平台个性化推荐研究评述及展望
2022-03-19张兀
张兀
关键词:个性化推荐;平台;研究综述;未来展望
中图分类号:C67 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2022)06-0118-03
引言
近年来,以互联网和信息技术为支撑的线上购物快速发展,消费者通过线上平台进行购物已经成为常态。然而平台在满足消费者众多消费需求的同时,也出现了商品同质化、信息过载等问题,造成消费者决策困难[1]。基于此,多数平台企业尝试采用个性化推荐,例如“淘宝”“京东”在其服务界面中都充分体现了导购的作用,利用大数据分析向消费者有针对性地推送“按需服务”的信息,引导消费者的购买行为。
基于此,国内外众多学者纷纷对个性化推荐的价值进行了研究。但目前的研究多从技术角度入手,期望通过优化个性化推荐的算法和模型构建,提升个性化推荐的精确度,以增强商品推荐服务和消费者偏好之间的契合度[2]。而对个性化推荐与消费者关系角度的研究较少,缺乏对消费者行为的关注。鉴于此,本文在归纳前人研究的基础上,对个性化推荐与消费者关系有关的文献进行回顾,尝试理清个性化推荐的研究现状,探讨个性化推荐对消费者购物态度和购物行为的影响,总结现有研究的不足之处和未来发展方向。
一、个性化推荐的概念
个性化推荐并不陌生,在传统的线下渠道营销中早就有类似的应用,店铺店员会在询问需求和价位的基础上为顾客推荐商品,尽管线下的推荐可能较为简单,也不尽精确,但其与平台的个性化推荐内涵原理相同,都是通过了解顾客相关信息,为消费者提供按需服务。个性化推荐作为互联网时代衍生出的概念,最早由Maes等人在1994年的论文中提出,他们在研究中指出推荐代理系统能针对进行线上购物的消费者的需求推荐相应的产品信息。之后学者们对个性化推荐系统展开了广泛研究。有关个性化推荐概念的研究主要分为两部分。早期的概念定义偏重于技术角度,更多地认为是一种决策支持系统[2],集中于如何改进推荐算法的精确性。近几年来研究逐渐聚焦于与消费者之间的关系营销。孙鲁平等认为,个性化营销就是为消费者推荐或展示一组他们可能喜欢的商品或服务[3]。戴德宝等人指出,个性化推荐就是借助系统或平台所提供的多种方式为消费者筛选出合适的产品和服务[4]。尽管在两个研究领域中,学术界对于个性化推薦的看法略有不同,但是其仅仅是定义的侧重点不同,前期研究的定义侧重于个性化推荐的算法优化和智能化,在营销领域中则偏重消费者感知价值,刺激消费者的购物行为。从本质上讲其内涵是一致的。它们都指的是为线上购物消费者提供商品或品牌的决策购买建议,刺激消费者购物欲望和帮助消费者做出购买决策。
二、个性化推荐采纳的影响因素
尽管平台企业越发重视个性化推荐系统的构建与优化,但就目前用户的实际使用来说,个性化推荐并未被用户完全采纳。因此,探讨影响消费者采纳意愿的因素十分必要。基于此,本文对已有的研究成果进行了整理,发现现有研究主要从消费者属性和个性化系统属性两方面进行了探讨。
(一)消费者属性
消费者作为个性化推荐的使用者,其行为受到本身特性的影响。已有的研究中涉及的消费者属性包括认知心理、消费者个性特征和情感因素等。
1.基于消费者信任和感知价值对个性化推荐系统的采纳意愿。王伟军等基于技术接受模型从用户感知有用性、感知易用性、感知移动性、用户创新性和隐私关注五方面解释了移动商务用户对个性化推荐的使用意向,企业个性化推荐应注重提升消费者的真实感知以提升消费者的实际采纳意愿[5]。戴德宝等人基于消费价值理论提出基于五种消费价值因素对用户采纳个性化推荐的意愿进行研究,发现消费者的感知价值的增强有效提升了消费者的采纳意愿[4]。这些发现将有助于平台提升推荐的有效性,以及提供良好的营销服务的能力。
2.基于消费者个体差异所造成的消费者对待个性化推荐的感知和评判以及采纳意愿的差异。李芳等人发现,消费者消费性格的差异会对消费者的感知价值有显著的调节作用[6]。此外,消费者也常常会以已有的购物经验作为判断依据。杜娟、游静将负面经验纳入消费者对个性化推荐心理抗拒的实验中,消费者如果存在负面经验,则其更容易产生对个性化推荐的抗拒心理,从而负向影响接受意愿[7]。
3.社群影响。消费者作为社会人,其个体行为会受到外部环境的制约,外部评判包括周围人群、专家意见、社群意见领袖等不同人的意见会影响消费者对待个性化推荐的接纳意愿。王艳萍等将这些人群称为参考组,参考组效应与消费者心理抗拒负相关,即当社交环境中其他人都在使用过个性化推荐时,消费者在他人自觉或不自觉的推荐中会产生使用意愿,减轻对不熟悉事物的风险感知[8]。戴德宝等[4]同样证实消费者会出于融入关系圈、维系情感、得到圈子认同的考虑,而积极地接纳个性化推荐。
(二)系统属性
1.个性化推荐的特性,包括信息的编排、信息的详细程度、信息的可靠程度和推荐强度等方面。信息的安排越清晰明了,消费者越能感受到个性化推荐的优势。陈明亮等指出,高质量的推荐内容,恰当的信息编排以及适当的推荐强度都将使消费者对个性化推荐产生积极的评价[9]。罗玉葵同样指出,信息安排的合理性以及推荐强度等会影响个性化推荐的效度[10]。适度的推荐列表长度可以更好地提升个性化推荐商品对于消费者的吸引力[11],而推荐安排的不适当性,例如推荐信息的时间压力会负向影响消费者对购物行为的控制感,从而对个性化推荐产生心理抗拒,消费者的接受意愿降低[8]。
2.推荐动机。也就是商家对消费者进行个性化推荐的利益出发点。罗玉葵发现,消费者的信息承受能力有限,商家一味追求利益动机向消费者进行产品推荐,反而会适得其反,引起消费者的不满,因此必须要适度推荐[10]。范钧等运用心理抗拒和两阶段决策理论分析发现,无论是在浏览阶段还是决策阶段,消费者感知到的操纵意图和感知隐私侵犯都会对消费者心理抗拒有显著的正向影响[12]。只有商品属性符合消费者的消费心理时,个性化推荐才能得到消费者认同[13]。
