TEKİRDAĞ İLİ’NDE BULUNAN TÜKETİCİLERİN İNTERNET ÜZERİNDEN SATINALMA YAKLAŞIMLARININ ANALİZİ

(1)

NKUBAP.00.13.AR.14.03No’lu proje

TEKĠRDAĞ ĠLĠ’NDE BULUNAN TÜKETĠCĠLERĠN ĠNTERNET ÜZERĠNDEN SATINALMA YAKLAġIMLARININ ANALĠZĠ

Yürütücüler:

Prof.Dr.Ahmet KUBAġ AraĢtırmacılar:

Prof.Dr.Rasim YILMAZ ArĢ.Gör.Aytaç GÜT ArĢ.Gör.Sevi BALOĞLU

(2)

i ÖNSÖZ

Bu çalıĢma ile Tekirdağ Ġli‟nde bulunan tüketicilerin internet üzerinden satınalma yaklaĢımları analiz edilmiĢtir.

AraĢtırmamız Namık Kemal Üniversitesi Bilimsel AraĢtırma Projesi Destekleri kapsamında (NKUBAP.00.13.AR.14.03) desteklenmiĢtir.

(3)

ii TEKĠRDAĞ ĠLĠ’NDE BULUNAN TÜKETĠCĠLERĠN ĠNTERNET ÜZERĠNDEN

SATINALMA YAKLAġIMLARININ ANALĠZĠ ÖZET

Ġnternetin global bir iletiĢim aracı haline gelmesi ve firmaların sanal mağazaların avantajlarını benimsemesiyle birlikte elektronik ticaret gün geçtikçe daha da önem kazanmaya baĢlamıĢtır.

Çevrimiçi alıĢveriĢ, firmalara olduğu kadar tüketicilere de bazı avantajlar sunmaktadır. Ġnternetten satın almada tüketiciler için en önemli avantajlar zaman ve mekan sınırlamalarının olmamasıdır.

Elektronik ticaret hacmi artmasına karĢın, tüketicilerin internetten satın almayı benimseme oranı beklenilenden daha düĢüktür. Bu noktada, tüketicilerin internetten satın alma niyetini etkileyen faktörlerin belirlenmesi için konunun daha derinden incelenmesine ihtiyaç vardır.

Bu araĢtırmada, tüketicilerin internetten satın almaya karĢı tutumları ve internetten satın almalarını etkileyen unsurlar analiz edilmiĢtir. AraĢtırma kapsamında Tekirdağ ilinde yaĢayan ve daha önce internetten alıĢveriĢ yapan tüketiciler incelenmiĢtir.

AraĢtırma kapsamında Tekirdağ ilindeki tüketicilerin internetten satın alma niyetini etkileyen iki unsur bulunduğu saptanmıĢtır. Bunlar kullanıĢlılık ve kolaylık ile algılanan eğlencedir. Ayrıca algılanan eğlence ile kullanıĢlılık ve kolaylığın birbirini doğrudan ve pozitif olarak etkilediği de araĢtırma bulguları arasındadır.

Anahtar Kelimeler:e-ticaret, çevrimiçi satın alma, Tekirdağ, satınalma davranıĢı, Teknoloji Kabul Modeli

(4)

iii ANALSIS OF CONSUMERS’ WHO HAVE BEEN LOCATED IN TEKĠRDAĞ,

INTENTION TO PURCHASE FROM INTERNET ABSTRACT

Since internet becomes a global communication medium and firms has realized the advantages of online shops, electronic commerce has been gaining more importance day by day.

Online shopping provides several advantages to consumers as well as to firms. Absence of time and place limitations are most important advantages for customers in terms of purchasing from internet.

In spite of electronic commerce volume increases, the rate of customers‟

adoption of purchasing from internet is less than expected. Therefore, there is a need for deeply examination of customers‟ intention to purchase from internet.

Ġn this study, customers‟ purchase from internet attitudes and factors affects customers‟ purchase from internet are analyzed. Within the scope of the research, customers who not only live in Tekirdağ but also has shop online are analyzed.

Within the scope of the research, it has been found that there are two factors affecting intention to purchase from internet of customers in the province of Tekirdağ.

These factors are “perceived usefulness and easiness” and “perceived enjoyment”.

