Summary
この記事では、店舗内検索プロセスの新しいコンセプトである3S モデルを紹介し、3つの異なるレベルの分析 (在庫、棚、店舗) でお客様の視覚的な関心をとらえます。3S モデルにおける分析の各レベルから1つずつ、3つのアイトラッキングスタディを通じてコンセプトの有用性を説明します。
Abstract
店頭検索プロセスのいくつかのモデルは、小売、マーケティング、消費者ベースの研究の分野に存在します。本稿では、この検索プロセスの新しいコンセプトを紹介し、3つの異なるレベルの分析 (在庫、棚、店舗) でお客様の視覚的な注意を捉えます。このコンセプトを3S モデルと呼び、3つのアイトラッキングスタディ (分析の各レベルから1つ) を通じてその有用性を示します。私たちの実験例は、1つの製品で特定の刺激を操作することから (例えば、テキストおよび画像のパッケージング要素の配置)、お客様の店舗での滞在中のショッピング旅行全体を操作することからなります (たとえば、特定のショッピング・タスクが少ない場合)、お客様の店舗内検索の動作を理解するために、この代替アプローチの広範な適用性を強調します。このように、私たちのモデルは、製品の選択や購入の意思決定を先行する知覚プロセスに光を当てる実験的な目を追跡する研究を行う方法に興味を持って研究者のための有用なツールとして見ることができます。3S モデルは管理された実験室の条件と実際の小売りの環境の生態学的に有効な設定で均等に適している。さらに、マイクロレベルから使用することができます、特定の製品の意味のあるメトリックに焦点を当てて、中間レベルを通じて、棚や他の店内空間での製品周辺の領域に重点を置いて、マクロレベルへのすべての方法、店舗内の顧客のナビゲーションパスを、ショッピングタスク、認知能力、または店舗内の情報を取得する機能として検証します。
Introduction
店頭検索プロセスのいくつかのモデルは、小売、マーケティング、消費者行動の分野で長年にわたって提供されてきました。この検索プロセスの一般的なコンセプトは、ナビゲーションと意思決定1または移動と接触2に dichotomizations されており、顧客が店舗内を移動して移動し、希望するエリアに到達する最後に、購入する特定の項目を決定するか、情報に基づいた選択を行うために、従業員と対話します。このようなコンセプトの価値はありますが、小売環境のさまざまな層と、顧客の店舗内検索動作への影響については、実際には捉えられていません。
したがって、この記事の目的は、店舗内検索プロセスの代替モデルを提示することであり、以下の3S モデルは、マイクロからマクロへの3つの異なるレベルで顧客の視覚的注意をキャプチャし、議論します: 在庫、棚、および店舗。私たちのコンセプトによると、株式レベルは販売のための特定の製品を表しています (すなわち、在庫保管単位;ブランドロゴ、テキスト要素、画像要素など、製品パッケージの特定の刺激に対する顧客の視覚的な注意を含みます。次に、中間棚レベルでは、特定の製品または Sku に配置された要素ではなく、そのような単位を取り巻く領域と、そのエリアの構成が顧客の視覚的な注意にどのように影響するかについて重点的に説明します。棚や棚のレイアウトとは別に、このレベルには、店舗内ディスプレイや別の購入ポイント品目なども含まれます。最後に、Store レベルは店舗環境全体を表し、すべてが含まれており、Sku とシェルフはどちらもビルディングブロックとして機能します。この最後のレベルに重点を置くことは、彼らの特定のショッピングタスク、認知能力、および情報を取得する能力に応じて、店舗全体で顧客の動きやナビゲーションに光を当てることです。
以下では、上記の S レベルのいずれかから3つのアイトラッキングの例を挙げ、適切な研究に関して、店舗内の検索プロセスをストック、シェルフ、ストアの各レベルからどのように理解し研究できるかをまとめています。トピック、方法、および分析。
在庫レベル
これまでの研究は、テキストと絵画のパッケージング要素を可能な限り最良の方法で整理する方法について、2つの異なる見解を論じてきました: リコール3に基づいて、もう一方はプリファレンス4、5、6に基づいています。リコールビューによると、最適なパッケージングデザインは、人々がこれらの要素タイプをよりよくリコールする傾向があるため、パッケージの右側にテキスト要素を配置し、左側に画像要素を置くことです。対照的に、プリファレンス・ビューは、人々がそのような要素組織を好み、より審美的にそれを見つけるので、パッケージの左側にテキスト要素を見つけて、右側に絵の要素を見つけることがより有利であるべきであると仮定します魅力的な5,6.リコールと嗜好はどちらも消費者の選択に影響を与える重要な変数ですが、これらの変数は、顧客がパッケージをどのように設計し、さまざまな梱包要素を迅速に検出するかについての洞察を提供しません。パッケージ製品の選択は、製品が顧客の注意を引き、非常に限られた時間内に適切なメッセージを伝えることができるかどうかによって決まるため、これは重要です7、8、9、 10.私たちの以前の文書11は、したがって、テキストおよび絵画的なパッケージング要素の配置 (左と右) がこれらの要素タイプに向けて検出時間に影響を与える方法を検討することを目的としました。
