AI個性化推薦與客服系統(tǒng)對品牌忠誠度的影響機制研究

摘要：信息技術的飛速發(fā)展，使得人工智能（AI）技術在各行各業(yè)的應用愈發(fā)普遍。本文通過人工智能（AI）技術在品牌忠誠度提升中的作用，探討了AI個性化推薦系統(tǒng)和AI客服系統(tǒng)對客戶品牌忠誠度的影響機制，并采用問卷調研方法，運用結構方程模型（SEM）對樣本數(shù)據(jù)進行了實證研究。結果表明：AI個性化推薦系統(tǒng)和AI客服系統(tǒng)對客戶滿意度和客戶信任有顯著的正向影響，進而顯著提升了品牌忠誠度；客戶滿意度在AI個性化推薦系統(tǒng)與品牌忠誠度之間具有中介作用，而客戶信任在AI客服系統(tǒng)與品牌忠誠度之間也表現(xiàn)出顯著的中介作用。研究指出，企業(yè)在應用AI技術時應注重優(yōu)化客戶體驗，提升客戶滿意度與信任，從而更有效地增強品牌忠誠度。因此，品牌管理者應充分利用AI技術構建個性化的客戶互動體驗，優(yōu)化AI驅動的服務體系，以實現(xiàn)品牌忠誠度的有效提升。

關鍵詞：人工智能；個性化推薦；AI客服系統(tǒng)；客戶滿意度；品牌忠誠度

中圖分類號：F276.44文獻標識碼：A文章編號：2096-0298（2024）12（b）--06

1研究背景

信息技術的飛速發(fā)展，使得人工智能（AI）技術在各行各業(yè)的應用愈發(fā)普遍，特別是在電子商務及在線服務領域，這種技術正深刻地重塑著消費者與品牌之間的關系。其中，基于深度學習和大數(shù)據(jù)分析構建的AI個性化推薦系統(tǒng)，以及AI客戶服務系統(tǒng)，已成為增強用戶體驗、改善服務流程的重要途徑。通過這些先進技術，企業(yè)能夠更準確地理解并預測用戶的行為模式和個人喜好，從而向其推送更加符合需求的產(chǎn)品或服務信息。這種做法不僅加速了消費者的購買決策過程，還為商家提供了更為精準有效的營銷策略，極大減少了用戶的認知負擔，顯著提高了顧客的整體滿意度。

AI客服系統(tǒng)借助語音識別與自然語言處理技術實現(xiàn)了服務流程的自動化和智能化升級。相較傳統(tǒng)的人工客服模式，AI客服在響應速度、解決方案的一致性及提供全天候服務方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，極大地提升了用戶體驗效率，特別是在應對常見問題及重復性任務時，AI客服表現(xiàn)出了卓越的準確性與一致性。通過縮短等待時間并迅速解決問題，該系統(tǒng)不僅增強了客戶對服務質量的認可程度，還加深了客戶對品牌的好感度與信賴感。

在當前競爭激烈的市場環(huán)境中，品牌忠誠度成為企業(yè)保持長期競爭優(yōu)勢的關鍵要素。它不僅直接影響公司的收益增長，還對品牌的市場地位及其聲譽產(chǎn)生重要影響。個性化推薦系統(tǒng)與人工智能客服平臺作為增強用戶體驗的重要手段，它們的作用不僅僅限于提高客戶滿意度，更是通過這一途徑間接促進了消費者對品牌的信任及忠誠度。因此，研究這兩項AI技術對于建立品牌忠誠度的具體作用機制，不僅具有深遠的理論意義，還為企業(yè)在數(shù)字化轉型過程中有效利用AI提供了寶貴的理論基礎和實證依據(jù)。

