消費者の店内行動を調査するためのリサーチツールとしての仮想ストアの使用

効果的な小売りマーケティングを達成するためには、消費者の店内行動を理解することが非常に重要であることは否定できない。この理解を助けるために、仮想ストアと呼ばれる高度なバーチャルリアリティテクノロジを使用すると、計算で作成された仮想環境を使用して消費者の行動を調べることができます。仮想店舗アプローチでは、仮想現実システムを使用して、人々が店舗内のオブジェクトとやりとりする現実的で没入型の3次元仮想店舗環境を生成します。このような仮想店舗環境では、人は人工的に作成された感覚体験を経験する。仮想ストア環境は、現実に存在するストア環境、または仮想ストア環境の現実的な表現のいずれかになります。また、仮想店舗は、制御されたフィールド実験（ すなわち、伝統的な消費者調査の中間的なツール（ すなわち、テキストベースの調査、フォーカスグループ、またはラボ実験）として見ることができます模擬店の環境）、およびフィールド調査（ すなわち、ビデオキャプチャ、個人的な観察、または製品の販売促進のテスト）で^1。

バーチャルリアリティアプリケーションには、かなりの研究履歴があります。早くも1965年に、サザーランド²は音と触覚フィードバックを提供する仮想世界を含む彼の「究極のディスプレイ」コンセプトを述べました。もともと、注意が主に技術的なハードウェアに焦点を当てたが、これは仮想現実システムの影響への洞察を提供しないよう、注意が人間の経験^3、4に移行しました。コンピュータ生成世界にいるの感覚「の存在は、」結果的に仮想現実体験^5、6への鍵となっています。プレゼンスは、「環境にいることの主観的な経験」と定義されている一つは物理的に別に位置されたとき^」。7この観点から、 『臨場感』とは、参加者から取得され、人が彼を知覚/自身が環境になるようにする程度のことをいうことができる。あるいは、スレーター⁸ PIは「錯視」（PI）と「幻想錯視」（Psi）と呼ばれる存在感と浸水の概念を区別していますPIは実際の場所にいる感覚を持っています。参加者が自分の知覚や環境を変えるために行うことができる反応（ 例えば、頭や目を動かして注視方向を変えたり、オブジェクトをつかむなど）をすることができます。同等の物理的環境で期待される応答と比較して、仮想現実システムは、仮想現実で知覚されるものをそれが実際に起こっているという幻想。 Psiにつながる重要な要素は、参加者が直接的なコントロールを持たない仮想環境内の事象が直接自分自身を参照するという幻覚を、仮想現実が提供することである。 Psiは、外部から発生したバーチャルリアリティの変化に応じて人々が明示する行動や反応をたどることで測定できます。例えば、仮想環境でアバターを見たときに人々の心拍数が増加すると、これは現実世界と同様の反応を示す可能性があります。したがって、この仮想現実システムは高いPsiを提供する。

バーチャルストア技術は、いくつかの目的を果たすためにビジネスおよび学術に導入されました。これは管理援助として、例えば企業のカテゴリ管理者が製品の棚番計画を策定するのを支援するために使用することができます。バーチャルストアはまた、患者のための食物に対する感情反応を測定するために、臨床的な設定でその使用を有する摂食障害¹または軽度認知障害のスクリーニングツール⁹ 。研究における仮想店舗のより一般的な使用は、しかし、そのような価格は、販売時点ディスプレイ¹³の^{10、11、12、}異なる設定を変更するなどの店舗環境の変化に消費者に店舗行動および消費者の応答を評価することです異なる包装オプション¹⁴ 、製品パッケージ^15の裏面の異なる栄養ラベル、および在庫レベル^16を含む 。さらに、バーチャルストアは、現在、子供の間で健康的な食生活を刺激するために、公衆衛生介入の作成とテストを支援するために使用されています¹⁷ 。以前に述べたさまざまな利点のために、仮想ストア技術とハードウェアは急速に発展しています。したがって、この論文では、人間一般的にバーチャルリアリティを使用して研究の本質的要素を説明し、説明します。現在の仮想店舗システムから得られたすべての重要な情報が実証されます。

現在利用可能な仮想店舗システムは、1）非没入型（ 例えばデスクトップ型）、2）半没入型（ 例えば投影型、CAVEシステム）、3）完全没入型（ 例えばヘッドマウントディスプレイ）。各システムは、サポートシステムに応じて、浸水、存在、PI、およびPsiの異なるレベルをもたらす可能性があります。しかし、浸漬、存在感、PI、およびPsiの尺度は、各システムがサポートする特定の感覚運動偶発事象に結びついているため、異なるシステム間でのこれらの指標の比較は不可能とみなされている⁸ 。近年、デスクトップ仮想ストアが注目を集めており、ますます研究に使用されています。仮想店舗はプロミスとみなされていますが店舗内の消費者行動研究のツールとして、そのような仮想店舗をどのように使用するかに関する専門知識が、タイムリーで正確な実験の準備と実施を確実にするために必要です。しかし、現在までに、バーチャルストア実験を行う手順を包括的に記述した報告された研究は非常に少ない。したがって、この作業は、デスクトップ仮想ストアを使用して消費者の研究を行うためのプロトコルを記述することを目的としています。これは非常に重要です。

一般的に、仮想店舗での調査には、1）仮想環境を表示する機器、2）研究者が仮想環境を構築できるようにするエディタプログラム、3）調査対象の仮想表現（ 例えば 、 4）仮想環境をナビゲートして選択を行うための消費者インタフェース、5）データ収集自体を実行する手順、および6）データ記憶および分析を容易にするデータ管理システム。これらのほとんどバーチャルショップ会社とプログラマーによって管理される可能性が高い。研究者は、1）エディタプログラムで実験用の小売店を作成する方法、2）コンシューマインターフェイスでデータ収集を実行する方法、3）データ管理プログラムのすべての出力を整理し、統計プログラムに入れる。現在の論文では、デスクトップ仮想ストアで実験を行うための詳細なプロトコル手順を示して、この情報に対処します。さらに、消費者研究で仮想店舗を使用する利点と限界について説明します。このペーパーで説明されている詳細なプロトコルは、研究者が仮想店舗の研究を開始し、実施するのに役立ちます。

本論文で使用したデスクトップ仮想店舗は、（液晶ディスプレイ（LCD）スクリーン、3次元（3D）スペースナビゲータ、マウス、キーボード、 すなわち、パーソナルコンピュータ（PC））とソフトウェア（ すなわち、ハードウェアが必要です店を設計する3Dバーチャルストアで消費者のように買い物する）。この特定のシステムは、以前の研究^14、18で使用されてきました。

このプロトコルはオランダの科学的実践行動規範に準拠し、Wageningen大学の社会科学倫理委員会の承認を受けた「汎用プロトコル食品選択シミュレータ」に準拠しています。

1.仮想店舗設備のセットアップ

1. 仮想店舗の表示に十分な広さの場所を準備します。仮想店舗とデータ管理プログラムの両方のためのすべての機器を準備します。
   注：この機器には、2台のコンピュータ（仮想店舗を表示するための大容量メモリカード付きの1つの仮想店舗PCと、データ管理プログラム用の1台のPC）、3台の42インチLCDスクリーン、データを表示するためのコンピュータ画面管理プログラム、接続ケーブル、電子ソケット、3Dスペースナビゲーター、マウス2個、キーボード2個を備えています。
2. 図1に示すように、すべての機器を接続します。
   1. コネ1台のPCをコンピュータ画面、キーボード、およびマウスに接続し、データ管理プログラムを使用します。
   2. 3つのLCDスクリーンをお互いに配置し、左右のスクリーンを調整して、スクリーン上に現れる仮想ストアの180°の視野を与えます。
   3. 3台のLCDスクリーン、3Dスペースナビゲータ、マウス、キーボードで仮想店舗PCを接続します。仮想店舗PCとデータ管理PCを接続します。
   4. 両方のPCをオンにして、仮想ストアPCの画面解像度を「複数のディスプレイを拡張」に調整します。左の画面をメインディスプレイに設定します。

図1 ：仮想ストアの設定バーチャルストアは、180°の視認性を実現する3つの42インチLCDスクリーンを備えた1台のPCを使用します。別のPCがデータ管理プログラムに対応するために追加されています。このPCは、研究コーディネーターが進行状況を監視し、参加者を中断することなく新しい仮想環境を開始できるようにします。 この図の拡大版を見るには、ここをクリックしてください。

