AI与人工在线服务补救对满意度的影响机制研究

[摘要]高质量的服务补救可以提升消费者宽恕意愿，最大程度降低服务失误的负面影响，使得客户满意度和忠诚度长期保持在较高水平。因此，服务补救是学界与业界一直关注的重要课题。近年来，随着人工智能（AI）被越来越多地应用于服务补救工作，企业在确定了服务补救策略后面临一个重要抉择：AI机器人与人类员工，谁参与服务补救效果更好？围绕这个新的课题，基于期望差距理论与感知公平理论，构建了服务主体与服务补救策略的交互作用对消费者补救后满意度的影响机制模型，通过两项实验证实提出的研究假设。实验结果表明：（1）采用象征性补救策略时，由人类员工提供服务能够触发个体的互动公平感知，使得消费者的宽恕意愿更强，补救后满意度更高；（2）采用功利性补救策略时，由AI机器人提供的服务能够触发个体分配公平感知，消费者的宽恕意愿更强，补救后满意度更高。研究结果丰富期望差距与感知公平的理论研究，同时为企业制定合理的服务补救方案提供指导性的实践建议。

[关键词]AI机器人；补救策略；感知公平；消费者宽恕；补救后满意度

一、 引言

在客户服务领域，以AI聊天机器人为载体的AI客服正逐渐替代部分人工客服为顾客提供服务。由于服务环境的复杂性和消费者需求的异质性，服务失误现象不可避免。为此，服务失误后的服务补救显得尤为重要。服务补救是纠正服务提供过程中的缺陷并将服务失误转化为有利结果所需的努力[1]。在服务失误发生后，企业如何最大限度降低负面影响、最大程度上获得消费者宽恕是企业服务补救的关键[2]。先前的研究集中于人类是服务补救的主要提供者[3]。然而，今天的服务交付系统为AI驱动的机器人参与服务补救提供了机会。我们已经在多行业看到AI智能客服在服务补救中的身影，如飞猪旅行、滴滴出行等使用全天候聊天机器人在其应用程序中处理客户投诉。酒店业也开始利用AI的及时性和响应性等特点，逐渐将AI机器人整合到服务中，处理服务问题并提供服务补救[4]。

学术界关于AI智能服务在服务补救中的研究仍处于起步阶段。对不同的服务补救策略（How）匹配不同的服务补救主体（Who）会对消费者宽恕意愿和补救后满意度产生怎样的影响，学界尚不清楚。本文基于期望差距理论与感知公平理论，构建不同服务补救策略（象征性补救vs.功利性补救）与不同服务主体（人类员工vs.AI机器人）之间的交互作用对消费者补救后满意度的影响机制模型，采用2×2组间实验设计，利用Credamo平台开展两项实验，证实不同的服务主体执行不同的服务补救策略对消费者的补救后满意度会产生不同的影响。与AI机器人相比，人类员工在以“赔礼”为补救策略的在线服务补救过程中能更好地理解消费者情感方面的诉求，在与消费者互动过程中表现出更加真诚的态度与同情心，使其感知更高互动公平程度，宽恕意愿更强，满意度更高；与人类员工相比，AI机器人在以“赔钱”为补救策略的在线服务补救过程中能够保持服务水平不受情绪、疲劳或消费者个人特征的各方面影响，进行无差异化补偿，触发了消费者的感知分配公平，宽恕意愿更强，进而满意度更高。本文的结论不仅能够拓展期望差距与感知公平的理论研究，而且还能够为企业从根本上提升服务补救效果和效率提供理论依据以及合理的解决方案。

二、 文献回顾与研究假设

1. 服务补救策略与服务主体

服务补救最初指的是商家处理服务失败后的顾客投诉，随着研究的深入和消费形式的多样化，服务补救策略的划分逐渐多样化。关于补救策略的划分主要集中在两个方面：一种是象征性补救策略（社会交易的感性维度，主要包括解释原因、诚恳道歉、共情回复等），侧重于服务失误发生后企业向消费者和社会公众表达歉意和同情，安抚顾客情绪，并对消费者作出承诺以恢复企业形象，挽留顾客。如黄珍等[5]在直播带货的情境中指出真挚的道歉可以有效提升服务补救效果。另一种是功利性补救策略（社会交易的经济性维度，其主要形式有赔偿、赠送优惠券和打折等），侧重于在服务失误发生后企业向消费者作出经济补偿。如方淑杰等[6]认为在某些服务失败的情境下，功利性补救比象征性补救的效果更好，补救后顾客的态度和行为更积极。综上所述，本文沿用学术界对于服务补救策略的分类，将其分为功利性补救和象征性补救。

