□王家瑋 梅 莉 胡 豐

一、引言

據(jù)第45 次《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，截至2020 年3 月，我國網(wǎng)絡(luò)購物網(wǎng)民規(guī)模達(dá)7.10億，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)市場(chǎng)規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大。隨著信息技術(shù)發(fā)展，消費(fèi)需求更趨向個(gè)性化，且購買行為由被動(dòng)接受轉(zhuǎn)為主動(dòng)搜索。與此同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)上的海量信息使得消費(fèi)者不得不花費(fèi)大量時(shí)間及精力進(jìn)行篩選，影響消費(fèi)體驗(yàn)。對(duì)此，有研究認(rèn)為，只有將傳統(tǒng)的粗放型營銷模式轉(zhuǎn)型為精準(zhǔn)型營銷，才能真正滿足用戶需求[1]。在此背景下，以大數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)挖掘?yàn)槭侄蔚膫€(gè)性化推薦功能能夠?yàn)榭蛻籼峁┚珳?zhǔn)的、符合偏好的產(chǎn)品及服務(wù)信息，幫助消費(fèi)者提高決策質(zhì)量和效率[2]。然而，用戶感知對(duì)個(gè)性化推薦決策的影響存在個(gè)體差異[3]，如有研究發(fā)現(xiàn)，高達(dá)21%的用戶對(duì)推薦系統(tǒng)并未持有積極態(tài)度[4]。由此可見，未考慮用戶感知及行為意向的推薦系統(tǒng)不僅不會(huì)提升決策效率，甚至?xí)?dǎo)致消費(fèi)者產(chǎn)生抵觸情緒[5]。社會(huì)信息加工理論認(rèn)為，不同個(gè)體對(duì)同一事物看法與評(píng)價(jià)之所以有差異，是由于人們是對(duì)自己主觀認(rèn)識(shí)中的事物作出評(píng)價(jià)，且這種評(píng)價(jià)會(huì)受到他人提供的信息的影響，這一理論肯定并強(qiáng)調(diào)了外部信息等主觀因素對(duì)機(jī)體的作用。因此，聚焦個(gè)性化推薦下影響消費(fèi)者采納行為的因素，探究如何提升消費(fèi)者采納意愿具有重要意義。

目前對(duì)于個(gè)性化推薦的研究主要集中在提升推薦及算法等技術(shù)層面，基于營銷領(lǐng)域的研究較少[6]，且大多數(shù)是從系統(tǒng)推薦規(guī)模[3]和呈現(xiàn)方式[6]等方面展開，針對(duì)該場(chǎng)景下消費(fèi)者個(gè)體因素的研究則較為缺乏，僅有部分學(xué)者從消費(fèi)者知識(shí)[7]、熟悉度[8]或心里抗拒[9]等角度開展了相關(guān)研究，但較多研究是將購買意愿作為結(jié)果變量。然而，從系統(tǒng)推薦到用戶購買之間還存在用戶采納的過程，現(xiàn)有研究對(duì)用戶采納過程的研究較為缺乏。同時(shí)，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，消費(fèi)者搜集信息的渠道更加便捷[10]，越來越多的消費(fèi)者開始擔(dān)心個(gè)性化推薦下個(gè)人隱私的泄露及消費(fèi)信息的濫用問題[11]。鑒于此，本研究從消費(fèi)者心理角度出發(fā)，以社會(huì)信息加工理論為基礎(chǔ)，基于個(gè)性化推薦場(chǎng)景，將隱私關(guān)注及產(chǎn)品涉入變量納入到分析框架中，探究感知價(jià)值對(duì)采納意愿的影響，一方面能夠進(jìn)一步豐富個(gè)性化推薦系統(tǒng)消費(fèi)者接受行為的研究，另一方面也能夠?yàn)橄嚓P(guān)平臺(tái)提升用戶推薦系統(tǒng)采納意愿提供理論參考。

二、理論分析及研究假設(shè)

（一）個(gè)性化推薦感知價(jià)值與采納意愿

個(gè)性化推薦目前在學(xué)術(shù)界尚未形成統(tǒng)一定義[12]。Resnick 和Varian（1997）首次定義了個(gè)性化推薦的概念，即通過收集用戶針對(duì)產(chǎn)品及服務(wù)提出的建議來提高決策效率[13]。此后，對(duì)個(gè)性化推薦的含義逐漸細(xì)化，有學(xué)者認(rèn)為，依照活動(dòng)中包含的用戶信息需求、學(xué)科背景、目標(biāo)任務(wù)、興趣愛好和檢索策略等，為購物提出針對(duì)性意見的系統(tǒng)[14]。目前，針對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究較多停留在技術(shù)層面，營銷領(lǐng)域的研究較為缺乏[6]。自上世紀(jì)80 年代以來，不同學(xué)者從不同背景出發(fā)對(duì)用戶感知價(jià)值進(jìn)行研究[15-17]，但詳細(xì)探討個(gè)性化推薦下的感知價(jià)值研究相對(duì)較少。本文基于個(gè)性化推薦系統(tǒng)特性，借鑒董大海和楊毅（2008）[18]對(duì)感知價(jià)值的劃分維度及李寶庫等（2017）[19]的測(cè)量及研究，將個(gè)性化推薦感知價(jià)值劃分為三個(gè)部分：程序價(jià)值、結(jié)果價(jià)值及情感價(jià)值。其中，個(gè)性化推薦程序價(jià)值是指用戶在推薦的體驗(yàn)過程中針對(duì)信息檢索功能便捷性及高效性的感知評(píng)價(jià)；結(jié)果價(jià)值包含兩個(gè)方面的內(nèi)容：一是對(duì)系統(tǒng)所推薦產(chǎn)品的質(zhì)量及接受的服務(wù)價(jià)值進(jìn)行判斷，二是判斷系統(tǒng)是否有助于使用者進(jìn)行決策；情感價(jià)值則為使用者對(duì)使用個(gè)性化推薦系統(tǒng)獲得的滿足感、愉悅感的感知評(píng)價(jià)。

顧客讓渡價(jià)值理論認(rèn)為，客戶在交易的選擇方面并非僅僅看重價(jià)格，同時(shí)也會(huì)考量顧客讓渡價(jià)值，即在交易過程中的一組利益。崔劍峰（2019）對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下平臺(tái)用戶的購買決策影響因素進(jìn)行了研究，結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)用戶購買決策的影響因素不僅包括產(chǎn)品質(zhì)量及價(jià)格，購買網(wǎng)站所提供的服務(wù)也至關(guān)重要[20]。具體而言，購物網(wǎng)站的服務(wù)越優(yōu)質(zhì)便捷，平臺(tái)使用者交易過程就越高效，顧慮也就越少，進(jìn)而促進(jìn)購買意愿。網(wǎng)絡(luò)購物的虛擬性質(zhì)和信息過載增加了買賣雙方之間的距離感，會(huì)影響消費(fèi)者的價(jià)值感知。而在個(gè)性化推薦情境下，恰當(dāng)?shù)耐扑]過程可以引導(dǎo)消費(fèi)者的選擇性關(guān)注，縮短與消費(fèi)者的心理距離，進(jìn)而提升價(jià)值感知[6]。Aljukhadar和Senecal（2011）也認(rèn)為，為消費(fèi)者提供的商品推薦信息越符合消費(fèi)者需求，消費(fèi)者對(duì)移動(dòng)購物網(wǎng)站的信任度就越高，對(duì)移動(dòng)購物的態(tài)度就越積極，消費(fèi)者的情緒也就越愉悅[21]。綜上，本文認(rèn)為個(gè)性化推薦信息的過程價(jià)值、結(jié)果價(jià)值及情感價(jià)值越高，服務(wù)越周到，就越有利于提升搜索效率，進(jìn)而促進(jìn)采納意愿的提升。據(jù)此，提出如下假設(shè)：

