主题：产品推荐如何帮助消费者搜索产品？来自田野实验的证据

主讲：万祥，助理教授，圣克拉拉大学

时间：2022年11月22日 09:00

地点：腾讯会议882 226 151

摘要：尽管传统观点认为产品推荐系统会使消费者受益，但缺乏证据表明它们如何帮助消费者。产品推荐系统可以通过算法识别符合消费者偏好的产品，从而帮助他们找到更高价值的产品。我们通过在一家美国服装零售商的网站上进行的田野实验来评估协同过滤推荐系统的价值。我们收集了由 协同过滤推荐系统算法计算的亲和力分数(affinity score)的独特数据，以估计产品推荐如何帮助消费者搜索价格较低、更符合他们口味、或两者兼而有之的高价值产品。结果显示，能帮助消费者发现低价产品和更符合消费者口味的产品，是消费者在推荐系统存在时，购买概率更高(搜索失败的可能性更低)的根本原因。我们进一步发现，在价格差异较大，以及消费者口味异质性较高的产品类别中，产品推荐的价值更高。这一结果为上述的根本原因提供了额外的证据。最后，我们发现，当推荐系统存在时，消费者会用产品推荐工具替代网站上的其他搜索工具。我们的研究结果对在线零售商、政策制定者、监管机构和推荐系统的设计都有影响。

讲座人简介：xiang(shawn) wan is an Assistant Professor in the Department of Information Systems & Analytics at the Leavey School of Business, Santa Clara University in Silicon Valley. His research interests lie primarily in three areas: algorithmic product recommendation systems, AI & Blockchain, and the digital economy. He uses machine learning & AI, digital experimentation, applied econometrics, and analytical modeling in his research. He is the recipient of the Best Dissertation Runner-up Award of the Workshop on Information Technologies and Systems in 2021 (WITS 2021). He received his Ph.D. in Information Systems and Operations Management from University of Florida (2022). He also holds an M.S. in Management Science & Engineering from Renmin University of China (2017) and a B.S. in Engineering Management from Wuhan University (2014).