Why do people buy virtual goods? Attitude toward virtual good purchases versus game enjoyment.

Hamari, J. (2015). “Why do people buy virtual goods? Attitude toward virtual good purchases versus game enjoyment”. International Journal of Information Management, 35, pp. 299-308

 

Idée / Dominante : L’achat de biens virtuels est déterminé par le plaisir de jeu, la poursuite du jeu, l’attitude du joueur envers les biens virtuels et l’opinion des autres joueurs.

 

Résumé : Cet article étudie le comportement d’achat de biens virtuels au sein de 3 free-to-play : un social virtual world, un first-person shooter et un social network game. Les biens virtuels sont définis comme des objets utilisables uniquement au sein de l’environnement du jeu (vies supplémentaires, armes plus puissantes, vêtements pour personnaliser l’avatar).

La vente de biens virtuels constitue la principale source de revenue des environnements free to play. Or, les développeurs doivent créer des situations dans le jeu qui rendent ces biens désirables et justifient ainsi pour les joueurs de les acheter. Il faut donc trouver un équilibre entre le fait de rendre le jeu le plus amusant possible et créer des obstacles pour qu’ils achètent ces biens virtuels. En effet si un joueur s’amuse suffisamment sur un jeu, alors il n’a aucune raison d’acheter des biens virtuels.

Partant du constat que très peu de joueurs achètent des biens virtuels, l’auteur se concentre sur deux facteurs principaux :

– Les facteurs relatifs au plaisir de jouer et à la poursuite du jeu

– Les facteurs relatifs à l’attitude du joueur vis-à-vis du fait d’acheter des biens virtuels et ses convictions concernant les opinions des autres joueurs

Les résultats de l’étude établissent que le fait de s’amuser sur un jeu diminue effectivement le désir d’acheter des biens virtuels, tandis que le fait de jouer régulièrement augmente les chances d’acheter des biens virtuels. L’auteur avance plusieurs raisons :

– Si les joueurs apprécient déjà le jeu, ils n’ont pas de raison d’acheter de biens virtuels. A l’inverse, les joueurs qui apprécient peu le jeu peuvent considérer que les biens virtuels vont améliorer leur expérience, et seront ainsi susceptibles de vouloir en acheter.

– Les biens virtuels peuvent répondre à un besoin non central dans le jeu, ainsi les joueurs considèrent qu’ils n’en ont pas besoin pour améliorer leur expérience de jeu.

– Les obstacles artificiels présents dans le jeu créent une situation de frustration pour le joueur, par exemple la limitation de l’inventaire dans le jeu Team Fortress 2. L’achat de biens virtuels pour débloquer cette limite joue donc sur la frustration du joueur.

L’auteur valide l’hypothèse selon laquelle l’attitude du joueur envers les biens virtuels et ses convictions vis-à-vis de celle des autres joueurs augmentent significativement son désir d’acheter des biens virtuels. L’opinion des autres joueurs sur les biens virtuels influence également le point de vue du joueur sur ces biens et pas seulement sur le fait de les acheter. Plus le jeu repose sur les interactions sociales, plus cette influence est forte.


Note d’intérêt : L’hypothèse selon laquelle un joueur qui apprécie déjà le jeu ne va pas acheter de biens virtuels est intéressante. De même que l’équilibre entre plaisir de jeu et obstacles artificiels. Les éditeurs n’hésitent pas à utiliser le bien virtuel comme moyen de répondre à une frustration du joueur, cet aspect négatif du bien virtuel est potentiellement valable pour les DLC.


Références :

Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and HumanDecision Processes, 50(2), 179–211.

Ajzen, I., & Fishbein, M. M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior. Eaglewood Cliff: Prentice Hall.

Alha, K., Koskinen, E., Paavilainen, J., Hamari, J., & Kinnunen, J. (2014). Free-to-play games: Professionals’ perspectives. In Proceedings of Nordic Digra 2014 Gotland,Sweden, May 29, 2014.

Anderson, J. C., & Gerbing, D. W. (1988). Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach. Psychological Bulletin, 103(3),411.

Bagozzi, R. P., & Yi, Y. (1988). On the evaluation of structural equation models. Journal of the Academy of Marketing Science, 16, 74–94.

Bartle, R. A. (2004). Pitfalls of virtual property. Themis Group.

Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach for structural equation modeling. In G. A. Marcoulides (Ed.), Modern methods for business research (pp.295–336). London: Lawrence Erlbaum Associates.

Chin, W. W., Marcolin, B. L., & Newsted, P. R. (2003). A partial least squares latent variable modeling approach for measuring interaction effects: Results from a Monte Carlo simulation study and an electronic-mail emotion/adoption study.Information Systems Research, 14(2), 189–217.

Cook, T. D., Campbell, D. T., & Day, A. (1979). Quasi-experimentation: Design & analysis issues for field settings. Boston: Houghton Mifflin.

Csíkszentmihályi, M. (1990). Flow: The psychology of optimal experience. New York:Harper and Row.

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13, 319–340.

Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8),982–1003.

DFC Intelligence. (2007). Digital distribution key to online game market growth. Available online: http://www.dfcint.com/wp/?p=14

DFC Intelligence. (2011). Online sales expected to pass retail software sales in 2013.Available online: http://www.dfcint.com/wp/?p=311

Fetscherin, M., & Lattemann, C. (2008). User acceptance of virtual worlds. Journal of Electronic Commerce Research, 9(3), 231–242.

Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention, and behavior: An introductionto the theory and research. Reading, MA: Addison-Wesley.

Forbes. (2013). Social network games shed 10 million players. . .in one month. http://www.forbes.com/sites/carolpinchefsky/2013/04/17/social-network-games-shed-10-million-players-in-one-month/

Fornell, C., & Larcker, D. (1981). Structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50.

GeekWire. (2011). How Valve experiments with the economics of video games. Available online: http://www.geekwire.com/2011/experiments-video-game-economics-valves-gabe-newell/

Guo, Y., & Barnes, S. (2011). Purchase behavior in virtual worlds: An empirical inves-tigation in Second Life. Information & Management, 48(7), 303–312.

Guo, Y., & Barnes, S. (2012). Explaining purchasing behavior within World of Warcraft. Journal of Computer Information Systems, 52(3), 18–30.

Hamari, J. (2011). Perspectives from behavioral economics to analyzing game design patterns: Loss aversion in social games. In CHI’2011 (social games workshop)Vancouver, Canada, May 7–12, 2011.

Hamari, J., & Järvinen, A. (2011). Building customer relationship through game mechanics in social games. In M. Cruz-Cunha, V. Carvalho, & P. Tavares (Eds.),Business, technological and social dimensions of computer games: Multidisciplinary developments. Hershey, PA: IGI Global.

Hamari, J., Keronen, L. & Alha, K. (2015). Why do people blay games? A review of stud-ies on adoption and use. In: Proceedings of the 48th Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Hawaii, USA, January 5-8.

Hamari, J., & Lehdonvirta, V. (2010). Game design as marketing: How game mechanics create demand for virtual goods. International Journal of Business Science &Applied Management, 5(1), 14–29.

Hamari, J., & Tuunanen, J. (2014). Player types: A meta-synthesis. Transactions of the Digital Games Research Association, 1(2), 29–53.

Hsu, C.-L., & Lu, H.-P. (2004). Why do people play on-line games? An extended TAM with social influences and flow experience. Information & Management,41, 853–868.

Jarboe, G. R., & McDaniel, C. D. (1987). A profile of browsers in regional shopping malls. Academy of Marketing Science Journal, 15(1), 46–63.

Jöreskog, K. G., & Sörbom, D. (1996). LISREL 8 user’s reference guide. Scientific Soft-ware.

Karahanna, E., Straun, D. W., & Chervany, N. L. (1999). Information technology adoption a cross time: Across-sectional comparison of pre-adoption and post-adoption beliefs. MIS Quarterly, 23(2), 183–213.

Kim, B. (2012). Understanding key factors of users’ intentions to repurchase and recommend digital items in social virtual worlds. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 15(10), 543–550.

Kim, H. W., Chan, H. C., & Kankanhalli, A. (2012). What motivates people to purchase digital items on virtual community websites? The desire for onlineself-presentation. Information Systems Research, 23(4), 1232–1245.

Lee, B. C. Y. (2007). Consumer attitude toward virtual stores and its correlates. Journal of Retailing and Consumer Services, 14(3), 182–191.

Lehdonvirta, V. (2009). Virtual item sales as a revenue model: Identifying attributes that drive purchase decisions. Electronic Commerce Research, 9(1),97–113.

