Розширена анотація українською мовою

Цифрофізація спровокувала лавиноподібні змінм у всіх секторах економіки. Наразі впровадження терхнологічних рішень у бізнес-діяльність є необхідною умовою забезпечення конкурентоспроможності. Крім того пандемія коронавірусу інтенсифікувала пошиорення цифрових технологій у бізнес секторі. Зокрема, використання інтерактивних програмних платформ (чат-ботів) дозволяє полегшити комунікаційні процеси компані, а також мінімізувавти витрати на комунікацію зі споживачами. Тому організації використовують штучний інтелект, щоб бути більш ефективним і економічно вигідним. Чат-боти – це програмне забезпечення зі штучним інтелектом, яке дозволяє організаціям давати своєчасні відповіді на запити клієнтів в Інтернеті. Основною метою проведеного дослідження є визначення впливу досвіду, очікуваної результативності, витрачених зусиль та довіри споживачів на їх наміри використовувати веб-застосунки (чат-боти) для покупки товарів та послуг. Підґрунтям для перевірки висунитих в роботі гіпотез стали результати анкетування 354 респондентів з Індії. Структу анкети розроблено на основі наявних наукових напрацювань, присвячених питанням сприйняття інноваційних технологій та поведінки споживачів. Аналіз отриманих даних здійснено за допомогою програмного забезпечення AMOS 21. Емпіричні результати дослідження засвідчили позитивний вплив користувацького досвіду, очікуваного рівня довіри та очікуваних зусиль на наміри клієнтів використовувати чат-боти, що, своєю чергою, впливає на їх фактичне використання. Дослідження емпірично підтверджує та теоретично доводить взаємозв’язок між різними змінними, які впливають на наміри клієнтів використовувати чат-боти. Наведено основні обмеження інтерпретації отриманих результатів дослідження та подальші напрямки їх усунення. Отримані результати мають теоретичний внесок у заповнення прогалин наукових напрацювань, присвячених дослідженню факторів, які впливають на наміри клієнтів використовувати сучасні інноваційні веб-застосунки компанії, переважно, в Індії.

Ключові слова: користувацький досвід, очікувана результативність, очікуване зусилля, довіра, наміри клієнта.

Класифікація JEL: M30, M31, M37.

Цитувати як: Dawar, S. Panwar, S., Dhaka, S. & Kudal, P (2022). Antecedents and Role of Trust in Chatbot Use Intentions: An Indian Perspective Marketing and Management of Innovations, 4, 198-206. https://doi.org/10.21272/mmi.2022.4-18

Ця стаття публікуються за ліцензією Creative Commons Attribution International License

Список використаних джерел

1. Alalwan, A. A., Dwivedi, Y. K., & Rana, N. P. (2017). Factors influencing adoption of mobile banking by Jordanian bank customers: Extending UTAUT2 with trust. International Journal of Information Management, 37(3), 99-110. [Google Scholar] [CrossRef]
2. Brandtzaeg, P. B., & Folstad, A. (2017). Why people use chatbots. In International conference on internet science (pp. 377-392). Springer, Cham. [Google Scholar] [CrossRef]
3. Bugembe, J. (2010). Perceived usefulness, perceived ease of use, attitude and actual usage of anew financial management system: A case of Uganda National Examinations Board (Doctoral dissertation, Makerere University). [Google Scholar]
4. Clodfelter, R. (2010). Biometric technology in retailing: Will consumers accept fingerprint authentication?. Journal of Retailing and Consumer Services, 17(3), 181-188. [Google Scholar] [CrossRef]
5. Corritore, C. L., Kracher, B., & Wiedenbeck, S. (2003). On-line trust: concepts, evolving themes, a model. International journal of human-computer studies, 58(6), 737-758. [Google Scholar] [CrossRef]
6. Dale, R. (2016). The return of the chatbots. Natural Language Engineering, 22(5), 811-817. [Google Scholar] [CrossRef]
7. Dillon, A., & Morris, M. G. (1996). User acceptance of new information technology: theories and models. Medford, NJ: Information Today. [Google Scholar]
8. Ghalandari, K. (2012). The effect of performance expectancy, effort expectancy, social influence and facilitating conditions on acceptance of e-banking services in Iran: The moderating role of age and gender. Middle-East Journal of Scientific Research, 12(6), 801-807. [Google Scholar]
9. Giesing, I. (2005). User perceptions related to identification through biometrics within electronic business (Doctoral dissertation, University of Pretoria). [Google Scholar]
10. Hartmann, J., Sutcliffe, A., & Angeli, A. D. (2008). Towards a theory of user judgment of aesthetics and user interface quality. ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI), 15(4), 1-30. [Google Scholar]
11. Hassenzahl, M. (2004). The interplay of beauty, goodness, and usability in interactive products. Human-Computer Interaction, 19(4), 319–349. [Google Scholar]
12. Ho, G., Stephens, G., & Jamieson, R. (2003). Biometric authentication adoption issues. [Google Scholar]
13. Kabra, G., Ramesh, A., Akhtar, P., & Dash, M. K. (2017). Understanding behavioural intention to use information technology: Insights from humanitarian practitioners. Telematics and Informatics, 34(7), 1250-1261. [Google Scholar] [CrossRef]
14. Madsen, M., and Gregor, S. (2000, December). Measuring human-computer trust. In 11th australasian conference on information systems (Vol. 53, pp. 6-8). [Google Scholar]
15. McLeod, A., Pippin, S., & Mason, R. (2008). Individual taxpayer intention to use tax preparation software: Examining experience, trust, and perceived risk. In Proceedings of ISOneWorld Conference. June (Vol. 2, No. 4, p. 1). [Google Scholar]
16. Morris, M. G., & Dillon, A. P. (1996). The importance of usability in the establishment of organizational software standards for end user computing. International Journal of Human-Computer Studies, 45(2), 243-258. [Google Scholar] [CrossRef]
17. Nicolaou, A. I., & McKnight, D. H. (2006). Perceived information quality in data exchanges: Effects on risk, trust, and intention to use. Information systems research, 17(4), 332-351. [Google Scholar] [CrossRef]
18. Othman, B., Harun, A., Rashid, W., & Ali, R. (2019). The impact of Umrah service quality on customer satisfaction towards Umrah travel agents in Malaysia. Management Science Letters, 9(11), 1763-1772. [Google Scholar] [CrossRef]
19. Pavlou, P. A., & Gefen, D. (2004). Building effective online marketplaces with institution-based trust. Information systems research, 15(1), 37-59. [Google Scholar] [CrossRef]
20. Sanayei, A., Ansari, A., & Ranjbarian, B. (2012). A hybrid technology acceptance approach for using the E-CRM information system in clothing industry. International Journal of Information Science and Management (IJISM), 15-25. [Google Scholar]
21. Shawar, B. A., & Atwell, E. (2007, January). Chatbots: are they really useful?. In Ldv forum (Vol. 22, No. 1, pp. 29-49). [Google Scholar]
22. Sun, H., & Zhang, P. (2006). The role of moderating factors in user technology acceptance. International journal of human-computer studies, 64(2), 53-78. [Google Scholar] [CrossRef]
23. Tossy, T. (2014). Modelling the adoption of mobile payment system for primary and secondary school student examination fees in developing countries: Tanzanian experience. International Journal of Information Technology and Business Management, 27(1), 1-12. [Google Scholar]
24. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS quarterly, 425-478. [Google Scholar] [CrossRef]