Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Behavior

استخدام متجر الظاهري كأداة بحثية للتحقيق في سلوك المستهلك في المتجر

doi: 10.3791/55719 Published: July 24, 2017

Summary

تصف هذه الورقة استخدام مخزن ظاهري لسطح المكتب لإنشاء بيئات تسوق افتراضية للتحقيق في سلوك المستهلك داخل المتجر. وصف للبروتوكول لبناء وتشغيل التجارب، مثال نتائج من تجربة تتعلق تخطيط المخزن، والاعتبارات الهامة عند إجراء تجارب مخزن الظاهري.

Abstract

ردود الناس على المنتجات و / أو بيئات الاختيار هي الحاسمة لفهم في مخزن السلوكيات الاستهلاكية. حاليا، هناك نهج مختلفة (على سبيل المثال، المسوحات أو إعدادات المختبر) لدراسة السلوكيات في المتجر، ولكن الصلاحية الخارجية لهذه محدودة بسبب ضعف قدرتها على تشبه بيئات الاختيار واقعية. وبالإضافة إلى ذلك، بناء متجر حقيقي لتلبية الظروف التجريبية في حين السيطرة على الآثار غير المرغوب فيها مكلفة وصعبة للغاية. مخزن الظاهري التي وضعتها تقنيات الواقع الافتراضي يحتمل أن تتجاوز هذه القيود من خلال تقديم محاكاة لبيئة مخزن الظاهري 3D بطريقة واقعية ومرنة وفعالة من حيث التكلفة. على وجه الخصوص، متجر الظاهري بشكل تفاعلي يسمح للمستهلكين (المشاركين) لتجربة والتفاعل مع الكائنات في إطار تسيطر عليها حتى الآن واقعية. تقدم هذه الورقة العناصر الرئيسية لاستخدام مخزن الظاهري سطح المكتب لدراسة سلوك المستهلك في متجر. أن descrإيبتيونس من الخطوات بروتوكول ل: 1) بناء مخزن التجريبية، 2) إعداد برنامج إدارة البيانات، 3) تشغيل تجربة مخزن الظاهري، و 4) تنظيم وتصدير البيانات من برنامج إدارة البيانات. يتيح المتجر الظاهري للمشاركين التنقل عبر المتجر، واختيار منتج من البدائل، وتحديد المنتجات أو إرجاعها. وعلاوة على ذلك، يمكن أيضا أن السلوكيات الاستهلاكية ذات الصلة التسوق (على سبيل المثال، وقت التسوق، وسرعة المشي، وعدد ونوع المنتجات فحصها واشترى) جمعها. ويوضح البروتوكول مع مثال لتجربة تخطيط مخزن تبين أن طول الرف والتوجه الرف تؤثر على التسوق والحركة السلوكيات ذات الصلة. وهذا يدل على أن استخدام متجر الظاهري يسهل دراسة ردود المستهلكين. يمكن أن يكون المتجر الظاهري مفيدا بشكل خاص عند فحص العوامل التي تكون مكلفة أو صعبة التغيير في الحياة الحقيقية ( مثل تخطيط المخزن العام)، والمنتجات غير المتوفرة حاليا فيوالسوق، والسلوكيات الروتينية في البيئات المألوفة.

Introduction

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

ولا يمكن إنكاره أن فهم سلوك المستهلكين في المتجر له أهمية حاسمة لتحقيق تسويق التجزئة الفعال. للمساعدة في هذا الفهم، المتقدمة تكنولوجيا الواقع الافتراضي، والمعروفة باسم مخزن الظاهري، ويمكن تمكين دراسات سلوك المستهلك باستخدام بيئات افتراضية تم إنشاؤها حسابيا. يستخدم نهج مخزن الظاهري نظام الواقع الافتراضي لتوليد بيئات تخزين افتراضية ثلاثية الأبعاد واقعية وغامرة التي يمكن للناس التفاعل مع الكائنات في المخزن. في مثل هذه البيئات مخزن الظاهري، والناس تجربة الخبرات الحسية خلقت بشكل مصطنع. يمكن أن تكون بيئات المخازن الافتراضية إما تمثيل واقعي لبيئات المتاجر الموجودة في الواقع أو بيئات تخزين وهمية. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن أن ينظر إلى متجر الظاهري كأداة وسيطة بين البحوث الاستهلاكية التقليدية ( أي المسوح القائمة على النص، مجموعات التركيز، أو التجارب المختبرية)، التجارب الميدانية التي تسيطر عليها ( أي،في بيئات المخازن وهمية)، والدراسات الميدانية ( أي يلتقط الفيديو، والملاحظات الشخصية، أو اختبارات ترويج مبيعات المنتجات) 1 .

تطبيقات الواقع الافتراضي لديها تاريخ بحث كبير. في وقت مبكر من عام 1965، وصف ساذرلاند 2 مفهومه "العرض النهائي"، والذي يتضمن العالم الافتراضي الذي يوفر الصوت وردود الفعل عن طريق اللمس. في الأصل، كان الاهتمام يتركز أساسا على الأجهزة التكنولوجية، ولكن بما أن هذا لا يوفر نظرة ثاقبة لتأثير أنظمة الواقع الافتراضي، تحول الاهتمام إلى التجربة الإنسانية 3 ، 4 . وهكذا أصبح الشعور ب "الوجود" في العالم المولود بالحاسوب عاملا أساسيا في تجارب الواقع الافتراضي 5 ، 6 . وقد تم تعريف الوجود بأنه "تجربة ذاتية لكونه في بيئة، حتىعندما يقع واحد فعليا في آخر ". 7 من وجهة النظر هذه،" بمعنى وجود "يمكن الاطلاع عليها من أحد المشاركين، ويشير إلى مدى شخص يدرك نفسه / نفسها أن تكون في بيئة. بدلا من ذلك، سلاتر 8 وقد تميز بين مفهومي الوجود والانغماس، الذي يسمى "الوهم المكاني" و "الوهم المعقول" (يسي)، ويتعلق بي بوجود الإحساس بالوجود في مكان حقيقي، ويتم تقييمه من خلال مجموعة من الإجراءات الصحيحة أو (على سبيل المثال، تحريك الرأس والعين لتغيير اتجاه النظرة أو استيعاب بعض الكائن لنقله). بي مرتفع عندما تتطلب مجموعة مماثلة من الردود لتغيير التصورات في نظام الواقع الافتراضي مقارنة مع الاستجابة المتوقعة في بيئة مادية معادلة.سيسي حسابات لما ينظر إليه في الواقع الافتراضي، في اشارة الىوهم أنهم يحدثون بالفعل. أحد العناصر الحيوية التي يمكن أن تؤدي إلى يسي هو الواقع الافتراضي لتوفير الوهم أن الأحداث في البيئة الافتراضية التي لا يكون للمشارك السيطرة المباشرة تشير مباشرة إلى نفسه. يمكن قياس يسي عن طريق تتبع أي إجراءات أو ردود أن الناس تظهر ردا على التغيرات في الواقع الافتراضي التي نشأت من الخارج. على سبيل المثال، إذا زادت معدلات ضربات القلب لدى الناس عندما يرون أفاتار في البيئة الافتراضية، يمكن أن يمثل هذا تفاعلا مماثلا للعالم الحقيقي. وهكذا، يوفر هذا النظام الواقع الافتراضي عالية بسي.

وقد تم إدخال التكنولوجيا متجر الظاهري في الأعمال التجارية والأكاديميين لخدمة عدة أغراض. ويمكن استخدامه كمساعدات إدارية، على سبيل المثال لمساعدة مديري فئات الشركات في وضع خطة الرف لمنتجاتها. المخازن الافتراضية أيضا استخدامها في البيئات السريرية، لقياس الاستجابات العاطفية للأغذية للمرضى معاضطراب الأكل 1 أو كأداة فحص لضعف الادراك المعتدل 9 . ومع ذلك، فإن الاستخدام الأكثر شيوعا للمخازن الافتراضية في البحث هو تقييم سلوك المستهلك في المتجر واستجابات المستهلكين للتغيرات في بيئة المخزن، مثل تغيرات الأسعار 10 و 11 و 12 والإعدادات المختلفة من نقاط البيع المعروضة 13 ، وخيارات التعبئة والتغليف المختلفة 14 ، والعلامات الغذائية المختلفة على الجانب الخلفي من حزم المنتجات 15 ، ومستويات المخزون 16 . وبالإضافة إلى ذلك، يستخدم المتجر الافتراضي حاليا للمساعدة في إنشاء واختبار تدخلات الصحة العامة لتحفيز الخيارات الغذائية الصحية بين الأطفال 17 . نظرا لمختلف الفوائد المذكورة سابقا، تكنولوجيا مخزن الظاهري والأجهزة هي في التطور السريع. لذلك، سوف تركز هذه الورقة على الإنسانتجربة ووصف العناصر الأساسية للدراسات باستخدام الواقع الافتراضي بشكل عام. وسوف تظهر جميع المعلومات الأساسية التي تم الحصول عليها من نظام مخزن الظاهري الحالي.

ويمكن تصنيف أنظمة المخازن الافتراضية المتاحة حاليا على النحو التالي: 1) غير غامرة (على سبيل المثال، سطح المكتب)، 2) شبه غامرة (على سبيل المثال، إسقاط، ونظم كاف)، و 3) غامرة تماما (على سبيل المثال، يعرض رئيس محمولة ). كل نظام على الأرجح يجلب مستويات مختلفة من الانغماس، وجود، بي، و بسي اعتمادا على نظام الدعم. ومع ذلك، لأن تدابير الغمر، وجود، بي، و يسي ملزمة لحالات حسية محددة الحسية التي يدعمها كل نظام، وقد اعتبرت مقارنة بين هذه المؤشرات عبر أنظمة مختلفة مستحيلة 8 . في السنوات الأخيرة، وقد تلقى المخازن الافتراضية سطح المكتب المزيد من الاهتمام، وقد استخدمت على نحو متزايد في البحوث. على الرغم من أن متجر الظاهري كان يعتبر بروميسينغ أداة للبحوث في سلوك المستهلك في متجر، مطلوب الخبرة في كيفية استخدام مثل هذا المتجر الظاهري لضمان إعداد في الوقت المناسب والصحيح وتنفيذ التجارب. ومع ذلك، حتى الآن، ذكرت الدراسات التي تصف بشكل شامل الإجراء لإجراء تجارب مخزن الظاهري نادرة جدا. لذلك، يهدف هذا العمل لوصف بروتوكول لإجراء بحوث المستهلك مع مخزن الظاهري سطح المكتب، وهو أمر ذو أهمية حيوية.

