【211107】你被促销游戏套路了吗

Promotional Games Increase Consumer Conversion Rates and Spending

基本信息

Stefan J Hock, Rajesh Bagchi, Thomas M Anderson
Journal of Consumer Research, Volume 47, Issue 1, June 2020, Pages 79–99, https://doi.org/10.1093/jcr/ucz043
Published: 12 September 2019

短评

本文实验结构值得借鉴:以主效应、中介,调节的次序,将现场实验放在第一个作为“探索”,调节变量分类呈现。
根据本文的展望和未探讨的内容,需要确定是否有新的研究探索了其他中介和调节,以及其他在中国购物应用中更频繁使用的促销游戏模式。

点评

本文研究了促销游戏是否有效果,选用了两个指标:转化率(是否购买)和消费价格(实际开支)。
实验范式核心就是两个,一个是真实的电商数据,另一个是实验室模拟购买实验,在此基础上增加中介、排除解释。
本文发现的中介机制:觉得自己幸运,对商店评价更高。

引言

促销游戏是不同于传统促销的促销。
对促销游戏的研究早已有之,有关注前因变量的,如个体差异,游戏形式,这些变量影响了游戏参与、游戏评价。
鲜有研究关注游戏胜利后的行为和态度变化,例如,游戏胜利后,个体的自我概念是否发生改变?个体对游戏来源(即商店)的态度是否发生改变?


让我来猜测,胜利后个体的自我概念会变得更加清晰,对商店的评价会更好。
作者提出的这两个结果变量,完全可以借鉴一般的游戏胜利后个体的行为态度变化。
除了这两个变量以外,前因变量还有对平台的态度,奖励大小;结果变量还有很多重要的因素,例如我们想将胜利分享给他人,那么结果变量就应该有分享的可能性;我们想展现自己的幸运或能力;我们想通过消费来利用获得的折扣,否则就将党羽努力后未能真正将收获拿到手。


之前的研究比较过不同的直接促销间的差异(形式如满减和满赠,量,呈现方式。)


这本来是我之前想问的问题——优惠券和满减的区别,看来以前研究过了。


本文确定了两个实际会用到的因变量:转化率和消费价格。
进而做出因果预测:促销游戏增加消费者购买可能性,进而提高消费价格。
然而,其中的心理机制得一分为二考虑——自我和游戏源。对于自我,获胜即为幸运;对于游戏源,获胜即对商店形成好感。以上两者均会影响转化率和消费价格。


实验小结

归结为一个问题:
促销游戏相比普通促销,能否影响消费者转化率和支出以及品牌忠诚?

问题

  1. 促销游戏会影响消费者的转化率和消费价格吗?
  2. 促销游戏影响消费者的转化率和消费价格的内在机制 【根据过去的研究和本文的设想】
  3. 促销游戏影响消费者的转化率和消费价格的边界条件 【理论驱动】
  4. 促销游戏的影响如何能继续推广?改变因变量

解答:

  1. 实验1A:在真实电商下影响,回答问题1
  2. 实验1B:在实验室情况下影响,回答问题1;作为之后实验的范式
  3. 实验2:确定 believe in luck 与 positive attitude toward store 是中介变量,确定了单独中介和链式中介模型均成立。回答了问题2
  4. 实验3A:找到一个人格变量作为调节,回答问题3
  5. 实验3B:找到一个心理机制变量作为调节,回答问题3
  6. 实验4A:更换因变量,回答问题4
  7. 实验4B:找到一个商品属性变量作为调节,回答问题3

注:实验3a、3b关注perceived luck,3a是人格,3b是情境;4b关注情绪,因此使用的是产品类型和情绪相关(享乐/实用)

调节变量是如何选定的?是那些影响中介变量的变量,根据中介变量,在商品特征、被试人格、任务特征上寻找。

S1A 现场实验

实验设定

被试:1073 美国电商用户
产品价格19.99-39.99
三种折扣条件:无折扣,固定折扣,游戏折扣(翻牌),折扣价为15
折扣限时7天
特殊样本删除:购买次数>2,购买总价>M+/- 3SD

