Pengaruh AI features terhadap Purchase Behavior: Peran Mediasi Personalization dalam Pemasaran Digital
Keywords:
Adopsi Teknologi, Kecerdasan Buatan, Pemasaran Digital, Perilaku Pembelian, PersonalisasiAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh artificial intelligence features terhadap personalization dan purchase behavior, serta menguji peran mediasi personalization dalam hubungan antara artificial intelligence features dan perilaku pembelian konsumen pada lingkungan pemasaran digital. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei. Data penelitian diperoleh dari pengguna platform digital dan dianalisis menggunakan pendekatan partial least squares structural equation modeling untuk menguji hubungan antarvariabel dalam model penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa artificial intelligence features mampu meningkatkan personalization melalui kemampuan teknologi dalam memahami preferensi konsumen, mengolah data, dan menyediakan pengalaman digital yang lebih relevan. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa personalization berpengaruh terhadap purchase behavior karena mampu meningkatkan relevansi informasi, kualitas pengalaman pengguna, serta mendukung proses pengambilan keputusan konsumen. Lebih lanjut, personalization berperan sebagai mekanisme mediasi yang menjelaskan bagaimana teknologi kecerdasan buatan dapat memengaruhi perilaku pembelian. Temuan ini menunjukkan bahwa penerapan kecerdasan buatan memberikan nilai yang lebih besar ketika diarahkan untuk menciptakan pengalaman konsumen yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi individu. Penelitian ini memberikan kontribusi teoritis dalam pengembangan kajian pemasaran digital berbasis teknologi serta implikasi praktis bagi perusahaan dalam merancang strategi pemasaran berbasis kecerdasan buatan yang efektif dan bertanggung jawab. Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan model dengan mempertimbangkan faktor kepercayaan konsumen, privasi data, dan keterlibatan digital.
Downloads
References
Aydin, S. (2026). Brand trust in AI-driven e-commerce personalization: The well-being–privacy trade-off. Sustainability, 18(2), 1073. https://doi.org/10.3390/su18021073
Bleier, A., & Eisenbeiss, M. (2015). Personalized online advertising effectiveness: The interplay of what, when, and where. Marketing Science, 34(5), 669–688. https://doi.org/10.1287/mksc.2015.0930
Dai, X., & Liu, Q. (2024). Impact of artificial intelligence on consumer buying behaviors: Study about the online retail purchase. Journal of Infrastructure Policy and Development, 8(9), 1–14. https://doi.org/10.24294/jipd.v8i9.7700
Davenport, T. H., Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 24–42. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0
Febisatria, A. (2026). Optimization of generative engine in transforming digital visibility in AI search. ANALISIS: Jurnal Ilmu Sosial dan Humaniora. https://e-journal.uniflor.ac.id/index.php/analisis/article/view/7659
Febisatria, A. (2026). SWOT analysis of zero-click ecosystem utilization in enhancing brand awareness. Jurnal Prima Manajemen. https://journal.al-afif.org/index.php/jpm/article/view/921
Febisatria, A., & Liliyan, A. (2024). Analisis persepsi konsumen terhadap penggunaan aplikasi Mobile JKN. Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Manajemen. https://ejurnal.kampusakademik.co.id/index.php/jiem/article/view/976
Febisatria, A., Laega, E. T. Z. R., et al. (2025). Digital banking adoption in Indonesia: The role of perceived usefulness and ease of use. Target: Jurnal Manajemen Bisnis. https://journal.universitasbumigora.ac.id/target/article/view/5868
Febisatria, A., Pratama, A. A., & Sipayung, L. D. (2025). Integrasi persepsi kegunaan, kualitas sistem, dan kredibilitas algoritma dalam mendorong adopsi AI marketing. Jurnal Salingka Nagari. http://jsn.ppj.unp.ac.id/index.php/jsn/article/view/361
Grewal, D., Hulland, J., Kopalle, P. K., & Karahanna, E. (2020). The future of technology and marketing: A multidisciplinary perspective. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 1–8. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00711-4
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). Sage Publications.
Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2021). Artificial intelligence in service. Journal of Service Research, 24(1), 3–19. https://doi.org/10.1177/1094670520902266
Khan, R., Attaullah, & Hassan, H. (2025). The impact of AI-driven personalization on online purchase intentions: The mediating roles of consumer trust and perceived relevance. Journal of Management & Social Science, 2(4), 126–141. https://www.rjmssjournal.com/index.php/7/article/view/213
Lemeshow, S., Hosmer, D. W., Klar, J., & Lwanga, S. K. (1997). Adequacy of sample size in health studies. John Wiley & Sons.
Mr Jith, M., Dhanalakshmi, D., Paul Dhinakaran, D., Bambuwala, S., Buvaneswari, R., & Ramesh Kumar. (2025). AI-driven personalization in e-commerce: Impact on consumer purchase intention and trust. European Economic Letters, 15(3), 3697–3710. https://www.eelet.org.uk/index.php/journal/article/view/3831
Ratnawati, & Saragih, A. E. (2025). AI-driven personalization in e-commerce: Impact on customer engagement and the role of privacy concerns. Jurnal Pendidikan Ekonomi dan Kewirausahaan (JPEK), 9(2), 85–97. https://doi.org/10.29408/jpek.v9i2.30466
Sekaran, U., & Bougie, R. (2020). Research methods for business: A skill-building approach (8th ed.). John Wiley & Sons.
Sipos, D. (2025). The effects of AI-powered personalization on consumer trust, satisfaction, and purchase intent. European Journal of Applied Science, Engineering and Technology, 3(2), 14–24. https://doi.org/10.59324/ejaset.2025.3(2).02
Sugiyono. (2021). Metode penelitian kuantitatif, kualitatif, dan R&D. Alfabeta.
Wedel, M., & Kannan, P. K. (2016). Marketing analytics for data-rich environments. Journal of Marketing, 80(6), 97–121. https://doi.org/10.1509/jm.15.0413
Xu, H., Teo, H.-H., Tan, B. C. Y., & Agarwal, R. (2020). The role of push–pull technology in privacy calculus: The case of location-based services. Journal of Management Information Systems, 37(4), 1–29. https://doi.org/10.1080/07421222.2020.1831778
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Andhi Febisatria, Fahrian Arsyam Gultom, Zulfikar (Author)

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.