三、个性化推荐的结果变量
为了理清平台采用个性化推荐对消费者的消费态度和消费行为的影响,关注个性化推荐的实际效果,本文对已有文献进行了整理。总体来看,學者们的研究重点涉及了消费者购买意愿和决策能力等。
(一)个性化推荐会影响消费者的购买意愿和采购行为
个性化推荐可以在有限的时间里更好地提升消费者购买体验,刺激消费者的感官。徐玲玲、朱婧研究发现,通过调整个性化的呈现方式和推送方式能够提升消费者对个性化推荐系统的感知有用性和感知易用性,从而刺激消费者对推荐商品的购买意愿[14]。肖娥芳认为,个性化推荐系统特性会通过消费者享乐属性认知正向影响消费者的购物动机[15]。如果个性化推荐能够为消费者提供更加具有趣味性特征的信息,消费者的网络购买动机将会得到极大的提升。这些研究均表明,个性化推荐对于消费者在线上购物过程中能起到很好的引导促进功能。
(二)个性化推荐会影响消费者的决策能力
个性化推荐可以为消费者提供多样化的选择,激发消费者的购物决策意愿,但使用不当也可能造成信息过载等问题,对消费者购买决策产生负面影响。胡家镜等通过实验发现,商家所提供的旅游产品并不是越多越好,存在数量的临界值,消费者在进行决策时,过多的旅游产品选择数量会触发消费者的决策规避行为,降低消费者的决策满意度[16]。陈梅梅等也证实当推荐规模过大时,个性化推荐对消费者与其感兴趣商品的回忆效果和搜索深度均显著下降,加大了消费者感知获取更大吸引力的难度,同时给消费者带来更多选择上的困扰,提升了消费者的选择难度,会负向影响用户的选择意向和决策[11]。但这种作用也会因消费者决策风格的差异而有所不同。
四、结论与未来展望
本文围绕平台个性化推荐已有的研究文献进行了回顾。主要有以下几点结论:第一,个性化推荐指平台基于消费者的搜索或购物的历史数据所反映的需求和偏好倾向通过各种展示方式所提供的有针对性的购前服务,以激发消费者的购买行为。第二,影响平台个性化推荐被接受程度的因素包括消费者属性和系统属性两方面,平台不仅要改善系统特性,更要了解消费者的消费心理和感知价值。第三,恰当的个性化推荐会提高消费者购买决策能力,影响消费者的购买意愿,但不良推荐会导致消费者信息过载,引起消费者负面情绪,平台在实践中要格外注重个性化推荐的适当性,减少对消费者的负面干扰。
尽管越来越多的营销学者开始探讨个性化推荐与消费者行为之间的关系。但仍存在研究空白和不足之处。本文认为以下两个方面值得将来做更为深入的研究:一是目前更多的研究集中于个性化推荐对新客户购买意愿的探索。但在实际营销过程中,企业在追求新客户的同时,更加注重忠诚客户的维系。鉴于平台对消费者需求都能进行较好地满足,消费者在浏览过程中可能会产生浏览其他品牌的意愿,加剧了品牌之间的竞争,同时个性化推荐节省了消费者搜索的时间成本。这些都可能负向影响到已有顾客对品牌的忠诚。因此,个性化推荐如何维系老顾客中的作用机理还需要进一步地探究。二是推荐系统并不能对浏览者的商品偏好发生改变作出准确及时的反应,产生大量过时无用的信息,影响用户体验。同时,消费者浏览过程中会不自觉地与自己已购商品进行比较,可能导致消费者对自己之前决策的不满,品牌依恋等因素能否调节消费者的购买意愿和行为,也是一个值得研究的课题。
参考文献:
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Abstract:In the context of increasingly fierce competition on shopping platforms,academia and managers have paid more attention to personalized recommendations based on the rise of big data.However,in previous studies,scholars paid more attention to the recommendation algorithm itself,while ignoring its direct connection with consumers and e-commerce companies.In view of this,the research on personalized recommendation in the marketing field is sorted out,and the connotation,antecedents and outcome variables of personalized recommendation are summarized.On the basis of summarizing and analyzing previous studies,it aims to establish a research framework to explore the relationship between platform personalized recommendation and consumer behavior,in order to provide reference for future research.
Key words:personalized recommendation;platform;research review;future outlook
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