Exploring consumers' virtual garment fit satisfactions to predict their actual satisfactions

thumbnail.default.alt
Tarih
2018
Yazarlar
Büyükaslan, Evrim
Süreli Yayın başlığı
Süreli Yayın ISSN
Cilt Başlığı
Yayınevi
Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Özet
Kıyafet gibi denenerek satın alınması tercih edilen ürünlerin internet satışı nispeten yeni ve bir o kadar da problemli bir konudur. İnternet üzerinden satın alınan her dört kıyafetten biri iade edilmektedir (Briggs, 2013). İade sebeplerinin başında kıyafetlerin giyen kişinin bedenine uygun olmaması ve duruşu gösterilmektedir (Kim, 2008). Son yıllarda, sanal giyinme (virtual try-on) teknolojisi, internet üzerinden yapılan kıyafet alışverişlerinde giysi durusuna (fit) bağlı olan sorunların giderilmesi için çözüm olarak önerilmektedir. Sanal giyinme; tüketicinin vücudunun sanal benzetiminin (simulation) oluşturulması ve bu benzetimin bilgisayar ortamında sanal kıyafetlerle giydirilmesi olarak tanımlanabilir. Sanal giyinme teknolojisinin giyim sektöründe kullanılması henüz sık karşılaşılan bir durum olmasa da önümüzdeki yıllarda giderek yaygınlaşacağı düşünülmektedir. Sanal giyinme teknolojisini test eden İngiliz perakende firması ASOS, internet alışverişlerinde ürün iade oranlarının yüzde elli oranında azalttığını belirtmiştir (Dunn, 2015). İnternet alışverişinin giderek yaygınlaşması ve buna bağlı olarak giysi duruşunun daha sık karşılaşılan bir problem olarak ortaya çıkması bu tezin motivasyonu olmuştur. Son on yıl içerisinde internet alışverişlerinde karşılaşılan giysi duruşu sorununu ele alan pek çok akademik araştırma yapılmıştır. Ancak bu araştırmaların çoğunda, giysi duruşu tüketiciler tarafından değil, giyim tasarımı veya teknolojileri konularında uzman kişiler tarafından değerlendirilmiştir. Bir diğer dikkat çeken nokta da üç boyutlu giydirme teknolojisinin internet alışverişi için kullanılmasından ziyade ürün geliştirme amacıyla kullanımına yönelik araştırmaların yaygınlığıdır. Bu doktora tezi, tüketici bakış açısının dikkate alınması ve sanal giyinme teknolojisinin internet alışverişine yönelik değerlendirilmesi açısından farklılık göstermektedir. Giysinin bedene uygunluğu, farklı ve pek çok sayıda faktöre bağlı olduğu için oldukça karmaşık bir konudur. 1990 yılında LaBat ve DeLong, tüketicilerin giysinin duruşundan memnuniyetlerini etkileyen faktörleri içsel ve dışsal faktörler olarak sınıflandırmışlardır (LaBat & DeLong, 1990). İçsel faktörler; kıyafet, tüketici ve bu ikisinin etkileşimine bağlı olan faktörler olarak tanımlanabilir. Dışsal faktörler ise moda endüstrisi ve toplum tarafından belirlenen, güzellik algısına bağlı olan ancak giysiyi giyen kişiden bağımsız olan faktörlerdir. Dışsal faktörlerin giysi duruşu memnuniyetine etkisinin ölçülmesi döneme ve topluma bağlı olduğu için daha zordur. LaBat ve DeLong (1990) tarafından önerilen modeldeki içsel faktörler göz önünde bulundurarak deneylerin planlaması yapılmıştır. Bu sebeple tüketicilerin giysi durusu memnuniyetine etki eden içsel faktörleri detaylandırma ihtiyacı doğmaktadır. İçsel faktörler kişiye bağlı olarak beden memnuniyeti; kıyafet-kişi ilişkisine bağlı olarak da beden ölçüleri ve kıyafet olarak sınıflandırılabilinir. Kıyafet etkeni ise kendi içinde alt kavramları olan bir başlıktır. Kıyafetin ölçüleri ve kıyafet tasarımı (siluet, kontur, renk ve doku özellikleri) giysi duruşu memnuniyetine etki eden bu alt faktörler olarak sayılabilir. Yakın zamanda sanal giyinme kavramı tüketicilerin bilgisayar ekranına bakarak giysi duruşundan memnuniyetlerine karar verme durumunu beraberinde getirecektir. Sanal giysinin duruşuna bağlı olarak tüketiciler ürünü satın almaya veya almamaya karar vereceklerdir. Sanal giysi duruşu memnuniyeti bu sebeple başlı başına yeni bir kavramdır ve