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Artificial intelligence - possible uses in e-commerce
ways to improve customer experience through intelligent customer service
Kristina Stupak
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Wenjie Tang
DOI
10.25365/thesis.73070
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-18764.29475.993531-7
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Der Einsatz von KI-Chatbots hat erhebliche positive Auswirkungen auf die Erleichterung und Erweiterung des Umfangs des E-Commerce auf der ganzen Welt. Der zunehmende Umfang des internationalen Geschäfts hat die Rentabilität und finanzielle Nachhaltigkeit globaler Unternehmen verbessert. Dies wird auf die Zunahme der Zahl der Kunden zurückgeführt, die Produkte und Dienstleistungen online kaufen. Ungeachtet des immensen Beitrags von Chatbots zur Verbesserung der Geschäftsentwicklung durch die Erhöhung der Marktfähigkeit von Unternehmensprodukten und -dienstleistungen wurde die Einführung von Chatbots mit einer Reihe von Hürden konfrontiert. Die Probleme ergeben sich aus der Unzufriedenheit der Kunden, nachdem sie erkannt haben, dass die Gespräche, die sie führen, nicht mit Menschen geführt werden. Unternehmen, die im elektronischen Handel tätig sind, der durch KI-Chatbots unterstützt wird, befinden sich in einem Dilemma, da die Offenlegung gegenüber Kunden, dass sie Informationen mit Robotern austauschen, die Verkaufsfähigkeit gefährden kann. Andererseits ist es ethisch vertretbar, Kunden zu offenbaren, dass sie von Chatbots bedient werden. Das allgemeine Ziel der Studie war herauszufinden, ob der Einsatz von intelligentem Kundenservice im E-Commerce immer zu einem besseren Kundenerlebnis führt. Konkret wollte der Forscher untersuchen, ob ein Kunde, der nach dem Kauf einen Chatbot nutzt, eher negative Erfahrungen macht oder nicht. Die Studie wollte auch feststellen, ob ein Kunde, der einen Chatbot vor dem Kauf verwendet, eher ein besseres Kundenerlebnis hat oder nicht. Die der Studie zugrunde liegenden Theorien waren das Technologieakzeptanzmodell, die Verbreitung der Innovationstheorie und die Theorie des begründeten Handelns. Es wurde das deskriptive Forschungsdesign verwendet. Die Studie richtete sich an 250 Jugendliche im Alter zwischen 18 und 35 Jahren an der Universität Wien in Wien, Österreich. Zur Bestimmung der Stichprobengröße wurde die von Yamane (1967) entwickelte Formel verwendet. Die an der Studie beteiligten Befragten wurden durch Schneeballstichproben ausgewählt. Es wurden Primärdaten verwendet. Die Teilnehmer mussten Antworten auf strukturierte Fragen in Google Formulare einreichen. 10 % der 150 befragten Befragten mussten an der Pilotstudie teilnehmen. Konsultationen mit dem Vorgesetzten stellen Inhaltsvalidität und Gesichtsvalidität sicher. Die Test-Retest-Methode wurde verwendet, um die Zuverlässigkeit des Forschungsfragebogens zu beurteilen. Standardabweichung, Häufigkeiten, Mittelwerte und Prozentsätze bilden deskriptive Statistiken. Assoziations- und Probit-Regressionsanalyse waren die wichtigsten Analysewerkzeuge. Der Forscher verwendete Tabellen, um die Daten und Ergebnisse darzustellen. Es wurde festgestellt, dass die Mehrheit der Befragten (42,3 %) den Chatbot nach dem Kauf nutzte, um sich zu beschweren. Es wurde festgestellt, dass die Befragten vor dem Kauf Chatbots nutzten, um den Service (47,0 %) und das Produkt (15,2 %) besser zu verstehen. Es wurde festgestellt, dass die Mehrheit der Befragten (94,7 %) zustimmte, dass sie Chatbots nach dem Kauf nutzten, weil sie ein schlechtes Kundenerlebnis hatten. Es wurde festgestellt, dass die Mehrheit der Befragten (69,5 %) zustimmte, dass sie Chatbots nach dem Kauf nutzten, weil sie eine gute Kundenerfahrung hatten. Es zeigte sich, dass 48,3 % der Befragten den Zusammenhang zwischen der Nutzung von KI wie Chatbot und einem guten Kundenerlebnis mit 9 von 10 bewerteten. 29,8 % der Befragten bewerteten den Zusammenhang zwischen dem Einsatz von KI wie Chatbot und einem guten Kundenerlebnis mit 10 von 10 von 10. Es wurde festgestellt, dass die wahrgenommene Nützlichkeit der Chatbot-Funktion positiv und signifikant mit sowohl guten als auch schlechten Kundenerlebnissen vor und nach dem Kauf verbunden ist. Die Ergebnisse zeigen, dass die Nützlichkeit der Chatbot-Funktion die Wahrscheinlichkeit von sowohl guten als auch schlechten Kundenerlebnissen vor und nach dem Kauf signifikant vorhersagt. Es wurde der Schluss gezogen, dass die Verwendung von Chatbots die Wahrscheinlichkeit, etwas in einem E-Store zu kaufen, signifikant erhöhen.
