Az online vásárlási magatartás haszonelvű motivációi

  • Balogh-Kardos Valentina Debreceni Egyetem
  • Balogh Renátó Debreceni Egyetem

Absztrakt

Az e-kereskedelem az elmúlt évtizedekben globálisan és hazánkban is egyre jelentősebb szerepet tölt be a gazdaság, de az emberek hétköznapi életében is. A tanulmány célkitűzése egy olyan modell kidolgozása, amely bemutatja az online vásárlást befolyásoló haszonelvű tényezőket, s nemcsak a tudományos közösség, hanem az e-kereskedelem területén működő vállalatok számára is értékkel bírhat. Tanulmányunk alapja egy kérdőíves vizsgálat. A feltáró, majd megerősítő fak­toranalízissel öt haszonelvű tényezőt azonosítottunk, amelyek a következők: kényelem, időhatékonyság, könnyűség, biztonság és közösségi média. A létrehozott modell a jövőben szegmentációs eszközként alkalmazható, így hozzájárulhat további tudományos eredményekhez, de a gyakorlatban is hasznos eszköz lehet.

Szerző életrajzok

Balogh-Kardos Valentina, Debreceni Egyetem

PhD-hallgató

Balogh Renátó, Debreceni Egyetem

egyetemi adjunktus

Hivatkozások

AGÁRDI IRMA–ALT MÓNIKA IRMA [2021]: A mobiltárca elfogadásának generációs különbségei: az X és Z generáció összehasonlítása. Statisztikai Szemle, 99. évf. 11. sz. 1049–1079. o. https://doi.org/10.20311/stat2021.11.hu1049.
AMANKWAH-AMOAH, J.–KHAN, Z.–WOOD, G.–KNIGHT, G. [2021]: COVID-19 and digitalization: The great acceleration. Journal of Business Research, 136. évf. 602–611. o. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.08.011.
ARANYOSSY MÁRTA–MAGISZTRÁK BARBARA ANNA [2016]: A vásárlói bizalom hatása az e-kereskedelmi vásárlási hajlandóságra – Magyar–lengyel összehasonlító vizsgálata. Marketing & Menedzsment, 50. évf. 3-4. sz. 73–87. o. https://journals.lib.pte.hu/index.php/mm/article/view/887.
ARUL RAJAN, K. [2020]: Influence of hedonic and utilitarian motivation on impulse and rational buying behavior in online shopping. Journal of Statistics and Management Systems, 23. évf. 2. sz. 419–430. o. https://doi.org/10.1080/09720510.2020.1736326.
BALOGH-KARDOS VALENTINA–GÁL TÍMEA–BALOGH RENÁTÓ [2025]: The role of demographic characteristics and shopping habits in online shopping behavior. Innovative Marketing, 21. évf. 1. sz. 170–181. o. http://dx.doi.org/10.21511/im.21(1).2025.14.
CACHERO-MARTÍNEZ, S.–VÁZQUEZ-CASIELLES, R. [2021]: Building consumer loyalty through e-shopping experiences: The mediating role of emotions. Journal of Retailing and Consumer Services, 60. évf. május, 102481. sz. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2021.102481.
COMPAINE, B. M. [2001]: The Digital Divide: Facing a Crisis or Creating a Myth? The MIT Press, Cambridge, MA. https://doi.org/10.7551/mitpress/2419.001.0001.
CRAMER-FLOOD, E. [2023]: China Ecommerce Forecast 2023. https://www.emarketer.com/content/china-ecommerce-forecast-2023.
DASH, G.–PAUL, J. [2021]: CB-SEM vs PLS-SEM methods for research in social sciences and technology forecasting. Technological Forecasting and Social Change, 173. évf. 121092. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121092.
DELOITTE [2025]: 2025 Digital Media Trends: Social platforms are becoming a dominant force in media and entertainment. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/
technology/digital-media-trends-consumption-habits-survey.
