Die Autoren möchten die Königliche thailändische Regierung, den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung und die niederländischen Provinzen Gelderland und Overijssel (Zuschusszahl 2011P017004) für die finanzielle Unterstützung anerkennen. Der Inhalt des Papiers spiegelt nur die Ansichten der Autoren wider. Die Autoren schätzen auch die Hilfe von Andrea Poelstra von GreenDino und Tobias Heffelaar von Noldus Information Technology für ihren wertvollen Beitrag zu technischen Themen.

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Die Autoren haben nichts zu offenbaren.

Der virtuelle Speicher ist eine der fortschrittlicheren Computertechnologien, die entwickelt wurden, um virtuelle Umgebungen zu schaffen, in denen Menschen auf nahezu realitätsbezogene Objekte reagieren und reagieren können. Im Allgemeinen besteht der Desktop-virtuelle Speicher aus benutzerfreundlichen Schnittstellen, die eine kurze Zeit zum Verständnis benötigen. Allerdings müssen eine Reihe von kritischen Punkten berücksichtigt werden. Zunächst werden klare Forschungsziele benötigt, um die Ausgangspunkte beim Bau des virtuellen Ladens festzulegen. Dazu gehört ein Plan über die Produkte; Die Art, die Platzierung und die Anzahl der Regale; Die Lage der Produktkategorien auf diesen Regalen; Art und Ort der Produkte innerhalb der Produktkategorien; Und andere Elemente ( zB Poster, Beschilderung und Sonderanzeigen). Darüber hinaus ist es wichtig zu entscheiden, welches Modell (2D oder 3D) einer digitalen Repräsentation von Objekten verwendet wird (siehe Abbildung 14 ). Die 3D-Modelle sind virtuelle Darstellungen mit Höhe, Breite,Und Tiefe, in der alle Seiten im Detail dargestellt sind. Im Gegensatz dazu gibt das 2D-Modell die Illusion einer 3D-Darstellung, indem es ein Objekt in einem Würfelrahmen (3D-Form) präsentiert, mit realistischen Visuals der Vorderseite des Objekts. Die anderen Seiten der 2D-Modelle werden grob ohne Details gezeigt. Verschiedene Darstellungsformen ergeben unterschiedliche Benutzererfahrungen und unterschiedliche Tauchempfindungen. Das 3D-Modell, das alle Details eines Objekts zeigt, kann ein höheres Gefühl von Präsenz und Immersion (PI und Psi) als das 2D-Modell ergeben. Allerdings ist das 2D-Modell flexibel und einfach für einen Forscher zu verwenden, und die Größe des Würfelrahmens kann leicht angepasst werden. Die Wahl der virtuellen Repräsentation hängt also von den Forschungszielen ab. Zweitens, nachdem alle Geschäfte gebaut wurden, sollte der Forscher alle Versionen des virtuellen Films ausführen und testen, indem er jeden Laden besucht und die Produkte abholt, auswählt und zurückgibt, um zu überprüfen, ob die Daten korrekt gespeichert sind. Drittens, weil die Studie besteht aus sAllmähliche Schritte, klare Anweisungen und detaillierte virtuelle Shop-Handbücher sind extrem wichtig. Die Anweisungen sollten angeben, welche Teilnehmer in jedem Schritt tun sollen und sollten. Viertens ist die Trainingseinheit entscheidend für die Vertrautmachung der Teilnehmer mit dem virtuellen Laden und die Minimierung von Biasen, die aus unterschiedlichen Computerkenntnissen entstehen. Zuletzt sollten die Forscher gewarnt werden, um so oft wie möglich Daten zu speichern, um eventuelle Datenverluste zu vermeiden. <img alt="Abbildung 11" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig11.jpg" /> Abbildung 14 : Ein Beispiel für ein Produkt in einem 3D-Modell (links) und einem 2D-Modell (rechts). Wenn die Teilnehmer auf ein Produkt klicken, kann das 3D-Modell auf dem Bildschirm gedreht werden, um alle Seiten des Produkts zu veranschaulichen, während das 2D-Modell nur die Vorderseite des Produkts darstellt und nicht gedreht werden kann. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719fig11large.jpg" target="_blank">Bitte hier klicken</a>Sehen Sie eine größere Version dieser Figur. Die Nutzung von virtuellen Geschäften in der Verbraucherforschung hat Vorteile gegenüber traditionellen Forschungsmethoden. Ein virtueller Speicher ist eine streng kontrollierte und dennoch realistische Umgebung 17 , 19 , wodurch die interne Validität eines kontrollierten Experiments bereitgestellt wird, während auch ein hoher Grad an externer Gültigkeit beibehalten wird. Es verbindet damit die Vorteile von Feld- und Laboransätzen 20 . Dies bedeutet, dass das Konsumentenverhalten in einem realistischen Kontext beobachtet und gemessen werden kann, mit weniger Sorge für sozial wünschenswerte Antworten als bei anderen Forschungsmethoden wie Umfragen und Fokusgruppen 21 . Eine aktuelle Studie hat gezeigt, dass im Vergleich zu einer Methode der Verwendung von Fotos, um ein Laden Regal zu zeigen, die Verwendung von virtuellen Realität führt zu Verbraucher in-Store-Verhalten, das mehr ähnelt dem Verhalten in einer physischen stErz, basierend auf mehreren Parametern (dh Gefühle der Präsenz, Art der ausgewählten Marken und Reaktionen auf den Standort der Produkte im Display) 18 . Ein zusätzlicher Vorteil der virtuellen Realität ist, dass Änderungen in der Ladenumgebung vorgenommen werden können, ohne auf komplexe Implementierungsprozesse in den realen Einstellungen 22 , 23 zurückgreifen zu müssen. Dies bietet Flexibilität für den Forscher. Infolgedessen hat die Verwendung eines virtuellen Films klare Vorteile, wenn das Ziel einer Studie darin besteht, die Verbraucherreaktionen auf Produkte zu untersuchen, die noch nicht im Markt verfügbar sind ( z. B. in frühen Stadien der neuen Produktentwicklung), um die Verbraucherreaktionen zu untersuchen Auf Faktoren, die im realen Leben kostspielig oder schwer zu verändern sind ( zB Gesamtlagerlayout) und / oder routinierte Verhaltensweisen in vertrauten Umgebungen zu untersuchen. Trotz der genannten Vorteile des virtuellen Ladens, mehrere LimitaMüssen sorgfältig geprüft werden. Die Hauptbeschränkungen in diesem Stadium der Entwicklung beziehen sich auf: 1) die Zeit und der Platzbedarf pro Teilnehmer, 2) die potenzielle geschickte Bias, 3) die Kosten für die Anpassung neuer Umgebungen und 4) das reale Verhalten und die Anreize. Derzeit kann der virtuelle Speicher nur von einer Person zu einer Zeit verwendet werden. Insbesondere werden eine Anzahl von Teilnehmern in einem virtuellen Labor oder einem experimentellen Bereich abgetastet, um Simulationen durchzuführen. Diese Begrenzung von Zeit und physischem Raum für das virtuelle Speicher-Experiment beschränkt die Stichprobengröße und die Arten von Zielgruppen. Darüber hinaus wird die Beschränkung auf die Arten von Zielgruppen auch durch die Fähigkeiten verursacht, die für die Teilnehmer benötigt werden, um den Computer zu benutzen. Gamers oder jüngere Teilnehmer sind wahrscheinlich in der Lage, das Programm effizienter zu behandeln als ältere Menschen oder Personen mit geringer Computerkenntnisse. Eine weitere Einschränkung des virtuellen Filialen ist, dass die Anpassung des Ladens und der Produktbibliothek in der Entwicklung liegtEnt bühne Wenn man ein komplexes Ladendesign verwenden oder Elemente oder Produkte, die sich von den verfügbaren Vorlagen unterscheiden, verwenden möchte ( z. B. die Speichergröße erweitern oder neue Speicherelemente wie Displaytabellen einschließen), muss das Programm angepasst