JBEE : Journal Business Economics and Entrepreneurship
http://jurnal.shantibhuana.ac.id/jurnal/index.php/bee JBEE Volume  6, No 1, 2024
DAMPAK KUALITAS LAYANAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE TERHADAP LOYALITAS PELANGGAN PADA E-COMMERCE DI INDONESIA
Rashinta Adelia Khairyanti 1 , Puteri Syaharani 2 , Willy Arafah 3 1,2,3, Universitas Trisaki , DKI Jakarta 3 E-mail: willy.arafah@trisakti.ac.id

## Abstrak
Hasil penelitian ini membahas yang bertujuan untuk menyelidiki pengaruh kualitas layanan chatbot kecerdasan buatan (AI) terhadap loyalitas pelanggan pada suatu organisasi. Melalui model rantai  berurutan  dari loyalitas  kualitas layanan,  penelitian  ini  mengklasifikasikan kualitas  layanan  AI  chatbot  menjadi  sembilan  atribut  dan  mengembangkan  model penelitian untuk mengeksplorasi mekanisme internal tentang pengaruh kualitas layanan AI chatbot  terhadap  loyalitas  pelanggan.  Temuan  ini  dapat  membantu  organisasi  dalam meningkatkan  persepsi  nilai,  kepercayaan,  kepuasan,  dan  loyalitas  pelanggan,  serta memberikan panduan dalam pengembangan, adopsi, dan pasca-adopsikepercayaan afektif, dan  kepuasan.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  pada  pemahaman  tentang  kualitas layanan  dalam  konteks  sistem  informasi  (IS)  dan  memperluas  model  rantai  sekuensial loyalitas kualitas ke dalam konteks layanan AI. Temuan ini dapat membantu organisasi dalam meningkatkan persepsi nilai, kepercayaan, kepuasan, dan loyalitas pelanggan, serta memberikan panduan dalam pengembangan, adopsi, dan pasca-adopsi chatbot AI.
Kata  kunci: AI  chatbots,  Service  quality,  Satisfaction,  Cognitive  trust,  Affective  trust, Perceived value, Customer loyalty

## Abstract
The  results  of  this  research  discuss  the  aim  of  investigating  the  influence  of  artificial intelligence (AI) chatbot service quality on customer loyalty in an organization. Through a  sequential  chain  model  of  service  quality  loyalty,  this  research  classifies  AI  chatbot service quality into nine attributes and develops a research model to explore the internal mechanisms  of  the  influence  of  AI  chatbot  service  quality  on  customer  loyalty.  These findings  can  assist  organizations  in  increasing  customer  value  perceptions,  trust, satisfaction, and loyalty, as well as provide guidance in the development, adoption, and post-adoption  of  affective  trust,  and  satisfaction.  This  research  contributes  to  the understanding of service quality in the context of information systems (IS) and extends the sequential chain model of quality loyalty to the context of AI services. These findings can help organizations improve customer value perception, trust, satisfaction, and loyalty, as well as provide guidance in the development, adoption, and post-adoption of AI chatbots.
Key  Words: AI  chatbots,  Service  quality,  Satisfaction,  Cognitive  trust,  Affective  trust, Perceived value, Customer loyalty.

## 1. PENDAHULUAN
Loyalitas  pelanggan  yang  selalu menjadi  perhatian  dunia  bisnis  dan akademisi  mencerminkan  sikap  positif loyalitas  pelanggan  terhadap  suatu
organisasi.  Pelanggan  setia  percaya bahwa,  dibandingkan  dengan  pesaing, organisasi fokus dapat memberi mereka layanan dan produk yang lebih baik, dan mereka  akan  menunjukkan  niat  dan
Received: 01 April 2024; Accepted: 05 April 2024; Published: 08 April 2024
perilaku pembelian kembali atau retensi untuk  layanan  dan  produk  organisasi Oleh  karena  itu,  loyalitas  pelanggan merupakan  faktor  penting  dalam meningkatkan  keuntungan  organisasi (Maklan  et  al.,  2017)  Adalah  chatbot kecerdasan  buatan  (AI).  mungkin merupakan  kontak  pelanggan  pertama dengan  suatu  organisasi,  kualitas  yang dirasakan  dari  AI  chatbot  secara signifikan memengaruhi kesan pelanggan  terhadap  organisasi.  Studi menunjukkan bahwa persepsi pelanggan  terhadap  kualitas  layanan yang  tinggi  mengarah  pada  kepuasan pelanggan,  yang  pada  gilirannya mengarah pada loyalitas (Maklan et al., 2017).
