نقش هوش مصنوعی بازاریابی در افزایش عملکرد مالی پایدار شرکتهای کوچک و متوسط از طریق مشارکت مشتری و تصمیمگیری مبتنی بر داده
کلمات کلیدی:
هوش مصنوعی بازاریابی, عملکرد مالی پایدار, مشارکت مشتری, رضایت مشتری, تصمیمگیری مبتنی بر دادهچکیده
هدف این پژوهش بررسی تأثیر هوش مصنوعی بازاریابی بر عملکرد مالی پایدار شرکتهای کوچک و متوسط از طریق میانجیگری مشارکت مشتری، رضایت مشتری و تصمیمگیری مبتنی بر داده است. این پژوهش از نظر هدف کاربردی و از لحاظ گردآوری دادهها توصیفی-پیمایشی است. جامعه آماری شامل کلیه مدیران و کارشناسان شرکتهای کوچک و متوسط استان قم بوده است. بر اساس فرمول کوکران، حجم نمونه ۲۷۶ نفر تعیین و نمونهها با روش تصادفی طبقهای انتخاب شدند. ابزار گردآوری دادهها پرسشنامه استاندارد بود که روایی آن از طریق روایی محتوا و سازه و پایایی آن با استفاده از آلفای کرونباخ و پایایی ترکیبی تأیید شد. تحلیل دادهها با نرمافزارهای SPSS و SmartPLS3 و با استفاده از مدل معادلات ساختاری انجام شد. نتایج نشان داد که هوش مصنوعی بازاریابی تأثیر مثبت و معناداری بر مشارکت مشتری (β=0.817, t=38.94)، رضایت مشتری (β=0.778, t=32.45) و تصمیمگیری مبتنی بر داده (β=0.739, t=29.58) دارد. همچنین، مشارکت مشتری (β=0.154, t=3.01)، رضایت مشتری (β=0.223, t=3.19) و تصمیمگیری مبتنی بر داده (β=0.524, t=7.90) بر عملکرد مالی پایدار اثر مثبت و معناداری داشتند. یافتهها نشان دادند که این سه متغیر میانجی، رابطه بین هوش مصنوعی بازاریابی و عملکرد مالی پایدار را تقویت میکنند، بهطوریکه قویترین اثر میانجی از طریق تصمیمگیری مبتنی بر داده (β کل=0.682) مشاهده شد. نتایج پژوهش نشان میدهد که هوش مصنوعی بازاریابی بهطور غیرمستقیم و از طریق بهبود مشارکت و رضایت مشتری و ارتقای تصمیمگیری مبتنی بر داده موجب افزایش عملکرد مالی پایدار در شرکتهای کوچک و متوسط میشود. این یافتهها اهمیت توسعه زیرساختهای فناورانه، ارتقای مهارت کارکنان و سیاستهای حمایتی برای تسهیل پذیرش هوش مصنوعی در SMEها را برجسته میسازد.
دانلودها
مراجع
Abrokwah-Larbi, K., & Awuku-Larbi, Y. (2024). The impact of artificial intelligence in marketing on the performance of business organiza-tions: Evidence from SMEs in an emerging economy. J. Entrep. Emerg. Econ., 16, 1090-1117. https://doi.org/10.1108/JEEE-07-2022-0207
Aghadoust, A. M., & Behzadnia, M. (2025). Measuring the Impact of Artificial Intelligence on Financial Performance Considering the Mediating Effect of Sensory Marketing Effectiveness.
Allioui, H., Mourdi, Y., Allioui, H., & Mourdi, Y. (2023). Unleashing the potential of AI: Investigating cutting-edge technologies that are transforming businesses. Int. J. Comput. Eng. Data Sci., 3, 1-12.
Asad, M., Aledeinat, M., Majali, T., Almajali, D. A., & Shrafat, F. D. (2024). Mediating role of green innovation and moderating role of resource acquisition with firm age between green entrepreneurial orientation and performance of entrepreneurial firms. Cogent Bus. Manag., 11, 2291850. https://doi.org/10.1080/23311975.2023.2291850
Asif, M. U., Asad, M., Kashif, M., & Abrar ul Haq, M. (2021). Knowledge Exploitation and Knowledge Exploration for Sustainable Performance of Smes. 2021 Third International Sustainability and Resilience Conference: Climate Change, https://doi.org/10.1109/IEEECONF53624.2021.9668135
Baabdullah, A. M., Alalwan, A. A., Slade, E. L., Raman, R., & Khatatneh, K. F. (2021). SMEs and artificial intelligence (AI): Antecedents and consequences of AI-based B2B practices. Ind. Mark. Manag., 98, 255-270. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2021.09.003
Bharadiya, J. P. (2023). Machine learning and AI in business intelligence: Trends and opportunities. Int. J. Comput., 48, 123-134.
