你的眼睛在看向哪里呢？ -

在购物过程中，你是会带着强烈且明确的目标去寻找满足自己购物需求的产品？还是更偏向于一种探索性搜索的休闲娱乐方式呢？每个消费者的购买行为都是由其购买动机引发的，而动机又是由人的需要而产生的，大部分情况也都是基于上述两个主要的购物动机，前者具有任务/目标取向，而后者具有享乐主义/娱乐性/探索性取向，会更容易讨价还价

现有研究提供了证据，表明消费者的信息需求取决于其搜索动机（即目标搜索和探索搜索），同时随着技术的发展进步，眼动追踪技术已经发展到非常适合描述信息搜索行为和选择过程的阶段，眼动实验的可运用性较高。那么从管理者角度来看，公司是否以及如何才能轻松、经济高效地收集消费者的眼动追踪数据，并且如何根据消费者的眼动行为来预测其搜索动机呢？来自德国卡尔斯鲁厄理工学院的Jella Pfeiffer、艾母登/里尔应用技术大学的Thies Pfeiffer、泽佩林大学的Martin Mei ner和格拉茨医科大学的Elisa Wei 就此主题展开了研究。作者建立了分类模型，在两种搜索环境（虚拟现实和物理现实）中测试了模型预测的有效性。通过比较三种预测方法（逻辑回归、支持向量机和随机森林），作者发现眼球追踪数据可以在搜索过程中相对较早地识别购物动机。在虚拟现实中仅经过15秒就达到了70%的预测准确率，在物理现实中达到了75%。当应用集成学习算法时，可以大幅提高预测准确率，达到90%左右。

双重搜索动机

营销和决策文献将购物动机分为两大类：目标导向的搜索和探索性/体验式，使用“为了娱乐”（探索性）和“为了效率”（目标化）来描述和区分消费者的不同倾向。两种购物动机在消费者的信息搜索过程和信息需求方面存在很大差异：进行目标导向搜索的消费者将被激发通过利用搜索策略来实现其目标的有效收集信息的动机，探索性搜索则可以描述为在不追求搜索目标的情况下浏览和扫描搜索环境。总而言之，购买前的商议和完成任务的目标取向是目标导向型搜索的特征，而建立有关产品类别知识或享乐体验则被认为是探索性搜索。

探索性搜索是没有方向性的，因为目标是获得产品分类的概述。因此，它类似于浏览行为。相反在目标导向的搜索中，消费者必须搜索特定的信息（例如，在产品包装上）以验证产品是否符合标准。当消费者具有目标导向的动机时，‘查看产品的平均时长’要比探索性动机更长一些；‘查看的不同产品总数’则量化了消费者至少点击一次或固定了多少个不同产品；‘最高回访次数’量化了消费者返回最常检查的产品的频率。具有目标导向动机的消费者有望通过查看成分，品牌或价格信息来更频繁地使用验证过程，而具有探索动机的消费者没有理由经常返回特定产品。

虚拟现实和眼动追踪

在眼动研究中，我们可以非常精确地衡量用户实际查看的信息。两种不同的眼动追踪方法很重要：注视是指“眼睛在一段时间内几乎保持静止”，而探视（或停顿）被定义为连续几次在相同兴趣区域（AOI）上的注视。眼动追踪在VR中人机交互方面有着悠久的历史，Facebook、Oculus的EyeTribe和苹果公司的SMI均强调了眼动追踪对于混合现实的重要性。

眼动研究可以识别可能指示购物动机的信息处理，注视次数和探视次数是研究最多的眼动追踪方法之一，可以量化访问的产品数量（包括重新访问的产品），每个产品的平均重访次数则衡量了平均访问每个产品的频率；进一步可以包括注视品牌和徽标、价格或详细的产品信息的百分比。此外，眼动追踪可以测量注视的持续时间，较长的平均持续时间已被解释为表明需要更深入的信息处理，可以检查平均每次定影时间，平均每个产品定影时间，以及价格、详细信息和价格或徽标信息的平均定影时间。扫视是眼球从一个注视位置到另一个注视位置的运动，捕获扫视长度的距离量度是另一种类型的量度。针对目标的探索性搜索可能相对于扫视的长度有很大不同，例如扫描将导致访问不同AOI之间的平均视听距离增加。

实验

本研究在两个场景下展开了眼动实验，第一个实验发生在虚拟现实VR的购物环境中，而第二个实验则以现实商店为背景。首先，在比勒费尔德大学卓越认知交互技术中心的虚拟现实实验室CAVE（洞穴自动虚拟环境）中进行了第一个实验，并使用了高级实时跟踪操纵杆为交互设备。前壁展示了一个复制的超市货架，上面带有产品的3D模型，地板上的投影显示深色瓷砖，以及指示起点的标记。在起点右侧，参与者可以看到一个虚拟的购物车。29名参与者都被提供了有内置眼动仪和Flystick的3D眼镜，参与者可以在CAVE中自由移动。参与者可以使用Flystick将产品从货架上取下来进行仔细检查，可以从不同角度查看产品，就像他们手中拿着真实产品一样。参与者完成任务后，将要求他们将产品放入虚拟购物车中。在两项任务的每一项中，参与者都看到一个架子，里面有24种麦片。在目标导向的任务中，我们要求参与者为要访问的朋友选择一种麦片粥，告诉参与者，朋友喜欢葡萄干，但不喜欢巧克力，并且她更喜欢低热量的麦片,任务是找到一种与朋友的喜好相符的麦片。而处于探索性动机条件下的参与者获得了产品概述，要求思考对其重要的产品属性，并最终进行购买，每个参与者需要做出两个选择。完成任务后，设备从参与者中移除，并要求他们回答问卷。

而第二个实验设计发生在一家真实的中型超市中，20个参与者在戴上眼动追踪眼镜后都需要执行四个搜索任务，每个任务都属于不同的产品类别（117种麦片，76种谷物，202种果酱和190种茶），参与者必须在两个任务中使用目标导向动机，在另外两个任务中使用探索动机。研究结果表明，参与者平均花费93.31秒来完成具有探索性动机的任务，这比具有目标导向动机（163.72秒）的任务要少。

营销人，你会怎么做？

眼动追踪数据可以用作消费者辅助系统（例如推荐系统或消费者决策支持系统）的输入，虚拟购物环境可以作为促进客户牢固关系的工具，跟踪用户的眼球运动将增进销售人员与用户之间的通信过程。个体用户级别的眼动数据可以看作是更精确地描述客户需求的工具，例如，眼动追踪使营销人员可以识别哪些产品和品牌可能使客户感兴趣，零售商可以分析眼动数据并建立由顾客经常凝视的品牌组成的个人对策集，并将这些信息用作目标广告的来源；同时数据中的某些指标还可以表明价格敏感性，用以量化消费者查看价格标签的频率或搜索时如何考虑早期价格信息。

作者信息

毛佩滢

武汉大学经济与管理学院

市场营销系硕士研究生

编辑：赵帅勤（武汉大学经济与管理学院硕士研究生）

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参考文献

Jella Pfeiffer, Thies Pfeiffer, Martin Mei ner, Elisa Wei (2020) Eye-Tracking-Based Classification of Information Search Behavior Using Machine Learning: Evidence from Experiments in Physical Shops and Virtual Reality Shopping Environments. Information Systems Research 31(3):675-691. https://doi.org/10.1287/isre.2019.0907

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