網(wǎng)購情境中產(chǎn)品圖片文字量對用戶認知決策的影響

葉許紅 葛東波

摘 要： 基于S-O-R理論，從文字量的視角探索網(wǎng)購情境中產(chǎn)品圖片文字特征對用戶注意的影響作用，并繼而影響用戶的購買意愿，其中進一步考慮了網(wǎng)購產(chǎn)品不同類型的調(diào)節(jié)作用。研究結(jié)果表明：（1）產(chǎn)品圖片的文字量能夠顯著影響用戶的注意;（2）產(chǎn)品類型具有顯著的調(diào)節(jié)作用，與體驗型產(chǎn)品的圖片相比，搜索型產(chǎn)品的圖片中更多的文字量能夠引起用戶更多的注意;（3）注意具有顯著的中介效應(yīng)，圖片文字信息通過影響用戶的注意繼而影響其購買意愿。

關(guān)鍵詞： 產(chǎn)品圖片;文字量;產(chǎn)品類型;注意;購買意愿

中圖分類號： F 713.3 ? 文獻標志碼： A

Abstract： Based on the theory of S-O-R， the study explores the influence of product image and text features on user attention in online shopping contexts from the perspective of text amount， which eventually affects user purchase intention. Furthermore， it considers the moderating effect of different types of online shopping products. The results show that： （1） the amount of text in the product image can significantly affect user attention; （2） the product type has a significant moderating effect， compared with the image in the experience product， the image in the search product can promote greater user attention; （3） the attention has a significant mediating effect， which means that the text image information affects user purchase intention through the role of user attention.

Key words： product image; text amount; product type; attention; purchase intention

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的增長，網(wǎng)絡(luò)購物已成為消費者重要的購買方式。截至2018年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模達到8.29億人，網(wǎng)絡(luò)購物用戶達6.1億人，同比增長14.4%;全國網(wǎng)上零售額2018年達到90065億元，同比增長23.9%。在網(wǎng)絡(luò)購物情境下，消費者的信息識別、產(chǎn)品搜集和決策購買等均在線上進行，而由于網(wǎng)絡(luò)空間的隔離，交易雙方存在產(chǎn)品信息不對稱性，消費者極易產(chǎn)生判斷不確定性。有研究表明產(chǎn)品信息質(zhì)量、產(chǎn)品特征呈現(xiàn)等是影響不確定性的關(guān)鍵要素，網(wǎng)站能否成功向消費者傳遞有用信息以減少不確定性，在很大程度上取決于產(chǎn)品信息質(zhì)量尤其是信息呈現(xiàn)質(zhì)量等。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，產(chǎn)品信息呈現(xiàn)主要分為圖片信息與文字信息。圖片信息包含豐富的色彩、不同的產(chǎn)品形狀等，從而形成視覺信息，能夠快速給用戶帶來視覺刺激，容易吸引用戶的注意。文字信息也是重要的視覺信號，是信息傳達的主體，在視覺要素上有很多特征與分類，如文字內(nèi)容、字體、大小、顏色和數(shù)量等。文字信息會幫助用戶形成心理意象，能夠為用戶帶來更強大的視覺信號，從而對用戶情感和態(tài)度產(chǎn)生顯著影響。另外，圖片和文字信息的有機結(jié)合也能夠影響用戶的行為決策，如提升廣告的視覺吸引力、增強廣告內(nèi)容的說服力，以進一步提升廣告效果。在網(wǎng)頁中大圖片加小文本信息的模式在視覺上更有吸引力，并進而引導(dǎo)用戶對該網(wǎng)頁產(chǎn)生更積極的態(tài)度。在產(chǎn)品圖片中，單純的產(chǎn)品圖片信息缺乏有效的描述內(nèi)容，如果增加文字信息或許能夠指導(dǎo)消費者進行想象和判斷，從而為消費者提供更強的視覺刺激。有研究指出用戶會隨著文字信息量的增加更快做出決定，文字信息數(shù)量已成為影響營銷傳播績效的重要因素?，F(xiàn)有電子商務(wù)研究中對圖文并茂的產(chǎn)品圖片研究較少，產(chǎn)品圖片中的文字量如何影響用戶決策存在諸多挑戰(zhàn)。

本文以S-O-R理論框架為基礎(chǔ)，區(qū)分不同的產(chǎn)品類型，采用眼動追蹤與問卷調(diào)查相結(jié)合的研究方法，分析和研究在網(wǎng)購情境中產(chǎn)品圖片的不同文字量對消費者注意和認知決策的影響，同時也為網(wǎng)頁產(chǎn)品圖片的設(shè)計和管理提供一些有效的實踐建議。

