技术还是服务体验？探索RSA餐厅中消费者行为意向的双路径模型：基于TAM与SERVQUAL的整合研究

本综述系统探讨了机器人服务自动化（RSA）在餐饮业中的应用及其对消费者行为意向的影响。研究通过两项互补性研究（Study #1和Study #2），整合技术接受模型（TAM）、统一技术接受与使用理论（UTAUT）及服务质量模型（SERVQUAL），揭示了感知易用性（PEOU）、享受感、服务质量及满意度对消费者使用意向（BI）、重访和推荐意愿的关键作用。研究强调需平衡技术效率与顾客中心策略，为RSA在服务业中的实践提供理论支持和战略指导。

　　

1 引言

服务行业近年来经历了显著的技术变革，机器人服务自动化（RSA）技术——包括自助服务亭、机器人、自动化点餐系统和人工智能驱动的客户服务——正从根本上改变服务的运营和客户互动方式。国际机器人联合会报告显示，服务机器人的购买和安装数量创下历史纪录，在旅游和酒店业中尤为明显。现代餐厅日益依赖数字平台进行订单管理、客户关系维护和服务交付优化。此外，COVID-19大流行加速了人们对非接触式和自动化服务的兴趣，因为企业寻求在酒店环境中减少身体接触并保持服务连续性。尽管有这些优势，整合新技术也带来了与客户接受度、员工培训和保持酒店服务的人性化元素相关的挑战。消费者表现出与服务提供者进行情感互动的需求，而不是与RSA技术互动。随着行业的不断发展，理解影响这些技术成功采用的行为相关因素变得越来越关键。

现有研究常常忽视消费者在RSA驱动的餐厅体验中的行为是如何由技术感知和服务动态共同塑造的更广阔图景。缺乏从技术接受和服务体验双重视角调查消费者接受RSA驱动因素的研究。为填补这一空白，本研究探索消费者如何通过两种不同方法评估餐厅中的RSA：（1）技术接受因素如何影响用户使用RSA的行为意向（BI）；（2）服务体验如何影响消费者未来的BI，如他们的重访和推荐意向。在此过程中，研究开发了一个整合这两种视角的研究模型，反映了技术与消费者行为之间多方面的关系。为实现这些目标，我们的研究以三个互补的理论框架为指导：技术接受模型（TAM）、统一技术接受与使用理论（UTAUT）和服务质量SERVQUAL模型。TAM和UTAUT提供了用户感知（如感知有用性、易用性和便利条件）如何塑造RSA技术接受的见解，而SERVQUAL为评估RSA增强体验中的服务质量、客户满意度和价值提供了支持。通过桥接这些框架，我们捕捉了消费者意向的技术和体验决定因素。通过Study #1和Study #2，工作探索了（1）技术接受如何影响BI；以及（2）服务体验如何影响未来BI，整合关键构念以探索技术与消费者行为之间的多面关系。因此，它扩大了我们对消费者在利用RSA技术的餐厅中如何行为的理解，并阐明了技术使用和服务质量感知如何相互作用以塑造未来消费者关于使用RSA的餐饮设置的行为，为餐厅和类似服务提供战略指导以提高客户满意度并鼓励重复光顾。

2 理论背景

2.1 服务情境中的RSA技术

RSA包含这两种形式的自动化，尽管它们在范围上有所不同，例如物理性与数字性、人类互动和复杂性。由于技术进步和不断变化的消费者需求，两种类型的RSA都经历了显著的增长和发展。尽管看似未来主义，RSA在酒店和餐厅中的使用正变得越来越普遍。通过自动化重复或耗时的任务，RSA可以提高效率并加速服务，改善服务质量和客户满意度。Belanche等人强调，成功实施这些技术需要一种全面的方法，考虑技术、组织和人为因素，以及特定的概念背景和所讨论的行业。

2.2 技术接受视角（TAM和UTAUT）

技术与BI之间的关系已在多个学科中得到广泛研究，但我们对这种复杂关系的理解仍存在一些矛盾和空白，尤其是在旅游和酒店领域。早期的理论框架，特别是Davis开发的TAM，建立了感知有用性、易用性和使用技术的行为意向之间的基本联系。然而，这种线性方法因其对技术采用行为的简化观点以及其适用性和假设而日益受到批评。许多研究对TAM进行了实证验证并将其扩展到各种情境。Venkatesh和Morris在TAM2中扩展了TAM，加入了社会影响和便利条件等额外决定因素。Venkatesh等人后来开发了UTAUT，加入了努力期望、绩效期望和便利条件，从而拓宽了TAM的原始视角。这些扩展表明，采用不仅取决于有用性和易用性，还取决于社会背景和使能资源。在银行、零售和医疗保健领域的实证测试普遍支持这种拓宽的观点。基于此逻辑，TAM预测，当服务技术易于交互时，客户更可能认为其对完成服务任务有用，并形成使用它的有利态度。然而，Figueiredo等人最近的RSA研究发现感知易用性与态度之间没有联系，表明这种预测可能不适用于机器人服务。因此，我们提出：

H1. 感知易用性影响感知有用性和态度。

正如Ma等人研究所引用，消费者相关的心理和人口因素影响技术采用，包括技术态度和准备度等因素。Ghazali等人指出，与新性高度相关的兴趣，对于寻求新奇体验者往往很高；然而，随着新奇效应的消退，满意度会随着时间的推移而减弱，因为易用性和感知有用性不是采用新技术的主要驱动因素。同时，研究结果表明，具有更多技术经验或创新态度的用户表现出更强的采用新服务技术的意向。因此，我们提出：

H2. 技术相关因素（技术态度、对RSA的兴趣、采用者类别）影响感知易用性和感知有用性。

此外，情感和个人因素起着重要作用：例如，技术恐惧或焦虑可能抑制一个人拥抱服务机器人的可能性，尽管其具有明显的效用；而积极的情感如使用技术的享受可以增强采用意向。这些矛盾的发现表明了一种比先前假设的更复杂的关系，使我们确立：

H3. 享受感和适当性塑造感知易用性和有用性。

与TAM和相关计划行为理论一致，该理论认为对行为的有利态度增加了一个人执行该行为的意向，可以预期在服务机器人情境中，如果客户认为在餐厅使用RSA是个好主意（态度），他们将更倾向于打算使用或接受这种技术在其服务体验中。酒店业的实证研究同样发现态度是使用自助服务技术意向的最强预测因素之一。因此，我们认为：

H4. 对RSA的态度直接影响使用该技术的BI。

2.3 服务体验视角（SERVQUAL及相关构念）

服务是无形的表演，其质量取决于期望、响应性和感知价值。在餐厅设置中，例如，整体服务体验通常被建模为质量维度的组合，如物理环境、食品和饮料质量、服务交付和价格/价值。机器人可以模仿人类行为并减轻许多与人类相关的服务失败，提供一致和个性化的体验。然而，其缺乏社会温暖可能让一些客户感到不安。

尽管存在这种限制，RSA在许多服务情境中的净效应一直是积极的，特别是在服务质量的功能方面，如速度和准确性。此外，配备客户数据的机器人可以个性化服务（通过姓名称呼客户，记住偏好），可能增强体验的感知价值。高质量是传统服务接触中客户满意度和感知价值的众所周知的前因，这些关系在通过自动化增强服务质量时同样适用。因此，我们提出：