وبصفة عامة، تتطلب البحوث مع مخزن افتراضي: 1) معدات لعرض البيئة الافتراضية، 2) برنامج محرر لتمكين الباحثين من بناء البيئة الافتراضية، 3) تمثيل الظاهري للكائن درس (على سبيل المثال ، عدة عناصر من مخزن و المنتجات)، 4) واجهة المستهلك للتنقل في البيئة الافتراضية واتخاذ الخيارات، 5) إجراءات لتشغيل جمع البيانات نفسها، و 6) نظام إدارة البيانات التي تسهل تخزين البيانات وتحليلها. اغلب هذه الاشياءمن المرجح أن تدار من قبل شركة متجر الظاهري ومبرمج. يجب على الباحثين معرفة: 1) كيفية إنشاء متجر بيع بالتجزئة لتجربة في برنامج محرر، 2) كيفية تشغيل جمع البيانات مع واجهة المستهلك، و 3) كيفية تنظيم جميع النواتج في برنامج إدارة البيانات والمخرجات التصدير لتكون وضعت في برنامج إحصائي. سوف تتناول هذه الورقة الحالية هذه المعلومات من خلال تقديم خطوات بروتوكول مفصلة لإجراء التجارب مع مخزن الظاهري سطح المكتب. بالإضافة إلى ذلك، سيتم مناقشة مزايا وقيود استخدام المتجر الظاهري في أبحاث المستهلك. بروتوكول مفصل وصفها في هذه الورقة يمكن استخدامها لمساعدة الباحثين على بدء وإجراء البحوث مخزن الظاهري.

مخزن الظاهري سطح المكتب المستخدمة في هذه الورقة يتطلب الأجهزة (أي الحواسيب الشخصية (PC)، وعرض الكريستال السائل (LCD) شاشات، وهو ثلاثي الأبعاد (3D) الملاح الفضاء، الفأرة، ولوحة مفاتيح) والبرامج (أي، لتصميم متجر أند للتسوق مثل المستهلك في متجر الظاهري 3D). وقد استخدم هذا النظام بعينه في الدراسات السابقة 14 و 18 .

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

البروتوكول يلتزم "العامة بروتوكول اختيار الغذاء محاكي"، الذي يتوافق مع مدونة السلوك المهني للممارسة العلمية هولندا وقد تمت الموافقة عليها من قبل لجنة الأخلاقيات العلوم الاجتماعية من جامعة واجينينجن.

1. إعداد معدات مخزن الظاهري

  1. إعداد موقع واسع بما فيه الكفاية للعرض مخزن الظاهري. إعداد جميع المعدات لكل من مخزن الظاهري وبرنامج إدارة البيانات.
    ملاحظة: تشمل المعدات جهازي كمبيوتر (جهاز كمبيوتر؛ و 1 جهاز كمبيوتر مخزن افتراضي مع بطاقة ذاكرة عالية السعة لعرض المخزن الظاهري، و 1 بيسي لبرنامج إدارة البيانات)، وثلاث شاشات لد مقاس 42 بوصة، وشاشة كمبيوتر لعرض البيانات برنامج إدارة، توصيل الكابلات، المقابس الإلكترونية، الملاح الفضاء 3D، 2 الفئران، و 2 لوحات المفاتيح.
  2. ربط جميع المعدات معا، كما هو مبين في الشكل 1 .
    1. كونيتيكتإلخ جهاز كمبيوتر واحد إلى شاشة الكمبيوتر، لوحة المفاتيح، والماوس لاستخدام برنامج إدارة البيانات.
    2. وضع 3 شاشات لد بجانب بعضها البعض وضبط الشاشات اليسار واليمين لإعطاء 180 درجة مجال الرؤية من مخزن الظاهري الذي يظهر على الشاشات.
    3. توصيل الكمبيوتر الظاهري مخزن مع شاشات الكريستال السائل 3، الملاح الفضاء 3D، فأرة، ولوحة المفاتيح. توصيل الكمبيوتر الظاهري مخزن مع الكمبيوتر إدارة البيانات.
    4. تحويل كل من أجهزة الكمبيوتر على وضبط دقة الشاشة من الكمبيوتر الظاهري مخزن إلى "تمديد عرض متعددة". تعيين الشاشة اليسرى لتكون الشاشة الرئيسية.

شكل 1
الشكل 1 : إعداد مخزن الظاهري. يستخدم متجر الظاهري جهاز كمبيوتر واحد مجهزة ثلاث شاشات الكريستال السائل 42 بوصة التي تجعل 180 درجة الرؤية. يتم إضافة جهاز كمبيوتر منفصل لاستيعاب برنامج إدارة البيانات. هذا PC تمكن منسق البحوث لرصد التقدم وبدء بيئات افتراضية جديدة دون مقاطعة المشاركين. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

2. بناء مخازن افتراضية للتجارب

  1. افتح واجهة منشئ المخزن الظاهري (تسمى المحرر) بالنقر المزدوج على أيقونة "VirtualShop_Editor.exe" على سطح المكتب.
  2. افتح قالب متجر مناسب للدراسة بالنقر على "ملف" والنقر على "فتح". حدد قالب المتجر المطلوب، "Name.ShopConfig" (على سبيل المثال، Supermarket001.ShopConfig).
  3. تعديل المخزن فيما يتعلق بالظروف التجريبية.
    ملاحظة: قبل تعديل المخزن، يجب وضع خطة من متجر الظاهري على أساس أسئلة البحث وأهداف الدراسة. وهذا يشمل النوع، والموضع، وعدد الرفوف؛ موقع فئات المنتجات على هذه الرفوف؛ ونوع وموقع المنتجات ضمن فئات المنتجات.
    1. استبدال المنتجات الحالية بمنتجات ذات أهمية، عند الحاجة.
      1. استخدم زر الفأرة الأيمن وحرك الماوس للتكبير والتصغير إلى رف المنتج. واستخدم زر الماوس الأيسر وحرك الماوس لتغيير وجهة النظر.
      2. انقر على الرموز على شريط القائمة اليسرى لتغيير وجهة نظر متجر الظاهري ( أي اليسار الوجه الأصفر = منظر الجبهة، أعلى وجه أصفر = أعلى عرض، والوجه الأصفر الأيمن = عرض الجانب، وجميع الوجوه الصفراء الجانبية = عرض المنزل ( وتبحث من أعلى يسار المخزن)).
      3. انقر نقرا مزدوجا على الرف أو المنتج وانقر على الرموز الموجودة على شريط القائمة الأيمن لتغيير طريقة عرض هذا الرف أو المنتج.
      4. انقر نقرا مزدوجا فوق رف من الفائدة وانقر على "بقعة صفراء" في شريط القائمة الأيسر لتحديد وضع العزل.
        ملاحظة: وضع العزلة تمكن rإسارتشر لعزل الرف مع المنتجات وتصفية الكائنات الأخرى من الشاشة. وهذا مفيد عند ملء الرفوف.
      5. انقر نقرا مزدوجا فوق منتج موجود ثم اضغط على زر "حذف" الموجود على لوحة المفاتيح لحذف هذا المنتج.
      6. انقر على "السهم الأزرق" في شريط القوائم لفتح مكتبة المنتج (انظر الشكل 2 ). بعد ذلك، انقر فوق "فئة المنتج" ثم حدد فئة المنتج من الفائدة (على سبيل المثال، الفاكهة).
      7. اسحب منتجا محددا (على سبيل المثال ، صينية التفاح) عن طريق الضغط على زر الماوس الأيسر ووضع المنتج على الرف المطلوب.
      8. إضافة أو استبدال جميع المنتجات لتتناسب مع المصالح البحثية عن طريق تكرار الخطوات من 3.1.1-3.1.4.
    2. نقل الرفوف بأكملها.
      1. انقر نقرا مزدوجا فوق الرف الذي يحتاج إلى نقل. حرك الرف إلى الموقع المطلوب عن طريق النقر بزر الماوس الأيمن على الرف بالكامل و dتكسير الرف إلى موقع جديد.
      2. أدر الرف (إذا لزم الأمر) من خلال الضغط باستمرار على المفتاح "كترل" والنقر بزر الماوس الأيمن على الرف. بدوره أو نقل الرف إلى الزاوية المطلوبة عن طريق تحريك الماوس.
      3. نقل جميع الرفوف اللازمة لمطابقة اهتمامات البحث عن طريق تكرار الخطوات 2.3.2.1 و 2.3.2.2.

الشكل 2
الشكل 2 : محرر متجر الظاهري وأمثلة من المنتجات في مكتبة المنتج. المحرر لديه واجهة السحب والإفلات للسماح للباحثين بسهولة اختيار المنتجات من المكتبة ووضعها مباشرة على الرفوف. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام نافذة منبثقة لإضافة منتج أو تحريره عن طريق النقر على منتج في المكتبة. الرجاء انقر هنا لعرض أكبر فيرسأيون من هذا الرقم.

  1. حفظ تكوين المتجر المكتمل باستخدام اسم ملف غير وصفي لحالة البحث. انقر فوق "ملف" → "حفظ باسم" → "Name.ShopConfig" → "حفظ".
    ملاحظة: من الممكن أيضا إنشاء مخزن من قالب مخزن فارغ. ابدأ بتحديد وإضافة الرفوف والمنتجات من مكتبة المنتج إلى المخزن الفارغ. ويمكن تطبيق نفس الإجراء من الخطوتين 3.1 و 3.2.
  2. بناء مخزن منفصل لدورة الممارسة وبناء المزيد من المتاجر وفقا للظروف التجريبية، مثل محلات السوبر ماركت مع تخطيطات مخزن مختلفة، بعد الخطوات من 2.1-2.4.
    ملاحظة: تستخدم دراسة المثال صيدلية باعتبارها مخزن الممارسة.
  3. اسأل منشئ البرنامج (راجع جدول المواد / الكواشف للحصول على تفاصيل الاتصال) لإنشاء مسارات المشي الجديدة ونقاط اتخاذ القرار للمشاركين إذا كانت تخطيطات المتجر مختلفة عن قالب المتجر الحاليوفاق.
    ملاحظة: تتوفر مسارات التسوق ونقاط القرار لنماذج المتاجر الموجودة. ومن الممكن أيضا السماح للمشاركين بالسير بحرية في المتجر، دون مسارات التسوق المحددة سلفا.

3. إعداد برنامج إدارة البيانات لتسجيل البيانات

  1. انقر نقرا مزدوجا فوق رمز برنامج إدارة البيانات على سطح المكتب لبدء البرنامج.
  2. افتح مشروع "فيرتوال شوب Exp_StartUp" لإنشاء مشروع جديد. حدد "فتح" على النافذة المنبثقة → "فيرتوال شوب Exp_StartUp" → "فيرتوال شوب Exp_StartUp.vop."
  3. انقر على "إعداد المشروع" وحدد "مراقبة حية" كمصدر للمراقبة. حدد "أخذ العينات المستمر" كطريقة مراقبة وحدد "الملاحظة المفتوحة المفتوحة" كمدة المراقبة.
  4. إضافة متغيرات الإدخال التي تمثل الظروف التجريبية (على سبيل المثال ، تخطيط مخزن والتسوق موتيفاتيون)، إذا رغبت في ذلك.
    1. انقر على "إعداد" في شريط القائمة العلوي ثم انقر على "المتغير المستقل". انقر على "إضافة متغير" لإضافة المزيد من المتغيرات المعرفة من قبل المستخدم.
    2. املأ التفاصيل الضرورية، مثل اسم المتغير، ونوع المتغير، والقيمة المحددة مسبقا، وما إلى ذلك.
  5. حفظ المشروع عن طريق النقر على "ملف" → "حفظ باسم". اسم المشروع، "اسم project.vop" وانقر على "حفظ".

4. معايير اختيار المشاركين

  1. تجنيد المشاركين دون اضطرابات العين، مثل عمى الألوان.

5. التحضير للتجربة

  1. إعداد جميع الوثائق اللازمة لتنفيذ التجارب.
  2. دعوة مشارك إلى غرفة التجربة. تقديم استمارة الموافقة وطلب أن يقرأ المشارك ويوقع على النموذج قبل الدراسة.
  3. تقديم تعليمات تجريبية أن الجسيماتبانت يجب أن تتبع. انظر الملحقين 1 و 2 .
    ملاحظة: يجب إبلاغ المشاركين أن زيارة متجر الظاهري يمكن أن يؤدي إلى مرض الواقع الافتراضي 19 ، وينبغي حثهم على إبلاغ منسق الدراسة عند بدء الأعراض. إذا كان أحد المشاركين يعبر عن انه / انها تعاني من مرض الواقع الافتراضي، يجب أن تتوقف المشاركة في التجربة.
  4. مقعد المشارك أمام شاشة لد الأوسط، على مسافة قصيرة من الشاشة الوسطى (~ 60 سم). اضبط الكرسي حتى يتطابق مستوى العين للمشارك مع موضع الشاشات.

6. تشغيل اختبار الممارسة

  1. إبلاغ المشاركين أنه سيتم تدريبه في دورة ممارسة للسيطرة والتعرف على مخزن الظاهري. شجع المشارك على طرح األسئلة عندما ال يفهم التعليمات بشكل كامل.
  2. افتح المتجر الظاهريلدورة ممارسة.
    1. بدء تشغيل برنامج متجر الظاهري عن طريق النقر المزدوج على رمز VirtualShop_Uviewer على سطح المكتب. انقر على "ابدأ" لدخول المتجر.
    2. اضغط على مفتاح "` "في أعلى يسار لوحة المفاتيح لفتح شريط القوائم لبرنامج متجر الظاهري.
    3. حدد "سباسيناف" في مربع "الإدخال" لاختيار نوع من السلوك المشي الذي يسمح للمشاركين للنظر واتخاذ قرار اتجاه المشي بحرية.
      ملاحظة: "سبيسيناف" يسمح للمشاركين أن ننظر بحرية من خلال البيئة الافتراضية، في أي اتجاه، وذلك باستخدام الملاح الفضاء 3D. كما أنها تمكن المشاركين من تحديد اتجاه المشي الخاصة بهم. ومع ذلك، فإنه يقيد المشاركين على خطوط المشي المحددة سلفا.
    4. حدد "اسم مخزن الممارسة" في مربع شوبكونفيغ واكتب "اسم البيئة" لتحديد بيئة التخزين، مثل مخزن الممارسة [على سبيل المثال، الصيدلة 001].
    5. انقر على "تحميل متجر" لفتح متجر الممارسة، و "بيجين" مربع سيظهر لاحقا.
  3. توفير الماوس، الملاح الفضاء 3D، ولوحة المفاتيح للمشارك. تأكد من أن الجانب الأمامي من الملاح الفضاء 3D يواجه المشاركين لتمكين اتجاه الملاحة الصحيح.
  4. قم بتقديم تعليمات حول كيفية المناورة في المتجر الافتراضي وتعليمات جلسة الممارسة للمشارك. تعين التعليمات اثنين من مهام الممارسة التي تطلب أن المشارك بالبحث عن منتجات محددة ويختار و / أو إرجاع بعض المنتجات.
    ملاحظة: يتم عرض أمثلة التعليمات حول كيفية المناورة في المتجر الظاهري وتعليمات جلسة الممارسة في الملفات التكميلية 1 و 2 ، على التوالي. يجب أن تتضمن جلسة الممارسة جميع المهام التي قد يحتاج إليها المشارك أثناء إجراء الاختبار الرئيسي.
  5. السماح للمشارك في ممارسة بحريةحتى انه / انها تشعر مألوفة مع مخزن الظاهري. تأكد من أن المشارك يفهم بوضوح كيفية المناورة في المتجر الظاهري قبل البدء في الدراسة الرئيسية. تصحيح أو توضيح ما إذا كان المشارك قد ارتكب أي أخطاء.
  6. تذكير المشارك للتحقق من عربة التسوق (عن طريق الضغط على "F1") قبل إنهاء المهمة. في نهاية المطاف، أذكر المشاركين لإنهاء مهمة التسوق عن طريق الضغط على "إيسك" ومن ثم النقر على "إعادة تشغيل".
    ملاحظة: ليس من الضروري إغلاق برنامج متجر الظاهري لأنه أسرع لتحميل المحل للاختبار الرئيسي عبر واجهة مفتوحة.

7. تشغيل الاختبار الرئيسي

  1. نقل المشارك إلى منطقة أخرى في حين يتم إعداد مخزن الظاهري للاختبار الرئيسي. إبلاغ المشاركين بالمهام التي ستتبع.
    ملاحظة: اعتمادا على أهداف البحث، وهذا يمكن أن تشمل مهمة للتلاعب عامل مستقل خارج مخزن الظاهري (في مثال واسع، ثيs هي مهمة الذاكرة للتلاعب الدافع التسوق)، مهمة التسوق (في متجر الظاهري)، ومهمة تقييم التسوق (الاستبيان).
  2. إدارة مهمة لمعالجة متغير مستقل خارج مخزن الظاهري عندما تكون ذات صلة لأهداف الدراسة. على سبيل املثال، اطلب من املشاركني أن يصفوا بالتفصيل حالة تسوق حديثة كان لديهم فيها دوافع تسويقية أو نفعية) انظر امللف التكميلي 3 (.
  3. إعداد مخزن الظاهري للدراسة الرئيسية.
    1. انقر على "ابدأ" لدخول المتجر واضغط على زر "` "في أعلى يسار لوحة المفاتيح لفتح شريط القوائم من برنامج متجر الظاهري.
    2. تحميل مخزن الظاهري وتحديد البيئة الافتراضية (مسار المشي)، وفقا للظروف التجريبية.
    3. إبقاء "سباسيناف" في مربع الإدخال للحصول على نفس النوع من السلوك المشي كما هو الحال في جلسة الممارسة.
    4. حدد "Nآمي من حالة تخزين "في مربع شوبكونفيغ واكتب" اسم بيئة مخزن "في مربع البيئة، مثل" Supermarket001 [Supermarket001] ".
    5. انقر على "تحميل متجر" لفتح مخزن للاختبار الرئيسي. سيظهر مربع "بيجين".
  4. افتح برنامج إدارة البيانات على كمبيوتر آخر (يتم فيه تثبيت برنامج إدارة البيانات). سجل البيانات بالنقر المزدوج على أيقونة برنامج إدارة البيانات على سطح المكتب.
  5. افتح المشروع بالنقر المزدوج على "نيم أوف project.vop" الذي وفرته الباحثة سابقا عند إعداد برنامج إدارة البيانات.
  6. إنشاء ملاحظة جديدة من خلال النقر على "مراقبة" في شريط القائمة العلوي ثم النقر على "مراقبة" و "جديد". اسم الملاحظة (على سبيل المثال، عينة 1) وانقر على "موافق".
  7. بدء التسجيل عن طريق الضغط على زر دائرة حمراء وملء المتغيرات المعرفة من قبل المستخدم، مثل حالة تجريبية (على سبيل المثال، مخزن تخطيط = 1 والدافع التسوق = 1 (الدافع النفعية)). انقر فوق موافق".
    ملاحظة: سوف يتغير زر التسجيل من شكل دائرة (سجل) إلى شكل مربع (توقف).
  8. تأكد من أن البرنامج يبدأ تسجيل البيانات.
    1. تأكد من أن نوافذ "المكون الإضافي لبيانات الحالة" و "المكون الإضافي لحدث الحالة" تظهر علامات الاختيار الخضراء.
    2. تأكد من أن "الوقت" هو إلابسينغ.
    3. تأكد من أن عدد العمود "نموذج" في الإطار "حالة البيانات المساعد" ينمو (هو مبين في الشكل 3 ).