Moreover, it has been found that these two factors affect each other directly and positively.

Key Words: e-commerce, online purchasing; Tekirdağ, purchasing behavior, Technology Acceptance Model

(5)

iv ĠÇĠNDEKĠLER

ÖNSÖZ ... i

ÖZET ... ii

ABSTRACT ... iii

ĠÇĠNDEKĠLER ... iv

TABLOLAR LĠSTESĠ ... vi

ġEKĠLLER LĠSTESĠ ... vii

GĠRĠġ ... 1

1. ELEKTRONIK TICARETE GENEL BAKIġ ... 3

1.1. Elektronik Ticaretin Tüketici Açısından Geleneksel Ticaretten Farkları ... 3

1.2. Ġnternette Pazarlar ... 3

1.3. Ġnternetten AlıĢveriĢlerde Ödeme Yöntemleri ... 4

2. TÜRKIYE‟DE ELEKTRONIK TICARETIN VE ĠNTERNETTEN SATIN ALMANIN GELIġIMI ... 6

3. TEKNOLOJI KABUL MODELLERI ... 10

3.1. TEKNOLOJĠ KABUL MODELĠ (TAM) ... 10

3.2. BĠRLEġTĠRĠLMĠġ TEKNOLOJĠ KABUL VE KULLANIM TEORĠSĠ (UTAUT) 11 4. ARAġTIRMA MODELI VE HIPOTEZLER ... 13

4.1. Algılanan Kullanım Kolaylığı (Perceived Ease of Use – PEOU) ... 13

4.2. Algılanan KullanıĢlılık (Perceived Usefulness - PU) ... 13

4.3. Sosyal Etki (Social Influence – SI) ... 13

4.4. Algılanan Güvenlik (Perceived Security - PS) ... 14

4.5. Algılanan Eğlence (Perceived Enjoyment - PE) ... 14

4.6. Kullanım Niyeti (Behavioral Intention - BI) ... 14

4.7. AraĢtırma Modeli ... 14

5. TEKĠRDAĞ ĠLĠNDE BULUNAN TÜKETĠCĠLERĠN ĠNTERNETTEN SATIN ALMA YAKLAġIMLARININ ANALĠZĠ ... 16

5.1. ÖRNEKLEM ĠLGĠLĠ BULGULAR ... 16

Gelir Seviyesi ... 22

Ġnternetten AlıĢveriĢ Yapma Sıklığı ... 24

Çevrimiçi AlıĢveriĢ Ġçin Ödeme Yöntemi ... 26

AlıĢveriĢ Yapılan Siteler ... 26

(6)

v

En Çok Satın Alınan Ürünler ... 27

5.2. GÜVENĠLĠRLĠK ANALĠZĠ ... 27

ÇalıĢmada Anketler Ġle Elde Edilen Verilerin Güvenilirlik Analizi ... 28

5.3. FAKTÖR ANALĠZĠ ... 28

5.3.1. Faktör Analizi Modeli ... 28

5.3.2. Faktör Analizi Verilerinin Yorumlanması... 29

5.3.2.1. Bağımsız DeğiĢkenler Ġçin Faktör Analizi ... 30

5.3.2.2. Bağımlı DeğiĢken Ġçin Faktör Analizi ... 33

5.4. ARAġTIRMANIN ÖNERĠLEN MODELĠNĠN YENĠDEN DĠZAYN EDĠLMESĠ . 34 5.5. REGRESYON TESTĠ ... 35

6. SONUÇ ... 40

KAYNAKÇA ... 41

EK 1- TEKĠRDAĞ ĠLĠNDE BULUNAN TÜKETĠCĠLERĠN ĠNTERNETTEN SATIN ALMA YAKLAġIMININ ÖLÇÜLMESĠ ANKET SORULARI ... 46

EK 2 - Varimax Rotation ile Yapılan Rotated Component Matrix Tablosu (1. Deneme) ... 51

EK 4- Varimax Rotation ile Yapılan Rotated Component Matrix Tablosu (3. Deneme) ... 53

