Based on “Different but Equal? A Field Experiment on the Impact of Recommendation Systems on Mobile and Personal Computer Channels in Retail” by Dongwon Lee, Anandasivam Gopal & Sung-Hyuk Park (2020) in Information Systems Research, 31(3):pp.892-912.
무엇을, 왜 연구했나?
온라인 쇼핑 환경에서 개별 사용자의 관심사에 따라 맞춤형 상품을 추천하는 시스템은 사용자들이 원하는 상품을 쉽게 찾게 도와줌으로써 사용자들의 쇼핑 경험을 개선하고 온라인 쇼핑몰의 매출을 증가시키는 데 기여한다. 그런데 온라인 쇼핑의 주 채널이 데스크톱에서 모바일 중심으로 이동하고 있는 데 반해 상품 추천 시스템에 관한 이전 연구들은 모두 데스크톱 환경에 초점을 맞췄다.
하지만 모바일과 데스크톱 채널의 특성이 서로 다른 점을 감안하면 상품 추천 시스템이 사용자에게 미치는 영향도 모바일과 데스크톱에서 다르게 나타날 수 있다. 모바일 채널은 데스크톱 채널과 달리 시간과 장소에 구애받지 않고 정보를 획득할 수 있다는 장점이 있는 반면 화면이 작고 해상도가 낮다는 물리적 한계를 갖고 있다. 또 웹사이트의 정보 설계가 데스크톱 환경과 달라서 사용자들이 원하는 상품을 찾으려면 데스크톱보다 높은 탐색 비용이 요구된다. 이런 높은 탐색 비용 때문에 이용자들은 모바일 채널에서는 면밀한 상품 간 비교를 거쳐 구매하기보다는 쉽고 빠르게 살 수 있는 상품들 위주로 구매하는 성향이 있다. 상품 추천 시스템은 이용자의 탐색 비용을 감소시켜준다는 점에서 모바일 채널에서 더 유용할 수 있다.
또 상품 추천 시스템은 사용자들이 얼마나 다양한 상품을 봤는지, 또 얼마나 다양한 상품을 구매했는지에도 영향을 미칠 수 있다. 그동안 학계 및 업계에서는 추천 시스템이 제품 다양성에 미치는 영향을 두고 의견이 엇갈렸다. 일부 연구는 추천 시스템의 알고리즘은 많은 사람이 구매한 상품을 지속적으로 추천함으로써 판매 순위가 높은 상품의 구매를 더 촉진하고, 전체 시장의 판매 다양성을 낮춘다고 밝힌다. 이와 달리 추천 시스템이 사용자들로 하여금 자신이 원하는 니치 상품에 노출될 기회를 늘려서 전체 시장에서의 판매 다양성을 높인다는 연구 결과도 있다.
홍콩과학기술대, 미국 메릴랜드대, KAIST 연구진으로 구성된 본 연구팀은 모바일과 데스크톱 채널에 따라 온라인 쇼핑의 상품 추천 시스템이 개별 사용자의 구매 의사결정과 전체 시장의 다양성에 미치는 영향이 어떻게 달라지는지를 분석했다.
이동원dongwon@ust.hk
홍콩과학기술대학교 경영대학 정보시스템(ISOM) 교수
필자는 KAIST에서 컴퓨터공학 학사, IT 비즈니스 석사를 받고 미국 메릴랜드대에서 정보시스템 박사 학위를 받았다. 메릴랜드대에서 강의했으며 2017년부터 홍콩과기대 경영대학에서 부교수로 재직 중이다. 주요 연구 분야는 비즈니스 데이터 분석, 모바일 커머스, 디지털 너지 디자인, 디지털 전환, 프로토콜 경제 등이다.
