Abstract For business-to-consumer e

Abstract For business-to-consumer e-commerce to have a significant impact, consumer decision support systems (CDSS) must accommodate a wide variety of online buyers. The popular parameter-based CDSS (PCDSS) are limited by their inability to help novice consumers in their purchase of highly differentiated products. Drawing on Cognitive Fit Theory, we propose that a needs-based CDSS (NCDSS) that derives product selections based on user specified usage context is suitable for buyers without sufficient expertise in the product category. We adopt a design science paradigm to develop several approaches that serve this purpose. The effectiveness of our design is empirically evaluated through a user studyinasimulatedscenario.Theresultsshowthatingeneral, the proposed needs-based decision supporting mechanisms significantly outperform the conventional PCDSS when applied to aid e-buyers to make purchase decisions. Moreover, they can also be utilized as the complement of the popular PCDSS in order to enable purchase decision support for online shoppers at various expertise levels.

Kết quả (Việt) 2:

Tóm tắt Đối với doanh nghiệp với khách hàng thương mại điện tử để có một tác động đáng kể, hệ thống hỗ trợ quyết định của người tiêu dùng (CDSS) phải chứa một loạt các khách hàng trực tuyến. Các CDSS phổ biến thông số dựa trên (PCDSS) được giới hạn bởi sự bất lực của mình để giúp người tiêu dùng mới làm quen trong mua hàng của họ sản phẩm rất khác biệt. Dựa trên nhận thức Fit Lý thuyết, chúng tôi đề nghị một CDSS dựa trên nhu cầu (NCDSS) có nguồn gốc lựa chọn sản phẩm dựa trên người dùng chỉ định bối cảnh sử dụng phù hợp cho người mua mà không đủ chuyên môn trong các loại sản phẩm. Chúng tôi áp dụng một mô hình thiết kế khoa học để phát triển một số phương pháp tiếp cận mà phục vụ mục đích này. Hiệu quả của thiết kế của chúng tôi được thực nghiệm đánh giá thông qua một người dùng studyinasimulatedscenario.Theresultsshowthatingeneral, các cơ chế ra quyết định hỗ trợ nhu cầu dựa trên đề xuất tốt hơn đáng kể PCDSS thông thường khi áp dụng để hỗ trợ e-người mua để đưa ra quyết định mua hàng. Hơn nữa, họ cũng có thể được sử dụng như là bổ sung của các PCDSS phổ biến để cho phép hỗ trợ quyết định mua hàng cho người mua sắm trực tuyến ở mức độ chuyên môn khác nhau.