werden. So entstehen Kosten und Zeit für die Vorbereitung der Datenerhebung. Schließlich, obwohl frühere Studien gezeigt haben, dass der virtuelle Speicher das Verhalten im physischen Speicher genauer widerspiegelt als ein Experiment mit bildlichen Reizen, neigen die Teilnehmer dazu, mehr Produkte im Labor-Setup zu kaufen, als sie in den tatsächlichen Geschäften tun. Obwohl die Verwendung eines virtuellen Speichers den Realismus im Vergleich zur Verwendung von Bildern erhöht, bleiben einige Unterschiede vom Real-Life-Verhalten 18 . Um vorsichtig zu sein, muss dies bei der Interpretation von Ergebnissen aus einer Studie mit dem virtuellen Speicher berücksichtigt werden. Es gibt eine breite Palette von verschiedenen technologischen Funktionen und Systemen für die virtuelle Realität apPlications Diese Systeme unterscheiden sich hauptsächlich von Aspekten der Gerätemobilität, der Benutzeroberflächen und der Entwicklungskosten. Die Kosten für Ausrüstung und Lizenzen variieren und unterliegen drastischen Änderungen aufgrund technologischer Entwicklungen. Im Allgemeinen sind die Kosten pro Teilnehmer höher, wenn mehr Verhaltensdaten mit übergeordneten 3D-Simulationen benötigt werden. Die Verwendung eines anderen Systems oder einer anderen Schnittstelle kann einigen der erwähnten Einschränkungen entgegenwirken, aber zu einem Preis in Bezug auf Geld oder Flexibilität. Insbesondere kann die erste Einschränkung auf die Zeit und den Platzbedarf pro Teilnehmer durch die Verwendung von Smartphone-Technologien entgegengewirkt werden. Smartphones, in Kombination mit einem designierten Headset, können eine volle, immersive, 360 ° Umgebung machen. Raumeinschränkungen sind so gering wie möglich, da es nicht mehr Platz braucht als das, was man normalerweise benutzt. Aufgrund der weit verbreiteten Verwendung von Smartphones und der niedrigen Kosten für ausgewiesene Headsets können mehrere Personen gleichzeitig nutzen. Der Nachteil dieser Technologie istDass Smartphones eine niedrigere Rechenleistung haben und somit nur weniger schwierige Umgebungen bewältigen können. Die zweite Einschränkung ist die potentielle skillbezogene Bias, eine Einschränkung, die jedes System zu bewältigen hat. Einige Systeme, wie das Höhlensystem, simulieren natürliche Bewegungen 24 , die potenziell diese Vorspannung reduzieren könnten. Das Cave-System verwendet Projektor-Bildschirme und Kopfverfolgung, die es den Teilnehmern ermöglicht, sich physisch durch einen begrenzten Raum zu bewegen und ihren Kopf willkürlich auszurichten. Ein solches System ist jedoch nicht oder ist kaum mobil und erfordert viel mehr Entwicklungs- und Hardwarekosten. Die dritte Begrenzung, die Kosten, die mit der Anpassung der Ladenprodukte und der Umwelt verbunden sind, hängen vom Grad der Simulation ab. Es ist möglich, eine stationäre Umgebung auf Basis eines Bildes zu simulieren, aber sobald mehr Details wie eine 3D-Welt oder 3D-Produkte benötigt werden, hängt man von der Verfügbarkeit dieser Objekte in 3D ab. Die letzte Einschränkung, die Simulat<html> Ionen von echtem Verhalten und Anreizen, sind wahrscheinlich abhängig von den oben genannten Faktoren der Mobilität, Skill Bias, und im Allgemeinen der Grad der Immersion. Mobile Einheiten können in einem relevanten Kontext ( z. B. im eigentlichen Supermarkt) eingesetzt werden, wodurch der Anreiz und der Zweck des Besuchs real wird ( zB der Kauf eines Produktes ergibt sich praktisch, tatsächlich das Produkt im realen Leben zu kaufen). Darüber hinaus ist zu erwarten, dass, wenn die Benutzeroberfläche der natürlichen Bewegung gänzlich ähnelt, es besser dem wirklichen Verhalten ähnelt. Schließlich ist das Niveau des Eintauchens, das durch den gegenwärtigen virtuellen Speicher erreicht wird, zwischen denen eines regelmäßigen Schreibtisches und einer halb-immersiven virtuellen Realitätsprojektion 8 . Da sich andere virtuelle Filialsysteme in den frühen Entwicklungsstadien befinden, sind Studien, die verschiedene virtuelle Filialsysteme beschreiben und vergleichen, knapp. Ein Vergleich des Einkaufsverhaltens unter verschiedenen Ebenen des Eintauchens ist noch zu führen. &quot;&gt; Als virtuelle Realität ist eine weit verbreitete Technologie geworden, außerhalb des Umfangs der Computerspiele, Virtual-Tech-Technologie wird wahrscheinlich in den Markt der Heimanwender ( z. B. durch Fernsehen, Internet oder mobile Anwendung) zu betreten.Dies wird potenziell ermöglichen Forscher zu tun Virtuelle Reality-Tests außerhalb des Labors Darüber hinaus eröffnet diese Entwicklung reichlich Möglichkeiten, das Verhalten von Menschen in einem breiteren Maßstab in Form von Gruppen und Gebieten zu messen, zu erforschen und zu verstehen ( z. B. in Entwicklungsländern oder ländlichen Gebieten mit eingeschränkter Zugänglichkeit zur Technologie ) Die externe Gültigkeit der Forschung wird folglich verstärkt: Mit der Weiterentwicklung dieser Technologie auf dem Consumer-Markt könnte die Virtual-Reality-Forschung von der Unterstützung von Simulationen bis hin zur direkten Messung und Verfolgung von echten Verhaltensweisen weiterentwickeln, genau wie Menschen, die im Internet surfen Oder Verbraucher, die sich in einem Web-Shop entscheiden, sind bereits intensiv verfolgt, um das Verhalten vorherzusagen oder zu beeinflussenE von Verhaltensmaßnahmen existieren (und kommen zu existieren) für simulierte virtuelle Welten. Eine weitere potenzielle Entwicklung ist im Bereich der Erstellung von personalisierten Umgebungen vorgesehen. Mehrere Webseiten werden bereits automatisch an die Person angepasst, die sie besucht. Beispiele für solche Webseiten sind Online-Händler, die Vorschläge auf der Grundlage von Aspekten wie Standort, vorherige Einkäufe und Facebook ( dh eine Social Media und Networking-Plattform), die nicht nur die Werbung, sondern auch andere Inhalte, um persönliche Präferenzen zu personalisieren. Das gleiche könnte für virtuelle Welten passieren. In der Praxis können die Menschen beispielsweise personalisierte Supermärkte auswählen, die Art und Weise wählen, in der sie lieber geführt werden möchten ( z. B. &quot;Leitfaden zu nachhaltigen Produktwahlen&quot;) oder sogar die Entscheidungen, die sie machen können ( zB, Nur Produkte für Menschen mit einer bestimmten Krankheit). Zusammenfassend lässt sich die Mysterien von conSumer-Verhalten kann nicht durch eine eigenständige Forschungsmethode erreicht werden. Um also Einblicke zu vergleichen oder zu kombinieren, müssen verschiedene Datenerfassungswerkzeuge verwendet werden. Die Entwicklungen der virtuellen Realität haben in den letzten Jahren große Schritte unternommen. Jetzt ist es an der Zeit, diese Methoden mit traditionellen Methoden zu verknüpfen, damit neue Einsichten entstehen können. Es gibt mehrere Möglichkeiten des virtuellen Ladens, alle mit ihren jeweiligen Vor- und Nachteilen. Der hier beschriebene virtuelle Speicher ist einzigartig, da es einen einfachen Editor gibt, einen virtuellen Speicher zu bauen, der eine Reihe von Optionen enthält, um Verhaltensdaten zu sammeln. Ein Beispiel für die Forschung mit dem hier vorgestellten virtuellen Laden legt den Grundstein als universelle Methode zur Messung des Konsumentenverhaltens in der Virtual-Reality-Forschung

Es ist nicht zu leugnen, dass das Verständnis der Konsumenten in-store Verhalten von entscheidender Bedeutung für eine effektive Retail-Marketing zu erreichen ist. Um dieses Verständnis zu unterstützen, kann eine fortschrittliche Virtual-Reality-Technologie, die als virtueller Speicher bekannt ist, das Studium des Konsumentenverhaltens mit Hilfe von rechnerisch erstellten virtuellen Umgebungen ermöglichen. Der Virtual-Store-Ansatz nutzt ein virtuelles Reality-System, um realistische und immersive dreidimensionale virtuelle Speicherumgebungen zu erzeugen, in denen Menschen mit den Objekten im Laden interagieren können. In solchen virtuellen Ladenumgebungen erleben die Menschen künstlich erzeugte Sinneserfahrungen. Virtuelle Speicherumgebungen können entweder realistische Darstellungen von Speicherumgebungen sein, die in der Realität existieren, oder imaginäre Speicherumgebungen. Darüber hinaus kann der virtuelle Speicher als Zwischeninstrument zwischen traditioneller Konsumentenforschung ( dh textbasierte Umfragen, Fokusgruppen oder Laborexperimente), kontrollierte Feldversuche ( dh,In Mock Store-Umgebungen) und Feldstudien ( dh Video-Captures, persönliche Beobachtungen oder Tests der Produktverkäufe) 1 . Virtuelle Realitätsanwendungen haben eine beträchtliche Forschungsgeschichte. Bereits 1965 beschrieb Sutherland 2 sein &quot;ultimatives Display&quot; -Konzept, das eine virtuelle Welt beinhaltet, die ein solides und taktiles Feedback bietet. Ursprünglich war die Aufmerksamkeit vor allem auf die technologische Hardware gerichtet, aber da dies keine Einblicke in die Effekte von Virtual Reality-Systemen bietet, hat sich die Aufmerksamkeit auf die menschliche Erfahrung verschoben 3 , 4 . Der Sinn der &quot;Präsenz&quot;, in der computergenerierten Welt zu sein, ist damit ein Schlüssel zu virtuellen Wirklichkeitserfahrungen 5 , 6 geworden . Präsenz wurde als die &quot;subjektive Erfahrung des Seins in einer Umgebung, sogar definiertwenn man physisch in einem anderen liegt . “7 Aus dieser Sicht‚Gefühl der Präsenz‘kann von einem Teilnehmer und bezieht sich auf den Umfang abgerufen werden, dem eine Person wahrnimmt , ihn / sie selbst in einer Umgebung zu sein. Alternativ Slater 8 Unterscheidet zwischen den Begriffen der Gegenwart und des Eintauchens, der sogenannten &quot;Ort-Illusion&quot; (PI) und &quot;Plausibilitäts-Illusion&quot; (Psi). PI bezieht sich auf ein Gefühl, an einem realen Ort zu sein, es wird durch eine Reihe gültiger Handlungen beurteilt Reaktionen, die die Teilnehmer durchführen können, um ihre Wahrnehmung oder die Umgebung zu verändern ( z. B. bewegen Sie den Kopf und das Auge, um die Blickrichtung zu ändern oder ein Objekt zu fassen, um es zu bewegen.) PI ist hoch, wenn ein ähnlicher Satz von Reaktionen auf Veränderungswahrnehmungen erforderlich ist Virtuelles Reality-System im Vergleich zu der Antwort, die in einer äquivalenten physischen Umgebung erwartet wird. Psi-Konten für das, was in der virtuellen Realität wahrgenommen wird, bezogen auf dieIllusion, dass es tatsächlich vorkommt. Eine wesentliche Komponente, die zu Psi führen kann, ist für die virtuelle Realität, um die Illusion zu vermitteln, dass Ereignisse in der virtuellen Umgebung, über die ein Teilnehmer keine direkte Kontrolle hat, direkt auf ihn beziehen. Psi kann durch die Verfolgung von Aktionen oder Antworten, die Menschen manifestieren als Reaktion auf Änderungen in der virtuellen Realität, die von außen entstanden gemessen werden. Zum Beispiel, wenn die Herzfrequenz der Menschen steigt, wenn sie einen Avatar in der virtuellen Umgebung sehen, kann dies eine ähnliche Reaktion auf die reale Welt darstellen. So bietet dieses virtuelle Reality-System hohe Psi. Die virtuelle Store-Technologie wurde in Business-und Akademiker eingeführt, um mehrere Zwecke zu dienen. Es kann als Management-Hilfe verwendet werden, zum Beispiel, um Kategorie-Manager von Unternehmen bei der Entwicklung eines Regal-Plan für ihre Produkte zu unterstützen. Virtuelle Läden haben auch ihre Verwendung in klinischen Einstellungen, um emotionale Reaktionen auf Nahrung für Patienten mit zu messenEine Essstörung 1 oder als Screening-Tool für leichte kognitive Beeinträchtigung 9 . Eine häufigere Verwendung von virtuellen Geschäften in der Forschung ist jedoch, um das Verhalten des Konsumentenverhaltens und die Verbraucherreaktionen auf Änderungen in der Ladenumgebung zu bewerten, wie etwa Preisänderungen 10 , 11 , 12 , verschiedene Aufstellungen von Point-of-Sale-Displays 13 , Verschiedene Verpackungsoptionen 14 , verschiedene Ernährungsetiketten auf den Rückseiten der Produktverpackungen 15 und Lagerbestände 16 . Darüber hinaus wird der virtuelle Speicher derzeit verwendet, um zu schaffen und zu testen, um öffentliche Gesundheit Interventionen zu stimulieren Ernährungsgewohnheiten bei Kindern 17 . Aufgrund der bisherigen Vorteile sind die virtuelle Speichertechnologie und die Hardware in rascher Entwicklung. Deshalb wird sich diese Arbeit auf den Menschen konzentrierenErleben und beschreiben die wesentlichen Elemente der Studien mit virtueller Realität im Allgemeinen. Alle wesentlichen Informationen aus dem aktuellen virtuellen Filialsystem werden nachgewiesen. Derzeit verfügbare virtuelle Filialsysteme können kurz wie folgt kategorisiert werden: 1) nicht immersive ( zB Desktop), 2) semi-immersive ( zB Projektion, CAVE-Systeme) und 3) voll-immersive ( zB Kopf-Displays ). Jedes System bringt wahrscheinlich verschiedene Ebenen der Immersion, Präsenz, PI und Psi je nach dem Support-System. Da jedoch die Maßnahmen von Immersion, Präsenz, PI und Psi an die spezifischen sensomotorischen Kontingenzen gebunden sind, die jedes System unterstützt, wurde ein Vergleich dieser Indikatoren über verschiedene Systeme als unmöglich erachtet 8 . In den letzten Jahren haben Desktop-virtuelle Läden mehr Aufmerksamkeit erhalten und wurden zunehmend in der Forschung eingesetzt. Auch wenn der virtuelle Laden als Promisi angesehen wurdeNg Werkzeug für in-store Verbraucherverhalten Forschung, Know-how auf, wie man einen solchen virtuellen Speicher verwendet wird, um die rechtzeitige und korrekte Vorbereitung und Durchführung von Experimenten zu gewährleisten. Allerdings sind bislang berichtete Studien, die das Verfahren zur Durchführung von virtuellen Ladenversuchen umfassend beschreiben, sehr knapp. Daher soll diese Arbeit ein Protokoll für die Durchführung von Konsumentenforschung mit dem virtuellen Desktop-Speicher beschreiben, was von entscheidender Bedeutung ist. Im Allgemeinen erfordert die Recherche mit einem virtuellen Speicher: 1) Ausrüstung zur Anzeige der virtuellen Umgebung, 2) ein Editorprogramm, um Forschern die Möglichkeit zu geben, die virtuelle Umgebung zu bauen, 3) eine virtuelle Darstellung des untersuchten Objekts ( zB mehrere Elemente eines Ladens und Produkte), 4) eine Consumer-Schnittstelle, um die virtuelle Umgebung zu navigieren und Entscheidungen zu treffen, 5) Verfahren für den Betrieb der Datenerfassung selbst und 6) ein Datenmanagementsystem, das die Datenspeicherung und -analyse erleichtert. Die meisten von diesenWird wahrscheinlich von einem virtuellen Shop-Unternehmen und einem Programmierer verwaltet werden. Forscher sollten wissen: 1) Wie man ein Einzelhandelsgeschäft für ein Experiment in einem Editor-Programm erstellt, 2) wie man die Datenerfassung mit der Consumer-Schnittstelle durchführt und 3) wie man alle Ausgänge im Datenmanagement-Programm organisiert und Ausgänge exportiert In ein statistisches Programm stellen. Das aktuelle Papier wird diese Informationen adressieren, indem es detaillierte Protokollschritte für die Durchführung von Experimenten mit dem Desktop-virtuellen Speicher enthält. Darüber hinaus werden Vorteile und Grenzen der Nutzung des virtuellen Filialen in der Verbraucherforschung diskutiert. Das ausführliche Protokoll, das in diesem Papier beschrieben wird, kann verwendet werden, um Forschern zu helfen, virtuelle Speicherforschung zu beginnen und zu führen. Der Desktop-Speicher, der in diesem Papier verwendet wird, benötigt Hardware ( dh PCs), Flüssigkristall-Display (LCD), einen dreidimensionalen (3D) Raumnavigator, eine Maus und eine Tastatur) und Software ( dh, Ein Geschäft aNd zum Einkaufen wie ein Verbraucher in einem virtuellen 3D-Laden). Dieses spezielle System wurde in früheren Studien 14 , 18 verwendet .

<table><tbody><tr><td>Virtual Supermarket Software</td><td>GreenDino BV</td><td>http://www.greendino.nl/virtual-labs.html</td><td>This software consists of editor, product library and consumer interface.&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Data Management Software: Observer XT&amp;nbsp;</td><td>Noldus Information Technology</td><td>http://www.noldus.com/human-behavior-research/products/the-observer-xt&amp;nbsp;</td><td>This software records observational data and facilitates the exportation of researcher-specified data sets using filters</td></tr><tr><td>3D SpaceNavigator</td><td>3Dconnexion</td><td>http://www.3dconnexion.eu/index.php?id=26&amp;amp;redirect2=www.3dconnexion.eu</td><td>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.</td></tr><tr><td>3D moddeling software (e.g. Blender or 3DS Max)</td><td>Blender Foundation / Autodesk</td><td>https://www.blender.org/ http://www.autodesk.nl/products/3ds-max/overview</td><td>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.&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Contract Reseach&amp;nbsp;</td><td>Wageningen Univeristy and Research</td><td>http://www.wur.nl/en/Expertise-Services/Research-Institutes/Economic-Research.htm</td><td>The socio-economic research institute (Wageningen Economic Research)&amp;nbsp; with experience in conducting the consumer research with the virtual store.&amp;nbsp;</td></tr></tbody></table>

using a virtual store as a research tool to investigate consumer in-store behavior

Die Reaktionen der Menschen auf Produkte und / oder Wahlumgebungen sind entscheidend für das Verständnis des Konsumentenverhaltens. Derzeit gibt es verschiedene Ansätze ( z. B. Umfragen oder Laboreinstellungen), um in-Store-Verhaltensweisen zu studieren, aber die externe Validität dieser ist durch ihre schlechte Fähigkeit begrenzt, realistische Wahlumgebungen zu ähneln. Darüber hinaus ist der Aufbau eines echten Filialen, um die experimentellen Bedingungen zu erfüllen, während die Kontrolle für unerwünschte Effekte kostspielig und sehr schwierig ist. Ein virtueller Speicher, der durch virtuelle Realitätstechniken entwickelt wurde, überwindet diese Einschränkungen potenziell, indem er die Simulation einer virtuellen 3D-Speicherumgebung realistisch, flexibel und kostengünstig anbietet. Insbesondere ermöglicht ein virtueller Laden interaktiv, dass Verbraucher (Teilnehmer) mit Objekten in einer streng kontrollierten und dennoch realistischen Umgebung zusammenarbeiten und interagieren können. In diesem Beitrag werden die wichtigsten Elemente der Verwendung eines Desktop-virtuellen Filialen vorgestellt, um das Konsumentenverhalten zu untersuchen. DescrIptions der Protokollschritte: 1) baut den experimentellen Speicher auf, 2) das Datenmanagementprogramm vorbereiten, 3) das virtuelle Ladenexperiment ausführen und 4) organisieren und exportieren Daten aus dem Datenmanagementprogramm werden vorgestellt. Der virtuelle Speicher ermöglicht es den Teilnehmern, durch den Laden zu navigieren, ein Produkt aus Alternativen auszuwählen und Produkte auszuwählen oder zurückzusenden. Darüber hinaus können auch konsumbezogene Einkaufsverhalten ( zB Einkaufenzeit, Gehgeschwindigkeit, Anzahl und Art der untersuchten und gekauften Produkte) gesammelt werden. Das Protokoll wird mit einem Beispiel eines Ladenlayout-Experiments illustriert, das zeigt, dass Regallänge und Regalorientierung das Shopping- und Bewegungsverhalten beeinflussen. Dies zeigt, dass die Verwendung eines virtuellen Filialen die Untersuchung von Verbraucherreaktionen erleichtert. Der virtuelle Speicher kann besonders hilfreich sein bei der Betrachtung von Faktoren, die kostspielig oder schwer im wirklichen Leben zu ändern sind ( zB Gesamtlagerlayout), Produkte, die derzeit nicht verfügbar sindDer Markt und routinierte Verhaltensweisen in vertrauten Umgebungen.

Der virtuelle Speicher, der mit einem PC mit drei 42-Zoll-LCD-Bildschirmen angezeigt wurde, wurde angewendet, um die Auswirkungen des Supermarkt-Layouts auf das Konsumentenverhalten zu untersuchen ( z. B. die gesamte Einkaufszeit, die Bewegungsdauer und die Geschwindigkeit, die Gesamtzahl der untersuchten Produkte und die Gesamtzahl der Produkte Produkte gekauft) und wahrgenommene Shopping-Erlebnis. Der virtuelle Speicher ermöglicht es dem Forscher, die Attribute der Regalböden ( dh Regallänge und Regalorientierung) flexibel zu modifizieren und diese Effekte im Labor einzustellen. Als Beispiel werden die Ergebnisse aus der Store-Layout-Studie zur Verfügung gestellt. In der Studie wurden Supermarktgeschäfte mit 4 verschiedenen Layouts gebaut, in denen die Regallänge (kurze versus lange Regale) und die Regalausrichtung (parallele Anordnung gegen unvergleichliche Anordnung) variiert wurden. Diese Läden sind in Abbildung 7 dargestellt . </P&gt; <img alt="Abbildung 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig7.jpg" /> Abbildung 7 : Bilder von vier Ladenlayouts im Ladenlayout-Experiment. Die Layouts unterscheiden sich in der Regallänge und Regalausrichtung: 1) mit langen und parallelen Regalen aufbewahren, 2) mit kurzen und parallelen Regalen aufbewahren, 3) mit langen und nicht parallelen Regalen aufbewahren und 4) mit kurzen und nicht parallelen Regalen aufbewahren . <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719fig7large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> Die Studie wurde in Übereinstimmung mit dem &quot;Generic Protocol Food Choice Simulator&quot; durchgeführt und vom Ethikkomitee der Sozialwissenschaften der Universität Wageningen genehmigt. Alle Teilnehmer haben vor der Teilnahme an den Experimenten eine informierte Einwilligungserklärung unterzeichnet. Im vorliegenden Beispiel sind die Teilnehmer (n = 241, 71% weiblich) wurden in vier Gruppen eingeteilt; Jede Gruppe besuchte eine von vier Ladenlayouts. Die Teilnehmer wurden geschult, wie man den virtuellen Laden in einer Trainingseinheit benutzt. Als nächstes haben sie eine Shopping-Motivation Manipulation Aufgabe, die sie gebeten, sich an Shopping-Trips mit entweder hedonischen oder utilitaristischen Shopping-Motivationen erinnern. Anschließend begannen die Teilnehmer den Haupttest, in dem sie gebeten wurden, ein Abendessen mit einer Einkaufsliste zu kaufen. Die Teilnehmer wurden gebeten, sich vorzustellen, dass sie mit entweder hedonischen oder utilitaristischen Motivation einkaufen (die gleiche Motivation wie in der vorherigen Rückrufaufgabe wurde zugewiesen). Die Einkaufsliste bestand aus fester Wahl (8 vordefinierte Arten von Produkten) und frei wählbaren Produkten (unbestimmte Produkte aus der Obst- und Gemüsekategorie). Die frei wählbaren Produkte wurden verwendet, um die Auswirkungen des Ladenaufbaus auf die Anzahl der gekauften Produkte zu testen. Sobald die Teilnehmer mit dem Einkauf fertig waren, füllten sie einen computerbasierten Fragebogen ausAluate ihre Shopping-Erlebnisse, Wahrnehmungen über den Laden und die Bereitschaft, den Laden zu besuchen. Das Datenmanagement-Programm verzeichnete das Einkaufsverhalten ( z. B. die gesamte Einkaufszeit, die Bewegungsgeschwindigkeit und die Gesamtzahl der gekauften Produkte). Danach wurden Variablen aus dem Datenmanagementprogramm in 3 getrennte Tabellen exportiert: Tabelle 1 , Tabelle 2 und Tabelle 3 . Tabelle 1 zeigt die gesamte Einkaufszeit, die Gesamtzahl der untersuchten Produkte und die Gesamtzahl der von jedem Teilnehmer erworbenen Produkte. Tabelle 2 zeigt die Gesamtbewegungsdauer ( dh die Einkaufszeit), die aus einem Filter mit Geschwindigkeiten von mehr als 0,001 m / s ausgewählt wurde. Tabelle 3 zeigt die Bewegungsgeschwindigkeit, die später verwendet werden kann, um den Gehweg zu berechnen (Fußweg (m) = mittlere Bewegungsgeschwindigkeit (m / s) x Gesamtbewegungszeit (en)). <img alt="Tabelle 1" src="/files/ftp_upload/55719/55719tbl1.jpg" /> Tabelle 1: Beispiele für einkaufsbezogene Verhaltensdaten von jedem Teilnehmer ( dh Gesamtbearbeitungszeit, Gesamtzahl der untersuchten Produkte, Gesamtzahl der gekauften Produkte und Gesamtzahl der zurückgegebenen Produkte), exportiert aus dem Datenmanagement-Programm. Alle einkaufsbezogenen Verhaltensdaten von jedem Teilnehmer sollten in einer Zeile organisiert werden, bevor sie auf SPSS oder andere statistische Programme übertragen werden. Diese exportierten Daten werden in der Datei &quot;Behavioral data&quot; im Exportordner des Datenmanagementprogramms gespeichert. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719tbl1large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Tabelle zu sehen.</a> <img alt="Tabelle 2" src="/files/ftp_upload/55719/55719tbl2.jpg" /> Tabelle 2: Beispiele für bewegungsbezogene dAta ( dh die Bewegungsgeschwindigkeit und die Laufposition jedes Teilnehmers), exportiert aus dem Datenmanagement-Programm. Die bewegungsbezogenen Daten werden ausgewählt, wenn die Teilnehmer mit Geschwindigkeiten über 0,100 m / s fahren. Diese Auswahl filtert alle Daten aus, die aufgetreten sind, als die Teilnehmer noch standen. Alle bewegungsbezogenen Daten von jedem Teilnehmer sollten in einer Zeile organisiert werden, bevor sie an SPSS oder andere statistische Programme übertragen werden. Diese exportierten Daten werden in einer Datei mit dem Namen &quot;Numerische Daten&quot; im Exportordner des Datenverwaltungsprogramms gespeichert. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719tbl2large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Tabelle zu sehen.</a> <img alt="Tisch 3" src="/files/ftp_upload/55719/55719tbl3.jpg" /> Tabelle 3: Beispiele für Bewegungsdauer (in der Spalte Einkaufsdauer angegeben), exportiert aus der DatenverwaltungProgramm. Die Bewegungsdauer wird aus der Verhaltensdaten-Tabelle abgerufen, die die Zeit, in der sich die Teilnehmer nicht bewegt haben (Geschwindigkeit &lt;0,100 m / s), herausfiltert. Diese Dauer ist kürzer als die gesamte Einkaufsdauer. Die exportierten Daten werden in einer Datei mit dem Titel &quot;Behavioral data&quot; im Exportordner des Datenmanagementprogramms gespeichert. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719tbl3large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Tabelle zu sehen.</a> Sobald die Daten exportiert wurden, wurde eine unangemessene ANOVA angewendet, um die Auswirkungen der Regallänge und der Regalausrichtung auf das Einkaufenverhalten zu untersuchen. Die Auswirkungen des Ladenaufbaus können in verschiedenen Formen dargestellt werden, wie zB Balkendiagramme und Tabellen. Abbildung 8 zeigt die Gesamtzahl der untersuchten Produkte und die Gesamtzahl der gekauften Produkte anDie Supermärkte mit unterschiedlichen Ladenlayouts. Die Ergebnisse aus dem virtuellen Speicher bestätigten, dass die Speicherlayoutattribute, insbesondere die Wechselwirkung von Regallänge und Regalorientierung, die Anzahl der untersuchten Produkte beeinflusst haben ( F (1.237) = 4.66, p &lt;.05, η p ² = .02) und die Anzahl der gekauften Produkte ( F (1.237) = 3.47, p = .06, η p ² = .01). Die Ergebnisse zeigten, dass bei gleichzeitiger Lagerung der Regalböden die Anzahl der untersuchten Produkte nicht beeinflusst wurde ( M kurz ± SD kurz = 16,12 ± 5,37, M lang ± SD lang = 17,12 ± 5,99, F (1,237) = 0,81, p = 0,37, η p ² = .00), noch die Anzahl der gekauften Produkte ( M kurz ± SD kurz = 12,00 ± 2,77, M lang ± SD </Em&gt; long = 12,22 ± 2,37, F (1,237) = 0,24, p = 0,63, η p ² = .00). Im Gegensatz dazu, wenn die Ausrichtung der Regale unvergleichlich war, stimulierten kürzere Regallängen eine höhere Anzahl von untersuchten Produkten ( M kurz ± SD kurz = 17,62 ± 6,48, M lang ± SD lang = 15,23 ± 6,45, F (1,237) = 4,65, P &lt;0,05, η p ² = 0,22) und erworben als längere Regallängen ( M kurz ± SD kurz = 12,30 ± 2,15, M lang ± SD lang = 11,35 ± 2,37, F (1,237) = 4,61, p &lt;0,05 , Η p ² = 0,02). <img alt="Abbildung 8" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig8.jpg" /> Abbildung 8 : Die Gesamtzahl derProdukte geprüft (links) und die Gesamtzahl der gekauften Produkte (rechts) in einem Supermarkt mit unterschiedlichen Ladenlayouts (kurze versus lange Regale, die parallel oder in unvergleichlicher Orientierung platziert sind). Die Gesamtzahl der untersuchten Produkte (Pakete oder Artikel) erhöhte sich jedes Mal, wenn die Teilnehmer auf ein Produkt klickten. Diese Zahl unterscheidet sich von der Gesamtzahl der gekauften Produkte (Pakete oder Posten), bei denen die Anzahl der Produkte im Kaufkorb erfasst wurde. Die Teilnehmer konnten alle ausgewählten Produkte zurückgeben. P &lt;0,10 + , p &lt;0,05 * , p &lt;0,01 ** , p &lt;0,001 *** <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719fig8large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> Zusätzlich zum Produktwahlverhalten kann der virtuelle Speicher auch Zeit und Bewegung aufzeichnen<html> Gepflegte Verhaltensweisen, wie die Einkaufszeit und die Gehweite. Abbildung 9 und Abbildung 10 zeigen die Auswirkungen von Regalattributen auf die Shopping-Zeit und Fußabstand der Teilnehmer. <img alt="Abbildung 9" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig9.jpg" /> Abbildung 9 : Gesamte Einkaufszeit (en) Teilnehmer im Supermarkt mit unterschiedlichen Regallängen und Regalorientierungen. Die gesamte Shopping-Zeit für die Zeit Teilnehmer verbracht zwischen der Eingabe der Filiale und verlassen den Laden. Das Datenmanagement-Programm ermöglicht es den Forschern auch, die Zeit, die die Teilnehmer in einem bestimmten Bereich verbracht haben, herauszufiltern. P &lt;0,10 + , p &lt;0,05 * , p &lt;0,01 ** , p &lt;0,001 ***Target = &quot;_ blank&quot;&gt; Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen. <img alt="Abbildung 10" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig10.jpg" /> Abbildung 10 : Die Gehminuten von Teilnehmern im Supermarkt mit verschiedenen Regallängen und Regalorientierungen. Der Fußweg wurde durch Multiplikation der Bewegungszeit (en) mit der durchschnittlichen Einkaufsgeschwindigkeit (m / s) bestimmt. Die Dauer der Bewegungszeit, die verwendet wird, um den Fußweg zu berechnen, unterscheidet sich von der gesamten Einkaufszeit, da die Bewegungszeit ausschließlich während der Teilnehmerbewegung aufgezeichnet wird. Im Gegensatz dazu ist die gesamte Shopping-Zeit für die Bewegungszeit und die Zeit verbrachte Betrachtung und Auswahl von Produkten. Somit kann die gesamte Bewegungszeit erreicht werden, indem nur die Zeit gewählt wird, während der sich die Teilnehmer schneller als 0,100 m / s bewegen. P &lt;0,10 + , p &lt;0,05 * , p &lt;0,01 ** </suP&gt;, p &lt;0,001 *** <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719fig10large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> Neben den Auswirkungen der Regalattribute konzentriert sich die aktuelle Forschung auch auf Shopping-Motivationen, um ihren Einfluss auf das Einkaufenverhalten zu berücksichtigen. Die Ergebnisse zeigen signifikante Haupteffekte von Shopping-Motivationen auf alle in-store Verhaltensvariablen. Konsumenten mit einer hedonischen Motivation gesucht ( dh angeklickt) ( M hedonisch ± SD hedonisch = 17,97 ± 6,93) und erwarb mehr Produkte ( M hedonic ± SD hedonic = 12,25 ± 2,42) als Konsumenten mit einer utilitaristischen Motivation (Produkte untersucht: M Utilitaristisch ± SD utilitaristisch = 15.10 ± 4.82, erworbene Produkte: M </eM&gt; utilitaristisch ± SD utilitaristisch = 11,69 ± 2,43, siehe Abbildung 11). Sie verbrachten auch mehr Zeit (M hedonischen ± SD hedonischen = 607,18 ± 205,07 s, M utilitaristische ± SD utilitaristische = 480,94 ± 134,25 s, siehe Abbildung 12) und gingen längere Strecken (M hedonischen ± SD hedonischen = 89,87 ± 31,15 m, M utilitaristische ± SD utilitaristisch = 80,73 ± 34,08 m, siehe Abbildung 13). Der Interaktionseffekt von Shopping-Motivation und Store-Regal-Attributen war nicht signifikant. <img alt="Abbildung 12" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig12.jpg" /> Abbildung 11 : Die Gesamtzahl der untersuchten Produkte (links) und die Gesamtzahl der gekauften Produkte (rechts) von Teilnehmern mit utilitaristischen und erDonic shopping motivation Die Anzahl der untersuchten und gekauften Produkte wird über alle Ladenlayouts hinweg präsentiert. Die Teilnehmer wurden vor einer Shopping-Aufgabe mit Geschäften unter entweder utilitaristischen oder hedonischen Shopping-Motivation beauftragt. Die Shopping-Motivation wurde durch eine Motivationsmanipulationsaufgabe und eine Shopping-Situation manipuliert. P &lt;0.10+, p &lt;0,05 *, p &lt;0,01 **, p &lt;0,001 *** <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719fig12large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Abbildung 13" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig13.jpg" /> Abbildung 12 : Gesamte Einkaufszeit (en) in den Supermärkten von Teilnehmern mit utilitaristischen oder hedonischen Shopping-Motivation. Die gesamte Shopping-Zeit für die ganze Zeit, dass die Teilnehmer mit verschiedenen Shopping-Motivationen verbracht in derVirtueller Supermarkt über alle Ladenlayouts. P &lt;0.10+, p &lt;0,05 *, p &lt;0,01 **, p &lt;0,001 *** <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719fig13large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Abbildung 14" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig14.jpg" /> Abbildung 13 : Die Distanz, die Teilnehmer mit utilitaristischen und hedonischen Shopping-Motivation gingen. Diese Figur zeigt den durchschnittlichen Fußweg über alle Ladenlayouts. P &lt;0.10+, p &lt;0,05 *, p &lt;0,01 **, p &lt;0,001 *** <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719fig14large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a>

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Verwendung eines virtuellen Ladens als Forschungsinstrument zur Untersuchung des Verbraucherverhaltens im Laden | Video

Using a Virtual Store As a Research Tool to Investigate Consumer In-store Behavior

Dieses Papier beschreibt die Verwendung eines Desktop-virtuellen Films, um virtuelle Shopping-Umgebungen zu schaffen, um das Konsumentenverhalten zu untersuchen. Eine Beschreibung des Protokolls zum Erstellen und Ausführen von Experimenten, Beispielergebnisse aus einem Experiment zum Ladenlayout und wichtige Überlegungen bei der Durchführung von virtuellen Ladenversuchen werden vorgestellt.

Verwenden eines virtuellen Films als Forschungs-Tool zur Untersuchung des Konsumenten-In-Store-Verhaltens

People&#39;s responses to products and/or choice environments are crucial to understanding in-store consumer behaviors. Currently, there are various ...

using-virtual-store-as-research-tool-to-investigate-consumer-store

Nanyang Technological University

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Statistics

Biology

Behavior

Ecology

Unit 1

Understanding Statistics

SCIENTISTS IN ACTION

11.3K Aufrufe.  Wageningen University and Research.  Dieses Papier beschreibt die Verwendung eines Desktop-virtuellen Films, um virtuelle Shopping-Umgebungen zu schaffen, um das Konsumentenverhalten zu untersuchen. Eine Beschreibung des Protokolls zum Erstellen und Ausführen von Experimenten, Beispielergebnisse aus einem Experiment zum Ladenlayout und wichtige Überlegungen bei der Durchführung von virtuellen Ladenversuchen werden vorgestellt. 

Serie: Using a Virtual Store As a Research Tool to Investigate Consumer In-store Behavior

A Networked Desktop Virtual Reality Setup for Decision Science and Navigation Experiments with Multiple Participants

Investigating the interactions among multiple participants is a challenge for researchers from various disciplines, including the decision sciences and spatial cognition. With a local area network and dedicated software platform, experimenters can efficiently monitor the behavior of the participants that are simultaneously immersed in a desktop virtual environment and digitalize the collected data. These capabilities allow for experimental designs in spatial cognition and navigation research that would be difficult (if not impossible) to conduct in the real world. Possible experimental variations include stress during an evacuation, cooperative and competitive search tasks, and other contextual factors that may influence emergent crowd behavior. However, such a laboratory requires maintenance and strict protocols for data collection in a controlled setting. While the external validity of laboratory studies with human participants is sometimes questioned, a number of recent papers suggest that the correspondence between real and virtual environments may be sufficient for studying social behavior in terms of trajectories, hesitations, and spatial decisions. In this article, we describe a method for conducting experiments on decision-making and navigation with up to 36 participants in a networked desktop virtual reality setup (i.e., the Decision Science Laboratory or DeSciL). This experiment protocol can be adapted and applied by other researchers in order to set up a networked desktop virtual reality laboratory.

This paper describes a method for conducting multi-user experiments on decision-making and navigation using a networked computer laboratory.

Ein vernetzten Desktop-Virtual-Reality-Setup für Entscheidung Wissenschaft und Navigation Experimente mit mehreren Teilnehmern

Investigating the interactions among multiple participants is a challenge for researchers from various disciplines, including the decision sciences and ...

Forschung

Verhalten

Spotlighting Customers' Visual Attention at the Stock, Shelf and Store Levels with the 3S Model

Several models of the in-store search process exist in the fields of retailing, marketing, and consumer-based research. The present article presents a new conceptualization of this search process, which captures customers&#8217; visual attention at three distinct levels of analysis: Stock, Shelf, and Store. We refer to this conceptualization as the 3S Model and illustrate its usefulness through three eye-tracking studies, one from each level of analysis. Our experimental examples, which range from manipulating certain stimuli on a single product (e.g., the placement of textual and pictorial packaging elements) to manipulating the entire shopping trip for customers during their stay in a store (e.g., through more or less specific shopping tasks), highlight the broad applicability of this alternative approach for understanding customers&#8217; in-store search behavior. Thus, our model can be seen as a helpful tool for researchers interested in how to conduct experimental eye-tracking studies that shed light on the perceptual processes preceding product choices and purchase decisions. The 3S Model is equally suitable in controlled lab conditions and under ecologically valid settings in the real retail environment. Furthermore, it can be used from the micro level, with a focus on the meaningful metrics on a particular product, through the intermediate level, with the emphasis on the area surrounding products in shelves and other in-store spaces, all the way to the macro level, examining customers&#8217; navigational paths throughout a store as a function of their shopping tasks, cognitive capacity, or ability to acquire in-store information.

This article presents a new conceptualization of the in-store search process, the 3S Model, which captures customers&#8217; visual attention at three distinct levels of analysis: Stock, Shelf, and Store. We illustrate the usefulness of our conceptualization through three eye-tracking studies, one from each level of analysis in the 3S Model.

Die visuelle Aufmerksamkeit der Kunden in den Lager-, Regal-und Ladenstufen mit dem 3S-Modell

Several models of the in-store search process exist in the fields of retailing, marketing, and consumer-based research. The present article presents a new ...

Methods for Presenting Real-world Objects Under Controlled Laboratory Conditions

Our knowledge of human object vision is based almost exclusively on studies in which the stimuli are presented in the form of computerized two-dimensional (2-D) images. In everyday life, however, humans interact predominantly with real-world solid objects, not images. Currently, we know very little about whether images of objects trigger similar behavioral or neural processes as do real-world exemplars. Here, we present methods for bringing the real-world into the laboratory. We detail methods for presenting rich, ecologically-valid real-world stimuli under tightly-controlled viewing conditions. We describe how to match closely the visual appearance of real objects and their images, as well as novel apparatus and protocols that can be used to present real objects and computerized images on successively interleaved trials. We use a decision-making paradigm as a case example in which we compare willingness-to-pay (WTP) for real snack foods versus 2-D images of the same items. We show that WTP increases by 6.6% for food items displayed as real objects versus high-resolution 2-D colored&#160;images of the same foods -suggesting that real foods are perceived as being more valuable than their images. Although presenting real object stimuli under controlled conditions presents several practical challenges for the experimenter, this approach will fundamentally expand our understanding of the cognitive and neural processes that underlie naturalistic vision.

We describe methods for presenting real-world objects and matched images of the same objects under tightly-controlled experimental conditions. The methods are described in the context of a decision-making task, but the same real-world approach can be extended to other cognitive domains such as perception, attention, and memory.

Methoden zur Darstellung realer Objekte unter kontrollierten Laborbedingungen

Our knowledge of human object vision is based almost exclusively on studies in which the stimuli are presented in the form of computerized two-dimensional ...

Applying an eMASS Customization Program as a Research Tool to Evaluate Consumer Benefits

As many scholars and practitioners study personalization and relationship marketing, it is important to provide personalization such as mass customization through marketing technology. The purpose of this study is to examine how to conduct consumer research using an online survey and analysis of data. This study examines consumers&#39;&#160;perceived benefits while customizing a product as well as emotional product attachment, attitudes toward a customization program, and loyalty intentions in the context of online retailing. In addition, this study investigates how consumer responses are different based on individual characteristics such as fashion innovativeness. An online survey company in South Korea recruited 290 female apparel shoppers who purchased apparel online. To enhance external validity, this study used an existing retail website with a well-established mass customization program. After completing the customization program, participants complete the online questionnaire. Structural equation modeling (SEM) and latent mean analyses (LMAs) are then performed for analyses. This study stresses the importance of testing measurement invariance for mean comparisons. Before the SEM and LMA, this study follows the hierarchy of invariance tests (configural invariance test, metric invariance test, and scalar invariance test), which are not considered by traditional approaches such as ANOVA. These statistical analyses provide applicability of the invariance test procedures and LMA to consumer behaviors. The conclusions of mean differences have integrity and validity because they are guided by a sophisticated statistical procedure to ensure measurement invariance.

Presented here is a protocol to examine consumer responses toward mass customization in the context of online retailing. The protocol details the online survey procedure and how to analyze data using structural equation modeling and group differences using latent mean analyses.

Anwenden eines eMASS-Anpassungsprogramms als Forschungstool zur Bewertung der Vorteile der Verbraucher

As many scholars and practitioners study personalization and relationship marketing, it is important to provide personalization such as mass customization ...

Measuring Light-Switching Behavior Using an Occupancy and Light Data Logger

Due to discrepancies between self-reported and observed pro-environmental behavior, researchers suggest the use of more direct measures of behavior. Although direct behavioral observation may increase the external validity and generalizability of a study, it may be time-consuming and be subject to experimenter or observer bias. To address these issues, the use of data loggers as an alternative to natural observation can allow researchers to conduct broad studies without interrupting the participants&#39; naturally occurring behaviors. This article describes one of such tools&#8212;the occupancy and light data logger&#8212;with its technical description, deployment protocol, and information about its possible applications in psychological experiments. The results of testing the reliability of the logger in comparison to human observation is provided alongside an example of the gathered data during a 15-day measurement in public restroom (N = 1,148) that includes: 1) room occupancy changes; 2) indoor light changes; and 3) room occupancy time.

This article describes a procedure for using and deploying an occupancy and light data logger which allows collecting data about light-switching behavior of participants in field settings.

Messen des Lichtschaltverhaltens mit einem Belegungs- und Lichtdatenlogger

Due to discrepancies between self-reported and observed pro-environmental behavior, researchers suggest the use of more direct measures of behavior. ...

Measuring Engagement of Spectators of Social Digital Games

The goal of this methodology is to assess explicit and implicit measures of engagement of spectators during social digital games in a group of participants with motion tracking systems. In the context of games that are not confined within a screen, measuring the different dimensions of engagement such as physiological arousal can be challenging. The focus of the study is made on the spectators of the game and the differences in their engagement according to interactivity. Engagement is measured with physiological and self-reported arousal, as well as an engagement questionnaire at the end of the experiment. Physiological arousal is measured with electrodermal activity (EDA) sensors that record the data on a portable device (EDA box). Portability was essential because of the nature of the game, which is akin to a life-size pong and includes many participants that move. To have an overview of the events of the game, three cameras are used to film three angles of the playing field. To synchronize the EDA data with events happening in the game, boxes with digital numbers are used and put in the frames of cameras. Signals are sent from a sync box simultaneously to the EDA boxes and to light boxes. The light boxes show the synchronization numbers to the cameras, and the same numbers are also logged on the EDA data file. That way, it is possible to record EDA of many people that move freely in a large space and synchronize this data with events in the game. In our particular study, we were able to assess the differences in arousal for the different conditions of interactivity. One of the limitations of this method is that the signals cannot be sent farther than 20 meters away. This method is, therefore, appropriate for recording physiological data in games with an unlimited number of players but is restricted to a limited space.

