التخصيص المعزز بالذكاء الاصطناعي؛ تجارب العملاء؛ الاتصالات المعززة بالذكاء

تم القبول: 30 يناير 2024
تم النشر: 30 يناير 2024
DOI: 10.32996/jcsts.2024.6.1.17

تستكشف الشركات طرقًا جديدة لتحسين تجارب العملاء لتكون تنافسية في مناخ الأعمال سريع التغير اليوم. يجب على الشركات إنشاء تجارب مخصصة وسلسة تلبي توقعات المستهلكين مع تزايد تمييزهم وطلبهم وذكائهم التكنولوجي. لقد غير الذكاء الاصطناعي (AI) من تفاعل المستهلك مع الأدوات والتقنيات في هذا السياق. وفقًا لهذه الدراسة، يؤثر التخصيص المعزز بالذكاء الاصطناعي، وروبوتات الدردشة، والمساعدون الافتراضيون على تجارب المستخدمين عبر قطاعات الأعمال. الذكاء الاصطناعي أمر حاسم للمنظمات اليوم. مع تحسن التكنولوجيا بسرعة، تتغير توقعات العملاء. يفضل المستهلكون العصريون تجارب فردية ولا تُنسى على المنتجات والخدمات. تشير تقارير Salesforce إلى أن من المستهلكين يقدرون تجربة الشركة بقدر ما يقدرون منتجاتها وخدماتها. لقد أجبرت هذه التحولات في رأي المستهلكين الشركات على إعادة التفكير في استراتيجيتها وإعطاء الأولوية للعملاء. يسرع الذكاء الاصطناعي هذا التغيير. يمكن للشركات الحصول على رؤى تفصيلية عن العملاء من خلال معالجة كميات هائلة من البيانات، واكتشاف الاتجاهات، واتخاذ قرارات في الوقت الفعلي (Gkikas & Theodoridis، 2022).

من خلال تقييم سلوك المستخدمين وتفضيلاتهم وتعليقاتهم، يمكن للأنظمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي تقديم توصيات للمنتجات وتقديم خدمة عملاء سريعة. توفر روبوتات الدردشة والمساعدون الافتراضيون المدعومون بمعالجة اللغة الطبيعية وخوارزميات التعلم الآلي الدعم على مدار الساعة، وتبسيط التواصل مع العملاء، وتقديم ردود سريعة على أسئلتهم، مما يساهم في تحسين تجربة العملاء بشكل عام. تبحث هذه الدراسة في كيفية تأثير التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي، وروبوتات الدردشة، والمساعدين الافتراضيين على تجارب المستخدمين للمهنيين في الصناعة. في هذه المقالة، نستكشف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تعديل المنتجات والخدمات وحملات التسويق وفقًا لتفضيلات العملاء، مما يساعد الشركات على اعتماد وتحسين تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لزيادة رضا العملاء وولائهم. يتم تقسيم هذا الهدف إلى الأهداف الفرعية التالية: استكشاف التخصيص، وروبوتات الدردشة، والمساعدين الافتراضيين الذين يسمح بهم الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة

من قطاعات الأعمال. تحليل كيفية استخدام الشركات لهذه التقنيات والتأثير الذي أحدثته على تفاعل العملاء. تقنيات تنفيذ هذه الخطة: استكشاف الطرق التي تستخدم بها الشركات روبوتات الدردشة، والمساعدين الافتراضيين، والتخصيص المعزز بالذكاء الاصطناعي. تقييم تحديات دمج الذكاء الاصطناعي وأفضل الممارسات في العمليات التي تواجه العملاء. استكشاف كيفية تأثير التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي على تجارب العملاء. تقييم ما إذا كانت هذه التقنيات قد حسنت من تصور العلامة التجارية، ورضا العملاء، والولاء. تقييم حالات الاستخدام الخاصة بالصناعة: تظهر حالات تطبيق الذكاء الاصطناعي الصناعية القابلية للتكيف والفعالية في تحسين تجارب المستهلكين. مقارنة استخدام الذكاء الاصطناعي في البيع بالتجزئة، والرعاية الصحية، والمصارف، والتجارة الإلكترونية. الاتجاهات المستقبلية والآثار: توقع تأثير الذكاء الاصطناعي على تجربة المستخدم. مناقشة الأخلاقيات، والتكنولوجيا الجديدة، وتأثير الذكاء الاصطناعي على علاقات العملاء والشركات. أخيرًا، يجب على الشركات استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تجارب العملاء للنجاح في سوق اليوم التنافسي. تبحث هذه الورقة في كيفية تغيير التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي، وروبوتات الدردشة، والمساعدين الافتراضيين لتفاعلات المستهلك عبر الصناعات وتقدم رؤى للشركات التي تتنقل في عصر تجربة العملاء الرقمية. يمكن أن تتأثر قبول ونجاح مثل هذه التكنولوجيا داخل فريق تطوير بعدد من المعايير، بما في ذلك دعم المجتمع للدور، والتوثيق الواضح، وسهولة التعلم. بالإضافة إلى ذلك، يتأثر القبول العام للتكنولوجيا بدرجة تكاملها مع الأنظمة الحالية والدعم المقدم من هيكلها المؤسسي (Hridoy، S M أبو سلاكة ورحمن وآخرون).

يخصص التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي المنتجات والخدمات والتسويق وفقًا لتفضيلات العملاء. يجمع ويحلل كميات هائلة من بيانات العملاء مثل تاريخ التصفح، وسلوك الشراء، والبيانات الديموغرافية لتخصيص تجارب المستهلكين باستخدام خوارزميات التعلم الآلي ( ). يسمح التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي للمنظمات بتخصيص المعلومات والتوصيات والعروض. تعزز هذه الطريقة المخصصة رضا العملاء، والانخراط، والإيرادات من خلال تقديم تجربة أكثر قيمة.

يحسن التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي عبر روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين تجربة العملاء. يمكن أن تقدم الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي مساعدة مخصصة في الوقت الفعلي للعملاء. يمكن لروبوتات الدردشة الإجابة على الأسئلة الشائعة، وتوصية المنتجات، والمساعدة في عمليات الشراء. يمكن أن تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي في فهم تفضيلات العملاء وتقديم حلول مخصصة. يستخدم المساعدون الافتراضيون معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لتحليل وتوقع تفضيلات العملاء، مما يوفر تخصيصًا أكثر تقدمًا. يمكن أن توجه هذه المساعدات الدردشة العملاء خلال تجربتهم. تتيح روبوتات الدردشة والمساعدون الافتراضيون للمنظمات تقديم خدمة عملاء على مدار الساعة، وتقليل أوقات الاستجابة، وتقديم توصيات مخصصة. يحسن ذلك تجربة العملاء وكفاءة العمليات. يحرر أتمتة المهام الروتينية الوكلاء البشريين للإجابة على مسائل أكثر تعقيدًا. يحسن التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي عبر روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين تجربة العملاء. يمكن أن تقدم الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي مساعدة مخصصة في الوقت الفعلي للعملاء. يمكن لروبوتات الدردشة الإجابة على الأسئلة الشائعة، وتوصية المنتجات، والمساعدة في عمليات الشراء. يمكن أن تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي في فهم تفضيلات العملاء وتقديم حلول مخصصة. يستخدم المساعدون الافتراضيون معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لتحليل وتوقع تفضيلات العملاء، مما يوفر تخصيصًا أكثر تقدمًا. يمكن أن توجه هذه المساعدات الدردشة العملاء خلال تجربتهم. تتيح روبوتات الدردشة والمساعدون الافتراضيون للمنظمات تقديم خدمة عملاء على مدار الساعة، وتقليل أوقات الاستجابة، وتقديم توصيات مخصصة. يحسن ذلك تجربة العملاء وإنتاجية العمليات من خلال أتمتة المهام الروتينية والسماح للبشر بالإجابة على استفسارات معقدة (Jaiwant، 2022).

لقد غير التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي كيفية تخصيص الشركات للمنتجات للعملاء. تتيح خوارزميات الذكاء الاصطناعي للمنظمات جمع وتحليل كميات هائلة من بيانات العملاء لفهم تفضيلاتهم، وتاريخ الشراء، وسلوكهم. تمكن هذه البيانات الشركات من تقديم توصيات منتجات مخصصة للغاية، وخصومات، وعروض ترويجية، مما يعزز سعادة وولاء المستهلكين (بوديمر، 2023). تستخدم أمازون ونتفليكس خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتقييم تصفح المستهلكين وتاريخ الشراء لتوصية المنتجات، مما يزيد من المبيعات والاحتفاظ بالعملاء. يمكن أيضًا أن تتكيف الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع خصائص المنتجات وفقًا لتفضيلات المستخدمين. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي شركات صناعة السيارات في تخصيص وضعيات المقاعد، والتحكم في المناخ، وخيارات الترفيه للسائقين الفرديين. يزيد هذا التخصيص من تجربة المستهلك من خلال تلبية احتياجاتهم وتفضيلاتهم المحددة.

