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这篇论文通过实证研究，验证了可读性、透明度、个性化、响应性和无处不在的连接性在塑造客户与AI驱动的聊天机器人互动的虚拟心流体验中的重要性。结果表明，这些因素对沟通质量和客户满意度有显著影响。文章为研究人员和从业者提供了新的视角，以改进聊天机器人的设计，提升客户的心流体验。
研究背景
- 研究问题
解决的问题是如何通过AI驱动的聊天机器人提升客户的虚拟体验。具体来说，研究了哪些因素能够影响客户与聊天机器人互动时的虚拟流动体验。 - 研究难点
理解客户在与聊天机器人互动时的虚拟体验的各个方面，特别是聊天机器人的可读性和透明度对客户体验的影响。 - 相关工作
该问题的研究相关工作包括客户对聊天机器人的接受度、信任度、特征以及在线客户体验等方面的研究。然而，关于客户虚拟流动体验的研究较少，特别是在快递服务领域。
研究方法
这篇论文提出了一个基于流理论和技术交互模型的概念模型，用于解决客户与聊天机器人互动时的虚拟流动体验问题。具体来说，
- 理论基础
基于流理论（Csikszentmihalyi and LeFevre, 1989）和技术交互模型（Lee, 2005），考虑了个性化、无处不在的连接性和响应性等因素。 - 可读性
可读性被定义为文本的可读程度，即文本能够在最佳速度下被完全理解并发现其有趣性。 透明度：透明度与客户对聊天机器人对话的诚实和开放程度的感知有关。 个性化：个性化是指聊天机器人根据客户的请求和问题提供定制化的信息和答案。 响应性：响应性是指聊天机器人能够及时、准确地处理和回应客户的问题。 无处不在的连接性：无处不在的连接性是指客户可以在任何时间、任何地点通过聊天机器人获取所需信息或服务。 虚拟心流体验：虚拟心流体验包括专注度和愉悦度两个维度。
实验设计
- 数据收集
数据通过在线问卷调查收集，调查对象是沙特阿拉伯的500名快递、包裹递送和快递服务的客户。 - 样本选择
样本包括已经使用过聊天机器人系统的客户，最终回收有效问卷361份，响应率为72%。 - 问卷设计
问卷采用七点Likert量表，涵盖了可读性、透明度、个性化、响应性、无处不在的连接性、通信质量和客户满意度等变量。 - 数据分析
使用结构方程模型（SEM）进行数据分析，验证提出的假设。
结果与分析
- 测量模型分析
通过验证性因子分析（CFA）检查模型的拟合度、构建信度和效度。修正后的测量模型拟合指数为：CMIN/DF=2.301，GFI=0.922，AGFI=0.885，NFI=0.944，CFI=0.973，RMSEA=0.045。 - 结构模型分析
结构模型的结果支持了提出的假设，主要发现如下：
可读性是预测虚拟流动体验的最强因素。
个性化和响应性也对虚拟流动体验有显著影响。
无处不在的连接性对虚拟流动体验也有积极影响。
虚拟流动体验对通信质量和客户满意度有显著正向影响。
总体结论
这篇论文通过实证分析了客户与AI驱动的聊天机器人互动时的虚拟流动体验，发现可读性、透明度、个性化、响应性和无处不在的连接性是影响客户虚拟流动体验的关键因素。研究结果不仅丰富了现有文献，还为聊天机器人的设计和改进提供了实践指导，具有重要的理论和实际意义。
The aspects that could shape customers' virtual experiences with chatbot applications are poorly understood. Therefore, this study aims to empirically examine the main factors that shape customers' virtual flow experiences with AI-powered chatbots. The conceptual model was based on flow theory and the technology interactivity model. This model was extended to include the impact of both readability and transparency. The data were collected using an online questionnaire survey posted to 500 customers of courier, package delivery, and express mail services. The statistical results largely supported the role of readability, transparency, personalisation, responsiveness, and ubiquitous connectivity in shaping the virtual flow experience with chatbots, which in turn has a significant impact on both communication quality and satisfaction. This study opens new horizons for researchers and practitioners to consider dimensions other than satisfaction and intention to use, to facilitate and accelerate the pace of success of chatbot applications. However, several areas have not been fully addressed in the current study which could be worth considering in future research, as discussed in the related subsection.
Baabdullah, A. M., Alalwan, A. A., Algharabat, R. S., Metri, B., & Rana, N. P. (2022). Virtual agents and flow experience: An empirical examination of AI-powered chatbots. Technological Forecasting and Social Change, 181, 121772. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121772
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