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Empirical analysis of the impact of Recommender Systems on Sales
- 1. Empirical Analysis of the Impact of Recommender Systems on Sales PATHAK, B., GARFINKEL, R., GOPAL, R. D., VENKATESAN, R., &YIN, F. (2010). Journal of Management Information Systems ,27(2), 159–188. 1
- 2. Outline 研究背景 文獻回顧 研究設計 研究假設 統計分析 研究結果 研究限制 2010/12/27 2
- 3. 研究背景 推薦系統及消費者回饋機制均是為了減低檢索成本與不確定性。 網路口碑的影響 研究目的：了解推薦系統如何影響銷售量，分析推薦系統、價格、銷售量三者的關係。 2010/12/27 3
- 4. 文獻回顧 (1/2) 推薦系統的相關研究 推薦準確度 推薦商品的驚艷性 推薦系統類型 Content-based：產品的屬性(根據過去購買記錄) User-based：使用者行為 協同過濾(Collective Filtering) Itemto item：兩個商品的相似度 User to user：user的品味相似度 2010/12/27 4
- 5. 文獻回顧 (2/2) 三種商品屬性： Search goods：購買前就能判斷品質 experience goods：購買後才能判斷品質 credence goods：購買前後都無法判斷品質 產品特性 新穎度(recency)：熟悉度高 新奇性(obscurity) 2010/12/27 5
- 6. 研究設計 (1/3) 內衍變項(endogenous variables ) 銷售量(sales)： quantity = m × rankb 價錢(price) 推薦強度(the strength of recommendation ) 有多少人推薦？(推薦源數量)pair的數量&相關推薦源的數量 推薦源的重要性?(以銷售量判斷)pair的銷售量&相關推薦源的銷售量 2010/12/27 6
- 7. 2010/12/27 7
- 8. 研究設計 (2/3) 外衍變項(exogenous variables) 新穎性：過去一年內出版的為1 新奇性：排行榜在2500名以外的為1 推薦形式( item to item) sponsored pairing(1)：作者或出版社將書籍配對後售出，有時會搭配折扣 standard pairing(0)：協同式過濾(CF) 其他競爭者價格 書評、評分制度 2010/12/27 8
- 10. 研究假設 (3/3) H1:推薦系統會影響銷售量 H2: 推薦強度越高的商品，消費者會願意付出較多的金額消費 H3a：商品的新穎度對推薦強度有正面影響，進而影響銷售 H3b：商品的新奇度對推薦強度有正面影響，進而影響銷售 H4：sponsored pairing對推薦強度有正面影響，進而影響銷售 2010/12/27 10
- 11. 資料蒐集 (1/2) 資料來源： Amazon.com Barnesandnoble.com 資料蒐集程序 選出樣本書籍500本 蒐集價錢、銷售量、書評數量等資料 2010/12/27 11
- 12. List top 5,000 books on Amazon Freq: once List 1 List books recommended by those in list 1 Freq: once List 2 List 3 Select 500 books from list 2 Freq: once 比對 比對 List top 5,000 books on BN Freq: daily List top 5,000 books on Amazon Freq: daily List 6 List 4 List 7 List 5 List books recommended by those in list 5 Freq: daily List books recommended by those in list 4 Freq: daily 資料蒐集 (2/2) 2010/12/27 12
- 13. 統計分析 (1/2) 聯立方程式 (1) (2) (3) 2010/12/27 13
- 14. 統計分析 (2/2) 統計分析方法 F-test Hausmanspecification test Book specific effect─無內生性誤差 Time specific effect─有內生性誤差 三階段最小平方法(three-stage least squares ，3SLS) 2010/12/27 14
- 15. 研究結果 (1/2) 推薦系統對銷售量有正面的影響，尤其是新穎度的影響 新穎度代表熟悉度 樣本不包括參考類型書籍 若推薦強度高，業者可以提高販售價錢 loss leader 2010/12/27 15
- 16. 研究結果 (2/2) 推薦系統可以提昇長尾端商品的銷售 推薦系統對交叉銷售有正面影響，使用者願意付出更多購買。 配對的商品都是暢銷商品 折扣 2010/12/27 16
- 17. 研究限制 平台僅使用Amazon 僅限於體驗性商品 Amazon的排名方式可能有改變 2010/12/27 17