Memodelkan  rantai  dampak kualitas  layanan  terhadap  loyalitas pelanggan merupakan tantangan dalam konteks  layanan  AI.  AI  semakin mengubah sektor jasa dengan masuknya banyak  pekerjaan  layanan  yang mendukung AI (Huang dan Rust, 2018). Chatbot  AI  garis  depan  adalah  contoh yang bagus. Lanskap layanan pelanggan  garis  depan  telah  berubah dengan munculnya chatbot AI. Chatbot AI  adalah  sistem  percakapan  yang didukung  oleh  pemahaman  bahasa alami, pembelajaran mesin, dan analisis data  besar  teknologi  AI  (Cheng  et  al., 2021;  Lee  et  al.,  2021).  Sistem  yang terintegrasi dengan AI dapat membantu membuat  operasional  menjadi  lebih efisien (Liang et al., 2021).
Didukung  oleh  teknologi  AI, kemampuan  spesifik  beberapa  chatbot AI  melampaui  kemampuan  manusia,
seperti pengumpulan
informasi, memori,  dan  penghitungan.  Ketika organisasi  menggunakan  AI  chatbot secara  lebih  luas  dan  mendalam, peneliti manajemen semakin fokus pada chatbot  AI  garis  depan.  Penelitian sebelumnya  merangkum  fitur  dan fungsi 55.555 chatbot AI.
Chatbot AI menyediakan layanan 24/7  dan  menjawab  pertanyaan  secara
efisien,  mengurangi  biaya  organisasi sebesar  55.555  (Ashfaq  et  al.,  2020; Chen et al., 2020). Mereka menyerupai sinyal  manusia  dalam  komunikasi visual dan bahasa alami, nama, identitas (Araujo, 2018), empati, atau keramahan (Cheng et al., 2021). Selain itu, chatbot AI tidak akan pernah merasa lelah atau letih  saat  bekerja.  Mereka  selalu merespon pelanggan dengan cepat dan antusias. Karena layanan yang disediakan oleh chatbot AI dan manusia berbeda,  maka  tidak  tepat  untuk mengevaluasi  kualitas  layanan  dengan standar  yang  sama.  Oleh  karena  itu, hubungan  antara  kualitas  layanan chatbot  AI  dan  loyalitas  pelanggan masih belum  jelas  dalam  konteks  baru ini.
Meninjau  penelitian  tentang chatbot AI, penelitian sebelumnya telah mengeksplorasi  evaluasi  chatbot  dan hasil  interaksi  antara  pengguna  dan chatbot  AI.  Mengenai  evaluasi  AI chatbot , Li et al. (2021) mengusulkan pemahaman,  keandalan,  daya  tanggap, jaminan,  dan  interaktivitas  untuk mengevaluasi chatbot AI dalam konteks online  agen  perjalanan.  Ashfaq  dkk.
(2020) menyarankan penggunaan persepsi kenikmatan, persepsi kegunaan, persepsi kemudahan penggunaan,  kualitas  informasi,  dan kualitas  layanan  untuk  mengevaluasi chatbot AI. Faktor lain yang digunakan untuk mengevaluasi chatbot AI termasuk antropomorfisme (Sheehan et al.,  2020),  aksesibilitas,  fleksibilitas (Ashfaq  et  al.,  2020),  empati, keramahan  (Cheng  et  al.,  2021),  daya tanggap, dan ketersediaan ( Chen dkk., 2020).
