Prediktorok a nagy értékű elektronia készülékek vásárlási döntési folyamatban

Kulcsszavak: ügyfélút, csatorna választás, multinominális logisztikus regresszió, vásárlási attitűd, technológiai felkészültség

Absztrakt

Az ügyfélút során tapasztalt nehézségek és bizonytalanságok csökkentik az ügyfélélményt, míg az alacsonyabb bizonytalansági szint növeli az észlelt kontrollt és a bizalmat, ezáltal javítva az ügyfélélményt. A vásárlási döntés során tapasztalt bizonytalanság mértéke összefüggésben áll a csatornával, termékkel, valamint az egyéni jellemzőkkel. A tanulmány célja, hogy megvizsgálja online kérdőíves kutatásunk 415 válaszadójának csatornahasználati szokásai, valamint négy feltételezett prediktor változó csoport - így a demográfiai jellemzők, az ügyfélút korábbi szakaszaiban használt csatornatípus, a vásárlási attitűd és a technológiai felkészültség (TR) - összefüggéseit nagy értékű elektronikai cikkek vásárlásakor. Válaszadóink csatornahasználati preferenciáit vizsgálva 6-féle mintázatot azonosítottunk, amelyből a 4 leggyakrabban előforduló mintázatot tartottuk bent a további vizsgálatokban. A látens változók mérésére (a vásárlási attitűd és a TR különböző dimenzióiban) összeállított magyarázó változók közötti korrelációk feltárására faktoranalízist végeztünk. A magyarázó változók azonosításához multinominális logisztikus regressziót alkalmaztunk. Amellett, hogy a prediktorok mind a négy csoportja tartalmaz olyan tényezőket, amelyek mérhető hatást mutattak a válaszadók csatornaválasztására, fontos kiemelni a fizikai érintés igényének és az ügyfélút korábbi szakaszában használt csatorna típusnak a hatását, amelyek vizsgálatunkban a legerősebb prediktoroknak bizonyultak. Eredményeink értékelésénél fel kell hívni a figyelmet arra, hogy a négy azonosított vásárlási mintázat kategória erősen eltérő arányban képviseltette magát a mintában, jelentősen rontva ezzel az algoritmus tanulási hatékonyságát. Így modellünk elsősorban a mintában felülreprezentált “Blended” mintázatú kategóriára tekinthető alkalmazhatónak.

Szerző életrajzok

Krisztina Taralik, Budapesti Gazdasági Egyetem, Kereskedelmi, Vendéglátóipari és Idegenforgalmi Kar, Kereskedelem Tanszék

Tudományos főmunkatárs

Zsolt Törcsvári, Budapesti Gazdasági Egyetem, Kereskedelmi, Vendéglátóipari és Idegenforgalmi Kar, Üzleti Elemzés Módszertan Tanszék

Tanszékvezető, főiskolai tanár

Hivatkozások

Állami Számvevőszék, 2022. Elemzés, A techipar, az e-kereskedelem, a magyar termékek kereskedelme és a kapcsolódó uniós szabályozásnak az elemzése [WWW Document]. URL https://www.asz.hu/dokumentumok/E2124_Techipar_e_ker.pdf (accessed 4.3.24).

Baird, N., Kilcourse, B., n.d. Omni-Channel Fulfillment and the Future of Retail Supply Chain 31.

