Studiendatenbank · Feldexperiment
Empfehlungssysteme verstärken Bestseller statt Long TailHow Do Recommender Systems Affect Sales Diversity? A Cross-Category Investigation via Randomized Field Experiment
Kollaborative Empfehlungen („Kunden kauften auch“) steigerten den Absatz, verschoben ihn aber zu ohnehin populären Produkten – die Konzentration stieg, der Marktanteil von Nischenartikeln sank. Die verbreitete Erwartung, Empfehlungssysteme stärkten den Long Tail, hält dem Test nicht stand.
7,7MFK-Score von 10 · Ergebnis: widerlegt
Die Zahlen
| 1.138.238 | Nutzer im randomisierten Experiment |
| 82.290 | Artikel (SKUs) in 16 Hauptkategorien |
| ca. +5 % | Käufe je kaufendem Nutzer mit kaufbasierten Empfehlungen (2,44 auf 2,56) |
| 37 % vs. 27 % | Umsatzanteil der unteren 80 % der Produkte ohne bzw. mit Empfehlungssystem (laut CMU-Pressemitteilung) |
- Methode
- Zwei Wochen randomisiertes Feldexperiment auf der kanadischen Website eines großen nordamerikanischen Händlers: Kontrolle ohne Empfehlungen vs. ansichtsbasierte vs. kaufbasierte Empfehlungen (je 10 % der Besucher).
- Datenbasis
- Über 1,1 Mio. Nutzer, 82.290 Artikel, 8.–22. August 2013.
- Einschränkungen und häufige Fehlzitate
- Nur klassisches kollaboratives Filtern; KI-Assistenten mit generativen Empfehlungen sind nicht untersucht. Individuell sinkt die Vielfalt nicht durchgängig, und Nischenartikel verkaufen absolut sogar mehr. Ein Händler, zwei Wochen.
- Interessenlage
- Händlerdaten; akademisch (Wharton), sonst keine bekannt
- Quelle
- https://doi.org/10.1287/isre.2018.0800 (teilweise frei zugänglich)
Zitieren
widerlegtKI im MarketingHandel & Commerce