الشكل 3
الشكل 3 : مثال على نافذة المراقبة التي تشير إلى تسجيل البيانات. عندما يقوم برنامج إدارة البيانات بتسجيل البيانات، فإن "بيانات الحالة pلوجين "و" البرنامج المساعد لحالة الحالة "تظهر علامة خضراء، كما يجب أن يكون الوقت مستحيلا، وينبغي أن يزداد عدد العينات، يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

  1. نقل المشارك من المنطقة التي تم تزويدهم مع تعليمات و (اختياري) مهمة لمعالجة متغير خارج المتجر، مثل الدافع التسوق، والعودة إلى مخزن الظاهري بعد انه / انها إنهاء مهمة التلاعب.
    1. مقعد المشارك أمام شاشة لد المتوسطة وعلى مسافة قصيرة من الشاشة الوسطى (~ 60 سم). اضبط الكرسي حتى يتطابق مستوى العين للمشارك مع موضع الشاشات.
  2. توفير الماوس، الملاح الفضاء 3D ولوحة المفاتيح للمشارك. تأكد من أن الجانب الأمامي من الملاح الفضاء 3D يواجه المشارك لتمكين هذا التصحيحكت الملاحة الاتجاه.
  3. قم بتوفیر تعلیمات حول کیفیة المناورة في المخزن الافتراضي (انظر الملحق 1 )، تعلیمات المھمة للتسوق، وقائمة تسوق للدراسة الرئیسیة (انظر الملحق 4 ).
  4. إرشاد المشاركين للضغط على "ابدأ" لبدء زيارة المتجر. في وقت لاحق، وترك المشارك وحده للتسوق دون انقطاع.
  5. تحقق من برنامج إدارة البيانات على كمبيوتر آخر والتأكد من أن البيانات يتم تسجيل عن طريق التحقق من "البرنامج المساعد بيانات الحالة" و "الحالة الحدث المساعد"؛ يجب أن تظهر هذه النوافذ عددا متزايدا من العينات والأحداث.
  6. انتظر حتى ينتهي المشارك التسوق في مخزن الظاهري. تذكير المشاركين للتحقق من عربة التسوق (عن طريق الضغط على "F1") وللضغط على "إيسك" لإكمال مهمة التسوق.
    ملاحظة: من المهم جدا للضغط على "إيسك" للاحتفال نهاية رحلة التسوق والحصول على القياس الصحيح لل t وقال انه مدة التسوق.
  7. اضغط على زر "إيقاف" من برنامج إدارة البيانات على الكمبيوتر الآخر لوقف إعادة التشكيل (زر مربع سوف تتغير مرة أخرى إلى دائرة).
    ملاحظة: نافذتان صغيرتان - "يرجى الانتظار لتلقي بيانات الحدث لإنهاء" و "يرجى الانتظار لتلقي البيانات الخارجية لإنهاء" - سوف يطفو على السطح خلال إنهاء. سيتم إغلاق هذه النوافذ تلقائيا بعد 2-3 ثوان.
  8. اطلب من المشارك الانتقال إلى منطقة أخرى وطلب منه تعبئة استبيان يقيس، على سبيل المثال، تجارب المشاركين في التسوق، وتصوراتهم حول المخزن، ورغبتهم في إعادة النظر في المخزن.
  9. العودة إلى برنامج إدارة البيانات وانقر على زر "تصور" للتحقق من البيانات المسجلة. ينبغي عرض الرسم البياني وبيانات المنتجات المشتراة، وترد أمثلة على البيانات المرئية في الشكل 4 .

/ftp_upload/55719/55719fig4.jpg "/>
الشكل 4 : نافذة التصور المعروضة في برنامج إدارة البيانات. يمثل الشريط البرتقالي كامل وقت التسوق، منذ دخول المشارك المخزن حتى انه / انها اضغط على "إيسك" للإشارة إلى نهاية رحلة التسوق. شريط أخضر يدل على الوقت الذي يقضيه على المنتجات فحصها. ويمكن تحويل هذه النواتج إلى جداول سهلة الاستخدام بالاشتراك مع سبس أو برامج إحصائية أخرى. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

  1. استخلاص المعلومات وإعطاء مكافأة (على سبيل المثال ، منتج وجبة خفيفة أو الدفع النقدي) بعد انتهاء المشارك.
  2. إعادة تحميل متجر ممارسة لمشارك جديد باتباع الخطوات 5.2.3-5.2.4.
  3. اضغط F9 لإغلاق مخزن الظاهري بعد انتهاء المشارك الأخير.
  4. حفظالبيانات في كثير من الأحيان قدر الإمكان لتجنب فقدان البيانات.

8. تصدير البيانات

  1. تصدير البيانات من السلوك ذات الصلة التسوق.
    1. إعداد فلتر لتحديد بيانات السلوك المرتبط بالتسوق.
      1. انقر على "ملف تعريف البيانات" ضمن مجلد "أناليزس" على عمود القائمة اليسرى. ستعرض النافذة مكونات البيانات والرسم التخطيطي الرئيسي لمرشح بيانات البيانات.
      2. حدد مربع "نيست أوفر بهافيورس" تحت عنوان "تحديد فترات زمنية"؛ سيظهر مربع السلوك المتداخل.
      3. حدد جميع السلوكيات ذات الاهتمام (على سبيل المثال ، مدة التسوق، والمنتجات التي تم التقاطها، والمنتجات المشتراة، وعادت المنتجات) وانقر على "موافق".
      4. اسحب المربع "السلاسل المتداخلة" وأسقطه بين مربعي "البدء" و "النتائج".
      5. تأكد من أن جميع الصناديق متصلة بالسهام (انظر الشكل 5 ) و ثاt يظهر مربع "النتائج" العدد الصحيح للملاحظات.
        ملاحظة: إذا لم يتم توصيل المربعات تلقائيا، يمكن للباحث الاتصال بها عن طريق النقر على الماوس في مربع واحد، وعقد، ووضع خط إلى المربع التالي.
    2. انقر على "تحليل السلوك" ضمن مجلد "التحليلات" ثم انقر فوق "تحليل السلوك الجديد" لفتح جدول النتائج المتعلقة بالسلوك.
    3. انقر على "حساب" في أعلى يسار شريط القوائم لاستخراج النتائج. تأكد من أن سلوكيات التسوق لكل مشارك تظهر في صفوف منفصلة.
      ملاحظة: يمكن للباحث تغيير شكل النتائج المقدمة عن طريق "عرض الإعداد".
    4. انقر على زر "تصدير" لتصدير البيانات. اسم الملف الذي تم تصديره "Name.xlsx."
      ملاحظة: سيتم حفظ هذا الملف في مجلد "تصدير" من مجلد برنامج إدارة البيانات.

الشكل 5 الشكل 5 : مخطط تصفية بيانات البيانات لتصدير السلوك المتعلق بالتسوق. يسمح مرشح بيانات البيانات للباحثين بتحديد وتصدير البيانات التي تهمهم. على سبيل المثال، يختار هذا المخطط السلوكيات المتعلقة بالتسوق (على سبيل المثال ، مدة التسوق، وعدد المنتجات التي تم فحصها، وعدد المنتجات المشتراة، وعدد المنتجات التي تم إرجاعها). الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

  1. تصدير البيانات المتعلقة بالحركة.
    1. قم بإعداد عامل تصفية لتحديد البيانات المتعلقة بالحركة.
      1. انقر على "ملف تعريف البيانات" ضمن مجلد "التحليلات" في عمود القائمة اليمنى. حدد مربع "نيست أوفر سبيد" تحت عنوان "تحديد فترات زمنية مع بيانات خارجية"؛ "السرعة المتداخلة". مربع سوف تظهر.
      2. تعيين معايير الفاصل الزمني إلى "الحد" → "أعلى من" → "0.100 متر في الثانية (م / ثانية)" ثم انقر فوق "موافق".
        ملاحظة: سيقوم هذا الفلتر بتصدير البيانات فقط ( مثل سرعة المشي والوقت) التي تحدث عندما يتحرك المشارك في المخزن.
      3. اسحب المربع "سرعة متداخلة" وأزله بين مربعات "السلوكيات المتداخلة" و "النتائج".
      4. تأكد من أن جميع مربعات متصلة ( أي مربع "ابدأ" → مربع "متداخلة السلوكيات" → مربع "سرعة متداخلة" → مربع "النتائج" (هو مبين في الشكل 6 ) وأن مربع "النتائج" يظهر العدد الصحيح من الملاحظات.
    2. تصدير وقت المشي.
      1. انقر فوق "تحليل السلوك" ضمن مجلد "التحليلات" ثم انقر فوق "تحليل السلوك الجديد" لفتح تابل من النتائج المتعلقة بالسلوك.
      2. انقر فوق "حساب" في أعلى يسار شريط القوائم لاستخراج النتائج. تأكد من أن سلوكيات التسوق لكل فرد تظهر في صفوف منفصلة.
        ملاحظة: يجب أن تظهر النتائج مدة تسوق أقل مقارنة بالخطوة 8.1.3 لأن مدة التسوق في هذا الجزء تمثل الوقت الذي سار فيه أحد المشاركين في المتجر. هذه النتائج تستبعد الوقت لفحص المنتج وللتقاط المنتجات.
      3. انقر على زر "تصدير" لتصدير البيانات. قم بتسمية الملف الذي تم تصديره، "Name.xlsx"، مع اسم يختلف عن أول بيانات متعلقة بالتصدير تم تصديرها؛ سيتم حفظ هذا الملف أيضا في المجلد "تصدير" من مجلد برنامج إدارة البيانات.
    3. تصدير سرعة المشي.
      1. انقر فوق "تحليلات عددية" تحت مجلد تحليلات ثم انقر فوق "تحليل رقمي جديد" لفتح جدول النتائج ذات الصلة الحركة.
      2. انقر فوق "حساب" في أعلى يسار شريط القوائم لاستخراج النتائج. تأكد من أن النتائج المرتبطة بالحركة، مثل السرعة لكل مشارك، يتم عرضها في صفوف منفصلة.
      3. انقر على زر "تصدير" لتصدير البيانات. اسم الملف الذي تم تصديره "Name.xlsx؛" سيتم حفظ هذا الملف في مجلد "تصدير" من مجلد برنامج إدارة البيانات.

