คุณภาพแชตบอตอัจฉริยะในการบริการลูกค้าต่อความพึงพอใจและความเชื่อมั่นในแบรนด์ของผู้บริโภค
คำสำคัญ:
แชตบอตอัจฉริยะ , การบริการลูกค้า , ความพึงพอใจ , ความเชื่อมั่นในแบรนด์ , ปัญญาประดิษฐ์เชิงอารมณ์บทคัดย่อ
ในยุคดิจิทัลผู้บริโภคมีความคาดหวังต่อการบริการที่รวดเร็ว ถูกต้อง และให้บริการได้ตลอดเวลา องค์กรจำนวนมากเริ่มนำแชตบอตอัจฉริยะมาใช้ในการบริการลูกค้า งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ผลของคุณภาพแชตบอตต่อความพึงพอใจของผู้บริโภค ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างความพึงพอใจและความเชื่อมั่นในแบรนด์ และ ประเมินบทบาทของปัญญาประดิษฐ์เชิงอารมณ์ (Affective Computing) ในฐานะตัวแปรอิสระที่ส่งผลโดยตรงต่อความเชื่อมั่นในแบรนด์ โดยเฉพาะการวิเคราะห์องค์ประกอบของคุณภาพแชตบอต ได้แก่ ความเร็ว ความแม่นยำ ความเป็นธรรมชาติ ความสามารถในการแก้ปัญหา และความสามารถด้านปัญญาประดิษฐ์เชิงอารมณ์ งานวิจัยนี้เป็นการวิจัยเชิงปริมาณ ใช้กลุ่มตัวอย่าง 400 คนที่มีประสบการณ์ใช้แชตบอตอย่างน้อย 1 ครั้งภายใน 6 เดือนที่ผ่านมา คำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่างด้วยสูตร Cochran (1977) และสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน วิเคราะห์ด้วยการถดถอยพหุคูณ และการวิเคราะห์เส้นทาง (Path Analysis)
ผลการวิจัยพบว่า
คุณภาพแชตบอตส่งผลต่อความพึงพอใจอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (R² = .56, F(5,394) = 100.07, p < .001) และความพึงพอใจส่งผลต่อความเชื่อมั่นในแบรนด์ (β = .62, p < .001) นอกจากนี้ปัญญาประดิษฐ์เชิงอารมณ์มีอิทธิพลโดยตรงต่อความเชื่อมั่นในแบรนด์ (β = .18, p < .001) โมเดลมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ (χ²/df = 1.95, CFI = .96, TLI = .95, RMSEA =.049) โดยงานวิจัยเสนอแนะแนวทางให้ธุรกิจพัฒนาระบบแชตบอตที่สามารถประมวลผลความรู้สึกและให้บริการอย่างเป็นธรรมชาติ เพื่อสร้างภาพลักษณ์แบรนด์ที่แข็งแกร่ง
เอกสารอ้างอิง
Adam, M., Wessel, M., & Benlian, A. (2021). AI-based chatbots in customer service and their effects on user compliance. Electronic Markets, 31(2), 427-445. https://doi.org/10.1007/s12525-020-00414-7
Araujo, T. (2018). Living up to the chatbot hype: The influence of anthropomorphic design cues and communicative agency framing on conversational agent and company perceptions. Computers in Human Behavior, 85, 183-189. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.03.051
Ashfaq, M., Yun, J., Yu, S., & Loureiro, S. M. C. (2020). I, Chatbot: Modeling the determinants of users' satisfaction and continuance intention of AI-powered service agents. Telematics and Informatics, 54, 101473. https://doi.org/10.1016/j.tele.2020.101473
Brandtzaeg, P. B., & Følstad, A. (2017). Why people use chatbots. In I. Kompatsiaris et al. (Eds.), Internet Science (pp. 377-392). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-70284-1_30
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. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.10.004
Cochran, W. G. (1977). Sampling techniques (3rd ed.). John Wiley & Sons.
Crolic, C., Thomaz, F., Hadi, R., & Stephen, A. T. (2022). Blame the bot: Anthropomorphism and anger in customer--chatbot interactions. Journal of Marketing, 86(1), 132-148. https://doi.org/10.1177/00222429211045687
Følstad, A., & Skjuve, M. (2019). Chatbots for customer service: User experience and motivation. Proceedings of the 1st International Conference on Conversational User Interfaces, 1-9. https://doi.org/10.1145/3342775.3342784
Grewal, D., Roggeveen, A. L., & Nordfält, J. (2021). The future of retailing. Journal of Retailing, 97(1), 1-8. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2016.12.008
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson.
Hsu, C.-L., & Lin, J. C.-C. (2023). Understanding the user satisfaction and loyalty of customer service chatbots. Journal of Retailing and Consumer Services, 71(4), 103211. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2022.103211
Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
Liao, Y., Vitak, J., Kumar, P., Zimmer, M., & Kritikos, K. (2019). Understanding the Role of Privacy and Trust in Intelligent Personal Assistant Adoption: Proceedings 14th International Conference, iConference 2019, Washington, DC, USA. 10.1007/978-3-030-15742-5_9.
McLean, G., & Osei-Frimpong, K. (2019). Hey Alexa... examine the variables influencing the use of artificial intelligent in-home voice assistants. Computers in Human Behavior, 99, 28-37. https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.05.009
Morgan, R. M., & Hunt, S. D. (1994). The commitment-trust theory of relationship marketing. Journal of Marketing, 58(3), 20-38. https://doi.org/10.2307/1252308
Nguyen, M., & Sidorova, A. (2018). Understanding user interactions with a chatbot: A self-determination theory approach. Proceedings of the 24th Americas Conference on Information Systems (AMCIS), 1-10.
Oliver, R. L. (1980). A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions. Journal of Marketing Research, 17(4), 460-469. https://doi.org/10.2307/3150499
Picard, R. W. (1997). Affective computing. MIT Press.
Verhagen, T., Van Nes, J., Feldberg, F., & Van Dolen, W. (2014). Virtual customer service agents: Using social presence and personalization to shape online service encounters. Journal of Computer-Mediated Communication, 19(3), 529-545. https://doi.org/10.1111/jcc4.12066
Xu, Y., Niu, N., & Zhao, Z. (2023). Dissecting the mixed effects of human‑customer service chatbot interaction on customer satisfaction: An explanation from temporal and conversational cues. Journal of Retailing and Consumer Services, 74, 103417. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2023.103417
Xu, Y., Shieh, C. H., van Esch, P., & Ling, I. L. (2021). AI customer service: Task complexity, problem-solving ability, and usage intention. Australasian Marketing Journal, 28(4), 189-199. https://doi.org/10.1016/j.ausmj.2020.03.005
Zhang, J., Chen, Q., Lu, J., Wang, X., Liu, L., & Feng, Y. (2024). Emotional expression by artificial intelligence chatbots to improve customer satisfaction: Underlying mechanism and boundary conditions. Tourism Management, 100, 1–19. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2023.104835
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2026 วารสารพิชญทรรศน์
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความทุกเรื่องได้รับการตรวจความถูกต้องทางวิชาการโดยผู้ทรงคุณวุฒิภายนอกอย่างน้อย 3 คน ความคิดเห็นในวารสารพิชญทรรศน์เป็นความคิดเห็นของผู้นิพนธ์มิใช่ความคิดเห็นของผู้จัดทำ จึงมิใช่ความรับผิดชอบของวารสารพิชญทรรศน์ และบทความในวารสารพิชญทรรศน์สงวนสิทธิ์ตามกฎหมายไทย การจะนำไปเผยแพร่ต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากกองบรรณาธิการ
