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Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Effekte der KI-Unterstützung im Online-Kundenfeedback-Management; Veränderungen der Beantwortungspraktiken
Organization Unit
Authors
  • Rafael Dubach
Supervisors
  • Gerhard Schwabe
  • Dzmitry Katsiuba
Language
  • German
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date 2022
Abstract Text This work aims to answer how the efficiency, as well as working practices of authors in the field of online customer feedback management, are changed by Artificial intelligence (AI). For this purpose, data from the ReAdvisor-Project of the Institute of Computer Science at the University of Zurich was used. As part of this analysis, the working methods of 13 different authors were observed when responding to online reviews. The authors worked in three different settings, each of which differed in terms of the tools available for responding to reviews. Depending on the setting, the tools were supported by AI or not. For this purpose, 108 hours of video material were coded, resulting in 1583 answered customer reviews. On this basis, the working methods of the authors and the effect of AI on their work were analysed. The analysis shows that the efficiency of the work can be significantly increased through AI support. This was particularly the case in the setting where all available AI tools were used. In this setting, the authors are 118 seconds faster in answering a review than in the setting without AI support. In addition to efficiency, authors' working practices also changed. The AI support made quality checking more excessive. Also, certain activities of the authors shifted or became partly obsolete. In addition, it was observed that especially for untrained authors, the AI took on the role of a cooperation partner.
Zusammenfassung Das Ziel dieser Arbeit ist es zu beantworten, wie sich die Effizienz sowie die Arbeitspraktiken von Autoren im Bereich des Online-Kundenfeedback-Management durch Künstliche Intelligenz verändert. Dafür wurden Daten des ReAdvisor-Projekts des Instituts für Informatik der Universität Zürich verwendet. Im Rahmen dieser Analyse wurde die Arbeitsweise von 13 verschiedenen Autoren bei der Beantwortung von Online-Rezensionen beobachtet. Die Autoren arbeiteten in drei verschiedenen Settings, die sich jeweils in Bezug auf die verfügbaren Hilfsmittel zur Beantwortung der Rezensionen unterschieden. Je nach Setting wurden die Tools durch Künstliche Intelligenz unterstützt oder nicht. Dafür wurden 108 Stunden an Videomaterial kodiert, welches in 1583 beantworteten Kundenrezensionen resultierte. Auf dieser Grundlage wurde die Arbeitsweise der Autoren und der Effekt von künstlicher Intelligenz auf deren Arbeit analysiert. Die Analyse zeigt, dass sich die Effizienz der Arbeit durch KI-Unterstützung signifikant steigern lässt. Dies besonders im Setting, bei welchem alle vorhandenen KI-Tools zur Verfügung standen. In diesem Setting sind die Autoren 118 Sekunden schneller beim Beantworten einer Rezension als im Setting ohne KI-Unterstützung. Neben der Effizienz veränderten sich auch die Arbeitspraktiken der Autoren. Durch die KI-Unterstützung wurde die Qualitätsprüfung exzessiver durchgeführt. Auch haben sich gewisse Aktivitäten der Autoren verschoben oder wurden teilweise obsolet. Zusätzlich konnte beobachtet werden, dass besonders bei unausgebildeten Autoren die KI die Rolle eines Kooperationspartners eingenommen hat.
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