(7)

vi TABLOLAR LĠSTESĠ

Tablo 1: Sanal Tedarikçilerin Pazar Payları ... 8

Tablo 2: Örneklemin YaĢ Dağılımı ... 16

Tablo 3: Güvenilirlik Ġstatistikleri ... 28

Tablo 4: KMO ve Bartlett's Testleri (1. Deneme) ... 30

Tablo 8: KMO ve Bartlett's Testleri ... 33

Tablo 9: KullanıĢlılık ve Kolaylık Regresyon Modeli ... 35

Tablo 10: KullanıĢlılık ve Kolaylık F Ġstatistikleri ... 36

Tablo 11: KullanıĢlılık ve Kolaylık - Regression Coefficients ... 36

Tablo 12: Algılanan Eğlence Regresyon Modeli ... 37

Tablo 13: Algılanan Eğlence F Ġstatistikleri ... 37

Tablo 14: Algılanan Eğlence - Regression Coefficients ... 37

Tablo 15: Kullanım Niyeti Regresyon Modeli ... 38

Tablo 16: Kullanım Niyeti F Ġstatistikleri ... 38

Tablo 17: Kullanım Niyeti - Regression Coefficients ... 38

(8)

vii ġEKĠLLER LĠSTESĠ

ġekil 1: Ġnternet Kullanan Bireylerin Internet Üzerinden KiĢisel Kullanım Amacıyla Mal

veya Hizmet SipariĢi Verme ya da Satın Alma Oranları ... 6

ġekil 2: Tüketicilerin Internetten Satın Aldıklari Ürün ve Hizmetlerin Türleri ... 7

ġekil 3: Teknoloji Kabul Modeli (TAM) ... 10

ġekil 4: BirleĢtirilmiĢ Teknoloji Kabul ve Kullanım Teorisi (UTAUT) ... 11

ġekil 5: Önerilen AraĢtırma Modeli ... 15

ġekil 6: Örneklemin Cinsiyet Dağılımı ... 16

ġekil 7: Örneklemin Medeni Durum Dağılımı ... 17

ġekil 8: Örneklemin Eğitim Düzeyi Dağılımı ... 17

ġekil 9: Örneklemin Eğitim Düzeyi Dağılımı (Kadın) ... 18

ġekil 10: Örneklemin Eğitim Düzeyi Dağılımı (Erkek) ... 19

ġekil 11: Örneklemin Meslek Dağılımı ... 19

ġekil 12: Örneklemin Meslek Dağılımı (Kadın) ... 20

ġekil 13: Örneklemin Meslek Dağılımı (Erkek) ... 21

ġekil 14: Örneklemin Gelir Seviyesi ... 22

ġekil 15: Örneklemin Gelir Seviyesi (Kadın) ... 23

ġekil 16: Örneklemin Gelir Seviyesi (Erkek) ... 23

ġekil 17: Örneklemin Ġnternetten AlıĢveriĢ Yapma Sıklığı ... 24

ġekil 18: Örneklemin Ġnternetten AlıĢveriĢ Yapma Sıklığı (Kadın) ... 25

ġekil 19: Örneklemin Ġnternetten AlıĢveriĢ Yapma Sıklığı (Erkek) ... 25

ġekil 20: Örneklemin Çevrimiçi AlıĢveriĢ Ġçin Tercih Ettiği Ödeme Yöntemleri ... 26

ġekil 21: En Çok AlıĢveriĢ Yapılan Siteler ... 27

ġekil 22: En Çok Satın Alınan Ürünler ... 27

ġekil 23: AraĢtırma Modeli ... 34

ġekil 24: AraĢtırma Sonucu OluĢan Model ... 39

(9)

1 GĠRĠġ

GeliĢen ve küreselleĢen internet kullanımıyla beraber, firmalar sanal ortamda da mağaza sahibi olmanın önemi kavramıĢtır. Ġnternet kullanımının yaygınlaĢmasıyla birlikte tüketiciler de firmaların sunduğu sanal mağaza hizmetlerinin avantajlarından yararlanmaya baĢlamıĢlardır. Ġnternet üzerinden satın alma ile müĢteriler zamandan kazanmakla birlikte, mekan ve zaman kısıtlarından etkilenmemektedirler. Böylece tüketiciler artık istedikleri zaman ve istedikleri yerde sanal mağazalardan satın alma gerçekleĢtirebilmektedirler.

Bu çalıĢma ile Tekirdağ ilindekitüketicilerin internetten satın alma hakkındaki düĢünceleri ortaya konularak internetten satın almaya karĢı yaklaĢımları incelenmiĢtir. ÇalıĢmanın sonucunda kullanıĢlılığın ve kullanım kolaylığının tüketiciler tarafından ayrı ayrı algılanmak yerine bir arada algılandığı görülmektedir. Ayrıca tüketiciler internetten satın almada sosyal çevrelerinden etkilenmektedirler.

ÇalıĢma beĢ bölümden oluĢacaktır;

Birinci bölümde elektronik ticarete genel bir bakıĢ açısı sunulacaktır.

Elektronik ticaretin tanımı, elektronik ticaretin tüketici açısından geleneksel ticaretten farkları üzerinde durulacak, daha sonra da araĢtırmanın örneklemi olan internetten satın alma yapan tüketicilerin kullandığı internetten alıĢveriĢlerde kullanılan ödeme yöntemlerinden bahsedilecektir.

Ġkinci bölümde, Türkiye‟de elektronik ticaretin geliĢimi özetlenerek ülkemizde internetten satın alma hakkında ürün grubu vb. hakkında literatür taraması yapılacaktır.

Üçüncü bölümde araĢtırmanın konusu olan elektronik ticaretin teknolojik bir yenilik olduğu varsayımıyla araĢtırma modelinin oluĢturulmasında temel alınan Teknoloji Kabul Modeli (TAM) ve BirleĢtirilmiĢ Teknoloji Kabul ve Kullanım Teorisi (UTAUT) incelenecektir.

Dördüncü bölümde internetten satın almayı etkileyen unsurlar, literatür taraması ıĢığında ortaya konularak açıklanacaktır.

BeĢinci bölüm ise uygulama bölümünü oluĢturmaktadır. Bu bölümde, öncelikle çalıĢma kapsamında değerlendirilen katılımcılar hakkında genel bilgiler verilmiĢtir. Daha sonra ise yapılan anketlere iliĢkin verilerden elde edilen bulgular kullanılarak faktör analizi uygulanmıĢ ve tüketicilerin internetten satın alma niyetini etkileyen unsurlar belirlenmeye çalıĢılmıĢtır.

AraĢtırmanın Amacı

AraĢtırmanın amacı Tekirdağ‟da yaĢayan internet kullanıcılarının internetten satın alma davranıĢlarının incelenerek, internetten satın almaya karĢı yaklaĢımlarını belirlemektir.

AraĢtırma Yöntemi

AraĢtırmada kapsamında Tekirdağ ili ve ilçelerinde ikamet eden 200 kiĢi kolayda ve kartopu örnekleme yöntemiyle seçilerek görüĢme sağlanmıĢtır.

AraĢtırmanın uygulanmasında temel olarak anket yöntemi kullanılmıĢtır. Sözü geçen

(10)

2 200 kiĢi ile yapılan anketlerde ön koĢul olarak internetten alıĢveriĢ yapmıĢ olmaları aranmıĢtır.

AraĢtırmanın Alanı

AraĢtırmanın alanı Tekirdağ ili ve ilçelerini kapsamaktadır. Tekirdağ SüleymanpaĢa, Çerkezköy, Çorlu, Hayrabolu, Malkara, Marmara Ereğlisi, Muratlı, Saray ve ġarköy ilçelerinde ikamet eden ve internetten alıĢveriĢ yapmıĢ olan 200 kiĢi ileyüz yüze anket çalıĢmaları yapılmıĢtır.

(11)

3 1. ELEKTRONIK TICARETE GENEL BAKIġ

Elektronik ticaret günümüzde yaygın olarak kullanılmakla birlikte, elektronik ticaretin fikir birliğine varılmıĢ bir tanımı bulunmamaktadır.