Mengenai  berbagai  konsekuensi penggunaan  chatbot  AI,  55.555 penelitian sebelumnya telah
menyelidiki  adopsi  (Sheehan  et  al., 2020),  kepuasan  (Crolic  et  al.,  2022), gagasan  kepercayaan  (Chen  et  al., 2020), kelanjutan penggunaan (Li et al. al., 2021), pembelian (Luo et al., 2019),
104 | Rashinta Adelia Khairyanti, Puteri Syaharani & Willy Arafah , Dampak  Kualitas Layanan Artificial Intelligence terhadap Loyalitas Pelanggan pada E-commerce di Indonesia
tinjauan  perusahaan  (Crolic  et  al.,
2022),  interaksi  emosional  dengan chatbot AI (Lee et al., 2021), nilai yang dirasakan (Wang dkk., 2021), pengalaman  pelanggan  dan  kecintaan merek (Trivedi, 2019). Rumusan Masalah dalam penelitian ini: 1. Apakah ada pengaruh positif dengan artificial intelligence yang  dirasakan  pengguna chatbot? 2. Apakah ada pengaruh posotif  dengan  Kualitas layanan  AI  chatbot  dengan kognitif pelanggan kepercayaan terhadap chatbot AI? 3. Apakah ada pengaruh posotif  dengan  Kualitas layanan AI chatbot terhadap kepuasan pelanggan? 4. Apakah ada pengaruh posotif  dengan  Nilai  yang dirasakan pelanggan dengan loyalitas pelanggan? 5. Apakah ada pengaruh posotif dengan Kepercayaan kognitif  pelanggan  terhadap chatbot AI dengan pelanggan loyalitas? 6. Apakah ada pengaruh posotif dengan Kepercayaan afektif  pelanggan  terhadap chatbot AI dengan pelanggan loyalitas? 7. Apakah ada pengaruh posotif  dengan  Kepuasan pelanggan  terhadap  chatbot AI dengan loyalitas pelanggan? Tujuan Penelitian, sebagai berikut: Tujuan penelitian ini untuk : 1. Untuk  mengetahui  adanya pengaruh  positif  dengan artificial  intelligence  yang dirasakan pengguna chatbot.
2. Untuk  mengetahui  adanya pengaruh  posotif  dengan Kualitas  layanan  AI  chatbot dengan  kognitif  pelanggan kepercayaan terhadap chatbot AI. 3. Untuk  mengetahui  adanya pengaruh  posotif  dengan Kualitas  layanan  AI  chatbot terhadap kepuasan pelanggan. 4. Untuk  mengetahui  adanya pengaruh  posotif  dengan Nilai yang dirasakan pelanggan  dengan  loyalitas pelanggan. 5. Untuk  mengetahui  adanya pengaruh  posotif  dengan Kepercayaan kognitif pelanggan  terhadap  chatbot AI dengan pelanggan loyalitas. 6. Untuk  mengetahui  adanya pengaruh  posotif  dengan Kepercayaan afektif pelanggan  terhadap  chatbot AI dengan pelanggan loyalitas. 7. Untuk  mengetahui  adanya pengaruh  posotif  dengan Kepuasan pelanggan terhadap  chatbot  AI  dengan loyalitas pelanggan. Manfaat Penelitian a. Manfaat Teoritis Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi untuk teori manajemen, khususnya manajemen  operasi  dalam
mengembangkan teori – teori yang mempengaruhi kemampuan  inovasi  logistik dan  dampaknya  terhadap risiko rantai pasokan. b. Manfaat Manajerial Penelitian  ini  diharapkan dapat  memberikan  manfaat bagi para perusahaan logistik yang ingin berinovasi terhadap risiko rantai pasokan perusahaan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan metode  survei  kuantitatif  dengan kuesioner dan analisis statistik. Berikut adalah  ringkasan  mengenai  metode penelitian  yang  digunakan  yaitu Populasi  adalah  wilayah  umum  yang terdiri  dari  obyek  dan  subyek  dengan karakteristik tertentu yang dipilih untuk dipelajari  dan  dipertimbangkan  lebih lanjut.  Sampel  adalah  bagian  dari populasi  yang  memiliki  ciri-ciri  yang akan  diteliti.  Teknik  sampling  yang digunakan  adalah  Simple  Random Sampling.  Metode  Pengumpulan  Data Penelitian ini menggunakan data primer yang  dikumpulkan  melalui  kuesioner yang  disebarkan  kepada  responden secara  mandiri  atau  melalui  platform survei online.
Pengukuran  Variabel  diukur menggunakan  skala  Likert  dengan empat  kategori:  Sangat  Setuju  (5), Setuju (4), Tidak Setuju (2), dan Sangat Tidak  Setuju  (1).  Data  dianalisis menggunakan analisis regresi. Terdapat uji  validitas  untuk  menunjukkan kevalidan  data,  uji  reliabilitas  untuk mengukur  konsistensi  pengukuran,
analisis regresi berganda untuk menentukan  hubungan  antar  variabel,
dan uji hipotesis dengan Uji Koefisien Regresi  (Uji  T)  untuk  mengetahui signifikansi hubungan antar variabel.Uji Validitas Menggunakan uji signifikan  koefisien  korelasi  untuk
menentukan validitas data. Uji Reliabilitas Menggunakan Alpha Cronbach  untuk  mengukur  reliabilitas data.  Analisis  Regresi  Berganda Digunakan untuk menentukan
hubungan  antar  variabel  dengan meminimalkan  dampak  variabel  lain.
Uji  Hipotesis  Menggunakan  Uji Koefisien  Regresi  (Uji  T)  untuk mengetahui signifikansi statistik hubungan antar variabel dengan tingkat signifikansi α = 5%.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Hasil menunjukkan bahwa kualitas  layanan  yang  diberikan  oleh chatbot kecerdasan buatan (AI) memiliki  dampak  positif  terhadap tingkat  kepuasan  pelanggan.  Persepsi pelanggan terhadap kemampuan chatbot dalam memberikan solusi yang akurat dan responsif memainkan peran kunci  dalam  membangun  tingkat kepuasan  yang  tinggi.  Selain  itu, kepercayaan pelanggan terhadap chatbot  juga  terbukti  menjadi  faktor penting  yang  mempengaruhi  kepuasan pelanggan secara keseluruhan.
Faktor-faktor  seperti  keamanan data  dan  ketepatan  jawaban  chatbot memainkan  peran  signifikan  dalam membentuk tingkat kepercayaan pelanggan. Lebih lanjut, hasil penelitian menegaskan bahwa
kepuasan pelanggan,  yang  dipicu  oleh  kualitas layanan  dan  tingkat  kepercayaan, memiliki  korelasi  positif  dengan loyalitas  pelanggan.  Pelanggan  yang merasa  puas  dengan  interaksi  chatbot cenderung  lebih  setia  dan  berpotensi untuk  menggunakan  layanan  tersebut secara berulang, menciptakan hubungan yang  berkelanjutan  antara  pelanggan dan chatbot AI.

## Pembahasan
Pengaruh Kualitas Layanan terhadap Loyalitas Pelanggan
106 | Rashinta Adelia Khairyanti, Puteri Syaharani & Willy Arafah , Dampak  Kualitas Layanan Artificial Intelligence terhadap Loyalitas Pelanggan pada E-commerce di Indonesia
1.  Hasil  penelitian  ini  mendukung penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ugeng Budi  Haryoko  dkk  pada  tahun  2020 tentang  pengaruh  kualitas  layanan terhadap  loyalitas  pelanggan.  Hasilnya menyatakan  bahwa  besarnya  pengaruh kualitas  layanan  terhadap  keputusan pembelian  kembali  memiliki  tingkat hubungan yang sangat kuat.
Hasil analisis menunjukkan adanya keterkaitan yang signifikan antara kualitas  layanan  yang  diberikan  oleh chatbot  AI  dan  tingkat  loyalitas pelanggan.  Kualitas  layanan  dalam  hal responsifitas,  kejelasan  informasi,  dan kemampuan  chatbot  dalam  memahami kebutuhan  pengguna  menjadi  elemen kritis  yang  membentuk  persepsi  positif pelanggan terhadap chatbot.
Semakin  tinggi  kualitas  layanan yang  dipersepsikan  oleh  pelanggan, semakin  tinggi  pula  tingkat  kepuasan yang  diraih.  Respons  cepat  dan  solutif dari chatbot, ditambah dengan kemampuannya  dalam  menyediakan informasi yang jelas dan relevan, secara langsung meningkatkan kepuasan
pelanggan.
Selain  itu,  aspek-aspek  spesifik dari kualitas layanan, seperti kemampuan chatbot untuk menyesuaikan diri dengan preferensi  pengguna  dan  memberikan solusi  yang  relevan,  turut  memperkuat hubungan positif antara kualitas layanan dan  loyalitas  pelanggan.  Hal  ini menandakan  pentingnya  pengembangan chatbot  AI  yang  tidak  hanya  efisien dalam  memberikan  jawaban,  tetapi  juga mampu  memahami  konteks  pengguna secara mendalam.
Dengan demikian, layanan chatbot AI  untuk  terus  meningkatkan  aspek- aspek  kualitas  layanan  yang  telah diidentifikasi  sebagai  kunci  pengaruh terhadap  loyalitas  pelanggan.  Strategi pengembangan  teknologi  chatbot  yang berfokus pada peningkatan responsivitas, kejelasan  informasi,  dan  kemampuan adaptasi  terhadap  preferensi  pengguna
dapat  menjadi  langkah  strategis  dalam meningkatkan  kepuasan  dan,  akhirnya, loyalitas pelanggan.
2.  Pengaruh  Kepercayaan  Pelanggan terhadap Loyalitas Pelanggan Keberadaan  AI  chatbot  telah  menjadi salah satu inovasi yang paling menonjol dalam  pelayanan  pelanggan  di  berbagai sektor industri. Oleh karena itu, penting untuk memahami bagaimana
kepercayaan  pelanggan  terhadap  AI chatbot  dapat  memengaruhi  tingkat loyalitas pelanggan.
Dalam  era  teknologi  yang  terus berkembang, seperti kepercayaan pelanggan  terhadap  AI  chatbot,  faktor- faktor  seperti  keakuratan  solusi  yang disediakan,  responsivitas  teknologi,  dan kemampuan untuk memberikan
pengalaman pengguna yang memuaskan juga  berkontribusi  pada  kepercayaan pelanggan.  Oleh  karena  itu,  strategi bisnis  yang  menitikberatkan  pada membangun dan memelihara kepercayaan  pelanggan  tidak  hanya mendukung  retensi  pelanggan,  tetapi juga membuka peluang untuk
pertumbuhan jangka panjang dalam pasar yang semakin kompetitif.
3.  Pengaruh  Kepuasan  Pelanggan terhadap Loyalitas Pelanggan Kepuasan  pelanggan,  sebagai  indikator utama  dari  pengalaman  positif  atau negatif, memainkan peran sentral dalam membentuk kesetiaan konsumen. Dalam konteks AI chatbot, kemampuan teknologi  ini  untuk  memenuhi  dan melampaui  harapan  pelanggan  berperan besar  dalam  membentuk  kepuasan pelanggan. Pertama-tama, tingkat kepuasan  pelanggan  dapat  dipengaruhi oleh  kemampuan  AI  chatbot  dalam memberikan  solusi  yang  akurat  dan relevan  terhadap  pertanyaan  atau permintaan pelanggan.
Ketepatan jawaban, responsivitas, dan kemampuan chatbot  untuk  memahami  konteks percakapan  merupakan  elemen-elemen
yang  memainkan  peran  kunci  dalam membentuk  persepsi  terhadap  interaksi dengan teknologi ini. Dalam konteks loyalitas pelanggan,  kepuasan  memainkan  peran penting  sebagai  prediktor  yang  kuat.
Pelanggan  yang  puas  dengan  interaksi chatbot  cenderung  lebih  setia  dan mungkin lebih  cenderung menggunakan layanan  atau  produk  yang  ditawarkan oleh  perusahaan.  Oleh  karena  itu, pemahaman mendalam tentang bagaimana kepuasan pelanggan pada AI chatbot  berdampak  pada  perilaku pembelian  dan  kecenderungan  untuk tetap  loyal  merupakan  hal  yang  sangat penting bagi perusahaan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat  disimpulkan,  yaitu: Terdapat pengaruh  positif  antara  artificial intelligence  yang  dirasakan  oleh pengguna chatbot. Terdapat pengaruh positif  antara  kualitas  layanan  AI chatbot dengan kepercayaan kognitif pelanggan  terhadap  chatbot  AI.
Terdapat  pengaruh  positif  antara kualitas  layanan  AI  chatbot  dan kepuasan pelanggan. Terdapat pengaruh  positif  antara  nilai  yang dirasakan  pelanggan  dan  loyalitas pelanggan. Terdapat pengaruh positif antara kepercayaan kognitif pelanggan  terhadap  chatbot  AI  dan loyalitas pelanggan. Terdapat pengaruh  positif  antara  kepercayaan afektif pelanggan terhadap chatbot AI dan  loyalitas  pelanggan.  Terdapat pengaruh  positif  antara  kepuasan pelanggan  terhadap  chatbot  AI  dan loyalitas pelanggan.

## Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pembahasan yang telah dilakukan, maka saran untuk penelitian selanjutnya, yaitu:
1) Me lakukan  analisis  perbandingan antara  kelompok  usia  untuk memahami perbedaan dalam persepsi  dan  preferensi  pengguna terhadap layanan AI chatbot. 2) Meneliti dampak pandemi terhadap penerimaan dan penggunaan  layanan  AI  chatbot, serta  apakah  perubahan  dalam perilaku pelanggan bersifat jangka panjang  atau  hanya  bersifat sementara.