Brashear, T.G., Kashyap, V., Musante, M.D., Donthu, N., 2009. A Profile of the Internet Shopper: Evidence from Six Countries. J. Mark. Theory Pract. 17, 267–282. https://doi.org/10.2753/MTP1069-6679170305

Chiu, H.-C., Hsieh, Y.-C., Roan, J., Tseng, K.-J., Hsieh, J.-K., 2011. The challenge for multichannel services: Cross-channel free-riding behavior. Electron. Commer. Res. Appl., Special Issue on Electronic Auctions: Strategies and Methods 10, 268–277. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2010.07.002

Davis, F.D., Venkatesh, V., 1996. A critical assessment of potential measurement biases in the technology acceptance model: three experiments. Int. J. Hum.-Comput. Stud. 45, 19–45. https://doi.org/10.1006/ijhc.1996.0040

Dolbec, P.-Y., Chebat, J.-C., 2013. The Impact of a Flagship vs. a Brand Store on Brand Attitude, Brand Attachment and Brand Equity. J. Retail. 89, 460–466. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2013.06.003

Frasquet, M., Miquel-Romero, M.-J., 2021. Competitive (versus loyal) showrooming: An application of the push-pull-mooring framework. J. Retail. Consum. Serv. 62, 102639. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2021.102639

Frow, P., Payne, A., 2007. Towards the ‘perfect’ customer experience. J. Brand Manag. 15, 89–101. https://doi.org/10.1057/palgrave.bm.2550120

Gentile, C., Spiller, N., Noci, G., 2007. How to Sustain the Customer Experience:: An Overview of Experience Components that Co-create Value With the Customer. Eur. Manag. J. 25, 395–410. https://doi.org/10.1016/j.emj.2007.08.005

Grewal, D., Gauri, D.K., Roggeveen, A.L., Sethuraman, R., 2021. Strategizing Retailing in the New Technology Era. J. Retail., Re-Strategizing Retailing in a Technology Based Era 97, 6–12. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2021.02.004

Grewal, D., Roggeveen, A.L., Nordfält, J., 2017. The Future of Retailing. J. Retail., The Future of Retailing 93, 1–6. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2016.12.008

Gu, J., Tayi, G., 2016. Consumer Pseudo-Showrooming and Omni-Channel Product Placement Strategies. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.3880.8569

Hungary: e-commerce segment revenue 2017-2025 [WWW Document], n.d. . Statista. URL https://www.statista.com/forecasts/1312894/hungary-e-commerce-segment-revenue (accessed 8.31.22).

Iman Khalid A-Qader, Azizah Binti Omar, Mohammad Rabiul Basher Rubel, 2016. The Influence of Affective Brand Experience Dimension on Brand Equity of the Smartphone Millennial Users in Malaysia. Manag. Stud. 5. https://doi.org/10.17265/2328-2185/2017.01.003

Kang, J.-Y.M., Mun, J.M., Johnson, K.K.P., 2015. In-store mobile usage: Downloading and usage intention toward mobile location-based retail apps. Comput. Hum. Behav. 46, 210–217. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.01.012

Konuş, U., Verhoef, P.C., Neslin, S.A., 2008. Multichannel Shopper Segments and Their Covariates. J. Retail. 84, 398–413. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2008.09.002

Lemon, K.N., Verhoef, P.C., 2016. Understanding Customer Experience Throughout the Customer Journey. J. Mark. 80, 69–96. https://doi.org/10.1509/jm.15.0420

Manser Payne, E., Peltier, J.W., Barger, V.A., 2017. Omni-channel marketing, integrated marketing communications and consumer engagement: A research agenda. J. Res. Interact. Mark. 11, 185–197. https://doi.org/10.1108/JRIM-08-2016-0091

Nguyen, A.T.V., McClelland, R., Thuan, N.H., 2022. Exploring customer experience during channel switching in omnichannel retailing context: A qualitative assessment. J. Retail. Consum. Serv. 64, 102803. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2021.102803

Parasuraman, A., Colby, C.L., 2015. An Updated and Streamlined Technology Readiness Index: TRI 2.0. J. Serv. Res. 18, 59–74. https://doi.org/10.1177/1094670514539730

Peck, J., Childers, T.L., 2003. Individual Differences in Haptic Information Processing: The “Need for Touch” Scale. J. Consum. Res. 30, 430–442. https://doi.org/10.1086/378619

