Waiting
Login processing...

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

Behavior

Использование виртуального магазина в качестве инструмента исследования для исследования поведения потребителей в магазине

doi: 10.3791/55719 Published: July 24, 2017

Summary

В этом документе описывается использование виртуального хранилища настольных компьютеров для создания виртуальных торговых сред для изучения поведения потребителей в магазине. Представлено описание протокола построения и запуска экспериментов, примеры результатов эксперимента по макетированию магазина и важные соображения при проведении экспериментов с виртуальным хранилищем.

Abstract

Ответы людей на продукты и / или среду выбора имеют решающее значение для понимания поведения потребителей в магазине. В настоящее время существуют различные подходы ( например, обследования или лабораторные настройки) для изучения поведения в магазине, но внешняя достоверность этих данных ограничена их плохой способностью напоминать реалистичные среды выбора. Кроме того, создание реального хранилища для удовлетворения экспериментальных условий при одновременном контроле за нежелательными эффектами является дорогостоящим и очень сложным. Виртуальный магазин, разработанный методами виртуальной реальности, потенциально превосходит эти ограничения, предлагая моделирование виртуальной виртуальной хранилища 3D реалистичным, гибким и экономичным способом. В частности, виртуальный магазин в интерактивном режиме позволяет потребителям (участникам) ощущать и взаимодействовать с объектами в строго контролируемой, но реалистичной обстановке. В этом документе представлены ключевые элементы использования виртуального хранилища настольных компьютеров для изучения поведения потребителей в магазине. DescrIptions шагов протокола: 1) создать экспериментальный магазин, 2) подготовить программу управления данными, 3) запустить эксперимент виртуального хранилища и 4) организовать и экспортировать данные из программы управления данными. Виртуальный магазин позволяет участникам перемещаться по магазину, выбирать продукт из альтернатив и выбирать или возвращать продукты. Кроме того, также могут быть собраны потребительские отношения с магазинами ( например, время покупок, скорость ходьбы, количество и тип исследуемых и купленных товаров). Протокол иллюстрируется примером эксперимента по размещению магазина, показывающим, что длина полки и ориентация полки влияют на поведение, связанное с покупкой и движением. Это демонстрирует, что использование виртуального хранилища облегчает изучение ответов потребителей. Виртуальный магазин может быть особенно полезен при изучении факторов, которые дорого или сложно изменить в реальной жизни ( например , общая макета магазина), продукты, которые в настоящее время недоступны вРынка и рутинированного поведения в привычной среде.

Introduction

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

Несомненно, что понимание поведения потребителей в магазине имеет решающее значение для достижения эффективного розничного маркетинга. Чтобы помочь в этом понимании, передовая технология виртуальной реальности, известная как виртуальный магазин, может позволить изучать поведение потребителей с использованием вычислительно созданных виртуальных сред. Подход виртуального магазина использует систему виртуальной реальности для создания реалистичных и захватывающих трехмерных виртуальных хранилищ, в которых люди могут взаимодействовать с объектами в магазине. В таких виртуальных хранилищах люди испытывают искусственно созданный сенсорный опыт. Среды виртуального хранилища могут быть реалистичными представлениями об окружающей среде магазина, которые существуют в реальности, или воображаемые среды магазина. Кроме того, виртуальный магазин можно рассматривать как промежуточный инструмент между традиционными исследованиями потребителей ( т. Е. Текстовыми исследованиями, фокус-группами или лабораторными экспериментами), контролируемыми полевыми экспериментами ( т. Е.В средах с макетным хранилищем) и полевые исследования ( например, видеозахваты, личные наблюдения или тесты продвижения продукции) 1 .

Приложения виртуальной реальности имеют значительную историю исследований. Еще в 1965 году Sutherland 2 описал свою концепцию «окончательного отображения», которая включает в себя виртуальный мир, который обеспечивает звуковую и тактильную обратную связь. Первоначально основное внимание уделялось технологическому оборудованию, но поскольку это не дает понимания влияния систем виртуальной реальности, внимание переключилось на человеческий опыт 3 , 4 . Таким образом, чувство «присутствия» в компьютерном мире стало ключом к действиям виртуальной реальности 5 , 6 . Присутствие было определено как «субъективный опыт пребывания в среде, дажеКогда человек физически находится в другом » .7 С этой точки зрения« чувство присутствия »может быть извлечено от участника и относится к тому, насколько человек воспринимает себя как находящегося в окружающей среде. В качестве альтернативы, Слейтер 8 (PI) и «иллюзия правдоподобия» (Psi). PI относится к ощущению присутствия в реальном месте. Он оценивается набором действительных действий или Ответы, которые участники могут выполнять для изменения своего восприятия или окружающей среды ( например, перемещение головы и глаз, чтобы изменить направление взгляда или захват какого-либо объекта, чтобы переместить его). PI высока, когда аналогичный набор ответов для восприятия изменений требуется в Системы виртуальной реальности по сравнению с ожидаемым ответом в эквивалентной физической среде. Psi учитывает то, что воспринимается в виртуальной реальности, ссылаясь наИллюзия, что она на самом деле происходит. Жизненно важным компонентом, который может привести к Psi, является виртуальная реальность, обеспечивающая иллюзию того, что события в виртуальной среде, в которых участник не имеет прямого контроля, относятся непосредственно к нему. Psi можно измерить, отслеживая любые действия или ответы, которые люди проявляют в ответ на изменения в виртуальной реальности, которые происходят извне. Например, если частота сердечных сокращений людей увеличивается, когда они видят аватар в виртуальной среде, это может представлять собой аналогичную реакцию на реальный мир. Таким образом, эта система виртуальной реальности обеспечивает высокий Psi.

Технология виртуального магазина была внедрена в бизнесе и науках, чтобы служить нескольким целям. Он может использоваться в качестве управленческой помощи, например, для оказания помощи руководителям категорий компаний в разработке плана шельфа для их продуктов. Виртуальные магазины также используют их в клинических условиях, для измерения эмоциональных реакций на питание для пациентов сРасстройство пищевого поведения 1 или в качестве инструмента для скрининга для мягких когнитивных нарушений 9 . Однако более широкое использование виртуальных магазинов в исследованиях - это оценка поведения потребителей в магазине и ответов потребителей на изменения в среде магазина, такие как изменения цен 10 , 11 , 12 , различные настройки дисплеев для продажи в продаже 13 , Различные варианты упаковки 14 , различные этикетки с питанием на задних поверхностях пакетов продуктов 15 и уровни запасов 16 . Кроме того, виртуальный магазин в настоящее время используется для создания и тестирования мер общественного здравоохранения для стимулирования более здорового выбора продуктов питания среди детей. 17 . Из-за различных преимуществ, заявленных ранее, технологии виртуального магазина и аппаратное обеспечение находятся в быстром развитии. Поэтому в настоящем документе основное внимание будет уделено человеческомуОпыт и описание основных элементов исследований с использованием виртуальной реальности в целом. Будет продемонстрирована вся необходимая информация, полученная из существующей системы виртуальных магазинов.

