System is processing data
Please download to view
...

Osobista innowacyjność w dziedzinie IT a wirtualizacja zachowań konsumenta

by radoslaw-macik

on

Report

Category:

Marketing

Download: 0

Comment: 0

2,755

views

Comments

Description

Download Osobista innowacyjność w dziedzinie IT a wirtualizacja zachowań konsumenta

Transcript

Slajd 1 Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta dr hab. Radosław Mącik www.umcs.pl Market Info 2014, Gdańsk, 4-5 grudnia 2014 1 Agenda Wprowadzenie Nota metodologiczna PIIT i jej pomiar Efekty przywiązania do kanału i jego zmiany Efekty ROPO i reverse ROPO Wpływ wybranych czynników na częstość zachowań zgodnych z ROPO i reverse ROPO Wpływ wybranych czynników na częstość korzystania z internetowych pomocy zakupowych Podsumowanie Wybrana literatura 2 Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Wprowadzenie Wzrost nasycenia gospodarki technologiami informacyjnymi sprzyja wirtualizacji procesów gospodarczych po stronie przedsiębiorstw (Mazurek, 2012) i po stronie konsumenta (Mącik, 2013). Konsumenci obok korzystania z wirtualnego kanału sprzedaży, angażują się w procesy zakupowe o charakterze wielokanałowym, gdzie kanały fizyczny i wirtualny przenikają się nawzajem, zwykle wieloetapowo. Tradycyjnie wskazywane czynniki zróżnicowania poziomu korzystania z ICT przez konsumentów to cechy demograficzne: wiek, dochód rozporządzalny itp. (rzadko płeć). Moim zdaniem, należy jednak w większym stopniu uwzględnić zmienne psychograficzne, w tym konstrukt osobistej innowacyjności w dziedzinie technologii informacyjnych (PIIT). Zmienne tego typu powinny moderować zależności między zakresem i częstością wybranych zachowań konsumpcyjnych a cechami demograficznymi konsumenta. 3 Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Nota metodologiczna Cel: analiza bezpośredniego i pośredniego wpływu poziomu PIIT konsumenta na intensywność jego wybranych zachowań zakupowych w środowisku wielokanałowym. Metoda: ankieta internetowa (CAWI). Próba: n=1701, kwotowa o strukturze odpowiadającej populacji użytkowników internetu w Polsce w 2011 r. według Diagnozy Społecznej 2011 ze względu na wiek i płeć (Batorski, 2011). Struktura próby: Płeć: Kobiety – 53,2% próby, mężczyźni – 46,8%. Wiek: 19,1% – 16-24 lata, 23,8% – 25-34 lata, 21,5% – 35-44 lata, 27,1% – 45-59 lat, a 8,5% – 60 lat lub więcej. Realizacja badania: grudzień 2012/styczeń 2013 Finansowanie badań: grant habilitacyjny NCN nr N N112 375540. 4 Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Osobista innowacyjność w zakresie technologii informacyjnych (PIIT) Zgodnie modelem akceptacji technologii (TAM) przekonania, w tym przekonania normatywne, oddziałują na postawy wobec IT i wpływają na poziom ich akceptacji bądź odrzucenie. Prostym konstruktem opisującym ogólną postawę wobec innowacji w zakresie technologii informacyjnych jest osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych (PIIT – Personal Innovativeness in the domain of IT), definiowana jako „indywidualna skłonność do wypróbowania nowych technologii informacyjnych” (Agarwal i Prasad, 1998, s. 206). Osoby o wysokiej PIIT będą chętniej i wcześniej próbowały pozyskać i wykorzystać nowe technologie informacyjne, a późniejsze