シェルフレベル
小売環境での棚スペースは、製品が表示され、12を販売する可能性を増加させる重要な戦略的ツールです。ヴァレンズエラと Raghubir13プレミアム製品は、下部に棚や予算の製品の上に配置される傾向があることを示しました.したがって、店舗のポジショニングスキームからの経験は、垂直方向の空間的な位置について消費者の信念を形成するのに役立ちます。この概念を支持して、同じ作者は後で、縦のポジショニングが価値判断でお客様によって使用される診断キューであり、上の製品が下14の製品よりも高い価値を持つと認識していることを示しました。彼らは、情報処理における空間的信念の影響を特にテストしませんでしたが、垂直ポジショニングに関する信念は系統的な処理ではなく、ヒューリスティックを反映していると論じました。この予想される関係は、垂直位置から行われた値の判断が速く、控えめな15であることを示します。空間情報のヒューリスティック処理は、顧客の視覚的注意が特定の値を含むと考えられる垂直位置に向けて導かれることを示唆しています。したがって、顧客がプレミアム製品を探している場合は、プレミアム製品がトップ垂直位置に配置されているかどうかに関係なく、視覚的注意を上向きに導く必要があります。したがって、垂直位置決めが価値判断における診断キューである場合、垂直棚レベルに対する視覚的注意は、活性化された信念および実際のコンテンツ16に依存して変化するべきである。その目的は、空間的ポジショニングについての信念 (例えば、高価なものがアップして安価であること) が、顧客のプレミアムと予算の代替品に対する視覚的な検索に影響を与える方法を探ることでした。
店舗レベル
通常、店舗を訪問するには、一連の購入の決定を行う必要があります。したがって、1つの決定のプロセスを調査することに加えて、より大きなタスクの一部として購入決定を調査することが重要です。顧客の意思決定に関する以前の調査では、顧客が利用可能なすべての製品17,18の非常に小さなサブセットからほんの数秒で製品の選択を行うことが示されています。これは、顧客が自分の経験、嗜好、およびショッピングの目標と一緒に店に到着しても、購入決定の 80% がショッピング旅行19の間に店で行われていることが推定されていることは注目すべきです。このプロセスは、ヒューリスティック決定戦略20を使用することの有効性の一例であることが提案されている。単一の棚21から製品を選択する視覚的なプロセスを調査しているいくつかの研究がありますが、彼らはより大きな全体の一部としての決定を見ておらず、1つの決定がその後の決定にどの程度影響するかを検討していません。したがって、私たちの論文は、最初の購入決定の複雑さ (特定と非特異性) が店舗22で行われるほとんどの決定の現実であるため、次の決定の間に視覚的注意に影響を与える程度を調査しました。
ここで説明するプロトコルは、典型的な研究と同じ年代順に整理されている。まず、研究課題と研究デザインの定義について説明し、その後、アイトラッキング機器の選択を線引きする。次に、データ収集手順のさまざまな手順について説明し、最後にデータ処理について概説します。プロトコル全体を通じて、ラボまたはフィールドベースのデータ収集による手順の違いが明確に示されています。
Protocol
以下に概説するプロトコルは、著者の機関の現在の倫理規定に沿ったものです。これを確実にするために、計画の重要な側面は、自発的参加、実験的刺激または命令としての通常のショッピングタスクの使用、および個人データの収集はありません。ただし、倫理規程は機関によって異なる場合がありますので、研究を実施する前に、現地の機関の人間研究倫理委員会にご相談ください。
1. 実験計画と刺激
- 調査の質問を定義します。
- 3S モデルで調査された特定のものと、対処した研究課題の種類に基づいて、刺激とタスクの指示を選択します。
- フィールドスタディ: 買い物リストの手順8、22、23に頼ることを検討し、これにより、実験的な制御が向上するため、お客様はほぼ同じ店舗内パスを利用できます。
- 被験者のより迅速な募集を促進するために、(例えば、宝くじを通じて) 参加奨励を検討してください。
2. アイトラッキング機器の選択
