ПРОЄКТУВАННЯ ВЕБОРІЄНТОВАНОЇ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ КЛІЄНТІВ В АГРАРНІЙ СФЕРІ
DOI:
https://doi.org/10.32718/agroengineering2025.29.218-224Ключові слова:
системи підтримки клієнтів, підходи, проєктування, вебтехнології, аграрна сфераАнотація
Розглянуто та проаналізовано підходи з проєктування, розробки та функціонування веборієнтованої системи підтримки клієнтів аграрних підприємств. Досліджено найбільш поширені практики та підходи в проєктуванні і реалізації систем підтримки користувачів сайтів. Визначено технології, які стимулюють розвиток форм підтримки клієнтів аграрних підприємств. Встановлено, що основними формами систем підтримки виробників та населення в сільському господарстві є цифрові платформи, кооперативні системи та системи дорадництва. Охарактеризовано найбільш поширені моделі систем підтримки клієнтів, такі як модель самообслуговування, модель інтерактивної підтримки, гібридна модель. Проаналізовано сильні та слабкі сторони їхнього застосування. Описано основні виклики, з якими стикаються розробники веборієнтованих систем підтримки клієнтів.
Наведено аргументи доцільності використання технологій генеративного штучного інтелекту для покращення персоналізованого підходу надання клієнтської підтримки. З’ясовано роль та завдання «живих» агентів та цифрових помічників як найбільш поширених форм підтримки користувачів комерційних інтернет-ресурсів. Розглянуто особливості застосування цифрових помічників порівняно із такими традиційними формами підтримки клієнтів як телефонні лінії, месенджери та консультанти. Обґрунтовано важливість сегментації клієнтів аграрних підприємств як важливого елементу процесу планування та проєктування системи підтримки. Проаналізовано ключові компоненти системи клієнтської підтримки, розглянуто основні функції та варіанти їхньої реалізації.
Засвідчено необхідність комплексного підходу на етапах проєктування систем підтримки клієнтів аграрних виробників на основі інтернет-ресурсів, враховуючи специфіку діяльності, можливості застосування сучасних технологій, частоти та кількості запитів користувачів і наявних ресурсів.
Посилання
Atwell, E. (2024). Customer self-service: what it is, why it's important, and how to get it right, 2024. Retrieved from: https://www.zendesk.com/blog/customer-self-service-guide-helping-customers-help/ (Accessed January 05, 2024).
Brady, M. K., & Cronin, J. J. (2001). Customer Orientation: Effects on Customer Service Perceptions and Outcome Behaviors. Journal of Service Research, 3(3), 241–251. https://doi.org/10.1177/109467050133005
Chaturvedi, R., & Verma, S. (2023). Opportunities and Challenges of AI-Driven Customer Service. In: Sheth J. N., Jain V., Mogaji E., Ambika A. (eds) Artificial Intelligence in Customer Service. Palgrave Macmillan, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-33898-4_3
Chen, J.-Sh., & Tsou, H.-T. (2012). Performance effects of IT capability, service process innovation, and the mediating role of customer service. J. Eng. Technol. Manag, 29, 71–94. https://doi.org/10.1016/j.jengtecman.2011.09.007
Gorry, A., & Westbrook, R. (2011). Once more, with feeling: Empathy and technology in customer care. Business Horizons, 54 (2), 125–134. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2010.10.003.
Guerola-Navarro, V., Gil-Gomez, H., & Oltra-Badenes, R. (2024). Customer relationship management and its impact on entrepreneurial marketing: a literature review. Int Entrep Manag J, 20, 507–547. https://doi.org/10.1007/s11365-022-00800-x
Hevko, V. L. (2013). Klasyfikatsiia informatsiinykh system upravlinnia vzaiemovidnosynamy z kliientamy. Sotsialno-ekonomichni problemy i derzhava, 2 (9), 44–57.
Lui, T.-W., & Piccoli, G. (2016). The Effect of a Multichannel Customer Service System on Customer Service and Financial Performance. ACM Trans. Manage. Inf. Syst. 7, 1, Article 2, 1–15. https://doi.org/10.1145/2875444
Marhita, M. V., Vitovskyi, O. I., Davyda, N. M., Savchuk, R. O., & Tsybrukh, A. I. (2024). Customer service system digitalization strategy. Scientific Notes of Lviv University of Business and Law, 40, 507–516. Retrieved from https://nzlubp.org.ua/index.php/journal/article/view/1179 (Accessed June 6, 2024)
Markovitch D., Stough R., & Huang D. (2024). Consumer reactions to chatbot versus human service: An investigation in the role of outcome valence and perceived empathy. Journal of Retailing and Consumer Services, 79, 2024, 103847. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2024.103847.
Martins, De Andrade, I., & Tumelero, C. (2022). Increasing customer service efficiency through artificial intelligence chatbot. Revista de Gestão, 29 (3).
Negash, S., Ryan, T., & Igbaria, M. (2003). Quality and effectiveness in Web-based customer support systems, Information & Management, 40 (8), 757–768. https://doi.org/10.1016/S0378-7206(02)00101-5
Piccoli, G., Anglada, L. D., & Watson, R. T. (2005). Using Information Technology to Improve Customer Service: Evaluating the Impact of Strategic Opportunities. Journal of Quality Assurance in Hospitality & Tourism, 5 (1), 2005, 3–26. https://doi.org/10.1300/J162v05n01_02
Piccoli, G., Brohman, M., Watson, R., & Parasuraman, A. (2004). Net-Based Customer Service Systems: Evolution and Revolution in Web Site Functionalities. Decision Science, 35 (3), 423–455. https://doi.org/10.1111/j.0011-7315.2004.02620.x
Ping, N. L., Hussin, A. R., & Ali, N. B. (2019). Constructs for Artificial Intelligence Customer Service in E-commerce, 6th International Conference on Research and Innovation in Information Systems (ICRIIS), Johor Bahru, Malaysia, 1–6. DOI: 10.1109/ICRIIS48246.2019.9073486.
Selber, St., Johndan, J., & Brad, M. (1996). Online Support Systems. ACM Comput. Surv, 28, 197–200. 10.1145/234313.23437. Retrieved from: https://www.researchgate.net/publication/220566330_Online_Support_Systems (Accessed January 05, 2024).
Xintong, Y., & Yipeng, X. (2024). Pathways linking expectations for AI chatbots to loyalty: A moderated mediation analysis. Technology in Society, 78, 102625. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2024.102625.
