《Journal of Innovation & Knowledge》：GAI-enabled CRM and sales unit performance: A user-level pathway through perceived quality and technology acceptance, moderated by adoption duration
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生成式人工智能（GAI）正逐步整合到客户关系管理（CRM）系统中，然而，将GAI赋能的CRM与绩效结果联系起来的实证证据仍然有限。本研究考察了GAI赋能的CRM实施与销售单元绩效之间的关联，重点关注用户层面机制和情境边界条件。研究人员提出并检验了一个条件过程模
生成式人工智能（GAI）正逐步整合到客户关系管理（CRM）系统中，然而，将GAI赋能的CRM与绩效结果联系起来的实证证据仍然有限。本研究考察了GAI赋能的CRM实施与销售单元绩效之间的关联，重点关注用户层面机制和情境边界条件。研究人员提出并检验了一个条件过程模型，其中感知质量（perceived quality）与技术接受和使用（technology acceptance and use）依次中介了GAI赋能的CRM实施与绩效之间的关系，并将采纳持续时间（adoption duration）和企业规模（firm size）作为边界条件进行检验，后者基于探索性基础。研究人员从法国127名直接使用GAI赋能CRM系统的CRM专业人员处收集了调查数据，并采用基于回归的条件过程建模进行分析。核心发现是：GAI赋能的CRM与销售单元绩效之间不存在直接关联。相反，该关联通过感知质量及随后的技术接受和使用间接实现，这构成了本研究的主要实证贡献。采纳持续时间显示出一种调节模式，与较早暴露阶段的更强关联一致，尽管这一发现在保守推断下仅达到边缘显著性，应谨慎解释。关于企业规模进一步调节这一过程的证据不具结论性，不支持将其视为已验证的边界条件。研究结果受限于测量优化后保留的GAI赋能CRM构念的操作化范围，以及数据的横截面、自报告性质。总体而言，本研究澄清了GAI赋能的CRM与销售单元绩效相关联的用户层面评估路径。
随着生成式人工智能（GAI）自2023年起加速融入客户关系管理（CRM）系统，自动化内容生成、对话交互和嵌入销售营销工作流的决策支持能力迅速发展。然而，现有研究指出，GAI在营销和CRM中创造价值的实证理解滞后于采用速度，且价值创造并非自动源于技术部署，而是依赖用户如何评估、信任和整合GAI输出。本研究由此聚焦用户层面的评估和行为机制，以过程导向视角探究GAI赋能的CRM与销售单元绩效之间的关联路径，并考虑采纳持续时间和企业规模作为情境边界条件。研究人员基于技术接受模型（TAM）和整合技术接受与使用理论（UTAUT），构建并检验了一个条件过程模型：感知质量和技术接受与使用依次中介GAI赋能的CRM实施与绩效的关系，采纳持续时间调节第一阶段（GAI赋能的CRM→感知质量），企业规模进一步调节这一调节效应。论文发表在《Journal of Innovation》。
研究人员采用的主要关键技术方法包括：基于条件过程建模（conditional process modeling）的回归框架，使用Hayes的PROCESS宏进行中介和调节分析；采用非参数自助法（bootstrap，5000次重抽样）估计间接效应及其偏差校正置信区间；通过验证性因子分析（CFA）评估测量模型的信度和效度；使用Johnson-Neyman技术探查调节效应的条件性；采用HC3异方差一致性标准误（HC3 heteroskedasticity-consistent standard errors）以提升小样本推断的稳健性。样本来源为法国127名直接使用GAI赋能CRM系统的CRM专业人员，通过在线调查获取数据。
