可以这样设计。
一、确定两个实验因素
实验因素 水平1 水平2
因素A：AI客服服务失败程度 轻度失败：AI回答不够准确，但没有造成实际损失 严重失败：AI给出错误信息，导致消费者产生实际损失
因素B：人工服务补救方式 一般补救：人工客服道歉并提供常规解决方案 积极补救：人工客服主动解释、道歉，并提供补偿或额外帮助

这样就形成了2×2实验设计。
二、组合成四种实验情境
实验组 AI客服服务失败程度 人工服务补救方式 实验情境
第一组 轻度失败 一般补救 AI回答不准确，人工客服道歉并重新提供正确答案
第二组 轻度失败 积极补救 AI回答不准确，人工客服主动解释、道歉并提供额外帮助
第三组 严重失败 一般补救 AI错误回答造成消费者损失，人工客服道歉并按常规流程处理
第四组 严重失败 积极补救 AI错误回答造成消费者损失，人工客服主动解释、道歉并提供补偿

三、每组实验具体怎么做？
例如，设计一个电商平台退货场景。
第一组：轻度失败＋一般补救
实验情境A
消费者询问商品退货条件，AI客服给出的回答不够准确，但没有造成实际损失。转接人工后，客服表示歉意，并提供正确的退货规则。

第二组：轻度失败＋积极补救
实验情境B
消费者询问商品退货条件，AI客服给出的回答不够准确。转接人工后，客服主动道歉、解释原因，并主动协助完成退货申请。

第三组：严重失败＋一般补救
实验情境C
消费者询问商品退货条件，AI客服错误告知消费者已经超过退货期限，导致消费者错过正常退货申请时间。转接人工后，客服道歉，并按照常规售后流程处理。

第四组：严重失败＋积极补救
实验情境D
消费者询问商品退货条件，AI客服错误告知消费者已经超过退货期限，导致消费者错过正常退货申请时间。转接人工后，客服主动道歉、解释错误原因，并提供补偿及退货协助。

注意：正式实验需要让四组情境在商品、问题、消费者身份、平台规则等方面保持一致，只改变两个实验因素。
四、实验之后调查什么？
每位受试者阅读其中一个情境，然后填写同一份问卷。
测量维度 具体测量内容 示例问题
感知公平 消费者是否认为处理合理 我认为平台对这次问题的处理是公平的
感知补救质量 消费者是否认可人工补救 我认为人工客服提供了有效的解决方案
信任修复 消费者是否重新信任平台 经历这次事件后，我仍然愿意信任该平台
再次购买意愿 消费者是否愿意继续购买 今后我仍愿意在该平台购物

其中，信任修复是核心因变量，其他指标可以用于解释信任修复的形成机制。
五、2×2实验究竟能研究出什么？
通过四组实验数据，可以分析三个方面：
分析内容 具体研究问题 对应假设
主效应1 AI客服失败程度是否影响消费者信任修复？ 失败程度越严重，信任修复越困难
主效应2 人工服务补救方式是否影响消费者信任修复？ 积极补救比一般补救更有利于信任修复
交互效应 不同失败程度下，积极补救的效果是否不同？ 人工补救方式的效果可能受到AI失败程度影响

这里最值得研究的是第三个问题。

例如，实验可能出现这样的结果：
- AI轻度失败时，一般补救和积极补救的效果差异不大。
- AI严重失败时，积极补救明显优于一般补救。
这就说明人工服务补救方式与AI客服失败程度之间存在交互作用。
六、实验需要多少人？
本科毕业论文可以考虑以下规模：
项目 建议
实验组数 4组
每组有效样本 50～60人
总有效样本 200～240人
分组方式 随机分配
实验方式 在线问卷平台展示不同情境
分析方法 双因素方差分析、简单效应分析
可选扩展 中介效应分析

实际样本量还应根据预期效应大小、统计功效和显著性水平进行事前估算，200～240人只是本科研究的初步规划。

这个题目采用2×2情境实验，比单纯问卷调查更有研究价值，因为它能够区分AI客服失败程度和人工补救方式各自的作用，还能检验二者是否存在交互影响。

下一步最值得做的是把四种实验情境写成正式的实验材料，并设计操纵检验题目，确保受试者确实感知到了不同的失败程度和补救方式。