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  2. Agenda  Online consumer decision making – Introduction – Context effects – Primacy/recency effects – Further effects – Personality and social psychology – Discussion and summary – Literature - 2 -

  3. Introduction  The understanding of online users' purchasing behavior is of high  importance for companies  This purchasing behavior can be explained by different models of human  decision making  Research has clearly pointed out that preference stability in decision  processes does not exist – For instance, a customer who purchases a digital camera could first define a  strict upper limit for the price of the camera, but because of additional  technical information about the camera, the customer could change his or her  mind and significantly increase the upper limit of the price.  The nonexistence of stable preferences led to the development of  different alternative decision models, which are discussed in the following - 3 -

  4. Effort accuracy framework  Model focuses on cost‐benefit aspects  A decision process is interpreted as a tradeoff between the decision  making effort and the accuracy of the resulting decision  Based on the idea that human decision behavior is adaptive and that  consumers dispose of a number of different decision heuristics that they  apply in different decision contexts  The quality of consumer decision support in terms of perceived usefulness  and ease of use has an important impact on a consumer's behavioral  intentions – For example, in terms of reusing the recommender system in the future - 4 -

  5. Preference construction ‐ Theories from cognition and decision  psychology Theory Description Context effects Additional irrelevant (inferior) items in an item set significantly  influence the selection behavior Primacy/recency effects Items at the beginning and the end of a list are analyzed  significantly more often than items in the middle of a list Framing effects The way in which different decision alternatives are presented  influences the final decision taken Priming If specific decision properties are made more available in  memory, this influences a consumer's item evaluations Defaults Preset options bias the decision process - 5 -

  6. Preference construction ‐ Theories from personality and social  psychology Theory Description Internal vs. external LOC Externally influenced users need more guidance; internally  controlled users want to actively and selectively search for  additional information Need for closure Describes the individual pursuit of making a decision as soon as  possible Maximizer vs. satisficer Maximizers try to find an optimal solution; satisficers search for  solutions that fulfill their basic requirements Conformity A person's behavior, attitudes, and beliefs are influenced by  other people Trust A person's behavioral intention is related to factors such as the  willingness to buy Emotions Mental states triggered by an event of importance for a Person Persuasion Changing attitudes or behaviors - 6 -

  7. Context effects  The way in which we present different item sets to a consumer can have  an enormous impact on the outcome of the overall decision process  A decision is always made depending on the context in which item  alternatives are presented  Additions of completely inferior item alternatives can trigger significant  changes in choice behaviors  Different context effects are presented in the following - 7 -

  8. Compromise effect Product A B D price per month 30 20 50 download limit 10GB 6GB 12GB  The addition of alternative D (the decoy alternative) increases the  attractiveness of alternative A because, compared with product D, A has  only a slightly lower download limit but a significantly lower price  Thus A appears to be a compromise between the product alternatives B  and D  D is a so‐called decoy product, which represents a solution alternative  with the lowest attractiveness - 8 -

  9. Asymmetric dominance effect Product A B D price per month 30 20 50 download limit 10GB 6GB 12GB  Product A dominates D in both dimensions (price and download limit)  Product B dominates alternative D in only one dimension (price)  The additional inclusion of D into the choice set could trigger an increase  of the selection probability of A - 9 -

  10. Attraction effect Product A B D price per month 30 250 28 download limit 10GB 36GB 7GB  Product A is a little bit more expensive but of significantly higher quality  than D  The introduction of product D would induce an increased selection  probability for A - 10 -

  11. Summary of context effects  A is the target item, B represents the competitor, and D is the decoy item Effect Description Compromise effect Product A is of slightly lower quality but has a significantly  lower price Asymmetric dominance  effect Product A dominates D in both dimensions (product B does  not) Attraction effect Product A is a little more expensive but has a significantly higher quality  These effects can be exploited for different purposes within the scope of  recommendation sessions – Increased selection share of a target product – Increased confidence in a decision – Increased willingness to buy - 11 -

  12. Calculate dominance relationships  Calculation of a dominance value for an item ? in the item set ???? ??? ?? ???? ? ???? ? ?,???? ? ? ? ?∈?????? ?∈??????????  This value is calculated by a pairwise comparison of the item property  values of ? with each ? in ????  Example: Product A B D price per month 30 20 50 download limit 10GB 6GB 12GB ???,????? 0.92 ‐0.08 ‐0.83 - 12 -