Abstract
(Englisch)
The use of AI chatbots has made a substantial positive impact in facilitating and expanding the scope of e-commerce across the world. The increasing scope of international business has enhanced the profitability and financial sustainability of global businesses. This is attributed to the increasing number of customers who buy products and services online. Notwithstanding the immense contribution of chatbots in enhancing business development by increasing the marketability of company products and services, the adoption of chatbots has been faced with several hurdles. The problems arise from the issue of customer dissatisfaction after realizing that the conversations they are making are not with humans. Firms engaged in electronic commerce facilitated by AI chatbots are in a dilemma given that disclosing to customers that they are exchanging information with robots may jeopardize the ability to sell. On the other hand, it is ethical to reveal to customers that they are served by chatbots. The general objective of the study was to find out if the usage of intelligent customer service in e-commerce always leads to a better customer experience. The researcher specifically sought to examine whether a customer who uses a chatbot after the purchase is more likely to have a negative experience or not. The study also sought to determine whether a customer who uses a chatbot before the purchase is more likely to have a better customer experience or not. The theories guiding the study were the technology acceptance model, diffusion of innovation theory, and theory of reasoned action. The descriptive research design was used. The study targeted 250 youth, aged between 18 to 35 years, at the University of Vienna in Vienna, Austria. In determining the size of the sample, the formula developed by Yamane (1967) was used. The respondents who were involved in the study were selected through snowball sampling. Primary data was used. Participants were required to submit responses to structured questions in Google Forms. 10% of the 150 sampled respondents were required to participate in the pilot study. Consultations with the supervisor ensure content validity and face validity. The test-retest method was used to assess the reliability of the research questionnaire. Standard deviation, frequencies, means, and percentages constitute descriptive statistics. Association and probit regression analyses were the inferential tools of analysis. The researcher used tables to present the data and results. It was found that the majority of respondents (42.3%) used chatbots after the purchase to complain. It was found that respondents used chatbots before purchase to better understand the service (47.0%) and the product (15.2%). It was determined that the majority of respondents (94.7%) agreed that they used chatbots after the purchase because they had a bad customer experience. It was noted that the majority of respondents (69.5%) agreed that they used chatbots after the purchase because they had a good customer experience. It was revealed that 48.3% of respondents rated the correlation between usage of AI such as chatbots and good customer experience at 9 out of 10. 29.8% of respondents rated the correlation between usage of AI such as chatbot and good customer experience at 10 out of 10. It was noted that the perceived usefulness of the chatbot function is positively and significantly associated with both good and bad customer experiences before and after the purchase. The findings indicate that the usefulness of the chatbot function significantly predicts the likelihood of both good and bad customer experiences before and after the purchase. It was concluded that the use of chatbots significantly increases the likelihood to buy something from an e-store.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Künstliche Intelligenz E-Commerce Customer Experience intelligenter Kundenservice
Schlagwörter
(Englisch)
Artificial intelligence e-commerce customer service customer experience
Autor*innen
Kristina Stupak
Haupttitel (Englisch)
Artificial intelligence - possible uses in e-commerce
Hauptuntertitel (Englisch)
ways to improve customer experience through intelligent customer service
Paralleltitel (Deutsch)
Künstliche Intelligenz - Einsatzmöglichkeiten im E-Commerce
Paralleluntertitel (Deutsch)
Wege zur Verbesserung der Customer Experience durch intelligenten Kundenservice
Publikationsjahr
2022
Umfangsangabe
68 Seiten
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Wenjie Tang
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.99 Betriebswirtschaft. Sonstiges
AC Nummer
AC16768750
Utheses ID
65441
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |