王永貴, 劉冬梅

（1. 浙江工商大學(xué), 浙江 杭州 310018；2. 對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 國際商學(xué)院, 北京 100029）

一、引 言

隨著云計(jì)算、人工智能等數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，基于數(shù)據(jù)和算法的個性化推薦得到了廣泛應(yīng)用，大量企業(yè)采用這種技術(shù)幫助用戶快速發(fā)現(xiàn)自己感興趣的產(chǎn)品。例如，網(wǎng)易云音樂根據(jù)用戶的聽歌習(xí)慣為用戶推薦可能喜歡的歌曲；淘寶根據(jù)用戶的購買行為數(shù)據(jù)為用戶推薦可能感興趣的商品；愛奇藝根據(jù)用戶的瀏覽記錄、互動評論和分享記錄為用戶推薦可能想看的視頻。個性化推薦不僅有助于降低用戶的搜索成本、減輕信息過載給用戶帶來的負(fù)擔(dān)（王永貴和洪傲然，2022），也能給企業(yè)帶來巨額收益（Adomavicius等，2018）。根據(jù)網(wǎng)易云音樂發(fā)布的招股書，用戶播放的每10首歌里就有2.8首來自平臺的個性化推薦①摘自證券時(shí)報(bào)網(wǎng),《網(wǎng)易云音樂擬赴港上市，2020年?duì)I收49億，在線活躍用戶1.8億》，https://www.stcn.com/article/detail/375326.html。。類似地，愛奇藝CTO湯興在2013年就指出，個性化推薦帶來的播放量超過其總流量的50%②摘自中國經(jīng)濟(jì)時(shí)報(bào)，《愛奇藝視頻推個性化首頁》，https://lib.cet.com.cn/paper/szb_con/166340.html。；愛奇藝2020年第四季度財(cái)報(bào)顯示，觀看愛奇藝App首頁推薦內(nèi)容的用戶數(shù)量同比增長了一倍③摘自搜狐網(wǎng)，《爆款內(nèi)容頻出，愛奇藝(IQ.US)如何做到行業(yè)“領(lǐng)跑者”?》，https://business.sohu.com/a/451 503 306_323 087。。

個性化推薦的核心是推薦系統(tǒng)根據(jù)不同算法向用戶輸出推薦信息列表以及向用戶解釋推薦的理由或依據(jù)（Xiao和Benbasat，2007）。這種推薦解釋采用文字或圖片等形式向用戶解釋說明推薦產(chǎn)品的理由，本質(zhì)上是一種說服行為（李治和孫銳, 2019）。由于產(chǎn)品推薦取決于系統(tǒng)的推薦算法，而推薦系統(tǒng)往往采用不同的推薦算法，因此企業(yè)做出的推薦解釋也會采用不同的表達(dá)形式來突出產(chǎn)品推薦的核心依據(jù)。例如，部分企業(yè)突出了產(chǎn)品推薦是基于用戶之間的相似性而做出的，如“購買該商品的其他買家還購買了……”（來自淘寶）或“喜歡這首歌曲的人，還喜歡……”（來自網(wǎng)易云音樂）；但也有部分企業(yè)突出了產(chǎn)品推薦是基于產(chǎn)品之間的相似性而做出的，如“相似好貨，為你推薦……”（來自京東）或“根據(jù)你聽過的歌曲推薦……”（來自QQ音樂）。根據(jù)Tversky和Kahneman（1981）提出的框架效應(yīng)理論，同一問題往往會因語言表達(dá)方式的不同而導(dǎo)致完全不同的決策結(jié)果。例如，Levin和Gaeth（1988）將對事物某一特征的不同表達(dá)方式稱為特征框架（attribute framing），他們發(fā)現(xiàn)，分別從積極（75%的瘦肉）或消極（25%的肥肉）方面來描述同一份牛肉時(shí)，消費(fèi)者更偏好積極框架下的牛肉。那么，個性化推薦中企業(yè)向用戶解釋推薦理由時(shí)，采用突出用戶之間相似性和突出產(chǎn)品之間相似性兩種不同的表達(dá)方式是否也會產(chǎn)生框架效應(yīng)？企業(yè)應(yīng)該如何在上述兩種推薦解釋框架之間做出抉擇呢？

對上述問題的解答具有重要的應(yīng)用價(jià)值，因?yàn)楦淖兺扑]解釋的表達(dá)方式通常是一種成本幾乎為零的行為，但這種細(xì)微的改變可能顯著地提高消費(fèi)者對產(chǎn)品推薦的點(diǎn)擊率。迄今為止，學(xué)術(shù)界對這一問題的研究還相對匱乏，只有Gai和Klesse（2019）做了初步探討，她們實(shí)證檢驗(yàn)了突出用戶之間相似性和突出產(chǎn)品之間相似性兩種推薦解釋框架對消費(fèi)者點(diǎn)擊行為的直接影響及其邊界條件。她們雖然驗(yàn)證了兩種推薦解釋框架對消費(fèi)者點(diǎn)擊行為的直接影響，但是并未探討其內(nèi)在機(jī)制問題。本文在該研究的基礎(chǔ)上，深入剖析并驗(yàn)證了這種框架效應(yīng)產(chǎn)生的內(nèi)在機(jī)制，同時(shí)還探討并檢驗(yàn)了推薦解釋框架通過中介機(jī)制作用于消費(fèi)者點(diǎn)擊意愿這一間接影響過程的邊界條件。

具體而言，本文基于社會影響理論，以淘寶平臺為研究情境，通過3個實(shí)驗(yàn)探討了下列問題：①感知產(chǎn)品匹配性在推薦解釋框架（突出用戶之間相似性的框架/突出產(chǎn)品之間相似性的框架）對消費(fèi)者點(diǎn)擊意愿影響過程中的中介作用；②產(chǎn)品類型（享樂型/實(shí)用型）對推薦解釋框架通過感知產(chǎn)品匹配性影響消費(fèi)者點(diǎn)擊意愿的中介過程的調(diào)節(jié)作用；③推薦數(shù)量（一個/多個）對推薦解釋框架通過感知產(chǎn)品匹配性影響消費(fèi)者點(diǎn)擊意愿的中介過程的調(diào)節(jié)作用。這些探討不僅可以補(bǔ)充和完善個性化推薦領(lǐng)域的相關(guān)研究，也可以拓展社會影響理論和框架效應(yīng)理論在市場營銷領(lǐng)域的應(yīng)用研究，還可以為企業(yè)實(shí)施個性化推薦策略提供實(shí)踐啟示。

綜上所述，本文的研究框架如圖1所示。

圖1 研究理論框架

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）個性化推薦及推薦解釋

個性化推薦（personalized recommendation）是指企業(yè)的推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶的瀏覽或購買等歷史行為數(shù)據(jù)來預(yù)測其感興趣的內(nèi)容并提供即時(shí)建議的一種營銷策略（孫魯平等，2016；Gai和Klesse，2019）。智能推薦系統(tǒng)為消費(fèi)者提供個性化產(chǎn)品推薦的過程包括數(shù)據(jù)輸入、推薦算法和推薦列表輸出三個步驟，其中數(shù)據(jù)輸入是獲取消費(fèi)者特征、偏好和行為等信息并用于推薦的過程，推薦算法則是用于為消費(fèi)者建立偏好模型，而推薦列表輸出即根據(jù)偏好模型向消費(fèi)者展示不同的產(chǎn)品（孫魯平等，2016）。從個性化推薦生成的過程可以看出，個性化推薦系統(tǒng)的特征分為四個方面：推薦輸入、系統(tǒng)類型、交互過程和推薦輸出，其中推薦輸出又包括輸出內(nèi)容（如推薦產(chǎn)品的信息、推薦列表的構(gòu)成、推薦解釋等）和輸出形式（如推薦數(shù)量、列表編排和界面布局等）（Xiao和Benbasat，2007）。

