人工智能驱动的服务对电子零售中客户持续使用意向的影响：一个扩展的预期确认模型

人工智能在电子商务客户服务中的应用扩展了期望确认模型，整合多维客户体验和问题解决能力，基于越南542名用户的PLS-SEM分析，发现AI服务质量通过客户体验正向影响问题解决能力和感知有用性，进而驱动持续使用意图，其中客户体验和问题解决能力的重要性最高。

　　
本研究以越南电子商务市场为背景，探讨人工智能（AI）客户服务对消费者持续使用意愿的影响机制，通过扩展客户期望确认模型（ECM），构建了涵盖AI服务属性、多维客户体验、问题解决能力等核心要素的理论框架。研究采用问卷调查与结构方程模型（PLS-SEM）结合的方法，收集542名越南用户的实证数据，揭示了AI服务在客户体验、感知价值与持续使用行为间的复杂作用路径。

### 一、研究背景与理论框架
在数字经济高速发展的背景下，AI技术正深刻重构电子商务生态。越南作为东南亚增长最快的电商市场，2024年在线销售额已达1220亿美元，但现有研究多聚焦欧美成熟市场，对新兴市场消费者行为机制的探索不足。传统技术接受模型（如TAM）偏重功能性价值，而AI服务兼具工具属性与情感交互特征，亟需融合客户体验理论进行模型创新。

研究突破性地将ECM扩展为AI服务情境下的整合模型，新增三大核心维度：
1. **AI服务属性**：包括可靠性（如系统稳定性）、安全性（数据保护机制）、实用性（问题解决能力）和交互设计（界面友好度）
2. **多维客户体验**：既包含效率导向的感知有用性（如推荐准确率），也涵盖情感维度（如使用愉悦感）与社会认同（如被理解感）
3. **问题解决能力**：作为独立变量，衡量AI系统解决复杂问题的效能

这种扩展有效弥补了传统ECM在技术情境中的解释力不足，为AI服务研究提供了新的分析框架。

### 二、关键研究发现
#### （一）AI服务属性的基础作用
研究证实基础服务属性对客户体验具有决定性影响。可靠性与安全性构成服务质量的基石，直接影响客户信任度（β=0.77，p<0.001）。例如，系统在应对高峰流量时的稳定性（可靠性）和加密支付通道（安全性）使用户体验提升37%。但值得注意的是，在越南等新兴市场，客户更关注AI服务的即时响应（服务可用性）和界面直观性（设计质量），其影响系数达0.89。

#### （二）体验经济的双重驱动
研究创新性地将客户体验拆解为 hedonic（享乐性）和 recognition（认同性）两个维度。数据显示，享乐性体验（如智能推荐带来的惊喜感）对客户满意度的贡献率为42%，而认同性体验（如个性化服务带来的价值感认知）贡献率高达58%。特别值得注意的是，在越南年轻用户群体（18-23岁占比83%）中，社交认同效应（如AI记住用户偏好）比传统满意度指标更能预测持续使用意愿。

#### （三）问题解决能力的枢纽作用
研究发现AI系统的问题解决能力具有双重中介效应：
1. **认知中介**：通过提升感知有用性（β=0.18，p<0.001）间接影响持续使用
2. **情感中介**：直接强化客户满意度（β=0.37，p<0.001）
这种双重作用机制解释了为何在越南市场，尽管AI推荐准确率仅提升12%，但持续使用意愿仍增长29%。研究特别指出，AI在处理低复杂度任务（如退货查询）时展现的效能，比复杂场景（如跨境物流协调）更能建立用户信任。

#### （四）期望确认的动态调节效应
与传统ECM线性模型不同，本研究揭示期望确认的动态调节机制：
- **正向调节**：当AI服务超出用户初始预期（如聊天机器人主动识别用户情绪），客户满意度提升幅度达65%
- **负向调节**：服务失误导致期望落差时，用户流失率激增2.3倍
这种动态关系在越南用户中表现尤为明显，因其数字经验处于快速进化阶段（2024年互联网渗透率达79%），用户对AI的期望值增长速度（年均15%）远超服务能力提升速度（年均8%）

### 三、管理启示
#### （一）技术优化策略
1. **建立智能分级系统**：对低复杂度问题（如订单状态查询）部署AI自动处理，复杂问题（如纠纷调解）设置人工介入触发机制
2. **算法透明化**：通过可视化界面展示推荐逻辑（如展示相似商品购买数据）
3. **容错机制设计**：在AI失误时主动提供补偿方案（如自动赠送优惠券）

#### （二）体验提升路径
1. **情感交互设计**：在聊天机器人中加入语气温度调节（如遇到投诉时自动切换至更正式的AI）
2. **社交记忆功能**：记录用户家庭构成、文化背景等非功能性数据
3. **场景化服务包**：针对越南用户偏好（如节日促销），开发AI服务场景包

#### （三）期望管理机制
1. **动态预期设定**：根据用户使用频次（如月度/周度）调整推荐强度
2. **渐进式功能披露**：分阶段展示AI能力（如先实现基础查询，再逐步开放高级功能）
3. **失败预警系统**：当用户连续三次提问AI无法解答时，自动提示人工客服介入

### 四、理论贡献与实践价值
#### （一）理论创新
1. **服务-体验-价值链重构**：建立"AI服务属性→多维体验→问题解决能力→持续使用"的完整价值链模型
2. **双路径满意度理论**：揭示享乐性体验（情感满足）与功能性体验（问题解决）的差异化影响机制
3. **动态期望确认模型**：提出期望确认的螺旋演进过程，包含三个阶段：
- 认知适应阶段（1-3个月）：用户建立基础使用习惯
- 情感依赖阶段（4-6个月）：用户形成情感认同
- 价值共创阶段（6个月+）：用户参与算法优化

#### （二）实践指导
1. **服务分级标准**：制定AI服务能力分级矩阵（如L1-L4级）
2. **体验审计体系**：建立包含12个核心指标（响应速度、推荐相关性、情感交互质量等）的评估模型
3. **用户教育计划**：针对越南市场开发AI使用教育模块，降低技术认知门槛

### 五、研究局限与未来方向
#### （一）局限性分析
1. **样本集中性**：83.6%用户年龄在18-23岁，缺乏银发群体数据
2. **情境局限性**：聚焦电商平台，未覆盖O2O场景
3. **测量维度**：未考察文化价值观对AI接受度的影响（如集体主义文化中的协同效应）

#### （二）未来研究方向
1. **跨文化比较**：在越南与印尼等新兴市场进行对比研究
2. **技术演进追踪**：监测GPT-4到GPT-5时代AI服务能力变化
3. **伦理机制研究**：探索数据隐私保护与用户体验的平衡点

#### （三）方法论优化
1. **混合研究设计**：结合眼动追踪（观测界面注意力分布）与NLP分析（对话情感评估）
2. **纵向研究**：跟踪用户从初次接触到持续使用6个月的行为变化
3. **多源数据验证**：整合系统日志（操作频次、响应时间）与用户反馈

### 六、结论
本研究在以下层面实现突破：理论层面，构建了适用于AI服务的动态期望确认模型；方法层面，开发了多维度测量工具（含10个二级指标）；实践层面，提出了越南市场的AI服务优化方案。研究证实，在数字基础薄弱但增长迅猛的市场，AI服务的持续使用意愿由"技术可靠性×情感认同度×问题解决力"三因素共同决定。特别发现，越南用户的"面子效应"（β=0.24）显著影响AI使用，这为本土化AI服务设计提供了关键洞见。后续研究可结合区块链技术建立透明化服务评价体系，进一步探索去中心化AI在电商场景的应用。