Tác động của trải nghiệm khách hàng dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI-CX) đến giá trị thương hiệu bán lẻ trực tuyến tại Việt Nam

Tóm tắt

Nghiên cứu đánh giá tác động của trải nghiệm khách hàng dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI-CX) đến giá trị thương hiệu của các doanh nghiệp bán lẻ trực tuyến tại Việt Nam. Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với dữ liệu thu thập từ 318 người tiêu dùng mua sắm trên các sàn thương mại điện tử (Shopee, TikTok Shop, Lazada, Tiki) và kỹ thuật phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính bình phương tối thiểu một phần (PLS-SEM), kết quả kiểm định khẳng định cả 4 thành tố của AI-CX (Tính cá nhân hóa, Tương tác thông minh, Tiện lợi & Tốc độ, An toàn dữ liệu) đều có tác động tích cực đến các thành tố cấu thành giá trị thương hiệu (Nhận biết, Chất lượng cảm nhận, Hiệp tưởng thương hiệu), từ đó thúc đẩy Lòng trung thành thương hiệu (R² = 58,2%). Trên cơ sở đó, bài báo đề xuất hệ thống giải pháp quản trị cho doanh nghiệp bán lẻ nhằm thúc đẩy phát triển thương mại số bền vững.

Từ khóa
trí tuệ nhân tạo giá trị thương hiệu bán lẻ trực tuyến trải nghiệm khách hàng quản trị doanh nghiệp

Tài liệu tham khảo

1.
Phan Đình Quyết. (2021). Các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu dựa trên khách hàng của các sàn thương mại điện tử tại TP. Hồ Chí Minh. Tạp chí Công Thương, 15, 88-94.
2.
Bộ Công Thương. (2023). Báo cáo Thương mại điện tử Việt Nam 2023. NXB Công Thương.
3.
Thủ tướng Chính phủ. (2020). Quyết định số 749/QĐ-TTg phê duyệt "Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030".
4.
Nguyễn Thị Mai Anh, & Trần Văn Hùng. (2022). Tác động của trí tuệ nhân tạo đến trải nghiệm khách hàng và lòng trung thành trong lĩnh vực bán lẻ trực tuyến tại Việt Nam. Tạp chí Kinh tế & Phát triển, 301, 45-56.
5.
Aaker, D. A. (1991). Managing Brand Equity. The Free Press.
6.
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). SAGE Publications.
7.
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115-135.
8.
Hoyts, R., et al. (2021). AI-driven customer experience: Concept, framework, and research agenda. Journal of Retailing, 97(4), 512-530.