H1:個(gè)性化推薦感知價(jià)值對(duì)采納意愿有顯著正向影響；

H1a：個(gè)性化推薦程序價(jià)值對(duì)采納意愿有顯著正向影響；

H1b：個(gè)性化推薦結(jié)果價(jià)值對(duì)采納意愿有顯著正向影響；

H1c：個(gè)性化推薦情感價(jià)值對(duì)采納意愿有顯著正向影響。

（二）產(chǎn)品涉入度的調(diào)節(jié)作用

Krugman（1966）將涉入度定義為信息接受者每分鐘在說服內(nèi)容與自我之間聯(lián)結(jié)的次數(shù)[22]。Zaichlowsky（1985）則從涉入對(duì)象進(jìn)行劃分，將涉入度細(xì)化為產(chǎn)品涉入、廣告涉入及購買決策涉入[23]。本研究參考已有研究，從研究目的及對(duì)象出發(fā)，選擇產(chǎn)品涉入度進(jìn)行研究測(cè)量。具體而言，產(chǎn)品涉入度指用戶認(rèn)為產(chǎn)品的重要程度及用戶主觀意識(shí)賦予的產(chǎn)品屬性。從根本上看，產(chǎn)品涉入度即消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的關(guān)注程度，產(chǎn)品涉入度不同，用戶愿意為產(chǎn)品投入的時(shí)間及精力也不同。通常，消費(fèi)者會(huì)選擇不同的咨詢和產(chǎn)品選購方式，進(jìn)而對(duì)產(chǎn)品功能產(chǎn)生不同的重視程度[24]。董曉松和張繼好（2009）研究認(rèn)為，產(chǎn)品涉入反映了產(chǎn)品相關(guān)的加工信息與消費(fèi)者心理的契合程度，影響著消費(fèi)者對(duì)商品的關(guān)注、興趣及參與的程度[25]。高產(chǎn)品涉入度消費(fèi)者在產(chǎn)品購買決策方面更加謹(jǐn)慎，也具有更加強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)處理信息，往往愿意花費(fèi)大量時(shí)間和精力搜集產(chǎn)品及服務(wù)信息，相對(duì)而言感知風(fēng)險(xiǎn)更高[26]。在個(gè)性化推薦情境下，平臺(tái)所提供的個(gè)性化推薦服務(wù)作為外部信息來源之一，在與消費(fèi)者的互動(dòng)中必然會(huì)受到其關(guān)注，從而影響消費(fèi)者的消費(fèi)決策[15]。具體而言，高涉入度消費(fèi)者更加愿意從不同渠道獲取相關(guān)產(chǎn)品信息，而個(gè)性化推薦信息可以針對(duì)性推薦符合消費(fèi)者偏好的產(chǎn)品信息，提高消費(fèi)者信息搜集效率，降低感知風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而增強(qiáng)消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦的感知價(jià)值及采納意愿，即高涉入者對(duì)個(gè)性化推薦感知價(jià)值到采納意愿的影響要大于低涉入者。據(jù)此，提出如下假設(shè)：

H2:產(chǎn)品涉入度在個(gè)性化推薦感知價(jià)值到采納意愿關(guān)系中起正向調(diào)節(jié)作用；

H2a：產(chǎn)品涉入度在個(gè)性化推薦程序價(jià)值到采納意愿關(guān)系中起正向調(diào)節(jié)作用；

H2b：產(chǎn)品涉入度在個(gè)性化推薦結(jié)果價(jià)值到采納意愿關(guān)系中起正向調(diào)節(jié)作用；

H2c：產(chǎn)品涉入度在個(gè)性化推薦情感價(jià)值到采納意愿關(guān)系中起正向調(diào)節(jié)作用。

（三）隱私關(guān)注的調(diào)節(jié)作用

隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)迅速發(fā)展，隱私信息安全問題日益凸顯，用戶隱私關(guān)注問題也得到學(xué)術(shù)界越來越多的關(guān)注。Petronio（2002）將隱私關(guān)注定義為用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中隱私安全的關(guān)心[27]。目前對(duì)隱私關(guān)注的相關(guān)研究國外多于國內(nèi)，并且主要集中在社交網(wǎng)絡(luò)方面，針對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的用戶隱私關(guān)注研究相對(duì)較少[28]。通常，使用隱私關(guān)注度來衡量消費(fèi)者對(duì)信息隱私的關(guān)注、控制能力及感知態(tài)度，高隱私關(guān)注個(gè)體對(duì)于隱私信息的感知也更加敏感[28]，并且可能產(chǎn)生相應(yīng)抗拒行為。保護(hù)動(dòng)機(jī)理論認(rèn)為，個(gè)體會(huì)根據(jù)自身對(duì)威脅的感知與評(píng)估決定是否采取保護(hù)行動(dòng)[29]，自我決定理論也認(rèn)為，個(gè)體在充分認(rèn)識(shí)個(gè)人需要和環(huán)境信息的基礎(chǔ)上會(huì)對(duì)自己的行動(dòng)作出自由的選擇。在網(wǎng)絡(luò)情境下，不同學(xué)者從不同視角證明了隱私關(guān)注對(duì)于不同服務(wù)采納意愿均有負(fù)向影響，如Sreenivasan 和Noor（2010）認(rèn)為，隱私問題的關(guān)注程度負(fù)向影響消費(fèi)者移動(dòng)商務(wù)基于位置服務(wù)的意愿[30]；朱強(qiáng)等（2018）認(rèn)為，隱私關(guān)注會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)廣告點(diǎn)擊意愿產(chǎn)生負(fù)向影響[28]；郭飛鵬和琚春華（2018）將隱私關(guān)注作為中介變量，證實(shí)其會(huì)負(fù)向影響用戶對(duì)MPS 采納意愿[31]。綜上，本文認(rèn)為在個(gè)性化推薦下，高隱私關(guān)注者對(duì)于以獲取自身隱私信息提供精準(zhǔn)推薦的個(gè)性化服務(wù)會(huì)產(chǎn)生更多不安。據(jù)此，提出如下假設(shè)：