Dünya Ticaret Örgütü (WTO) elektronik ticareti, “mal ve hizmetlerin üretim, reklam, satıĢ ve dağıtımlarının telekomünikasyon ağları üzerinden yapılması” olarak tanımlarken, Ekonomik ĠĢbirliği ve Kalkınma TeĢkilatı (OECD) ise “kurumların ve bireylerin katıldığı ve metin, ses ve görsel imaj gibi sayısallaĢtırılmıĢ verinin iĢlenerek, açık veya kapalı ağlar üzerinden iletilmesine dayanan ticaretle ilgili iĢlemlerdir”

Ģeklinde tanımlamaktadır.(YeĢil, 2008)

1.1. Elektronik Ticaretin Tüketici Açısından Geleneksel Ticaretten Farkları Elektronik ticaret, internet temelli olmasından kaynaklı olarak, geleneksel ticarete göre farklılıklar içermektedir. Bu farklılıklar, hem firma sahiplerine hem de tüketiciye yansımaktadır.

Tüketiciler açısından elektronik ticaretin geleneksel ticarete göre farklılıklarına bakıldığında, bu farklar genel olarak iletiĢim ve onay iĢlemlerinde ortaya çıkmaktadır (YeĢil, 2008).

Ġnternetten satıĢın firmalara yararları bulunmakla birlikte, tüketiciler için de birçok faydası bulunmaktadır. Bu faydalar, internetten satın almanın, mağazaya giderek yani geleneksel yöntemlerle alıĢveriĢ yapmaya karĢı güçlü bir alternatif olmasını sağlamaktadır.

Ġnternetin geleneksel yöntemlere göre en önemli avantajı 7/24 satın almaya imkan vermesidir. Yani, tüketiciler istedikleri ve uygun oldukları saatlerde alıĢveriĢ yapabilmektedir. Ayrıca tüketiciler alıĢveriĢi o an bulundukları yerden yapabilmektedir. Yani internetten satın alma zaman ve mekan kısıtlarını ortadan kaldırmaktadır (Mallat, 2007; Zhou, 2011; Zhou, 2013)

1.2. Ġnternette Pazarlar

Elektronik ticaret, katılımcılar dikkate alındığında 6 gruba ayrılmaktadır.

Bunlar;

1) ĠĢletmeden tüketiciye (B2C- Business to Consumer) 2) ĠĢletmeler arasında (B2B – Business to Business) 3) ĠĢletmeden devlete (B2G – Business to Goverment) 4) Tüketiciden devlete (C2G - Consumer to Goverment) 5) Tüketiciler arasında (C2C- Consumer to Consumer)

6) Devletler arasında (G2G - Goverment to Goverment) „dır (Kalaycı C, 2008a).

Bu çalıĢmada tüketicilerin internetten satın alma yaklaĢımları incelendiğinden dolayı, ĠĢletmeden tüketiciye ve tüketiciler arasındaki elektronik ticaret çeĢitleri baz alınacaktır.

(12)

4 1.2.1. ĠĢletmeden Tüketiciye E-ticaret (B2C- Business to Consumer):

ĠĢletmelerin mal ve hizmetlerini tüketicilere satma ve pazarlama iĢlemlerinin web üzerinden yapıldığı ticaret türüdür. ĠĢletmeler bu hizmetleri çevrimiçi ortamda sanal mağazaları vasıtasıyla yapmaktadır. (Marangoz, 2011).

1.2.2. Tüketiciden Tüketiciye E-ticaret (C2C- Consumer to Consumer):

Tüketicilerin sunduğu hizmet ve mallarını yine tüketicilere satma ve pazarlama iĢlemlerinin web üzerinden yapıldığı ticaret türüdür.

1.3. Ġnternetten AlıĢveriĢlerde Ödeme Yöntemleri

Tüketiciler internetten satın alma yaparken, ilerleyen teknoloji sayesinden bir çok ödeme yöntemini seçme imkanına kavuĢmuĢtur. Çevrimiçi yapılan alıĢveriĢlerde kullanılan baĢlıca ödeme yöntemleri Ģunlardır:

Kredi Kartı ve Borç Kartı ile Ödeme:Kredi kartları, üzerinde sahibinin isim, soy isim bilgileri yanında, hesap numarası ve son kullanma tarihi bulunan plastik kartlardır. Kredi kartı ile yapılan ödeme, kart sahibinin hesap ekstresine yansımaktadır (Seyidoğlu, 2001). Kredi kartı ile ödeme online alıĢveriĢlerde en çok kullanılan yöntem (Chou vd., 2004) olmasına karĢın, gizlilik ve güvenlik konularında çeĢitli riskler içermektedir (Laudon ve Traver, 2001).

