Повышение качества покупательского опыта в традиционных магазинах с помощью приложения — помощника по покупкам на основе дополненной реальности, использующего персонализированные рекомендации и объяснимый искусственный интеллект
Enhancing brick-and-mortar store shopping experience with an augmented reality shopping assistant application using personalized recommendations and explainable artificial intelligence
2022-04-11
SCID: 54.1/qsz4dmwd
Discuss with AI
ассистент по покупкам с дополненной реальностьюисследование проектирования наукиобъяснимый искусственный интеллектомниканальный ритейлперсонализированные рекомендации
Figures from the paper
Abstract (AI)
Цель: Переход к омниканальной розничной торговле признан будущим ритейла; он предполагает использование цифровых технологий, например помощников по покупкам на основе дополненной реальности, для повышения качества покупательского опыта. Однако ритейлеры сталкиваются с трудностями при внедрении таких технологий в традиционных магазинах. В связи с этим в настоящем исследовании изучается влияние приложения — помощника по покупкам на основе дополненной реальности для смартфонов, использующего персонализированные рекомендации и функции объяснимого искусственного интеллекта, на покупательский опыт клиентов. Методология: Авторы применяют подход дизайн-научного исследования для разработки артефакта приложения — помощника по покупкам, оцененного с помощью онлайн-эксперимента (n = 252), предоставившего качественные и количественные данные. Результаты: Результаты свидетельствуют о положительном влиянии приложения — помощника по покупкам на основе дополненной реальности на восприятие клиентами опыта покупок в традиционных магазинах. На основе эмпирических данных исследование также выявляет возможные направления совершенствования артефакта. Ограничения и научные выводы: Оценка в данном исследовании ограничена онлайн-подходом. Поэтому в будущих исследованиях следует проверить фактическое использование технологии в традиционных магазинах. Вопреки выводам устоявшихся теорий — модели принятия технологий и теории использования и удовлетворения, — данное исследование показывает, что улучшение покупательского опыта не всегда приводит к повышению намерения совершить покупку или посетить традиционный магазин. Кроме того, исследование предлагает новые принципы проектирования и идеи для создания приложений — помощников по покупкам на основе дополненной реальности, которые будущие исследователи смогут использовать для разработки усовершенствованных версий таких приложений. Практическая значимость: Статья демонстрирует, что артефакт помощника по покупкам предоставляет хорошие возможности для улучшения покупательского опыта пользователей на пути к покупке, поскольку может поддерживать клиентов, предлагая им разнообразную...
Key Findings
1
Мобильное приложение дополненной реальности с персонализированными рекомендациями и объяснимым искусственным интеллектом положительно влияет на восприятие покупателями опыта посещения обычных магазинов.
2
Улучшение покупательского опыта не обязательно повышало намерение совершить покупку или посетить обычный магазин, вопреки ожиданиям устоявшихся теорий.
3
Артефакт разработан в рамках дизайн-научного исследования и оценён в онлайн-эксперименте с участием 252 человек с использованием качественных и количественных данных.
4
Результаты ограничены онлайн-оценкой; необходимы дальнейшие исследования фактического использования технологии в физических магазинах.
5
Исследование выявляет направления совершенствования артефакта и предлагает новые принципы проектирования более развитых помощников для покупок с дополненной реальностью.
Research Object
Приложение-помощник для покупок на основе дополненной реальности для смартфонов, предназначенное для обычных розничных магазинов
Research Subject
Влияние приложения на покупательский опыт клиентов в обычных розничных магазинах, включая эффекты персонализированных рекомендаций и объяснимого искусственного интеллекта
Publication Details
Publication Date
2022-04-11
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
128
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest