P=0.309 (F=1.200)；超負荷混淆預 測模式R-Square = 0.049，模式顯著性P=0.000 (F=6.921)，各變數迴歸模式 係數參見下表7。

表 7: 人口統計變數影響消費者混淆程度之迴歸分析表 依變

數

自變 數

相似性混淆 模糊性混淆 超負荷混淆

標準 β

值 t 值 標準

β 值 t 值

標準

β 值 t 值

常數 性別 年齡 學歷

.149 .090 -.182

0.41 3.074***

1.855*

-3.750***

-.036 -.088 -.022

1.390 -0,723 -1.761*

-0.435

-.005 .222 .015

-1.880 -1.109 4.541***

0.309

註：*=顯著水準 p 0.1 ≦ ，**=顯著水準 p 0.05 ≦ ，***=顯著水準 p .001 ≦

由迴歸檢定模式得知，女性消費者知覺相似性混淆顯著高於男性消費 者，但模糊性混淆及超負荷混淆，則沒有明顯的差異，假設 H1a 獲得支持。

消費者年齡與超負荷混淆有很顯著的正向關係，與相似性混淆也有顯著的

正向關係，消費者年齡與模糊性混淆則呈現反向的關係，也就是說，年齡

越大超負荷混淆越高、相似性也越高、但模糊性混淆則越低，假設 H1b 獲得 部分支持。消費者教育程度與相似性混淆、模糊性混淆呈現反向關係，與超 負荷混淆則呈現正向(但不顯著)的關係，也就是說教育程度越高，消費者 相似性混淆顯著地越低，但與模糊性混淆、超負荷混淆沒有顯著的關係，

假設 H1c 獲得部分支持。

2、人口統計變數影響消費者涉入程度之假設檢定

本研究使用迴歸分析統計模型來檢定消費者各人口統計變數(性別為虛 擬變數)與消費者趣味性涉入與風險性涉入程度的線性關係，趣味性涉入預 測模式R-Square = 0.011，模式顯著性P=0.210 (F=1.516)；風險性涉入預測 模式R-Square = 0.060，模式顯著性P=0.000 (F=8.497)，各變數迴歸模式係 數參見下表 8。

由迴歸檢定模式得知，男、女性消費者在趣味性與風險性涉入上並沒 有明顯的差異，假設 H2a 未獲得支持。消費者年齡與風險性涉入有很顯著 的反向關係，與趣味性涉入也有顯著的反向關係，也就是說，年齡越大風 險性涉入越低、趣味性涉入也越低，假設 H2b 獲得支持。消費者教育程度與 風險性涉入呈現顯著正向關係，與趣味性涉入則呈現反向(但不顯著)的關 係，也就是說教育程度越高，消費者風險性涉入顯著地越高，但與趣味性 涉入沒有顯著的關係，假設 H2c 獲得部分支持。

表 8: 人口統計變數影響消費者涉入程度之迴歸分析表

模型 趣味性涉入 風險性涉入

標準 β 值 t 值 標準 β 值 t 值 常數

性別 年齡 學歷

-.041 -.097 -.624

1.627 -0.817 -1.946*

-0.624

.030 -.218 .085

0.166 0.612 -4.481***

1.751*

註：*=顯著水準p 0.1 ≦ ，**=顯著水準p 0.05 ≦ ，***=顯著水準p .001 ≦ 3、消費者混淆與涉入程度影響延遲決策、購買滿意度之假設檢定

本研究使用迴歸分析統計模型來檢定消費者相似性混淆、模糊性混淆、

超負荷混淆、趣味性涉入、風險性涉入與延遲購買、購買滿意度的線性關係，

延遲購買預測模式 R-Square = 0.218，模式顯著性 P=0.000 (F=22.257)；購 買滿意度預測模式 R-Square = 0.136，模式顯著性 P=0.000 (F=12.568)，各 變數迴歸模式係數參見下表 9。

