Số phát hành: Số 19 - Tháng 7 - 2026Quản trị - Quản lý
Tác động của cá nhân hóa dữ liệu tiếp thị bằng trí tuệ nhân tạo đến sự tương tác và lòng trung thành của khách hàng
Xuất bản: tháng 8 10, 2026
Tóm tắt
Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, trí tuệ nhân tạo (AI) đang là một trong những cuộc cách mạng mang tính đột phá, góp phần to lớn cho việc tạo ra trải nghiệm khách hàng. Thông qua phương pháp định tính nhằm khám phá và phân tích vấn đề theo hướng chuyên sâu, tác giả muốn nhấn mạnh tầm quan trọng và sự tác động của AI trong việc cá nhân hóa dữ liệu tiếp thị đến sự tương tác và lòng trung thành của khách hàng. Nghiên cứu cho thấy, việc cá nhân hóa dữ liệu tiếp thị sẽ nâng cao sự tham gia của khách hàng, cho phép doanh nghiệp có thể điều chỉnh tương tác thông qua việc phân tích hành trình của khách hàng. Mặt khác, việc cá nhân hóa dữ liệu thông qua AI cũng tăng cường lòng trung thành của khách hàng với thương hiệu về mặt giao dịch cũng như cảm xúc.
Từ khóa
cá nhân hóa dữ liệutrí tuệ nhân tạotương tác khách hànglòng trung thành
Tài liệu tham khảo
1.
Ahmad F., Mustafa K., Hamid S. A. R., Khawaja K. F., Zada S., Jamil S., Qaisar M. N., Vega-Muñoz A., Contreras-Barraza N., Anwer N. (2022). Online customer experience leads to loyalty via customer engagement: Moderating role of value co-creation. Frontiers in Psychology, 13, 897851.
2.
Brill T. M., Munoz L., Miller R. J. (2022). Siri, alexa, and other digital assistants: a study of customer satisfaction with artificial intelligence applications. The Role of Smart Technologies in Decision Making, 35-70.
3.
Che T., Peng Y., Zhou Q., Dickey A., Lai F. (2023). The impacts of gamification designs on
4.
consumer purchase: A use and gratification theory perspective. Electronic Commerce Research
5.
and Applications, 59, 101268.
6.
Chen J., Luo J., Zhou T. (2024). Research on determinants affecting users’ impulsive purchase
7.
intention in live streaming from the perspective of perceived live streamers’ ability. Behavioral
8.
Sciences, 14(3), 190.
9.
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.
10.
Davenport T., Guha A., Grewal D., Bressgott T. (2019). How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 24-42.
11.
Devakunchari R., Valliyammai C. (2016). Big social data analytics: opportunities, challenges and implications on society. Online Journal of Communication and Media Technologies, 6(September 2016-Special Issue), 17-32.
12.
Flayelle M., Brevers D., King D. L., Maurage P., Perales J. C., Billieux J. (2023). A taxonomy of technology design features that promote potentially addictive online behaviours. Nature Reviews Psychology, 2(3), 136-150.
13.
Gentsch P. (2018). AI in marketing, sales and service: How marketers without a data science degree can use AI, big data and bots. Palgrave Macmillan, UK.
14.
Huang M.H., Rust R. T. (2021). A strategic framework for artificial intelligence in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 49(1), 30-50.
15.
Hussain K., Fayyaz M. S., Shamim A., Abbasi A. Z., Malik S. J., Abid M. F. (2024). attitude, repurchase intention and brand loyalty toward halal cosmetics. Journal of Islamic Marketing, 15(2), 293-313.
16.
Kapoor S. (2022). AI in customer service: Enhancing customer lifetime value and loyalty. Journal of Marketing Science, 19(2), 145-159.
17.
Kietzmann J., Paschen J., & Treen E. R. (2018). Artificial intelligence in advertising: How marketers can leverage artificial intelligence along the consumer journey. Journal of Advertising Research, 58(3), 263-267.
18.
Lemon K. N., Harris L. C., Homburg C. (2020). The Role of Personalization in the Customer Journey: A Systematic Review and Future Research Agenda. Journal of Service Research, 23(4), 494-510.
19.
Nguyen M., Lee Y. (2021). Predicting the effects of AI-driven customer service on brand
20.
perception and loyalty. Journal of Consumer Behavior, 35(4), 211-220
21.
Paschen J., Wilson M., Ferreira J. J. (2020). collaborative intelligence: how human and artificial intelligence create value along the B2B sales funnel. Business Horizons, 63(3), 403-414
22.
Patil D. (2024). Generative artificial intelligence in marketing and advertising: Advancing personalization and optimizing consumer engagement strategies. Journal of Marketing Analytics, 12(3), 145-158.
23.
Rajalakshmi (2024). The impact of AI-driven personalization on consumer behavior and brand
24.
engagement in online marketing. In Advances in Digital Marketing and E-commerce (pp. 123-140)
25.
Shrestha Y. R., Krishna V., & Von Krogh G. (2021). Augmenting organizational decision-making with deep learning algorithms: Principles, promises, and challenges. Journal of Business Research, 123, 588-603.
26.
Smith R., Jones T. (2020). Personalization in AI marketing: The key to brand loyalty. Marketing Analytics Review, 7(2), 78-89.
27.
Sousa R., & Amorim M. (2018). Architectures for multichannel front-office service delivery
28.
models. International Journal of Operations & Production Management, 38(3), 828-851.
29.
Zhang D., Pee L. G., Cui L. (2021). artificial intelligence in e-commerce fulfillment: a case study of resource orchestration at Alibaba’s smart Warehouse. International Journal of Information Management, 57, 102304.
30.
Wedel M., Kannan P. K. (2016). Marketing analytics for data-rich environments. Journal of Marketing, 80(6), 97-121.