Liang, H., Saraf, N., Hu, Q., & Xue, Y. (2007). Assimilation of enterprise systems: The effect of institutional pressures and the mediating role of top management. MISQuarterly, 31(1), 59–87.

Lin, H., & Sun, T.-C. (2007). Cash trade within the magic circle: Free-to-playgame challenges and massively multiplayer online game player responses. In Proceedings of the Digra 2007 conference: Situated play.

Lin, H., & Sun, T-C. (2011). Cash trade in free-to-play online games. Games and Culture,6(3), 270–287.

Lin, K. Y., & Lu, H. P. (2011). Why people use social networking sites: An empirical study integrating network externalities and motivation theory. Computers in Human Behavior, 27(3), 1152–1161.

Martocchio, J. J., & Webster, J. (1992). Effects of feedback and cognitive playfulness on performance in microcomputer software training. Personnel Psychology, 45,553–578.

Mäntymäki, M., & Salo, J. (2011). Teenagers in social virtual worlds: Continuous use and purchasing behavior in Habbo Hotel. Computers in Human Behavior, 27(6),2088–2097.

Mäntymäki, M., & Salo, J. (2013). Purchasing behavior in social virtual worlds: An examination of Habbo Hotel. International Journal of Information Management,33(2), 282–290.

Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory (2nd ed.). New York: McGraw-Hill.

Paavilainen, J., Hamari, J., Stenros, J., & Kinnunen, J. (2013). Social network games: Players’ perspectives. Simulation & Gaming, 44(6), 794–820.

Park, B.-W., & Lee, K. C. (2011). An empirical analysis of online gamers’ perceptions of game items: Modified theory of consumption values approach. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 14(7–8), 453–459.

Pavlou, P. A., Liang, H. G., & Xue, Y. J. (2007). Understanding and mitigating uncertainty in online exchange relationships: A principal-agent perspective. MISQuarterly, 31(1), 105–136.

Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J., & Podsakoff, N. P. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5), 879–903.

Ringle, C. M., Wende, S., & Will, A. (2005). SmartPLS 2.0 M3. Available athttp://www.smartpls.de

Rosen, S. (2001). Sticky website is key to success. Communication World, 36, 36.

Shin, D. S. (2008). Understanding purchasing behaviors in a virtual economy: Consumer behavior involving virtual currency in web 2.0 communities. Interacting with Computers, 20(4-5), 433–446.

Shin, D. H., & Kim, W. Y. (2008). Applying the technology acceptance model and flow theory to Cyworld user behavior: Implication of the web 2.0 user acceptance.CyberPsychology & Behavior, 11(3), 378–382.

Shin, D. H., & Shin, Y. J. (2011). Why do people play social network games? Computers in Human Behavior, 27(2), 852–861.

Van der Heijden, H. (2004). User acceptance of hedonic information systems. MISQuarterly, 28(4), 695–704.

Van der Heijden, H., Verhagen, T., & Creemers, M. (2003). Understanding online purchase intentions: Contributions from technology and trust perspectives.European Journal of Information Systems, 12(1), 41–48.

Venkatesh, V., & Agarwal, R. (2006). Turning visitors into customers: A usability-centric perspective on purchase behavior in electronic channels. Management Science, 52(3), 367–382.

Visser, P. S., & Krosnick, J. A. (1998). Development of attitude strength over the lifecycle: Surge and decline. Journal of Personality and Social Psychology, 75(6), 1389.

Webster, J., & Martocchio, J. J. (1992). Microcomputer playfulness: Development of a measure with workplace implications. MIS Quarterly, 16(2),201–226.

Williams, L., Edwards, J., & Vandenberg, R. (2003). Recent advances in causal modeling methods for organizational and management research. Journal of Man-agement, 29(6), 903–936.

Wired Magazine. (2012). These guys’ $5K spending sprees keep your gamesfree to play. Available online: http://www.wired.com/gamelife/2012/11/meet-the-whales/all/

Yee, N. (2006). Motivations of play in online games. Journal of CyberPsychology and Behavior, 9, 772–775.

Zanna, M. P., & Rempel, J. K. (1988). Attitudes: A new look at an old concept. In D. Bar-Tal, & A. W. Kruglanski (Eds.), The social psychology of knowledge (pp. 315–334).Cambridge: Cambridge University Press.