H5. RSA服务质量积极影响客户满意度和感知价值。

2.4 接触后消费者行为

在营销和旅游文献中，行为意向指的是客户陈述的未来从事某种行为的可能性，如重访服务提供者或将其推荐给他人。许多研究使用不良的假设BI测量，导致Hutchinson等人建议将重访和推荐意向配对以更准确地捕捉体验后行为。推荐意向意味着产生积极的口碑推荐，因为消费者经常根据他们之前的积极体验向朋友和家人推荐产品和服务。值得注意的是，来自他人的积极认可也可以加强技术采用。Kaur等人发现，听到同伴的有利体验会激励潜在用户尝试新技术，创造一个良性循环，其中积极体验产生积极口碑，进而推动进一步采用。因此，我们提出：

H6. 对RSA的满意度增加重访和推荐餐厅的意向。

先前在餐厅的研究一致表明，两个特定的体验后评估——客户满意度和感知价值——是重访和推荐意向的关键预测因素。在RSA情境中，如果服务机器人的部署导致更高的价值，我们预期它同样会导致更强的重访和推荐餐厅的意向。因此，我们假设：

H7. 从RSA衍生的感知价值同样促进重访和推荐意向。

总体而言，这个理论框架结合了技术采用视角和客户体验视角，在一个单一模型中捕捉了初始接受的前因（H1–H4）以及服务评估和忠诚度的后果（H5–H7）。因此，它认识到在酒店业成功整合RSA既需要让客户接受技术，也需要提供一种促进满意度和重复光顾的体验。这种全面方法特别及时，因为关于酒店业服务机器人的研究，特别是在西方情境中，尚处于初期阶段。通过在两个不同的文化环境（葡萄牙和中国）中检查这些关系，我们的研究旨在评估这些理论链接在不同情境中的稳健性，从而解决文献中的一个显著空白。以下部分将详细说明用于测试这些假设的方法和数据。

3 材料与方法

正如文献中所见，客户对机器人和自动化服务的意向是由技术、心理和互动考虑因素塑造的，这些因素不同于影响传统服务接触意向的因素，表明需要扩展和验证现有框架。虽然TAM、UTAUT和SERVQUAL等框架常用，但大多数关于RSA采用的研究倾向于关注单个国家，限制了对国家如何影响采用的理解。在亚洲进行的研究显示，消费者对自动化的反应可能与欧洲或北美显著不同。此外，考虑到Yam等人发现的证据，表明亚洲人可能由于文化因素（如历史、宗教和接触）比西方人更接受机器，我们首先在Study #1中应用TAM和UTAUT，使用来自中国和葡萄牙的数据，这两个市场在文化和技术上不同，并提供关于RSA接受的跨文化视角；然后进行Study #2，考察RSA服务体验如何影响中国市场的BI，其中RSA采用已经更加成熟。

3.1 Study #1

本研究采用在线调查实证检验H1至H4。具体而言，它通过整合TAM和UTAUT来检查消费者对自动化服务的态度。通过这个框架，研究检查了影响消费者对RSA的感知和接受的关键因素，提供了他们愿意在服务设置中采用此类技术的见解。

3.1.1 数据收集

Study 1基于总共668份有效回复，通过在线调查收集，该调查在葡萄牙和中国使用Qualtrics平台进行。为确保清晰度和准确性，问卷经过双重翻译过程翻译成葡萄牙语和普通话，采用回译方法以保持语言一致性。此外，对21名参与者进行了预测试以收集反馈并识别任何潜在的翻译问题。调查通过社交媒体渠道广泛分发，包括葡萄牙的Facebook、Instagram和WhatsApp，以及中国的微信。鉴于本研究的探索性性质以及在葡萄牙和中国等国家访问具有RSA经验的不同用户的挑战，便利抽样是确保大型多样化数据集的实用且适当的选择。

3.1.2 维度测量

最终问卷由11个主要部分组成，关于研究变量的问题是基于其他研究人员先前使用的测量量表开发的，主要是Abou-Shouk等人和Oliveira等人，以测量与使用RSA的行为意向相关的维度。