1 理論與假設(shè)

1.1 S-O-R理論

S- O- R理論模型最初由Mehrabian和Russell于1974年在環(huán)境心理學會上提出。該模型主要強調(diào)環(huán)境特征引發(fā)的個體內(nèi)在機制對心理與行為的影響。個體所處的外部環(huán)境會影響個人機體情感和認知，從而影響機體產(chǎn)生內(nèi)在或者外在的反應(yīng)。譬如，消費者光臨某商店，其感受到的商家氛圍特征有商店環(huán)境、音樂背景、裝修配色、店內(nèi)溫度、員工服務(wù)，等等，這些外部環(huán)境特征能夠影響消費者對商家及商品的判斷和決策。

在網(wǎng)絡(luò)購物情境下，環(huán)境刺激（S）主要涉及用戶所感知到的網(wǎng)頁信息，包括信息質(zhì)量、價格、品牌、評論、互動性等，在這些刺激因素中，產(chǎn)品信息和產(chǎn)品圖片是最重要的因素，“一張圖片抵萬言”，產(chǎn)品圖片信息對用戶的影響非常重要。在本研究中，我們主要考察網(wǎng)頁中產(chǎn)品圖片中的文字量信息的影響作用，將包含不同文字量的網(wǎng)頁頁面作為用戶決策的外部環(huán)境刺激。機體（O）是由外部刺激引起的用戶自身的內(nèi)在評估過程，用戶的機體認知隨著環(huán)境刺激的變化而不同。本研究采用注意來測量用戶的機體感知。反應(yīng)（R）與行為決策相關(guān)，如滿意度、忠誠度、購買意愿和購物持續(xù)性等。在本研究中，我們采用購買意愿來測量用戶的反應(yīng)。基于S-O-R框架，我們認為包含不同文字量以及不同類型產(chǎn)品圖片的網(wǎng)頁刺激能夠激發(fā)用戶不同的機體注意，從而導(dǎo)致不同的購買意愿反應(yīng)。下面對各個假設(shè)進行深入探討和闡述。

1.2 產(chǎn)品圖片文字量對注意的影響

消費者的行為決策源自他們的認知，即他們對產(chǎn)品信息的了解與態(tài)度，當消費者的認知與其自我需求相符時，更容易做出行為判斷和決策。注意是認知過程中的一個重要組成部分?，F(xiàn)有研究表明，文字數(shù)量會顯著影響消費者視覺處理以及對營銷信息的反饋。在消費者接受最大信息量的限度內(nèi)，當獲得的信息量增加時，消費者容易更快做出決定。文字量多的圖片，其包含的具體信息也較多，如產(chǎn)品特征、優(yōu)點等，幫助消費者更加具體地了解產(chǎn)品，較多的文字信息會給消費者更強的視覺吸引力，并且從圖片文字中獲得較多的信息能夠與消費者的自我期望與目標達成一致。文字量的提升帶來視覺復(fù)雜度的提升，相對于簡單的文字信息而言，復(fù)雜度較高的文字能夠給用戶提供更多的信息，用戶需要花費更多的時間去瀏覽和理解，所以也更能抓住用戶的注意。由此我們做出假設(shè)：

H1：產(chǎn)品圖片文字量越多，越能夠吸引用戶更多的注意。

1.3 產(chǎn)品圖片中文字量對用戶購買意愿的影響

近年來，學者對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的用戶視覺注意進行了大量的研究，研究表明，高視覺注意的刺激會顯著影響用戶的行為決策。Pavlou和Fygenson（2006）發(fā)現(xiàn)注意能夠影響用戶的態(tài)度與行為決策。用戶通常根據(jù)收集到的信息并比較自己的心理偏好和主觀評價，從而判斷是否愿意購買該商品，并最終評估實際購買行為。文字量作為一種視覺刺激的信息會影響消費者對產(chǎn)品的評價和判斷，從而影響其態(tài)度和購買意愿。圖片是重要的視覺信息，當圖片包含有文字信息時，Li（2016）研究發(fā)現(xiàn)用戶愿意花費更多的時間去瀏覽文字量較多的照片，而且對多文字照片的評價更高。較多數(shù)量的文字信息會擴大用戶瀏覽區(qū)域，使得用戶接收到更多的信息，在圖片中嵌入文字信息更容易引起用戶的注意，并進而刺激用戶產(chǎn)生繼續(xù)瀏覽的行為。Slykhuis和Wiebe（2005）發(fā)現(xiàn)用戶在觀看圖片與文本結(jié)合度很高的照片時，注意力會明顯提升，用戶更加關(guān)注圖文相關(guān)度高的照片，并對該類圖片給予更高的評價。綜合前人研究，我們提出，圖片的文字量能夠吸引用戶不同的注意，從而影響其對產(chǎn)品購買的意愿。具體假設(shè)如下：