لقد حسنت المساعدات الافتراضية وروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي دعم العملاء عبر الصناعات. توفر الأنظمة الذكية التفاعلية دعمًا ومساعدة في الوقت الفعلي لتلبية طلبات المستهلكين. يمكن لروبوتات الدردشة الإجابة على الأسئلة حول المنتجات، والطلبات، وحل المشكلات. تقدم ردودًا دقيقة ومخصصة بسرعة، مما يضمن تجربة سلسة لخدمة العملاء. يزداد رضا العملاء عندما ينتظر العملاء أقل للحصول على دعم بشري. ومع ذلك، تتعلم المساعدات الافتراضية من تفاعلات وتفضيلات المستهلكين لتعزيز التخصيص. يمكنهم قراءة الطلبات بلغة طبيعية للحصول على مساعدة أكثر تقدمًا وتخصيصًا. يمكن لسيري، وأليكسا، ومساعد جوجل جدولة التذكيرات، وإجراء الحجوزات، والإجابة على استفسارات معقدة بناءً على تفضيلات المستخدم. تتجاوز تحسينات الخدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين (بوديمر، 2023). في الرعاية الصحية، يمكن للأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تقييم بيانات المرضى وتقديم علاجات مخصصة. يحسن ذلك الرعاية، ويقلل من الأخطاء الطبية، ويضمن حصول المرضى على أفضل الأدوية.

لقد غير الذكاء الاصطناعي كيفية إنشاء الشركات وتنفيذ حملات تسويقية مخصصة. يمكن أن تفهم أنظمة الذكاء الاصطناعي تفضيلات العملاء وعاداتهم من خلال تحليل بيانات العملاء، مما يمكّن الحملات التسويقية المستهدفة والمخصصة. يمكن للشركات استخدام البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتنظيم العملاء حسب التفضيلات، والخصائص الديموغرافية، وتاريخ الشراء. يمكن للشركات تصميم حملات تسويقية مستهدفة للغاية بناءً على احتياجات واهتمامات كل شريحة. على سبيل المثال، يمكن لشركة ملابس عبر الإنترنت تحليل بيانات المستهلكين لاكتشاف تفضيلات الموضة وإرسال رسائل بريد إلكتروني مخصصة أو إعلانات تروّج للمنتجات المتطابقة. تساعد أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أيضًا في تخصيص التسويق. تستخدم هذه المحركات بيانات المستهلكين ونشاط التصفح لتوصية المنتجات، وزيادة المبيعات، والمحتوى ذي الصلة. يعزز عرض العناصر والخدمات التي تتناسب مع اهتمامات العملاء التحويلات ورضا العملاء. يسمح تحليل اللغة الطبيعية وتحليل المشاعر للذكاء الاصطناعي بتقييم مشاركة العملاء ومشاعرهم. يساعد ذلك الشركات في تحديد استجابات العملاء للمبادرات التسويقية وتغيير الاستراتيجيات. يمكن للشركات تحسين استراتيجيتها التسويقية والوصول إلى جمهورها المستهدف من خلال تتبع مشاعر العملاء (كينرايت، 2023). بشكل عام، لقد غير التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي تكتيكات المنتجات والخدمات والتسويق. يتيح للشركات تخصيص المنتجات والخدمات والجهود التسويقية لتناسب الأذواق الفردية.

تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتقييم بيانات العملاء في التجزئة لتحديد التفضيلات وسلوك الشراء. يتيح ذلك توصيات المنتجات الفردية، مما يساعد المشترين في العثور على الأشياء التي يحبونها. تقترح محركات التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في أمازون منتجات بناءً على تاريخ تصفح وشراء العميل. 2. تحسن المساعدات الافتراضية تجربة العملاء: تقدم المساعدات الافتراضية المدعومة بالذكاء الاصطناعي توصيات مخصصة، واستفسارات عن المنتجات، وتجربة تسوق سلسة. يمكن أن تساعد هذه المساعدات العملاء في تحديد المنتجات، واقتراح البدائل، وتقديم الأسعار، والتوافر، والعروض الترويجية. يعزز تقديم خصومات أو جوائز مخصصة سعادة العملاء وولائهم. يمكن أن تساعد روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي العملاء في حجز الإقامات في قطاع الفنادق، مما يوفر تجارب حجز مخصصة. تتيح تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لهذه الروبوتات تفسير أسئلة العملاء وتقديم التوصيات. يمكنهم اقتراح الفنادق، وترقية الغرف، وتقديم المرافق، والمساعدة في الحجز. يحسن ذلك رضا العملاء، والكفاءة، وعبء عمل وكلاء خدمة العملاء. 2. خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتوصيات الضيوف المخصصة: يمكن للفنادق تقييم تفضيلات الزوار وتقديم توصيات مخصصة. يمكن أن تشمل هذه التوصيات المخصصة للمعالم المحيطة، والمطاعم، والأنشطة بناءً على اهتمامات الزوار، والزيارات السابقة، والخصائص الديموغرافية. يمكن أن يحصل عملاء الفنادق على إقامة أكثر متعة من خلال تلقي توصيات مخصصة (تشاو وواجنر، 2023).

تم استخدام المقابلات شبه المنظمة للتحقيق في تأثير التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي، والدردشة الآلية، والمساعدين الافتراضيين على تجربة العملاء في مختلف قطاعات الأعمال. تهدف هذه المنهجية إلى جمع المعلومات من مديري تكنولوجيا المعلومات ومستشاري الأمن السيبراني بشأن أنواع الهجمات السيبرانية، والاحتياطات الأمنية اللازمة، وتوقعات الهجمات السيبرانية المستقبلية وتدابير الأمن. تم إجراء مقابلات مع أربعة عشر شخصًا – خمسة من مديري تكنولوجيا المعلومات وتسعة من مستشاري الأمن السيبراني – لمدة 55 دقيقة لكل منهم. بدأت طريقة جمع البيانات برسائل إلكترونية إلى المرشحين المحتملين للمقابلة. تم اختيار المشاركين بناءً على خبرتهم في الذكاء الاصطناعي، والأمن السيبراني، وإدارة تكنولوجيا المعلومات. طُلب من المشاركين التطوع للدراسة، مع ضمان موافقتهم. تم إجراء البحث بشكل مجهول من خلال إزالة جميع المعلومات التعريفية من المقابلات (تشاو وواجنر، 2023). قامت دليل المقابلة شبه المنظمة بتقييم معرفة المشاركين وآرائهم حول التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي، والدردشة الآلية، والمساعدين الافتراضيين لتحسين تجربة العملاء. سمحت طريقة المقابلة للمشاركين بتقديم إجابات شاملة ورؤى من خلال أسئلة مفتوحة. تم سؤال المشاركين عن التصيد الاحتيالي، وبرامج الفدية، وانتهاكات البيانات خلال المقابلات. كما تم سؤالهم عن تدابير الأمن لمنع هذه الهجمات. تم أيضًا سؤال المشاركين عن توقعاتهم للهجمات السيبرانية وتدابير الأمن.

في عصر التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي، يجب على الشركات اتخاذ قرارات أخلاقية صعبة لتحسين تجارب المستهلكين والحفاظ على حقوق المستخدمين. تناقش هذه الفقرة التخصيص المعزز بالذكاء الاصطناعي في إدارة الشركات والعلاقات مع العملاء، بما في ذلك القضايا الأخلاقية، والموافقة المستنيرة، وخصوصية البيانات وإخفاء الهوية. الاعتبارات الأخلاقية: يعد التخصيص المعزز بالذكاء الاصطناعي بوعد المنتجات والخدمات والمحتوى المخصص لتفضيلات العملاء المحددة. يجب على المنظمات أيضًا التعامل مع القضايا الأخلاقية: يجب على الشركات الإفصاح عن جمع بياناتها واستخدامها. يجب أن يعرف العملاء لماذا وكيف يتم جمع بياناتهم واستخدامها لتخصيص تجاربهم. إذا تم تطوير برامج الذكاء الاصطناعي ومراقبتها بشكل سيء، يمكن أن تستمر التحيزات. يجب على الشركات تدقيق خوارزمياتها بشكل متكرر للعثور على التحيزات وإصلاحها التي قد تسبب التمييز. يجب ألا يميز التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي ضد مجموعات العملاء المحددة. يجب أن يكون التخصيص شاملاً وألا يميز ضد فئات سكانية معينة. أمان البيانات: يجب حماية بيانات العملاء من سوء الاستخدام. يجب على الشركات الاستثمار في أمان البيانات القوي لحماية البيانات الحساسة. الحصول على موافقة مستنيرة من العملاء أمر حيوي للتخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي. التواصل الواضح: يجب على الشركات إبلاغ العملاء بجمع البيانات والتخصيص. يتضمن ذلك مناقشة كيفية تحسين البيانات لتجاربهم (هولانيك، 2019). يجب أن يكون العملاء قادرين على الانسحاب من التجارب المخصصة. يجب أن يوافق العملاء بحرية وألا يشعروا بالضغط لمشاركة البيانات. يجب أن يُسمح للعملاء بسحب موافقتهم في أي وقت، ويجب على الشركات احترام قراراتهم بسرعة. التعليم: يمكن أن يؤدي إبلاغ العملاء عن التجارب المخصصة وأمان البيانات إلى بناء الثقة وتأثير القرارات.