2.実験用仮想店舗の構築

1. デスクトップ上の "VirtualShop_Editor.exe"アイコンをダブルクリックして、仮想ストアビルダーインターフェース（エディター）を開きます。
2. 「ファイル」をクリックして「開く」をクリックして、学習に適した店舗テンプレートを開きます。目的のストアテンプレート「Name.ShopConfig」（ たとえば、 Supermarket001.ShopConfig）を選択します。
3. 実験条件に関するストアを変更します。
   注意：店舗を変更する前に、仮想店舗の計画は調査の質問と目的に基づいて行う必要があります。これには、タイプ、配置、および棚の数。これらの棚の製品カテゴリの場所。製品カテゴリ内の製品の種類と場所
   1. 必要に応じて、既存の製品を関心のある製品と交換する。
      1. マウスの右ボタンを使用してマウスを動かすと、製品の棚にズームイン/アウトします。そして、マウスの左ボタンを使用してマウスを動かし、視点を変更します。
      2. 仮想店舗のビューを変更するには、左側のメニューバーのアイコンをクリックしてください（ つまり、左の黄色の面=正面図、上の黄色の面=上の図、右の黄色の面=側面図、およびすべての側面の黄色の面=店の左上から見て））。
      3. シェルフまたは製品をダブルクリックし、左のメニューバーのアイコンをクリックすると、このシェルフまたは製品のビューが変更されます。
      4. 目的のシェルフをダブルクリックし、左側のメニューバーの "黄色のスポット"をクリックして分離モードを選択します。
         注：分離モードでは、r製品とシェルフを隔離したり、画面から他のオブジェクトを取り除いたりすることができます。これは、シェルフを充填するときに役立ちます。
      5. 既存の製品をダブルクリックし、続いてキーボードの「削除」ボタンを押してこの製品を削除します。
      6. メニューバーの "青い矢印"をクリックして製品ライブラリを開きます（ 図2参照）。その後、「商品カテゴリ」をクリックして、関心の製品カテゴリ（ 例えば、果物）を選択します。
      7. 選択した製品（ 例えば 、リンゴのトレイ）をマウスの左ボタンを押しながらドラッグし、目的のシェルフに製品を置きます。
      8. 3.1.1-3.1.4の手順を繰り返すことにより、研究関心に合致するようにすべての製品を追加または交換する。
   2. 棚全体を再配置する。
      1. 再配置が必要なシェルフをダブルクリックします。シェルフ全体を左クリックして、目的の場所にシェルフを移動します。新しい場所に棚を押しつぶす。
      2. "Ctrl"キーを押しながらシェルフを左クリックしてシェルフを回転させます（必要な場合）。マウスを動かすことによって、シェルフを回したり、必要な角度に動かしたりできます。
      3. 手順2.3.2.1と2.3.2.2を繰り返すことによって、研究上の利益を満たすために必要なすべての棚を再配置する。

図2 ：仮想ショップエディタと製品ライブラリの製品の例エディタには、ライブラリから製品を簡単に選択し、直接棚に置くことを可能にするドラッグ・アンド・ドロップ・インタフェースがあります。さらに、ポップアップウィンドウを使用して、ライブラリ内の製品をクリックして製品を追加または編集することができます。 もっと大きなものを見るにはここをクリックしてくださいこの図のイオン。

4. 調査条件を記述していないファイル名を使用して、完成したストア構成を保管します。 "ファイル"→ "名前を付けて保存"→ "名前.ShopConfig"→ "保存"をクリックします。
   注：空のストアテンプレートからストアを構築することもできます。まず、棚や製品を選択して製品ライブラリから空の店舗に追加します。手順3.1および3.2と同じ手順を適用できます。
5. 練習セッション用に別の店舗を構築し、2.1-2.4の手順に従って、異なる店舗レイアウトのスーパーマーケットなどの実験条件に従って店舗を増やします。
   注：この例のスタディでは、薬局を練習店として使用しています。
6. 店舗のレイアウトが既存の店舗テンプレートと異なる場合は、参加者のための新しい歩行経路と意思決定ポイントを作成するために、プログラムの作成者に連絡してください（連絡先の詳細については、材料/試薬の表を参照してください）es。
   注：ショッピング・パスとデシジョン・ポイントは、既存のストア・テンプレートで使用できます。また、参加者が予め決められたショッピングパスなしで店内を自由に歩くことを可能にすることも可能である。

3.データを記録するためのデータ管理プログラムの準備

1. デスクトップ上のデータ管理プログラムアイコンをダブルクリックして、プログラムを開始します。
2. 「Virtual Shop Exp_StartUp」プロジェクトを開いて新しいプロジェクトを作成します。ポップアップウィンドウで "Open"を選択→ "Virtual Shop Exp_StartUp"→ "Virtual Shop Exp_StartUp.vop"
3. 「プロジェクトの設定」をクリックし、観測ソースとして「ライブ観測」を選択します。観測方法として「連続サンプリング」を選択し、観測期間として「終了観測」を選択します。
4. 実験条件を表す入力変数を追加する（ 例：店舗レイアウトやショッピングモール必要に応じて）。
   1. 一番上のメニューバーの "Set up"をクリックし、 "Independent Variable"をクリックしてください。ユーザー定義変数を追加するには、[変数の追加]をクリックします。
   2. 変数名、変数タイプ、定義済み値など、必要な情報を入力します。
5. "ファイル"→ "名前を付けて保存"をクリックしてプロジェクトを保存します。プロジェクトに「project.vopの名前」と名前を付けて、「保存」をクリックします。

4.参加者選定基準

1. 色盲のような視力障害のない参加者を募集する。

5.実験の準備

1. 実験を行うために必要なすべての文書を準備してください。
2. 参加者を実験室に招待する。同意書を提出し、参加者が研究の前に書式を読み、署名するよう要請する。
3. 実験的な指示を提供するパンツは続く必要があります。 サプリメント1と2を参照してください。
   注：参加者には、仮想店舗を訪れて仮想現実の病気につながる可能性があることを知らせる必要があります^.19症状が現れ始めると、それを研究コーディネーターに報告するよう促す必要があります。参加者がバーチャルリアリティの病気を経験していると表明した場合は、実験への参加を中止する必要があります。
4. 参加者を中間のLCD画面の前に、中央の画面から約60センチのところに座らせます。参加者の目の高さが画面の位置と一致するまで、椅子を調整します。

6.練習テストの実行

1. 参加者に、練習セッションで訓練を受け、仮想店を管理し、慣れ親しんだことを知らせる。参加者は、指示を完全に理解していないときに質問をするよう奨励する。
2. 仮想ストアを開く練習セッションのために。
   1. デスクトップ上のVirtualShop_Uviewerアイコンをダブルクリックして仮想ショッププログラムを開始します。ストアに入るには、「開始」をクリックします。
   2. キーボードの左上にある「↑」キーを押して、仮想店舗プログラムのメニューバーを開きます。
   3. 「入力」ボックスで「SpaceNav」を選択すると、参加者が見て歩行の方向を自由に決めることができる歩行動作のタイプを選択できます。
      注：「SpeceNav」を使用すると、参加者は3D空間ナビゲータを使用して、任意の方向で仮想環境を自由に見ることができます。また、参加者は自分の歩行方向を決定することができます。それにもかかわらず、参加者は所定の歩行線に従うように制限される。
   4. ShopConfigボックスに「練習店の名前」を選択して、このような実践店として、店舗環境を指定するには、「環境の名前」と入力し、[ 例えば、薬局001]。
   5. 「リロードショップ」をクリックして練習店を開きます。その後、「開始」ボックスが表示されます。
3. マウス、3Dスペースナビゲータ、およびキーボードを参加者に提供します。 3D空間ナビゲータの前面が参加者に向いていることを確認して、正しいナビゲーション方向を有効にします。
4. 仮想店舗での操作方法と参加者への練習セッションの手順を説明します。この命令は、参加者が特定の製品を検索し、いくつかの製品を選択および/または返すことを要求する2つの練習タスクを割り当てます。
   注意：バーチャルストアでの操縦方法および練習セッションの手順の例は、 補足ファイル1および2にそれぞれ示されています。練習セッションには、参加者がメインテスト中に実行する必要のあるすべてのタスクが含まれている必要があります。
5. 参加者が自由に練習できるようにする彼/彼女は仮想店に精通していると感じるまで。主な研究を始める前に、参加者がバーチャルストアでどのように操縦するかを明確に理解していることを確認してください。参加者が間違いを犯した場合には、修正または明確化する。
6. タスクを終了する前に参加者にショッピングカートを確認するよう促す（ "F1"を押す）。最終的に、「Esc」を押してから「Restart」をクリックして、ショッピングタスクを終了するように参加者に思い出させる。
   注意：仮想店舗プログラムを閉じる必要はありません。開かれたインターフェースを介してメインテストのために店舗をロードする方が速いからです。

7.メインテストの実行

1. 仮想ストアがメインテストの準備ができている間に、参加者を別のエリアに移動します。参加者に後続のタスクを通知する。
   注：研究の目的に応じて、これには仮想ストア外の独立した要素を操作するタスクが含まれます（広範な例では、ショッピングモチベーションを操作するための記憶タスク）、ショッピングタスク（仮想ストア内）、ショッピング評価タスク（アンケート）である。
2. 学習目標に関連する場合、仮想ストア外の独立変数を操作するタスクを管理します。例えば、参加者に、快楽的または実用的な買い物の動機がある最近の買い物の状況を詳細に記述するよう依頼する（ 補足ファイル3参照）。
3. 主な研究のための仮想店を準備します。
   1. 「Begin」をクリックしてストアに入り、キーボードの左上にある「↑」ボタンを押して、仮想店舗プログラムのメニューバーを開きます。
   2. 仮想ストアをロードし、実験環境に応じて仮想環境（ウォーキングパス）を選択します。
   3. 練習セッションと同じタイプの歩行動作を得るために、「SpaceNav」をInputのボックスに置きます。
   4. 「NShopConfigボックスに「店舗条件」と入力し、環境ボックスに「スーパーマーケット001 [スーパーマーケット001]」などの「店舗環境の名前」と入力します。
   5. メインテスト用の店舗を開くには、「リロードショップ」をクリックしてください。 [開始]ボックスが表示されます。
4. 別のコンピュータ（データ管理プログラムがインストールされている）でデータ管理プログラムを開きます。デスクトップ上のデータ管理プログラムのアイコンをダブルクリックして、データを記録します。
5. データ管理プログラムを作成するときに研究者が以前に保存した "project.vopの名前"をダブルクリックしてプロジェクトを開きます。
6. 一番上のメニューバーの "Observe"をクリックし、 "Observation"と "New"をクリックして新しい観測を作成します。観察に名前を付け（ 例 1）、「OK」をクリックします。
7. 赤い丸のボタンを押して録音を開始し、ユーザー定義の変数を入力します（ 例えば、店舗レイアウト= 1、ショッピングモチベーション= 1（功利主義的モチベーション））のような実験条件のような、 [OK]をクリックします。
   注記：録音ボタンは円形（レコード）から四角形（停止）に変わります。
8. プログラムがデータの記録を開始することを確認します。
   1. [ステータスデータプラグイン]および[ステータスイベントプラグイン]ウィンドウに緑のチェックマークが付いていることを確認します。
   2. 「時間」が経過していることを確認します。
   3. [ステータスデータプラグイン]ウィンドウの[サンプル]列の数が増えていることを確認します（ 図3を参照）。