DEWAN, R. M.–FREIMER, M. L.–SEIDMANN, A. [1998]: Internet service providers, proprietary content, and the battle for users’ dollars. Communications of the ACM, 41. évf. 8. sz. 43–48. o. https://doi.org/10.1145/280324.280331.
DIAS, E. G.–OLIVEIRA, L. K. D.–ISLER, C. A. [2022]: Assessing the Effects of Delivery Attributes on E-Shopping Consumer Behaviour. Sustainability, 14. évf. 1. sz. 13. https://doi.org/10.3390/su14010013.
DUARTE, P.–COSTA E SILVA, S.–FERREIRA, B. M. [2018]: How convenient is it? Delivering online shopping convenience to enhance customer satisfaction and encourage e-WOM. Journal of Retailing and Consumer Services, 44. évf. szeptember, 161–169. o. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2018.06.007.
DUGULEANĂ, C.–DUGULEANĂ, L.–DESZKE, K.-D. [2024]: Financial performance and capital structure – an econometric approach for Romanian e-commerce companies during the COVID-19 pandemic. Economic Analysis and Policy, 83. évf. szeptember, 786–812. o. https://doi.org/10.1016/j.eap.2024.05.024.
FERNANDES, E.–SEMUEL, H.–ADIWIJAYA, M. [2020]: The influence of social media advertising on purchase intention through utilitarian and hedonic shopping motivation: a study at beauty care and anti-aging clinic service in Surabaya. Petra International Journal of Business Studies, 3. évf. 1. sz. 23–36. o. https://doi.org/10.9744/ijbs.3.1.23-36.
FORNELL, C.–LARCKER, F. F. [1981]: Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18. évf. 1. sz. 39–50. o. http://dx.doi.org/10.2307/3151312.
GAÑAC, C. G. [2018]: Investigating Consumer Optimum Stimulation Level and Exploratory Online Buying Behavior. DLSU Business & Economics Review, 28. évf. 1. sz. 67–85. o.
GKID [2023]: Digitális Kereskedelmi Körkép, 2023/I. Turbulens piaci környezet. https://gkid.hu/2023/05/15/dkk-2023-1/.
GUO, J.–ZHANG, W.–XIA, T. [2023]: Impact of Shopping Website Design on Customer Satisfaction and Loyalty: The Mediating Role of Usability and the Moderating Role of Trust. Sustainability, 15. évf. 8. sz. 6347. https://doi.org/10.3390/su15086347.
GUVEN, H. [2020]: Industry 4.0 and Marketing 4.0: In Perspective of Digitalization and E-Commerce. Megjelent: Akkaya, B. (szerk.): Agile Business Leadership Methods for Industry 4.0. Emerald Publishing Limited, Leeds, 25–46. o. https://doi.org/10.1108/978-1-80043-380-920201003.
HAIR, J. F.–BLACK, W. C.–BABIN, B. J.–ANDERSON, R. E. [2010]: Multivariate Data Analysis. 7th Edition, Pearson, New York, NY.
HAIR JR., J. F.–MATTHEWS, L. M.–MATTHEWS, R. L.–SARSTEDT, M. [2017]: PLS-SEM or CB-SEM: Updated Guidelines on Which Method to Use. International Journal of Multivariate Data Analysis, 1. évf. 2. sz. 107–123. o. https://doi.org/10.1504/IJMDA.2017.10008574.
HAIR JR., J. F.–HOWARD, M. C.–NITZL, C. [2020]: Assessing measurement model quality in PLS-SEM using confirmatory composite analysis. Journal of Business Research, 109. évf. március, 101–110. o. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.11.069.
HANDOYO, S. [2024]: Purchasing in the digital age: A meta-analytical perspective on trust, risk, security, and e-WOM in e-commerce. Heliyon, 10. évf. 8. sz. e29714. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e29714.