Borç kartı (debit card) ise Ģekil olarak kredi kartına benzemekle birlikte, asıl olan ödeme zamanı açısından kredi kartından farklılık göstermektedir. Borç kartlarında ödeme yapıldığı an, belirtilen miktar alıcının banka hesabından düĢmektedir (Kim vd, 2010b).

Elektronik Fon Transferi (EFT): Elektronik fon transferinde, bakiyelerin alacaklandırma ve borçlandırmaları bilgisayar ağları üzerinden yapılmaktadır (Seyidoğlu, 2001).

Kapıda Ödeme: Bu ödeme yönteminde tüketiciler sipariĢlerini internet üzerinden vermekte, ancak ödemeyi ürünün teslimi sırasında nakit, kredi kartı vb. ile yapabilmektedir. Örneğin yemeksepeti.com‟da verilen bir yemek sipariĢinin ödemesi yemeğin teslimi sırasında yapılmaktadır.

Elektronik Çek (e-çek):Kullanım olarak gerçek çeklerle aynı prosedüre sahip olan elektronik çeklerde, gerçek çeklerden farklı olarak dijital imzaya gerek duyulmaktadır (Elibol & Kesici, 2004).

Elektronik Cüzdan (e-cüzdan):Kullanıcı bilgilerinin bir defaya mahsus olmak üzere tanımlanmasıyla indirilen bir yazılım olan elektronik cüzdan, müĢterinin e-posta adresi ve Ģifresi ile çalıĢmaktadır (bkmexpress.com.tr).

Elektronik Para (e-para):Paranın elektronik ortamda sunulduğu elektronik paralar kredi kartıyla ödemeye alternatif olarak üretilmiĢ olup (Kim vd, 2010b), sadece sanal ortamda kullanılabilmektedir (Yu vd., 2002).

Akılı Kart/Smart Kart:Akıllı kartlar Ģekil olarak kredi kartlarına benzemekle birlikte (Taherdoost vd., 2011), “akıllı” olarak anılmasını sağlayan, kiĢisel bilgilerin yanında elektronik cüzdan gibi uygulamaların saklanmasını sağlayan çipler barındırmaktadır (McKitterick & Dowling, 2003).

(13)

5 Sanal Kart: Sadece çevrimiçi ödemelerde kullanılan sanal kartlar hesabın bağlı olduğu diğer kartlardan farklı kart numarası ve CVV‟ye sahiptir (Kaya, 2009).

(14)

6 2. TÜRKIYE’DE ELEKTRONIK TICARETIN VE ĠNTERNETTEN SATIN

ALMANIN GELIġIMI

Türkiye elektronik ticaret ilk olarak 1992‟de Merkez Bankası ile bankalar arasında gerçekleĢen Elektronik Fon Transferi (EFT) uygulaması ile baĢlamıĢtır (Gökgül, 2014). Daha sonar 1995‟te ĠGEME UNCTAD (BirleĢmiĢ Milletler Ticaret ve Kalkınma Konferansı) tarafından Ankara ticaret noktası seçilmiĢtir. 1997 yılında ülkemizde elektronik ticaret ağının kurulmasına karar verilmesiyle TUBĠTAK, TUENA (Türkiye Ulusal Enformasyon Altyapı Merkezi)‟nın temelini atmıĢtır ve daha sonra ise ETKK (Elektronik Ticaret Koordinasyon Kurulu) oluĢturulmuĢtur. ETTK‟da kamu, özel sektör ve üniversite katılımcıları ile Rekabet Kurumu‟nun da temsilcileri bulunmuĢtur.

(Aydemir, 2004) 1999 yılında ilk sanal alıĢveriĢ sitesi ülkemizde açılmıĢ olup, günümüzde sanal ortamın faydalarından yararlanmak isteyen birçok iĢletme tarafından sanal mağazalar açılmıĢtır (Akbulut, 2007).

