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Behavior

소비자 매장 내 행동을 조사하는 연구 도구로 가상 저장소 사용

doi: 10.3791/55719 Published: July 24, 2017

Summary

이 백서에서는 가상 매장을 사용하여 매장 내 소비자 행동을 조사하기위한 가상 쇼핑 환경을 만드는 방법에 대해 설명합니다. 실험을 만들고 실행하는 프로토콜에 대한 설명, 매장 레이아웃과 관련된 실험의 예제 결과 및 가상 저장소 실험을 수행 할 때 고려해야 할 중요한 고려 사항이 제시됩니다.

Abstract

제품 및 / 또는 선택 환경에 대한 사람들의 반응은 매장 내 소비자 행동을 이해하는 데 중요합니다. 현재이 매장 행동을 연구하는 다양한 방법 (예를 들어, 설문 조사 또는 실험실 설정)하지만, 이들의 외부 유효성은 현실적인 선택 환경을 닮은 자신의 가난한 능력에 의해 제한됩니다. 또한, 바람직하지 않은 영향을 통제하면서 실험 조건을 충족시키기 위해 실제 매장을 구축하는 것은 비용이 많이 들고 어렵습니다. 가상 현실 기술로 개발 된 가상 저장소는 현실적이고 유연하며 비용 효율적인 방식으로 3D 가상 저장소 환경의 시뮬레이션을 제공함으로써 이러한 한계를 잠재적으로 초월합니다. 특히, 가상 상점은 대화식으로 소비자 (참여자)가 엄격하게 제어되고 현실적인 환경에서 객체를 경험하고 상호 작용할 수있게합니다. 이 백서는 데스크톱 가상 저장소를 사용하여 매장 내 소비자 행동을 연구하는 핵심 요소를 제시합니다. 설명자1) 실험 저장소 구축, 2) 데이터 관리 프로그램 준비, 3) 가상 저장소 실험 실행, 4) 데이터 관리 프로그램에서 데이터 구성 및 내보내기 등의 프로토콜 단계가 포함됩니다. 가상 상점을 사용하면 참가자는 상점을 탐색하고 다른 제품을 선택하고 제품을 선택하거나 반환 할 수 있습니다. 또한 소비자 관련 쇼핑 행동 ( 예 : 쇼핑 시간, 걷기 속도, 조사 및 구매 한 제품의 수 및 유형)도 수집 할 수 있습니다. 이 프로토콜은 선반 길이 및 선반 방향이 쇼핑 및 운동과 관련된 행동에 영향을 준다는 점을 보여주는 매장 레이아웃 실험의 예와 함께 설명됩니다. 이는 가상 저장소를 사용하면 소비자 응답을 연구하는 데 도움이된다는 것을 보여줍니다. 가상 저장소는 실생활에서 비용이 많이 들거나 변경하기 어려운 요인 ( 예 : 전체 매장 레이아웃), 현재 사용할 수없는 제품을 검사 할 때 특히 유용 할 수 있습니다친숙한 환경에서 행동을 일상화했습니다.

Introduction

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효과적인 소매 마케팅을 달성하려면 소비자의 매장 내 행동을 이해하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 이해를 돕기 위해 가상 저장소라고하는 고급 가상 현실 기술을 사용하면 컴퓨팅으로 생성 된 가상 환경을 사용하여 소비자 행동을 연구 할 수 있습니다. 가상 저장소 접근 방식은 가상 현실 시스템을 사용하여 사람이 저장소의 개체와 상호 작용할 수있는 현실적이고 몰입 형 3 차원 가상 저장소 환경을 생성합니다. 이러한 가상 상점 환경에서 사람들은 인위적으로 생성 된 감각 경험을 경험합니다. 가상 상점 환경은 실제 또는 가상 상점 환경에 존재하는 상점 환경의 사실적인 표현 일 수 있습니다. 또한, 가상 상점 (전통적인 소비자 조사 (즉, 텍스트 기반 설문 조사, 포커스 그룹, 또는 실험실 실험), 제어 필드 실험의 중간 도구로 볼 수있다, 즉,모의 상점 환경) 및 현장 학습 ( 즉, 비디오 캡처, 개인 관찰 또는 제품 판매 촉진 테스트) 1 .

가상 현실 응용 프로그램은 상당한 연구 역사를 가지고 있습니다. 1965 년 초 Sutherland 2 는 사운드 및 촉감 피드백을 제공하는 가상 세계를 포함하는 "궁극적 인 디스플레이"개념을 설명했습니다. 원래는 주로 기술 하드웨어에 초점을 맞추었지만 가상 현실 시스템의 영향에 대한 통찰력을 제공하지 못하기 때문에 인간의 경험으로 관심이 옮겨졌습니다 3 , 4 . 컴퓨터 생성 세계에 존재한다는 "존재감"의 감각은 결과적으로 가상 현실 체험 5 , 6 의 열쇠가되었습니다. 현존은 "환경에있는 주관적인 경험, 심지어는하나의 물리적으로 서로에 위치 될 때 "이러한 관점에서. 7", "존재 감지는 참가자로부터 검색되어 사용자가 그를 인식되는 범위를 의미 할 수 / 그녀 자신의 환경 일 수있다. 대안 적으로, 슬레이터 8 PI는 존재감과 침수의 개념을 구분 짓는다. PI는 현실적인 느낌을주는 것과 관련이 있으며, 일련의 유효한 행동으로 평가된다. 참가자가 자신의 지각이나 환경을 바꾸기 위해 수행 할 수있는 반응 ( 예 : 시선 방향을 바꾸기 위해 머리와 눈을 움직이거나 움직이는 물건을 쥐는 것). PI는 변화하는 인식에 대한 비슷한 반응 세트가 가상 현실 시스템은 동등한 물리적 환경에서 기대되는 응답과 비교됩니다 .Psi는 가상 현실에서 인식되는 것을 설명합니다.그것이 실제로 일어나고 있다는 환상. Psi로 이어질 수있는 중요한 구성 요소는 가상 현실이 참가자가 직접 제어 할 수없는 가상 환경의 이벤트가 직접 자신을 참조한다는 환상을 제공하는 것입니다. Psi는 외부에서 발생한 가상 현실의 변화에 ​​응답하여 사람들이 나타내는 행동이나 반응을 추적하여 측정 할 수 있습니다. 예를 들어, 가상 환경에서 아바타를 볼 때 사람들의 심장 박동 수가 증가하면 이는 실제 세계와 비슷한 반응을 나타낼 수 있습니다. 따라서,이 가상 현실 시스템은 높은 Psi를 제공합니다.

가상 저장소 기술은 비즈니스 및 학계에서 여러 가지 목적을 위해 도입되었습니다. 예를 들어 회사의 범주 관리자가 제품의 선반 계획을 수립 할 때 도움을주기 위해 관리 보조 도구로 사용할 수 있습니다. 가상 상점은 또한 환자의 음식에 대한 정서적 반응을 측정하기 위해 임상 설정에서 사용합니다.경구인지 장애를위한식이 장애 1 또는 선별 도구 9 . 그러나 연구에서 가상 상점을보다 일반적으로 사용하는 것은 소비자의 매장 내 행동 및 가격 변화 10 , 11 , 12 , 판매 시점 디스플레이 13 의 다양한 설정 등과 같은 매장 환경의 변화에 ​​대한 소비자의 반응을 평가하는 것입니다. , 상이한 패키징 옵션들 ( 14) , 제품 패키지 ( 15) 의 뒷면에 상이한 영양 라벨들, 및 재고 수준들 ( 16)을 포함한다 . 또한, 가상 상점은 현재 어린이 17 사이의 건강한 식품 선택을 자극 만들 수 있도록 공중 보건 개입을 테스트하는 데 사용됩니다. 앞서 언급 한 다양한 이점으로 인해 가상 저장소 기술과 하드웨어는 빠르게 개발되고 있습니다. 그러므로이 논문은 인간에 초점을 맞출 것이다.일반적으로 가상 현실을 사용하여 연구의 필수 요소를 경험하고 설명합니다. 현재 가상 저장소 시스템에서 얻은 모든 필수 정보가 시연됩니다.

