Methodenartikel

Die visuelle Aufmerksamkeit der Kunden in den Lager-, Regal-und Ladenstufen mit dem 3S-Modell

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DOI:

10.3791/58846

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24. Mai 2019

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1Department of Management/MAPP, Aarhus University, 2Department of Psychology & CTF, Service Research Center, Karlstad University, 3Department of Business Administration & CTF, Karlstad University

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Dieser Artikel stellt eine neue Konzeption des In-Store-Suchprozesses vor, des 3S-Modells, das die visuelle Aufmerksamkeit der Kunden auf drei verschiedenen Analyseebenen erfasst: Stock, Shelf und Store. Wir veranschaulichen den Nutzen unserer Konzeptualisierung anhand von drei Eye-Tracking-Studien, eine von jeder Analyseebene im 3S-Modell.

Zusammenfassung

In den Bereichen Einzelhandel, Marketing und Konsumforschung gibt es mehrere Modelle des In-Store-Suchprozesses. Der vorliegende Artikel stellt eine neue Konzeption dieses Suchprozesses vor, der die visuelle Aufmerksamkeit der Kunden auf drei verschiedenen Analyseebenen erfasst: Stock, Shelf und Store. Wir bezeichnen diese Konzeptualisierung als das 3S-Modell und veranschaulichen dessen Nutzen anhand von drei Eye-Tracking-Studien, eine von jeder Analyseebene. Unsere experimentellen Beispiele, die von der Manipulation bestimmter Reize auf einem Produkt (z.B. der Platzierung von Text-und Bildverpackungselementen) bis hin zur Manipulation des gesamten Einkaufstour für Kunden während ihres Aufenthaltes in einem Geschäft reichen (z.B. durch mehr ), unterstreichen Sie die breite Anwendbarkeit dieses alternativen Ansatzes für das Verständnis des Suchverhaltens der Kunden im Laden. So kann unser Modell als hilfreiches Werkzeug für Forscher angesehen werden, die daran interessiert sind, wie man experimentelle Eye-Tracking-Studien durchführt, die Licht auf die Wahrnehmungsprozesse werfen, die Produktentscheidungen und Kaufentscheidungen voraussetzen. Das 3S-Modell eignet sich sowohl unter kontrollierten Laborbedingungen als auch unter ökologisch gültigen Einstellungen in der realen Einzelhandelsumgebung. Darüber hinaus kann es von der Mikroebene, mit einem Schwerpunkt auf der aussagekräftigen Metrik eines bestimmten Produktes, über die Zwischenebene, mit dem Schwerpunkt auf der Umgebung von Produkten in Regalen und anderen In-Store-Räumen, bis hin zur Makroebene, Die Navigationswege der Kunden in einem Geschäft als Funktion ihrer Einkaufsaufgaben, ihrer kognitiven Fähigkeit oder der Fähigkeit, Informationen im Laden zu erwerben, zu untersuchen.

Einleitung

Im Laufe der Jahre wurden mehrere Modelle des In-Store-Suchprozesses in den Bereichen Einzelhandel, Marketing und Konsumverhalten angeboten. Gemeinsame Konzeptualisierungen dieses Suchprozesses sind Dichotomisierungen in Navigation und Entscheidungsfindung 1 bzw.in Bewegung und Kontakt 2, in denen sich Kunden innerhalb des Stores bewegen und navigieren, um einen gewünschten Bereich zu erreichen, in dem sie Entscheiden Sie schließlich, welche Gegenstände zu kaufen oder mit Mitarbeitern zu interagieren, die ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Während wir den Wert solcher Konzeptualisierungen sehen, erfassen sie nicht wirklich die verschiedenen Schichten des Einzelhandelsumfelds und ihren Einfluss auf das Suchverhalten der Kunden im Laden.