bugüne kadar sanal giysi duruşu memnuniyetine etki eden faktörler üzerine henüz bir araştırma yapılmamıştır. Bu doktora tezinde, tüketicilerin sanal giysi duruşu memnuniyetine etki eden faktörler, DeLong ve LaBat'in gerçek kıyafet duruşu memnuniyetine yönelik önerdikleri model esas alınarak geliştirilmiş ve etkileri istatik yöntemlerle test edilmiştir. Sanal giyinme gerçek hayatta kıyafeti denemekten oldukça farklı bir tecrübedir. Dolayısıyla bu model için yeni faktörler önerilmiştir. Bu yeni faktörlerin başında sanal beden memnuniyeti gelmektedir. Sanal giyinme esnasında, ideal durumda, kişi kendi bedenini bilgisayar ortamında üç boyutlu olarak görmektedir. Kişinin sanal ortamdaki bu görüntüsünden memnuniyeti; sanal giysi duruşundan memnuniyetini etkileyen bir faktör olarak önerilmiştir. Bunun dışında, sanal giyinme sürecinde kişi üç boyutlu giydirme teknolojileriyle etkileşim halindedir ve bu teknolojilere karşı tutumları sanal giysi duruşu memnuniyetine etki edebilir. Bu teknolojilerin başında üç boyutlu vücut tarayıcıları gelmektedir. Mevcut teknolojilerle, kişinin vücut benzetiminin en gerçekçi şekilde oluşturulması için üç boyutlu tarayıcıyla taranması gerekmektedir. Etkileşim halinde olunan bir diğer teknoloji de üç boyutlu giydirme programı aracılığıyla sağlanan sanal giydirmenin kendisidir. Son olarak sanal giyinme esnasında kumaşlara dokunup hissetme imkânı yoktur. Normal şartlarda bu kumaşların tutum özelliklerini objektif olarak değerlendirmek için bazı mekanik ve fiziksel özellikleri kullanılmaktadır. Bu özellikler giydirme programlarına üç boyutlu kumaş özellikleri olarak aktarılmakta ve algoritmalarında sanal kıyafeti oluştururken kullanılmaktadır. Farklı kumaş özelliklerinin sanal ortamda da gerçek hayatta olduğu gibi farklı giysi duruşu göstermeleri beklenmektedir. Dolayısıyla üç boyutlu kumaş özellikleri de sanal giysi duruşu memnuniyetini etkileyen bir diğer faktör olarak önerilmiştir. Tüketicilerin sanal giysi duruşundan memnun olması durumunda ürünü satın alması olasıdır. Daha sonrasında ürünü temin eden tüketici, ürünü deneyecek ve gerçek giysi duruşunu değerlendirecektir. Bu değerlendirmenin sonucu da gerçek giysi duruşu memnuniyeti olarak adlandırılabilir. Dolayısıyla sanal giysi duruşu memnuniyetinin gerçek giysi duruşu memnuniyeti ile pozitif yönde bir ilişkisinin olması beklenir. Bu doktora tezinde de, sanal giysi duruşu memnuniyetinin, gerçek giysi duruşu memnuniyetini tahmin etmek için kullanılması öngörülmüştür. Sanal giysi duruşu memnuniyeti tek başına tahmin eden değişken (predictor variable) olarak kullanılabilir. Ancak bu değişkenin LaBat ve DeLong'un önerdiği modelde diğer içsel faktörlerle (kumaş özellikleri, beden ölçüleri ve beden memnuniyeti) birleştirilmesi, ve bu değişkenlerin de tahmin eden değişken olarak kullanılması durumunda gerçek giysi duruşu memnuniyetini daha iyi/yakın tahmin edeceği öngörülmüştür. Dolayısıyla gerçek giysi duruşunu yüksek oranda tahmin edecek bir istatistiksel modelin geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu tezin temel iki amacı: 1) tüketicilerin sanal giysi duruşu memnuniyetlerine etki eden faktörlerin belirlenmesi/test edilmesi; 2) tüketicilerin gerçek giysi duruşu memnuniyetlerinin, sanal giysi duruşu memnuniyetlerini kullanarak tahmin edilmesi olarak özetlemek mümkündür. Bu amaçlar göz önünde bulundurularak deneylerin tasarımı gerçekleştirilmiştir. Deney tasarımı gerçekleştirilirken dikkat edilen bir diğer nokta da sanal giydirme teknolojisinin gerçek kumaş özelliklerini yeterince yansıtamaması yönündeki araştırma ve tespitlerdir. Dolayısıyla farklı özelliklerdeki kumaşların gerçekte ve sanal ortamda nasıl bir giysi duruşu sergiledikleri ve tüketiciler tarafından giysi duruşlarının nasıl değerlendirildiği önemsenmiştir. Daha önce de