H2：產(chǎn)品圖片文字量正向影響用戶的購買意愿。

H3：用戶注意在產(chǎn)品圖片文字量與購買意愿中起中介作用。

1.4 產(chǎn)品類型的調(diào)節(jié)作用

網(wǎng)絡(luò)購物中，用戶瀏覽、選擇和購買不同類型的產(chǎn)品時，通常側(cè)重關(guān)注不同的產(chǎn)品信息內(nèi)容，如購買衣服時更注重衣服的舒適度與尺碼信息等，購買電器時更注重電器的功能、實用性和安全性等。不同類型的產(chǎn)品能夠影響用戶對該類產(chǎn)品相關(guān)信息的感知和判斷。產(chǎn)品類型有搜索型產(chǎn)品與體驗型產(chǎn)品之分，體驗型產(chǎn)品是消費者通過購買該商品（如鞋、食品等）并且使用過后，才能準確了解該商品的屬性信息。用戶在選擇體驗型商品時更關(guān)注產(chǎn)品的風格，以及獲取的樂趣或者有意思的購物體驗等。搜索型產(chǎn)品是指用戶在購買之前只需要通過網(wǎng)頁圖片與文字描述或者他人的描述，就能夠了解到該產(chǎn)品的屬性（如電腦、電風扇等）。用戶在選擇搜索型產(chǎn)品時，文字信息能夠幫助用戶更好地了解產(chǎn)品信息，而用戶搜索體驗型產(chǎn)品時，圖片信息能夠更好地引導(dǎo)消費者了解產(chǎn)品形態(tài)與直觀感受。

用戶的視覺注意依賴于瀏覽的上下文情境發(fā)生變化，產(chǎn)品類型不同，用戶對產(chǎn)品信息的關(guān)注也存在區(qū)別。Lynch發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站質(zhì)量對用戶購買意愿的影響會因為產(chǎn)品類型不同而存在顯著差異。Chiang考察消費者在信息獲取階段的網(wǎng)上購物意愿時發(fā)現(xiàn)消費者對搜索型產(chǎn)品的購買意愿比體驗型產(chǎn)品強烈得多。用戶在瀏覽和評估搜索型產(chǎn)品時，產(chǎn)品圖片中的文字信息能夠幫助用戶更好地了解產(chǎn)品性能，文字越多，所獲得的產(chǎn)品信息就越多，用戶的注意也會提升。對于體驗型產(chǎn)品，因為用戶更注重于感受與樂趣，文字量多少對其影響較少，可能文字過多反而會影響消費者的愉悅感受。由此，我們假設(shè)：

H4：相對于體驗型產(chǎn)品而言，搜索型產(chǎn)品圖片文字量對注意有更大的影響。

2 研究設(shè)計

2.1 實驗設(shè)計

本研究采用2（文字量多/文字量少）×2（搜索型商品/體驗型商品）組內(nèi)設(shè)計的眼動實驗與問卷調(diào)查相結(jié)合的情境實驗法來檢驗假設(shè)。實驗中選取筆記本電腦與手持電風扇作為搜索型商品，運動鞋與曲奇餅干作為體驗型商品。實驗網(wǎng)頁模擬網(wǎng)絡(luò)購物情境，被試被告知開學初需要購買一些生活必需品，比如電腦、鞋子、餅干等。實驗正式開始，屏幕隨機播放一張圖片，網(wǎng)頁瀏覽過程中沒有時間限制，被試在瀏覽完成后點擊空格鍵，自動跳轉(zhuǎn)至問卷頁面。研究中使用的眼動追蹤設(shè)備是Eye-link 1000 plus眼動儀，樣本頻率為1000赫茲。

在本研究中，被試數(shù)量為80個，均來自浙江工業(yè)大學，男女比例大致為3∶1，年齡均在30歲以下，大部分被試的購物次數(shù)都保持在每月3次以上，說明網(wǎng)購已經(jīng)成為大學生最主要的消費模式之一。