현재 이용 가능한 가상 저장 시스템은 1) 비 몰입 형 ( 예 : 데스크톱), 2) 반은 잠식 ( 예 : 프로젝션, CAVE 시스템), 3) 완전히 몰입 형 ( 예 : 헤드 장착 디스플레이 ). 각 시스템은 지원 시스템에 따라 다양한 수준의 몰입감, 존재감, PI 및 Psi를 제공합니다. 그러나 침수, 존재감, PI 및 Psi의 측정은 각 시스템이 지원하는 특정 감각 운동 비상 사태에 묶여 있기 때문에 서로 다른 시스템에서 이러한 지표를 비교하는 것은 불가능한 것으로 간주됩니다 8 . 최근 몇 년 동안 데스크톱 가상 저장소에 대한 관심이 높아졌고 점점 더 많은 연구에 사용되었습니다. 가상 저장소가 promisi로 간주 되어도매장 내 소비자 행동 연구를위한 도구로는 가상 저장소를 사용하는 방법에 대한 전문 지식이 필요합니다. 그러나 지금까지 가상 저장소 실험을 수행하는 절차를 포괄적으로 설명하는보고 된 연구는 매우 부족합니다. 따라서이 연구는 데스크톱 가상 저장소를 사용하여 소비자 조사를 수행하는 프로토콜을 설명하는 것을 목표로합니다.이 프로토콜은 매우 중요합니다.

일반적으로 가상 저장소를 사용하는 연구에는 1) 가상 환경을 표시하는 장비, 2) 연구원이 가상 환경을 구축 할 수있게 해주는 편집기 프로그램, 3) 연구 된 객체의 가상 표현 ( 예 : 상점 및 제품), 4) 가상 환경을 탐색하고 선택을하는 소비자 인터페이스, 5) 데이터 수집 자체를 실행하는 절차, 6) 데이터 저장 및 분석을 용이하게하는 데이터 관리 시스템. 이들 중 대부분가상 상점 회사와 프로그래머가 관리 할 가능성이 높습니다. 연구원은 1) 편집기 프로그램에서 실험을위한 소매 상점을 만드는 방법, 2) 소비자 인터페이스를 사용하여 데이터 수집을 실행하는 방법, 3) 데이터 관리 프로그램의 모든 출력을 구성하고 출력을 내보내는 방법을 알아야합니다. 통계 프로그램에 넣는다. 현재의 논문은 데스크탑 가상 저장소로 실험을 수행하기위한 상세한 프로토콜 단계를 제공함으로써이 정보를 다룰 것입니다. 또한 소비자 연구에서 가상 매장을 사용하는 데 따른 장점과 한계에 대해서도 설명합니다. 이 백서에 설명 된 세부 프로토콜은 연구원이 가상 상점 조사를 시작하고 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

본 논문에서 사용 된 데스크탑 가상 저장소 하드웨어가 필요합니다 (즉, 개인용 컴퓨터 (PC)를, 액정 디스플레이 (LCD) 스크린, 3 차원 (3D) 공간 네비게이터, 마우스 및 키보드), 즉 소프트웨어 (, 가게를 디자인하는3D 가상 상점에서 소비자처럼 쇼핑하십시오). 이 특별한 시스템은 선행 연구 14 , 18 에서 사용되었습니다.

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Protocol

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의정서는 네덜란드의 과학 실무 행동 강령을 준수하고 Wageningen University 사회 과학 윤리위원회의 승인을받은 "Generic Protocol Food Choice Simulator"를 준수합니다.

1. 가상 저장 장비 설정

  1. 가상 상점 디스플레이를위한 충분히 넓은 위치를 준비하십시오. 가상 저장소와 데이터 관리 프로그램 모두를위한 모든 장비를 준비하십시오.
    참고 :이 장비에는 2 대의 컴퓨터 (PC, 가상 저장소를 표시 할 수있는 대용량 메모리 카드가있는 가상 저장소 PC 1 개, 데이터 관리 프로그램 용 PC 1 개), 42 인치 LCD 화면 3 개, 데이터를 표시하는 컴퓨터 화면 관리 프로그램, 연결 케이블, 전자 소켓, 3D 스페이스 네비게이터, 마우스 2 개, 키보드 2 개.
  2. 그림 1 과 같이 모든 장비를 연결하십시오.
    1. 코네데이터 관리 프로그램을 사용하기 위해 하나의 PC를 컴퓨터 화면, 키보드 및 마우스에 연결하십시오.
    2. 3 개의 LCD 화면을 서로 옆에 놓고 왼쪽 및 오른쪽 화면을 조정하여 화면에 나타나는 가상 저장소의 180 ° 시야를 제공하십시오.
    3. 가상 매장 PC를 3 개의 LCD 화면, 3D 공간 탐색기, 마우스 및 키보드와 연결하십시오. 가상 저장소 PC를 데이터 관리 PC에 연결하십시오.
    4. 두 PC를 모두 켜고 가상 저장소 PC의 화면 해상도를 "다중 디스플레이 확장"으로 조정하십시오. 왼쪽 화면을 메인 디스플레이로 설정하십시오.

그림 1
그림 1 : 가상 저장소 설정. 가상 상점은 180 ° 시야를 제공하는 3 개의 42 인치 LCD 화면이 장착 된 PC 1 대를 사용합니다. 별도의 PC가 데이터 관리 프로그램을 수용하기 위해 추가되었습니다. 이 PC는 연구 코디네이터가 참가자를 방해하지 않고 진행 상황을 모니터링하고 새로운 가상 환경을 시작할 수있게합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

2. 실험을위한 가상 상점 구축

  1. 바탕 화면의 "VirtualShop_Editor.exe"아이콘을 두 번 클릭하여 가상 저장소 작성기 인터페이스 (편집기라고 함)를 엽니 다.
  2. "파일"을 클릭하고 "열기"를 클릭하여 학습에 적합한 상점 템플릿을 엽니 다. 원하는 상점 템플리트 "Name.ShopConfig"( 예 : Supermarket001.ShopConfig)를 선택하십시오.
  3. 실험 조건과 관련하여 상점을 수정하십시오.
    참고 : 상점을 수정하기 전에 연구의 연구 질문 및 목표에 따라 가상 상점 계획을 작성해야합니다. 여기에는 유형, 게재 위치 및선반의 수; 이 선반에있는 제품 범주의 위치; 제품 범주 내의 제품 유형 및 위치
    1. 기존 제품을 필요한 제품으로 교체하십시오.
      1. 마우스 오른쪽 버튼을 사용하여 마우스를 움직여 제품 선반을 확대 / 축소합니다. 마우스 왼쪽 버튼을 사용하여 마우스를 움직여 시점을 변경합니다.
      2. 가상 상점의보기를 변경하려면 왼쪽 메뉴 막대의 아이콘을 클릭하십시오 ( 즉, 왼쪽 노란 얼굴 = 정면보기, 위쪽 노란 얼굴 = 위쪽보기, 오른쪽 노란 얼굴 = 측면보기 및 모든 측면 노란 얼굴 = 집보기 상점 왼쪽 상단에서 보임).
      3. 선반 또는 제품을 두 번 클릭하고 왼쪽 메뉴 막대의 아이콘을 클릭하면이 선반 또는 제품의보기가 바뀝니다.
      4. 관심있는 선반을 더블 클릭하고 왼쪽 메뉴 바에서 "황색 반점"을 클릭하여 격리 모드를 선택하십시오.
        참고 : 격리 모드를 사용하면 r제품으로 선반을 분리하고 화면에서 다른 물체를 걸러 낼 수 있습니다. 이것은 선반을 채울 때 도움이됩니다.
      5. 기존 제품을 두 번 클릭하고 키보드의 "삭제"버튼을 눌러이 제품을 삭제하십시오.
      6. 메뉴 막대에서 "파란색 화살표"를 클릭하여 제품 라이브러리를 엽니 다 ( 그림 2 참조). 그런 다음 "제품 범주"를 클릭 한 다음 관심있는 제품 범주 ( 예 : 과일)를 선택하십시오.
      7. 마우스 왼쪽 버튼을 누른 상태에서 선택한 제품 ( 예 : 사과 트레이)을 드래그하여 원하는 선반에 놓으십시오.
      8. 3.1.1-3.1.4의 단계를 반복하여 연구 관심 분야와 일치하도록 모든 제품을 추가하거나 교체하십시오.
    2. 전체 선반을 재배치하십시오.
      1. 재배치해야 할 선반을 두 번 클릭합니다. 전체 선반을 클릭하고 d를 클릭하여 선반을 원하는 위치로 이동하십시오.선반을 새로운 위치로 옮기는 것.
      2. "Ctrl"키를 누른 채 선반을 왼쪽으로 클릭하여 선반을 회전시킵니다 (필요한 경우). 마우스를 움직여 선반을 원하는 각도로 돌리거나 움직이십시오.
      3. 2.3.2.1 단계와 2.3.2.2 단계를 반복하여 연구 관심 분야와 일치하도록 필요한 모든 선반을 재배치하십시오.