表 9: 消費者混淆與涉入程度影響延遲決策、購買滿意度之迴歸分析

模型 延遲購買 購買滿意度

標準 β 值 t 值 標準 β 值 t 值 常數

風險性涉入 趣味性涉入 超負荷混淆 模糊性混淆 相似性混淆

.359 .113 .131 .189 .035

0.000 7.853***

2.484***

2.945***

4.113***

0.786

.221 .238 .062 -.119 -.138

0.000 4.606***

4.980***

1.317 -2.463**

-2.905***

註：*=顯著水準 p 0.1 ≦ ，**=顯著水準 p 0.05 ≦ ，***=顯著水準 p .001 ≦

由迴歸檢定模式得知，消費者模糊性混淆、超負荷混淆與延遲購買有 顯著的正向關係，消費者趣味性、風險性涉入與延遲購買也呈現顯著的正 向關係，也就是說消費者混淆程度越高，消費者越傾向於延遲購買，消費 者涉入程度越高，消費者也越傾向於延遲購買，假設 H3a 與假設 H3b 皆獲 得支持。消費者模糊性混淆、相似性混淆與購買滿意度有顯著的反向關係，

消費者趣味性、風險性涉入與購買滿意度呈現顯著的正向關係，也就是說 消費者混淆程度越高，消費者購買滿意度會越低，消費者涉入程度越高，

消費者購買滿意度則越高，假設 H4a 與假設 H4b 皆獲得支持。

伍、結論與建議

本研究假設檢定之結果彙整如下表 10，本研究 10 個研究子假設中，有 5 個假設獲得支持，4 個假設部分支持，1 個假設未獲支持。消費者混淆與涉 入程度與依變數(延遲購買與購買滿意度)的 4 個假設皆有相當顯著性的支 持，消費者涉入程度與混淆程度越高，消費者越傾向於延遲購買決策，消 費者混淆程度越高則購買滿意度越低，但是當消費者涉入程度越高時，購 買滿意度會越高。

人口統計變數影響消費者混淆程度的假設僅獲得部分支持，也就是說，

人口統計變數會影響消費者混淆，但影響的層面可能有所不同，對於電子 科技產品，性別因素會造成相似性混淆的差異，年齡越大，相似性混淆與 超負荷混淆也越高，但是模糊性混淆則越低，可能原因來自於，越年長的 消費者對於科技產品的購買決策模式越定型，越不會重新評估或修正既有 的購買信念，因此越不會產生模糊性混淆。人口統計變數影響消費者涉入 程度的假設僅獲得部分支持，就性別而言，即使女性消費者的相似性混淆 高於男性，但是對於電子科技產品的涉入程度，尤其是手機的消費行為，

並不低於男性消費者，教育程度高低，也不會影響消費者對於電子科技產 品的趣味性涉入程度，但是電子科技產品涉入程度則與年齡有顯著的反向 關係，年齡越大，趣味性與風險性涉入程度都會越低。

從研究結果得知，年齡越大的消費群，越不適合做為電子科技產品的目 標顧客群，因為這一客群對於電子科技產品的混淆程度高，涉入程度低，

傾向延遲購買同時購買滿意度都很低，如何順從這一客群既有的購買決策

模式，例如送禮模式，以及增加對電子科技產品的趣味性涉入程度，這開

拓此一客群唯一可行的方案。對於女性客群來說，如何建立強勢品牌讓女

性消費者運用品牌特徵來減低相似性混淆，或者規劃賣場的情境線索，來 降低購買時的相似性混淆，會是加速女性消費者下定購買決策，同時增加 購買滿意度的可行方案。

表 10: 本研究假設檢定之結果彙整表 題

項

假說 結果

H1a 對於電子科技產品，女性消費者的混淆程度高 於男性消費者。

部分支持 H1b 年齡越大，消費者混淆程度越高。 部分支持 H1c 教育程度越高，消費者混淆程度越低。 部分支持 H2a 女性消費者的風險性涉入程度高於男性消費

者；趣味性涉入則沒有顯著差異。

未獲支持 H2b 年齡越大，趣味性與風險性涉入程度越低。 獲得支持 H2c 教育程度越高，趣味性與風險性涉入程度越

高。

部分支持 H3a 消費者混淆程度越高，越傾向於延遲購買。 獲得支持 H3b 消費者涉入程度越高，越傾向於延遲購買。 獲得支持 H4a 消費者混淆的程度越高，消費者購買滿意度會

越低。

獲得支持 H4b 消費者涉入程度越高，消費者購買滿意度越

高。

獲得支持

參考文獻 中文部分:

1. 吳萬益(2005)，企業研究方法，華泰出版社，頁 275-344 英文部分:

1. Ailawadi,K.L.,Neslin,S.A. and Gednek, K. (2001), “Pursuing the value- conscious consumer: Store brand versus national brand

promotions,”Journal of Marketing, Vol. 65, No. 1, pp. 71-89.