2研究模型與假設

個性化推薦系統(tǒng)已成為電子商務和數(shù)字營銷領域中至關重要的工具。依據(jù)其定義，該系統(tǒng)能夠通過對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，提供與個人偏好相匹配的產(chǎn)品或服務建議，進而優(yōu)化用戶體驗。相關研究指出，這類系統(tǒng)通過降低消費者的時間成本及認知負荷，增強其對所推薦商品的興趣及其購買傾向（Schaferetal.，2001）[1]。當用戶感受到推薦機制的高度智能化和準確性時，通常會對企業(yè)提供的服務給予更高評價，并產(chǎn)生更強的信任感（Tamamp;Ho，2005）[2]。由此可見，個性化推薦系統(tǒng)不僅滿足了消費者的獨特需求，提升其滿意程度，還通過改善整體體驗促進了品牌忠誠度的增長。綜上所述，本文提出第一個假設。

H1：AI個性化推薦系統(tǒng)對客戶滿意度有正向影響[3]。

作為一種廣泛應用于客戶服務領域的智能技術，AI客服系統(tǒng)通過運用語音識別與自然語言處理等先進技術實現(xiàn)了客戶服務的自動化。相較傳統(tǒng)的客服模式，這種新型的服務方式為企業(yè)帶來了更高的效率和更快的服務速度。根據(jù)Gefenamp;Straub（2004）的研究發(fā)現(xiàn)，AI客服能夠極大地加快客戶問題的響應速度，減少客戶的等待時間，并且在解決常規(guī)問題及執(zhí)行重復任務時展現(xiàn)出較高的精確度[4]。此外，由于AI客服可以提供全天候不間斷的服務支持，使用戶無論何時都能獲得即時的幫助，進而增強了其對服務質量的好感（Roggeveenetal.，2021）[5]。因此，在整個服務流程中，快速滿足客戶需求并解決問題的能力不僅加強了用戶的滿意度，還提升了其對品牌的信賴度。由此可見，AI客服系統(tǒng)的高效性和便利性對于提高顧客滿意度具有重要意義?；谝陨险撌?，本文提出假設2。

H2：AI客服系統(tǒng)對客戶滿意度有正向影響。

客戶滿意度通常被視為建立顧客信任的關鍵前提。依據(jù)消費者行為理論，消費者體驗到令人滿意的服務后，對品牌的信任度會相應提高。滿意度是指個人對其所接受的產(chǎn)品或服務的一種主觀評價，體現(xiàn)了其在消費過程中所經(jīng)歷的情感反應。一旦消費者對其購買的商品或享受到的服務感到滿意，他們就可能成為回頭客，并對該品牌產(chǎn)生信賴感。已有研究指出，在網(wǎng)絡購物和在線服務領域內，客戶滿意度與信任之間存在著明顯的正相關關系。這意味著顧客的滿意度能夠直接影響其對平臺的信任水平（Kimetal.，2008）[6]。鑒于此，如果通過個性化推薦系統(tǒng)及人工智能客服成功提升了用戶滿意度，顧客對企業(yè)的信任程度就會隨之增強?；谏鲜鲇懻?，本文提出假設3。

H3：客戶滿意度對客戶信任有正向影響。

除對客戶信任的影響外，客戶滿意度同樣是預測品牌忠誠度的一個關鍵因素。品牌忠誠度主要通過顧客對于某一品牌的持續(xù)購買及使用行為來體現(xiàn)，當消費者對其所選擇的品牌感到滿意時，他們更可能與該品牌建立長期的合作關系（Oliver，1999）[7]。高度滿意的顧客往往會表現(xiàn)出更強的回購意愿，并且愿意主動分享正面的產(chǎn)品體驗給他人。研究表明，在客戶滿意度與品牌忠誠度之間存在著明顯的正相關性：即顧客越滿意，其對品牌的忠誠度也就越高（Mittalamp;Kamakura，2001）[8]。在市場環(huán)境競爭日益激烈的背景下，確保顧客滿意成為維護客戶基礎的重要策略之一。因此，提高顧客滿意度不僅能夠幫助企業(yè)吸引新客戶，還增強了現(xiàn)有客戶的黏性?；谏鲜鲇懻?，本文提出假設4。

