DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2026.1734151
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41788610
تاريخ النشر: 2026-02-18
المؤلف: L. Durgha Devi وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة نوايا المستهلكين لقبول تخصيص الحملات التي يقودها الذكاء الاصطناعي (AI) في التسويق المتعلق بالقضايا من خلال دمج نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) ونموذج التبني القائم على القيمة (VAM). بينما يركز نموذج TAM على الجوانب الوظيفية وسهولة الاستخدام، فإنه يقصر في معالجة العوامل العاطفية والدافعة للقيمة التي تعتبر حاسمة في التسويق المتعلق بالقضايا. تستهدف الدراسة المستهلكين الملمين بالتكنولوجيا، وتحديداً 270 طالباً جامعياً من تشيناي، الهند، وتستخدم استبياناً عبر الإنترنت لتقييم العوامل الرئيسية لنموذج TAM (استعداد التكنولوجيا، الفائدة المدركة، وسهولة الاستخدام المدركة) جنباً إلى جنب مع عوامل VAM (الاستمتاع المدرك والقيمة المدركة).
باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية مع AMOS، تكشف النتائج أن استعداد التكنولوجيا يؤثر بشكل كبير على سهولة الاستخدام المدركة (β = 0.48) والاستمتاع المدرك (β = 0.52). علاوة على ذلك، تعزز الفائدة المدركة (β = 0.46) والاستمتاع المدرك (β = 0.49) القيمة المدركة، التي تم تحديدها كأقوى مؤشر على نية قبول تخصيص الحملات التي يقودها الذكاء الاصطناعي (β = 0.60). تسهم هذه البحث في الفهم النظري لنماذج قبول الذكاء الاصطناعي وتقدم رؤى عملية للشركات التي تهدف إلى إنشاء استراتيجيات تسويق مخصصة، قائمة على القيمة، وجذابة عاطفياً يقودها الذكاء الاصطناعي. من خلال دمج نموذج TAM وVAM، توفر الدراسة إطاراً شاملاً لتقييم قبول المستهلك للذكاء الاصطناعي في سياقات التسويق.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على التسويق، وخاصة من خلال تخصيص الحملات. تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل الدردشة الآلية، معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتعلم الآلة لإنشاء تجارب مخصصة للمستهلكين، مما يعزز التفاعل ويعزز العلاقات الأعمق بين العلامات التجارية والمستهلكين. من المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي في التسويق إلى 41.9 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030، مدفوعاً بالطلب على تجارب العلامات التجارية التلقائية والتفاعلية. تسلط الورقة الضوء على أهمية فهم تصورات المستهلكين وقبولهم لاستراتيجيات التسويق التي يقودها الذكاء الاصطناعي، وخاصة بين السكان الرقميين الذين يتوقعون تفاعلات مخصصة.
تهدف الدراسة إلى استكشاف العوامل التي تؤثر على نية المستهلك لقبول تخصيص الحملات التي يقودها الذكاء الاصطناعي ضمن مبادرات التسويق المتعلقة بالقضايا. وهي تستند إلى نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) ونموذج التبني القائم على القيمة (VAM)، حيث تفحص كيف تتفاعل عناصر مثل استعداد التكنولوجيا، سهولة الاستخدام المدركة، الفائدة المدركة، الاستمتاع المدرك، والقيمة المدركة لتشكيل قبول المستهلك. من خلال ربط تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بالتسويق المتعلق بالقضايا، تسعى البحث إلى تقديم رؤى يمكن أن تساعد العلامات التجارية في تحسين استراتيجياتها التي يقودها الذكاء الاصطناعي وتعزيز تفاعل المستهلك مع الحملات المسؤولة اجتماعياً.
النتائج
تقدم قسم النتائج تحليلاً لبيانات الاستبيان التي تم جمعها من 270 مستجيباً، كاشفاً عن تركيبة ديموغرافية تتكون من 54.81% ذكور و45.18% إناث، مما يشير إلى أغلبية ذكورية طفيفة. المجموعة العمرية السائدة هي 18-20 عاماً (42.6%)، تليها 21-23 عاماً (25.9%). تُظهر الخلفية التعليمية للمستجيبين أن 61.5% منهم طلاب جامعيون، و27.8% دراسات عليا، و10.7% طلاب مدارس.
