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शेयर, शेल्फ और 3S मॉडल के साथ स्टोर के स्तर पर ' ग्राहकों दृश्य ध्यान spotlighting

Published: May 24, 2019 doi: 10.3791/58846

Summary

स्टॉक, शेल्फ, और स्टोर: यह लेख में स्टोर खोज प्रक्रिया, 3S मॉडल है, जो विश्लेषण के तीन अलग स्तरों पर ' ग्राहकों दृश्य ध्यान कब्जा की एक नई अवधारणा प्रस्तुत करता है । हम तीन आंख ट्रैकिंग अध्ययन के माध्यम से हमारे अवधारणा की उपयोगिता वर्णन, 3S मॉडल में विश्लेषण के प्रत्येक स्तर से एक ।

Abstract

इन-स्टोर खोज प्रक्रिया के कई मॉडल खुदरा व्यापार, विपणन, और उपभोक्ता आधारित अनुसंधान के क्षेत्र में मौजूद हैं । वर्तमान लेख इस खोज की प्रक्रिया है, जो विश्लेषण के तीन अलग स्तरों पर ' ग्राहकों दृश्य ध्यान कब्जा: स्टॉक, शेल्फ, और स्टोर की एक नई अवधारणा प्रस्तुत करता है । हम 3S मॉडल के रूप में इस अवधारणा का उल्लेख है और तीन नेत्र ट्रैकिंग अध्ययन के माध्यम से अपनी उपयोगिता का वर्णन, विश्लेषण के प्रत्येक स्तर से एक । हमारे प्रयोगात्मक उदाहरण हैं, जो एक ही उत्पाद पर कुछ उत्तेजकों में हेरफेर से (जैसे, शाब्दिक और सचित्र पैकेजिंग तत्वों की नियुक्ति) एक दुकान में अपने प्रवास के दौरान ग्राहकों के लिए पूरी खरीदारी की यात्रा में हेरफेर करने के लिए (जैसे, और अधिक के माध्यम से सीमा या कम विशिष्ट खरीदारी कार्य), ग्राहकों के इन-स्टोर खोज व्यवहार को समझने के लिए इस वैकल्पिक प्रकिया की व्यापक प्रयोज्यता को हाइलाइट करें । इस प्रकार, हमारे मॉडल में रुचि शोधकर्ताओं के लिए एक उपयोगी उपकरण के रूप में देखा जा सकता है कैसे प्रयोगात्मक नेत्र अध्ययन है कि अवधारणात्मक उत्पाद विकल्प और खरीद निर्णयों पूर्ववर्ती प्रक्रियाओं पर प्रकाश डाला ट्रैकिंग का संचालन करने के लिए । 3S मॉडल नियंत्रित प्रयोगशाला की स्थिति में और वास्तविक खुदरा वातावरण में पारिस्थितिकी मान्य सेटिंग्स के तहत समान रूप से उपयुक्त है. इसके अलावा, यह सूक्ष्म स्तर से इस्तेमाल किया जा सकता है, एक विशेष उत्पाद पर सार्थक मैट्रिक्स पर ध्यान केंद्रित के साथ, मध्यवर्ती स्तर के माध्यम से, क्षेत्र पर जोर के साथ अलमारियों और अंय में स्टोर रिक्त स्थान में उत्पादों के आसपास, सभी मैक्रो स्तर के रास्ते, स्टोर में ग्राहकों के नेविगेशनल पथों की जांच करना, उनके शॉपिंग कार्यों, संज्ञानात्मक क्षमता, या इन-स्टोर जानकारी प्राप्त करने की क्षमता के फंक्शन के रूप में ।

Introduction

इन-स्टोर खोज प्रक्रिया के कई मॉडल खुदरा व्यापार, विपणन, और उपभोक्ता व्यवहार के क्षेत्र में साल भर की पेशकश की गई है । इस खोज प्रक्रिया की आम अवधारणा नेविगेशन और निर्णय में dichotomizations रहे है1 या आंदोलन और संपर्क2में, क्रमशः, जिसमें ग्राहकों के कदम और दुकान के अंदर नेविगेट करने के लिए एक वांछित क्षेत्र तक पहुंचने जहां वे अंत में तय है जो विशेष मदों की खरीद या उंहें मदद करने के लिए सूचित विकल्प बनाने के कर्मचारियों के साथ बातचीत । जब तक हम इस तरह की अवधारणा के मूल्य देखते हैं, वे वास्तव में खुदरा पर्यावरण के विभिंन परतों और ग्राहकों के स्टोर में खोज व्यवहार पर उनके प्रभाव पर कब्जा नहीं है ।

इस प्रकार, इस लेख का उद्देश्य में दुकान खोज प्रक्रिया के एक वैकल्पिक मॉडल प्रस्तुत है, इसके बाद 3s मॉडल है, जो कब्जा और तीन अलग स्तर पर ' ग्राहकों के दृश्य ध्यान की चर्चा के रूप में संदर्भित करने के लिए माइक्रो से मैक्रो: स्टॉक, शेल्फ, और स्टोर । हमारी अवधारणा के अनुसार, शेयर स्तर बिक्री के लिए एक विशेष उत्पाद का प्रतिनिधित्व करता है (यानी, एक शेयर रखने इकाई; SKU), और उत्पाद पैकेजिंग पर विशिष्ट उत्तेजकों की दिशा में ग्राहकों का दृश्य ध्यान भी शामिल है, जैसे ब्रांड लोगो, शाब्दिक तत्वों, और सचित्र तत्वों. अगले, मध्यवर्ती शेल्फ स्तर पर, ध्यान विशिष्ट उत्पादों या SKUs पर स्थित तत्वों पर नहीं है, बल्कि ऐसी इकाइयों के आसपास के क्षेत्र पर है और कैसे उस क्षेत्र के विंयास ग्राहकों के दृश्य ध्यान प्रभावित कर सकते हैं । अलमारियों और शेल्फ लेआउट के अलावा, इस स्तर भी शामिल है, उदाहरण के लिए, में स्टोर प्रदर्शित करता है और एक अंय बिंदु की खरीद सामग्री । अंत में, स्टोर स्तर पूरे स्टोर पर्यावरण का प्रतिनिधित्व करता है, सब कुछ शामिल है, SKUs और अलमारियों के साथ दोनों के निर्माण ब्लॉकों के रूप में अभिनय । इस अंतिम स्तर पर जोर देने के लिए है ग्राहकों आंदोलनों और दुकान भर में नेविगेशन पर प्रकाश डाला, उनके विशिष्ट खरीदारी के कार्य, संज्ञानात्मक क्षमता पर निर्भर करता है, और जानकारी प्राप्त करने की क्षमता ।

इसके बाद, हम तीन आंख-ट्रैकिंग उदाहरण देते हैं, एक से ऊपर का उल्लेख एस स्तर, कि संयुक्त रूप से वर्णन कैसे में स्टोर खोज प्रक्रिया को समझा जा सकता है और स्टॉक से अध्ययन, शेल्फ, और उपयुक्त अनुसंधान के संबंध में स्टोर के स्तर विषयों, तरीकों, और विश्लेषण ।

स्टॉक स्तर

पिछले अनुसंधान कैसे सबसे अच्छा संभव तरीके से शाब्दिक और सचित्र पैकेजिंग तत्वों को व्यवस्थित करने के लिए पर दो अलग विचारों के लिए तर्क दिया है: एक याद3 पर आधारित है और अन्य वरीयता4,5,6के आधार पर । याद मत के अनुसार, इष्टतम पैकेजिंग डिजाइन के लिए एक पैकेज के दाईं ओर पर शाब्दिक तत्वों का पता लगाने और बाईं ओर सचित्र तत्वों होना चाहिए, क्योंकि लोगों को इन तत्वों के प्रकार बेहतर याद करते है जब इस तरह से3में स्थित है । इसके विपरीत, वरीयता दृश्य तत्वों कि यह अधिक एक पैकेज के बाईं ओर पर शाब्दिक तत्वों का पता लगाने के लिए लाभप्रद होना चाहिए और सही पक्ष पर सचित्र तत्वों, के बाद से लोगों को इस तरह के एक तत्व संगठन पसंद करते है और इसे और अधिक aesthetically लगता है अपील5,6। हालांकि याद और वरीयता दोनों महत्वपूर्ण उपभोक्ता विकल्प को प्रभावित चर रहे हैं, इन चर कैसे एक पैकेज ग्राहकों के लिए डिजाइन किया जाना चाहिए जल्दी से अपनी अलग पैकेजिंग तत्वों का पता लगाने के बारे में कोई अंतर्दृष्टि प्रदान नहीं करते । इस पैक उत्पादों के विकल्प के बाद से महत्वपूर्ण है कि क्या उत्पादों के ग्राहकों का ध्यान पर कब्जा कर सकते है और एक बहुत ही सीमित समय के भीतर एक पर्याप्त संदेश व्यक्त7,8,9, 10. हमारे पिछले प्रकाशन 11, इसलिए की जांच करने के उद्देश्य कैसे प्लेसमेंट (वाम बनाम सही) शाब्दिक और सचित्र पैकेजिंग तत्वों की इन तत्व प्रकार की ओर पता लगाने के समय को प्रभावित करता है ।

