年齡會影響網(wǎng)購決策嗎？

在互聯(lián)網(wǎng)時代浪潮下，網(wǎng)購逐漸替代傳統(tǒng)購物方式成為當(dāng)下消費者的購物途徑。

那么，習(xí)慣了傳統(tǒng)購物模式的老年人的消費決策會與年輕人有所不同嗎？

本研究團(tuán)隊結(jié)合非侵入性生理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)方法，通過分析眼動、腦電及面部表情探討了年齡對網(wǎng)購消費模式的影響，以更好地理解不同世代消費者的行為和決策過程并應(yīng)用于神經(jīng)營銷（Chiang et al., 2022）。

被忽視的老年消費群體

全球人口都在老齡化，老齡化對消費者心理生理過程和行為的復(fù)雜影響日益引起人們的關(guān)注，這包括理解感官功能、認(rèn)知、需求、動機(jī)、判斷和決策過程中與年齡相關(guān)的變化。

考慮到目前缺乏對老年消費者在網(wǎng)上購物時如何處理他們的需求以及他們的搜索能力和行為的了解，營銷人員對了解老年人的消費行為越來越感興趣。例如，消費者可能會搜索相關(guān)的產(chǎn)品信息，以便于隨后的購買決策；然而，由于老年消費者的搜索能力可能會受到年齡的影響，因此老年消費者的購買率普遍低于年輕消費者。但隨著老年人在全球人口中占比越來越大，提高我們對決策中與年齡相關(guān)的差異的理解變得越來越重要。

代際間是否存在網(wǎng)購決策差異？

從嬰兒潮一代(Boomer)到Z一代(Gen Z)，每代人的網(wǎng)購行為都有所不同。嬰兒潮一代過去主要在傳統(tǒng)渠道購物，現(xiàn)在在網(wǎng)上購買特定產(chǎn)品，他們使用社交媒體與人聯(lián)系，但不是作為一種主要的休閑方式。Z世代是數(shù)字原生代，從出生起就被智能手機(jī)等科技產(chǎn)品所包圍，他們對社交媒體和網(wǎng)上購物的態(tài)度不同。他們使用社交媒體來尋找產(chǎn)品的靈感并探索它們，與他們喜歡的品牌建立聯(lián)系。消費者的反應(yīng)和購買決定逐漸不再依賴于實體店或線下環(huán)境，而開始受新的因素如產(chǎn)品的在線外觀、網(wǎng)頁布局和與消費者互動界面的影響，這使得目前的營銷策略與傳統(tǒng)有很大的不同。

但無論是年輕人還是老年人，他們每天都會遇到大量的信息，因此決策是至關(guān)重要的。注意力幫助我們排除不必要或不相關(guān)的刺激，使其不被大腦進(jìn)一步處理。在高度復(fù)雜和不斷變化的多感官環(huán)境中，刺激選擇過程受到許多因素的影響，如個人的興趣、動機(jī)和評估刺激的認(rèn)知策略，這些因素也會影響注意力的選擇過程。因此，選擇性注意、分散注意和視覺注意涉及到對外部信息的篩選，這些信息反映了人類的行為和決策能力。

而衰老的過程伴隨著處理速度、任務(wù)切換能力、外顯記憶和工作記憶的逐漸下降。認(rèn)知衰退也會影響感官信息轉(zhuǎn)化為適當(dāng)行動的方式，是年齡差異決策的重要因素（Tymula et al., 2013）。老年人在判斷和推理任務(wù)上花費更多的精力。特別是在有限的時間內(nèi)及相關(guān)和不相關(guān)信息的混合可能會影響老年人在復(fù)雜決策場景中的表現(xiàn)(L?ckenhoff , 2018)。

因此，本研究旨在通過神經(jīng)科學(xué)的方法了解年齡如何影響不同世代消費者購買可持續(xù)產(chǎn)品的決策過程。

利用神經(jīng)科學(xué)方法理解消費行為

當(dāng)消費者在平臺上瀏覽和購物時，他們的眼睛不斷移動，有效地掃描感興趣的區(qū)域以獲取信息，眼動追蹤可以指示所呈現(xiàn)刺激的視覺處理，識別消費者的反應(yīng)過程；大腦活動監(jiān)測可以用來確定刺激是否吸引消費者的注意力，并了解大腦對刺激的即時反應(yīng)；面部表情變化則能幫助即時了解消費者的潛在情緒變化。視覺注意、大腦皮層活動和面部表情的相互作用反映了認(rèn)知和注意反應(yīng)。

本研究主要通過眼動追蹤、腦電圖記錄和面部表情分析來評估消費者年齡對網(wǎng)購時心理和生理反應(yīng)的影響。結(jié)合非侵入性生理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)方法來監(jiān)測消費行為，能夠增強對消費者心理和行為的理解。

總共80名被試參與研究，包括40名平均年齡為23歲的年輕被試和40名平均年齡為65歲的老年被試。均視力或矯正視力正常，無神經(jīng)問題或頭部損傷史，無任何特定的認(rèn)知注意力障礙或輕度認(rèn)知損害。

實驗過程中，被試被要求在一個安靜的房間內(nèi)瀏覽電腦屏幕上的在線購物平臺。共有5種可持續(xù)性產(chǎn)品，包括衣服、鞋子、食品、瓶子和化妝品。瀏覽的同時，記錄被試的眼動、腦電活動以及面部表情，來評估行為和反應(yīng)。使用諾達(dá)思的面部表情分析系統(tǒng)（FaceReader）同時記錄他們的面部表情。該系統(tǒng)能夠自動分析面部表情，包括快樂、悲傷、憤怒、驚訝、恐懼、厭惡、蔑視以及中性的表情，從而對情緒進(jìn)行客觀評估。

