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我们真的知道消费者如何评价品牌延伸吗？基于八项研究二次分析的理论概括

PAUL A. BOTTOMLEY and STEPHEN J.S. HOLDEN

摘 要

作者研究了Aaker和Keller关于消费者如何评估品牌延伸的模型的经验概括，每种结论反映了不同的结果，作者使用包含原始研究数据和收集了七种在世界各地进行的类似的综合数据进行了二次分析，以了解出现了哪些共同点，该研究对理解如何评估品牌扩展以及如何进行经验概括具有一定的意义。对于品牌延伸，Aaker和Keller的模型假设中品牌延伸的评估是基于原始品牌的质量，母品牌和延伸品牌之间的契合度以及两者之间的相互作用。但是发现结果（包括Aaker、Keller和自己的结果）仅支持该完美模型中的某些假设。作者发现证据表明，每个品牌的延伸水平都因品牌和文化而异。所以作者认为仅基于一项研究就作出结论还为时过早。

关于品牌价值和品牌延伸的研究一直是引起人们极大兴趣的课题，其研究的巅峰是《国际市场研究杂志》(Barwise，1993年)和《市场研究杂志》(Shocker，Srivastava和Ruekert，1994年)的特刊。阿克和凯勒(以下简称为Aamp;K)发表的《关于消费者如何评价品牌延伸的研究》（1990）是这一领域的一篇开创性文章，对该领域文章的引文索引的搜索显示，迄今为止（2001年8月）已有92项其他已发表的研究引用了这篇文章。此外，Aamp;K的主要发现已经开始出现在营销学科的教科书中，包括Kapferer（1995）和Carpenter、Glazer和Nakamoto（1998），这进一步证明了文章的影响力，自A＆K最初进行品牌延伸研究以来，品牌延伸的研究一直在继续，因此研究基础知识仍然很重要^[1]，在A＆K的研究基础上，该研究现已广泛发表，并认为消费者对品牌延伸的评价主要基于：

1. 与制造原始产品相关的技能/资产可在多大程度上转移到扩展产品类别；

2.母品牌的类别与延伸产品类别相互补充或替代的达到的相互作用；

3.以及设计和制作延伸产品类别的困难。

然而，Aamp;K的研究表明，母品牌本身的质量与消费者对品牌延伸的评价之间没有直接关系。

尽管Aamp;K的发现得到了广泛的接受和传播，但一系列的模仿揭示了不同的结果，从而证实了哈伯德和阿姆斯特朗（1994）的论点，即模仿和延伸往往是完全相反的结果，这些模仿失败使人们对Aamp;K的原始发现的普遍性产生了疑问。考虑到本文的开创性，解决这些重复失败的问题很重要，以便为需要对消费者如何评估品牌延伸有基本了解的从业人员和学者提供良好的知识。 Sunde和Brodie（1993年）发表的一篇文章首次提出了对Aamp;K结果的经验可推广性进行限定的必要性，在他们的第二次研究中，Aaker和Keller（1993）对不同的发现提出了两种可能的解释。 首先，他们认为这些差异可能归因于实验目标和条件的变化。 例如，在这两项研究中，六个母公司中只有一个是常见的。第二，由于Sunde和Brodie的复制是在新西兰进行的，他们认为跨文化差异也是导致失败的一个因素。

幸运的是，Aamp;K研究的复制已经在世界各地进行，并被组装成Holden和Barwise（1995，1996）的一个数据集。总之，这些研究可以被认为代表林赛和埃伦伯格（1993）所说的一系列密切的复制，据我们所知，这个研究是独特的，可以更完整地分析Aamp;K的发现和经验可推广性。更具体地说，这个全面的数据集使我们能够检查Aaker和Keller（1993）提出的两个命题，作为解释他们最初的研究和至少一个复制之间缺乏特定条件。总之，我们的文章的动机既是需要了解经验概括的形成的过程，也需要完善消费者如何评价品牌延伸的经验概括。

鉴于这些目标，我们首先讨论了数据库中研究的研究设计，描述了正在测试的模型和数据收集方法。在讨论了分析数据的方法之后，我们报告了出现的概括。最后讨论了我们的结果对理解消费者如何评估品牌延伸和研究人员如何发展经验概括的影响。

研究设计

Aamp;K（1990）和随后的研究人员开始测试以下模型：

1. a _ext =₀ ₁ 质量 ₂ 转移 ₃ 补充

₄ 替代 ₅ 质量 转移 ₆ 质量

• • 补充 7 质量 替代 8 很难

换句话说，Aamp;K假设消费者对品牌延伸的态度（Aext )是母品牌质量、母品牌产品类别与延伸类别之间的契合度、质量与三个适合变量的相互作用以及扩展类别产品的设计和制造难度。

