E-Commerce 추천 시스템이 소비자의 상품 선택 행동에 미치는 차별적 영향 분석: 아이트래커를 통한 시각적 반응 분석 (Analyzing the Differential Effects of E-Commerce Recommendation Systems on Consumer Product Selection Behavior: Visual Response Analysis Using Eye-Tracking Technology)

서지정보

· 발행기관 : 한국지능정보시스템학회
· 수록지 정보 : 지능정보연구 / 31권 / 1호 / 93 ~ 114페이지
· 저자명 : 박도형, 김한길, 손채형, 유하영, 이다연

초록

본 연구는 소비자의 성향에 따라 e-Commerce 플랫폼에서 제공하는 두 가지 추천 시스템('Best 추천' vs 'AI 맞춤형 추천')이 소비자의 제품 선택 행동에 미치는 차별적 영향을 분석한다. 최근 e-Commerce 산업은 스마트폰의 보급과 COVID-19 팬데믹을 계기로 급격히 성장했으며, 많은 소비자들이 최적의 구매 결정을 위해 다양한 추천 시스템을 활용하고 있다. 'Best 추천'은 다수 소비자의 선택을 기반으로 인기 제품을 제안해 빠른 의사결정을 돕는 반면, 'AI 맞춤형 추천'은 구매 이력 및 유사 고객 데이터를 분석하여 개인화된 경험을 제공한다. 본 연구에서는 모바일 아이트래킹 기술을 활용해 스마트폰 환경에서 두 추천 방식에 대한 소비자의 시각적 반응을 응시 빈도와 같은 정량적 데이터로 측정하였다. 아울러, 소비자의 자기지향 및 타인지향 심리적 성향이 각 추천 방식과 구매의도 간의 관계에 어떻게 상호작용하는지 분석하였다. 이를 통해 추천 방식이 소비자의 시각적 주의뿐만 아니라 구매 의사결정 과정에 미치는 영향을 규명하고자 한다. 본 연구의 결과는 e-Commerce 플랫폼이 소비자의 성향을 기반으로 보다 정교한 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는 데 기여할 것이다. 또한, UX/UI 디자인 개선 및 고객 경험 향상을 목표로 하는 e-Commerce 기업에 실질적인 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

영어초록

This study examines the differential effects of consumer tendencies on two recommendation systems offered by e-commerce platforms ("Best Recommendation" vs. "AI Personalized Recommendation") in influencing consumer product selection behavior. The e-commerce industry has rapidly expanded with the widespread adoption of smartphones and the acceleration brought about by the COVID-19 pandemic, leading many consumers to rely on recommendation systems for optimal purchasing decisions. "Best Recommendation" suggests popular products based on the preferences of the majority, enabling quicker decision-making, while "AI Personalized Recommendation" provides tailored experiences by analyzing purchase histories and data from similar users. Employing mobile eye-tracking technology, this study quantifies consumers' visual responses, such as fixation frequency, to the two recommendation methods in a smartphone environment. Furthermore, it investigates how consumers' psychological traits - self-orientation and other-orientation - moderate the relationship between recommendation systems and purchase intention. This research identifies the influence of recommendation systems on visual attention and decision-making processes. The findings contribute to the development of refined personalized marketing strategies for e-commerce platforms, offering practical insights for companies aiming to enhance UX/UI design and customer experience.

참고자료

· 없음