الشكل 6
الشكل 6 : مخطط تصفية بيانات البيانات لتصدير السلوك المرتبط بالحركة. هذا النظام يرشح السلوكيات المرتبطة بالحركة (على سبيل المثال ، سرعة التحرك ووقت الحركة) التي تحدث عندما يتحرك المشاركون في المخزن (السرعة> 0.100 م / ث). يتم تصفيتها السلوكيات والأوقات التي يقف فيها المشاركون لا يزال.فارغة "> الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

وقد تم تطبيق المخزن الافتراضي المعروض باستخدام جهاز كمبيوتر مزود بثلاث شاشات لد بحجم 42 بوصة لدراسة تأثيرات تخطيط السوبر ماركت على سلوك التسوق للمستهلك (على سبيل المثال، إجمالي وقت التسوق ومدة الحركة والسرعة وعدد المنتجات التي تم فحصها، المنتجات التي تم شراؤها) وتجربة التسوق المتصورة. يتيح المخزن الظاهري للباحث تعديل سمات رفوف المتاجر بمرونة ( أي طول الرف وتوجه الرف) ودراسة هذه الآثار في بيئة المختبر.

وكمثال على ذلك، يتم توفير نتائج من دراسة تخطيط المخزن. في هذه الدراسة، تم بناء محلات السوبر ماركت باستخدام 4 تخطيطات مختلفة، حيث كان طول الرف (قصيرة مقابل رفوف طويلة) والتوجه الرف (الترتيب المتوازي مقابل الترتيب لا مثيل لها) متنوعة. ويوضح الشكل 7 هذه المخازن. الشكل 7
الشكل 7 : صور من أربعة تخطيطات مخزن في تجربة تخطيط مخزن. تخطيطات تختلف في طول الرف وتوجه الرف: 1) مخزن مع رفوف طويلة ومتوازية، 2) مخزن مع رفوف قصيرة وموازية، 3) مخزن مع الرفوف طويلة وغير متوازية، و 4) مخزن مع رفوف قصيرة وغير متوازية . الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

وقد أجريت الدراسة وفقا ل "عام بروتوكول محاكي اختيار الأغذية" والتي وافقت عليها لجنة الأخلاقيات العلوم الاجتماعية من جامعة فاغينينغن. ووقع جميع المشاركين على استمارة موافقة مستنيرة قبل المشاركة في التجارب. في المثال الحالي، المشاركون (ن = 241، 71٪ من الإناث) إلى أربع مجموعات؛ زارت كل مجموعة واحدة من أربعة تخطيطات مخزن. تم تدريب المشاركين على كيفية استخدام مخزن الظاهري في جلسة الممارسة. بعد ذلك، أتموا مهمة التلاعب بدوافع التسوق التي طلبت منهم أن يتذكروا رحلات التسوق إما بدوافع التسوق الهائلة أو النفعية. في وقت لاحق، بدأ المشاركون الاختبار الرئيسي، حيث طلب منهم للتسوق لتناول العشاء باستخدام قائمة التسوق. وطلب من المشاركين أن يتصوروا أنهم كانوا يتسوقون مع أي حافز أو نفعية (نفس الدافع كما في مهمة الاستدعاء السابقة تم تعيينه). وتتألف قائمة التسوق من اختيار ثابت (8 أنواع محددة سلفا من المنتجات) ومنتجات الاختيار الحر (منتجات غير محددة من فئة الفواكه والخضروات). واستخدمت منتجات الاختيار الحر لاختبار آثار تخطيط المخازن على عدد المنتجات المشتراة. وبمجرد أن ينتهي المشاركون من التسوق، يملكون الاستبيان القائم على الحاسوبتروي تجاربهم للتسوق، وتصوراتهم حول المتجر، والرغبة في إعادة النظر في المخزن.

سجل برنامج إدارة البيانات سلوك التسوق (على سبيل المثال، إجمالي وقت التسوق، سرعة الحركة، والعدد الإجمالي للمنتجات المشتراة). وبعد ذلك، تم تصدير المتغيرات من برنامج إدارة البيانات إلى 3 جداول منفصلة: الجدول 1 والجدول 2 والجدول 3 . ويعرض الجدول 1 إجمالي وقت التسوق، والعدد الإجمالي للمنتجات التي تم فحصها، والعدد الإجمالي للمنتجات التي يشتريها كل مشارك. ويعرض الجدول 2 إجمالي مدة الحركة ( أي وقت التسوق) الذي تم اختياره من مرشح سرعات أعلى من 0.001 m / s. ويعرض الجدول 3 سرعة الحركة التي يمكن استخدامها فيما بعد لحساب مسافة المشي (مسافة المشي (m) = متوسط ​​سرعة الحركة (m / s) x مجموع الوقت المنقول (s)).

الجدول 1
الجدول 1: أمثلة على البيانات السلوكية المتعلقة بالتسوق من كل مشارك ( أي إجمالي وقت التسوق، والعدد الإجمالي للمنتجات التي تم فحصها، والعدد الإجمالي للمنتجات المشتراة، وإجمالي عدد المنتجات التي تم إرجاعها)، المصدرة من برنامج إدارة البيانات. يجب تنظيم جميع البيانات السلوكية المتعلقة بالتسوق من كل مشارك في صف واحد قبل نقله إلى سبس أو البرامج الإحصائية الأخرى. سيتم تخزين هذه البيانات المصدرة إلى ملف يسمى "البيانات السلوكية" في مجلد التصدير من برنامج إدارة البيانات. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الجدول.

الجدول 2
الجدول 2: أمثلة على الحركة المرتبطة دآتا ( أي سرعة التحرك وموقف المشي لكل مشارك)، ويتم تصديرها من برنامج إدارة البيانات. يتم اختيار البيانات ذات الصلة بالحركة عندما انتقل المشاركون بسرعات أعلى من 0.100 م / ث. يؤدي هذا الاختيار إلى تصفية جميع البيانات التي حدثت عند توقف المشاركين. وينبغي تنظيم جميع البيانات المتعلقة بالحركة من كل مشارك في صف واحد قبل نقله إلى برنامج سبس أو برامج إحصائية أخرى. سيتم تخزين هذه البيانات المصدرة إلى ملف يسمى "البيانات العددية" في مجلد التصدير من برنامج إدارة البيانات. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الجدول.

الجدول 3
الجدول 3: أمثلة على مدة الحركة (المشار إليها في عمود مدة التسوق)، المصدرة من إدارة البياناتبرنامج. وتسترجع مدة الحركة من جدول البيانات السلوكية الذي يقوم بتصفية الوقت الذي لم يتحرك فيه المشاركون (سرعة أقل من 0.100 م / ث). هذه المدة أقصر من إجمالي مدة التسوق. سيتم تخزين البيانات المصدرة إلى ملف يسمى "البيانات السلوكية" في مجلد التصدير من برنامج إدارة البيانات. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الجدول.

وبمجرد أن يتم تصدير البيانات، تم تطبيق أنوفا أحادي المتغير لتحليل آثار طول الرف وتوجه الرف على سلوك التسوق داخل المتجر. ويمكن تقديم آثار تخطيط مخزن في أشكال مختلفة، مثل المخططات البيانية والجداول.

ويبين الشكل 8 العدد الإجمالي للمنتجات التي تم فحصها والعدد الإجمالي للمنتجات المشتراة فيمحلات السوبر ماركت مع تخطيطات مخزن مختلفة. أكدت النتائج من المخزن الظاهري أن سمات تخطيط المخزن، وبالتحديد تفاعل طول الرف وتوجه الرف، أثرت على عدد المنتجات التي تم فحصها ( F (1،237) = 4.66، p <.05، η p ² = .02) و عدد المنتجات المشتراة ( F (1،237) = 3.47، p = .06، η p ² = .01). وأظهرت النتائج أنه عندما وضعت الرفوف بالتوازي، لم يؤثر طول الرفوف على عدد المنتجات التي تم فحصها ( M قصيرة ± سد قصيرة = 16.12 ± 5.37، M طويلة ± سد طويلة = 17.12 ± 5.99، F (1،237) = 0.81، p = .37، η p ² = .00)، ولا عدد المنتجات المشتراة ( M قصيرة ± سد قصيرة = 12.00 ± 2.77، M طويلة ± سد لونغ = 12.22 ± 2.37، F (1،237) = 0.24، p = .63، η p ² = .00). في المقابل، عندما كان اتجاه الرفوف لا مثيل له، حفزت أطوال الرف أقصر عدد أكبر من المنتجات فحص ( M قصيرة ± سد قصيرة = 17.62 ± 6.48، M طويلة ± سد طويلة = 15.23 ± 6.45، F (1،237) = 4.65، p <.05، η p ² = .02) وتم شراؤها من أطوال الجرف الأطول ( M قصيرة ± سد قصيرة = 12.30 ± 2.15، M طويلة ± سد طويلة = 11.35 ± 2.37، F (1،237) = 4.61، p <.05 ، η p ² = .02).