研究表明，個性化推薦對消費(fèi)者決策具有重要影響。Senecal和Nantel（2004）比較了三種不同來源的產(chǎn)品推薦對消費(fèi)者選擇的影響：相較于來自“專家”和“其他消費(fèi)者”的推薦，當(dāng)產(chǎn)品來自于“推薦系統(tǒng)”時(shí)，消費(fèi)者選擇該產(chǎn)品的可能性最高。進(jìn)一步的研究證明：相較于同時(shí)來自“專家”和“其他消費(fèi)者”的推薦或者“推薦系統(tǒng)”和“其他消費(fèi)者”的推薦，當(dāng)產(chǎn)品同時(shí)來自“專家”和“推薦系統(tǒng)”的推薦時(shí)，消費(fèi)者選擇該產(chǎn)品的可能性更高（Xu等，2020）。此外，既有研究還分別考察了個性化推薦系統(tǒng)不同的特征及其使用對消費(fèi)者決策過程和結(jié)果的影響（Ariely等，2004；Knijnenburg等，2012；Bollen等，2010；陳梅梅等，2020；Liao和Sundar，2022；Chen和Pu，2014；陳明亮和蔡日梅，2009），但只有少數(shù)的學(xué)者研究了推薦解釋這一特征所帶來的影響。

推薦解釋是個性化推薦系統(tǒng)特征的重要組成部分，它是指“以文字、圖片、動畫、聲音或者其他形式對推薦的依據(jù)、理由或推薦過程中遇到的問題向用戶進(jìn)行解釋或說明的方式”（李治和孫銳，2019）。有效的推薦解釋可以使隱藏的原因和數(shù)據(jù)更加透明化，進(jìn)而增加消費(fèi)者對推薦系統(tǒng)的信任（Wang和Benbasat，2007）。例如，李治和孫銳（2019）發(fā)現(xiàn)，當(dāng)消費(fèi)者對產(chǎn)品的信任程度較低時(shí)，推薦解釋會顯著提高消費(fèi)者對推薦產(chǎn)品的采納和購買意愿。同時(shí)，他們還比較了動態(tài)和靜態(tài)的推薦解釋所帶來的影響差異；Gai和Klesse（2019）的研究結(jié)果表明：相比突出產(chǎn)品之間相似性的框架，突出用戶之間相似性的框架會促進(jìn)消費(fèi)者對產(chǎn)品推薦的點(diǎn)擊行為；但對于富有經(jīng)驗(yàn)的消費(fèi)者，此效應(yīng)則會減弱；同時(shí)，當(dāng)個性化推薦參照的產(chǎn)品對消費(fèi)者不具有吸引力時(shí)，此效應(yīng)則會消失；再者，當(dāng)還有其他線索表明消費(fèi)者與他人存在差異時(shí)，此效應(yīng)則會被逆轉(zhuǎn)。但是，她們雖然驗(yàn)證了兩種推薦解釋框架對消費(fèi)者點(diǎn)擊行為的直接影響以及消費(fèi)者經(jīng)驗(yàn)、產(chǎn)品吸引力和個體差異對這種直接效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用，卻并未探討上述影響產(chǎn)生的內(nèi)在機(jī)制問題以及當(dāng)存在中介機(jī)制時(shí)，這種間接影響效應(yīng)發(fā)生的邊界條件。

綜上所述，個性化推薦對消費(fèi)者決策具有重要影響，理論和實(shí)務(wù)界都在不斷探索如何改進(jìn)和完善個性化推薦系統(tǒng)，進(jìn)而有效提高個性化推薦的效果和創(chuàng)造更大的價(jià)值。推薦解釋框架作為個性化推薦系統(tǒng)的特征之一，雖然不像推薦系統(tǒng)的技術(shù)特征對推薦效果產(chǎn)生決定性影響，但也會對消費(fèi)者決策產(chǎn)生不可忽視的顯著影響。因此，本研究在前人研究的基礎(chǔ)上，繼續(xù)挖掘和探討推薦解釋的不同表達(dá)方式所帶來的框架效應(yīng)，并通過引入社會影響理論來深入剖析并驗(yàn)證推薦解釋框架效應(yīng)產(chǎn)生的內(nèi)在機(jī)制以及這種框架效應(yīng)存在的重要邊界條件。

（二）推薦解釋框架對消費(fèi)者點(diǎn)擊意愿的影響：感知產(chǎn)品匹配性的中介作用

突出產(chǎn)品之間相似性的框架，如“與您購買產(chǎn)品相似的產(chǎn)品還有……”，向消費(fèi)者表明推薦的產(chǎn)品與其已購買的產(chǎn)品具有某些相似的特征或?qū)傩裕欢怀鲇脩糁g相似性的框架，如“購買該產(chǎn)品的其他買家還購買了……”，則不僅向消費(fèi)者表明推薦的產(chǎn)品與其已經(jīng)購買的產(chǎn)品具有相關(guān)性，而且還表明此推薦是基于其與其他賣家之間相似的品味，因?yàn)樗麄兌紝ν划a(chǎn)品產(chǎn)生購買興趣（Gai和Klesse，2019）。根據(jù)Gai和Klesse（2019）的研究結(jié)論，突出用戶之間相似性的框架往往比突出產(chǎn)品之間相似性的框架更能提高消費(fèi)者對推薦產(chǎn)品的點(diǎn)擊意愿。本文在該研究的基礎(chǔ)上，從社會影響理論出發(fā)，進(jìn)一步分析突出用戶之間相似性的框架比突出產(chǎn)品之間相似性的框架更具優(yōu)勢的內(nèi)在原因。

相比突出產(chǎn)品之間相似性的框架，突出用戶之間相似性的框架還表明產(chǎn)品推薦是基于消費(fèi)者之間相似的品味，這種額外信息使消費(fèi)者的態(tài)度和行為受到他人的社會影響。其中，社會影響是指個體的態(tài)度和行為受到他人的影響而發(fā)生改變（Rook和Fisher，1995）。在眾多影響因素中，個體之間的相似性是個體之間可以向彼此施加社會影響的重要因素（Meyners等，2017），當(dāng)社會影響發(fā)出者與被影響者的相似程度越高時(shí)，被影響者改變態(tài)度并采納影響者意見的可能性就越大（Brown和Reingen，1987）。突出用戶之間相似性的框架表明用戶之間具有相似的購買行為，而消費(fèi)者會根據(jù)自己與他人之間行為的相似程度來評估和判斷自己與他人內(nèi)在的產(chǎn)品偏好和品味的相似程度（Yaniv等，2011）。因此，突出用戶之間相似性的框架會激發(fā)用戶對自己與他人之間品味具有相似性的認(rèn)知和判斷，使消費(fèi)者受到他人購買行為的影響。根據(jù)Kelman（1958）提出的社會影響產(chǎn)生的三種重要機(jī)制，本文認(rèn)為：突出用戶之間相似性的框架主要通過內(nèi)化機(jī)制來使消費(fèi)者的態(tài)度和行為發(fā)生改變的。當(dāng)前，內(nèi)化實(shí)際上已經(jīng)廣泛地運(yùn)用于社會影響的研究，并用來解釋消費(fèi)者是如何形成或改變對目標(biāo)對象的態(tài)度的（Wood，2000）。內(nèi)化的標(biāo)志包括采納他人的意見和改變個體對目標(biāo)對象的評價(jià)，比如消費(fèi)者對產(chǎn)品質(zhì)量的感知（Zhao等，2018）。在突出用戶之間相似性的框架發(fā)生內(nèi)化作用的過程中，消費(fèi)者會根據(jù)推薦解釋所強(qiáng)調(diào)的自己與他人之間已經(jīng)發(fā)生的共同購買行為，認(rèn)為自己與他人具有相同的產(chǎn)品偏好和品味，進(jìn)而改變自己對他人購買的其他產(chǎn)品的評價(jià)，并基于此評價(jià)來決定自己對產(chǎn)品推薦的行為響應(yīng)（Deng等，2022；刁雅靜等，2019）。由于突出用戶之間相似性的框架表明推薦的產(chǎn)品來自與自己具有相同的產(chǎn)品偏好和品味的其他買家，本文提出，突出用戶之間相似性的框架產(chǎn)生的內(nèi)化效應(yīng)具體表現(xiàn)為改變消費(fèi)者對推薦產(chǎn)品與自身喜好、品味或興趣之間匹配程度的感知。正是因?yàn)橥怀鲇脩糁g相似性的框架能夠產(chǎn)生社會影響的內(nèi)化效應(yīng)，而突出產(chǎn)品之間相似性的框架僅表明產(chǎn)品的某些特征或?qū)傩灾g具有相似性不能產(chǎn)生這種影響效應(yīng)，所以本文認(rèn)為突出用戶之間相似性的框架比突出產(chǎn)品之間相似性的框架能夠使消費(fèi)者產(chǎn)生更高的感知產(chǎn)品匹配性，進(jìn)而增強(qiáng)其點(diǎn)擊意愿?；谏鲜龇治?，本文提出如下研究假設(shè)：

