2023年9月27日下午六点，中国营销工程与创新研究中心(以下简称“MEI”)2023-2024年第一学期第4次研讨会(以下简称“Seminar”)在MEI如期举行，参与本次研讨会的有黄敏学老师、朱华伟老师及MEI各位成员。

　　本次Seminar由谢晓东研读文章《Augmented Reality in Retail and Its Impact on Sales》。

　　一、研究概述

　　增强现实(AR)是一种将虚拟对象实时叠加到物理环境的视图上的技术，可以帮助用户将这些物体如何填充进他们的现实世界进行可视化。苹果公司的首席执行官蒂姆·库克、谷歌的虚拟现实(VR)总监和增强现实技术的格雷格·琼斯都称赞了其改变零售体验的潜力(Arthur 2017; Griffin 2017)。从零售的角度来看，AR的一个很有前途的应用是通过让客户在购买前虚拟体验产品来促进产品评估。然而，增强现实技术对实际产品销售的影响尚不明确。CNN最近一篇关于AR在化妆品行业中的应用的文章也回应了这种缺乏明确结论的情况，它表示：“虚拟口红和烟熏眼影在应用程序中很流行，但它们是否会转化为更多的化妆品销售呢?”(Metz 2019)。并且，增强现实技术的影响是否在不同的产品或客户群体之间发生变化也不清楚。

　　因此，本研究采用零售商的角度来考察以下问题：

　　1.使用增强现实技术来促进产品评估，如何影响产品的销售?

　　2.增强现实技术使用的销售影响如何因产品特点而不同，如品牌知名度、产品吸引力、评级和价格?

　　3.客户之前对在线渠道和产品类别的体验如何影响AR使用的销售影响?

　　二、理论背景

　　2.1增强现实与产品不确定性

　　AR的引入使得用虚拟产品体验替代直接产品体验成为可能，从而促进了产品评估并减少了产品匹配的不确定性。Hilken等人(2017)从情景认知的角度提出，AR的价值在于它能够帮助顾客在视觉上将虚拟产品融入现实世界的环境(即 "环境嵌入")，并利用身体动作和物理行为来控制产品的展示方式(即 "模拟物理控制")。这两种特性的独特结合使人感觉虚拟产品就在现实世界中，从而创造出逼真的产品体验。因此，顾客能够像与真实产品实际互动一样对产品进行评估，从而减少产品匹配的不确定性。与此相一致的是，先前的研究发现，生动的图像和对信息展示的更大控制是减轻在线环境中不确定性的有效方法(Weathers, Sharma, and Wood 2007)。通过帮助顾客在消费环境中直观地了解产品并减少产品匹配的不确定性，AR化的产品体验提高了顾客在决策过程中的轻松程度，从而转化为积极的行为意向(Heller et al. 2019a; Hilken et al. 2017)。

　　2.2产品特征与顾客特征

　　基于 "使用AR可以减少产品匹配的不确定性，从而提高销售额 "这一假设，我们进一步推测，当顾客经历更高程度的不确定性时，AR将产生更大的影响。购买决策中的不确定性水平可能取决于产品特征，如品牌知名度、产品吸引力和评级。不确定性水平还可能影响客户愿意为产品支付的价格。因此，AR的使用与销售之间的关系可能因这些产品特征的不同而不同。此外，客户在购买前对降低产品匹配不确定性的需求也各不相同(Bell, Gallino, and Moreno 2018)。这种减少不确定性的需求可能取决于顾客对在线渠道和产品类别的熟悉程度。因此，AR的影响也可能因这些顾客特征而异。

　　2.3 研究模型

　　基于上述推断，本文提出以下假设：

　　H1：AR的使用对销售有积极影响。

　　H2a：对于那些不太受欢迎的品牌来说，AR的使用对销售的影响更大。

　　H2b：对于吸引力较有限的产品，AR的使用对销售的影响更大。

　　H2c：对于评级较低的产品，AR的使用对销售的影响更大。

　　H2d：对于更昂贵的产品，AR的使用对销售的影响更大。

　　H3a：对于刚接触零售商在线渠道的客户来说，AR的使用对销售的影响更大。

　　H3b：对于刚接触产品类别的客户来说，AR的使用对销售的影响更大。

　　三、研究过程

　　1.数据来源

　　从一家国际化妆品零售商那里获得了数据，该零售商将AR纳入其移动应用程序，在观察期

　　间引入两种产品类别的AR功能，提供了一个准实验设置，以检验AR引入对销售的影响。2. 产品层分析

　　研究目的：验证假设H1和H2

　　研究内容：在产品(口红和唇彩)层面上进行分析，以检验品牌知名度、产品吸引力、评级和价格的调节作用。

　　研究方法：负二项回归

　　内生性解决：两阶段残差包含法(two-stage residual inclusion method)

　　研究结果：假设H1、H2a、H2b、H2d成立。也就是说，AR的使用对销售有积极影响。并且，对于那些不太受欢迎的品牌、吸引力较有限和更昂贵的产品来说，AR的使用对销售的影响更大。

　　3. 产品类别层分析

　　研究目的：在更大的产品范围内验证假设H1

　　研究内容：引入五类眼部产品中两种眼部类别(即眼影和眼线)，使用三重差分(DDD)方法来检验AR引入对类别销售的影响。

　　研究方法：负二项回归

　　内生性解决：DDD模型(平行趋势检测)

　　研究结果：在更大的产品范围内成功进一步验证假设H1

　　4. 顾客层分析

　　研究目的：验证H1和H3

　　研究内容：AR的影响在顾客层面(眼影或眼线笔类别产品)上是如何变化的。

　　研究方法：概率单元回归(probit model)

　　内生性解决：两阶段残差包含法(two-stage residual inclusion method)、样本选择模型(Heckman selection method)、倾向分数加权法(Propensity Score Weighting

　　Approach)

　　研究结果：随着时间的推移，AR用户与新频道和新类别之间的交互作用变得更强

　　四、研究结论

　　本研究初步证实AR的使用对销售有微小但积极的影响。综合来看，研究结果表明当产品相关不确定性较高时，AR最为有效，这表明减少不确定性可能是AR提高销售额的一种机制。

　　至此，本次Seminar文章研读完毕。

　　之后，由陈星宇、 王娅婷、 董林岸 、王紫灵、詹萌萌分享了最近的研究进展。针对研究中的问题，老师与同学们提出了建议，并且明确了进一步的研究计划。

　　至此，本学期第4次Seminar圆满结束。

　　文字 / 陈嘉达

　　排版 / 陈嘉达

　　审核 / 王诗婧