Marketing ứng dụng trí tuệ nhân tạo và hành vi tiêu dùng bền vững: Vai trò của minh bạch, xác thực và niềm tin người tiêu dùng
Xuất bản: tháng 10 16, 2026
Tóm tắt
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được ứng dụng ngày càng rộng rãi trong marketing thông qua phân tích dữ liệu, cá nhân hóa nội dung, đề xuất sản phẩm và tương tác với khách hàng. Tuy nhiên, bên cạnh lợi ích về hiệu quả, AI cũng đặt ra yêu cầu về tính minh bạch, tính xác thực và niềm tin của người tiêu dùng. Bằng phương pháp tổng quan và phân tích tài liệu trong nước, quốc tế, bài viết xem xét mối quan hệ giữa marketing ứng dụng AI và hành vi tiêu dùng bền vững, đồng thời đề xuất mô hình gồm 8 giả thuyết. Trong mô hình, tính minh bạch và tính xác thực được xem là các yếu tố góp phần hình thành niềm tin; niềm tin được đề xuất giữ vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa các nhận thức này và hành vi tiêu dùng bền vững. Bài viết cũng đưa ra hàm ý quản trị về sử dụng AI có trách nhiệm, minh bạch và dựa trên bằng chứng.
Từ khóa
trí tuệ nhân tạomarketing ứng dụng AItiêu dùng bền vữngtính minh bạchtính xác thựcniềm tin người tiêu dùng
Tài liệu tham khảo
1.
Ngô Quang Huy và Nguyễn Thanh Dũng. (2025). Exploring green purchasing intentions and behaviours among Vietnamese Generation Z: A perspective from the theory of planned behaviour. PLoS ONE, 20(5), e0323879. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0323879
Nguyễn Hán Khanh và Đặng Thị Kim Chi. (2025). Nghiên cứu giải pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành thực phẩm để thúc đẩy phát triển bền vững thông qua việc sử dụng bao bì thân thiện với môi trường. Tạp chí Công Thương, 22, 260–267. https://doi.org/10.62831/202522037
Nguyễn Quốc Vương. (2026). Tác động của trí tuệ nhân tạo đến việc cá nhân hóa tiếp thị nội dung. Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, số 4/2026. https://tapchicongthuong.vn/tac-dong-cua-tri-tue-nhan-tao-den-viec-ca-nhan-hoa-tiep-thi-noi-dung-516443.htm
4.
Davenport, T. H., Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 24-42. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0
Doanh, D. C., Gadomska-Lila, K., & Loan, L. T. (2021). Antecedents of green purchase intention: A cross-cultural empirical evidence from Vietnam and Poland. Oeconomia Copernicana, 12(4), 935-971. https://doi.org/10.24136/oc.2021.031
Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2021). A strategic framework for artificial intelligence in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 49, 30-50. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00749-9
Israfilzade, K. (2026). AI-generated vs. human-created sustainable advertising: Effects of source disclosure and environmental claim strength on perceived greenwashing and green trust among Generation Z consumers. Sustainability, 18(14), 7270. https://doi.org/10.3390/su18147270
Phan, T. M., & Phạm, N. B. M. (2026). From ethical algorithms to sustainable actions: Responsible AI recommendation signals in green consumer decision-making. Asian Journal of Business Ethics. https://doi.org/10.1007/s13520-026-00264-0
Puntoni, S., Reczek, R. W., Giesler, M., & Botti, S. (2021). Consumers and artificial intelligence: An experiential perspective. Journal of Marketing, 85(1), 131-151. https://doi.org/10.1177/0022242920953847
Taufique, K. M. R., Vocino, A., & Polonsky, M. J. (2017). The influence of eco-label knowledge and trust on pro-environmental consumer behaviour in an emerging market. Journal of Strategic Marketing, 25(7), 511-529. https://doi.org/10.1080/0965254X.2016.1240219