يتطلب التخصيص الأخلاقي المدعوم بالذكاء الاصطناعي حماية بيانات العملاء وضمان إخفاء الهوية عند الضرورة. تقليل البيانات: يجب على الشركات جمع البيانات اللازمة فقط للتخصيص لتجنب انتهاكات الخصوصية. إخفاء الهوية: استبدال المعلومات القابلة للتعريف بمعرفات فريدة يقلل من خطر إعادة تعريف الأفراد من البيانات. تعزيز تشفير تخزين البيانات والنقل يحمي من الوصول غير القانوني. المشاركة المدفوعة بالموافقة: يجب أن يوافق العملاء على أي مشاركة للبيانات، حتى مشاركة البيانات المجهولة. تعتبر عمليات تدقيق خصوصية البيانات المستمرة ضرورية لتقييم والامتثال لقواعد الخصوصية، خاصة عندما تتقدم خوارزميات التخصيص. سياسات الخصوصية الشفافة: يجب على الشركات جعل سياسات الخصوصية الخاصة بها واضحة ومتاحة حتى يتمكن العملاء من فهم كيفية استخدام بياناتهم وممارسة حقوقهم. بخلاف الامتثال القانوني، يجب على المنظمات استخدام بيانات المستهلكين بشكل أخلاقي لتحسين التجارب وحماية الخصوصية. في الختام، يتطلب التخصيص المعزز بالذكاء الاصطناعي في إدارة الأعمال والعلاقات مع العملاء اعتبارات أخلاقية، وموافقة مستنيرة، ومعايير قوية لحماية البيانات وإخفاء الهوية. تلتزم الشركات بالقواعد وتخلق ثقة العملاء من خلال اتباع هذه المبادئ الأخلاقية، مما يؤدي إلى علاقات طويلة الأمد قائمة على الشفافية والخصوصية. مع تحسن الذكاء الاصطناعي والتخصيص، يجب على المنظمات الحفاظ على هذه المعايير الأخلاقية. يضمن القيام بذلك الامتثال ويخلق بيئة تجربة عملاء ممتازة وموثوقة للشركات وعملائها.

تم تسجيل جميع المقابلات صوتيًا لالتقاط ردود المشاركين بدقة؛ كانت النسخ الحرفية هي المصدر الرئيسي للبيانات للتحليل. تم إخفاء أسماء المنظمات واستبدالها بمعرفات فريدة للحفاظ على الخصوصية. تعاون المؤلفون في تحليل البيانات. تم تحليل بيانات المقابلات المسترجعة وترميزها للعثور على الموضوعات والاتجاهات والرؤى الرئيسية
حول التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي، والدردشة الآلية، والمساعدين الافتراضيين الذين يحسنون تجربة العملاء. سمحت الاجتماعات المنتظمة للكتّاب بمشاركة وتقييم تفسيرات البيانات. أدى مناقشة الاختلافات في الترميز والتفسير إلى التوصل إلى توافق. حدد تحليل البيانات الموضوعات الرئيسية والمواضيع الفرعية، والتي تم تقديمها بعد ذلك بشكل سردي. قدمت هذه الأوصاف السردية فهمًا كاملًا لكيفية تأثير التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي، والدردشة الآلية، والمساعدين الافتراضيين على تجربة العملاء عبر قطاعات الشركات. كما أظهرت كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص المنتجات والخدمات والتسويق لتناسب أذواق العملاء (ديكر وآخرون، 2020). بشكل عام، سمحت المقابلات شبه المنظمة بتقييم شامل لموضوع البحث. تم تحديد الموضوعات الرئيسية والأنماط، وساهم الخبراء برؤى مفيدة. ضمن تحليل البيانات التعاوني موثوقية وValidity النتائج. تم ضمان سرية المشاركين من خلال إخفاء الهوية.

تكشف البيانات أن التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي، والدردشة الآلية، والمساعدين الافتراضيين تؤثر بشكل كبير على تجربة المستخدم عبر قطاعات الأعمال. لقد زاد التخصيص المعزز بالذكاء الاصطناعي من رضا العملاء وولائهم. كما أظهرت الدراسة أن الذكاء الاصطناعي يخصص المنتجات والخدمات والتسويق وفقًا لأذواق العملاء. ومع ذلك، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم له عيوب. يؤثر التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي، والدردشة الآلية، والمساعدين الافتراضيين بشكل عميق على تجربة المستهلك في العديد من قطاعات الأعمال. لقد حسّن الذكاء الاصطناعي من رضا العملاء وولائهم من خلال جمع وتحليل بيانات المستهلكين لتخصيص المنتجات والخدمات. في مجال البيع بالتجزئة، زادت التوصيات الشخصية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي من المبيعات والإيرادات. تجعل العروض المخصصة بناءً على المشتريات السابقة والتفضيلات العملاء يشعرون بالتقدير والفهم. وهذا يضمن تجربة عملاء ممتعة. يمكن لعملاء الضيافة تلقي خدمات وتوصيات فردية بناءً على الزيارات السابقة بفضل الذكاء الاصطناعي. تحل الدردشة الآلية والمساعدون الافتراضيون محل وكلاء دعم العملاء، مما يسرع من التواصل. لقد زاد رضا المستهلكين منذ أن يمكن الرد على الاستفسارات والشكاوى في الوقت الفعلي. لقد وفّر الذكاء الاصطناعي في صناعة الضيافة المال من خلال التعامل مع العديد من استفسارات العملاء دون الحاجة إلى إنسان. يتلقى المستهلكون نصائح مالية مخصصة من الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي. يمكن لهذه الأنظمة الذكية تقييم بيانات العملاء وتخصيص خطط الاستثمار والتوفير وفقًا لأهدافهم المالية وتحمل المخاطر. أصبحت عملية المستهلك الآن أكثر كفاءة وفعالية، مما يحسن تجربة العملاء. يشعر مستخدمو الخدمات المصرفية عبر الإنترنت بالأمان والثقة بفضل اكتشاف الاحتيال بالذكاء الاصطناعي. يتمتع الذكاء الاصطناعي بمهارة تخصيص المنتجات والخدمات وتقنيات التسويق وفقًا لتفضيلات المستهلكين في التجارة الإلكترونية ووسائل الإعلام. زادت المبيعات ورضا العملاء مع التوصيات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تستخدم أمازون ونتفليكس خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاقتراح المنتجات والمحتوى بناءً على اهتمامات وتفضيلات المستهلكين. لقد عزز ذلك الإيرادات، واحتفاظ العملاء، والولاء (غور وآخرون، 2023).

تظهر هذه الدراسة كيف يؤثر التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي، والدردشة الآلية، والمساعدون الافتراضيون على تجارب المستهلكين عبر قطاعات الأعمال. يمكن للشركات أن تفهم وتلبي احتياجات العملاء بشكل أفضل باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يعزز هذا النهج المخصص العلاقات مع العملاء، مما يزيد من الرضا والولاء. إحدى فوائد التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي هي القدرة على تخصيص التوصيات والعروض. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط والتفضيلات في بيانات المستهلكين، مما يسمح للشركات بتقديم اقتراحات مخصصة. يعزز ذلك رضا العملاء ويشجع على عمليات الشراء المتكررة. يمكن أن تساعد الخصومات والعروض المخصصة أيضًا الشركات على التميز في سوق مزدحم. تعزز الدردشة الآلية والمساعدون الافتراضيون خدمة العملاء من خلال تقديم الدعم في الوقت الفعلي. يمكن للعملاء الآن الحصول على إجابات دون الانتظار لإنسان. بدلاً من ذلك، يمكن للدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الرد على الأسئلة الشائعة وتقديم المعلومات ذات الصلة على الفور. يحسن ذلك سرعة وكفاءة خدمة العملاء، مما يجعل تجربة العملاء أكثر متعة. كما يقوم الذكاء الاصطناعي بتخصيص المنتجات والخدمات والتسويق وفقًا لأذواق العملاء. باستخدام بيانات العملاء، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي فهم سلوك المستهلكين وتخصيص الخدمات. يعزز التخصيص رضا العملاء وولائهم وتفاعلهم. يمكن لمبادرات التسويق الخاصة بالشركة استهداف عملاء محددين، مما يعزز معدلات التحويل والاحتفاظ. ومع ذلك، يجب الاعتراف بالقيود والعقبات البحثية. تتوفر بيانات العملاء وسلامتها بشكل محدود. يجب أن تكون بيانات العملاء دقيقة وكافية للتخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي. قد تواجه الشركات صعوبة في الوصول إلى هذه البيانات والتحقق منها. قد يشعر المستهلكون أيضًا بالقلق بشأن استخدام البيانات. يجب معالجة هذه المخاوف، ويجب أن يكون جمع البيانات واستخدامها شفافًا ومبنيًا على الموافقة. الحاجة إلى تحديث خوارزميات الذكاء الاصطناعي باستمرار هي قضية أخرى. يجب على الشركات تحديث نماذج الذكاء الاصطناعي لتعكس تفضيلات العملاء وعاداتهم واتجاهاتهم. يجب أن يقوم موظفون متخصصون وموارد بفحص وتحديث الخوارزميات لضمان دقة وفعالية الخوارزمية. في الختام، يؤثر التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي، والدردشة الآلية، والمساعدون الافتراضيون على تجارب المستخدمين في الصناعة. تظهر هذه الدراسة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص المنتجات والخدمات والتسويق وفقًا لأذواق العملاء. استخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي وبيانات المستهلكين لتخصيص الخلفيات، وتقديم الدعم في الوقت الفعلي، وزيادة سعادة العملاء. للتنافس في سوق يركز على العملاء اليوم، يجب على الشركات اعتماد واستثمار في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتخصيص تجارب العملاء على الرغم من بعض القيود. كما حسنت تقنيات التسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي من التخصيص. يمكن للأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقييم بيانات العملاء لإنشاء إعلانات مخصصة تعزز التفاعل والتحويلات. توفر الشركات المال من خلال الإعلان لجمهور متخصص بدلاً من جمهور واسع. ومع ذلك، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم له عيوب. التكلفة هي القضية الرئيسية حيث تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي تكنولوجيا متقدمة ومهارات. يمكن أن يعيق ذلك الشركات الصغيرة أو التي تعاني من نقص الموارد. تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى بيانات شخصية لتخصيص التجارب. وهذا يخلق مخاوف تتعلق بالخصوصية والأمان. يجب على الشركات حماية بيانات المستهلكين والحفاظ على الثقة.

ستزداد إمكانيات التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي لتجارب المستهلكين مع تقدم التكنولوجيا وازدياد تعقيد الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي. مع التقدم في معالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، والتحليلات التنبؤية، ستصبح الدردشة الآلية والمساعدون الافتراضيون المدعومون بالذكاء الاصطناعي أكثر شبهًا بالبشر وقادرين على فهم والاستجابة لتفضيلات المستهلك الفردية. سيؤدي ذلك إلى تجارب مستهلكين مخصصة وسلسة عبر صناعات متعددة. سيكون دمج تقنية التعرف على المشاعر تقدمًا كبيرًا في التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي في المستقبل. يتيح التعرف على المشاعر لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل تعبيرات الوجه، ونبرة الصوت، وغيرها من الإشارات لتحديد مشاعر المستهلكين والاستجابة وفقًا لذلك. سيمكن ذلك الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين من فهم ما يقوله المستهلكون وكيف يشعرون، مما يجعل التفاعلات أكثر شبهًا بالبشر. قد يقلل ذلك من التجارب السلبية للمستهلكين ويزيد من رضا العملاء بشكل عام. استخدام التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي في المتاجر المادية هو احتمال آخر. جعلت زيادة التجارة الإلكترونية والشراء عبر الإنترنت من الصعب على المتاجر الفعلية المنافسة. ومع ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي خلق تجربة شخصية داخل المتجر من خلال الاستفادة من بيانات المستهلكين، مثل المشتريات السابقة والتفضيلات، لاقتراح المنتجات وتقديم توصيات فردية. يمكن أن يساعد ذلك في جذب واحتفاظ العملاء الذين لا يزالون يفضلون التسوق في المتجر. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن يصبح استخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص استراتيجيات التسويق وفقًا لتفضيلات العملاء الفردية أكثر انتشارًا (فلاناغان وآخرون، 2023). يمكن إنشاء إعلانات وحملات تسويقية فردية للأفراد من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات، مثل تاريخ تصفحهم وأنماط الشراء. يمكن أن تؤثر هذه المستوى من التسويق المخصص بشكل كبير على تجربة المستهلك، مما يجعل العملاء يشعرون بأنهم أكثر قيمة وفهمًا.

يجب على الشركات الاستثمار في التكنولوجيا المناسبة والمواهب لتعظيم فوائد تجربة المستهلك المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك تحديد نقاط الألم لدى المستهلكين التي يمكن أن تحلها المنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ودراسة أفضل أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي في المنظمة. يجب على الشركات توظيف علماء البيانات والمحترفين في الذكاء الاصطناعي لنشر وإدارة استراتيجيات التخصيص المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بنجاح. يجب على الشركات أيضًا بناء أسس بيانات المستهلك. كلما كانت البيانات التي تمتلكها الشركة أكثر دقة وملاءمة، كانت استراتيجيات التخصيص المدفوعة بالذكاء الاصطناعي أكثر فعالية. يجب على الشركات شراء حلول جمع البيانات وإدارتها لتخزين ومعالجة كميات هائلة من بيانات العملاء وضمان جودتها ودقتها. بعد ذلك، يجب على الشركات إعطاء الأولوية لخصوصية العملاء وأمانهم. تعتبر أمان البيانات أمرًا حيويًا مع تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها في كل عنصر من عناصر رحلة العميل. يجب على الشركات الالتزام بمتطلبات الخصوصية بموجب اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون حماية خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) والحفاظ على إجراءات صارمة لحماية البيانات. أخيرًا، يجب على الشركات تقييم استراتيجيات التخصيص المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بشكل مستمر. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي له العديد من الفوائد، إلا أنه ليس حلاً يناسب الجميع. يجب على الشركات تحليل وتعديل مبادراتها في الذكاء الاصطناعي والبحث دائمًا عن طرق لتحسين تجربة المستهلك من خلال التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي. سيعزز الذكاء الاصطناعي تجربة المستهلك بشكل أوسع. ستحدث الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي ثورة في تفاعلات الأعمال مع المستهلكين مع تطور التكنولوجيا وتحليل البيانات. لتحقيق فوائد التخصيص من الذكاء الاصطناعي، يجب على الشركات الاستثمار في التكنولوجيا والخبرة المناسبة، وإعطاء الأولوية لبيانات العملاء وخصوصيتهم، وتقييم وتحسين المبادرات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بشكل مستمر. يمكن للشركات تخصيص وتبسيط تفاعلات العملاء لزيادة رضا العملاء وولائهم ونجاح الأعمال.

خلال مسار هذه الدراسة، تم مواجهة عدة قيود، مما ألقى الضوء على التعقيدات داخل مجال التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي. كانت إحدى التحديات البارزة هي توافر البيانات الاستهلاكية بدقة محدودة. واجهت الدراسة عقبات في تنفيذ استراتيجيات تخصيص فعالة بسبب القيود في الوصول إلى معلومات استهلاكية دقيقة وذات صلة. بالإضافة إلى ذلك، شكلت قيود الموارد عقبة كبيرة، خاصة بالنسبة للشركات الصغيرة. كانت عملية الحصول على البيانات وصيانتها وتحديثها الضرورية لتجارب مخصصة تتطلب جهداً كبيراً، مما أثار تساؤلات حول قابلية توسيع مثل هذه الأساليب. على الرغم من الجهود الدؤوبة لإعطاء الأولوية للخصوصية، استمرت المخاوف بشأن جمع البيانات واستخدامها بشفافية، مما أثر على ثقة المستهلكين في أنظمة التخصيص المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، سلطت الدراسة الضوء على التحدي المستمر لتكيف الخوارزميات. هناك حاجة إلى تعديلات مستمرة لتتوافق مع المشهد المتغير باستمرار لأذواق المستهلكين والاتجاهات، مما يتطلب موارد وجهود مستدامة.

لتجاوز هذه القيود وتمهيد الطريق للتقدم المستقبلي في التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي، هناك العديد من مجالات البحث التي تستدعي الانتباه. واحدة من المجالات الحرجة التي تستحق الاهتمام هي تعزيز إمكانية الوصول إلى البيانات. يمكن أن يكون التحقيق في استراتيجيات تحسين الوصول إلى بيانات المستهلك الدقيقة، خاصةً بالنسبة للشركات ذات الموارد المحدودة، فعالًا في التغلب على التحديات المتعلقة بالبيانات. مجال واعد آخر هو استكشاف منهجيات الذكاء الاصطناعي التي تحافظ على الخصوصية. يجب أن يتناول البحث المستقبلي طرقًا تضمن جمع البيانات واستخدامها بشكل شفاف وأخلاقي ضمن أنظمة التخصيص المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مع معالجة المخاوف وتعزيز ثقة المستهلك. علاوة على ذلك، يُشجع الباحثون على التركيز على تطوير خوارزميات أكثر كفاءة تحقق توازنًا بين تكرار التكيف والملاءمة، مما يقلل من العبء الموارد المرتبط بالتعديلات المستمرة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يكشف استكشاف التطبيقات عبر الصناعات لتقنيات التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي عن تحديات شائعة وحلول مخصصة تتناغم عبر مختلف القطاعات. يمكن أن تقدم الدراسات حول إدراك المستخدمين رؤى قيمة حول العوامل التي تؤثر على الثقة وقبول أنظمة التخصيص المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. الآثار الأخلاقية، مثل التحيز
والعدالة، تتطلب أيضًا اعتبارًا دقيقًا في الأبحاث المستقبلية لضمان التنفيذ المسؤول والعادل. بالإضافة إلى ذلك، يجب استكشاف استراتيجيات التكيف في الوقت الحقيقي لتمكين الاستجابة السريعة لتغير سلوكيات وتفضيلات المستهلكين. يمكن أن تلعب المبادرات التعاونية بين الأوساط الأكاديمية والصناعة دورًا محوريًا في سد الفجوة بين التقدم النظري والتنفيذ العملي، مما يعزز فهمًا شاملاً للتخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي. من خلال هذه الجهود البحثية، يمكن للعلماء والممارسين على حد سواء المساهمة في إنشاء مشهد أكثر شمولية وتطورًا للتخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي، مع معالجة التحديات الحالية وتمهيد الطريق للابتكارات المستقبلية.

