Logocomplexen*:
Een onderzoek naar de invloed van logocomplexiteit en
betrokkenheid op expliciete en impliciete
merkwaardering
Master Thesis
Master Communication Science
Graduate School of Communication
Universiteit van Amsterdam
Naam: Yvette Keilholz
Studentnummer: 5836298
Track: Persuasive Communication
Thesisbegeleider: dr. A.M. Wennekers Inleverdatum: 27 juni 2014
*Definitie ‘complex’: I het complex
zelfst.naamw. Uitspraak:[kɔmˈplɛks] | Verbuigingen: complex|en (meerv.)
[Abstract]
Van bedrijven en organisaties tot clubs en zelfs landen, logo’s zijn overal te vinden. Hoewel het voor bedrijven niet ongewoon is om grote bedragen te investeren in het
(her)ontwerp van logo’s, is nog niet veel bekend over wat voor een effecten deze
beeldmerken hebben op merkwaardering. Het huidige onderzoek vormt een aanvulling op het zeer beperkte aantal onderzoeken op het gebied van logoverwerking. Deze studie heeft daarnaast een nieuwe invalshoek gekozen door de invloed van betrokkenheid naar aanleiding van producttype te bestuderen. Tevens is een exploratieve stap gezet naar het blootleggen van de processen achter logoverwerking, door de invloed van processing fluency in beschouwing te nemen. Tenslotte is voor het eerst afgeweken van het, tot nu toe uitsluitend gehanteerde, expliciete meetniveau van evaluaties of preferenties door ook een exploratieve impliciete meetmethode toe te passen. Aan de hand van een een online experiment zijn antwoorden gezocht op de onderzoeksvragen. Samenvattend kan gesteld worden dat de mate van
complexiteit van een logo invloed kan hebben op expliciete en impliciete affectieve respons op een merk. Mensen hebben over het algemeen een voorkeur voor simpele logo’s, maar het is mogelijk dat ze zich niet altijd bewust zijn van deze voorkeur of van de oorsprong ervan. De impliciete maat binnen het huidige onderzoek vormt mogelijk een aanzet voor
Inhoudsopgave
Inleiding………3 Theoretisch Kader ………5 Logo’s en affect 5 Complexiteit 7 Verwerkingsniveaus 8 Alternatieve invloeden op verwerkingsgemak 9 Processing fluency 12 Onbewuste logoverwerking 13 Methode………15 Proefpersonen en Onderzoeksdesign 15 Pretests 16 Procedure en materialen 18 Meetinstrumenten 20 Resultaten………23 Randomisatie 23 Manipulatiechecks 23 Hypothesetoetsing 24 Merkattitude 24 Processing fluency 26 Impliciete merkvoorkeur 27 Conclusie en Discussie………28 Implicaties 31 Literatuur……….33 Bijlagen……….38Inleiding
Medio februari 2014 ontstaat ophef op sociale media. Gemeente Amsterdam heeft voor een nieuw logo maar liefst €100,000 ontwerpkosten neergeteld- maar het beeldmerk lijkt nauwelijks veranderd (zie figuur 1). Twitter en Facebook barsten van de ironische en ontzette reacties- het wordt belachelijk gevonden dat de gemeente, in tijden van bezuinigingen- een dergelijk hoog bedrag neerlegt voor een ogenschijnlijk minimale inspanning. Ook de grote nieuwsmedia pakken het bericht op, zo kopt de website van NOS “Ton voor bijna hetzelfde logo” (NOS, 2014). Het verhaal is in werkelijkheid wellicht wat genuanceerder, zo blijkt uit een officiële reactie vanuit het ontwerpbureau Edenspiekermann.. Volgens de ontwerpers gaat wel degelijk een strategie schuil achter het vernieuwde logo (Van Dijk, 2014).
Figuur 1: Herontwerp logo Gemeente Amsterdam, 2014
Deze recente anekdote roept vragen op die aan de basis staan van het huidige
onderzoek: in hoeverre zijn (subtiele) logo-verschillen van invloed op hoe mensen over een bedrijf of instelling denken? En hoe kunnen bedrijven hun logo het beste opmaken of veranderen? Het woord ‘logo’ kan verwijzen naar verschillende grafische en typografische elementen die als centrale merkvisualisatie gebruikt worden. In dit onderzoek worden logo’s eenduidig gedefinieerd als het grafische ontwerp dat een bedrijf gebruikt om zichzelf en/of diens producten identificeerbaar te maken (Hullard, 1994). Hoewel in vele theoretische onderzoeken wordt benadrukt dat logo’s belangrijke invloed kunnen hebben op
consumentenreacties, is nog nauwelijks systematisch onderzoek gedaan naar hoe specifieke ontwerpelementen hierbinnen een rol kunnen spelen. In de wetenschappelijke literatuur is met name een gebrek aan praktisch toepasbare kennis over de invloed van logo’s op merkattitudes en –associaties.
Een recente uitzondering hierop is onderzoek van Van Grinsven en Das (2014), dat zich richt op een concreet toepasbaar designelement, namelijk logocomplexiteit. Uit de resultaten bleek verschil in merkherkenning en -waardering ten opzichte van een simpel of
een complex logo. De onderzoekers stellen dat deze effecten van logocomplexiteit overeenkomen met de effecten van advertentiecomplexiteit. Echter, in tegenstelling tot algemene reclameliteratuur houden Van Grinsven en Das (2014) geen rekening met de betrokkenheid van de consument ten opzichte van het product waarop het logo toegepast wordt. Van Grinsven en Das (2014) erkennen de mogelijke invloed van verschillende producttypen maar besteden hier geen aandacht aan in het experiment. De mate van
betrokkenheid van een consument is vaak een belangrijke voorspeller voor de hoeveelheid tijd en aandacht dat besteed wordt aan reclame-uitingen en aan de aankoopbeslissing van dit product (Andrews, Durvasula & Akhter, 1990). De huidige tracht de kennis op het gebied van logo’s uit te breiden door de invloed van betrokkenheid binnen het effect van
logocomplexiteit op consumentenrespons te onderzoeken.
Bij bepaalde producten kunnen consumenten een hoge mate van betrokkenheid ervaren, zo bijvoorbeeld bij het afsluiten van een verzekering of de aankoop van een camera doorgaans goed nagedacht. Bij andere producten wordt minder betrokkenheid ervaren, een chocoladereep bij de kassa wordt bijvoorbeeld dikwijls schijnbaar ondoordacht op de band gelegd. Omdat betrokkenheid ervoor kan zorgen dat reclamestimuli op verschillende manieren bekeken worden is het zeer waarschijnlijk dat ook een logo(-designkenmerk) verschillend waargenomen en verwerkt wordt afhankelijk hiervan. Uit algemene reclame literatuur blijkt dat dergelijke verschillen in het hoofd van de consument kunnen doorwerken tot in de merkattitude (Putrevu, Tan & Lord, 2004). Het uitgebreide theoretische fundament van deze assumpties wordt in het volgende hoofdstuk uiteengezet.
Omdat logo’s vaak gezien worden in winkels, waarbij allerlei (concurrerende)
commerciële uitingen schreeuwen om de aandacht van de consument, is het waarschijnlijk dat niet alle logo’s bewust waargenomen en verwerkt worden. Echter, dat een logo niet bewust wordt gezien betekent niet dat deze geen invloed kan hebben. Het is inmiddels alom bekend en geaccepteerd dat ons gedrag gestuurd wordt door twee processen: op expliciet en impliciet niveau. Expliciete processen bestaan voornamelijk uit rationele mechanismen welke het resultaat zijn van bewuste en aandachtige waarneming. Impliciete verwerking verloopt automatisch, snel en voornamelijk emotioneel en vindt plaats op onbewust niveau
(Dijksterhuis et al., 2006). Hoewel marketing- en reclameonderzoek zich lange tijd enkel heeft gericht op expliciete processen heeft op dit gebied een ontwikkeling plaatsgevonden met aandacht voor impliciet onderzoek. Hieruit blijkt dat reclamestimuli, ook als ze met weinig aandacht verwerkt worden, belangrijke sporen kunnen nalaten die bepalend kunnen zijn voor merkkeuzes en koopgedrag (Heath, 2001). Behalve het onderzoeken van de rol van
betrokkenheid tracht deze studie een eerste, exploratieve stap te zetten in het onderzoek naar impliciete processen binnen logo-designeffecten. Binnen het huidige onderzoek staan daarom de volgende onderzoeksvragen centraal:
RQ1: Welke rol speelt betrokkenheid binnen het effect van logocomplexiteit op
merkwaardering?
RQ2: In hoeverre werken zijn de effecten van logocomplexiteit op merkwaardering
waarneembaar op impliciet meetniveau?
Theoretisch Kader
Aan het fundament van het huidige onderzoek staat de vraag hoe gecommuniceerd kan worden middels design. In het bijzonder wordt gekeken naar de manier waarop
designelementen van invloed zijn op de waardering van een merk. Design wordt gezien als het visuele communicatiemiddel van merken en is een essentieel onderwerp van
marktstrategieën geworden. Visuele merkstimuli worden onder andere ingezet om het merk onderscheidende waarde te geven en om een gewenste merkboodschap uit te dragen
(Wheeler, 2003). Designelementen worden daarnaast belangrijk geacht omdat visuele stimuli sneller verwerkt worden dan tekstuele informatie (Edell & Staelin, 1983).
