一、引言

21世纪以来，信息技术驱动了新一轮科技革命和产业变革，为全球经济带来新的发展机遇[1]，成为培育新模式、新业态、新产业的关键支撑[2]。在信息和计算机技术高速发展的浪潮下，人工智能（AI）作为一种重要的技术手段，正在深刻影响和重新定义消费者的消费模式及互动方式，智能产品已经成为人们日常生活和商业领域的重要组成部分。AI被广泛应用于产品中，使产品具备了更高水平的智能化和个性化特征，为用户提供了前所未有的便利和效率。随着这一趋势的发展，产品售后服务不断演变，逐渐融合人工智能技术，以提高服务效率、提升个性化水平和改善用户体验。AI能提供定制化解决方案，加强客户互动，重新塑造服务流程，改善消费者体验，显著提升了产品的售后服务。例如，通过AI生成的个性化服务响应，能够即时完善解决问题的方案，可极大地提高服务效率，影响客户满意度，从而影响消费者持续使用的意愿。

虽然信息技术的发展带来了许多积极影响，但AI在实际应用中却面临着诸多挑战和风险。例如，自动生成的内容缺乏与用户的情感连接，或在准确性和透明度上出现问题，这些都可能对消费者产生负面影响。另外，隐私保护、数据安全和技术更新迭代等问题也会影响消费者的使用意愿。因此，本研究探索AI在重构售后服务中的应用，分析能够影响消费者持续使用意愿的因素，并结合AI的独特属性，考察其对消费者服务体验和使用意愿的影响。希望研究成果能够为企业提供参考性建议，为AI在售后服务领域的应用提供实践指导，最后对该技术的未来发展趋势进行展望。

二、文献综述

随着人工智能的迅猛发展，AI的应用成为近年来的研究热点。学者们普遍认为，AI能够显著提升售后服务的效率和用户满意度。AI在售后服务中的应用主要包括智能客服、自动化故障诊断与修复、个性化服务推荐等。本文认为，AI重构售后服务的主要内容为通过技术提升服务质量和用户体验，从而增强用户的持续使用意愿。持续使用意愿指的是用户在初期接受并使用某一产品或服务后，继续使用该产品或服务的意愿[3]。研究者们从不同领域和角度出发，探讨影响用户持续使用某项服务或技术的因素，其中包括技术特性[4]、社会影响[5]和个人态度[6]等。已有研究根据不同的主题大概分为以下几类：

第一类研究主要关注技术接受与用户体验对用户持续使用意愿的影响。其中又细分为两种代表性观点。一种观点认为，技术接受模型（TAM）中的感知有用性和感知易用性是影响用户持续使用意愿的关键因素[7-8]。与此不同，另一种观点认为，用户体验，尤其是心流体验和资源体验，对用户的满意度和信任有显著影响，从而影响其持续使用意愿[9]。由此可见，技术接受与用户体验研究揭示的一个基本共识是，用户对技术的接受程度和使用体验是影响其持续使用意愿的重要因素。不同之处主要集中在技术接受和用户体验对用户持续使用意愿的具体影响上。刘珈琪等和王凡的研究表明，感知有用性和感知易用性是影响用户持续使用意愿的关键因素，这与技术接受模型的基本假设一致，即用户在感知到技术的有用性和易用性后，更可能持续使用该技术[7-8]。相反，朱娅茹等的研究则强调用户体验的重要性，尤其是心流体验和资源体验，这些体验显著影响用户的满意度和信任，进而影响其持续使用意愿[9]。引发学术争论的内在原因在于研究对象和使用情境的不同。技术接受模型更适用于解释用户对新技术的初步接受和使用，而用户体验理论则更适用于解释用户在持续使用过程中的深层次心理和情感体验。换句话说，前者关注的是用户对技术的理性评估，后者关注的是用户在使用过程中的情感和体验。以上争论对本文研究的启示在于，探讨用户持续使用意愿时，需要综合考虑技术接受和用户体验的多重维度及其在不同情境下的表现。具体而言，研究应关注在不同情境下（如共享单车、移动图书馆、移动阅读APP）感知有用性、感知易用性、心流体验和资源体验的作用机制，进而揭示这些因素如何共同影响用户的持续使用意愿。值得进一步追问的是，在AI应用的售后服务中，为什么会出现用户体验与技术接受之间的差异，而这正是第二类研究所关注的重点。

第二类研究主要关注任务技术匹配（TTF）与绩效期望对用户持续使用意愿的影响。赵静等认为，任务技术匹配对用户持续使用意愿的直接影响并不显著，但通过影响绩效期望间接起作用[3]。李伊和刘人境还从国家经济发展水平的角度进行了阐释，认为国家经济发展水平显著调节了模型中相关变量的关系[10]。从中可以看出，任务技术匹配与绩效期望研究同技术接受与用户体验研究之间存在一定的联系，即都关注了技术特征对用户行为的影响，但前者更强调技术与任务的匹配程度对绩效期望的间接影响。不同之处在于任务技术匹配和绩效期望对用户持续使用意愿的直接与间接影响。赵静等认为任务技术匹配的直接影响不显著，而李伊和刘人境则强调经济发展水平在调节这些变量关系中的重要作用。这种争论的内在原因可能在于研究背景和方法的不同：赵静等的研究侧重于技术与任务的匹配程度对绩效期望的间接影响，而李伊和刘人境则考虑了更宏观的经济因素对用户行为的调节作用。探讨用户持续使用意愿时，不能仅关注单一因素的直接影响，还需考虑多重因素的交互作用及其在不同情境下的表现。具体而言，研究任务技术匹配与绩效期望时，应同时关注技术特征、用户体验及外部环境因素的综合影响。这将有助于构建一个更为全面和系统的分析框架，深入揭示用户持续使用人工智能技术的关键因素。

第三类研究主要关注社会影响与道德规范对用户持续使用意愿的影响。赵静等研究发现，学术道德规范在社群影响路径中起到了正向调节作用[3]。这表明，在学术实践中，社会影响和道德规范对用户持续使用意愿有显著影响。此外，洪红和徐迪研究指出，网络外部性和羊群行为共同作用影响移动社交应用的持续使用意愿[11]。不同之处主要集中在社会影响和道德规范对用户持续使用意愿的具体作用机制上。赵静等的研究强调了道德规范的意义，洪红和徐迪则强调了用户行为受他人使用行为的影响。争议的核心原因可能在于研究情境和对象的差异。可见，探讨用户持续使用意愿时，需要综合考虑社会影响和道德规范的多重维度及其在不同情境下的表现。具体而言，研究应关注在不同情境下（如学术实践、社交应用）社会影响（如社群影响、网络外部性）和道德规范（如学术道德、行为规范）的作用机制，进而揭示这些因素如何共同影响用户对AI重构售后服务的持续使用意愿。

第四类研究主要关注统一的技术接受与使用理论（UTAUT）模型的使用。陈芳基于UTAUT模型的研究表明，绩效期望、社会影响、便利条件对持续使用意愿有显著正向影响[12]。然而，付出期望对不同老年人群的持续使用意愿的影响各有不同。胡晓平和张传明的研究进一步扩展了UTAUT模型，指出感知愉悦性、社群影响、绩效期望和促成条件对使用意愿产生正向影响[13]。同时，他们发现感知愉悦性和努力期望对绩效期望有正向影响，促成条件显著影响使用意愿和努力期望，努力期望则负向影响使用意愿。此外，自我效能感通过感知愉悦性间接正向影响使用意愿。不同研究之间的争论主要体现在以下几个方面：第一，付出期望的影响。陈芳研究指出，付出期望对不同老年人群的持续使用意愿影响各异，这可能与不同老年人群的生活习惯、技术接受能力和心理预期有关。相比之下，胡晓平和张传明认为努力期望负向影响使用意愿。第二，感知愉悦性的重要性。胡晓平和张传明的研究强调了感知愉悦性对使用意愿和绩效期望的正向影响，而这一因素在陈芳的研究中未被明确提及。这可能反映了不同研究在选择模型变量时的侧重点差异，也揭示了感知愉悦性在用户接受和持续使用技术中的重要作用。文献争论对本文研究的启示主要有以下几点：一是感知愉悦性的纳入，感知愉悦性作为一个重要变量，应被纳入到UTAUT模型的扩展研究中，以更全面地理解其对使用意愿和绩效期望的影响；二是复杂模型的构建，基于现有文献发现，未来研究可以构建更加复杂的模型，探讨自我效能感、促成条件和感知愉悦性等变量的交互影响，从而更全面地揭示技术接受与使用的动态过程。

