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Publicação
The impact of shopping assistant type and privacy concerns on customers’ adoption of omnichannel personalization in retail stores
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Resumo(s)
AI has become a part of our everyday life, and with that, growing concerns around privacy and data usage are on the rise as well. In omnichannel environments, where multiple channels are integrated through technology, AI could offer significant advancements in the services retailers can provide to their customers, such as personalization. This study focuses on understanding the attitudes towards AI-enabled personalization services, and discover the potential underlying factors. Using Causal Attribution Theory as the foundation, this study investigates the perceived capabilities and intentions consumers9 associate towards different types of Shopping Assistants (AI and Human) and explores consumers9 intentions about adopting personalized services provided by these shopping assistants in retail stores. Furthermore, as Privacy Concerns were found to be the most important indicator of the adoption of such technology-driven services, the study investigated the potential moderating factor of consumers9 privacy concerns in this matter through using a 2x2 between-subjects experimental design. While the moderation of privacy concerns on the intentions to adopt was not significant, AI assistants were found to trigger higher privacy concerns than humans, aligning with previous findings. Managerial implications suggest implementing a hybrid approach to leveraging the strengths of AI and human assistants in retail environments.
A IA tornou-se parte da nossa vida quotidiana e, com isso, as preocupações crescentes em torno da privacidade e da utilização de dados também estão a aumentar. Em ambientes omnicanal, onde vários canais são integrados através da tecnologia, a IA pode oferecer avanços significativos nos serviços que os retalhistas podem fornecer aos seus clientes, como a personalização. Este estudo centra-se na compreensão das atitudes em relação aos serviços de personalização com recurso à IA e na descoberta dos potenciais factores subjacentes. Usando a Teoria da Atribuição Causal como base, este estudo investiga as capacidades percebidas e as intenções que os consumidores associam a diferentes tipos de assistentes de compras (IA e humanos) e explora as intenções dos consumidores sobre a adoção de serviços personalizados fornecidos por estes assistentes de compras em lojas de retalho. Além disso, uma vez que as preocupações com a privacidade foram consideradas o indicador mais importante da adoção de tais serviços tecnológicos, o estudo investigou o potencial fator moderador das preocupações com a privacidade dos consumidores nesta matéria, utilizando um desenho experimental 2x2 entre sujeitos. Embora a moderação das preocupações com a privacidade nas intenções de adoção não tenha sido significativa, verificou-se que os assistentes de IA desencadeiam maiores preocupações com a privacidade do que os seres humanos, o que está de acordo com conclusões anteriores. As implicações para a gestão sugerem a implementação de uma abordagem híbrida para potenciar os pontos fortes da IA e dos assistentes humanos em ambientes de retalho.
A IA tornou-se parte da nossa vida quotidiana e, com isso, as preocupações crescentes em torno da privacidade e da utilização de dados também estão a aumentar. Em ambientes omnicanal, onde vários canais são integrados através da tecnologia, a IA pode oferecer avanços significativos nos serviços que os retalhistas podem fornecer aos seus clientes, como a personalização. Este estudo centra-se na compreensão das atitudes em relação aos serviços de personalização com recurso à IA e na descoberta dos potenciais factores subjacentes. Usando a Teoria da Atribuição Causal como base, este estudo investiga as capacidades percebidas e as intenções que os consumidores associam a diferentes tipos de assistentes de compras (IA e humanos) e explora as intenções dos consumidores sobre a adoção de serviços personalizados fornecidos por estes assistentes de compras em lojas de retalho. Além disso, uma vez que as preocupações com a privacidade foram consideradas o indicador mais importante da adoção de tais serviços tecnológicos, o estudo investigou o potencial fator moderador das preocupações com a privacidade dos consumidores nesta matéria, utilizando um desenho experimental 2x2 entre sujeitos. Embora a moderação das preocupações com a privacidade nas intenções de adoção não tenha sido significativa, verificou-se que os assistentes de IA desencadeiam maiores preocupações com a privacidade do que os seres humanos, o que está de acordo com conclusões anteriores. As implicações para a gestão sugerem a implementação de uma abordagem híbrida para potenciar os pontos fortes da IA e dos assistentes humanos em ambientes de retalho.
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Palavras-chave
Artificial Intelligence (AI) Assistente de compras Causal attribution theory Inteligência Artificial (IA) Paradoxo personalização-privacidade Personalização Personalization Personalization-privacy paradox Preocupações com a privacidade Privacy calculus theory Privacy concerns Shopping assistant Teoria da atribuição causal Teoria do cálculo da privacidade
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