Nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo trong trải nghiệm khách hàng: một phân tích trắc lượng thư mục dựa trên cơ sở dữ liệu Scopus
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng trở thành một yếu tố then chốt trong việc chuyển đổi trải nghiệm khách hàng, định hình lại cách các doanh nghiệp tương tác với người tiêu dùng qua các kênh kỹ thuật số và vật lý. Mặc dù, số lượng nghiên cứu về AI trong trải nghiệm khách hàng ngày càng tăng, vẫn còn thiếu một tổng hợp toàn diện về các nghiên cứu hiện có, xu hướng và các chủ đề phát triển. Nghiên cứu này thực hiện phân tích thư mục dựa trên 2351 bài báo khoa học được bình duyệt từ năm 2013 đến 2025, với tốc độ tăng trưởng hàng năm đạt 21,55%, nhằm đánh giá xu hướng xuất bản, tác giả quan trọng, tạp chí hàng đầu và phân loại chủ đề. Kết quả phân tích chủ đề cho thấy, nghiên cứu được chia thành bốn cụm chính: nhóm chủ đề động lực (ra quyết định, dữ liệu lớn, internet vạn vật, học máy, hệ thống học và thương mại điện tử; nhóm chủ đề cơ bản (chatbots, dịch vụ khách hàng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trí tuệ nhân tạo, bán hàng và trải nghiệm khách hàng); nhóm chủ đề ngách (robot thông minh, tương tác người – robot, người máy, giới tính (nữ), người trưởng thành và nghiên cứu có kiểm soát); nhóm chủ đề mới nổi hoặc suy giảm (khoa học máy tính, máy tính, con người, bài báo và nhận thức). Nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tích hợp AI vào chuyển đổi trải nghiệm khách hàng mà không làm mất đi yếu tố con người, khi AI không chỉ tự động hóa mà còn nâng cao cá nhân hóa và hỗ trợ ra quyết định. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần phải cân nhắc khi nghiên cứu hoặc ứng dụng AI như khả năng tương thích hệ thống, độ tin cậy của thuật toán, các vấn đề đạo đức, quyền riêng tư và tuân thủ quy định pháp lý. Do đó, cần tăng cường hợp tác giữa doanh nghiệp, nhà nghiên cứu và các cơ quan quản lý, cũng như thực hiện nghiên cứu thực nghiệm kết hợp phương pháp định lượng và định tính, nhằm đảm bảo ứng dụng AI trong chuyển đổi trải nghiệm khách hàng hiệu quả và bền vững. Đồng thời, thúc đẩy hợp tác quốc tế và hỗ trợ các thị trường mới nổi cũng là những hướng đi cần thiết để mở rộng quy mô ứng dụng AI trong chuyển đổi trải nghiệm khách hàng.
Abstract
Artificial intelligence (AI) is rapidly emerging as a key factor in transforming customer experience, reshaping the way businesses interact with consumers across digital and physical channels. Despite the increasing number of studies on AI in customer experience, there is still a lack of a comprehensive synthesis of existing research, trends, and thematic developments. This study conducts a bibliometric analysis based on 2351 peer-reviewed articles published between 2013 and 2025, with an annual growth rate of 21,55%, aimed at evaluating publication trends, key authors, leading journals, and thematic classifications. The thematic analysis reveals that research can be divided into four main clusters: motor themes (decision-making, big data, internet of things, machine learning, learning systems, and electronic commerce); basic themes (chatbots, customer service, natural language processing, artificial intelligence, sales, and customer experience); niche themes (smart robots, human–robot interaction, robotics, gender (female), adults, and controlled research); emerging or declining themes (computer science, computers, human, article, and cognition). The study emphasizes the importance of integrating AI into customer experience without losing the human element, as AI not only automates processes but also enhances personalization and decision-making support. However, there are still many factors that need to be considered when researching or applying AI, including system compatibility, algorithm reliability, ethical issues, data privacy, and regulatory compliance. Therefore, increased collaboration among businesses, researchers, and regulatory agencies is essential, as well as conducting experimental studies using both quantitative and qualitative methods to ensure the effective and sustainable application of AI in customer experience. Moreover, promoting international collaboration and supporting emerging markets are necessary directions to expand the global implementation of AI in customer experience.
