Summary
이 문서에서는 세 가지 고유한 분석 수준 (재고, 선반 및 저장소)에서 고객의 시각적 관심을 캡처하는 3S 모델인 매장 검색 프로세스의 새로운 개념을 제시 합니다. 우리는 3 가지 눈 추적 연구를 통해 개념화의 유용성을 설명, 3S 모델에서 분석의 각 수준에서 하나.
Abstract
매장 내 검색 프로세스의 여러 모델은 소매업, 마케팅 및 소비자 기반 연구 분야에 존재 합니다. 본 문서에서는 세 가지 고유한 분석 수준 (재고, 선반 및 저장소)에서 고객의 시각적 관심을 캡처하는이 검색 프로세스의 새로운 개념을 제시 합니다. 우리는 3S 모델로이 개념화를 참조 하 고 세 가지 눈 추적 연구를 통해 그 유용성을 설명, 분석의 각 수준에서 하나. 우리의 실험 예는 단일 제품 (예: 텍스트 및 그림 포장 요소의 배치)에서 특정 자극을 조작 하는 것부터 매장에 머무는 동안 고객을 위한 전체 쇼핑 여행을 조작 하는 것까지 다양 합니다 (예: 더 많은 또는 덜 구체적인 쇼핑 작업), 고객의 매장 내 검색 동작을 이해 하기 위한이 대체 방법의 광범위 한 적용 가능성을 강조 표시 합니다. 따라서, 우리의 모형은 제품 선택 및 구매 결정에 선행 하는 지 각 과정에 빛을 흘리는 실험적인 눈 추적 연구를 수행 하는 방법에 관심 있는 연구원을 위한 유용한 도구로 볼 수 있습니다. 3S 모델은 통제 된 실험실 환경과 실제 소매 환경의 생태학적으로 유효한 설정에서 동등 하 게 적합 합니다. 또한, 마이크로 레벨에서 사용 될 수 있으며, 중간 레벨을 통해 특정 제품에 대 한 의미 있는 메트릭에 초점을 두고 선반 및 기타 매장 공간에서 제품 주위의 영역에 중점을 두어 매크로 수준까지 모든 방법을 매장 전체에서 고객의 탐색 경로를 조사 하 여 쇼핑 작업, 인지 능력 또는 매장 내 정보를 획득 하는 기능을 제공 합니다.
Introduction
매장 내 검색 프로세스의 여러 모델은 소매업, 마케팅 및 소비자 행동 분야에서 수년간 제공 되었습니다. 이 검색 프로세스의 일반적인 개념화는 탐색 및 의사 결정1 또는 이동 및 연락처2에 대 한 dichotomizations 각각의 고객이 이동 하 고 원하는 지역에 도달 하기 위해 저장소 내부 탐색 마지막으로 어떤 특정 항목을 구입 하거나 직원 들과 상호 작용을 결정 하는 것은 그들이 현명한 선택을 할 수 있도록. 이러한 개념화의 가치를 보는 동안, 그들은 실제로 소매 환경의 다양 한 레이어와 고객의 매장 내 검색 행동에 대 한 영향력을 포착 하지 않습니다.
따라서이 기사의 목적은 매장 내 검색 프로세스의 대체 모델을 제시 하는 것 인데,이 하는 3S 모델 이라고 하며이는 마이크로에서 매크로에 이르기까지 세 가지 다른 수준에서 고객의 시각적 관심을 포착 하 고 설명 합니다. 주식, 선반 및 매장. 우리의 개념화에 따르면, 재고 수준은 판매를 위한 특정 제품을 나타냅니다 (즉, 재고 유지 단위; 브랜드 로고, 텍스트 요소 및 그림 요소와 같은 제품 포장에 대 한 특정 자극에 대 한 고객의 시각적 관심을 포함 합니다. 다음으로, 중간 선반 수준에서 초점은 특정 제품 또는 Sku에 있는 요소에 대 한 것이 아니라 이러한 단위를 둘러싼 영역과 해당 영역의 구성이 고객의 시각적 관심에 영향을 미칠 수 있는 방식에 있지 않습니다. 선반과 선반 레이아웃 외에도이 레벨에는 매장 내 디스플레이와 구매 시점에 다른 소재가 포함 됩니다. 마지막으로 저장소 수준은 전체 저장소 환경, 포함 된 모든 항목, Sku 및 선반이 모두 구성 요소로 작용 하는 것을 나타냅니다. 이 마지막 레벨에 중점을 둔 것은 고객의 특정 쇼핑 작업, 인지 능력 및 정보 습득 능력에 따라 매장 전체의 움직임과 탐색에 빛을 발산 하는 것입니다.