根据服务失误的性质判断确定了应该采取的服务补救策略后，选择由哪一类服务主体来执行服务补救策略是管理者要面对的同等重要的问题。学术界关于服务主体的研究大多集中在人工服务视角，即在服务失误发生后人类员工采取补救措施的有效性分析[7]。虽然有文献对服务补救中的AI客服与人工客服的补救效果进行了对比，但并未得出一致的结论[8]。一方面，有研究认为人类员工富有情感从而带给顾客更多的真诚温暖、共情以及个性化等积极感知[9]；另一方面，也有学者通过实证研究证实AI机器人提供的服务补救能够提升消费者对其产生的功能价值感知、降低隐私风险感知，因而比人类员工的服务补救效果更好[10]。经过对相关文献的梳理和分析，我们认为在不同的服务补救策略下，服务主体的选择不同，也会对消费者的补救满意度产生不同的影响。

2. 服务补救策略与服务主体的交互作用对消费者补救后满意度的影响

根据期望差距理论的内涵，当顾客感知服务水平与预期水平存在负向差距，就会发生服务失败[11]。此时，企业就会采取及时有效的补救措施减小该差距，即本文中所讨论的服务补救策略能够弥补由服务失误带来的负面影响，使顾客在补救后感到满意。

当服务失误情况发生时，企业首先会采取相应的服务补救措施来弥补消费者在接受服务过程中产生的负面影响，使顾客产生宽恕的情绪，以应对顾客在服务失误情况下遭遇的不平衡[12]。此时，企业通常会采取两种补救策略：象征性补救策略和功利性补救策略。

在确定了服务补救策略后，由谁来执行既定的服务补救策略效果更好是企业面临的又一重要问题。企业当前有两种选择：人类员工与AI机器人。选择标准取决于消费者对AI机器人或人类员工在服务补救能力特征上的主观看法[13]。由人工来执行象征性补救策略，消费者可以进行社会互动与情感交流，情感层面的需求得到了满足，从而能够在很大程度上缓解消费者因遭受服务失误而产生的负面情绪[14]。AI千篇一律的道歉或回复，被消费者认为是缺乏诚意的，无法起到安抚消费者情绪的效果。与此相反，功利性补救策略涉及经济补偿，消费者普遍认为AI能够准确快速处理纷繁复杂的信息，并且能够严格按照既定程序与规则完成补救服务，不受人为因素干扰，可以更精确和便捷地获得相应的补偿。AI机器客服的身份披露可以在一定程度上降低消费者的预期[15]，因此， AI机器人提供的功利性补救能够使得消费者的补救后满意度更高。

综上所述，本文提出如下假设：

H1：服务主体与补救策略的交互作用对顾客的补救后满意度产生影响。

H1a：与AI机器人相比，人类员工执行象征性服务补救策略时消费者的满意度更高。

H1b：与人类员工相比，AI机器人执行功利性服务补救策略时消费者的满意度更高。

3. 感知公平和消费者宽恕的链式中介作用

感知公平理论来自社会心理学研究领域，后被引入服务补救领域的研究。感知公平包括感知分配公平与感知互动公平[16]。在服务补救研究领域，感知分配公平是指在服务失误发生后，消费者将自身损失与所获补偿的比值与他人进行比较，对比较结果是否公平的一种主观感知[17]。互动公平是指在服务补救过程中通过社会互动与情感交流，消费者会感知到被理解尊重以及与企业组织沟通交流的平等性。感知公平理论认为消费者在服务补救过程中的公平感知得到满足，能够有效降低甚至消除消费者因为服务失误而产生的不满情绪，甚至产生积极的态度和行为，如消费者宽恕[18]。公平与宽恕的关系已经在心理学领域得到广泛论证。心理学家认为宽恕离不开人们对公平感知的评价和对公平加工脑区的激活[19]。消费者内心重新达到平衡的过程中，其消极情绪得以释放，正面情绪得以增强。宽恕的双重作用使得企业的补救行为能够促使消费者补救后满意[20]。