शेल्फ स्तर

खुदरा वातावरण में शेल्फ अंतरिक्ष एक महत्वपूर्ण रणनीतिक उपकरण है कि उत्पादों के लिए देखा और बेचा12की संभावना बढ़ जाती है । Valenzuela और रघुबीर13 से पता चला है कि प्रीमियम उत्पादों के नीचे शेल्फ और बजट उत्पादों के शीर्ष पर स्थित हो जाते हैं । इसलिए, स्टोर की पोजिशनिंग स्कीम के अनुभवों से ऊर्ध्वाधर स्थानिक स्थिति के बारे में उपभोक्ता विश्वास बनाने में मदद मिलती है । इस धारणा का समर्थन है, वही लेखकों बाद में पता चला है कि ऊर्ध्वाधर स्थिति एक नैदानिक मूल्य निर्णय में ग्राहक द्वारा इस्तेमाल किया क्यू, शीर्ष पर उत्पादों के साथ माना जाता है नीचे14पर उत्पादों की तुलना में उच्च मूल्य है । हालांकि वे विशेष रूप से सूचना के प्रसंस्करण पर स्थानिक मांयताओं के प्रभाव का परीक्षण नहीं किया था, वे तर्क दिया कि ऊर्ध्वाधर स्थिति के बारे में मांयताओं के बजाय व्यवस्थित प्रसंस्करण अनुमानी प्रतिबिंबित । इस प्रत्याशित संबंध इंगित करता है कि ऊर्ध्वाधर स्थिति से बना मूल्य निर्णय तेजी से कर रहे है और मितव्ययी15। स्थानिक सूचना के अनुमानी प्रक्रमण से पता चलता है कि ग्राहकों के दृश्य का ध्यान एक निश्चित मूल्य को नियंत्रित करने के लिए ऊर्ध्वाधर स्थिति की ओर निर्देशित किया जाएगा । इसलिए, अगर एक ग्राहक एक प्रीमियम उत्पाद के लिए देख रहा है, दृश्य ध्यान ऊपर की ओर निर्देशित किया जाना चाहिए, कि क्या प्रीमियम उत्पादों शीर्ष ऊर्ध्वाधर स्थिति या नहीं पर रखा जाता है की स्वतंत्र । नतीजतन, अगर ऊर्ध्वाधर स्थिति मूल्य निर्णय में एक नैदानिक संकेत है, तो ऊर्ध्वाधर शेल्फ स्तर की ओर दृश्य ध्यान सक्रिय विश्वासों और स्वतंत्र वास्तविक सामग्री16के आधार पर भिंन होना चाहिए । उद्देश्य स्थानिक स्थिति के बारे में कैसे विश्वासों का पता लगाने था (जैसे, महंगा ऊपर है और सस्ते नीचे है) प्रीमियम और बजट विकल्प के लिए ग्राहकों के दृश्य खोज को प्रभावित करता है, क्रमशः ।

संग्रह स्तर

एक सामांय दुकान के लिए एक यात्रा एक श्रृंखला खरीद निर्णय करने पर जोर देता है । इसलिए, एक ही निर्णय की प्रक्रिया की जांच करने के अलावा किसी बड़े कार्य के एक भाग के रूप में खरीद निर्णयों की जांच करना महत्वपूर्ण है । ग्राहक निर्णय लेने पर पिछले अनुसंधान से पता चला है कि ग्राहकों को7 सेकंड के एक मामले में सभी उपलब्ध उत्पादों17,18के एक बहुत छोटे सबसेट से उत्पाद विकल्प बनाते हैं । यह उल्लेखनीय है कि भले ही ग्राहक अपने अनुभवों, वरीयताओं को, और खरीदारी के लक्ष्यों के साथ स्टोर पर पहुंचें, यह अनुमान लगाया गया है कि खरीदारी के निर्णय का ८०% शॉपिंग ट्रिप19के दौरान स्टोर में किया जाता है । यह प्रस्ताव किया गया है कि यह प्रक्रिया स्वानुमानी निर्णय कार्यनीतियों का उपयोग करने की प्रभावकारिता का एकउदाहरण है । वहां कुछ एक ही शेल्फ21 से एक उत्पाद को चुनने के दृश्य प्रक्रिया की जांच अध्ययन कर रहे हैं, लेकिन वे एक बड़ा पूरा के एक भाग के रूप में एक निर्णय पर नहीं देखा है और किस हद तक एक निर्णय बाद में निर्णय प्रभावित करता है । हमारे कागज, इसलिए, किस हद तक एक प्रारंभिक खरीद निर्णय की जटिलता (विशिष्ट बनाम गैर विशिष्ट) अगले निर्णय के दौरान दृश्य ध्यान प्रभावित के रूप में यह सबसे एक स्टोर 22में किए गए निर्णयों की वास्तविकता है की जांच की ।