ġekil 1: Ġnternet Kullanan Bireylerin Internet Üzerinden KiĢisel Kullanım Amacıyla Mal veya Hizmet SipariĢi Verme ya da Satın Alma Oranları

Kaynak: TUĠK Hanehalkı BiliĢim Teknolojileri Kullanım AraĢtırması, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014

ġekil 1‟de yıllara göre internet kullanan bireylerin internet üzerinden kiĢisel kullanımamacıyla mal veya hizmet sipariĢi verme ya da satın alma oranları görülmektedir. Baz alınan zaman aralıkları nisan ayından marta kadar geçen bir yıllık süredir. Örneğin 2010 yılı verisi 2009 yılının nisan ayından 2010 yılının mart ayına kadar geçen süredeki satın alma miktarıdır. Görüleceği üzere, mal ve hizmet satın alımı 2010 yılından beri düzenli olarak artmaktadır.

0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

30,0%

35,0%

2010 2011 2012 2013 2014

15,0%

18,6%

21,8%

24,1%

30,8%

(15)

7 ġekil 2: Tüketicilerin Internetten Satın Aldıkları Ürün ve Hizmetlerin Türleri Kaynak: TUĠK Hanehalkı BiliĢim Teknolojileri Kullanım AraĢtırması, 2012, 2013, 2014

ġekil 2‟de tüketicilerin internetten satın aldıkları ürün ve hizmetlerin türleri gösterilmiĢtir. Zaman aralığı önceki Ģekilde olduğu gibi nisan ayından mart ayına kadardır. Giyim ve spor eĢyaları bütün yıllar boyunca en çok satın alınan ürünlerdir.

2010 yılında %24,30 (TUĠK, 2010), 2011 yılında %28,80 (TUĠK, 2011) olan giyim ve spor eĢyası satın alma oranı 2012 yılında hızla artıĢ göstermiĢtir ve %44,4‟e (TUĠK, 2012) yükselmiĢtir. Bu artıĢ 2013 ve 2014 yıllarında devam ederek sırasıyla %48,6 (TUĠK, 2013) ve % 51,9 (TUĠK, 2014) oranına kadar yükselmiĢtir. 2010 yılında internetten alıĢveriĢ yapan bireylerin %23,8‟I (TUĠK, 2010) elektronik araç alırken, 2011 yılında bu oran %27,8‟e (TUĠK, 2011) yükselmiĢ, 2012 yılında ise %25,5‟e (TUĠK, 2012) gerilemiĢtir. 2013 ve 2014 yıllarında ise internetten alıĢveriĢlerde elektronik eĢya alım oranı sırasıyla %25,8 (TUĠK, 2013) ve %24,9 (TUĠK, 2014) olmuĢtur. Mobilya ve oyuncak gibi ev eĢyaları alma oranı 2010 yılında %19,3 (TUĠK, 2010) ve 2011 yılında %19,8 (TUĠK, 2011) iken 2012 yılında artıĢ göstererek

%21,2‟ye (TUĠK, 2012) yükselmiĢtir. Bu yükseliĢ 2013 ve 2014 yıllarında da devam etmiĢ, sırasıyla internetten yapılan alıĢveriĢlerde ev eĢyası alma oranları %25,6 (TUĠK, 2013) ve %27 (TUĠK, 2014) olmuĢtur. Aynı Ģekilde seyahat bileti alma ve araç kiralama oranları 2012 yılında %17,4 (TUĠK, 2012) iken 2013 yılında %20 (TUĠK, 2013) ve 2014 yılında %26,8 (TUĠK, 2014) oranına ulaĢmıĢtır. E-kitap dahil olmak üzere, kitap, dergi ve gazete alma oranı ise son üç yılda hemen hemen değiĢmemiĢtir.

0 10 20 30 40 50 60

giyim ve spor elektronik araçlar ev eşyası seyahat gıda kitap, dergi, gazete

2012 2013 2014

(16)

