Buffer bots: The role of virtual service agents in mitigating negative effects when service fails
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, marketers have placed increased reliance upon artificial intelligence (AI) and, subsequently, the use of virtual agents in customer service contexts is on the rise. Despite such service digitalization, service can still fail. While there is an increasing literature on the effect of virtual agents in service settings, questions remain as to how customers react to service failure that results from interactions with virtual service agents. To this end, we deconstruct the effect of virtual agent service failure across two studies: one involving a process service failure and another involving an outcome service failure. We specifically manipulate the type of service agent that causes the service failure (human vs. virtual agent) and the magnitude of the failure (small vs. large). Results show that firms can leverage virtual service agents to mitigate or buffer the negative effects of service failure. From a managerial perspective, our findings suggest that firms could engage virtual service agents in situations where there may be a risk of outcome service failure—particularly in settings where relatively large magnitude failures may be experienced. In such a setting, we find that virtual service agents can mitigate the negative effects of service failure, more so than when the failure results from an interaction with a human service agent.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle