Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) Vol. 1, No. 2, Desember 2020, hlm. 63-69

## KECERDASAN BUATAN (AI) dan NILAI CO-CREATION dalam PENJUALAN B2B ( BUSINESS-TO-BUSINESS )
Dian Anggraini *1 , Muchammad Nafi’ Alfian 2 , Johan Erickson 3 Taufik Al Rahman Miharja 4
1 Pendidikan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Malang
2,3,4 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: 1 dianggraini09@gmail.ac.id, 2 nafubolang@gmail.ac.id
* Penulis Korespondensi

## Abstrak
Kemajuan  berkelanjutan  dalam  teknologi  informasi,  seperti Artificial  intelligence (AI), membuka  peluang  baru  dan  menarik  untuk  kreasi  nilai  bersama  di  antara  para  pelaku ekonomi.  Namun,  sedikit  yang  diketahui  tentang  mekanisme  dan  proses  penciptaan  nilai bersama  yang  dimungkinkan  oleh  AI.  Sementara  para  sarjana  setuju  bahwa  teknologi  AI secara signifikan mengubah aktivitas manusia dan sumber daya manusia, saat ini kami tidak memiliki  pemahaman  yang  memadai  tentang  bagaimana  manusia  dan  teknologi  AI berinteraksi  dalam  penciptaan  nilai  bersama.  Ini  adalah  fenomena  sentral  yang  diselidiki dalam  artikel  ini.  Secara  khusus,  dengan  menggunakan Service-Dominant  Logic (S-DL) sebagai  lensa,  studi  ini  menyelidiki  aktivitas,  peran,  dan  sumber  daya  yang  dipertukarkan dalam co-creation bersama  nilai  yang  diaktifkan  AI,  menggunakan  penciptaan  kecerdasan kompetitif  sebagai  konteks  penelitian.  Analisis  menunjukkan  bahwa  proses  penciptaan bersama  nilai  yang  diaktifkan  oleh  AI  adalah  interaksi  kompleks  antara  aktor  manusia  dan non-manusia yang melakukan salah satu dari enam peran berbeda baik secara bersama-sama maupun secara independen. Artikel ini berkontribusi pada SD-L dan memberikan pemahaman yang  lebih  dalam  tentang  aktivitas  ('bagaimana'),  aktor  ('siapa'),  dan  sumber  daya  ('apa') dalam  kreasi  bersama  nilai  yang  didukung  AI  ,  dengan  demikian membantu  menutup  celah yang teridentifikasi dalam literatur..
Kata kunci : Artificial Intelligence, AI, co-creation, teknologi.

## ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) AND VALUE CO-CREATION IN B2B SALES

## Abstract
Continuous  advances  in  information  technologies,  such  as  Artificial  intelligence  (AI),  are opening  up  new  and  exciting  opportunities  for  value  co-creation  between  economic  actors. However, little is known about the mechanisms and the process of value co-creation enabled by AI. While scholars agree that AI tech- nology significantly changes human activities and human resources, currently we do not have an ade- quate understanding of how humans and AI  technology interact  in  value  co-creation.  This  is  the  central  phenomenon  investigated in this  article.  Specifically,  using  Service-Dominant  Logic  (S-DL)  as  a  lens,  this  study investigates  the  activities,  roles  and  resources  that  are  exchanged  in  AI-enabled  value  co- creation,  using  the  creation  of  competitive  intelligence  as  a  research  context.  The  analysis suggests  that  AI-enabled  value  co-creation  processes  are  complex  interactions  between human  and  non-human  actors  who  per-  form  any  of  six  different  roles  either  jointly  or independently. This article contributes to SD-L and pro- vides a deeper understanding of the
activities  (the  ‘how’),  the  actors  (the  ‘who’),  and  the  resources  (the  ‘what’)  in  AI-enabled value co-creation, thus helping to close an identified gap in the literature.
Keywords : Artificial Intelligence, AI, co-creation, technology.

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  berkelanjutan  dalam  teknologi  informasi,  seperti  Kecerdasan  Buatan  (AI), membuka peluang baru dan menarik untuk penciptaan bersama nilai antara pelaku ekonomi (Singh et al., 2019; Syam dan Sharma, 2018). Pertimbangkan bagaimana AI digunakan untuk menyesuaikan  komunikasi  pemasaran  antara  penyedia  layanan  dan  pelanggan,  atau bagaimana robot cerdas secara otonom melakukan tugas, seperti menjawab pertanyaan, yang sebelumnya  membutuhkan  upaya  manusia.  Saat  ini,  teknologi  AI  memungkinkan  komputer untuk terlibat aktif dalam pengambilan keputusan manusia (Xu et al., 2020) dan bahkan dapat memungkinkan  komputer  untuk membuat  keputusan tanpa  keterlibatan manusia. Karena  AI semakin  banyak  digunakan  dalam  praktik  pemasaran,  AI  meningkatkan  praktik  dan  teori pemasaran  yang  mapan  dan  mengubah  nilai  cara  diciptakan  bersama  (Kaartemo  dan Helkkula, 2018 )
Sejumlah  penelitian  telah  menyelidiki  penciptaan  bersama  nilai  menggunakan  AI  dari perspektif penyedia layanan atau bagaimana AI memungkinkan integrasi sumber daya antara penyedia layanan dan penerima manfaat (Kaartemo dan Helkkula, 2018). Studi ini membuat kontribusi  penting  untuk  pemahaman  kita  tentang  AI  memungkinkan  penciptaan  nilai. Namun, ada jauh lebih banyak penelitian yang bertujuan untuk memahami interaksi manusia ke  manusia  dengan  teknologi  AI  dibandingkan  dengan  studi  yang  menyelidiki  interaksi manusia ke non-manusia (Kaartemo dan Helkkula, 2018). Dengan kata lain, sementara para sarjana setuju bahwa teknologi AI secara signifikan mengubah aktivitas manusia (Hill et al., 2015;  Paschen  et  al.,  2020)  dan  mengubah  sumber  daya  manusia  (Huang  dan  Rust,  2018; Kaplan dan Haenlein, 2019) saat ini kami tidak memiliki pemahaman yang memadai tentang bagaimana manusia dan teknologi AI berinteraksi dalam penciptaan bersama nilai (Kaartemo dan  Helkkula,  2018).  Ini  adalah  fenomena  pusat  yang  diselidiki  dalam  artikel  kami.  Secara khusus,  penelitian  kami  bertujuan  untuk  menyelidiki  nilai co-creation dengan  memberikan pemahaman tentang kegiatan, peran, dan sumber daya yang disaingi dalam  nilai co-creation yang diaktifkan AI.
Penelitian  yang  disajikan  dalam  artikel  ini  menyelidiki  nilai co-creation menggunakan penciptaan  kecerdasan  kompetitif  dalam  penjualan business-to-business (B2B)  sebagai konteks  penelitian.  Pentingnya  kecerdasan  kompetitif  telah  lama  diakui  dalam  literatur  dan bertumpu  pada  pengaruh  yang  dapat  dilakukan  pesaing  pada  kebutuhan  dan  perilaku pelanggan  dan  di  pasar  secara  umum  (Hari,  1994;  Kohli  dan  Jaworski,  1990;  Narver  dan Slater,  1990).  Oleh  karena  itu,  mengumpulkan  dan  menerapkan  kecerdasan  tentang penawaran dan strategi pesaing adalah usaha penting dalam penjualan B2B (Itani et al., 2017). Meningkatnya  digitalisasi  dan  meningkatnya  penggunaan  media  sosial  telah  menghasilkan volume  data  yang  luas,  yang  disebut big  data ,  yang  dapat  berdampak  pada  proses  generasi intelijen kompetitif dalam penjualan B2B (Meire et al., 2017). Secara khusus, big data sangat luas dalam hal 5V (volume, variasi, veracity, kecepatan dan nilai) bahwa teknologi informasi tradisional diibalkan untuk menganalisis dan memproses data ini. Kecerdasan buatan, di sisi lain,  telah  dibahas  sebagai  salah  satu  teknologi  informasi  yang  mampu  mengekstraksi informasi dan pengetahuan dari big data (Duan et al., 2019; Paschen et al., 2019) dan melihat peningkatan adopsi dalam praktik penjualan B2B (Singh et al., 2019).