H4：客戶滿意度對品牌忠誠度有正向影響。

通常情況下，客戶信任被視為構成品牌忠誠度的關鍵先決因素。這種信任構成了消費者傾向于特定品牌的心理根基，表明其對于該品牌能夠不斷滿足需求的產(chǎn)品或服務持有信心（Morganamp;Hunt，1994）[9]。研究發(fā)現(xiàn)，顧客對品牌的信任程度及其對該品牌的忠誠度之間存在著明顯的正相關性；當顧客開始信任一個品牌時，他們會更樂意與其建立持久的聯(lián)系，并且在未來的消費決策中更加偏向于選擇這個品牌（Chaudhuriamp;Holbrook，2001）[10]。此外，信任有助于減少購買過程中的不確定性，同時加強顧客對品牌的依賴感和忠實度。因此，顧客對某一品牌建立起信任后，往往會隨之出現(xiàn)更高的品牌忠誠度?；谏鲜鲇懻?，本文提出假設5。

H5：客戶信任對品牌忠誠度有正向影響。[11]

當推薦服務準確匹配用戶偏好時，能夠顯著提升用戶的滿足感，使其更傾向于信賴該品牌（Xiaoamp;Benbasat，2007）[12]。研究進一步指出，在個性化推薦系統(tǒng)與消費者信任之間，顧客滿意度扮演了一個關鍵角色即通過優(yōu)化顧客的滿意程度，可以有效提高其對于品牌的信賴水平（Xiaoamp;Kumar，2014）[13]?；谏鲜稣擖c，本文提出假設6。

H6：AI個性化推薦系統(tǒng)通過客戶滿意度間接影響客戶信任[14]。

AI客服系統(tǒng)通過改善服務質量和效率，能夠間接促進客戶對品牌的信任。這種系統(tǒng)所提供的高效、便捷的服務顯著提升了客戶的體驗感與滿意度；而高度滿意的顧客往往更愿意相信品牌的服務水平及其所作出的承諾。相關研究表明，AI客服系統(tǒng)和客戶信任之間，客戶滿意度扮演著重要的中介角色，即該系統(tǒng)可以通過提高顧客滿意度來加強其對品牌的信賴（Parasuramanetal.，2005）[15]?；诖?，本文提出假設7。

H7：AI客服系統(tǒng)通過客戶滿意度間接影響客戶信任。

在上述假設的基礎上，本文搭建了一個綜合性的分析框架，旨在深入探究個性化推薦系統(tǒng)、AI客服系統(tǒng)與消費者滿意度、信任度及品牌忠誠度之間的相互作用機制，并據(jù)此提出研究模型（見圖1）。

3量表與數(shù)據(jù)收集

3.1量表

為驗證提出的假設和模型，本文采用問卷調查的方式收集數(shù)據(jù)。為了確保問卷能夠準確反映研究模型中的各個變量，本文在設計問卷時每個變量的測量都基于現(xiàn)有文獻中的成熟量表，并結合研究背景進行適當修改，最后根據(jù)小范圍調研獲得的數(shù)據(jù)再次調整量表（見表1）。

3.2數(shù)據(jù)收集

本文主要面向經(jīng)常使用電子商務平臺且曾接觸過AI客服系統(tǒng)的用戶群體。參與者需具備在電商平臺體驗個性化推薦服務的經(jīng)驗，并能夠對其質量與效果做出評估。同時，至少有一次通過在線聊天或語音識別等方式與企業(yè)AI客服互動的經(jīng)歷。為了確保樣本量充足并具有代表性，本文共發(fā)放280份問卷，采用線上問卷平臺和社交媒體作為調查工具。具體而言，問卷通過社交網(wǎng)絡如微信、微博等渠道進行分發(fā)。最終回收有效問卷265份，在經(jīng)過初步篩選后排除58份不合格答卷，保留207份有效反饋。

在對受訪者基本信息的分析中，年齡結構顯示26～35歲群體占主導地位，比例達28.6%；緊隨其后的是18～25歲的年輕人群體，占比42.9%。從性別構成來看，女性參與者略多于男性，分別占據(jù)總數(shù)的54.8%和45.2%。就職業(yè)分布而言，就業(yè)人士構成了最大部分，比例為57.1%，其次是在校學生，占比23.8%。受教育程度方面，大部分受訪者擁有較高的學歷背景，本科及以上學歷者合計達73.8%。具體而言，本科學歷持有者占比52.4%，碩士或更高學位者則占21.4%。關于技術應用習慣，調查結果顯示有93.9%的用戶頻繁使用個性化推薦服務，在AI客服系統(tǒng)的采納率上，經(jīng)常使用者的比例為42.9%。