izah edildiği gibi, giysi duruşuna etki eden içsel faktörlerden biri de kıyafetin tasarımıdır. Tasarım ise siluet, kontur, renk ve doku özelliklerinin bir bileşimidir. Eğer kumaş özelliklerinin giysi duruşuna etkisi araştırılmak isteniyor ise, diğer bileşenlerin sabitlenmesi deneysel tasarım açısından gereklidir. Deneyler için, giysi duruşu problemlerinin daha çok alt beden kıyafetlerde yaşanması sebebiyle, alt beden kıyafet gruplarından birinin seçilmesi uygun görülmüştür. Kumaşların dökümlülük özellikleri giysi duruşuna etki eden temel özelliklerden biridir. Dolayısıyla farklı dökümlülük özelliklerine sahip kumaşların kullanılması benimsenmiştir. Bu sebepten ötürü de dökümlülük özelliğinin ortaya çıkacağı dairesel etek modeli kıyafetin silueti için uygun görülmüştür. Renk olarak ise nötr bir renk olan siyah tercih edilmiştir. Ürün grubu ve renk belirlendikten sonra on dört farklı dokuma kumaş temin edilmiştir. İlk olarak bu dokuma kumaşların özellikleri farklı test yöntemleriyle ölçülmüştür. Kumaşların üç boyutlu giydirme programlarında gerçeğe en yakın olarak oluşturulması için bükülme ve kayma dirençlerinin, ve esneme özelliklerinin atkı ve çözgü yönünde ayrı ayrı tespit edilmesi ve programa girilmesi gerekmektedir (Bu programlar kendi kütüphanelerinden uygun kumaşın seçilmesi seçeneğini de sunmaktadırlar. Ancak, kumaş özelliklerinin yarattığı farkların bu çalisma için esas alınması sebebiyle, gerçekte ölçülen değerlerinin kullanılması uygun görülmüştür). Bahsedilen özellikler dışında kumaş kalınlığı, gramajı ve sürtünme katsayısının da programa girilmesi gerekmektedir. Kumaşların esneme ve kayma özellikleri, mukavemet cihazıyla; bükülme özellikleri, Shirley kumaş sertlik test cihazıyla; sürtünme katsayısı ve yüzey pürüzlülük özellikleri ise bu ölçüm amaçları için geliştirilen test cihazlarıyla ölçülmüştür. Bunun dışında kumaşlarin dökümlülük katsayısı değeri de Cusick dökümlülük cihazı kullanılarak hesaplanmıştır. Daha sonra bu on dört kumaş, ölçülen özelliklerine göre R programında hiyerarşik olarak (hierarchical cluster) dört grupta kümelenmiş, her gruptaki kumaşların tutum özellikleri iki tekstil teknoloji uzmanı tarafından sübjektif olarak değerlendirilmiş, ve grup içerisinde birbirine çok benzer olan kumaşlar elenmiştir. Sübjektif eleme yapılmasının sebebi, etekleri deneklerin giyecek olması ve birbirine çok benzer olan kumaşların giysi duruşu değerlendirmelerinin de çok benzer olacağıdır. Sonuç olarak dört farklı kümeye dahil yedi farklı kumaş, giysi duruşunu değerlendirmek üzere, aynı ölçülere sahip daire etekler olmak üzere dikilmiştir. Daire etekler baz bedeni olarak tercih edilen Medium (M) beden olarak dikilmişlerdir. 18-35 yaş aralığı arasında M beden giyen kadınlar en sık internet alışverişi yapan yaş grubu olması sebebiyle tercih edilmiştir. Deneylere farklı etnik gruplarda ve eğitim düzeylerinde, kırk beş kadın denek katılmıstır. Deneyler Cornell Üniversitesi'nin etik kurul onayıyla, Cornell BodyScan Lab'da uygulanmıştır. Her bir denek laboratuvara tek tek çağırılmıştır. Denek laboratuvara geldiğinde ilk olarak kendi iç çamaşırlarıyla üç boyutlu vücut taraması yapılmış; demografik özellikleri, beden memnuniyeti, internet alışveriş alışkanlıkları, hazır giyim kıyafetlerinin kendi bedenlerine uygunluğu, moda zevki gibi değişkenler çevrimiçi bir anketle ölçülmüştür. Daha sonra deneğe kendi bedeni üç boyutlu olarak ekrandan gösterilmiş ve sanal beden memnuniyeti buna bağlı olarak ölçülmüştür. Sonraki etapta, deneğe her bir kumaş kümesinden bir etek olacak şekilde toplamda dört farklı etek verilmiş ve etekleri giymesi istenmiştir. Deneğin vücut tarayıcısından elde edilen avatarına bu dört etek ayrı ayrı sanal olarak giydirilmiştir. Sanal etekler oluşturulurken daha önceden ölçülen kumaş özellikleri kullanılmıştır. Denekler her bir eteğin önce sanal giydirmesini görmüş ve etek duruşunu 7'li Likert ölçeğinde bel, karın, basen ve etek ucu bölgeleri için ayrı ayrı değerlendirmiştir. Daha sonra aynı eteğin gerçeğini giymiş ve aynı değerlendirmeyi bu sefer aynaya bakarak yapmıştır. Bu işlem dört etek için tekrarlanmıştır. Deneyin sonunda deneğin üç boyutlu giysi duruşu teknolojilerine yönelik değerlendirmeleri ölçülmüştür. Her bir deney yaklaşık bir saat sürmüş ve deneklere deney sonunda on beş dolar ödeme yapılmıştır. Elde edilen veriler SPSS v.25 istatistik analiz programında analiz edilmiştir. Araştırmanın ilk amacı olan sanal giysi duruşu memnuniyetini etkileyen faktörleri tespit edebilmek için ölçülen her bir bağımsız değişkenin (beden ölçüleri, sanal beden memnuniyeti, etek tasarımına karşı tutumu, sanal giyinme teknolojilerine karşı tutumu, ürün grubuna karşı tutumu, ürün grubu internetten satın alma davranışı ve 3 boyutlu kumaş özellikleri), bağımlı değişken (sanal giysi duruşu memnuniyeti) ile ilişkisi Pearson's korelasyon testi ile ölçülmüştür. En yüksek korelasyonun, basen bölgesi için ölçülen sanal beden memnuniyeti olduğu tespit edilmiştir (r(180)= .50). Daha sonra karın, basen-kalça ve bel çevresi ölçüleri ile negatif yönlü ilişkisi tespit edilmiştir (sırasıyla: r(180)= -. 34, -. 29, .-28). Deneklerin etek tasarımına karşı tutumu, sanal giysi duruşu memnuniyetleriyle pozitif ilişkili bir değişken olarak saptanmıştır (r(180)= .33). Deneklerin sanal giyinme teknolojilerine karşı tutum ve sanal giydirme memnuniyeti arasında ilişki tespit edilmiş olsa da bu ilişkinin derecesi azdır (r(180)= .26). (Tüm korelasyonlar için p değeri 0.01'den küçüktür). Bir diğer tespit edilen durum da, giydirme programına girilen kumaş özelliklerinin sanal giysi duruşu memnuniyeti ile ilişkisi olmadığıdır. Başka bir deyişle, farklı kumaşlara göre oluşturulan sanal giysilerin, giysi duruşu memnuniyetleri kumaş farklılığından etkilenmemiştir. Bu araştırmanın bir diğer temel amacı da tüketicilerin gerçek giysi duruşu memnuniyetini tahmin edecek bir istatistik model geliştirmek ve başarı oranını test etmektir. Farklı etekler farklı denekler tarafından giyilip değerlendirildiği için çoklu doğrusal regresyon modelinin (multilevel linear regression model) kullanılması uygun görülmüştür. Çoklu regresyon modellerinin hiyerarşik yapısına göre etekler birinci katmanda, denekler ikinci katmanda yer almaktadır. Bu analizde tahmin yöntemi olarak en büyük olabilirlik kestirimi (maximum likelihood estimation) yöntemi kullanılmıştır. En nihayetinde, gerçek giysi duruşu memnuniyeti tahmin değişkeni olarak; denek numarası rassal değişken olarak; beden ölçüleri, beden memnuniyeti, kumaş özellikleri ve sanal giysi duruşu memnuniyeti tahmin eden değişkenler olarak tanımlanmış ve analiz gerçekleştirilmiştir. Tahmin modelinin geçerliliğini test edebilmek için çapraz geçerlilik (cross validation) yöntemi uygulanmıştır. Bu amaçla verinin yüzde sekseni (N=148) ile çoklu regresyon modeli kurulmuş ve kalan yüzde yirmisi (N=32) ile de modelin geçerliliği test edilmiştir. Çoklu regresyon modeline göre, en kuvvetli tahmin eden değişkenin sanal giysi duruşu memnuniyeti olduğu tespit edilmiştir (F(1, 88.720=49.292, p<0.01, β= .55). Kumaşların atkı yönünde bükülme direncinin en iyi ikinci tahmin eden değişken olduğu gözlenmiştir (F(1,131.055)=11.174, p< 0.01, β= -.38). Oluşturulan çoklu regresyon modeli, verinin kullanılmayan yüzde yirmilik kısmını tahmin etmek için kullanılmıştır. Tahmin edilen ve gerçekte ölçülen giysi duruşu memnuniyeti arasında çok yüksek korelasyon bulunmuştur (r(32)= .83, p< 0.01). Ayrıca tahmin edilen ve gerçekte ölçülen giysi duruşu memnuniyeti arasında eşleştirilmiş t-testi (paired t-test) yapılmış ve iki grubun aritmetik ortalamaları