電子商務用戶個性化推薦技術接受影響因素研究

徐　超，徐立麗，徐美玲

沈陽理工大學，遼寧沈陽　110159

電子商務用戶個性化推薦技術接受影響因素研究

徐超，徐立麗，徐美玲

沈陽理工大學，遼寧沈陽110159

互聯網時代下，電子商務憑借自身靈活性、便捷性成為當今商業發展的重要趨勢。為了提高用戶搜索信息有效性，相關主體加大了對技術的研究力度，為用戶提供多元檢索方式。其中電子商務個性化推薦作為一種新型服務模式，在實踐應用中，采用這種推薦方式能夠幫助用戶從海量信息中，迅速鎖定需要的產品。本文將對電子商務用戶個性化推薦技術接受影響因素進行分析和研究，并在此基礎上提出相應改進建議及對策，旨在為電子商務企業健康發展提供參考和借鑒。

電子商務；用戶；個性化推薦技術；接受影響因素

近年來，電子商務在發展過程中，強調與用戶之間的交互，以此來獲取用戶需求，為用戶提供更加優質的服務。而個性化推薦技術作為一項新型技術，由電子郵件等領域延伸至電子商務領域當中，為實現優質服務目標奠定了堅實的技術基礎。但是用戶需求呈現多元化趨勢，對個性化推薦技術提出了更高的要求。為了促使技術積極作用的有效發揮，加強對用戶接受影響因素的研究具有非常重要的研究意義，不僅能夠為電子商務持續發展提供支持，且能夠滿足用戶個性化要求。

1　電子商務用戶個性化推薦技術接受影響因素分析

1.1信任因素

用戶對于技術的接受會受到自身知識水平的影響。由于個體文化知識接受程度不同，對技術的主觀認識也存在一定差別。不僅如此，還會受到技術、環境因素的影響。如用戶所處的環境不同，針對同一技術的認識就會產生不同的觀念。一般而言，對于技術的接受來看，用戶與環境之間互相作用［1］。日常生活中，技術的不確定性、風險極易引發信任危機。相比較電子商務網站，用戶處于劣勢地位。因此，在認知方面，用戶對技術的信任是用戶積極接受的關鍵。

1.2技術因素

電子商務趨勢下，個人對技術的認知成為影響技術接受的重要因素之一。技術特性作為決定接受意向的因素。用戶看問題角度不同，對技術的態度也會有所差別。其中技術特性表現在2個方面：一是感知有用性；二是感知易用性。前者是用戶為自身帶來工作績效創造的預期，利益預期與接受程度呈正相關，利益預期越高，用戶對技術的接受程度越高［2］。后者是用戶技術操作難度，技術操作難度越小，用戶接受可能越大。

1.3社會因素

社會因素對用戶技術接受影響因素的一部分，具體表現在用戶所處環境的不同。在現實生活中，主觀規范會對多數人的社會行為產生影響，人們會自覺對自身行為進行規范，如果行為與規范存在差別時，會自覺對技術接受進行判斷。主觀規范作為社會影響因素最直接的體現，人們能夠判斷出對自己重要的技術，進而做出相應的選擇。

2　提升電子商務用戶個性化推薦技術接受對策

用戶對于技術的接受，會經歷不同階段和活動，最終做出相應的決策。因此為了能夠增強用戶對技術的接受，筆者認為可以從如下措施入手。

2.1增強用戶熟悉度

從心理層面上來說，日常生活中，人們偏向于熟悉的事物。因此電子商務企業要想讓用戶能夠接受技術，應增強用戶對及深度熟悉度。如在媒體、廣告上加大對技術的宣傳力度，讓更多的用戶了解并熟悉技術性能等內容，逐步增強用戶的信任感。電子商務活動作為建立在網絡基礎上的交易活動，雙方存在時空上的差異性。即使不需要面對面的交流，也能夠完成交易［3］。所以針對用戶對個性化推薦技術的接受來看，單純依靠交易雙方遠遠不夠，還需要充分利用第三方，在增強用戶信任方面發揮積極作用。一般來說，網上信任建立難度較大，基于此建立在第三方信任基礎之上，能夠均衡交易雙方之間的利益，以此來構建良好的信任關系，為個性化推薦技術的推廣做好充分的準備。如電子商務企業可以通過認證中心獲取資格認證，然后開展相關活動，減少消費者對網站的不信任感。

2.2加強技術特性研究

針對用戶個性化推薦技術的接受，電子商務不能夠忽略對技術特性的研究。筆者認為可以從感知有用性與易用性2個層面入手：一方面，針對前者來說，應堅持針對性原則，為不用的用戶制定不同的推薦系統。如美國一家食品銷售網站為視障人群提供一種語言服務，以此來爭取更多用戶［4］。為了增強個性化推薦用戶的針對性，可以將功能設置劃分為注冊會員、會員及游客3類，為不同類型用戶提供針對性服務；另一方面，針對技術設計過程中，應重視對網絡界面的設計，給用戶留下良好的第一印象。交互界面設計能夠為電子商務企業與用戶之間建立良好的關系，增強用戶感知易用性，以此來幫助用戶更快地掌握技術使用方法。

2.3提高外界影響力

公共宣傳與廣告作為擴大影響力的有效方法，能夠促使用戶對個性化推薦的接受度。如IBM常常在媒體對商務技術做廣告。且廣告內容、形式新穎，能夠給人們留下深刻的印象。因此，電子商務企業可以充分利用這一優勢，加大對個性化推薦技術的宣傳力度，逐步在用戶內心中樹立良好的形象。此外，還可以通過性用戶提供富有吸引力的獎賞，加大對潛在客戶的挖掘力度，培育用戶接受度。獎賞可以采取多元形式，如禮物性卡片、積分等，最終達到個性化推薦目標［5］。如Amazon作為行業內著名品牌，它的網絡社區化能夠促使技術接受程度得到顯著提升，用戶在使用技術過程中，能夠感受到技術的便利性、個性化，更愿意將此作為記錄自身行為的一項重要技術。隨著電子商務規模化發展，企業要將個性化推薦技術接受作為重要研究內容，明確認識到其對于電子商務發展產生的重要作用，不斷拓展技術接受范圍，從而爭取更多有利資源，實現企業經濟效益最大化目標。

3　結論

根據上文所述，電子商務個性化推薦作為一項重要基礎，其能夠為用戶需求、偏好提供相應的支持，在促進電子商務持續發展等方面占據不可替代的位置。因此電子商務企業應加強對影響推薦技術接受因素的分析和研究，在此基礎上采取針對性措施，加強對技術的研究力度，從個體、技術及社會等層面入手，探索一條適合電子商務企業推薦技術發展道路，使得個性化推薦技術能夠得到廣泛推廣和應用，從而為電子商務持續、健康發展奠定堅實的技術基礎。

［1］戴德寶，劉西洋，范體軍.“互聯網+”時代網絡個性化推薦采納意愿影響因素研究［J］.中國軟科學，2015（8）：163-172.

［2］金淳，張一平.基于Agent的顧客行為及個性化推薦仿真模型［J］.系統工程理論與實踐，2013（2）：463-472.

［3］梁昌勇，冷亞軍，王勇勝，戚筱雯.電子商務推薦系統中群體用戶推薦問題研究［J］.中國管理科學，2013（3）：153-158.

［4］黃洋.LBS模式的個性化推薦技術在移動電子商務客戶關系管理中的應用［J］.經營與管理，2013（11）：92-94.

［5］李文海，許舒人.基于Hadoop的電子商務推薦系統的設計與實現［J］.計算機工程與設計，2014（1）：130-136，143.

G2

A

1674-6708（2016）166-0087-02

徐超，沈陽理工大學。徐立麗，沈陽理工大學。徐美玲，沈陽理工大學。