AI在售后服务领域展现出了广阔的应用前景，但相关研究仍处于初步阶段。尽管已有研究涉及技术特性、社会影响等多个维度，但对其在售后服务的持续使用意愿分析仍显不足，需进一步探讨。本文基于扩展技术接受及使用模型，采用定量研究方法，揭示影响消费者持续使用意愿的因素。现有研究强调社会影响和绩效期望的重要性，为本研究提供了理论基础和实证参考。通过将AI与售后服务相结合，我们期望深入理解消费者行为的影响因素，为其在售后服务领域的应用提供新的洞察和建议。本研究可也为实践应用提供参考，促进AI在该领域的进一步创新和发展。

三、模型构建与假设的提出

（一）基于UTAUT2理论的假设

本研究运用了2012年Venkatesh等提出的扩展技术接受与使用模型（UTAUT2），该模型在原有的UTAUT模型基础上增加了新的变量，以更全面地解释和预测用户对新技术的接受和使用行为[14]。UTAUT2模型包括7个核心自变量：绩效期望、努力期望、社群影响、享乐动机、价格价值、便利条件和习惯。已有的实证研究表明，该模型对使用意愿的解释力高达70%[15]。考虑到AI的独特性，例如低门槛易用性、通常免费的可访问性以及技术迅速变化的特点，本研究决定对原有的UTAUT2模型进行调整以满足研究需求。具体而言，本研究不考虑价格价值和习惯这两个变量，因为它们在AI使用环境中并不适用或并非研究关注的重点。考虑到目标用户群体在AI使用方面相对缺乏经验，经验不被视为控制变量。由于AI使用门槛低且可在日常设备上运行，一般的便利条件问题被排除在研究之外[3]。然而，在AI应用中，数据安全与隐私保护是一个重要的考虑因素，将它列为一个重要的变量。因此，本研究关注5个核心自变量：绩效期望、努力期望、社群影响、享乐动机、数据安全与隐私保护。围绕这些概念，本研究提出了相应的研究假设，旨在探索这些因素如何影响消费者对AI在售后服务中的持续使用意愿。

1. 绩效期望（Performance Expectancy,PE)

所谓的绩效期望是指消费者相信利用AI能够增进其在售后服务中的体验效率和满意度，例如通过AI提供的快速响应和个性化解决方案来有效处理问题。在此基础上，提出以下假设：

H1:绩效期望对消费者持续使用AI重构的售后服务意愿有显著正向影响。

2. 努力期望（Effort Expectancy,EE)

努力期望涉及消费者对使用AI的难易程度的感知。若消费者认为AI易于使用，可能更倾向于持续使用该技术。基于此理论，提出以下假设：

H2:努力期望对消费者持续使用AI重构的售后服务意愿有显著正向影响。

3. 社群影响（Social Influence,SI)

社群影响反映了消费者所处的社会群体对其使用AI的态度和看法。当消费者感知到他们的重要他人（如家人、朋友或同事）支持使用AI时，他们的使用意愿可能会增加。基于此观察，提出以下假设：

H3:社群影响对消费者持续使用AI重构的售后服务意愿有显著正向影响。

4. 享乐动机（Hedonic Motivation,HM)

享乐动机描述了消费者在使用AI时所感受到的乐趣和愉悦。如果消费者体验到使用AI带来的乐趣，他们更可能愿意持续使用该技术。因此，提出以下假设：

H4:享乐动机对消费者持续使用AI重构的售后服务意愿有显著正向影响。

5. 数据安全与隐私保护（Data Security and Pri⁃vacy Protection,DSPP)

数据安全与隐私保护描述了消费者在使用AI时对其个人数据安全和隐私保护的关注程度。如果消费者感知到使用AI时其个人数据安全和隐私受到有效保护，他们更可能愿意持续使用该技术。因此，提出以下假设：