数据收集任务相对简单，在每项研究中制定了一份问卷，其中受试者对一系列品牌扩展的关键变量（见方程1）进行回答，研究人员通常使用在三到六个母公司和三个扩展品牌，从而产生9至18个观察主体，受试者对每个扩展的态度被规定为他们如何感知扩展的质量和尝试扩展的可能性的平均值。

我们的项目是基于对Aamp;K（1990年）、Sunde和Brodie（1993年）^[2]、Alexandre-Bourhis（1994年）、Nijssen和Hartman（1994年）、Holden和Barwise（1995年）以及Bottomley和Doyle（1996年）提供的8个数据集的二次分析，然而由于Holden和Barwise收集了三组数据，他们的数据集由收集数据的大学(即伦敦商学院(LBS)、法国ESSEC和美国伊利诺伊大学)参考，这些数据集可用SPSS或Excel格式获得。

分析

数据分析必须应对两个挑战：原始数据的多重共线性和从多个数据集推广的发展。 多重共线性问题得到了Aamp;K的承认，他试图通过给出全效应模型（如方程1所示）和一个排除三个交互项的主要效应模型的结果来处理它，虽然排除共线项是解决这一问题的一种方法，但它受到了研究者的批评，他们认为模型规范应该是理论驱动的，由于在Aamp;K模型中的所有自变量的各种复制中至少有一些支持，我们在这里重点讨论全效应模型规范。

为了处理多重共线性问题，我们使用了Lance（1988）剩余中心技术，继Nijssen和Hartman（1994）之后，在这个两阶段回归过程中，我们回归了每个交互项在其两个组成部分（即质量和转移在这种情况下）使用普通最小二乘，我们保存并使用了结果残差(Q），当测试使用普通最小二乘估计的全效应模型时，T代替各自的交互项。

为了应对从多组数据中发展经验概括的第二个挑战，可以使用三类广泛的方法。 一种方法是简单地计算支持假设的研究，称为投票计数（亨特、施密特和杰克逊1982）。 第二种方法是元分析(Farley和Lehmann1986)。最后的方法是二次分析（或再分析）原始数据集。在这种情况下由于原始数据集的可用性，这种最后一种分析形式是唯一可能的。投票统计和元分析方法都面临的问题是：报告的统计数据在已发表的研究中往往是不可比较的。 在我们的案例中，作者对他们是否进行了以剩余为中心的分析，以及他们是否报告了全效应模型或主要效应模型进行了不同的分析。因此我们进行了两次利用残差中心技术对数据集进行分析，为进一步分析提供了一个标准依据。 我们将二次分析和计票相结合，以完善我们的经验概括。这些方法的优点是它们很简单，特别是在这种情况下，使我们能够突出解释一系列产生冲突结果的重复的实验。在寻求跨三个不同领域的推广时，我们进行了三组分析：（1)跨研究(使用不同的主题、不同的母公司品牌和不同的品牌扩展)，(2）跨个别品牌扩展，（3）不同的文化差异扩展。

全面研究

我们首先报告我们对全效果模型的二次分析的结果，在每个研究中对所有品牌延伸的数据进行了聚合。这种水平的分析与Aamp;K对他们最初发现的陈述是一致的。然而为了处理多重共线性问题，我们首先对从每个作者获得的数据进行剩余中心化，然后我们对模型进行了估计，将残差交互项替换为每项研究的非中心交互项，我们的二次分析结果见表1。

利用简单的投票计数，我们发现与质量相关的标准化回归系数的显着性和三个拟合变量，即转移、互补和替代。 所有八项研究都提供了统计上有意义的支持(Plt;.05)。为母品牌的质量作为品牌延伸评价的基础。同样，几乎所有的研究都证明了三个拟合变量的贡献。唯一的例外是结论在Nijssen和Hartman（1994）数据集的分析中没有显着性意义。

混合支持与三个拟合变量中的每个变量的质量相互作用，并为主要效果，质量与转移的相互作用(Q*T在八项研究中的五项研究中是显著的，质量和补体的相互作用(Q*C在四项研究中是显著的，质量和替代的相互作用(Q*S）在两项研究中是显著的，但在一例中这种关系是负的，这与预期相反。 最后在七项研究中，只有四项是重要的。

这些结果表明，剩余中心在提供更明确的结论方面取得了成功，Holden和Barwise（1995年、1996年）对没有剩余中心的8个数据集进行了二次分析，发现很少有明确的结果。在中心化之后，我们发现结果显示出“显著的相同性”，与八项研究的显著差异不同(Ehrenberg，1995年)，质量的主要影响和三个拟合变量被证明是重要的决定因素，影响消费者如何积极评价品牌延伸。然而，这三个相互作用项的作用和困难的直接作用是混合的。 为了澄清只有在某些研究中具有统计学意义的效应的影响，我们转向在单个品牌延伸水平上的分析。

表1

残差中心后的全效应模型：beta;系数