- アイトラッキング録音のための双眼、ビデオベースの、結合された瞳孔/角膜の反射システムを使用してください。
- ラボスタディ: 高いサンプリング周波数 (好ましくは 120 Hz 以上) の固定システムを使用します。
- フィールドスタディ: 少なくとも 30 Hz のサンプリング周波数を持つヘッドマウントのモバイルシステムを使用してください。
3. データ収集手順
- 正常または修正されたビジョンを持つ参加者を募集し、目の周りに重い化粧をしていないことが好ましい。
- 実験が行われるまでは、参加者が明示的な科学的目的についてナイーブでいられるように、調査目的のカバーストーリーまたは広義のステートメントを使用します。
- 参加者がタスクを完了するのに十分な時間があることを確認します。これは研究デザイン間で大きく異なる可能性があるため (一般に、フィールドスタディはラボスタディよりも時間がかかります)、採用時に適切な見積りを提供できるように、手順を時間をかけてください。ここでは、ビデオ録画は、参加者ごとに約15分かかります: キャリブレーション手順のための5分とデータ収集のための10分。
- 参加者にスタディ固有のタスク指示を与えます。
- ラボスタディ: 参加者に画面上の指示に従って、プロジェクタ画面の実験刺激にさらすように依頼します。
- フィールドスタディ: 参加者に、事前に定義されたショッピングタスク (買い物リストの手順など) を完了するように依頼し、特定のインストア刺激に自然に公開します。
- 参加者の頭の周りにアイトラッキングシステムを配置します。
- アイトラッキングシステムのキャリブレーション手順で実験セッションを開始します。キャリブレーション手順については、製造元の指示に従ってください。
- サブジェクト間で異なる定義済みの買い物リストを配布します。ここでは、オリーブオイルとコーヒーをリストのサンプル製品として使用しています。
- オリーブオイルは、リストの最初のサンプル製品として使用されます。消費者に、高価なまたは安いバージョンのオリーブオイルのいずれかを選択するように指示します。このタスクは、モデルのシェルフレベルに対応しています。
- コーヒーは、リストの2番目と最後のサンプル製品として使用されます。消費者は、店のコーヒーセクションに移動してください。コーヒー製品が棚に置かれている場所を操作して、特定のコーヒーパッケージが棚の同じ場所にあるときに選択される別のコーヒーパッケージよりも高い可能性があるかどうかを調査します。これは、モデルの在庫レベルに対応します。
注: 消費者が最初の製品に到達する前に店の中を移動して移動する必要があり、リストに記載されている最初と2番目の製品の間を歩くとき、これは私たちのモデルの店舗レベルに対応します。
- 製造元の指示に従って、視線追跡の記録を開始します。
- タスクを完了するために参加者を送信します。
- 実験的なタスクの完了後に、研究目的についての目の追跡記録と報告の参加者を停止します。
4. データ処理
- 研究固有の研究課題に基づいて、関心領域 (AOIs) を定義します。
- 分析単位を構成する視線追跡メトリックを選択します。
- ラボスタディ: アイトラッキングデータの自動分類の基礎となる刺激の領域を概説することによって、AOIs を作成します。
- フィールドスタディ: 手動でアイトラッキングデータを適切な AOIs に分類します。
- AOIs と対応するアイトラッキング指標 (s) を含むデータを適切な統計プログラムにエクスポートします。
- テストされた特定の研究目的または仮説に対応する統計的手法を使用して、目のトラッキングデータを分析します。
Representative Results
在庫レベルの調査結果
合計185人の参加者が、完全なアイトラッキング記録を持ち、研究に含まれていました。我々は、7.0 秒の制限時間内にパッケージング要素を検出した参加者の分析に基づいています。したがって、私たちの従属変数は、この場合、参加者が検出され、問題のパッケージング要素 (ミリ秒単位で表される) まで刺激暴露からかかった時間を表し、最初の固定 (TTFF) に時間を費やしていました。).凝視点は、アイトラッキング研究で最も一般的に報告されたデータポイントであり、視覚的注意24、25、26、27の有効な措置です。TTFF は、2つのテキスト要素 (f < 1) では異なり、これらの刺激は、TTFF (f < 1) に影響する位置とは相互作用しませんでした。そこで、それらを組み合わせてけちな分析を容易にし、その後 2 (場所: 左、右) × 2 (刺激: テキスト、絵画) TTFF の被験者間分散分析 (ANOVA) を実施しました。