الشكل 8
الشكل 8 : العدد الإجماليالمنتجات التي تم فحصها (يسار) والعدد الإجمالي للمنتجات التي تم شراؤها (يمين) في سوبر ماركت مع تخطيطات مختلفة للمخازن (قصيرة مقابل رفوف طويلة وضعت بالتوازي أو في اتجاه لا مثيل له). زاد العدد الإجمالي للمنتجات التي تم فحصها (الطرود أو العناصر) في كل مرة ينقر فيها المشاركون على المنتج. ويختلف هذا الرقم عن العدد الإجمالي للمنتجات المشتراة (الحزم أو الأصناف)، التي تم تسجيل عدد المنتجات في سلة الشراء. سمح للمشاركين بإعادة أي منتجات مختارة. p <0.10 + ، p <0.05 * ، p <0.01 ** ، p <0.001 *** الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

بالإضافة إلى السلوكيات اختيار المنتج، يمكن للمخزن الظاهري أيضا تسجيل الوقت والحركة-ريل السلوكيات، مثل، وقت التسوق والمسافة سيرا على الأقدام. ويبين الشكل 9 والشكل 10 آثار خصائص الرف على وقت التسوق والمسافة سيرا على الأقدام من المشاركين، على التوالي.

الشكل 9
الشكل 9 : إجمالي وقت التسوق (ق) المشاركين التي أنفقت في السوبر ماركت مع أطوال الجرف المختلفة وتوجهات الرف. إجمالي وقت التسوق يحسب الوقت الذي يقضيه المشاركون بين دخول المتجر وترك المتجر. كما يسمح برنامج إدارة البيانات للباحثين بتصفية الوقت الذي أنفقه المشاركون في منطقة معينة. p <0.10 + ، p <0.05 * ، p <0.01 ** ، p <0.001 ***تارجيت = "_ بلانك"> الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 10
الشكل 10 : مسافة المشي للمشاركين في السوبر ماركت مع أطوال رف مختلفة وتوجهات الرف. تم تحديد مسافة المشي بضرب الوقت (الأوقات) المتحركة مع متوسط ​​سرعة التسوق (م / ث). مدة الوقت تتحرك المستخدمة لحساب مسافة المشي يختلف عن إجمالي وقت التسوق لأن الوقت تتحرك يتم تسجيلها حصرا خلال حركة المشاركين. وعلى النقيض من ذلك، فإن إجمالي وقت التسوق يحسب وقت الحركة والوقت الذي يقضيه في مشاهدة واختيار المنتجات. وهكذا، يمكن تحقيق مجموع الوقت تتحرك فقط عن طريق اختيار الوقت الذي يتحرك المشاركين أسرع من 0.100 م / ث. p <0.10 + ، p <0.05 * ، p <0.01 ** p <0.001 *** الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

بالإضافة إلى تأثيرات خصائص الرف، يركز البحث الحالي أيضا على دوافع التسوق لفهم تأثيرها على سلوك التسوق داخل المتجر. وتكشف النتائج عن تأثيرات رئيسية هامة لدوافع التسوق على جميع المتغيرات السلوكية في المتجر. المستهلكين بدافع المتعة البحث عن (على سبيل المثال، بالضغط على) (M المتعة SD ± المتعة = 17.97 ± 6.93)، وشراء المزيد من المنتجات (M المتعة ± SD المتعة = 12.25 ± 2.42) من المستهلكين مع الدافع النفعي (منتجات فحصت: M وتيليتاريان ± سد وتيليتاريان = 15.10 ± 4.82، المنتجات التي تم شراؤها: M وتيليتاريان ± سد وتيليتاريان = 11.69 ± 2.43، انظر الشكل 11). قضوا أيضا المزيد من الوقت (M المتعة ± SD المتعة = 607.18 ± 205.07 الصورة، M النفعية SD ± النفعية = 480.94 ± 134.25 الصورة، انظر الشكل 12) وسار مسافات أطول (M المتعة ± SD المتعة = 89.87 ± 31.15 م، M النفعية ± SD النفعية = 80.73 ± 34.08 م، انظر الشكل 13). تأثير التفاعل من الدافع التسوق وخصائص مخزن الرف لم يكن كبيرا.

الشكل 12
الشكل 11 : إجمالي عدد المنتجات التي تم فحصها (يسار) والعدد الإجمالي للمنتجات التي تم شراؤها (يمين) من قبل المشاركين مع النفعية وانهدونيك التسوق الدافع. يتم عرض عدد من المنتجات فحصها وشرائها عبر جميع تخطيطات مخزن. تم تعيين المشاركين في المحلات التجارية تحت الدافع التسوق النفعية أو هيدونيك قبل مهمة التسوق. وقد تم التلاعب الدافع التسوق من خلال مهمة التلاعب الدافع ووضع التسوق. p <0.10+، p <0.05 *، p <0.01 **، p <0.001 *** الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 13
الشکل 12 : إجمالي وقت التسوق الذي یقضیھ في المتاجر الکبرى من قبل المشارکین الذین لدیھم دوافع تسوقیة نفعیة أو حیادیة. إجمالي الوقت التسوق حسابات طوال الوقت أن المشاركين مع دوافع التسوق المختلفة التي تنفق فيسوبر ماركت الظاهري في جميع تخطيطات مخزن. p <0.10+، p <0.05 *، p <0.01 **، p <0.001 *** الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 14
الشكل 13 : المسافة التي يشتارك فيها المشاركون مع النفعية ودافع التسوق هيدونيك. يوضح هذا الرقم متوسط ​​مسافة المشي عبر جميع تخطيطات المتجر. p <0.10+، p <0.05 *، p <0.01 **، p <0.001 *** الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

متجر الظاهري هو واحد من تقنيات الكمبيوتر أكثر تقدما التي تم تطويرها لخلق بيئات افتراضية حيث يمكن للناس تجربة والرد على الأشياء القريبة إلى واقع. عموما، يتكون مخزن الظاهري سطح المكتب من واجهات سهلة الاستخدام التي تتطلب وقتا قصيرا لفهم. ومع ذلك، يلزم أخذ عدد من النقاط الحاسمة في الاعتبار. أولا، هناك حاجة إلى أهداف بحث واضحة مسبقا لتحديد نقاط البداية عند بناء مخزن الظاهري. وهذا يشمل خطة حول المنتجات. نوع، وضع، وعدد من الرفوف؛ موقع فئات المنتجات على هذه الرفوف؛ نوع وموقع المنتجات ضمن فئات المنتجات؛ ( مثل الملصقات، اللافتات، والشاشات الخاصة). وعلاوة على ذلك، من المهم أن تقرر أي نموذج (2D أو 3D) من التمثيل الرقمي للأشياء سيتم استخدامها (انظر الشكل 14 ). نماذج 3D هي تمثيل الظاهري، مع ارتفاع، العرض،وعمق، حيث يتم تمثيل جميع الأطراف في التفاصيل. في المقابل، فإن نموذج 2D يعطي وهم تمثيل 3D من خلال تقديم كائن في إطار مكعب (شكل 3D)، مع صور واقعية من الجزء الأمامي من الكائن. أما الجوانب الأخرى للنماذج ثنائية الأبعاد فهي موضحة دون تفاصيل. أشكال مختلفة من التمثيلات تؤدي إلى تجارب المستخدمين المختلفة ومختلف الحواس من الغمر. نموذج 3D الذي يظهر كل تفاصيل الكائن قد تعطي إحساسا أعلى من وجود والانغماس (بي و يسي) من نموذج 2D. ومع ذلك، فإن نموذج 2D مرنة وسهلة للباحث للاستخدام، وحجم إطار مكعب يمكن تعديلها بسهولة. وبالتالي، فإن اختيار التمثيل الظاهري يعتمد على أهداف البحث. ثانيا، بعد بناء جميع المخازن، يجب على الباحث تشغيل واختبار جميع إصدارات المتجر الظاهري من خلال زيارة كل مخزن والتقاط واختيار والعودة المنتجات للتحقق من أن يتم تخزين البيانات بشكل صحيح. ثالثا، لأن الدراسة تتكون من قخطوات إيفرال، تعليمات واضحة ومفصلة أدلة المتجر الظاهري هي في غاية الأهمية. يجب أن تشير التعليمات إلى ما ينبغي للمشاركين وينبغي ألا يفعلوه في كل خطوة. رابعا، دورة الممارسة أمر حيوي لتعريف المشاركين مع مخزن الظاهري والتقليل من التحيزات الناتجة عن مهارات الكمبيوتر المختلفة. وأخيرا، ينبغي تنبيه الباحثين إلى حفظ البيانات بأكبر قدر ممكن لتجنب أي خسارة محتملة في البيانات.
الشكل 11
الشكل 14 : مثال للمنتج في نموذج ثلاثي الأبعاد (يسار) ونموذج 2D (يمين). عندما ينقر المشاركون على أحد المنتجات، يمكن تدوير النموذج ثلاثي الأبعاد على الشاشة لتوضيح جميع جوانب المنتج، في حين أن النموذج 2D يوضح الجانب الأمامي فقط من المنتج ولا يمكن تدويره. الرجاء النقر هناعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