다음에, 우리는 세 가지 눈 추적 예제를 제공 합니다, 각각의 위에서 언급 한 S 수준 중 하나에서, 공동으로 매장 검색 프로세스는 이해 하 고 연구에 대 한 재고, 선반 및 매장 수준에서 학습 할 수 있는 방법을 설명 하는 적절 한 연구에 대하여 주제, 방법론 및 분석
재고 수준
이전 연구는 최선의 방법으로 텍스트 및 그림 포장 요소를 구성 하는 방법에 대 한 두 가지 별개의 견해에 대 한 주장 했다: 하나는 리콜3 에 기반 하 고 다른 선호도에 따라 다른4,5,6. 리콜 뷰에 따르면, 최적의 패키징 디자인은 사람들은 이러한 방법3에 있을 때 더 나은 이러한 요소 유형을 기억 하는 경향이 있기 때문에, 패키지의 오른쪽에 텍스트 요소와 왼쪽에 그림 요소를 찾을 수 있어야 합니다. 대조적으로, 환경 설정은 사람들이 이러한 요소 조직을 선호 하 고 더 심 미적으로 찾을 수 있기 때문에 패키지의 왼쪽에 텍스트 요소를 위치 하 고 오른쪽에 그림 요소를 찾는 것이 더 유리할 것을 여긴다 5,6을 호소 합니다. 리콜 및 선호도 모두 소비자 선택에 영향을 미치는 중요 한 변수 이지만, 이러한 변수는 고객이 다양 한 패키징 요소를 신속 하 게 감지할 수 있도록 패키지를 설계 하는 방법에 대 한 정보를 제공 하지 않습니다. 제품의 선택이 고객의 관심을 끌고 매우 제한 된 시간 내에 적절 한 메시지를 전달할 수 있는지 여부에 따라 달라 지기 때문에 이것은 중요 하다7,8,9, 10. 우리의 이전 출판 11, 따라서 텍스트 및 그림 포장 요소의 배치 (왼쪽 대 오른쪽)가 이러한 요소 유형으로 감지 시간에 영향을 미치는 방법을 검사 하는 것을 목표로 했습니다.
선반 수준
소매 환경의 선반 공간은 제품을 볼 수 있고 판매 될 가능성을 높이는 중요 한 전략적 도구입니다. 발 렌 수 엘라와 라 그 휠 Ir13 은 프리미엄 제품이 진열대의 상단에 위치 하는 경향이 있고 예산 제품이 바닥에 있다는 것을 보여주었습니다. 따라서 매장의 포지셔닝 체계에서 얻은 경험은 수직적 공간 위치에 대 한 소비자의 신념을 형성 하는 데 도움이 됩니다. 이 개념을 지 원하는 것과 같은 저자는 나중에 수직 포지셔닝이 고객에 게 가치 판단에 사용 되는 진단 신호 이며 맨 위에 있는 제품은 하단14의 제품 보다 높은 가치를 갖도록 인식 하 고 있음을 보여주었습니다. 그들은 정보 처리에 대 한 공간적 신념의 영향력을 구체적으로 테스트 하지 않았지만, 수직 위치에 대 한 신념 들이 체계적인 처리 보다는 휴리스틱을 반영 한다고 주장 했다. 이 예상 되는 관계는 수직 위치에서의 가치 판단은 빠르고 검소 한15임을 나타냅니다. 공간 정보의 휴리스틱 처리는 고객의 시각적 주의가 특정 값을 포함 하는 것으로 추정 되는 수직 위치를 향해 인도 될 것임을 시사 합니다. 따라서 고객이 프리미엄 제품을 찾고 있다면 프리미엄 제품이 상단 수직 위치에 배치 되어 있는지 여부와 관계 없이 시각적 주의가 위쪽으로 유도 되어야 합니다. 결과적으로, 수직 위치 결정이 가치 판단에서 진단 신호 인 경우, 수직 선반 수준에 대 한 시각적 관심은 활성화 된 신념에 따라 달라 지 며 실제 콘텐츠16에 영향을 받지 않아야 합니다. 목표는 공간적 위치에 대 한 신념 (예를 들어, 비싼 것은 위로 하 고 싼)이 각각 프리미엄 및 예산 대안에 대 한 고객의 시각적 검색에 영향을 미치는지 탐구 하는 것 이었습니다.
