본 연구에서는 정보 제시, 시스템 상호 작용, 소셜 커뮤니티 기능의 역할에 초점을 맞춰 개인화 추천시스템이 전자 상거래에서 고객 충성도에 미치는 영향을 조사합나다. 이러한 요소들이 플로 상태, 입소문(WOM), 재구매 의도(RPI)에 어떤 영향을 미치는지 살펴봅니다. 이 연구는 구조방정식 모델(SEM)과500명의 응답자로부터 수집한 데이터를 SPSS와 AMOS를 사용하여 세 가지 개인화 측면이 모두 플로상태를 크게 향상시키고, 이는 다시 WOM과 RPI에 긍정적인 영향을 미친다는 사실을 발견했습니다.
시스템 상호작용은 WOM과 RPI를 직접적으로 향상시키는 반면, 정보 제공과 소셜 커뮤니티 기능은이러한 충성도 측정치 중 하나에만 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 플로 상태는 개인화 요소와충성도 결과 사이의 관계를 매개합니다. 이러한 연구 결과는 전자 상거래 플랫폼이 고객 충성도를높이기 위해 시스템 상호작용을 개선하고 소셜 커뮤니티 기능을 포함해야 함을 시사합니다.
This study investigates the impact of personalization recommendation systems on customer loyalty in e-commerce, focusing on the role of information presentation, system interaction, and social community functions. It examines how these elements influence flow state, word of mouth (WOM), and repurchase intention (RPI). Using structural equation modeling (SEM) and data collected from 500 respondents in SPSS and AMOS, the study finds that all three personalization aspects significantly enhance flow state, which, in turn, positively affects WOM and RPI. System interaction directly boosts both WOM and RPI, while information presentation and social community functions influence only one of these loyalty measures. Flow state mediates the relationship between personalization factors and loyalty outcomes.
These findings suggest e-commerce platforms should enhance system interaction and embed social community features to foster customer loyalty.