Ziel dieses Artikels ist es daher, ein alternatives Modell des In-Store-Suchprozesses zu präsentieren, das im Folgenden als das 3S-Modell bezeichnet wird und die visuelle Aufmerksamkeit der Kunden auf drei verschiedenen Ebenen erfasst und diskutiert, von Mikro bis Makro: Stock, Shelf und Store. Gemäß unserer Konzeption stellt die Lagerebene ein bestimmtes Produkt zum Verkauf dar (d.h. eine Lagereinheit; Die Kunden sind in der Lage, sich mit spezifischen Reizen auf Produktverpackungen wie Markenlogos, Textelementen und Bildelementen auseinandergesetzt. Als Nächstes liegt der Fokus auf der mittleren Shelf-Ebene nicht auf Elementen, die sich auf bestimmten Produkten oder SKUs befinden, sondern vielmehr auf der Umgebung solcher Einheiten und wie die Konfiguration dieses Bereichs die visuelle Aufmerksamkeit der Kunden beeinflussen kann. Neben Regalen und Regallayout umfasst dieser Wert beispielsweise auch In-Store-Displays und ein weiteres Point-of-Buy-Material. Schließlich repräsentiert der Store-Level die gesamte Ladenumgebung, alles inklusive, wobei SKUs und Regale sowohl als Bausteine fungieren. Der Schwerpunkt auf dieser letzten Ebene liegt darauf, die Bewegungen und die Navigation der Kunden im gesamten Geschäft zu beleuchten, abhängig von ihren spezifischen Einkaufsaufgaben, ihrer kognitiven Leistungsfähigkeit und ihrer Fähigkeit, Informationen zu erwerben.

Im Folgenden nennen wir drei Eye-Tracking-Beispiele, die jeweils aus einer der oben genannten S-Ebenen stammen und die gemeinsam veranschaulichen, wie der Suchprozess in den Filialen des Lagers, des Regals und der Filiale in Bezug auf die geeignete Forschung verstanden und untersucht werden kann. Themen, Methoden und Analysen.

Aktienebene

Frühere Forschungen haben sich für zwei unterschiedliche Ansichten darüber eingesetzt, wie Text-und Bildverpackungselemente bestmöglich zu organisieren sind: Eine auf der Grundlage von Rückruf3 und die andere auf der Präferenz 4, 5,6. Nach der Rückrufaktion sollte das optimale Verpackungsdesign darin bestehen, Textelemente auf der rechten Seite einer Verpackung und Bildelemente auf der linken Seite zu lokalisieren,da die Menschen dazu neigen, sich an diese Elementtypen besser zu erinnern, wenn sie sich so befinden. Im Gegensatz dazu postuliert die Präferenzansicht, dass es vorteilhafter sein sollte, Textelemente auf der linken Seite eines Pakets und Bildelemente auf der rechten Seite zu finden, da die Menschen eine solche Elementorganisation bevorzugen und ästhetischer finden. Ansprechender5.,6. Während Rückruf und Präferenz beide wichtige Variablen sind, die die Wahl des Verbrauchers beeinflussen, bieten diese Variablen keine Erkenntnisse darüber, wie ein Paket so gestaltet werden sollte, dass Kunden seine verschiedenen Verpackungselemente schnell erkennen können. Dies ist wichtig, da die Auswahl der verpackten Produkte davon abhängt, ob die Produkte die Aufmerksamkeit der Kunden auf sich ziehen und innerhalb kürzester Zeit eine adäquate Botschaft übermitteln können. 10. Unsere bisherige Publikation 11zielte daher darauf ab, zu untersuchen, wie die Platzierung (links vs. rechts) von textlichen und bildnerischen Verpackungselementen die Erkennungszeit zu diesen Elementtypen beeinflusst.

Regalstufe

Regalflächen im Einzelhandel sind ein wichtiges strategisches Werkzeug, das die Möglichkeit für Produkte erhöht, die 12gesehenund verkauft werden können. Valenzuela und Raghubir13 zeigten, dass Premium-Produkte tendenziell auf der Oberseite des Regals und Budgetprodukte auf der Unterseite liegen. Die Erfahrungen aus dem Positionierungsschema des Ladens helfen daher, Konsumentenüberzeugungen über vertikale räumliche Lage zu formen. Die gleichen Autoren, die diese Vorstellung unterstützten, zeigten später, dass die vertikale Positionierung ein diagnostischer Stichwort ist, das der Kunde in der Werturteil verwendet, wobei die Produkte auf derOberseite alshöher angesehen werden als die Produkte auf der Unterseite 14. Obwohl sie den Einfluss räumlicher Überzeugungen auf die Informationsverarbeitung nicht gezielt erprobten, argumentierten sie, dass die Überzeugungen über die vertikale Positionierung eher heuristisch als systematisch reflektieren. Diese erwartete Beziehung deutet darauf hin, dass Werturteile aus vertikaler Positionierungschnellund sparsam 15 sind. Die euristische Verarbeitung von räumlichen Informationen deutet darauf hin, dass die visuelle Aufmerksamkeit der Kunden auf vertikale Positionen gelenkt wird, von denen man glaubt, dass sie einen bestimmten Wert enthalten. Wenn ein Kunde also auf der Suche nach einem Premium-Produkt ist, sollte die visuelle Aufmerksamkeit nach oben gelenkt werden, unabhängig davon, ob Premium-Produkte in der oberen vertikalen Position platziert werden oder nicht. Wenn die vertikale Positionierung also eine diagnostische Orientierung im Werturteil ist, dann sollte die visuelle Aufmerksamkeit für vertikale Regalebenen je nach aktiviertem Glauben und unabhängig von dem tatsächlichen Inhalt16variieren. Ziel war es zu erforschen, wie sich der Glaube an die räumliche Positionierung (z.B. teuer ist auf und billig ist) auf die visuelle Suche der Kunden nach Premium-bzw. Budgetalternativen auswirkt.

