DOI: https://doi.org/10.37965/jait.2025.0805
تاريخ النشر: 2026-01-10
المؤلف: Lia Febria Lina وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات سلوك المستهلك في التجزئة
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في تأثير الذكاء الاصطناعي، وبالتحديد تقنيات التجربة الافتراضية المعتمدة على الواقع المعزز (AR)، على سلوك المستهلكين في قطاع التجزئة، مع التركيز بشكل خاص على ظاهرة عرض المنتجات في المتاجر. عرض المنتجات، حيث يستكشف المستهلكون المنتجات في المتاجر الفعلية قبل الشراء عبر الإنترنت، يمثل تحديات لكل من تجار التجزئة والأكاديميين. تحلل هذه الدراسة كيف تؤثر خصائص القنوات—مثل مساعدة موظفي المبيعات، والراحة عبر الإنترنت، والتأثير الاجتماعي—على نوايا عرض المنتجات، مع الأخذ في الاعتبار أيضًا العوامل الظرفية مثل ضغط الوقت لدى المستهلكين كمتغير معتدل.
باستخدام عينة من 474 متسوقًا إندونيسيًا في مجال مستحضرات التجميل والعناية بالبشرة واستخدام SmartPLS 4.0 لتحليل البيانات، تشير النتائج إلى أن الخصائص الإيجابية للقناة تعزز بشكل كبير نوايا عرض المنتجات. علاوة على ذلك، يظهر سلوك عرض المنتجات أنه يقلل من عدم اليقين لدى المستهلكين، مما يؤدي إلى تقليل الندم بعد الشراء. من خلال دمج نظرية السلوك المخطط (TPB) وإطار العمل الخاص بالتحفيز-العضو-السلوك-النتيجة (SOBC)، تقدم الدراسة نموذجًا شاملاً يوضح التفاعل بين التأثيرات الخارجية والعمليات النفسية للمستهلكين. تقدم نتائج الدراسة رؤى قيمة لتجار التجزئة الذين يسعون لتطوير استراتيجيات فعالة في بيئة تجزئة متعددة القنوات.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على سلوك المستهلك، لا سيما في سياق عرض المنتجات—حيث يقيم المستهلكون المنتجات في المتاجر الفعلية قبل شرائها عبر الإنترنت. على الرغم من التقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل الواقع المعزز لتجارب الافتراضية، لا يزال المستهلكون يقدرون التحقق الشخصي من المنتجات، مما يؤدي إلى تجربة تسوق هجينة. هذا السلوك، الذي يُطلق عليه اسم الاستفادة المجانية عبر القنوات، يعقد العلاقة بين التجزئة عبر الإنترنت والتجزئة التقليدية، حيث يستفيد المستهلكون من كلا القناتين لتحسين قرارات الشراء الخاصة بهم.
تسلط الورقة الضوء على الحاجة إلى مزيد من التحقيق التجريبي في سلوك عرض المنتجات، لا سيما فيما يتعلق بتجنب الندم كنتيجة محتملة. استخدمت الدراسات السابقة أطر نظرية متنوعة، بما في ذلك نموذج التحفيز-العضو-الاستجابة (S-O-R) ونظرية السلوك المخطط (TPB)، لتحليل عرض المنتجات ولكنها لم تستكشف بالكامل التأثيرات المعتدلة للعوامل الظرفية مثل ضغط الوقت. تهدف هذه الدراسة إلى سد الفجوات البحثية الحالية من خلال التركيز على عرض المنتجات في قطاعات مستحضرات التجميل والعناية بالبشرة في إندونيسيا، وهي صناعة متوقعة أن تشهد نموًا كبيرًا. من خلال دمج إطار SOBC وTPB، تسعى الدراسة إلى توضيح محددات سلوك عرض المنتجات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ لتجار التجزئة في الأسواق الناشئة.
الطرق
تم تصميم منهجية هذه الدراسة حول استبيان مكون من ثلاثة أقسام، مستوحى من أبحاث سابقة. في البداية، تم استخدام أسئلة فحص لتحديد المستجيبين المؤهلين، مع استهداف أولئك الذين بحثوا عمدًا عن معلومات حول منتجات مستحضرات التجميل والعناية بالبشرة في إعدادات التجزئة التقليدية قبل إجراء عمليات الشراء عبر الإنترنت. تم تضمين المشاركين الذين أجابوا “نعم” على سؤال الفحص هذا في العينة، بينما تم استبعاد أولئك الذين أجابوا “لا”.