**研究结果**
**假设1（H1）：序列中介**
通过回归分析，GAI赋能的CRM实施（GAICRM）与感知质量（PQ）呈显著正相关（β = 0.3006, p = 0.0006）；PQ与技术接受和使用（AU）呈显著正相关（β = 0.4057, p < 0.001）；AU与销售单元绩效（FP）呈显著正相关（β = 0.4515, p = 0.0004）。序列间接效应（GAICRM→PQ→AU→FP）在自助法检验中显著（间接效应 = 0.0395，95%置信区间 [0.0011, 0.1013]），且未约束直接路径的稳健性检验中，GAICRM对FP的直接效应不显著，支持假设1。
**假设2（H2）：采纳持续时间的调节作用**
GAICRM与采纳持续时间（AD）的交互项对PQ的影响为负且显著（β = -0.1821, p = 0.0346），表明GAICRM→PQ的正向关联随采纳持续时间延长而减弱。Johnson-Neyman分析显示，当标准化AD低于0.5761（约74.02%样本）时，条件效应显著；高于此值后不显著。以HC3标准误重新估计时，交互项仍为负（β = -0.1821）但仅达边缘显著性（p = 0.0511），因此支持假设2但需谨慎解释。
**假设3（H3）：企业规模的被调节调节作用（探索性）**
将企业规模引入三重交互项（GAICRM×AD×企业规模），在普通最小二乘（OLS）估计下显著（β = -0.1687, p = 0.0494），但使用HC3标准误后不显著（p = 0.0769）。低阶交互项中GAICRM×AD及AD×企业规模显著，但GAICRM×企业规模不显著。条件效应探查显示，较短采纳持续时间下GAICRM→PQ关联在不同企业规模中均显著，较长时均不显著。由于对推断规格敏感，假设3未获结论性支持。
**总结与讨论部分**
研究支持GAI赋能的CRM价值创造的过程导向观点：绩效关联并非直接源于实施本身，而是通过用户对感知质量的评估和随后的技术接受与使用间接实现。感知质量作为评估性“守门人”，链接GAI能力与下游接受及绩效结果。采纳持续时间的调节作用表明，用户对GAI输出的评估随暴露阶段而变化，早期用户更可能进行积极校准，但数据为横截面，差异应理解为阶段对比而非时间动态。企业规模的探索性分析缺乏稳健证据，无法将其视为已验证的边界条件——用户层面的质量评估与接受过程受规模相关资源差异影响有限。管理上，应优先监控感知质量和使用信号，在扩大自动化范围前确保输出可靠、任务匹配和支持到位。研究局限包括非概率抽样、横截面设计、单一来源自报告数据、测量项目删除带来的构念覆盖范围收窄，以及检测高阶交互的统计效力不足。
研究结论部分（翻译原文结论）：
本研究考察了GAI赋能的CRM系统与销售单元绩效之间的关系，重点关注用户层面机制和情境条件。结果显示，GAI赋能的CRM实施仅通过感知质量及随后的技术接受与使用间接与绩效相关，未观察到直接关系。这一间接路径受到采纳持续时间作为情境限定因素的影响：较短暴露阶段的用户报告更强烈的GAICRM与感知质量关联，不过这一模式在保守推断下仅达到边缘显著性，不应视为确认的时间动态。企业规模作为额外调节变量的证据不具结论性，仍属探索性；三重交互项对推断规格敏感，不支持将企业规模作为已验证的边界条件。研究的主要贡献在于经验上阐明了GAI赋能CRM通过用户层面感知质量和技术接受与使用而非直接效应与销售单元绩效相关联的间接路径。这一发现受限于最终测量模型中保留的操作化构念范围——涵盖长期承诺、信息共享和协作问题解决等CRM增强，但排除了共创和客户驱动的数据丰富活动。采纳持续时间作为初步情境限定因素浮现，但其边缘显著性限制了这一次要发现的强度。企业规模效应在本设计下不构成实质性贡献。这些结论严格受限于数据的横截面、单一来源、自报告性质，因此不适用于因果或时间解释；组织层面主张基于单信息源受访者报告，且发现来自国家边界内的非代表性样本。未来研究应采用纵向设计，整合客观或行为指标，扩展跨国家和行业的抽样，并考察其他权变因素如先前AI经验、数字化领导力和伦理AI治理。总体而言，本研究通过展示GAI赋能的CRM主要通过用户层面评估路径与销售单元绩效关联，为该学科做出了实证贡献，尽管更广泛的边界条件证据仍属条件性或不具结论性。