arasında istatistiksel olarak bir fark gözlenmemiştir (t(1, 31)=1.86, d=.23, p= 0.07). Ölçülen aritmetik ortalama farkının (d= .23) düşük olması da modelin tahmin etme basarisinin yüksek olduğunu göstermektedir. Ayrıca, deneklerin sanal giysi duruşu memnuniyetlerinin gerçek giysi duruşu memnuniyetlerinden istatistiksel olarak daha düşük olduğu görülmüştür (t(1, 180)= 2.69, p< 0.01, d= .21 ). Oldukça dökümlü (bükülme direnci 0.5-3 mikroNm civarı) veya oldukça sert (bükülme direnci 7 mikroNm üzerinde) olan kumaşlardan oluşturulan sanal ve gerçek eteklerin giysi duruşu değerlendirmesi arasında Istatistiksel olarak fark gözlenirken, orta derecede dökümlü kumaşlarda (3-7mikroNm) fark gözlenmemiştir. Bu araştırmada kullanılan kumaşlara göre, 3 boyutlu giydirme programının 3-7 mikroNm aralığında bükülme direnci gösteren kumaş benzetimlerinde başarılı olduğu, ancak diğer kumaşlarda yeterince başarılı olamadığı gözlenmiştir. Ayrıca gerçek eteklerin giysi duruşu değerlendirmeleri, kumaş farklılıklarından ötürü, birbirlerinden farklı iken ayni eteklerin sanal giysi duruşu değerlendirmelerinin farklı olmadığı sonucu istatistiksel olarak tespit edilmiştir. Bu da giydirme programlarının kumaş özelliklerini yansıtmakta henüz yeterince başarılı olmadığı sonucunu beraberinde getirir. Bir diğer tespit de deneklerin kendi vücutlarını üç boyutlu ortamda gördükleri zaman özellikle bel, kalça ve basen bölgeleri memnuniyetlerinin anlamlı bir oranda azaldığı tespit edilmiştir. Sonuç olarak, bu araştırma literatürden farklı olarak giysi duruşunu değil daha sübjektif bir kavram olan giysi duruşu memnuniyetini sanal ve gerçek ortamlarda tüketici perspektifini esas alarak ölçmüştür. Üç boyutlu tarayıcıların daha ulaşılabilir olması sebebiyle önümüzdeki yıllarda internet alışverişlerinde kullanımı çok olası olan sanal giyinme ve tüketicinin sanal giysi memnuniyetine etki eden faktörler araştırılmış ve etkileri ölçülmüştür. Sanal giyinme teknolojisinin nihai hedefi gerçek hayatta kişilerin giysi duruşundan memnun olmasını sağlamaktır. Bu amaçla sanal giysi duruşu memnuniyeti ve diğer içsel faktörler kullanılarak, kişilerin giysi duruşunu başarıyla tahmin edebilecek bir istatistiksel model geliştirilmiştir. Bu çalışmanın, tüketicilerin gerçek hayattaki giysi duruşu memnuniyetlerini tahmin edebilecek bir model geliştirmesi açısından hem tüketiciye hem de giyim sektörüne fayda sağlayabileceği düşünülmektedir. Örneğin bir giyim firması, bu çalışmadaki metotları kullanarak, müşterisinin giysi duruşundan memnuniyetini sanal giydirme teknolojileriyle internet aracılığıyla ölçtüğü takdirde, giysinin kumaş özelliklerini kullanarak, kişinin kıyafeti gerçekten denediğinde ne kadar memnun olabileceğini tahmin edebilir. Bu sayede internet üzerinden satın almalarda geri dönüş oranlarını minimize edip, maliyetlerini ciddi oranda azaltabilir. Bu çalışma ile giyim ve tekstil ürünlerinin internet üzerinden alışverişlerinde en yaygın ürün iadesi sebebi olan giysi duruşunun optimize edilmesi hedeflenmiş, deneylerle oluşturulan senaryoda bu hedef gerçekleştirilmiştir.
Garment fit satisfaction is a very complicated phenomena due to its numerous components and has always been a problem for clothing companies since consumers often complain about poor fitting. However, this issue became more significant due to high return rates of online shopping which is often associated with the fit of the garment. Virtual try-on technology is a useful tool to minimize fit issues encountered during and after online purchasing. Virtual try-on technology enables consumers to see and evaluate how a specific cloth would actually look on their own bodies. During a virtual try-on experience, consumers are expected to evaluate the garment fit by looking at a virtual image. This image consists