جمع القسم الثاني من الاستبيان بيانات حول الخصائص الديموغرافية للمستهلكين وتفاعلاتهم مع فئات المنتجات المختلفة، بهدف استكشاف انتشار عمليات البحث عن المعلومات في المتاجر الفعلية تليها معاملات عبر الإنترنت تتجاوز مستحضرات التجميل والعناية بالبشرة. استخدم القسم الأخير أداة بحث مصممة لتحليل سلوك عرض المنتجات، حيث قام المستجيبون بتقييم العبارات على مقياس ليكرت من خمس نقاط. تم تعديل هذه الأداة والتحقق منها من دراسات متنوعة، مع دمج مفاهيم مثل اتجاه التسوق الاجتماعي (SSA)، واتجاه العلامة التجارية (BA)، وراحة التسوق عبر الإنترنت، من بين أمور أخرى. تم إجراء التحليل باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية مع المربعات الصغرى الجزئية (SEM-PLS) عبر برنامج SmartPLS 4.0، الذي يسهل تقييم كل من نماذج القياس والنماذج الهيكلية.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” في الورقة البحثية النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب أو التحليلات التي تم إجراؤها. عادةً ما يتضمن بيانات كمية، وتحليلات إحصائية، وتمثيلات بصرية مثل الرسوم البيانية أو الجداول لتوضيح النتائج. غالبًا ما تتم مقارنة النتائج مع الفرضيات أو الدراسات السابقة لتسليط الضوء على الفروقات أو التأكيدات المهمة.
في هذا القسم، قد يقوم المؤلفون بالإبلاغ عن فعالية الطرق أو التدخلات المقترحة، مع توضيح مقاييس مثل الدقة، والضبط، أو غيرها من مؤشرات الأداء ذات الصلة. بالإضافة إلى ذلك، يتم مناقشة أي ارتباطات أو اتجاهات ملحوظة ضمن البيانات، مما يوفر رؤى حول تداعيات النتائج على المجال الأوسع للدراسة. بشكل عام، تخدم النتائج في التحقق من أهداف البحث وتساهم في الجسم المعرفي القائم.
المناقشة
يسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على دمج نظرية السلوك المخطط (TPB) ونموذج التحفيز-العضو-السلوك-النتيجة (SOBC) لتحليل سلوك عرض المنتجات بين المستهلكين. تؤكد TPB على أن النية السلوكية، التي تتأثر بالمواقف، والمعايير الذاتية، والتحكم السلوكي المدرك، هي مؤشر حاسم للسلوك الفعلي. يوضح نموذج SOBC بشكل أكبر كيف تؤثر المحفزات البيئية على العمليات المعرفية، التي بدورها تشكل الاستجابات السلوكية ونتائجها. تجد الدراسة أن عوامل مثل مساعدة موظفي المبيعات (SSA)، وراحة الشراء عبر الإنترنت (OC)، والتأثير الاجتماعي تعزز بشكل كبير نوايا عرض المنتجات، بينما لا تؤثر مجموعة أفضل (BA) بشكل ملحوظ. بالإضافة إلى ذلك، يرتبط سلوك عرض المنتجات بتجنب الندم (AoR)، حيث يسعى المستهلكون إلى تقليل عدم اليقين من خلال تقييم المنتجات فعليًا قبل الشراء عبر الإنترنت.
تحدد الدراسة أيضًا ضغط الوقت كعامل معتدل؛ ومع ذلك، فإنه لا يؤثر بشكل كبير على العلاقة بين نية عرض المنتجات والسلوك. يشير هذا إلى أن المستهلكين قد يفضلون جمع المعلومات على اتخاذ قرارات سريعة، لا سيما خلال مراحل الشراء الأولية. تساهم النتائج في فهم سلوك القنوات المتعددة، لا سيما في الأسواق الناشئة، وتوفر تداعيات عملية لتجار التجزئة. يمكن أن تساعد استراتيجيات مثل تحسين تجربة المتجر والاستفادة من SSA في تقليل عرض المنتجات مع تشجيع المشتريات ضمن نظام التجزئة. بشكل عام، تؤكد الدراسة على الدور المتطور للمتاجر الفعلية كمساحات لاستكشاف المنتجات بدلاً من نقاط المعاملات البسيطة، مما يبرز الحاجة لتجار التجزئة للتكيف مع سلوكيات المستهلك المتغيرة في بيئة تنافسية.
