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모바일 커머스의 개인화 상품추천 콘텐츠 특성에 따른 사용자 인지경험 연구 : 자기해석의 조절효과와 대안 과부하의 매개효과를 중심으로

User Cognitive Experiences depending on Contents Characteristics of Personalized Recommendation Service on Mobile Commerce : Focusing on Mediating Effect of Choice Overload and Moderating Role of Self-Construal,

맹지현 (Maeng, Ji Hyun, 서강대학교 일반대학원)

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초록/요약moremore
다양한 쇼핑 플랫폼에 협업필터링기반 추천서비스가 널리 확산되고 있다. 추천시스템에 대한 사용자 중심 연구는 주로 시스템 품질 및 알고리즘 평가에 중점을 두어왔다. 본 연구는 콘텐츠 특성과 사용자 특성에 적합한 인터페이스와 추천서비스 최적화를 위한 이론적 경험적 근거를 마련하고자 하였다. 이를 위해 추천서비스의 인터페이스 특성이 유사상품 추천서비스 사용자의 인지 경험과 추천서비스에 대한 평가에 미치는 영향 살펴보았다. 구체적으로, 소비자의 의사결정의 맥락에서 유사한 대안의 수와 추천서비스에 제시된 추천 설명 문구가 사용자 경험과 추...
다양한 쇼핑 플랫폼에 협업필터링기반 추천서비스가 널리 확산되고 있다. 추천시스템에 대한 사용자 중심 연구는 주로 시스템 품질 및 알고리즘 평가에 중점을 두어왔다. 본 연구는 콘텐츠 특성과 사용자 특성에 적합한 인터페이스와 추천서비스 최적화를 위한 이론적 경험적 근거를 마련하고자 하였다. 이를 위해 추천서비스의 인터페이스 특성이 유사상품 추천서비스 사용자의 인지 경험과 추천서비스에 대한 평가에 미치는 영향 살펴보았다. 구체적으로, 소비자의 의사결정의 맥락에서 유사한 대안의 수와 추천서비스에 제시된 추천 설명 문구가 사용자 경험과 추천서비스에 대한 평가에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 특히, 사용자 만족의 주요 예측 변수인 인지된 유용성과 함께 새로운 변수로서 추천된 대안의 다양성과 시각적 유사성으로 인한 대안 과부하의 영향을 검증해보고자 하였다. 이를 위해 실험 참가자들에게 실험용 웹 프로토타입을 사용하도록 하고 설문 응답을 수집하여 분석하였다. 연구결과, 유사 대안의 수에 따른 대안 과부하 수준에 유의한 차이가 있으며, 대안 과부하가 사용자 만족을 매개하는 것이 검증되었다. 또한, 추천서비스에 대한 유용성인식은 사용자의 자기 해석 유형과 추천 제목이 강조하는 자기해석의 일치 여부에 따라 차이가 있었다. 나아가, 대안 과부하가 추천서비스 만족에 부적인 영향을 미치는 선행변수임을 검증하였으며, 인지된 유용성은 정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, 사용자 특성에 따라 대안과부하와 인지된 유용성이 달라지는 것을 확인할 수 있었다. 연구결과를 토대로 이론적 의의와 실무적 함의를 논의하였으며, 실제 추천서비스에 적용 해 볼 수 있는 방안들을 제시하였다.
초록/요약moremore
Recommendation services based on collaborative filtering have recently become widespread on e-commerce platforms. User oriented studies on the recommendation systems have mainly focused on the system qualities and algorithm evaluations. However, there are few studies on users’ cognitive experiences ...
Recommendation services based on collaborative filtering have recently become widespread on e-commerce platforms. User oriented studies on the recommendation systems have mainly focused on the system qualities and algorithm evaluations. However, there are few studies on users’ cognitive experiences on similar products recommendation services using item-to-item collaborative filtering. The purpose of this study is to investigate the effect of content characteristics of similar products recommendation services on user experience in the context of decision-making. Specifically, the present study examined whether the number of similar alternatives, and recommendation explanatory phrases presented in the recommendation services affect user experience and evaluation on the offer. In particular, this study examined whether not only perceived-usefulness, which is a major predictor of user satisfaction, but also choice overload resulting from similarity and diversity of recommended alternatives affect user satisfaction on the recommendation service. A total of 125 experimental participants were asked to use each web prototype for the conditioned groups and to respond a questionnaire. The present research has shown that there is a significant difference in choice overload depending on the number of similar alternatives, and it was verified that alternatives-overload mediated the user satisfaction. Also, moderated effect between users’self-construal type and the expression of the title of recommendation contents was verified on the perceived usefulness. In other words, perceived usefulness evaluating the offer fit is influenced by the congruency between users' self-construal type and the explanatory appeal of the title of recommendation. self-congruent appeal enhanced the perceived usefulness on the recommendation service. Ultimately, it is demonstrated that the alternatives overload is a mediator that has a negative effect on the satisfaction of the recommendation service, and the perceived usefulness has a positive effect on the user satisfaction. Based on the results of this study, theoretical and practical implications were discussed. It is expected that the discussion provides basis to improve usability and to optimize interfaces and algorithms of recommendation services suitable for the characteristics of recommended contents and of users.