H1：感知產(chǎn)品匹配性在推薦解釋框架與點(diǎn)擊意愿之間的關(guān)系有中介作用。具體而言，突出用戶之間相似性的框架（vs.突出產(chǎn)品之間相似性的框架）會使消費(fèi)者產(chǎn)生更高的感知產(chǎn)品匹配性，進(jìn)而增強(qiáng)消費(fèi)者的點(diǎn)擊意愿。

（三）產(chǎn)品類型的調(diào)節(jié)作用

消費(fèi)者購買的產(chǎn)品本身也是重要的影響因素，只有當(dāng)購買的產(chǎn)品能夠表達(dá)消費(fèi)者自身的品味時(shí)，突出用戶之間相似性的框架才能促使消費(fèi)者感知自己與他人之間具有相似的品味，從而增強(qiáng)消費(fèi)者的點(diǎn)擊意愿。根據(jù)消費(fèi)者對產(chǎn)品的購買動機(jī)或使用體驗(yàn)，產(chǎn)品可以分為兩種類型：實(shí)用型產(chǎn)品和享樂型產(chǎn)品（Chang等，2012）。實(shí)用型產(chǎn)品是有助于消費(fèi)者完成某些實(shí)際任務(wù)的工具性產(chǎn)品，側(cè)重于解決特定的問題（如空調(diào)和取暖器等）；享樂型產(chǎn)品是能夠?yàn)橄M(fèi)者提供情緒價(jià)值和帶來愉悅體驗(yàn)的產(chǎn)品，強(qiáng)調(diào)的是產(chǎn)品對情感的滿足（如電影和音樂等）（Dhar和Wertenbroch，2000；Hirschman和Holbrook，1982；Moore，2015；魏華等，2016）。消費(fèi)者在選擇享樂型產(chǎn)品時(shí)主要是依據(jù)自己的情緒和感受來進(jìn)行評價(jià)；而在選擇實(shí)用型產(chǎn)品時(shí)則是根據(jù)產(chǎn)品的屬性來進(jìn)行評價(jià)（Dhar和Wertenbroch，2000；Carter和Gilovich，2010；Botti和McGill，2011）。因此，享樂型產(chǎn)品的購買決策更加地主觀和具有個體差異，更多地表達(dá)了消費(fèi)者基于品味的產(chǎn)品偏好，而實(shí)用型產(chǎn)品的購買決策則更加地客觀和受到認(rèn)知驅(qū)動，更多地體現(xiàn)了消費(fèi)者基于質(zhì)量的產(chǎn)品偏好（Spiller和Belogolova，2017；Whitley等，2018）。

當(dāng)消費(fèi)者購買的產(chǎn)品為享樂型時(shí)，突出用戶之間相似性的框架能夠促使消費(fèi)者感知自己與其他賣家之間具有相似的品味，進(jìn)而使消費(fèi)者受到他人的影響，而當(dāng)消費(fèi)者購買的產(chǎn)品為實(shí)用型時(shí)，這種效應(yīng)則會減弱。消費(fèi)者對實(shí)用型產(chǎn)品的購買更多的是基于復(fù)雜認(rèn)知處理后做出的理性選擇，并且在這個過程中消費(fèi)者會根據(jù)自己的知識和經(jīng)驗(yàn)來評估產(chǎn)品的客觀屬性是否符合自己的要求（Whitley等，2018）。因此，當(dāng)消費(fèi)者購買的產(chǎn)品為實(shí)用型時(shí)，突出產(chǎn)品之間相似性的框架更加直接表明推薦的產(chǎn)品和消費(fèi)者已經(jīng)購買的產(chǎn)品具有某些相似的屬性，反而會更加有效激發(fā)消費(fèi)者對推薦產(chǎn)品的點(diǎn)擊意愿。現(xiàn)有研究也表明消費(fèi)者對享樂型產(chǎn)品的購買會更多地受到他人購買行為的影響，而對實(shí)用型產(chǎn)品的購買則會更少地受到他人購買行為的影響（Park等，2018）。根據(jù)上述分析，本文提出如下假設(shè)：

H2：推薦解釋框架通過感知產(chǎn)品匹配性影響點(diǎn)擊意愿的中介過程受到產(chǎn)品類型的調(diào)節(jié)作用。具體而言，對于享樂型產(chǎn)品而言，突出用戶之間相似性的框架（vs.突出產(chǎn)品之間相似性的框架）會使消費(fèi)者產(chǎn)生更高的感知產(chǎn)品匹配性，進(jìn)而增強(qiáng)消費(fèi)者的點(diǎn)擊意愿；對于實(shí)用型產(chǎn)品而言，突出產(chǎn)品之間相似性的框架（vs.突出用戶之間相似性的框架）會使消費(fèi)者產(chǎn)生更高的感知產(chǎn)品匹配性，進(jìn)而增強(qiáng)消費(fèi)者的點(diǎn)擊意愿。

（四）推薦數(shù)量的調(diào)節(jié)作用

推薦輸出的產(chǎn)品數(shù)量是個性化推薦系統(tǒng)重要的特征之一，當(dāng)前不同企業(yè)推薦產(chǎn)品的數(shù)量具有差異，如淘寶平臺上消費(fèi)者發(fā)生購買行為后，部分商家發(fā)送一個產(chǎn)品推薦鏈接，也有部分商家會發(fā)送多個產(chǎn)品推薦鏈接。本研究認(rèn)為隨著推薦數(shù)量的增加，突出用戶之間相似性的框架相較于突出產(chǎn)品之間相似性的框架的優(yōu)勢則會消失，即當(dāng)推薦產(chǎn)品的數(shù)量為多個時(shí)，感知產(chǎn)品匹配性和點(diǎn)擊意愿在兩種推薦解釋框架條件下沒有顯著差異。原因如下：

