Исследования B24UЦена внимания
Человек дома за столом. Хочет белый хлеб.А лучше с маслом и икрой.

Один и тот же хлеб, два пути и разная конверсия

В магазин человек идёт ногами, и каждый шаг становится вложением, которое жалко терять. В интернете путь лежит через выдачу, уточнения запроса и витрины, и на каждом экране часть людей уходит.

Поход в продуктовый >80 % запланированного покупают [1]. Но запланированное составляет лишь около 40 % корзины, остальное берут сверх плана [1]. Базовая вероятность незапланированной покупки 46 %, а в зависимости от обстоятельств до 93 % [2].
Интернет-магазин 2–4 % Типичная конверсия визита в покупку по обзору исследований [3]. По данным Forrester, которые приводят Moe и Fader, у 70 % интернет-магазинов она была ниже 2 % [4].
01Что на самом деле покупают

Ищут «купить хлеб». Покупают ощущение.

Платит за хлеб. Хочет удовольствие. Человек не думает словами «хлеб, масло, икра». Он думает о вкусе и о том, как будет хорошо. Хлеб здесь только способ туда попасть.
купить хлеб
2,21слова в среднем запросе [5]
62 %запросов из одного-двух слов [5]
тёплый белый хлеб, хрустящая корочка, сливочное масло и икра

В поиске люди пишут коротко. В журналах поисковика Excite (1997) средний запрос состоял из 2,21 слова, а 62 % запросов были из одного или двух [5]. За словами «купить хлеб» стоит другое: тёплый белый хлеб, хрустящая корочка, сливочное масло и икра.

Желание живёт в образах

По теории желания человек заранее представляет ощущения от желанного. Эти образы дарят мгновенное удовольствие и усиливают чувство нехватки [6]. Потребление включает чувственную, эмоциональную и воображаемую стороны, а не только функцию вещи [7] [8].

Kavanagh и др., 2005 · Hirschman & Holbrook, 1982

Решение начинается с ожидания

Ещё до решения о покупке понравившийся товар активирует прилежащее ядро, связанное с ожиданием удовольствия, а слишком высокая цена включает зоны неприятного. По активности этих зон покупку предсказывали точнее, чем по ответам самих участников [9]. Дофаминовые нейроны сигнализируют об ожидании награды [10].

Knutson и др., 2007 · Schultz и др., 1997

Машина возит не только из А в Б

У машины есть практическая, символическая и эмоциональная функции. У тех, кто ездит на ней на работу, использование машины сильнее связано с символическими и эмоциональными мотивами, чем с практическими [11]. Вещи составляют заметную часть того, кем человек себя считает [12].

Steg, 2005 · Belk, 1988

Поэтому путь к покупке ведёт к ощущению. На улице каждый шаг приближает к нему физически. В интернете между человеком и ощущением стоят выдача, уточнения и витрины.

границы данныхРаботы о гедонистическом потреблении и теория желания теоретические. Исследование о машинах изучало использование, а не покупку. Данные о длине запросов 1997 года. Исследование о дофамине проведено на приматах.
02Шаг за шагом

Улица копит вложения. Экран отсеивает людей.

Шаг 8 из 8
01Пешком в хлебный
До покупки доходят >80 % вложено в путь: 100 % цена уйти ни с чем: высокая
01Встал из-за стола+6Решение принято: иду.
02Оделся, привёл себя в порядок+12Первые реальные затраты: время и сборы.
03Нашёл ключи, закрыл дверь+8Точка, после которой вернуться ни с чем уже обидно.
04Спустился на лифте+6Он уже вне дома.
05Дошёл до магазина+40Основная часть пути. Вложение максимальное.
06Вошёл, нашёл полку с белым хлебом+8Выбор узкий: 2–3 буханки, а не выдача поиска.
07Касса+20Уйти без покупки = признать, что всё было зря.

Запланированное покупают, и сверх плана в корзину попадает ещё больше товаров [1]. Каждый шаг пути добавлял вложение.

02Через компьютер
До покупки дойдут не больше 2,4 % потеряно −98 %
01Намерение100 %«Хочу белый хлеб». Внимание 100%.
02Google: «купить хлеб»70 %Реклама, доставки, рецепты, хлебопечки. Первый экран выбора.
03Уточнил: «купить хлеб белый»75 %Второй экран. Снова 10 вариантов и риск отвлечься.
04Уточнил: «…белый 100 руб»80 %Третий экран до сайта.
05Кликнул на один сайт из выдачи60 %Остальные ссылки остались открытой альтернативой.
06Страница совпала с запросом?70 %Часто это просто «хлеб»: не белый, не та цена.
07Витрина1/66 похожих товаров. Шанс нужного ≈1/6.
08Корзина и оплата80 %Доставка, минимальная сумма, регистрация, способ оплаты.