Investigasi empiris kami menggunakan wawancara indepth untuk menjawab pertanyaan penelitian "Bagaimana aktor dalam penjualan B2B menciptakan nilai dengan cara kecerdasan
buatan?"  Kami  membangun  argumen  Anderson  et  al.  (1999)  dan  Füller  (2010)  yang menunjukkan  bahwa  setiap  interaksi,  termasuk  penciptaan  bersama  nilai,  dapat  dipahami dengan  menyelidiki  kegiatan  (yaitu,  bagaimana?),  peran  aktor  (yaitu,  siapa?),  dan  sumber daya (yaitu, apa?) dari interaksi tersebut.  Kerangka kerja tripartit ini telah digunakan dalam penelitian sebelumnya tentang penciptaan bersama nilai ( Breidbach dan Maglio, 2016 ) dan diadopsi  untuk  penelitian  saat  ini  menggunakan Service-Dominant  Logic (S-DL)  sebagai lensa. Sisa artikel ini disusun sebagai berikut: menggambar di S-DL, artikel ini pertama kali memberikan  diskusi  tentang  literatur  saat  ini  tentang  penciptaan  bersama  nilai  dan  AI  dan memposisikan penelitian kami dalam literatur ini. Selanjutnya, kami menjelaskan metodologi penelitian  dan  analisis  data  kami.  Setelah  ini,  kami  menyajikan  temuan  dari  studi  empiris kami.  Kami  menyimpulkan  dengan  membahas  implikasi  untuk  penelitian  dan  praktik  dan dengan mengidentifikasi peluang penelitian di masa depan.

## 2. KECERDASAN BUATAN DAN NILAI CO-CREATION
Istilah  'kecerdasan buatan' bisa menyesatkan, karena menunjukkan kemungkinan bahwa komputer menampilkan kecerdasan seperti manusia. Dinyatakan secara berbeda, aplikasi AI menemukan  solusi  untuk  masalah  yang  terdefinisi  dengan  baik  dan  terstruktur  yang membutuhkan penerapan logika. Contohnya adalah IBM Deep Blue menerapkan logika untuk mengalahkan  pemain  catur  manusia  terbaik  atau  IBM  Watson  yang  menganalisis  valensi sentimen dalam sebuah teks. AI sempit menjelaskan teknologi yang dioptimalkan untuk tugas tertentu.
Gartner,  sebuah  riset  dan  konsultan  IT  ternama,  memperkirakan  bahwa  mereka  akan mencapai adopsi massal dalam lima tahun. Pemahaman bahasa alami - sering disebut sebagai pemrosesan bahasa alami, dan disingkat NLP  - menganalisis teks dan memberikan arti pada bahasa  manusia  dalam  bentuk  lisan  dan  tulisan.  Dalam  ML  yang  diawasi,  AI  dilengkapi dengan  kumpulan  data  pelatihan  yang  mencakup  masukan  dan  keluaran  yang  benar,  yang darinya  AI  mempelajari  pola  dan  mengembangkan  aturan  untuk  diterapkan  pada  contoh masalah yang sama di masa mendatang. Dalam ML tanpa pengawasan, AI menggunakan data pelatihan  yang  tidak  diberi  label  jawaban  yang  benar,  mengidentifikasi  pola  atau  hubungan antara titik data.
