为消费者提供多少信息、如何提供信息、提供何种信息，一直是营销实践和理论研究中的热点问题。已有大量研究表明，提供的信息并不是越多越好，当信息量超过了消费者的有效处理范围，反而会降低其决策质量，并使其决策体验变差，产生“信息过载”现象。　　在网络环境中，由于突破了货架空间的限制，网络零售商致力于向消费者提供丰富的产品选择和海量的产品信息，使得“信息过载”现象更加突出。然而，借助互联网技术，购物网站可以为消费者提供包括排列工具、对比工具在内的决策支持工具，还可以提供产品销量、用户评分、推荐信号等外围线索，以帮助消费者做购买决策。　　因此，信息负载、决策支持工具和丰富的产品外围线索构成了网络购物环境区别于传统购物环境的关键因素。研究这一全新信息环境下的消费者决策行为，具有重要的意义。　　回顾以往的相关研究，大多数仅关注这些因素对消费者决策结果的影响，少有研究去探究影响机制，无法解释“信息过载”是如何导致决策质量下降的，也没有揭示决策支持工具和丰富的产品外围线索如何帮助消费者应对信息过载。　　根据有限理性视角下的成本-收益理论，对信息的处理会产生相应的认知成本，由于消费者既想最大程度地节约认知努力，又想最大程度地提高决策质量，他们会在决策过程中选择一种能平衡信息处理成本和决策质量的决策策略。当信息环境改变时，消费者的决策策略也相应改变，从而造成决策结果的差异。因此，要理解消费者的决策结果，就必须打开消费者决策过程的黑箱。　　为此，本研究创新性地将消费者决策过程中的考虑集和选择集作为观察的因变量，采用2（信息负载:低vs高）*2（决策支持工具:无vs有）*2（推荐信号:无vs有）组间实验设计，设计8个实验组网站，通过对比不同实验组被试的考虑集、选择集的规模以及产品构成情况，了解消费者在不同信息环境中的决策行为。　　实验结果显示:信息负载增加，被试的考虑集规模和选择集规模变大，集内的产品更加同质化，且包含更大比例的推荐产品和熟悉品牌产品;提供决策支持工具后，被试选择集规模变小，且集内熟悉品牌的占比下降;推荐信号没有影响被试的考虑集规模和选择集规模，但减少了被试的决策时间。　　由此，本研究得出了以下结论:1，随着信息负载增加，处理信息需要付出的认知成本增加，消费者会转而采用节约认知成本的启发式策略，导致具备有利外围启发线索的产品更容易进入消费者的考虑集和选择集。2，决策支持工具和外围线索都能帮助消费者做决策，然而二者的影响机制不同，决策支持工具降低了处理信息的成本，使消费者付出更多的认知努力去处理产品信息，而外围线索是作为推断产品质量的启发线索，从而简化消费者的产品评估和选择过程的。　　本研究的理论贡献主要体现在:首先，通过对消费者决策过程的考察，借助成本-收益理论，解释了信息过载现象的发生机制;其次，了解了消费者在不同信息环境中的决策策略和决策行为有何差异，理解了网站提供的决策支持工具和产品外围信息是如何作用于消费者决策过程的。再次，对考虑集、选择集的产品构成情况的考察，帮助了解了具备何种特征的产品更容易进入消费者的考虑集和选择集，有助于指导网络零售商和产品生产者制定营销策略。