في الختام، لقد غيرت التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي، والدردشة الآلية، والمساعدين الافتراضيين تجارب المستهلكين عبر القطاعات التجارية. يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على فهم العملاء وتعديل عروضها لتلبية احتياجاتهم. يعزز النهج المخصص رضا العملاء وولائهم. إحدى فوائد التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي هي التوصيات والاقتراحات الفردية. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط والتفضيلات في بيانات العملاء، مما يسمح للشركات بتقديم توصيات مخصصة. هذا يعزز رضا المستهلكين ويزيد من عمليات الشراء المتكررة. بالإضافة إلى ذلك، حولت الدردشة الآلية والمساعدون الافتراضيون المدعومون بالذكاء الاصطناعي دعم العملاء. لم يعد العملاء بحاجة إلى مساعدة بشرية لحل المشكلات. يمكن للدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الإجابة على الأسئلة الشائعة وتقديم المعلومات ذات الصلة على الفور. دعم العملاء أصبح أسرع وأكثر كفاءة؛ تحسين التجربة يسمح للمنظمات بإنشاء حملات تسويقية مستهدفة ومخصصة. يمكن للشركات تعديل الإعلانات والعروض الترويجية لتناسب تفضيلات العملاء من خلال دراسة بيانات العملاء (Goudemand et al.، 2020). يعزز هذا التخصيص رضا العملاء، والانخراط، والتحويلات. تزيد أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي من الإيرادات واحتفاظ العملاء من خلال تقديم عناصر وخدمات تتناسب مع تفضيلات العملاء. ومع ذلك، فإن التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي له عيوب. إحدى المشكلات هي توفر دقة بيانات المستهلك. تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى بيانات صحيحة لتخصيص التجارب. قد تواجه الشركات ذات الموارد المحدودة صعوبة في الوصول إلى هذه البيانات والحفاظ عليها. كما أن الخصوصية والأمان أمران حاسمان. يجب على الشركات استخدام جمع البيانات واستخدامها بشفافية لتلبية مخاوف خصوصية المستهلك. تعتبر الموافقة الصحيحة وحماية البيانات ضرورية لبناء ثقة العملاء. التكيف المستمر وتحديث خوارزميات الذكاء الاصطناعي هو تحدٍ آخر. يجب على الشركات تحديث نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها للبقاء ذات صلة مع تغير أذواق العملاء والاتجاهات. يتطلب ذلك موظفين وموارد لفحص وتحديث الخوارزميات بانتظام. هناك العديد من إمكانيات التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي. ستجعل معالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، والتحليلات التنبؤية الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين أكثر شبهاً بالبشر وتفهم التفضيلات. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحسين تجربة العملاء من خلال مراقبة تعبيرات الوجه ونبرة الصوت للتعرف على المشاعر والاستجابة لها (Gkikas & Theodoridis، 2022). قد يرتفع أيضًا التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي في المتاجر. يمكن للشركات تطوير تجارب فردية داخل المتجر تجذب وتحتفظ بالمتسوقين التقليديين باستخدام بيانات العملاء مثل المشتريات السابقة والتفضيلات.

ستتطور أيضًا استراتيجيات التسويق. يمكن للذكاء الاصطناعي مسح مجموعات بيانات ضخمة لإنشاء إعلانات مستهدفة وشخصية تعزز التفاعل والتحويلات. تجعل التخصيص العملاء يشعرون بالتقدير والفهم. لتحقيق فوائد التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي، يجب على الشركات الاستثمار في التكنولوجيا والمواهب (إيبرو وآخرون، 2023). يشمل ذلك العثور على نقاط الألم القابلة للحل بواسطة الذكاء الاصطناعي وأفضل الأدوات والمنصات. كما أن هناك حاجة إلى علماء البيانات والمحترفين في الذكاء الاصطناعي لتنفيذ وإدارة خطط الذكاء الاصطناعي. من الضروري إعطاء الأولوية لخصوصية وأمان بيانات المستهلكين. لحماية بيانات المستهلكين والامتثال لخصوصية البيانات، يجب أن تكون لدى الشركات إجراءات صارمة. يتطلب التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي بيانات جيدة عن العملاء. أخيرًا، ولكن الأهم، يجب على الشركات تقييم خطط الذكاء الاصطناعي الخاصة بها باستمرار. لتقديم أفضل تجربة مستخدم، يجب تقييم الذكاء الاصطناعي وتعديله.

تمويل: لم تتلق هذه الدراسة أي تمويل خارجي.
تعارض المصالح: يعلن المؤلفون عدم وجود أي تعارض في المصالح.
ملاحظة الناشر: جميع الادعاءات المعبر عنها في هذه المقالة هي فقط تلك الخاصة بالمؤلفين ولا تمثل بالضرورة تلك الخاصة بالمنظمات التابعة لهم، أو تلك الخاصة بالناشر، أو المحررين والمراجعين.

[1] Bodemer, O. (2023). Empowering Athletes with AI and Blockchain: A New Era of Personalized Training, Secure Data Management, and User Engagement. https://www.techrxiv.org/articles/preprint/Empowering_Athletes_with_Al_and_Blockchain_A_New_Era_of_Personalized_Training_Secure_Data _Management_and_User_Engagement/24006396
[2] Dekker, I., De Jong, E. M., Schippers, M. C., De Bruijn-Smolders, M., Alexiou, A., & Giesbers, B. (2020). Optimizing students’ mental health and academic performance: Al-enhanced life crafting. Frontiers in Psychology, 11, 1063.
[3] Flanagan, H., Adamus, A., Qureshi, A., Ahmed, J., & Veliz, K. (2023). The Power of Ai-Enhanced Search: A Study on the Role of Information Systems in Delivering Relevant Search Results. https://neiudc.neiu.edu/srcas/2023/s12/8/
[4] Gkikas, D. C., & Theodoridis, P. K. (2022). Al in Consumer Behavior. In M. Virvou, G. A. Tsihrintzis, L. H. Tsoukalas, & L. C. Jain (Eds.), Advances in Artificial Intelligence-based Technologies (Vol. 22, pp. 147-176). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80571-5_10
[5] Gore, S., Dhindsa, G. S. P. S., Gore, S., Jagtap, N. S., & Nanavare, U. (2023). Recommendation of Contemporary Fashion Trends via AIEnhanced Multimodal Search Engine and Blockchain Integration. 2023 4th International Conference on Electronics and Sustainable Communication Systems (ICESC), 1676-1682. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10193587/
[6] Goudemand, J., Bridey, F., Claeyssens, S., Itzhar-Baïkian, N., Harroche, A., Desprez, D., Négrier, C., Chamouni, P., Chambost, H., & Henriet, C. (2020). Management of von Willebrand disease with a factor VIII-poor von Willebrand factor concentrate: Results from a prospective observational post-marketing study. Journal of Thrombosis and Haemostasis, 18(8), 1922-1933.
[7] Hollanek, T. (2019). Non-user-friendly: Staging resistance with interpassive user experience design. A Peer-Reviewed Journal About, 8(1), 184-193.
[8] Hridoy, S M Abu Salake and Rahman, Shafiqur and Rishad, S M Shadul Islam and Bhuiyan, Mohammad Shafiquzzaman and Islam, Saidul and Raihan, Md Jahid, A Comprehensive Framework for Evaluating Software Engineering Technologies (December 1, 2023). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4650826 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4650826
[9] Jaiwant, S. V. (2022). Artificial intelligence and personalized banking. In Handbook of Research on Innovative Management Using AI in Industry 5.0 (pp. 74-87). IGI Global. https://www.igi-global.com/chapter/artificial-intelligence-and-personalized-banking/291462
[10] Kenwright, B. (2023). Exploring the Power of Creative AI Tools and Game-Based Methodologies for Interactive Web-Based Programming (arXiv:2308.11649). arXiv. http://arxiv.org/abs/2308.11649
[11] Xu, W. (2023). AI in HCI Design and User Experience (arXiv:2301.00987). arXiv. http://arxiv.org/abs/2301.00987
[12] Zhao, H., & Wagner, C. (2023). How TikTok leads users to flow experience: Investigating the effects of technology affordances with user experience level and video length as moderators. Internet Research, 33(2), 820-849. https://doi.org/10.1108/INTR-08-2021-0595

AI-Enhanced Personalization; Customer Experiences; intelligence-driven communications

ACCEPTED: 30 January 2024
PUBLISHED: 30 January 2024
DOI: 10.32996/jcsts.2024.6.1.17

Businesses explore new ways to improve client experiences to be competitive in today’s fast-changing business climate. Companies must create personalized, frictionless experiences that meet consumer expectations as they become increasingly discriminating, demanding, and tech-savvy. Artificial intelligence (AI) has transformed consumer involvement with tools and technologies in this context. According to this study, AI-driven personalization, chatbots, and virtual assistants affect user experiences across company sectors. AI is crucial for organizations today. As technology improves rapidly, customer expectations change. Modern consumers prefer individualized, memorable experiences to products and services. Salesforce reports that of consumers value a company’s experience as much as its products and services. This shift in consumer opinion has forced corporations to rethink their strategy and prioritize customers. Al accelerates this change. Companies can acquire detailed customer insights by processing massive amounts of data, spotting trends, and making real-time choices (Gkikas & Theodoridis, 2022).

