Recently Artificial Intelligence (AI) is developing at a fast pace and it is applied to many areas. Among them, marketing is expected to derive the most promising value impact from AI, due to the high level of data that is possible to obtain from the customers’ interaction with the companies. Recently, artificial intelligence in marketing is witnessing the emergence of a new trend: consumers are increasingly buying voice assistants (VAs). In particular, users are starting to place orders through these devices. The series of activities carried out to complete an order through a voice assistant goes under the label of “voice commerce”. Voice assistants, like Amazon Alexa, can be defined as tools that support the consumer’s decision process, providing recommendations trying to match products to consumer’s needs. Despite the great opportunity provided by voice commerce for brands and consumers, studies addressing the disruptive impact of voice assistants on the marketing practice are very rare. Consequently, this research aimed at investigating artificial intelligence in the context of voice commerce, in order to analyze how this new technology will influence the consumers’ buying behavior. In particular, it was studied the role of consumers’ trust in the selection of a default private label option, and its implications for decision satisfaction. To test this effect, an experimental study was designed simulating an actual utilitarian purchase with a broad search match (n=60). The results showed that brands others than private labels are those more challenged by voice commerce. Therefore, they should plan carefully how to develop and establish their presence on the platform.

Negli ultimi anni il campo di azione dell’Intelligenza Artificiale (IA) si è sviluppato a ritmo serrato con l’applicazione di “software intelligenti” in diversi settori. Tra questi, il marketing rappresenta uno di quelli nel quale l’applicazione di tali tecnologie può apportare i maggiori benefici grazie soprattutto alla loro capacità di raccogliere ed elaborare una grande quantità di dati relativi al cliente. Di recente, nell’ambito dell’intelligenza artificial e nel marketing, si è affermato un nuovo trend: l’utilizzo sempre maggiore degli assistenti vocali e, di conseguenza, del voice commerce. Rientrano in questa categoria tutte le diverse attività che vengono svolte per completare un ordine attraverso un assistente vocale. In questo contesto, gli assistenti vocali possono essere visti come strumenti che supportano il processo di acquisto del consumatore, fornendogli raccomandazioni e offerte personalizzate sulla base delle proprie caratteristiche e preferenze. Nonostante le grandi opportunità di sviluppo offerte da questa nuova tecnologia, non sono presenti molte ricerche in letteratura volte ad analizzare l'impatto dirompente degli assistenti vocali nel contesto del marketing. In particolare il presente studio ha l’obiettivo di esplorare come gli assistenti vocali, dotati di intelligenza artificiale, possano di fatto cambiare il comportamento d'acquisto dei consumatori. A tal fine si è deciso di analizzare il ruolo della fiducia dei consumatori nella scelta di un'opzione di default quando essa coincide con la private label associata all’assistente vocale, e come questa scelta influenzi la soddisfazione del cliente. Quest’ultima domanda di ricerca è stata studiata sperimentalmente, andando ad emulare un vero e proprio acquisto utilitario tramite una ricerca ad ampia corrispondenza (n=60). I risultati hanno mostrato come le imprese e i brand siano particolarmente minacciati dalle private label nel commercio vocale. Pertanto, questi dovrebbero pianificare attentamente come sviluppare e stabilire la loro presenza sulla piattaforma.

Artificial intelligence and voice commerce in marketing: an experiment with Amazon Alexa

SUPPA, CRISTINA
2019/2020

Abstract

Recently Artificial Intelligence (AI) is developing at a fast pace and it is applied to many areas. Among them, marketing is expected to derive the most promising value impact from AI, due to the high level of data that is possible to obtain from the customers’ interaction with the companies. Recently, artificial intelligence in marketing is witnessing the emergence of a new trend: consumers are increasingly buying voice assistants (VAs). In particular, users are starting to place orders through these devices. The series of activities carried out to complete an order through a voice assistant goes under the label of “voice commerce”. Voice assistants, like Amazon Alexa, can be defined as tools that support the consumer’s decision process, providing recommendations trying to match products to consumer’s needs. Despite the great opportunity provided by voice commerce for brands and consumers, studies addressing the disruptive impact of voice assistants on the marketing practice are very rare. Consequently, this research aimed at investigating artificial intelligence in the context of voice commerce, in order to analyze how this new technology will influence the consumers’ buying behavior. In particular, it was studied the role of consumers’ trust in the selection of a default private label option, and its implications for decision satisfaction. To test this effect, an experimental study was designed simulating an actual utilitarian purchase with a broad search match (n=60). The results showed that brands others than private labels are those more challenged by voice commerce. Therefore, they should plan carefully how to develop and establish their presence on the platform.
2019
2020-10-17
Artificial intelligence and voice commerce in marketing: an experiment with Amazon Alexa
Negli ultimi anni il campo di azione dell’Intelligenza Artificiale (IA) si è sviluppato a ritmo serrato con l’applicazione di “software intelligenti” in diversi settori. Tra questi, il marketing rappresenta uno di quelli nel quale l’applicazione di tali tecnologie può apportare i maggiori benefici grazie soprattutto alla loro capacità di raccogliere ed elaborare una grande quantità di dati relativi al cliente. Di recente, nell’ambito dell’intelligenza artificial e nel marketing, si è affermato un nuovo trend: l’utilizzo sempre maggiore degli assistenti vocali e, di conseguenza, del voice commerce. Rientrano in questa categoria tutte le diverse attività che vengono svolte per completare un ordine attraverso un assistente vocale. In questo contesto, gli assistenti vocali possono essere visti come strumenti che supportano il processo di acquisto del consumatore, fornendogli raccomandazioni e offerte personalizzate sulla base delle proprie caratteristiche e preferenze. Nonostante le grandi opportunità di sviluppo offerte da questa nuova tecnologia, non sono presenti molte ricerche in letteratura volte ad analizzare l'impatto dirompente degli assistenti vocali nel contesto del marketing. In particolare il presente studio ha l’obiettivo di esplorare come gli assistenti vocali, dotati di intelligenza artificiale, possano di fatto cambiare il comportamento d'acquisto dei consumatori. A tal fine si è deciso di analizzare il ruolo della fiducia dei consumatori nella scelta di un'opzione di default quando essa coincide con la private label associata all’assistente vocale, e come questa scelta influenzi la soddisfazione del cliente. Quest’ultima domanda di ricerca è stata studiata sperimentalmente, andando ad emulare un vero e proprio acquisto utilitario tramite una ricerca ad ampia corrispondenza (n=60). I risultati hanno mostrato come le imprese e i brand siano particolarmente minacciati dalle private label nel commercio vocale. Pertanto, questi dovrebbero pianificare attentamente come sviluppare e stabilire la loro presenza sulla piattaforma.
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
TESI FORMATO PDFA.pdf

Open Access dal 17/10/2022

Descrizione: Tesi di Cristina Suppa in formato PDFA
Dimensione 1.55 MB
Formato Adobe PDF
1.55 MB Adobe PDF Visualizza/Apri

I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12075/4525