3) Memperkaya sampel dengan mempertimbangkan  inklusi  lebih banyak diversitas pengguna, seperti  latar  belakang  budaya, tingkat  literasi  digital,  atau kebutuhan khusus.
4) Menerapkan  analisis  sentimen untuk  memahami  lebih  dalam perasaan dan pandangan pengguna terhadap  layanan  AI  chatbot, membantu  dalam  mengeksplorasi dimensi emosional.

## 5. REFERENSI
Aoki, N. (2020), “An experimental study of public trust in AI chatbots in the public sector”, Government
Information Quarterly, Vol. 37 No. 4, 101490.
Araujo,  T.  (2018),  “Living  up  to  the chatbot  hype:  the  influence  of anthropomorphic  design  cues  and communicative  agency  framing  on conversational  agent  and  company perceptions”, Computers in Human Behavior, Vol. 85, pp. 183-189. Arora,  P.  and  Narula,  S.  (2018), “Linkages  between  service  quality, customer  satisfaction  and  customer loyalty: a literature review”, Journal of Marketing Management, Vol. 17 No. 4,pp. 30-53. Ashfaq, M., Yun, J., Yu, S. and Loureiro, S.M.C. (2020), “I, chatbot:
108 | Rashinta Adelia Khairyanti, Puteri Syaharani & Willy Arafah , Dampak  Kualitas Layanan Artificial Intelligence terhadap Loyalitas Pelanggan pada E-commerce di Indonesia
modeling the determinants of users’ satisfaction and continuance intention  of  AI-powered  service agents”, Telematics and Informatics, Vol. 54 No. 7, 101473. Baek,  T.H.  and  Yoo,  C.Y.  (2018), “Branded app usability: conceptualization, measurement, and prediction of consumer loyalty”, The Journal of Advertising, Vol. 47 No. 1, pp. 70-82. Bakhasi,  N. (2018), “Deloitte digital: chatbots point  of view”,  available at: https://www2.deloitte.com/content/ dam/Deloitte/nl/Documents/deloitte -analytics/deloitte-nl-chatbots- moving-beyond-thehype.pdf (accessed 4 December 2022). Chai, J.C.Y., Malhotra, N.K. and Alpert, F.  (2015),  “A  two-dimensional model  of  trust-value-  loyalty  in service  relationships”,  Journal  of Retailing  and  Consumer  Services, Vol. 26, pp. 23-31. Chen,  Q.,  Lu,  Y.  and  Gong,  Y.  (2019), “Internal  mechanism  of  brand  app recommendation from the integrated cross-channel perspective: evidence from the airline industry”, Information Technology and People,  Vol.  33  No.  4,  pp.  1076- 1097.
Chen, J.V., Thi Le, H. and Tran, S.T.T. (2020),  “Understanding  automated conversational  agent  as  a  decision aid  matching  agent’s  conversation with  customer’s  shopping  task”, Internet Research, Vol. 31 No. 4, pp. 1376-1404. Cheng, X., Bao, Y., Zarifis, A., Gong, W. and  Mou,  J.  (2021),  “Exploring consumers’  response  to  text  based chatbots  in  e-commerce:  the moderating role of task complexity and  chatbot  disclosure”,  Internet Research,  Vol.  32  No.  2,  pp.  496- 517.
Choi, S., Mattila, A.S. and Bolton, L.E. (2020),  “To  Err  Is  Human(-oid): how  do  consumers  react  to  robot service  failure  and  recovery?”, Journal  of  Service  Research,  Vol. 11, pp. 1-18.
Crolic,  C.,  Thomaz,  F.,  Hadi,  R.  and Stephen,  A.T.  (2022),  “Blame  the bot: anthropomorphism and anger in customer–chatbot interactions”, Journal of Marketing, Vol. 86 No. 1, pp. 132-148.
De  Keyser,  A.,  Kocher,  S.,  Alkire  (nee Nasr),  L.,  Verbeeck,  C.  and Kandampully,  J.  (2019),  “Frontline service technology infusion:
conceptual  archetypes  and  future research  directions”,  Journal  of Service Management, Vol. 30 No. 1, pp. 156-183. Deloitte (2018a), “Digital labor intelligent chatbots”, available at: https://www2.deloitte.com/content/ dam/Deloitte/us/Documents/public- sector/us-fed- intelligent-
chatbots.pdf  (accessed  4  December 2022).
