客戶如何看待機器人和真人給予的好消息/壞消息?

許多管理者擔心,演算法會疏遠那些寧願與真人打交道而不願與機器人打交道的人。沃頓商學院教授龐托尼(Stefano Puntoni)的最新研究著眼於用戶的態度是如何受到演算法和人類決策的影響的。

當一家公司的代表做出有利於顧客的決定時,例如批准他們的貸款申請或黃金會員身份,客戶會對該公司感覺良好。但當一個演算法得出同樣有利的結論時,那些溫暖而模糊的感覺往往會消失。

這一令人驚訝的差別在一篇新的論文中被揭示出來,該論文研究了顧客對於人類還是電腦程式決定了他們的命運會有如何不同的反應。

在這項研究中,沃頓商學院市場行銷教授斯特凡諾·龐托尼(Stefano Puntoni)和他的同事們發現,當客戶從一個人那裏得到積極的決定時,他們最開心;當通過演算法做出積極的決定的時候,他們不太開心;當消息不好時,他們對人和機器都同樣不開心。

龐托尼在接受採訪時表示:“有趣的是,企業通常會告訴你,他們不願意讓演算法來做決定,因為他們擔心傳遞壞消息時會產生問題。但我們在研究中並沒有發現這一點。事實上,當你傳遞的是好消息,但卻是用演算法來做決策,才會帶來負面影響。”龐托尼在SiriusXM上的《沃頓每日商業評論》節目中如是表示。

研究人員認為,這一結果可以通過歸因理論(attribution theory)來解釋,歸因理論是一個心理學術語,指的是人們如何詮釋自己的經驗和感知,以瞭解自己在世界上的位置。簡單地說,人們有自我感覺良好的心理需求,這有助於將一個好的結果歸因內化,將一個壞的結果歸因外化。當一個真人代表公司批准客戶提出的一項請求時,客戶會將其歸因於自己的模範行為、社會地位、優秀的信用評分或其對公司的價值。當決策者是機器人時,這就讓他們很難如此歸因。

“事實上,當你給客戶提供好消息時,使用演算法卻會有負面效果。”—斯特凡諾·龐托尼

“這些公司的決策是對我們自身某些特徵的診斷,”龐托尼說,“當一個真人做出決定時,人們會發現更容易將這些好的結果內化歸因。現在他們得到了自己想要的東西,如果是真人做出這一決定會比演算法更讓他們感覺良好。

而當他們得到負面消息時,情況就不同了。消費者會將不良結果外化歸因,以保護他們的自我價值感。

“我們發現,客戶會責怪決策者為什麼他們沒有得到想要的東西。在這種情況下,無論是人還是機器做出的決定,他們都會感覺不滿。他們只是使用不同的策略將結果歸因外化。”

這篇題為《點贊還是抱怨:消費者對演算法與人類決策的反應對比》(Thumbs Up or Down: Consumer Reactions to Decisions by Algorithms Versus Humans)的論文發表在8月版的《市場研究雜誌》和最近的《麻省理工斯隆管理評論》上。其他共同作者有德克薩斯大學奧斯汀分校的亞爾辛教授(Gizem Yalcin);伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校吉斯商學院林教授(Sarah Lim);以及康奈爾大學的行銷學教授奧塞萊爾(Stijn M.J. van Osselaer)。

“我們發現,客戶會責怪決策者為什麼他們沒有得到自己想要的東西。”—斯特凡諾·龐托尼

對舊行為的重新審視

這篇論文記錄了教授們用來測試他們理論的10項獨立研究,其方法新穎。已經有大量的軼事和科學證據表明,客戶對演算法反感。如果有選擇,消費者通常不喜歡機器人來管理服務投訴,也不願意使用軟體來獲取醫療建議或預測股價。

但教授們想知道當客戶別無選擇時會發生什麼。這是第一篇研究演算法與人類決策如何影響客戶態度對比的論文。

作者寫道:“我們的研究背景具有管理學上的重要性。隨著公司越來越多地部署演算法來簡化任務、降低成本和提高效率,經理們越來越擔心使用演算法決策會疏遠客戶。

龐托尼還指出了研究結果中的諷刺意味:“如果你仔細想想,演算法應該比人類更客觀、更公正。因此,如果演算法說這是你應得的,也許這是你可以對自己做出的更好的推斷。但我們發現人們並沒有這樣想。他們只是對真人給出好消息的反應比演算法給出的反應更積極。

人性化機器人

公司可以做什麼來減輕演算法的負面後果?根據這項研究,一種解決方案是將機器人擬人化。將演算法擬人化,使其看起來更像一個人,可能會讓客戶在收到正面消息時對結果感覺更好。

學者們通過一項研究測試了這一想法。參與者被告知他們正在向一家鄉村俱樂部提交申請。根據具體情況,應用程式分別由1)機器人;2)名叫山姆的真人;或3)名叫山姆的卡通人物的演算法進行審查。儘管所有應用程式都被接受,但當與真人打交道時,參與者對俱樂部的感覺更好,而與機器人打交道時則感覺更糟糕。但他們對真人和類人機器人的感覺也同樣積極。

該論文指出,許多公司已經在嘗試將演算法和人類決策相結合的策略。但作者認為,僅僅讓員工觀察這些自動化功能是不夠的;如果公司想要更好的客戶回饋,真人需要積極地參與其中。

龐托尼還向那些依靠演算法執行人力資源任務的公司提供了警示性指導,例如發送求職入圍者名單或判斷績效。為這些任務部署演算法可能會對整個公司產生影響。

他說:“我們發現,當用一種演算法來決定員工的好壞時,人們會感到有點疏遠和被物化,這可能會影響員工對公司和同事的感覺。”

 

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"客戶如何看待機器人和真人給予的好消息/壞消息?." China Knowledge@Wharton. The Wharton School, University of Pennsylvania, [15 十二月, 2022]. Web. [14 June, 2024] <https://www.knowledgeatwharton.com.cn/zh-hant/article/11003/>

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客戶如何看待機器人和真人給予的好消息/壞消息?. China Knowledge@Wharton (2022, 十二月 15). Retrieved from https://www.knowledgeatwharton.com.cn/zh-hant/article/11003/

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"客戶如何看待機器人和真人給予的好消息/壞消息?" China Knowledge@Wharton, [十二月 15, 2022].
Accessed [June 14, 2024]. [https://www.knowledgeatwharton.com.cn/zh-hant/article/11003/]


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