ANOVA は、位置の主効果 (f < 1)、刺激の主効果 (f(1, 114) = 1.09, p = .30) を明らかにしませんでしたが、統計的に有意な双方向交互作用 (f(1, 114) = 4.46, p = 011) を明らかにしました。セル平均の検査では、パッケージの右側 (m = 2.27) と左 (m = 3.82) 側にあるときに、絵のパッケージング要素が迅速に検出されたのに対して、テキストのパッケージング要素はすばやく検出されました。パッケージの左側 (m = 2.08) 対右 (m = 3.01) 側にあります。図1を参照してください。したがって、テキストおよび画像のパッケージング要素の検出時間の結果は、リコールビュー3ではなくプリファレンスビュー5、6によって提唱された要素組織をサポートし、そのプリファレンスが情報取得が容易な機能であること。
図 1:TTFF は、パッケージング要素 (テキスト、画像) と位置 (左、右) の関数として秒単位で行います。この図の大規模なバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
棚レベルの調査結果
合計128人の参加者が、完全なアイトラッキング記録を持ち、研究に含まれていました。従属変数はターゲット上で TTFF でしたが、ここでは、ランダムに割り当てられた実験条件とシェルフ構成に応じて、プレミアム製品または予算製品のどちらかにこだわった参加者まで刺激の暴露から要した時間を意味します (ミリ秒単位で測定)A 2 (曲面: 合同、不適合) × 2 (検索タスク: プレミアム、予算) ターゲット上の TTFF における被験者間分散分析は、曲面 (F(1, 122) = 7.72, p = .006) の有意な主効果を示し、参加者がターゲットをより速く検出した。不適合 1 (m = 1.45) に比べて合同条件 (m = 0.94) である。したがって、検索タスクに関係なく、参加者は一般的に、その値の合図として最もよく機能する垂直位置 (例えば、不適合ボトムポジションの代わりに一致したトップポジションのプレミアム商品) に配置されたときにターゲットをより早く検出しました。また、検索タスク (F(1, 122) = 6.78, p = .010) の大きな主効果があり、予算検索タスクがプレミアム検索タスク (m = 1.43) よりも高速なターゲット検出 (m = 0.96) をもたらしました。これら2つの主な効果は、有意な双方向の相互作用 (F(1, 122) = 78.57, p < 001) によって修飾されました。細胞平均の検査は、プレミアム製品について、参加者が不適合 (下) 位置 (m = 2.50) よりも合同 (上) 位置 (m = 0.37) でターゲットをより速く指摘したことを明らかにした。しかし、予算積の場合、参加者は、一致 (下) 位置 (m = 1.51) よりも不適合 (上) の場所 (m = 0.40) でターゲットをより速く指摘しました。図2参照。これらの結果をまとめると、参加者はタスクから独立して視線を上方に移動する傾向があることがわかります。ただし、予算タスクでは、プレミアムタスクよりも早く視線を下方に向けることができます。
図 2:検索タスク (プレミアム、予算) と曲面 (合同、不適合) の関数として秒単位での TTFF。この図の大規模なバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
店舗レベルの調査結果
調査には、完全な目追跡データを持つ66参加者が含まれていました。従属変数は、対象領域 (AOIs) の観測値の数で、店舗の関連するすべての部分に対して AOIs が定義されています (分析の対象とならなかった店舗の部分はコード化していません)。エリア上の観測値の数は、アイトラッキングスタディで頻繁に使用されるメジャーであり、利息28,29の指標として機能します。A 2 (タスクの特異性: 特定、非特異) x 2 (選択タスク: 第1、第 2) 複合 ANOVA は、従属変数として AOIs 上の観測数と、反復測定としての選択タスク、および被験者間因子としてのタスク特異性を持つ。結果は、被験者間因子 (F(1, 64) = 1.71, p =. 20) の有意な主効果を示さなかった。しかし、選択タスクの有意な主効果があった (F(1, 64) = 12.16, p < .001) は、後者 (m = 25.08) よりも少ない観測値では1番目の選択が完了した (メートル= 19.20)。ただし、この主効果は、有意な双方向の交互作用 (F(1, 64) = 11.42, p = 001) によって修飾されました。セルの検査は、特定の選択肢グループの参加者が、最初の (特定の) 選択タスク (m = 23.39) とその後の選択タスク (m = 23.58) 中に、かなり等しい数の AOIs を観測したことを明らかにしました。対照的に、非特定選択グループの参加者は、第2選択タスク (m = 26.58) と比較して、最初の選択タスクの間により少ない数の AOIs を観察しました (m = 15.00)。図3を参照してください。これらの結果は、最初のショッピングの目標の特異性が、選択タスク中に顧客の視覚的な検索動作にどのように影響するか、およびその選択タスクが化選択時のビジュアル動作にどのように影響するかを示しています。