of a virtual cloth created by a simulation software and a virtual model that represents consumer's body. For a life-like experience, virtual model must be an accurate and realistic simulation of consumer's body which is often attained by 3D body scanning. Occasions for the virtual try-on technology to be used for online shopping have been already discussed in academia and industry during the last decade, but these expectations have not been met due to expensive and inaccessible 3D body scanners. However, 3D body scanning technology has evolved since then. Nowadays, to scan an object, a surface or a human body, is as easy as using a mobile phone or a portable scanner. Even though, it is not yet that common, using virtual try-on technology for online shopping is now around the corner. When the virtual try-on technology is fully ready for the market, it can be possible for consumers to decide whether to buy a cloth depending on their fit satisfactions of a virtual garment. This anticipation makes virtual fit satisfaction as important as real fit satisfaction. In this dissertation, factors affecting consumers' virtual fit satisfactions were heeded and a further exploration of virtual fit satisfaction notion was pursued. The research model offered by LaBat and DeLong (1990) was the keystone when exploring the factors that affect consumers' virtual fit satisfactions. According to their research, consumers' garment fit satisfactions depend on some internal factors (directly related to the cloth and the consumer) and external factors (related to the fashion trends and beauty perception of societies and fashion industry). The model offered by LaBat and DeLong cannot be directly implemented to understand the factors that affect consumers' virtual fit satisfactions since the virtual try-on conditions are considerably different than actually wearing the cloth and assessing its actual fit. Hence, for this dissertation, these internal and external factors were modified and additional factors which are only applicable for virtual context were included. These novel factors offered in this dissertation were consumers' virtual body satisfactions, virtual try-on acceptance, 3D body scanning experience and the 3D fabric properties which are derived from actual fabric properties. The relationship between these novel factors and consumers' virtual fit satisfactions were questioned and tested by an experimental setup. Moreover, the association between consumers' virtual fit satisfactions and other xx ii factors which are also present during an actual try-on scenario, such as consumers' body measurements, product liking and online shopping attitudes were also investigated. Although virtual fit satisfaction is important and influential, it is actually a tool to ensure consumer's satisfaction with the real fit of the garment. Before the virtual tryon technology, it was almost impossible to predict whether the consumer would be satisfied with the fit of the garment or to what extend he/she would be satisfied after an online purchase. In this study, consumer's virtual fit satisfaction was sought as a useful tool to predict consumer's actual fit satisfaction by incorporating internal factors (consumers' body measurements, body satisfactions and fabric properties). Ultimately, in this dissertation, a research model to predict consumers' real fit satisfactions was offered, experimentally measured, and statistically tested. Garment fit satisfaction is highly subjective since personal preferences are involved. People may like or dislike the fit of a garment due to its design that consists of its silhouette, line, color and texture (or fabric). In this study, the impact of fabric properties on consumers' fit satisfactions was particularly investigated. To do that, other design elements (silhouette, line and color) were fixed, and only fabrics have been altered. Eventually, fourteen woven fabrics were collected, and their critical properties (thickness, weight, bending rigidity, shear rigidity, elongation, drape coefficient, surface friction and roughness) were measured by various testing instruments. Afterwards, fabrics were statistically clustered into four groups according to their measured fabric properties. Following this objective clustering, seven of the fabrics were extracted due to their subjective alikeness to the other fabrics within the same cluster. Finally, seven circular skirts which have the same color (black) and same measurements (medium size), but different woven fabrics were produced by a professional seamstress. For the garment fit experiments, forty-five medium size subjects were recruited in Cornell University. Subjects' body satisfactions, product likenesses, online shopping attitudes were measured by an online survey. Then, each subject was 3D body scanned with their underwear, and their 3D body scans were exported to a commercial 3D garment simulation software to be assigned as virtual models during virtual try-on. After 3D body scanning, each subject tried on four different skirts (one skirt from each cluster) and evaluated their actual fits. Subjects also saw the simulation of each skirt before wearing and evaluated their virtual fit on their own avatar. By doing so, subjects were intended to have an ideal virtual try-on experience during an online shopping scenario. At the end of the experiments, subjects' i virtual fit technologies used throughout the experiments (3D body scanner and virtual try-on) were measured. Collected data was analyzed by using SPSS v.25 statistical software. The first objective of this research was to investigate the factors affecting the virtual fit satisfactions of the consumers. Pearson's correlation test was conducted to explore the correlation between subjects' virtual fit satisfactions and; body measurements, virtual body satisfactions, liking of the cloth design, interaction with virtual fit technologies, attitudes toward product type, and 3D fabric properties. The strongest correlation of subjects' virtual fit satisfactions was found with their virtual body satisfactions at hips level (r (180) = .50). It was followed by their belly, hip-thigh and waist measurements (r (180) = -. 34, -. 29,-.28, respectively), and finally their liking of the cloth design (r (180) = .33). A weak correlation was found between consumers' virtual fit satisfactions and their interaction with 3D body scanner and virtual try-on technology (r (180) = .26 xx iii and .24, respectively) (All correlations were significant at p=0.01 level). On the other hand, no significant correlation was found between consumers' virtual fit satisfactions and 3D fabric properties. The second objective of the study was to develop a statistical model to predict consumers' real fit satisfactions and to test its validity. In this study, various skirts were fitted on numerous subjects hence, it was appropriate to use multilevel linear regression instead of simple regression. Therefore, a multilevel linear model (MLM) with maximum likelihood estimation was developed. Subjects' real garment fit satisfaction was assigned as dependent variable; and subjects' body measurements, body satisfactions, virtual fit satisfactions, and fabric properties were assigned as predictor variables. The results of the analysis showed that subjects' virtual fit satisfaction was the strongest predictor of their real fit satisfaction (F (1, 80.72) = 55.00, p< .01, β= 0.54). The second-best predictor was fabrics' bending rigidity in weft direction (F (1, 155.26) = 13.33, p< 