تتمثل إحدى النتائج المهمة في أن 78.51% من المستجيبين قد واجهوا تخصيص الحملات التي يقودها الذكاء الاصطناعي من قبل العلامات التجارية، مما يدل على مستوى عالٍ من الوعي بشأن استراتيجيات التسويق المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، أعرب 72.59% عن أن مثل هذا التخصيص يحفز تفاعلهم، بينما أشار 1.85% فقط إلى عدم وجود دافع، و25.55% ظلوا غير متأكدين. تشير هذه البيانات إلى تصور إيجابي بشكل عام لتخصيص الحملات التي يقودها الذكاء الاصطناعي بين الفئة العمرية الشابة والمتعلمة، مما يبرز فعاليتها في تعزيز تفاعل المستهلك وقبوله.
المناقشة
تتناول قسم المناقشة في الورقة دمج نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) ونموذج التبني القائم على القيمة (VAM) لفهم أفضل لقبول المستهلك لتخصيص الحملات التي يقودها الذكاء الاصطناعي. يحدد نموذج TAM الفائدة المدركة وسهولة الاستخدام المدركة كعوامل حاسمة تؤثر على قبول التكنولوجيا، بينما يقدم نموذج VAM الاستمتاع المدرك والقيمة المدركة كدوافع أساسية. تبرز الدراسة أن استعداد التكنولوجيا يؤثر بشكل كبير على هذه التصورات، مما يشير إلى أن الأفراد الذين يشعرون بالراحة أكثر مع التكنولوجيا من المحتمل أن يجدوا الحملات التي يقودها الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة، وأسهل في التنقل، وممتعة.
من خلال دمج هذه النماذج، تعالج البحث فجوة في الأدبيات الحالية بشأن التقييمات العاطفية والوظيفية التي يقوم بها المستهلكون عند التفاعل مع استراتيجيات التسويق المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تشير النتائج إلى أن القيمة المدركة تعمل كوسيط حاسم في عملية القبول، مع وجود ارتباط قوي بين الاستمتاع المدرك، الفائدة المدركة، ونية المستهلكين لقبول التخصيص الذي يقوده الذكاء الاصطناعي. هذه الدراسة ذات صلة خاصة بالسكان الرقميين، حيث تقدم رؤى يمكن أن توجه المسوقين ومطوري الذكاء الاصطناعي في إنشاء حملات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي أكثر جاذبية وفعالية تتماشى مع توقعات المستهلك وتعزز تجارب العلامة التجارية بشكل عام.
القيود
تنبع قيود هذه الدراسة بشكل أساسي من طريقة العينة المستهدفة، التي ركزت على المشاركين من السكان الرقميين من الكليات والجامعات الذين يعرفون تخصيص الحملات التي يقودها الذكاء الاصطناعي في التسويق المتعلق بالقضايا. يحد هذا النهج من قابلية تعميم النتائج على السكان الأوسع من المستهلكين الرقميين في تشيناي. لتعزيز التمثيل، ينبغي أن تهدف الأبحاث المستقبلية إلى تجنيد عينة أكثر تنوعاً تشمل شرائح مستهلكين مختلفة عبر مناطق مختلفة من الهند.
تدمج الدراسة بين المفاهيم من نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) ونموذج التبني القائم على القيمة (VAM)، حيث تفحص الجوانب الوظيفية (مثل استعداد التكنولوجيا، سهولة الاستخدام المدركة، والفائدة المدركة) والجوانب العاطفية (بما في ذلك الاستمتاع المدرك والقيمة المدركة) لتخصيص الحملات التي يقودها الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، قد توضح عوامل إضافية نوايا المستهلكين لقبول مثل هذه التقنيات. يمكن أن تركز التحقيقات المستقبلية على الدور الوسيط لمعالجة معلومات المستهلك في قبول الذكاء الاصطناعي وكيف يمكن أن تؤثر المتغيرات الديموغرافية، مثل العمر والجنس، على التصورات وقبول تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. على الرغم من هذه القيود، تقدم الدراسة مساهمات نظرية وعملية كبيرة، حيث توفر رؤى حول نوايا المستهلكين بشأن تخصيص الحملات التي يقودها الذكاء الاصطناعي.
DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2026.1734151
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41788610
Publication Date: 2026-02-18
Author(s): L. Durgha Devi et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
This study investigates consumers’ intentions to accept artificial intelligence (AI)-led campaign personalization in cause-related marketing by integrating the Technology Acceptance Model (TAM) and the Value-Based Adoption Model (VAM). While TAM focuses on functional and usability aspects, it falls short in addressing the emotional and value-driven factors critical in cause-related marketing. The study targets digitally savvy consumers, specifically 270 university students from Chennai, India, and employs an online survey to assess key TAM factors (technology readiness, perceived usefulness, and perceived ease of use) alongside VAM factors (perceived enjoyment and perceived value).