3.1.3 研究结果

本研究使用SmartPLS 4.1应用偏最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）并分析研究维度对客户态度和使用RSA意向的影响。本研究的样本包括668名个体，代表了多样化的人口统计特征。其中，44.2%为男性，54.5%为女性，1.3%选择不透露性别。最大的年龄组是18-25岁（63.6%），其次是26-35岁（11.6%）和56-65岁（8.5%）。在国籍方面，53.3%的受访者是葡萄牙人，46.7%是中国人，3.4%是巴西人。这种文化异质性为关于消费者感知和与RSA相关的服务体验的比较见解提供了稳健基础。

为评估测量模型，检查了几个标准：指示器可靠性，所有反射性载荷超过0.5；内部一致性，由超过0.7的Cronbach's alpha值确认；收敛效度，通过平均方差提取（AVE）高于0.5评估；和复合可靠性，也满足0.7的阈值。此外，使用Fornell-Larcker、Heterotrait-Monotrait和交叉载荷标准验证了判别效度。表1显示了每个潜在构念的反射性指示器载荷、AVE、复合可靠性（CR）、一致可靠性（RhoA）和Cronbach's alpha的结果。

为评估潜在共线性问题，分析了方差膨胀因子（VIF）值，遵循Hair等人的建议，即VIF值应低于5。结果确认共线性在本研究中不是问题，因为记录的最高外部VIF值是3.381（Interest2）。Hair等人建议评估结构模型的关键标准是确定系数（R2）和路径系数的显著性，如图4所示。R2值表示因变量中由模型解释的方差比例，范围从0到1，较高值反映更好的解释力。图1中的R2值表明合理的解释力，“感知易用性”为0.546，“使用RSA的行为意向”为0.651。

应用Bootstrapping生成置信区间并评估关系的显著性。表2提供了假设测试结果的详细总结。表显示了用于验证最初提出的前四个假设的路径系数、t值和p值。

进行了多组分析以探索中国和葡萄牙样本之间的结构差异，结果表明在两国大多数假设路径的关系稳健且统计显著。这种一致性表明在多样化文化情境中广泛共享的RSA接受框架。然而，出现了一些跨国差异。在中国，“使用RSA的兴趣”显著预测“感知有用性”，这种关系在葡萄牙未观察到。相反，“RSA使用适当性”在葡萄牙对有用性感知有强烈影响，但在中国不显著。此外，虽然“技术态度”在葡萄牙影响使用态度，但在中国样本中未显示统计效应。这些分歧可能反映了与服务体验相关的不同期望和价值观，强调了定制机器人服务策略的重要性。

3.2 Study #2

为测试RSA服务体验对消费者行为意向的影响（H5–H7），Study #2还使用了一项在线调查，针对具有先前RSA经验的中国用户。

3.2.1 Study #2的样本和数据收集

本研究的数据通过在线调查收集，该调查使用在Qualtrics平台上构建的问卷并在中国分发，鉴于中国在RSA餐厅方面的广泛经验。使用非概率便利样本分发调查，该调查通过MS Teams与10名参与者进行了预测试，他们被要求提供额外反馈。此预测试导致一些语言修订，然后问卷通过微信和新浪微博（中国两个最受欢迎的社交媒体平台）在线分发。

从中国参与者收集了573份回复的随机样本，其中294人（51.3%）曾参加过自动化服务场所，因此被考虑在本研究中。自动化服务空间使用技术和自动化管理服务过程的各个方面。服务空间的特点是最小的人类互动，并依赖自助服务技术使客户能够下订单、支付和接收服务，无需服务员或收银员的协助。首先，我们询问受访者访问了哪种类型的自动化服务空间，有五个选项：（1）酒店，（2）餐厅，（3）实体店，（4）虚拟店，和（5）其他场所。大多数受访者表示他们曾参加过自动化餐厅（46.93%），导致最终样本为138名参与者。接下来，我们询问参加RSA餐厅的频率：（1）一次或两次（27.55%）；（2）几次（60.54%）；或（3）定期（9.5%）。关于各种形式的自动化，受访者报告他们通常遇到以下选项：（1）服务机器人，（2）智能桌，（3）面向客户的显示器，（4）二维码订购，（5）聊天机器人服务，（6）数字支付，（7）面部识别，（8）自助亭，和（9）其他（由受访者指明）。最受欢迎的似乎是聊天机器人（27.27%）。