korzystanie z nich będzie dla nich łatwiejsze. Otwartość na doświadczenie oraz opór wobec zmian są jednymi z lepszych zmiennych objaśniających PIIT (Nov i Ye, 2008). PIIT w istotny sposób wyjaśnia behawioralną intencję korzystania z IT (Agarwal i Prasad, 1998; Yi, Fiedler i Park, 2006) 5 Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Pomiar PIIT 6 Lp. Stwierdzenia Ładunki czynnikowe Alfa Cronbacha 1 Jeśli usłyszę o nowej technologii informacyjnej, będę szukać sposobów aby ją wypróbować 0,872 0,795 2 W moim otoczeniu jestem zazwyczaj pierwszy, jeśli chodzi o wypróbowanie nowych technologii informacyjnych 0,832 3 Ogólnie rzecz biorąc, trudno mi zdecydować się na wypróbowanie nowych technologii informacyjnych (R) 0,535 4 Lubię eksperymentować z nowymi technologiami informacyjnymi 0,891 x Wyjaśniana wariancja 63,3% x Uwaga: (R) - stwierdzenie o odwrotnym kierunku skalowania, na potrzeby analiz odpowiedzi z niego odwrócono zgodnie z kierunkiem skalowania pozostałych stwierdzeń. Źródło: Badania własne. Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Przywiązanie do kanału i zmiana kanału Efekt przywiązania do kanału (channel lock-in) występuje gdy konsument, który poszukiwał informacji poprzez dany kanał kupuje produkt w tym samym kanale wirtualnym lub fizycznym (Joo i Park, 2008, s. 51). Sytuacja zmiany kanału (channel change) występuje, gdy konsument, który szuka informacji poprzez kanał „A”, kupuje produkt w kanale „B” (Joo i Park, 2008, s. 51). Zmiana kanału w trakcie procesu decyzyjnego jest efektem dostrzeżenia (racjonalnie lub emocjonalnie), że drugi kanał (np. „B”) posiada istotne zalety w sensie prawdopodobnych efektów procesu zakupowego, którą to wiedzę uzyskano dzięki informacji z pierwszego kanału (np. „A”). 7 Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Typy sytuacji zmiany kanału W obrębie analizowanych kanałów istnieją dwie sytuacje zmiany kanału (Mącik, 2013, s. 163): wykorzystanie kanału wirtualnego do poszukiwania informacji (np. porównanie cen, znalezienie dostawcy), po którym ma miejsce zakup w kanale fizycznym – jest to tzw. efekt ROPO (Research Online – Purchase Offline), wykorzystanie kanału fizycznego do poszukiwania informacji (np. udanie się do sklepu fizycznego i przymierzenie odzieży), po którym następuje celowy zakup w kanale wirtualnym – sytuacja taka to tzw. efekt odwrotny do ROPO (tzw. reverse ROPO). 8 Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Przywiązanie do kanału a zmiana kanału zakupu   Kanał poszukiwania informacji: Wirtualny Fizyczny Kanał zakupu: Wirtualny Internet głównym źródłem informacji, zakup online, Efekt przywiązania do kanału Proces zakupowy wyłącznie w kanale wirtualnym Wpływ ICT na zakup decydujący Decyzja oparta na informacjach offline, zakup online, Efekt odwrotny do ROPO (tzw. reverse ROPO) Zmiana kanału – zakupy wielokanałowe Wpływ ICT na zakup duży Fizyczny Internet głównym źródłem informacji, zakup offline, Efekt ROPO Zmiana kanału – zakupy wielokanałowe Wpływ ICT na zakup duży Decyzja oparta na informacjach offline, zakup offline, Efekt przywiązania do kanału Proces zakupowy wyłącznie w kanale fizycznym Wpływ ICT na zakup żaden/mały 9 Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Zachowania zgodne