Store Level

Ein Besuch in einem Geschäft üblich bedeutet, eine Serien-Kaufentscheidung zu treffen. Deshalb sei es wichtig, die Kaufentscheidungen als Teil einer größeren Aufgabe zu untersuchen, zusätzlich den Prozess einer Einzelentscheidung zu untersuchen. Frühere Untersuchungen zur Kundenentscheidung haben gezeigt, dass Kunden in Sekundenschnelle 7 aus einer sehr kleinen Teilmenge aller verfügbaren Produkte17,18Produkte auswählen. Bemerkenswert ist, dass, obwohl die Kunden mit ihren Erfahrungen, Vorlieben und Einkaufszielen im Laden ankommen, Schätzungen zufolge 80 Prozent der Kaufentscheidung während der Shoppingtour 19 im Laden getroffen werden. Es wurde vorgeschlagen, dass dieser Prozess ein Beispiel für die Wirksamkeit der Anwendung heuristischer Entscheidungsstrategien 20 ist. Es gibt einige Studien, die den visuellen Prozess der Auswahl eines Produkts aus einem einzigen Regal21 untersuchen, aber sie haben eine Entscheidung nicht als Teil eines größeren Ganzen betrachtet und inwieweit eine Entscheidung die nachfolgenden Entscheidungen beeinflusst. In unserem Papier wurde daher untersucht, inwieweit die Komplexität einer ersten Kaufentscheidung (spezifisch vs. unspezifisch) die visuelle Aufmerksamkeit bei der nächsten Entscheidung beeinflusst, da dies die Realität der meisten Entscheidungen ist, die in einem Geschäft 22 getroffen wurden.

Das hier beschriebene Protokoll ist in der gleichen chronologischen Reihenfolge organisiert wie eine typische Forschungsstudie. Zunächst wird die Definition einer Forschungsfrage und des Studiendesigns beschrieben, danach wird die Wahl der Eye-Tracking-Geräte abgegrenzt. Als nächstes werden die verschiedenen Schritte des Datenerfassungsverfahrens erläutert und schließlich die Datenverarbeitung skizziert. Während des gesamten Protokolls werden prozessbedingte Unterschiede durch die Abholung von Labor-oder Feldarmen deutlich gemacht.

Protokoll

Das nachstehende Protokoll steht im Einklang mit den aktuellen Ethikregeln der Autoreninstitutionen. Um dies zu gewährleisten, sind wichtige Aspekte des Entwurfs: Die freiwillige Teilnahme, die Nutzung gewöhnlicher Einkaufsaufgaben als experimentelle Impulse oder Anleitungen und keine Erfassung personenbezogener Daten. Da die Ethikregeln jedoch zwischen den Institutionen unterschiedlich sein können, wenden Sie sich bitte an die Ethikkommission der lokalen Institution für Humanforschung, bevor Sie eine Forschung durchführen.

1. Experimentelles Design und Reize

  1. Definieren Sie die Forschungsfrage.
  2. Wählen Sie Reize und Task-Anweisungen auf der Grundlage der spezifischen S im 3S-Modell und der Art der Forschungsfrage angesprochen.
    1. Feldstudien: Man sollte sich auf das Einkaufslistenverfahren8,22, 23 verlassen,dassicherstellt, dass die Kunden ungefähr den gleichen In-Store-Weg nehmen, da dies die experimentelle Kontrolle erhöht.
  3. Erwägen Sie die Förderung der Teilnahme (z.B. durch Lottoscheine), um eine schnellere Rekrutierung von Themen zu ermöglichen.

2. Auswahl der Eye-Tracking-Ausrüstung

  1. Verwenden Sie für die Eye-Tracking-Aufnahmen binokulare, videobasierte, kombinierte upil/Hornbearbeitungssysteme.
    1. Laborstudien: Verwenden Sie ein stationäres System mit einer hohen Abtastfrequenz (vorzugsweise 120 Hz oder mehr).
    2. Feldstudien: Verwenden Sie ein kopfmontiertes mobiles System mit einer Abtastfrequenz von mindestens 30 Hz.