В настоящее время доступные системы виртуальных магазинов могут быть кратко классифицированы как: 1) неинтервирующие ( например, настольные), 2) полуинтервирующие ( например, проекционные, CAVE-системы) и 3) полностью погружные ( например, ). Каждая система, вероятно, привносит различные уровни погружения, присутствия, PI и Psi в зависимости от системы поддержки. Однако, поскольку меры погружения, присутствия, PI и Psi связаны с конкретными сенсомоторными непредвиденными обстоятельствами, поддерживаемыми каждой системой, сравнение этих показателей по различным системам считается невозможным 8 . В последние годы настольные виртуальные магазины получили больше внимания и все чаще используются в исследованиях. Несмотря на то, что виртуальный магазин рассматривался как promisiNg для исследования поведения потребителей в магазине, для обеспечения своевременной и правильной подготовки и проведения экспериментов необходим опыт использования такого виртуального хранилища. Тем не менее, до сих пор сообщалось, что исследования, которые всесторонне описывают процедуру проведения экспериментов с виртуальным магазином, очень скудны. Поэтому эта работа направлена ​​на то, чтобы описать протокол для проведения исследований потребителей с виртуальным хранилищем для настольных компьютеров, что имеет жизненно важное значение.

Как правило, для исследования виртуального хранилища требуется: 1) оборудование для отображения виртуальной среды, 2) программа редактора, позволяющая исследователям создавать виртуальную среду, 3) виртуальное представление исследуемого объекта ( например , несколько элементов магазина и Продукты), 4) пользовательский интерфейс для навигации по виртуальной среде и выбора, 5) процедуры для запуска самого сбора данных и 6) система управления данными, которая облегчает хранение и анализ данных. Большинство из нихСкорее всего, будет управляться виртуальной фирмой-магазином и программистом. Исследователи должны знать: 1) как создать розничный магазин для эксперимента в программе редактора, 2) как запустить сбор данных с пользовательским интерфейсом и 3) как организовать все результаты в программе управления данными и экспортировать выходные данные Ставить в статистическую программу. В настоящем документе будет рассмотрена эта информация, предоставив подробные протокольные шаги для проведения экспериментов с виртуальным хранилищем на рабочем столе. Кроме того, будут обсуждаться преимущества и ограничения использования виртуального магазина в исследованиях потребителей. Подробный протокол, описанный в этой статье, может быть использован, чтобы помочь исследователям начать и провести исследование виртуальных магазинов.

Виртуальный магазин рабочего стола, используемый в этой статье, требует аппаратных средств ( например, персональных компьютеров (ПК), жидкокристаллических дисплеев (LCD), трехмерного (3D) космического навигатора, мыши и клавиатуры) и программного обеспечения ( то есть, Спроектировать магазинЧтобы делать покупки, как потребитель в виртуальном магазине 3D). Эта конкретная система использовалась в предыдущих исследованиях 14 , 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

Протокол придерживается «универсального симулятора выбора продуктов питания», который соответствует Нидерландскому кодексу поведения для научной практики и был одобрен Комитетом по этике социальных наук Университета Вагенингена.

1. Настройка оборудования виртуального магазина

  1. Подготовьте достаточно просторное место для отображения виртуального магазина. Подготовьте все оборудование как для виртуального магазина, так и для программы управления данными.
    Примечание. Оборудование включает в себя два компьютера (ПК, 1 виртуальный магазин ПК с картой памяти большой емкости для отображения виртуального хранилища и 1 ПК для программы управления данными), три 42-дюймовых ЖК-экрана, экран компьютера для отображения данных Программа управления, соединительные кабели, электронные разъемы, трехмерный космический навигатор, 2 мыши и 2 клавиатуры.
  2. Соедините все оборудование вместе, как показано на рисунке 1 .
    1. ConnEct один компьютер на экран компьютера, клавиатуру и мышь для использования программы управления данными.
    2. Поместите 3 ЖК-экрана рядом друг с другом и отрегулируйте левый и правый экраны, чтобы получить поле обзора 180 ° виртуального хранилища, которое появляется на экранах.
    3. Подключите виртуальный магазин ПК с 3 ЖК-экранами, 3D-навигатором, мышью и клавиатурой. Подключите ПК виртуального хранилища к ПК управления данными.
    4. Включите оба компьютера и настройте разрешение экрана виртуального магазина ПК, чтобы «расширить несколько дисплеев». Установите главный экран на главный экран.

Рисунок 1
Рисунок 1 : Настройка виртуального хранилища. Виртуальный магазин использует один ПК, оснащенный тремя 42-дюймовыми ЖК-экранами, которые отображают видимость на 180 °. Для размещения программы управления данными добавляется отдельный ПК. Это PC позволяет координатору исследований отслеживать прогресс и запускать новые виртуальные среды, не прерывая участников. Нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

2. Создание виртуальных магазинов для экспериментов

  1. Откройте интерфейс виртуального магазина (например, редактор), дважды щелкнув значок «VirtualShop_Editor.exe» на рабочем столе.
  2. Откройте шаблон магазина, подходящий для исследования, нажав «Файл» и нажав «Открыть». Выберите нужный шаблон магазина «Name.ShopConfig» ( например, Supermarket001.ShopConfig).
  3. Измените хранилище относительно условий эксперимента.
    Примечание. Перед изменением магазина план виртуального магазина должен быть составлен на основе исследовательских вопросов и целей исследования. Сюда входят тип, размещение иКоличество полок; Расположение категорий продуктов на этих полках; А также тип и расположение продуктов в категориях продуктов.
    1. При необходимости замените существующие продукты интересующими продуктами.
      1. Используйте правую кнопку мыши и перемещайте мышь, чтобы увеличить или уменьшить масштаб изображения до полки продукта. И используйте левую кнопку мыши и переместите мышь, чтобы изменить точку обзора.
      2. Нажмите на значки в левой панели меню, чтобы изменить вид виртуального хранилища ( например, левая желтая грань = вид спереди, верхняя желтая грань = вид сверху, правая желтая сторона = вид сбоку и все боковые желтые грани = домашний вид ( Глядя из левого верхнего края магазина)).
      3. Дважды щелкните по полке или продукту и щелкните значки в левой панели меню, чтобы изменить вид этой полки или продукта.
      4. Дважды щелкните по интересующей полке и нажмите «желтое пятно» в левой строке меню, чтобы выбрать режим изоляции.
        Примечание. Режим изоляции позволяет rИсследователь, чтобы изолировать полку с продуктами и отфильтровывать другие объекты с экрана. Это полезно при заполнении полки.
      5. Дважды щелкните по существующему продукту и затем нажмите кнопку «Удалить» на клавиатуре, чтобы удалить этот продукт.
      6. Нажмите «синюю стрелку» в строке меню, чтобы открыть библиотеку продуктов (см. Рис. 2 ). Затем нажмите «Категория продукта», а затем выберите интересующую категорию продукта ( например, фрукты).
      7. Перетащите выбранный продукт ( например , лоток яблок), удерживая левую кнопку мыши и помещая продукт на нужную полку.
      8. Добавьте или замените все продукты в соответствии с интересами исследователей, повторив шаги из 3.1.1-3.1.4.
    2. Переместите все полки.
      1. Дважды щелкните полку, которую необходимо переместить. Переместите полку в нужное место, щелкнув левой кнопкой мыши всю полку и dПеретаскивая полку в новое место.
      2. Поверните полку (если необходимо), удерживая клавишу «Ctrl» и щелкнув левой кнопкой мыши полку. Поверните или переместите полку на нужный угол, перемещая мышь.
      3. Переместите все необходимые полки, чтобы соответствовать интересам исследователей, повторив шаги 2.3.2.1 и 2.3.2.2.

фигура 2
Рисунок 2 : Редактор виртуального магазина и примеры продуктов в библиотеке продуктов. Редактор имеет интерфейс перетаскивания, позволяющий исследователям легко выбирать продукты из библиотеки и непосредственно размещать их на полках. Кроме того, всплывающее окно можно использовать для добавления или редактирования продукта, щелкнув на продукте в библиотеке. Нажмите здесь, чтобы посмотреть увеличенную версиюИона этой фигуры.

  1. Сохраните конфигурацию завершенного хранилища, используя имя файла, не описывающее условия исследования. Нажмите «Файл» → «сохранить как» → «Name.ShopConfig» → «сохранить».
    Примечание. Также можно создать хранилище из пустого шаблона магазина. Начните с выбора и добавления полки и продуктов из библиотеки продуктов в пустой магазин. Можно применять ту же процедуру, что и на этапах 3.1 и 3.2.
  2. Создайте отдельный магазин для тренировочного сеанса и создайте больше магазинов в соответствии с условиями эксперимента, такими как супермаркеты с различными макетами магазинов, следуя шагам от 2.1-2.4.
    Примечание. Пример исследования использует аптеку в качестве магазина практики.
  3. Попросите создателя программы (см. Таблицу материалов / реагентов для получения контактной информации), чтобы создать новые пути для ходьбы и точки принятия решений для участников, если макеты хранилища отличаются от существующих шаблонов хранилищаэс.
    Примечание. Торговые пути и точки принятия решений доступны для существующих шаблонов хранилища. Также возможно позволить участникам свободно передвигаться в магазине без предопределенных торговых путей.

3. Подготовка программы управления данными для записи данных

  1. Дважды щелкните значок программы управления данными на рабочем столе, чтобы запустить программу.
  2. Откройте проект «Виртуальный магазин Exp_StartUp», чтобы создать новый проект. Выберите «Открыть» во всплывающем окне → «Виртуальный магазин Exp_StartUp» → «Виртуальный магазин Exp_StartUp.vop».
  3. Нажмите «Настроить проект» и выберите «Live Observation» в качестве источника наблюдения. Выберите «Непрерывная выборка» в качестве метода наблюдения и выберите «Наблюдение с открытым концом» в качестве продолжительности наблюдения.
  4. Добавьте входные переменные, которые представляют условия эксперимента ( например , макет магазина и торговый moТиванирование), если это необходимо.
    1. Нажмите «Настройка» в верхней строке меню, а затем нажмите «Независимая переменная». Нажмите «Добавить переменную», чтобы добавить больше пользовательских переменных.
    2. Заполните необходимые данные, такие как имя переменной, тип переменной, предопределенное значение и т. Д.
  5. Сохраните проект, нажав «Файл» → «Сохранить как». Назовите проект «Название project.vop» и нажмите «Сохранить».

4. Критерии отбора участников

  1. Набирайте участников без глазных расстройств, таких как цветная слепота.

5. Подготовка к эксперименту

  1. Подготовьте все документы, необходимые для проведения экспериментов.
  2. Пригласите участника в комнату эксперимента. Предоставьте форму согласия и попросите, чтобы участник прочитал и подписал форму до начала исследования.
  3. Предоставьте экспериментальные инструкции, чтобы участникиБрюки должны следовать. См. Приложения 1 и 2 .
    Примечание. Участникам следует сообщить, что посещение виртуального магазина может привести к болезни виртуальной реальности 19 , и им следует настоятельно рекомендовать сообщить об этом координатору исследования, когда они начинают испытывать симптомы. Если участник выражает, что он / она испытывает болезнь виртуальной реальности, участие в эксперименте следует прекратить.
  4. Поместите участника перед средним ЖК-экраном на небольшом расстоянии от среднего экрана (~ 60 см). Отрегулируйте стул до тех пор, пока уровень глаз участника не будет соответствовать положению экранов.

6. Проведение практического теста

  1. Сообщите участнику, что он будет обучаться на практическом сеансе, чтобы контролировать и познакомиться с виртуальным магазином. Поощряйте участника задавать вопросы, когда он / она не полностью понимает инструкции.
  2. Открыть виртуальный магазинДля практического занятия.
    1. Запустите программу виртуального магазина, дважды щелкнув значок VirtualShop_Uviewer на рабочем столе. Нажмите «Начать», чтобы войти в магазин.
    2. Нажмите клавишу «` »в верхнем левом углу клавиатуры, чтобы открыть панель меню программы виртуального магазина.
    3. Выберите «SpaceNav» в поле «Вход», чтобы выбрать тип поведения ходьбы, который позволяет участникам смотреть и свободно определять направление движения.
      Примечание. «SpeceNav» позволяет участникам свободно просматривать виртуальную среду в любом направлении с помощью 3D-навигатора. Это также позволяет участникам выбирать собственное направление ходьбы. Тем не менее, он ограничивает участников следующими предопределенными ходьбе.
    4. Выберите «Имя магазина практики» в поле ShopConfig и введите «Имя среды», чтобы указать среду хранилища, такую ​​как магазин практик [ например, Pharmacy 001].
    5. Нажмите «Обновить магазин», чтобы открыть магазин практики, и появится окно «Начать».
  3. Предоставьте мыши, 3D-навигатору и клавиатуре участникам. Убедитесь, что передняя сторона 3D-навигатора обращена к участнику, чтобы включить правильное направление навигации.
  4. Предоставьте инструкции о том, как маневрировать в виртуальном магазине и инструкции для сеанса практики участнику. Команда назначает две практические задачи, которые требуют, чтобы участник искал определенные продукты и выбирал и / или возвращал некоторые продукты.
    Примечание. Примеры инструкций по маневрированию в виртуальном хранилище и инструкции для сеанса практики показаны в дополнительных файлах 1 и 2 соответственно. Практический сеанс должен включать все задачи, которые участник может выполнять во время основного теста.
  5. Позвольте участнику свободно практиковатьПока он / она не почувствует себя знакомым с виртуальным магазином. Убедитесь, что участник четко понимает, как маневрировать в виртуальном магазине перед началом основного исследования. Исправьте или уточните, допустил ли участник какие-либо ошибки.
  6. Напомните участнику, чтобы проверить корзину (нажав «F1»), прежде чем завершить задачу. В конце концов, напомните участнику о завершении задачи покупки, нажав «Esc», а затем нажав «Перезагрузка».
    Примечание. Нет необходимости закрывать программу виртуального магазина, потому что быстрее загружать магазин для основного теста через открытый интерфейс.

