ARAġTIRMANIN ÖNERĠLEN MODELĠNĠN YENĠDEN DĠZAYN EDĠLMESĠ . 34

5. TEKĠRDAĞ ĠLĠNDE BULUNAN TÜKETĠCĠLERĠN ĠNTERNETTEN SATIN ALMA

5.4. ARAġTIRMANIN ÖNERĠLEN MODELĠNĠN YENĠDEN DĠZAYN EDĠLMESĠ . 34

için araĢtırma modeli de tekrar değiĢecektir. Algılanan kullanım kolaylığı ve algılanan kullanıĢlılık yeni bir faktör olarak “kolaylık ve kullanıĢlılık” adını almıĢtır. Algılanan güven, algılanan eğlence ve sosyal etki aynı kalmıĢtır. Bağımlı değiĢken olan kullanım niyeti de barındırdığı bütün değiĢkenlerle birlikte aynı kalmıĢtır. Bu noktada yeni araĢtırma modeli Ģekildeki gibidir:

ġekil 23: AraĢtırma Modeli

Literatür çalıĢmasına istinaden önerilen araĢtırma modeli Ģekil 1deki gibidir.

Önerilen bu model, bağımlı değiĢken olan kullanım niyeti ve bağımsız değiĢkenlerin arasındaki iliĢkiyi anlamada yardımcı olacaktır. Önceki çalıĢmalar esas alınarak hazırlanan bu modele göre kullanım niyeti 5 ana değiĢkenden etkilenmektedir. Bu değiĢkenler, sosyal etki (SI), algılanan güvenlik (PS), algılanan eğlence (PE), algılanan kullanım kolaylığı (PEOU) ve algılanan kullanıĢlılıktır (PU).

AraĢtırmanın revize edilen önerilen modelinde görüldüğü üzere, algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık kullanım niyetini doğrudan etkilemektedir. Bununla birlikte, sosyal etki hem doğrudan etkilemekte, hem de algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık üzerinden dolaylı olarak etkilemektedir. Algılanan güvenlik ise algılanan kullanıĢlılık ve kolaylığı doğrudan etkilemektedir. Algılanan eğlence ve algılanan kullanıĢlılık ve

Algılanan

35 kolaylık birbirlerini etkilemektedir. Bu noktada daha önce belirtilen hipotezlerden H1 dıĢında hepsi revize edilerek yeni hipotezler üretilmiĢtir.

H1= Sosyal etki kullanım niyeti üzerinde doğrudan etkilidir (%95 güvenilirlik

Algılanan eğlence ve algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık değiĢkenlerinin birbirini etkilediğini varsayılmasının nedeni literatür çalıĢmasında ve önerilen modelde algılanan kullanıĢlılık ve kolaylığın bileĢeni olan algılanan kullanım kolaylığının algılanan eğlenceyi etkilerken bir diğer bileĢen olan algılanan kullanıĢlılığın algılanan eğlenceden etkilenmiĢ olmasıdır.

Bu noktada bu hipotezleri test edebilmek amacıyla regresyon testleri yapılmıĢtır.

5.5. REGRESYON TESTĠ

AraĢtırmada 3 defa regresyon testi yapılmıĢtır. Ġlk regresyon testinde algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık bağımlı değiĢken olarak kabul edilerek, sosyal etki, algılanan güvenlik ve algılanan eğlencenin etkilerinin ölçülmesi amaçlanmıĢtır.

Tablo 9: KullanıĢlılık ve Kolaylık Regresyon Modeli

Model Summary^b

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate

1 ,565^a ,320 ,309 ,59958

a. Predictors: (Constant), sosyal etki, algılanan eğlence, algılanan güven b. Dependent Variable: kullanıĢlılık ve kolaylık

Tablo 9‟da görüldüğü üzere R² (coefficient of determination) değeri 0,565 çıkmıĢtır. Bu durumda sosyal etki, algılanan eğlence ve algılanan güven %56,5 oranında güçlü bir Ģekilde algılanan kullanıĢlılık ve kolaylığı etkilemektedir.