Een aanzienlijk aantal studies naar het communicatieve effect van design richt zich op de effecten van verpakkingsontwerp. Uit de resultaten van deze onderzoeken kan
samenvattend geconcludeerd worden dat een productverpakking een extreem invloedrijk medium is, mede door de aanwezigheid op het cruciale moment van koopbeslissing (o.a. Orth & Malkewitz, 2008). Van de verschillende onderdelen op een productverpakking wordt het logo gezien als het belangrijkste middel dat merken van elkaar onderscheid en het uitzoeken van gewenste producten versnelt. Behalve cognitieve effecten, zoals merkherkenning, hebben logo’s een aanzienlijke invloed op affectieve merkrespons (Henderson & Cote, 1998).
Logo’s en affect. Onder wetenschappers is een redelijke mate van consensus bereikt over een drietal succesfactoren met betrekking tot logo’s. Goede logo’s dienen (I) herkenbaar te zijn; (II) een consistent interpreteerbare betekenis uit te dragen; en (III) positief affect op te roepen ( Vartorella, 1990; Pittard, Ewing, Jevons, 2007). Het huidige onderzoek richt zich hoofdzakelijk op het derde criterium. Specifiek wordt onderzocht hoe designelementen binnen het logo kunnen bijdragen aan het oproepen van positief affect voor een merk.
Onderzoek wijst uit dat de beoordeling van een logo invloed kan hebben op de beoordeling van een bedrijf (Henderson & Cote, 1998). Dit geschiedt middels affect transfer, waarbij het oordeel over een designelement (logo’s in dit geval) overgedragen wordt op het betreffende merk of bedrijf (Schechter, 1993).
De overdracht van positief, dan wel negatief affect kan al door een enkele blootstelling aan een logo plaatsvinden, tevens blijkt dit proces moeilijk te onderdrukken (Henderson & Cote, 1998). Dit betekent dat logo’s affectieve merkrespons kunnen sturen, het is voor een bedrijf logischerwijs van groot belang dat een logo positief affect oproept en negatief affect afwendt. Gezien deze grote invloed die logo’s kunnen hebben is het opmerkelijk dat uitvoerig onderzoek op dit gebied tot op heden is uitgebleven. Voor zover bekend hebben slechts enkele empirische studies zich (gedeeltelijk) gericht op de invloed van logo-designkenmerken op affectieve consumentenrespons. Omdat specifieke logokennis ontbrak werd binnen deze studies veelal gebruik gemaakt van theorieën over reclame effecten in het algemeen. In de volgende alinea’s worden de belangrijkste bevindingen uit deze studies kort samengevat.
Henderson en Cote (1998) verrichten het eerste systematische onderzoek naar het effect van logodesign op consumentenrespons. Voor de studie, die plaatsvond in de Verenigde Staten, werden ontwerpers, designstudenten en respondenten ingeschakeld om verschillende logodesignkenmerken en diens effecten vast te stellen. De onderzoekers ontdekten dat drie designfactoren de sterkste invloeden op cognitief en affectieve niveau teweegbrachten. Deze factoren zijn: ‘natuurlijkheid’ (overeenkomst met algemeen herkenbare symbolen),
‘harmonie’ (symmetrie en balans) en ‘uitgebreidheid’ (hoeveelheid elementen en in hoeverre deze onregelmatig verdeeld zijn, ook wel complex genoemd).
Met de drie dimensies kan gevarieerd en gecombineerd worden om verschillende bedrijfsmatige doelen te bereiken. Een bedrijf dat bijvoorbeeld beperkt budget heeft maar vooral streeft naar het oproepen van positief affect, is volgens de onderzoekers het meest gebaat bij een logo met een hoge mate van natuurlijkheid, veel harmonie en een gematigde uitgebreidheid (Henderson & Cote, 1998). In lijn met verwachtingen gebaseerd op algemeen reclame onderzoek, ontdekten de onderzoekers een aanzienlijk verband tussen de factor uitgebreidheid en affectieve respons. Net als binnen algemeen advertentieonderzoek (Pieters et al., 2010) werd gewaarschuwd voor een te hoge mate van complexiteit, dit zou negatief affect op kunnen roepen.
Enkele jaren later hebben Henderson, Cote, Leong en Schmitt (2003) het onderzoek internationaal uitgebreid door de effecten van designkenmerken in Singapore en China te bestuderen. Uit de resultaten blijkt een grote overeenkomst tussen de bevindingen in Amerika
en Azië, wat erop wijst dat de drie uitgelichte designfactoren universeel leiden tot consistente respons. Dit onderzoek onderbouwd de kracht van visuele merkstimuli, los van taal en cultuur kunnen verschillende designelementen zorgen voor positief affect onder consumenten.
Pittard, Ewing en Jevons (2007) trachten het onderzoek van Henderson en Cote aan te vullen door de invloed van de esthetische waarde van logo’s onder de loep te nemen. Omwille van de generaliseerbaarheid werd dit onderzoek net als Henderson et al. (2003) uitgevoerd in verschillende landen. In lijn met algemenere esthetische theorieën ontdekten Pittard et al. (2007) een universele voorkeur voor merken met ‘aantrekkelijke’ logo’s. De verklaring die hiervoor gegeven wordt is dat consumenten bij aantrekkelijke stimuli het prettigste gevoel hebben en dit gevoel via affect transfer wordt overgedragen op het merk. Echter,
‘aantrekkelijkheid’ is op zichzelf een construct dat zich moeilijk laat objectiveren, hetgeen de operationalisatie en effectmetingen in de weg staat.
Complexiteit. Het meest recente logo-onderzoek is uitgevoerd door Van Grinsven en Das (2014), welke eveneens spreken van een objectiveringsprobleem. Door de ‘abstractheid’ van de designelementen van Henderson en Cote (1998) (natuurlijkheid, harmonie en
uitgebreidheid) wordt empirisch onderzoek belemmert en praktische bruikbaarheid beperkt. Van Grinsven en Das (2014) introduceren daarom de nieuwe variabele ‘logocomplexiteit’.
De onderzoekers leggen een verband tussen de factor ‘uitgebreidheid’ van Henderson en Cote (1998) en de definitie van complexiteit uit algemeen reclame onderzoek (Pieters et al., 2010). Dit schept voldoende fundament voor een operationalisatie van het begrip
‘logocomplexiteit’. De gehandhaafde definitie bestaande uit zes dimensies die gaan over de hoeveelheid en variëteit van objecten binnen een merklogo. Een logo wordt als complex beschouwd wanneer het (I) uit veel lossen objecten bestaat; welke (II) onregelmatig en (III) ongelijk gevormd zijn; (IV) een hoge mate van detail en (V) asymmetrie bevatten en daarnaast (VI) onregelmatig verdeeld zijn (Van Grinsven & Das, 2014). Figuur 2 (zie appendix I) geeft een visuele weergave van deze zes dimensies van logocomplexiteit. Deze werkbare definitie maakt het mogelijk om complexiteit binnen logodesign te manipuleren en empirisch te toetsen, hiermee zijn vervolgstudies gebaat.
Om de invloeden van designelementen binnen logo’s te onderzoeken zal binnen de huidige studie gebruik worden gemaakt van de operationalisatie van logocomplexiteit Van Grinsven en Das (2014). Echter, voor een volledige verklaring van (affectieve)
consumentenrespons op logo’s moet niet alleen gekeken moet worden invloeden vanuit de zender (ontwerpelementen) maar ook naar de ontvanger, in het bijzonder de
Verwerkingsniveaus. De studie van Janiszewski en Meyvis (2001) belicht een nieuwe hoek binnen het logo onderzoeksveld door te rekening te houden met verwerkingsprocessen in het hoofd van de consument. Op basis van algemeen reclame onderzoek wordt
gehypothetiseerd dat affectieve reacties op logo’s sterk afhankelijk zijn van de hoeveelheid ervaren processing fluency dat de waarnemer ervaart. Processing fluency kan gedefinieerd worden als een metacognitieve ervaring van het gemak waarmee informatie wordt verwerkt (Alter & Oppenheimer, 2009). Uit onderzoeken vanuit verschillende disciplines blijkt herhaaldelijk een sterk verband tussen verwerkingsgemak en positief affect: hoe makkelijker een stimulus verwerkt wordt, des te positiever het oordeel (zie Winkelman, Schwarz en Reber, 2003 voor een overzicht).
Janiszweski en Meyvis (2001) halen eerdere onderzoeken aan (o.a. Bornstein & D’Agostino, 1992, 1994) om te onderbouwen dat dit positieve gevoel versterkt kan worden door herhaalde blootstellingen. Een stimulus is namelijk eenvoudiger waar te nemen en te verwerken wanneer het al een keer eerder is gezien (Bornstein & D’Agostino, 1992), latere confrontaties leiden daarmee tot positief affect. Volgens de processing fluency/ misattribution
(PF/M) theorie komt de voorkeur ten opzichte van een herhaaldelijk getoond logo door een
zogenaamde misattributie van het positieve gevoel dat ervaren wordt. De waarnemer is zich niet bewust van de werkelijke bron (verwerkingsgemak) van het aanwezige positieve gevoel en zal vervolgens ten onrechte concluderen dat dit komt omdat hij/zij zich aangetrokken voelt tot het product of merk.
Binnen algemeen reclameonderzoek bestaat, naast PF/M, nog een tweede leidende theorie over het verband tussen verwerkingsgemak en affectieve merkrespons. Waar het
PF/M uitgaat van een misattributie achteraf, verklaart het affect based hedonic fluency model
(Winkielman & Cacioppo, 2001) verschillen in merkvoorkeuren aan de hand van (onbewuste) processen tijdens informatieverwerking (Fang, Singh & Ahluwalia, 2007). Het HFM geeft twee verklaringen waarom simpele stimuli leiden tot positievere gevoelens dan complexere stimuli. Ten eerste geeft gemakkelijke verwerking een gevoel van bekendheid, hetgeen wijst op een ongevaarlijke situatie. Daarnaast voelt een snelle verwerking als het behalen van een doel en daarmee als een goede prestatie (Winkielman & Caciopo, 2001; Fang et al., 2007). De opgewekte positieve gevoelens worden tijdens het verwerken middels affect transfer
gekoppeld aan de het betreffende product/merk en kunnen daarom leiden tot een voorkeur voor merken met simpele stimuli.
Hoewel de aanhangers van de verschillende theoretische kampen het niet eens zijn over de achterliggende mechanismes, bestaat consensus over het de uitkomst van de processen:
verwerkingsgemak leidt tot positieve merkrespons (Fang et al., 2001). Toegepast op logocomplexiteit is het zeer plausibel dat simpele logo’s, aangezien ze weinig informatie bevatten (minder elementen, regelmatiger verdeeld, minder detail), relatief makkelijk te verwerken zijn. Consumenten zullen bij complexe logo’s, daarentegen, door een grote hoeveelheid aan informatie (veel elementen, onregelmatig verdeeld) waarschijnlijk minder verwerkingsgemak ervaren. De affectieve respons naar aanleiding van de mate van
logocomplexiteit zou worden overgebracht op merken, dit wordt gereflecteerd in de
merkattitude. Een enkele confrontatie van een onbekend merk met een simpel merklogo zou daarom voor dat merk beter uitpakken dan wanneer het een complex logo betreft. Deze aanname wordt vertaald in de eerst hypothese van het huidige onderzoek:
1: Simpele logo’s leiden tot een positievere merkattitude dan complexe logo’s.
Alternatieve Invloeden op Verwerkingsgemak
Behalve Janiszweski en Meyvis (2001) veronderstellen ook Van Grinsven en Das (2014) dat processing fluency een belangrijke rol kan spelen in logoverwerking. In deze studie wordt verwerkingsgemak gebruikt als achterliggende verklaring voor de modererende rol van merkbekendheid op de invloed van logocomplexiteit op merkattitudes. De onderzoekers ontdekten dat bij onbekende merken simpele logo’s positiever beoordeeld worden dan complexe logo’s. Echter, als gekeken wordt naar gevestigde merken verdwijnt dit verschil in beoordeling en vinden de onderzoekers zelfs aanwijzingen voor een voorkeur voor complexe merklogo’s. Van Grinsven en Das (2014) schrijven deze bevinding toe aan het
habituation-tedium effect van processing fluency (Cacioppo & Petty, 1979; Berlyne, 1970).
Consumenten worden (bewust en onbewust) vaak blootgesteld aan logo’s van bekende merken, waardoor het verwerkingsgemak voor deze merken toeneemt. Een simpel logo (makkelijk te verwerken) wordt dan in eerste instantie geprefereerd, maar door herhaling wordt ook bij een complex logo genoeg fluency ervaren om eveneens een positieve merkattitude te wekken (‘habituation’). Hierbij wordt gewaarschuwd voor het negatieve effect (‘tedium’) dat op kan treden wanneer de verwerking te makkelijk verloopt. Volgens deze theorie kunnen tot in den treure herhaalde simpele logo’s tot verveling leiden en daarmee negatief affect oproepen (Cacioppo & Petty, 1979; Berlyne, 1970). Merken die vaak gezien worden zouden volgens Van Grinsven en Das (2014) dus het meeste baat hebben bij een complex merklogo.
Samengevat wijst voorgaand logo onderzoek uit dat design elementen (zoals mate van complexiteit) en herhaalde blootstellingen (zoals bij bekende merken) invloed hebben op verwerkingsgemak. Dit verwerkingsgemak zou via een misattributie en/of affect transfer zowel een positieve als negatieve uitwerking kan hebben op merkevaluaties. Deze
bevindingen zijn in lijn met algemeen reclameonderzoek, waaruit blijkt dat een hoge mate van fluency kan leiden tot een positievere (merk)waardering (o.a. Shapiro, 1999; Lee & Labaroo, 2004). Echter, er is genoeg reden om aan te nemen dat verwerkingsgemak van logo’s door meerdere factoren beïnvloed wordt dan alleen visuele elementen en blootstellingsfrequentie. Een van de factoren die op dit gebied vermoedelijk een grote rol speelt is de betrokkenheid van de consument ten opzichte van het product waarvoor geadverteerd wordt.
Hoewel betrokkenheid een breed begrip is, dat op vele verschillende manieren toegepast wordt, wordt het binnen reclameonderzoek regelmatig geoperationaliseerd aan de hand van ‘producttype’ (Park & Moon, 2003). Ten bate van een experimentele manipulatie (nader toegelicht in ‘methode’ hoofdstuk) zal binnen het huidige onderzoek deze
operationalisatie gehanteerd worden. Deze keuze bepaalt mede de richting van de aanstaande literatuurbespreking en heeft daarnaast onvermijdelijke gevolgen voor de hierop
voortbouwende onderdelen van het huidige onderzoek. Het is echter belangrijk om in ogenschouw te nemen dat het begrip ‘betrokkenheid’ ook op andere manieren gedefinieerd had kunnen worden.
Betrokkenheid en verwerkingsniveaus. Op basis van klassieke advertentie theorieën,
zoals o.a. de zeer befaamde Foote-Cone-Belling grid (Vaughn, 1980) en Rossiter-Percy-grid (Rossiter, Percy & Donnovan, 1991) wordt binnen de advertentiestrategie sterk rekening gehouden met de mate van betrokkenheid dat consumenten ervaren ten opzichte van
verschillende producten. Betrokkenheid wordt in deze grids geconceputaliseerd in termen van de hoeveelheid waargenomen risico dat een typisch individu binnen het doelpubliek ervaart bij de aankoop van een product. Het risico is laag als de consument de aankoop aandurft en pas achteraf kan evalueren of het voldeed aan de eisen- dit zorgt voor lage betrokkenheid. Aan de andere kant is een aankoop risicovol als de consument het nodig acht om vooraf te bepalen of het voldoet aan zijn eisen. In dit geval moet langer en aandachtiger worden
nagedacht voor de aankoop, dit resulteert in een hoge mate van betrokkenheid (Rossiter et al., 1991). De mate van betrokkenheid wordt erkend als een prominente antecedent van het verwerkingsniveau waarop de consument een advertentie benadert en waarneemt (o.a. Andrews et al., 1990).
De bovengenoemde verwerkingsniveaus stammen af van het klassieke Elaboration
Likelihood Model (ELM) van Petty en Cacioppo (1986). Het ELM onderscheidt twee niveaus
waarop denkprocessen plaats kunnen vinden: via de perifere- en centrale route. Perifere processen, in werking bij (onder andere) lage betrokkenheid, worden gekenmerkt door lage aandacht en een lage hoeveelheid beschikbare cognitieve capaciteit om nieuwe informatie te verwerken. Bij centrale processen – in werking tijdens hoge betrokkenheid- verloopt
informatieverwerking aandachtiger en is meer cognitieve capaciteit beschikbaar. Hoewel het model tot op heden niet toegepast is binnen logo-onderzoek, is het ELM in algemene
advertentieliteratuur meermaals gebruikt om (affectieve) respons op complexiteit te verklaren (o.a. MacInnis, Moorman & Jaworski, 1991; Lowrey; 1998; Putrevu et al., 2004).
Uit de resultaten van deze onderzoeken is gebleken dat de mate van complexiteit van bijvoorbeeld een advertentietitel (Chamblee, Gilmore, Thomas & Soldow, 1993), van argumenten binnen een advertentie (Lowrey, 1998) en van visuele elementen (Pieters et al., 2010) invloed heeft op cognitieve en affectieve consumentenrespons. Bovendien wijst onderzoek uit dat de mate van complexiteit moet passen bij het producttype, en dus het verwerkingsniveau van de consument. Als de consument lage betrokkenheid ervaart –en dus perifeer verwerkt- worden simpele advertenties geprefereerd. Aan de andere kant is gebleken dat bij hoge betrokkenheid -centrale verwerking- complexe advertenties net zo goed
makkelijk worden verwerkt en dus voor een positieve attitude zorgen (Lowrey, 1998; Putrevu et al., 2004).
Afgaande op het bovenstaande zou een simpel logo voor elk producttype een goede optie zijn, immers zorgt dit op elk verwerkingsniveau voor fluency. Wat echter aanleiding kan geven voor het gebruik van complexere stimuli is het gegeven dat mensen een positief gevoel krijgen wanneer ze worden uitgedaagd en gestimuleerd (o.a. Macklin, Bruvold & Shea, 1985; MacInnis et al., 1991), zoals het geval kan zijn bij complexere advertenties.Daarbij zouden te simpele advertenties tot verveling kunnen leiden, onverhoopt resulterend in negatieve
gevoelens en merkbeoordelingen (Berlyne, 1970). Op basis van deze onderzoeken moeten reclamemakers erop toezien dat de mate van complexiteit van nieuwe reclamestimuli aansluit bij de mate van betrokkenheid van de consument.
Omdat specifieke logo theorieën vooralsnog schaars zijn, is binnen voorgaand logo onderzoek veelvuldig geleund op algemene reclametheorieën. In eerdere logostudies is de bruikbaarheid van deze geleende theorieën bewezen, het is herhaaldelijk gebleken dat
processen achter logoverwerking overeenkomsten hebben met reclameprocessen (Henderson & Cote, 1998; Janiszweski & Meyvis, 2001; Van Grinsven & Das, 2014). Het ELM bevat, in
combinatie met voorgaand reclame onderzoek, specifieke implicaties voor het voorspellen van een modererende invloed van betrokkenheid binnen het effect van logocomplexiteit op affectieve merkrespons.
Omdat betrokkenheid het verwerkingsniveau van een consument kan bepalen, heeft deze variabele vermoedelijk zelfs voorgaand aan de confrontatie met een logo invloed op hoe deze benaderd en verwerkt wordt. Voortbouwend op voorgaande logo- en
reclameonderzoeken is het aannemelijk dat er fit moet zijn tussen de mate van
logocomplexiteit en het verwerkingsniveau van de consument. Bij lage betrokkenheid is er weinig cognitieve capaciteit beschikbaar, hierbij past een simpel logo. Bij hoge betrokkenheid bestaat veel cognitieve capaciteit, hierbij past een complex logo. Deze combinaties zorgen volgens de literatuur voor de meest optimale invloed op de merkattitude omdat positief affect wordt bevorderd en negatief affect wordt beperkt. Dit leidt tot de volgende hypothesen:
2: Het effect van logocomplexiteit op merkattitude wordt gemodereerd door
betrokkenheid. Er is sprake van een zogenaamde ‘fit’;
2a: Bij lage betrokkenheid producten leiden simpele logo’s tot een positievere
merkattitude dan complexe logo’s
2b: Bij hoge betrokkenheid producten leiden complexe logo’s tot een
positievere merkattitude dan simpele logo’s
Processing Fluency
Uit de hierboven aangehaalde onderzoeken wordt processing fluency op theoretisch vlak belangrijke invloeden toegeschreven binnen logoverwerking (Janiszweski & Meyvis, 2001; van Grinsven & Das, 2014). Echter, binnen dit onderzoeksveld is dit construct is nog geen poging gedaan dit construct te meten en te analyseren. Binnen het huidige onderzoek zal een voorzichtige eerste stap gezet worden om de invloed van processing fluency als
procesvariabele achter de opgestelde hypothesen te meten.
In de eerste hypothese van het huidige onderzoek wordt gesteld dat simpele logo’s tot een positieve merkattitude leiden dan complexe logo’s. De achterliggende verklaring hiervoor is dat simpele logo’s makkelijker verwerkt worden en dit een positieve invloed heeft op de merkbeoordeling. In hypothese twee wordt een modererende rol van betrokkenheid op het verband tussen logocomplexiteit en merkattitude voorspeld. Voor producten waarbij een consument lage betrokkenheid ervaart, wordt vermoedelijk alleen fluency ervaren bij simpele logo’s. Bij hoge betrokkenheid zorgt een grotere hoeveelheid cognitieve capaciteit voor
evenveel gemak in de verwerking van complexe logo’s. De vermoedelijke negatieve invloed van simpele logo’s bij hoge betrokkenheid producten wordt verklaard door zaken die niet met verwerkingsgemak te maken hebben. Als aanvullende bijdrage aan de kennis het gebied van logo effecten zullen deze aannames – zeer exploratief - onderzocht worden aan de hand van de volgende hypothesen:
3a: Verschillende combinaties van logocomplexiteit en betrokkenheid leiden tot meer
fluency; dit wordt aangetoond door een moderatie effect van fluency
3b: Het bovengenoemde fluency effect heeft een mediërende invloed op
merkbeoordeling, hetgeen het positieve effect op merkattitude verklaart.
Onbewuste logoverwerking
Merklogo’s trekken aandacht en hebben een onderscheidend vermogen, daarom plaatsen bedrijven deze graag prominent producten en verpakkingen (Henderson & Cote, 1998). Een groot voordeel aan logo’s is dat ze, mede om bovenstaande reden, zichtbaar zijn op het cruciale moment dat er over een aankoop besloten wordt (Orth & Malewitz, 2008). Echter is het ook bekend dat weinig cognitieve inspanningen worden geleverd door consumenten in een dergelijke aankoopsetting (o.a. Butler & Berry, 2001). Meestal wordt binnen een paar seconde een keuze gemaakt tussen dikwijls vrijwel homogene producten in een winkelschap (Dickson & Sawyer, 1990). Kunnen designelementen, zoals logo’s in zo’n korte tijd eigenlijk wel merkkeuzes beïnvloeden?
Het Low Attention Processing (LAP) model van Heath (2001) benoemt een aantal processen die in werking kunnen zijn in dergelijke situaties. In dit model wordt gesteld dat advertentiestimuli die met lage aandacht bekeken worden automatisch (onbewust) wordt verwerkt en opgeslagen. Deze onbewuste kennis beïnvloed merkvoorkeur en merkkeuze, hetgeen vaak intuïtief gemaakt wordt. Voor een inzicht in van deze processen moet
afgeweken worden van traditionele (expliciete) maten. In plaats daarvan kunnen impliciete testen een beeld geven van de gevolgen van onbewuste verwerking in perceptie, voorkeur, cognitie en gedrag. Een toegepaste impliciete maat binnen reclameonderzoek is gericht op het achterhalen van intuïtieve/ spontane merkvoorkeur (Petty, Fazio & Briñol, 2012).
Binnen logo onderzoek is tot op heden geen gebruik gemaakt van impliciete maten voor het meten van affectieve merkrespons. Omdat mensen doorgaans maar kort en in een dichtbevolkt gezichtsveld aan logo’s worden blootgesteld valt het te verwachten dat een groot deel van de verwerking en opslag op onbewust niveau plaatsvindt. Binnen onbewuste
verwerking blijkt dat affect een belangrijk element is dat als gids kan dienen voor
beoordelingen en keuzes (Gilovich, Griffin, & Kahneman, 2002). Voor onbewuste keuzes kunnen emoties zelfs een sterkere invloed hebben dan gedachten (Zajonc, 1984; Heath, 2001). Gezien het positieve gevoel dat (middels processing fluency) gepaard gaat met simpele logo’s ligt het in de lijn der verwachting dat bij een intuïtieve beslissing de voorkeur uitgaat naar een simpel merklogo.
Het huidige onderzoek objectiveert betrokkenheid op basis van producttype. Aan de hand van deze operationalisatie wordt bij lage betrokkenheid producten vermoedelijk weinig aandacht besteed aan visuele stimuli. Bij hoge betrokkenheid is meer cognitieve capaciteit beschikbaar om informatie bewust te verwerken (o.a. Petty & Cacioppo, 1986). Het valt daarom te verwachten dat impliciete effecten met name een belangrijke rol spelen wanneer consumenten lage betrokkenheid ervaren ten opzichte van het product. De voorkeur voor simpele merklogo’s is derhalve waarschijnlijk hoger bij lage- dan bij hoge betrokkenheid producten.
Samengevat wordt net als bij de expliciete merkattitude een positieve invloed van simpele logo’s op merkkeuzes verwacht, en een modererende rol van betrokkenheid
hierbinnen. Ondanks sterke vermoedens op het gebied van onbewuste logoverwerking leent (de beperkte) logo literatuur zich niet voor het maken van voldoende gefundeerde aannames. Daarom zal het effect van logocomplexiteit en betrokkenheid op impliciete voorkeur aan de hand van de volgende exploratieve hypothesen worden onderzocht.
4: Op impliciet niveau een verband tussen logocomplexiteit en merkrespons verwacht; 4a: Simpele merklogo’s worden op basis van intuïtie vaker gekozen dan
producten met complexe logo’s.
4b: Betrokkenheid speelt binnen dit verband een modererende rol, voor lage
betrokkenheid producten is de intuïtieve voorkeur voor simpele merklogo’s groter dan voor hoge betrokkenheid producten.
Het conceptuele model in figuur 3 geeft een visuele weergave van de hypothesen en onderzoeksvraag van de huidige studie.
Conceptueel model van het huidige onderzoek
Methode
Om het verband van logocomplexiteit op merkattitude en de invloed van betrokkenheid hierop te toetsen is gebruik gemaakt van een online experiment. Het experiment is opgezet en uitgevoerd binnen het programma Qualtrics. Drie pretests in de vorm van een survey gingen vooraf aan het experiment, de eerste twee pretests hadden als doel targetproducten en targetlogo’s te selecteren voor de manipulatie van betrokkenheid en complexiteit. De derde pretest controleerde de geloofwaardigheid van het ontwikkelde stimulusmateriaal. Binnen het experiment werd met behulp van een fictieve reclamefolder met een lage of een hoge mate van betrokkenheid onder proefpersonen gemanipuleerd. In de reclamefolders stonden verschillende producten met merklogo’s. Na afloop van de
blootstelling aan deze folder volgde verschillende vragen en taken met betrekking tot deze logo’s en producten.
Proefpersonen en Onderzoeksdesign
De proefpersonen werden geworven via de sociale media website Facebook en via persoonlijke e-mails, met gebruikmaking van een sneeuwbal techniek. De proefpersonen namen vrijwillig deel aan het onderzoek. De respondenten (N=40) van de drie pretests (zoals beschreven onder ‘procedure en materialen’ in dit hoofdstuk) werden uitgesloten van
deelname aan het experiment. In totaal zijn 157 personen aan het experiment begonnen, waarvan 124 personen het onderzoek volledig hebben doorlopen.
data nauwkeurig werd opgeschoond. Immers is bij online onderzoek een beperkte controle over verschillende factoren zoals de tijd en aandacht van individuele participanten (Jensen, 2002). Het databestand is derhalve opgeschoond aan de hand van drie factoren: duur gehele experiment, duur blootstelling aan stimulusmateriaal en bekendheid met het doel van het onderzoek. Deze opschoning wordt in het hoofdstuk ‘resultaten’ nader toegelicht.
De steekproef bestond na opschoning uit 112 bruikbare proefpersonen (n = 112) waarvan 65,2 procent vrouw (n= 73) en 34,8 procent man (n = 39). De gemiddelde leeftijd was 27,61 jaar (SD= 9,56). Een grote meerderheid van 81,7 procent van de participanten was hoger opgeleid (62,4% WO, 19,3% HBO). Het onderzoek kent een 2 (betrokkenheid: laag v.s. hoog) x 2 (logocomplexiteit: simpel v.s. complex) mixed design. De betrokkenheid werd tussen-proefpersonen gemanipuleerd via producttype. Logocomplexiteit werd binnen-tussen-proefpersonen gemanipuleerd. De participanten werden willekeurig ingedeeld in een van de twee
betrokkenheid condities.
Pretests
Pretest I. De eerste pretest had als doel twee producten te selecteren waarmee betrokkenheid gemanipuleerd kon worden. Aan de hand van de operationalisatie van betrokkenheid (op basis van producttype, zie ‘Theoretisch Kader’) werden tien toetsbare producten gekozen, vijf voor elke conditie. De respondenten (N=20) kregen een papieren survey met de tien producten (aangegeven met de naam en een merkloze afbeelding) en een vijftal stellingen per product. De stellingen gingen over verschillende aspecten van
productbetrokkenheid (nader toegelicht bij de variabele ‘betrokkenheid’ onder ‘metingen’). De stellingen (gerandomiseerd per versie) werden beantwoord op een 7-punts Likert schaal (1= helemaal mee oneens; 7= helemaal mee eens). Een principale componenten analyse (PCA) gaf een eendimensionale schaal aan met een hoge betrouwbaarheid (α= 0,85), derhalve zijn deze vier items gebruikt voor de schaal ‘productbetrokkenheid’.
De stofzuiger behaalde de hoogste gemiddelde score op deze schaal (M = 5,71, SD = 1,25). De schuurspons (M =2,08, SD = 1,56) en de wattenstaafjes (M = 2,11, SD = 1,33) hadden gemiddelde nagenoeg dezelfde laagste score. Aangezien de stofzuiger en de schuurspons beide huishoudelijke producten zijn, en eenzelfde productcategorie de
verschillen (mogelijke bron van alternatieve verklaringen) tussen de condities beperkt, werd de schuurspons gekozen boven de wattenstaafjes (zie bijlage voor de survey van deze pretest (Appendix II). De resultaten van eerste pretest hebben ertoe geleid dat de schuurspons (lage
betrokkenheid) en de stofzuiger (hoge betrokkenheid) zijn geselecteerd als target producten waarmee de twee betrokkenheidscondities worden gemanipuleerd.
Pretest II. De tweede pretest stond in het teken van target logo selectie, tevens de manipulatie voor logocomplexiteit. Aan de hand van de operationalisatie van
logocomplexiteit en voorgaande onderzoeken (Henderson & Cote, 1998; Van Grinsven & Das, 2014) zijn zes logo sets (zes keer twee logo’s) ontworpen in het programma Adobe
Illustrator. Ten behoeve van de interne validiteit van het onderzoek is ervoor gekozen de
targetlogo’s in sets te ontwerpen. Een set bestaat uit één complex en één simpel logo welke qua vorm, kleurengebruik en uitstraling zo veel mogelijk gelijkenissen vertonen- en dus enkel verschillen op de mate van complexiteit. Zo zouden gerapporteerde verschillen toe te
schrijven zijn aan de onafhankelijke variabele ‘mate van complexiteit’, en alternatieve (design-technische) verklaringen worden ingeperkt. Deze pretest had als doel om drie logo sets te selecteren waarbinnen de mate van complexiteit tussen het simpele en het complexe sterk verschilde, en welke daarnaast niet te typisch werd beschouwd voor de targetproducten.
De respondenten (N=20) kregen een eerste papieren survey met gescheiden setjes (twaalf losse logo’s) te zien. Hierbij werden de respondenten per logo afzonderlijk gevraagd de waargenomen mate van complexiteit aan te geven op een 7-punt Likertschaal (1= zeer
simpel; 7= zeer complex). Dit item werd in het onderzoek van Van Grinsven en Das (2014)
eveneens als valide beschouwd voor het meten van logocomplexiteit. De volgorde van de twaalf logo’s werd per survey gerandomiseerd.
Vervolgens werd de ‘typiciteit’ van de logo sets voor de twee targetproducten
onderzocht. Onderzoek wijst uit dat (zeer) typische advertentiestimuli het verwerkingsgemak verhogen (Pillai & Goldsmith, 2008). Dit zou kunnen leiden tot ongewenste invloeden op bijvoorbeeld de impliciete- en expliciete attitude. Respondenten (N= 20) werden in een tweede papieren survey gevraagd op een 7-punt Likertschaal aan te geven in hoeverre ze de logo’s beschouwden als (a)typisch (1= zeer atypisch; 7= zeer typisch) voor een
schuursponsmerk (n = 10) of een stofzuigermerk n = 10). De volgorde van de zes logo sets werd per survey gerandomiseerd.
Op basis van de resultaten van deze twee surveys zijn drie logo sets geselecteerd waarbij het simpele- en het complexe logo significant en sterk van elkaar verschilden in mate van complexiteit en waarbij de logo’s niet significant typischer werden beschouwd voor een van beide targetproducten. Zie bijlage voor alle zes logo sets, de surveys, een uitgebreide beschrijving van statistische toetsen en de volledige tabellen en rapportage van de resultaten van pretest II (Appendix III).
Aangezien twee van de drie geselecteerde logo-sets voornamelijk uit blauwtinten bestonden, is de andere logo set (set 1 in figuur 4) omgezet naar dit kleurenschema. Hiermee kunnen eventuele effecten van kleurverschillen, zoals variaties in verwerkingsniveau
(Meyers-Levy & Peracchio, 1995), aandacht of attitude (Moore, Stammerjohann & Coulter, 2005), uitgesloten worden. Figuur 4 geeft de drie definitief geselecteerde logo sets weer.
Figuur 4: Definitieve targetlogo’s o.b.v. resultaten pretest II.
Set 1 Set 2 Set 3
Procedure en Materialen
Procedure. Als eerste werd de proefpersonen gevraagd om goedkeuring te geven op de algemene voorwaarden van het onderzoek. Daarna volgde de blootstelling aan het
stimulusmateriaal in de vorm van een reclamefolder met hetzij schoonmaakmiddelen (lage betrokkenheid conditie), hetzij huishoudelijke apparaten (hoge betrokkenheid conditie). Om de participanten tijdelijk af te leiden van het stimulusmateriaal werden in de volgende stap enkele demografische kenmerken gevraagd. Daarna volgde twee keer een taak om de
processing fluency te meten, een voor de simpele target logo’s en een voor de complexe target
logo’s. Vervolgens werd de impliciete voorkeur van de participanten gemeten aan de hand van een keuzetaak. Daarna werd de merkattitude gemeten voor de zes targetlogo’s (drie simpel en drie complex) en werden twee manipulatiechecks uitgevoerd (voor
logocomplexiteit en mate van betrokkenheid). Tenslotte konden de participanten vrijwillig invullen of ze een idee hadden van het onderzoeksdoel en konden ze een email adres opgeven indien ze op de hoogte gehouden wilden worden van de resultaten van het onderzoek. Het experiment werd afgesloten door de participanten te bedanken voor hun deelname. De volledige experimentele vragenlijst is toegevoegd als bijlage (appendix IV).
Stimulusmateriaal. Ter bevordering van de externe validiteit van het huidige onderzoek is een zo realistisch mogelijke situatie nagestreefd. Hiermee is de stimuluskeuze gevallen op een reclamefolder, zoals zeer regelmatig aan huis bezorgd of online verspreid door grote bedrijven. Voor beide condities van betrokkenheid (laag en hoog) is een aparte reclamefolder ontwikkeld. De reclamefolders bestonden uit zes pagina’s, elke pagina bevatte vijf producten, elk product werd afgebeeld met een logo (zie appendix V) Om
afleidingseffecten en externe invloeden te voorkomen zijn alle producten zonder merknaam afgebeeld. Om diezelfde reden werd eveneens geen prijs, productbeschrijving of andere tekstuele informatie weergegeven. Elke pagina bevatte het target product met een van de zes target logo’s en vier filler producten met filler logo’s. Dit leidde ertoe dat elk target logo een keer voorkwam in elke folder. De targetproducten en de targetlogo’s werden geselecteerd aan de hand van twee pretests. Voor de fillerproducten zijn de targetproducten als uitgangspunt genomen.
Opmaak folders en randomisatie. Hoewel de reclamefolders van beide condities
inhoudelijk verschilden wat betreft producttype, is gestreefd naar een zo hoog mogelijke mate van consistentie in opmaak en uiterlijk. De folders bevatte dezelfde kleurstellingen en een sterk overeenkomende lay-out: de achtergrond, plaatsing van de logo’s en de positie van producten op de pagina’s waren in beide folders nagenoeg identiek. Dit stimulusmateriaal is ontwikkeld met behulp van de programma’s Adobe Illustrator (logo’s) , Adobe Indesign (folders) en Adobe Photoshop (aanpassingen in beelden). Ter bevordering van de geloofwaardigheid en de duidelijkheid zijn de folders in hoge resolutie opgemaakt en vertoond.
Aan de hand van primacy en recency theorieën (Asch, 1946) heeft onderzoek uitgewezen dat lezers over het algemeen meer aandacht hebben voor de eerste en laatste pagina’s van een uiting dan voor de middelste pagina’s (o.a. Ansari & Mela, 2003). Ook is gebleken dat de positionering van stimuli op een pagina, evenals wat daaromheen staat invloed heeft op de waarneming en verwerking van de aangeboden informatie (De
Pelsmacker, Geuens & Anckaert, 2002). Om dergelijke positionerings- en contexteffecten uit te sluiten zijn van beide folders zes versies gemaakt, waarbij de volgorde en positie op de pagina van de targetlogo’s per versie anders was. In totaal leverde dit twaalf verschillende folders op, zes per conditie. Deze randomisatie is voor beide condities volgens hetzelfde schema uitgevoerd.
Fillers. Om de manipulatie van betrokkenheid op basis van producttype zo consistent
mogelijk door te voeren in het stimulusmateriaal zijn de (2x24) filler producten geselecteerd op basis van de productcategorie van de targetproducten. De lage betrokkenheid folder (targetproduct: schuursponsje) bevatte huishoudelijke schoonmaakproducten zoals
afwasborstels, een emmer en een vaatdoekje. De hoge betrokkenheid folder (targetproduct: stofzuiger) bevatte elektronische huishoudelijke apparaten zoals een afwasmachine, een magnetron en een strijkijzer.
Bij de ontwikkeling van de filler logo’s is rekening gehouden met het kleurenschema van de target logo’s (blauw- en grijstinten) en werd een gemiddelde mate van complexiteit en een lage gelijkenis met de target logo’s nagestreefd. Voor de folders van beide condities werden dezelfde filler logo’s, op dezelfde volgorde gebruikt. De filler logo’s zijn terug te vinden in de bijlage (Appendix VI).
Geloofwaardigheid (pretest III). Een laatste pretest werd uitgevoerd om de geloofwaardigheid van het ontwikkelde stimulusmateriaal te toetsen. De respondenten (N =20) werden blootgesteld aan drie digitale pagina’s van de reclamefolder behorend bij de lage betrokkenheid conditie (n = 10) of de hoge betrokkenheid conditie (n =10). Hierbij werd gevraagd de veronderstelde mate van geloofwaardigheid aan te geven op een 7-punt Likertschaal (1= zeer ongeloofwaardig; 7= zeer geloofwaardig). Gemiddeld werden de folders voldoende geloofwaardig bevonden (M = 4,74, SD = 1,25). Tevens bleken uit de resultaten geen significante verschillen in geloofwaardigheid tussen de lage betrokkenheid folder (M = 4,9, SD = 1,2) en de hoge betrokkenheid folder (M = 4,6, SD = 1,35), t (20) = 0,526; p = 0,605, 95% CI[-0,90, 1,49]. Aan de hand van deze resultaten werden de reclamefolders geschikt bevonden voor gebruik als experimentele stimuli. Het definitieve stimulusmateriaal is te vinden in de bijlages (Appendix V).
Meetinstrumenten
Processing fluency. De gehypothetiseerde procesvariabele ‘processing fluency’ is gemeten door een herkenningstaak in combinatie met een timer. Omdat deze variabele niet eerder met deze maat onderzocht is, kan deze meting beschouwd worden als exploratief. Uit voorgaande onderzoeken is gebleken dat processing fluency het gemak van de verwerking en dus de snelheid van de herkenning van stimuli verhoogt (Janiszewski & Meyvis, 2001). Voor deze variabele werd daarom gemeten hoe snel de proefpersonen een herkenningstaak konden uitvoeren. Na blootstelling aan het stimulusmateriaal werd de proefpersoon tweemaal (voor de simpele en complexe logo’s afzonderlijk) gevraagd verschillende logo’s met de cursor te verslepen naar een van de categorieën ‘zeker gezien’, ‘misschien gezien’, ‘zeker niet gezien’. De drie targetlogo’s werden gemaskeerd door fillerlogo’s (niet vertoond in de
reclamefolders). De proefpersoon was hierbij niet op de hoogte van een verborgen timer die bijhield hoeveel seconden deze taak in beslag nam. De volgorde van de trials werd (per abuis) niet gerandomiseerd, de taak met de simpele logo’s was voor elke proefpersoon de eerste trial.
De interpretatie van deze maat is afgeleid van de perceptual identification test van Lee en Aaker (2004). Als de proefpersonen, zoals gehypothetiseerd, inderdaad een grotere mate
van processing fluency ervaren bij een fit tussen betrokkenheid en complexiteit, zouden ze in staat zijn om de simpele [complexe] logo’s in de lage [hoge] betrokkenheid conditie beter (correcter en sneller) te verwerken.
Expliciete merkattitude. De afhankelijke variabele ‘expliciete merkattitude’ werd gemeten middels vier stellingen op een 7-punt semantische differentiaal. De stellingen luidden [Dit merk lijkt mij…]: slecht-goed, onaantrekkelijk-aantrekkelijk,
oninteressant-interessant, onbetrouwbaar-betrouwbaar. Deze items, of variaties daarop zijn veelvuldig
toegepast en als schaal valide gebleken in eerdere onderzoeken (o.a. Matthes, Schemer & Wirth, 2007). Middels PCA (Varimax Rotatie) is aangetoond dat voor alle target logo’s deze vier items samen een eendimensionale schalen vormen met een hoge tot zeer hoge
betrouwbaarheid (α=0,88 tot α=0,95). Voor alle zes logo’s zijn de vier items samengevoegd tot ‘merkattitude’ schalen. Zie figuur 5 (appendix VII) voor de statistische specificaties van de schaalconstructies.
Impliciete merkvoorkeur. De afhankelijke variabele ‘impliciete merkvoorkeur’ werd gemeten aan de hand van een keuzetaak. Deze maat is in deze vorm niet in eerder onderzoek toegepast maar verschillende onderdelen zoals spontaniteit, afleiding na blootstelling aan het stimulusmateriaal, en geen expliciete verwerking vooraf (zie theoretisch kader) zijn gebaseerd op andere impliciete maten. Proefpersonen werden gevraagd een merkkeuze te maken op basis van hun eerste ingeving. Om de spontaniteit van de reactie te waarborgen/stimuleren werd een tijdslimiet van vijf seconden gegeven (benadrukt door een zichtbare aftellende timer). Binnen de impliciete taak moest een enkele keuze worden gemaakt voor een van de zes identieke producten (schuursponsje of stofzuiger, afhankelijk van
betrokkenheidsconditie). Het enige element waarop de zes producten van elkaar verschilde was door de afbeelding een van de zes targetlogo’s. De volgorde van deze logo’s werd gerandomiseerd. Na de blootstelling aan het stimulusmateriaal werden de proefpersonen tijdelijk afgeleid door enkele vragen met betrekking tot hun demografische kenmerken en door de processing fluency taak. Daarnaast is dit item bewust voor de expliciete attitude meting geplaatst zodat de proefpersonen vooraf niet aangespoord werden om actief en bewust over de logo’s konden nadenken. Na het verstrijken van de tijdslimiet werd de proefpersoon automatisch doorgestuurd naar het volgende item, wat (mede) heeft geleid tot een groot aantal ontbrekende antwoorden.
Controlevariabelen. Naast demografische kenmerken (zoals beschreven onder ‘proefpersonen’ zijn twee controlevariabelen opgenomen in het huidige onderzoek: ‘aankoopbeslisser’ en ‘merkvastheid’. Deze variabelen dienen bij mogelijke invloed op
aandacht en productbetrokkenheid constant gehouden te worden in verdere analyses. De variabelen voor aankoopbeslisser en merkvastheid werd middels stellingen Binnen mijn
huishouden ben ik degene die de beslissing over de aankoop van dit product zou nemen”; Voor dit product ben ik merkvast”) op een 7-punts Likert schaal gemeten. (1= helemaal mee oneens; 7= helemaal mee eens).
Manipulatiechecks. Een manipulatiecheck is uitgevoerd voor de onafhankelijke variabele ‘productbetrokkenheid’ waarmee de betrokkenheidscondities zijn gemanipuleerd. Deze variabele werd gemeten aan de hand van vier stellingen over de verschillende aspecten van productbetrokkenheid, zoals waargenomen hoeveelheid risico en de tijd en aandacht die vooraf gaat aan de aankoop (zelfde stellingen als Pretest I). De stellingen zijn grotendeels gebaseerd op/afgeleid uit de ‘personal involvement inventory’ van Zaichkowsky (1985). De bruikbaarheid en validiteit van deze maat is veelvuldig bevestigd in latere onderzoeken (o.a. Celsi & Olson, 1988; Warrington & Shim, 2000). De stellingen (bijvoorbeeld “Bij dit product
Vind ik het belangrijk om aandachtig na te denken over welk merk ik zou kopen; “Ik beschouw de aankoop van dit product als risicovol”) werden beantwoord op een 7-punts
Likert schaal (1= helemaal mee oneens; 7= helemaal mee eens). Omdat deze stelling “Dit
product koop ik regelmatig” voor deze maat ontkennend was, werd dit item omgescoord.
Uit een PCA met Varimax rotatie bleken de vier items samen een eendimensionale schaal te vormen. Slechts een component had een eigenwaarde hoger dan 2 (EV = 2,83). Een betrouwbaarheidsanalyse gaf een hoge betrouwbaarheid aan (α= 0,86), dat slechts beperkt kon worden verhoogd door het weglaten van het item ‘aankoopregelmaat’ (verbeterde α= 0,88). Omdat er anders slechts drie items zouden overblijven is ervoor gekozen alle vier de items te gebruiken in de schaal ‘productbetrokkenheid’.
Een tweede manipulatiecheck is uitgevoerd om te toetsen of de gemanipuleerde mate van logocomplexiteit in dezelfde richting en mate door de proefpersonen werd beschouwd. Hierbij werd de proefpersonen per logo afzonderlijk gevraagd de waargenomen mate van complexiteit aan te geven op een een-item 7-punt Likertschaal (1= zeer simpel; 7= zeer
complex). Deze meetmethode voor logocomplexiteit werd eveneens gehanteerd in
Janiszeweki & Mevvis (2001) en in van Grinsven & Das, 2014).
Resultaten
De geslaagdheid van de randomisatie tussen de lage betrokkenheid conditie (n=54) en de hoge betrokkenheid conditie (n=58) werd gecontroleerd aan de hand van de variabelen leeftijd, geslacht en opleidingsniveau. Er bleek geen significant verschil te zijn wat betreft leeftijd tussen de lage betrokkenheid conditie (M=28,52,SD=10,43) en de hoge betrokkenheid conditie (M=26,78, SD=8,68), t (112) = 0,96, p=0,337, 95% CI [-1,84, 5,33]. Er bleek
eveneens geen significant verschil te zijn wat betreft geslacht tussen lage betrokkenheid conditie (Nmannen = 17, Nvrouwen = 37) en de hoge betrokkenheid conditie (Nmannen = 22, Nvrouwen
= 36), χ² (4, N = 112) = 5,05, p = 0,303. Tenslotte bleken de proefpersonen van beide condities niet significant te verschillen in opleidingsniveau, χ² (4, N = 112) = 9,97, p = 0,44. Met deze resultaten kan geconcludeerd worden dat de randomisatie binnen condities op basis van deze variabelen is geslaagd. De randomisatie van de twaalf (zes per conditie) versies van het stimulusmateriaal was eveneens succesvol. Er waren geen significante verschillen in de verdeling van de twaalf versies tussen de proefpersonen, χ² (5, N = 112) = 8,03, p= 0,154. Hiermee kunnen primacy en recency effecten worden uitgesloten.
Manipulatiechecks
Of de manipulaties voor betrokkenheid en logocomplexiteit geslaagd zijn werd gecontroleerd aan de hand van t-toetsen. De mate van betrokkenheid ten opzichte van de targetproducten werd getoetst met een t-toets op de twee gemiddelden (de gemiddelde scores op de betrokkenheidsschaal). De proefpersonen voelden zicht ten opzichte van het
targetproduct in de lage betrokkenheid conditie (Mschuursponsje = 2,22, SD = 0,64) significant
minder betrokken dan ten opzichte van het product in de hoge betrokkenheid conditie
(Mstofzuiger = 5,08, SD = 1,03), t (112) = -17,51, p = <0,001 95% CI [-3,12, -2,54]. De mate van
complexiteit werd gecheckt met een paired samples t-toets op de scores van complexiteit van het simpele en het complexe logo binnen elke logoset. Binnen elke afzonderlijke logo set werd het simpele logo significant simpeler bevonden dan het complexe logo (statistische specificaties staan in figuur 4). Omdat alle logo’s voldoen aan deze eisen van
logocomplexiteit zijn twee nieuwe variabelen gemaakt met de gemiddelden van de drie simpele en de drie complexe logo’s (Van Grinsven & Das, 2014). Gemiddeld worden de drie simpele logo’s (ruim) eenvoudiger bevonden (Msimpel = 2,38, SD = 0,83) dan de complexe
logo’s (Mcomplex = 5,43, SD = 1,10), t (112) = -22,25, p = < 0,001, 95% CI [-3,33,-2,78].
Hieruit blijkt dat de intentionele mate van betrokkenheid en logocomplexiteit overeenkwamen met het oordeel van de proefpersonen- de manipulaties kunnen dus als geslaagd worden beschouwd. Een overzicht van de samengevoegde schalen wordt gegeven in figuur 6, de
volledige statische specificaties voor de afzonderlijke logo sets staan in figuur 7 (Appendix VIII).
Figuur 4:
Afbeelding targetlogo’s en gemiddelde waarden van samengevoegde schalen
Schaal Simpele logo’s Complexe logo’s
Afbeelding logo’s binnen schaal
M 2,39 5,43
SD 0,83 1,10
Hypothesetoetsing
Expliciete merkattitude. Er werd een repeated measures ANOVA gedaan op de expliciete merkattitude scores, met betrokkenheid product (laag vs. hoog) als tussen-proefpersonen factor en complexiteit logo (simpel vs. complex) als binnen-tussen-proefpersonen factor. Uit deze analyse kwam een marginaal significant hoofdeffect van logocomplexiteit op expliciete merkattitude, F (1,110) = 3,82, p = 0,053, ηp
2
= 0,03. De merkattitude bij simpele logo’s was gemiddeld net iets positiever (M = 4,36, SD= 0,99) dan bij complexe logo’s (M= 4,08, SD= 1,00). Hypothese 1a wordt hiermee aangenomen. Een simpel logo lijkt tot een hogere merkattitude te leiden dan een complex logo.
Er werd geen interactie-effect van logocomplexiteit en betrokkenheid op merkattitude gevonden, F (1,110) = 1,49, p = 0,225, ηp
2
= 0,01. In zowel de lage (Msimpel = 4,42, SDsimpel =
0,83; Mcomplex = 3,96, SDcomplex = 0,86) als hoge betrokkenheid conditie (Msimpel = 4,30, SDsimpel
= 1,13; Mcomplex = 4,19, SDcomplex = 1,11) is de merkattitude positiever bij het simpele logo dan
bij het complexe logo. De mate van betrokkenheid die proefpersonen ervaren ten opzichte ten opzichte van een product lijkt geen invloed te hebben op het verband tussen logocomplexiteit en merkattitude.
Het hoofdeffect van betrokkenheid op merkattitude is eveneens niet significant, F (1,110) = 0,23, p = 0,632, ηp
2
= 0,00. Er waren geen significante verschillen in merkattitude voor alle logotypes tussen de twee condities van betrokkenheid (Mlaag = 4,19, SDlaag= 0,85;
Mhoog = 3,25, SDhoog = 1,11). De mate van betrokkenheid die proefpersonen ervaren ten
Hypothese 2 (a+b) moet op grond van deze resultaten worden verworpen. Figuur 8 geeft een overzicht van de bovengenoemde gemiddelden.
Figuur 8:
repeated meausures ANOVA op expliciete merkattitude
Attitudeschaal
totaal
simpele logo’s complexe logo’s
Conditie van Betrokkenheid Laag (n=54) M= 4,42, SD= 0,83 M= 3,96, SD= 0,86 M= 4,19 SD= 0,85 Hoog (n=58) M= 4,30 SD= 1,13 M= 4,19, SD= 1,11 M= 4,25 SD= 1,11 Totaal (n=112) M= 4,36, SD=0,99 M= 4,08, SD=1,00
Aan de hand van figuur 8 is te zien dat de gemiddelden wel in de verwachte richting gaan. Om dit effect visueel te onderbouwen is figuur 9 als bijlage toegevoegd (appendix IX), deze bevat dezelfde cijfers, echter worden deze op een alternatieve manier gepresenteerd. In de lage betrokkenheid conditie is het verschil tussen het simpele en complexe logo op het oog groter dan in de hoge betrokkenheid conditie. Omdat de interactie tussen complexiteit en betrokkenheid niet significant is kunnen hier verder geen conclusie aan verbonden worden, dit punt biedt wellicht interessante aanknopingspunten voor vervolgonderzoek.
Controlevariabelen. Voor de eventuele controlevariabelen (demographics,
merkvastheid en aankoopbeslisser) werd gecheckt of deze samenhangen met merkattitude. Aankoopbeslissing (in hoeverre mensen zelf beslissen over de aankoop van het
(target)product) bleek een significant verband te hebben met merkattitude, F (1,111) = 13,91,
p < 0,001. Dit betrof een significant negatieve invloed te zijn b* = 0,34, t = 3,73, p < 0,001.
Dit lijkt erop te wijzen dat des meer iemand over een aankoop van een product beslist, des te kritischer deze persoon is ten opzichte van het merk.
Wanneer de variabele ‘aankoopbeslisser’ als controlevariabelen wordt toegevoegd aan de vergelijking blijkt de richting van de effecten hetzelfde, echter in dit geval is het
hoofdeffect van complexiteit op merkattitude significant, F (1,109) = 4,82, p = 0,030, ηp 2
= 0,04.
een repeated measures ANOVA uitgevoerd op de PFt timers, met betrokkenheid product (laag vs. hoog) als tussen-proefpersonen factor en complexiteit logo (simpel vs. complex) als binnen-proefpersonen factor1. Uit deze analyse bleek geen significant hoofdeffect van logocomplexiteit op verwerkingssnelheid, F (1,30) = 2,51, p= 0,123, ηp
2
= 0,08. De taak met simpele logo’s werd niet significant sneller uitgevoerd (M=31, 96, SD= 14,51) dan de taak met complexe logo’s (M= 27,04, SD= 11,09).
Er werd geen interactie-effect van logocomplexiteit en betrokkenheid op processing fluency gevonden, F (1,30) = 0,21, p= 0,650, ηp
2
= 0,01. In zowel de lage (MPFximpel = 33,37,
SD PFximpel = 12,61; MPFcomplex = 30,24, SDPFcomplex = 11,65) als hoge betrokkenheid conditie (M PFximpel = 30,80, SD PFximpel = 15,25; MPFcomplex = 25,12, SDPFcomplex = 9,17) werd de taak met de
simpele logo’s minder snel uitgevoerd dan de taak met de complexe logo’s. De mate van betrokkenheid die proefpersonen ervaren ten opzichte ten opzichte van een product lijkt geen (modererende, volgens de hypothese) invloed te hebben op het verband tussen
logocomplexiteit en processing fluency, hypothese 3a wordt hiermee verworpen.
Het hoofdeffect van betrokkenheid op processing fluency is eveneens niet significant,
F (1,110) = 1,15, p= 0,292, ηp2= 0,04. Er waren geen significante verschillen in
verwerkingssnelheid voor alle logotypes tussen de twee condities van betrokkenheid (Mlaag =
31,81, SDlaag= 2,83; Mhoog = 27,69, SDhoog = 2,16). De mate van betrokkenheid die
proefpersonen ervaren ten opzichte van een product lijkt geen invloed te hebben op de gemiddelde verwerkingssnelheid. Omdat dit verschil niet significant is, kan het ook niet de verklaring zijn van de positieve invloed op merkattitude, hypothese 3b kan daarom niet worden aangenomen. Figuur 10 geeft een overzicht van de bovengenoemde resultaten.
Figuur 10
repeated meausures ANOVA op processing fluency
Processing fluency taak
totaal
PF simpel PF complex
1 Controlevariabelen. Voor de eventuele controlevariabelen (demographics, merkvastheid en aankoopbeslisser) werd
gecheckt of deze samenhangen met processing fluency. Dit bleek echter voor geen van de variabelen het geval, er zijn derhalve geen covariaten opgenomen in de analyse.
Conditie van Betrokkenheid Laag (n=36) M= 33,37, SD= 12,61 M= 30,24, SD= 11,65 M= 31,81 SD= 2,83 Hoog (n=36) M= 30,80, SD= 15,25 M= 25,12, SD= 9,17 M= 27,69 SD= 2,16 Totaal (n=72) M= 31,69, SD=14,51 M= 27,04, SD=11,09
Impliciete merkvoorkeur. De impliciete taak werd in totaal door 67 proefpersonen volbracht. Tussen beide condities van betrokkenheid was geen significant verschil in het aantal participanten dat een merkkeuze heeft gemaakt (nlage betrokkenheid = 30; nhoge betrokkenheid =
37), χ² (1, N = 67) = 0,79, p = 0,374. Deze geslaagde randomisatie, zij het met lage aantallen per conditie, biedt gelegenheid/ geeft toestemming voor (voorzichtige) explorerende analyses.
Uit kruistabelanalyse (figuur 11) blijkt dat de proefpersonen in de impliciete taak simpele logo’s (N = 40; 60%) vaker kozen dan complexe logo’s (N = 27; 40%). Complexiteit heeft een significante samenhang met impliciete logovoorkeur, χ² (1, N = 67) = 4,20, p = 0,041. Er bestaat een significant maar zwak verband (phi = 0,25) tussen logocomplexiteit, betrokkenheid en merkattitude, exploratieve hypothese 4a kan daarom worden aangenomen.
Nadere inspectie van de kruistabel wijst op de aanwezigheid van grote verschillen binnen de lage betrokkenheid conditie, de keuze voor een simpel logo in de lage
betrokkenheid conditie kwam relatief vaak voor. Voor de schuurspons gaf een grote
meerderheid van bijna driekwart van de proefpersonen (73,3%, n = 22) de voorkeur aan een product met een simpel logo, voor de stofzuiger kiest ongeveer de helft (48,6%, n = 18) voor een simpel logo. Op basis van de odds-ratio (Field, 2009) is de kans op een keuze voor een Figuur 11:
Kruistabel impliciete merkvoorkeur
Logokeuze totaal Simpel Complex Conditie van Betrokkenheid Laag 22 73,3% 8 36,7% 30 100% Hoog 18 48,6% 9 51,4% 37 100% Totaal 40 27
simpel merklogo 2,9 maal hoger als de proefpersoon lage betrokkenheid ervaart dan als hij hoge betrokkenheid ervaart. Dit bevestigd de vermoedens in de exploratieve hypothese 4b. Figuur 12 (appendix X) geeft een procentuele weergave van de impliciete merkkeuze, het verschil in de verhouding tussen de voorkeur voor simpele en complexe merklogo’s tussen beide condities van betrokkenheid wordt is in dit figuur overzichtelijker. Ten behoeve van een explorerende vergelijking van de effecten van logocomplexiteit op expliciet en impliciet meetniveau zijn figuren 13 (appendix XI) als bijlage toegevoegd. Het betreft hier geen een nieuwe analyses, enkel een alternatieve weergave van eerder genoemde resultaten.
Conclusie en Discussie
In de huidige studie werd onderzocht of logocomplexiteit een effect heeft op merkattitudes en of betrokkenheid (gemanipuleerd via producttype) invloed heeft op dit effect. Dit werd onderzocht aan de hand van de volgende onderzoeksvragen: ‘Welke rol speelt
betrokkenheid binnen het effect van logocomplexiteit op merkwaardering?’ En ‘In hoeverre werken zijn de effecten van logocomplexiteit op merkwaardering waarneembaar op impliciet meetniveau?’ Een antwoord op deze vragen werd getracht te achterhalen aan de hand van
theoretisch gefundeerde hypothesen die binnen middels experiment getoetst werden. Binnen een online experiment zijn proefpersonen blootgesteld aan een fictieve reclamefolder met verschillende merklogo’s. Na deze bloostelling werden enkele taken uitgevoerd en verschillende vragen beantwoord met betrekking tot deze logo’s.
In de eerste hypothese werd verwacht dat simpele logo’s simpele logo’s een positiever effect op merkattitude zouden hebben dan complexe logo’s. Vervolgens werd in hypothese twee een modererende rol van betrokkenheid voorspeld, met een verwachte fit tussen lage betrokkenheid met simpele logo’s en hoge betrokkenheid met complexe logo’s. Aan de hand van de derde hypothese is een eerste poging gedaan tot een meting van processing fluency, de voorspelde procesvariabele van de bovengenoemden effecten. Tenslotte werd met behulp van exploratieve hypothesen een eerste stap gezet richting het onderzoek naar onderbewuste effecten. Op impliciet niveau werden de verbanden tussen logocomplexiteit, betrokkenheid en merkattitude in dezelfde richting als op expliciet niveau voorspeld.
Wat betreft de invloed van logocomplexiteit op expliciete merkattitude (H1) waren de resultaten in lijn met de verwachtingen. Simpele logo’s leidden namelijk tot een positievere merkattitude dan complexe logo’s. Deze bevinding sluit aan bij eerdere onderzoeken, waarbij gevonden is dat consumenten bij een eerste confrontatie een voorkeur hebben voor simpele
stimuli boven complexe stimuli (Janiszweski & Meyvis, 2001; Van Grinsven & Das, 2014). Dit heeft waarschijnlijk te maken met verwerkingsgemak, omdat simpele logo’s makkelijk verwerken zijn ontstaat een positief gevoel (Winkielman & Caciopo, 2001; Fang et al., 2007). Daarnaast is gebleken dat de voorspellingswaarde van het model groter werd (van marginaal significant naar significant) wanneer gecontroleerd werd voor aankoopbeslisser. Deze kennis levert een bescheiden bijdrage aan het onderzoeksveld.
In tegenstelling tot de voorspellingen werd geen verschil gevonden in merkwaardering naar aanleiding van verschillende logo’s wat betreft betrokkenheid op basis van producttype (H2). Afgaande op algemeen reclameonderzoek werd er een fit voorspeld tussen simpele logo’s met lage betrokkenheid en complexe logo’s met hoge betrokkenheid- deze
modererende invloed van betrokkenheid is echter niet gevonden. Uit de resultaten blijkt dat simpele logo’s altijd een positievere merkattitude opleveren, ongeacht het product waar het op staat. Dit was, op basis van eerder onderzoek niet een onverwacht resultaat, aangezien in de reclameliteratuur belangrijke verschillen worden gerapporteerd naar aanleiding van
betrokkenheid (Lowrey, 1998; Putrevu et al., 2004). Een verklaring voor het uitblijven van het verwachte resultaat ligt mogelijk bij de gehanteerde definitie van de term betrokkenheid. Het huidige onderzoek heeft betrokkenheid geoperationaliseerd in termen van producttype omdat deze (gangbare) operationalisatie een duidelijke experimentele manipulatie toeliet, waardoor het effect zuiver onderzocht kon worden.
Zoals middels figuur 10 (appendix IX) inzichtelijk word gemaakt, wijzen een deel van de gemiddelden wel in de verwachte richting. Op het oog is binnen de lage betrokkenheid conditie een groter verschil tussen de merkwaarderingen dan binnen de hoge betrokkenheid conditie. Daarnaast zijn op basis van literatuur zeer sterke aanwijzingen dat betrokkenheid wel degelijk een belangrijke rol kan spelen. Echter, de term betrokkenheid wordt in algemeen reclame onderzoek voor verschillende constructen gebruikt. Daarom zou het voor
toekomstige onderzoekers interessant kunnen zijn om producttype op een alternatieve manier te operationaliseren en/of andere targetproducten te toetsen. Hoewel betrokkenheid een breed toegepaste operationalisatie is, biedt reclame literatuur alternatieve aspecten op basis waarvan producttypes ingedeeld kunnen worden. Bekende voorbeelden hiervan zijn de think-feel (FCB grid, Vaughn, 1980) en informational-motivational (RP grid, Rossiter et al., 1991) dimensies.
Deze dimensies zijn vooral gericht op de emotionele diepgang naar aanleiding van producttypes. Hierbij wordt uitgegaan dat sommige producten rationeler worden benadert (think; informational), terwijl andere productenkeuzes op basis van gevoel gemaakt worden
