CHÚC MỪNG NHÓM SINH VIÊN LỚP TMĐT2023.2 CÓ BÀI BÁO ĐƯỢC CHẤP NHẬN TẠI HỘI NGHỊ QUỐC TẾ ICDTA 2026 (SCOPUS)
International Conference on Digital Technologies and Applications (ICDTA 2026) là Hội nghị Quốc tế về Công nghệ Kỹ thuật số và Ứng dụng lần thứ 6, dự kiến diễn ra từ ngày 09 – 10/10/2026 tại Vaughn College of Aeronautics and Technology, New York, Hoa Kỳ.
ICDTA 2026 tập trung vào các chủ đề chuyên sâu trong lĩnh vực công nghệ kỹ thuật số và ứng dụng, bao gồm Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning), Xử lý tín hiệu, Mạng máy tính và Truyền thông, Hệ thống nhúng và Chuyển đổi số. Các bài báo được chấp nhận tại hội nghị sẽ được xuất bản trong Lecture Notes in Networks and Systems (LNNS) của Springer Nature và được đánh chỉ mục trong Scopus (Q4).
Mã ISSN: 2367-3370
Nhà xuất bản: Springer Nature
Thông tin Hội nghị: https://www.icdta.ma/
Tên bài báo: “Understanding Consumer Adoption of AI-Powered Shopping Tools: The Effects of Performance Expectancy, Effort Expectancy, and Social Influence”
Sinh viên thực hiện:
- Vũ Ngọc Bảo Trâm – MSSV: 23521620 – Lớp TMĐT2023.2 – Đồng tác giả
- Nguyễn Minh Thuận – MSSV: 23521552 – Lớp TMĐT2023.2 – Đồng tác giả
Giảng viên hướng dẫn: ThS. Lý Đoàn Duy Khánh
Abstract:This study examines consumer adoption of AI-powered shopping tools by contextualizing the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) within the emerging AI-assisted shopping environment. Specifically, the study investigates the effects of AI Shopping Performance Expectancy (ASPE), AI Shopping Effort Expectancy (ASEE), and AI Adoption Social Influence (AASI) on consumers’ Intention to Use AI-Powered Shopping Tools (IUAIS), as well as the subsequent effect of intention on AI-Powered Shopping Tool Use Behavior (ASTUB). Data were collected through structured questionnaires from 283 Generation Z consumers in Ho Chi Minh City with prior experience using AI-powered features on e-commerce platforms. The results indicate that ASPE and AASI positively and significantly influence IUAIS whereas ASEE does not exhibit a significant effect. Furthermore, IUAIS strongly and positively predicts actual usage behavior. The study contributes to the literature by extending the application of UTAUT to the context of AI-assisted shopping and highlighting the importance of performance-related expectations and social influence in shaping consumer adoption. From a practical perspective, the findings suggest that e-commerce platforms and AI service providers should emphasize the tangible benefits of AI-powered shopping tools and leverage positive social influence to encourage consumer adoption and actual use.