36 Tablo 10: KullanıĢlılık ve Kolaylık F Ġstatistikleri

ANOVA^a

a. Dependent Variable: kullanıĢlılık ve kolaylık

b. Predictors: (Constant), sosyal etki, algılanan eğlence, algılanan güven

F istatistikleri göz önüne alındığında p=0,00 olduğu için sosyal etki, algılanan eğlence ve algılanan güvenin hiçbirinin algılanan kullanıĢlılık ve kolaylığı etkilemediği hipotezi reddedilir.

Tablo 11: KullanıĢlılık ve Kolaylık - Regression Coefficients

Coefficients^a

Model Unstandardized Coefficients Standardized

Coefficients

a. Dependent Variable: kullanıĢlılık ve kolaylık

Algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık algılanan eğlence tarafından etkilenmektedir (β=0,503, ρ=0,000). Ancak sosyal etki ve algılanan güvenin p değerleri 0,05‟ten büyük olduğu için algılanan kullanıĢlılık ve kolaylığı etkilediği söylenemez. Bu durumda, H11 kabul edilirken, H9 ve H10 reddedilir.

Bu noktada, algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık için regresyon eĢitliği aĢağıdaki gibidir:

algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık = 0,503 algılanan eğlence + 2,339

Ġkinci regresyon testinde ise algılanan eğlence bağımlı değiĢken kabul edilirken bağımsız değiĢken olarak algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık kabul edilmiĢ, böylece algılanan kullanıĢlılık ve kolaylığın algılanan eğlence üzerindeki etkisi ölçülmeye çalıĢılmıĢtır.

37 Tablo 12: Algılanan Eğlence Regresyon Modeli

Model Summary^b

a. Predictors: (Constant), kullanıĢlılık ve kolaylık b. Dependent Variable: algılanan eğlence

Tablo 12‟de görüldüğü üzere R² (coefficient of determination) değeri 0,560 çıkmıĢtır. Bu durumda algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık%56 oranında güçlü bir Ģekilde algılanan eğlenceyi etkilemektedir.

Tablo 13: Algılanan Eğlence F Ġstatistikleri

ANOVA^a

a. Dependent Variable: algılanan eğlence b. Predictors: (Constant), kullanıĢlılık ve kolaylık

F istatistikleri göz önüne alındığında p=0,00 olduğu için algılanan kullanıĢlılık ve kolaylığın algılanan eğlenceyi etkilemediği hipotezi reddedilir.

Tablo 14: Algılanan Eğlence - Regression Coefficients

Coefficients^a

Model Unstandardized Coefficients Standardized

Coefficients

a. Dependent Variable: algılanan eğlence

Algılanan eğlence algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık tarafından etkilenmektedir (β=0,624, ρ=0,000). Bu durumda, H12 kabul edilmiĢtir.

Bu noktada, algılanan eĢitlik için regresyon eĢitliği aĢağıdaki gibidir:

38 algılanan eğlence = 0,503 algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık + 1,098

Üçüncü regresyon testinde ise asıl bağımlı değiĢken olan kullanım niyetinin diğer bağımsız değiĢkenler olan sosyal etki, algılanan güvenlik, algılanan eğlence ve algılanan kullanıĢlılık ve kolaylıktan nasıl etkilendiği ölçülmeye çalıĢılmıĢtır.

Tablo 15: Kullanım Niyeti Regresyon Modeli

Model Summary^b

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate

1 ,825^a ,681 ,674 ,42341

a. Predictors: (Constant), sosyal etki, algılanan eğlence, algılanan güven, algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık b. Dependent Variable: kullanım niyeti

Tablo 15‟te görüldüğü üzere R² (coefficient of determination) değeri 0,825 çıkmıĢtır. Bu durumda algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık, algılanan güven, algılanan eğlence ve sosyal etki%82,5 oranında güçlü bir Ģekilde kullanım niyetini etkilemektedir.