为更好地理解餐厅中使用的机器人类型，我们要求受访者指明他们遇到的服务机器人种类。他们的回答显示，70.4%由食品配送机器人服务（见图2），24.14%由人形机器人服务员服务（见图3），4.76%由其他类型的机器人服务。

大多数受访者（81%）是年轻人（22-36岁）。多数持有学士学位（63.2%），其次是硕士学位（16.3%）。关于就业，74%在工作，其中32.3%为自由职业者，24.4%为雇员。在收入方面，53.1%能够维持其生活方式，26.2%报告困难，18.2%生活舒适。

3.2.2 变量测量

原始研究工具包括31个问题，采用7点李克特量表（见附录中的表A1），辅以三个筛选问题和一个 demographic 问题集。使用了三个主要参考文献（Cronin和Taylor；Hutchinson等人；Kaur等人）并 adapted 以构建研究工具。

3.2.3 Study #2结果

再次使用SmartPLS 4.1软件探索PLS-SEM并评估研究维度如何影响重访和推荐配备服务机器人的餐厅的意向。测量模型的评估包括几个因素，如指示器可靠性（反射性指示器载荷超过0.5）、项目可靠性（由超过0.7的Cronbach's alpha值指示）、收敛可靠性（使用超过0.5的平均方差提取测量）、内部一致性（由超过0.7的复合可靠性评估）和判别效度（由交叉载荷标准确定）。我们决定排除Quality #5（0.131），因为其低因子载荷和对整体构念效度的贡献有限；然而，我们将使用Quality #6，因为它接近截止点。表3显示了每个潜在变量的反射性指示器载荷、AVE、CR、RhoA和Cronbach's alpha。

AVEs的平方根超过构念间相关性，并且判别效度存在。所有内部VIF值未显示多重共线性迹象。在拟合良好的模型中，结构VIF系数不应超过4.0；在本研究中，最高内部VIF是Quality #19的2.352。

图4呈现了结构模型，显示了所有系数的beta值、外部模型载荷、因变量的R平方调整和估计的模型拟合。标准化均方根残差（SRMR）反映了观察到的和模型隐含的相关矩阵之间差异的平均幅度。由于SRMR约为0.092（低于0.1），我们可以假设模型拟合良好。

我们使用具有5,000次迭代的Bootstrapping分析计算t值并评估所有假设关系的直接效应。假设如果t值大于临界值（t值>1.96），并且p值小于0.05，则接受假设的统计显著性。表4总结了假设检验，并显示了运行Bootstrapping程序后外部载荷的均值、标准差、t统计量和p值（95%置信区间）。路径系数、t值和p值允许我们接受所有提出的假设。

4 讨论

4.1 Study #1

Study #1确认了TAM和UTAUT的核心假设，强调感知有用性、易用性和态度作为RSA采用的关键预测因素。态度作为最强的驱动因素，具有高的行为意向路径系数（0.807），表明有利的感知显著增加使用可能性。此外，态度由易用性、有用性和享受感塑造，强化了其在采用中的核心作用。

本研究的一个特别有趣的见解是“RSA使用享受感”和“感知易用性”之间的关系（0.299）。这表明当用户发现RSA使用愉快时，他们也认为它更容易操作。这一发现与用户体验设计中的当代研究一致，该研究认为与技术的积极情感参与可以减少认知努力，使系统感觉更直观和 effortless。本质上，当用户发现体验愉快时，他们更可能深入参与，克服小的可用性挑战，并将技术整合到他们的日常工作中。虽然使用RSA的兴趣积极影响易用性（0.101）和有用性（0.129），但效应大小明显较小。这表明虽然对技术的兴趣可以产生初始参与，但除非技术提供明确的好处，否则不一定转化为长期的感知易用性和有用性。这一发现突出了AI采用中的一个潜在挑战：对AI的热情并不总是等同于持续使用，除非用户发现系统中的具体价值。