7. Выполнение основного теста

  1. Переместите участника в другую область, пока виртуальный магазин подготовлен к основному тесту. Сообщите участнику о задачах, которые будут выполняться.
    Примечание. В зависимости от целей исследования это может включать задачу манипулирования независимым фактором вне виртуального хранилища (в обширном примере, thiS - задача памяти для управления мотивацией покупок), задача покупки (в виртуальном магазине) и задача оценки покупок (вопросник).
  2. Администрирование задачи для управления независимой переменной за пределами виртуального хранилища, если это необходимо для целей исследования. Например, попросите участников подробно описать недавнюю ситуацию с покупкой, в которой у них были либо гедонистические, либо утилитарные шокирующие мотивы (см. Дополнительный файл 3 ).
  3. Подготовьте виртуальный магазин для основного исследования.
    1. Нажмите «Начать», чтобы войти в магазин, и нажмите кнопку «» в верхнем левом углу клавиатуры, чтобы открыть панель меню программы виртуального магазина.
    2. Загрузите виртуальный магазин и выберите виртуальную среду (пешеходную дорожку) в соответствии с условиями эксперимента.
    3. Храните «SpaceNav» в поле ввода для получения того же типа поведения ходьбы, что и на практической сессии.
    4. Выберите "NAme of store condition "в поле ShopConfig и введите« Имя среды магазина »в поле среды, например« Супермаркет001 [Супермаркет001] ».
    5. Нажмите «Обновить магазин», чтобы открыть магазин для основного теста; Появится окно «Начать».
  4. Откройте программу управления данными на другом компьютере (в котором установлена ​​программа управления данными). Запишите данные, дважды щелкнув значок программы управления данными на рабочем столе.
  5. Откройте проект, дважды щелкнув «Имя проекта.vop», который исследователь ранее сохранил при подготовке программы управления данными.
  6. Создайте новое наблюдение, нажав «Наблюдать» в верхней строке меню, а затем щелкнув «Наблюдение» и «Новый». Назовите это наблюдение ( например, образец 1) и нажмите «ОК».
  7. Начните запись, нажав кнопку красного круга и заполните пользовательские переменные, Например, экспериментальное условие ( например, расположение магазина = 1 и мотивация покупки = 1 (утилитарная мотивация)). Нажмите «ОК».
    Примечание. Кнопка записи изменится с формы круга (запись) на квадратную форму (стоп).
  8. Убедитесь, что программа начинает запись данных.
    1. Убедитесь, что окна «Плагин состояния данных» и «Плагин событий состояния» показывают зеленые галочки.
    2. Убедитесь, что «время» истекает.
    3. Убедитесь, что число столбцов «образец» в окне «Плагин данных состояния» растет (показано на рисунке 3 ).

Рисунок 3
Рисунок 3 : Пример окна наблюдения, который сигнализирует запись данных. Когда программа управления данными записывает данные, «Данные состояния pLugin "и" Плагин событий состояния "показывают зеленый знак. Кроме того, время должно пройти, и количество образцов должно увеличиваться. Нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

  1. Переместите участника из области, в которой им были предоставлены инструкции, и (необязательно) задача для управления переменной вне магазина, например, мотивация покупок, обратно в виртуальный магазин после завершения задачи манипуляции.
    1. Поместите участника перед средним ЖК-экраном и на небольшом расстоянии от среднего экрана (~ 60 см). Отрегулируйте стул до тех пор, пока уровень глаз участника не будет соответствовать положению экранов.
  2. Предоставьте мыши, 3D-навигатору и клавиатуре участника. Убедитесь, что передняя сторона 3D-навигатора обращена к участнику, чтобы включить коррекциюCt навигационное направление.
  3. Предоставьте инструкции о том, как маневрировать в виртуальном магазине (см. Приложение 1 ), инструкции для торговых целей и список покупок для основного исследования (см. Приложение 4 ).
  4. Попросите участника нажать «начать», чтобы начать посещение магазина. Впоследствии, оставляйте участника в покое для магазина без перерыва.
  5. Проверьте программу управления данными на другом компьютере и убедитесь, что данные записываются, проверяя «Плагин данных состояния» и «Плагин событий состояния»; Эти окна должны отображать все большее число образцов и событий.
  6. Подождите, пока участник закончит покупки в виртуальном магазине. Напомните участнику проверить корзину покупок (нажав «F1») и нажать «Esc», чтобы выполнить задачу покупки.
    Примечание. Очень важно нажать «Esc», чтобы отметить конец поездки по магазинам и получить правильное измерение t Он совершает покупки.
  7. Нажмите кнопку «Стоп» программы управления данными на другом компьютере, чтобы остановить перекодировку (квадратная кнопка вернется к кругу).
    Примечание. Два маленьких окна - «Подождите, пока не получите данные о событиях» и «Подождите, пока вы получите внешние данные» - появится во время завершения. Эти окна автоматически закрываются через 2-3 с.
  8. Попросите участника переехать в другую зону и попросите его заполнить анкету, например, опыт покупок участника, восприятие магазина и желание вернуться в магазин.
  9. Вернитесь в программу управления данными и нажмите кнопку «Визуализировать», чтобы проверить записанные данные; График и данные купленных продуктов должны быть показаны, а примеры визуализированных данных показаны на рисунке 4 .

/ftp_upload/55719/55719fig4.jpg "/>
Рисунок 4 : Окно визуализации, отображаемое в программе управления данными. Оранжевый бар представляет собой время покупок, так как участник вошел в магазин до тех пор, пока он не нажал «Esc», чтобы указать конец поездки по магазинам. Зеленая полоса обозначает время, затраченное на исследуемые продукты. Эти выходы могут быть преобразованы в таблицы, которые просты в использовании в сочетании с SPSS или другими статистическими программами. Нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

  1. Подготовьте и дайте награду ( например , закуску или денежный платеж) после того, как участник закончит.
  2. Перезагрузите магазин практик для нового участника, выполнив шаги 5.2.3-5.2.4.
  3. Нажмите F9, чтобы закрыть виртуальный магазин после окончания последнего участника.
  4. СохранитьКак можно чаще, чтобы избежать потери данных.

