Avantages et inconvénients des systèmes de recommandation – Technoguide

Lorsque vous faites défiler Amazon à la recherche du produit parfait, ou que vous parcourez des titres sur Netflix à la recherche d’un film adapté à votre humeur, les recommandations générées automatiquement peuvent vous aider à trouver exactement ce que vous recherchez parmi des offres étendues.

Ces systèmes de recommandation sont utilisés dans la vente au détail, le divertissement, les réseaux sociaux et plus encore. Dans une étude récemment publiée, deux chercheurs de l’Université du Texas à Dallas ont étudié le rôle informatif de ces systèmes et les impacts économiques sur les vendeurs et les consommateurs concurrents.

«Les systèmes de recommandation sont devenus omniprésents dans les plates-formes de commerce électronique et sont présentés comme des outils d’aide à la vente qui aident les consommateurs à trouver leur produit préféré ou souhaité parmi la vaste gamme de produits», a déclaré le Dr Jianqing Chen, professeur de systèmes d’information à Naveen Jindal. École de gestion. “Jusqu’à présent, la plupart des recherches se sont concentrées sur l’aspect technique des systèmes de recommandation, tandis que la recherche sur les implications économiques pour les vendeurs est limitée.”

Dans l’étude, publiée dans le numéro de décembre 2020 de MIS Quarterly, Chen et le Dr Srinivasan Raghunathan, professeur Ashbel Smith en systèmes d’information, ont développé un modèle analytique dans lequel les vendeurs vendent leurs produits sur un marché électronique commun.

Le document se concentre sur le rôle informatif du système de recommandation: comment il affecte les décisions des consommateurs en les informant sur des produits dont ils pourraient autrement ne pas avoir connaissance. Les systèmes de recommandation semblent attrayants pour les vendeurs car ils n’ont pas à payer le marché pour recevoir des recommandations, alors que la publicité traditionnelle est coûteuse.

Les chercheurs notent que les systèmes de recommandation augmenteraient les ventes sur ces marchés: plus de 35% de ce que les consommateurs achètent sur Amazon et plus de 60% de ce qu’ils regardent sur Netflix résultent de recommandations. Les systèmes utilisent des informations telles que l’historique des achats, le comportement de recherche, les données démographiques et les évaluations des produits pour prédire les préférences d’un utilisateur et recommander le produit que le consommateur est le plus susceptible d’acheter.

Alors que les systèmes de recommandation introduisent les consommateurs à de nouveaux produits et augmentent la taille du marché – ce qui profite aux vendeurs – l’exposition gratuite n’est pas nécessairement rentable, a déclaré Chen.

Les chercheurs ont découvert que l’effet de la publicité incite les vendeurs à moins faire de la publicité par eux-mêmes et que l’effet de la concurrence les amène à baisser leurs prix. Les vendeurs sont également plus susceptibles de bénéficier du système de recommandation uniquement lorsqu’il a une haute précision.

“Cela signifie que les vendeurs sont susceptibles de bénéficier du système de recommandation uniquement lorsque les recommandations sont efficaces et que les produits recommandés sont en effet les produits préférés des consommateurs”, a déclaré Chen.

Les chercheurs ont déterminé que ces résultats ne changent pas, que les vendeurs utilisent de la publicité ciblée ou une publicité uniforme.

Bien que l’exposition soit souhaitable pour les vendeurs, les effets négatifs sur la rentabilité pourraient éclipser les effets positifs. Les vendeurs doivent choisir soigneusement leur approche publicitaire et adopter une publicité uniforme s’ils ne peuvent pas cibler avec précision les clients, a déclaré Chen.

«L’exposition gratuite ne s’avère pas vraiment gratuite», a-t-il déclaré. “Pour atténuer un tel effet négatif, les vendeurs devraient s’efforcer d’aider le marché à fournir des recommandations efficaces. Par exemple, les vendeurs devraient fournir des descriptions de produits précises, ce qui peut aider les systèmes de recommandation à mieux faire correspondre les produits et les consommateurs.”

Les consommateurs, en revanche, bénéficient à la fois directement et indirectement des systèmes de recommandation, a déclaré Raghunathan. Par exemple, ils peuvent être introduits dans un nouveau produit ou bénéficier de la concurrence des prix entre les vendeurs.

À l’inverse, ils pourraient également finir par payer plus que la valeur de ces recommandations sous la forme d’une augmentation des prix, a déclaré Raghunathan.

«Les consommateurs devraient adopter des systèmes de recommandation», a-t-il déclaré. “Cependant, partager des informations supplémentaires, telles que leur préférence dans le format des avis en ligne, avec la plate-forme est une arme à double tranchant. Bien que cela puisse aider les systèmes de recommandation à trouver plus efficacement un produit susceptible de plaire aux consommateurs, les informations supplémentaires utilisé pour augmenter la précision des recommandations, ce qui à son tour peut réduire la pression de la concurrence sur les vendeurs et peut être néfaste pour les consommateurs. “

Les chercheurs ont déclaré que bien que des efforts importants soient en cours pour développer des systèmes de recommandation plus sophistiqués, les implications économiques de ces systèmes sont mal comprises.

“La valeur commerciale et sociétale des systèmes de recommandation ne peut être évaluée correctement que si les problèmes économiques qui les entourent sont examinés”, a déclaré Chen. Lui et Raghunathan prévoient de mener de nouvelles recherches sur ce sujet.

Lusi Li PhD’17, maintenant à la California State University, Los Angeles, a également contribué à la recherche. Le projet faisait partie de la thèse de doctorat de Li à l’UT Dallas.

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