推荐系统业务价值的实证分析-研究论文

在线零售商越来越多地使用信息技术为客户提供增值服务。 这些服务的突出示例是在线推荐系统和消费者反馈机制，这些服务可减少消费者的搜索成本以及与购买陌生产品相关的不确定性。 我们要解决的中心问题是在线推荐系统对在线零售商的商业价值。 我们开发了一种可靠的经验方法，该方法将建议对零售商的间接影响（通过零售商定价），销售和建议之间的潜在同时性以及建议强度的综合衡量方法结合在一起。 将模型应用于从两个在线零售商收集的面板数据集，我们发现建议的力度对销售产生积极影响。 我们还发现了经验证据，证明了销售对建议的促进作用以及建议对价格的积极影响。 这些结果表明，建议不仅可以提高销售量，而且可以为零售商提供更大的灵活性来调整价格。 一项比较分析表明，建议对销售的影响要大于消费者的反馈。 我们的研究证明了信息技术为在线零售商提供的价值，并提供了将推荐系统集成到其整体营销策略中的指南。