매장 레벨
평소 매장을 방문 하면 일련의 구매 결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 단일 결정 과정을 조사 하는 것 외에도 더 큰 작업의 일환으로 구매 결정을 조사 하는 것이 중요 합니다. 고객의 의사 결정에 대 한 이전 연구는 고객이 사용 가능한 모든 제품의 매우 작은 하위 집합에서 몇 초만에 제품을 선택 하는 것으로 나타났습니다17,18. 고객이 자신의 경험, 선호도 및 쇼핑 목표를가지고 매장에 도착 하더라도 쇼핑 여행19시 구매 결정의 80%가 스토어에서 만들어진 것으로 추산 됩니다. 이 과정은 추론 결정 전략 (20)을 사용 하는 효능의 일례 임을 제안 하였다. 하나의 선반에서 제품을 선택 하는 시각적 과정을 조사 하는 몇 가지 연구가 있습니다21 그러나 그들은 더 큰 전체의 일부로 결정을 쳐다 보고 하지 않은 어느 정도 결정에 영향을 미친다. 따라서 우리의 논문은 초기 구매 결정의 복잡성 (특정 대 비 특이 적)이 다음 결정 동안 시각적 관심에 영향을 미치는 정도를 조사 했습니다 .이는 상점 22에서 이루어지는 대부분의 결정의 현실입니다.
여기에 설명 된 프로토콜은 일반적인 연구와 동일한 연대순으로 구성 되어 있습니다. 첫째, 연구 질문 및 연구 디자인의 정의가 설명 되어 있으며, 그 후에 눈 추적 장비의 선택이 묘사 됩니다. 다음으로 데이터 수집 절차의 여러 단계를 설명 하 고 마지막으로 데이터 처리를 설명 합니다. 프로토콜 전반에 걸쳐 실험실 또는 현장 기반 데이터 수집으로 인 한 절차의 차이가 명확히 명시 되어 있습니다.
Protocol
아래에 설명 된 프로토콜은 저자 기관의 현재 윤리 규정에의 한 것입니다. 이를 보장 하기 위해 디자인의 중요 한 측면은 자발적 참여, 실험적 자극이 나 지침으로 서의 일반적인 쇼핑 작업의 사용, 개인 데이터의 수집 등입니다. 그러나 기관 마다 윤리 규정이 다를 수 있으므로 연구를 실시 하기 전에 지역 기관의 인적 연구 윤리 위원회에 문의 하시기 바랍니다.
1. 실험 설계 및 자극
- 연구 질문을 정의 합니다.
- 3S 모델에서 공부한 특정 S와 해결 된 연구 질문 유형을 기반으로 자극 및 작업 지침을 선택 합니다.
- 현장 조사:이 실험 제어를 증가 시키기 때문에 고객이 대략 동일한 매장 경로를 취할 것을 보장 하는 쇼핑 목록 절차8,23에 의존 하는 것을 고려 한다.