3. Datenerhebung

  1. Rekrutieren Sie die Teilnehmer mit normaler oder korrekt-zunormaler Sicht, und am besten diejenigen, die nicht schweres Make-up um die Augen tragen.
  2. Verwenden Sie Covergeschichten oder breite Aussagen des Studienziels, damit die Teilnehmer über den expliziten wissenschaftlichen Zweck naiv bleiben, bis das Experiment stattgefunden hat.
  3. Stellen Sie sicher, dass die Teilnehmer genügend Zeit für den Abschluss der Aufgabe haben. Da dies zwischen den Studiendesigns sehr unterschiedlich sein kann (im Allgemeinen sind Feldstudien zeitaufwendiger als Laborstudien), sollten Sie das Verfahren so lange Zeit wie möglich hinstellen, damit eine gute Schätzung bei der Rekrutierung vorgenommen werden kann. Hier dauert die Videoaufzeichnung etwa 15 Minuten pro Teilnehmer: 5 Minuten für den Kalibrierungsvorgang und 10 Minuten für die Datenerfassung.
  4. Geben Sie den Teilnehmern die studienspezifischen Aufgabenanweisungen.
    1. Laborstudien: Fordern Sie die Teilnehmer auf, den Anweisungen auf dem Bildschirm zu folgen und sie den experimentellen Reizen auf einer Projektorleinwand auszusetzen.
    2. Feldstudien: Fordern Sie die Teilnehmer auf, eine vordefinierte Shoppingaufgabe (z.B. das Einkaufslistenverfahren) zu erledigen, die sie natürlich einer bestimmten Reihe von In-Store-Reizen aussetzt.
  5. Legen Sie das Eye-Tracking-System um den Kopf des Teilnehmers.
  6. Starten Sie die Experimentiersitzung mit einem Kalibrierungsverfahren des Eye-Tracking-Systems. Befolgen Sie die Herstelleranleitung für das Kalibrierungsverfahren.
  7. Verteilen Sie eine vordefinierte Einkaufsliste, die sich zwischen den Themen unterscheidet. Hier werden Olivenöl und Kaffee als Beispielprodukte auf der Liste verwendet.
    1. Olivenöl wird als erstes Beispielprodukt auf der Liste verwendet. Weisen Sie die Verbraucher an, entweder eine teure oder eine billige Version des Olivenöls zu wählen. Diese Aufgabe entspricht dem Shelf-Niveau des Modells.
    2. Kaffee wird als zweites und letztes Beispielprodukt auf der Liste verwendet. Haben Verbraucher in die Kaffee-Abteilung des Ladens umziehen. Manipulieren Sie, wo sich die Kaffeeprodukte im Regal befinden, um zu untersuchen, ob ein bestimmtes Kaffeepaket wahrscheinlicher ist als ein anderes Kaffeepaket, das gewählt wird, wenn es sich an der gleichen Stelle im Regal befindet. Dies entspricht der Stock-Ebene des Modells.
      Hinweis: Da sich die Verbraucher bewegen und durch den Laden navigieren müssen, bevor sie das erste Produkt erreichen und wenn sie zwischen dem ersten und dem zweiten Produkt laufen, das auf der Liste angegeben ist, entspricht dies dem Store-Niveau unseres Modells.
  8. Starten Sie die Eye-Tracking-Aufnahmen nach Herstelleranweisung.
  9. Senden Sie die Teilnehmer, um ihre Aufgabe zu erfüllen.
  10. Stoppen Sie die Eye-Tracking-Aufnahmen und debriefen die Teilnehmer über den Studienzweck nach Abschluss der experimentellen Aufgabe (n).

4. Datenverarbeitung

  1. Definieren Sie Interessensgebiete (AOIs) auf der Grundlage der studienspezifischen Forschungsfrage.
  2. Wählen Sie die Eye-Tracking-Metriken aus, die die Einheit der Analyse bilden.
    1. Laborstudien: Erstellen Sie AOIs, indem Sie Bereiche der Reize skizzieren, die die Grundlage für die automatische Kategorisierung der Eye-Tracking-Daten bilden.
    2. Feldstudien: Die Aufschlichtsanziehungsdaten werden manuell in geeignete AOIs eingeteilt.
  3. Exportieren Sie die Daten, die AOIs und die entsprechenden Eye-Tracking-Metriken enthalten, in ein geeignetes statistisches Programm.
  4. Analysieren Sie die Eye-Tracking-Daten mit einer statistischen Methode, die dem spezifischen Studienzweck oder der erprobten Hypothese entspricht.