यहां वर्णित प्रोटोकॉल एक ठेठ अनुसंधान अध्ययन के रूप में एक ही कालानुक्रमिक क्रम में आयोजित किया जाता है । सबसे पहले, एक शोध प्रश्न की परिभाषा और अध्ययन डिजाइन वर्णित है, जिसके बाद आंख की पसंद-ट्रैकिंग उपकरण चित्रित किया है । अगले, डेटा संग्रह प्रक्रिया के विभिंन चरणों की व्याख्या कर रहे है और, अंत में, डेटा प्रसंस्करण रेखांकित किया है । प्रोटोकॉल के दौरान, प्रयोगशाला या क्षेत्र आधारित डेटा संग्रह के कारण प्रक्रिया में अंतर स्पष्ट रूप से कहा जाता है ।

Protocol

नीचे उल्लिखित प्रोटोकॉल लेखकों की संस्थाओं के वर्तमान नैतिकता विनियमों के अनुरूप है । यह सुनिश्चित करने के लिए, डिजाइन के महत्वपूर्ण पहलुओं हैं: स्वैच्छिक भागीदारी, प्रयोगात्मक उत्तेजको या निर्देश के रूप में साधारण खरीदारी कार्यों का उपयोग, और व्यक्तिगत डेटा का कोई संग्रह । तथापि, चूंकि नैतिकता विनियम संस्थाओं के बीच भिन्न हो सकते हैं, इसलिए कोई भी अनुसंधान करने से पहले स्थानीय संस्था की मानव अनुसंधान आचार समिति से परामर्श करें ।

1. प्रयोगात्मक डिजाइन और उत्तेजको

  1. अनुसंधान प्रश्न को परिभाषित करें ।
  2. 3 s मॉडल में अध्ययन किया विशिष्ट एस के आधार पर उत्तेजको और कार्य निर्देश का चयन करें और अनुसंधान के प्रकार के प्रश्न का समाधान ।
    1. क्षेत्र अध्ययन: खरीदारी की सूची प्रक्रिया8,22,23, पर निर्भर है जो सुनिश्चित करता है कि ग्राहकों को लगभग एक ही ले जाएगा में स्टोर पथ, क्योंकि यह प्रयोगात्मक नियंत्रण बढ़ जाती है पर विचार करें ।
  3. विषयों की अधिक तेजी से भर्ती की सुविधा के लिए भागीदारी (जैसे, लॉटरी टिकट के माध्यम से) प्रोत्साहित करने पर विचार करें ।

2. आंख की पसंद-ट्रैकिंग उपकरण

  1. आंख पर नज़र रखने के लिए द्विनेत्री, वीडियो आधारित, संयुक्त छात्र/
    1. प्रयोगशाला अध्ययन: एक उच्च नमूना आवृत्ति (अधिमानतः १२० हर्ट्ज या अधिक) के साथ एक स्थिर प्रणाली का उपयोग करें.
    2. क्षेत्र अध्ययन: एक सिर पर चढ़कर मोबाइल प्रणाली का उपयोग करें एक नमूना आवृत्ति के साथ 30 हर्ट्ज कम.