استخدام المخازن الافتراضية في أبحاث المستهلك له مزايا أكثر من أساليب البحث التقليدية. متجر الظاهري هو بيئة تسيطر عليها بعد واقعية محكم 17 ، 19 ، وبالتالي توفير الصلاحية الداخلية للتجربة التي تسيطر عليها مع الحفاظ على درجة عالية من الصلاحية الخارجية كذلك. وبالتالي فهو يجمع بين مزايا كل من النهج الميدانية والمخبرية 20 . ويعني ذلك أن سلوك المستهلك يمكن ملاحظته وقياسه في سياق واقعي، مع اهتمام أقل بالأجوبة المرغوب فيها اجتماعيا أكثر مما هو عليه في أساليب البحث الأخرى، مثل الدراسات الاستقصائية ومجموعات التركيز 21 . وقد أشارت دراسة حديثة إلى أنه بالمقارنة مع طريقة استخدام الصور لعرض رف مخزن، فإن استخدام الواقع الافتراضي يؤدي إلى سلوك المستهلك في المتجر الذي يشبه إلى حد بعيد السلوك الذي يظهر في الشارع الماديخام، استنادا إلى عدة معايير (أي مشاعر وجود، نوع من العلامات التجارية المختارة، وردود على موقع المنتجات في العرض) 18 . ميزة إضافية لاستخدام الواقع الافتراضي هو أن التغييرات في بيئة مخزن يمكن أن يتم دون الحاجة إلى الاعتماد على عمليات التنفيذ المعقدة في إعدادات الحياة الحقيقية 22 ، 23 . وهذا يوفر المرونة للباحث. ونتيجة لذلك، فإن استخدام متجر افتراضي له فوائد واضحة عندما يكون الهدف من الدراسة هو دراسة استجابات المستهلكين للمنتجات غير المتوفرة بعد في السوق (على سبيل المثال ، في المراحل المبكرة من تطوير المنتجات الجديدة)، لدراسة استجابات المستهلكين إلى عوامل تكون مكلفة أو صعبة التغير في الحياة الحقيقية ( مثل تخطيط المخزن العام)، و / أو دراسة السلوكيات الروتينية في البيئات المألوفة.

على الرغم من المزايا المعلنة من متجر الظاهري، عدة ليميتاتحتاج إلى النظر بعناية. وتتصل القيود الرئيسية، في هذه المرحلة من التنمية، بما يلي: 1) الزمان والمكان المطلوبان لكل مشارك، 2) التحيز المحتمل المرتبط بالمهارات، 3) التكاليف المترتبة على تكييف البيئات الجديدة، 4) السلوك والحوافز الحقيقية. حاليا، يمكن استخدام متجر الظاهري من قبل شخص واحد فقط في وقت واحد. على وجه الخصوص، يتم أخذ عينات من المشاركين في مختبر افتراضي أو منطقة تجريبية من أجل تشغيل المحاكاة. هذا الحد من الوقت والمساحة المادية لتجربة مخزن الظاهري يقيد حجم العينة وأنواع المجموعات المستهدفة. وبالإضافة إلى ذلك، فإن القيود المفروضة على أنواع الفئات المستهدفة تنجم أيضا عن المهارات المطلوبة للمشاركين في استخدام الحاسوب. ومن المرجح أن يكون اللاعبون أو المشاركون الأصغر سنا قادرين على التعامل مع البرنامج بكفاءة أكبر من كبار السن أو الأشخاص ذوي المهارات الحاسوبية المنخفضة. قيود أخرى من مخزن الظاهري هو أن التكيف من مخزن ومكتبة المنتج هو في ديفيلوبمإنت. إذا أراد المرء استخدام تصميم أو تخزين متجدد للعناصر أو المنتجات التي تختلف عن النماذج المتوفرة (على سبيل المثال، توسيع حجم المخزن أو تضمين عناصر المتجر الجديدة، مثل جداول العرض)، يحتاج البرنامج إلى تعديل. وبالتالي، يتم تكبد التكاليف والوقت لإعداد جمع البيانات. وأخيرا، على الرغم من أن الدراسات السابقة أظهرت أن المخزن الظاهري يعكس السلوك في المخزن الفعلي عن كثب من تجربة باستخدام المحفزات التصويرية، يميل المشاركون إلى شراء المزيد من المنتجات في إعداد المختبر مما يفعلونه في المخازن الفعلية. وهكذا، على الرغم من أن استخدام متجر الظاهري يزيد الواقعية بالمقارنة مع استخدام الصور، لا تزال العديد من الاختلافات من السلوك واقع الحياة 18 . توخي الحذر، يجب أن يؤخذ هذا في الاعتبار عند تفسير النتائج من دراسة باستخدام مخزن الظاهري.

هناك مجموعة واسعة من الميزات التكنولوجية المختلفة ونظم ل أب الواقع الافتراضيplications. وتختلف هذه النظم أساسا عن جوانب تنقل المعدات، واجهات المستخدم، وتكاليف التطوير. وتختلف تكاليف المعدات والتراخيص وتخضع لتغيرات جذرية بسبب التطورات التكنولوجية. وبصفة عامة، تكون التكاليف لكل مشارك أعلى عندما تكون هناك حاجة إلى المزيد من بيانات السلوك مع المحاكاة ثلاثية الأبعاد ذات المستوى الأعلى. قد يؤدي استخدام نظام أو واجهة مختلفة إلى مواجهة بعض القيود المذكورة، ولكن بتكلفة من حيث المال أو المرونة. على وجه التحديد، الحد الأول، على الزمان والمكان المطلوب لكل مشارك، يمكن مواجهتها باستخدام تقنيات الهواتف الذكية. الهواتف الذكية، جنبا إلى جنب مع سماعة الرأس المعينة، يمكن أن تجعل كاملة، غامرة، 360 درجة البيئة. والقيود المفروضة على الفضاء منخفضة قدر الإمكان، لأنها لا تكلف مساحة أكبر مما يمكن أن يستخدمه المرء عادة. وبفضل الاستخدام الواسع للهواتف الذكية وانخفاض تكلفة سماعات الرأس المحددة، يمكن للعديد من الأشخاص استخدامها في نفس الوقت. الجانب السلبي لهذه التكنولوجيا هوأن الهواتف الذكية لديها قوة حوسبة أقل، وبالتالي يمكن التعامل مع بيئات أقل صعوبة فقط. والقيد الثاني هو التحيز المحتمل المرتبط بالمهارة، وهو قيد يجب على أي نظام التعامل معه. بعض الأنظمة، مثل نظام الكهف، محاكاة الحركات الطبيعية 24 ، والتي من المحتمل أن تقلل من هذا التحيز. نظام الكهف يستخدم شاشات العرض وتتبع الرأس، والذي يسمح للمشاركين للتحرك جسديا من خلال مساحة محدودة وتوجيه رأسهم بشكل تعسفي. ومع ذلك، فإن هذا النظام ليس أو لا يكاد يكون متنقلا ويتطلب المزيد من تكاليف التنمية والمعدات. والقيود الثالثة، والتكاليف التي ينطوي عليها تكييف منتجات المخزن والبيئة، تعتمد على درجة من المحاكاة. فمن الممكن محاكاة بيئة ثابتة على أساس صورة، ولكن في أقرب وقت مزيد من التفاصيل، مثل العالم 3D أو 3D المنتجات، هناك حاجة، واحدة تعتمد على توافر هذه الكائنات في 3D. الحد الأخير، سيمولات أي من السلوك الحقيقي والحوافز، من المرجح أن تعتمد على عوامل التنقل المذكورة أعلاه، والتحيز المهارة، وبصفة عامة، درجة الغمر. ويمكن استخدام الوحدات المتنقلة في سياق ذي صلة (على سبيل المثال ، في السوبر ماركت الفعلي)، مما يجعل الحافز والغرض من الزيارة الحقيقية (على سبيل المثال، شراء المنتج ينتج عمليا في شراء المنتج في الواقع في الواقع). وعلاوة على ذلك، فإنه يمكن توقع أنه عندما تشبه واجهة المستخدم بشكل وثيق الحركة الطبيعية، فإنه سيكون أفضل تشبه السلوك الواقعي. وأخيرا، فإن مستوى الغمر التي حققتها مخزن الظاهري الحالي هو بين تلك من سطح المكتب العادي وشبه غامرة إسقاط الواقع الافتراضي 8 . وبما أن أنظمة المخازن الافتراضية الأخرى في المراحل الأولى من التطوير، فإن الدراسات التي تصف ومقارنة أنظمة المخازن الافتراضية المختلفة نادرة. لم يتم بعد إجراء مقارنة بين سلوك التسوق في ظل مستويات مختلفة من الغمر.

"> كما أصبح الواقع الافتراضي التكنولوجيا المستخدمة على نطاق واسع، خارج نطاق ألعاب الكمبيوتر، ومن المرجح أن تدخل سوق المستخدمين المنزليين (على سبيل المثال، من خلال التلفزيون والإنترنت أو تطبيقات الهاتف المتحرك)، وهذا من المحتمل أن تمكن الباحثين للقيام واختبار الواقع الافتراضي خارج المختبر، وعلاوة على ذلك، فإن هذا التطور يفتح فرصا واسعة لقياس والبحوث وفهم سلوك الناس على نطاق أوسع من حيث المجموعات والمناطق (على سبيل المثال، في البلدان النامية أو المناطق الريفية مع إمكانية الوصول المحدودة إلى التكنولوجيا )، وبالتالي ستعزز الصلاحية الخارجية للبحوث، ومع تقدم هذه التكنولوجيا في السوق الاستهلاكية، يمكن أن تتطور البحوث الواقع الافتراضي من دعم المحاكاة إلى القياس المباشر وتتبع السلوك الحقيقي، تماما مثل الناس تصفح على شبكة الإنترنت أو المستهلكين الذين يختارون في متجر على شبكة الإنترنت هي بالفعل تتبع مكثفة للتنبؤ أو التأثير على السلوك، ونفس الكتابةه من التدابير السلوكية موجودة (وسوف تأتي إلى الوجود) لعوالم افتراضية محاكاة. ومن المتوقع تطوير آخر محتمل في مجال توليد بيئات شخصية. يتم تعديل العديد من المواقع تلقائيا تلقائيا إلى الفرد الذي يزورهم. ومن أمثلة هذه المواقع متاجر التجزئة عبر الإنترنت التي تقدم اقتراحات تستند إلى جوانب مثل الموقع والمشتريات السابقة والفيسبوك ( أي وسائل التواصل الاجتماعي ومنصة الشبكات)، والتي لا تخصم الإعلانات فحسب، بل أيضا محتوى آخر يناسب التفضيلات الشخصية. نفس الشيء يمكن أن يحدث للعوالم الافتراضية. وفي الممارسة العملية، يمكن للناس، على سبيل المثال، اختيار محلات السوبر ماركت المخصصة أو تصميم أو اختيار الطريقة التي يفضلون أن تسترشد بها (على سبيل المثال، "توجهني نحو خيارات المنتجات المستدامة")، أو حتى تحد من الخيارات التي يمكن أن تقدمها (على سبيل المثال، فقط المنتجات للأشخاص الذين يعانون من مرض معين).