突出用戶之間相似性的框架比突出產(chǎn)品之間相似性的框架更加具有優(yōu)勢是因?yàn)橥怀鲇脩糁g相似性的框架還表明了產(chǎn)品推薦是基于消費(fèi)者之間相似的品味，進(jìn)而使消費(fèi)者對推薦產(chǎn)品的態(tài)度和評價(jià)受到他人的影響。因此，突出用戶之間相似性的框架產(chǎn)生社會影響的前提假設(shè)是消費(fèi)者也認(rèn)為自己與其他購買了同一產(chǎn)品的買家具有相似的品味。品味表示一種整體傾向，體現(xiàn)了個體對某個事物喜歡或不喜歡的認(rèn)知形態(tài)（Ho和Lim，2018），并且具有高度的獨(dú)特性（Ghoshal等，2015）。個體往往會根據(jù)他人所做出的選擇來推斷他人的品味和喜好（Barasz等，2016），并且這種推斷主要涉及較低水平的認(rèn)知過程，因而具有很強(qiáng)的主觀性（Ho和Lim，2018）。在突出用戶之間相似性的框架條件下，推薦產(chǎn)品的數(shù)量越多，則意味著與消費(fèi)者購買同一產(chǎn)品的其他買家還購買了多個別的相似產(chǎn)品。這樣，消費(fèi)者很容易主觀上認(rèn)為其他買家對此類產(chǎn)品的喜好非常廣泛而且偏好也不夠明確，進(jìn)而影響了消費(fèi)者對自己與他人品味具有相似性的認(rèn)知。再者，現(xiàn)有研究也表明選項(xiàng)集中商品數(shù)量的增加很容易給消費(fèi)者造成認(rèn)知負(fù)擔(dān)，進(jìn)而影響消費(fèi)者對產(chǎn)品的判斷和選擇（劉楠等，2017）。據(jù)此，本文提出如下研究假設(shè)：

H3：推薦解釋框架通過感知產(chǎn)品匹配性影響點(diǎn)擊意愿的中介過程受到推薦數(shù)量的調(diào)節(jié)作用。具體而言，隨著推薦數(shù)量的增加，突出用戶之間相似性的框架（vs.突出產(chǎn)品之間相似性的框架）通過提高感知產(chǎn)品匹配性進(jìn)而增強(qiáng)消費(fèi)者點(diǎn)擊意愿的效應(yīng)則會消失。

三、研究設(shè)計(jì)和結(jié)果分析

本文通過設(shè)計(jì)三個實(shí)驗(yàn)來考察推薦解釋框架對點(diǎn)擊意愿影響的內(nèi)在機(jī)制與邊界條件。其中，實(shí)驗(yàn)1旨在探究推薦解釋框架對點(diǎn)擊意愿的影響機(jī)制，重點(diǎn)驗(yàn)證了感知產(chǎn)品匹配性的中介作用，即假設(shè)H1；實(shí)驗(yàn)2驗(yàn)證了產(chǎn)品類型對推薦解釋框架通過感知產(chǎn)品匹配性影響點(diǎn)擊意愿的中介過程的調(diào)節(jié)作用，即假設(shè)H2；實(shí)驗(yàn)3驗(yàn)證了推薦數(shù)量對推薦解釋框架通過感知產(chǎn)品匹配性影響點(diǎn)擊意愿的中介過程的調(diào)節(jié)作用，即假設(shè)H3。

（一）實(shí)驗(yàn)1

1.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與被試

實(shí)驗(yàn)1采用單因子（推薦解釋框架：突出用戶之間相似性的框架vs.突出產(chǎn)品之間相似性的框架）組間實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，實(shí)驗(yàn)過程中被試將被隨機(jī)分配到這兩個情境中。本研究借鑒陳梅梅等（2020）學(xué)者的研究，選取圖書作為實(shí)驗(yàn)刺激物，并且將小說《追風(fēng)箏的人》作為用戶已經(jīng)購買的商品，同時(shí)綜合各大網(wǎng)站最新上架的圖書，選定了閱讀和購買人數(shù)都很低的圖書《沒有人比你更屬于這里》作為被推薦的商品，以控制產(chǎn)品熟悉度對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。本次實(shí)驗(yàn)通過線上問卷平臺——見數(shù)（Credamo）招募被試120人，剔除12名未正確識別推薦解釋采用的框架類型或未通過注意力問項(xiàng)的被試，最終得到108份來自獨(dú)立IP的有效問卷，其中男性47人，女性61人，平均年齡30.56歲，學(xué)歷以本科以上居多（占比70.4%），主要是在職人員（占比88%），在校學(xué)生13人（占比12%）。

2.實(shí)驗(yàn)流程

本次實(shí)驗(yàn)的所有流程均通過被試自己的電腦完成。實(shí)驗(yàn)開始后，被試將閱讀一段情境描述：“假設(shè)你在當(dāng)當(dāng)網(wǎng)官方旗艦店購買了一本《追風(fēng)箏的人》，當(dāng)你完成付款后，收到了如下信息?！苯酉聛肀辉噷⒖吹揭粡埮c淘寶商家聊天對話頁面的截圖，其中內(nèi)容為商家發(fā)送的一條其他書籍的推薦信息。推薦解釋框架的操縱借鑒了Gai和Klesse（2019）的研究，突出用戶之間相似性的框架組中使用的表述為“購買此商品的其他顧客也同時(shí)購買了以下產(chǎn)品”，而突出產(chǎn)品之間相似性的框架組中使用的表述為“以下是與您購買的商品相似的商品”。兩個實(shí)驗(yàn)組除了推薦解釋的表述不同之外，其他與推薦書籍相關(guān)的信息均保持一致。

在閱讀完上述材料后，被試首先回答自己對推薦產(chǎn)品的點(diǎn)擊意愿，包括三個測量題項(xiàng)（Yan等，2021）：“請問你有多大的可能/多強(qiáng)的意愿/多高的傾向點(diǎn)擊此推薦的書？”（1=非常不可能/非常弱/非常低，7=非?？赡?非常強(qiáng)/非常高；M=5.23，SD=1.04，α=0.89）。接著被試評價(jià)了感知產(chǎn)品匹配性，也包括三個測量題項(xiàng)（Lee等，2012）：“此推薦的書可能與我的喜好是一致的/此推薦的書可能是符合我品味的/此推薦的書可能是我感興趣的”（1=完全不同意，7=完全同意；M=5.36，SD=0.90，α=0.86）。另外，為了確?？蚣苄?yīng)的穩(wěn)健性，我們需要排除沒有注意到推薦解釋的被試帶來的干擾。被試通過一個單選回答此產(chǎn)品推薦作出的依據(jù)：①跟我一樣購買這本書的其他顧客，他們還購買的書；②與我購買的這本書相似的其他書；③兩者都是；④兩者都不是。最后，被試提供自己的人口統(tǒng)計(jì)信息。

3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

（1）點(diǎn)擊意愿。以被試的點(diǎn)擊意愿為因變量，單因素方差分析的結(jié)果顯示：推薦解釋框架對點(diǎn)擊意愿具有顯著的主效應(yīng)[F（1，106）=5.00，p=0.027＜0.05，ηp2=0.045]。具體而言，與突出產(chǎn)品之間相似性的框架組相比（M產(chǎn)品=5.00，SD=1.21），突出用戶之間相似性的框架組中被試的點(diǎn)擊意愿更高（M用戶=5.44，SD=0.78）。（2）感知產(chǎn)品匹配性的中介作用。首先，以感知產(chǎn)品匹配性為因變量，單因素方差分析的結(jié)果顯示：推薦解釋框架對感知產(chǎn)品匹配性具有顯著的主效應(yīng)[F（1，106）=6.16，p=0.015＜0.05，]。具體而言，與突出產(chǎn)品之間相似性的框架組相比（M產(chǎn)品=5.15，SD=1.01），突出用戶之間相似性的框架組中被試的感知產(chǎn)品匹配性更高（M用戶=5.57，SD=0.72）。