By evaluating user behavior, preferences, and feedback, systems that are driven by AI are able to make product recommendations and give prompt customer service. Chatbots and virtual assistants powered by natural language processing and machine learning algorithms give support around the clock, streamline communication with customers, and provide prompt responses to their questions, all of which contribute to an enhanced overall customer experience. This study investigates how artificial intelligencedriven personalization, chatbots, and virtual assistants impact the user experiences of industry professionals. In this article, we explore how artificial intelligence may adapt products, services, and marketing campaigns to the preferences of customers, thereby assisting businesses in adopting and optimizing AI technology to increase customer happiness and loyalty. This aim is broken down into the following subgoals: Investigate the personalization, chatbots, and virtual assistants that are allowed by AI in a variety

of business sectors. Analyze how companies have used these technologies and the influence they have had on the involvement of customers. Techniques for putting this plan into action: Investigate the ways in which businesses make use of chatbots, virtual assistants, and personalization boosted by AI. Assess AI integration challenges and best practices in customer-facing operations. Investigate how AI-driven personalization affects customer experiences. Assess whether these technologies improved brand perception, customer satisfaction, and loyalty. Assess Industry-Specific Use Cases: Industrial AI application cases show adaptability and effectiveness in enhancing consumer experiences. Compare AI use in retail, healthcare, banking, and e-commerce. Future trends and implications: Expect AI to impact user experience. Discuss ethics, new technology, and AI’s impact on customer-business relations. Finally, companies must use AI to create client experiences to succeed in today’s competitive market. This paper examines how AI-driven personalization, chatbots, and virtual assistants change consumer interactions across industries and offers insights for businesses navigating the digital customer experience era. The acceptance and success of such technology within a development team can be greatly influenced by a number of criteria, including role-community support, clear documentation, and simplicity of learning. In addition, a technology’s overall acceptability is influenced by its degree of integration with current systems and the support provided by its corporate body (Hridoy, S M Abu Salake and Rahman et al.).

AI-driven personalization tailors products, services, and marketing to customer preferences. It collects and analyzes enormous amounts of customer data like browsing history, purchase behavior, and demographics to tailor consumer experiences using machine-learning algorithms ( ). Al-driven customization allows organizations to customize information, recommendations, and offers. This personalized method improves customer satisfaction, engagement, and revenue by providing a more valuable experience.

AI-driven personalization via chatbots and virtual assistants improves client experience. Al-powered solutions can provide realtime, customized help to customers. Chatbots can answer FAQs, recommend products, and help with purchases. Al systems can help them understand client preferences and provide personalized solutions. Virtual assistants use natural language processing and machine learning to analyze and predict client preferences, providing more advanced customization. These chatty helpers can guide customers along their customer experience. Chatbots and virtual assistants allow organizations to offer 24/7 customer service, minimize response times, and make personalized recommendations. This improves customer experience and operational efficiency. Automating monotonous tasks frees up human agents to answer more complex issues. Al-driven personalization via chatbots and virtual assistants improves client experience. Al-powered solutions can provide real-time, customized help to customers. Chatbots can answer FAQs, recommend products, and help with purchases. AI systems can help them understand client preferences and provide personalized solutions. Virtual assistants use natural language processing and machine learning to analyze and predict client preferences, providing more advanced customization. These chatty helpers can guide customers along their customer experience. Chatbots and virtual assistants allow organizations to offer 24/7 customer service, minimize response times, and make personalized recommendations. This improves customer experience and operational productivity by automating routine tasks and allowing humans to answer complex queries (Jaiwant, 2022).

AI-driven customization has transformed how companies customize products for customers. Al algorithms allow organizations to collect and analyze massive volumes of client data to understand their preferences, purchasing history, and behavior. These data enable firms to provide highly tailored product recommendations, discounts, and promotions, enhancing consumer happiness and loyalty (Bodemer, 2023). Amazon and Netflix utilize AI algorithms to evaluate consumer browsing and purchase history to recommend products, increasing sales and retention. Al-powered systems can also adapt product characteristics to user preferences. AI can help automakers tailor seat positions, climate control, and entertainment options for individual drivers. This personalization increases the consumer experience by meeting their specific needs and preferences.

Al-powered virtual assistants and chatbots have improved customer support across industries. Interactive intelligent systems provide real-time support and assistance to suit consumer requests. Chatbots can answer questions about products, orders, and troubleshooting. They deliver accurate and personalized responses quickly, ensuring a smooth customer service experience. Customer satisfaction increases when clients wait less for human support. However, virtual assistants learn from consumers’ interactions and preferences to enhance personalization. They can read natural language requests for more advanced and customized help. Siri, Alexa, and Google Assistant can schedule reminders, make reservations, and answer complex queries based on user preferences. I-powered service improvements go beyond chatbots and virtual assistants(Bodemer, 2023). In healthcare, Al-based systems can evaluate patient data and offer customized treatments. This improves care, decreases medical errors, and ensures patients receive the best medicine.

Al has changed how companies create and implement customized marketing campaigns. Al systems can comprehend client preferences and habits by analyzing customer data, enabling targeted and personalized marketing campaigns. Businesses can use Al-powered data to organize clients by preferences, demographics, and purchase history. Companies can design highly targeted marketing campaigns based on each segment’s needs and interests. For instance, an online clothes company can analyze consumer data to detect fashion preferences and send customized emails or ads promoting matching products. Al-powered recommendation systems also help personalize marketing. These engines use consumer data and browsing activity to recommend products, upsell/cross-sell, and relevant content. Showing items and services that match client interests promotes conversions and customer satisfaction. Natural language processing and sentiment analysis allow AI to assess customer involvement and sentiment. This helps companies determine client responses to marketing initiatives and change strategies. Businesses can improve their marketing strategy and reach their target demographic by tracking customer sentiment (Kenwright, 2023). Overall, Al-driven personalization has changed product, service, and marketing tactics. It lets companies tailor products, services, and marketing efforts to individual tastes.

Al algorithms evaluate retail customer data to determine preferences and buying behavior. This allows individualized product recommendations, helping buyers locate things they like. Amazon’s AI-powered recommendation engine suggests products based on a customer’s browsing and purchasing history. 2. Virtual shopping assistants improve customer experience: Al-powered virtual assistants give personalized recommendations, product inquiries, and a seamless shopping experience. These assistants can help clients identify products, propose alternatives, and provide pricing, availability, and promotions. Offering customized discounts or prizes boosts consumer happiness and loyalty. Al-powered Chabot’s can help clients book lodgings in the hotel sector, providing tailored booking experiences. Natural language processing techniques let these chatbots interpret client questions and provide recommendations. They can suggest hotels, upgrade rooms, provide amenities, and help book. This improves customer satisfaction, efficiency, and customer service agent burden .2. Al algorithms for personalized guest suggestions: Hotels can assess visitor preferences and offer personalized recommendations. This can include personalized recommendations for surrounding attractions, restaurants, and activities based on visitor interests, previous visits, and demographics. Hotel customers can have a more enjoyable stay by receiving personalized recommendations( Zhao & Wagner, 2023).

Semi-structured interviews were used to investigate the influence of AI-driven personalization, chatbots, and virtual assistants on customer experience in various business sectors. This methodology is intended to collect information from IT managers and cybersecurity consultants regarding the types of cyberattacks, the necessary security precautions, and predictions of future cyberattacks and security measures. Fourteen people-five IT administrators and nine cybersecurity consultants-were interviewed for 55 minutes each. The data collection approach began with emails to possible interviewees. Participants were chosen for AI, cybersecurity, and IT management expertise. The interviewees were asked to volunteer for the study, guaranteeing their agreement. The research was conducted anonymously by eliminating all identifying information from interviews (Zhao & Wagner, 2023). A semi-structured interview guide assessed participants’ knowledge and opinions on AI-driven personalization, chatbots, and virtual assistants for customer experience. The interview approach allowed participants to provide thorough responses and insights with open-ended questions. Participants were asked about phishing, ransomware, and data invasions during interviews. They were also asked about security measures to prevent these attacks. Participants were also asked to forecast cyberattacks and security measures.

In the age of AI-driven personalization, businesses must make difficult ethical decisions to improve consumer experiences and preserve user rights. This section discusses AI-enhanced customization in corporate management and customer connections, including ethical issues, informed permission, and data privacy and anonymization. Ethical Considerations: AI-enhanced personalization promises customized products, services, and content for specific client preferences. Organizations must also handle ethical issues: Businesses must disclose their data collection and use. Customers should know why and how their data is collected and utilized to customize their experiences. If poorly developed and monitored, AI programs can perpetuate bias. Businesses should frequently audit their algorithms to find and fix biases that could cause discrimination. Al personalization should not discriminate against particular client groups. Personalization must be inclusive and not discriminate against specific demographics. Data Security: Customer data must be protected from misuse. Businesses must invest in robust data security to protect sensitive data. Obtaining informed consent from clients is crucial for ethical AI-enhanced personalization. Clear Communication: Companies should inform customers about data collection and customization. This involves discussing how data will improve their experiences (Hollanek, 2019). Customers should be able to opt out of customized experiences. Customers should consent freely and not feel pressured to share data. Customers should be allowed to withdraw their consent at any moment, and firms must swiftly honor their decisions. Education: Informing customers about tailored experiences and data security can build confidence and influence decisions.

Ethical AI-enhanced customization requires protecting client data and ensuring anonymity where necessary. Data minimization: Businesses should only acquire data needed for personalization to avoid privacy breaches. Anonymization: Replacing identifiable information with unique identifiers reduces the danger of re-identifying individuals from data. Strengthening data storage and transport encryption protects against illegal access. Consent-Driven Sharing: Customers should consent to any data sharing, even anonymized data sharing. Continuous data privacy audits are essential to assess and comply with privacy rules, especially when customization algorithms advance. Transparent Privacy Policies: Businesses should make their privacy policies clear and accessible so customers may understand how their data is used and exercise their rights. Beyond legal compliance, organizations should use consumer data ethically to improve experiences and protect privacy. In conclusion, AI-enhanced customization in business management and customer connections requires ethical considerations, informed permission, and robust data protection and anonymization standards. Businesses comply with rules and create customer confidence by following these moral principles, resulting in long-term relationships based on openness and privacy. As AI and personalization improve, organizations must maintain these ethical norms. Doing so assures compliance and creates an excellent and trustworthy customer experience environment for businesses and their customers.

All interviews were audio recorded to capture participants’ responses accurately; verbatim transcriptions were the primary data source for analysis. Names and organizations were anonymized and replaced with unique identifiers to maintain privacy. The authors collaborated on data analysis. The retrieved interview data were analyzed and coded to find themes, trends, and critical
insights about AI-driven personalization, chatbots, and virtual assistants improving customer experience. Regular meetings allowed the writers to share and evaluate data interpretations. Discussing coding and interpretation differences led to consensus. Data analysis identified key themes and subthemes, which were then narratively presented. These narrative descriptions fully understand how AI-driven personalization, chatbots, and virtual assistants affect customer experience across company sectors. They also showed how AI could tailor products, services, and marketing to customers’ tastes (Dekker et al., 2020). Overall, semi-structured interviews allowed a complete research topic evaluation. Key themes and patterns were identified, and experts contributed helpful insights. Collaborative data analysis ensured the findings’ reliability and validity. Interviewee confidentiality was guaranteed by anonymization.

The data reveals that AI-driven personalization, chatbots, and virtual assistants significantly impact user experience across business sectors. AI-enhanced personalization has increased customer pleasure and loyalty. The study also showed that AI tailors products, services, and marketing to customers’ tastes. However, using AI to improve user experience has drawbacks. AI-driven personalization, chatbots, and virtual assistants profoundly impact consumer experience in numerous business sectors. AI has improved customer satisfaction and loyalty by gathering and analyzing consumer data to tailor products and services. In retail, AIpowered personalized recommendations have increased sales and revenue. Customized offers based on past purchases and preferences make customers feel valued and understood. This ensures a pleasant customer experience. Hospitality customers can receive individualized services and recommendations based on past visits thanks to artificial intelligence. Chatbots and virtual assistants replace customer support agents, speeding up communication. Consumer satisfaction has grown since queries and complaints may be answered in real-time. Artificial intelligence in the hospitality industry has saved money by handling numerous customer inquiries without a human. Consumers receive tailored financial advice from AI-powered chatbots and virtual assistants. These AI systems can evaluate customer data and tailor investing and savings plans to their financial goals and risk tolerance. The consumer process is now more efficient and effective, improving customer experience. Online banking users are safer and more confident thanks to AI fraud detection. AI is adept at tailoring products, services, and marketing techniques to consumer preferences in e-commerce and media. Sales and customer satisfaction have increased with AI-driven product recommendations. Amazon and Netflix utilize AI algorithms to propose products and content based on consumer interests and preferences. It has enhanced revenue, client retention, and loyalty (Gore et al., 2023).

This study shows how AI-driven personalization, chatbots, and virtual assistants affect consumer experiences across business sectors. Businesses may better understand and cater to customers with AI algorithms. This personalized approach strengthens customer relationships, increasing satisfaction and loyalty. One benefit of AI-powered personalization is the ability to tailor recommendations and offers. Al systems can spot patterns and preferences in consumer data, allowing firms to provide personalized suggestions. This enhances client satisfaction and encourages repeat purchases. Personalized discounts and promotions can also help businesses stand out in a crowded market. Catboats and virtual assistants boost customer service by giving real-time support. Customers can now get answers without waiting for a human. Instead, AI-powered chatbots can answer common questions and provide relevant information instantly. This improves customer service speed and efficiency, making the customer experience more pleasant. Al also tailors products, services, and marketing to clients’ tastes. Using customer data, Al systems can understand consumer behavior and personalize services. Customization boosts client satisfaction, loyalty, and engagement. Company marketing initiatives can target specific clients, enhancing conversion rates and retention. However, research restrictions and impediments must be acknowledged. The availability and integrity of customer data is limited. Customer data must be accurate and sufficient for AI-based personalization. Businesses may struggle to access and verify such data. Consumers may also worry about data use. These concerns must be addressed, and data collection and use must be transparent and consent-based. The need to constantly update AI algorithms is another issue. Businesses must update AI models to reflect customer preferences, habits, and trends. Specialized staff and resources must examine and update algorithms to ensure algorithm correctness and usefulness. In conclusion, AI-driven personalization, chatbots, and virtual assistants affect industry user experiences. This study shows how AI can tailor products, services, and marketing to customers’ tastes. Use AI algorithms and consumer data to customize backgrounds, give real-time support, and boost customer happiness. To compete in today’s customercentric market, firms should adopt and invest in AI technology to personalize client experiences despite some restrictions. Marketing techniques using AI have also improved customization. Al-powered systems may evaluate client data to create customized ads that boost engagement and conversions. Businesses save money by advertising to a specialized audience instead of a broad one. However, using AI to improve user experience has drawbacks. Cost is the major issue since AI systems require advanced technology and skill. This can hinder smaller or resource-constrained companies. Al systems need personal data to customize experiences. It creates privacy and security concerns. Businesses must safeguard consumer data and preserve confidence.

The potential for AI-driven personalization of consumer experiences will increase as technology advances and AI-powered solutions become more sophisticated. With advancements in natural language processing, machine learning, and predictive analytics, chatbots and virtual assistants powered by artificial intelligence will become more human-like and able to comprehend and respond to individual consumer preferences. This will result in highly tailored and seamless consumer experiences across multiple industries. Integration of emotion recognition technology will be a significant future advancement in AI-driven personalization. Emotion recognition enables AI systems to analyze facial expressions, tone of voice, and other cues to identify consumer emotions and respond accordingly. This will allow chatbots and virtual assistants to comprehend what consumers say and how they feel, making interactions more human-like. This could reduce negative consumer experiences and increase customer satisfaction overall. The use of AI-powered personalization in tangible retail stores is a further possibility. The rise of e-commerce and online purchasing has made it difficult for physical stores to compete. Nevertheless, AI can create a personalized in-store experience by leveraging consumer data, such as past purchases and preferences, to suggest products and provide individualized recommendations. This could assist in attracting and retaining customers who still favor in-store shopping. Additionally, using AI to tailor marketing strategies to individual customers’ preferences is anticipated to become more widespread (Flanagan et al., 2023). Individualized advertising and marketing campaigns can be created for individuals by analyzing immense amounts of data, such as their browsing history and purchase patterns. This level of personalized marketing can significantly affect the consumer experience, making customers feel more valued and understood.