8. Экспорт данных

  1. Экспортируйте данные поведения, связанного с покупкой.
    1. Настройте фильтр, чтобы выбрать данные поведения, связанного с покупкой.
      1. Нажмите «Профиль данных» в папке «Анализы» в левом столбце меню; В окне будут показаны компоненты данных и основная схема фильтра профиля данных.
      2. Выберите поле «Nest over Behaviors» под заголовком «Select Intervals»; Появится окно с вложенными поведением.
      3. Выберите все интересующие вас действия ( например , продолжительность покупок, приобретенные продукты, купленные продукты и возвращенные продукты) и нажмите «ОК».
      4. Перетащите поле «Вложенные поведенья» и поместите его между полями «Старт» и «Результаты».
      5. Убедитесь, что все ящики соединены со стрелками (см. Рис. 5 ) иT В поле «Результаты» отображается правильное количество наблюдений.
        Примечание. Если ящики не подключены автоматически, исследователь может подключить их, щелкнув мышью на одном поле, удерживая и создавая линию для следующего поля.
    2. Нажмите «Анализ поведения» в папке «Анализы», а затем нажмите «Новый анализ поведения», чтобы открыть таблицу результатов, связанных с поведением.
    3. Нажмите «Рассчитать» в верхнем левом углу панели меню, чтобы извлечь результаты. Убедитесь, что поведение покупок для каждого участника показано в отдельных строках.
      Примечание. Исследователь может изменить формат представленных результатов с помощью «Настройка отображения».
    4. Нажмите кнопку «Экспорт», чтобы экспортировать данные. Назовите экспортированный файл «Name.xlsx».
      Примечание. Этот файл будет сохранен в папке «Экспорт» в папке программы управления данными.

Рисунок 5 Рисунок 5 : Схема фильтра профиля данных для экспорта поведения, связанного с покупкой. Фильтр профиля данных позволяет исследователям выбирать и экспортировать данные, представляющие интерес. Например, эта схема выбирает поведение, связанное с покупками ( например , продолжительность покупок, количество проверенных продуктов, количество приобретенных продуктов и количество возвращенных продуктов). Нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

  1. Экспортируйте данные, связанные с движением.
    1. Настройте фильтр для выбора данных, связанных с движением.
      1. Нажмите «Профиль данных» в папке «Анализы» в левом столбце меню. Выберите поле «Nest Over Speed» в заголовке «Select Intervals with External Data»; «Вложенная скорость»; Появится окно.
      2. Установите критерии интервала «Ограничение» → «Выше чем» → «0.100 метров в секунду (м / с)», а затем нажмите «ОК».
        Примечание. Этот фильтр будет экспортировать только данные ( например , скорость и время ходьбы), которые происходят, когда участник перемещается в магазине.
      3. Перетащите поле «Вложенная скорость» и поместите его между полями «Вложенное поведение» и «Результаты».
      4. Убедитесь, что все ящики подключены ( то есть , поле «Пуск» → поле «Вложенные действия» → поле «Вложенная скорость» → поле «Результаты» (показано на рисунке 6 ) и что в поле «Результаты» отображается правильное количество наблюдений.
    2. Экспортируйте время ходьбы.
      1. Нажмите «Анализ поведения» в папке «Анализы», а затем нажмите «Новый анализ поведения», чтобы открыть taРезультаты связанных с поведением.
      2. Нажмите «Рассчитать» в верхнем левом углу панели меню, чтобы извлечь результаты. Убедитесь, что поведение покупок на одного человека отображается в отдельных строках.
        Примечание. Результаты должны показывать более низкую продолжительность покупок по сравнению с шагом 8.1.3, поскольку продолжительность покупок в этой части объясняет время, в течение которого участник ходил в магазине. Эти результаты исключают время для проверки продукта и сбора продуктов.
      3. Нажмите кнопку «Экспорт», чтобы экспортировать данные. Назовите экспортированный файл «Name.xlsx» с именем, которое отличается от первых экспортированных данных, связанных с покупкой; Этот файл также будет сохранен в папке «Экспорт» в папке программы управления данными.
    3. Экспортируйте скорость ходьбы.
      1. Нажмите «Численные анализы» в папке «Анализы», а затем нажмите «Новый численный анализ», чтобы открыть таблицу результатов, связанных с движением.
      2. Нажмите «Рассчитать» в верхнем левом углу панели меню, чтобы извлечь результаты. Убедитесь, что результаты, связанные с движением, такие как скорость для каждого участника, отображаются в отдельных строках.
      3. Нажмите кнопку «Экспорт», чтобы экспортировать данные. Назовите экспортированный файл «Name.xlsx;» Этот файл будет сохранен в папке «Экспорт» в папке программы управления данными.

Рисунок 6
Рисунок 6 : Схема фильтра профиля данных для экспорта поведения, связанного с движением. Эта схема фильтрует поведение, связанное с движением ( например , скорость движения и время движения), которые возникают, когда участники перемещаются в магазине (скорость> 0.100 м / с). Поведение и время, когда участники остаются на месте, отфильтровываются.Пустой "> Нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

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

Виртуальный магазин, отображаемый с использованием ПК с тремя 42-дюймовыми ЖК-экранами, был применен для изучения влияния макета супермаркета на поведение потребителей ( например, общее время покупок, продолжительность и скорость движения, общее количество проверенных продуктов и общее количество Приобретенные продукты) и воспринимаемый опыт покупок. Виртуальный магазин позволяет исследователю гибко модифицировать атрибуты полки магазинов ( то есть длину полки и ориентацию полок) и исследовать эти эффекты в лабораторных условиях.

В качестве примера приведены результаты исследования макета магазина. В этом исследовании магазины супермаркетов были построены с использованием 4 различных макетов, в которых длина полки (короткие или длинные полки) и ориентация на полке (параллельная компоновка по сравнению с беспрецедентным расположением) были разными. Эти магазины изображены на рисунке 7 . Рисунок 7
Рисунок 7 : Фотографии четырех макетов магазина в эксперименте макета магазина. Макеты отличаются по длине полки и ориентации на полке: 1) хранить с длинными и параллельными полками, 2) хранить с короткими и параллельными полками, 3) хранить с длинными и непараллельными полками и 4) хранить с короткими и непараллельными полками , Нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Исследование проводилось в соответствии с «Универсальным симулятором выбора продуктов питания» и одобрено Комитетом по этике социальных наук Университета Вагенингена. Все участники подписали форму информированного согласия до участия в экспериментах. В настоящем примере участники (n = 241, 71% женщин) были разделены на четыре группы; Каждая группа посетила один из четырех макетов магазинов. Участники обучались тому, как использовать виртуальный магазин на практической сессии. Затем они завершили работу по манипуляциям с мотивацией шоппинга, которая попросила их вспомнить шоппинг-поездки с помощью гедонистических или утилитарных мотивов покупки. Впоследствии участники начали основной тест, в котором им было предложено купить обед, используя список покупок. Участников попросили представить, что они занимались покупками либо с помощью гедонистической, либо утилитарной мотивации (та же мотивация, что и в предыдущей задаче отзыва). Список покупок состоял из фиксированного выбора (8 предопределенных типов продуктов) и продуктов бесплатного выбора (неопределенные продукты из категории фруктов и овощей). Продукты для свободного выбора использовались для проверки влияния макета магазина на количество приобретенных продуктов. Как только участники закончили покупки, они заполнили вопросник на компьютереАлюминировать их опыт покупок, восприятие магазина и желание вернуться в магазин.

