РОЛЬ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У ТРАНСФОРМАЦІЇ КЛІЄНТСЬКОГО ДОСВІДУ ТА ОПТИМІЗАЦІЇ ЛАНЦЮГІВ ПОСТАЧАННЯ ДЛЯ ГЛОБАЛЬНОГО БІЗНЕСУ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31649/ins.2024.3.45.52

Ключові слова:

штучний інтелект, клієнтський досвід, міжнародний бізнес, ефективність ланцюга поставок

Анотація

 

Це дослідження мало на меті дослідити вплив штучного інтелекту (ШI) на персоналізацію клієнтського досвіду в міжнародному бізнесі та його переваги для компаній у глобальній економіці. Також оцінено наслідки штучного інтелекту для управління ланцюгом поставок, зосередивши увагу на ефективності та сталості. Використовуючи підхід кількісного дослідження та первинні опитування зацікавлених сторін у міжнародному бізнесі, дослідження показало, що штучний інтелект значно підвищує ефективність управління ланцюгом поставок за допомогою прогнозування, оптимізації фінансових операцій та формування розуміння. Технології штучного інтелекту дозволяють компаніям аналізувати величезні масиви даних, точно прогнозуючи вподобання та поведінку клієнтів. Ця можливість прогнозування покращує взаємодію з клієнтами, надаючи персоналізовані рекомендації та послуги, адаптовані до індивідуальних потреб. Наприклад, штучний інтелект може аналізувати моделі покупок та історію перегляду, щоб запропонувати продукти, які, ймовірно, зацікавлять клієнтів, тим самим збільшуючи ймовірність покупки та сприяючи лояльності клієнтів. Завдяки штучному інтелекту та великим даним підприємства можуть створювати точні можливості для відносин із клієнтами, досягаючи більшої частки ринку та лояльності клієнтів. Стратегії персоналізації, керовані штучним інтелектом, дозволяють компаніям націлюватися на певні сегменти клієнтів за допомогою налаштованих маркетингових кампаній, покращуючи рівень залучення та конверсії. Крім того, штучний інтелект допомагає компаніям розуміти та передбачати потреби клієнтів у різних регіонах, дозволяючи їм адаптувати свої пропозиції до місцевих переваг і тенденцій. Ця регіональна адаптованість має вирішальне значення в міжнародному бізнесі, де вподобання клієнтів можуть значно відрізнятися на різних ринках. Вплив штучного інтелекту на управління ланцюгом поставок дуже великий. Системи ШІ можуть оптимізувати управління запасами, прогнозувати коливання попиту та оптимізувати логістичні операції. Аналізуючи дані в режимі реального часу, штучний інтелект може виявити потенційні збої та запропонувати проактивні заходи для пом’якшення ризиків, забезпечуючи плавну та стійку систему поставок. Ця здатність не тільки підвищує ефективність, але й сприяє стійкості за рахунок зменшення відходів і покращення використання ресурсів. Таким чином, штучний інтелект відіграє ключову роль у трансформації клієнтського досвіду та управлінні ланцюгом поставок у міжнародному бізнесі. Використовуючи передбачувані та аналітичні можливості штучного інтелекту, компанії можуть пропонувати персоналізовані послуги, підвищувати лояльність клієнтів і досягати вищої ефективності та сталості в своїх операціях ланцюга поставок, що в кінцевому підсумку приносить користь глобальній економіці.

Біографія автора

КУАН ЧЖАН, Сумський державний університет

    clear                     аспірант   Результаты перевода Перевод аспірант

Посилання

Ameen, N., Tarhini, A., Reppel, A., & Anand, A. (2021). Customer experiences in the age of artificial intelligence. Computers in human behavior, 114, 106548.

Belhadi, A., Kamble, S., Jabbour, C. J. C., Gunasekaran, A., Ndubisi, N. O., & Venkatesh, M. (2021). Manufacturing and service supply chain resilience to the COVID-19 outbreak: Lessons learned from the automobile and airline industries. Technological forecasting and social change, 163, 120447.

El Abed, M., & Castro-Lopez, A. (2024). The impact of AI-powered technologies on aesthetic, cognitive and affective experience dimensions: a connected store experiment. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 36(3), 715-735.

Flynn, D., Rather, Z., Ĺrdal, A. R., D'Arco, S., Hansen, A. D., Cutululis, N. A., ... & Wang, Y. (2019). Technical impacts of high penetration levels of wind power on power system stability. Advances in Energy Systems: The Large‐scale Renewable Energy Integration Challenge, 47-65.

Goodarzian, F., Taleizadeh, A. A., Ghasemi, P., & Abraham, A. (2021). An integrated sustainable medical supply chain network during COVID-19. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 100, 104188.

Ivanov, S. H., & Webster, C. (2017). Adoption of robots, artificial intelligence and service automation by travel, tourism, and hospitality companies–a cost-benefit analysis. Artificial Intelligence and Service Automation by Travel, Tourism and Hospitality Companies–A Cost-Benefit Analysis.

Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of marketing, 80(6), 69-96.

Lokanan, M. E., & Maddhesia, V. (2024). Supply chain fraud prediction with machine learning and artificial intelligence. International Journal of Production Research, 1-28.

Modgil, S., Singh, R. K., & Hannibal, C. (2022). Artificial intelligence for supply chain resilience: learning from Covid-19. The International Journal of Logistics Management, 33(4), 1246-1268.

Moliner, M. Á., Monferrer-Tirado, D., & Estrada-Guillén, M. (2018). Consequences of customer engagement and customer self-brand connection. Journal of Services Marketing, 32(4), 387-399.

Nam, H., & Kannan, P. K. (2020). Digital environment in global markets: Cross-cultural implications for evolving customer journeys. Journal of International Marketing, 28(1), 28-47.

Nguyen, N. P., & Mogaji, E. (2023). Artificial intelligence for seamless experience across channels. In Artificial Intelligence in Customer Service: The Next Frontier for Personalized Engagement (pp. 181-203). Cham: Springer International Publishing.

Olan, F., Arakpogun, E. O., Jayawickrama, U., Suklan, J., & Liu, S. (2022). Sustainable supply chain finance and supply networks: The role of artificial intelligence. IEEE Transactions on Engineering Management.

Olan, F., Suklan, J., Arakpogun, E. O., & Robson, A. (2021). Advancing consumer behavior: The role of artificial intelligence technologies and knowledge sharing. IEEE Transactions on Engineering Management.

Paluch, S., & Tuzovic, S. (2019). Persuaded self-tracking with wearable technology: carrot or stick? Journal of Services Marketing, 33(4), 436-448.

Pawlicka, K., & Bal, M. (2022). Sustainable Supply Chain Finances implementation model and Artificial Intelligence for innovative omnichannel logistics. Management, 26(1), 19-35.

Pournader, M., Ghaderi, H., Hassanzadegan, A., & Fahimnia, B. (2021). Artificial intelligence applications in supply chain management. International Journal of Production Economics, 241, 108250.

Prentice, C., & Nguyen, M. (2020). Engaging and retaining customers with AI and employee service. Journal of Retailing and Consumer Services, 56, 102186.

Rana, J., & Daultani, Y. (2023). Mapping the role and impact of artificial intelligence and machine learning applications in supply chain digital transformation: a bibliometric analysis. Operations Management Research, 16(4), 1641-1666.

Shen, M., Gu, A., Kang, J., Tang, X., Lin, X., Zhu, L., & Niyato, D. (2023). Blockchains for artificial intelligence of things: a comprehensive survey. IEEE Internet of Things Journal, 10(16), 14483-14506.

Sullivan, Y., & Wamba, S. (2022). Artificial intelligence, firm resilience to supply chain disruptions, and firm performance.

Trawnih, A., Al-Masaeed, S., Alsoud, M., & Alkufahy, A. (2022). Understanding artificial intelligence experience: A customer perspective. International Journal of Data and Network Science, 6(4), 1471-1484.

Trong, H. B., & Kim, U. B. T. (2020). Application of information and technology in supply chain management: case study of artificial intelligence–a mini review. European Journal of Engineering and Technology Research, 5(12), 19-23.

Tueanrat, Y., Papagiannidis, S., & Alamanos, E. (2021). A conceptual framework of the antecedents of customer journey satisfaction in omnichannel retailing. Journal of Retailing and Consumer Services, 61, 102550.

Upreti, K., Gangwar, D., Vats, P., Bhardwaj, R., Khatri, V., & Gautam, V. (2023, August). Artificial Neural Networks for Enhancing E-commerce: A Study on Improving Personalization, Recommendation, and Customer Experience. In International Conference on Electrical and Electronics Engineering (pp. 141-153). Singapore: Springer Nature Singapore.

Vlačić, B., Corbo, L., e Silva, S. C., & Dabić, M. (2021). The evolving role of artificial intelligence in marketing: A review and research agenda. Journal of business research, 128, 187-203.

Xidias, E., Zacharia, P., & Nearchou, A. (2022). Intelligent fleet management of autonomous vehicles for city logistics. Applied Intelligence, 52(15), 18030-18048.

##submission.downloads##

Опубліковано

12.10.2024

Як цитувати

ЧЖАН K. (2024). РОЛЬ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У ТРАНСФОРМАЦІЇ КЛІЄНТСЬКОГО ДОСВІДУ ТА ОПТИМІЗАЦІЇ ЛАНЦЮГІВ ПОСТАЧАННЯ ДЛЯ ГЛОБАЛЬНОГО БІЗНЕСУ. Innovation and Sustainability, (3), 45–52. https://doi.org/10.31649/ins.2024.3.45.52

Номер

Розділ

Articles

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.