図3 ：データの記録を通知する観測ウィンドウの例データ管理プログラムがデータを記録しているとき、「状態データplugin "ウィンドウと" Status event plugin "は緑色のマークが表示されます。また、時間が経過し、サンプル数が増えるはずです。この図の拡大版を表示するにはここをクリックしてください。

9. 参加者は、指示された領域から参加者を移動させ（オプション）、買い物のモチベーションなどの店外の変数を操作するタスクを実行し、操作タスクを終了した後に仮想ストアに戻す。
   1. 参加者をミドルスクリーンの前に置いて、ミドルスクリーンから少し離れたところ（〜60cm）に置いてください。参加者の目の高さが画面の位置と一致するまで、椅子を調整します。
10. マウス、3Dスペースナビゲータ、キーボードを参加者に提供します。 3D空間ナビゲータの正面が参加者と向き合っていることを確認してくださいctナビゲーション方向。
11. 仮想店舗での操作方法（ 補足1参照）、ショッピング作業手順、主な調査の買い物リスト（ 補足4参照）を提供する。
12. 参加者に「開始」を押して店を訪れるように指示します。その後、参加者だけで中断することなく買い物をしてください。
13. 別のコンピュータ上のデータ管理プログラムをチェックし、 "Status data plugin"と "Status event plugin"をチェックしてデータが記録されていることを確認してください。これらのウィンドウには、サンプル数とイベント数が増加するはずです。
14. 参加者が仮想店でショッピングを終了するまで待ちます。参加者にショッピングカートを確認し（「F1」を押して）、「Esc」を押してショッピングタスクを完了するように促す。
    注意：ショッピング旅行の終了をマークし、tの正確な測定値を得るために「Esc」を押すことは非常に重要です彼はショッピング期間。
15. 他のコンピュータのデータ管理プログラムの「停止」ボタンを押すと、再コーディングが中止されます（四角形のボタンは円に戻ります）。
    注：「イベントデータの受信を待ってください」と「終了するまで外部データを受信して​​ください」という2つの小さなウィンドウが終了時にポップアップ表示されます。これらのウィンドウは2〜3秒後に自動的に閉じます。
16. 参加者に別のエリアに移動し、参加者のショッピング体験、店に関する認識、店舗を再訪する意志などのアンケートに記入するように依頼します。
17. データ管理プログラムに戻り、 "可視化"ボタンをクリックして記録されたデータを確認します。購入した製品のグラフとデータを表示し、視覚化されたデータの例を図4に示します 。

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図4 ：データ管理プログラムに表示される視覚化ウィンドウオレンジ色のバーは、参加者がショッピング旅行の終了を示すために「Esc」を押すまでストアに入ったので、ショッピング時間全体を表す。緑色のバーは、検査された製品に費やされた時間を示します。これらの出力は、SPSSまたは他の統計プログラムと組み合わせて使用​​しやすい表に変換できます。 この図の拡大版を見るには、ここをクリックしてください。

18. 参加者が終了した後に報酬を出し、報酬を与える（ 例えば 、スナック製品や金銭の支払い）。
19. 次のステップ5.2.3-5.2.4に従って、新しい参加者のために練習店を再ロードします。
20. 最後の参加者が終了した後、F9キーを押して仮想ストアを閉じます。
21. セーブ可能な限り頻繁にデータを損失しないようにしてください。