H5:数据安全与隐私保护对消费者持续使用AI重构的售后服务意愿有显著正向影响。

（二）个体创新性及假设

个体创新性是衡量个人接受和尝试新技术的倾向的重要指标。在技术接受与持续使用的学术研究中，这一概念被视为核心因素。拥有较高个体创新性的用户，对新技术持有更高的开放态度。相反，个体创新性较低的用户，在很大程度上限制了他们对新技术的采纳。基于以上讨论，本研究提出以下假设：

H6:个体创新性对消费者持续使用AI重构的售后服务意愿有显著正向影响。

（三）任务技术匹配理论

本项研究基于任务技术匹配理论展开，该理论由Goodhue和Thompson在1995年提出，主要探讨任务特性与技术特性之间的匹配程度如何影响技术的有效利用[16]。根据TTF理论，技术特性若与完成特定任务的需求相匹配，则技术使用将更为高效，进而能够提高使用效果。基于此，我们依据TTF理论，提出以下假设：

H7:消费者使用AI与售后服务相关任务的匹配度显著影响其持续使用意愿。

（四）整合理论模型的构建

在此研究中，我们基于扩展的技术接受与使用理论（UTAUT2）构建了基础分析框架。虽然UTAUT2为解释消费者行为提供了全面的视角，但该理论模型在探讨隐私保护、数据安全方面尚显不足。因应此缺陷，我们进一步融合了任务技术匹配理论，并纳入了“个体创新性”这一变量，构筑了一个更精细化和全面的理论模型。本研究构建的理论模型旨在通过深入分析，促进消费者对AI的持续使用，这对AI的设计与实施不仅具有理论重要性，也为市场推广策略的制定提供了实际指导，推动AI在售后服务领域的广泛应用与持续发展。

四、研究方法与设计

（一）研究对象

本研究着重于分析在当前消费市场中，对AI的依赖程度不断增加，以此改进售后服务体验的典型消费者群体。研究特别关注那些在技术采纳和应用方面表现出较强适应性和创新性的年轻消费者。通过深入调查和分析这一特定消费者群体，本研究意在探索AI如何在售后服务领域重新塑造消费者行为，以及分析影响消费者持续使用AI的主要因素。

（二）研究方法

本研究采用定量分析方法，设计调查问卷，通过扩展样本数量并进行深入调查，确保了数据的广泛性和代表性。在数据分析阶段，利用SPSS软件执行了多元回归分析，此分析不仅确认了理论模型的有效性，还明确指出了影响消费者持续使用AI意愿的关键因素。通过系统的研究方法，本研究不仅详尽地描绘了AI在售后服务领域中如何塑造消费者行为，而且深化了对于驱动消费者持续使用AI意愿的关键因素的理解。这些探索为理论研究和实际应用提供了重要的价值，有助于企业更有效地设计和实施AI解决方案，从而提高消费者的满意度和忠诚度。

（三）测量工具开发

为了深入分析AI在售后服务领域中如何改变消费者行为以及其对持续使用意愿的影响，我们设计了一个问卷。该问卷核心部分的量表题项是重点，这些题项基于UTAUT2模型和TTF理论构建，并融合了个体创新性和数据安全的因素。所有变量通过采用Likert 5级量表来测量，为确保问卷的质量，所有题项均源自经过严格验证的先前研究，并针对本研究的特定背景进行了必要的调整。我们进一步邀请信息管理和消费者行为领域的专家审查问卷内容，并根据他们的反馈调整了部分题目的表述，以提高题项的清晰度和精确度。这一过程不仅确保了量表的内容有效性，也为数据分析的准确性和后续研究结果的可信度提供了坚实的基础。

表1展示了关于使用AI提升售后服务体验的多个测量维度及其相应题项编号和具体描述。表1中每个变量通过一个具体的测量题项进行评估。这些测量题项旨在评估用户对AI在售后服务中的应用效果、学习与使用便捷性、社交圈的影响、个体使用体验、数据安全感知、用户创新倾向和未来继续使用的意愿。

（四）数据收集

为深入探索AI对售后服务及其持续使用意愿的影响，本研究采用了问卷调查的方法。问卷采用了封闭式客观选择题的形式，要求受访者亲自填写，以确保数据的真实性和可靠性。在预调研阶段，共收集了80份问卷，经过筛选和质量控制，淘汰了5份不符合标准的问卷，保留了75份有效问卷。此阶段的结果证实了问卷设计的合理性与有效性。接着，在2024年4—5月进行的正式调研中，共收集了351份问卷。经过细致审核，排除了26份填写不完整或逻辑不一致的问卷，最终保留了325份有效问卷，为后续的数据分析提供了足够的样本量。本研究在样本结构的设计上进行了多维度的考虑，以确保能够全面捕捉消费者行为的复杂性。本研究不只是观察消费者行为的表层现象，而是利用实证数据探究其背后的驱动因素及其与AI的相互作用。综合性研究方法能够更精确地捕捉消费者行为的微妙变动，并深入解析这些变化背后的根本原因，为理论模型的建立与验证提供坚实的实证基础。

表1变量测量题项

五、数据解析

在本研究中，通过构建的回归模型及其统计指标，采用SPSS对问卷量表进行多元回归分析，评估了数据安全与隐私保护、享乐动机、个体创新性、技术任务匹配、努力期望、绩效期望、社群影响等预测变量对因变量的影响。回归模型的汇总结果如表2所示。

表2模型汇总

在多元回归分析中，相关系数（R）值为0.729，表明模型中自变量与因变量之间存在较强的线性关系，其中R值的范围从-1到1，接近1或-1的值指示有强烈的正向或负向关联。决定系数（R2）为0.532，意味着模型的自变量可以解释因变量变异的53.2%，显示出模型具有较强的解释能力。此外，调整后的R2值为0.522，这考虑了模型中自变量的数量，提供了一个更为公正的衡量模型解释力的指标，尤其在变量众多的情况下。最后，模型的标准估计误差为0.894，这反映了模型预测值与实际观测值之间的平均偏差，误差越小，预测准确性越高。综上所述，该模型在统计上表现出良好的拟合度和解释力，自变量的加入对模型预测性能有显著的正向贡献，整体而言，此模型具备较强的预测能力和科学的解释性。

方差分析（ANOVA）评估了模型对因变量“持续使用意愿”的解释能力。表3的分析结果显示，回归模型的平方和为288.463，表明模型解释了因变量总变异量的一大部分。模型包含7个自变量，均方为41.209，说明每个变量对模型的平均贡献。F值为51.508，显著性水平（Sig.）为0.000，远低于0.05的标准显著性水平，这强烈表明至少有一个预测变量对因变量具有显著影响。残差平方和为253.617，自由度为317，均方为0.800，反映数据点围绕回归线的离散程度。总体平方和为542.080，自由度为324，表示总的观测变异。这些结果综合表明，模型有效地解释了约53.2%的因变量变异（根据R方值计算），并且预测变量对持续使用意愿有重要影响。因此，该模型在统计上表现出色，能够有效预测或解释用户的持续使用意愿。

表3方差分析结果

表4展示了回归分析中各个预测变量对因变量（持续使用意愿）的具体影响和显著性水平。具体来说，非标准化系数（B）显示了每个预测变量的实际效应大小，标准误差则衡量了这些估计的精确度。标准化系数（β）提供了各变量相对重要性的标准化值。t值和显著性水平（Sig.）用于检验每个预测变量的统计显著性。结果表明，社群影响（B=1.587,t=9.283,p<0.001）、个体创新性（B=0.485,t=4.443,p<0.001）、绩效期望（B=0.355,t=4.710,p<0.001），以及数据安全与隐私保护（B=0.125,t=2.073,p=0.039）对持续使用意愿有显著的正向影响。相反，努力期望（B=-1.067,t=-6.864,p<0.001）和技术任务匹配（B=-0.150,t=-2.416,p=0.016）则对持续使用意愿产生了显著的负向影响。此外，享乐动机（B=-0.121,t=-1.420,p=0.157）虽然表现为负向影响，但其统计显著性不足。这些结果揭示了影响用户持续使用意愿的关键因素，尤其是社群影响和努力期望的显著作用，为理解和预测用户行为提供了重要的统计依据，并指导了相关实践中如何通过这些因素来优化用户体验和增强用户忠诚度。