  13. Primacy/recency effects as a cognitive phenomenon  Describe situations in which information units at the beginning (primary)  and at the end (recency) of a list of items are more likely remembered  than information units in the middle of the list  Primacy/recency effects in recommendation dialogs must be taken into  account because different question sequences can potentially change the  selection behavior of consumers - 13 -

  14. Primacy/recency effects as a decision phenomenon  Describe situations in which items presented at the beginning and at the  end of a list are evaluated significantly more often compared with items in  the middle of a list  The same phenomenon exists as well in the context of web search  scenarios: – Web links at the beginning and the end of a list are activated significantly  more often than those in the middle of the list  Typically, users are not interested in evaluating large lists of items to  identify those that best fit their wishes and needs  Consequently, a recommender application must calculate rankings that  reduce the cognitive overheads of a user as much as possible - 14 -

  15. Framing  Denotes the effect that the way a decision alternative is presented  influences the decision behavior of the user – For example, the way pricing information is presented to a user significantly  influences the way in which other attributes of a certain decision alternative  are evaluated (price framing)  Attribute framing denotes the phenomenon that different but equivalent  descriptions of a decision task lead to different final decisions – For example, consumers prefer to buy meat that is 80 percent lean compared  with meat that is 20 percent fat  Consumers who are highly familiar with a specific type of product are less  amenable to framing effects, as they have clear preferences that should  be fulfilled by the recommended product - 15 -

  16. Priming  Denotes the idea of making some properties of a decision alternative  more accessible in memory, with the consequence that this setting will  directly influence the evaluations of a consumer  Background priming (Mandel and Johnson 1999) exploits the fact that  different page backgrounds can directly influence the decision‐making  process – An example is provided by Mandel and Johnson (1999), in which one version of  an online furniture selling environment had a background with coins and the  second version had a cloudy background (cirrocumulus), which triggered  feelings such as comfort or silence. Users who interacted with the first version  chose significantly less expensive products compared with those who  interacted with the cloudy‐background version.  The reduction of questions in a recommendation dialog is another aspect  of priming - 16 -

  17. Defaults  Play an important role in decision‐making processes because people often  tend to favor the status quo compared with other potentially equally  attractive decision alternatives  Tendency to maintain decisions and being reluctant to change the current  state is also called status quo bias  Potential changes to the current state are always related to some kind of  losses or expected gains – and people are typically loss‐averse  If default options are used in the presentation of decision alternatives,  users are reluctant to change this setting (the current state)  Consumers tend to associate a certain risk with changing a default → Biases in decision processes → Reduce the overall interac?on effort and ac?vely support consumers in the  product selection process - 17 -

  18. Personality and social psychology  Besides the cognitive and decision psychological phenomena, different  personality properties pose specific requirements on the design of  recommender user interfaces – Locus of control (LOC) – Need for closure (NFC) – Maximizer and satisficer (MaxSat) – Conformity – Trust – Emotions – Persuasion - 18 -

  19. Locus of control (LOC)  The amount a human being is able to control occurring events  Users should be able to decide on their own with which type of interface  they prefer to interact  External LOC – Predefined and static dialogs better support users without a special interest in  controlling the recommendation process  Internal LOC – More flexible dialogs better support users with a strong interest in controlling  the recommendation process  More flexible recommender user interfaces not only let the user select  the parameters they want to specify but also actively propose interesting  parameters and feature settings - 19 -

  20. Need for closure (NFC)  Denotes the individual's need to arrive at a decision as soon as possible  and to get feedback on how much effort is still needed to successfully  complete a decision task – Inclusion of progress bars – Immediate display of temporary recommendation results such that the user  has the flexibility to select an item for detailed inspection whenever he or she  wants – Automated repair actions  Also refers to a tendency of people to prefer predictability and to narrow  down the efforts of an information search as much as possible - 20 -

  21. Maximizer and satisficer (MaxSat)  Maximizers interacting with a recommender application typically need a  longer time span for completing a session – Prefer to know many technical details about the product – Tend to identify an optimal solution that requires an exhaustive search over  the available decision alternatives  Satisficers are searching for "good enough" solutions until one solution is  found that is within an acceptability threshold  Example: Selection of TV channels: – Satisficers focus on the identification of a channel that offers the first  acceptable program – Maximizers spend most of the time on selection activities such that,  compared to satisficers, significantly less viewing time is available for them  Show more application‐oriented (satisficers) or more technical  explanations (maximizers)? - 21 -