在假设检验中，一般技术态度对感知有用性和感知易用性缺乏影响可能由于几个因素。首先，一般技术态度可能不直接影响对特定技术（如RSA）的感知，因为有用性和易用性的感知通常由个体经验和情境因素塑造，而不是广泛的一般态度。技术应用的情境也起着关键作用，因为因素如先前类似技术的经验、信任和品牌形象可能对感知有用性和易用性有更强影响。此外，其他构念，如技术自我效能或系统设计，可能中介或调节技术态度与关键接受因素之间的关系，从而减少一般技术态度的直接影响。最后，样本的人口统计或文化特征，如年龄或先前接触类似技术，可能影响一般技术态度与技术感知之间关系的强度。未来研究可能受益于检查潜在中介或调节因素，并考虑额外情境因素以更深入理解此情境中技术接受的动态。

此外，易用性在塑造感知有用性中起着关键作用（易用性→有用性：0.342）。这支持了TAM中的先前发现，该模型提出如果系统易于导航，用户将看到更多价值，使他们更可能将其整合到他们的工作流程中。 together，这些关系表明一个设计良好、愉快且用户友好的AI系统可以显著提高采用率，因为可用性和享受感驱动实用价值的感知。

另一个值得注意的发现是技术采用类别与感知易用性之间的关系（0.248）。这表明来自不同技术采用背景的用户以不同方式感知RSA的可用性。更熟悉先进技术的用户可能发现它更容易使用，而接触较少的用户可能认为它更复杂。这强调了定制 onboarding 体验的重要性，其中具有不同技术熟练程度的用户 receive 定制支持和指导。此外，RSA对给定任务的适用性影响其感知有用性（r=0.160）。中国和葡萄牙消费者之间发现的轻微差异强化了文化敏感服务设计的需要，因为RSA接受似乎不仅由技术感知塑造，还由围绕服务质量和适当性的本地规范和期望塑造。

4.2 Study #2

Study #2结果支持了先前研究，同时提供了进一步见解并增加了现有知识体系，所有提出的假设得到支持。确认满意度激励客户再次使用服务（其中观察到最稳健的关系 between 机器人服务满意度和重访意向，β=0.637）并推荐服务提供者（β=0.601），与Bujisic等人一致。

本研究考虑了Dolnicar等人关于消费者意向的警告。它旨在通过结合两个构念（重访和推荐）来建模未来意向行为来克服它，遵循Hutchinson等人开发的方法。两个构念的强阳性结果支持此模型背后的预期概念，该概念假设来自RSA服务的满意度和感知价值影响接触后行为，与Kaur等人的结论一致。

4.3 贡献与定位

锚定于技术接受理论和服务体验研究，本研究在RSA enabled餐厅中整合TAM/UTAUT与SERVQUAL，跨越两个互补调查（Study 1：葡萄牙/中国；Study 2：中国）。本研究的核心贡献是消费者对餐厅中RSA的接受更强烈地由情感而非认知说服路径驱动。享受感和满意度作为态度、重访意向和推荐意向的中心决定因素出现，超过了传统强调的因素如有用性和价值的影响。

方法学追踪了一个连贯的路径从采用前感知→态度→意向到接触后服务质量/价值/满意度→重访和口碑。与接受理论一致，PEOU预测态度和PU（PEOU→ATT：β=0.431；PEOU→PU：β=0.342），并且态度是BI的主要前因（ATT→BI：β=0.807）。在体验方面，RSA质量与满意度和价值正相关，进而驱动重访和推荐意向（SAT→重访：β=0.637；SAT→推荐：β=0.601；价值→重访：β=0.601），强化了可用性/质量与下游行为意向之间已建立的联系。因此，本文通过实证挑战像TAM/UTAUT这样的传统采用模型的预设（这些模型主要 foregrounded 认知前因）为技术采用文献增加了关键细微差别。