2.2 操縱檢驗

在本研究，我們將產(chǎn)品圖片中的文字量按照文字多與文字少進行分類，并且將筆記本與手持電風扇作為搜索型產(chǎn)品、運動鞋與曲奇作為體驗型產(chǎn)品，這些變量的操縱能夠直接影響實驗結(jié)果，因此在實驗前針對文字量與產(chǎn)品類型分別做了置信區(qū)間95%的獨立樣本T檢驗。被試對圖片中文字量的多少按照1～5打分，1為文字量少，5為文字量多，對圖片中產(chǎn)品的類型屬性判斷按照-3～3打分，-3為搜索型，3為體驗型。調(diào)查結(jié)果如表1所示，文字量少組與文字量多組之間存在顯著性差異（P<0.001），搜索型產(chǎn)品組與體驗型產(chǎn)品組之間也存在顯著性差異（P<0.001）。預(yù)測試結(jié)果表明本實驗設(shè)計具有良好的變量操縱效度。

2.3 數(shù)據(jù)測量

用戶的注意采用眼動設(shè)備進行測量。當用戶在閱讀信息時，眼睛的狀態(tài)分為運動狀態(tài)與注視狀態(tài)兩種，獲得信息主要在注視狀態(tài)下。本文采用平均注視時間（average fixation duration）和注視點個數(shù)（fixation count）來測量用戶的注意。注視點個數(shù)代表了用戶眼睛停留在圖片或區(qū)域的次數(shù)，代表了用戶認知注意的廣度，是指用戶在有意或者無意狀態(tài)下，根據(jù)生理感知對刺激做出的自然反應(yīng)，平均注視時間代表了用戶在瀏覽圖片特定區(qū)域時每個注視所花費時間的長短，代表的是認知注意的深度，是在認知過程中對最終決策的影響程度，兩者均可作為用戶注意的測量指標。購買意愿選用Dehghani的問項：“你將這件商品放入購物車的意愿程度是？”。以5分制李克特量表來評估用戶購買意愿的強烈程度，“1”表示“完全不同意”，“5”表示“完全同意”。

[8] WELLS J D， VALACICH J S， HESS T J. What signal are you sending？ How website quality influences perceptions of product quality and purchase intentions[J]. Mis Quarterly， 2011， 35（2）： 373-396.

[9] SANJEEV P， T. SAI V， CHANDAN P. Effects of online shopping values and website cues on purchase behaviour： a study using S-O-R framework[J]. The Journal for Decision Makers， 2017， 42（1）： 1-18.

[10] LEE S， HA S， WIDDOWS R. Consumer responses to high-technology products： product attributes， cognition， and emotions [J]. Journal of Business Research， 2011， 64（11）： 1195-1200.

[11] KAHNEMAN D， TVERSKY A. Subjective probability： a judgment of representativeness[J]. Cognitive Psychology， 1972， 3（3）： 430-454.

[12] EPPLER M J， MENGIS J. The concept of information overload： a review of literature from organization science， accounting， marketing， MIS， and related disciplines [J]. IEEE Engineering Management Review， 2010， 38（1）： 3.

[13] CYR D， HEAD M， LARIOS H， et al. Exploring human images in website design： a multi-method approach[J]. Mis Quarterly， 2009， 33（3）： 539-566.

[14] SHRESTHA S， OWENS J， CHAPARRO B S. Eye movements on a single-column and double-column text web page[J]. Human Factors & Ergonomics Society Annual Meeting Proceedings， 2008， 52（19）： 1599-1603.

[15] PAVLOU P A， FYGENSON M. Understanding and predicting electronic commerce adoption： an extension of the theory of planned behavior[J]. Mis Quarterly， 2006， 30（1）： 115-143.

[16] 馮建英， 穆維松， 傅澤田. 消費者的購買意愿研究綜述 [J]. 現(xiàn)代管理科學， 2006（11）： 7-9.

[17] WANG Q， YI Y， QI W， et al. The effect of human image in B2C website design： an eye-tracking study[J]. Enterprise Information Systems， 2014， 8（5）： 582-605.

[18] TOWNSEND C， KAHN B E. The “visual preference heuristic”： the influence of visual versus verbal depiction on assortment processing， perceived variety， and choice overload[J]. Journal of Consumer Research， 2014， 40（5）： 993-1015.