接下來，為了進(jìn)一步檢驗(yàn)感知產(chǎn)品匹配性的中介作用，本文采用Hayes（2013）提出的中介分析模型，用Bootstrapping算法進(jìn)行檢驗(yàn)，重復(fù)取樣量選擇為5 000。在95%的置信度水平下，以點(diǎn)擊意愿為因變量，以感知產(chǎn)品匹配性為中介變量，結(jié)果表明感知產(chǎn)品匹配性的間接效應(yīng)顯著（β=0.32，SE=0.15，95%CI=[0.07，0.65]），并且在控制中介變量感知產(chǎn)品匹配性的情況下，推薦解釋框架對點(diǎn)擊意愿的直接效應(yīng)不再顯著（β=0.11，SE=0.15，95%CI=[-1.85，0.41]）。因此，感知產(chǎn)品匹配性在推薦解釋框架對點(diǎn)擊意愿的影響過程中發(fā)揮了中介作用，如圖2所示。

圖2 感知產(chǎn)品匹配性的中介作用

4.結(jié)果討論

實(shí)驗(yàn)1的結(jié)果支持了假設(shè)H1，即感知產(chǎn)品匹配性在推薦解釋框架對點(diǎn)擊意愿的影響過程中具有中介作用。突出用戶之間相似性的框架比突出產(chǎn)品之間相似性的框架能夠更加有效地增強(qiáng)消費(fèi)者對推薦產(chǎn)品的點(diǎn)擊意愿，這與Gai和Klesse（2019）的研究發(fā)現(xiàn)相一致。這種框架效應(yīng)發(fā)生的內(nèi)在機(jī)制在于：相比突出產(chǎn)品之間相似性的框架，突出用戶之間相似性的框架使消費(fèi)者產(chǎn)生更高的感知產(chǎn)品匹配性，進(jìn)而增強(qiáng)消費(fèi)者的點(diǎn)擊意愿。接下來，實(shí)驗(yàn)2將探究產(chǎn)品類型（享樂型vs.實(shí)用型）在推薦解釋框架通過感知產(chǎn)品匹配性對點(diǎn)擊意愿影響過程中的調(diào)節(jié)作用。

（二）實(shí)驗(yàn)2

1.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與被試

實(shí)驗(yàn)2采用雙因子2（推薦解釋框架：突出用戶之間相似性的框架vs.突出產(chǎn)品之間相似性的框架）×2（產(chǎn)品類型：享樂型vs.實(shí)用型）的組間實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，實(shí)驗(yàn)過程中被試將被隨機(jī)分配4個實(shí)驗(yàn)組。參照張紅霞和劉雪楠（2010）的研究，本研究選取的享樂型產(chǎn)品為香水，實(shí)用型產(chǎn)品為保暖內(nèi)衣。本次實(shí)驗(yàn)同樣通過線上問卷平臺——見數(shù)（Credamo）招募被試168人，剔除15名未正確識別推薦解釋采用的框架類型或未通過注意力問項(xiàng)的被試，共收集153份來自獨(dú)立IP的問卷。其中，男性50人（占比32.7%），女性103人（占比67.3%），被試平均年齡28.52歲，學(xué)歷以本科及以上居多（占比77.8%），主要是在職人員共122人（占比79.7%），在校學(xué)生共31人（占比20.3%）。

2.實(shí)驗(yàn)流程

實(shí)驗(yàn)2的所有流程均通過被試自己的電腦完成。實(shí)驗(yàn)開始后，被試將閱讀一段情境描述。享樂型產(chǎn)品組中的被試看到的內(nèi)容為：“假設(shè)你在絲芙蘭官方旗艦店買了一瓶香水，當(dāng)你完成付款后，收到了商家發(fā)來的一條信息”；實(shí)用型產(chǎn)品組中的被試看到的內(nèi)容為：“假設(shè)你在守棉人官方旗艦店買了一套保暖內(nèi)衣，當(dāng)你完成付款后，收到了商家發(fā)來的一條信息。”接著被試將看到一張與淘寶賣家聊天對話頁面的截圖，內(nèi)容是賣家發(fā)送的一條其他香水/保暖內(nèi)衣的推薦信息。突出用戶之間相似性的框架和突出產(chǎn)品之間相似性的框架條件下采用的表述與實(shí)驗(yàn)1相同。

看完上述材料后，被試依次完成點(diǎn)擊意愿（M=4.88，SD=1.31，α=0.94）和感知產(chǎn)品匹配性（M=5.28，SD=1.03，α=0.85）的測量（與實(shí)驗(yàn)1相同）。此外，被試仍需要回答一個題目來選擇此推薦的依據(jù)：①跟我一樣購買這個商品的其他顧客，他們還購買的商品；②與我購買的這個商品相似的其他商品；③兩者都是；④兩者都不是。最后，被試提供自己的人口統(tǒng)計(jì)信息。

3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

（1）點(diǎn)擊意愿。以被試的點(diǎn)擊意愿為因變量，2（推薦解釋框架：突出用戶之間相似性的框架vs.突出產(chǎn)品之間相似性的框架）×2（產(chǎn)品類型：享樂型vs.實(shí)用型）的雙因素方差分析顯示：推薦解釋框架與產(chǎn)品類型之間的交互作用顯著[F（1，149）=9.06，p=0.003＜0.01，ηp2=0.06]。對交互作用進(jìn)行簡單效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)（如圖3所示）：對于享樂型產(chǎn)品，突出用戶之間相似性的框架比突出產(chǎn)品之間相似性的框架更能提高被試對推薦產(chǎn)品的點(diǎn)擊意愿[M用戶=5.38，SD=0.92；M產(chǎn)品=4.78，SD=1.36；F（1，149）=4.32，p=0.039＜0.05，ηp2=0.031]；對于實(shí)用型產(chǎn)品，突出產(chǎn)品之間相似性的框架比突出用戶之間相似性的框架更能提高被試對推薦產(chǎn)品的點(diǎn)擊意愿[M產(chǎn)品=4.99，SD=1.21；M用戶=4.36，SD=1.50；F（1，149）=4.74，p=0.031＜0.05，ηp2=0.028]。

圖3 推薦解釋框架與產(chǎn)品類型對點(diǎn)擊意愿的影響

（2）感知產(chǎn)品匹配性的中介作用。首先，以感知產(chǎn)品匹配性為因變量，2（推薦解釋框架：突出用戶之間相似性的框架vs.突出產(chǎn)品之間相似性的框架）×2（產(chǎn)品類型：享樂型vs.實(shí)用型）的雙因素方差分析顯示：推薦解釋框架與產(chǎn)品類型之間的交互作用顯著[F（1，149）=10.13，p=0.002＜0.01，ηp2=0.06]。對交互作用進(jìn)行簡單效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)：當(dāng)購買的產(chǎn)品為享樂型時(shí)，突出用戶之間相似性的框架引起的感知產(chǎn)品匹配性得分高于突出產(chǎn)品之間相似性的框架[M用戶=5.62，SD=0.81；M產(chǎn)品=5.22，SD=0.91；F（1，149）=3.13，p=0.079＜0.1，ηp2=0.021]；當(dāng)購買的產(chǎn)品為實(shí)用型時(shí)，突出產(chǎn)品之間相似性的框架引起的感知產(chǎn)品匹配性得分高于突出用戶之間相似性的框架[M產(chǎn)品=5.46，SD=0.94；M用戶=4.83，SD=1.26；F（1，149）=7.46，p=0.007＜0.01，ηp2=0.048]。

