Dergiler / Business and Management Studies: An International Journal / 2020 / Cilt: 8 - Sayı: 5

BÜTÜNCÜL PERAKENDECİLİKTE TÜKETİCİLERİN DAVRANIŞSAL NİYETİ ÜZERİNDE TEKNOLOJİ KABUL VE KULLANIMINI ETKİLEYEN FAKTÖRLER

FACTORS AFFECTING CONSUMERS' TECHNOLOGY ACCEPTANCE AND USE ON BEHAVIOURAL INTENTION IN OMNICHANNEL RETAILING

Sayfa
3936–3970
Yayın Tarihi
2022-10-11
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu sonuç, bütüncül kanal perakendeciliğini kullanmayı planlayan işletme yöneticilerinin, öncelikli olarak pazardaki yenilikçi tüketicileri hedef pazar olarak seçmeleri ve bu özellikteki tüketicilerin bütüncül kanal yapısını kullanabilmesi için gerekli koşulları sağlamaları gerektiğini göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Her alanda etkileri olan teknoloji, perakendecilik sektöründe işletmelerin tüketicilere ulaşma kanallarını ve tüketicilerin alışveriş yolculuğunu da etkilemektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışma, bütüncül kanal perakendeciliği kullanmaya yönelik tüketicilerin davranışsal niyetini ve kullanma davranışı etkileyen faktörleri ve etki düzeylerini ortaya koymayı amaçlamaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu sonuç, bütüncül kanal perakendeciliğini kullanmayı planlayan işletme yöneticilerinin, öncelikli olarak pazardaki yenilikçi tüketicileri hedef pazar olarak seçmeleri ve bu özellikteki tüketicilerin bütüncül kanal yapısını kullanabilmesi için gerekli koşulları sağlamaları gerektiğini göstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2019 Verileri
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Her alanda etkileri olan teknoloji, perakendecilik sektöründe işletmelerin tüketicilere ulaşma kanallarını ve tüketicilerin alışveriş yolculuğunu da etkilemektedir. Bu anlamda son yıllarda ortaya çıkan bir kavram da bütüncül kanal perakendeciliğidir. Bütüncül kanal perakendeciliği, geleneksel ve dijital kanalların entegre edildiği bir kanal yapısıdır. Bütüncül kanal perakendeciliğinin başarılı olmasında, bu kanal yapısının tüketiciler tarafından kabul ve kullanımı çok önemlidir. Bu çalışma, bütüncül kanal perakendeciliği kullanmaya yönelik tüketicilerin davranışsal niyetini ve kullanma davranışı etkileyen faktörleri ve etki düzeylerini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Araştırma, teknolojiye yatkın olduğu bilinen üniversite öğrencileri üzerinde 16-31 Aralık 2019 tarihleri arasında gerçekleştirilmiştir. Araştırma modelinin test edilmesinde Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM) analizi kullanılmıştır. Analiz sonucunda, kolaylaştırıcı koşullar, hazcı motivasyon, alışkanlık, algılanan güvenlik ve kişisel yenilikçilik faktörlerinin tüketicilerin bütüncül kanal perakendeciliğini kullanmaya yönelik davranışsal niyeti üzerinde pozitif etkiye sahip olduğu bulunmuştur. Özellikle, tüketicilerin yenilikçilik düzeylerinin ve bütüncül perakendeciliği kullanmaya yönelik kolaylaştırıcı koşullarının kullanma niyeti üzerindeki etkisi diğer faktörlere göre çok daha yüksek bulunmuştur. Bu sonuç, bütüncül kanal perakendeciliğini kullanmayı planlayan işletme yöneticilerinin, öncelikli olarak pazardaki yenilikçi tüketicileri hedef pazar olarak seçmeleri ve bu özellikteki tüketicilerin bütüncül kanal yapısını kullanabilmesi için gerekli koşulları sağlamaları gerektiğini göstermektedir. Araştırma sonuçları perakendecilerin bütüncül kanal yapısına geçerken sadece teknolojik alt yapıyı değil, hedef pazarın özelliklerini ve kullanma niyetini etkileyen faktörleri de araştırması gerekliliğini ortaya koymaktadır.