2. Andrews, G.W, (1988), “A revised marine diatom zonation for Miocene

strata of thesoutheasternUnited States,” Geol. Surv. Prof. Pap. U.S.,

Vol.1481,pp.1–29.

3. Bellizzi, J.A., Crowley, A.E. and Hasty, R.W. (1983), “The effects of colour in store design,” Journal of Retailing, Vol. 54, Spring, pp. 21-45

4. Bettman, J.R., Johnson, E.J., Luce, M.F. and Payne, J.W. (1993),

“Correlation, conflict and choice,”Journal of Experimental Psychology:

Learning Memory and Cognition, Vol. 19, July, pp. 931-951.

5. Blackwell, R. D., P. W. Miniard, and J. F. Engel, “Consumer Behavior, Tex.:Harcourt,” College Publishers, 2001.

6. Bloch, Peter H. and Richins, M.L. (1983), “A theoretical model for the study of product importance perceptions,”Journal of Marketing, Vol. 47, Summer, pp.69-81.

7. Bloch, Peter H., Daniel L., Sherrell and Ridgeway, N. M. (1986),

“Consumer search: an extended framework,”Journal of Consumer Research, Vol. 13, No. 1, June, pp.119-126.

8. Brucks, M. (1985) “The Effects of Product Class Knowledge on

Information SearchBehavior,”Journal of Consumer Research,Vol,12,No,1- 16

9. Cahill, D.J. (1995). “We sure as hell confuse ourselves, but what about the customers” Marketing Intelligence and Planning, Vol. 13, pp. 5-9.

10. Cheary, N. (1997), “Fashion victim,” Marketing Week, Vol. 20, October, pp. 36-39.

11. Cole, C.A. and Balasubramanian, S.K. (1993), “Age difference in

consumers’ search for information: Public policy implications,” Journal of Consumer Research, Vol. 20, No. 6, pp. 157-169

12. Dhar, R. (1997), “Consumer preference for a no-choice option,” Journal of Consumer Research, Vol. 24, September, pp. 215-231

13. Diamond, S.A. (1981), “Trademark problems and how to avoid them.

Revised Edition,”Crain Communica tions, Chicago

14. Engel, J.E., R.D. Blackwell and Miniard, P.W., (1990), “Consumer Behavior,”The Dryden Press.

15. Engel JF, Blackwell RD, Miniard PW (1995), “Consumer Behaviour, 8th Edition,”Dryden Press, Orlando

16. Fisher, E. and Arnold, S.J. (1990), “More than a labor of love: Gender roles and Christmas gift shopping,”Journal of Consumer Research, Vol. 17, No.

3, pp. 333-345.

17. Foxman, E.R., Muehling, D.D. and Berger, P.W. (1990), “An investigation factors contributing to consumer brand confusion,” Journal of Consumer Affairs, Vol. 24, No.1, pp.179-180.

18. Greenleaf, E.A. and Lehmann, D.R. (1995), “Reasons for substantial delay

in consumer decision making,”Journal of Consumer Research, Vol. 22,

September, pp. 186-199.

19. Hanna, N. and Wozniak, R. (2001), “Consumer Behavior,” an Applied Approach

20. Harrison, K. (1995), “Revolution in the tub,”Super Marketing, Vol .17, pp.

8-19.

21. Hawkins, D.I., Best, R. J. & Coney, K. A. (2001), “Consumer Behavior:

Building Marketing Strategy, 8th ed,”McGraw-Hill Book Company, New York

22. Huffman, C. and Kahn, B.E. (1998), “Variety for sale: Mass customization or mass confusion?,”Journal of Retailing, Vol. 74, No. 4, pp. 491-513 23. Jacoby, J. and Morrin, M. (1998), “Not manufactured or authorized by...’:

Recent federal cases involving trademark disclaimers,” Journal of Public Policy & Marketing, Vol. 17, pp. 97-108.

24. Kapferer, J.-N. (1995), “Brand confusion: Empirical study of a legal concept,”Psychology and Marketing, Vol. 12, No. 6, pp. 551–568.