接著，本文使用Bootstrap方法進(jìn)行有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)分析（Process Model 8），重復(fù)取樣量選擇為5 000。在95%的置信度水平下，以推薦解釋框架為自變量（突出產(chǎn)品之間相似性的框架設(shè)為0，突出用戶之間相似性的框架設(shè)為1），產(chǎn)品類型為調(diào)節(jié)變量（實(shí)用型設(shè)為0，享樂型設(shè)為1），感知產(chǎn)品匹配性為中介變量，點(diǎn)擊意愿為因變量進(jìn)行分析的結(jié)果顯示：有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)顯著（β=1.06，SE=0.35，95%CI=[0.40，1.75]）。具體而言：當(dāng)產(chǎn)品類型為享樂型時(shí)，推薦解釋框架通過感知產(chǎn)品匹配性對點(diǎn)擊意愿產(chǎn)生影響的中介效應(yīng)正向顯著（β=0.42，SE=0.21，95%CI=[0.02，0.83]）；當(dāng)產(chǎn)品類型為實(shí)用型時(shí)，推薦解釋框架通過感知產(chǎn)品匹配性對點(diǎn)擊意愿產(chǎn)生影響的中介效應(yīng)負(fù)向顯著（β=-0.65，SE=0.27，95%CI=[-1.18，-0.13]）。

4.結(jié)果討論

實(shí)驗(yàn)2的結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)H2，即推薦解釋框架通過感知產(chǎn)品匹配性影響點(diǎn)擊意愿的中間過程受到產(chǎn)品類型的調(diào)節(jié)。當(dāng)購買的產(chǎn)品為享樂型時(shí)，突出用戶之間相似性的框架比突出產(chǎn)品之間相似性的框架更能引起消費(fèi)者對產(chǎn)品匹配性的感知，進(jìn)而提高點(diǎn)擊意愿；而當(dāng)購買的產(chǎn)品為實(shí)用型時(shí)，突出產(chǎn)品之間相似性的框架則比突出用戶之間相似性的框架更能引起消費(fèi)者對產(chǎn)品匹配性的感知，進(jìn)而提高點(diǎn)擊意愿。接下來，實(shí)驗(yàn)3將繼續(xù)探究推薦數(shù)量（一個vs.多個）在推薦解釋框架通過感知產(chǎn)品匹配性對點(diǎn)擊意愿影響過程中的調(diào)節(jié)作用。

（三）實(shí)驗(yàn)3

1.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與被試

實(shí)驗(yàn)3采用雙因子2（推薦解釋框架：突出用戶之間相似性的框架vs.突出產(chǎn)品之間相似性的框架）×2（推薦數(shù)量：一個vs.多個）的組間實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，實(shí)驗(yàn)過程中被試將被隨機(jī)分配4個實(shí)驗(yàn)組。本次實(shí)驗(yàn)仍然選擇了書籍作為實(shí)驗(yàn)刺激物，并且也將小說《追風(fēng)箏的人》作為用戶已經(jīng)購買的產(chǎn)品，被推薦的書籍在一個組為《沒有人比你更屬于這里》，在多個組參考冉雅璇等（2020）學(xué)者的研究設(shè)定為包括《沒有人比你更屬于這里》《單向度的人》和《不安之夜》三本小說。這三本小說均選自各大網(wǎng)站最新上架的并且閱讀和購買人數(shù)都很低的書籍，以控制被試對產(chǎn)品的熟悉度給實(shí)驗(yàn)結(jié)果帶來的影響。本次實(shí)驗(yàn)同樣通過線上問卷平臺——見數(shù)（Credamo）招募被試165人，剔除13名未正確識別推薦解釋采用的框架類型或未通過注意力問項(xiàng)的被試，共收集152份來自獨(dú)立IP的問卷，其中男性68人（占比44.7%），女性84人（占比55.3%），被試平均年齡29.49歲，學(xué)歷以本科及以上居多（占比86.2%），主要是在職人員共141人（占比92.8%），在校學(xué)生共11人（占比7.2%）。

2.實(shí)驗(yàn)流程

實(shí)驗(yàn)3的所有流程也全部通過被試自己的電腦完成。實(shí)驗(yàn)開始后，被試將閱讀一段情境描述：“假設(shè)你在當(dāng)當(dāng)網(wǎng)官方旗艦店購買了一本《追風(fēng)箏的人》，當(dāng)你完成付款后，收到了如下信息?！苯又?，被試將看到一張與淘寶商家聊天對話框的截圖。與實(shí)驗(yàn)1不同的是，在推薦數(shù)量為多個組，被試看到的圖片中包含了三條其他書籍的推薦信息。兩種推薦解釋框架條件下分別采用的表述也與實(shí)驗(yàn)1相同。

在看完上述材料后，被試依次完成點(diǎn)擊意愿（M=5.33，SD=1.13，α=0.90）和感知產(chǎn)品匹配性（M=5.53，SD=0.96，α=0.85）的測量（與試驗(yàn)1和實(shí)驗(yàn)2相同）。另外，被試也需要回答與實(shí)驗(yàn)1相同的題項(xiàng)來判別其是否注意到推薦解釋采用的框架類型。最后，被試提供自己的人口統(tǒng)計(jì)信息。

3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

（1）點(diǎn)擊意愿。以被試的點(diǎn)擊意愿為因變量，2（推薦解釋框架：突出用戶之間相似性的框架vs.突出產(chǎn)品之間相似性的框架）×2（推薦數(shù)量：一個vs.多個）的雙因素方差分析顯示：推薦解釋框架與推薦數(shù)量之間的交互作用顯著[F（1，148）=9.44，p=0.003＜0.01，ηp2=0.06]。對交互作用進(jìn)行簡單效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)（如圖4所示）：當(dāng)推薦數(shù)量為一個時(shí)，突出用戶之間相似性的框架比突出產(chǎn)品之間相似性的框架更能提高被試對推薦產(chǎn)品的點(diǎn)擊意愿[M用戶=5.64，SD=0.77；M產(chǎn)品=4.76，SD=1.50；F（1，148）=12.24，p=0.001＜0.01，ηp2=0.076]；當(dāng)推薦數(shù)量為多個時(shí)，被試對推薦產(chǎn)品的點(diǎn)擊意愿在突出用戶之間相似性的框架和突出產(chǎn)品之間相似性的框架兩種條件下無顯著差異[M產(chǎn)品=5.59，SD=1.02；M用戶=5.38，SD=0.86；F（1，148）=0.69，p=0.41，ηp2=0.005]。

圖4 推薦解釋框架與推薦數(shù)量對點(diǎn)擊意愿的影響

（2）感知產(chǎn)品匹配性的中介作用。首先，以感知產(chǎn)品匹配性為因變量，2（推薦解釋框架：突出用戶之間相似性的框架vs.突出產(chǎn)品之間相似性的框架）×2（推薦數(shù)量：一個vs.多個）的雙因素方差分析顯示：推薦解釋框架與推薦數(shù)量之間的交互作用顯著[F（1，148）=9.86，p=0.002＜0.01，ηp2=0.06]。對交互作用進(jìn)行簡單效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)：當(dāng)推薦數(shù)量為一個時(shí)，突出用戶之間相似性的框架引起的感知產(chǎn)品匹配性得分高于突出產(chǎn)品之間相似性的框架[M用戶=5.75，SD=0.80；M產(chǎn)品=5.08，SD=1.23；F（1，148）=10.12，p=0.002＜0.01，ηp2=0.064）；當(dāng)推薦數(shù)量為多個時(shí)，感知產(chǎn)品匹配性在突出用戶之間相似性的框架和突出產(chǎn)品之間相似性的框架兩種條件下的得分無顯著差異（M產(chǎn)品=5.78，SD=0.77；M用戶=5.52，SD=0.76；F（1，148）=1.55，p=0.22，ηp2=0.01]。