z efektami ROPO i reverse ROPO w badaniach własnych Dotychczasowe badania efektu ROPO oraz efektu odwrotnego w Polsce (Górecki, 2011; Piwowarczyk, 2011), informują tylko o skali wspomnianych zjawisk, w tym dla poszczególnych kategorii produktów. W badaniach własnych odniesiono się do częstości powtarzania takich zachowań. Respondentów pytano, w jakiej proporcji swoich zakupów w okresie ostatniego roku zmieniali kanał zakupu z online na offline lub odwrotnie. W całej próbie więcej badanych wskazywało na zachowania typu ROPO niż odwrotne (73% badanych vs. ok. 57%). Zachowania zgodne z ROPO deklarowano także jako częściej powtarzane. Deklarowana częstość zachowań zgodnych z efektem ROPO i odwrotnym nie zależy od płci respondenta, ale spada istotnie wraz z jego wiekiem. 10 Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Deklarowana częstość zachowań typu ROPO i odwrotnych w badaniach własnych 11 Uwaga: przedstawiono strukturę odpowiedzi na następujące pytania: 1. Jak często w okresie ostatniego roku poszukiwał/a Pan/i informacji o produktach w Internecie, by w efekcie dokonać zakupu w detalu konwencjonalnym? (efekt ROPO) 2. Jak często w okresie ostatniego roku poszukiwał/a Pan/i informacji o produktach w konwencjonalnych sklepach, by w efekcie dokonać zakupu przez Internet? (efekt odwrotny do ROPO) Źródło: Badania własne (n = 1701). Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik ROPO i reverse ROPO a kategorie produktów 12 Kategoria produktów Zakup online Zakup offline Decydujące źródło informacji - online Decydujące źródło informacji - offline Decydujące źródło informacji – online (ROPO) Decydujące źródło informacji - offline Odzież/obuwie 2,4% 2,4% 1,7% 93,5% Kosmetyki/środki do pielęgnacji 1,3% 2,2% 0,3% 96,2% Książki 7,0% 6,9% 3,8% 82,3% Zabawki 4,3% 3,1% 1,3% 91,2% Meble/wyposażenie domu 4,7% 1,6% 6,3% 87,4% Telefon komórkowy ew. z abonamentem 4,1% 4,7% 6,1% 85,0% Małe AGD 5,1% 1,6% 1,2% 92,1% Biżuteria, zegarki 4,3% 2,1% 2,2% 91,4% Części samochodowe 9,0% 2,1% 1,7% 84,4% Akcesoria samochodowe 4,2% 5,0% 0,6% 93,5% Sprzęt sportowy/turystyczny 12,1% 1,7% 5,5% 78,1% RTV 5,5% 1,9% 5,5% 87,1% Duże AGD 6,7% 0,7% 3,3% 89,3% Muzyka na CD/mp3 9,7% 8,1% 5,5% 76,7% Film DVD/Blue-Ray 6,9% 6,1% 4,1% 82,9% Podzespoły i akcesoria komputerowe 15,9% 7,1% 6,2% 70,7% Oprogramowanie/gry komputerowe 15,5% 11,6% 6,9% 66,0% Aparat fotograficzny lub kamera 8,1% 4,7% 11,1% 76,1% Źródło: Górecki (2011) Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Wybrane czynniki wpływające na częstość zachowań zgodnych z efektem ROPO i odwrotnym W celu określenia w jaki sposób wybrane czynniki wpływają na częstość pojawiania się efektu ROPO i efektu odwrotnego u konkretnego konsumenta posłużono się analizą wariancji jednej zmiennej (procedura UNIANOVA w SPSS). Nie uwzględniono w analizie płci respondenta, jako nie różnicującej częstości badanych zachowań. Natomiast wzięto pod uwagę: 2 zmienne demograficzne: wiek respondenta, poziom dochodu na 1 osobę w gospodarstwie domowym. 1 zmienna psychograficzna: PIIT (osobista innowacyjność w zakresie technologii informacyjnych). 