Tablo 16: Kullanım Niyeti F Ġstatistikleri

ANOVA^a

a. Dependent Variable: kullanım niyeti

b. Predictors: (Constant), sosyal etki, algılanan eğlence, algılanan güven, algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık

F istatistikleri göz önüne alındığında p=0,00 olduğu için sosyal etki, algılanan eğlence, algılanan güven ve algılanan kullanıĢlılık ve kolaylığın kullanım niyetini etkilemediği hipotezi reddedilir.

Tablo 17: Kullanım Niyeti - Regression Coefficients

Coefficients^a

Model Unstandardized Coefficients Standardized

Coefficients

algılanan eğlence ,281 ,046 ,305 6,137 ,000

sosyal etki -,018 ,030 -,025 -,597 ,551

a. Dependent Variable: kullanım niyeti

Kullanım niyeti algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık(β=0,549, ρ=0,000), algılanan güven (β= -0,206, ρ=0,000) ve algılanan eğlence (β=0,281, ρ=0,000) tarafından etkilenmektedir. Ancak ρ= 0,551 olduğu için sosyal etkinin kullanım niyetini etkilediği söylenemez. Bu durumda, H1 ve H13 kabul edilmiĢtir.

Bu noktada, kullanım niyeti için regresyon eĢitliği aĢağıdaki gibidir:

Kullanım niyeti = 0,549 algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık -0,206 algılanan güven + 0,281 algılanan eğlence + 1,238

EĢitlikte görüldüğü üzere tüketicinin algıladığı güven ile kullanım niyetleri ters orantılıdır. Bu bulgu literatürdeki çalıĢmalarla çeliĢmektedir. Literatür, algılanan güvenliğin algılanan kullanım kolaylığını ve dolayısıyla kullanım niyetini olumlu olarak etkilediğini belirtmektedir (Kim vd., 2010b ; Zhou, 2011). Ayrıca daha önce yapılmıĢ olan ve örneklemi bu araĢtırmanın konusu ile benzerlik gösteren (Tekirdağ ilindeki öğrenciler) bir çalıĢma (Baloğlu, 2015), içinde güven unsurunu bulunduran faktörlerin kullanım niyetini pozitif ve doğrudan etkilediği bulgusuna ulaĢmıĢtır. Bu faktörler

“güvenliğe olan inanç”ile“rahatlık ve kolaylık” olarak belirtilmiĢtir. Güvenliğe olan inanç, “kişilerin çevrimiçi alışveriş yaparken sistemin güvenli olduğuna dair inançları”

iken rahatlık ve kolaylık ise kullanılan sistemin rahat, kolay ve güvenilir olduğunu ifade etmekte kullanılmıĢtır. (Baloğlu, 2015) bu noktada araĢtırma sonucu ortaya çıkan model Ģu Ģekildedir:

ġekil 24: AraĢtırma Sonucu OluĢan Model Algılanan

Eğlence (PE)

Kullanım Niyeti (BI) Algılanan

Kullanışlılık ve Kolaylık

40 6. SONUÇ

GeliĢen ve küreselleĢen internet kullanımıyla beraber, firmalar sanal ortamda da mağaza sahibi olmanın önemi kavramıĢ, tüketiciye sanal mağazalarından hizmet sunmaya baĢlamıĢlardır. Artan Ġnternet kullanımı ve sanal mağazaların yaygınlaĢmasıyla birlikte tüketiciler de firmaların sunduğu sanal mağaza hizmetlerinin avantajlarından yararlanmaya baĢlamıĢlardır. Ġnternet üzerinden satın alma ile müĢteriler hem zaman kazanmakta, hem istedikleri vakitlerde satın alma yapabilmekte hem de satın alabilmek için mağazaların açılıĢ saatini bekleme kısıtlarından etkilenmemektedirler. Ayrıca baĢka Ģehir veya yurtdıĢından da alıĢveriĢ imkânına kavuĢabilmektedirler.