年齡對決策的影響

眼動數(shù)據(jù)結(jié)果

眼動儀生成的熱點圖可以幫助確定網(wǎng)頁或產(chǎn)品的哪些特征最被注意或忽略，主要反映受試者在瀏覽頁面時的掃視和注視情況。研究分析了觀看在線購物平臺時青年和老年之間的熱點圖差異(圖1A)。數(shù)據(jù)顯示，被試通常會將注意力集中在特定的圖形元素上。因此，眼動可以反映被試的思維過程。在熱圖中，紅色代表瀏覽和注視點最高濃度的區(qū)域，而黃色和綠色代表濃度較低的區(qū)域。可以看到，相比老年群體 (圖1C)，青年群體各區(qū)域的分布更為明顯(圖1B)。

圖1熱點圖差異分析

(B)為年輕人的熱圖、(C)為老年人的熱圖

為了探討注視和掃視的差異，分析了被試的平均注視時間(圖2A)、注視次數(shù)(圖2B)、平均掃視持續(xù)時間(圖2C)和掃視次數(shù)(圖2D)。結(jié)果表明，老年人的平均注視時長和次數(shù)，以及平均掃視時長和次數(shù)均顯著低于年輕人。

圖2 眼動數(shù)據(jù)結(jié)果

(A)平均注視時長、(B)注視次數(shù)、(C)平均掃視時長、(D)掃視次數(shù)

腦電數(shù)據(jù)結(jié)果

實驗分別從α-(圖3)和β-(圖4)波段記錄腦電活動，并通過sLORETA軟件進(jìn)行處理，獲得青年組(圖3A，4A)和老年組(圖3B，4B)的三維腦電活動圖。

圖3中的黑色箭頭表示右側(cè)顳葉的差異，青年組(圖3A) α-腦電活躍度高于老年組(圖3B)。該區(qū)域也包含梭狀回和顳回。圖4中黑色箭頭所示的差異主要在左側(cè)顳葉和額葉皮層，青年組(圖4A) β-腦電活躍度高于老年組(圖4B)。該區(qū)域包括左側(cè)顳葉的顳回、顳極區(qū)、聽覺皮層和腦旁區(qū)以及左側(cè)額葉皮層的初級體感皮層和運動皮層。圖4中紫色箭頭所示的差異主要在右側(cè)顳葉，老年組(圖4B)在該區(qū)域的β-腦電活躍度高于青年組(圖4A)。右側(cè)顳葉的這個區(qū)域包括梭狀回、顳回、角回和邊緣上回。

這些腦電活動均是由于注意力和愉悅引起的反應(yīng)，即注意力、記憶、動機(jī)和決策中與年齡相關(guān)的變化包括與認(rèn)知過程相關(guān)的內(nèi)側(cè)顳葉和外側(cè)區(qū)域、與執(zhí)行功能相關(guān)的前額葉區(qū)域、與獎勵處理相關(guān)的紋狀體通路以及與情緒處理相關(guān)的邊緣區(qū)域的變化。      

圖3  α-波段三維腦電圖

(A)年輕人、(B)老年人

圖4  β-波段三維腦電圖

(A)年輕人、(B)老年人                 

面部表情結(jié)果

本研究使用的諾達(dá)思的面部表情分析系統(tǒng)（FaceReader），這是從面部動作描述整體面部表情的系統(tǒng)，無需主觀推斷(圖5A)。面部表情分析了上述七種表情情緒，結(jié)果表明兩組只在快樂、驚訝和中性表情情緒中存在差異。年輕組的情緒反應(yīng)主要是快樂和驚訝(圖5B,C)，而老年組的情緒反應(yīng)主要是中性的(圖5D)。來自面部表情分析的結(jié)果也同樣反映了年齡對認(rèn)知和注意的影響。

圖5 面部表情分析

記錄快樂(B)、驚訝(C)、中性(D)表情

總結(jié)

本研究對年輕和老年消費者的心理和行為進(jìn)行了研究，結(jié)合非侵入性生理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)方法來評估不同世代消費者在網(wǎng)上購物時的反應(yīng)和行為。平均注視和掃視的持續(xù)時長和次數(shù)顯示，老年人的眼球運動均少于年輕人；二者的顳葉和額葉皮層在腦電活動也存在差異；面部表情的差異表現(xiàn)在快樂、驚訝和中性的表情上。

結(jié)果表明，衰老與流體認(rèn)知能力的下降有關(guān)，如工作記憶容量、處理速度和視覺處理，導(dǎo)致老年人在某些認(rèn)知任務(wù)中出現(xiàn)困難。這些認(rèn)知處理能力也會影響購物決策。

參考文獻(xiàn)

Chiang, M. C., Yen, C., & Chen, H. L. (2022). Does age matter? Using neuroscience approaches to understand consumers’ behavior towards purchasing the sustainable product online. Sustainability, 14(18), 11352.

L?ckenhoff, C. E. (2018). Aging and decision-making: A conceptual framework for future research-a mini-review. Gerontology, 64(2), 140-148.

Tymula, A., Rosenberg Belmaker, L. A., Ruderman, L., Glimcher, P. W., & Levy, I. (2013). Like cognitive function, decision making across the life span shows profound age-related changes. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(42), 17143-17148.

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