القيود
تقدم هذه الدراسة عدة قيود تؤثر على عمومية وشمولية نتائجها حول سلوك عرض المنتجات. أولاً، بينما تؤكد الدراسة على خصائص القناة، فإنها تتجاهل عوامل مؤثرة أخرى مثل العوامل الظرفية، والفردية، والجوانب المتعلقة بالتكلفة، بالإضافة إلى العناصر النفسية مثل الخوف من الفقدان (FOMO) السائد بين المستهلكين الأصغر سنًا. يمكن أن يؤدي نهج أكثر شمولية يتضمن هذه المتغيرات إلى فهم أعمق لديناميات عرض المنتجات.
ثانيًا، كانت العينة تتكون بشكل أساسي من طالبات شابات، مما يحد من قابلية تطبيق النتائج على شريحة أوسع من المستهلكين. يجب أن تهدف الدراسات المستقبلية إلى تضمين مجموعة متنوعة من المشاركين لتعزيز التمثيل. بالإضافة إلى ذلك، لم تنجح الدراسة في إثبات الدور المعتدل لضغط الوقت، مما يشير إلى أن التحقيقات اللاحقة يجب أن تستكشف متغيرات معتدلة محتملة أخرى. منهجيًا، يمكن أن تستفيد الدراسة من دمج تقنيات بحث متنوعة، مثل المقابلات المتعمقة، لالتقاط دوافع المستهلكين واستجاباتهم بشكل أفضل. أخيرًا، بينما تتناول الورقة تأثير الذكاء الاصطناعي (AI) في التجزئة، إلا أنها لا تتناول بشكل محدد كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على قرارات عرض المنتجات، مما يشير إلى فجوة للبحث المستقبلي لاستكشاف العلاقة بين متغيرات الذكاء الاصطناعي—مثل التخصيص والاتساق—وسلوك المستهلك في هذا السياق.
DOI: https://doi.org/10.37965/jait.2025.0805
Publication Date: 2026-01-10
Author(s): Lia Febria Lina et al.
Primary Topic: Consumer Retail Behavior Studies
Overview
The research investigates the impact of artificial intelligence, specifically augmented reality (AR)-based virtual try-on technologies, on consumer behavior in the retail sector, particularly focusing on the phenomenon of showrooming. Showrooming, where consumers explore products in physical stores before purchasing online, presents challenges for retailers and academics alike. This study analyzes how channel characteristics—such as sales-staff assistance, online convenience, and social influence—affect showrooming intentions, while also considering situational factors like consumers’ time pressure as a moderating variable.
Using a sample of 474 Indonesian cosmetics and skincare shoppers and employing SmartPLS 4.0 for data analysis, the findings indicate that positive channel characteristics significantly enhance showrooming intentions. Furthermore, showrooming behavior is shown to mitigate consumer uncertainty, leading to a reduction in post-purchase regret. By integrating the Theory of Planned Behavior (TPB) and the Stimulus-Organism-Behavior-Consequence (SOBC) framework, the research provides a comprehensive model that elucidates the interplay between external influences and consumer psychological processes. The study’s results offer valuable insights for retailers aiming to develop effective strategies in an omnichannel retail environment.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the transformative impact of artificial intelligence (AI) on consumer behavior, particularly in the context of showrooming—where consumers evaluate products in physical stores before purchasing them online. Despite advancements in AI technologies, such as augmented reality for virtual try-ons, consumers still value in-person product validation, leading to a hybrid shopping experience. This behavior, termed cross-channel free-riding, complicates the relationship between online and offline retail, as consumers leverage both channels to optimize their purchasing decisions.
The paper highlights the need for further empirical investigation into showrooming behavior, particularly regarding the avoidance of regret as a potential outcome. Previous studies have utilized various theoretical frameworks, including the Stimulus-Organism-Response (S-O-R) model and the Theory of Planned Behavior (TPB), to analyze showrooming but have not fully explored the moderating effects of situational factors like time pressure. This study aims to fill existing research gaps by focusing on showrooming in the cosmetics and skincare sectors in Indonesia, an industry projected for significant growth. By integrating the SOBC framework and TPB, the research seeks to elucidate the determinants of showrooming behavior and provide actionable insights for retailers in emerging markets.