4假設檢驗與數(shù)據(jù)分析

4.1信效度檢驗

表2KMO為0.937，大于0.7，滿足因子分析的前提要求，數(shù)據(jù)通過Bartlett球形度檢驗（plt;0.05），說明研究數(shù)據(jù)適合進行因子分析。表3中標準載荷系數(shù)絕對值均大于0.6且呈現(xiàn)出顯著性，意味著有著較好的測量關系。本文針對5個因子，以及13個分析項進行驗證性因子分析（CFA），由表4可知，共5個因子對應的AVE值全部均大于0.5，且CR值全部均高于0.7，意味著本次分析數(shù)據(jù)具有良好的聚合效度。針對表5所示的區(qū)分效度進行分析，所有對角線所示的AVE平方根值均大于因子間相關系數(shù)的最大值，表明具有良好的區(qū)分效度。表6所示模型擬合指標，卡方自由度值為1.775，小于3，GFI為0.935大于0.9，RMSEA為0.061小于0.1，RMR值為0.022小于0.05。綜合來看，模型構建較好。

4.2中介效應檢驗

根據(jù)表7檢驗數(shù)據(jù)，客戶滿意度在AI個性化推薦系統(tǒng)、AI客服系統(tǒng)與客戶信任中起到了完全中介的作用，AI個性化推薦系統(tǒng)和AI客服系統(tǒng)本身對客戶信任并沒有直接顯著的影響。這意味著，當客戶對AI系統(tǒng)感到滿意時，滿意度的提升會間接促進客戶對品牌或企業(yè)的信任。然而，如果客戶對AI系統(tǒng)不滿意，則這一系統(tǒng)的存在不會直接影響其信任水平。

4.3假設檢驗

根據(jù)圖2結構方程模型的分析結果，個性化推薦系統(tǒng)與AI客服系統(tǒng)在提升客戶滿意度方面的假設得到了充分支持。具體而言，假設H1“個性化推薦系統(tǒng)對客戶滿意度有正向影響”通過檢驗，路徑系數(shù)為0.452，顯著性水平為plt;0.001。結果表明，個性化推薦系統(tǒng)能夠顯著提升客戶的滿意度，尤其是在提供符合客戶偏好的產(chǎn)品和服務推薦方面，極大地增強了客戶的體驗感。同樣，假設H2“AI客服系統(tǒng)對客戶滿意度有正向影響”也通過了檢驗，路徑系數(shù)為0.436，顯著性水平為plt;0.001。AI客服系統(tǒng)通過高效、精準的服務能力，顯著減少了客戶的等待時間，提高了問題解決的有效性，進一步增強了客戶的滿意度。

在客戶滿意度與客戶信任的關系方面，假設H3“客戶滿意度對客戶信任有正向影響”同樣通過了檢驗，路徑系數(shù)高達0.943，顯著性水平為plt;0.001。結果表明，滿意的客戶更傾向于信任品牌，表明客戶滿意度是信任形成的關鍵前提。此外，客戶滿意度對品牌忠誠度的正向影響也得到了驗證。假設H4“客戶滿意度對品牌忠誠度有正向影響”通過了檢驗，路徑系數(shù)為0.358，顯著性水平為plt;0.05，這說明客戶滿意度在品牌忠誠度的形成過程中起到了重要作用。滿意的客戶不僅愿意進行重復購買，還傾向于向他人推薦該品牌?？蛻粜湃螌ζ放浦艺\度的關鍵影響得到支持。假設H5“客戶信任對品牌忠誠度有正向影響”通過檢驗，路徑系數(shù)為0.588，顯著性水平為plt;0.01。結果表明，信任是品牌忠誠度的重要驅動因素，信任的建立能夠顯著增強客戶對品牌的依賴感和忠誠度。

