A Qualitative Study on the Adoption of Chatbots for Improving Customer Service in Emerging Markets
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the adoption of chatbots for improving customer service in emerging markets through a qualitative research approach. As organizations in these regions face unique challenges related to resource constraints, diverse consumer expectations, and rapidly evolving technological landscapes, understanding the factors that influence chatbot adoption is critical. The research explores organizational drivers, technological readiness, consumer perceptions, trust, cultural adaptation, operational challenges, strategic benefits, and learning mechanisms associated with chatbot implementation. Data were collected using semi-structured interviews with managers, IT professionals, and consumers across multiple emerging market contexts. Thematic analysis of the data identified eight key themes that shaped adoption experiences and outcomes. Findings indicate that strategic alignment and leadership vision are central to guiding chatbot initiatives, while robust technological infrastructure and skilled personnel facilitate smoother integration. Consumer acceptance was influenced by factors such as ease of use, personalization, responsiveness, trust, and the availability of human escalation options. Cultural and linguistic adaptations further enhanced engagement and satisfaction, highlighting the importance of context-specific design. Operational challenges were addressed through iterative deployment, feedback mechanisms, and continuous performance monitoring, enabling organizations to refine chatbot functionality over time. The study also revealed that successful adoption delivers tangible strategic benefits, including enhanced customer engagement, faster response times, operational scalability, and improved service consistency. Overall, the research demonstrates that chatbot adoption in emerging markets is a multidimensional process requiring a holistic approach that integrates technology, organizational strategy, cultural sensitivity, and adaptive learning. The findings provide practical guidance for organizations seeking to implement AI-driven customer service solutions, emphasizing that thoughtful, user-centered, and context-aware implementation is essential for achieving meaningful improvements in service quality and customer experience.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».