Ergebnisse

Bestandsenstandfinder

Insgesamt 185 Teilnehmer hatten komplette Eye-Tracking-Aufnahmen und wurden in die Studie einbezogen. Wir stützten uns in unserer Analyse auf jene Teilnehmer, die das Verpackungselement innerhalb der Frist von 7,0 Sekunden erkannt haben. Unsere abhängige Variable war also die Zeit zur ersten Fixierung (TTFF), die in diesem Fall die Zeit darstellt, die sie von der Reizbelichtung brauchte, bis die Teilnehmer das betreffende Verpackungselement erkannt und damit fixiert hatten (gemessen in Millisekunden, aber in Sekunden dargestellt ). Fixierungen sind die am häufigsten gemeldeten Datenpunkte in der Eye-Tracking-Forschungundsind gültige Messgrößen für visuelle Aufmerksamkeit 24,25, 26,27. TTFF unterschied sich nicht zwischen den beiden Textelementen (F < 1), und diese Reize interagierten nicht mit dem Standort, um TTFF zu beeinflussen (F < 1). Deshalb haben wir sie in einem einzigen Textzustand zusammengefasst, um sparsam zu analysieren, danach führten wir eine 2 (Standort: Links, rechts) × 2 (Stimuli: Textlich, Bild) zwischen den Themen Analyse der Varianz (ANOVA) auf TTFF. Die ANOVA offenbarte keine Haupteffekte von Lage (F< 1), keine Haupteffekte von Stimuli (F (1, 114) = 1,09, p = 30), sondern zeigte eine statistisch signifikante Zwei-Wege-Interaktion (F (1, 114) = 4.46, p = 0,11). Die Untersuchung der Zelle bedeutet, dass das Bildverpackungselement schneller erkannt wurde, wenn es sich auf der rechten Seite (M = 2,27) gegenüber der linken (M = 3,82) Seite auf der Verpackung befindet, während die Textverpackungselemente schneller erkannt wurden, wenn befindet sich links (M = 2,08) gegenüber rechts (M = 3.01) Seite auf dem Paket; Siehe Abbildung 1. So unterstützen die Ergebnisse der Erkennungszeit für Text-und Bildverpackungselemente die in der Präferenzansicht5,6 propagierte Elementorganisation und nicht die Rückrufaktur3 und legen nahe, dass die Präferenz die Präferenz kann. Funktion der einfachen Informationsaufnahme.

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Bild 1: TTFF in Sekundenschnelle als Funktion von Verpackungselement (textlich, bildhaft) und Standort (links, rechts). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Regalstandfinder

Insgesamt 128 Teilnehmer hatten komplette Eye-Tracking-Aufnahmen und wurden in die Studie einbezogen. Die abhängige Variable war TTFF auf dem Target, was hier die Zeit bedeutet, die sie von der Stimulusexposition brauchte, bis die Teilnehmer sich auf ein Premiumprodukt oder ein Budgetprodukt fixierten, abhängig von ihrem zufällig zugewiesenen experimentellen Zustand und der Regalkonfiguration ( Wieder in Millisekunden gemessen, aber in Sekunden dargestellt). A: Congruent, Incongruent) × 2 (Suchaufgabe: Premium, Budget) zwischen den Untertanen ANOVA auf TTFF auf das Ziel zeigte einen signifikanten Haupteffekt der Kongruenz (F (1, 122) = 7,72, p = .006) Der übereinstimmende Zustand (M = 0,94) als im inkongruenten (M = 1,45). So erkannten die Teilnehmer unabhängig von der Suchaufgabe das Ziel in der Regel schneller, wenn es sich auf der vertikalen Position befand, die am besten als Rue ihres Wertes dient (z.B. Premium-Produkte auf der übereinstimmenden Spitzenposition statt der ungoutom-Bodenposition). Es gab auch einen signifikanten Haupteffekt derSuchaufgabe (F (1, 122) = 6,78, p = .010), bei dem die Budget-Suchaufgabe zu einer schnelleren Zielerkennung (M = 0,96) führte als die Premium-Suchaufgabe (M = 1,43). Diese beiden Haupteffekte wurden durch eine signifikante Zwei-Wege-Interaktion (F (1, 122) = 78,57, p < .001) qualifiziert. Die Untersuchung der Zelle ergab, dass die Teilnehmer für das Premium-Produkt das Ziel schneller in der kongruenten (oben) Position (M = 0,37) als in der inkongruenten (unten )-Position (M = 2,50) notiert haben. Für das Budgetprodukt bemerkten die Teilnehmer das Ziel jedoch schneller in der inkongruenten (oben)-Lage (M = 0,40) als in der kongruenten (untersten) Lage (M = 1,51); Siehe Abbildung 2. Zusammengenommen zeigen diese Ergebnisse, dass die Teilnehmer dazu neigen, ihren Blick unabhängig von der Aufgabe nach oben zu verschieben; Allerdings wenden sie ihren Blick bei einer Haushaltsaufgabe schneller nach unten als bei einer Premiumaufgabe.