關于AI個性化推薦系統(tǒng)和AI客服系統(tǒng)通過客戶滿意度對客戶信任的間接影響，假設H6“個性化推薦系統(tǒng)通過客戶滿意度間接影響客戶信任”和假設H7“AI客服系統(tǒng)通過客戶滿意度間接影響客戶信任”均通過檢驗。個性化推薦系統(tǒng)和AI客服系統(tǒng)雖然對客戶信任的直接影響不顯著，但通過提升客戶滿意度這一中介變量，間接增強了客戶對品牌的信任，這一發(fā)現(xiàn)與Xiao和Benbasat（2007）及Parasuraman等（2005）的研究結果相符。

5結論與展望

5.1結論

本文通過構建研究模型，探討了人工智能個性化推薦系統(tǒng)與AI客服系統(tǒng)對品牌忠誠度的影響機制，尤其是客戶滿意度與信任在其中所起的中介作用。結果表明，個性化推薦系統(tǒng)和AI客服系統(tǒng)能夠顯著提升客戶滿意度，而客戶滿意度對客戶信任與品牌忠誠度有著重要的正向影響。具體而言，當個性化推薦系統(tǒng)提供符合客戶興趣和需求的推薦內容時，客戶的滿意度會顯著提高，這種滿意度進一步增強了客戶對品牌的信任感。同樣，AI客服系統(tǒng)通過高效、便捷的服務方式提升了客戶的服務體驗和滿意度，進而促進了客戶對品牌的信任。

客戶滿意度不僅是提升客戶信任的關鍵因素，還是品牌忠誠度形成的核心驅動。滿意的客戶更傾向于信任品牌，并愿意與品牌維持長期關系。此外，盡管個性化推薦系統(tǒng)和AI客服系統(tǒng)本身對客戶信任沒有直接影響，但它們通過提升客戶滿意度間接增強了信任。這一結果強調了客戶滿意度在人工智能技術應用中的重要中介作用。

5.2對未來的展望

5.2.1數(shù)據(jù)驅動的客戶洞察與行為預測

隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，企業(yè)不僅應關注現(xiàn)有的客戶需求，還需通過個性化推薦和AI客服系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)來深化對客戶的理解與行為預測。通過對這些信息的細致分析，幫助企業(yè)更準確地把握消費者的潛在需求、消費模式及偏好演變趨勢。展望未來，利用機器學習算法構建精確度更高的客戶行為模型將成為可能，使得企業(yè)能夠及時預判市場動態(tài)，并據(jù)此提前做出產(chǎn)品或服務方面的改進。這一轉型過程將促使企業(yè)從原先單純回應市場需求轉變?yōu)榉e極塑造消費者行為，在激烈的市場競爭中贏得先機。

5.2.2AI技術與情感智能的結合

顧客的信任與忠誠度既建立在技術效率的基礎上，又深受其情感體驗的影響。展望未來，企業(yè)應更深入地探索人工智能技術與情感智能之間的結合點，將情感識別及反應機制融入AI客服系統(tǒng)之中，從而增強系統(tǒng)的感性理解能力。例如，借助自然語言處理手段，AI客服能夠捕捉到用戶言語間的情感變化，并據(jù)此靈活調整服務策略，如采用更貼心及富有同情心的語言回應，或適時將對話轉接給人類客服處理。通過這種方式提升AI系統(tǒng)的情感智慧水平，有助于企業(yè)在每一次與客戶的交流中構建起更深厚的情感紐帶，進而提高客戶滿意度及其對企業(yè)的好感度。

5.2.3跨平臺、跨渠道的無縫客戶體驗

隨著品牌與消費者互動渠道的增多，未來的企業(yè)管理應著重于跨平臺和跨渠道提供無縫銜接的用戶體驗。個性化推薦算法及人工智能客服系統(tǒng)不應局限于單一平臺內運作，而需在諸如移動應用程序、社交網(wǎng)絡平臺以及電子商務網(wǎng)站等不同接觸點之間實現(xiàn)信息的平滑同步和服務體驗的一致性。構建一個集成化的客戶數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)有助于保證用戶無論通過何種途徑與企業(yè)互動，都能享受到一致且高質量的服務，并基于個人歷史記錄及其即時需求獲得定制化建議。這樣的綜合型客戶服務策略對于企業(yè)在日益復雜的數(shù)字生態(tài)中維持品牌吸引力并增強顧客忠誠度至關重要。

5.2.4建立動態(tài)優(yōu)化與實時反饋機制

隨著人工智能技術的進步，企業(yè)擁有了實現(xiàn)即時數(shù)據(jù)分析和提升服務質量的能力。展望未來，構建一套能夠靈活響應并持續(xù)改進的機制對企業(yè)而言至關重要。這種體系可以利用人工智能平臺來收集用戶的直接反饋，并據(jù)此快速做出服務策略上的調整。以定制化推薦引擎為例，它能依據(jù)用戶的行為特征，比如點擊次數(shù)、頁面停留時長等因素，自動更新推送信息；而智能客服解決方案則可基于客戶給出的服務評價即時完善其操作流程及處理方案，從而形成一個不斷循環(huán)優(yōu)化的服務閉環(huán)。

參考文獻

Schafer，J.B.，Konstan，J.A.，amp;Riedl，J.E-commercerecommendationapplications.DataMiningandKnowledgeDiscovery，20001，5（1-2）：115-153.

Tam，K.Y.，amp;Ho，S.Y.Webpersonalizationasapersuasionstrategy：Anelaborationlikelihoodmodelperspective.InformationSystemsResearch，2005，16（3）：271-291.

丁昭巧.多Agent技術下電子商務用戶感知和個性化推薦模型探究[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2018（3）：98-102.

Gefen，D.，amp;Straub，D.W.ConsumertrustinB2Ce-commerceandtheimportanceofsocialpresence：Experimentsine-productsande-services.Omega，2004，32（6）：407-424.

Roggeveen，A.L.，Grewal，D.，Townsend，C.，amp;Krishnan，R.Theimpactofdynamicpresentationformatonconsumerpreferencesforhedonicproductsandservices.JournalofMarketing，2021，85（1）：24-41.

Kim，D.J.，F(xiàn)errin，D.L.，amp;Rao，H.R.Atrust-basedconsumerdecision-makingmodelinelectroniccommerce：Theroleoftrust，perceivedrisk，andinformationquality.DecisionSupportSystems，2008，44（2）：544-564.

Oliver，R.L.Whenceconsumerloyalty？JournalofMarketing，1999，63：33-44.

Mittal，V.，amp;Kamakura，W.A.Satisfaction，repurchaseintent，andrepurchasebehavior：Investigatingthemoderatingeffectofcustomercharacteristics.JournalofMarketingResearch，2001，38（1）：131-142.

WMorgan，R.M.，amp;Hunt，S.D.Thecommitment-trusttheoryofrelationshipmarketing.JournalofMarketing，1994，58（3）：20-38.

Chaudhuri，A.，amp;Holbrook，M.B.Thechainofeffectsfrombrandtrustandbrandaffecttobrandperformance：Theroleofbrandloyalty.JournalofMarketing，2001，65（2）：81-93.

陳容容.虛擬品牌社群中顧客互動對品牌忠誠度的影響：基于電子信息產(chǎn)品虛擬社區(qū)369個樣本的分析[J].浙江樹人大學學報（人文社會科學），2018，18（4）：27-34.

Xiao，B.，amp;Benbasat，I.E-commerceproductrecommendationagents：Use，characteristics，andimpact[J].MISQuarterly，2007，31（1）：137-209.

Xiao，L.，amp;Kumar，V.Proceedwithcautionwhenpersonalizingrecommendations[J].JournalofMarketingResearch，2014，51（3）："377-393.

姜書浩，張博樂，楊瀅，等.電子商務推薦系統(tǒng)與客戶滿意度相關性研究[J].電子商務，2016（7）：34-35.

Parasuraman，A.，Zeithaml，V.A.，amp;Malhotra，A.E-S-QUAL：Amultiple-itemscaleforassessingelectronicservicequality[J]."JournalofServiceResearch，2005，7（3）：213-233.