3. डेटा संग्रह प्रक्रिया

  1. सामान्य या सही करने वाली सामान्य दृष्टि के साथ प्रतिभागियों की भर्ती, और अधिमानतः आँखों के आसपास भारी मेकअप नहीं पहने उन.
  2. कवर कहानियों या अध्ययन के उद्देश्य के व्यापक बयानों का प्रयोग करें ताकि प्रतिभागियों स्पष्ट वैज्ञानिक उद्देश्य के बारे में भोले रहने के बाद जब तक प्रयोग हो गया है ।
  3. सुनिश्चित करें कि सहभागियों के पास कार्य पूरा करने के लिए पर्याप्त समय है । के रूप में यह अध्ययन डिजाइन के बीच एक बहुत भिन्न हो सकते हैं (सामान्य रूप से, क्षेत्र अध्ययन प्रयोगशाला अध्ययन से अधिक समय लेने वाले हैं), कृपया समय प्रक्रिया ताकि भर्ती के दौरान एक अच्छा अनुमान प्रदान किया जा सकता है. यहां, वीडियो रिकॉर्डिंग प्रति प्रतिभागी लगभग 15 मिनट लगेगा: अंशांकन प्रक्रिया के लिए 5 मिनट और डेटा संग्रह के लिए 10 मिनट ।
  4. प्रतिभागियों को अध्ययन-विशिष्ट कार्य अनुदेश (एस) दें ।
    1. प्रयोगशाला अध्ययन: प्रतिभागियों को स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करने और प्रोजेक्टर स्क्रीन पर प्रायोगिक उत्तेजको का पर्दाफाश करने के लिए कहें ।
    2. फ़ील्ड अध्ययन: प्रतिभागियों से एक पूर्वनिर्धारित खरीदारी कार्य (उदा., शॉपिंग सूची प्रक्रिया) को पूरा करने के लिए कहें, जो स्वाभाविक रूप से उन्हें इन-स्टोर उत्तेजको के एक निश्चित सेट के लिए उजागर करता है ।
  5. प्रतिभागी के सिर के आसपास आई-ट्रैकिंग सिस्टम लगाएं ।
  6. प्रायोगिक सत्र को नेत्र-ट्रैकिंग प्रणाली की अंशांकन प्रक्रिया से प्रारंभ करें । अंशांकन प्रक्रिया के लिए निर्माता के निर्देशों का पालन करें ।
  7. किसी पूर्वनिर्धारित शॉपिंग सूची को वितरित करें जो विषयों के बीच भिंन हो । यहां, जैतून का तेल और कॉफी की सूची पर उदाहरण के उत्पादों के रूप में उपयोग किया जाता है ।
    1. जैतून का तेल सूची पर पहले उदाहरण उत्पाद के रूप में प्रयोग किया जाता है । निर्देश उपभोक्ताओं को या तो एक महंगा या जैतून का तेल के एक सस्ते संस्करण का चयन करने के लिए । यह कार्य मॉडल के शेल्फ़ स्तर से मेल खाती है ।
    2. कॉफी सूची पर दूसरे और अंतिम उदाहरण के उत्पाद के रूप में प्रयोग किया जाता है । उपभोक्ताओं को दुकान के कॉफी अनुभाग में ले जाएं । हेरफेर जहां कॉफी उत्पादों शेल्फ पर स्थित है कि क्या एक विशिष्ट कॉफी पैकेज की जांच के लिए एक और कॉफी पैकेज से अधिक होने की संभावना है जब शेल्फ में एक ही स्थान पर स्थित है चुना जाएगा । यह मॉडल के शेयर स्तर से मेल खाती है ।
      ध्यान दें: यह देखते हुए कि उपभोक्ताओं को स्थानांतरित करने के लिए और पहले उत्पाद तक पहुंचने से पहले दुकान भर में नेविगेट और जब पहली और दूसरी सूची पर कहा उत्पाद के बीच घूमना होगा, यह हमारे मॉडल के स्टोर स्तर से मेल खाती है ।
  8. निर्माता के अनुदेश के अनुसार आँख की ट्रैकिंग रिकॉर्डिंग शुरू करें.
  9. सहभागियों को अपना कार्य पूर्ण करने के लिए भेजें ।
  10. प्रायोगिक कार्य (नों) के पूरा होने के बाद अध्ययन के उद्देश्य के बारे में प्रतिभागियों की नज़र-ट्रैकिंग रिकॉर्डिंग और debrief को रोकें ।

4. डेटा प्रोसेसिंग

  1. रुचि के क्षेत्रों को परिभाषित अध्ययन के आधार पर (AOIs)-विशिष्ट अनुसंधान प्रश्न ।
  2. विश्लेषण की इकाई का गठन होगा कि आंख ट्रैकिंग मीट्रिक (s) का चयन करें ।
    1. प्रयोगशाला अध्ययन: एओआईएस को उद्दीनों के क्षेत्रों की रूपरेखा द्वारा बनाया जाता है जो आंख के स्वचालित वर्गीकरण के लिए आधार होगी ।
    2. फ़ील्ड अध्ययन: मैन्युअल रूप से आँख ट्रैकिंग डेटा उपयुक्त AOIs में वर्गीकृत.
  3. एक उपयुक्त सांख्यिकीय प्रोग्राम में AOIs और इसी आंख ट्रैकिंग मीट्रिक (s) युक्त डेटा निर्यात करें ।
  4. एक सांख्यिकीय विधि है कि विशिष्ट अध्ययन उद्देश्य या परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए संगत के साथ आंख ट्रैकिंग डेटा का विश्लेषण ।