В программе управления данными записано поведение покупок ( например, общее время покупок, скорость движения и общее количество приобретенных продуктов). Впоследствии переменные были экспортированы из программы управления данными в 3 разделенные таблицы: Таблица 1 , Таблица 2 и Таблица 3 . В таблице 1 представлено общее время покупок, общее количество проверенных продуктов и общее количество продуктов, приобретенных каждым участником. В таблице 2 представлена ​​общая продолжительность движения ( т. Е. Время покупок), которое было выбрано из фильтра с скоростями выше 0,001 м / с. В таблице 3 представлена ​​скорость движения, которая впоследствии может быть использована для расчета расстояния ходьбы (расстояние ходьбы (м) = средняя скорость движения (м / с) x общее время (и) перемещения).

Таблица 1
Таблица 1: Примеры связанных с покупкой поведенческих данных от каждого участника ( т. Е. Общее время покупок, общее количество проверенных продуктов, общее количество приобретенных продуктов и общее количество возвращенных продуктов), которые экспортируются из программы управления данными. Все связанные с покупкой поведенческие данные от каждого участника должны быть организованы в одну строку перед передачей его в SPSS или другие статистические программы. Эти экспортированные данные будут сохранены в файл под названием «Поведенческие данные» в папке экспорта программы управления данными. Нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой таблицы.

Таблица 2
Таблица 2: Примеры связанных с движением dAta ( т. Е. Скорость движения и ходовая позиция каждого участника), экспортируемые из программы управления данными. Данные, связанные с движением, выбираются, когда участники перемещаются со скоростью выше 0,100 м / с. Этот выбор отфильтровывает все данные, которые произошли, когда участники остановились. Все связанные с движением данные от каждого участника должны быть организованы в одну строку перед передачей в SPSS или другие статистические программы. Эти экспортированные данные будут сохранены в файл под названием «Численные данные» в папке экспорта программы управления данными. Нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой таблицы.

Таблица 3
Таблица 3: Примеры продолжительности движения (указывается в столбце продолжительности покупок), экспортируемых из управления даннымипрограмма. Длительность движения извлекается из таблицы поведенческих данных, которая отфильтровывает время, в течение которого участники не двигались (скорость <0.100 м / с). Эта продолжительность короче, чем общая продолжительность покупок. Экспортированные данные будут сохранены в файл под названием «Поведенческие данные» в папке экспорта программы управления данными. Нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой таблицы.

После того, как данные были экспортированы, для анализа влияния длины полки и ориентации на полку на поведение магазина в магазине было применено однофакторное ANOVA. Эффекты макета магазина могут быть представлены в различных формах, таких как гистограммы и таблицы.

На рисунке 8 показано общее количество проверенных продуктов и общее количество продуктов, приобретенных вСупермаркеты с различными макетами магазинов. Результаты виртуального хранилища подтвердили, что атрибуты макета магазина, в частности взаимодействие длины полки и ориентации на полку, повлияли на количество рассмотренных продуктов ( F (1,237) = 4,66, p <0,05, η p ² = 0,02) и Количество приобретенных продуктов ( F (1,237) = 3,47, p = 0,6, η p ² = 0,01). Полученные данные показали , что , когда полки были размещены параллельно, длина полок не влияет на количество продуктов , исследованных (M короткий ± SD короткий = 16,12 ± 5,37, м ± SD длиной = 17,12 ± 5,99, F (1,237) = 0.81, p = .37, η p ² = .00), а также количество приобретенных продуктов ( M короткое ± SD короткое = 12.00 ± 2.77, M long ± SD long = 12,22 ± 2,37, F (1,237) = 0,24, p = 0,63, η p ² = .00). Напротив, когда ориентация полок была беспрецедентной, более короткие длины полки стимулировали большее количество исследуемых продуктов ( M короткое ± SD короткое = 17,62 ± 6,48, M long ± SD long = 15,23 ± 6,45, F (1,237) = 4,65, P <.05, η p ² = .02) и приобрели более длинные длины полки ( M short ± SD short = 12,30 ± 2,15, M long ± SD long = 11,35 ± 2,37, F (1,237) = 4,61, p <0,05 , Η p ² = .02).

Рисунок 8
Рисунок 8 : Общее количествоПроверенные продукты (слева) и общее количество приобретенных продуктов (справа) в супермаркете с различными макетами магазинов (короткие или длинные полки, расположенные параллельно или в беспрецедентной ориентации). Общее количество проверенных продуктов (пакетов или предметов) увеличивалось каждый раз, когда участники нажимали на продукт. Это число отличается от общего количества приобретенных продуктов (пакетов или предметов), по которым было зарегистрировано количество продуктов в корзине покупок. Участникам было разрешено возвращать любые выбранные продукты. P <0,10 + , p <0,05 * , p <0,01 ** , p <0,001 *** Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

В дополнение к поведению по выбору продукта виртуальный магазин может также записывать время и движение-rel Таких как время покупок и расстояние ходьбы. На рисунке 9 и на рисунке 10 показаны эффекты атрибутов полки на время покупки и расстояние ходьбы участников, соответственно.

Рисунок 9
Рисунок 9 : Общее время посещения магазина (ов), проведенное в супермаркете с разной шириной полки и ориентацией на полку. Общее время покупок учитывает время, которое участники провели между входом в магазин и выходом из магазина. Программа управления данными также позволяет исследователям отфильтровать время, проведенное участниками в определенной области. P <0,10 + , p <0,05 * , p <0,01 ** , p <0,001 ***Target = "_ blank"> Нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 10
Рисунок 10 : Расстояние ходьбы участников супермаркета с разной шириной полки и ориентацией на полку. Расстояние ходьбы определялось умножением времени (ов) движения со средней скоростью движения (м / с). Продолжительность времени перемещения, используемого для вычисления расстояния ходьбы, отличается от общего времени покупки, поскольку время движения записывается исключительно во время движения участника. Напротив, общее время покупок учитывает время движения и время, затрачиваемое на просмотр и выбор продуктов. Таким образом, общее время движения может быть достигнуто только путем выбора времени, в течение которого участники перемещаются быстрее, чем 0.100 м / с. P <0,10 + , p <0,05 * , p <0,01 ** p <0.001 *** Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

В дополнение к эффектам атрибутов полки, текущие исследования также фокусируются на мотивации шоппинга, чтобы понять их влияние на поведение магазина в магазине. Результаты показывают существенные основные эффекты мотивов покупок для всех поведенческих переменных в магазине. Потребители с гедонической мотивацией искали ( то есть нажали) ( M hedonic ± SD hedonic = 17.97 ± 6.93) и купили больше продуктов ( M hedonic ± SD hedonic = 12.25 ± 2.42), чем потребители с утилитарной мотивацией (исследуемые продукты: M Утилитарный - SD утилитарный = 15,10 ± 4,82, приобретенные продукты: M утилитарный - SD утилитарный = 11,69 ± 2,43, см. Рисунок 11). Кроме того, они провели больше времени гедоническая ± стандартное отклонение гедоническая = 607.18 ± 205.07 S, M утилитарно ± стандартное отклонение утилитарно = 480.94 ± 134,25 с, см Рисунок 12) и шли длинные расстояния (M гедоническую ± SD гедоническую = 89,87 ± 31,15 м, М утилитарным ± SD утилитарный = 80,73 ± 34,08 м, см. Рис. 13). Влияние взаимодействия мотивов покупки и атрибутов магазина не было значительным.