Businesses must invest in the right technology and talent to maximize Al’s consumer experience benefits. This comprises identifying consumer pain points that AI-powered products can solve and studying the organization’s best AI tools and platforms. Businesses should hire data scientists and AI professionals to successfully deploy and manage AI-driven personalization strategies. Companies should also build consumer data foundations. The more precise and relevant data a company possesses, the more effective its AIdriven personalization tactics will be. Companies should buy data gathering and management solutions to store and handle massive amounts of customer data and ensure its quality and accuracy. Next, firms must prioritize client privacy and security. Data security is critical as AI systems get more advanced and incorporated into every element of a customer’s journey. Businesses must follow GDPR and CCPA privacy requirements and maintain strict data protection procedures. Last, companies must constantly evaluate their AI-driven personalization tactics. Although AI has many benefits, it is not a one-size-fits-all answer. Companies must analyze and tweak their AI initiatives and always seek methods to improve consumer experience through AI-driven customization. Al will enhance the consumer experience more widely. Al-powered solutions will revolutionize business-consumer interactions as technology and data analytics develop. To realize Al’s personalization benefits, firms must invest in the right technology and expertise, prioritize customer data and privacy, and constantly analyze and improve AI-driven initiatives. Companies may personalize and streamline client interactions to boost customer satisfaction, loyalty, and business success.

During the course of this study, several limitations were encountered, shedding light on the complexities within the realm of AIdriven personalization. One prominent challenge was the restricted availability and accuracy of consumer data. The study faced obstacles in implementing effective personalization strategies due to the limitations in accessing precise and relevant consumer information. Additionally, resource constraints posed a considerable hurdle, particularly for smaller businesses. The acquisition, maintenance, and updating of data essential for personalized experiences proved to be demanding, raising questions about the scalability of such approaches. Despite diligent efforts to prioritize privacy, concerns lingered regarding transparent data gathering and usage, impacting consumer trust in Al-driven personalization systems. Furthermore, the study highlighted the ongoing challenge of algorithm adaptation. Continuous adjustments are necessary to align with the ever-changing landscape of consumer tastes and trends, demanding sustained resources and efforts.

To overcome these limitations and pave the way for future advancements in AI-driven personalization, several research avenues beckon. One critical area deserving attention is the enhancement of data accessibility. Investigating strategies to improve access to accurate consumer data, especially for businesses with limited resources, can prove instrumental in overcoming data-related challenges. Another promising avenue is the exploration of privacy-preserving AI methodologies. Future research should delve into methods that ensure transparent and ethical data gathering and usage within AI-driven personalization systems, addressing concerns and fostering consumer trust. Moreover, researchers are encouraged to focus on developing more efficient algorithms that strike a balance between adaptation frequency and relevancy, reducing the resource burden associated with constant adjustments. Beyond this, exploring the cross-industry applications of AI-driven personalization techniques can uncover common challenges and tailored solutions that resonate across various sectors. Delving into user perception studies can offer valuable insights into the factors influencing trust and acceptance of AI-driven personalization systems. Ethical implications, such as bias
and fairness, also warrant careful consideration in future research to ensure responsible and equitable implementation. Additionally, real-time adaptation strategies should be explored to enable swift responses to changing consumer behaviors and preferences. Collaborative initiatives between academia and industry can play a pivotal role in bridging the gap between theoretical advancements and practical implementations, fostering a holistic understanding of AI-driven personalization. Through these research endeavors, scholars and practitioners alike can contribute to a more comprehensive and refined landscape for AI-driven personalization, addressing current challenges and paving the way for future innovations.

In conclusion, AI-driven personalization, chatbots, and virtual assistants have changed consumer experiences across corporate sectors. Al helps companies understand clients and adjust their offers to their demands. A personalized approach boosts client happiness and loyalty. One benefit of AI-powered personalization is individualized recommendations and suggestions. Artificial intelligence systems can spot patterns and preferences in client data, allowing firms to provide personalized recommendations. This enhances consumer satisfaction and boosts repeat purchases. Additionally, Al-powered Chabots and virtual assistants have transformed customer support. Customers no longer need human help to fix issues. Artificial intelligence-powered chatbots can answer common questions and provide relevant information instantly. Customer support is faster and more efficient; improving the experience allows organizations to generate targeted and customized marketing campaigns. Companies can adjust ads and promotions to customer preferences by studying customer data(Goudemand et al., 2020). This customization boosts client satisfaction, engagement, and conversions. Al-powered recommendation systems increase revenue and customer retention by offering items and services that match client preferences. However, AI-driven personalization has drawbacks. One issue is consumer data availability and accuracy. Al systems need correct data to personalize experiences. Businesses with limited resources may struggle to access and maintain this data. Also crucial are privacy and security. Companies must employ transparent data gathering and use to satisfy consumer privacy concerns. Proper permission and data protection are essential to customer trust. Continuous AI algorithm adaptation and refinement is another challenge. Businesses must upgrade their AI models to stay relevant as customer tastes and trends change. This requires staff and resources to examine and update algorithms regularly. There are several AI-driven personalization potentials. Natural language processing, machine learning, and predictive analytics will make chatbots and virtual assistants more human-like and comprehend preferences. Al systems can improve customer experience by monitoring facial expressions and tone of voice to recognize and respond to emotions (Gkikas & Theodoridis, 2022). Al-powered customization in retail establishments could also rise. Businesses can develop individualized in-store experiences that attract and retain conventional shoppers using consumer data like prior purchases and preferences.

Marketing tactics will also grow. Al can scan massive data sets to create targeted, personalized ads that boost engagement and conversions. Personalization makes customers feel valued and understood. To realize AI-driven personalization benefits, firms should invest in technology and talent (Ebru et al., 2023). This includes finding AI-solvable pain spots and the best tools and platforms. Data scientists and AI professionals are also needed to execute and manage AI plans. Prioritizing consumer data privacy and security is crucial. For consumer data protection and privacy compliance, businesses must have tight procedures. AI-driven personalization requires good customer data. Finally, yet importantly, firms should constantly assess their AI plans. To provide the best user experience, AI must be evaluated and adjusted.

Funding: This research received no external funding.
Conflicts of Interest: The authors declare no conflict of interest.
Publisher’s Note: All claims expressed in this article are solely those of the authors and do not necessarily represent those of their affiliated organizations, or those of the publisher, the editors and the reviewers.

[1] Bodemer, O. (2023). Empowering Athletes with AI and Blockchain: A New Era of Personalized Training, Secure Data Management, and User Engagement. https://www.techrxiv.org/articles/preprint/Empowering_Athletes_with_Al_and_Blockchain_A_New_Era_of_Personalized_Training_Secure_Data _Management_and_User_Engagement/24006396
[2] Dekker, I., De Jong, E. M., Schippers, M. C., De Bruijn-Smolders, M., Alexiou, A., & Giesbers, B. (2020). Optimizing students’ mental health and academic performance: Al-enhanced life crafting. Frontiers in Psychology, 11, 1063.
[3] Flanagan, H., Adamus, A., Qureshi, A., Ahmed, J., & Veliz, K. (2023). The Power of Ai-Enhanced Search: A Study on the Role of Information Systems in Delivering Relevant Search Results. https://neiudc.neiu.edu/srcas/2023/s12/8/
[4] Gkikas, D. C., & Theodoridis, P. K. (2022). Al in Consumer Behavior. In M. Virvou, G. A. Tsihrintzis, L. H. Tsoukalas, & L. C. Jain (Eds.), Advances in Artificial Intelligence-based Technologies (Vol. 22, pp. 147-176). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80571-5_10
[5] Gore, S., Dhindsa, G. S. P. S., Gore, S., Jagtap, N. S., & Nanavare, U. (2023). Recommendation of Contemporary Fashion Trends via AIEnhanced Multimodal Search Engine and Blockchain Integration. 2023 4th International Conference on Electronics and Sustainable Communication Systems (ICESC), 1676-1682. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10193587/
[6] Goudemand, J., Bridey, F., Claeyssens, S., Itzhar-Baïkian, N., Harroche, A., Desprez, D., Négrier, C., Chamouni, P., Chambost, H., & Henriet, C. (2020). Management of von Willebrand disease with a factor VIII-poor von Willebrand factor concentrate: Results from a prospective observational post-marketing study. Journal of Thrombosis and Haemostasis, 18(8), 1922-1933.
[7] Hollanek, T. (2019). Non-user-friendly: Staging resistance with interpassive user experience design. A Peer-Reviewed Journal About, 8(1), 184-193.
[8] Hridoy, S M Abu Salake and Rahman, Shafiqur and Rishad, S M Shadul Islam and Bhuiyan, Mohammad Shafiquzzaman and Islam, Saidul and Raihan, Md Jahid, A Comprehensive Framework for Evaluating Software Engineering Technologies (December 1, 2023). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4650826 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4650826
[9] Jaiwant, S. V. (2022). Artificial intelligence and personalized banking. In Handbook of Research on Innovative Management Using AI in Industry 5.0 (pp. 74-87). IGI Global. https://www.igi-global.com/chapter/artificial-intelligence-and-personalized-banking/291462
[10] Kenwright, B. (2023). Exploring the Power of Creative AI Tools and Game-Based Methodologies for Interactive Web-Based Programming (arXiv:2308.11649). arXiv. http://arxiv.org/abs/2308.11649
[11] Xu, W. (2023). AI in HCI Design and User Experience (arXiv:2301.00987). arXiv. http://arxiv.org/abs/2301.00987
[12] Zhao, H., & Wagner, C. (2023). How TikTok leads users to flow experience: Investigating the effects of technology affordances with user experience level and video length as moderators. Internet Research, 33(2), 820-849. https://doi.org/10.1108/INTR-08-2021-0595