Komponen sisa dari teknologi AI mencakup keluaran, atau informasi yang dihasilkan dari proses  pembuatan  nilai  di  atas  yang  dimasukkan  ke  dalam  berbagai  aplikasi  bisnis.  Dalam konteks  penjualan,  informasi  ini  mungkin  terdiri  dari  daftar  topik  yang  sering  disebutkan dalam  artikel  berita  tentang  pesaing  atau  industri.  Informasi  ini  kemudian  mungkin memerlukan  tindakan  lebih  lanjut  oleh  pembuat  keputusan  manusia,  seperti  analis, menggunakan  informasi  yang  dihasilkan  AI  tentang  pesaing  untuk  membuat  kartu pertempuran  penjualan.  Selain  itu,  beberapa  teknologi  AI  bertindak  secara  independen  dari masukan manusia.
Pemasaran  arus  utama  telah  dikritik  karena  tidak  mampu  mempelajari  perubahan  yang disebabkan  oleh  teknologi  di  pasar,  karena  konseptualisasi  yang  mendasari  pasar mengasumsikan bahwa itu adalah entitas yang sudah ada sebelumnya dan statis. Bertentangan dengan pandangan ini, S-DL mengadopsi pandangan sistem pasar di mana aktivitas bersama para aktor menciptakan nilai bersama. Logika yang dominan layanan, dikatakan, menciptakan pemahaman  yang  lebih  realistis  tentang  bagaimana  teknologi  membentuk  perilaku  dan tentang  dinamika  penciptaan  bersama  nilai.  Logika  dominan  layanan  berpusat  pada  premis bahwa jasa, daripada barang, dipertukarkan di antara para pelaku ekonomi.
Layanan  mencakup  penerapan  pengetahuan  dan  keterampilan,  dan  nilai  diciptakan bersama dalam integrasi sumber daya antara penyedia layanan dan penerima manfaat. Sumber daya operator seringkali tidak berwujud dan dinamis, seperti keterampilan atau pengetahuan manusia. Meskipun sumber daya operan penting, S-DL menekankan penerapan sumber daya
operan untuk kreasi nilai. Sejumlah artikel telah menggunakan S-DL untuk menyelidiki kreasi bersama nilai melalui teknologi dan khususnya melalui AI.
Tema  kedua  diidentifikasi  oleh  Kaarteemo  dan  Helkkula  (2018),  mereka  menemukan bahwa  melalui  penggunaan  informasi  pelanggan,  interaksi  layanan  dapat  ditingkatkan  dan penyedia  layanan  dapat  memberikan  layanan  yang  lebih  personal  dibandingkan  dengan interaksi manusia-ke-manusia. menyelidiki apakah pelanggan bersedia melanjutkan integrasi sumber  daya  dengan  mesin  yang  mendukung  AI  antropomorfik  dalam  konteks  kegagalan layanan. Temuan mereka menunjukkan bahwa reaksi pelanggan terhadap kegagalan teknologi layanan bervariasi tergantung pada tingkat antropomorfisme yang terkait dengan mesin, rasa kekuasaan individu, dan keberadaan pelanggan lain. Sub-bagian di atas menyoroti kontribusi penting dari penelitian yang ada menuju tujuan pengembangan dan peningkatan pengetahuan tentang kreasi bersama nilai dan AI.
Namun, saat ini hanya ada sedikit penelitian yang menyelidiki interaksi antara teknologi dan manusia. Para ahli sepakat bahwa teknologi, sebagai aktor non-manusia, berdampak pada penciptaan nilai dengan aktor manusia dan dalam proses ini mengubah aktivitas dan sumber daya  manusia.  Ada  lebih  sedikit  karya  ilmiah  yang  menyelidiki  interaksi  humanto-non- manusia  dan  integrasi  sumber  daya  dalam  penciptaan  nilai.  Karena  AI  dan  robot  semakin banyak  digunakan  dalam  praktik,  para  ilmuwan  menyerukan  lebih  banyak  penelitian  untuk memahami nilai kreasi bersama dalam interaksi antara aktor manusia dan non-manusia.