0.01, β = - 0.37). Subjects' waist height and overall body satisfactions were also significant to predict their real fit satisfactions (F (1, 37.67) =6.23, p< 0.01, β=0.28, F (1, 41.58) =5.71, p< 0.05, β= 0.24, respectively). Ultimatly, subjects' real fit satisfactions were predicted by the developed MLM by using their virtual fit satisfactions, body measurements, body satisfactions and fabric properties. According to the results, subjects' real fit satisfactions and their predicted fit satisfactions were strongly correlated (r (180) = .775, p < .01). Furthermore, cross validation was established to test the efficacy of the developed prediction model. For cross validation, collected data were partitioned into two groups randomly. 80 percent (N=148) of the data were used for training the model and 20 percent (N=32) were used for testing. A linear regression equation was obtained by running the developed MLM with the training data. Afterwards, obtained regression equation was used to predict subjects' real fit satisfactions in the preserved test data. According to the crossvalidation, the predicted and actually measured real fit satisfactions were strongly correlated (r(32)= .83, p< 0.01). In addition to correlation analysis, a paired t-test was conducted between subjects predicted and actually measured real fit satisfactions. According to the paired t-test results, no significant difference was found between these two groups (t(1, 31)= 1.86, d=.23, p= 0.073). The correlation and paired t-test analysis are strong indicators that the developed MLM works well to predict consumers' real fit satisfactions. Another objective of this study was to compare consumers' real and virtual fit satisfactions. The correlation between subjects' real and virtual garment fit satisfactions were explored by Pearson's correlation test and the means were compared by paired t-test. The results showed that subjects' real and virtual garment fit satisfactions were highly correlated (r (180) = .63, p< 0.01). Even though the correlation was high, a significant difference between subjects' real and virtual fit satisfactions were detected for some of the skirts particularly. This brings an answer to the final objective of the study which was to understand how different fabrics affect consumers' garment fit satisfactions in real and virtual context. The results showed that whilst consumers' grasp the fabric related fit alterations in real context, they do not perceive it in virtual context. Finally, the decline of subjects' body satisfaction level after being exposed to their 3D body scan images was also notable. This decrease was remarkable especially for waist and hips area. xx iv In this dissertation, garment simulation technology was used to create an online purchasing scenario. Moreover, consumers' garment fit satisfactions were measured with respect to the subjectivism of the garment fit whereas literature often adopt an objective approach. Factors affecting the virtual fit satisfaction of consumers were empirically explored, and a statistical model to predict consumers' real fit satisfactions were successfully developed by incorporating their virtual fit satisfactions. The research methodology used in this dissertation study can be used to predict consumers' real fit satisfactions for other cloth types or styles by adjusting variables, and consequently increase online shopping and reduce garment returns related to fit issues.
Açıklama
Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019
Thesis (Ph.D.) -- Istanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2019
Anahtar kelimeler
Giyim ticareti, Bilgisayar benzetimi, Sanal gerçeklik, Tüketici memnuniyeti, Clothing trade, Computer simulation, Virtual reality, Consumer satisfaction
Alıntı