25. Kohli, C. and Thakor, M (1997), “Branding consumer goods: Insight from theory and practice,”Journal of Consumer Marketing, Vol. 14, pp. 206-219 26. Kotler, P. (1991), “Marketing management: Analysis, planning,

implementation and control,”New Jersey: Prentice Hall.

27. Leek, S. and Chansawatkit, S. (2006), “Consumer confusion in the Thai mobile phone market,” Journal of Consumer Behavior, Vol. 5, Issue 6, pp.

518-532.

28. Leek, S. and Kun, D. (2006), “Consumer confusion in the Chinese personal computer market,”Journal of product and Brand Management, Vol. 12, No.

3, pp. 184-193(10).

29. Loken, B., Ross, I. and Hinkle, R.I. (1986), “Consumer confusion of original and brand similarity perceptions,” Journal of Public Policy and Marketing, Vol. 5, No. 2, pp. 233-346.

30. Lokotta, J. and Jacob, F. (2008), “Consumer confusion in service-to- business markets – foundations and first empirical results”. ESCP-EAP Working Paper, ISSN: 1619-7658, No. 34, January

31. Malhotra, N.K., Jain, A.K. and Lagokos, S.W. (1982), “The information overloads controversy: An alternative viewpoint,”Journal of Marketing, Vol. 46, Spring, pp. 27-37.

32. Miaoulis, G. and D’Amoato, N. (1978), “Consumer confusion and trademark infringement,”Journal of Marketing, Vol. 42, pp. 45–55 33. Mitchell, V.-W. and Bates, L. (1998), “UK consumer decision-making

styles,” Journal of Marketing Management, Vol. 14, pp. 199-225.

34. Mitchell, V.-W. and Papavassiliou, V. (1997), “Exploring consumer

confusion in the watch market,”Marketing Intelligence and Planning, Vol.

14, No. 4, pp. 164-17

35. Mitchell, V.-W. and Papavassiliou, V. (1999), “Marketing causes and implications of consumer confusion,”Journal of Product and Band Management, Vol. 8, No. 4, pp. 319-339.

36. Mitchell, V.-W., Walsh, G. and Yamin, M. (2005), “Toward a conceptual model of consumer confusion,”Advances in Consumer Research, Vol. 32, pp. 143-150.

37. Moorman, C. (1990), “The effects of stimulus and consumer characteristics on the utilization of nutrition information,”Journal of Consumer Research, Vol. 17, No. 12, pp. 362-374

38. Nanji, Z. and Parsons, K. (1997), “So many choices,”Telephony, Vol. 233, July, pp. 34-40.

39. Poiesz, T.B.C. and Verhallen, T.M.M. (1989), “Brand confusion in advertising. International,”Journal of Advertising, Vol. 8, pp. 231-244 40. Robertson, T.S., Zielinski, S. and Ward, J., (1985), “Consumer Behavior,

Illinois: Scott Foresman and Company,”

41. Schwartz, B. (2004), “The tyranny of choice,”Chronicle of higher education, Issue of 2004-01-23.

42. Schweizer, M., Kotouc, A.J. and Wagner, T. (2006),“ Scale development for consumer confusion," Advances in Consumer Research, Vol. 33, pp.

184-190.

43. Sproles, G.B. and Kendall, E (1986), “A methodology for profiling

consumers' decision-making styles,” Journal of Consumer Affairs, Vol. 20, No. 2, pp. 267-279

44. Turnbull, P. W., Leek, S. and Ying, G. (2000), “Customer confusion: The mobile phone market,” Journal of Marketing Management, Vol. 16, pp.

143-163.

45. Tversky, A. and Shafirs, E. (1992), “Choice under conflict: The dynamics of deferred decisions,” Psychology Science, Vol. 3, No. 6, pp. 358-361.

46. Wallendorf, M. (2001), “Literally literacy,” Journal of Consumer Research, Vol. 27, March, pp. 505-511.

47. Wood, M. (1998), “Socio-economic status, delay of gratification, and impulse buying,” Journal of Economic Psychology, Vol. 19, No. 3, pp. 295- 320.

48. Zaichkowsky, J.L. and Simpson, R.N. (1996), “The effect of experience with a brand imitator on the original brand,” Marketing Letters, Vol. 7, No.

1, pp. 31-39.

49. Zaichkowsky(1985), “Measuring the Involvement Construct,”Journal of

Consumer Research,Vol.12,pp.341-35