- 참여를 장려 하는 것을 고려 (예: 복권을 통해) 과목의 더 빠른 모집을 촉진 하기 위해.
2. 아이 트래킹 장비 선택
- 눈 추적 녹음을 위해 쌍안경, 비디오 기반, 결합 된 동 공/각 막 반사 시스템을 사용 합니다.
- 실험실 연구: 높은 샘플링 주파수 (바람직하게는 120 Hz 이상)의 고정 시스템을 사용 합니다.
- 현장 조사: 샘플링 주파수가 최소 30hz 이상인 헤드 장착형 모바일 시스템을 사용 합니다.
3. 데이터 수집 절차
- 정상 또는 정상적인 시력으로 참가자를 모집, 바람직하게는 눈 주위에 무거운 메이크업을 착용 하지 않는 사람들.
- 참가자가 실험이 일어난 후까지 명시 적 과학적 목적에 대해 순진한 남아 있도록 커버 이야기 또는 연구 목표의 넓은 진술을 사용 합니다.
- 참여자에 게 작업 완료 시간이 충분 한지 확인 합니다. 이것은 연구 디자인 사이에 많게 변화할 수 있기 때문에 (일반적으로, 필드 연구는 실험실 연구 보다는 더 많은 시간이 소요 됩니다), 모집 도중 좋은 견적이 제공 될 수 있도록 절차를 시간을 주세요. 여기에서 비디오 녹화는 참가자 당 약 15 분 정도 소요 됩니다: 교정 절차를 위한 5 분 및 데이터 수집을 위한 10 분.
- 참가자 들에 게 학습 관련 작업 지침을 제공 합니다.
- 실험실 연구: 참가자 들에 게 화면의 지시에 따라 프로젝터 스크린의 실험적 자극에 노출 하도록 요청 합니다.
- 필드 스터디: 참가자 들에 게 미리 정의 된 쇼핑 작업 (예: 쇼핑 목록 절차)을 완료 하도록 요청 하 여 특정 매장 내 자극에 자연스럽 게 노출 시킵니다.
- 참가자의 머리 주위에 눈 추적 시스템을 배치 합니다.
- 아이 트래킹 시스템의 캘리브레이션 절차를 통해 실험 세션을 시작 합니다. 교정 절차에 대 한 제조업체의 지침을 따르십시오.
- 주제와 다른 미리 정의 된 쇼핑 목록을 배포 합니다. 여기, 올리브 오일과 커피 목록에 예를 들어 제품으로 사용 됩니다.
- 올리브 오일은 목록에서 첫 번째 예제 제품으로 사용 됩니다. 비싼 또는 싼 버전의 올리브 오일 중 하나를 선택 하는 소비자를 지시 합니다. 이 작업은 모델의 선반 수준에 해당 합니다.
- 커피는 목록에서 두 번째 및 마지막 예제 제품으로 사용 됩니다. 소비자가 상점의 커피 섹션으로 이동 하 게 하십시오. 커피 제품이 선반에 있는 위치를 조작 하 여 특정 커피 패키지가 선반의 같은 위치에 있을 때 다른 커피 패키지 보다 선택 될 가능성이 있는지 여부를 조사 합니다. 이는 모델의 스 탁 레벨에 해당 합니다.
참고: 소비자가 첫 번째 제품에 도달 하기 전에 매장 전체를 이동 하 고 이동 해야 하며 목록에 명시 된 첫 번째 제품과 두 번째 제품 사이를 걸을 때,이 모델의 매장 수준에 해당 합니다.
- 제조업체의 지침에 따라 눈 추적 기록을 시작 합니다.
- 참여자에 게 작업을 완료 하도록 보냅니다.
- 눈 추적 녹음을 중지 하 고 실험 작업 완료 후 연구 목적에 대 한 참가자를 브리핑.
4. 데이터 처리
- 연구 관련 연구 질문에 따라 관심 영역 (AOIs)을 정의 합니다.
- 분석 단위를 구성 하는 눈 추적 메트릭을 선택 합니다.