وباختصار، كشف أسرار كونلا يمكن تحقيق سلوك سومر من خلال أي طريقة بحث قائمة بذاتها. وبالتالي، لمقارنة أو الجمع بين رؤى، يجب استخدام أدوات جمع البيانات المختلفة. وقد اتخذت التطورات الواقع الافتراضي خطوات كبيرة في السنوات القليلة الماضية. الآن، حان الوقت لربط هذه الأساليب بالطرق التقليدية بحيث يمكن أن تظهر رؤى جديدة. هناك خيارات متعددة من متجر الظاهري، مع كل مزاياها وعيوبها. مخزن الظاهري وصفها هنا هي فريدة من نوعها في أن هناك محرر سهل لبناء مخزن الظاهري الذي يتضمن مجموعة من الخيارات من أجل جمع البيانات السلوكية. مثال على البحث مع مخزن الظاهري المعروضة هنا يضع الأساس كوسيلة عالمية لقياس سلوك المستهلك في البحوث الواقع الافتراضي.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

الكتاب ليس لديهم ما يكشف.

Acknowledgments

ويود المؤلفون أن يعترفوا بالحكومة الملكية التايلاندية، والصندوق الأوروبي للتنمية الإقليمية، والمقاطعات الهولندية جيلدرلاند وأوفريسل (منحة رقم 2011P017004) للحصول على الدعم المالي. ولا يعكس مضمون الورقة سوى آراء المؤلفين. الكتاب أيضا نقدر مساعدة من أندريا بولسترا من غريندينو وتوبياس هيفيلار من نولدوس تكنولوجيا المعلومات لإسهاماتهم القيمة في الموضوعات التقنية.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Virtual Supermarket Software GreenDino BV http://www.greendino.nl/virtual-labs.html This software consists of editor, product library and consumer interface. 
Data Management Software: Observer XT  Noldus Information Technology http://www.noldus.com/human-behavior-research/products/the-observer-xt  This software records observational data and facilitates the exportation of researcher-specified data sets using filters
3D SpaceNavigator 3Dconnexion http://www.3dconnexion.eu/index.php?id=26&redirect2=www.3dconnexion.eu A 3D SpaceNavigator allows participants to walk and make turns in the virtual store. In addition, it can be used by participants to adjust their eye-level during a shopping trip.
3D moddeling software (e.g. Blender or 3DS Max) Blender Foundation / Autodesk https://www.blender.org/ http://www.autodesk.nl/products/3ds-max/overview In case 3D models need to be made or adjusted 3D modeling software is needed. Many objects can be found online under different licencing agreements. 
Contract Reseach  Wageningen Univeristy and Research http://www.wur.nl/en/Expertise-Services/Research-Institutes/Economic-Research.htm The socio-economic research institute (Wageningen Economic Research)  with experience in conducting the consumer research with the virtual store. 

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Gorini, A., Griez, E., Petrova, A., Riva, G. Assessment of the emotional responses produced by exposure to real food, virtual food and photographs of food in patients affected by eating disorders. Ann Gen Psychiatry. 9, (1), 30-39 (2010).
  2. Sutherland, I. E. The ultimate display. Proceedings of the IFIP Congress. 65, (2), Spartan Books. Washington DC. 506-508 (1965).
  3. Steuer, J. Defining virtual reality: Dimensions determining telepresence. J. Commun. 42, (4), 73-93 (1992).
  4. Witmer, B. G., Singer, M. J. Measuring presence in virtual environments: A presence questionnaire. Presence. 7, (3), 225-240 (1998).
  5. Baños, R. M., Botella, C., Garcia-Palacios, A., Villa, H., Perpiña, C., Alcañiz, M. Presence and Reality Judgment in Virtual Environments: A Unitary Construct. Cyberpsychol Behav. 3, (3), 327-335 (2004).
  6. Lessiter, J., Freeman, J., Keogh, E., Davidoff, J. A cross-media presence questionnaire: The ITC-Sense of Presence Inventory. Presence-Teleop Virt. 10, (3), 282-297 (2001).
  7. Witmer, B. G., Singer, M. J. Measuring presence in virtual environments: A presence questionnaire. Presence. 7, (3), 225-240 (1998).
  8. Slater, M. Place illusion and plausibility can lead to realistic behaviour in immersive virtual environments. Phil. Trans. R. Soc. B. 364, (1535), 3549-3557 (2009).
  9. Zygouris, S., et al. Can a virtual reality cognitive training application fulfill a dual role? Using the virtual supermarket cognitive training application as a screening tool for mild cognitive impairment. J. Alzheimers Dis. 44, (4), 1333-1347 (2015).
  10. Waterlander, W. E., Mhurchu, C. N., Steenhuis, I. H. M. Effects of a price increase on purchases of sugar sweetened beverages. Results from a randomized controlled trial. Appetite. 78, 32-39 (2014).
  11. Waterlander, W. E., Steenhuis, I. H., de Boer, M. R., Schuit, A. J., Seidell, J. C. The effects of a 25% discount on fruits and vegetables: Results of a randomized trial in a three-dimensional web-based supermarket. Int J Behav Nutr Phys Act. 9, (1), 11-22 (2012).
  12. Waterlander, W. E., et al. Study protocol: combining experimental methods, econometrics and simulation modelling to determine price elasticities for studying food taxes and subsidies (The Price ExaM Study). BMC Public Health. 16, (1), 601-614 (2016).
  13. Kim, A. E., et al. Influence of Point-of-Sale Tobacco Displays and Graphic Health Warning Signs on Adults: Evidence From a Virtual Store Experimental Study. Am J Public Health. 104, (5), 888-895 (2014).
  14. van Herpen, E., Immink, V., van Den Puttelaar, J. Organics unpacked: The influence of packaging on the choice for organic fruits and vegetables. Food Qual Prefer. 53, 90-96 (2016).
  15. Ducrot, P., et al. Impact of Different Front-of-Pack Nutrition Labels on Consumer Purchasing Intentions: A Randomized Controlled Trial: A Randomized Controlled Trial. Am J Prev Med. 50, (5), 627-636 (2015).
  16. van Herpen, E., Pieters, R., Zeelenberg, M. When demand accelerates demand: Trailing the bandwagon. J Consum Psychol. 19, (3), 302-312 (2009).
  17. Berneburg, A. Interactive 3D simulations in measuring consumer preferences: Friend or foe to test results. J. interact. advert. 8, (1), 1-13 (2007).
  18. van Herpen, E., van den Broek, E., van Trijp, H. C., Yu, T. Can a virtual supermarket bring realism into the lab? Comparing shopping behavior using virtual and pictorial store representations to behavior in a physical store. Appetite. 107, 196-207 (2016).
  19. Khan, V. -J., Nuijten, K. C., Deslé, N. Pervasive Application Evaluation within Virtual Environments. Proc. PECCS. 261-264 (2011).
  20. Rebelo, F., Duarte, E., Noriega, P., Soares, M. M. Virtual reality in consumer product design: Methods and applications. Human factors and ergonomics in consumer product design. Karwowski, W., Soares, M. M., Stanton, N. A. CRC Press. Boca Raton, FL. 381-402 (2011).
  21. Ruppert, B. New directions in the use of virtual reality for food shopping: Marketing and education perspectives. J Diabetes Sci Technol. 5, (2), 315-318 (2011).
  22. Waterlander, W., Mhurchu, C. N., Steenhuis, I. The use of virtual reality in studying complex interventions in our every-day food environment. Virtual reality-Human computer interaction. Xinxing, T. INTECH Open Access Publisher. 231-260 (2012).
  23. Waterlander, W. E., Jiang, Y., Steenhuis, I. H. M., Mhurchu, C. N. Using a 3D virtual supermarket to measure food purchase behavior: A validation study. J Med Internet Res. 17, (4), (2015).
  24. Mikkelsen, B., Høeg, E., Mangano, L., Serafin, S. The Virtual Foodscape Simulator-gaming, designing and measuring food behaviour in created food realities. Proc Meas Behav 2016. (2016).
استخدام متجر الظاهري كأداة بحثية للتحقيق في سلوك المستهلك في المتجر
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Ploydanai, K., van den Puttelaar, J., van Herpen, E., van Trijp, H. Using a Virtual Store As a Research Tool to Investigate Consumer In-store Behavior. J. Vis. Exp. (125), e55719, doi:10.3791/55719 (2017).More

Ploydanai, K., van den Puttelaar, J., van Herpen, E., van Trijp, H. Using a Virtual Store As a Research Tool to Investigate Consumer In-store Behavior. J. Vis. Exp. (125), e55719, doi:10.3791/55719 (2017).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter