Формирование потребительской ценности в условиях внедрения AI-рекомендательных технологий в цифровой экономике

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта трансформирует цифровой маркетинг и механизмы формирования потребительского поведения, особенно в индустрии красоты, где персонализированные рекомендации становятся ключевым инструментом конкурентного преимущества. Целью исследования является анализ структурных взаимосвязей между техническими характеристиками AI-основанного рекомендательного контента, когнитивными оценками пользователей, эмоциональной реакцией и поведенческим результатом, а также выявление различий этих связей в зависимости от уровня воспринимаемой функциональной и экономической ценности. Проанализированы различия в зависимости от уровня функциональной и экономической ценности для потребителей. В исследовании приняли участие 400 потребителей, которые просмотрели краткий контент на основе искусственного интеллекта и приобрели рекомендованный продукт, и модель исследования была подтверждена с помощью исследовательского факторного анализа, подтверждающего факторного анализа, моделирования структурными уравнениями и анализа нескольких групп. Результаты показали, что актуальность и возможность распространения значимо повышают воспринимаемое удобство (β = 0.366 и β = 0.600; p < 0.001), тогда как надёжность оказывает положительное влияние на полезность (β = 0.266; p <0.001). Полезность оказывает выраженное положительное влияние на удовлетворённость (β = 3.378; p <0,001), которая, в свою очередь, существенно повышает намерение повторной покупки (β = 0.921; p <0,001). Практическая значимость исследования заключается в обосновании приоритетности повышения воспринимаемой полезности и доверия к AI-контенту для усиления лояльности и повторного спроса. Перспективы дальнейших исследований связаны с расширением выборки на различные возрастные и гендерные группы, сравнительным анализом различных типов AI-алгоритмов, а также изучением долгосрочных эффектов персонализации в условиях цифровой трансформации потребительских рынков.

1. Athira, A., Puspitarini, I., Abrahams, F.G., Indra, R., & Mani, L. (2024). Distribution in Coworking Space: Exploring Brand Experience and Brand Image on Brand Equity through Brand Loyalty. Journal of Distribution Science, 22(7), 13-22, https://doi.org/10.15722/jds.22.07.2024.07.13

2. Center for Social Value Enhancement Studies (CSES). (2023). Study on the impact of the Fourth Industrial Revolution technologies on future society. Seoul, Korea. Retrieved January 10 2026 from https://www.cses.re.kr

3. Chandra, V. (2025). Evolution of consumer behavior in subscription models and its impact on brand loyalty. International Journal of Research Publication and Reviews, 6(6), 4878–4887.

4. Epark. (2025). Personalised content in the era of digital experiences: Data and UX driving new possibilities in personalized marketing. Retrieved January 10 2026 from https://epark.com

5. Jeon, B. G., & Heo, S. Y. (2022). A study on the effects of experiential value of local food on food satisfaction and destination image. Journal of Foodservice Management, 25(2), 7–31. https://doi.org/10.47584/jfm.2022.25.2.7

6. Jung, S. Y., & Kwon, O. H. (2025). The effect of shortform beauty content on cosmetics selection and purchase intention. Journal of Investigative Cosmetology, 21(2), 347–353. https://doi.org/10.15810/jic.2025.21.2.018

7. Khanh, P. N., Phu, V. T., Hang, B. T.T., Cuong, N. A, (2026). Perceived Usefulness and Intention to Use Blockchain Technology Combined with AI in Monitoring and Managing Warehouse Capacity of Logistics Enterprises in Ho Chi Minh City, Vietnam. Journal of Distribution Science, 24(2), 49-63. https://doi.org/10.15722/jds.24.02.202602.49

8. Kim, S. H., & Kim, H. K. (2024). A study on the impact of service characteristics of AI recommendation algorithms on intention to continue using the service: Focus on Instagram. Asia-Pacific Journal of Convergent Research Interchange, 10(6), 171–182. https://doi.org/10.47116/apjcri.2024.06.14

9. Kim, D. G. (2025a). Effects of characteristics of AIbased O2O food delivery service on perceived usefulness, perceived ease of use, and continuous usage intention (Master’s thesis, Kyonggi University Graduate School of Tourism and Leisure). Gyeonggi-do, Korea.

10. Kim, G. W. (2025b). The effects of AI-based hair cosmetics recommendation motivations and expected effects on purchase intention and brand trust (Master’s thesis, Hansung University Graduate School of Arts). Seoul, Korea.

11. Kim, M. G. (2025c). The effects of short-form beauty content attributes on information credibility and behavioral intention (Master’s thesis, Youngsan University Graduate School of Beauty and Arts). Gyeongsangnam-do, Korea.

12. Lee, S. (2023). The effects of service and product factors of consumer goods subscription services on subscription satisfaction and continued usage intention (Doctoral dissertation, Konkuk University Graduate School of Business Administration). Seoul, Korea.

13. Lee, H. (2024). The influence of online/offline purchase information characteristics on purchase intention: Focusing on the moderating effect of consumer type and purchase channel characteristics (Master’s thesis, Chung-Ang University Graduate School of Media Communication).

14. Lee, S. Y. (2021). A study on the factors influencing customer satisfaction and purchase intention of senior customers in online shopping malls (Master’s thesis, Kyung Hee University Graduate School of Journalism and Communication). Seoul, Korea.

15. Li, Y. Y. (2025). The influence of Newtro food collaboration package design on purchase intention of the MZ generation (Master’s thesis, Jeonbuk National University Graduate School). Jeonbuk-do, Korea.

16. Park, S. M. (2024). The effects of beauty content characteristics and viewing motivation of short-form videos by generation on purchase intention (Doctoral dissertation, Westminster Graduate School of Theology). Gyeonggi-do, Korea.

17. Seong, G. Y. (2025). AI-based personalized services for enhancing e-commerce shopping experience (Master’s thesis, Yonsei University Graduate School of Human Ecology). Seoul, Korea.

18. Sim, T. Y., & Yoon, S. J. (2020). The effects of online shopping mall characteristics on emotional response, perceived value, and reuse intention: Focusing on the extended technology acceptance model (TAM2). Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, 21(4), 374–383. https://doi.org/10.5762/KAIS.2020.21.4.374

19. Tian, Y. A. (2022). A study on the effect of live commerce method on consumer purchase intention based on time-limited promotional method (Unpublished master’s dissertation, Kyung Hee University). Seoul, Korea.

20. Thuc, D. T. (2023). Gen Z’s Intention to Repurchase Food Online in The Context of a Crisis: A Case Study in Vietnam Under COVID-19. Journal of Distribution Science, 21(12), 23-34. https://doi.org/https://doi.org/10.15722/jds.21.12.202312.23

21. Yoon, J. S. (2024). A study on consumer behavior according to the characteristics of beauty short-form content (Master’s thesis, Kyungmoon University Graduate School of Beauty Arts). Seoul, Korea.

22. Wardani, A., Adiwijaya, A., & Purbolaksono, M. (2022). Sentiment Analysis on Beauty Product Review Using Modified Balanced Random Forest Method and ChiSquare. Journal of Information System Research (JOSH), 4(1), 1-7. https://doi.org/10.47065/josh.v4i1.2047