Using structural equation modeling with AMOS, the findings reveal that technology readiness significantly influences perceived ease of use (β = 0.48) and perceived enjoyment (β = 0.52). Furthermore, perceived usefulness (β = 0.46) and perceived enjoyment (β = 0.49) enhance perceived value, which is identified as the strongest predictor of the intention to accept AI-led campaign personalization (β = 0.60). This research contributes to the theoretical understanding of AI acceptance models and offers practical insights for businesses aiming to create personalized, value-driven, and emotionally engaging AI-led marketing strategies. By integrating TAM and VAM, the study provides a comprehensive framework for assessing consumer acceptance of AI in marketing contexts.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the transformative impact of artificial intelligence (AI) on marketing, particularly through campaign personalization. AI technologies, such as chatbots, utilize natural language processing (NLP) and machine learning to create tailored consumer experiences, enhancing engagement and fostering deeper relationships between brands and consumers. The market for AI in marketing is projected to reach USD $41.9 billion by 2030, driven by the demand for automated and interactive brand experiences. The paper highlights the importance of understanding consumer perceptions and acceptance of AI-led marketing strategies, particularly among digital natives who expect personalized interactions.
The study aims to explore the factors influencing consumer intention to accept AI-led campaign personalization within cause-related marketing initiatives. It is grounded in the Technology Acceptance Model (TAM) and the Value-Based Adoption Model (VAM), examining how elements such as technology readiness, perceived ease of use, perceived usefulness, perceived enjoyment, and perceived value interact to shape consumer acceptance. By bridging AI technology with cause-related marketing, the research seeks to provide insights that can help brands optimize their AI-led strategies and enhance consumer engagement with socially responsible campaigns.
Results
The results section presents an analysis of survey data collected from 270 respondents, revealing a demographic composition of 54.81% male and 45.18% female, indicating a slight male majority. The predominant age group is 18-20 years (42.6%), followed by 21-23 years (25.9%). The educational background of respondents shows that 61.5% are undergraduates, 27.8% are postgraduates, and 10.7% are school students.
A significant finding is that 78.51% of respondents have encountered AI-led campaign personalization by brands, demonstrating a high level of awareness regarding AI-driven marketing strategies. Furthermore, 72.59% expressed that such personalization motivates their engagement, while only 1.85% indicated a lack of motivation, and 25.55% remained uncertain. This data suggests a predominantly positive perception of AI-led personalization among the young, educated demographic, underscoring its effectiveness in enhancing consumer engagement and acceptance.
Discussion
The discussion section of the paper elaborates on the integration of the Technology Acceptance Model (TAM) and the Value-Based Adoption Model (VAM) to better understand consumer acceptance of AI-led campaign personalization. The TAM identifies perceived usefulness and perceived ease of use as critical factors influencing technology acceptance, while the VAM introduces perceived enjoyment and perceived value as essential motivators. The study highlights that technology readiness significantly impacts these perceptions, suggesting that individuals who are more comfortable with technology are likely to find AI-led campaigns more useful, easier to navigate, and enjoyable.
By merging these models, the research addresses a gap in existing literature regarding the emotional and functional evaluations consumers make when engaging with AI-driven marketing strategies. The findings indicate that perceived value serves as a crucial mediator in the acceptance process, with a strong correlation between perceived enjoyment, perceived usefulness, and consumers’ intention to accept AI-led personalization. This study is particularly relevant for digital natives, providing insights that can guide marketers and AI developers in creating more engaging and effective AI-driven campaigns that resonate with consumer expectations and enhance overall brand experiences.
Limitations
The limitations of this study primarily stem from its purposive sampling method, which focused on digital native participants from colleges and universities familiar with AI-led campaign personalization in cause-related marketing. This approach restricts the generalizability of the findings to the wider population of digital native consumers in Chennai. To enhance representativeness, future research should aim to recruit a more diverse sample that includes various consumer segments across different regions of India.
The study integrates constructs from the technology acceptance model (TAM) and the value-based adoption model (VAM), examining both functional aspects (such as technology readiness, perceived ease of use, and perceived usefulness) and emotional aspects (including perceived enjoyment and perceived value) of AI-led campaign personalization. However, additional factors may further elucidate consumers’ intentions to accept such technologies. Future investigations could focus on the mediating role of consumer information processing in AI acceptance and how demographic variables, such as age and gender, might moderate perceptions and acceptance of AI technology. Despite these limitations, the study offers significant theoretical and practical contributions, providing insights into consumer intentions regarding AI-led campaign personalization.