<?xml version="1.0"?>
<ArticleSet>
  <Article>
    <Journal>
      <PublisherName>KMAN Publication Inc.</PublisherName>
      <JournalTitle>تکنولوژی در کارآفرینی و مدیریت استراتژیک</JournalTitle>
      <Issn>3041-8585</Issn>
      <Volume>5</Volume>
      <Issue>بهار 1405</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>1405</Year>
        <Month>02</Month>
        <Day>01</Day>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle>A Model for Enhancing the Marketing Performance of Online Stores Leveraging Artificial Intelligence</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>مدل ارتقا عملکرد بازاریابی فروشگاه‌های اینترنتی با تکیه بر هوش مصنوعی</VernacularTitle>
    <FirstPage>1</FirstPage>
    <LastPage>22</LastPage>
    <Language>FA</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>سید مجتبی</FirstName>
        <LastName> میرکاظم نژاد مژدهی</LastName>
        <Affiliation>گروه مدیریت بازرگانی، واحد رشت، دانشگاه آزاد اسلامی، رشت، ایران</Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>کامبیز</FirstName>
        <LastName>شاهرودی</LastName>
        <Affiliation>گروه مدیریت بازرگانی، واحد رشت، دانشگاه آزاد اسلامی، رشت، ایران</Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>احمد</FirstName>
        <LastName>قنبریان بروجنی</LastName>
        <Affiliation>گروه مدیریت بازرگانی، واحد رشت، دانشگاه آزاد اسلامی، رشت، ایران</Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>
    <PublicationType>Journal Article</PublicationType>
    <History>
      <PubDate PubStatus="received">
        <Year>1404/10/05</Year>
        <Month/>
        <Day/>
      </PubDate>
    </History>
    <Abstract><p>This study aimed to develop a model for enhancing the marketing performance of online stores by leveraging artificial intelligence and to identify the dimensions and mechanisms influencing customer experience personalization and intelligent marketing practices. This applied exploratory study employed a mixed qualitative–quantitative approach. In the qualitative phase, data were collected through semi-structured interviews with 15 experts, managers, and marketers of online stores selected through purposive sampling until theoretical saturation was achieved. Interpretive Structural Modeling (ISM) was used to design the conceptual framework, while the Content Validity Ratio (CVR) was applied to validate the identified constructs. In the quantitative phase, Structural Equation Modeling (SEM) was employed to examine the relationships among variables. Data analysis was conducted using open, axial, and selective coding, along with structural matrix and dependency analyses. The findings revealed that the proposed model consisted of five main components and sixteen sub-components organized into a four-level hierarchical structure. “Drivers” and “Marketing Intelligence” were identified as the most influential components at the fourth level. “Intelligent Experience Tools” occupied the third level, “Experience Personalization” was positioned at the second level, and “Enhancing the Marketing Performance of Online Stores” was identified as the most dependent component at the first level. All components demonstrated satisfactory content validity, with CVR values equal to 1. The results further indicated that technological infrastructure, data quality, predictive analytics, recommender systems, sentiment analysis, and targeted messaging significantly contributed to improving marketing performance and data-driven marketing intelligence. The study concluded that enhancing the marketing performance of online stores requires robust technological infrastructure, intelligent experience tools, and customer experience personalization strategies. Effective implementation of artificial intelligence can improve marketing effectiveness, customer experience, conversion rates, and competitive advantage in e-commerce businesses.</p></Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA"><p>هدف این پژوهش ارائه مدل ارتقای عملکرد بازاریابی فروشگاه‌های اینترنتی با تکیه بر هوش مصنوعی و تبیین ابعاد، مؤلفه‌ها و سازوکارهای اثرگذار آن در بهبود تجربه مشتری و هوشمندسازی فعالیت‌های بازاریابی بود. این پژوهش از نظر هدف کاربردی و از نظر ماهیت اکتشافی با رویکرد آمیخته کیفی–کمی انجام شد. در بخش کیفی، داده‌ها از طریق مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته با 15 نفر از خبرگان، مدیران و بازاریابان فروشگاه‌های اینترنتی گردآوری شد که به روش نمونه‌گیری هدفمند و تا رسیدن به اشباع نظری انتخاب شدند. برای طراحی مدل اولیه از روش مدل‌سازی ساختاری تفسیری (ISM) استفاده شد و روایی محتوایی مؤلفه‌ها با شاخص CVR مورد ارزیابی قرار گرفت. در بخش کمی، روابط میان متغیرها با استفاده از مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM) بررسی شد. تحلیل داده‌ها از طریق کدگذاری باز، محوری و انتخابی و همچنین تحلیل ماتریس‌های ساختاری و وابستگی انجام گرفت. نتایج نشان داد مدل پژوهش شامل 5 مؤلفه اصلی و 16 مؤلفه فرعی در چهار سطح سلسله‌مراتبی است. مؤلفه‌های «پیشران‌ها» و «هوش بازاریابی» در سطح چهارم به‌عنوان اثرگذارترین عوامل شناسایی شدند. «ابزارهای هوشمند تجربه» در سطح سوم، «شخصی‌سازی تجربه» در سطح دوم و «ارتقای عملکرد بازاریابی فروشگاه‌های اینترنتی» در سطح اول و به‌عنوان وابسته‌ترین مؤلفه قرار گرفت. همچنین تمامی مؤلفه‌ها دارای روایی محتوایی مطلوب بودند و مقدار CVR برای همه آن‌ها برابر با 1 گزارش شد. یافته‌ها نشان داد زیرساخت فناوری، کیفیت داده، تحلیل پیش‌بینانه، سیستم‌های توصیه‌گر، تحلیل احساسات و پیام‌رسانی هدفمند نقش معناداری در بهبود عملکرد بازاریابی و افزایش هوشمندسازی بازاریابی مبتنی بر داده دارند. نتایج پژوهش نشان داد ارتقای عملکرد بازاریابی فروشگاه‌های اینترنتی مستلزم ایجاد زیرساخت‌های فناورانه، توسعه ابزارهای هوشمند تجربه و بهره‌گیری از راهبردهای شخصی‌سازی تجربه مشتری است. استفاده هدفمند از هوش مصنوعی می‌تواند موجب افزایش اثربخشی فعالیت‌های بازاریابی، بهبود تجربه مشتری، افزایش نرخ تبدیل و تقویت مزیت رقابتی فروشگاه‌های اینترنتی شود.</p></OtherAbstract>
    <ObjectList>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Marketing Performance Enhancement</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Marketing</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Marketing Performance</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Artificial Intelligence (AI).</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">ارتقا عملکرد بازاریابی</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">بازاریابی</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value"> عملکرد بازاریابی</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">هوش مصنوعی</Param>
      </Object>
    </ObjectList>
    <ArchiveCopySource DocType="pdf">https://journaltesm.com/index.php/journaltesm/article/download/448/421</ArchiveCopySource>
  </Article>
</ArticleSet>