그림 2
그림 2 : 가상 상점 편집기 및 제품 라이브러리에있는 제품의 예 이 편집기에는 연구원이 라이브러리의 제품을 쉽게 선택하여 선반에 직접 놓을 수있는 끌어서 놓기 인터페이스가 있습니다. 또한 팝업 창을 사용하여 라이브러리의 제품을 클릭하여 제품을 추가하거나 편집 할 수 있습니다. 더 큰 내용을 보려면 여기를 클릭하십시오.이 그림의 이온.

  1. 연구 조건을 설명하지 않는 파일 이름을 사용하여 완료된 상점 구성을 저장하십시오. "File"→ "Save as"→ "Name.ShopConfig"→ "save"를 클릭하십시오.
    참고 : 빈 저장소 템플릿에서 저장소를 만들 수도 있습니다. 먼저 선반 및 제품을 선택하여 빈 저장소에 추가하십시오. 3.1 및 3.2 단계와 동일한 절차를 적용 할 수 있습니다.
  2. 연습 세션을위한 별도의 상점을 만들고 2.1-2.4 단계에 따라 상점 레이아웃이 다른 슈퍼마켓과 같은 실험 조건에 따라 더 많은 매장을 만듭니다.
    참고 :이 연구에서는 약국을 진료소로 사용합니다.
  3. 스토어 레이아웃이 기존 스토어 템플리트와 다른 경우 참가자를위한 새로운 워킹 경로와 의사 결정 포인트를 작성하려면 프로그램 작성자에게 문의하십시오 (연락처 표는 Materials / Reagents 표 참조).es.
    주 : 상점 경로 W 의사 결정 포인트는 기존 상점 템플리트에서 사용 가능합니다. 또한 참가자가 미리 정해진 쇼핑 경로없이 상점에서 자유롭게 걸어 갈 수 있도록 허용 할 수 있습니다.

3. 데이터를 기록하도록 데이터 관리 프로그램 준비하기

  1. 바탕 화면에서 데이터 관리 프로그램 아이콘을 두 번 클릭하여 프로그램을 시작하십시오.
  2. "Virtual Shop Exp_StartUp"프로젝트를 열어 새로운 프로젝트를 생성하십시오. 팝업 창에서 "Open"을 선택 → "Virtual Shop Exp_StartUp"→ "Virtual Shop Exp_StartUp.vop"
  3. "프로젝트 설정"을 클릭하고 "Live Observation"을 관측 소스로 선택하십시오. 관측 방법으로 "연속 샘플링"을 선택하고 관측 기간으로 "열린 관측"을 선택하십시오.
  4. 실험 조건을 나타내는 입력 변수를 추가합니다 ( 예 : 매장 레이아웃 및 쇼핑몰).강화).
    1. 상단 메뉴 바에서 "Set up"을 클릭하고 "Independent Variable"을 클릭하십시오. 더 많은 사용자 정의 변수를 추가하려면 "변수 추가"를 클릭하십시오.
    2. 변수 이름, 변수 유형, 미리 정의 된 값 등과 같은 필요한 세부 정보를 채 웁니다.
  5. "파일"→ "다른 이름으로 저장"을 클릭하여 프로젝트를 저장하십시오. 프로젝트의 이름을 "project.vop의 이름"으로 지정하고 "저장"을 클릭하십시오.

4. 참가자 선정 기준

  1. 색맹과 같은 시력 장애없이 참가자를 모집하십시오.

5. 실험 준비

  1. 실험을 수행하는 데 필요한 모든 서류를 준비하십시오.
  2. 참가자를 실험실에 초대하십시오. 동의서를 제출하고 참가자가 연구 전에 서식을 읽고 서명하도록 요청하십시오.
  3. 참가자들에게 실험 지시 사항을 제공하십시오.바지가 따라 와야합니다. 보충 교재 12를보십시오 .
    참고 : 참가자들은 가상 상점을 방문하는 가상 현실 병 (19)으로 이어질 수 있음을 통보해야하고, 그들은 그들이 경험하는 증상을 시작할 때 연구 코디네이터에게보고 할 것을 촉구한다. 참가자가 가상 ​​현실 병을 경험했다고 표현하면 실험 참여를 중단해야합니다.
  4. 중간 화면 (~ 60cm)에서 짧은 거리에 중간 LCD 화면 앞에 참가자를 앉으십시오. 참가자의 눈높이가 스크린의 위치와 일치 할 때까지 의자를 조정하십시오.

6. 연습 테스트 실행하기

  1. 가상 저장소를 제어하고 익숙해지기 위해 연습 세션에서 훈련을 받도록 참가자에게 알립니다. 참가자가 지시 사항을 완전히 이해하지 못할 때 참가자에게 질문하도록 권장하십시오.
  2. 가상 저장소 열기연습 세션을 위해.
    1. 바탕 화면의 VirtualShop_Uviewer 아이콘을 두 번 클릭하여 가상 상점 프로그램을 시작하십시오. 상점에 입장하려면 "시작"을 클릭하십시오.
    2. 가상 상점 프로그램의 메뉴 표시 줄을 열려면 키보드의 왼쪽 상단에있는 "#"키를 누르십시오.
    3. "입력"상자에서 "SpaceNav"를 선택하여 참가자가 보행 방향을 자유롭게 결정할 수있는 보행 동작 유형을 선택하십시오.
      참고 : "SpeceNav"를 사용하면 3D 공간 탐색기를 사용하여 참가자가 가상 ​​환경을 자유롭게 볼 수 있습니다. 또한 참가자가 자신의 걷는 방향을 결정할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 참가자들은 미리 정해진 보행선을 따르는 것을 제한합니다.
    4. ShopConfig 상자에서 "Practice Store의 이름"을 선택하고 Practice Store [ 예 : 약국 00]과 같은 상점 환경을 지정하는 "환경 이름"을 입력하십시오1].
    5. "재 장전"을 클릭하면 실습 창고가 열리고 "시작"상자가 나타납니다.
  3. 마우스, 3D 공간 탐색기 및 키보드를 참가자에게 제공하십시오. 올바른 탐색 방향을 사용하려면 3D 공간 탐색기의 앞면이 참가자를 향하게합니다.
  4. 가상 상점에서의 기동 방법 및 참가자와의 연습 세션에 대한 지침을 제공하십시오. 이 지침은 참가자가 특정 제품을 검색하고 일부 제품을 선택 및 / 또는 반환하도록 요청하는 두 가지 실습 작업을 할당합니다.
    참고 : 가상 저장소에서의 기동 방법 및 연습 세션에 대한 지침의 예가 각각 Supplementary Files 1Supplement 2 에 나와 있습니다. 연습 세션은 참가자가 주 시험 중 수행해야 할 수도있는 모든 작업을 포함해야합니다.
  5. 참가자가 자유롭게 연습하도록 허용가상 상점에 익숙해 질 때까지 참가자가 주 연구를 시작하기 전에 가상 상점에서 어떻게 기동해야하는지 명확하게 이해했는지 확인하십시오. 참가자가 실수를했는지 정정하거나 명확히하십시오.
  6. 작업을 끝내기 전에 참가자가 장바구니를 확인하도록 ( "F1"을 눌러) 상기시켜주십시오. 결국 "Esc"키를 누르고 "Restart"를 클릭하여 쇼핑 작업을 종료하라고 상기시킵니다.
    참고 : 열려있는 인터페이스를 통해 주 테스트를 위해 상점을로드하는 것이 더 빠르기 때문에 가상 상점 프로그램을 닫을 필요는 없습니다.

7. 주 테스트 실행

  1. 가상 저장소가 기본 테스트를 준비하는 동안 참가자를 다른 영역으로 이동합니다. 참여자에게 따라야 할 작업에 대해 알립니다.
    참고 : 연구 목표에 따라 가상 저장소 외부의 독립적 인 요소를 조작하는 작업이 포함될 수 있습니다 (광범위한 예제에서는 thi쇼핑 동기 부여를 조작하기위한 기억 작업), 가상 작업장에서의 쇼핑 작업 및 쇼핑 평가 작업 (설문지)을 포함한다.
  2. 학습 목표와 관련이있을 때 가상 저장소 외부의 독립 변수를 조작하는 작업을 관리합니다. 예를 들어, 참가자들에게 쾌락주의 또는 실용 주의적 쇼핑 동기 부여가있는 최근의 쇼핑 상황을 자세하게 기술하도록 요청하십시오 ( 보충 파일 3 참조).
  3. 주요 연구를위한 가상 저장소를 준비하십시오.
    1. "Begin (시작)"을 클릭하여 상점에 입장하고 키보드의 왼쪽 상단에있는 "#"버튼을 눌러 가상 상점 프로그램의 메뉴 표시 줄을 엽니 다.
    2. 가상 저장소를로드하고 실험 환경에 따라 가상 환경 (워킹 경로)을 선택합니다.
    3. 연습 세션에서와 동일한 유형의 보행 동작을 얻으려면 입력란에 "SpaceNav"를 유지하십시오.
    4. "N환경 설정]을 선택하고 환경 상자에 "Supermarket001 [Supermarket001]"과 같은 "상점 환경 이름"을 입력하십시오.
    5. "재 장전"을 클릭하여 기본 테스트를위한 상점을 엽니 다. "시작"상자가 나타납니다.
  4. 다른 컴퓨터 (데이터 관리 프로그램이 설치된 컴퓨터)에서 데이터 관리 프로그램을 엽니 다. 바탕 화면의 데이터 관리 프로그램 아이콘을 두 번 클릭하여 데이터를 기록하십시오.
  5. 데이터 관리 프로그램을 준비 할 때 연구원이 이전에 저장 한 "project.vop의 이름"을 두 번 클릭하여 프로젝트를 엽니 다.
  6. 상단 메뉴 바에서 "Observe"를 클릭하고 "Observation"과 "New"를 클릭하여 새로운 관측을 만듭니다. 관측소의 이름을 지정하고 ( 예 : 샘플 1) "확인"을 클릭하십시오.
  7. 빨간색 원 버튼을 눌러 녹음을 시작하고 사용자 정의 변수를 채 웁니다.( 예 : 매장 레이아웃 = 1, 쇼핑 동기 = 1 (실용적인 동기 부여)). "확인"을 클릭하십시오.
    참고 : 녹음 단추가 원 모양 (레코드)에서 사각형 모양 (중지)으로 변경됩니다.
  8. 프로그램이 데이터 기록을 시작하는지 확인하십시오.
    1. "상태 데이터 플러그인"및 "상태 이벤트 플러그인"창에 녹색 확인 표시가 나타나는지 확인하십시오.
    2. "시간"이 경과하는지 확인하십시오.
    3. "Status data plugin"창의 "sample"열의 수가 증가하고 있는지 확인하십시오 ( 그림 3 참조 ).

그림 3
그림 3 : 데이터 기록을 알리는 관찰 창의 예. 데이터 관리 프로그램이 데이터를 기록 할 때, "상태 데이터 plugin "창과"Status event plugin "이 녹색으로 표시되며 시간이 경과하고 샘플 수가 증가해야합니다. 이 그림의 확대 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

  1. 참가자에게 지침이 제공되는 영역에서 이동하고 (선택 사항) 쇼핑 동기와 같은 매장 밖 변수를 조작하는 작업을 수행하여 가상 작업장으로 이동 한 다음 조작 작업을 완료합니다.
    1. 중간 LCD 스크린의 앞과 중간 스크린 (~ 60cm)에서 짧은 거리에 참가자를 앉히십시오. 참가자의 눈높이가 스크린의 위치와 일치 할 때까지 의자를 조정하십시오.
  2. 마우스, 3D 공간 탐색기 및 키보드를 참가자에게 제공하십시오. 3D 공간 탐색기의 앞면이 해당 참가자를 향하게하여 해당 항목을 활성화합니다.ct 탐색 방향.
  3. 가상 저장소 ( 보충 설명서 1 참조), 쇼핑 작업 지침 및 주요 연구를위한 쇼핑 목록 ( 보충 설명서 4 참조)에 대한 지침을 제공하십시오.
  4. 참가자에게 상점 방문을 시작하려면 "시작"을 누르라고 지시합니다. 그 다음 참가자를 혼자서 쇼핑을 떠나지 말고 그대로 두십시오.
  5. 다른 컴퓨터의 데이터 관리 프로그램을 확인하고 "상태 데이터 플러그인"및 "상태 이벤트 플러그인"을 확인하여 데이터가 기록되는지 확인하십시오. 이 창에는 샘플 및 이벤트 수가 증가해야합니다.
  6. 참가자가 가상 ​​상점에서 쇼핑을 마칠 때까지 기다립니다. 참가자에게 쇼핑 카트를 확인하고 ( "F1"키 누름) "Esc"키를 눌러 쇼핑 작업을 완료하도록 상기시킵니다.
    참고 : 쇼핑 여행의 끝을 표시하고 t의 정확한 측정 값을 얻으려면 "Esc"를 누르는 것이 매우 중요합니다 그는 쇼핑 기간.
  7. 다른 컴퓨터에서 데이터 관리 프로그램의 "중지"버튼을 누르면 레코딩이 중단됩니다 (사각형 버튼은 다시 원으로 바뀝니다).
    참고 : 두 개의 작은 창 - "이벤트 데이터 수신을 기다려주십시오"및 "종료하려면 외부 데이터 수신을 기다려주십시오"- 종료 중에 팝업됩니다. 이 창은 2-3 초 후에 자동으로 닫힙니다.
  8. 참가자에게 다른 지역으로 이동하여 참가자의 쇼핑 경험, 매장에 대한 인식 및 매장 방문 의향과 같은 설문지를 작성하도록 요청하십시오.
  9. 데이터 관리 프로그램으로 돌아가서 "시각화"버튼을 클릭하여 기록 된 데이터를 확인하십시오. 구매 된 제품의 그래프 및 데이터가 표시되어야하고 시각화 된 데이터의 예가 그림 4에 나와 있습니다.

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그림 4 : 데이터 관리 프로그램에 표시된 시각화 창. 주황색 막대는 전체 쇼핑 시간을 나타내며 참가자가 쇼핑 여행의 끝을 나타 내기 위해 "Esc"를 눌렀을 때까지 상점에 입장했기 때문에 주황색 막대가 전체 쇼핑 시간을 나타냅니다. 녹색 막대는 검사 된 제품에 소요 된 시간을 나타냅니다. 이 출력은 SPSS 또는 다른 통계 프로그램과 함께 사용하기 쉬운 테이블로 변환 할 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

  1. 디 브리핑 및 보상을 제공 (예, 스낵 제품 또는 금전적 지불) 참가자 후에는 완료됩니다.
  2. 5.2.3-5.2.4 단계를 수행하여 새 참가자를 위해 실습 저장소를 다시로드합니다.
  3. 마지막 참가자가 완료된 후 가상 저장소를 닫으려면 F9 키를 누릅니다.
  4. 구하다데이터 손실을 피하기 위해 가능한 한 자주 데이터.

