The development of AR and VR technologies is enhancing users' online shopping experiences in various ways. However, in existing VR shopping applications, shopping contexts merely refer to the products and virtual malls or metaphorical scenes where users select products. This leads to the defect that users can only imagine rather than intuitively feel whether the selected products are suitable for their real usage scenes, resulting in a significant discrepancy between their expectations before and after the purchase. To address this issue, we propose PaRUS, a VR shopping approach that focuses on the context between products and their real usage scenes. PaRUS begins by rebuilding the virtual scenario of the products' real usage scene through a new semantic scene reconstruction pipeline, which preserves both the structured scene and textured object models in the scene. Afterwards, intuitive visualization of how the selected products fit the reconstructed virtual scene is provided. We conducted two user studies to evaluate how PaRUS impacts user experience, behavior, and satisfaction with their purchase. The results indicated that PaRUS significantly reduced the perceived performance risk and improved users' trust and satisfaction with their purchase results.


翻译:AR和VR技术的发展正在以多种方式提升用户的在线购物体验。然而,在现有VR购物应用中,购物上下文仅指用户选择产品的虚拟商城或隐喻场景。这导致用户只能想象而非直观感受所选产品是否适合其真实使用场景,从而造成购买前后预期存在显著差异。针对这一问题,我们提出PaRUS——一种聚焦产品与其真实使用场景之间上下文的VR购物方法。PaRUS首先通过新型语义场景重建管线重建产品真实使用场景的虚拟场景,该管线同时保留场景中的结构化场景与带纹理物体模型。随后,系统提供所选产品与重建虚拟场景匹配度的直观可视化。我们开展了两项用户研究,以评估PaRUS对用户体验、行为及购买满意度的影响。结果表明,PaRUS显著降低了感知性能风险,提升了用户对购买结果的信任度与满意度。

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