【chatgpt消費者偏好】是什么驅動了游客持續旅游意愿？推文分享

今天推文的主題是【chatgpt&消費者意愿】

第一篇：文章主要研究了什么因素驅動旅游者繼續使用ChatGPT進行旅行服務，并從`人類擬態`的角度探討了`旅游者對ChatGPT的感知和使用意圖`。第二篇：本文探討了`ChatGPT-4`在生成針對`TripAdvisor`上發布的客戶評論或投訴的`管理響應方面`的應用。第三篇：`AI方言`的引入如何影響消費者對AI系統的信任、滿意度和忠誠度。第四篇：探討了`ChatGPT和現有的人工智能（AI）推薦系![在這里插入圖片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/f5abcaaf1d9b409499fce6d038bd1595.png#pic_center)
統對消費者選擇`的影響，并研究`品牌意識`如何調節這種影響。第五篇：研究主要探討了ChatGPT提供的個性化旅行推薦的`相關性、可信度、實用性和智能性`如何影響旅行者對其的信任度和行為意圖。

一、是什么驅動了游客持續：使用ChatGPT進行旅游服務的意愿?刺激-機體-反應視角

1、研究背景

本文探討了人工智能技術，特別是ChatGPT在旅游服務業中的應用。隨著自然語言處理（NLP）技術的不斷發展，ChatGPT等高級語言模型的出現，為旅游服務業帶來了革命性的變化，能夠提供從處理訂單到提供定制化建議等多種服務。

2、研究問題

文章主要研究了什么因素驅動旅游者繼續使用ChatGPT進行旅行服務，并從人類擬態的角度探討了旅游者對ChatGPT的感知和使用意圖。

3、研究思路

研究采用了刺激-有機體-反應模型來分析影響創新技術采納的因素，并探討了人類擬態特征如何影響旅游者的認知有機體，進而影響他們的行為反應。

4、理論基礎

SOR模型源自環境心理學，提出環境刺激會影響個體的認知、情緒和行為。在本文中，SOR模型用于分析人類擬態特征（刺激）如何影響旅游者對ChatGPT的信任和態度（有機體），最終影響其滿意度和繼續使用意圖（反應）。

5、理論模型

模型中提出的變量包括感知的溫暖、溝通速度、感知的能力（刺激），ChatGPT信任和對ChatGPT的態度（有機體），以及滿意度和繼續使用意圖（反應）。

6、研究假設

研究提出了多個假設，包括感知的溫暖、溝通速度和感知的能力正向影響旅游者對ChatGPT的信任和態度；信任和態度正向影響滿意度和繼續使用意圖；技術焦慮負向調節滿意度與繼續使用意圖之間的關系。

7、研究對象與數據收集

研究對象為越南熱門旅游目的地的606名使用ChatGPT進行旅行服務的參與者。數據通過系統抽樣法在2023年6月15日至7月30日間收集。

8、實證過程

研究通過問卷調查收集數據，使用五點李克特量表評估各項指標。數據收集后，運用SmartPLS 4.0軟件進行PLS-SEM分析，以測試假設并評估模型的擬合度。

9、研究結論

? 研究發現，感知的溫暖、溝通速度和感知的能力通過影響旅游者對ChatGPT的信任和態度，進而正向影響其滿意度和繼續使用意圖。技術焦慮則在滿意度和繼續使用意圖之間起到負向調節作用。研究結果為旅游和酒店業利用ChatGPT提供了理論指導和實踐建議。

二、休斯頓，我們有一個問題!：ChatGPT在響應客戶投訴中的使用

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1、研究背景

服務業，尤其是酒店業，由于服務的無形性、異質性和易逝性，容易出現服務失敗，這可能對企業的存續和增長構成威脅。在線旅游機構（OTAs）如TripAdvisor、Booking.com等，使得客戶越來越傾向于通過這些平臺進行假日預訂、分享體驗和投訴。這些在線評論和管理層的響應對潛在客戶的決策有顯著影響。