Representative Results

स्टॉक स्तर निष्कर्ष

कुल १८५ प्रतिभागियों के पास पूरी तरह से नज़र रखने की रिकॉर्डिंग थी और उन्हें अध्ययन में शामिल किया गया था । हम उन प्रतिभागियों जो ७.० सेकंड की समय सीमा के भीतर पैकेजिंग तत्व का पता चला पर हमारे विश्लेषण आधारित है । इस प्रकार, हमारे निर्भर चर पहले निर्धारण के लिए समय था (TTFF), जो इस मामले में समय यह उत्तेजना जोखिम से लिया जब तक प्रतिभागियों का पता चलता है और इस तरह के प्रश्न में पैकेजिंग तत्व पर उतारना चाहते है (मिलीसेकंड में मापा लेकिन सेकंड में चित्रित का प्रतिनिधित्व करता है ). फिक्शन्स नेत्र ट्रैकिंग अनुसंधान में सबसे अधिक रिपोर्ट डेटा अंक हैं और दृश्य ध्यान के मान्य उपाय हैं24,25,26,27. TTFF दो पाठकीय तत्वों (एफ < 1) के बीच अलग नहीं था, और इन उत्तेजनों के स्थान के साथ बातचीत नहीं ttff (एफ < 1) को प्रभावित किया । इसलिए, हम उंहें एक पाठ की स्थिति में संयुक्त करने के लिए कृपण विश्लेषण की सुविधा, जिसके बाद हम एक 2 (स्थान: छोड़ दिया, सही) × 2 (stimuli: शाब्दिक, सचित्र) के बीच विषयों के प्रसरण का विश्लेषण (anova) ttff पर । ANOVA स्थान का कोई मुख्य प्रभाव नहीं पता चला (f < 1), stimuli का कोई मुख्य प्रभाव (f(1, ११४) = १.०९, p = .30), लेकिन एक सांख्यिकीय महत्वपूर्ण दो तरह से संपर्क प्रकट किया (f(1, ११४) = ४.४६, p =. 011). सेल के निरीक्षण का मतलब है कि सचित्र पैकेजिंग तत्व जल्दी पता चला था जब सही पर स्थित (m = २.२७) बनाम बाईं (m = ३.८२) की ओर पैकेज पर, जबकि शाब्दिक पैकेजिंग तत्वों को जल्दी पता चला रहे थे जब बाईं ओर स्थित (m = २.०८) बनाम दाईं ओर (m = ३.०१) पक्ष पैकेज पर; चित्र 1 देखें । इस प्रकार, शाब्दिक और सचित्र पैकेजिंग तत्वों के लिए पता लगाने के समय पर परिणाम तत्व संगठन वरीयता दृश्य5,6 के बजाय याद दृश्य3 द्वारा की वकालत की समर्थन और सुझाव है कि वरीयता मई आसान जानकारी अधिग्रहण का कार्य हो ।

Figure 1
चित्रा 1: पैकेजिंग तत्व (textual, सचित्र) और स्थान (बाएं, दाएं) के एक समारोह के रूप में सेकंड में TTFF । इस आंकड़े का बड़ा संस्करण देखने के लिए कृपया यहां क्लिक करें ।

शेल्फ स्तर निष्कर्ष

कुल १२८ प्रतिभागियों के पास पूरी तरह से नज़र रखने की रिकॉर्डिंग थी और उन्हें अध्ययन में शामिल किया गया था । निर्भर चर लक्ष्य है, जो यहां समय यह उत्तेजना जोखिम से लिया जब तक प्रतिभागियों या तो एक प्रीमियम उत्पाद या एक बजट उत्पाद, उनके बेतरतीब ढंग से सौंपा प्रयोगात्मक हालत और शेल्फ विंयास पर निरभर है पर उतारना चाहते है का मतलब TTFF था ( फिर से मिलीसेकंड में मापा लेकिन सेकंड में चित्रित). एक 2 (अनुरूपता: सर्वांगज्या, असंगत) × 2 (खोज कार्य: प्रीमियम, बजट) के बीच लक्ष्य पर TTFF पर ANOVA विषय Congruency का एक महत्वपूर्ण मुख्य प्रभाव (F(1, १२२) = ७.७२, p = .006), जहां प्रतिभागियों लक्ष्य तेजी से पता चला सर्वांग दशा (= ०.९४) की तुलना में असर्वांगज्या एक (= १.४५) । इस प्रकार, खोज कार्य की परवाह किए बिना, प्रतिभागियों को आम तौर पर लक्ष्य जल्दी पता चला जब यह ऊर्ध्वाधर स्थिति है कि सबसे अच्छा अपने मूल्य के एक क्यू के रूप में कार्य करता है पर स्थित था (जैसे, के अनुकूल शीर्ष स्थिति के बजाय incongruent नीचे की स्थिति पर प्रीमियम उत्पादों) । वहां भी था खोज कार्य का एक महत्वपूर्ण मुख्य प्रभाव (एफ(1, १२२) = ६.७८, पी = .010), जहां बजट खोज कार्य तेजी से लक्ष्य का पता लगाने के लिए नेतृत्व (एम = ०.९६) प्रीमियम खोज कार्य से (m = १.४३) । इन दो मुख्य प्रभाव एक महत्वपूर्ण दो तरह से संपर्क (एफ(1, १२२) = ७८.५७, पी < 001) से योग्य थे । सेल के निरीक्षण का मतलब है कि पता चला है कि, प्रीमियम उत्पाद के लिए, प्रतिभागियों को लक्ष्य में तेजी से अनुकूल (शीर्ष) स्थान (m = ०.३७) incongruent (नीचे) स्थान (m = २.५०) की तुलना में नोट । बजट उत्पाद के लिए, तथापि, प्रतिभागियों के लक्ष्य में तेजी से नोट incongruent (शीर्ष) स्थान (m = ०.४०) की तुलना में अनुकूल (नीचे) स्थान (m = १.५१); चित्रा 2 देखें । एक साथ लिया, इन परिणामों से पता चलता है कि प्रतिभागियों को स्थानांतरित करने के लिए उनके काम से स्वतंत्र नज़र ऊपर की ओर जाते हैं; हालांकि, वे एक प्रीमियम कार्य की तुलना में एक बजट कार्य में तेजी से नीचे टकटकी बारी ।

Figure 2
चित्रा 2: खोज कार्य (प्रीमियम, बजट) और अनुरूपता (सर्वांगज्या, असंगत) के एक समारोह के रूप में सेकंड में लक्ष्य पर TTFF । इस आंकड़े का बड़ा संस्करण देखने के लिए कृपया यहां क्लिक करें ।

भंडार स्तर के निष्कर्ष

इस अध्ययन में पूरी नजर रखने वाले आंकड़ों के साथ ६६ प्रतिभागी शामिल हुए । निर्भर चर (AOIs) ब्याज के क्षेत्रों पर टिप्पणियों की संख्या थी, AOIs के साथ स्टोर के सभी प्रासंगिक भागों के लिए परिभाषित (भागों की दुकान है कि ब्याज की नहीं थी के लिए विश्लेषण कोडित नहीं थे) । किसी क्षेत्र पर प्रेक्षणों की संख्या, नेत्र-ट्रैकिंग अध्ययनों में बहुधा प्रयुक्त होने वाला माप है और यह28,29ब्याज के संकेतक के रूप में कार्य करता है । एक 2 (कार्य विशिष्टता: विशिष्ट, गैर विशिष्ट) x 2 (विकल्प कार्य: पहला, दूसरा) मिश्रित ANOVA पर टिप्पणियों की संख्या के साथ के रूप में निर्भर चर, पसंद कार्य दोहराया उपाय के रूप में, और कार्य विशिष्टता के बीच-विषय कारक के रूप में । परिणाम के बीच विषयों के कारक (F(1, ६४) = १.७१, p =. 20) का कोई महत्वपूर्ण मुख्य प्रभाव दिखाया । हालांकि, पसंद कार्य का एक महत्वपूर्ण मुख्य प्रभाव था (F(1, ६४) = १२.१६, p < .001) थे पहली पसंद कम अवलोकन के साथ पूरा किया गया ( m = १९.२०) बाद (m = २५.०८) से । हालांकि, इस मुख्य प्रभाव एक महत्वपूर्ण दो तरह से बातचीत (F(1, ६४) = ११.४२, p =. 001) द्वारा योग्य था । कोशिका निरीक्षण से पता चलता है कि विशिष्ट पसंद समूह में प्रतिभागियों ने अपनी पहली (विशिष्ट) पसंद कार्य (m = २३.३९) और उनके बाद के चुनाव कार्य (m = २३.५८) के दौरान aois की एक काफी बराबर संख्या का अवलोकन किया । इसके विपरीत, गैर-विशिष्ट पसंद समूह में सहभागियों ने दूसरी पसंद कार्य (m = २६.५८) की तुलना में अपनी पहली पसंद कार्य (m = १५.००) के दौरान aois की एक छोटी संख्या देखी; चित्रा 3 देखें । ये परिणाम दिखाते है कि कैसे एक प्रारंभिक खरीदारी लक्ष्य की विशिष्टता एक पसंद कार्य के दौरान ग्राहकों के दृश्य खोज व्यवहार को प्रभावित करती है और कैसे इस तरह के एक विकल्प कार्य उप sequent विकल्पों के दौरान दृश्य व्यवहार को प्रभावित करता है ।

Figure 3
चित्रा 3: कार्य विशिष्टता (विशिष्ट, गैर-विशिष्ट) और पसंद कार्य (प्रथम, द्वितीय) के एक फ़ंक्शन के रूप में AOIs पर टिप्पणियों की संख्या । इस आंकड़े का बड़ा संस्करण देखने के लिए कृपया यहां क्लिक करें ।

Discussion

इस लेख में, हमने इन-स्टोर खोज प्रक्रिया की एक नई अवधारणा का वर्णन करने के लिए हमारे पूर्व शोध अध्ययनों में से कुछ का उपयोग किया है । विशेष रूप से, हमारे 3S मॉडल-अपने शेयर, शेल्फ के साथ, और स्टोर के स्तर-एक नया तरीका है आंख के माध्यम से एक प्रक्रिया के नजरिए से ' ग्राहकों को दृश्य ध्यान की जांच पद्धति पर नज़र रखने प्रदान करता है । पिछले अनुसंधान आमतौर पर नेविगेशन और निर्णय लेने1 या आंदोलन और संपर्क2के रूप में व्यापक शब्दों में इन-स्टोर खोज प्रक्रिया को विभाजित किया गया है । हमारे 3S मॉडल का योगदान यह है कि यह खुदरा पर्यावरण की विभिन्न परतों और इन विभिन्न स्तरों के बीच संबंधों को और अधिक सूक्ष्म तरीके से कैप्चर करता है ।

सभी अनुसंधान के साथ के रूप में, सबसे महत्वपूर्ण पहलू प्रयोगों के डिजाइन है । इस प्रकार, समय लेने के लिए ठीक से एक अध्ययन डिजाइन अध्ययन की सफलता के लिए महत्वपूर्ण है । इसके अलावा, ऊपर वर्णित प्रोटोकॉल के रूप में प्रयोगशाला और क्षेत्र सेटिंग्स, जो भी एक स्थिर और एक सिर के बीच एक विकल्प है, मोबाइल नेत्र ट्रैकिंग प्रणाली के बीच पसंद शामिल है, इस डिजाइन के दौरान विचार किया जाना है ।

इस प्रोटोकॉल पर नज़र रखने के उपकरण के बारे में विस्तृत निर्देश के संबंध में सीमित है । के बाद से वहां नेत्र ट्रैकिंग हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के कई निर्माता हैं, इस प्रोटोकॉल किसी भी विशिष्ट उपयोग के निर्देश शामिल नहीं है क्योंकि यह बस संभव नहीं है । कृपया विशिष्ट नेत्र ट्रैकिंग उपकरण के मैनुअल से परामर्श करें ।

देखने के एक सैद्धांतिक बिंदु से, 3S मॉडल शोधकर्ताओं की अनुमति देता है और अधिक ठीक स्थिति को अपनी पढ़ाई और प्रत्येक प्रयोग के उद्देश्य को संकीर्ण । में स्टोर खोज प्रक्रिया हमारे मॉडल के तीन घटकों में विभाजित करके, शोधकर्ताओं ने स्वीकार करते है और खाते में स्टोर में निर्णय लेने की जटिलताओं के अधिक लेते हैं । के रूप में प्रदान की नमूना अध्ययन द्वारा दिखाया गया है, एक विशिष्ट उत्पाद का चयन अपनी पैकेजिंग के डिजाइन, एक शेल्फ में अपने स्थान, और ग्राहक के लक्ष्य से समझा जा सकता है । इस प्रकार, यह समझना महत्वपूर्ण है कि इन-स्टोर खोज प्रक्रिया का कौन सा भाग वर्तमान में फ़ोकस में है ।

एक व्यावहारिक परिप्रेक्ष्य से, 3S मॉडल स्पष्ट रूप से पता चलता है जो में स्टोर खोज प्रक्रिया के लिए आंख में जांच करने के लिए उपयुक्त है के कुछ भागों-ट्रैकिंग प्रयोगशाला बनाम क्षेत्र में । नियंत्रित प्रयोगशाला-शर्तों के तहत अध्ययन कंप्यूटर या प्रोजेक्टर स्क्रीन पर प्रयोगात्मक उत्तेजनों के डिजिटल हेरफेर और सटीकता के उच्च स्तर के साथ आंख ट्रैकिंग उपायों की एक बड़ी विविधता की स्वचालित कोडिंग की सुविधा, लेकिन कम पारिस्थितिकी की कीमत पर वैधता. इस तरह के अध्ययन वास्तविक खुदरा सेटिंग्स में उपभोक्ता वस्तुओं पर शेल्फ लेआउट या पैकेजिंग तत्वों में हेरफेर करने में कठिनाई के कारण, स्थिर आंख ट्रैकिंग प्रणाली का उपयोग कर स्टॉक और शेल्फ स्तर पर अनुसंधान सवालों की जांच के लिए बेहतर अनुकूल हैं । वास्तविक क्षेत्र सेटिंग्स में अध्ययन उच्च पारिस्थितिक वैधता है, लेकिन प्रयोगात्मक नियंत्रण के कम डिग्री और आम तौर पर अधिक श्रम तीव्र कर रहे हैं के रूप में वे आंख की मैन्युअल कोडिंग की आवश्यकता ट्रैकिंग उपायों (सटीकता के निचले स्तर के साथ). ऐसे अध्ययन स्टोर स्तर पर अनुसंधान प्रश्नों की जांच करने के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं, लेकिन मोबाइल आई-ट्रैकिंग उपकरणों पर निर्भरता के माध्यम से शेल्फ स्तर पर भी इसका उपयोग किया जा सकता है ।

Disclosures

लेखकों के पास खुलासा करने के लिए कुछ नहीं है ।

Acknowledgments

यह शोध सतत व्यापार के लिए सेवा नवाचार (SISB) अनुदान, स्वीडिश ज्ञान फाउंडेशन (केके stiftelsen) द्वारा वित्त पोषित के भीतर आयोजित किया गया था ।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Eye tracker Tobii Technology Tobii X120 Eye Tracker Stationary eye-tracking system
Eye tracker Tobii Technology Tobii Glasses Head-mounted eye-tracking system

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

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Otterbring, T., Wästlund, E., Shams, P. Spotlighting Customers' Visual Attention at the Stock, Shelf and Store Levels with the 3S Model. J. Vis. Exp. (147), e58846, doi:10.3791/58846 (2019).

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