接下來，本研究使用Bootstrap方法進(jìn)行有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)分析（Process Model 8），重復(fù)取樣量選擇為5 000。在95%的置信度水平下，以推薦解釋框架為自變量（突出產(chǎn)品之間相似性的框架設(shè)為0，突出用戶之間相似性的框架設(shè)為1，推薦數(shù)量為調(diào)節(jié)變量（一個設(shè)為0，多個設(shè)為1），感知產(chǎn)品匹配性為中介變量，點(diǎn)擊意愿為因變量進(jìn)行分析的結(jié)果顯示：有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)顯著（β=-0.95，SE=0.30，95%CI=[-1.53，-0.38]）。具體而言：當(dāng)推薦數(shù)量為一個時(shí)，感知產(chǎn)品匹配性在推薦解釋框架與點(diǎn)擊意愿之間起到顯著的中介效應(yīng)（β=0.68，SE=0.24，95%CI=[0.22，1.15]）；當(dāng)推薦數(shù)量為多個時(shí)，感知產(chǎn)品匹配性在推薦解釋框架與點(diǎn)擊意愿之間的中介效應(yīng)不顯著（β=-0.26，SE=0.18，95%CI=[-0.63，0.08]）。

4.結(jié)果討論

實(shí)驗(yàn)3結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)H3，即推薦解釋框架通過感知產(chǎn)品匹配性影響點(diǎn)擊意愿的中介過程受到推薦數(shù)量的調(diào)節(jié)。當(dāng)推薦數(shù)量為一個時(shí)，突出用戶之間相似性的框架比突出產(chǎn)品之間相似性的框架更能引起消費(fèi)者對產(chǎn)品匹配性的感知，進(jìn)而提高消費(fèi)者對推薦產(chǎn)品的點(diǎn)擊意愿。但是，當(dāng)推薦數(shù)量為多個時(shí)，這種效應(yīng)則不發(fā)生，感知產(chǎn)品匹配性和點(diǎn)擊意愿在突出用戶之間相似性的框架和突出產(chǎn)品之間相似性的框架兩種條件下無顯著差異。

四、結(jié)論與討論

（一）研究結(jié)論

本文基于社會影響理論考察了推薦解釋框架（突出用戶之間相似性的框架vs.突出產(chǎn)品之間相似性的框架）對點(diǎn)擊意愿影響的內(nèi)在機(jī)制以及邊界條件。通過三個實(shí)驗(yàn)，我們證實(shí)了感知產(chǎn)品匹配性在推薦解釋框架對點(diǎn)擊意愿影響過程中具有中介作用，與突出產(chǎn)品之間相似性的框架相比，突出用戶之間相似性的框架給消費(fèi)者帶來更高的感知產(chǎn)品匹配性，進(jìn)而增強(qiáng)消費(fèi)者對推薦產(chǎn)品的點(diǎn)擊意愿（實(shí)驗(yàn)1）；而且，本文還發(fā)現(xiàn)了推薦解釋框架通過感知產(chǎn)品匹配性影響消費(fèi)者點(diǎn)擊意愿的中介過程受到產(chǎn)品類型（享樂型vs.實(shí)用型）和推薦數(shù)量（一個vs.多個）的調(diào)節(jié)作用（實(shí)驗(yàn)2和實(shí)驗(yàn)3）。本文的研究結(jié)果不僅對個性化推薦方面的研究具有較大的理論貢獻(xiàn)，而且也為企業(yè)實(shí)施個性化推薦策略提供了重要的管理啟示。

（二）理論貢獻(xiàn)

本文的理論貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個方面：

第一，本研究推進(jìn)了個性化推薦方面的研究文獻(xiàn)，補(bǔ)充并完善了推薦解釋對消費(fèi)者決策影響的研究。首先，現(xiàn)有關(guān)于個性化推薦對消費(fèi)者決策影響的研究主要集中在個性化推薦系統(tǒng)內(nèi)在的底層算法（Ariely等，2004；Hennig-Thurau等，2012；Liao和Sundar，2022）以及外在的推薦信息輸出形式（Knijnenburg等，2012；Chen和Pu，2014；陳梅梅等，2020），僅有少量的研究關(guān)注企業(yè)如何更好地向用戶解釋推薦的理由或依據(jù)。本文在以往研究的基礎(chǔ)上，深入探討了消費(fèi)者對兩種推薦解釋框架的不同反應(yīng)，試圖拓展學(xué)者們對個性化推薦有效性因素的考慮范圍，從而啟發(fā)未來研究在考察企業(yè)如何提高個性化推薦系統(tǒng)效率這一問題時(shí)，除了關(guān)注推薦算法這類技術(shù)因素以外，也要將推薦解釋作為重要的前因變量納入整體理論框架之中。其次，雖然Gai和Klesse（2019）首次提出并比較了突出用戶之間相似性的框架和突出產(chǎn)品之間相似性的框架對消費(fèi)者點(diǎn)擊行為的影響差異，但并未揭示這種影響產(chǎn)生的內(nèi)在機(jī)制。本文基于社會影響理論，進(jìn)一步揭示了推薦解釋框架效應(yīng)產(chǎn)生的內(nèi)在機(jī)制，論證了突出用戶之間相似性的框架比突出產(chǎn)品之間相似性的框架更能提高消費(fèi)者的感知產(chǎn)品匹配性，進(jìn)而增強(qiáng)消費(fèi)者的點(diǎn)擊意愿。因此，本文為Gai和Klesse（2019）的研究提供了可行解釋，并為產(chǎn)生這些結(jié)果的機(jī)制提供了理論和實(shí)證方面的支撐。最后，本文還識別并確定了推薦解釋框架效應(yīng)存在的重要邊界條件。Gai和Klesse（2019）驗(yàn)證了個體經(jīng)驗(yàn)、產(chǎn)品吸引力和個體差異對推薦解釋框架與點(diǎn)擊意愿之間直接影響效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用，而本研究的不同之處則在于，我們提出并驗(yàn)證了產(chǎn)品類型（享樂型vs.實(shí)用型）和推薦數(shù)量（一個vs.多個）對推薦解釋框架通過感知產(chǎn)品匹配性影響點(diǎn)擊意愿的中介過程的調(diào)節(jié)作用。因此，本文建立了推薦解釋框架（突出用戶之間相似性的框架vs.突出產(chǎn)品之間相似性的框架）通過感知產(chǎn)品匹配性影響點(diǎn)擊意愿的邊界條件，在理論和應(yīng)用領(lǐng)域構(gòu)建了更為深入清晰的架構(gòu)。

第二，本研究拓展了社會影響理論在市場營銷領(lǐng)域的應(yīng)用范圍。目前，已有學(xué)者在不同的研究情境中運(yùn)用社會影響理論探討了個體決策和行為是如何受到他人影響的，如社交網(wǎng)絡(luò)（Ma等，2015；Sun等，2019；刁雅靜等，2019）、在線口碑（Meyners等，2017）和虛擬社區(qū)（Park等，2018；馮小亮和任魏，2018）等，但尚未發(fā)現(xiàn)有學(xué)者應(yīng)用社會影響理論來探討個性化推薦對消費(fèi)者決策的影響。本研究基于社會影響理論提出并驗(yàn)證了突出用戶之間相似性的框架之所以比突出產(chǎn)品之間相似性的框架更具有優(yōu)勢，是因?yàn)橥怀鲇脩糁g相似性的框架更能表明產(chǎn)品推薦是基于消費(fèi)者之間相似的品味，進(jìn)而使消費(fèi)者對推薦產(chǎn)品的態(tài)度和行為受到他人的影響。而且，本研究還進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)：這種社會影響是通過內(nèi)化機(jī)制產(chǎn)生的，表現(xiàn)為改變了消費(fèi)者對產(chǎn)品與自身匹配性的感知。因此，本研究把社會影響理論應(yīng)用到個性化推薦之中進(jìn)一步拓展了該理論在市場營銷領(lǐng)域的應(yīng)用范圍。