Từ khóa
Cá nhân hóa; Máy học; Phân tích thư mục; Trải nghiệm khách hàng; Trí tuệ nhân tạo
Chi tiết bài viết
Lĩnh vực kinh tế (JEL Codes)
C80 - General - Data Collection and Data Estimation Methodology • Computer Programs, L86 - Information and Internet Services • Computer Software - Industry Studies: Services, M15 - IT Management - Business Administration, M31 - Marketing - Marketing and Advertising, O33 - Technological Change: Choices and Consequences • Diffusion Processes - Innovation • Research and Development • Technological Change • Intellectual Property Rights
Tài liệu tham khảo
Baas, J., Schotten, M., Plume, A., Côté, G., & Karimi, R. (2020). Scopus as a curated, high-quality bibliometric data source for academic research in quantitative science studies. Quantitative Science Studies, 1(1), 377-386. https://doi.org/10.1162/qss_a_00019
Bawack, R. E., Wamba, S. F., Carillo, K. D. A., & Akter, S. (2022). Artificial intelligence in e-commerce: A bibliometric study and literature review. Electronic Markets, 32, 297–338. https://doi.org/10.1007/s12525-022-00537-z
Casino, F., Dasaklis, T. K., & Patsakis, C. (2019). A systematic literature review of blockchain-based applications: Current status, classification and open issues. Telematics and Informatics, 36, 55-81. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.tele.2018.11.006
Chadegani, A. A., Salehi, H., Yunus, M. M., Farhadi, H., Fooladi, M., Marnia, M., & Ale Ebrahim, N. (2013). A comparison between two main academic literature collections: Web of Science and Scopus databases. Asian Social Science, 9(5), 18–26. http://real.mtak.hu/id/eprint/5355
Chen, Y., & Prentice, C. (2024). Integrating artificial intelligence and customer experience. Australasian Marketing Journal, 33(2), 141-153. https://doi.org/10.1177/14413582241252904
Cobo, M. J., López-Herrera, A. G., Herrera-Viedma, E., & Herrera, F. (2011). An approach for detecting, quantifying, and visualizing the evolution of a research field: A practical application to the Fuzzy Sets Theory field. Journal of Informetrics, 5(1), 146–166. https://doi.org/10.1016/j.joi.2010.10.002
Crolic, C., Thomaz, F., Hadi, R., & Stephen, A. T. (2022). Blame the Bot: Anthropomorphism and Anger in Customer–Chatbot Interactions [Article]. Journal of Marketing, 86(1), 132-148. https://doi.org/10.1177/00222429211045687
Dalal, E., & Singh, P. (2024). Recent advances in e-commerce recommendation optimization a comprehensive review. Journal of Information Systems Engineering and Management, 10(8s), 31-48. https://doi.org/10.52783/jisem.v10i8s.955
Davenport, T., Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48, 24-42. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0
Dolganova, O. I. (2021). Improving customer experience with artificial intelligence by adhering to ethical principles. Business Informatics, 15(2), 34-46. https://doi.org/10.17323/2587-814X.2021.2.34.46
Dwivedi, Y. K., Jeyaraj, A., Hughes, L., Davies, G. H., Ahuja, M., Albashrawi, M. A., Al-Busaidi, A.A., Al-Sharhan, S., Al-Sulaiti, K. I., Altinay, L., Amalaya, S., Archak, S., Ballestar, M. T., Bhagwat, S. A., Bharadwaj, A., Bhushan, A., Bose, I., Budhwar, P., Bunker, D., Capatina, A., Carter, L., .. , & Walton, P. (2024). "Real impact": Challenges and opportunities in bridging the gap between research and practice – Making a difference in industry, policy, and society. International Journal of Information Management, 78. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102750
Eid, M. A. H., Hashesh, M. A., Sharabati, A. A. A., Khraiwish, A., Al-Haddad, S., & Abusaimeh, H. (2024). Conceptualizing ethical AI-enabled marketing: Current state and agenda for future research. International Journal of Data and Network Science, 8(4), 2291-2306. https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2024.6.002
Falagas, M. E., Pitsouni, E. I., Malietzis, G. A., & Pappas, G. (2008). Comparison of PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar: Strengths and weaknesses. The FASEB Journal, 22(2), 338–342. https://doi.org/doi:10.1096/fj.07-9492lsf
Floridi, L., & Chiriatti, M. (2020). GPT-3: Its nature, scope, limits, and consequences. Minds and Machines, 30, 681-694. https://doi.org/10.1007/s11023-020-09548-1
Fosso Wamba, S. (2020). Humanitarian supply chain: A bibliometric analysis and future research directions. Annals of Operations Research, 319, 937–963. https://doi.org/10.1007/s10479-020-03594-9
Gaglani, H., Naidu, K., Band, G., Sharma, S., & Wandhe, P. (2024). Transforming customer experience with AI-driven CRM solutions. Nanotechnology Perceptions, 20(S5), 578-585. https://doi.org/10.62441/nano-ntp.v20iS5.54
Gallardo-Garcia, J., Pagán-Castaño, E., Sánchez-Garcia, J., & Guijarro-García, M. (2022). Bibliometric analysis of the customer experience literature. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 36(2). https://doi.org/10.1080/1331677X.2022.2137822
Gümüş, A. E., & Gürkaynak, N. (2024). Setting the research agenda: Emotion recognition tools for AI-generated marketing and CRM. In Proceedings of the 2024 Medical Technologies Congress (TIPTEKNO), Mugla, Turkiye (pp. 1-4). https://doi.org/10.1109/TIPTEKNO63488.2024.10755274
Gursoy, D., Chi, O. H., Lu, L., & Nunkoo, R. (2019). Consumers acceptance of artificially intelligent (AI) device use in service delivery [Article]. International Journal of Information Management, 49, 157-169. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.03.008
Hassan, A., Mohammed, F. A., & Seyadi, A. Y. (2024). Artificial intelligence applications for marketing. In A. M. A. Musleh Al-Sartawi, A. I. Nour (Eds.), Artificial intelligence and economic sustainability in the era of industrial revolution 5.0. (pp. 607-618). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-56586-1_43
Hoyer, W. D., Kroschke, M., Schmitt, B., Kraume, K., & Shankar, V. (2020). Transforming the customer experience through new technologies. Journal of Interactive Marketing, 51(1), 57-71. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2020.04.001
Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15–25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004
Kumar, R. (2025). Bibliometric analysis: Comprehensive insights into tools, techniques, applications, and solutions for research excellence. Spectrum of Engineering and Management Sciences, 3(1), 45-62. https://doi.org/10.31181/sems31202535k
Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of Marketing, 80(6), 69–96. https://doi.org/10.1509/jm.15.0420
Luo, X., Tong, S., Fang, Z., & Qu, Z. (2019). Frontiers: Machines vs. humans: The impact of artificial intelligence chatbot disclosure on customer purchases. Marketing Science, 38(6), 937-947. https://doi.org/10.1287/mksc.2019.1192
Mende, M., Scott, M. L., van Doorn, J., Grewal, D., & Shanks, I. (2019). Service robots rising: How humanoid robots influence service experiences and elicit compensatory consumer responses. 56(4), 535-556. https://doi.org/10.1177/0022243718822827
Mongeon, P., & Paul-Hus, A. (2016). The journal coverage of Web of Science and Scopus: A comparative analysis. Scientometrics, 106, 213-228. https://doi.org/10.1007/s11192-015-1765-5
Peruchini, M., da Silva, G. M., & Teixeira, J. M. (2024). Between artificial intelligence and customer experience: A literature review on the intersection. Discover Artificial Intelligence, 4(1). https://doi.org/10.1007/s44163-024-00105-8
Phadnis, N., Gadge, J., & Shah, D. (2025). Transforming customer engagement in digital commerce: The role of conversational AI frameworks. Journal of Information Systems Engineering and Management, 10(3s), 411-431. https://doi.org/10.52783/jisem.v10i13s.2076
Puvvaladasu, M. S. S. K., Praveen Kumar, T., Ravuri, V. T. R., & Ariwa, E. (2025). Customer-centric AI solutions. In R. V. Rodriguez, H. K. (Eds.), Minds Unveiled: Exploring the Effects of Generative AI on Business Behavior (pp. 58-69). Productivity Press. https://doi.org/10.4324/9781032711089-5
Prentice, C., & Nguyen, M. (2020). Engaging and retaining customers with AI and employee service. Journal of Retailing and Consumer Services, 56. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102186
Puntoni, S., Reczek, R. W., Giesler, M., & Botti, S. (2021). Consumers and Artificial Intelligence: An Experiential Perspective [Article]. Journal of Marketing, 85(1), 131-151. https://doi.org/10.1177/0022242920953847
Rana, J., Jain, R., , & Santosh, K. C. (2023). Automation and AI-enabled customer journey: A bibliometric analysis. Vision: The Journal of Business Perspective, 0(0). https://doi.org/10.1177/09722629221149854
Robinson, S., Orsingher, C., Alkire, L., De Keyser, A., Giebelhausen, M., Papamichail, K. N., Shams, P., & Temerak, M. S. (2020). Frontline encounters of the AI kind: An evolved service encounter framework [Article]. Journal of Business Research, 116, 366-376. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.08.038
Sharma, V. & Bose, I. (2024). Unlocking AI's Potential in Customer Service Marketing. In V. Nadda, P. Tyagi, A. Singh, & V. Singh (Eds.), AI innovations in service and tourism marketing (pp. 80-103). IGI Global Scientific Publishing. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-7909-7.ch005
Singh, C., & Dash, M. K., Sahu, R., & Kumar, A. (2024). Artificial intelligence in customer retention: A bibliometric analysis and future research framework. Kybernetes, 53(11), 4863-4888. https://doi.org/10.1108/K-02-2023-0245
Singh, G., Sao, A., Singh, S., & Hinchey, M. (2023). AI-enhanced SEM analysis: Evaluating E-CRM's effect on customer experience in NCR's private banking sector. In Proceedings of the 2023 3rd International Conference on Technological Advancements in Computational Sciences (ICTACS) (pp. 957–962). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICTACS59847.2023.10390044
Sinha, S., Sinha, D., & Dalmia, T. (2024). Role of AI in enhancing customer experience in online shopping. 2024 In Proceedings of the 11th International Conference on Reliability, Infocom Technologies and Optimization (Trends and Future Directions), ICRITO, Noida, India (pp. 1-5). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICRITO61523.2024.10522285
Tran, B. X., Vu, G. T., Ha, G. H., Vuong, Q.-H., Ho, M.-T., Vuong, T.-T., La, V.-P., Ho, M.-T., Nghiem, K.-C. P., Nguyen, H. L. T., Latkin, C. A., Tam, W. W. S., Cheung, N.-M., Nguyen, H.-K. T., Ho, C. S. H., & Ho, R. C. M. (2019). Global evolution of research in artificial intelligence in health and medicine: A bibliometric study. Journal of Clinical Medicine, 8(3). https://doi.org/10.3390/jcm8030360
Trần Minh Hoàng. (2024). Mô hình nghiên cứu đề xuất ảnh hưởng của ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến hiệu quả cá nhân hóa marketing tại các doanh nghiệp. Kinh tế và dự báo. https://kinhtevadubao.vn/mo-hinh-nghien-cuu-de-xuat-anh-huong-cua-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-den-hieu-qua-ca-nhan-hoa-marketing-tai-cac-doanh-nghiep-30173.html
Tran, M. T. (2024). Unlocking the AI-powered customer experience: Personalized service, enhanced engagement, and data-driven strategies for e-commerce applications. Journal of Infrastructure, Policy and Development, 8(7). https://doi.org/10.24294/jipd.v8i7.4970
van Doorn, J., Lemon, K. N., Mittal, V., Nass, S., Pick, D., Pirner, P., & Verhoef, P. C. (2010). Customer engagement behavior: Theoretical foundations and research directions. 13(3), 253-266. https://doi.org/10.1177/1094670510375599
Vashishth, T. K., Vikas, Sharma, K. K., Kumar, B., Chaudhary, S., & Panwar, R. (2024). Enhancing customer experience through AI-enabled content personalization in e-commerce marketing. In M. Ltifi (Ed.), Advances in digital marketing in the era of artificial intelligence: Case studies and data analysis for business problem solving (pp. 7-32). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003450443-2
Vatankhah, S., Bamshad, V., Arici, H. E., & Duan, Y. (2024). Ethical implementation of artificial intelligence in the service industries. The Service Industries Journal, 44(9-10), 661-685. https://doi.org/10.1080/02642069.2024.2359077
Venkateswaran, N. (2023). AI-driven personalization in customer relationship management: Challenges and opportunities. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 101(18), 7392-7399. https://www.jatit.org/volumes/Vol101No18/22Vol101No18.pdf
Verhoef, P. C., Broekhuizen, T., Bart, Y., Bhattacharya, A., Dong, J. Q., Fabian, N., & Haenlein, M. (2021). Digital transformation: A multidisciplinary reflection and research agenda. Journal of Business Research, 122, 889–901. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.09.022