8. 데이터 내보내기

  1. 쇼핑과 관련된 행동의 데이터를 내 보냅니다.
    1. 쇼핑 관련 행동 데이터를 선택하는 필터를 설정하십시오.
      1. 왼쪽 메뉴 열의 "분석"폴더 아래에있는 "데이터 프로필"을 클릭하십시오. 창에는 데이터 구성 요소와 데이터 프로파일 필터의 기본 다이어그램이 표시됩니다.
      2. "Select Intervals"제목 아래에있는 "Nest over Behaviors"상자를 선택하십시오. 중첩 된 동작 상자가 나타납니다.
      3. 관심있는 모든 행동 ( 예 : 쇼핑 기간, 가져온 제품, 구입 한 제품 및 반환 된 제품)을 선택하고 "확인"을 클릭하십시오.
      4. "중첩 된 동작"상자를 끌어서 "시작"및 "결과"상자 사이에 놓습니다.
      5. 모든 상자가 화살표 ( 그림 5 참조)와 연결되었는지 확인하고t "Results"상자에는 정확한 관측 수가 표시됩니다.
        참고 : 상자가 자동으로 연결되어 있지 않으면 연구원은 한 상자에서 마우스를 클릭하고 누른 채로 다음 상자에 줄을 만들어 연결할 수 있습니다.
    2. "분석"폴더 아래의 "행동 분석"을 클릭 한 다음 "새 행동 분석"을 클릭하여 행동 관련 결과 표를 엽니 다.
    3. 결과를 추출하려면 메뉴 막대의 왼쪽 위에있는 "계산"을 클릭하십시오. 참가자별로 쇼핑 행동이 별도의 행에 표시되는지 확인하십시오.
      참고 : 연구원은 '설정 표시'를 통해 제시된 결과의 형식을 변경할 수 있습니다.
    4. 데이터를 내보내려면 "내보내기"버튼을 클릭하십시오. 내 보낸 파일의 이름을 "Name.xlsx"로 지정하십시오.
      참고 :이 파일은 데이터 관리 프로그램 폴더의 "내보내기"폴더에 저장됩니다.

그림 5 그림 5 : 쇼핑 관련 행동을 내보내기위한 데이터 프로파일 필터 스키마. 데이터 프로파일 필터를 사용하여 연구자는 관심 데이터를 선택하고 내보낼 수 있습니다. 예를 들어,이 계획은 쇼핑 관련 행동 ( 예 : 쇼핑 기간, 조사 된 제품 수, 구매 한 제품 수 및 반환 된 제품 수)을 선택합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

  1. 이동 관련 데이터를 내 보냅니다.
    1. 이동 관련 데이터를 선택하는 필터를 설정하십시오.
      1. 왼쪽 메뉴 열의 "분석"폴더 아래에있는 "데이터 프로필"을 클릭하십시오. "외부 데이터로 간격 선택"제목 아래의 "속도 초과 중첩"상자를 선택하십시오. "중첩 된 속도"; 상자가 나타납니다.
      2. 간격 기준을 "제한"→ "높음"→ "0.100 미터 / 초"로 설정 한 다음 "확인"을 클릭하십시오.
        참고 :이 필터는 참가자가 상점을 이동할 때 발생하는 데이터 ( 예 : 걷기 속도 및 시간) 만 내 보냅니다.
      3. "중첩 된 속도"상자를 끌어서 "중첩 된 동작"과 "결과"상자 사이에 놓습니다.
      4. 모든 상자가 연결되어 있는지 (그림 6 즉, "시작"상자 → "중첩 된 행동"상자 → "중첩 속도"상자 → "결과"상자 ()와 "결과"상자가 관찰의 정확한 수를 표시하는지 확인하십시오.
    2. 걷는 시간을 내 보냅니다.
      1. "분석"폴더 아래의 "행동 분석"을 클릭 한 다음 "새 행동 분석"을 클릭하여 타를 엽니 다.행동 관련 결과가 없다.
      2. 결과를 추출하려면 메뉴 막대의 왼쪽 상단에있는 "계산"을 클릭하십시오. 개인 당 쇼핑 행동이 별도의 행에 표시되는지 확인하십시오.
        참고 :이 파트의 쇼핑 기간은 참가자가 매장을 걸어간 시간을 고려하기 때문에 결과에는 단계 8.1.3과 비교하여 쇼핑 기간이 더 짧아야합니다. 이 결과는 제품 검사 및 제품 회수 기간을 제외합니다.
      3. 데이터를 내보내려면 "내보내기"버튼을 클릭하십시오. 내 보낸 파일 "Name.xlsx"의 이름을 처음 내 보낸 쇼핑 관련 데이터와 다른 이름으로 지정하십시오. 이 파일은 데이터 관리 프로그램 폴더의 "내보내기"폴더에도 저장됩니다.
    3. 걷는 속도를 내 보냅니다.
      1. Analyzes 폴더 아래에있는 "Numerical Analyzes"를 클릭 한 다음 "New Numerical Analysis"를 클릭하여 이동 관련 결과 표를 엽니 다.
      2. 결과를 추출하려면 메뉴 막대의 왼쪽 상단에있는 "계산"을 클릭하십시오. 참가자 당 속도와 같은 동작 관련 결과가 별도의 행에 표시되는지 확인하십시오.
      3. 데이터를 내보내려면 "내보내기"버튼을 클릭하십시오. 내 보낸 파일의 이름을 "Name.xlsx;"로 지정하십시오. 이 파일은 데이터 관리 프로그램 폴더의 "내보내기"폴더에 저장됩니다.

그림 6
그림 6 : 동작 관련 비헤이비어를 내보내는 데 사용할 데이터 프로필 필터 구성표 이 구성표는 참가자가 매장에서 이동할 때 발생하는 이동 관련 동작 ( 예 : 이동 속도 및 이동 시간)을 필터링합니다 (속도> 0.100m / s). 참가자들이 여전히 서있는 행동과 시간은 걸러냅니다.blank ">이 그림의 확대 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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Representative Results

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3 개의 42 인치 LCD 화면이있는 PC를 사용하여 표시되는 가상 매장이 슈퍼마켓 레이아웃이 소비자 쇼핑 행동에 미치는 영향을 조사하기 위해 적용되었습니다 ( 예 : 총 쇼핑 시간, 이동 시간 및 속도, 조사 된 제품의 총 수 및 구매 한 제품) 및 쇼핑 경험을인지합니다. 가상 저장소를 사용하면 연구원이 매장 선반의 특성 ( 예 : 선반 길이 및 선반 방향)을 유연하게 수정하고 실험실 환경에서 이러한 영향을 조사 할 수 있습니다.

예를 들어 상점 레이아웃 스터디의 결과가 제공됩니다. 이 연구에서 슈퍼마켓 점포는 선반 길이 (짧은 선반 대 긴 선반)와 선반 오리엔테이션 (병렬 배치 대 비할 데없는 배열)이 다른 4 가지 레이아웃을 사용하여 제작되었습니다. 이러한 저장소는 그림 7에 나와 있습니다. 그림 7
그림 7 : 매장 레이아웃 실험에서 4 가지 매장 레이아웃 사진. 배치는 선반 길이와 선반 방향이 다릅니다. 1) 길고 평행 한 선반이있는 저장소, 2) 짧고 평행 한 선반이있는 저장소, 3) 길고 평행하지 않은 선반이있는 저장소, 4) 짧고 평행하지 않은 선반이있는 저장소 . 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

이 연구는 "일반 의정서 식품 선택 시뮬레이터"에 따라 수행되었으며 Wageningen 대학의 사회 과학 윤리위원회의 승인을 받았습니다. 모든 참가자는 실험에 참여하기 전에 사전 동의서에 서명했습니다. 본 실시 예에서, 참가자 (n = 241, 여자 71 %)를 4 군으로 나누었다. 각 그룹은 4 가지 매장 레이아웃 중 하나를 방문했습니다. 참가자는 연습 세션에서 가상 저장소를 사용하는 방법에 대해 교육을 받았습니다. 다음으로, 그들은 쇼핑 동기 부여 조작 작업을 완료하여 쾌락주의 또는 실용적 쇼핑 동기로 쇼핑 여행을 회상 해보라고 요청했습니다. 그 후 참가자들은 메인 테스트를 시작하여 쇼핑 목록을 사용하여 저녁 식사를 쇼핑하도록 요청 받았다. 참여자들은 그들이 쾌락주의 또는 실용주의 동기 부여로 쇼핑하고 있다고 상상해 보도록 요청 받았다 (이전 회상 과제에서와 같은 동기 부여가 할당되었다). 쇼핑 목록은 고정 선택 (8 가지 사전 결정된 유형의 제품)과 자유 선택 제품 (과일 및 채소 카테고리의 결정되지 않은 제품)으로 구성됩니다. 자유 선택 제품은 구입 한 제품 수에 대한 매장 레이아웃의 효과를 테스트하는 데 사용되었습니다. 참가자들이 쇼핑을 마친 후에는 컴퓨터 기반 설문지를 작성하여 ev쇼핑 경험, 매장에 대한 인식 및 매장 방문 의향에 대해 알릴 수 있습니다.

