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B2C电子商务中的消费者决策支持系统

时间:2008-06-07 14:59来源:互联网 作者:佚名 点击:
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  3 决策支持系统的应用研究
  
  一些研究检验了决策支持系统对用户绩效的影响,但是不同的研究者对于具体的决策支持系统的使用和用户绩效的定义不同。Peng, Finin, Labrou 等人(1998)研究了决策向导对用户绩效的影响。决策向导按照系统为用户的问题解决提供帮助的多少划分为简单的提供信息和提供选择路线的建议两种水平,并把决策质量作为测量最终用户绩效的重要因素。Head等人(2000)研究了网络导航对最终用户绩效的影响,网络导航虽然在提供支持上使用了全然不同的策略,但它以帮助用户发现以前曾经浏览过的网页为目标,与智能搜索有着相似的功能。而用户绩效则被定义为使用该系统能够减少完成特定任务所需要的时间,并包括网页内浏览绩效和网页间浏览绩效两个方面。Hostler, Yoon,Guimaraes综合了以前的研究者对于用户绩效的定义,在研究网络代理对最终用户绩效的影响时,用耗时、决策质量、对决策的自信和认知努力四个变量来测量最终用户绩效[14],其中,耗时包括网站选择时间、产品搜索时间和产品选择时间三部分;决策质量按照用户所选择的产品适合实验中特定的产品特征标准(实验中包括8个特征标准)的程度来测量,并划分为0(没有一个符合特征标准)到8(全部符合特征标准)9个等级;对决策的自信和认知努力都用7点Likert量表来测量。结果发现,网络代理减少了耗时,提高了决策质量,增加了对决策的自信和减少了认知努力,从而证明网络代理对用户绩效有积极的影响。不仅如此,Garrity, Glassberg等人在调查网上消费者购物决策满意度,并用任务支持满意,决策满意和界面满意三个基本成分来表示用户满意时,发现决策支持满意在网络信息系统中成功扮演了重要角色[15],说明决策支持系统不仅有利于提高用户绩效,而且有利于提高用户满意度。
 Häubl和Murray调查了网络代理推荐产品时其算法所采用的信息类型是如何影响消费者对产品特征的偏好以至最终对产品的选择的[16]。他们把推荐代理界定为可以基于用户的输入校正其偏好模式并应用该模式进行人性化的产品推荐的工具软件。实验采用2(算法)×2(特征间的相关)组间设计,结果发现,推荐代理算法中所包含的产品特征在消费者的购买决策中的作用更加显著,同时这一影响被产品特征之间的相关所调节,从而推断,网络代理可以通过推荐算法的设计,用系统的方式来影响用户偏好,这就为商家影响消费者的购物决策提供了新的思路。
  
  4 国内研究现状及展望
  
  网络技术的发展和电子商务的出现改变了人们对于交易是什么以及如何操作等各个方面的看法和实际行为,使经济发展的前景呈现出网络化、信息化的新局面,基本上改变了经济前景,也使决策支持的需要更加普遍。决策支持系统领域的研究,必须考虑普遍存在的网络交易模式,采用一种跨学科的观点来整合技术和交易模式[17]。这不仅仅包括在现存的不同决策支持系统设计语言、推荐算法上的整合,而且包括针对不同的交易模式的不同决策支持系统设计框架的整合。
  目前对于决策支持系统的应用研究并不多,国内的研究就更是稀少,主要集中在如何应用计算机语言建立决策支持系统上,如朱晓芸、俞瑞钊采用面向对象的程序设计方法(OOP)设计了智能决策支持系统工具——OOIDSS-T[2],将决策支持系统的各组成部分——人机接口、数据库、模型库三个子系统及它们之间的接口,先以OPP方法定义成相应的类,包括模型库类、知识库类、数据库类、用户界面类及总控数据类,用户通过工具中提供的系统描述语言对各个类实例化为相应的对象,通过消息发送完成各部分之间的联系。闵君、邓晓以agent技术(agent弱定义是指具有自主性,社会性,反应性,能动性,时间连续性以及面向目标的特性的计算机软件或硬件系统,强定义除前述特性之外还具有可移动性,理性,适应性,协作性)作为系统建模的基础,采用多准则决策方法,建立了一个基于偏好的评价模型[4]。该模型将客户偏好分为信念、目标、意图三个层次,形成一个3个agent分工合作的多agent水平分层模型,从而在获取用户偏好或倾向后,基于这种偏好对候选商品做出评价,排序并得到一个当前的推荐商品集;在得到下一批候选项的数据后,再与现有推荐商品集一起,进行下一轮评价,通过不断接近客户的当前倾向,进而接近客户的真正倾向。
  可见,国内的决策支持系统的研究主要集中在方法方面,并不局限于将决策支持系统应用到B2C电子商务上,后续的研究者,尤其是涉及心理学领域的研究者,可以考虑将消费者偏好、认知、绩效、满意度等心理学概念与决策支持系统联系起来进行应用研究,从而为网上商城的设计提供实证支持,并为我国电子商务的发展作出贡献。
  
  参考文献
  [1] Senecal S, Kalczynski P J, Nantel J. Consumers’ decision-making process and their online shopping behavior: a clickstream analysis. Journal of Business Research, 2005, 58(11): 1599~1608
  [2] 朱晓芸,俞瑞钊.一个面向对象的智能决策支持系统工具.计算机工程与应用,1994,(5、6): 37~41
  [3] 曹泽文,陈文伟等. 智能决策支持系统平台协同式客户/服务器体系结构模型的设计与实现. 小型微型计算机系统,1997,18(4):43~49。
  [4] 闵君,邓晓. 智能导购agent系统的研究. 控制与决策,2003,18(4):497~503
  [5] Helander M G, Khalid H M. Modeling the customer in electronic commerce. Applied Ergonomics, 2000, 31(6): 609~619
  [6] 李江予,张侃. 网上购物系统的工程心理学设计因素. 通信学报,1999, 20(9): 93~98
  [7] Simi D, Kurbalija V, Budimac Z. An Application of Case-Based Reasoning in Multidimensional Database Architecture. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2003:66~75
  [8] 王雪瑞,刘文煌. 知识管理系统中的CBR技术研究. 计算机工程与应用,2002,(2):181~183
  [9] Doyle M, Cunningham P. A Dynamic Approach to Reducing Dialog in On-Line Decision Guides. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2000
  [10] Wei-Po Lee. Towards agent-based decision making in the electronic marketplace: interactive recommendation and automated negotiation. Expert Systems with Application, 2004, 27 (4): 665~679
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