| تعداد نشریات | 31 |
| تعداد شمارهها | 864 |
| تعداد مقالات | 8,349 |
| تعداد مشاهده مقاله | 16,827,831 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 11,258,897 |
بررسی تأثیر مدیریت ارتباط با مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی در عملکرد سازمان و مزیت رقابتی: در زمینه B2B | ||
| فصلنامه مطالعات زیست بوم اقتصاد نوآوری | ||
| دوره 5، شماره 3، مهر 1404، صفحه 73-93 اصل مقاله (888.91 K) | ||
| نوع مقاله: پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/innoeco.2026.51206.1160 | ||
| نویسندگان | ||
| حسین بلوچی* 1؛ زهرا محمد زاده2؛ محسن بهنام نیک3 | ||
| 1استادیار گروه مدیریت، دانشکده علوم انسانی و اجتماعی، دانشگاه گلستان، گرگان، ایران. | ||
| 2استادیار گروه مدیریت، موسسه آموزش عالی بینالود، مشهد، ایران. | ||
| 3کارشناس ارشد، مدیریت بازرگانی گرایش بازاریابی، گروه مدیریت بازرگانی، موسسه آموزش عالی بینالود، مشهد، ایران. | ||
| چکیده | ||
| هدف اصلی این پژوهش، بررسی تأثیر مدیریت ارتباط با مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی بر عملکرد سازمان و مزیت رقابتی در بستر کسبوکار با کسبوکار(B2B) است. این پژوهش از نظر هدف کاربردی و از نظر ماهیت و روش اجرا توصیفی–پیمایشی (میدانی) است. جامعه آماری پژوهش شامل کلیه مدیران و کارشناسان ارشد صنایع کوچک و متوسط فعال در شهرکهای صنعتی بینالود و کاویان است که حجم آن حدود 500 نفر برآورد شد. حجم نمونه با استفاده از فرمول کوکران برابر با 215 نفر تعیین و نمونهگیری به روش تصادفی انجام گرفت. ابزار گردآوری دادهها پرسشنامه محققساخته مبتنی بر ادبیات پژوهش بود که شامل 36 گویه و 9 متغیر است. روایی پرسشنامه از طریق روایی صوری و محتوایی و با بهرهگیری از نظر خبرگان تأیید شد و پایایی آن با استفاده از ضریب آلفای کرونباخ (0.890) در سطح مطلوب ارزیابی گردید. برای تجزیهوتحلیل دادهها، ابتدا برازش مدل نظری با استفاده از مدلیابی معادلات ساختاری و نرمافزار LISREL بررسی شد و سپس آزمون فرضیهها از طریق ضرایب مسیر و آماره t انجام گرفت. یافتههای پژوهش نشان داد که کیفیت فرآیند پیادهسازی ( β = 0.74، t = 7.23)، تناسب فردی کارکنان (β = 0.37، t = 4.41) و تناسب سازمانی (β = 0.42، t = 6.42) تأثیر مثبت و معناداری بر نتایج اجرای مدیریت ارتباط با مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی در شرکتهای صنعتی مورد مطالعه دارند. همچنین، اجرای مدیریت ارتباط با مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی بر تعاملات صنعت با صنعت (β = 0.89، t = 6.46)، تجربه کارکنان (β = 0.67، t = 5.80) و قابلیتهای پردازش اطلاعات شرکتها (β = 0.72، t = 6.12) اثر مثبت و معناداری دارد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| مدیریت ارتباط با مشتری؛ مدیریت ارتباط با مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی؛ بازاریابی صنعتی؛ عملکرد سازمان؛ مزیت رقابتی | ||
| مراجع | ||
|
References: Alnofeli, K. K., Akter, S., & Yanamandram, V. (2025). Unlocking the power of AI in CRM: A comprehensive multidimensional exploration. Journal of Innovation & Knowledge, 10(3), 100731. https://doi.org/10.1016/j.jik.2025.100731 Bag, S., Gunasekaran, A., & Kumar, S. (2020). Big data analytics in supply chain management: Insights from industrial marketing. Industrial Marketing Management, 87, 96 114. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2020.02.003 Bag, S., Gupta, S., Kumar, A., & Sivarajah, U. (2021). An integrated artificial intelligence framework for knowledge creation and B2B marketing rational decision making for improving firm performance. Industrial Marketing Management, 92, 178‑189. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2020.12.001 Balouchi, H. (2025). Examining the Impact of Toxic Leadership on Export Performance with Organizational Silence as a Mediator and the Moderating Role of Dispersion in Organizational International Marketing Capabilities. Organizational Culture Management, 23 (2), 121-138. http//doi.org/10.22059/jomc.2024.379889.1008688 [in Persian] Balouchi, H. , Mehrasa, H. and Moloudian, H. (2023). Investigating the Moderating Role of the Organization's Dynamic Environment in the Relationship Between Dynamic Organizational Capabilities, Performance, and Competitive Advantage. System Engineering and Productivity, 3(3), 1-32. doi: 