Machine learning e economia comportamental : mental accounting e teoria do prospecto no comportamento do consumidor de um e-commerce brasileiro

Abstract

Resumo: Este trabalho busca encontrar vieses cognitivos em consumidores de ecommerce utilizando Machine Learning e uma abordagem preditiva em uma base de dados real de uma empresa de E-commerce brasileira. A maior parte dos trabalhos que buscam avaliar comportamentos de consumidor se baseiam em técnicas de correlação (Larasati et al., 2012). Este trabalho se diferencia por utilizar os algoritmos de Decision Tree, Random Forests e ANN, além de Regressão Linear Múltipla e Regressão Logística. Dois ensaios são apresentados, sendo que no primeiro ensaio é avaliado o efeito do Mental Accouting denominado de Relative Thinking (Azar, 2007) em que consumidores tendem a pagar fretes maiores para produtos mais caros. O segundo ensaio analisa as variáveis relevantes para a satisfação do consumidor de e-commerce (Qualidade de Informação, Qualidade de Entrega, Preço do Produto e Qualidade de Serviço), testa a Teoria da Expectativa e Desconfirmação (Oliver, 1993) e a assimetria do impacto da Teoria da Expectativa e Desconfirmação na satisfação do consumidor (Youjae Yi e Suna La, 2003), indicando concordância com a Teoria do Prospecto e da Função Valor de Kahneman e Tversky (1979;1992). Palavras-chave: Machine Learning. Mental Accounting. Teoria do Prospecto. Desconfirmação. Comportamento do Consumidor.

Abstract: This work seeks to find cognitive biases in e-commerce consumers using Machine Learning and a predictive approach in a real database of a Brazilian Ecommerce company. Most studies that seek to assess consumer behavior are based on correlation techniques (Larasati et al., 2012). This work is different because it uses Decision Tree, Random Forests and ANN algorithms, in addition to Multiple Linear Regression and Logistic Regression. Two essays are presented, the first essay evaluating the effect of Mental Accouting called Relative Thinking (Azar, 2007) where consumers tend to pay higher freight for more expensive products. The second essay analyzes the relevant variables for e-commerce consumer satisfaction (Information Quality, Delivery Quality, Product Price and Service Quality), testing Expectation and Disconfirmation Theory (Oliver, 1993) and asymmetry of impact of the Theory of Expectation and Disconfirmation on consumer satisfaction (Youjae Yi and Suna La, 2003), indicating the existence of the Prospect Theory and the Value Function by Kahneman and Tversky (1979; 1992). Keywords: Machine Learning. Mental Accounting. Prospect Theory. Disconfirmation. Customer behavior.