図 3:AOIs での観測数は、タスクの特異性 (特定、非特異) および選択タスク (最初、2番目) の関数として処理されます。この図の大規模なバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
Discussion
この記事では、ストア内検索プロセスの新しいコンセプトを説明するために、以前の調査研究の一部を使用しました。具体的には、在庫、棚、店舗レベルを備えた当社の3S モデルは、視線追跡方法によって顧客の視覚的な注意をプロセスの観点から検証する新しい方法を提供します。以前の調査では、通常、店舗内検索プロセスを、ナビゲーションや意思決定1または移動と接触2などの広義の用語で分割しています。私たちの3S モデルの貢献は、小売環境のさまざまな層と、これらの異なる S レベル間のリンケージをより微妙な方法で捉えることです。
すべての研究と同様に、最も重要な側面は、実験の設計です。したがって、研究の成功のためには、時間をかけて調査を適切に設計することが重要です。さらに、上記のプロトコルには、ラボとフィールド設定の間の選択が含まれているため、静止状態とヘッドマウント型のモバイルアイトラッキングシステムとの間の選択でもあり、これは設計時に考慮する必要があります。
このプロトコルは、アイトラッキング装置に関する詳細な指示に関して限定される。アイトラッキングハードウェアとソフトウェアの複数の生産者があるので、このプロトコルは単に実現可能ではないので、特定の使用法の指示を含んでいません。特定のアイトラッキング機器のマニュアルを参照してください。
理論的な観点から、3S モデルは、研究者がより正確に研究を配置し、各実験の目的を狭めることができます。店内の検索プロセスを当社のモデルの3つのコンポーネントに分割することで、研究者は店舗内の意思決定の複雑さをより多く認識し、考慮します。提供されたサンプル調査によって示されているように、特定のプロダクトの選択は包装、棚の配置および顧客の目的の設計から理解することができる。したがって、現在注目されているインストア検索プロセスの部分を理解することが重要です。
実用的な観点から、3S モデルは、インストア検索プロセスのどの部分を、アイトラッキングラボと現場で調査するのに適しているかを明確に示しています。制御されたラボ条件下での研究は、コンピュータやプロジェクタの画面上の実験的な刺激のデジタル操作を容易にし、精度の高いレベルのアイトラッキング対策の多種多様の自動コーディングが、低生態学を犠牲にして妥当 性。このような研究は、棚のレイアウトを操作したり、実際の小売の設定で消費財の包装要素の難しさに起因する固定アイトラッキングシステムを使用して在庫と棚のレベルで研究課題を調べるために適しています。実際のフィールド設定での研究は、生態学的な有効期間が高いが、実験制御の低い程度を持っており、彼らは (精度の低いレベルで) 目の追跡措置の手動コーディングを必要とするように、典型的には、より労働強烈です。このような研究は、店舗レベルでの研究課題の調査に特に適していますが、モバイルアイトラッキング機器への依存を通じて、シェルフレベルでも使用できます。
Disclosures
作者は何も開示することはありません。
Acknowledgments
本研究は、スウェーデン知識財団 (KK-stiftelsen) が資金を提供する、持続可能なビジネスのためのサービスイノベーション (SISB) 助成の範囲内で行われました。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Eye tracker | Tobii Technology | Tobii X120 Eye Tracker | Stationary eye-tracking system |
| Eye tracker | Tobii Technology | Tobii Glasses | Head-mounted eye-tracking system |
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