Exploring value in eCommerce artificial intelligence and recommendation systems
Authors
Date
2021Copyright
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Tekoälyn päämääränä on saavuttaa järjestelmä, joka jäljittelee ihmisen luonnollista älykkyyttä. Suosittelujärjestelmä on tieteenala sekä tekoälyä hyödyntävä järjestelmä. Suosittelujärjestelmä tarjoaa käyttäjilleen personoitua sisältöä, kuten tuotteita. Tässä pro gradu -tutkielmassa tutkitaan kuinka tekoälyn sovellutukset luovat arvoa verkkokauppiaille sekä mitä suosittelujärjestelmien arvolupaukset ovat. Tutkimus toteutettiin laadullisena tapaustutkimuksena, johon osallistui kymmenen haastateltavaa kahdesta eri yrityksestä. Haastateltavat edustivat verkkokauppiasta sekä verkkokauppiaan palveluntarjoajaa. Tutkimuksessa selvitettiin, mitä haastateltavat kokevat tekoälyn olevan. Tutkimuksessa identifioitiin verkkokauppiaille tärkeimmät tekoälyn osa-alueet ominaisuuksineen sekä arvolupauksineen. Suosittelujärjestelmien osalta empiirisessä osiossa kirjallisuudesta löytyneitä arvolupauksia vahvistettiin. Empiirinen osio kykeni tunnistamaan uusia arvolupauksia. Suosittelujärjestelmä muun muassa personoi asiakkaiden ostokokemukset, poistaa muureja ostamisen tieltä, vähentää verkkokauppiaan manuaalista työmäärää sekä parantaa verkkokaupan brändikuvaa. Suosittelujärjestelmien osalta empiirinen osio selvitti myös, kuinka tuotesuosittelujärjestelmät parhaiten luovat arvoa, sekä kuinka niiden luomaa arvoa tulisi mitata.
...
Artificial intelligence (AI) aims to develop a system which exhibits natural characteristics we associate to intelligent human behavior. Recommendation systems are a research area and AI applications. A recommendation system offers personalized content, such as products for end users. This Master’s Thesis explores how AI applications create value for eCommerce merchants and what are the value propositions of recommendation systems. This research was conducted as a qualitative case study with ten interviewees from two companies. Interviewees represented merchant and supplier organizations. Research explained what interviewees felt AI to mean. Research identified most important subfields of AI for eCommerce merchants, in addition with features and value propositions. For recommendation systems value propositions identified from literature were strengthened. Empirical part was able to identify new value propositions. A recommendation system can personalize shopping experience of customers, remove barriers from making successful transactions, reduce amount of manual work and improve brand image of the eCommerce store. Regarding recommendation systems, empirical research also indicated how recommendation systems should be utilized and how should value be measured.
...




Keywords
Metadata
Show full item recordCollections
- Pro gradu -tutkielmat [23393]
Related items
Showing items with similar title or keywords.
-
Designing Recommendation or Suggestion Systems : Looking to the Future
Sharma, Ravi S.; Shaikh, Aijaz A.; Li, Eldon (Springer, 2021)A Recommendation or Suggestion System (RSS) helps on-demand digital content and social media platforms identify associations amongst large amounts of transaction data, which are then used to provide personalised viewing ... -
Serendipity in recommender systems
Kotkov, Denis (University of Jyväskylä, 2018)The number of goods and services (such as accommodation or music streaming) offered by e-commerce websites does not allow users to examine all the available options in a reasonable amount of time. Recommender systems are ... -
Actors’ Dynamic Value Co-creation and Co-destruction Behavior in Service Systems : A Structured Literature Review
Li, Mengcheng; Tuunanen, Tuure (University of Hawai'i at Manoa, 2020)This paper investigates resource integration and social interaction as the two core processes of value co-creation and co-destruction in a service system. We applied a structured literature review as our research methodology ... -
Emotion Based Music Recommendation System
Rumiantcev, Mikhail; Khriyenko, Oleksiy (Fruct Oy, 2020)Nowadays, music platforms provide easy access to large amounts of music. They are working continuously to improve music organization and search management thereby addressing the problem of choice and simplify exploring new ... -
Exploring the elements for value co-creation in consumer information systems in B2B context : a case study on the business event industry
Kaaronen, Olli (2014)Tämä tutkielma tarkastelee arvon yhteisluontia verkkopalvelussa B2B-kontekstissa käyttäen tutkimuksen toimialana kaupallisia seminaareja ja koulutuksia. Viitekehyksenä tutkimuksessa käytetään arvon yhteisluonnin mallia ...