Tác động của thuật toán đề xuất được cá nhân hóa dựa trên lịch sử tìm kiếm đến hành vi mua hàng của Gen Z

Abstract

Trong kỷ nguyên số hiện nay, các thuật toán đề xuất cá nhân hóa dựa trên lịch sử tìm kiếm đã trở thành công cụ quan trọng trong việc định hình hành vi mua sắm của thế hệ Z (Gen Z). Tuy nhiên, tác động cụ thể của các thuật toán này đối với quyết định tiêu dùng của Gen Z vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ. Bài nghiên cứu này nhằm khám phá và phân tích những ảnh hưởng của thuật toán đề xuất cá nhân hóa dựa trên lịch sử tìm kiếm đến hành vi mua sắm của Gen Z.“Các tác giả đưa ra giả thuyết rằng tính cá nhân hóa, độ chính xác của đề xuất, tính minh bạch của thuật toán và mức độ tương tác của người dùng là những yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi mua sắm của Gen Z.”Phương pháp nghiên cứu sử dụng“Mô hình Cấu trúc Phương trình Tuyến tính Tối thiểu Bình phương (PLS-SEM) để phân tích dữ liệu thu thập từ bảng câu hỏi trực tuyến.”Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tính cá nhân hóa và độ chính xác của thuật toán đề xuất có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến quyết định mua sắm của Gen Z, trong khi tính minh bạch và mức độ tương tác có tác động trung hòa. Nghiên cứu này đóng góp lý thuyết bằng cách mở rộng hiểu biết về sự tương tác giữa thuật toán đề xuất và hành vi tiêu dùng, đồng thời đề xuất các khuyến nghị cho các nhà quản lý và nhà phát triển hệ thống nhằm tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm trực tuyến cho Gen Z