Hvordan dataloger og marketingfolk kan skabe en bedre CX med AI

Forskere fra Erasmus Universitet, Ohio State University, York University, og London Business School udgav et nyt papir i Journal of Marketing der undersøger spændingen mellem AI's fordele og omkostninger og derefter giver anbefalinger til at vejlede ledere og forskere i at undersøge disse udfordringer.

Studiet, kommende i Journal of Marketing , har titlen "Consumers and Artificial Intelligence:An Exeriential Perspective" og er forfattet af Stefano Puntoni, Rebecca Walker Reczek, Markus Giesler, og Simona Botti.

Ikke længe siden, kunstig intelligens (AI) var science fiction-stoffet. Nu ændrer det, hvordan forbrugerne spiser, søvn, arbejde, Spil, og endda dato. Forbrugere kan interagere med kunstig intelligens hele dagen, fra Fitbits fitnesstracker og Alibabas Tmall Genie-smarthøjttaler til Google Photos redigeringsforslag og Spotifys musikafspilningslister. I betragtning af den voksende udbredelse af kunstig intelligens i forbrugernes liv, marketingfolk opererer i organisationer med en kultur, der i stigende grad er formet af datalogi. Softwareudvikleres mål om at skabe teknisk ekspertise, imidlertid, stemmer måske ikke naturligt overens med marketingfolks mål om at skabe værdifulde forbrugeroplevelser. For eksempel, dataloger karakteriserer ofte algoritmer som neutrale værktøjer, der vurderes på effektivitet og nøjagtighed, en tilgang, der kan overse de sociale og individuelle kompleksiteter i de sammenhænge, ​​hvori AI i stigende grad anvendes. Dermed, der henviser til, at kunstig intelligens kan forbedre forbrugernes liv på meget konkrete og relevante måder, manglende indarbejdelse af adfærdsmæssig indsigt i den teknologiske udvikling kan underminere forbrugernes erfaringer med AI.

Denne artikel søger at bygge bro mellem disse to perspektiver. På den ene side, forskerne anerkender de fordele, som kunstig intelligens kan give forbrugerne. På den anden side, de bygger på og integrerer sociologisk og psykologisk videnskab for at undersøge de omkostninger, forbrugerne kan opleve i deres interaktioner med AI. Som Puntoni forklarer, "Et nøgleproblem med optimistiske fejringer, der betragter AI's påståede nøjagtighed og effektivitet som automatiske fremmere af demokrati og menneskelig inklusion, er deres tendens til at udslette intersektionelle kompleksiteter."

Artiklen begynder med at præsentere en ramme, der konceptualiserer AI som et økosystem med fire muligheder:datafangst, klassifikation, delegation, og sociale. Den fokuserer på forbrugernes oplevelse af disse muligheder, inklusiv de mærkede spændinger. Reczek tilføjer, "For at formulere et kundecentreret syn på kunstig intelligens, vi flytter opmærksomheden væk fra teknologien mod, hvordan AI-kapaciteterne opleves af forbrugerne. Forbrugeroplevelse relaterer sig til interaktionerne mellem forbrugeren og virksomheden under kunderejsen og omfatter flere dimensioner:følelsesmæssig, kognitive, adfærdsmæssige, sensorisk, og socialt."

Forskerne diskuterer derefter oplevelsen af ​​disse spændinger på makroniveau, ved at afsløre relevante og ofte eksplosive fortællinger i den sociologiske kontekst, og på mikroniveau, ved at illustrere dem med eksempler fra det virkelige liv funderet i relevant psykologisk litteratur. Ved at bruge disse indsigter, forskerne giver marketingfolk anbefalinger til, hvordan man lærer om og håndterer spændingerne. Parallelt med den fælles vægt på sociale og individuelle reaktioner, de skitserer både den organisatoriske læring, som virksomheder bør engagere sig i for at lede implementeringen af ​​forbruger-AI og konkrete skridt til at designe forbedrede forbruger-AI-oplevelser. Artiklen afsluttes med en forskningsdagsorden, der går på tværs af de fire forbrugeroplevelser og ideer til, hvordan forskere kan bidrage med ny viden om dette vigtige emne.