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Bild 2: TTFF on Target in Sekunden als Funktion der Suchaufgabe (Premium, Budget) und Kongruenz (kongruent, inkongruent). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Store Level Findings

An der Studie nahmen 66 Teilnehmer mit kompletten Eye-Tracking-Daten teil. Die abhängige Variable war die Anzahl der Beobachtungen zu den Interessengebieten (AOIs), wobei die AOIs für alle relevanten Teile des Ladens definiert wurden (Teile des Ladens, die für die Analyse nicht von Interesse waren, wurden nicht kodiert). Die Anzahl der Beobachtungen auf einem Gebiet ist eine häufig verwendete Maßnahme in Eye-Tracking-Studien und dient als Indikatorfür das Interesse 28,29. A 2 (Task Specificity: Specific, Non-Specific) x 2 (Choice Task: First, Second) vermischte ANOVA mit der Anzahl der Beobachtungen auf AOIs als abhängige Variable, Auswahlaufgabe als wiederholte Maßnahme und Aufgabenspezifik als Zwischen-Probanden. Die Ergebnisse zeigten keine signifikante Haupteffekte des Faktor der Zwischenversuchspersonen (F(1,64) = 1,71, p = 0,20). Es gab jedoch einen signifikanten Haupteffekt der Auswahlaufgabe (F(1,64) = 12,16, p < .001), wobei die erste Wahl mit weniger Beobachtungen (M = 19,20) abgeschlossen wurde als die zweite (M = 25.08). Dieser Haupteffekt wurde jedoch durch eine signifikante Zwei-Wege-Interaktion (F(1,64) = 11,42, p = .001) qualifiziert. Die Inspektion der Zelle bedeutet, dass die Teilnehmer der bestimmten Wahlgruppe bei ihrer ersten (spezifischen) Auswahlaufgabe (M = 23.39) und ihrer anschließenden Auswahlaufgabe (M = 23.58) eine ziemlich gleiche Anzahl von AOIs beobachteten. Im Gegensatz dazu beobachteten die Teilnehmer der unspezifischen Selektionsgruppe eine geringere Anzahl von AOIs während ihrer ersten Auswahlaufgabe (M = 15,00) im Vergleich zur zweiten Auswahlaufgabe (M = 26.58); Siehe Abbildung 3. Diese Ergebnisse zeigen, wie die Spezifität eines ersten Einkaufsziels das visuelle Suchverhalten der Kunden während einer Auswahlaufgabe beeinflusst und wie sich eine solche Auswahlaufgabe auf das visuelle Verhalten bei der Auswahl der Sequenz auswirkt.

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Bild 3: Anzahl der Beobachtungen auf AOIs als Funktion der Aufgabenspezifik (spezifische, unspezifische) und der Auswahlaufgabe (zuerst, zweitens). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Diskussion

In diesem Artikel haben wir einige unserer bisherigen Forschungsstudien genutzt, um eine neue Konzeptualisierung des In-Store-Suchprozesses zu veranschaulichen. Insbesondere bietet unser 3S-Modell – mit seinen Lager-, Regal-und Store-Levels – eine neue Möglichkeit, die visuelle Aufmerksamkeit der Kunden aus der Sicht der Kunden durch die Eye-Tracking-Methodik zu untersuchen. Frühere Forschungen haben den In-Store-Suchprozess in der Regel in breite Begriffe wie Navigation und Entscheidungsfindung 1 oder Bewegung und Kontakt2unterteilt. Der Beitrag unseres 3S-Modells besteht darin, dass es die verschiedenen Schichten der Einzelhandelsumgebung und die Verknüpfungen zwischen diesen verschiedenen S-Ebenen differenzierter erfasst.

Wie bei allen Forschungen ist auch hier die Gestaltung der Experimente der kritischste Aspekt. So ist es entscheidend für den Erfolg der Studie, sich die Zeit zu nehmen, die eigene Studie richtig zu gestalten. Da das oben beschriebene Protokoll zudem die Wahl zwischen Labor-und Feldeinstellungen beinhaltet, die auch eine Wahl zwischen einem stationären und einem kopfmontierten mobilen Eye-Tracking-System darstellt, muss dies bei der Konstruktion berücksichtigt werden.

Dieses Protokoll ist in Bezug auf die detaillierten Anweisungen bezüglich der Eye-Tracking-Geräte beschränkt. Da es mehrere Hersteller von Eye-Tracking-Hardware und-Software gibt, enthält dieses Protokoll keine spezifischen Gebrauchsanweisungen, da dies einfach nicht möglich ist. Bitte beachten Sie das Handbuch der spezifischen Eye-Tracking-Geräte.

Aus theoretischer Sicht ermöglicht das 3S-Modell den Forschern, ihre Studien genauer zu positionieren und das Ziel jedes Experiments zu verengen. Durch die Aufteilung des In-Store-Suchprozesses in die drei Komponenten unseres Modells erkennen die Forscher die Komplexität der Entscheidungsfindung im Laden an und berücksichtigen mehr. Wie die vorgestellten Musterstudien zeigen, lässt sich die Wahl eines bestimmten Produktes aus der Gestaltung seiner Verpackung, der Platzierung im Regal und dem Ziel des Kunden verstehen. Daher ist es wichtig zu verstehen, welcher Teil des In-Store-Suchprozesses, der derzeit im Fokus steht.

Aus praktischer Sicht zeigt das 3S-Modell deutlich, welche Teile des In-Store-Suchprozesses geeignet sind, die geeignet sind, im Eye-Tracking-Labor gegenüber im Feld zu untersuchen. Studien unter kontrollierten Laborbedingungen erleichtern die digitale Manipulation von experimentellen Anreizen auf Computer-oder Projektorbildschirmen und die automatische Codierung einer Vielzahl von Eye-Tracking-Maßnahmen mit hoher Genauigkeit, aber auf Kosten niedriger ökologischer gültigkeit. Solche Studien eignen sich aufgrund der Schwierigkeit, Regallayouts oder Verpackungselemente an Konsumgütern im realen Einzelhandel zu manipulieren, besser geeignet, Forschungsfragen auf der Ebene von Stock und Shelf mit stationären Eye-Tracking-Systemen zu untersuchen. Studien in realen Feldeinstellungen haben eine hohe ökologische Gültigkeit, aber niedrigere Grad der experimentellen Kontrolle und sind in der Regel arbeitsintensiver, da sie eine manuelle Codierung von Eye-Tracking-Maßnahmen erfordern (mit geringerer Genauigkeit). Solche Studien eignen sich besonders gut für die Untersuchung von Forschungsfragen auf Store-Ebene, können aber auch auf der Shelf-Ebene eingesetzt werden, und zwar durch die Abhängigkeit von mobilen Eye-Tracking-Geräten.

Offenlegungen

Die Autoren haben nichts zu offenbaren.

Danksagungen

Diese Forschung wurde im Rahmen des von der Schwedischen Wissensstiftung (KK-stiftelsen) geförderten Fördervereins "Service Innovation for Sustainable Business" (SISB) durchgeführt.

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
EyetrackerTobii TechnologyTobii X120 Eye TrackerStationäres Eye-Tracking-System
EyetrackerTobii TechnologyTobii BrilleHead-Mounted Eye-Tracking-System