表4回归分析系数

社会心理学的社会认同理论深入解释了社群影响对用户技术持续使用意愿的正向影响。在技术使用背景下，用户感受到社群归属感时，其社会认同感增强，从而激发了对技术的持续使用意愿。社群互动为用户提供了信息交流的平台，减少了学习和使用新技术的难度，增强了对技术的掌握感和自信心。同时，社群提供的社会支持能够减轻用户面对技术挑战时的焦虑和不确定感，增强其对技术的依赖和信任，促进长期使用。个体创新性在技术接受和持续使用中也扮演了关键角色。高创新性用户更愿意尝试新技术，并在社群中扮演意见领袖角色，传播技术知识，影响其他成员的态度和行为，进一步增强整个社群的技术接受度和持续使用意愿。用户的绩效期望基于对技术带来的具体好处的评估，当用户认为技术能显著提高工作效率时，其对技术的持续使用意愿会增强。

享乐动机对用户使用意愿的影响比较复杂，有些用户可能更注重技术的实用性，而不重视其娱乐价值，甚至认为娱乐属性会分散自己的注意力。努力期望与技术任务匹配也是两个重要因素。如果努力期望过高，用户可能需要投入大量时间和精力，甚至导致用户感到压力或不适，这就会对使用意愿产生负面影响。技术的功能如果无法满足用户的具体需求时，用户就会对该技术感到失望，从而减少或停止使用。因此，研究用户的持续使用意愿，需要综合考虑社群影响、个体创新性、绩效期望、享乐动机以及努力期望与技术任务匹配等多个因素，从多个角度去理解并做好应对之策。

六、结论与建议

在探究影响用户持续使用意愿的因素中，多元线性回归模型的结果显示，社群影响、个体创新性、绩效期望和数据安全与隐私保护对用户的持续使用意愿有着显著的正向影响，努力期望和技术任务的匹配程度对用户的持续使用意愿有着显著的负向影响，享乐动机并未显示出同样的统计显著性，意味着这些因素可能对用户的持续使用意愿影响较小。这些发现为理解和提升用户的技术接受度和持续使用意愿提供了有价值的洞察。

（一）显著正向影响因素

社群影响、个体创新性、绩效期望以及数据安全与隐私保护在用户的决策过程中起着至关重要的作用。这些因素不仅反映了用户对产品和服务的直接需求，还揭示了他们对品牌的期望和信任水平。

1. 提升社群影响力：建立用户社区与培育品牌大使

针对AI重构售后服务的过程中，建立强大的用户社区和培养品牌大使显得尤为重要。建立用户社区或论坛是提升社群影响力的基础步骤。这些平台使得现有用户可以分享经验、解决方案及最佳实践，帮助新用户快速融入产品生态，减少对传统客服的依赖。培养品牌大使和意见领袖是扩大社群影响力的高级策略。品牌大使是对产品高度满意并愿意分享正面体验的用户，通过品牌大使计划，企业可以选拔这些积极用户，并赋予他们更多资源和平台。另外，特定领域意见领袖的推荐，可以提高产品信誉并影响潜在用户的购买决策。此外，维持活跃且有效的社群需要持续的管理和创新策略。这些策略的实施，不仅可以提升用户满意度和参与度，也可以在激烈的市场竞争中巩固品牌地位，增强用户的持续使用意愿。

2. 促进个体创新性：定制化解决方案与创新激励机制

通过人工智能技术，分析用户的使用偏好，以提供更精准的服务，实施个性化定制服务，有利于激发个体创新性。通过举办创新竞赛、创意活动，也可以激发用户的创造力。通过提供奖励，企业不仅可以激励用户，还能获取宝贵的用户反馈。这些反馈可以直接纳入产品的服务改进中，确保服务更加符合用户的实际需求。同时，定期的用户培训也是关键环节。通过在线研讨会、互动式学习模块，用户可以不断学习使用方法。通过这些策略，AI重构的售后服务不仅能提升用户的满意度和体验，还能在竞争激烈的市场中巩固企业的竞争优势。个体的创新性将驱动产品持续改进，帮助品牌维持其市场领先地位，并最终实现用户持续使用意愿的提升。