Deloitte  (2018b),  “What  is  the  business value  of  a  chatbot?”,  available  at: https://www.deloitteforward.nl/en/d igital/what-is-the-business-value- of-a-chatbot/ (accessed 4 December Diamantopoulos,  A.  and  Siguaw,  J.A. (2006), “Formative versus reflective indicators in organizational measure development:  a  comparison  and empirical illustration”, British
Journal of Management, Vol. 17 No. 4, pp. 263-282.
Fang,  Y.H.H.  (2019),  “An  app  a  day keeps  a  customer  connected: explicating  loyalty  to  brands  and branded  applications  through  the lens  of  affordance  and  service- dominant  logic”,  Information  and Management,  Vol.  56  No.  3,  pp. 377-391.
Kursunluoglu  Yarimoglu,  E.  (2017), “Demographic differences on
service quality and perceived value in  private  online  shopping  clubs”, Journal of Strategic Marketing, Vol. 25 No. 3, pp. 240-257. Lee,  H.J.  and  Seong,  M.H.  (2020),  “A study  on  the  effects  of  business service  quality  on  satisfaction, commitment,  performance,  and loyalty  at  a  private  university”,
Journal of Asian Finance, Economics and Business, Vol. 7 No. 9, pp. 439-453. Lee,  C.T.,  Pan,  L.Y.  and  Hsieh,  S.H. (2021), “Artificial intelligent chatbots as brand promoters: a two stage  structural  equation modeling- artificial neural network approach”, Internet Research, Vol. Li, L., Lee, K.Y., Emokpae, E. and Yang, S.B.  (2021),  “What  makes  you continuously  use  chatbot  services? Evidence from Chinese online travel agencies”, Electronic Markets, Vol. 21 No. 1, pp. 1-25. Liang, R., Guo, W. and Zhang, L. (2020), “Exploring oppositional loyalty and satisfaction in firm hosted communities  in  China:  effects  of social  capital  and  e-quality”, Internet Research, Vol. 30 No. 2, pp. 487-510.
Liang,  T.P.,  Robert,  L.,  Sarker,  S., Cheung,  C.M.K.,  Matt,  C.,  Trenz, M. and Turel, O. (2021), “Artificial intelligence and robots in individuals’  lives:  how  to  align technological possibilities and ethical  issues”,  Internet  Research, Vol. 31 No. 1, pp. 1-10. Research, Vol. 21 No. 4, pp. 458-478. Ringle, C.M., Wende, S. and Becker, J.- M. (2015),  SmartPLS  3,  SmartPLS G., Boenningstedt. Sheehan,  B.,  Jin,  H.S.  and  Gottlieb,  U.
(2020), “Customer service chatbots: anthropomorphism  and  adoption”, Journal  of  Business  Research,  Vol. 115, pp. 14-24.
Stieglitz,  S.,  Hofeditz,  L.,  Brunker,  F., Ehnis, C., Mirbabaie, M. and Ross,
B. (2022), “Design  principles  for  conversational agents  to  support  emergency management agencies”, International Journal of Information Management, Vol. 63, pp. 1-11. Tan,  C.W.,  Benbasat,  I.  and  Cenfetelli,
R.T. (2013), “IT-mediated customer service  content  and  delivery  in electronic governments: an
empirical  service  quality”,  MIS Quarterly,  Vol.  37  No.  1,  pp.  77-
109.
Tan,  C.W.,  Benbasat,  I.  and  Cenfetelli, R.T. (2017), “An exploratory study of  the  formation  and  impact  of electronic  service  failures”,  MIS Quarterly, Vol. 40 No. 1, pp. 1-29.
Thaichon, P., Lobo, A., Prentice, C. and
Quach, T.N. (2014), “The
development  of  service  quality dimensions  for  internet  service providers:  retaining  customers  of different usage patterns”, Journal of Retailing  and  Consumer  Services, Vol. 21 No. 6, pp. 1047-1058. Trivedi,  J.  (2019),  “Examining  the customer  experience  of  using banking  chatbots  and its impact  on brand  love:  the  moderating  role  of perceived  risk”,  Journal  of  Internet Commerce,  Vol.  18  No.  1,  pp.  91- 111.