CUSTOMER SATISFACTION WITH THE TIMELINESS AND RELIABILITY OF SCHEDULED TRANSPORTATION SYSTEMS
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
This research aims to 1) study passenger satisfaction levels with the use of AI in airports, 2) analyze the factors influencing passengers' acceptance of AI in airports, and 3)examine the relationship between AI usage and airport operational efficiency from the perspective of service users. The study collected data from a sample of 385 people using a questionnaire, and the data were analyzed using statistical methods such as frequency analysis, mean, standard deviation, and hypothesis testing.
The results of the study revealed that: 1) Passenger satisfaction with the use of AI in airports: The survey found that passengers were highly satisfied with the use of AI in airports, especially in terms of fast and convenient services, with an average score of 4.49. 2) Factors influencing the acceptance of AI in airports: The perceived effectiveness of AI and the user experience were key factors affecting the acceptance of AI technology. Passengers who had positive experiences were more likely to accept AI. Hypothesis testing showed a significant relationship between the perception of AI and passenger satisfaction. 3) The relationship between AI usage and airport operational efficiency: The use of AI contributed to enhanced airport operational efficiency by reducing service time and improving accuracy in operations, showing a positive correlation with airport performance. The findings emphasize the importance of developing and implementing AI technology in airports to increase passenger satisfaction and improve operational efficiency.
Article Details
References
จักรวรรดิ์ หล้าเพชร, วราพร กลิ่นศรีสุข. (2022). แนวทางการปรับตัวอุตสาหกรรมการบินในสถานการณ์การแพร่ระบาดของโรคโควิด-19. วารสาร ม จร อุบล ปริทรรศน์, 7(3), 517–530.
ณัฐกรานต์ ไชยหาวงศ์, ปอนด์ ทฤษฎิคุณ, จรียากรณ์ หวังศุภกิจโกศล, & วรันตรี ปลั่งวัฒนะ. (2568). การประเมินความเต็มใจจ่ายของผู้โดยสารสำหรับการพัฒนาบริการดิจิทัลในสนามบิน: การสนับสนุนแนวทางนโยบายสนามบินดิจิทัล. วารสารสังคมศาสตร์และวัฒนธรรม, 9(2), 124–135.
ธงชัย จีระดิษฐ์. (2566). การวิเคราะห์ลักษณะทางกายภาพของท่าอากาศยานที่ส่งผลต่อการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของสายการบิน. วารสารบัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยสวนดุสิต, 19(3), 143–158.
วงศ์ธราวัฒน์, เมทินี, พสุนนท์, ประสพชัย. (2562). ปัจจัยที่ส่งผลต่อการใช้บริการเช็คอินออนไลน์ของผู้โดยสารสายการบิน. MUT Journal of Business Administration, 17(2), 1-14.
สุกัญญา รัตนวัฒน์. (2566). การประยุกต์ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบสัมภาระในสนามบินสุวรรณภูมิ. วารสารการจัดการเทคโนโลยี, 19(1), 78–89.
สุพิชญา วงศ์วาสนา. (2566). ผลกระทบจาก COVID-19 ต่อสมรรถนะในการทำงานที่มีผลต่อประสิทธิภาพในการทำงานของพนักงานตรวจรับลงทะเบียนท่าอากาศยานสุวรรณภูมิ. วารสารราชภัฏราชพฤกษ์, 18(59), 562–578.
สุรัตน์ โสภา. (2564). ความพึงพอใจของผู้โดยสารที่มีต่อการให้บริการด้วยระบบ AI ในสนามบินสุวรรณภูมิ. วารสารเทคโนโลยีอุตสาหกรรม, 17(1), 45–54.
อนุสรณ์ พงษ์ประยูร. (2565). ปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับการใช้เทคโนโลยี AI ของผู้โดยสารในสนามบินดอนเมือง. วารสารโลจิสติกส์และการจัดการ, 10(2), 55–67.
International Air Transport Association. (2022). AI applications in airports: Transforming air travel. IATA Publications.
Boeing. (2022). Commercial market outlook 2022–2041. The Boeing Company.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–334.
Krejcie, R. V., & Morgan, D. W. (1970). Determining sample size for research activities. Educational and Psychological Measurement, 30(3), 607–610.
Lee, J., & Trimi, S. (2018). Innovation for creating a smart airport: Comparison of the perceptions of airport operators and passengers. Technological Forecasting and Social Change, 132, 183–195.
Park, J., & Lee, H. (2021). Passengers’ perceptions toward AI services at smart airports. Journal of Air Transport Management, 93, 102034.
Sharma, R., & Jha, M. (2022). Artificial intelligence adoption in airport services: A study on passenger satisfaction and experience. Journal of Aviation Technology and Management, 10(2), 45–60.
Shin, D. H. (2020). User perceptions of algorithmic decisions in the personalized AI system: Perceptual evaluation of fairness, accountability, transparency, and explainability. Journal of Broadcasting & Electronic Media, 64(4), 541–565.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478.
Wang, H., & Liu, Y. (2022). Artificial intelligence adoption and user satisfaction in smart airports: A user experience perspective. Journal of Airport Management, 16(3), 210–225.
Yang, H., Yu, H., & Wang, K. (2019). Smart airport technologies and passenger satisfaction: Empirical study from Singapore Changi Airport. Journal of Air Transport Management, 78, 95–104.
Zhang, Y., Li, X., Wang, H., & Chen, Z. (2021). Passengers’ acceptance of artificial intelligence technologies in airports: An empirical study. Journal of Air Transport Management, 95, 102098.
Zhou, Y., Li, X., & Wang, J. (2020). Exploring the impact of AI-based self-service technologies on passenger satisfaction: Evidence from Shanghai Airport. Technology in Society, 63, 101395.