H3:隱私關(guān)注度在個(gè)性化推薦感知價(jià)值到采納意愿關(guān)系中起負(fù)向調(diào)節(jié)作用；

H3a：隱私關(guān)注度在個(gè)性化推薦程序價(jià)值到采納意愿關(guān)系中起負(fù)向調(diào)節(jié)作用；

H3b：隱私關(guān)注度在個(gè)性化推薦結(jié)果價(jià)值到采納意愿關(guān)系中起負(fù)向調(diào)節(jié)作用；

H3c：隱私關(guān)注度在個(gè)性化推薦情感價(jià)值到采納意愿關(guān)系中起負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

根據(jù)已有研究及上述假設(shè)，構(gòu)建研究模型如圖1 所示。

圖1 研究模型

三、研究設(shè)計(jì)

（一）變量測(cè)量與問卷設(shè)計(jì)

根據(jù)量表設(shè)計(jì)原則，本研究采用李克特七點(diǎn)評(píng)價(jià)量表，涉及的所有潛變量均由多個(gè)題項(xiàng)構(gòu)成，且均采用國內(nèi)外成熟量表題項(xiàng)。其中，個(gè)性化推薦感知價(jià)值參照董大海和楊毅（2008）開發(fā)的量表[18]，分別包括程序價(jià)值、結(jié)果價(jià)值及情感價(jià)值三個(gè)維度，共九個(gè)題項(xiàng)（PV1 到PV3、RV1 到RV3、EV1 到EV3）；產(chǎn)品涉入的測(cè)量選擇Zaichkowsky（1994）的經(jīng)典成熟量表[32]，并根據(jù)研究問題進(jìn)行了適當(dāng)調(diào)整，共三個(gè)題項(xiàng)（PI1-PI3）；隱私關(guān)注的測(cè)量選擇Keng 和Zixing Shen（2003）針對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱私關(guān)注的成熟量表[33]，共四個(gè)題項(xiàng)（PC1-PC4）；個(gè)性化推薦采納意愿則采用戴德寶等（2015）針對(duì)個(gè)性化推薦采納的成熟量表[34]，共三個(gè)題項(xiàng)（AI1-AI3）。

（二）問卷收集

團(tuán)購行業(yè)作為我國最早的O2O 行業(yè)之一，近年來呈快速爆發(fā)的趨勢(shì)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2019 年我國團(tuán)購行業(yè)市場(chǎng)交易規(guī)模達(dá)9650 億元①。而在個(gè)性化推薦系統(tǒng)的發(fā)展方面，本地生活服務(wù)推薦領(lǐng)域率先進(jìn)行了一系列探索，因此較其他平臺(tái)更為成熟。鑒于此，本研究問卷的收集主要面向體驗(yàn)過團(tuán)購平臺(tái)個(gè)性化推薦服務(wù)的用戶，通過線下與線上相結(jié)合的方式進(jìn)行。數(shù)據(jù)收集時(shí)間為2019 年7 月到2019 年10 月，群體主要以在校學(xué)生及上班族為主。在預(yù)調(diào)研數(shù)據(jù)全部通過信效度檢驗(yàn)后，共收集調(diào)查問卷498 份，剔除不合格問卷后剩余有效問卷456 份，問卷有效率為91.57%。數(shù)據(jù)均來自北京、上海、杭州及太原等一二線城市，其中男性與女性分別占比為46.41%、53.59%，性別較均衡；年齡在30 歲以下用戶占78.69%；教育程度在?？萍耙陨系恼嫉?1.25%，且所有被試均接觸互聯(lián)網(wǎng)較頻繁并且體驗(yàn)過團(tuán)購平臺(tái)個(gè)性化推薦服務(wù)。

四、實(shí)證分析

本研究通過使用SPSS23.0 及AMOS22.0 軟件對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，所有數(shù)據(jù)均通過偏度及峰度檢驗(yàn)，符合正態(tài)分布，可進(jìn)行下一步檢驗(yàn)。

（一）信度及效度檢驗(yàn)

信度主要通過Cronbach’s α 系數(shù)進(jìn)行判斷，Cronbach’s α 系數(shù)大于0.7 說明數(shù)據(jù)具有較高信度，小于0.7 則表明可靠性較低。從表1 可知，本研究問卷所有變量對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的Cronbach’s α 系數(shù)均大于0.7，具有較高信度。

表1 數(shù)據(jù)信度分析

效度可分為內(nèi)容效度、收斂效度及區(qū)分效度。在內(nèi)容效度方面，本研究涉及的核心變量的測(cè)量量表均來自國內(nèi)外學(xué)者開發(fā)的成熟量表，經(jīng)大量學(xué)者研究論證表明均具有較高內(nèi)容效度；在收斂效度方面，通過AMOS 軟件進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，分析變量構(gòu)成的模型擬合指標(biāo)、標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷（STD）、多元平方相關(guān)系數(shù)（SMC）及所計(jì)算出的組合信度（CR）及平均提取方差（AVE）判斷數(shù)據(jù)收斂效度。表2 和表3 分別列示了驗(yàn)證性因子分析指標(biāo)情況和收斂效度分析指標(biāo)，由表中數(shù)據(jù)可據(jù)，本研究模型各擬合指標(biāo)均良好，且標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷STD 均大于0.7，多元平方相關(guān)系數(shù)SMC 均大于0.5、組合信度大于0.8、平均提取方差大于0.5，說明數(shù)據(jù)收斂效度較好。

表2 驗(yàn)證性因子分析

表3 收斂效度分析

在區(qū)分效度方面，可通過比較AVE 平方根與變量間相關(guān)系數(shù)大小對(duì)區(qū)分效度進(jìn)行驗(yàn)證。如表4 所示，本研究數(shù)據(jù)AVE 平方根均大于變量間相關(guān)系數(shù)，說明不同構(gòu)念可以有效區(qū)分，具有良好的區(qū)別效度。

表4 區(qū)分效度分析

（二）假設(shè)檢驗(yàn)

利用AMOS22.0 軟件繪制個(gè)性化推薦感知價(jià)值與采納意愿的結(jié)構(gòu)方程模型圖（圖2 和圖3），整體模型擬合評(píng)價(jià)良好，進(jìn)而通過路徑系數(shù)及顯著性對(duì)本研究假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果如表5。

由表5 可知，個(gè)性化推薦感知價(jià)值（β=0.875，p<0.001）對(duì)個(gè)性化推薦采納意愿具有顯著正向影響，程序價(jià)值（β=0.252，p<0.001）、結(jié)果價(jià)值（β=0.411，p<0.001）、情感價(jià)值（β=0.306，p<0.001）也均對(duì)個(gè)性化推薦采納意愿有顯著正向影響，H1 及三個(gè)子假設(shè)得到驗(yàn)證。

表5 個(gè)性化推薦感知價(jià)值、采納意愿維度層面模型假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

（三）調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

通過層級(jí)回歸方法檢驗(yàn)產(chǎn)品涉入的調(diào)節(jié)效應(yīng)，將自變量及調(diào)節(jié)變量標(biāo)準(zhǔn)化，依次將個(gè)性化推薦感知價(jià)值三個(gè)維度及調(diào)節(jié)變量加入模型。具體操作如下：將自變量及調(diào)節(jié)變量標(biāo)準(zhǔn)化，首先將個(gè)性化推薦感知價(jià)值三個(gè)維度作為自變量放入因變量為采納意愿的回歸方程中，記為模型I；再加入產(chǎn)品涉入這一調(diào)節(jié)變量，記為模型II；最后分別加入程序價(jià)值、結(jié)果價(jià)值、情感價(jià)值與產(chǎn)品涉入的交互項(xiàng)，記為模型III。同理，對(duì)隱私關(guān)注做上述調(diào)節(jié)檢驗(yàn)處理，即分別加入隱私關(guān)注、隱私關(guān)注與感知價(jià)值三個(gè)維度的交互項(xiàng)，依次記為模型IV 和模型V。檢驗(yàn)結(jié)果如表6 所示，表中數(shù)據(jù)為各回歸模型中對(duì)應(yīng)變量的回歸系數(shù)。