8.データのエクスポート

1. ショッピング関連の動作のデータをエクスポートします。
   1. ショッピング関連の動作のデータを選択するためのフィルタを設定します。
      1. 左側のメニュー列の[分析]フォルダの下の[データプロファイル]をクリックします。ウィンドウにデータコンポーネントとデータプロファイルフィルタのメインダイアグラムが表示されます。
      2. [Select Intervals]見出しの下にある[Nest over Behaviors]ボックスを選択します。ネストされたビヘイビアのボックスが表示されます。
      3. 関心のある行動（ 例えば 、買い物時間、買った製品、買った製品、返された製品）をすべて選択し、「OK」をクリックします。
      4. 「入れ子ビヘイビア」ボックスをドラッグして、「開始」ボックスと「結果」ボックスの間にドロップします。
      5. すべてのボックスが矢印で接続されていることを確認します（ 図5を参照）。t [結果]ボックスには、正しい観測数が表示されます。
         注：ボックスが自動的に接続されていない場合、研究者は1つのボックスでマウスをクリックして保持し、次のボックスに行をつけることによってそれらのボックスを接続できます。
   2. [分析]フォルダの下にある[行動分析]をクリックし、[新しい行動分析]をクリックして、行動関連の結果の表を開きます。
   3. 結果を抽出するには、メニューバーの左上にある「計算」をクリックします。参加者ごとの買い物行動が別々の行に表示されていることを確認します。
      注：研究者は、「設定表示」を使用して、提示された結果の形式を変更できます。
   4. [エクスポート]ボタンをクリックしてデータをエクスポートします。エクスポートされたファイルに「Name.xlsx」という名前を付けます。
      注：このファイルは、データ管理プログラムフォルダの「エクスポート」フォルダに保存されます。

図5 ：ショッピング関連の動作をエクスポートするためのデータプロファイルフィルタ方式データプロファイルフィルタにより、研究者は関心のあるデータを選択して書き出すことができます。例えば、このスキームは、ショッピング関連の行動（ 例えば 、買い物時間、検査された製品の数、購入された製品の数、および返された製品の数）を選択する。 この図の拡大版を見るには、ここをクリックしてください。

2. 移動関連のデータをエクスポートします。
   1. 動き関連のデータを選択するためのフィルタを設定します。
      1. 左側のメニュー列の[分析]フォルダの下にある[データプロファイル]をクリックします。 「外部データによる間隔の選択」見出しの下の「速度オーバーネスト」ボックスを選択します。 「ネストされた速度」;ボックスが表示されます。
      2. 間隔の基準を「制限」→「より高い」→「0.100メートル/秒」に設定し、「OK」をクリックします。
         注：このフィルタは、参加者が店舗内を移動する際に発生する（ 例えば 、速度や歩行時間）のみのデータをエクスポートします。
      3. "Nested Speed"ボックスをドラッグして、 "Nested behavior"と "Results"ボックスの間にドロップします。
      4. すべてのボックスが接続されていること（ 図6に示すすなわち 、「スタート」ボックス→「ネストした行動」ボックス→「ネストスピード」ボックス→「結果」ボックス（）と「結果」ボックスには、観測値の正確な数を示していることを確認してください。
   2. 歩行時間をエクスポートします。
      1. "分析"フォルダの下にある "行動分析"をクリックし、 "新しい行動分析"をクリックしてtaを開きます行動関連の結果が出る。
      2. 結果を抽出するには、メニューバーの左上にある[計算]をクリックします。 1人あたりの買い物行動が別々の行に表示されていることを確認します。
         注：このパートのショッピング期間は、参加者が店内を歩いた時間を考慮しているため、結果にはステップ8.1.3と比較してショッピング時間が短く表示されます。これらの結果は、製品審査および製品ピックアップの時間を除外しています。
      3. [エクスポート]ボタンをクリックしてデータをエクスポートします。エクスポートされたファイル "Name.xlsx"に、最初にエクスポートされたショッピング関連データとは異なる名前を付けます。このファイルはデータ管理プログラムフォルダの「エクスポート」フォルダにも保存されます。
   3. 歩行速度をエクスポートします。
      1. Analyzesフォルダの下の "Numerical Analyzes"をクリックし、 "New Numerical Analysis"をクリックして、移動関連の結果のテーブルを開きます。
      2. 結果を抽出するには、メニューバーの左上にある[計算]をクリックします。参加者ごとのスピードなどの移動関連の結果が別々の行に表示されていることを確認します。
      3. [エクスポート]ボタンをクリックしてデータをエクスポートします。エクスポートされたファイルに「Name.xlsx;」と名前を付けます。このファイルは、データ管理プログラムフォルダの「エクスポート」フォルダに保存されます。

図6 ：移動関連の動作をエクスポートするためのデータプロファイルフィルタ方式このスキームは、参加者が店舗（速度> 0.100メートル/秒）で移動するときに発生する運動関連行動（ 例えば 、移動速度と移動時間）フィルタ。参加者がまだ立っているときの行動と時間は除外されます。blank ">この図の拡大版を見るには、ここをクリックしてください。

3つの42インチLCDスクリーンを備えたPCを使用して表示された仮想店舗は、スーパーマーケットレイアウトが消費者の買い物行動（ 例えば、総ショッピング時間、移動時間および速度、検査された製品の総数、購入した製品）と知覚されるショッピング体験。バーチャルストアは、研究者が店舗の棚の属性（ すなわち、棚の長さおよびシェルフの向き）を柔軟に変更し、実験室環境でこれらの影響を調べることを可能にする。