## 3. METODE PENELITIAN
Mengingat  sifat  penyelidikan  kami,  kami  menganggap  pendekatan  penelitian  kualitatif paling cocok untuk penyelidikan kami. Secara khusus, kami menggunakan wawancara semi- terstruktur  yang  memungkinkan  pemahaman  mendalam  tentang  konstruksi  minat,  dan membiarkan  peneliti  menindaklanjuti  tanggapan  awal,  meminta  individu  untuk mengklarifikasi  atau  menguraikan.  Fleksibilitas  ini  memungkinkan  pemahaman  yang  lebih dalam  atas  jawaban  responden  dengan  tetap  memberikan  struktur  untuk  mengatur  dan memahami  data  serta  sesuai  dengan  sifat  eksplorasi  penelitian  yang  dilakukan  dalam penelitian ini.
3.1. Informan
Sampel purposive digunakan untuk penelitian ini. Perusahaan kasus dalam sampel kami dipilih  untuk  memperoleh  informasi  yang  kaya  sambil  menggunakan  sumber  daya  peneliti secara  efektif.  Purposive  sampling  melibatkan  identifikasi  dan  pemilihan  individu  yang dianggap berpengalaman dengan fenomena  yang diinginkan. Pertimbangan tambahan dalam memilih  individu  termasuk  ketersediaan  dan  kesediaan  mereka  untuk  berpartisipasi. Perusahaan  kasus  mencakup  perusahaan  baru  yang  berlokasi  di  Amerika  Utara  yang menyediakan layanan intelijen kompetitif kepada kliennya melalui
Teknologi  AI  yang  dibangun  di  atas  ML  dan  NLU.  Profesional  klien  bekerja  dalam penjualan  korporat  atau  penjualan  korporat  yang  memberdayakan  produk  dan  layanan teknologi  informasi.  Untuk  kejelasan  lebih  lanjut,  informan  termasuk  karyawan  perusahaan rintisan  yang  menyediakan  layanan  AI  kepada  kliennya  yang  pada  gilirannya  bekerja  di bagian penjualan teknologi informasi perusahaan.
Para  peneliti  memanfaatkan  pedoman  Lincoln  dan  Guba  yang  menyarankan  bahwa pengumpulan data harus berakhir setelah setidaknya satu dari empat kondisi terpenuhi: bahwa tidak  ada  sumber  data  lebih  lanjut  yang  tersedia,  kejenuhan  teoritis  telah  tercapai,  bahwa keteraturan  telah muncul  dan  rasa  integrasi  telah  dicapai,  atau  pengumpulan  informasi  baru berada di luar cakupan pertanyaan penelitian. Dalam penelitian ini, setelah wawancara dengan
14 karyawan selesai, kondisi, dan terpenuhi dan pengumpulan data diakhiri. Jadi, kumpulan data terakhir kami terdiri dari wawancara dengan 14 karyawan.

## 3.2. Pengumpulan Data
Langkah  pertama  pengumpulan  data  meliputi  penyusunan  draf  pedoman  wawancara berdasarkan  tujuan  penelitian  dan  literatur  yang  ada.  Para  peneliti  mencari  umpan  balik tentang draf ini dari rekan kerja dan memodifikasi pertanyaan wawancara berdasarkan umpan balik.  Hal  ini  mengarah  pada  pembuatan  versi  terakhir  dari  panduan  wawancara  yang digunakan  di  sisa  pengumpulan  data.  Proses  wawancara  semi-terstruktur  terakhir  dimulai dengan pertanyaan tentang peran dan masa kerja responden dalam perusahaan kasus, diikuti dengan pertanyaan umum tentang definisi AI mereka.
Dalam  penelitian  ini,  setelah  wawancara  dengan  14  karyawan  selesai,  kondisi,  dan terpenuhi  dan  pengumpulan  data  diakhiri.  Jadi,  kumpulan  data  terakhir  kami  terdiri  dari wawancara  dengan  14  karyawan.  Wawancara  dengan  karyawan  ini  masing-masing berlangsung rata-rata selama 31 menit, dengan rentang waktu 16 hingga 41 menit.

## 3.3. Analisis Data
data mencakup pendekatan analisis tematik sebagai metode yang sesuai mengingat sifat eksplorasi  pertanyaan  penelitian  kami.  Analisis  data  mengikuti  tahapan  analisis  tematik seperti  yang  dijelaskan  oleh  Braun  dan  Clarke  yang  meliputi  mengidentifikasi  item  minat analitik  dalam  data  dengan  mengeksplorasi  makna  dalam  data.  Akhirnya,  hasil  analisis diperiksa  dengan  menggunakan  analisis  kasus  negatif  untuk  meningkatkan  ketelitian penyelidikan.  Ini  melibatkan  pemeriksaan  ulang  setiap  wawancara  setelah  analisis  selesai untuk menentukan apakah tema yang muncul benar-benar dapat diterapkan.

## 4. TABEL DAN GAMBAR
Alur  kerja  yang  menjelaskan  kreasi  bersama  nilai  yang  didukung  AI  adalah  sebagai berikut: Perusahaan rintisan merancang dan mengelola aplikasi AI  yang dilisensikan kepada kliennya. Perusahaan klien biasanya menggabungkan penjualan produk dan layanan teknologi informasi.  Bot  AI  mengumpulkan,  menyimpan,  memfilter,  menghilangkan  duplikat,  dan mengkategorikan data dan informasi dari sumber publik dan internal klien.
Mengikuti  penelitian  sebelumnya  tentang  nilai  kreasi  bersama  oleh  Breidbach  dan Maglio, penelitian kami berfokus pada aktivitas, aktor, dan sumber daya interaksi seperti yang dikemukakan  sebelumnya  oleh  Anderson  et  al.  (1999)  dan  Füller  (2010).  Aktivitas  dalam proses  penciptaan  bersama  nilai.  Mengumpulkan  proses  penciptaan  bersama  nilai  dimulai dengan  mengumpulkan  data  dari  berbagai  sumber.  Aktivitas  kritis  adalah  berurusan  dengan banyaknya  volume  data  yang  tersedia  di  industri  yang  kompetitif.  Nilai  yang  dibuat  dalam tahap  ini  sangat  tercipta  bersama  antara  bot  AI  dan  profesional  pendukung  penjualan, menghemat waktu dan tenaga dalam pengumpulan data. Hal ini dikemukakan oleh informan 1, 3, 4, 7, 11, 12, 13 dan diilustrasikan oleh kutipan informan 11: ”Jika saya tertarik dengan bisnis  atau  industri  tertentu  atau  apapun  yang  sulit  bagi  saya  sebagai  manusia  lajang  untuk melacak  semua  yang  terjadi  di  ruang  itu”,  sedangkan  informan  3  mencatat:”Jadi  untuk kumpulan  intel,  jadi  kita  punya  bot,  keluar,  memindai  internet  untuk  informasi  tentang pesaing Anda atau tentang pesaing perusahaan, jadi sungguh itu membantu orang menghemat waktu dalam alur kerja sehari-hari mereka.”
Pelaku manusia, khususnya tenaga penjualan dan profesional penjualan, mengidentifikasi pesaing  dan  data  yang  relevan  menggunakan  keahlian  industri  dan  bisnis  mereka, sebagaimana dirangkum oleh kutipan informans.
Tabel 1. Pembuatan kecerdasan kompetitif yang mendukung alur kerja AI
Tabel 2.