Рисунок 12
Рисунок 11 : Общее количество рассмотренных продуктов (слева) и общее количество приобретенных товаров (справа) участниками с утилитарными и онМоральная мотивация. Количество рассмотренных и приобретенных продуктов представлено во всех макетах магазинов. Участники были назначены в магазины под любой утилитарной или гедонической шокирующей мотивацией перед покупкой. Мотивация шоппинга была манипулирована заданием мотивации и ситуацией с магазинами. P <0,10+, p <0,05 *, p <0,01 **, p <0,001 *** Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 13
Рисунок 12 : Общее время покупок, проведенное в супермаркетах участниками с утилитарной или гедонической мотивацией покупки. Общее время покупок составляет все время, в течение которого участники с различными мотивами покупок, потраченными вВиртуальный супермаркет через все макеты магазинов. P <0,10+, p <0,05 *, p <0,01 **, p <0,001 *** Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 14
Рисунок 13 : Расстояние, на котором шли участники с утилитарной и гедонической мотивацией шоппинга. На этом рисунке показано среднее расстояние ходьбы по всем макетам магазина. P <0,10+, p <0,05 *, p <0,01 **, p <0,001 *** Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

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

Виртуальный магазин является одной из самых современных компьютерных технологий, которые были разработаны для создания виртуальных сред, в которых люди могут испытывать и реагировать на объекты, близкие к реальности. Как правило, виртуальный магазин рабочего стола состоит из удобных для пользователя интерфейсов, которые требуют короткого времени для понимания. Однако необходимо учитывать ряд критических моментов. Во-первых, необходимо четко определить цели исследования, чтобы указать начальные точки при создании виртуального хранилища. Это включает план о продуктах; Тип, размещение и количество полок; Расположение категорий продуктов на этих полках; Тип и расположение продуктов в категориях продуктов; И другие элементы ( например , плакат, вывесок и специальные дисплеи). Кроме того, важно решить, какая модель (2D или 3D) цифрового представления объектов будет использоваться (см. Рис. 14 ). 3D-модели представляют собой виртуальные представления с высотой, шириной,И глубину, в которой все стороны представлены подробно. Напротив, 2D-модель дает иллюзию трехмерного представления, представляя объект в кадре куба (трехмерная форма), с реалистичным визуальным изображением передней части объекта. Остальные стороны 2D-моделей грубо показаны без подробностей. Различные формы представлений приводят к различным ощущениям пользователей и различным чувствам погружения. 3D-модель, которая отображает все детали объекта, может дать более высокий смысл присутствия и погружения (PI и Psi), чем 2D-модель. Тем не менее, 2D-модель является гибкой и удобной для исследователя, и размер рамки куба можно легко отрегулировать. Таким образом, выбор виртуального представления зависит от целей исследования. Во-вторых, после того, как все магазины построены, исследователь должен запустить и протестировать все версии виртуального хранилища, посетив каждый магазин и подбирая, выбирая и возвращая продукты, чтобы убедиться, что данные сохранены правильно. В-третьих, поскольку исследование состоит из sВечные шаги, четкие инструкции и подробные руководства по виртуальному магазину чрезвычайно важны. Инструкции должны указывать, что участники должны и не должны делать на каждом шаге. В-четвертых, практическая сессия имеет жизненно важное значение для ознакомления участников с виртуальным хранилищем и минимизации предубеждений, возникающих из-за различных навыков работы с компьютером. Наконец, следует предупредить исследователей, чтобы как можно чаще сохранять данные, чтобы избежать потенциальной потери данных.
Рисунок 11
Рисунок 14 : Пример продукта в 3D-модели (слева) и 2D-модели (справа). Когда участники нажимают на продукт, трехмерную модель можно поворачивать на экране, чтобы проиллюстрировать все стороны продукта, тогда как 2D-модель иллюстрирует только лицевую сторону продукта и не может быть повернута. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобыПросмотрите большую версию этого рисунка.

Использование виртуальных магазинов в исследованиях потребителей имеет преимущества перед более традиционными методами исследования. Виртуальный магазин представляет собой строго контролируемую, но реалистичную среду 17 , 19 , тем самым обеспечивая внутреннюю достоверность контролируемого эксперимента, сохраняя при этом также высокую степень внешней достоверности. Таким образом, он сочетает в себе преимущества как полевых, так и лабораторных подходов 20 . Это подразумевает, что поведение потребителей может наблюдаться и измеряться в реалистичном контексте, с меньшей заботой о социально желательных ответах, чем в других методах исследования, таких как опросы и фокус-группы 21 . Недавнее исследование показало, что по сравнению с методом использования фотографий для отображения полки магазина использование виртуальной реальности приводит к поведению потребителя в магазине, которое более близко напоминает поведение, продемонстрированное на физическом уровнеРуды, основанные на нескольких параметрах (т. Е. Ощущении присутствия, типе выбранных брендов и ответах на местоположение продуктов на дисплее). 18 . Дополнительным преимуществом использования виртуальной реальности является то, что изменения в среде магазина могут быть сделаны без необходимости полагаться на сложные процессы реализации в реальных настройках 22 , 23 . Это обеспечивает гибкость для исследователя. В результате использование виртуального магазина имеет явные преимущества, когда целью исследования является изучение ответов потребителей на продукты, которые еще не доступны на рынке ( например , на ранних этапах разработки нового продукта), для изучения ответов потребителей К факторам, которые являются дорогостоящими или трудными для изменения в реальной жизни ( например , общий макет магазина) и / или изучать рутинированное поведение в знакомой среде.