HEIDRICH BALÁZS–KÁSA RICHÁRD–SÁNDORNÉ KRISZT ÉVA [2015]: Behálózva, avagy a webalapú technológiák csoportos együttműködésre gyakorolt hatásának kvantitatív mérése. Statisztikai Szemle, 93. évf. 4. sz. 319–352. o.
HEINRICHS, H.–MUELLER, F.–ROHFLEISCH, L.–SCHULZ, V.–KIESSLING, F. [2022]: Digitalization impacts the COVID-19 pandemic and the stringency of government measures. Scientific Reports, 12. évf. 21628. https://doi.org/10.1038/s41598-022-24726-0.
HERMAWAN, H. [2021]: The Influence of E-Consumers’ Motivation toward Attitude and Satisfaction: The Uses and Gratifications Approach. Journal Communication Spectrum, 11. évf. 1. sz. 52–63. o. http://doi.org/10.36782/jcs.v11i1.2133.
HIDAYAT, A.–WIJAYA, T.–ISHAK, A.–ENDI CATYANADIKA, P. [2021]: Consumer Trust as the Antecedent of Online Consumer Purchase Decision. Information, 12. évf. 4. sz. 145. https://doi.org/10.3390/info12040145.
HILL, R. [2017]: Family Development in Three Generations. 1st Edition. Routledge, New York, NY.
HOOPER, D.–COUGHLAN, J.–MULLEN, M. R. [2008]: Structural equation modelling: Guidelines for determining model fit. Journal of Business Research Methods, 6. évf. 1. sz. 53–60. o.
HOWARD, M. C. [2016]: A Review of Exploratory Factor Analysis Decisions and Overview of Current Practices: What We Are Doing and How Can We Improve? International Journal of Human–Computer Interaction, 32. évf. 1. sz. 51–62. o. https://doi.org/10.1080/10447318.2015.1087664.
HU, L.–BENTLER, P. M. [1999]: Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6. évf. 1. sz. 1–55. o. https://doi.org/10.1080/10705519909540118.
HU, L.–FILIERI, R.–ACIKGOZ, F.–ZOLLO, L.–RIALTI, R. [2023]: The effect of utilitarian and hedonic motivations on mobile shopping outcomes. A cross-cultural analysis. International Journal of Consumer Studies, 47. évf. 2. sz. 751–766. o. https://doi.org/10.1111/ijcs.12868.
INDRAWATI, I.–RAMANTOKO, G.–WIDARMANTI, T.–AZIZ, I. A.–KHAN, F. U. [2022]: Utilitarian, hedonic, and self-esteem motives in online shopping. Spanish Journal of Marketing – ESIC, 26. évf. 2. sz. 231–246. o. https://doi.org/10.1108/SJME-06-2021-0113.
JUHÁSZ PÉTER–SZABÓ ÁGNES [2021]: A koronavírus-járvány okozta válság vállalati kockázati térképe az első hullám hazai tapasztalatai alapján. Közgazdasági Szemle, 68. évf. Különszám, 126–153. o. https://doi.org/10.18414/KSZ.2021.k.126.
KIMBLE, C.–BOURDON, I. [2013]: The Link Among Information Technology, Business Models, and Strategic Breakthroughs: Examples from Amazon, Dell, and eBay. Global Business and Organizational Excellence, 33. évf. 1. sz. 58–68. o. https://doi.org/10.1002/joe.21523.
KLINE, R. B. [2016]: Principles and practice of structural equation modeling. Guilford, New York, NY.
KONTOR ENIKŐ–KISS MARIETTA–FEHÉR ANDRÁS [2020]: Impact of Digitalization on Domestic Trade Strategies. International Journal of Engineering and Management Sciences, 5. évf. 1. sz. 318–333. o. https://doi.org/10.21791/IJEMS.2020.1.27.