ÇalıĢmada Tekirdağ ilindekitüketicilerin internetten satın alma hakkındaki düĢünceleri ortaya konularak internetten satın almaya karĢı yaklaĢımları incelenmiĢ, çok değiĢkenli istatistik yöntemlerinden biri olan faktör analizi ve regresyon analizi ile tüketicilerin internetten satın alma niyetlerini etkileyen unsurlar belirlenmeye çalıĢılmıĢtır. Bu noktada, 31 değiĢkeni içeren bir veri seti kullanılmıĢtır.

AraĢtırma sonucunda beĢ adet faktör grubu (unsur) elde edilmiĢtir. Birinci faktörde algılanan kullanım kolaylığı, algılanan kullanıĢlılık ve güvene iliĢkin değiĢkenlerin yer aldığı “kolaylık ve kullanıĢlılık”grubu yer almaktadır.

Ġkinci faktörde tüketicilerin internetten satın almaya duyduğu güvene iliĢkin sorular yer almakta ve araĢtırmanın önerilen modelinde öngörülen “algılanan güven”

ismini korumaktadır.

Üçüncü faktörde tüketicilerin internetten satın alma sırasında algıladıkları eğlenceye iliĢkin sorular yer almakta ve araĢtırmanın önerilen modelinde öngörülen

“algılanan eğlence” ismini korumaktadır.

Dördüncü faktörde tüketicilerin internetten satın alma yaparken çevresinden ne kadar etkilendiği ve çevresini ne kadar etkilediğine iliĢkin sorular yer almakta olup araĢtırmanın önerilen modelinde öngörülen “sosyal etki” ismini korumaktadır.

AraĢtırma sonucunda algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık ile algılanan eğlencenin birbirlerini etkilediği görülmüĢtür. Ayrıca tüketicilerin internetten satın alma niyetinin, algılanan kullanıĢlılık ve kolaylık, algılanan güven ve algılanan eğlenceden etkilendiği görülmüĢtür. Ancak algılanan güvenin kullanım niyeti ile ters orantılı olması literatürle uyuĢmamaktadır.

Bu noktada, firmalar tüketicilerin internet üzerinden satın alma oranını arttırmak amacıyla, web sitelerini daha kullanıĢlı ve kullanımı anlaĢılır dizayn etmelidirler. Ayrıca web siteleri tüketicinin ilgisini çekerek alıĢveriĢ sırasında eğlenmesini sağlamanın yanı sıra güvenlik protokollerine sahip olmak ve bunu tüketiciye duyurmalıdırlar.

41 KAYNAKÇA

Ajzen, I. (1991). The Theory of Planned Behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50, 179-211.

Akbulut, A. (2007). Bilişim Ekonomisi ve E-Ticaret. Ġstanbul: Maliye Hesap Uzmanları Derneği.

AltunıĢık, R., CoĢkun, R., Bayraktaroğlu, S., & Yıldırım, E. (2012). Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri SPSS Uygulamalı (7. b.). Sakarya: Sakarya Yayıncılık.

Aydemir, Ġ. (2004). Elektronik Ticaret Alanındaki Rekabet Sorunları. ġubat 10, 2015 tarihinde

http://www.rekabet.gov.tr/File/?path=ROOT/Documents/Uzmanl%C4%B1k+Te zi/tez53.pdf adresinden alındı

Baloğlu, S. (2015). A Study Related to Mobile Payment Systems Acceptance: A Case of Namık Kemal University and Marmara University Students. Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, ĠĢletme (ingilizce), Ġstanbul.

bkmexpress. Ocak 3, 2015 tarihinde bkmexpress nedir?: bkmexpress.com.tr adresinden alındı

Bruner II, G. C., & Kumar, A. (2005). Explaining consumer acceptance of handheld Internet devices. Journal of Business Research, 58(5), 553–558.

Chellappa, R., & Pavlou, P. (2002). Perceived information security, financial liability and consumer trust in electronic commerce transactions. Logistics Information Management, 15(5/6), 358-368.