Methods
The methodology of this study is structured around a three-section questionnaire, inspired by prior research. Initially, screening questions were employed to identify eligible respondents, specifically targeting those who had intentionally sought information about cosmetic and skincare products in offline retail settings before making online purchases. Only participants who answered “Yes” to this screening question were included in the sample, while those who answered “No” were excluded.
The second section of the questionnaire gathered data on consumer demographics and their interactions with various product categories, aiming to explore the prevalence of offline information searches followed by online transactions beyond cosmetics and skincare. The final section utilized a research instrument designed to analyze showrooming behavior, where respondents rated statements on a five-point Likert scale. This instrument was adapted and validated from various studies, incorporating constructs such as Social Shopping Attitude (SSA), Brand Attitude (BA), and online shopping convenience, among others. The analysis was conducted using Structural Equation Modeling with Partial Least Squares (SEM-PLS) via SmartPLS 4.0 software, which facilitates the evaluation of both measurement and structural models.
Results
The “Results” section of the research paper presents key findings derived from the conducted experiments or analyses. It typically includes quantitative data, statistical analyses, and visual representations such as graphs or tables to illustrate the outcomes. The results are often compared against hypotheses or previous studies to highlight significant differences or confirmations.
In this section, the authors may report on the effectiveness of the proposed methods or interventions, detailing metrics such as accuracy, precision, or other relevant performance indicators. Additionally, any observed correlations or trends within the data are discussed, providing insights into the implications of the findings for the broader field of study. Overall, the results serve to validate the research objectives and contribute to the existing body of knowledge.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the integration of the Theory of Planned Behavior (TPB) and the Stimulus-Organism-Behavior-Consequence (SOBC) model to analyze showrooming behavior among consumers. The TPB emphasizes that behavioral intention, influenced by attitudes, subjective norms, and perceived behavioral control, is a critical predictor of actual behavior. The SOBC model further elaborates on how environmental stimuli affect cognitive processes, which in turn shape behavioral responses and their consequences. The study finds that factors such as sales staff assistance (SSA), online purchase convenience (OC), and social influence significantly enhance showrooming intentions, while better assortment (BA) does not have a notable impact. Additionally, showrooming behavior is linked to the avoidance of regret (AoR), as consumers seek to mitigate uncertainty by physically assessing products before purchasing online.
The research also identifies time pressure as a moderating factor; however, it does not significantly influence the relationship between showrooming intention and behavior. This suggests that consumers may prioritize information gathering over quick decision-making, particularly during their initial purchase stages. The findings contribute to the understanding of omnichannel behavior, particularly in emerging markets, and provide practical implications for retailers. Strategies such as enhancing the in-store experience and leveraging SSA can help mitigate showrooming while encouraging purchases within the retail ecosystem. Overall, the study underscores the evolving role of physical stores as spaces for product exploration rather than mere transaction points, emphasizing the need for retailers to adapt to changing consumer behaviors in a competitive landscape.
Limitations
This study presents several limitations that impact the generalizability and comprehensiveness of its findings on showrooming behavior. Firstly, while the research emphasizes channel characteristics, it overlooks other influential factors such as situational, individual, and cost-related aspects, as well as psychological elements like the fear of missing out (FOMO) prevalent among younger consumers. A more holistic approach that incorporates these variables could yield a deeper understanding of showrooming dynamics.
Secondly, the sample predominantly consisted of young female students, which restricts the applicability of the results to a broader consumer demographic. Future studies should aim to include a more diverse participant pool to enhance representativeness. Additionally, the research did not successfully establish the moderating role of time pressure, suggesting that subsequent investigations should explore other potential moderating variables. Methodologically, the study could benefit from integrating various research techniques, such as in-depth interviews, to better capture consumer motivations and responses. Lastly, while the paper touches on the impact of artificial intelligence (AI) in retail, it does not specifically address how AI influences showrooming decisions, indicating a gap for future research to explore the relationship between AI variables—such as personalization and consistency—and consumer behavior in this context.