Произведение долей всех шагов. Попробуйте режим «Выбор из 2».

Подставьте свои цифры

Путь 1. Пешком в хлебныйПолоска: сколько усилий уже вложено. Чем она длиннее, тем дороже уйти без хлеба.
01
Встал из-за столаРешение принято: иду.
вложено: 6 % путицена уйти ни с чем: низкая
02
Оделся, привёл себя в порядокПервые реальные затраты: время и сборы.
вложено: 18 % путицена уйти ни с чем: низкая
03
Нашёл ключи, закрыл дверьТочка, после которой вернуться ни с чем уже обидно.
вложено: 26 % путицена уйти ни с чем: низкая
04
Спустился на лифтеОн уже вне дома.
вложено: 32 % путицена уйти ни с чем: заметная
05
Дошёл до магазинаОсновная часть пути. Вложение максимальное.
вложено: 72 % путицена уйти ни с чем: высокая
06
Вошёл, нашёл полку с белым хлебомВыбор узкий: 2–3 буханки, а не выдача поиска.
вложено: 80 % путицена уйти ни с чем: высокая
07
КассаУйти без покупки = признать, что всё было зря.
вложено: 100 % путицена уйти ни с чем: высокая
Купили запланированное>80 %запланированного покупают, и сверх плана в корзину попадает ещё больше товаров (Block, Morwitz, 1999). Каждый шаг пути добавлял вложение.
Путь 2. Через компьютерПолзунок на каждом шаге задаёт, какая доля людей проходит этот шаг. Полоска и цифра «осталось» показывают, сколько из исходных 100 % дошло до этого места. Внизу итог: доля дошедших до покупки.
01
Намерение«Хочу белый хлеб». Внимание 100%.
осталось: 100 %старт
02
Google: «купить хлеб»Реклама, доставки, рецепты, хлебопечки. Первый экран выбора.
осталось: 70 %потеряно −30 %
03
Уточнил: «купить хлеб белый»Второй экран. Снова 10 вариантов и риск отвлечься.
осталось: 53 %потеряно −18 %
04
Уточнил: «…белый 100 руб»Третий экран до сайта.
осталось: 42 %потеряно −11 %
05
Кликнул на один сайт из выдачиОстальные ссылки остались открытой альтернативой.
осталось: 25 %потеряно −17 %
06
Страница совпала с запросом?Часто это просто «хлеб»: не белый, не та цена.
осталось: 18 %потеряно −7,6 %
07
Витрина6 похожих товаров. Шанс нужного ≈1/6.
осталось: 2,9 %проходят ≈1/6 · потеряно −15 %
08
Корзина и оплатаДоставка, минимальная сумма, регистрация, способ оплаты.
осталось: 2,4 %потеряно −0,6 %
Дошли до покупки2,4 %Произведение долей всех шагов. Попробуйте режим «Выбор из 2».

Что известно о поиске. Внимание сосредоточено на первых двух результатах, дальше быстро падает и обрывается после десятого, на границе страницы [13]. Люди смотрят выдачу сверху вниз и уходят, как только видят подходящую ссылку [14]. Чтобы найти нужное, запрос переформулируют: в среднем 1,9–2,2 запроса на один вопрос [13].

Бюджет внимания

Внимание ограничено, и каждый шаг тратит его часть. Ещё в 1971 году Герберт Саймон писал, что изобилие информации порождает дефицит внимания [57].

F

Смотрят буквой F

На страницах с текстом взгляд идёт двумя полосами по верху, затем вниз по левому краю. Так показал айтрекинг 232 человек [58]. Повторное исследование 2017 года шаблон подтвердило и нашло другие [59].

50 мс

Первое впечатление

За 50 миллисекунд человек уже решает, нравится ли ему страница, и эта оценка совпадает с оценкой после 500 мс [60].

Отсев

Сначала проверка

Страницу сначала быстро проверяют и только потом читают. Не прошла проверку, и человек уходит [61].

границы данныхШаблон F описан в отчётах Nielsen Norman Group, а не в рецензируемом журнале, и относится к страницам с текстом.
модельКоэффициенты на каждом шаге условные: это пример, а не замер. Модель показывает механику. Доли перемножаются, и даже «неплохие» 70–80 % на каждом из семи шагов дают на выходе единицы процентов. Подставьте цифры из своей аналитики, и итог пересчитается.
03Почему так

Почему пешком доходят до покупки, а у экрана уходят

Вложенное не хочется терять

Люди склонны продолжать дело, в которое уже вложили деньги, силы или время [15]. Вернуться с пустыми руками значит признать, что всё было зря. К тому же потери ощущаются сильнее равных выигрышей [16].

Arkes & Blumer, 1985 · Kahneman & Tversky, 1979

Доведённый до конца труд повышает ценность

Сделанное своими руками человек ценит выше, но только если довёл дело до конца [17]. Классическая гипотеза «чем тяжелее вход, тем больше нравится» [18] в повторном эксперименте не подтвердилась [19].

Norton и др., 2012 · Aronson & Mills, 1959 · Kamau, 2013

У экрана человек ищет быстрее, а не дольше

Люди перестраивают поиск так, чтобы получать как можно больше ценной информации за единицу времени, и судят о ценности страницы по ближайшим подсказкам [20]. Если подсказки обещают меньше, чем другие ссылки, удобнее перейти к другой.

Pirolli & Card, 1999
04Что видит человек на сайте

Шанс одного товара делится на всю витрину

Если на странице 6–8 похожих позиций и все одинаково привлекательны, конкретная получает примерно 1/6–1/8 дошедших. Это арифметика, а не замер. Замер есть в знаменитом эксперименте с джемом: в дорогом продуктовом при выборе из 6 сортов банку купили около 30 % подошедших к стенду, при выборе из 24 около 3 % [21].

Витрина из 8≈12 %от дошедших, при равных долях
Витрина из 6≈17 %от дошедших, при равных долях
Выбор из 2≈50 %от дошедших, при равных долях
1 товар1/∞рядом незримо стоят варианты, которые человек видел, помнит или собирается поискать
Эксперимент с джемом [21]доля подошедших к стенду, которые купили банку
~30 %выбор из 6 сортов
~3 %выбор из 24 сортов

Один товар на странице не получает 100 %. Когда вариант один, хочется поискать ещё: товар выбирали чаще, если рядом стояли альтернативы [22]. Цену человек оценивает не саму по себе, а относительно внутренней точки отсчёта из прошлых покупок и обстановки [23]. Поэтому он сравнивает не только с тем, что на странице, но и с тем, что видел и помнит.

ограничениеЭффект «слишком большого выбора» воспроизводится не всегда. Подробнее в разделе «Что не подтвердилось».
05Приманка на примере попкорна

Три размера в меню, но выбор из двух

вход в воронку

Маленький

279 ₽Нижняя точка цены.
приманка

Среднее ведро

349 ₽Всего на 50 ₽ дешевле большого. Нужно, чтобы большое выглядело очевидной выгодой.
цель

Большое ведро

399 ₽+50 ₽ за большое ведро.

Если добавить вариант, явно худший одного из имеющихся, соседний выбирают чаще. По классической теории выбора так быть не должно, но эксперименты это показывают [24]. Цены условные: это пример, а не замер.

06Ключевые слова

Конкретный запрос: меньше кликов, больше покупок

Чем конкретнее запрос, тем реже по нему кликают и тем чаще кликнувшие покупают. Это показали полевой эксперимент с поисковой рекламой [25] и данные китайской торговой площадки [26]. «Купить хлеб белый 100 руб» конкретнее, чем «купить хлеб».

ЗапросКликиКонверсия в покупкуОснование
«купить хлеб»
общий запрос
большенижеПопулярные ключи дают больше кликов, но ниже конверсию [26].
«купить хлеб белый 100 руб»
конкретный запрос
меньшевышеКонкретные ключи дают выше конверсию и ниже кликабельность [25] [26].
«рецепт белого хлеба»
информационный запрос
естьне цель запросаЗапросы бывают информационные (узнать), навигационные (попасть на сайт) и транзакционные (сделать действие, например купить) [27].
+50,6 %конверсия, если в запросе название магазина [28]
−44,2 %если в запросе название бренда товара [28]
+22,5 %при росте оценки посадочной страницы с 1 до 10 [28]

Ещё два результата из того же направления [28]. Название магазина в запросе повышало конверсию на 50,6 %, а название бренда товара снижало её на 44,2 %. Чем лучше посадочная страница (релевантность, прозрачность, удобство навигации), тем выше конверсия: на 22,5 % при росте оценки с 1 до 10. Это корреляция, а не эксперимент.

не изученоВлияет ли цена в тексте объявления на клики и конверсию, в рецензируемых исследованиях не нашлось. Это стоит проверить A/B-тестом.
07Предложение для проверки

Запрос, объявление и страница говорят одно и то же

1
Человек пишет конкретный запрос
купить белый хлеб 100 руб
2
Видит объявление с теми же словами
Реклама · ваш сайтКупить белый хлеб 100 руб
3
Попадает на страницу: вход и два настоящих варианта
вход в воронкуПолбатона30 ₽Купить
то, что искалБелый хлеб100 ₽Купить
вариант рядомБелый хлеб с маслом110 ₽Купить

Схема собрана из подтверждённых частей: конкретный запрос [25] [26], релевантная страница [28] и малый выбор вместо большой витрины [21]. Вариантов два, потому что единственный подталкивает искать дальше [22]. Похоже на попкорн, только без приманки: оба варианта настоящие.

гипотезаСхему целиком в исследованиях не проверяли. Это предложение для A/B-теста на вашем трафике.
08Обычный магазин и маркетплейс

У маркетплейса есть механики удержания, у обычного магазина их нет

Баллы и шкала прогресса

Участники программы лояльности кафе покупали кофе тем чаще, чем ближе были к бесплатной чашке [29]. Искусственный «стартовый прогресс» к цели повышал шанс её достичь [30].

Kivetz и др., 2006 · Nunes & Drèze, 2006

Программы лояльности

Программа лояльности интернет-магазина продуктов увеличила годовые покупки у значительной доли клиентов [31]. Эффект зависит от клиента: у тех, кто и так много покупал, поведение не изменилось, а у остальных покупки и лояльность постепенно росли [32].

Lewis, 2004 · Liu, 2007

Платная подписка

После оформления подписки на крупной корейской площадке покупатели тратили на ней больше и покупали чаще, а у конкурентов меньше [33]. Подписка привязывает к одной площадке.

Yi & Lee, 2025

У обычного интернет-магазина таких механик нет. Из подтверждённого у него остаются конкретные запросы, релевантная страница и небольшой выбор.

09После покупки

Статусный бренд защищают, «чуть выше среднего» судят строже

статусный бренд

Покупает статус и отличие

Защищает бренд даже при его провалах, потому что удар по бренду ощущается как удар по себе. Покупка отделяет его от тех, кто купить не может.
средний-плюс

Покупает вещь чуть дороже обычного

Высокая для него цена поднимает ожидания, и в отзыве он оценивает строже.

Защищают даже при провале

Люди с сильной связью «этот бренд и есть я» воспринимают негатив о бренде как личную неудачу и сохраняют хорошее мнение о нём, чтобы защитить себя [34].

Cheng, White & Chaplin, 2012

Отделиться от тех, кто не может купить

Спрос на некоторые товары растёт именно потому, что они дороже [35]. Богатые с высокой потребностью в статусе носят громкие логотипы, чтобы показать менее обеспеченным, что они «не из них» [36]. «Свои» выбирают тонкие знаки, чтобы отличаться от массы [37]. Когда бренд подделывают, владельцы оригиналов бросают бренд, подчёркивают, что носят его давно, или прячут логотип [38].

Leibenstein, 1950 · Han и др., 2010 · Berger & Ward, 2010 · Commuri, 2009

Цена меняет ощущение, даже без разницы

Одно и то же вино с ценником дороже казалось вкуснее, и это было видно на МРТ [39]. Энергетик, купленный со скидкой, давал меньший реальный эффект [40]. При этом в 6000 слепых дегустаций связь цены вина и его оценки оказалась малой и отрицательной [41].

Plassmann и др., 2008 · Shiv и др., 2005 · Goldstein и др., 2008
44 000отзывов гостей одной европейской сети отелей: чем больше заплатил гость, тем ниже оценка [43]

О своём опыте люди чаще рассказывают хорошее, а чужой пересказывают с плохой стороны, чтобы выглядеть лучше в глазах других [42]. В письменных отзывах среднего-плюс сегмента правило другое: дороже значит строже. В 44 000 отзывах гостей одной европейской сети отелей чем больше платил гость, тем ниже оценка, и за «цену/качество», и за качество [43]. Звёзды в отзывах о фотокамерах отражают скорее «ценность за деньги», чем качество [44]. Сильнее всего цена влияет на оценку, когда человек не уверен в качестве [45].

границы данныхИсследования отзывов сделаны на отелях и фотокамерах, а не на роскоши. Работ, где отзывы сравнивали бы между статусным и средним-плюс сегментами, найти не удалось.
10Усилия и потери: случай с квартирами

Убрали поездки на просмотр, и продажи упали до нуля

было: просмотр вживую

Поездка на каждую квартиру

Каждый просмотр стоит времени клиента и времени агента. После нескольких поездок клиент соглашался на один из вариантов.
стало: просмотр онлайн

Смотреть можно бесконечно

Нечего вкладывать, нечего отыгрывать, чужое время не тратится. Продаж ноль.
случай из практикиРеальный бизнес-кейс rentoplan.com. Здесь приведён только итог.

Три скрытых мотива, которые ведут к сделке

1. Отыграться

После потерь особенно привлекательны варианты, которые дают шанс выйти в ноль [46]. Дни на поездки уже потеряны, и покупка позволяет их «отыграть».

Thaler & Johnson, 1990

2. Не быть дураком

Люди склонны продолжать дело, в которое вложили деньги, силы или время [15]. Для времени этот эффект слабее, чем для денег, и проявляется, когда время учитывают как деньги [47]. В повторной проверке 2023 года первое различие подтвердилось слабее, а во втором эксперименте эффект нашли и для времени, и для денег [48].

Arkes & Blumer, 1985 · Soman, 2001 · Petrov и др., 2023

3. Быть честным с агентом

Агент возил и показывал, это услуга. В эксперименте небольшая услуга повышала готовность выполнить последующую просьбу, и связь объяснялась давлением нормы взаимности, а не симпатией [49].

Regan, 1971

Онлайн-просмотр выключает все три мотива сразу: нет потерь, которые хочется отыграть, нет вложения, которое надо оправдать, и нет чужого времени, перед которым неловко.

что говорят данныеВ исследовании продаж недвижимости виртуальный тур как дополнение к обычному показу поднимал цену продажи в среднем на 1 %, и эффект со временем снижался [50]. Работ, где онлайн-просмотр полностью заменил поездки, не нашлось, поэтому связь случая с тремя мотивами остаётся объяснением, а не замером. «Устал выбирать и согласился» похоже на усталость от решений [51], но большая многолабораторная проверка родственного эффекта результат не повторила [52].
11Выводы

Что из этого следует для обычного интернет-магазина

  1. 01Каждый лишний переход снижает конверсию. Внимание в выдаче сосредоточено наверху, запрос переформулируют по нескольку раз, и доли тех, кто прошёл каждый шаг, перемножаются.
  2. 02Покупать конкретные запросы. По ним меньше кликов, но выше конверсия. Информационные запросы («рецепт хлеба») приводят людей, которые хотят узнать, а не купить.
  3. 03Посадочная страница должна отвечать на запрос. Чем она релевантнее и понятнее, тем выше конверсия.
  4. 04Небольшой выбор вместо витрины из десятков позиций, особенно когда покупатель хочет купить быстро и не раздумывая.
  5. 05Механики удержания работают. Баллы, шкала прогресса и подписка повышают частоту покупок у маркетплейсов, и их можно использовать в своём магазине.
  6. 06Усилие клиента не только барьер. Вместе с усилием можно убрать и мотив довести дело до конца. Прежде чем «упрощать до нуля», проверьте на части клиентов.
  7. 07Проверять на своём трафике. Часть механик подтверждена с оговорками, а цифры модели на этой странице условные.

Что не подтвердилось

«Слишком большой выбор». Эксперимент с джемом воспроизводится не всегда: мета-анализ 63 условий из 50 экспериментов нашёл средний эффект около нуля [53]. Более поздний мета-анализ показал, что эффект есть, когда выбор сложный, задача трудная, человек не уверен в предпочтениях и хочет потратить минимум сил [54]. Покупка хлеба онлайн под последнее условие подходит.

«Допы и рекомендации отвлекают от покупки». Данные есть, но про другую ситуацию. Рекомендации подходящих товаров уменьшали число брошенных корзин [55], а в A/B-тесте оптимизация рекомендаций на странице подняла долю покупок на 7,34 % [56]. Это человек, который выбирает и сравнивает. Для целевой покупки, когда он пришёл за одним хлебом, таких замеров нет.

Источники

Научные статьи

Каждый источник проверен по аннотации или полному тексту: в работе действительно написано то, на что ссылается страница.

  1. Block, L. G., & Morwitz, V. G. (1999). Shopping lists as an external memory aid for grocery shopping: Influences on list writing and list fulfillment. Journal of Consumer Psychology, 8(4), 343–376. doi:10.1207/s15327663jcp0804_01
  2. Inman, J. J., Winer, R. S., & Ferraro, R. (2009). The interplay among category characteristics, customer characteristics, and customer activities on in-store decision making. Journal of Marketing, 73(5), 19–29. doi:10.1509/jmkg.73.5.19
  3. Di Fatta, D., Patton, D., & Viglia, G. (2018). The determinants of conversion rates in SME e-commerce websites. Journal of Retailing and Consumer Services, 41, 161–168. doi:10.1016/j.jretconser.2017.12.008 · 2–4 % — обзор чужих работ; в их собственной выборке из 6 сайтов — 6,84 %
  4. Moe, W. W., & Fader, P. S. (2004). Dynamic conversion behavior at e-commerce sites. Management Science, 50(3), 326–335. doi:10.1287/mnsc.1040.0153 · цифра «ниже 2 %» — отчёт Forrester 1999 г., который цитируют авторы
  5. Jansen, B. J., Spink, A., & Saracevic, T. (2000). Real life, real users, and real needs: A study and analysis of user queries on the web. Information Processing & Management, 36(2), 207–227. doi:10.1016/S0306-4573(99)00056-4
  6. Kavanagh, D. J., Andrade, J., & May, J. (2005). Imaginary relish and exquisite torture: The elaborated intrusion theory of desire. Psychological Review, 112(2), 446–467. doi:10.1037/0033-295X.112.2.446
  7. Hirschman, E. C., & Holbrook, M. B. (1982). Hedonic consumption: Emerging concepts, methods and propositions. Journal of Marketing, 46(3), 92–101. doi:10.1177/002224298204600314
  8. Holbrook, M. B., & Hirschman, E. C. (1982). The experiential aspects of consumption: Consumer fantasies, feelings, and fun. Journal of Consumer Research, 9(2), 132–140. doi:10.1086/208906
  9. Knutson, B., Rick, S., Wimmer, G. E., Prelec, D., & Loewenstein, G. (2007). Neural predictors of purchases. Neuron, 53(1), 147–156. doi:10.1016/j.neuron.2006.11.010
  10. Schultz, W., Dayan, P., & Montague, P. R. (1997). A neural substrate of prediction and reward. Science, 275(5306), 1593–1599. doi:10.1126/science.275.5306.1593
  11. Steg, L. (2005). Car use: Lust and must. Instrumental, symbolic and affective motives for car use. Transportation Research Part A, 39(2–3), 147–162. doi:10.1016/j.tra.2004.07.001
  12. Belk, R. W. (1988). Possessions and the extended self. Journal of Consumer Research, 15(2), 139–168. doi:10.1086/209154
  13. Joachims, T., Granka, L., Pan, B., Hembrooke, H., Radlinski, F., & Gay, G. (2007). Evaluating the accuracy of implicit feedback from clicks and query reformulations in Web search. ACM Transactions on Information Systems, 25(2), 7. doi:10.1145/1229179.1229181
  14. Craswell, N., Zoeter, O., Taylor, M., & Ramsey, B. (2008). An experimental comparison of click position-bias models. WSDM '08. doi:10.1145/1341531.1341545
  15. Arkes, H. R., & Blumer, C. (1985). The psychology of sunk cost. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 35(1), 124–140. doi:10.1016/0749-5978(85)90049-4
  16. Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263–291. doi:10.2307/1914185
  17. Norton, M. I., Mochon, D., & Ariely, D. (2012). The IKEA effect: When labor leads to love. Journal of Consumer Psychology, 22(3), 453–460. doi:10.1016/j.jcps.2011.08.002
  18. Aronson, E., & Mills, J. (1959). The effect of severity of initiation on liking for a group. Journal of Abnormal and Social Psychology, 59(2), 177–181. doi:10.1037/h0047195
  19. Kamau, C. (2013). What does being initiated severely into a group do? The role of rewards. International Journal of Psychology, 48(3), 399–406. doi:10.1080/00207594.2012.663957
  20. Pirolli, P., & Card, S. (1999). Information foraging. Psychological Review, 106(4), 643–675. doi:10.1037/0033-295X.106.4.643
  21. Iyengar, S. S., & Lepper, M. R. (2000). When choice is demotivating: Can one desire too much of a good thing? Journal of Personality and Social Psychology, 79(6), 995–1006. doi:10.1037/0022-3514.79.6.995
  22. Mochon, D. (2013). Single-option aversion. Journal of Consumer Research, 40(3), 555–566. doi:10.1086/671343
  23. Mazumdar, T., Raj, S. P., & Sinha, I. (2005). Reference price research: Review and propositions. Journal of Marketing, 69(4), 84–102. doi:10.1509/jmkg.2005.69.4.84
  24. Huber, J., Payne, J. W., & Puto, C. (1982). Adding asymmetrically dominated alternatives: Violations of regularity and the similarity hypothesis. Journal of Consumer Research, 9(1), 90–98. doi:10.1086/208899
  25. Agarwal, A., Hosanagar, K., & Smith, M. D. (2011). Location, location, location: An analysis of profitability of position in online advertising markets. Journal of Marketing Research, 48(6). doi:10.1509/jmr.08.0468
  26. Huang, Q., Zhou, Y., Wu, Z., & Li, X. (2025). From keyword signals to interactive success… Journal of Research in Interactive Marketing. doi:10.1108/jrim-02-2025-0095
  27. Broder, A. (2002). A taxonomy of web search. SIGIR Forum, 36(2), 3–10. doi:10.1145/792550.792552
  28. Ghose, A., & Yang, S. (2009). An empirical analysis of search engine advertising: Sponsored search in electronic markets. Management Science, 55(10), 1605–1622. doi:10.1287/mnsc.1090.1054
  29. Kivetz, R., Urminsky, O., & Zheng, Y. (2006). The goal-gradient hypothesis resurrected: Purchase acceleration, illusionary goal progress, and customer retention. Journal of Marketing Research, 43(1), 39–58. doi:10.1509/jmkr.43.1.39
  30. Nunes, J. C., & Drèze, X. (2006). The endowed progress effect: How artificial advancement increases effort. Journal of Consumer Research, 32(4). doi:10.1086/500480
  31. Lewis, M. (2004). The influence of loyalty programs and short-term promotions on customer retention. Journal of Marketing Research, 41(3). doi:10.1509/jmkr.41.3.281.35986
  32. Liu, Y. (2007). The long-term impact of loyalty programs on consumer purchase behavior and loyalty. Journal of Marketing, 71(4). doi:10.1509/jmkg.71.4.019
  33. Yi, J., & Lee, S. H. (2025). The effects of subscription-based retail memberships: Changes in consumer purchases on own vs. competitor platforms. Journal of Channel and Retailing. doi:10.17657/jcr.2025.7.31.3
  34. Cheng, S. Y. Y., White, T. B., & Chaplin, L. N. (2012). The effects of self-brand connections on responses to brand failure. Journal of Consumer Psychology, 22(2), 280–288. doi:10.1016/j.jcps.2011.05.005
  35. Leibenstein, H. (1950). Bandwagon, snob, and Veblen effects in the theory of consumers' demand. Quarterly Journal of Economics, 64(2), 183–207. doi:10.2307/1882692
  36. Han, Y. J., Nunes, J. C., & Drèze, X. (2010). Signaling status with luxury goods: The role of brand prominence. Journal of Marketing, 74(4), 15–30. doi:10.1509/jmkg.74.4.015
  37. Berger, J., & Ward, M. (2010). Subtle signals of inconspicuous consumption. Journal of Consumer Research, 37(4), 555–569. doi:10.1086/655445
  38. Commuri, S. (2009). The impact of counterfeiting on genuine-item consumers' brand relationships. Journal of Marketing, 73(3), 86–98. doi:10.1509/jmkg.73.3.086
  39. Plassmann, H., O'Doherty, J., Shiv, B., & Rangel, A. (2008). Marketing actions can modulate neural representations of experienced pleasantness. PNAS, 105(3), 1050–1054. doi:10.1073/pnas.0706929105
  40. Shiv, B., Carmon, Z., & Ariely, D. (2005). Placebo effects of marketing actions: Consumers may get what they pay for. Journal of Marketing Research, 42(4), 383–393. doi:10.1509/jmkr.2005.42.4.383
  41. Goldstein, R., Almenberg, J., Dreber, A., и др. (2008). Do more expensive wines taste better? Evidence from a large sample of blind tastings. Journal of Wine Economics, 3(1), 1–9. doi:10.1017/s1931436100000523
  42. De Angelis, M., Bonezzi, A., Peluso, A. M., Rucker, D. D., & Costabile, M. (2012). On braggarts and gossips: A self-enhancement account of word-of-mouth generation and transmission. Journal of Marketing Research, 49(4), 551–563. doi:10.1509/jmr.11.0136
  43. Abrate, G., Quinton, S., & Pera, R. (2021). The relationship between price paid and hotel review ratings: Expectancy-disconfirmation or placebo effect? Tourism Management, 85, 104314. doi:10.1016/j.tourman.2021.104314
  44. Li, X., & Hitt, L. M. (2010). Price effects in online product reviews: An analytical model and empirical analysis. MIS Quarterly, 34(4), 809–831. doi:10.2307/25750706
  45. Sunada, T. (2026). Why do product prices affect review ratings? Evidence from a Japanese online travel agency. Management Science, 72(8), 6993–7008. doi:10.1287/mnsc.2024.05043
  46. Thaler, R. H., & Johnson, E. J. (1990). Gambling with the house money and trying to break even: The effects of prior outcomes on risky choice. Management Science, 36(6), 643–660. doi:10.1287/mnsc.36.6.643
  47. Soman, D. (2001). The mental accounting of sunk time costs: Why time is not like money. Journal of Behavioral Decision Making, 14(3), 169–185. doi:10.1002/bdm.370
  48. Petrov, N. B., Chan, Y. K. M., Lau, C. N., Kwok, T. H., Chow, L. C. E., Lo, W. Y., Song, W., & Feldman, G. (2023). Sunk cost effects for time versus money: Replication and extensions Registered Report of Soman (2001). International Review of Social Psychology, 36(1), 17. doi:10.5334/irsp.883
  49. Regan, D. T. (1971). Effects of a favor and liking on compliance. Journal of Experimental Social Psychology, 7(6), 627–639. doi:10.1016/0022-1031(71)90025-4
  50. Soleymanian, M., & Qian, Y. (2024). From novelty to norm: Uncovering the drivers of virtual tour effectiveness in real estate sales. NBER Working Paper 33204. nber.org/papers/w33204 · рабочая версия, ещё не опубликована в журнале
  51. Vohs, K. D., Baumeister, R. F., Schmeichel, B. J., Twenge, J. M., Nelson, N. M., & Tice, D. M. (2008). Making choices impairs subsequent self-control. Journal of Personality and Social Psychology, 94(5), 883–898. doi:10.1037/0022-3514.94.5.883
  52. Hagger, M. S., и др. (2016). A multilab preregistered replication of the ego-depletion effect. Perspectives on Psychological Science, 11(4), 546–573. doi:10.1177/1745691616652873
  53. Scheibehenne, B., Greifeneder, R., & Todd, P. M. (2010). Can there ever be too many options? A meta-analytic review of choice overload. Journal of Consumer Research, 37(3), 409–425. doi:10.1086/651235
  54. Chernev, A., Böckenholt, U., & Goodman, J. (2015). Choice overload: A conceptual review and meta-analysis. Journal of Consumer Psychology, 25(2), 333–358. doi:10.1016/j.jcps.2014.08.002
  55. Hadar, L., Steinhart, Y., Appel, G., & Shani, Y. (2026). The effect of online cart composition on cart abandonment. Journal of Consumer Research. doi:10.1093/jcr/ucag002
  56. Lo, и др. (2021). Page-level optimization of e-commerce item recommendations. RecSys '21, 495–504. doi:10.1145/3460231.3474242
  57. Simon, H. A. (1971). Designing organizations for an information-rich world. In M. Greenberger (Ed.), Computers, Communications, and the Public Interest (pp. 37–72). Johns Hopkins Press.
  58. Nielsen, J. (2006). F-shaped pattern for reading web content. Nielsen Norman Group. www.nngroup.com/articles/f-shaped-pattern-reading-web-content-discovered/ · отчёт NN/g, не рецензируемый журнал
  59. Pernice, K. (2017). F-shaped pattern of reading on the web: Misunderstood, but still relevant (even on mobile). Nielsen Norman Group. www.nngroup.com/articles/f-shaped-pattern-reading-web-content/
  60. Lindgaard, G., Fernandes, G., Dudek, C., & Brown, J. (2006). Attention web designers: You have 50 milliseconds to make a good first impression! Behaviour & Information Technology, 25(2), 115–126. doi:10.1080/01449290500330448
  61. Liu, C., White, R. W., & Dumais, S. (2010). Understanding web browsing behaviors through Weibull analysis of dwell time. SIGIR '10, 379–386. doi:10.1145/1835449.1835513
Файлом

Возьмите исследование с собой

Один файл: открывается без интернета, все 11 глав, модель с ползунками и 61 источник. Пришлём ссылку на почту и сразу дадим скачать.

Как ссылаться

Материал можно цитировать со ссылкой на эту страницу. У каждой главы свой адрес: например, …/cena-vnimaniya#ch-02.

Ссылка B24U. Цена внимания: один и тот же хлеб, два пути и разная конверсия. Исследования B24U, 2026. https://b24u.ru/research/cena-vnimaniya