- 실험실 연구: 눈 추적 데이터의 자동 분류 기준이 될 자극 영역을 요약 하 여 AOIs를 만듭니다.
- 필드 스터디: 아이 트래킹 데이터를 적절 한 AOIs로 수동으로 분류 합니다.
- AOIs 및 해당 아이 트래킹 측정 항목을 포함 하는 데이터를 적절 한 통계 프로그램으로 내보냅니다.
- 특정 연구 목적 또는 가설 검정에 해당 하는 통계적 방법으로 아이 트래킹 데이터를 분석 합니다.
Representative Results
재고 수준 조사 결과
총 185 명의 참가자가 완전 한 눈 추적 기록을가지고 있었고 연구에 포함 되었습니다. 우리는 7.0 초의 시간 제한 내에서 포장 요소를 감지 한 참여자에 대 한 분석을 기반으로 했습니다. 따라서, 우리의 종속변수는 첫 번째 고정 (TTFF)에 시간 이었고,이 경우 참가자가 감지 될 때까지 자극 노출에서 걸린 시간을 나타내며 문제의 포장 요소 (밀리초로 측정 되었지만 초 단위로 표시 됨) ). 고정은 눈 추적 연구에서 가장 일반적으로 보고 되는 데이터 요소 이며시각적 주의24,25,26,27의 유효한 측정값입니다. TTFF는 두 개의 텍스트 요소 (f < 1) 사이에서 다르지 않았고, 이러한 자극은 ttff (f < 1)에 영향을 주는 위치와 상호 작용 하지 않았다. 따라서이를 단일 텍스트 조건으로 결합 하 여 parsimonious 분석을 용이 하 게 하였으며, 그 후 2 (위치: 왼쪽, 오른쪽) × 2의 개체 간 분산 분석 (ANOVA)이 TTFF에서 수행 되었습니다. ANOVA는 위치 (f < 1)의 주된 영향을 주지 않으며, 자극의 주된 효과는 없다 (f-1, 1.09 114). 통계적으로 유의 한 양방향 상호 작용을 나타 냈 지만 (.30, 114) = 4.46, p. 011). 셀의 검사는 그림 포장 요소가 오른쪽에 있을 때 (m = 2.27) vs 왼쪽 ( m = 3.82) 측면에서 더 빨리 감지 되었다는 것을 밝혀 냈 지만, 텍스트 패키징 요소는 더 빨리 감지 되었을 때 왼쪽에 위치 (m = 2.08) 대 오른쪽 (m = 3.01) 측면에 있는 패키지; 그림 1을 참조 하십시오. 따라서 텍스트 및 그림 패키징 요소에 대 한 감지 시간에 대 한 결과는 리콜 뷰3 이 아닌 기본 설정 보기5,6 에서 주장 하는 요소 조직을 지원 하 고 기본 설정이 손쉬운 정보 수집 기능을 제공 합니다.
