Tác động của Chatbot đến sự hài lòng của khách hàng trẻ tuổi trong hệ thống đa kênh: Vai trò trung gian của vi phạm kỳ vọng và trải nghiệm cảm xúc

Các tác giả

  • Hồ Thị Thảo Nguyên
    Trường Đại học Tài chính - Marketing, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
  • Dương Bình Khang
    Trường Đại học Tài chính - Marketing, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
  • Lâm Chí Hào
    Trường Đại học Tài chính - Marketing, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
  • Ngô Trương Quốc Bảo
    Trường Đại học Tài chính - Marketing, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
  • Nguyễn Duy Hưng
    Trường Đại học Tài chính - Marketing, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
  • Bùi Thanh Tân
    Trường Đại học Tài chính - Marketing, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam

DOI:

10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.21.2.4809.2026

Từ khóa:

chatbot; sự hài lòng của khách hàng; trải nghiệm cảm xúc; vi phạm kỳ vọng

Phân loại JEL:

L81; M31; O33

Tóm tắt

Trong bối cảnh công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển nhanh chóng, việc ứng dụng AI trong bán hàng đa kênh ngày càng phổ biến, đặc biệt là chatbot, công cụ được kỳ vọng tăng cường tương tác và nâng cao sự hài lòng khách hàng. Nghiên cứu này nhằm đánh giá tác động của chức năng chatbot đến sự hài lòng của khách hàng thông qua hai biến trung gian: vi phạm kỳ vọng và trải nghiệm cảm xúc. Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng phân tích bằng mô hình cấu trúc SEM với phần mềm SmartPLS 4. Dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát trực tuyến với mẫu thuận tiện gồm 226 người tiêu dùng trẻ tuổi tại Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả cho thấy chức năng chatbot góp phần giảm thiểu vi phạm kỳ vọng và thúc đẩy trải nghiệm cảm xúc tích cực, từ đó nâng cao sự hài lòng khách hàng. Nghiên cứu mở rộng khung lý thuyết về vi phạm kỳ vọng và đánh giá cảm xúc trong bán hàng đa kênh, đồng thời cung cấp hàm ý thực tiễn cho nhà quản trị trong việc vận dụng và cải tiến AI nhằm tăng hiệu quả kinh doanh. Phát hiện này làm rõ vai trò của AI trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng và củng cố lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên số.

Tải xuống

Dữ liệu tải xuống chưa có sẵn.

Tài liệu tham khảo

Anderson, J. C., & Gerbing, D. W. (1988). Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach. Psychological Bulletin, 103(3), 411-423. https://doi.org/10.1037/0033-2909.103.3.411

Borsci, S., Malizia, A., Schmettow, M., Van Der Velde, F., Tariverdiyeva, G., Balaji, D., & Chamberlain, A. (2022). The chatbot usability scale: The design and pilot of a usability scale for interaction with AI-based conversational agents. Personal and Ubiquitous Computing, 26(1), 95-119. https://doi.org/10.1007/s00779-021-01582-9

Burgoon, J. K. (2015a). Expectancy violations theory. In C. R. Berger, M. E. Roloff, S. R. Wilson, J. P. Dillard, J. Caughlin, & D. Solomon, The International encyclopedia of interpersonal communication (1st a. b, pp. 1-9). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781118540190.wbeic102

Burgoon, J. K. (2015b). When is deceptive message production more effortful than truth-telling? A baker’s dozen of moderators. Frontiers in Psychology, 6, Article 1965. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.01965

Burgoon, J. K., Bonito, J. A., Lowry, P. B., Humpherys, S. L., Moody, G. D., Gaskin, J. E., & Giboney, J. S. (2016). Application of expectancy violations theory to communication with and judgments about embodied agents during a decision-making task. International Journal of Human-Computer Studies, 91, 24-36. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2016.02.002

Tải xuống

Ngày nộp: 20-09-2025
Ngày duyệt đăng: 28-11-2025
Ngày xuất bản: 27-01-2026

Thống kê truy cập

Trang tóm tắt: 1261
PDF: 1321

Cách trích dẫn

Hồ, T. T. N., Dương, B. K., Lâm, C. H., Ngô, T. Q. B., Nguyễn, D. H., & Bùi, T. T. (2026). Tác động của Chatbot đến sự hài lòng của khách hàng trẻ tuổi trong hệ thống đa kênh: Vai trò trung gian của vi phạm kỳ vọng và trải nghiệm cảm xúc. Tạp Chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - Kinh Tế Và Quản trị Kinh Doanh, 21(2), 103–120. https://doi.org/10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.21.2.4809.2026

Các bài báo tương tự

Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.