一例として、店舗レイアウト調査の結果が提供されています。調査では、スーパーマーケット店舗は、棚の長さ（短い棚と長い棚）と棚の向き（並列配置と比類のない配置）が変更された4つの異なるレイアウトを使用して構築されました。これらのストアは図7に示されています 。

この研究は、「ジェネリックプロトコール食品選択肢シミュレータ」に従って実施され、ワー​​ゲニンゲン大学の社会科学倫理委員会によって承認された。すべての参加者は、実験に参加する前にインフォームドコンセントフォームに署名した。この例では、参加者（n = 241、女性71％）を4つの群に分けた。各グループは4つの店舗レイアウトの1つを訪問した。参加者は、練習セッションでバーチャルストアを使用する方法について訓練を受けました。次に、彼らは、快楽性や功利主義的な買い物の動機づけのいずれかを伴うショッピング旅行を思い出させるショッピングモチベーション操作タスクを完了した。その後、参加者はメインテストを開始し、買い物リストを使用して夕食を購入するように求められました。参加者は、快楽的または功利主義的な動機づけで買い物をしていると想像されるように求められた（以前のリコールタスクと同じ動機付けが割り当てられた）。買い物リストは固定式（8種類の製品）と自由選択式製品（果物および野菜のカテゴリからの未定品）で構成されています。自由選択製品は、購入された製品の数に対する店舗レイアウトの影響をテストするために使用されました。参加者が買い物を終えると、彼らはコンピュータベースのアンケートでev彼らのショッピング経験、店舗に関する認識、店舗を再訪する意欲を表明する。

データ管理プログラムは、買い物行動（ 例えば、総ショッピング時間、移動速度、および購入された製品の合計数）を記録した。 表1、 表2、および表3：その後、変数は3つの分離テーブルにデータ管理プログラムからエクスポートされました。 表1は、合計ショッピング時間、検査された製品の総数、および各参加者が購入した製品の総数を示す。 表2は、0.001m / sよりも速い速度のフィルターから選択された全移動時間（ すなわち、ショッピング時間）を示す。 表3は、歩行距離（歩行距離（m）=平均移動速度（m / s）×総移動時間）を計算するためにその後に使用される移動速度を示す。

表1： データ管理プログラムからエクスポートされた 各参加者からのショッピング関連の行動データの例（ すなわち、 総ショッピング時間、製品の総数は、購入した商品の合計数を調べ、そして製品の総数が返されます）。各参加者からのショッピング関連の行動データはすべて、SPSSまたは他の統計プログラムに転送する前に1行にまとめておく必要があります。このエクスポートされたデータは、データ管理プログラムのエクスポートフォルダにある "動作データ"というファイルに保存されます。 この表のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

表2：運動関連のdの例データ管理プログラムからエクスポートされた ata（ すなわち、 各参加者の移動速度および歩行位置）を示す。運動関連データは、参加者が0.100m / s以上の速度で移動したときに選択されます。この選択は、参加者が静止したときに発生したすべてのデータを除外します。各参加者からのすべての移動関連データは、SPSSまたは他の統計プログラムに転送される前に一列に整理する必要があります。このエクスポートされたデータは、データ管理プログラムのエクスポートフォルダにある「数値データ」というファイルに保存されます。 この表のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

表3：データ管理からエクスポートされた移動期間の例（ショッピング期間の列に表示）プログラム。移動時間は、参加者が移動しなかった時間（速度<0.100m / s）を除外する行動データテーブルから検索されます。この期間はショッピング全体の期間よりも短くなります。エクスポートされたデータは、データ管理プログラムのエクスポートフォルダにある "動作データ"というファイルに保存されます。 この表のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

データがエクスポートされると、単変量ANOVAを適用して、店頭のショッピング行動に対する棚の長さと棚の向きの影響を分析しました。店舗レイアウトの効果は、棒グラフやテーブルなど、さまざまな形で提示できます。

図8は、調査された製品の総数と購入された製品の合計数を示しています店舗レイアウトが異なるスーパーマーケット。仮想店舗からの結果は、店舗レイアウト属性、シェルフ長さと棚の向きの具体的相互作用は、試験した製品の数（F（1,237）= 4.66、p <0.05、ηpを ²= 0.02）に影響することを確認し（F（1,237）= 3.47、P = 0.06、ηP²= 0.01）購入した製品の数。その結果、棚を平行に置くと、棚の長さは検査された製品の数に影響を及ぼさないことが示された（ M short- SD short = 16.12±5.37、 M long- SD long = 17.12±5.99、 F （1,237）= 0.81、P = 0.37、ηP²= 0.00）、また購入した製品の数（12.00±2.77 = 短い M 短い ±SDを、M 長い ±SD 長い = 12.22±2.37、F（1,237）= 0.24、P = 0.63、ηP²= .00）。対照的に、棚の向きが比類なき場合、短い棚長は、検査された製品のより多くの数を刺激した（ M ショート ± SD ショート = 17.62±6.48、 M ロング ± SD ロング = 15.23±6.45、 F （1,237）= 4.65、 P <0.05、ηpを ²= 0.02）とより長い貯蔵長さより購入した（ 短い M ショート ±のSD = 12.30±2.15、M 長い ±SDの長い = 11.35±2.37、F（1,237）= 4.61、p <0.05 、ηP²= 0.02）。