3. 绩效期望优化：提升售后服务质量以超越用户预期

绩效期望优化是一个关键的策略，这一策略对于增强用户的持续使用意愿至关重要。首先，定期的性能评估是保持服务质量的基础。这一过程涉及对售后服务的全面检查，包括硬件性能、软件应用以及整体用户体验的评估。性能评估不仅帮助识别当前的问题，也对预防未来可能出现的问题至关重要。通过这些评估，企业可以获取自己所需要的数据，改进售后服务。同时，要建立一个用户反馈系统。评估用户满意度，积极响应用户反馈，解决用户问题，从而提升用户满意度和忠诚度。为了确保售后服务质量的不断提升，企业还需对服务团队进行定期培训。这包括最新AI的培训、客户服务技能的提高以及问题解决能力的强化。综合这些措施，企业可以实现长期的成功和用户基础的持续增长。

4. 强化数据安全与隐私：采用尖端技术与策略以建立信任

采用先进的数据加密技术是保障用户数据安全的基础。数据加密确保传输中的信息对于未授权的第三方是不可读的，从而防止数据在网络传输过程中被截获或篡改。多因素认证（MFA）提供了一层额外的安全保护。通过要求用户提供两种或以上的认证证据来验证其身份，如密码结合手机短信验证码或生物特征识别，可以大幅降低未经授权的访问风险。要保护用户的信息安全，企业必须实施严格的安全协议和遵守数据保护标准。这意味着要定期检查系统安全，使用最新的防火墙和杀毒软件来防止外部攻击。企业还应该遵循像GDPR这样的国际数据保护法规，确保所有数据处理都合法合规。

（二）显著负向影响因素

1. 努力期望管理：提高技术易用性以优化用户体验

在本研究中，发现了努力期望对AI重构售后服务的持续使用意愿有着显著负向影响。为了促进用户的持续使用，企业可以采取多种措施：优化用户界面，简化操作步骤和改进导航逻辑，使用户能够轻松访问所需功能和信息。个性化设置的提供也可以提升用户的交互体验，使其操作更加便捷。用户培训与支持同样至关重要，企业可以提供丰富的培训资源，帮助用户迅速掌握系统使用方法。建立高效的支持体系和提供客户服务，以确保用户在使用过程中能够获得及时的帮助。不断优化AI功能，提升智能化水平，开发智能助手功能，降低操作的复杂性也是关键。利用用户反馈机制，持续改进系统的稳定性和易用性。

2. 售后服务的技术任务匹配：超越匹配度以提升用户满意度

在激烈的市场竞争中，售后服务的质量已成为影响消费者持续使用意愿的核心因素。特别是在技术任务匹配方面，售后服务指售后服务技术功能与用户特定任务需求的一致性，虽被视为评估服务效果的关键指标，但最新数据表明，技术任务匹配并未在统计上正向影响用户的持续使用决策。在设计和提供售后服务时，不能单纯依赖于技术与任务的匹配度。为了提升用户的持续使用意愿，企业需要采取更为全面的策略，不断优化服务功能，深入了解和满足用户需求，并在服务中融入个性化内容，重视情感元素。

（三）非显著影响因素

享乐动机通常被认为是增强用户粘性的重要因素。但本研究发现，该因素未能显著提高用户的持续使用意愿。这说明，用户在评估售后服务时，更注重其实用性。尽管享乐特性可以在初次吸引用户方面发挥作用，但如果售后服务未能有效解决用户的实际需求，其持续使用意愿会大大降低。享乐动机的较低影响力，也反映出用户对售后服务的综合评估方式。在效率至上的环境中，单纯依赖愉悦感的策略，难以维持用户的长期兴趣。企业在设计售后服务时，需要平衡功能性和享乐性两个因素，确保售后服务不仅能提供乐趣，也能高效解决问题。总之，在用户持续使用意愿方面，享乐动机的作用可能没有实用性那么显著。因此，企业在售后服务开发时，应考虑享乐动机与实际功能的结合，以更全面地满足用户的需求。

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基金资助:广东省人文社会科学重点研究基地——汕头大学地方政府发展研究所开放基金课题(07423002);

文章来源:雷承锋,邢振江.AI重构售后服务的持续使用意愿影响因素研究[J].经济问题,2024,(09):95-102.