The Effect of Personalized versus Non-Personalized AI Recommendation System on Brand Evaluations

Abstract

While previous literature on algorithm aversion and appreciation have directed their attention to comparing consumersperceptions of AI recommendation agents against human agents, seldom were consumers perceptions of different AI recommendation systems, despite their various techniques and proliferation in the real world, compared against each other. In such context, this study investigates how consumers evaluations of online platform brands differ by the AI recommendation systems - personalized versus non-personalized - accentuated in brand messages. This study posits that the type of product sold in the online platform brand will influence the evaluations of different AI recommendation systems emphasized in brand messages. For hedonic consumption with multiple ideal points of preference, consumers would prefer to take recommendations from personalized AI recommendations which would meet their own specific ideal points over the non-personalized. Contrarily, for utilitarian consumption that manifest high consensus in evaluation, there would be no difference in evaluations between personalized and non-personalized recommendation systems. This study further investigates the psychological mechanism of this effect: AI recommendation usefulness. Together, these results provide insights for online shopping platform brands in adopting effective AI recommendation systems for their product category and generating attractive brand messages regarding the recommendation system.

최근 마케팅 연구에서는 특정 소비 영역에서 인간 추천 대비 인공지능 추천에 대한 소비자들의 반감을 나타내는 알고리즘 적대감(Algorithm Aversion) 현상이 밝혀졌다. 그러나 인공지능 추천 시스템의 유형별 소비자 인식을 살펴본 연구는 아직까지 드문 상황이다. 이에 본 연구는 브랜드 메시지가 소구하는 추천 시스템 유형(개인화 추천 vs. 비개인화 추천)에 대한 소비자 인식이 소비 유형(쾌락 소비 vs. 유용 소비)별로 다르다는 것을 입증한다. 이상 점(ideal point)이 다양한 쾌락 소비의 경우, 소비자들은 자신의 고유한 이상 점을 만족시키는 상품 및 서비스를 추천해줄 개인화 추천 시스템을 선호할 것이다. 반면 제품에 대한 평가 일치도가 높은 유용 소비의 경우, 개인화 추천 시스템과 상품 인기도에 따른 추천을 제공하는 비개인화 추천 시스템 간 소비자 선호도에는 차이가 없을 것이다. 이러한 효과는 인지된 인공지능 추천 시스템 유용성이라는 심리적 기재에 의해 매개될 것이다. 종합적으로, 본 연구 결과는 브랜드가 취급하는 품목이나 개인의 소비 동기에 따라 개인화 대 비개인화 추천 시스템에 대한 선호가 달라진다는 것을 입증, 브랜드 매니저들이 브랜드에 적합한 추천 시스템을 도입하고 효과적인 브랜드 메시지를 구상하는 데 유용한 시사점을 제공할 것이다.