Puccinelli, N.M., Goodstein, R.C., Grewal, D., Price, R., Raghubir, P., Stewart, D., 2009. Customer Experience Management in Retailing: Understanding the Buying Process. J. Retail., Enhancing the Retail Customer Experience 85, 15–30. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2008.11.003

Quach, T.N., Thaichon, P., Jebarajakirthy, C., 2016. Internet service providers’ service quality and its effect on customer loyalty of different usage patterns. J. Retail. Consum. Serv. 29, 104–113. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2015.11.012

Rese, A., Schreiber, S., Baier, D., 2014. Technology acceptance modeling of augmented reality at the point of sale: Can surveys be replaced by an analysis of online reviews? J. Retail. Consum. Serv. 21, 869–876. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2014.02.011

Rodríguez-Torrico, P., San José Cabezudo, R., San-Martín, S., 2017. Tell me what they are like and I will tell you where they buy. An analysis of omnichannel consumer behavior. Comput. Hum. Behav. 68, 465–471. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.11.064

Santos, S., Gonçalves, H.M., 2019. Multichannel consumer behaviors in the mobile environment: Using fsQCA and discriminant analysis to understand webrooming motivations. J. Bus. Res. 101, 757–766. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.12.069

Schneider, P.J., Zielke, S., 2020. Searching offline and buying online – An analysis of showrooming forms and segments. J. Retail. Consum. Serv. 52, 101919. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.101919

Schul, Y., Mayo, R., 2003. Searching for certainty in an uncertain world: the difficulty of giving up the experiential for the rational mode of thinking. J. Behav. Decis. Mak. 16, 93–106. https://doi.org/10.1002/bdm.434

Stein, A., Ramaseshan, B., 2015. Customer Referral Behavior: Do Switchers and Stayers Differ? J. Serv. Res. 18, 229–239. https://doi.org/10.1177/1094670514563495

van Baal, S., Dach, C., 2005. Free riding and customer retention across retailers’ channels. J. Interact. Mark. 19, 75–85. https://doi.org/10.1002/dir.20036

Verhoef, P.C., Kannan, P.K., Inman, J.J., 2015. From Multi-Channel Retailing to Omni-Channel Retailing: Introduction to the Special Issue on Multi-Channel Retailing. J. Retail., Multi-Channel Retailing 91, 174–181. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2015.02.005

Verhoef, P.C., Lemon, K.N., Parasuraman, A., Roggeveen, A., Tsiros, M., Schlesinger, L.A., 2009. Customer Experience Creation: Determinants, Dynamics and Management Strategies. J. Retail. 85, 31–41. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2008.11.001

Verhoef, P.C., Neslin, S.A., Vroomen, B., 2007. Multichannel customer management: Understanding the research-shopper phenomenon. Int. J. Res. Mark. 24, 129–148. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2006.11.002

Walsh, G., Mitchell, V.-W., 2010. The effect of consumer confusion proneness on word of mouth, trust, and customer satisfaction. Eur. J. Mark. 44, 838–859. https://doi.org/10.1108/03090561011032739

Wang, J., Wang, S., 2022. Revisiting the showrooming effect on online and offline retailers: The strategic role of in-store service. J. Retail. Consum. Serv. 66, 102884. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2021.102884

WebMa, 2022. E-commerce statisztikák és trendek 2022. WebMa Blog. URL https://blog.webma.hu/online-marketing/e-commerce-statisztikak-es-trendek-2022/ (accessed 4.3.24).

Megjelent
2024-07-09
Hogyan kell idézni
TaralikK., & TörcsváriZ. (2024). Prediktorok a nagy értékű elektronia készülékek vásárlási döntési folyamatban. Multidiszciplináris kihívások, sokszínű válaszok - Gazdálkodás- és Szervezéstudományi folyóirat , (1), 143-170. https://doi.org/10.33565/MKSV.2024.01.06
Folyóirat szám
Rovat
Tanulmány