我们做了三个额外贡献。首先，我们识别了一个情感到可用性机制：享受感→PEOU（β=0.299），表明积极情感降低感知努力并可以间接提升意向——支持“为愉悦设计”作为一个可行杠杆。其次，我们为特质级技术热情建立了一个边界条件：一般技术态度不预测PEOU或PU（Study 1），从而 refine 了关于TAM/UTAUT在机器人服务情境中普遍性的假设。第三，出现跨文化不对称：兴趣→PU在中国显著但在葡萄牙不显著，而适当性→PU在葡萄牙显著但在中国不显著，激励市场特定的定位，分别强调新奇/效能与情境契合线索。

因此，通过链接采用前过程（Study 1）到接触后评估（Study 2），结果表明享受感和适当性提升PEOU/PU，而服务质量和价值维持重访和口碑意向。模型诊断（例如，SRMR≈0.092，Study 2）和解释方差（R2(BI)=0.651，Study 1）表明整合路径在意向中占了 substantial 量的方差，将核心消费者心理机制与可操作的服务设计选择对齐（见附录中的表2A）。

4.4 研究贡献与理论意义

现有技术接受模型（如TAM或ITAUT）通常强调认知评估和因素。本研究结果强调情感因素如何作为直接且强大的说服者在餐厅RSA接受中起作用。因此，我们通过展示情感不是外围的，而是消费者对RSA反应的核心来扩展技术接受框架。

此外，本研究对营销文献做出五个贡献。首先，发现与双路径说服模型一致，其中情感参与可以作为一个强大的启发式线索。在Study 1和Study 2中，基于情感推理的路径超过了基于功能或功利逻辑的路径。其次，它巩固了已认识的接受关系，如感知易用性和有用性，这些塑造态度和意向，与下游服务体验机制如质量和价值，这些进而塑造满意度和忠诚度。第三，它突出了一种情感到可用性机制，因为享受感与感知易用性正相关，从而在RSA遭遇中将情感评估与认知努力评估联系起来。第四，它识别了特质级技术积极性的边界条件，显示一般技术态度不直接转化为RSA特定的易用性/有用性信念。这 refine 了关于TAM/UTAUT在机器人情境中普遍性的假设。第五，它揭示了前因显著性的跨文化不对称，如兴趣和适当性在感知有用性方面的区别，突出了引导RSA评估的消费者图式的偶然性质 across markets。

集体地，这些贡献扩展了关于人机交互的消费者心理学理论，通过指定已建立机制何时成立，哪些情感杠杆转移感知努力，以及市场情境如何调节关于有用性和契合的信念。它们鼓励整合模型，桥接享乐评估、认知评估和技术中介服务中的服务体验结果。

4.5 营销启示

我们生活在一个技术正在变革服务行业的时代。然而，最近的研究表明消费者在决策过程中更加深思熟虑，可能不愿意使用RSA技术。从实证视角，本研究推进了对消费者行为和服务维度的理解，这些可以为实施RSA的管理决策提供信息（见附录中的表2A），支持RSA使能客户-RSA交互的赋权并帮助酒店服务改善客户服务同时降低服务成本费用的观点。

因此，RSA的有效利用应 intentionally 设计以降低感知努力，超越表面级可用性，并纳入引发积极情感的情感负载微交互，从而缓解参与。因为情境特定契合比一般技术接受更重要，管理者不应仅针对提高技术可靠性或效率，还应增强客户的情感体验。促进享受感的功能可以转化为有利态度，确保餐厅服务满意度和积极口碑。此外，服务交付应通过客户认为愉快、直观和满意交互的RSA功能进行工程设计，而不是仅