그림 1: 포장 요소 (텍스트, 그림) 및 위치 (왼쪽, 오른쪽)의 함수로 초에서 TTFF. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
선반 수준 조사 결과
총 128 명의 참가자가 완전 한 눈 추적 기록을가지고 있었고 연구에 포함 되었습니다. 종속 변수는 대상에 TTFF,이는 참가자가 프리미엄 제품 또는 예산 제품 중 하나에 고정 될 때까지 자극 노출에서 걸린 시간을 의미, 그들의 무작위로 할당 된 실험 조건 및 선반 구성에 따라 ( 다시 밀리초 단위로 측정 하지만 초 단위로 표시). 2 (합동 ・ 위 화) × 2 (검색 작업: 보험료 ・ 예산) 대상에 TTFF에 대 한 개체 ANOVA 122의 중요 한 주요 효과를 나타내 었 다 (.006) = 7.72의 경우참가자 들이 대상을 더 빨리 감지 위 화 상태 (m = 0.94) 보다는 부조리 한 것 (m = 1.45). 따라서, 검색 작업에 관계 없이, 참가자는 일반적으로 최적의 값의 큐 역할을 하는 수직 위치에 있을 때 대상을 더 빨리 감지 (예를 들어, 위 화 아래 위치 대신 합동 상단 위치에 프리미엄 제품). 또한 예산 검색 작업이 프리미엄 검색 작업 (m = 1.43) 보다 더 빠른 대상 감지 (m = 0.96)로 .010 검색 작업의 중요 한 주요 효과 (F: 1, 122) = 6.78. 이 두 가지 주요 효과는 중요 한 양방향 상호 작용 (122)= 78.57, p. <)에 의해 규정 되었습니다. 세포의 검사는 프리미엄 제품의 경우 참가자 들이 0.37 위 화 (맨 위) 위치 (하단) 위치에서 보다 더 빠르게 목표를 언급 했다는 것을 밝혀 내었다 (m = 2.50). 그러나 예산 제품의 경우 참가자는 위 (아래) 1.51 위치 보다 위 화 (상단) 위치 (맨 위 = 0.40)에서 더 빨리 대상을 언급 했습니다. 그림 2를 참조 하십시오. 이러한 결과는 참가자가 작업에 관계 없이 시선을 위쪽으로 이동 하는 경향이 있음을 보여 줍니다. 그러나, 그들은 프리미엄 작업 보다 예산 작업에서 그들의 시선을 더 빨리 아래로 돌려.
그림 2: 검색 작업 (프리미엄, 예산)과 합동 (합동, 부조리)의 함수로 초에 대상에 TTFF. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
매장 수준 조사 결과
이 연구에는 완전 한 눈 추적 데이터를 가진 66 참가자가 포함 되었습니다. 종속 변수는 저장소의 모든 관련 부분에 대해 AOIs가 정의 된 관심 영역 (AOIs)에 대 한 관측값의 수 (분석에 대 한 관심이 없는 저장소의 일부는 코딩 되지 않음)입니다. 영역에 대 한 관측값의 수는 눈 추적 연구에서 자주 사용 되는 척도 이며 관심 있는28,29의 지표 역할을 합니다. 2 (작업 특이성: 구체적이 고 구체적이 지 않은 경우) x 2 (선택 작업: 제 1, 제 2) 혼합 ANOVA는 종속 변수로 서, 반복 측도로 서의 선택 태스크 및 태스크 특이성은 개체 간 요인으로 서. 결과는 개체 간 인자 들의 중요 한 주요 효과를 나타내 었 다 (f-1, 64) = 1.71, p. 20). 그러나 선택 작업의 중요 한 주요 효과 (f-1, 64) = 12.16, p < .001)는 제 1 선택이 후자 보다 적은 관측값 (m=19.20)으로 완성 되었다 (m = 25.08). 그러나이 주요 효과는 중요 한 양방향 상호 작용 (64) = 11.42, p. 001)으로 규정 되었습니다. 세포의 검사는 특정 선택 그룹의 참여자가 첫 번째 (특정) 선택 작업 (m = 23.39)과 그 이후의 선택 작업 (m = 23.58) 동안 상당히 동일한 수의 aois를 관찰 했음을 밝혀 냅니다. 대조적으로, 비 특이 적 선택 그룹의 참여자는 두 번째 선택 태스크 (m = 26.58)에 비해 그들의 첫 번째 선택 태스크 (m = 15.00) 동안 더 적은 수의 aois를 관찰 하였다. 그림 3을 참조 하십시오. 이러한 결과는 초기 쇼핑 목표의 특이성은 선택 작업 중에 고객의 시각적 검색 동작에 영향을 미치는 방식과 선택 작업이 하위 시퀀스 선택 중 시각적 동작에 미치는 영향을 보여 줍니다.