2、研究問題

本文探討了ChatGPT-4在生成針對TripAdvisor上發布的客戶評論或投訴的管理響應方面的應用。研究問題集中在ChatGPT-4生成的管理響應是否滿足高效和有效的管理響應要求。

3、研究思路

研究通過收集TripAdvisor上的客戶投訴和酒店管理的響應，使用ChatGPT-4生成相應的管理響應，然后通過行業專家評估這些響應的有效性。

4、理論基礎

研究基于服務恢復模型的六個維度和三種正義維度，這些維度常用于評估客戶投訴后期望得到的服務恢復。服務恢復模型包括及時性、便利性、補償、道歉、可信度和關注性。正義理論涉及分配正義、程序正義和互動正義。

5、理論模型

理論模型將服務恢復的六個維度與三種正義維度相匹配，以評估管理響應的有效性。變量提出基于先前研究，其中分配正義與補償相關，程序正義與及時性和便利性相關，互

6、研究方法

采用便利抽樣，邀請40位行業專家（包括旅游和酒店學術專家以及五星級酒店經理）基于服務恢復模型和正義維度對ChatGPT-4生成的響應和酒店實際響應進行評估。

7、研究對象與數據收集

研究對象為TripAdvisor上的客戶投訴和酒店管理的響應。數據收集包括從TripAdvisor選擇客戶投訴和酒店響應，以及ChatGPT-4生成的響應。

8、實驗過程

實驗過程包括使用ChatGPT-4生成管理響應，并通過調查問卷形式讓專家對這些響應進行評分。專家根據服務恢復的六個維度和三種正義維度對響應進行評估。

9、研究結論

? 研究發現ChatGPT-4生成的管理響應在所有評估維度上得分顯著高于酒店實際的管理響應。ChatGPT-4的響應質量極高，能夠在幾秒鐘內生成，并且幾乎不需要任何努力。此外，ChatGPT-4能夠根據客戶投訴的嚴重程度生成不同程度的補償，這對于服務失敗和恢復文獻具有重要意義。

10、局限性

? 研究的局限性包括樣本量相對較小，只針對TripAdvisor上的歐洲五星級酒店的客戶投訴和響應。此外，研究沒有考慮跨文化因素，未來研究可以探索ChatGPT在不同文化背景下的應用，以及在更廣泛的服務和制造業中的潛在用途。研究還指出，ChatGPT可能因其實時和動態的特性而對同一提示生成不同的響應，這可能影響AI響應的一致性。

三、說你的語言：人工智能系統中方言融合的心理影響

1、研究背景

隨著人工智能（AI）系統的普及和采用率的上升，本文提出了一個有前景的建議：使用AI方言來增強AI的感知度。文章深入探討了個性化AI方言如何增強用戶對溫暖、能力和真實性的感知，強調了擬人化在加強對AI系統的信任、滿意度和忠誠度中的關鍵作用。

2、研究問題

本文探討的主要問題是AI方言的引入如何影響消費者對AI系統的信任、滿意度和忠誠度。

3、研究思路

文章提出了一個綜合的研究框架，用于探索AI方言引入的潛在機制和結果，并討論了這些影響可能如何根據AI模態（文本、語音和視頻）、行業采用和用戶人口統計學的不同而變化。

4、理論基礎

文章基于擬人化理論，該理論認為將人類特征歸因于聊天機器人和其他技術可以定制以適應個別用戶的偏好和需求的互動。此外，還考慮了溫暖和能力這兩個與AI擬人化相關的構建，它們分別捕捉了與感知意圖和感知能力相關的特征。

5、理論模型

理論模型提出了AI方言引入可能通過影響用戶對AI的溫暖、能力和真實性的感知來影響信任、滿意度和忠誠度。模型中提出的變量包括AI方言、擬人化、溫暖、能力、真實性、信任、滿意度和忠誠度，以及它們之間的關系。

