10月26日-28日，第十二届商学院数字化论坛“大模型时代下的数字化升级”于海南海口顺利举办。聚焦大模型时代前沿研究分享重要议题，共同探讨数字化升级的未来之路。本次论坛由MBAChina主办，海南大学国际商学院承办。来自清华、复旦、上交、南开、长江、中欧等全国50余所商学院100余位领导、技术专家、老师参加论坛并交流，海南大学国际商学院工商管理学科责任教授刘启华应邀参加论坛，并发表了《数智化技术与消费者行为：从决策支持到替代决策》的主题演讲。

随着移动互联网各种社交媒体发展，出现各种应用的传播发展，消费者可以选择产品和服务。比如在淘宝网上，每天的在线商品数已经超过了8亿件；在腾讯音乐上，仅仅是2020年的华语新歌数量就达到74.8万首；在短视频平台抖音上，日均视频播放量已经过亿。

海南大学国际商学院工商管理学科责任教授刘启华提到，面对浩瀚的信息之海，消费者产生选择迷失，面临如何选择的问题。这时，各种平台通过数智化技术推出了排名系统、评论系统、推荐系统、智能代理，为消费者提供决策支持。

那么，我们开始反问，开始研究，找寻答案。不同决策支持工具对消费者行为决策有什么影响?影响机理是什么?有哪些边界条件?在国内外顶级期刊聚焦的热点主题下，现有文献有没有留下一些新的研究机会?

产品类型、产品价格影响产品排名

近年来，不少研究都对在线平台上产品排名与产品销量的关系进行了实证分析。但是，现有文献在研究产品排名的影响时，往往忽略了产品类型和产品价格可能存在的调节作用。

实际上，众多在线零售商已经投入大量营销成本来提升产品排名。如果网络购物中产品排名对产品销量的影响会受到产品类型、产品价格或两者之间的交互作用的调节，那么在线零售商就应该采取差异化的营销策略，但现有文献尚未对此进行深入研究。

在高价搜索式产品、低价搜索式产品、高价体验式产品和低价体验式产品中，在线消费者购买高价体验式产品时产品排名的影响最大，低价体验式产品次之，高价搜索式产品再次之，购买低价搜索式产品时产品排名的影响最小。

如果单独分析产品类型或产品价格的影响，它们的调节作用都是显著的。但是，在同时考虑产品类型和产品价格的影响后，两者之间的交互作用是显著的，产品类型的调节作用也仍然是显著的，但产品价格的调节作用就不显著了。

处于排名高低位，受决策工具交互影响不同

当前研究大都只关注单个决策支持工具对在线消费者行为的影响。虽然少量文献已经分析两个决策支持工具交互的影响，例如，排名系统和评论系统的交互以及评论系统和推荐系统的交互，而且现有研究出现很多冲突的发现。

但是，很少有研究综合考虑排名系统、推荐系统和评论系统三个决策支持工具之间的交互对在线消费者行为决策的影响。

在信息级联效应的影响下，评论数量和得分对排名高的电子图书的点击量没有影响，但是对于排名低的电子图书的点击量有积极的影响。

推荐强度对流行电子图书的点击量有积极的影响，但对于不流行电子图书的点击量没有影响。

对于排名高的电子图书来说，评论得分和推荐强度拥有替代关系;对于排名低的电子图书来说，评论系统和推荐系统之间存在互补关系。

多个决策工具顺序影响消费者购买意愿

很少有文献研究决策支持工具提供的信息在移动购物平台上的呈现顺序对移动消费者购买决策的影响。故研究采集在线消费者与产品决策支持工具交互过程中大脑活动的客观数据，进而探究产品决策支持工具影响移动消费者购买决策的顺序效应。

根据行为数据的研究结果可以发现，移动消费者的购买率受到三个决策支持工具呈现顺序的显著影响。而且，产品评论-产品推荐-产品排名的呈现顺序在四种购买情境中都具有最高的购买率。

根据被试购买决策反应时长的数据分析结果，每组的六种不同的呈现顺序在反应时上，其呈现顺序的影响存在显著差异。被试对后呈现在线排名或在线评论产品的购买决策加工需要花费更长的反应时长。

三个决策支持工具呈现的先后顺序通过影响消费者的注意分配、线索加工、决策加工和情感唤醒等认知加工过程，从而改变消费者对无明显偏好差异的产品感知，进而影响其购买意愿。