结果

  1. Equivalence of groups 保证在现场试验也做到将两个条件下的被试人口统计学指标一致,使用的指标有:性别,年龄,地理,消费史,收入,注册年限
  2. average basket value:游戏组和直接促销组一致
  3. average overall spending across:游戏促销组>>

我知道去哪可以实现研究设计了,去电商公司实习。


S1B 实验室实验 【这个可以做,是想象实验,被试费5元-10元】

实验设定
368名大学生被试
更换商品——学校相关的商品;增加一个自变量:打折力度
想象在校园书店中买书。为了增强实验效果,每一名被试预算50$,且抽中一部分被试能真的买到书。
特殊样本删除:超预算
实验条件(6种):固定30%折扣,促销游戏0%,10%,20%,30%折扣,无促销信息(控制组)
流程:先获得折扣券,然后在18件商品中挑选(4-25元;商品分为hedonic、non-和兼有 三类);最后回答几个问题:

  1. 你是否想买1个及以上的产品?【DV】
  2. 判断产品的质量、好感、日常购买频率、均价 【作为排除解释】
  3. 给出人口统计学信息【作为协变量】

结果:

  1. 转化率:只要有随机性给钱(50%+)都强于直接给折扣(35%),随机无折扣(25%),都强于无活动、无折扣(20%)。
  2. 消费价格:单纯比较都消费的人是无差异的,但总体看各个组是有显著差异的。只要有随机促销,效果都比控制条件更好;固定促销效果比控制条件仅边缘显著。

于是问题来了:
1. 消费者知道游戏是固定结果,且结果一致,因为消费者每次进入消费场景都会见到相同的游戏界面
2. 当在促销游戏中获得0元,是否会抑制消费者的购买欲望?如果此时再次提供给消费者一次购买机会?


实验2 中介

实验设定
306名被试
序列中介:感知幸运(Belief in Good Luck Scale 1997);对商店的积极态度;一般积极情绪(PANAS)。 这里为了避免有人说这两种情绪是同一构念,作者做了EFA和CFA,指标为AVE>50%
排除的解释变量: opportunism(机会主义),involvement(卷入),surprise(惊讶)
关注作者给出的alternative 测量,这是研究的关键
其他流程同实验1B

结果:中介分析:
链式中介,两条单中介均显著。


分析到这里,接下来有两个思路:增加调节变量,改变中介变量。本研究的中介变量,应该是过于直白了,在促销情境下,不会这么简单,所以可以通过换 中介变量做更多的研究。

作者设定的折扣金额是0%-30%,而没有突破至现在营销中惯用的全额免单。


实验3a 有调节的中介

设定逻辑
因为调节变量和中介变量很像(一般幸运,感知幸运)。
如果两个变量不相关,我觉得直接做调节就可以了。

实验设定
200被试
三种折扣:Game-discount ,direct-discount,none
在测量方面做了改进:将感知幸运分为了 perceive luck 和 general luck两类,且平衡了测量的顺序以避免两者间的因果关系。
CFA表明两个构念AVE>.50,相关显著,存在多重共线性
结果:在低general luck的被试中中介不显著,只有在mediate和high显著。

实验3b 调节中介

推理逻辑
如果luck是推理线中的关键成分,那么如果被试并非凭借幸运而是凭借skill(技能),那么这条线应该不存在?技能应该是另一条线?通过能力来证明自己?先看看实验。

实验设定
194被试
三种条件:Game-Discount,skill-discount,control
情景依然是之前3个实验使用的书店。在书店中获得了折扣,然后看到某个品牌水杯15$,询问被试是否购买。
skill-discount的任务为:计算20%的38000,82%的被试计算正确。我觉得这个题放在中国大学生被试就不能证明skill了,不如做对一道英语题或者文字题更有用,当然,这需要做前测,测量被试是否觉得题目可以证明自己的能力。

结果

  1. conversion rate: Control(3%)

