Factors Influencing Consumer Decision to Purchase a Car

Abstract

Ця стаття узагальнює аргументи та контраргументи в межах наукової дискусії з питання визначення факторів впливу на купівельну поведінку споживачів автомобілів. Основною метою проведеного дослідження є визначення факторів впливу споживачів з різними демографічними характеристиками на їх рішення про купівлю автомобіля з відмінними характеристиками, вартістю та терміном експлуатації. В рамках даного дослідження було опитано 200 респондентів, з яких лише 103 анкети були використані для подальшого аналізу. Розмір вибірки описує майже 50% дисперсії та є придатним для такого типу дослідження. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали методи: факторного аналізу – для групування і визначення залежних змінних які описують функціональні та цінові особливості автомобілів; ANOVA модель – для визначення факторів впливу на купівельну поведінку споживачів автомобілів. В статті представлено результати емпіричного аналізу, який засвідчив, що жодна з важливих демографічних змінних споживачів (стать, освіта, професія та вік) не виявила значного впливу на рішення про купівлю автомобіля з урахуванням його функціональних та цінових відмінностей. Дослідження емпірично підтверджує та теоретично доводить, що на купівельну поведінку споживачів більшою мірою впливають екологічні показники експлуатації автомобілів ніж цінові. Цей результат може бути пов'язаний з характеристиками вибірки, яка показала, що немає значного впливу будь-яких демографічних змінних споживачів на прийняття рішення про покупку автомобіля на основі його особливостей, а також факторів цінової свідомості, таких як вартість перепродажу, утримання та паливо. В статті обґрунтовано наведено ряд обмежень використання отриманих результатів пов’язаних із вибіркою дослідження. Результати проведеного дослідження можуть бути корисними для маркетологів, дилерів автомобільних компаній з метою побудови стратегії просування та продажів автомобілів.

This study is conducted to understand consumers’ preferences with different demographic variables on their car purchase decision based on features the car offers and the cost consciousness variables considered mainly by consumers, as suggested by previous studies on this topic. The judgmental survey method was used for this research using a structured & non-disguised questionnaire to collect the responses. The pilot survey was used to understand the instrument’s reliability and validity total of 200 respondents were contacted, but 143 responses were received. The response rate was almost 72% of the reached respondents. But, only 103 usable responses were considered for analysis as there were 40 responses found not to be a worthwhile while. 13 were inconsistent with their answers, 22 had missing values with essential questions, and the remaining 5 were outliers in their response. The shortlisted sample size (with almost 50% responses) is adequate for this type of research. Factor analysis with PCA is performed to group the variables and define the dependent variables for this study. The two dependent variables were defined from this. They are described as features of the cars and cost consciousness. Then ANOVA is used to get p-values for the regression scores of the independent demographic variables to understand the impact. The findings of this study show that none of the essential demographic variables of consumers (here gender, education, occupation and age) has shown a significant impact with features and cost consciousness as dependent variables in car purchase decisions. These findings contradict the studies done in the past. It is find from this study, that the consumers are more fashion-conscious and environmentally conscious than cost-conscious. This result may be because of the characteristics of the sample, which shows that there is no significant impact of any of the demographic variables on the car purchase decision based on the feature of the car as well as cost-consciousness factors like resale value, maintenance and fuel. The results of this study may change if the sample contains equal percentages of the consumers for all the demographic factors. The results may vary if the sample has more part-time employees and other types such as students, retired and unemployed.