四、比較研究ChatGPT推薦和AI推薦系統對考慮集形成的影響

1、研究背景

本文探討了ChatGPT和現有的人工智能（AI）推薦系統對消費者選擇的影響，并研究品牌意識如何調節這種影響。ChatGPT是一種基于GPT架構的大型語言模型，能夠基于學習數據創造內容，與僅分析和推斷數據的現有AI不同。ChatGPT因其能夠理解人類問題并提供適當答案的交互性能力而受到廣泛關注。

2、研究問題

現有AI推薦系統和ChatGPT推薦對消費者選擇的影響是否存在差異；
AI推薦系統和ChatGPT推薦的性能如何影響信任轉移效應；
品牌意識的高低是否影響AI推薦系統和ChatGPT推薦的性能對信任轉移效應的影響；
品牌意識在推薦系統性能和消費者選擇過程中的調節作用。

3、研究思路

研究采用了實證比較調查的方法，通過結構方程模型和PROCESS宏進行分析，以比較ChatGPT和現有AI推薦系統在信任轉移效應、品牌意識的調節效應以及在品牌意識不同水平下的串行中介效應。

4、理論基礎

研究基于消費者決策過程理論、信任轉移效應理論，以及品牌意識對消費者選擇的影響。信任轉移效應指在面對未知實體（目標）時，對來源的信任轉移到目標上。品牌意識與消費者在購買情境中回憶品牌的能力相關，影響購買決策。

5、理論模型

模型包括以下變量：感知績效（PP）、對推薦系統的信任（TR）、對推薦產品的信任（TP）、品牌意識（BA）和采納考慮集的意圖（IC）。

6、研究方法

采用在線問卷調查的方式，通過Amazon Mechanical Turk (MTurk) 招募471名參與者，使用2×1（Amazon vs. BingChat）的被試內設計進行四項研究。

7、實證過程

研究分為四部分，逐步分析了Amazon和BingChat的影響、信任轉移效應、品牌意識的調節效應以及串行中介效應。數據經過預篩選，排除不誠實回應，最終443份有效問卷用于分析。

8、研究結論

研究發現ChatGPT和現有AI推薦系統通過TR和TP影響消費者從感知績效到采納考慮集的意圖。ChatGPT在PP對TR的影響以及IC的平均水平上高于現有AI推薦系統。品牌意識的高低顯著影響了TP，但在高水平品牌意識的情況下，調節效應不顯著。

9、局限性

研究限于ChatGPT剛推出九個月后的情況，可能存在初期興趣和期望的偏差。研究只涉及ChatGPT，可能不適用于其他類型的生成性AI。此外，研究沒有將參與者按專業知識水平分類，也沒有考慮不同國家消費者的文化差異。

五、旅客對ChatGPT提供的個性化旅游推薦的信任的前因和后果

1、研究背景

本文研究背景基于自然語言處理（NLP）技術的進步，特別是對話代理（如ChatGPT）的發展，它們能夠理解并生成類似人類的語言。ChatGPT作為一種高級語言模型，能夠生成邏輯性強、適合上下文的回應，并且具有實時性、可定制性和適應性。ChatGPT在旅游和酒店業中的應用，特別是在提供個性化旅行推薦方面，引起了研究者的興趣。

2、研究問題

研究主要探討了ChatGPT提供的個性化旅行推薦的相關性、可信度、實用性和智能性如何影響旅行者對其的信任度和行為意圖。

3、研究思路

研究通過兩個階段進行：

首先是通過Prolific平臺進行的初步理論研究，以測試旅行者對于ChatGPT提供個性化旅行推薦的直觀信念；

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其次是基于Amazon MTurk收集的更廣泛的調查數據進行的實證研究。

4、理論基礎

本文采用了Affordance-Actualization（A-A）理論框架，該理論最初由Gibson在1986年提出，用于描述對象在行動潛力方面的特性而非其物理屬性。在信息系統中，affordance定義為技術對象為特定用戶群體提供的行動可能性。Actualization是指個體如何感知并利用這些可能性來實現目標的過程。