Publicação
AI recommendations : impact of product type and number of options on users’ purchase intention and attitude toward the brand
| datacite.subject.fos | Ciências Sociais::Economia e Gestão | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Mendonça, Cristina | |
| dc.contributor.author | Ribeiro, Francisca | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-17T15:00:15Z | |
| dc.date.available | 2024-05-17T15:00:15Z | |
| dc.date.issued | 2024-01-22 | |
| dc.date.submitted | 2024-01 | |
| dc.description.abstract | In a time of ever-growing options and information available, the introduction of AI recommender systems in brands’ websites emerged as a guiding tool for users’ decision-making process. While the complexity in consumer information is managed, still little is known about the impact of product type and the number of options of the recommendation in the users’ purchase intention and attitude toward the brand. To uncover the design that leads to a more successful AI recommendation, an experiment was ran with the manipulation of product type and number of alternatives provided. The results confirm the better adequacy of AI recommender systems for utilitarian products, in comparison to hedonic products, regarding purchase intention. As for the number of options, there is no one-size-fits-all rule for all products. However, for utilitarian products, this study suggests that providing larger choice sets of recommendations is beneficial to attain higher purchase intention in the website shops and to generate more favorable attitudes toward the brand. Both the familiarity and the expertise with AI recommender systems showed some positive influence on the findings above, however, much remains to be explored in this topic to understand how to boost the levels of purchase intention and attitude toward the brand. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Em tempos de crescente disponibilidade de opções e informação, a introdução de sistemas de recomendação de IA nos websites das marcas surgiu como ferramenta de guia para o processo de tomada de decisão dos utilizadores. Enquanto estes gerem a complexidade de informação para o consumidor, pouco é conhecido sobre o impacto do tipo de produto e do número de opções da recomendação na intenção de compra e atitude perante a marca dos utilizadores. Para revelar o design que conduz a melhores recomendações de IA, um estudo com a manipulação do tipo de produto e do número de opções fornecidas foi realizado. Os resultados confirmam que os sistemas de recomendação de IA adequam-se mais a produtos utilitários, em comparação com hedónicos, relativamente à intenção de compra. Relativamente ao número de opções, não existe uma solução universal. No entanto, para produtos utilitários, este estudo sugere que fornecer mais opções é benéfico para atingir níveis superiores de intenção de compra online e gerar atitudes mais favoráveis perante a marca. Tanto a familiaridade como o expertise com estes sistemas de recomendação demonstraram uma influência positiva nos resultados acima, no entanto, ainda há muito por explorar neste tópico para perceber como aumentar os níveis de intenção de compra e atitude perante a marca. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203534565 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/45175 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.subject | AI recommender systems | pt_PT |
| dc.subject | Choice overload | pt_PT |
| dc.subject | Hedonic vs. utilitarian | pt_PT |
| dc.subject | Number of options | pt_PT |
| dc.subject | Sistemas de recomendação de IA | pt_PT |
| dc.subject | Sobrecarga de escolha | pt_PT |
| dc.subject | Hedónico vs. utilitário | pt_PT |
| dc.subject | Número de opções | pt_PT |
| dc.title | AI recommendations : impact of product type and number of options on users’ purchase intention and attitude toward the brand | pt_PT |
| dc.title.alternative | Recomendações de IA : impacto do tipo de produto e do número de opções na intenção de compra e atitude perante a marca dos utilizadores | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Gestão e Administração de Empresas | pt_PT |