实验4a 更换因变量

情境
想象在奥莱买装饰品后获得折扣券,券可以用于整个奥莱。回到座驾后发现少买蜡烛,现在有两家店有卖,一家是刚才光顾且获得折扣券的店铺300m外,另一家170m外,两家店销售的商品价格和质量基本一致。

任务

  1. 需要做出两次回答:1、回答是否会回到店内购买;2、如果上一题回答“是”,则回答选择哪家店(商店忠诚的测量)3、为测量中介变量,使用PANAS测量对已光顾商店的情绪affective。
  2. 还需要为本次消费情景测量一些控制变量和操纵检验:1、对距离的介意程度;2、日常购买装饰品的频率;3、对蜡烛的喜爱程度;4、折扣券是用于奥莱还是特定商店(操纵检验)

结果

  1. DV1 conversion rate: 根据消费者回答是否返回奥莱购物(YES/NO)测量。结果为:93% >82% >66% (game>direct>control)
  2. DV2 Store loyalty:38%>19%>10% (game>direct>control)
  3. DV3 Store affective attitude game>direct=control
  4. Mediation (conversion rate) store affective attitude 显著
  5. Mediation (store loyalty) store affective attitude 显著

实验4b 边界条件

实验设定
2 (product type: more vs. less hedonic) x 3 (discount: no, straight, game)
518 被试
两种 hedonic 条件:星巴克、书店 折扣卡
因为使用了以上两种品类,因此后续还需要追问被试:对两种品类hedonic的态度(7点);日常购买的频率

结果
操纵检查:消费者的确将星巴克作为享乐消费:主效应显著,交互不显著。
交互作用:因为是两因素实验设计,最关注的是交互作用。两种产品品类是否有差别不重要,重要的是不同品类受促销方式的影响:在hednic商品中,game导致的转化率明显更高。

讨论

总结了实验的逻辑

作者提供了三个思考角度

  1. 改变促销券的使用范围
  2. 研究新的中介机制
  3. 实验1B发现不同的折扣值间差异不大,说明随机性的激励效应是最大的,这与“不确定性激励”表达的不谋而合

陈述研究的理论和实践意义

理论意义:

  1. 从pricing & promotion角度:以往研究讲促销形式和量,本研究关注游戏促销。对未来研究的建议是:如果促销券仅用于某一产品会怎样?固然是让商家省钱,但产生的情绪和商店积极情绪就下降了。另一个角度是本文未排除的解释,如社会比较,消费者是否会将自己和他人的运气进行比较?
  2. 从luck的角度:luck和promotion game的结合思考
  3. 从游戏后的角度:影响决策,影响无关任务下的风险决策【这是常见思路】:例如消费者预定座位后,服务员告知其预定的是最好的座位(lucky)或最后一个座位(lucky)。
    举例子:在抖音抽中免费商品,会更愿意在商店下单还是减少下单的可能?因为体验过免费(白嫖)的快乐。在抖音中抽中了优惠券,是更愿意下单吗?应该是的。所以promotion 比率10%-30%没区别,但100%会影响消费者的心智的。

管理意义

  1. 多使用不确定性折扣。这已经在某多多用得淋漓尽致了。
  2. 不确定主要是增加了消费者转化率,对每个消费者单独的消费价格影响不大。即:让你从不买变成买,而不是花的钱变多。这我的确感受到了,促销越多,我在每个商品上花的钱其实更少了,但收快递的数量显著增加了一倍。
  3. 品牌忠诚影响品牌资产,过去的结论是促销影响品牌资产,而本文则发现促销增加了品牌忠诚。我觉得问题出在回购次数以及产品特征上,买蜡烛这种东西一年一次,没有什么特别的品牌偏好,谁家有促销买谁家、喊谁香。如果买的是奢侈品,不同品牌间产品互补替代,老促销就有问题了。这种“忠诚”完全是由促销决定的,曾经的米粉喜欢小米变成红米,后来也会喜欢realme和IQOO,完全由价格决定。

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