Childers, T. L., Carr, C. L., Peck, J., & Carson, S. (2001). Hedonic and utilitarian motivations for online retail shopping behavior. Journal of Retailing, 77(4), 511–535.

Chou, Y., Lee, C., & Chung, J. (2004). Understanding m-commerce payment systems through the analytic hierarchy process. Journal of Business Research, 57, 1423-1430. International Conference on Mobile Business: m-Business 2003, (s. 211-218).

Vienna, Austria.

42 Davis, F. (1986). A technology acceptance model for empirically testing new

end-user information systems: Theory and results. Doktora Tezi. Cambridge: MA:

MIT Sloan School of Management.

Davis, F. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.

Davis, F., Bagozzi, R., & Warhaw, P. (1989). User acceptance of computer technology: a comparison of two theoretical models. Management Science, 5(8), 982–1003.

Davis, F., Bagozzi, R., & Warhaw, P. (1992). Extrinsic and intrinsic motivation to use computers in the workplace. Journal of Applied Social Psychology, 22(14), 1111–1132.

Dewan, S., & Chen, L. (2005). Mobile Payment Adoption in the US: A Cross-Industry, Cross-Platform Solution. Journal of Information Privacy and Security, 1(2), 4-28.

DurmuĢ, B., Yurtkoru, S., & Çinko, M. (2011). Sosyal Bilimlerde SPSS'le Veri Analizi.

Ġstanbul: Beta Yayınları.

Elibol, H., & Kesici, B. (2004). ÇağdaĢ ĠĢletmecilik Açısından Elektronik Ticaret.

Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi(11), 303-331.

Esen, M., & Büyük, K. (2014). Teknoloji Kabul Modeli Bağlamında Elektronik Belge Yönetim Sisteminin Ġncelenmesi: Yükseköğretim Kurulu Örneği. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi(42), 313-326.

euromonitor.com. Ocak 12, 2015 tarihinde Brand Shares of Shopping Websites in

Turkey:

http://0-www.portal.euromonitor.com.divit.library.itu.edu.tr/portal/analysis/tab adresinden alındı

Fisbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, Attitude, Intention, and Behavior: An Introduction to Theory and Research. Reading: Addison - Wesley.

Flavián, C., & Guinalíu, M. (2006). Consumer Trust, Perceived Security and Privacy Policy: Three Basic Elements of Loyalty to a Web Site. Industrial Management

& Data Systems, 106(5), 601-620.

Gökgül, M. (2014). Türkiye'de Elektronik Ticaret ve İşletmelere, Tüketicilere Sağladığı Avantajlar, Dezavantajlar. Yüksek Lisans Tezi, Ġstanbul Kültür Üniversitesi, ĠĢletme BÖlümü, Ġstanbul.

Ha, S., & Stoel, L. (2009). Consumer e-shopping acceptance: Antecedents in a technology acceptance model. Journal of Business Research(62), 565-571.

Hong, S., & Tam, K. (2006). Understanding the Adoption of Multipurpose Information Appliances: The Case of Mobile Data Services. Information Systems Research, 17(2), 162-179.

Hsu, C., & Lu, H. (2007). Consumer Behavior in Online Game Communities: A Motivational Factor Perspective. Computers in Human Behavior, 23(3), 1642-1659.

43 Igbaria, M., Iivari, J., & Maragahh, H. (1995). Why do individuals use computer

technology? Information & Management, 29, 227-238.

Kalaycı, C. (2008). Elektronik Ticaret ve KOBĠ'lere Etkileri. International Journal of Economic and Administrative Studies, 1(1), 139-150.

Kalaycı, S. (2008). SPSS Uygulamalı Çok DeğiĢkenli Ġstatistik Teknikleri.

Kaya, F. (2009). Türkiye'de Kredi KArtı Uygulaması. Ġstanbul: Türkiye Bankalar perception of security and trust in e-payment systems. Electronic Commerce Research and Application, 9, 84-95.