  22. Conformity  Is a process in which a person's behaviors, attitudes, and beliefs are  influenced by other people  Recommenders have the potential to affect users' opinions of items  Cosley et al. (2003) investigated whether the display of item predictions  affects a user's rating behavior – The outcome of this experiment was that users confronted with a prediction  significantly changed (adapted) their rating behavior – The changed rating behavior can be explained by the fact that the display of  ratings simply influences people's beliefs → The recommender user interface can have a strong impact on a user’s  rating behavior - 22 -

  23. Trust  Is an important factor that influences a consumer's decision whether to  buy a product  In online sales environments trust is very hard to establish but easy to lose  A customer's willingness to buy or return to a web site are important  trust‐induced benefits  Major elements of a recommender user interface that support trust  building are – explanations, – product comparisons, – and automated repair functionalities  Perceived level of trust is also influence by the overall quality of  recommendations - 23 -

  24. Emotions  Are ignored by most of the existing recommender applications  An emotion can be defined as "a state usually caused by an event of  importance to the subject". It typically includes – a conscious mental state with a recognizable quality of feeling and directed  towards some object, – a bodily perturbation of some kind, – recognizable expressions of the face, tone of voice, and gesture – and a readiness for certain kinds of action" (Oatley and Jenkins 1996)  MovieProfiler (www.movieprofiler.com) – The search engine of MovieProfiler supports item search on the basis of an  emotional profile specified by the user – A user indicates on a five‐point psychometric scale which specific emotions  should be activated by a film – Users are able to evaluate movies regarding the emotions fear, anger, sorrow,  joy, disgust, acceptance, anticipation, and surprise - 24 -

  25. MovieProfiler (www.movieprofiler.com) - 25 -

  26. Persuasion  Recommender technologies can be interpreted as persuasive technologies  in the sense of Fogg: – "Persuasive technology is broadly defined as technology that is designed to  change attitudes or behaviors of the users through persuasion and social  influence, but not through coercion" (Fogg 2003)  This interpretation is admissible primarily if recommendation  technologies are applied with the goal of supporting (not manipulating)  the customer in finding the product that fits his or her wishes and needs   Obviously, persuasive applications raise ethical considerations, as all of  the effects mentioned here could be applied to stimulate the customer to  purchase items that are unnecessary or not suitable - 26 -

  27. Discussion and summary  Research has clearly pointed out that preference stability in decision  processes does not exist  Various forms of an online users' purchasing behavior were described  The understanding of online users' purchasing behavior is of high  importance for companies  This purchasing behavior can be explained by different models of human  decision making  The nonexistence of stable preferences led to the development of  different alternative decision models  By taking the different models of human decision making into account,  recommender systems are able to influence humans' decision process - 27 -

  28. Literature  [Chen and Pu 2005] Trust building in recommender agents, 1st International Workshop onWeb Personalisation,  Recommender Systems and Intelligent User Interfaces (WPRSIUI ’05) (Reading, UK), 2005, pp. 135–145  [Chen and Pu 2008] A cross‐cultural user evaluation of product recommender interfaces, Proceedings of the 2008 ACM  Conference on Recommender Systems (RecSys ’08) (Lausanne, Switzerland), ACM, 2008, pp. 75–82  [Cosley et al. 2003] Is seeing believing? How recommender system interfaces affect users’ opinions, Proceedings of the  SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’03) (Fort Lauderdale, FL), 2003, pp. 585–592  [Felfernig et al. 2008] Persuasion in knowledge‐based recommendation, Proceedings of the 2nd International Conference  on Persuasive Technologies (Persuasive ’08) (Oulu, Finland), vol. 5033, Springer, 2008, pp. 71–82  [Fog 2003] Persuasive technology – using computers to change what we think and do, Morgan Kaufmann, 2003  [Gigerenzer 2007] Bauchentscheidungen, Bertelsmann Verlag, March 2007  [Mandel and Johnson 1999] Constructing preferences online: canweb pages change what you want?, Unpublished  manuscript (Wharton School, University of Pennsylvania), 1999  [Oatley and Jenkins 1996] Understanding emotions, Blackwell, 1996  [Payne et al. 1993] The adaptive decision maker, Cambridge University Press, 1993  [Simon 1955] A behavioral model of choice, Quarterly Journal of Economics 69 (1955), no. 1, 99–118 - 28 -