10.22034/msb.2023.711488. [in Persian] Bansal, J. (2024). Effectiveness of AI powered CRM tools in enhancing customer experience. International Journal of Research in Marketing Management and Sales, 6(2), 318‑320. Cable, D. M., & DeRue, D. S. (2002). The convergent and discriminant validity of subjective fit perceptions. Journal of Applied Psychology, 87(5), 875‑884. https://doi.org/10.1037/0021-9010.87.5.875 Chatterjee, S., Nguyen, B., Ghosh, S. K., Bhattacharjee, K. K., & Chaudhuri, S. (2020). Adoption of artificial intelligence integrated CRM system: an empirical study of Indian organizations. The Bottom Line, 33(4), 359-375. https://doi.org/10.1108/BL-08-2020-0057 Chatterjee, S., Rana, N. P., Khorana, S., Mikalef, P., & Sharma, A. (2023). Assessing organizational users’ intentions and behavior to AI integrated CRM systems: A meta-UTAUT approach. Information Systems Frontiers, 25(4), 1299-1313. https://doi.org/10.1007/s10796-021-10181-1 Chatterjee, S., Rana, N. P., Tamilmani, K., & Sharma, A. (2021). The effect of AI-based CRM on organization performance and competitive advantage: An empirical analysis in the B2B context. Industrial Marketing Management, 97, 205-219. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2021.07.013. Chen, L., Jiang, M., Jia, F., & Liu, G. (2022). Artificial intelligence adoption in business-to-business marketing: toward a conceptual framework. Journal of Business & Industrial Marketing, 37(5), 1025-1044. https://doi.org/10.1108/JBIM-09-2020-0448. 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. International journal of information management, 48, 63-71. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.01.021. Jabbar, A., Akhtar, P., & Dani, S. (2020). Real-time big data processing for instantaneous marketing decisions: A problematization approach. Industrial Marketing Management, 90, 558-569. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2019.09.001. Johnston, W. J., & Cortez, R. M. (2018). Unit pricing and its implications for B2B marketing research. Industrial Marketing Management, 69, 32-39. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2018.01.026. Keegan, B. J., Dennehy, D., & Naudé, P. (2024). Implementing artificial intelligence in traditional B2B marketing practices: an activity theory perspective. Information systems frontiers, 26(3), 1025-1039. DOI:10.1007/s10796-022-10294-1. Keramati, A., Mehrabi, H., & Mojir, N. (2010). A process-oriented perspective on customer relationship management and organizational performance: An empirical investigation. Industrial Marketing Management, 39(7), 1170-1185. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2010.02.001 Kreye, M. E., & Perunovic, Z. (2020). Performance in publicly funded innovation networks (PFINs): The role of inter-organisational relationships. Industrial Marketing Management, 86, 201-211. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2019.11.018 Kristof-Brown, A. L., Zimmerman, R. D., & Johnson, E. C. (2005). Consequences of individuals’ fit at work. Personnel Psychology, 58(2), 281‑342. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.2005.00630.x Kumar, V., Rajan, B., Venkatesan, R., & Lecinski, J. (2019). Understanding the role of artificial intelligence in personalized engagement marketing. California Management Review, 61(4), 135-155. https://doi.org/10.1177/000812561985931. Laaksonen, A. (2020). The use of artificial intelligence in customer relationship management (Bachelor's thesis). Lacka, E., Chan, H. K., & Wang, X. (2020). Technological advancements and B2B international trade: A bibliometric analysis and review of industrial marketing research. Industrial Marketing Management, 88, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2020.04.007. Libai, B., Bart, Y., Gensler, S., Hofacker, C. F., Kaplan, A., Kötterheinrich, K., & Kroll, E. B. (2020). Brave new world? On AI and the management of customer relationships. Journal of Interactive Marketing, 51(1), 44-56. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2020.04.002. Lin, W. L., Yip, N., Ho, J. A., & Sambasivan, M. (2020). The adoption of technological innovations in a B2B context and its impact on firm performance: An ethical leadership perspective. Industrial Marketing Management, 89, 61-71. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2019.12.009. Massi, M., Rod, M., & Corsaro, D. (2020). Is co-created value the only legitimate value? An institutional-theory perspective on business interaction in B2B-marketing systems. The Journal of Business and Industrial Marketing. https://doi.org/10.1108/ JBIM-01-2020-0029. Mikalef, P., & Gupta, M. (2021). Artificial intelligence capability: Conceptualization, measurement calibration, and empirical study on its impact on organizational creativity and firm performance. Information & management, 58(3), 103434. https://doi.org/10.1016/j.im.2021.103434 Mikalef, P., Conboy, K., & Krogstie, J. (2021). Artificial intelligence as an enabler of B2B marketing: A dynamic capabilities micro-foundations approach. Industrial Marketing Management, 98, 80-92. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2021.08.003. Nadler, D. A., & Tushman, M. L. (1977). A congruence model for diagnosing organizational behavior, research paper no. 40A. Graduate School of Business, Columbia University. Paschen, J., Wilson, M., & Ferreira, J. J. (2020). Collaborative intelligence: How human and artificial intelligence create value along the B2B sales funnel. Business Horizons, 63(3), 403-414. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2020.01.003 Peltier, J. W., Dahl, A. J., & Schibrowsky, J. A. (2024). Artificial intelligence in interactive marketing: A conceptual framework and research agenda. Journal of Research in Interactive Marketing, 18(1), 54-90. https://doi.org/10.1108/JRIM-01-2023-0030. Rahimi, R., Nadda, V. K., & Wang, H. (2018). CRM in tourism: Customer relationship management (CRM). In Digital Marketing and Consumer Engagement: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications (pp. 928-955). IGI Global. Rahman, M. S., Bag, S., Gupta, S., & Sivarajah, U. (2023). Technology readiness of B2B firms and AI-based customer relationship management capability for enhancing social sustainability performance. Journal of Business Research, 156, 113525. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.113525 Saura, J. R., Palos-Sanchez, P., & Blanco-González, A. (2019). The importance of information service offerings of collaborative CRMs on decision-making in B2B marketing. Journal of Business & Industrial Marketing, 35(3), 470-482. https://doi.org/10.1108/JBIM-12-2018-0412. Sin, L. Y., Tse, A. C., & Yim, F. H. (2005). CRM: conceptualization and scale development. European Journal of marketing, 39(11/12), 1264-1290. https://doi.org/10.1108/03090560510623253 Wang, C., Zhang, X., Ghadimi, P., Liu, Q., Lim, M. K., & Stanley, H. E. (2019). The impact of regional financial development on economic growth in Beijing–Tianjin–Hebei region: A spatial econometric analysis. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 521(3), 635-648. Yoo, J. W., Park, J., & Park, H. (2024). The impact of AI-enabled CRM systems on organizational competitive advantage: A mixed-method approach using BERTopic and PLS-SEM. Heliyon, 10(16). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e36392. Zhang, C., Wang, X., Cui, A. P., & Han, S. (2020). Linking big data analytical intelligence to customer relationship management performance. Industrial Marketing Management, 91, 483-494. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2020.10.012. Zhang, Y., Xu, H., & Li, S. (2020). Big data analytics capabilities and firm performance in B2B marketing. Journal of Business & Industrial Marketing, 35(7), 1169‑1183. https://doi.org/10.1108/JBIM-09-2019-0384 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 323 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 215 |
||