KUMAR, A.–KASHYAP, A. K. [2018]: Leveraging utilitarian perspective of online shopping to motivate online shoppers. International Journal of Retail & Distribution Management, 46. évf. 3. sz. 247–263. o. https://doi.org/10.1108/IJRDM-08-2017-0161.
MACCALLUM, R. C.–BROWNE, M. W.–SUGAWARA, H. M. [1996]: Power Analysis and Determination of Sample Size for Covariance Structure Modeling. Psychological Methods, 1. évf. 2. sz. 130–149. o. https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/1082-989X.1.2.130.
MARTÍNEZ-LÓPEZ, F. J.–PLA-GARCÍA, C.–GÁZQUEZ-ABAD, J. C.–RODRÍGUEZ-ARDURA, I. [2014]: Utilitarian motivations in online consumption: Dimensional structure and scales. Electronic Commerce Research and Applications, 13. évf. 3. sz. 188–204. o. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2014.02.002.
MASON, A. N.–NARCUM, J.–MASON, K. [2021]: Social media marketing gains importance after Covid-19. Cogent Business & Management, 8. évf. 1. sz. 1870797. https://doi.org/10.1080/23311975.2020.1870797.
MAYDEU-OLIVARES, A.–SHI, D.–ROSSEEL, Y. [2017]: Assessing Fit in Structural Equation Models: A Monte-Carlo Evaluation of RMSEA Versus SRMR Confidence Intervals and Tests of Close Fit. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 25. évf. 3. sz. 389–402. o. https://doi.org/10.1080/10705511.2017.1389611.
MCLEAN, G.–AL-NABHANI, K.–WILSON, A. [2018]: Developing a mobile applications customer experience model (MACE) – Implications for retailers. Journal of Business Research, 85. évf. 325–336. o. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.01.018.
MILES, J.–SHEVLIN, M. [2007]: A time and a place for incremental fit indices. Personality and Individual Differences, 42. évf. 5. sz. 869–874. o. https://doi.org/10.1016/j.paid.2006.09.022.
MOFOKENG, T. E. [2023]: Antecedents of trust and customer loyalty in online shopping: The moderating effects of online shopping experience and e-shopping spending. Heliyon, 9. évf. 5. sz. e161182. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e16182.
NÉMETH PÉTER–LÁZÁR ERIKA–SZŰCS KRISZTIÁN–TÖRŐCSIK MÁRIA [2020]: Vásárlási szokások változása a koronavírus okozta járványhelyzet hatására – Az online vásárlási magatartás vizsgálata. Megjelent: Ercsey Ida (szerk.): Marketing a digitalizáció korában. Széchenyi István Egyetem, Győr, 305–315. o.
NGUYEN, D. H.–DE LEEUW, S.–DULLAERT, W.–FOUBERT, B. P. J. [2019]: What is the right delivery option for you? Consumer preferences for delivery attributes in online retailing. Journal of Business Logistics, 40. évf. 4. sz. 299–321. o. https://doi.org/10.1111/jbl.12210.
NOSZKAY ERZSÉBET [2021]: Vállalati, vállalkozói válaszok, aktivitások a COVID-19 járvány fenyegető kihívásainak idején. Polgári Szemle, 17. évf. 1-3. sz. 95–116. o. http://real.mtak.hu/id/eprint/132492.
PERREIRA, R. [1998]: Factors Influencing Consumer Purchasing Behavior in Electronic Commerce. AMCIS 1998 Proceedings. 151. https://aisel.aisnet.org/amcis1998/151.
PRENSKY, M. [2001]: Digital Natives, Digital Immigrants. Part 1. On the Horizon, 9. évf. 5. sz. 1–6. o. https://doi.org/10.1108/10748120110424816.
PwC [2024]: Digitális kereskedelmi körkép, 2024/II. https://www.pwc.com/hu/hu/sajtoszoba/assets/pwc-dksz_dkk-2024.pdf.