由表6 可知，隨著交互項(xiàng)加入，R2增大，交互項(xiàng)加入后模型解釋力分別提升了8.5%和6.1%，達(dá)到39.6%和45.4%。由標(biāo)準(zhǔn)化交互項(xiàng)系數(shù)可知，產(chǎn)品涉入度在個(gè)性化推薦程序價(jià)值（β=-0.169，p<0.001）、結(jié)果價(jià)值（β=-0.120，p<0.001）、情感價(jià)值（β=-0.146，p<0.001）到個(gè)性化推薦采納意愿過程中起負(fù)向調(diào)節(jié)作用，與H2假設(shè)不符；隱私關(guān)注在個(gè)性化推薦程序價(jià)值（β=-0.112，p<0.001）、結(jié)果價(jià)值（β=-0.146，p<0.001）、情感價(jià)值（β=-0.111，p<0.001）到個(gè)性化推薦采納意愿過程中起負(fù)向調(diào)節(jié)作用，H3 假設(shè)得到驗(yàn)證，兩個(gè)變量的調(diào)節(jié)效應(yīng)如圖4 和圖5。

圖2 個(gè)性化推薦感知價(jià)值三個(gè)維度與采納意愿的結(jié)構(gòu)方程模型圖

圖3 個(gè)性化推薦感知價(jià)值與采納意愿的結(jié)構(gòu)方程模型圖

五、研究結(jié)論與管理啟示

（一）研究結(jié)論

通過實(shí)證分析，可得出如下結(jié)論：第一，個(gè)性化推薦感知價(jià)值及其三個(gè)維度即程序價(jià)值、結(jié)果價(jià)值、情感價(jià)值，均對(duì)采納意愿具有顯著正向影響。其中，個(gè)性化推薦結(jié)果價(jià)值對(duì)采納意愿影響最強(qiáng)，情感價(jià)值次之，過程價(jià)值最弱。由此結(jié)論可知，消費(fèi)者更加看重個(gè)性化系統(tǒng)推薦的產(chǎn)品質(zhì)量及是否有助于其進(jìn)行決策，對(duì)推薦系統(tǒng)功能便捷性及高效性的感知評(píng)價(jià)則相對(duì)較弱。究其原因，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下消費(fèi)者感知價(jià)值是其對(duì)使用網(wǎng)絡(luò)渠

道達(dá)成消費(fèi)目的和意圖的程度的偏好和評(píng)價(jià)。在個(gè)性化推薦場(chǎng)景下，消費(fèi)者使用推薦系統(tǒng)的目的即為獲取信息，因此，推薦信息的質(zhì)量相較于推薦中的便捷性、愉悅性感知而言，對(duì)于消費(fèi)者決策的影響無疑是最重要的。第二，隱私關(guān)注在個(gè)性化推薦感知價(jià)值對(duì)采納意愿的影響中起負(fù)向調(diào)節(jié)作用，即高隱私關(guān)注的消費(fèi)者會(huì)降低感知價(jià)值對(duì)采納意愿的影響。這是因?yàn)閭€(gè)性化推薦系統(tǒng)典型特點(diǎn)之一即為獲取用戶搜索行為并以此為參考進(jìn)行分析處理，會(huì)使消費(fèi)者產(chǎn)生個(gè)人隱私遭到平臺(tái)侵犯的感知[11]，因此可以認(rèn)為推薦系統(tǒng)的安全和隱私問題是阻礙其發(fā)展的重要瓶頸。第三，產(chǎn)品涉入在個(gè)性化推薦感知價(jià)值對(duì)采納意愿的影響中起負(fù)向調(diào)節(jié)作用，即高產(chǎn)品涉入的消費(fèi)者反而會(huì)降低感知價(jià)值對(duì)采納意愿的影響?？赡艿脑蚴牵弘S著信息技術(shù)的發(fā)展，推廣手段越來越豐富，消費(fèi)者每日都要面對(duì)及篩選龐大且繁雜的信息。高產(chǎn)品涉入的消費(fèi)者相對(duì)于低產(chǎn)品涉入消費(fèi)者而言，一方面，他們對(duì)于這些信息的處理經(jīng)驗(yàn)及判斷能力更強(qiáng)，產(chǎn)品類別知識(shí)儲(chǔ)備也更多，相應(yīng)戒備心理也更強(qiáng)。他們更傾向于依賴自己的產(chǎn)品知識(shí)來進(jìn)行決策[7]，不會(huì)盲目信任個(gè)性化推薦的產(chǎn)品及服務(wù)信息；另一方面，個(gè)性化推薦信息的傳達(dá)方式以及信息窄化后的勸說意圖過于明顯，容易讓消費(fèi)者產(chǎn)生操縱意圖推斷[9]，因此造成了推薦的感知價(jià)值下降，制約了采納意愿。