Cheragh Sahar, R., Sasanpour, M., & Bahrani, M. H. (2024). Investigating the Impact of Artificial Intelligence Applications on Organizational Performance Mediated by Business-to-Business (B2B) Marketing Capabilities (Case Study: Janbo Chain Stores).
Elgendy, N., Elragal, A., & Päivärinta, T. (2022). DECAS: A modern data-driven decision theory for big data and analytics. J. Decis. Syst., 31, 337-373. https://doi.org/10.1080/12460125.2021.1894674
Gao, L., Li, G., Tsai, F., Gao, C., Zhu, M., & Qu, X. (2023). The impact of artificial intelligence stimuli on customer engagement and value co-creation: The moderating role of customer ability readiness. J. Res. Interact. Mark., 17, 317-333. https://doi.org/10.1108/JRIM-10-2021-0260
Goodell, J. W., Kumar, S., Lim, W. M., & Pattnaik, D. (2021). Artificial intelligence and machine learning in finance: Identifying foundations, themes, and research clusters from bibliometric analysis. J. Behav. Exp. Financ., 32, 100577. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2021.100577
Kanaan, O. A., Alsoud, M., Asad, M., TaAmnha, M. A., & Al-Qudah, S. A. (2024). mediated moderated analysis of knowledge management and stakeholder relationships between open innovation and performance of entrepreneurial firms. Uncertain. Supply Chain. Manag., 12, 2383-2398. https://doi.org/10.5267/j.uscm.2024.5.028
Lee, J., & Park, C. (2022). Customer engagement on social media, brand equity and financial performance: A comparison of the US and Korea. Asia Pac. J. Mark. Logist., 34, 454-474. https://doi.org/10.1108/APJML-09-2020-0689
Liestyanti, A., & Prawiraatmadja, W. (2021). Service Quality in The Public Service: A Combination of SERVQUAL and Importance-Performance Analysis. J. Int. Conf. Proc., 4, 320-331. https://doi.org/10.32535/jicp.v4i3.1323
Mehrani, A., Alizadeh, H., & Rasouli, A. (2022). Evaluating the Role of Artificial Intelligence Tools in Developing Financial and Marketing Services.
Naradda Gamage, S. K., Ekanayake, E., Abeyrathne, G., Prasanna, R., Jayasundara, J., & Rajapakshe, P. A. (2020). Review of Global Challenges and Survival Strategies of Small and Medium Enterprises (SMEs). Economies, 8, 79. https://doi.org/10.3390/economies8040079
Otto, A. S., Szymanski, D. M., & Varadarajan, R. (2020). Customer satisfaction and firm performance: Insights from over a quarter century of empirical research. J. Acad. Mark. Sci., 48, 543-564. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00657-7
Prentice, C., Weaven, S., & Wong, I. A. (2020). Linking AI quality performance and customer engagement: The moderating effect of AI preference. Int. J. Hosp. Manag., 90, 102629. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2020.102629
Satar, M., Alharthi, S., Asad, M., Alenazy, A., & Asif, M. U. (2024). The Moderating Role of Entrepreneurial Networking between Entrepreneurial Alertness and the Success of Entrepreneurial Firms. Sustainability, 16, 4535. https://doi.org/10.3390/su16114535
Siswanti, I., Riyadh, H. A., Nawangsari, L. C., Mohd Yusoff, Y., & Wibowo, M. W. (2024). The impact of digital transformation for sustainable business: The meditating role of corporate governance and financial performance. Cogent Bus. Manag., 11, 2316954. https://doi.org/10.1080/23311975.2024.2316954
Ta'Amnha, M. A., Al-Qudah, S., Asad, M., Magableh, I. K., & Riyadh, H. A. (2024). Moderating role of technological turbulence between green product innovation, green process innovation and performance of SMEs. Discov. Sustain., 5, 324. https://doi.org/10.1007/s43621-024-00522-w
Tanguturi, R. N. V., & Muley, A. A. (2023). Enhancing Financial Institution Operations Through Data-Driven Decision-Making. J. Namib. Stud. Hist. Polit. Cult., 39, 272-282.
Tolstoy, D., Nordman, E. R., & Vu, U. (2023). The indirect effect of online marketing capabilities on the international performance of e-commerce SMEs. Int. Bus. Rev., 31, 101946. https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2021.101946
Yaiprasert, C., & Hidayanto, A. N. (2023). AI-driven ensemble three machine learning to enhance digital marketing strategies in the food delivery business. Intell. Syst. Appl., 18, 200235. https://doi.org/10.1016/j.iswa.2023.200235
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 Mohammad Reza Rostami Dehjalali (Author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.