An empirical study on the relationship between service capability and perceived service quality of AI chatbot

국문 초록 (Abstract)

연구 목적 : 본 연구는 AI-CRM의 관점에서 AI 챗봇 서비스 품질을 결정하는 선행 요인으로 상호작용성, 개인화, 공감 능력, 즐거움을 선정하고 이러한 변수들이 AI 챗봇의 상황의존적 상호작용, 서비스 역량 및 AI 챗봇의 서비스 품질 인식에 미치는 영향을 연구하는 것을 목적으로 한다.


연구 설계/방법론 : 본 연구는 구조방정식을 기반으로 연구 모델을 수립하였으며 AI 챗봇 서비스를 이용한 경험이 있는 응답자를 대상으로 설문조사를 통해 표본을 수집하였다. 최종적으로 347부의 설문지를 분석에 사용하였으며 AMOS 26을 활용하여 구조방정식 가설을 검증하였다.


연구 결과 : 상호작용성과 개인화, 즐거움 요인은 상황의존적 상호작용에 긍정적인 영향을 미쳤으나, 공감 능력은 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 상황의존적 상호작용은 기능적 고객 지향에는 긍정적인 영향을 미쳤지만, 관계적 고객 지향에는 영향을 미치지 않았다. 기능적 고객 지향 역량 및 관계적 고객 지향 역량은 지각된 서비스 품질에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, AI 챗봇에 대한 신뢰는 이 관계를 긍정적으로 강화하는 것으로 나타났다. 연구 결과는 AI-CRM 시스템에서 기능적 고객 지향의 중요성을 강조하며, AI 챗봇이 고객의 실질적인 요구를 충족하고 업무 효율성을 높이는 데 중점을 두어야 함을 시사한다. 동시에, 관계적 고객 지향을 강화할 수 있는 전략적 접근이 필요함을 제안한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Research Objective This study aims to empirically test the key antecedents of AI chatbot service quality from the perspective of AI-based Customer Relationship Management (AI-CRM). Those antecedents interactivity, personalization, empathy, and enjoyment, which has a positive impact on contextual interaction, service competence, and perceived service quality of AI chatbots.


Research Design/Methodology Data were collected through a survey targeting respondents with experience using AI chatbot services. A total of 347 valid responses were analyzed using Structural Equation Modeling(SEM) to test the proposed hypotheses.


Research Findings Interactivity, personalization, and enjoyment positively influenced contextual interaction, while empathy did not have a significant impact. Contextual interaction positively affected functional customer orientation but did not influence relational customer orientation. Furthermore, both functional and relational customer orientation competencies had a positive impact on perceived service quality. Trust in AI chatbots was found to enhance this relationship. The findings highlight the importance of functional customer orientation in AI-CRM systems, suggesting that AI chatbots should focus on meeting customers' practical needs and improving operational efficiency. Additionally, the study emphasizes the need for strategic approaches to strengthen relational customer orientation in AI chatbot interactions.