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  • 會議論文

應用科技接受模型於國內商務型網站推薦系統之研究

摘要


近年來網路盛行,縮減了人們溝通的距離和提供了便利的交易平台,越來越多人上網消費,因此也創造了龐大的商機。由於網路上商品推薦的服務越來越多元化,甚至會影響到公司的營收,因此推薦系統被廣泛的運用在電子商務上,幫助消費者找到他們喜愛的產品。藉此用來提升消費者回店消費的機率增加其營業額。例如Amazon、CDNOW、eBay等著名網站,都在他們的網站上使用了推薦系統。 許多研究指出個人化推薦系統可根據產品的特性、消費者的行為,推薦出符合消費者喜愛的產品。但是國內的商務型網站至目前為止卻很少提供個人化的商品推薦機制,並且也未對充斥在網頁的各種推薦機制做有效的評估,因此本研究將從「消費者」及「網站業者」兩個構面來探討接受推薦系統之意願。網站業者構面將透過國內商務型網站對推薦機制個人化的程度與認知來探討目前推系統現況及個人化推薦系統的瓶頸,分析各類推薦機制與各種類型網站之相關性並提出各類推薦機制在不同環境下與不同類型網站的適用性等,消費者構面將以科技接受模型為基礎透過國內消費者對推薦系統的態度及認知來探索實際參予推薦系統的行為意圖,以供欲從事電子商務的企業作為參考。 由於消費者觀點的尚在進行中因此本篇文章只先探討網站業者的觀點;探討的構面包含推薦系統個人化程度、推薦機制運用的多寡與網站業者的態度對推薦系統使用成效之影響。本篇研究調查對象為國內具代表性的資訊商品購物網站、網路書店、網路花店及人力銀行等。共27家,經過逐一訪談後,有效樣本22家。本篇研究中發現,3C產品、美容健康、服飾精品為大部分主要銷售商品,22家中有5家採用長期個人化推薦機制,有13家採用短期個人化推薦機制。除了熱門推薦外,「暫時性個人化」為網站業者積極發展的推薦機制。對於單純、產品相關性高、使用者比較知道要買什麼產品的網站,關鍵字的推薦方式成效最好。大多數網站管理者對於未來推薦系統的發展都持正面、肯定的態度。

被引用紀錄


李宜芳(2008)。社群購物網站互動功能期望與滿意度之研究〔碩士論文,國立臺灣師範大學〕。華藝線上圖書館。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=U0021-0804200910170970

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