| 标题 | 电子商务用户个性化推荐技术接受影响因素研究 |
| 范文 | 徐超+徐立丽+徐美玲 摘 要 互联网时代下，电子商务凭借自身灵活性、便捷性成为当今商业发展的重要趋势。为了提高用户搜索信息有效性，相关主体加大了对技术的研究力度，为用户提供多元检索方式。其中电子商务个性化推荐作为一种新型服务模式，在实践应用中，采用这种推荐方式能够帮助用户从海量信息中，迅速锁定需要的产品。本文将对电子商务用户个性化推荐技术接受影响因素进行分析和研究，并在此基础上提出相应改进建议及对策，旨在为电子商务企业健康发展提供参考和借鉴。 关键词 电子商务；用户；个性化推荐技术；接受影响因素 中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）166-0087-02 近年来，电子商务在发展过程中，强调与用户之间的交互，以此来获取用户需求，为用户提供更加优质的服务。而个性化推荐技术作为一项新型技术，由电子邮件等领域延伸至电子商务领域当中，为实现优质服务目标奠定了坚实的技术基础。但是用户需求呈现多元化趋势，对个性化推荐技术提出了更高的要求。为了促使技术积极作用的有效发挥，加强对用户接受影响因素的研究具有非常重要的研究意义，不仅能够为电子商务持续发展提供支持，且能够满足用户个性化要求。 1 电子商务用户个性化推荐技术接受影响因素分析 1.1 信任因素 用户对于技术的接受会受到自身知识水平的影响。由于个体文化知识接受程度不同，对技术的主观认识也存在一定差别。不仅如此，还会受到技术、环境因素的影响。如用户所处的环境不同，针对同一技术的认识就会产生不同的观念。一般而言，对于技术的接受来看，用户与环境之间互相作用[1]。日常生活中，技术的不确定性、风险极易引发信任危机。相比较电子商务网站，用户处于劣势地位。因此，在认知方面，用户对技术的信任是用户积极接受的关键。 1.2 技术因素 电子商务趋势下，个人对技术的认知成为影响技术接受的重要因素之一。技术特性作为决定接受意向的因素。用户看问题角度不同，对技术的态度也会有所差别。其中技术特性表现在2个方面：一是感知有用性；二是感知易用性。前者是用户为自身带来工作绩效创造的预期，利益预期与接受程度呈正相关，利益预期越高，用户对技术的接受程度越高[2]。后者是用户技术操作难度，技术操作难度越小，用户接受可能越大。 1.3 社会因素 社会因素对用户技术接受影响因素的一部分，具体表现在用户所处环境的不同。在现实生活中，主观规范会对多数人的社会行为产生影响，人们会自觉对自身行为进行规范，如果行为与规范存在差别时，会自觉对技术接受进行判断。主观规范作为社会影响因素最直接的体现，人们能够判断出对自己重要的技术，进而做出相应的选择。 2 提升电子商务用户个性化推荐技术接受对策 用户对于技术的接受，会经历不同阶段和活动，最终做出相应的决策。因此为了能够增强用户对技术的接受，笔者认为可以从如下措施入手。 2.1 增强用户熟悉度 从心理层面上来说，日常生活中，人们偏向于熟悉的事物。因此电子商务企业要想让用户能够接受技术，应增强用户对及深度熟悉度。如在媒体、广告上加大对技术的宣传力度，让更多的用户了解并熟悉技术性能等内容，逐步增强用户的信任感。电子商务活动作为建立在网络基础上的交易活动，双方存在时空上的差异性。即使不需要面对面的交流，也能够完成交易[3]。所以针对用户对个性化推荐技术的接受来看，单纯依靠交易双方远远不够，还需要充分利用第三方，在增强用户信任方面发挥积极作用。一般来说，网上信任建立难度较大，基于此建立在第三方信任基础之上，能够均衡交易双方之间的利益，以此来构建良好的信任关系，为个性化推荐技术的推广做好充分的准备。如电子商务企业可以通过认证中心获取资格认证，然后开展相关活动，减少消费者对网站的不信任感。 2.2 加强技术特性研究 针对用户个性化推荐技术的接受，电子商务不能够忽略对技术特性的研究。笔者认为可以从感知有用性与易用性2个层面入手：一方面，针对前者来说，应坚持针对性原则，为不用的用户制定不同的推荐系统。如美国一家食品销售网站为视障人群提供一种语言服务，以此来争取更多用户[4]。为了增强个性化推荐用户的针对性，可以将功能设置划分为注册会员、会员及游客3类，为不同类型用户提供针对性服务；另一方面，针对技术设计过程中，应重视对网络界面的设计，给用户留下良好的第一印象。交互界面设计能够为电子商务企业与用户之间建立良好的关系，增强用户感知易用性，以此来帮助用户更快地掌握技术使用方法。 2.3 提高外界影响力 公共宣传与广告作为扩大影响力的有效方法，能够促使用户对个性化推荐的接受度。如IBM常常在媒体对商务技术做广告。且广告内容、形式新颖，能够给人们留下深刻的印象。因此，电子商务企业可以充分利用这一优势，加大对个性化推荐技术的宣传力度，逐步在用户内心中树立良好的形象。此外，还可以通过性用户提供富有吸引力的奖赏，加大对潜在客户的挖掘力度，培育用户接受度。奖赏可以采取多元形式，如礼物性卡片、积分等，最终达到个性化推荐目标[5]。如Amazon作为行业内著名品牌，它的网络社区化能够促使技术接受程度得到显著提升，用户在使用技术过程中，能够感受到技术的便利性、个性化，更愿意将此作为记录自身行为的一项重要技术。随着电子商务规模化发展，企业要将个性化推荐技术接受作为重要研究内容，明确认识到其对于电子商务发展产生的重要作用，不断拓展技术接受范围，从而争取更多有利资源，实现企业经济效益最大化目标。 3 结论 根据上文所述，电子商务个性化推荐作为一项重要基础，其能够为用户需求、偏好提供相应的支持，在促进电子商务持续发展等方面占据不可替代的位置。因此电子商务企业应加强对影响推荐技术接受因素的分析和研究，在此基础上采取针对性措施，加强对技术的研究力度，从个体、技术及社会等层面入手，探索一条适合电子商务企业推荐技术发展道路，使得个性化推荐技术能够得到广泛推广和应用，从而为电子商务持续、健康发展奠定坚实的技术基础。 参考文献 [1]戴德宝，刘西洋，范体军.“互联网+”时代网络个性化推荐采纳意愿影响因素研究[J].中国软科学，2015（8）：163-172. [2]金淳，张一平.基于Agent的顾客行为及个性化推荐仿真模型[J].系统工程理论与实践，2013（2）：463-472. [3]梁昌勇，冷亚军，王勇胜，戚筱雯.电子商务推荐系统中群体用户推荐问题研究[J].中国管理科学，2013（3）：153-158. [4]黄洋.LBS模式的个性化推荐技术在移动电子商务客户关系管理中的应用[J].经营与管理，2013（11）：92-94. [5]李文海，许舒人.基于Hadoop的电子商务推荐系统的设计与实现[J].计算机工程与设计，2014（1）：130-136，143. |
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