表6 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

圖4 產(chǎn)品涉入度調(diào)節(jié)效應(yīng)圖

圖5 隱私關(guān)注調(diào)節(jié)效應(yīng)圖

（二）管理啟示

1.提升用戶個(gè)性化推薦感知價(jià)值

在程序價(jià)值方面，團(tuán)購平臺(tái)首先應(yīng)對(duì)消費(fèi)者交易的階段進(jìn)行區(qū)分，在不同階段進(jìn)行不同強(qiáng)度及不同側(cè)重的個(gè)性化推薦[35]，如在信息集合階段，以引導(dǎo)及刺激為主，進(jìn)行大集合個(gè)性化推薦，增加產(chǎn)品及服務(wù)可選性；在決策集合階段，通過針對(duì)性推薦小集合信息幫助消費(fèi)者決策，從而促進(jìn)采納意愿，實(shí)現(xiàn)較好的用戶體驗(yàn)及營銷效果。其次，提供熱門定制、每日推薦等多渠道推薦服務(wù)，由消費(fèi)者自由選擇接收哪些推送渠道、何時(shí)接收等，滿足其不同需求。最后，增強(qiáng)個(gè)性化推薦系統(tǒng)穩(wěn)定性、提高推薦信息的質(zhì)量，降低消費(fèi)者使用個(gè)性化推薦過程中時(shí)間及信息成本，打造高效、便捷的服務(wù)，從而提升采納意愿。

在結(jié)果價(jià)值方面，團(tuán)購平臺(tái)匯集大量商家數(shù)據(jù)，應(yīng)以消費(fèi)者為核心，從其感知及偏好出發(fā)，避免主觀性推薦。這就要求平臺(tái)一方面要定期對(duì)消費(fèi)者調(diào)研獲取反饋，結(jié)合社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境特點(diǎn)，及時(shí)對(duì)個(gè)性化推薦服務(wù)進(jìn)行升級(jí)，調(diào)整推薦側(cè)重點(diǎn)；另一方面要通過內(nèi)部改制或外部合作的方式提升專業(yè)信息能力，優(yōu)化個(gè)性化推薦模型、算法及數(shù)據(jù)處理效率，進(jìn)一步增強(qiáng)推薦信息的準(zhǔn)確性，促進(jìn)采納意愿的提升。

在情感價(jià)值方面，界面親和是喚起消費(fèi)者積極情感體驗(yàn)的基礎(chǔ)[1]，團(tuán)購平臺(tái)應(yīng)準(zhǔn)確識(shí)別用戶偏好，提升界面設(shè)計(jì)的易用性，滿足用戶人性化需求，著重打造良好人機(jī)交互的高體驗(yàn)推薦系統(tǒng)。如對(duì)展示的產(chǎn)品或服務(wù)不只進(jìn)行簡(jiǎn)單羅列，而是搭配簡(jiǎn)要說明并依據(jù)消費(fèi)者偏好程度進(jìn)行位置排列，提升消費(fèi)者獲取信息的效率；利用圖片、音頻、視頻等多媒體組合方式加強(qiáng)消費(fèi)者情境化體驗(yàn)，加深其對(duì)產(chǎn)品及服務(wù)的印象等，令其產(chǎn)生興趣與愉悅感，最終提升采納意愿。

