Nghiên cứu ý định sử dụng chatbot và mua sắm trực tuyến của khách hàng: Tiếp cận từ lý thuyết chấp nhận công nghệ và đặc trưng của chatbot
DOI:
https://doi.org/10.24311/jabes/2023.34.9.4Từ khóa:
Chatbot, Mua sắm trực tuyến, Tính phản ứng nhanh, Trí tuệ nhân tạoTóm tắt
Mục tiêu của bài viết này nhằm phân tích ý định sử dụng chatbot và ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng tại Việt Nam. Một mô hình nghiên cứu được thiết lập dựa trên mô hình chấp nhận công nghệ (Technological Acceptance Model – TAM) kết hợp với các đặc trưng của chatbot. Dữ liệu được thu thập từ 412 người mua hàng trực tuyến và mô hình cấu trúc tuyến tính được áp dụng để kiểm định các giả thuyết của mô hình. Kết quả chỉ ra các yếu tố của TAM (cảm nhận hữu ích, thái độ chấp nhận ứng dụng trí tuệ nhân tạo) và đặc điểm của chatbot (tính phản ứng nhanh, tính tương tác, và tính cá nhân hóa) ảnh hưởng ý nghĩa đến ý định sử dụng chatbot. Đồng thời, ý định này tăng cường ý định mua sắm trực tuyến của người dùng. Thái độ chấp nhận ứng dụng trí tuệ nhân tạo đóng vai trò gia tăng cảm nhận hữu ích của chatbot. Kết luận và các hàm ý được mang đến nhằm khuyến khích khách hàng sử dụng chatbot để mua sắm trực tuyến.
Tài liệu tham khảo
Akdim, K., & Casaló, L. V. (2023). Perceived value of AI-based recommendations service: The case of voice assistants. Service Business, 17(1), 81–112. doi: 10.1007/s11628-023-00527-x
Chatterjee, S., Rana, N. P., Dwivedi, Y. K., & Baabdullah, A. M. (2021). Understanding AI adoption in manufacturing and production firms using an integrated TAM-TOE model. Technological Forecasting and Social Change, 170, 120880. doi: 10.1016/j.techfore.2021.120880
Chen, J.-S., Le, T.-T.-Y., & Florence, D. (2021). Usability and responsiveness of artificial intelligence chatbot on online customer experience in e-retailing. International Journal of Retail & Distribution Management, 49(11), 1512–1531. doi: 10.1108/IJRDM-08-2020-0312
Chung, M., Ko, E., Joung, H., & Kim, S. J. (2020). Chatbot e-service and customer satisfaction regarding luxury brands. Journal of Business Research, 117, 587–595. doi: 10.1016/j.jbusres.2018.10.004
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319¬–340. doi: 10.2307/249008
Erkan, I., & Evans, C. (2016). The influence of eWOM in social media on consumers’ purchase intentions: An extended approach to information adoption. Computers in Human Behavior, 61, 47–55. doi: 10.1016/j.chb.2016.03.003
Go, H., Kang, M., & Suh, S. C. (2020). Machine learning of robots in tourism and hospitality: Interactive technology acceptance model (iTAM) – cutting edge. Tourism Review, 75(4), 625–636. doi: 10.1108/TR-02-2019-0062
Hair, J. F., Black, W. C., Barbin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis. New Jersey: Prentice Hall.
Hsiao, K. L., Chuan‐Chuan Lin, J., Wang, X. Y., Lu, H. P., & Yu, H. (2010). Antecedents and consequences of trust in online product recommendations. Online Information Review, 34(6), 935–953. doi: 10.1108/14684521011099414
Jain, S., & Gandhi, A. V. (2021). Impact of artificial intelligence on impulse buying behaviour of Indian shoppers in fashion retail outlets. International Journal of Innovation Science, 13(2), 193–204. doi: 10.1108/IJIS-10-2020-0181
Le, X. C. (2021a). Charting sustained usage toward mobile social media application: The criticality of expected benefits and emotional motivations. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 34(3), 576–593. doi: 10.1108/APJML-11-2020-0779
Le, X. C. (2021b). What triggers mobile application-based purchase behavior during COVID-19 pandemic: Evidence from Vietnam. International Journal of Emerging Markets, Vol. (ahead-of-print) No. (ahead-of-print). doi: 10.1108/IJOEM-12-2020-1594
Le, X. C. (2022a). Refining mobile location-based service adoption: The lens of pull effect- and push effect-related motivations. Journal of Asian Business and Economic Studies, Vol. (ahead-of-print) No. (ahead-of-print). doi: 10.1108/JABES-09-2021-0159
Le, X. C. (2022b). Social networking and the motivations underlying online purchase: Insights from the “new normal” of the covid-19 pandemic context. VNU Journal of Economics and Business, 2(3), 11–20. doi: 10.25073/2588-1108/vnueab.4743
Le, X. C. (2023a). Inducing AI-powered chatbot use for customer purchase: The role of information value and innovative technology. Journal of Systems and Information Technology, 25(2), 219–241. doi: 10.1108/JSIT-09-2021-0206
Le, X. C. (2023b). Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng chatbot của khách hàng: Góc nhìn tại Việt Nam. Tạp chí Khoa học - Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 18(5), 3–16. doi: 10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.18.5.2407.2023
Le, X. C., & Wang, H. (2020). Integrative perceived values influencing consumers' attitude and behavioral responses toward mobile location-based advertising: An empirical study in Vietnam. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 33(1), 275–295. doi: 10.1108/APJML-08-2019-0475
Li, L., Lee, K. Y., Emokpae, E., & Yang, S.-B. (2021). What makes you continuously use chatbot services? Evidence from chinese online travel agencies. Electronic Markets, 31(3), 575–599. doi: 10.1007/s12525-020-00454-z
Park, T. (2020). How information acceptance model predicts customer loyalty? A study from perspective of eWOM information. The Bottom Line, 33(1), 60–73. doi: 10.1108/BL-10-2019-0116
Payne, E. M., Peltier, J. W., & Barger, V. A. (2018). Mobile banking and AI-enabled mobile banking: The differential effects of technological and non-technological factors on digital natives’ perceptions and behavior. Journal of Research in Interactive Marketing, 12(3), 328–346. doi: 10.1108/JRIM-07-2018-0087
Pillai, R., & Sivathanu, B. (2020). Adoption of AI-based chatbots for hospitality and tourism. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 32(10), 3199–3226. doi: 10.1108/IJCHM-04-2020-0259
Statista. (2022). Chatbot market revenue worldwide from 2018 to 2027. Retrieved June 02, 2023, from https://www.statista.com/statistics/1007392/worldwide-chatbot-market-size/
Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the Technology Acceptance Model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186–204. doi:10.1287/mnsc.46.2.186.11926
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. doi: 10.2307/30036540
Vinbigdata. (2023). Hiện trạng ứng dụng chatbot trong thương mại điện tử tại Việt Nam và thế giới. Truy cập từ https://vinbigdata.com/chatbot/chatbot-trong-thuong-mai-dien-tu.html
Wang, J., & Xie, J. (2022). Exploring the factors influencing users' learning and sharing behavior on social media platforms. Library Hi Tech, 41(5), 1436–1455. doi: 10.1108/LHT-01-2022-0033
Yoon, J., & Yu, H. (2022). Impact of customer experience on attitude and utilization intention of a restaurant-menu curation chatbot service. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 13(3), 527–541. doi: 10.1108/JHTT-03-2021-0089
Tải xuống
Đã Xuất bản
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Bản quyền (c) 2026 Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Cách trích dẫn