図8 ：店舗レイアウトが異なるスーパーマーケット（並置された並びに比類のない向きに置かれた長い棚と短い棚）で、検査された製品（左）と購入された製品の総数（右）。参加者が製品をクリックするたびに、検査された製品（パッケージまたはアイテム）の総数が増加しました。この数は、購入したバスケット内の製品の数が記録された、購入した製品（パッケージまたはアイテム）の総数とは異なります。参加者は選択した製品を返却することができました。 p <0.10 + 、 p <0.05 * 、 p <0.01 ** 、 p <0.001 *** この図の拡大版を見るにはここをクリックしてください。

製品の選択動作に加えて、仮想ストアは時間と動きを記録することもできますショッピング時間や歩行距離などの摂食行動。 図9と図10は、参加者の買い物時間と歩行距離にそれぞれシェルフ属性の影響を示しています。

図9 ：参加者は、さまざまな棚の長さと棚の向きでスーパーマーケットで過ごした合計ショッピング時間。トータルショッピング時間は、参加者が店に入ってから店を出るまでの時間を占めています。データ管理プログラムはまた、研究者が参加者が特定の領域に費やした時間を除外することを可能にする。 p <0.10 + 、 p <0.05 * 、 p <0.01 ** 、 p <0.001 ***target = "_ blank">この図の拡大版を見るには、ここをクリックしてください。

図10 ：さまざまなシェルフの長さとシェルフの向きを持つスーパーマーケットの参加者の歩行距離。歩行距離は移動時間に平均ショッピング速度（m / s）を掛けて決定した。歩行距離を計算するために使用される移動時間の持続時間は、移動時間が参加者の移動中に専ら記録されるため、総ショッピング時間とは異なる。対照的に、ショッピング時間の合計は、移動時間および製品の閲覧および選択に費やされる時間を説明する。したがって、参加者が0.100m / sより速く移動する時間を選択するだけで、総移動時間を達成することができる。 p <0.10 + 、 p <0.05 * 、 p <0.01 ** p <0.001 *** この図の拡大版を見るには、ここをクリックしてください。

現在の研究では、棚の属性の効果に加えて、店舗内のショッピング行動への影響を理解するためのショッピングの動機付けにも焦点を当てています。この結果は、ショッピングモチベーションが店内の行動変数すべてに大きな影響を与えることを示している。快楽の動機を持つ消費者は（ 快楽 M 快楽の±SD = 17.97±6.93）（ すなわち、上でクリックされた）を検索し功利モチベーション（製品検討を消費者よりも多くの製品（ 快楽 M 快楽の±SD = 12.25±2.42）購入：Mを 功利主義的 ± SD 実用主義 = 15.10±4.82、購入製品： M 実用主義 ± SD 実用主義 = 11.69±2.43、図11参照）。彼らはまた、（= 607.18±205.07 S 快楽 M 快楽 ±SDを、 実用 M 実用 ±のSD = 480.94±134.25 S、図12を参照）より多くの時間を費やし、 快楽より長い距離（M 快楽 ±SDを歩い= 89.87±31.15メートル、Mは 実用 ± SD 実用性 = 80.73±34.08m、図13参照）。ショッピングモチベーションと店頭の属性の相互作用効果は重要ではなかった。

図11 ：功利主義者とその者が参加した製品の総数（左）と購入した製品の総数（右）ドニックショッピングモチベーション。検査され、購入された製品の数は、すべての店舗レイアウトにわたって表示されます。参加者は、ショッピング作業の前に実用的または快楽的な買い物動機のいずれかで店に割り当てられた。買い物のモチベーションは、モチベーション操作のタスクと買い物の状況によって操作されました。 p <0.10+、p <0.05 *、p <0.01 **、p <0.001 *** この図の拡大版を見るにはここをクリックしてください。

図12 ：功利主義的または快楽的な買い物のモチベーションを持つ参加者によるスーパーマーケットで過ごした総ショッピング時間。総ショッピングタイムは、異なるショッピングモチベーションを持つ参加者がすべての店舗レイアウトにわたって仮想スーパーマーケット。 p <0.10+、p <0.05 *、p <0.01 **、p <0.001 *** この図の拡大版を見るにはここをクリックしてください。

図13 ： 功利主義的で快楽的なショッピングモチベーションを持つ参加者が歩いた距離。この図は、すべての店舗レイアウトの平均歩行距離を示しています。 p <0.10+、p <0.05 *、p <0.01 **、p <0.001 *** この図の拡大版を見るにはここをクリックしてください。

著者は何も開示することはない。