Kim, H., Chan, H., & Gupta, S. (2007). Value based adoption of mobile internet: An empirical investigation. Decision Support Systems, 43, 111-126.

kliksa.com. Ocak 5, 2015 tarihinde Kurumsal: kliksa.com: kliksa.com adresinden alındı

Laudon, K. C., & Traver, C. G. (2001). E-Commerce: Business, Technology, Society (1.baskı b.). Boston: Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.

Lee, M. K., Cheung, C. M., & Chen, Z. (2005). Acceptance of Internet-based learning medium: the role of extrinsic and intrinsic motivation. Information &

Management, 42(8), 1095-1104.

Lu, J., Yao, J., & Yu, C. (2005). Personal innovativeness, social influences and adoption of wireless internet services via mobile technology. Journal of Strategic Information Systems, 14(3), 245-268.

Malhotra, N. (2010). Marketing Research: An Applied Oirentation (6. b.). New Jersey:

Pearson.

Mallat, N. (2007). Exploring consumer adoption of mobile payments - A qualitative study. Journal of Strategic Information Systems, 16, 413-432.

Marangoz, M. (2011). GiriĢimciler Ġçin Sınırsız Ticaret: E-Ticaret. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 6(1), 181-201.

Mathieson, K. (1991). Predicting user intentions: Comparing the Technology Acceptance Model with the Theory of Planned Behavior. Information Systems Research, 2(3), 173-191.

McKitterick , D., & Dowling, J. (2003). State of the Art Review of Mobile Payment Technology. Dublin: Department of Computer Science, Trinity College.

n11.com. Ocak 5, 2015 tarihinde Hakkımızda: n11.com: n11.com adresinden alındı

44 Nysveen, H., Pedersen, P., & Thorbjørnsen, H. (2005). Mobilizing the Brand: The Effects of Mobile Services on Brand Relationships and Main Channel Use.

Journal of Service Research, 7(3), 257-276.

Ondrus, J., & Pigneur, Y. (2006). Towards a Holistic Analysis of Mobile Payments: A Multiple Perspectives Approach. Electronic Commerce Research and Applications, 5(3), 246-257.

Pavlou, P. (2003). Consumer acceptance of electronic commerce: integrating trust and risk with the technology acceptance model. International Journal of Electronic Commerce, 7(3), 101–134.

Peter, J. (1979). Reliability: A review of psyhometric basics and recent marketing practices. Journal of Marketing Research, 16(6/17).

Pousttchi, K. (2003). Conditions for Acceptance and Usage of Mobile Payment Procedures. G. Giaglis, H. Werthner, & V. Tschammer (Dü.), The Second International Conference on Mobile Business içinde (s. 201-210). Vienna (Austria): University of Vienna Publishing.

Revels, j., Tojib, D., & Tsarenko, Y. (2010). Understanding Consumer Intention to Use Mobile Services. Australian Marketing JournaL, 18, 74-80.

Schierz, P., Schilke, O., & Wirtz, B. (2010). Understanding Consumer Acceptance of Mobile Payment Services: An Empirical Analysis. Electronic Commerce Research and Applications, 9, 209-216.

Seber, G. (1984). Multivariate Observations . John Wiley & Sons.

Seyidoğlu, H. (2001). Ekonomi ve İşletmecilik Terimleri Açıklamalı Sözlük (2.baskı b.). Ġstanbul: Güzem Can.

Shin, D. (2009). Towards an Understanding of the Consumer Acceptance of Mobile Wallet. Computers in Human Behavior, 25, 1343-1354.

Shin, D., & Kim, W. (2008). Applying the Technology Acceptance Model and Flow Theory to Cyworld User Behavior. CyberPsychology & Behavio, 11(4), 12-20.

Taherdoost, H., Sahibuddin, S., & Jalaliyoon, N. (2011). Smart Card Security;

Technology and Adoption. International Journal of Security, 5(2), 74-84.

Tatlıdil, H. (1992). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz (1. b.). Anlara:

Engin Yayınları.

TUĠK. (2010, Ağustos 18). Hanehalkı BiliĢim Teknolojileri Kullanım AraĢtırması.