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Tipo: Tese de Doutorado
Título: O efeito de recomendações e argumentos de prova social na intenção de compra e experiência do cliente no comércio eletrônico
Autor(es): Fabio Roberto Ferreira Borges
primer Tutor: Ricardo Teixeira Veiga
primer miembro del tribunal : Carlos Alberto Goncalves
Segundo miembro del tribunal: Marcio Augusto Goncalves
Tercer miembro del tribunal: Evandro Luiz Lopes
Cuarto miembro del tribunal: luiz rodrigo cunha moura
Resumen: O comércio eletrônico possibilita que consumidores encontrem diferentes ofertas de mercado com pouco esforço, sendo que gerir a experiência do cliente se tornou uma nova fronteira competitiva. A influência social assumiu nesse ambiente um papel ainda mais importante no processo de compra, por meio de resenhas, índices de aprovação, entre outros elementos. Empresas de comércio eletrônico usam Sistemas de Recomendação (SR) que, geralmente, utilizam padrões de comportamento da comunidade de usuários para extrair informações úteis e traduzi-las em recomendações. Tais recomendações podem incluir a influência social na forma como são calculadas e podem ser acompanhadas de argumentos explicando o processo de cálculo subjacente à recomendação (argumento de prova social) ou usando uma fonte de dados externa para validar a recomendação (prova social de validação externa). Neste trabalho, realizamos três experimentos de laboratório para compreender os efeitos do uso de similaridade comportamental em recomendações (níveis: alta e baixa) e de argumentos de prova social (condições: ausente e presente) (fatores manipulados), na avaliação da recomendação, intenção de compra e experiência do cliente (variáveis dependentes). Os três estudos usaram modelos fatoriais 2x2, testando a interação entre fatores em amostras de 128, 120 e 136 sujeitos experimentais. Para calcular a similaridade comportamental este trabalho propôs um Sistema de Recomendação por Filtragem Colaborativa. A partir do uso da MANOVA e ANOVA, e também MANCOVA e ANCOVA quando adequado, os resultados mostraram que a alta similaridade comportamental em recomendações proporciona melhor avaliação da recomendação, maior intenção de compra e percepção da experiência pelo cliente em todas as situações experimentais, quando presente o argumento de prova social. O teste de efeito entre assuntos verificou interação entre os fatores nos dois primeiros estudos: Estudo 1: Avaliação da Recomendação (F(3,124) = 9.68, p < 0.05 e ² = 0.53), tamanho de efeito pequeno (d = 0.224); Intenção de Compra (F(3,124) = 10.93, p < 0.05 e ² = 0.48), tamanho de efeito pequeno (d = 0.224); Experiência do Cliente: (F(3,124) = 12.99, p < 0.05 e ² = 0.102), tamanho de efeito médio (d = 0.337); e no Estudo 2: Avaliação da Recomendação (F(3,116) = 10.44, p < 0.05 e ² = 0.072), tamanho de efeito médio (d = 0.278); Intenção de Compra (F(3,116) = 8.86, p < 0.05 e ² = 0.049), tamanho do efeito pequeno (d = 0.226); Experiência do Cliente (F(3,116) = 4.89, p < 0.05 e ² = 0.46), tamanho do efeito pequeno (d = 0.220). O teste de efeito entre assuntos não evidenciou interação entre os fatores manipulados quando utilizada prova social de validação externa no Estudo 3: Avaliação da Recomendação (F(3,131) = 1.61, p > 0.05 e ² = 0.012); Intenção de Compra (F(3,131) = 1.61, p > 0,05 e ² = 0.012); Experiência do Cliente (F(3,131) = 0.40, p > 0.05 e ² = 0.003). Esta tese de doutorado, assim, contribui para a compreensão dos efeitos no comportamento do consumidor do uso de elementos de influência social, em recomendações feitas a partir de similaridade comportamental e uso de argumento de prova social.
Abstract: E-commerce allows consumers to find different market offerings with little effort, in such a way that the management of customer experience has become a new competitive frontier. Social influence in this environment has taken an even more important role in the purchasing process, by means of customer reviews, approval ratings and other elements. E-commerce companies make use of Recommender Systems (RSs), which often use behavior patterns of community users to extract useful information and translate them into recommendations. Such recommendations implicitly employ the social influence underlying the process by how the recommendations are produced by calculations, and can go along with arguments which mention the social proof (social-proof argument) or mention an external data source to validate the recommendation (evidence of external validation). In this work, we carried out three experiments in order to understand the effects of using behavioral similarity in recommendations (levels: high and low) and social proof arguments (the conditions: absent and present) (manipulated factors), on the recommendation appraisal, purchase intent and customer experience (dependent variables). The interaction between the manipulating factors was also tested, in order to verify whether social proof moderates the effects of behavioral similarity. The three studies adopted 2 x 2 factorial models, testing the interaction of manipulating factors in samples of 128, 120, and 136 experimental subjects. To calculate the behavioral similarity this work proposed a recommendation system for collaborative filtering. Using MANOVA and ANOVA, also MANCOVA and ANCOVA, the results showed that the behavioral similarity in recommendations provides better evaluation of recommendation, higher purchase intent, and better perception of customer experience when social proof is present. We supported the hypotheses of interaction of the manipulated factors for the three DVs on the two first studies: Study 1: Recommendation Appraisal (F(3,124) = 9.68, p < .05, and ² = 0.53), small effect size (d = .224); Purchase Intention (F(3,124) = 10.93, p < .05, and ² = .48), small effect size (d = .224); Customer Experience: (F(3,124) = 12.99, p < .05, and ² = .102), medium effect size (d = .337); and Study 2: Recommendation Appraisal (F(3,116) = 10.44, p < .05, and ² = .072), medium effect size (d = .278); Purchase Intention (F(3,116) = 8.86, p < .05, and ² = .049), small effect size (d = .226); Customer Experience (F(3,116) = 4.89, p < .05, and ² = 0.46), small effect size (d = .220). No interaction of the manipulated factors was found for the three DVs when social proof was used with external validation on Study 3: Recommendation Appraisal (F(3,131) = 1.61, p > 0.05 e ² = 0.012); Purchase Intention (F(3,131) = 1.61, p > 0,05 e ² = 0.012); Customer Experience (F(3,131) = 0.40, p > 0.05 e ² = 0.003). Thus, this work adds to the understanding of the effects of recommendations on consumer behavior, based on behavioral similarity and use of social-proof arguments.
Asunto: Comércio eletrônico
Administração de empresas
Marketing na internet
Idioma: Português
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Institución: UFMG
Tipo de acceso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-AAQH4D
Fecha del documento: 19-feb-2016
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