Výskumná inšpirácia · 2026-11-11

Algoritmické rozhodovacie cesty v mobilných nákupoch: Nové pohľady z Throughput Model štúdie

Autor: Martina Mundová

Súčasné nákupné prostredie v mobilných aplikáciách sa čoraz viac spolieha na umelú inteligenciu, personalizované odporúčania a kurátorstvo informácií. Tradičné lineárne modely však často nedokážu zachytiť, ako moderné rozhrania menia správanie spotrebiteľov. Nová štúdia publikovaná vo vestníku Journal of Consumer Marketing prináša pohľad na tieto procesy pomocou Throughput Model.

Úvod

Mobilné nákupné prostredie prechádza výraznou transformáciou, pričom umelá inteligencia zohráva kľúčovú úlohu pri personalizácii odporúčaní, kurátorstve produktových informácií a podpore nákupných rozhodnutí. Tieto technologické zmeny však prinášajú aj výzvy pre pochopenie toho, ako spotrebitelia reálne interagujú s rozhraniami aplikácií a prechádzajú od prvej interakcie k samotnej kúpe.

Existujúce modely rozhodovania spotrebiteľov často vychádzajú z lineárnej, fázovej logiky, ktorá nedokáže adekvátne zachytiť komplexitu moderného digitálneho prostredia. Takýto prístup opomína skutočnosť, že rozhrania poháňané umelou inteligenciou dokážu nákupné dráhy skracovať, predlžovať alebo inak rekonfigurovať.

V reakcii na tieto medzery sa nová odborná štúdia zamerala na konceptualizáciu a empirickú validáciu odlišných algoritmických rozhodovacích ciest. Autori Waymond Rodgers, Tam Nguyen, Van Bao Pham a Alberto Lopez publikovali svoje zistenia v Journal of Consumer Marketing pod DOI 10.1108/jcm-12-2025-8656.

Čo skúmala štúdia

Podľa abstraktu bolo hlavným účelom tejto štúdie použiť Throughput Model (TPM) na konceptualizáciu a empirickú validáciu odlišných algoritmických rozhodovacích ciest. V týchto cestách vzájomne pôsobia vnímanie, vyhľadávanie informácií a hodnotiaci úsudok s cieľom utvárať nákupné úmysly v kontexte nákupov cez mobilné aplikácie.

Autori v rámci výskumného dizajnu a metodiky zbierali údaje prostredníctvom prieskumu. Podľa abstraktu bol tento zber realizovaný na vzorke spotrebiteľov patriacich do generácie Z, ktorí mali nedávne skúsenosti s nakupovaním cez mobilné aplikácie.

Na analýzu zozbieraných dát štúdia uplatnila modelovanie štrukturálnych rovníc pomocou čiastočných najmenších štvorcov (PLS-SEM) a mediačnú analýzu. Tieto štatistické postupy boli využité na testovanie TPM a odhad jedno-, dvoj- a trojkrokových rozhodovacích ciest v elektronickom obchode prostredníctvom mobilných zariadení s podporou umelej inteligencie.

Hlavné zistenia a význam

Podľa abstraktu vnímanie, vyhľadávanie informácií a úsudok vykazujú v modeli významné účinky. Zistenia ďalej ukazujú, že hodnotiaci úsudok vystupuje do popredia ako centrálny integračný mechanizmus, ktorý prepojuje vstupy na vstupe s výsledným nákupným úmyslom.

Výsledky publikované v štúdii podľa abstraktu demonštrujú, že mobilné rozhrania s podporou umelej inteligencie dokážu súčasne podporovať impulzívne, efektívnosťou riadené a tiež dôkladnejšie deliberatívne rozhodovacie architektúry.

Pokiaľ ide o pôvodnosť a hodnotu výskumu, autori uvádzajú, že ide o prvú empirickú operucionalizáciu TPM v oblasti mobilného obchodu. Štúdia prekonceptualizúva nákupné rozhodnutia ako koexistujúce algoritmické cesty a poskytuje marketérom diagnostický rámec na segmentáciu spotrebiteľov.

Metodika a limity

Metodologický prístup štúdie sa opiera o kvantitatívny zber dát formou prieskumu medzi spotrebiteľmi generácie Z a využíva čiastočné najmenšie štvorce spolu s mediačnou analýzou. Tieto nástroje umožnili autorom testovať teoretický model TPM a odhadovať viackrokové cesty v nákupných aplikáciách.

Je však nutné zdôrazniť dôležité obmedzenia vyplývajúce z dostupnosti zdrojov. Keďže plný text štúdie nebol kompletne overený nad rámec zverejneného abstraktu, nie je možné z dostupných informácií posúdiť detailné štatistické výstupy, presné veľkosti vzorky či špecifické podmienky zberu dát.

Z tohto dôvodu je nevyhnutné pristupovať k záverom opatrne, brať do úvahy limity sekundárneho prístupu k textu a nevyvodzovať z nich priame kauzálne závery pre odlišné demografické skupiny, ako je vzorka skúmaná v pôvodnom výskume.

Praktický návrh WEBU

Na základe poznatkov o tom, že mobilné rozhrania podporujú rôzne typy rozhodovania, prinášame redakčné odporúčania pre tvorbu webov a e-shopov. Prevádzkovatelia malých podnikov a tvorcovia webových stránok by mali svoje mobilné rozhrania navrhovať tak, aby vyhovovali nielen rýchlym impulzívnym nákupom, ale aj hlbšiemu porovnávaniu produktov.

V oblasti marketingu a dizajnu odporúčame implementovať personalizačné prvky poháňané umelou inteligenciou, ktoré dokážu flexibilne prispôsobovať zobrazenie informácií. Ak používateľ vykazuje znaky efektívnosťou riadeného nákupu, rozhranie by malo minimalizovať kroky k dokončeniu transakcie.

Pre manažment pracovísk a vývojové tímy to znamená prehodnotiť spôsob testovania užívateľskej skúsenosti (UX). Namiesto predpokladu jedinej lineárnej cesty zákazníka je vhodné integrovať flexibilné testovacie scenáre, ktoré odzrkadľujú koexistujúce algoritmické cesty a rozmanité správanie rôznych segmentov publika.

Záver

Štúdia Waymonda Rodgersa a kolegov publikovaná v Journal of Consumer Marketing prináša cenný pohľad na fungovanie mobilného nakupovania cez priprismu Throughput Modelu. Ukazuje, že tradičné lineárne modely už nestačia na popísanie správania spotrebiteľov v ére umelej inteligencie.

Hoci dostupné informácie z abstraktu naznačujú dôležitú úlohu hodnotiaceho úsudku a existenciu viacerých nákupných dráh, pri aplikácii týchto zistení do praxe je nutné dbať na opatrnosť a rešpektovať metodické obmedzenia výskumu.

Budúci vývoj v oblasti digitálneho obchodu a tvorby webových aplikácií bude nepochybne vyžadovať ďalšie overovanie týchto modelov v reálnych podmienkach, čo umožní presnejšie reagovať na meniace sa potreby a správanie digitálnych spotrebiteľov.

Vedecké zdroje

Waymond Rodgers, Tam Nguyen, Van Bao Pham, Alberto Lopez (2026). Decision pathways in mobile-app shopping: a Throughput Model study of online consumers. Journal of Consumer Marketing. https://doi.org/10.1108/jcm-12-2025-8656 https://doi.org/10.1108/jcm-12-2025-8656