第三，本研究還豐富了框架效應(yīng)理論在市場營銷領(lǐng)域的應(yīng)用研究。市場營銷領(lǐng)域的既有研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了很多不同的框架效應(yīng)，如特征框架效應(yīng)（Levin和Gaeth，1988；Khan和Dhar，2010）、選項(xiàng)框架效應(yīng)（Park等，2000；金立印等，2009）和供給框架效應(yīng)（Mittelman等，2014）等。本研究不僅再次驗(yàn)證了推薦解釋框架效應(yīng)，而且還進(jìn)一步剖析并檢驗(yàn)了這種框架效應(yīng)產(chǎn)生的內(nèi)在機(jī)制以及相應(yīng)的邊界條件。因此，本文的研究發(fā)現(xiàn)拓展了框架效應(yīng)理論在市場營銷領(lǐng)域的應(yīng)用研究。

（三）管理啟示

當(dāng)前，個性化推薦已經(jīng)成為大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的基礎(chǔ)功能，企業(yè)也不斷投入大量資源用于建設(shè)和完善個性化推薦系統(tǒng)。雖然個性化推薦系統(tǒng)技術(shù)方面的特征對推薦效果具有決定性影響，但是本研究發(fā)現(xiàn)推薦解釋這一輸出方面的特征也會對消費(fèi)者的決策產(chǎn)生顯著影響，這對企業(yè)實(shí)施個性化推薦策略具有一定的啟示作用。

首先，根據(jù)本文的研究結(jié)論可知，在保持個性化推薦的內(nèi)在算法和輸出結(jié)果不變的條件下，僅僅是改變推薦解釋的表述方式就能明顯提升推薦效果，而且這種改變幾乎是一種零成本的行為。因此，企業(yè)不僅要關(guān)注個性化推薦系統(tǒng)內(nèi)在算法的優(yōu)化和改進(jìn)，而且也要考慮如何更好地向消費(fèi)者解釋產(chǎn)品推薦做出的理由或依據(jù)。

其次，淘寶賣家可以根據(jù)消費(fèi)者購買的產(chǎn)品類型來決定推薦解釋采用何種框架，通過產(chǎn)品類型與推薦解釋框架之間的匹配來提高消費(fèi)者對推薦產(chǎn)品的點(diǎn)擊意愿。當(dāng)消費(fèi)者購買的產(chǎn)品屬于享樂型時(shí)，賣家應(yīng)該更多地使用突出用戶之間相似性的框架，如“購買此產(chǎn)品的其買家還購買了……”。由于享樂型產(chǎn)品的購買更多地體現(xiàn)了消費(fèi)者基于品味的產(chǎn)品偏好，而突出用戶之間相似性的框架表明推薦的產(chǎn)品來自與消費(fèi)者具有相似品味的其他買家，所以消費(fèi)者更加可能認(rèn)為此推薦的產(chǎn)品也符合自己的品味，進(jìn)而愿意點(diǎn)擊此推薦鏈接來獲取更多的產(chǎn)品信息。當(dāng)消費(fèi)者購買的產(chǎn)品屬于實(shí)用型時(shí)，賣家應(yīng)該避免使用突出用戶之間相似性的框架，而是應(yīng)該使用突出產(chǎn)品之間相似性的框架，如“與您購買產(chǎn)品相似的產(chǎn)品還有……”。消費(fèi)者對于實(shí)用型產(chǎn)品的選擇更多的是考察產(chǎn)品的客觀屬性是否符合自己的要求，而突出產(chǎn)品之間相似性的框架表明推薦的產(chǎn)品與消費(fèi)者已經(jīng)購買的產(chǎn)品具有相似的屬性，因此消費(fèi)者更加可能認(rèn)為推薦的產(chǎn)品也符合自己的要求，進(jìn)而愿意點(diǎn)擊產(chǎn)品推薦鏈接。

最后，淘寶賣家在選擇何種表述方式向消費(fèi)者解釋產(chǎn)品推薦做出的理由或依據(jù)時(shí)還必須考慮推薦產(chǎn)品的數(shù)量這一影響因素。從本文的研究結(jié)論可知，隨著推薦數(shù)量的增加，突出用戶之間相似性的框架相較于突出產(chǎn)品之間相似性的框架的優(yōu)勢則會消失。因此，當(dāng)向消費(fèi)者推薦產(chǎn)品的數(shù)量為一個時(shí)，淘寶賣家應(yīng)該盡量選擇使用突出用戶之間相似性的框架；當(dāng)向消費(fèi)者推薦產(chǎn)品的數(shù)量為三個時(shí)，企業(yè)既可以選擇使用突出用戶之間相似性的框架也可以選擇使用突出產(chǎn)品之間相似性的框架。

（四）研究局限與展望

本文雖然得出了一些有價(jià)值的結(jié)論，但也存在一定的不足，有待于未來的研究進(jìn)一步探索：首先，本研究采用的是線上情景模擬實(shí)驗(yàn)，主要通過語言描述和圖片的形式來營造真實(shí)的線上購物臨場感，并且只是測量被試的點(diǎn)擊意愿，但被試在這種模擬情景中的感受與自己真實(shí)購物中的感受必定會存在一定的差異。因此，未來研究可以采用實(shí)地實(shí)驗(yàn)，通過與某些淘寶賣家合作，在實(shí)際購物場景中檢驗(yàn)不同的推薦解釋框架對消費(fèi)者點(diǎn)擊行為的影響，以便進(jìn)一步提高研究結(jié)論的可推廣性。

其次，本研究驗(yàn)證了感知產(chǎn)品匹配性在推薦解釋框架對點(diǎn)擊意愿影響過程中的中介作用，未來的研究可以繼續(xù)探究推薦解釋框架對點(diǎn)擊意愿影響的其他內(nèi)在機(jī)制，如態(tài)度可預(yù)測性和從眾心理等，以便進(jìn)一步豐富和完善個性化推薦對消費(fèi)者決策和行為影響研究的理論體系。

再次，本研究從產(chǎn)品角度提出并檢驗(yàn)了產(chǎn)品類型和推薦數(shù)量的調(diào)節(jié)作用，未來的研究還可以從其他角度來考察可能存在的邊界條件，以便進(jìn)一步豐富相關(guān)的理論體系并為企業(yè)實(shí)踐提供更多有用的指導(dǎo)。例如，可以從消費(fèi)者視角來考慮消費(fèi)者的品牌忠誠度和消費(fèi)者自身的產(chǎn)品知識水平等因素對推薦解釋框架與點(diǎn)擊意愿之間關(guān)系的影響。

最后，本研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)推薦數(shù)量為三個時(shí)，雖然兩種推薦解釋框架條件下被試對推薦產(chǎn)品的點(diǎn)擊意愿的差異不顯著，但是從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看到被試對推薦產(chǎn)品的點(diǎn)擊意愿在突出產(chǎn)品之間相似性的框架條件下比在突出用戶之間相似性的框架條件下更高。因此，未來的研究可以進(jìn)一步驗(yàn)證隨著推薦數(shù)量的繼續(xù)增加（如五個、八個或更多），突出產(chǎn)品之間相似性的框架是否會比突出用戶之間相似性的框架更加具有優(yōu)勢，即在推薦數(shù)量越多的條件下突出產(chǎn)品之間相似性的框架是否能顯著提高消費(fèi)者對推薦產(chǎn)品的點(diǎn)擊意愿。