Cedera Ginjal Akut di antara orang Afrika-Amerika dengan Ciri dan Penyakit Sel Sabit

Ketika konsumen mempercayai rekomendasi AI – atau menolaknya


Newswise – Peneliti dari Boston University dan University of Virginia menerbitkan makalah baru di Jurnal Pemasaran yang meneliti bagaimana konsumen menanggapi rekomendasi AI ketika berfokus pada aspek fungsional dan praktis dari suatu produk (nilai utilitariannya) versus aspek pengalaman dan sensorik suatu produk (nilai hedonisnya).

Studi, yang akan terbit di Jurnal Pemasaran, berjudul “Kecerdasan Buatan dalam Konteks Utilitarian vs. Hedonis: Efek ‘Kata-dari-Mesin'” dan ditulis oleh Chiara Longoni dan Luca Cian.

Semakin banyak perusahaan yang memanfaatkan kemajuan teknologi dalam AI, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami untuk memberikan rekomendasi kepada konsumen. Saat perusahaan-perusahaan ini mengevaluasi bantuan berbasis AI, satu pertanyaan penting harus ditanyakan: Kapan konsumen mempercayai “kata mesin”, dan kapan mereka menolaknya?

A baru Jurnal Pemasaran studi mengeksplorasi alasan di balik preferensi sumber rekomendasi (AI vs. manusia). Faktor kunci dalam memutuskan cara menggabungkan rekomendasi AI adalah apakah konsumen berfokus pada aspek fungsional dan praktis dari suatu produk (nilai utilitariannya) atau pada aspek pengalaman dan sensorik suatu produk (nilai hedonisnya).

Mengandalkan data dari lebih dari 3.000 peserta studi, tim peneliti memberikan bukti yang mendukung efek kata-dari-mesin, yang didefinisikan sebagai fenomena di mana trade-off antara aspek utilitarian dan hedonis dari suatu produk menentukan preferensi, atau resistensi terhadap, Rekomendasi AI. Efek word-of-machine berasal dari kepercayaan luas bahwa sistem AI lebih kompeten daripada manusia dalam memberikan nasehat ketika kualitas fungsional dan praktis (utilitarian) diinginkan dan kurang kompeten ketika kualitas yang diinginkan adalah berdasarkan pengalaman dan sensorik (hedonis). Akibatnya, kepentingan atau arti-penting atribut utilitarian menentukan preferensi untuk pemberi rekomendasi AI daripada yang manusia, sedangkan kepentingan atau arti-penting atribut hedonis menentukan resistensi terhadap pemberi rekomendasi AI daripada yang manusia.

Para peneliti menguji efek word-of-machine menggunakan eksperimen yang dirancang untuk menilai kecenderungan orang untuk memilih produk berdasarkan pengalaman konsumsi dan sumber rekomendasi. Longoni menjelaskan bahwa “Kami menemukan bahwa ketika disajikan dengan instruksi untuk memilih produk hanya berdasarkan atribut utilitarian / fungsional, lebih banyak peserta memilih produk yang direkomendasikan AI. Ketika diminta untuk hanya mempertimbangkan atribut hedonis / pengalaman, persentase lebih tinggi dari peserta memilih rekomendasi manusia.”

Ketika fitur utilitarian adalah yang paling penting, efek word-of-machine lebih berbeda. Dalam satu studi, peserta diminta untuk membayangkan membeli mantel musim dingin dan menilai seberapa penting atribut utilitarian / fungsional (misalnya, kemampuan bernapas) dan atribut hedonis / pengalaman (misalnya, jenis kain) dalam pengambilan keputusan mereka. Fitur yang lebih bermanfaat / fungsional dinilai tinggi, semakin besar preferensi untuk AI daripada bantuan manusia, dan semakin banyak fitur hedonis / pengalaman yang dinilai tinggi, semakin besar preferensi untuk bantuan manusia daripada AI.

Studi lain menunjukkan bahwa ketika konsumen menginginkan rekomendasi yang sesuai dengan preferensi unik mereka, mereka menolak rekomendasi AI dan lebih memilih rekomendasi manusia terlepas dari preferensi hedonis atau utilitarian. Hasil ini menunjukkan bahwa perusahaan yang pelanggannya diketahui puas dengan rekomendasi “satu ukuran cocok untuk semua” (yaitu, tidak membutuhkan penyesuaian tingkat tinggi) dapat mengandalkan sistem AI. Namun, perusahaan yang pelanggannya diketahui menginginkan rekomendasi yang dipersonalisasi harus bergantung pada manusia.

Meskipun ada korelasi yang jelas antara atribut utilitarian dan kepercayaan konsumen pada pemberi rekomendasi AI, perusahaan yang menjual produk yang menjanjikan pengalaman sensoris (misalnya wewangian, makanan, anggur) masih dapat menggunakan AI untuk melibatkan pelanggan. Faktanya, orang menerima rekomendasi AI selama AI bekerja dalam kemitraan dengan manusia. Ketika AI memainkan peran bantuan, “menambah” kecerdasan manusia daripada menggantikannya, pemberi rekomendasi hibrida AI-manusia bekerja sebaik asisten khusus manusia.

Secara keseluruhan, efek kata-dari-mesin memiliki implikasi penting karena pengembangan dan adopsi AI, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami menantang para manajer dan pembuat kebijakan untuk memanfaatkan teknologi transformatif ini. Seperti yang dikatakan Cian, “Pasar digital ramai dan rentang perhatian konsumen pendek. Memahami kondisi di mana konsumen memercayai, dan tidak memercayai, saran AI akan memberi perusahaan keunggulan kompetitif dalam ruang ini.”

###

Tentang Jurnal Pemasaran

Itu Jurnal Pemasaran mengembangkan dan menyebarkan pengetahuan tentang pertanyaan pemasaran dunia nyata yang berguna bagi para sarjana, pendidik, manajer, pembuat kebijakan, konsumen, dan pemangku kepentingan masyarakat lainnya di seluruh dunia. Diterbitkan oleh American Marketing Association sejak didirikan pada tahun 1936, JM telah memainkan peran penting dalam membentuk konten dan batasan disiplin pemasaran. Christine Moorman (T. Austin Finch, Profesor Senior Administrasi Bisnis di Fuqua School of Business, Duke University) menjabat sebagai Pemimpin Redaksi saat ini.
https: //www.tapi.org /dll.

Tentang American Marketing Association (AMA)

Sebagai asosiasi pemasaran berbasis cabang terbesar di dunia, AMA dipercaya oleh profesional pemasaran dan penjualan untuk membantu mereka menemukan apa yang akan terjadi selanjutnya di industri. AMA memiliki komunitas cabang lokal di lebih dari 70 kota dan 350 kampus perguruan tinggi di seluruh Amerika Utara. AMA adalah rumah bagi konten pemenang penghargaan, sertifikasi profesional PCM®, jurnal akademik perdana, serta acara pelatihan dan konferensi industri terkemuka.
https: //www.tapi.org


Diposting Oleh : http://54.248.59.145/

About the author