전자상거래 추천 제품 리스트내 매력도 차이와 최대화 성향이 장바구니-결제 전환에 미치는 영향

Abstract

본 논문은 온라인 구매 환경에서의 추천 시스템이 추천하는 제품 리스트에 대한 소비자 반응을 주제로 연구하였다. 추천 시스템은 소비자 선호도에 대한 예측 정확도의 최대화를 추구하지만, 전반 추천 리스트내 제품간의 매력도 차이가 낮다면 오히려 소비자들의 선택 자신감이 저하되고 따라서 결제의도가 줄어든다. 이는 리스트내 매력도 차이에 따른 서로 다른 수준의 기준점 효과, 고민하게 되는 옵션 수량의 차이라는 두가지 메커니즘으로 실현된다. 추가적으로, 최대화 성향이 선택 자신감이 리스트내 매력도 차이와 결제의도 간의 관계에 대한 매개효과를 조절하게 됨을 확인하였다. 실험 1에서는 추천 리스트 내의 매력도 차이를 속성-기반의 제품 구성을 통해 조작하였고, 실험 2에서는 제시되는 제품 각각에 대한 매력도 측정을 통해 매력도 차이를 계산하였다. 두 차례 실험을 통해 매력도 차이의 주효과, 선택 자신감의 매개효과, 최대화 성향의 조절효과가 확인되었고, 두가지 메커니즘 또한 일부 확인되었다. 종합 논의 장절에서는 이론적, 실무적 시사점과 연구의 한계점과 향후 과제들을 논하게 된다.

The research examines consumer responses to product lists recommended by E-commerce platform. The recommendation system of platform always seeks to maximize prediction accuracy for consumer preference. However, across two studies, we found that if the attractiveness differences among recommended product assortment is relatively low, consumers' choice confidence decreases and thus their willingness to pay decreases. Its realized by two mechanisms: reference point (attraction effect) and the number of options considered from different levels of attractiveness. The results also revealed that maximization tendency moderates the relationship between in-list attractiveness differences and the degree of choice confidence. In Experiment 1, the attractiveness differences was manipulated by attribute-based product formation, while the attractiveness differences was calculated in Experiment 2 by measuring the attractiveness for each of the products presented. All of the main effect, mediation effect and moderation effect are significant in both experiments and these results support the hypothesized mechanisms to some extent. Theoretical and practical implications and limitations of the research are discussed in the last chapter.