그림 3: AOIs에 대 한 관측값의 개수는 태스크 특이성 (특정, 비 특이 적) 및 선택 태스크 (첫 번째, 초)의 함수로 서입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
Discussion
이 기사에서는 매장 내 검색 프로세스의 새로운 개념화를 설명 하기 위해 이전 조사 연구 중 일부를 사용 했습니다. 특히, 주식, 선반 및 매장 레벨이 포함 된 3S 모델은 눈 추적 방법론을 통해 프로세스 관점에서 고객의 시각적 관심을 검토할 수 있는 새로운 방법을 제공 합니다. 이전 연구에서는 일반적으로 탐색 및 의사 결정1 또는 이동 및 연락처2와 같은 광범위 한 용어로 매장 내 검색 프로세스를 분할 했습니다. 3S 모델의 기여는 소매 환경의 다양 한 계층과 이러한 서로 다른 S 레벨 사이의 연계를 보다 미묘한 방식으로 포착 한다는 것입니다.
모든 연구와 마찬가지로 가장 중요 한 측면은 실험의 디자인입니다. 따라서, 적절 한 연구를 설계 하는 시간을 내어 연구의 성공에 결정적 이다. 또한, 위에서 설명한 프로토콜은 실험실과 현장 설정 중에서 선택 하는 것을 포함 하 고 있으며,이는 고정식 및 헤드 마운트 모바일 아이 트래킹 시스템 사이에서 선택이 가능 하므로 설계 중에 고려해 야 합니다.
이 프로토콜은 눈 추적 장비에 대 한 자세한 지침과 관련 하 여 제한 됩니다. 눈 추적 하드웨어 및 소프트웨어의 여러 생산자가 있기 때문에,이 프로토콜은 단순히 실현 가능 하지 않기 때문에 특정 사용 지침을 포함 하지 않습니다. 특정 눈 추적 장비의 설명서를 참조 하십시오.
이론적 관점에서, 3S 모델은 연구자 들이 더 정확 하 게 자신의 연구를 배치 하 고 각 실험의 목표를 좁힐 수 있습니다. 매장 내 검색 프로세스를 모델의 세 가지 구성 요소로 나누어 연구자는 매장 내 의사 결정의 복잡성을 더 자세히 확인 하 고 고려 합니다. 제공 된 샘플 연구에서 볼 수 있듯이, 특정 제품의 선택은 포장의 설계, 선반에서의 배치, 고객의 목표 등에서 이해 됩니다. 따라서 현재 포커스가 있는 매장 내 검색 프로세스의 어느 부분을 이해 하는 것이 중요 합니다.
실질적인 관점에서, 3S 모델은 눈 추적 실험실과 현장에서 조사 하기에 적합 한 매장 내 검색 프로세스의 어느 부분을 명확 하 게 보여줍니다. 제어 된 실험실 조건에서의 연구는 컴퓨터 또는 프로젝터 스크린에서 실험적 자극의 디지털 조작을 용이 하 게 하 고 높은 수준의 정확도로 다양 한 아이 트래킹 측정을 자동 코딩 하지만 저 생태 유효성. 이러한 연구는 실제 소매 설정에서 소비자 가전 제품에 선반 레이아웃 또는 포장 요소를 조작 하는 어려움으로 인해 고정 된 눈 추적 시스템을 사용 하 여 재고 및 선반 수준에서 연구 질문을 검사에 더 적합 하다. 실제 현장 설정에서의 연구는 높은 생태 적 타당성을가지고 있지만, 실험적 제어의 낮은 학위를가지고 있으며, 일반적으로 눈 추적 조치 (정확도의 낮은 수준)의 수동 코딩을 필요로 더 노동 집약적 이다. 이러한 연구는 매장 수준에서 연구 문제를 조사 하는 데 특히 적합 하지만, 모바일 아이 트래킹 장비에 대 한 의존도를 통해 선반 수준 에서도 사용할 수 있습니다.
Disclosures
저자는 공개 할 것이 없습니다.
Acknowledgments
이 연구는 스웨덴 지식 재단 (KK-stiftelsen)이 지 속하는 지속 가능한 비즈니스 (SISB) 보조금에 대 한 서비스 혁신 내에서 실시 되었습니다.
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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