We propose a methodology that enables measuring engagement of spectators in a social digital game combining physiological and self-reported data. As this digital game involves a group of freely moving people, the experience is filmed using a synchronizing technique that links physiological data with events in the game.

Messung des Engagements der Zuschauer von Social Digital Games

The goal of this methodology is to assess explicit and implicit measures of engagement of spectators during social digital games in a group of ...

Usability Evaluation of Augmented Reality: A Neuro-Information-Systems Study

This study introduces an experimental paradigm for a usability test of emerging technologies in a management information system (MIS). The usability test included both subjective and objective evaluations. For the subjective evaluation, a usability questionnaire and a NASA-TLX scale were adopted. For the objective evaluation, methods of Neuro-Information-Systems (NeuroIS) were used. From a NeuroIS perspective, this study used mobile fNIRS and eye tracking glasses for multimodal measurements, which solved the problem of ecological validity of cognitive neuroscience tools used in real-world behavior experiments. This study used Augmented Reality (AR) integrated into the Internet of Things (IoT) as an experimental object. Comparing the differences in the neuroimaging data, the physiological data, the usability questionnaire, and the NASA-TLX scale data between the two information-search modes (AR versus a website), information search with AR had a higher efficiency and a lower cognitive load compared with information search with a website during the process of consumption decision-making. The usability experiment results demonstrate that AR, as an emerging technology in retail, can effectively enhance consumer experiences and increase their purchase intention. The experimental paradigm, combining both subjective and objective evaluations in this study, could be applied to a usability test for emerging technologies, such as augmented reality, virtual reality, artificial intelligence, wearable technology, robotics, and big data. It provides a practical experimental solution for the user experience in human-computer-interactions with the adoption of emerging technologies.

This study presents an experimental paradigm for&#160;a&#160;usability test combining subjective and objective evaluations. The objective evaluation adopted Neuro-Information-Systems (NeuroIS) methods, and the subjective evaluation adopted a usability questionnaire and a NASA-Task Load Index (NASA-TLX) scale.

Usability-Evaluation von Augmented Reality: Eine Neuro-Informations-Systems-Studie

This study introduces an experimental paradigm for a usability test of emerging technologies in a management information system (MIS). The usability test ...

The Immersive Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping Platform for the Assessment of Instrumental Activities of Daily Living

A decline in the performance of instrumental activities of daily living (IADLs) has been proposed as a prodromal marker of neurological disease. Existing clinical and performance-based IADL assessments are not feasible for integration into clinical medicine. Virtual reality (VR) is a powerful yet underutilized tool that could advance the diagnosis and treatment of neurological disease. An impediment to the adoption and scaling of VR in clinical neurology is VR-related sickness resulting from sensory inconsistencies between the visual and vestibular systems (i.e., locomotion problem).
The Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping (CC-VRS) platform attempts to solve the locomotion problem by coupling an omnidirectional treadmill with high-resolution VR content, enabling the user to physically navigate a virtual grocery store to simulate shopping. The CC-VRS consists of Basic and Complex shopping experiences; both require walking 150 m and retrieving five items. The Complex experience has additional scenarios that increase the cognitive and motor demands of the task to better represent the continuum of activities associated with real-world shopping. The CC-VRS platform provides objective and quantitative biomechanical and cognitive outcomes related to the user&#39;s IADL performance. Initial data indicate that the CC-VRS results in minimal VR-sickness and is feasible and tolerable for older adults and patients with Parkinson&#39;s disease (PD). The considerations underlying the development, design, and hardware and software technology are reviewed, and initial models of integration into primary care and neurology are provided.

Virtual reality (VR) is a powerful yet underutilized approach to advance the diagnosis and treatment of neurological disease. The Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping platform combines state-of-the-art VR content with an omnidirectional treadmill to quantify instrumental activities of daily living-a proposed prodromal marker of neurological disease.

Die immersive Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping Plattform für die Bewertung von instrumentellen Aktivitäten des täglichen Lebens

A decline in the performance of instrumental activities of daily living (IADLs) has been proposed as a prodromal marker of neurological disease. Existing ...

Ingenieurwesen

Electroencephalographic, Heart Rate, and Galvanic Skin Response Assessment for an Advertising Perception Study: Application to Antismoking Public Service Announcements

The evaluation of advertising, products, and packaging is traditionally performed through methods based on self-reports and focus groups, but these approaches often appear poorly accurate in scientific terms. Neuroscience is increasingly applied to the investigation of the neurophysiological bases of the perception of and reaction to commercial stimuli to support traditional marketing methods. In this context, a particular sector or marketing is represented by public service announcements (PSAs). The objective of this protocol is to apply electroencephalography (EEG) and autonomic signal analysis to study responses to selected antismoking PSAs. Two EEG indices were employed: the frontal alpha band EEG asymmetry (the Approach Withdrawal (AW) index) and the frontal theta (effort index). Furthermore, the autonomic Emotional Index (EI) was calculated, as derived from the Galvanic Skin Response (GSR) and Heart Rate (HR) signals. The present protocol describes a series of operational and computational steps required to properly estimate, through the aforementioned indices, the emotional and cerebral reaction of a group of subjects towards a selected number of antismoking PSAs. In particular, a campaign characterized by a symbolic communication style (classified as "awarded" on the basis of the prizes received by specialized committees) obtained the highest approach values, as estimated by the AW index. A spot and an image belonging to the same PSA campaign based on the "fear arousing appeal" and with a narrative/experiential communication style (classified as "effective" on the basis of the economical/health-related improvements promoted) reported the lowest and highest effort values, respectively. This is probably due to the complexity of the storytelling (spot) and to the immediateness of the image (a lady who underwent a tracheotomy). Finally, the same "effective" campaign showed the highest EI values, possibly because of the empathy induced by the testimonial and the explicitness of the message.

The following protocol describes a series of operational and computational steps required to properly estimate the emotional and cerebral reaction of a group of subjects towards a selected number of Public Service Announcements (PSAs) against smoking, aired in the USA and Europe during the period between 1998 and 2015.

EEG, Herzfrequenz und elektrodermale Bewertung für eine Werbung Wahrnehmung zu studieren: Anwendung auf Antirauch Public Service Announcements

The evaluation of advertising, products, and packaging is traditionally performed through methods based on self-reports and focus groups, but these ...

Neurowissenschaften

Buying Behavior

Assael&#39;s Consumer Buying Behavior model, by Henry Assael, categorizes consumer buying behavior into four types based on involvement and brand/product differences.
The four types of buying behavior are:
Complex Buying Behavior: This behavior occurs when there is a significant difference between brands. Consumers extensively research, compare brands, and evaluate product attributes before purchasing. Examples include buying a new car, a house, or other high-value products.
Dissonance-Reducing Buying Behavior: Consumers are highly involved, but brands have little perceived difference. Post-purchase, consumers may question their decision, seeking reassurance or additional information to alleviate doubts. Examples include electronic gadgets.
Habitual Buying Behavior: Consumers have low involvement and low perceived brand/product differentiation. Consumers often exhibit brand loyalty or habitual purchasing based on habit, convenience, or routine. Household items, groceries, or personal care products often fall into this category.
Variety-Seeking Buying Behavior: Low involvement and significant brand/product differences characterize this behavior. Consumers are not brand loyal and may seek variety for change or experimentation. Common in snack, fashion accessories, and entertainment product purchases.
Understanding buying behavior guides marketers in tailoring strategies. For complex buying, detailed information and brand differentiation are emphasized, while habitual buying emphasizes brand loyalty and convenience.