2.消除用戶個(gè)性化推薦戒備心理

通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)品涉入度會(huì)負(fù)向調(diào)節(jié)消費(fèi)者個(gè)性化推薦感知價(jià)值與采納意愿的關(guān)系?；诖?，團(tuán)購平臺(tái)應(yīng)加強(qiáng)與消費(fèi)者的溝通與互動(dòng)，針對(duì)高產(chǎn)品涉入程度的消費(fèi)者，不僅要優(yōu)化個(gè)性化推薦相關(guān)流程，更要著重塑造良好的網(wǎng)絡(luò)口碑及平臺(tái)形象，打造真實(shí)有效的線上線下信用評(píng)級(jí)機(jī)制。通過VR、AR 等信息技術(shù)提升用戶真實(shí)體驗(yàn)感，令消費(fèi)者在瀏覽所推薦信息的時(shí)候能夠真實(shí)判斷產(chǎn)品及服務(wù)的優(yōu)劣，從而提高其價(jià)值認(rèn)知，消除其戒備心理，進(jìn)而提升個(gè)性化推薦服務(wù)的采納意愿。

3.改善用戶個(gè)性化推薦隱私保護(hù)水平

安全是用戶進(jìn)行移動(dòng)商務(wù)的根本保障。首先，相關(guān)政府部門應(yīng)完善法律法規(guī)，約束相關(guān)平臺(tái)，嚴(yán)厲打擊泄露用戶信息的行為。其次，隱私傾向越高的用戶越擔(dān)心自己信息被收集[31]，平臺(tái)應(yīng)通過調(diào)研充分了解用戶的需求，在與消費(fèi)者交互的過程中建立信任與透明的關(guān)系，引導(dǎo)其明確自身哪些信息可能會(huì)被個(gè)性化推薦系統(tǒng)收集采納，確保消費(fèi)者知情權(quán)，增強(qiáng)其自我效能感，進(jìn)而降低感知風(fēng)險(xiǎn)及負(fù)面信任，提升采納意愿。再者，平臺(tái)應(yīng)建立相關(guān)信息安全部門，打造信息安全防御系統(tǒng)，制定防御機(jī)制，防止內(nèi)外部不正當(dāng)訪問等導(dǎo)致的隱私泄露，定期發(fā)布隱私安全公告，更好保護(hù)用戶隱私。最后，賦予消費(fèi)者用戶查詢、刪除等平臺(tái)個(gè)人信息處理權(quán)力，注重反饋，改變以往被動(dòng)的隱私保護(hù)觀念，從而提升個(gè)性化推薦的感知價(jià)值，促進(jìn)采納意愿。

（三）研究局限與展望

本文研究了團(tuán)購平臺(tái)個(gè)性化推薦感知價(jià)值對(duì)采納意愿的影響及隱私關(guān)注度、產(chǎn)品涉入對(duì)這一影響的調(diào)節(jié)作用，但由于主客觀因素制約，存在一些局限：

一是由于個(gè)性化推薦系統(tǒng)自身獲取用戶搜集行為特性，對(duì)于平臺(tái)搜索及推薦功能使用越頻繁的用戶對(duì)其推送的內(nèi)容越精準(zhǔn)。而本研究在被試選擇過程中只考量消費(fèi)者是否有過個(gè)性化推薦體驗(yàn)，未考慮其平臺(tái)搜索及個(gè)性化推薦體驗(yàn)的頻率及時(shí)間，后期可以考慮根據(jù)消費(fèi)者不同體驗(yàn)頻率和時(shí)間進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤研究，使結(jié)果更加準(zhǔn)確。

二是本研究考察了隱私關(guān)注及產(chǎn)品涉入的調(diào)節(jié)作用，但是在復(fù)雜的個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，解釋消費(fèi)者的在線行為需考慮了多種因素，后期應(yīng)進(jìn)一步引入更多因素并考量這些因素的綜合作用，從而更全面的探究個(gè)性化推薦采納意愿的作用機(jī)理。

注：

①數(shù)據(jù)來源：根據(jù)《2020 年中國生活服務(wù)到店行業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀及競(jìng)爭(zhēng)格局分析 美團(tuán)用戶活躍度遙遙領(lǐng)先發(fā)展》（前瞻產(chǎn)業(yè)研究院，2020 年9 月）報(bào)告整理所得。