## 5. KESIMPULAN
Kecerdasan  buatan  siap  untuk  memberikan  dampak  pada  berbagai  aktivitas  pemasaran. Dalam  penelitian  ini,  kami  telah  mengeksplorasi  aktivitas,  peran,  dan  sumber  daya  yang melekat  dalam  nilai co-craetion yang  diaktifkan  oleh  AI.  Selain  itu,  kami  telah mengidentifikasi enam peran berbeda dari aktor manusia dan non-manusia dalam penciptaan nilai  bersama  dan  menjelaskan  setiap  peran.  Atas  dasar  ini,  penelitian  ini  memberikan pemahaman  dan  menanggapi  panggilan  untuk  penelitian  lebih  lanjut  tentang  bagaimana individu  berinteraksi  dengan  aktor  non-manusia  (yaitu,  AI)  untuk  menciptakan  nilai co- creation bersama. Kami berharap akun komprehensif kami tentang aktivitas  nilai co-cration yang didukung AI menginspirasi ilmuwan lain untuk menyelidiki lebih lanjut topik  nilai co- creation manusia dan non-manusia.

## DAFTAR PUSTAKA
Agrawal,  D.  ,  Schorling,  C.  ,  1996.  Market  share  forecasting:  an  empirical compari-  son  of artificial neural networks and multinomial logit model. J. Retail. 72 (4), 383–408.
Anderson,  W.T.  ,  Challagalla,  G.N.  ,  MacFarland,  R.G.  ,  1999.  Anatomy  of  exchange.  J. Market. Theory Pract. 7 (4), 8–19 .
Bakpayev, M. , Baek, T.H. , van Esch, P. , Yoon, S. , 2020. Programmatic creative: AI can think but it cannot feel. Austr. Market. J.
Barrow, D.K. , 2016.  Forecasting intraday call arrivals using the seasonal moving av- erage method. J. Bus. Res. 69 (12), 6088–6096.
Black, J.S. , Van Esch, P. , 2020. AI-Enabled recruiting: what is it and how should a general manager use It. Bus. Horiz. 63 (2).
Brashear, T. ,  Granot, E. ,  Brashear, T.G. , Motta, P. , 2012.  A  structural guide to in-depth interviewing  in  business  and  industrial  marketing  research”.  J.  Bus.  Ind.  Market.  27 (7), 547–553.
Braun, V. , Clarke, V. , 2006. Using thematic analysis in psychology. Qual. Res. Psychol. 3 (2), 77–101.
Breidbach, C.F. , Maglio, P.P. , 2016. Technology-enabled value co-creation: an empiri- cal analysis of actors, resources, and practices. Ind. Market. Manag. 56, 73–85.
ˇCai ´c, M. , Odekerken-Schröder, G. , Mahr, D. , 2018. Service robots: value co-creation and co-destruction in elderly care networks. J. Serv. Manag. 29 (2), 178–205.
Creswell,  J.W.  (2013),  Research  design:  qualitative,  quantitative,  and  mixed  methods approaches, SAGE Publications.
Davenport, T. , Guha, A. , Grewal, D. , Bressgott, T. , 2019. How artificial intelligence will change the future of marketing. J. Acad. Market. Sci. 1–19.
Day, G.S., 1994. The Capabilities of Market-Driven Organizations. J. Markt. 58 (4), 37–52. Duan, Y., Edwards, J.S. , Dwivedi, Y.K. , 2019. Artificial intelligence for decision making in the  era  of  Big  Data–evolution,  challenges  and  research  agenda.  Int.  J.  Inf.  Manage. (48) 63–71.
Dzyabura,  D.,  Hauser,  J.R.  ,  2011.  Active  machine  learning  for  consideration  heuristics. Market. Sci. 30 (5), 801–819.
Füller, J. , 2010. Refining virtual co-creation from a consumer perspective. Calif. Man- age. Rev.  52  (2),  98–122  .  Glaser,  B.G.  ,  Strauss,  A.L.  ,  2017.  Discovery  of  grounded theory: strategies for qualita- tive research. Routledge . Glushko, R.J. , Nomorosa, K. , 2013.  Substituting  information  for  interaction:  a  frame-  work  for  personalization  in service encounters and service systems. J. Serv. Res. 16 (1), 21–38.
Grönroos, C. , 2011. Value co-creation in service logic: a critical analysis. Market. The- ory 11 (3), 279–301 .