在利益分配方面，AI客服能够充分发挥在纷繁复杂的信息中客观准确地制定出合理公正的经济补偿方案的优势，消费者普遍认为AI机器人不会受社会地位、关系纽带以及人情世故等因素的影响，会严格按照既定程序与规则不偏不倚地完成无差异化功利性补救服务[21]。在这样认知的影响下，消费者普遍相信AI机器人比人类员工更好地做到分配公平[22]。对于象征性补救策略，比如向顾客解释原因、诚恳道歉、共情回复等，如果采用人工服务，可以增强人与人之间的社会互动与情感交流，消费者会感知到被理解尊重和交流平等，情感需求得到了满足，从而能够触发个体的互动公平感知。AI千篇一律程序化的道歉或回复，在消费者心中是冰冷的例行公事、缺乏诚意与理解，无法起到安抚消费者情绪的效果[23]。Ma等[20]进一步证实了宽恕在补救类型与补救后满意度之间的中介效应。

综上所述，本文将感知公平和消费者宽恕作为理论模型中的链式中介变量进行讨论并提出如下假设：

H2：感知公平和消费者宽恕在服务主体与补救策略的交互作用对补救后满意度的影响中起到链式中介作用。

H2a：与AI机器人相比，人类员工执行象征性服务补救策略，使消费者感知到更高程度的互动公平，消费者宽恕意愿更强，进而满意度更高。

H2b：与人类员工相比，AI机器人执行功利性服务补救策略，使消费者感知到更高程度的分配公平，消费者宽恕意愿更强，进而满意度更高。

综上所述，本文的理论模型如图1所示。

三、 研究设计与数据分析

1. 主效应检验

（1）实验设计

为考察不同服务补救策略（象征性补救vs功利性补救）与不同服务主体（人类员工vs AI机器人）的交互作用对消费者补救后满意度的影响，实验1采用2×2组间实验设计，通过Credamo平台招募被试240人（已剔除无效样本20份），平均随机分配到4个实验组，样本描述性统计如表1所示。其中21～40岁参与者占85.42%，本科及以上学历占88.75%，月收入水平在2000～10000元占比80.42%，基本属于当前消费的主力人群。

参与者首先被要求回答两项筛选问题（1.您在网络购物中是否遭遇过服务失误的情况？2.您在之前的网络购物体验中是否使用或接触过AI机器人提供的服务？），以确保其有服务失误、AI服务方面的经历。接着让参与者阅读一段材料（材料以文字+聊天截图的方式呈现）。服务补救情景实验材料内容描述如表2所示，最后让参与者完成操纵检验和消费者宽恕意愿的量表。

（2）变量的测量

补救后满意的测量量表改编自Holloway等[24]和 Boshoff等[25]研究量表，包含4个题项：“我认为该商家采取的服务补救措施很好”“我对该商家处理服务失误的方式很满意”“我对服务补救提供者的补救服务很满意”和“我对服务补救提供者提供的服务补救结果很满意”。变量测量所使用的量表均为Likert7点量表，参与者须对每个测试项目从1（非常不同意）到7（非常同意）进行打分。该量表的Cronbach’s α值为0.896。

此外，被试还阅读并完成了服务补救策略与服务主体操纵检验的测量，题项为“您认为当前的补救策略更倾向？”（1=象征性补救、7=功利性补救）“您接受的服务主体更倾向？”（1=AI机器人，7=人类员工）。为了检验实验情境的外部效度，还测量了被试对于该实验情境的真实性评价，题项为“您认为这个服务失误发生后的服务补救情景和现实相符程度有多大？”（1=非常不符合、7=非常符合）。

（3）实验结果与分析

①操纵检验

由独立样本T检验可知，在象征性和功利性补救策略下，消费者感知的服务补救策略存在显著差异（M象征性补救=2.28，SD=1.20，M功利性补救=5.60，SD=0.83，t=-24.994，p＜0.001），服务补救策略的操纵取得了成功。对服务主体进行独立样本T检验，结果显示：MAI机器人=2.03，SD=0.86，M人类员工=5.92，SD=0.87，t=-35.045，p＜0.001），服务主体的操纵取得了成功。此外，本文还对被试感知的情境真实性进行检验，结果表明，被试认为实验情境比较符合现实生活的在线服务补救情况（M情景真实性=5.625>4，t=12.456，p<0.001），这说明本文的实验结果具有较高的外部效度。

②假设检验