데이터 관리 프로그램은 쇼핑 행동 ( 예 : 총 쇼핑 시간, 이동 속도 및 구입 한 제품의 총 수)을 기록했습니다. 그 후, 변수는 데이터 관리 프로그램에서 표 1 , 표 2표 3의 3 개의 분리 된 표로 내보내졌습니다. 표 1 은 총 쇼핑 시간, 조사 된 제품의 총 수 및 각 참가자가 구입 한 제품의 총 수를 나타냅니다. 표 2 는 0.001 m / s보다 빠른 속도의 필터로부터 선택된 총 이동 시간 ( 즉, 쇼핑 시간)을 나타낸다. 표 3 은 보행 거리 (보행 거리 (m) = 평균 이동 속도 (m / s) x 총 이동 시간 (s))를 계산하기 위해 연속적으로 사용될 수있는 이동 속도를 나타낸다.

1 번 테이블
표 1 : 데이터 관리 프로그램에서 내 보낸 각 참가자의 쇼핑 관련 행동 데이터의 예 ( 총 쇼핑 시간, 조사 된 총 제품 수, 총 구매 제품 수 및 반환 된 제품 수) 각 참가자의 모든 쇼핑 관련 행동 데이터는 SPSS 또는 다른 통계 프로그램으로 전송하기 전에 한 행으로 구성되어야합니다. 이 내 보낸 데이터는 데이터 관리 프로그램의 내보내기 폴더에있는 "동작 데이터"라는 파일에 저장됩니다. 이 테이블의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

표 2
표 2 : 운동 관련 d의 예ata ( 즉, 각 참가자의 이동 속도와 보행 자세)는 데이터 관리 프로그램에서 내 보낸 것입니다. 운동 관련 데이터는 참가자가 0.100 m / s보다 높은 속도로 움직일 때 선택됩니다. 이 선택은 참여자가 정지했을 때 발생한 모든 데이터를 걸러냅니다. 각 참가자의 모든 운동 관련 데이터는 SPSS 또는 다른 통계 프로그램으로 전송되기 전에 한 줄로 구성되어야합니다. 이 내 보낸 데이터는 데이터 관리 프로그램의 내보내기 폴더에있는 "수치 데이터"라는 파일에 저장됩니다. 이 테이블의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

표 3
표 3 : 데이터 관리에서 내 보낸 이동 기간 (쇼핑 기간 열에 표시)의 예프로그램. 이동 시간은 참가자가 이동하지 않은 시간 (속도 <0.100 m / s)을 필터링하는 동작 데이터 표에서 검색됩니다. 이 기간은 전체 쇼핑 기간보다 짧습니다. 내 보낸 데이터는 데이터 관리 프로그램의 내보내기 폴더에있는 "동작 데이터"라는 파일에 저장됩니다. 이 테이블의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

일단 데이터가 반출되면, 단일 변수 ANOVA는 매장 내 쇼핑 행동에 선반 길이와 선반 방향의 효과를 분석하기 위해 적용되었습니다. 상점 레이아웃의 효과는 막 대형 차트 및 표와 같은 다양한 형식으로 제공 될 수 있습니다.

그림 8 은 검사 된 총 제품 수와 구입 한 총 제품 수를 표시합니다.상점 레이아웃이 다른 슈퍼마켓. 가상 점포에서의 결과는, 저장 레이아웃, 유효 길이 및 유통 방향의 특이 적 상호 작용을 특성 확인 검사 된 제품의 수 (F (1,237) = 4.66, p <0.05, η ² = 0.02) 및 영향 구매 한 제품 (F (1,237) = 3.47, p = 0.06, p를 η ² = .01)의 수. 그 발견은 선반을 평행하게 놓았을 때 선반의 길이가 검사 된 제품의 수에 영향을 미치지 않는다는 것을 보여 주었다 ( M short- SD short = 16.12 ± 5.37, M long- SD long = 17.12 ± 5.99, F (1,237) = 0.81, p = 0.37, p를 η = 0.00 ²)이나 단락 (쇼트 M ± SD에서 구매 한 제품의 수 = 12.00 ± 2.77, M 길이의 ± SD 긴 = 12.22 ± 2.37, F (1,237) = 0.24, p = 0.63, p를 η ² = .00). 대조적으로, 선반의 방향이 비길 데없는 경우, 선반 길이가 짧을수록 검사 된 제품 수가 더 많았다 ( M short- SD short = 17.62 ± 6.48, M long- SD long = 15.23 ± 6.45, F (1,237) = 4.65, ( M short- SD short = 12.30 ± 2.15, M long- SD long = 11.35 ± 2.37, F (1,237) = 4.61, p <.05 ( p <.05, η p2 = .02) , η ² P = 0.02).

그림 8
그림 8 : 총 수조사 된 제품 (왼쪽)과 다른 매장 레이아웃 (짧은 선반 대 긴 선반이 병렬 또는 비할 데없는 방향으로 배치 된)의 슈퍼마켓에서 구입 한 제품의 총 수 (오른쪽). 참가자가 제품을 클릭 할 때마다 검사 된 총 제품 수 (패키지 또는 항목)가 증가했습니다. 이 수는 구입 한 바구니의 제품 수가 기록 된 구매 한 제품 (패키지 또는 항목)의 총 수와 다릅니다. 참가자는 선택한 제품을 반환 할 수있었습니다. p <0.10 + , p <0.05 * , p <0.01 ** , p <0.001 *** 이 그림의 확대 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

제품 선택 동작 외에도 가상 저장소는 시간과 동작을 기록 할 수 있습니다. 쇼핑 시간 및 도보 거리와 같은 습격 행동. 그림 9그림 10 은 선반 속성이 참가자의 쇼핑 시간과 도보 거리에 각각 미치는 영향을 보여줍니다.

그림 9
그림 9 : 참가자들은 선반 길이와 선반 방향이 다른 슈퍼마켓에서 소비 한 총 쇼핑 시간. 총 쇼핑 시간은 참가자가 상점에 입장하거나 상점을 떠나는 사이에 소비 한 시간을 설명합니다. 또한 데이터 관리 프로그램을 통해 연구자는 참가자가 특정 지역에서 보낸 시간을 필터링 할 수 있습니다. p <0.10 + , p <0.05 * , p <0.01 ** , p <0.001 ***target = "_ blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 10
그림 10 : 선반 길이와 선반 방향이 다른 슈퍼마켓 참가자의 도보 거리. 보행 거리는 평균 쇼핑 률 (m / s)에 이동 시간을 곱하여 결정됩니다. 보행 거리를 계산하는 데 사용되는 이동 시간의 길이는 참가자가 이동하는 동안 이동 시간 만 독점적으로 기록되기 때문에 총 쇼핑 시간과 다릅니다. 반대로 총 쇼핑 시간은 이동 시간과 제품을보고 선택한 시간을 나타냅니다. 따라서 총 이동 시간은 참가자가 0.100 m / s보다 빠르게 움직이는 시간을 선택하는 것만으로 얻을 수 있습니다. p <0.10 + , p <0.05 * , p <0.01 ** p <0.001 *** 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

현재의 연구는 선반 속성의 영향 외에도 매장 내 쇼핑 행동에 대한 영향을 이해하기위한 쇼핑 동기에 중점을 둡니다. 결과는 모든 상점 내 행동 변수에 대한 쇼핑 동기의 주요 효과를 나타냅니다. 쾌락 적 동기와 소비자 (즉, 클릭) (쾌락 M 쾌락 ±의 SD = 17.97 ± 6.93)를 검색하고 실용적인 동기 (제품 검사를 소비자보다 더 많은 제품을 (= 12.25 ± 2.42 쾌락 M 쾌락의 ± SD)를 구입 : M 실용적인 ± SD 실용 신안 = 15.10 ± 4.82, 구입 제품 : M 실용 실용의 ± SD는 = 11.69 ± 2.43)도 11를 참조. 그들은 또한 더 많은 시간을 보냈다 ( M hedonic ± SD 쾌락 = 607.18 ± 205.07s, M 실용적인 ± SD 실용적인 = 480.94 ± 134.25s, 그림 12 참조). 그리고 더 먼 거리를 걸었다 ( M hedonic ± SD 쾌락 성 = 89.87 ± 31.15m, M utilitarian ± SD 실용 치 = 80.73 ± 34.08 m, 그림 13 참조). 쇼핑 동기와 매장 선반 속성의 상호 작용 효과는 중요하지 않았습니다.

도 12
그림 11 : 실용 주의자와 그가 참여한 참가자가 조사한 제품의 총 수 (왼쪽)와 구입 한 제품의 총 수 (오른쪽)음산한 쇼핑 동기. 조사 및 구매 한 제품 수는 모든 매장 레이아웃에 걸쳐 표시됩니다. 참가자는 쇼핑 작업 전에 실용적 또는 쾌락 적 쇼핑 동기 부여를 통해 상점에 배정되었습니다. 쇼핑 동기는 동기 부여 조작 작업과 쇼핑 상황에 의해 조작되었습니다. p <0.10+, p <0.05 *, p <0.01 **, p <0.001 *** 이 그림의 확대 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

도 13
도표 12 : 실용적이고 쾌락 쇼핑 동기 부여를 가진 참가자가 슈퍼마켓에서 쓴 총 쇼핑 시간. 총 쇼핑 시간은 쇼핑 동기가 다른 참가자가모든 매장 레이아웃 전반의 가상 슈퍼마켓. p <0.10+, p <0.05 *, p <0.01 **, p <0.001 *** 이 그림의 확대 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

도 14
그림 13 : 실용적이고 쾌락적인 쇼핑 동기를 가진 참가자들이 걷는 거리. 이 그림은 모든 매장 레이아웃에서 평균 도보 거리를 보여줍니다. p <0.10+, p <0.05 *, p <0.01 **, p <0.001 *** 이 그림의 확대 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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Discussion

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가상 저장소는 사람들이 가상 현실에 가까운 객체를 경험하고 반응 할 수있는 가상 환경을 만들기 위해 개발 된 고급 컴퓨터 기술 중 하나입니다. 일반적으로 데스크톱 가상 저장소는 사용자 친화적 인 인터페이스로 구성되어있어 이해하는 데 약간의 시간이 필요합니다. 그러나 몇 가지 중요한 사항을 고려해야합니다. 첫째, 가상 저장소를 구축 할 때 출발점을 지정하기 위해 먼저 명확한 연구 목표가 필요합니다. 여기에는 제품에 대한 계획이 포함됩니다. 선반의 유형, 배치 및 수; 이 선반에있는 제품 범주의 위치; 제품 범주 내의 제품 유형 및 위치; 및 기타 요소 ( 예 : 포스터, 간판 및 특수 디스플레이). 또한, 객체의 디지털 표현의 어떤 모델 (2D 또는 3D)이 사용될 것인지 결정하는 것이 중요합니다 ( 그림 14 참조). 3D 모델은 높이, 너비,깊이가 있으며, 모든면이 자세하게 표현됩니다. 대조적으로, 2D 모델은 물체의 정면을 사실적으로 시각화하여 큐브 프레임 (3D 모양)에 물체를 표시함으로써 3D 표현의 환영을 제공합니다. 2D 모델의 다른면은 세부 사항없이 대략적으로 표시됩니다. 표현의 형태가 다르면 사용자 경험과 감각이 다릅니다. 객체의 모든 세부 사항을 표시하는 3D 모델은 2D 모델보다 더 높은 존재감과 몰입감 (PI 및 Psi)을 제공합니다. 그러나 연구원이 2D 모델을 유연하고 쉽게 사용할 수 있으며 큐브 프레임의 크기를 쉽게 조정할 수 있습니다. 따라서 가상 표현의 선택은 연구 목표에 달려있다. 둘째, 모든 매장을 구축 한 후 연구원은 각 매장을 방문하고 제품을 선택, 선택 및 반환하여 데이터가 올바르게 저장되었는지 확인하여 가상 저장소의 모든 버전을 실행하고 테스트해야합니다. 셋째, 연구가몇 가지 단계, 명확한 지침 및 상세한 가상 상점 설명서는 매우 중요합니다. 지시 사항에는 참가자가 각 단계에서해야 할 일과해야할 일을 나타내야합니다. 넷째, 실습 세션은 참가자들에게 가상 스토어를 익숙하게하고 다른 컴퓨터 기술로 인한 편향을 최소화하는 데 중요합니다. 마지막으로, 잠재적 인 데이터 손실을 피하기 위해 가능한 한 자주 데이터를 저장하도록 연구원에게주의를 기울여야합니다.
도 11
그림 14 : 3D 모델 (왼쪽)과 2D 모델 (오른쪽)의 제품 예. 참가자가 제품을 클릭하면 제품의 모든면을 보여주기 위해 3D 모델을 화면에서 회전 할 수 있지만 2D 모델은 제품의 앞면 만 보여주고 회전 할 수는 없습니다. 여기를 클릭하십시오이 그림의 더 큰 버전을보십시오.

소비자 조사에 가상 매장을 사용하면 기존의 조사 방법보다 이점을 얻을 수 있습니다. 가상 저장소는 엄격하게 제어되고 현실적인 환경 인 17 , 19 이며, 따라서 외부 유효성을 고도로 유지하면서 제어 된 실험의 내부 유효성을 제공합니다. 따라서 현장 및 실험실 접근법의 장점을 결합합니다 20 . 이는 설문 조사 및 포커스 그룹과 같은 다른 연구 방법보다 사회적으로 바람직한 대답에 대한 관심이 덜한 현실적인 상황에서 소비자의 행동을 관찰하고 측정 할 수 있음을 의미합니다 21 . 최근 조사에 따르면 사진을 사용하여 상점 선반을 표시하는 방법과 비교할 때 가상 현실을 사용하면 매장 내 행동이 실제 매장에서 나타난 행동과 더 유사하게 나타납니다18 (디스플레이에 제품의 위치, 즉 존재의 감정, 선택한 브랜드의 유형 및 응답을) 몇 가지 매개 변수를 기반으로 광석. 가상 현실을 사용하는 또 다른 이점은 실제 환경에서 복잡한 구현 프로세스에 의존하지 않고도 매장 환경을 변경할 수 있다는 점입니다 22 , 23 . 이것은 연구원에게 유연성을 제공합니다. 결과적으로, 가상 저장소의 사용은 시장에서 아직 사용할 수없는 제품 ( 예 : 신제품 개발의 초기 단계)에 대한 소비자의 반응을 조사하고 소비자 응답을 조사하는 것이 목적 인 경우 명확한 이점을 제공합니다 ( 예 : 전체 매장 레이아웃)을 변경하거나 익숙한 환경에서 일상적인 행동을 검토하는 데 사용됩니다.

가상 저장소의 명시된 장점에도 불구하고 몇 가지 제한 사항사려 깊게 고려할 필요가 있습니다. 이 개발 단계의 주요 한계는 1) 참가자 당 필요한 시간과 공간, 2) 잠재적 인 기술 관련 편견, 3) 새로운 환경 적응에 관련된 비용, 4) 실제 행동과 인센티브와 관련됩니다. 현재 가상 저장소는 한 번에 한 사람 만 사용할 수 있습니다. 특히 시뮬레이션을 실행하기 위해 가상 실험실 또는 실험 영역에서 여러 참가자가 샘플링됩니다. 가상 저장소 실험에 대한 이러한 시간 및 물리적 공간의 제한은 표본 크기 및 대상 그룹 유형을 제한합니다. 또한 대상 그룹 유형에 대한 제한은 참가자가 컴퓨터를 사용하는 데 필요한 기술로 인해 발생합니다. 게이머 또는 어린 참가자는 노인이나 컴퓨터 기술이 부족한 사람보다 프로그램을보다 효율적으로 처리 할 수 ​​있습니다. 가상 저장소의 또 다른 한계는 저장소와 제품 라이브러리의 적응이 개발 단계에 있다는 것입니다엔트 무대. 복잡한 상점 디자인을 사용하거나 사용 가능한 템플리트와 다른 요소 또는 제품을 저장하려는 경우 ( 예 : 상점 크기 확대 또는 표시 테이블과 같은 새 상점 요소 포함), 프로그램을 조정해야합니다. 따라서 데이터 수집 준비에 비용과 시간이 소요됩니다. 마지막으로, 이전의 연구에 따르면 가상 상점은 그림 자극을 사용하는 실험보다 실제 상점에서의 행동을 더 밀접하게 반영한다는 것을 보여 주었지만 참가자는 실제 매장에서보다 실험실 설치에서 더 많은 제품을 구매하는 경향이 있습니다. 따라서 가상 저장소를 사용하면 그림 사용에 비해 사실주의가 증가하지만 실제 동작과의 몇 가지 차이점은 18 개 입니다. 신중을 기하기 위해 가상 저장소를 사용한 연구 결과를 해석 할 때 고려해야합니다.