Несмотря на заявленные преимущества виртуального магазина, несколько ограниченийНеобходимо тщательно рассмотреть. Основные ограничения на данном этапе развития связаны с: 1) временем и пространством, необходимым для каждого участника, 2) потенциальным смещением навыков, 3) затратами, связанными с адаптацией новых сред и 4) реальным поведением и стимулами. В настоящее время виртуальный магазин может использоваться только одним человеком за раз. В частности, ряд участников опробован в виртуальной лаборатории или экспериментальной области для проведения имитаций. Это ограничение времени и физического пространства для эксперимента виртуального хранилища ограничивает размер выборки и типы целевых групп. Кроме того, ограничение на типы целевых групп также обусловлено навыками, необходимыми для участников, чтобы использовать компьютер. Геймеры или молодые участники, скорее всего, смогут справиться с программой более эффективно, чем пожилые люди или люди с низким уровнем компьютерного мастерства. Еще одним ограничением виртуального магазина является то, что адаптация магазина и библиотеки продуктов находится в разработкеКонечной стадии. Если вы хотите использовать сложный дизайн магазина или хранить элементы или продукты, отличные от доступных шаблонов ( например, увеличение размера магазина или включение новых элементов хранилища, например таблиц отображения), программа должна быть скорректирована. Таким образом, затраты и время возникают для подготовки сбора данных. Наконец, хотя предыдущие исследования показали, что виртуальный магазин более точно отражает поведение в физическом магазине, чем эксперимент с использованием графических стимулов, участники, как правило, покупают больше продуктов в лабораторных условиях, чем в реальных магазинах. Таким образом, хотя использование виртуального магазина повышает реалистичность по сравнению с использованием изображений, остается несколько отличий от реального поведения 18 . Чтобы быть осторожным, это следует учитывать при интерпретации результатов исследования с использованием виртуального хранилища.

Существует множество различных технологических возможностей и систем для виртуальной реальности apскладки. Эти системы в основном зависят от аспектов мобильности оборудования, пользовательских интерфейсов и затрат на разработку. Затраты на оборудование и лицензии меняются и подвержены резким изменениям из-за технологических разработок. В целом, затраты на одного участника выше, когда требуется больше данных о поведении с 3D-симуляциями более высокого уровня. Использование другой системы или интерфейса может противодействовать некоторым из упомянутых ограничений, но по стоимости с точки зрения денег или гибкости. В частности, первое ограничение на время и пространство, необходимое для каждого участника, может быть предотвращено с использованием технологий смартфонов. Смартфоны в сочетании с назначенной гарнитурой могут создавать полную, захватывающую среду на 360 °. Ограничения на пространство как можно ниже, поскольку это не стоит больше места, чем обычно используется. Из-за широкого использования смартфонов и низкой стоимости назначенных гарнитур многие люди могут использовать его одновременно. Недостатком этой технологии являетсяЧто смартфоны имеют более низкую вычислительную мощность и, следовательно, могут работать только с менее сложными средами. Второе ограничение - это потенциальное смещение, связанное с умением, ограничение, с которым должна справиться любая система. Некоторые системы, такие как система Cave, моделируют естественные движения 24 , которые потенциально могут уменьшить это смещение. Система Cave использует экраны проекторов и отслеживание головы, что позволяет участникам физически перемещаться по ограниченному пространству и произвольно ориентировать голову. Однако такая система не является или вряд ли мобильна и требует гораздо больших затрат на развитие и оборудование. Третье ограничение, затраты, связанные с адаптацией продуктов магазина и окружающей среды, зависят от степени моделирования. Можно моделировать стационарную среду, основанную на изображении, но как только требуется более подробная информация, такая как 3D-мир или 3D-продукты, зависит от доступности этих объектов в 3D. Последнее ограничение, симулат Реальное поведение и стимулы, вероятно, зависят от вышеупомянутых факторов мобильности, смещения навыков и, в целом, степени погружения. Мобильные устройства могут использоваться в соответствующем контексте ( например , в реальном супермаркете), тем самым создавая стимул и цель визита реальным ( например, покупка продукта фактически приводит к фактической покупке продукта в реальной жизни). Кроме того, можно ожидать, что, когда пользовательский интерфейс будет очень похож на естественное движение, он будет лучше напоминать реальное поведение. Наконец, уровень погружения, достигнутый текущим виртуальным хранилищем, находится между уровнями обычного рабочего стола и полуинтерсивной проекции виртуальной реальности 8 . Так как другие виртуальные системы хранения находятся на ранних стадиях разработки, исследования, описывающие и сравнивающие различные системы виртуальных магазинов, недостаточны. Сравнение поведения покупок при разных уровнях погружения еще предстоит провести.

«Поскольку виртуальная реальность стала широко используемой технологией, вне сферы компьютерных игр, технология виртуальной реальности, скорее всего, войдет на рынок домашних пользователей ( например, по телевидению, интернету или мобильному приложению). Это потенциально позволит исследователям сделать Кроме того, это развитие открывает широкие возможности для измерения, исследования и понимания поведения людей в более широких масштабах с точки зрения групп и областей ( например, в развивающихся странах или сельских районах с ограниченными возможностями доступа к технологиям ). Следовательно, внешняя обоснованность исследования будет повышаться. Благодаря продвижению этой технологии на потребительском рынке исследования виртуальной реальности могут развиваться дальше от поддержки симуляций до непосредственного измерения и отслеживания реального поведения. Точно так же, как люди, занимающиеся серфингом в Интернете Или потребители, выбирающие в интернет-магазине, уже интенсивно отслеживаются, чтобы прогнозировать или влиять на поведение, тот же типE поведенческих мер существует (и будет существовать) для имитируемых виртуальных миров. Предусмотрена еще одна потенциальная разработка в области создания персонализированных сред. Несколько веб-сайтов уже автоматически настраиваются на тех, кто их посещает. Примерами таких веб-сайтов являются интернет-магазины, которые предлагают предложения, основанные на таких аспектах, как местоположение, предыдущие покупки и Facebook ( т. Е. Социальная сеть и сетевая платформа), которые персонализируют не только рекламные объявления, но и другие материалы, соответствующие личным предпочтениям. То же самое может случиться и для виртуальных миров. На практике люди могут, например, выбирать персонализированные супермаркеты, проектировать или выбирать способ, которым они предпочитают руководствоваться ( например, «направлять меня к выбору устойчивого продукта») или даже ограничивать выбор, который они могут сделать ( например, Только продукты для людей с определенным заболеванием).

Таким образом, распутывая тайны conПоведение пользователя не может быть достигнуто никаким автономным методом исследования. Таким образом, чтобы сравнить или объединить идеи, необходимо использовать различные инструменты сбора данных. За последние несколько лет развитие виртуальной реальности сделало большие шаги. Теперь пришло время связать эти методы с традиционными методами, чтобы новые идеи могли возникнуть. Существует множество опций виртуального магазина, все с их соответствующими преимуществами и недостатками. Описанный здесь виртуальный магазин уникален тем, что есть простой редактор для создания виртуального хранилища, который включает в себя ряд опций для сбора поведенческих данных. Пример исследования с представленным здесь виртуальным магазином закладывает основу как универсальный способ измерения поведения потребителей в исследованиях виртуальной реальности.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Авторам нечего раскрывать.

Acknowledgments

Авторы хотели бы выразить признательность правительству Королевства Таиланд, Европейскому фонду регионального развития и голландским провинциям Гелдерланд и Оверэйсел (грант № 2011P017004) за финансовую поддержку. Содержание статьи отражает только взгляды авторов. Авторы также ценят помощь Андреа Поелстра из GreenDino и Тобиаса Хефелаара из Noldus Information Technology за их ценный вклад в технические темы.

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).
Использование виртуального магазина в качестве инструмента исследования для исследования поведения потребителей в магазине
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