شناسایی و اولویت‌بندی کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت ارتباط با مشتری (مورد مطالعه: صنعت خودرو)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مدیریت، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه گیلان، رشت

2 گروه مدیریت، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه گیلان، رشت، ایران.

3 گروه مدیریت بازرگانی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه گیلان، رشت

4 گروه مدیریت، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه گیلان، رشت، ایران

چکیده

این پژوهش با هدف شناسایی و اولویت‌بندی کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت ارتباط با مشتری در صنعت خودرو انجام شده است. مطالعه حاضر از نظر ماهیت کاربردی–توسعه‌ای بوده و در چارچوب پارادایم عمل‌گرایی با بهره‌گیری از رویکرد روش آمیخته اکتشافی طراحی شده است. از نظر گردآوری داده‌ها، پژوهش به‌صورت غیرآزمایشی، توصیفی و با رویکرد پیمایش مقطعی اجرا شد. جامعه مشارکت‌کنندگان در بخش کیفی و کمی شامل ۸ نفر از اساتید دانشگاهی و مدیران ارشد و باتجربه در حوزه بازاریابی و مدیریت ارتباط با مشتری در صنعت خودروسازی بود که با روش نمونه‌گیری هدفمند و بر اساس اشباع نظری انتخاب شدند. داده‌های کیفی از طریق مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته جمع‌آوری و با استفاده از روش تحلیل مضمون و نرم‌افزار MAXQDA تحلیل گردید. در بخش کمی نیز با طراحی پرسشنامه و استفاده از روش سوارا، ابعاد و زیرمولفه‌های شناسایی‌شده مورد ارزیابی و اولویت‌بندی قرار گرفتند. نتایج نشان داد مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی به ارتقای تجربه مشتری و خلق ارزش مستقیم برای مشتریان و نیز تقویت تصمیم‌گیری مدیریتی مربوط است. در این میان، توصیه‌گرهای هوشمند و شخصی‌سازی تعاملات، شبیه‌سازی سناریوهای تصمیم‌گیری، افزایش سرعت پاسخگویی و خودکارسازی وظایف تکراری بالاترین اولویت را داشتند. در مقابل، کاربردهای زیرساختی و تحلیلی مانند تحلیل کلان‌داده‌های مشتری، بازاریابی پیش‌بین و پیش‌بینی روندهای بازار در اولویت‌های پایین‌تر قرار گرفتند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Identifying and Prioritizing Applications of Artificial Intelligence in Customer Relationship Management: A Case Study of the Automotive Industry

نویسندگان [English]

  • Mohamad Rahim Ramazanian 1
  • Keikhosro Yakideh 2
  • Raheleh Jalalniya 3
  • Milad Shooshtarian 4
1 Department of Management, Faculty of Management and Economics, University of Guilan, Rasht, Iran
2 Department of Management, Faculty of Management and Economics, University of Guilan, Rasht, Iran
3 Department of Business Management, Faculty of Management and Economics, University of Guilan, Rasht, Iran
4 Department of Management, Faculty of Management and Economics, University of Guilan, Rasht, Iran
چکیده [English]

This study aims to identify and prioritize the applications of artificial intelligence in customer relationship management (CRM) within the automotive industry. The research is applied–developmental in nature and is designed within the pragmatism paradigm using an exploratory mixed-methods approach. In terms of data collection, the study was conducted as a non‑experimental, descriptive, cross‑sectional survey. The participants in both the qualitative and quantitative phases consisted of eight university scholars and senior experts with extensive experience in marketing and CRM within the automotive sector. They were selected through purposive sampling based on the principle of theoretical saturation. Qualitative data were collected through semi‑structured interviews and analyzed using thematic analysis with the support of MAXQDA software. In the quantitative phase, a questionnaire was developed and the SWARA method was applied to evaluate and prioritize the identified dimensions and subcomponents. The findings indicate that the highest priorities are related to AI applications that enhance customer experience and create direct value for customers while also strengthening strategic managerial decision‑making. Key applications include intelligent recommendation systems, advanced personalization of customer interactions, scenario simulation for strategic evaluation, faster response times, and automation of repetitive tasks. In contrast, more infrastructure‑oriented and analytical applications such as big data analysis of customer information, predictive marketing, and market trend forecasting were ranked at lower priority levels.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Artificial intelligence (AI)
  • Customer relationship management (CRM)
  • Automotive industry

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از تاریخ 29 اردیبهشت 1405
  • تاریخ دریافت: 12 بهمن 1404
  • تاریخ بازنگری: 13 اردیبهشت 1405
  • تاریخ پذیرش: 29 اردیبهشت 1405