가상 현실 AP를위한 다양한 기술적 특징과 시스템이 있습니다.plications. 이러한 시스템은 주로 장비 이동성, 사용자 인터페이스 및 개발 비용 측면에서 다양합니다. 장비 및 라이센스 비용은 다양하며 기술 개발로 인해 크게 달라질 수 있습니다. 일반적으로 참가자 당 비용은 상위 3D 시뮬레이션에서 더 많은 동작 데이터가 필요할 때 더 높습니다. 다른 시스템이나 인터페이스를 사용하면 언급 된 제한 사항 중 일부를 막을 수 있지만 비용이나 유연성면에서 비용이 많이 듭니다. 특히 참가자 당 필요한 시간과 공간에 대한 첫 번째 제한은 스마트 폰 기술을 사용하여 해결할 수 있습니다. 스마트 폰은 지정된 헤드셋과 함께 360 °의 몰입 형 환경을 구현할 수 있습니다. 공간에 대한 제한은 일반적으로 사용하는 것보다 많은 공간을 차지하지 않으므로 가능한 한 낮습니다. 스마트 폰의 광범위한 사용과 저렴한 헤드셋으로 인해 여러 사람이 동시에 사용할 수 있습니다. 이 기술의 단점은스마트 폰의 컴퓨팅 성능은 낮아서 덜 어려운 환경 만 처리 할 수 ​​있습니다. 두 번째 제한은 잠재적 인 스킬 관련 바이어스이며 모든 시스템이 처리해야하는 제한 사항입니다. 같은 동굴 시스템과 같은 일부 시스템은 잠재적으로이 편견을 줄일 수있는 자연의 움직임 (24)을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 동굴 시스템은 프로젝터 화면과 머리 추적 기능을 사용하여 참가자가 물리적으로 제한된 공간을 이동하고 머리를 임의로 움직일 수 있습니다. 그러나 이러한 시스템은 이동성이 없거나 이동이 쉽지 않으며 개발 및 하드웨어 비용이 훨씬 더 많이 든다. 세 번째 한계 인 매장 제품 및 환경을 적용하는 데 소요되는 비용은 시뮬레이션의 정도에 따라 달라집니다. 그림을 기반으로 고정 된 환경을 시뮬레이션 할 수 있지만 3D 세계 또는 3D 제품과 같은 세부 사항이 필요할 때마다 3D에서 이러한 개체의 가용성에 따라 달라집니다. 마지막 한계 인 simulat 실제 행동 및 인센티브의 이온은 앞서 언급 한 이동성 요소, 기술 편견 및 일반적으로 침수 정도에 따라 달라질 수 있습니다. 모바일 장치는 관련 컨텍스트 ( 예 : 실제 슈퍼마켓)에서 사용할 수 있으므로 인센티브 및 방문 목적이 실제로 이루어집니다 ( 예 : 제품을 구매하면 사실상 실제 제품을 실제로 사게됩니다). 또한, 사용자 인터페이스가 자연스러운 움직임과 매우 유사 할 때, 실제 행동과 더 닮아 버릴 것으로 예상 할 수 있습니다. 마지막으로, 현재의 가상 상점에서 달성 한 집중 수준은 일반 데스크톱과 반은 몰입 형 가상 현실 프로젝션 8 사이 입니다. 다른 가상 저장소 시스템은 개발 초기 단계이므로 다른 가상 저장소 시스템을 설명하고 비교하는 연구는 거의 없습니다. 서로 다른 수준의 몰입도에 대한 쇼핑 행동의 비교는 아직 수행되지 않았습니다.

"가상 현실이 컴퓨터 게임의 범위를 벗어나는 널리 사용되는 기술이됨에 따라 가상 현실 기술은 가정 사용자의 시장에 진입 할 가능성이 높습니다 ( 예 : 텔레비전, 인터넷 또는 모바일 응용 프로그램). 실험실 밖에서의 가상 현실 테스트 또한,이 개발은 집단 및 지역 차원에서 더 광범위한 규모의 사람들의 행동을 측정, 연구 및 이해할 수있는 충분한 기회를 열어줍니다 ( 예 : 기술에 대한 접근성이 제한적인 개발 도상국 또는 농촌 지역 )이 연구의 외부 적 타당성은 결과적으로 향상 될 것입니다.이 기술이 소비자 시장에서 발전함에 따라 가상 현실 연구는 시뮬레이션 지원과 실제 행동의 직접 측정 및 추적으로 발전 할 수 있습니다. 웹에서 서핑하는 사람들과 마찬가지로 또는 웹 상점에서 선택한 소비자는 이미 행동을 예측하거나 영향을 미치기 위해 집중적으로 추적합니다. 동일한 typ시뮬레이션 된 가상 세계에 대한 행동 척도가 존재한다. 개인화 된 환경을 생성하는 영역에서 또 다른 잠재적 발전이 예상됩니다. 여러 웹 사이트는 이미 방문한 개인에게 자동으로 조정됩니다. 이러한 웹 사이트의 예로는 위치, 이전 구매 등의 측면에 따라 제안을 온라인 소매 업체이며, 또한 페이스 북 (즉, 소셜 미디어 및 네트워킹 플랫폼)뿐만 아니라 광고를 개인화,하지만 다른 콘텐츠를 개인 취향에 맞게. 가상 세계에서도 마찬가지입니다. 실제로 사람들은 개인화 된 슈퍼마켓을 선택하거나 가이드가되기를 원하는 방식 ( 예 : "지속 가능한 제품 선택"으로 안내)을 선택하거나 그들이 할 수있는 선택을 제한 할 수 있습니다 ( 예 : 특정 질병이있는 사람들을위한 제품 만).

요약하면, 죄수의 신비를 풀다.sumer 행동은 어떤 독립형 연구 방법으로도 달성 될 수 없다. 따라서 통찰력을 비교하거나 결합하려면 다양한 데이터 수집 도구를 사용해야합니다. 가상 현실 개발은 지난 몇 년간 큰 걸음을 딛었습니다. 이제는 이러한 방법을 전통적인 방법과 연결하여 새로운 통찰력을 얻을 수있는 시간입니다. 가상 저장소에는 여러 가지 옵션이 있으며, 각각 장점과 단점이 있습니다. 여기에 설명 된 가상 저장소는 행동 데이터를 수집하기 위해 다양한 옵션을 포함하는 가상 저장소를 만드는 쉬운 편집기가 있다는 점에서 독특합니다. 여기에 제시된 가상 매장 조사의 사례는 가상 현실 연구에서 소비자 행동을 측정하는 보편적 인 방법으로 토대를 둡니다.

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Disclosures

저자는 공개 할 것이 없습니다.

Acknowledgments

저자는 재정 지원을 위해 태국 왕립 정부, 유럽 지역 개발 기금 (European Regional Development Fund), 네덜란드 지방의 겔더 랜드 (Gelderland) 및 오버 아이 셀 (Overijssel) (부여 번호 2011P017004)을 인정하고자합니다. 논문의 내용은 저자의 견해만을 반영합니다. 저자는 기술 주제에 대한 귀중한 정보를 얻으려는 Noldus 정보 기술의 GreenDino와 Tobias Heffelaar의 Andrea Poelstra의 도움에 감사드립니다.

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. 

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References

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소비자 매장 내 행동을 조사하는 연구 도구로 가상 저장소 사용
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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).

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