RAHMAN, M. A.–ISLAM, MD. A.–ESHA, B. H.–SULTANA, N.–CHAKRAVORTY, S. [2018]: Consumer buying behavior towards online shopping: An empirical study on Dhaka city, Bangladesh. Cogent Business & Management, 5. évf. 1. sz. 1514940. https://doi.org/10.1080/23311975.2018.1514940.
RAO, M. B.–HYMAVATHI, C. L.–RAO, M. M. [2018]: Factors Affecting Female Consumer’s Online Buying Behavior. Academy of Marketing Studies Journal, 22. évf. 2. sz. 1–20. o.
SAJTOS LÁSZLÓ–MITEV ARIEL [2007]: SPSS kutatási és adatelemzési kézikönyv. Alinea Kiadó, Budapest.
SAOULA, O.–SHAMIM, A.–MOHD SUKI, N.–AHMAD, M. J.–ABID, M. F.–PATWARY, A. K.–ABBASI, A. Z. [2023]: Building e-trust and e-retention in online shopping: the role of website design, reliability and perceived ease of use. Spanish Journal of Marketing – ESIC, 27. évf. 2. sz. 178–201. o. https://doi.org/10.1108/SJME-07-2022-0159.
SHARIFI FARD, S.–ALKELANI, A. M.–TAMAM, E. [2019]: Habit as a moderator of the association of utilitarian motivation and hedonic motivation with purchase intention: Implications for social networking websites. Cogent Social Sciences, 5. évf. 1. sz. 1674068. https://doi.org/10.1080/23311886.2019.1674068.
SHARMA, S.–MUKHERJEE, S.–KUMAR, A.–DILLON, W. R. [2005]: A simulation study to investigate the use of cutoff values for assessing model fit in covariance structure models. Journal of Business Research, 58. évf. 7. sz. 935–943. o. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2003.10.007.
SHI, D.–MAYDEU-OLIVARES, A. [2019]: The Effect of Estimation Methods on SEM Fit Indices. Educational and Psychological Measurement, 80. évf. 3. sz. 421–445. o. https://doi.org/10.1177/0013164419885164.
SIMEON, L. [2024]: Online vs offline – How consumers across markets buy books. https://business.yougov.com/content/50458-online-vs-offline-how-consumers-across-markets-buy-books.
SINGH, N.–MISRA, R.–QUAN, W.–RADIC, A.–LEE, S. M.–HAN, H. [2024]: An analysis of consumer’s trusting beliefs towards the use of e-commerce platforms. Humanities and Social Sciences Communications, 11. évf. 899. https://doi.org/10.1057/s41599-024-03395-6.
STATISTA [2023]: Share of U.S. shoppers buying fast fashion online vs. in-store 2022. https://www.statista.com/statistics/1388212/fast-fashion-shoppers-share-online-in-store-usa/.
SWAMINATHAN, V.–LEPKOWSKA-WHITE, E.–RAO, B. P. [1999]: Browsers or Buyers in Cyberspace? An Investigation of Factors Influencing Electronic Exchange. Journal of Computer-Mediated Communication, 5. évf. 2. sz. https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.1999.tb00335.x.
SZÁSZ LEVENTE–BÁLINT CSABA–CSÍKI OTTÓ–NAGY BÁLINT ZOLTÁN–RÁCZ BÉLA-GERGELY–CSALA DÉNES–HARRIS, L. C. [2022]: The impact of COVID-19 on the evolution of online retail: The pandemic as a window of opportunity. Journal of Retailing and Consumer Services, 69. évf. 11. sz. 103089. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2022.103089.
SZEINER ZSUZSANNA–POÓR JÓZSEF–JUHÁSZ TÍMEA–BALÁZS KLAUDIA [2023]: Recovery from the COVID Crisis: Empirical Evidence and Experiences from Hungary and Slovakia. Vezetéstudomány – Budapest Management Review, 54. évf. 10. sz. 40–53. o. https://doi.org/10.14267/VEZTUD.2023.10.04.
