As an emerging business phenomenon especially in China, instant messaging (IM) based social commerce is growing increasingly popular, attracting hundreds of millions of users and is becoming one important way where people make everyday purchases. Such platforms embed shopping experiences within IM apps, e.g., WeChat, WhatsApp, where real-world friends post and recommend products from the platforms in IM group chats and quite often form lasting recommending/buying relationships. How and why do users engage in IM based social commerce? Do such platforms create novel experiences that are distinct from prior commerce? And do these platforms bring changes to user social lives and relationships? To shed light on these questions, we launched a qualitative study where we carried out semi-structured interviews on 12 instant messaging based social commerce users in China. We showed that IM based social commerce: 1) enables more reachable, cost-reducing, and immersive user shopping experience, 2) shapes user decision-making process in shopping through pre-existing social relationship, mutual trust, shared identity, and community norm, and 3) creates novel social interactions, which can contribute to new tie formation while maintaining existing social relationships. We demonstrate that all these unique aspects link closely to the characteristics of IM platforms, as well as the coupling of user social and economic lives under such business model. Our study provides important research and design implications for social commerce, and decentralized, trusted socio-technical systems in general.


翻译:作为新兴商业现象,特别是中国,基于即时信息的社会商务日益受欢迎,吸引了数亿用户,并正在成为人们日常购买的一个重要途径。这些平台将购物经验嵌入IM应用程序,例如WeChat、WessApp等,在这种平台上,真实世界的朋友在IM组聊天平台上张贴并建议产品,并经常形成持久的建议/买入关系。用户如何和为什么参与基于IM的社交商务?这种平台创造不同于以往商业的新经验?这些平台是否为用户的社会生活和关系带来变化?为了揭示这些问题,我们发起了一项定性研究,我们通过基于IM的12个即时信息社会商务用户进行了半结构化的访谈。我们展示了IM基于社会商务:1) 能够更普及、降低成本和激发用户购物经验,2) 通过先前存在的社会关系模式、相互信任、共同认同和社区规范来塑造用户的购物决策过程;3) 创造新的社会互动,从而在保持现有社会关系的同时,有助于形成新的联系。我们展示了以12个基于即时速信息的社会商务用户为基础的半结构。我们展示了社会商务设计中所有这些独特的联系,作为社会商务设计中的重要特征。

0
下载
关闭预览

相关内容

IM:IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management。 Explanation:综合网络管理国际研讨会。 Publisher:IFIP/IEEE SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/im/index.html
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
IJCAI2020接受论文列表,592篇论文pdf都在这了!
专知会员服务
63+阅读 · 2020年7月16日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
Towards Topic-Guided Conversational Recommender System
Arxiv
3+阅读 · 2018年12月21日
Arxiv
14+阅读 · 2018年4月18日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月7日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
IJCAI2020接受论文列表,592篇论文pdf都在这了!
专知会员服务
63+阅读 · 2020年7月16日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员