Referenzen

  1. Sorensen, H. Inside the Mind of the Shopper: The Science of Retailing. , Prentice Hall. New Jersey. (2009).
  2. Titus, P. A., Everett, P. B. The consumer retail search process: a conceptual model and research agenda. Journal of the Academy of Marketing Science. 23 (2), 106-119 (1995).
  3. Rettie, R., Brewer, C. The verbal and visual components of package design. Journal of Product & Brand Management. 9 (1), 56-70 (2000).
  4. Deng, X., Kahn, B. E. Is your product on the right side? The “location effect” on perceived product heaviness and package evaluation. Journal of Marketing Research. 46 (6), 725-738 (2009).
  5. Levy, J. Lateral dominance and aesthetic preference. Neuropsychologia. 14, 431-445 (1976).
  6. Silayoi, P., Speece, M. The importance of packaging attributes: A conjoint analysis approach. European Journal of Marketing. 41 (11-12), 1495-1517 (2007).
  7. Judd, D. R., Aalders, B., Melis, T. The silent salesman: Primer on design, production and marketing of finished package goods. , Octogram Books. (1988).
  8. Otterbring, T., Wästlund, E., Gustafsson, A., Shams, P. Vision (im) possible? The effects of in-store signage on customers’ visual attention. Journal of Retailing and Consumer Services. 21, 676-684 (2014).
  9. Clement, J., Kristensen, T., Grønhaug, K. Understanding consumers’ in-store visual perception: The influence of package design features on visual attention. Journal of Retailing and Consumer Services. 20 (2), 234-239 (2013).
  10. Orquin, J. L., Bagger, M. P., Lahm, E. S., Grunert, K., Scholderer, J. The visual ecology of product packaging and its effects on consumer attention. Journal of Business Research. , in press (2019).
  11. Otterbring, T., Shams, P., Wästlund, E., Gustafsson, A. Left isn’t always right: Placement of pictorial and textual package elements. British Food Journal. 115 (8), 1211-1225 (2013).
  12. Pizzi, G., Scarpi, D. The effect of shelf layout on satisfaction and perceived assortment size: An empirical assessment. Journal of Retailing and Consumer Services. 28, 67-77 (2016).
  13. Valenzuela, A., Raghubir, P., Mitakakis, C. Shelf space schemas: Myth or reality. Journal of Business Research. 66 (7), 881-888 (2013).
  14. Valenzuela, A., Raghubir, P. Are consumers aware of top-bottom but not of left-right inferences? Implications for shelf space positions. Journal of Experimental Psychology: Applied. 21 (3), 224-241 (2015).
  15. Gigerenzer, G., Brighton, H. Homo Heuristicus: Why biased minds make better inferences. Topics in Cognitive Science. 1 (November), 107-143 (2009).
  16. Deng, X., Kahn, B. E., Unnava, H. R., Lee, H. A "wide" variety: Effects of horizontal versus vertical display on assortment processing, perceived variety, and choice. Journal of Marketing Research. 53 (5), 682-698 (2016).
  17. Hoyer, W. D. An examination of consumer decision making for a common repeat purchase product. Journal of Consumer Research. 11 (3), 822-829 (1984).
  18. Nedungadi, P. Recall and consumer consideration sets: Influencing choice without altering brand evaluations. Journal of Consumer Research. 17 (3), 263-276 (1990).
  19. POPAI. Popai study: In-store decisions rule. Discount Merchandiser. 36 (3), 19(1996).
  20. Woodside, G. A., Krauss, E., Caldwell, M., Cheba, C. J. Advancing theory for understanding travelers’ own explanations of discretionary travel behavior. Journal of Travel & Tourism Marketing. 22 (1), 15-35 (2007).
  21. Russo, J. E., Leclerc, F. An eye-fixation analysis of choice processes for consumer nondurables. Journal of Consumer Research. 21 (2), 274-290 (1994).
  22. Wästlund, E., Otterbring, T., Gustafsson, A., Shams, P. Heuristics and resource depletion: Eye-tracking customers’ in-situ gaze behavior in the field. Journal of Business Research. 68, 95-101 (2015).
  23. Otterbring, T., Wästlund, E., Gustafsson, A. Eye-tracking customers’ visual attention in the wild: Dynamic gaze behavior moderates the effect of store familiarity on navigational fluency. Journal of Retailing and Consumer Services. 28, 165-170 (2016).
  24. Högberg, J., Shams, P., Wästlund, E. Gamified in-store mobile marketing: The mixed effect of gamified point-of-purchase advertising. Journal of Retailing and Consumer. , in press (2019).
  25. Holmqvist, K., Nyström, M., Andersson, R., Dewhurst, R., Jarodzka, H., van de Weijer, J. Eye tracking: A Comprehensive Guide to Methods and Measures. , Oxford University Press. New York. (2011).
  26. Otterbring, T., Shams, P. Mirror, mirror, on the menu: Visual reminders of overweight stimulate healthier meal choices. Journal of Retailing and Consumer. 47, 177-183 (2019).
  27. Wedel, M., Pieters, R. A review of eye-tracking research in marketing. Review of Marketing Research. Malhotra, N. K. 4, M. E. Sharpe, Inc. Armonk, NY. 123-147 (2008).
  28. Russo, J. E. Eye fixations as a process trace. Handbook of Process Tracing Methods for Decision Research. Schulte-Mecklenberg, M., Kuhberger, A., Ranyard, R. , Psychology Press, NY. 43-64 (2011).
  29. Wästlund, E., Shams, P., Otterbring, T. Unsold is unseen… or is it? Examining the role of peripheral vision in the consumer choice process using eye-tracking methodology. Appetite. 120, 49-56 (2018).

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