13 Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Częstość zachowań zgodnych z ROPO – testy efektów międzyobiektowych 14 Źródło Typ III sumy kwadratów df Średni kwadrat F Istotność Model skorygowany 384,911a 59 6,524 6,562 ,000 Stała 3723,331 1 3723,331 3745,228 ,000 Efekty główne Wiek [1] 60,934 4 15,233 15,323 ,000 Dochód [2] 18,259 3 6,086 6,122 ,000 PIIT [3] 32,942 2 16,471 16,568 ,000 Interakcje [1] * [2] 9,451 12 ,788 ,792 ,659 [1] * [3] 30,372 8 3,796 3,819 ,000 [2] * [3] 4,377 6 ,729 ,734 ,622 [1] * [2] * [3] 23,301 24 ,971 ,977 ,495 Błąd 1366,961 1375 ,994 ND ND Ogółem 10544,000 1435       Ogółem skorygowane 1751,872 1434       a. R2 = ,220 (Skorygowane R2 = ,186) Uwaga: Efekty istotne pogrubiono. Źródło: Badania własne (n = 1701). Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Poziom PIIT a deklarowana częstość zachowań typu ROPO 15 Źródło: Badania własne (n = 1701). Według grup wieku: Według poziomu dochodu: Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Częstość zachowań zgodnych z reverse ROPO – testy efektów międzyobiektowych 16 Źródło Typ III sumy kwadratów df Średni kwadrat F Istotność Model skorygowany 271,190a 59 4,596 4,520 ,000 Stała 2643,602 1 2643,602 2599,606 ,000 Efekty główne Wiek [1] 18,646 4 4,661 4,584 ,001 Dochód [2] 11,188 3 3,729 3,667 ,012 PIIT [3] 47,282 2 23,641 23,247 ,000 Interakcje [1] * [2] 21,294 12 1,774 1,745 ,053 [1] * [3] 11,480 8 1,435 1,411 ,187 [2] * [3] 5,479 6 ,913 ,898 ,495 [1] * [2] * [3] 19,217 24 ,801 ,787 ,756 Błąd 1398,270 1375 1,017 ND ND Ogółem 7887,000 1435       Ogółem skorygowane 1669,461 1434       a. R2 = ,162 (Skorygowane R2 = ,127) Uwaga: Efekty istotne pogrubiono, efekty o poziomie istotności wskazującym na tendencję - pochylono Źródło: Badania własne (n = 1701). Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Poziom PIIT a deklarowana częstość zachowań typu reverse ROPO 17 Źródło: Badania własne (n = 1701). Według grup wieku: Według poziomu dochodu: Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Wybrane czynniki wpływające na częstość korzystania z internetowych pomocy zakupowych Za pomocą analizy wariancji jednej zmiennej określono wpływ wieku, dochodu na 1 osobę oraz poziomu PIIT na częstość korzystania z internetowych pomocy zakupowych. Zmienną zależną była zmienna indeksowa obliczona poprzez uśrednienie deklarowanej częstości korzystania z 12 wyodrębnionych typów internetowych pomocy zakupowych, w tym tzw. pomocy interaktywnych, tj.: porównywarek cen, snajperów aukcyjnych, serwisów z opiniami o sprzedawcach i produktach, dodatkowych propozycji (rekomendacji) sklepu na bazie zakupów własnych lub innych, wewnętrznych reklam w sklepie internetowym, opinii o produktach/sprzedawcach na forach lub portalach społecznościowych, opinii o produktach/sprzedawcach umieszczanych w porównywarkach cen, opinii o sprzedawcach/komentarzy w serwisach aukcyjnych, innych usług omawianego typu. 18 Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Częstość korzystania z internetowych pomocy zakupowych – testy efektów międzyobiektowych 19 Źródło Typ III sumy kwadratów df Średni kwadrat F Istotność Model skorygowany 84,140a 59 1,426 3,226 ,000 Stała 2980,824 1 2980,824 6743,743 ,000 Efekty główne Wiek [1] 7,032 4 1,758 3,977 ,003 Dochód [2] 1,579 3 ,526 1,191 ,312 PIIT [3] 14,108 2 7,054 15,959 ,000 Interakcje [1] * [2] 8,047 12 ,671 1,517 ,111 [1] * [3] 5,710 8 ,714 1,615 ,116 [2] * [3] 5,593 6 ,932 2,109 ,050 [1] * [2] * [3] 11,516 24 ,480 1,086 ,352 Błąd 607,768 1375 ,442 ND ND Ogółem 7785,412 1435       Ogółem skorygowane 691,908 1434       a. R2 = ,122 (Skorygowane R2 = ,084) Uwaga: Efekty istotne pogrubiono. Źródło: Badania własne (n = 1701). Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Poziom PIIT a deklarowana częstość korzystania z internetowych pomocy zakupowych 20 Źródło: Badania własne (n = 1701). Według grup wieku: Według poziomu dochodu: Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Podsumowanie W artykule wykazano zarówno bezpośredni, jak i pośredni wpływ konstruktu osobistej innowacyjności w dziedzinie technologii informacyjnych (PIIT) na częstość wybranych zachowań konsumentów związanych z zachowaniami wielokanałowymi, w tym zmianę kanału zakupu z wirtualnego na fizyczny i odwrotnie w procesie decyzyjnym. PIIT silniej niż zwykle rozważane zmienne demograficzne – wiek i poziom dochodu – warunkuje częstość zachowań opisywanych jako efekty ROPO/reverse ROPO oraz częstość korzystania z internetowych pomocy zakupowych. W analizach uzyskano również istotne interakcje między PIIT i wymienionymi czynnikami. W efekcie dowiedziono, iż poziom PIIT wpływa na zachowania nabywcze w kanale wirtualnym. 21 Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Wybrana literatura Agarwal, R. i Prasad, J. (1998). A Conceptual and Operational Definition of Personal Innovativeness in the Domain of Information Technology. Information Systems Research, 9(2), 204–215. Batorski, D. (2011). Korzystanie z technologii informacyjno-komunikacyjnych. Diagnoza Społeczna 2011 Warunki i Jakość Życia Polaków - Raport. Contemporary Economics, 5(3), 299–327. Górecki, M. (2011). Powiązanie świata online z offline czyli efekt ROPO w Polsce. http://www.slideshare.net/MarekGorecki/powizanie-wiata-online-z-offline-czyli-efekt-ropo-w-polsce (22.06.2014). Joo, Y.-H. i Park, M. H.-J. (2008). Information search and purchase channel choice across in home shopping retail formats. Academy of Marketing Studies Journal, 12(2), 49–61. Mazurek, G. (2012). Znaczenie wirtualizacji marketingu w sieciowym kreowaniu wartości. Warszawa: Wydawnictwo Poltext. Mącik, R. (2013). Technologie informacyjne i komunikacyjne jako moderator procesów podejmowania decyzji zakupowych przez konsumentów. Lublin: Wydawnictwo UMCS. Nov, O. i Ye, C. (2008). Personality and Technology Acceptance: Personal Innovativeness in IT, Openness and Resistance to Change. Proceedings of the 41st Annual Hawaii International Conference on System Sciences. IEEE Computer Society, 448–458 Piwowarczyk, M. (2011). Efekt ROPO, czyli jak on-line wpływa na off-line, http://www.slideshare.net/mpiwo/efekt-ropo-czyli-jak-online-wpywa-na-offline-piwowarczyk-marcin (22.06.2014). Yi, M. Y., Fiedler, K. D. i Park, J. S. (2006). Understanding the Role of Individual Innovativeness in the Acceptance of IT-Based Innovations: Comparative Analyses of Models and Measures. Decision Sciences, 37(3), 393–426 . 22 Osobista innowacyjność w dziedzinie technologii informacyjnych a wirtualizacja zachowań konsumenta e: radoslaw.macik@umcs.lublin.pl slideshare: rmacik Dziękuję za uwagę :) Kontakt  www.umcs.pl 23
Fly UP