Лим Дж. – PhD
62 Daehak-ro, район Донгу, Тэджон 34520
Ju-Ah Lim – PhD, Professor
553 Sanseong-daero, Sujeong-gu, Seongnam-si, Gyeonggi-do
Со Ю. – PhD
62 Daehak-ro, район Донгу, Тэджон 34520
Young-Jin So – PhD, Professor
553 Sanseong-daero, Sujeong-gu, Seongnam-si, Gyeonggi-do
Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта трансформирует цифровой маркетинг и механизмы формирования потребительского поведения, особенно в индустрии красоты, где персонализированные рекомендации становятся ключевым инструментом конкурентного преимущества. Целью исследования является анализ структурных взаимосвязей между техническими характеристиками AI-основанного рекомендательного контента, когнитивными оценками пользователей, эмоциональной реакцией и поведенческим результатом, а также выявление различий этих связей в зависимости от уровня воспринимаемой функциональной и экономической ценности. Проанализированы различия в зависимости от уровня функциональной и экономической ценности для потребителей. В исследовании приняли участие 400 потребителей, которые просмотрели краткий контент на основе искусственного интеллекта и приобрели рекомендованный продукт, и модель исследования была подтверждена с помощью исследовательского факторного анализа, подтверждающего факторного анализа, моделирования структурными уравнениями и анализа нескольких групп. Результаты показали, что актуальность и возможность распространения значимо повышают воспринимаемое удобство (β = 0.366 и β = 0.600; p < 0.001), тогда как надёжность оказывает положительное влияние на полезность (β = 0.266; p <0.001). Полезность оказывает выраженное положительное влияние на удовлетворённость (β = 3.378; p <0,001), которая, в свою очередь, существенно повышает намерение повторной покупки (β = 0.921; p <0,001). Практическая значимость исследования заключается в обосновании приоритетности повышения воспринимаемой полезности и доверия к AI-контенту для усиления лояльности и повторного спроса. Перспективы дальнейших исследований связаны с расширением выборки на различные возрастные и гендерные группы, сравнительным анализом различных типов AI-алгоритмов, а также изучением долгосрочных эффектов персонализации в условиях цифровой трансформации потребительских рынков.
This study investigates how integrated strategic communication influences the process of consensus building and organizational readiness during digital innovation in the retail banking industry. This study examined how the technological attributes of AI-based short-form content recency, reliability, and shareability effect cognitive attributes, specifically convenience and usefulness, and how these cognitive responses subsequently influence satisfaction and repurchase intention. Analyzed differences based on consumers’ levels of functional and economic value. A survey was conducted with 400 consumers who had viewed AI-based short-form content and purchased the recommended product, and the research model was validated using exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, structural equation modeling, and multi-group analysis. The results showed that relevance and the possibility of distribution significantly increase perceived convenience (β = 0.366 and β = 0.600; p < 0.001), while reliability has a positive effect on usefulness (β = 0.266; p < 0.001), which, in turn, significantly increases the intention of repeat purchase (β = 0.921; p < 0.001). The practical significance of the study lies in substantiating the priority of increasing the perceived usefulness and trust in AI content in order to increase loyalty and repeat demand. The prospects for further research are related to expanding the sample to different age and gender groups, comparative analysis of various types of AI algorithms, as well as studying the long-term effects of personalization in the context of digital transformation of consumer markets.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.