T. NAGY JUDIT–BERNSCHÜTZ MÁRIA [2017]: Nemek közötti különbségek a technológia elfogadásában – a PLS-MGA alkalmazása. Statisztikai Szemle, 95. évf. 1. sz. 51–77. o. http://dx.doi.org/10.20311/stat2017.01.hu0051.
TAKÁTS ALEXANDRA [2021]: Az online vásárlási szokások pandémia okozta változásának vizsgálata és fenntarthatósági aspektusa. Gazdaság és Társadalom, 14. évf. 3-4. sz. 151–166. o. https://doi.org/10.21637/GT.2021.3-4.08.
TUDOR, C. [2022]: Integrated Framework to Assess the Extent of the Pandemic Impact on the Size and Structure of the E-Commerce Retail Sales Sector and Forecast Retail Trade E-Commerce. Electronics, 11. évf. 19. sz. 3194. https://doi.org/10.3390/electronics11193194.
UNCTAD [2025]: Global Trade Update (March 2025): The role of tariffs in international trade. https://unctad.org/system/files/official-document/ditcinf2025d1.pdf.
WIBOWO, A.–CHEN, S. C.–WIANGIN, U.–MA, Y.–RUANGKANJANASES, A. [2021]: Customer Behavior as an Outcome of Social Media Marketing: The Role of Social Media Marketing Activity and Customer Experience. Sustainability, 13. évf. 1. sz. 189. https://doi.org/10.3390/su13010189.
XIMÉNEZ, C.–MAYDEU-OLIVARES, A.–SHI, D.–REVUELTA, J. [2022]: Assessing Cutoff Values of SEM Fit Indices: Advantages of the Unbiased SRMR Index and Its Cutoff Criterion Based on Communality. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 29. évf. 3. sz. 368–380. o. https://doi.org/10.1080/10705511.2021.1992596.
YOUNG, M.–SOZA-PARRA, J.–CIRCELLA, G. [2022]: The increase in online shopping during COVID‐19: Who is responsible, will it last, and what does it mean for cities? Regional Science Policy & Practice, 14. évf. 1. sz. 162–178. o. https://doi.org/10.1111/rsp3.12514.
ZAMFIRACHE, A.–NEACŞU, N. A.–MADAR, A.–BĂLĂŞESCU, S.–BĂLĂŞESCU, M.–PURCARU, I. M. [2024]: Behavioural differences and purchasing experiences through online commerce or offline within mall-based retail structures. Electronic Commerce Research, https://doi.org/10.1007/s10660-024-09879-6.
ZAREI, M. M.–AGUDO-PEREGRINA, Á. F.–PONCE-CUETO, E. [2019]: Choosing the delivery and return method in purchases: the effect of situational factors in omni-channel contexts. Economic Research – Ekonomska Istraživanja, 33. évf. 1. sz. 2120–2137. o. https://doi.org/10.1080/1331677X.2019.1596825.
ZERBINI, C.–BIJMOLT, T. H. A.–MAESTRIPIERI, S.–LUCERI, B. [2022]: Drivers of consumer adoption of e-Commerce: A meta-analysis. International Journal of Research in Marketing, 39. évf. 4. sz. 1186–1208. o. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2022.04.003.
ZHAO, L.–FU, B.–BAI, S. [2025]: Understanding the Influence of Personalized Recommendation on Purchase Intentions from a Self-Determination Perspective: Contingent upon Product Categories. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 20. évf. 1. sz. 32. https://doi.org/10.3390/jtaer20010032.
Megjelent
2025-06-25
Hogyan kell idézni
Balogh-KardosV., & BaloghR. (2025). Az online vásárlási magatartás haszonelvű motivációi. Közgazdasági Szemle, 72(6), 608-624. https://doi.org/10.18414/KSZ.2025.6.608
Folyóirat szám
Rovat
Műhely