Abstract

Technology, which has effects in every field, also affects how businesses reachconsumers in the retailing sector and the shopping journey of the consumers. In this sense,a concept that has emerged in recent years is omnichannel retailing. Omnichannel retailingis a channel structure that integrates traditional and digital channels. The acceptance anduse of this omnichannel channel structure by consumers are crucial for the omnichannelretailing channel's success. This study aims to reveal the factors affecting consumers'behavioural intention and use behaviour on the omnichannel retailing channel and theireffect levels. The research was conducted between 16-31 December 2019 on universitystudents who are known to be tech-savvy. Structural Equation Modeling (SEM) analysiswas used to test the research model. As a result of the analysis, it was found thatfacilitating conditions, hedonic motivation, habit, perceived security, and personalinnovativeness factors have a positive effect on consumers' behavioural intention to useomnichannel retailing. Mainly, the effect of consumers' innovativeness and facilitatingconditions for using omnichannel retailing on their behavioural intention to use was foundto be much higher than other factors. This result shows that business managers who plan touse omnichannel retailing should primarily select innovative consumers in the market asthe target market, and provide the facilitating conditions for these consumers to useomnichannel retailing. The results of the research reveal the necessity of researching notonly the technical infrastructure but also the characteristics of the target market and thefactors that affect the intention to use while transitioning to the omnichannel structure ofthe retailers.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÖZDEMİR, E., SÖNMEZAY, M. (2022). BÜTÜNCÜL PERAKENDECİLİKTE TÜKETİCİLERİN DAVRANIŞSAL NİYETİ ÜZERİNDE TEKNOLOJİ KABUL VE KULLANIMINI ETKİLEYEN FAKTÖRLER. Business and Management Studies: An International Journal, Cilt: 8 - Sayı: 5, 3936–3970. https://ajindex.com/articles/470424

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Afthanorhan, W. M. A. B. W. (2013). A comparison of partial least square structural equation modeling (PLS-SEM) and covariance based structural equation modeling (CB-SEM) for confirmatory factor analysis. International Journal of Engineering Science and Innovative Technology, 2(5), 198-205.
  2. Alkhunaizan, A., & Love, S. (2012). What drives mobile commerce? An empirical evaluation of the revised UTAUT model. International Journal of Management and Marketing Academy, 2(1), 82-99.
  3. Astrachan, C. B., Patel, V. K., & Wanzenried, G. (2014). A comparative study of CB-SEM and PLS-SEM for theory development in family firm research. Journal of Family Business Strategy, 5(1), 116-128.
  4. Aydın, H., & Kazançoğlu, İ. (2017). Çoklu kanal stratejisinden omni-kanal stratejisine geçişin tüketiciler tarafından kabülü. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14(39), 57-77.
  5. Babin, B. J., Darden, W. R., & Griffin, M. (1994). Work and/or fun: Measuring hedonic and utilitarian shopping value. Journal of Consumer Research, 20(4), 644-656.
  6. Bayram, A., & Cesaret, B. (2020). Order fulfillment policies for ship-from-store implementation in omni-channel retailing. European Journal of Operational Research. 1-16.
  7. Bell, D. R., G allino, S., & M oreno, A. ( 2014). H ow t o w in i n a n omnichannel world. MIT Sloan Management Review, 56(1), 45. Belu, M. G., & Marinoiu, A. M. (2014). A new distribution strategy: The omni-channel strategy. The Romanian Economic Journal, 17(52), 117-134.
  8. Berg, U., & Tornblad, J. (2017). Decorating omnichannels: Shedding light on the consumer perspective on omnichannel behaviour. Uppsala University, Master Thesis. Berman, B., & Thelen, S. (2018). Planning and implementing an effective omnichannel marketing program. International Journal of Retail & Distribution Management, 46(7), 598-614.
  9. Brown, S. A., & Venkatesh, V. (2005). A model of adoption of technology in the household: A baseline model test and extension incorporating household life cycle. Management Information Systems Quarterly, 29(3), 11. Brynjolfsson, E., Hu, Y. J., & Rahman, M. S. (2013). Competing in the age of omnichannel retailing. MIT Sloan Management Review, 1-7.
  10. Carlsson, C., Carlsson, J., Hyvonen, K., Puhakainen, J., & Walden, P. (2006). Adoption of mobile devices/services-searching for answers with the UTAUT. In Proceedings of the 39th Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS'06), 6, 1-10.
  11. Casey, T., & Wilson-Evered, E. (2012). Predicting uptake