8 Tablo 1: Sanal Tedarikçilerin Pazar Payları

Marka 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Hepsiburada 11,40 11,20 11,70 12,50 12,50 15,00

gittigidiyor.com 4,30 7,20 5,70 6,40 8,70 8,10

n11.com - - - - 4,60 7,20

Teknosa 6,30 5,90 4,30 2,80 5,20 6,20

Markafoni - 6,50 4,80 5,60 5,80 6,00

Migros 3,00 5,10 4,70 4,80 5,20 5,70

Trendyol - - 3,50 4,50 5,30 5,60

Kliksa - - - 0,90 2,30 5,40

App Store 0,20 0,50 0,70 1,50 2,60 2,80

Amazon 2,70 2,70 2,60 2,50 2,50 2,30

Hizlial 2,30 2,40 2,40 2,50 2,60 2,30

Vatan Bilgisayar 2,70 2,20 2,20 2,10 2,30 2,20

Gold 0,90 0,80 0,60 0,50 1,90 1,90

Istanbul Bilisim 3,10 3,40 3,10 2,80 2,30 1,90

CicekSepeti 1,40 1,30 1,50 2,10 1,80 1,60

Morhipo - - 0,60 1,60 1,40 1,30

KocTAS 0,90 1,00 0,90 0,90 1,00 1,10

Limango 0,20 0,40 0,80 1,00 1,00 1,00

Genpa 1,70 1,70 1,30 1,40 1,20 1,00

1v1y.com - - - 1,00 1,00 1,00

Bimeks 0,40 0,60 0,90 1,10 1,10 0,90

LC Waikiki - - - 0,80 0,80 0,90

Ereyon 1,20 1,10 0,90 0,90 0,80 0,70

Boyner - - 0,10 0,30 0,50 0,70

Beymen - - - - 0,50 0,50

kitapyurdu.com 0,60 0,70 0,70 0,60 0,40 0,30

Carrefour 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20

444cicek.com 0,20 0,30 0,20 0,20 0,20 0,10

GNC 0,30 0,20 0,20 0,20 0,20 0,10

Mango - - - - 0,20 0,10

Asos 0,00 0,00 0,00 0,10 0,10 0,10

Ebebek 0,40 0,30 0,30 0,20 0,10 0,10

Praktiker 0,10 0,10 0,10 0,10 0,00 -

LC Waikiki - - 0,60 - - -

Dell 2,20 1,60 - - - -

Diğer 53,40 42,60 44,10 37,80 23,70 15,70

Toplam 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00

Kaynak: euromonitor.com

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

(17)

9 Tablo 1‟de sanal tedarikçilerin pazar payları verilmiĢtir. Hepsiburada %15 pazar payı ile pazar lideridir. eBay‟in sahip olduğu gittigidiyor.com ve n11.com firmaları iĢleyiĢ bakımından Hepsiburada ile aynı konsepte sahiptir.

2013 ve 2014 yılları göz önüne alındığında Kliksa en büyük büyüme oranına sahiptir. Kliksa 2012 yılında kurulmuĢ olup (kliksa.com), 3 yıl içinde pazarın

%5,40‟ına sahip olmayı baĢarmıĢtır. n11.com ise %2,60‟lık oran ile en fazla büyüyen ikinci firmadır. n11.com da 2012 yılında kurulmuĢ olup (n11.com) 2 yıl içinde

%7,20‟lik pazar payıyla en büyük üçüncü Ģirket olmayı baĢarmıĢtır. son olarak, son 6 yılın pazar lideri Hepsiburada.com %2,50 oranı ile en çok büyüyen üçüncü firma olmuĢtur. Hepsiburada‟yı %8,10 pazar payı ile gittigidiyor.com izlemekte olup, pazar payındaki %0,60‟lık düĢüĢle en büyük düĢüĢ oranına sahiptir. Bu düĢüĢün sebebi n11.com ve Hepsiburada firmalarının Pazar paylarındaki artıĢ olarak yorumlanabilir.

Çünkü her üç firma da hem firmalara hem de tüketicilere satıĢ imkanı veren, aynı konsepte sahiptir. Hem alım hem de satım iĢlemi yapan firmalar tabloda görüleceği üzere pazarın toplamının %33,1‟ine sahiptir.

(18)

10 3. TEKNOLOJI KABUL MODELLERI

3.1. TEKNOLOJĠ KABUL MODELĠ (TAM)

Teknoloji Kabul Modeli (Technology Acceptance Model, TAM), tüketicilerin bilgi teknolojilerini benimseme sebeplerini açıklamak ve tahmin etmek amacıyla geliĢtirilmiĢ olup (Davis, 1989; Davis vd., 1989), tüketicilerin bilgi teknolojilerini benimsemesini ölçen en etkili model olarak görülmektedir (Kim vd., 2010b; Van der Heijden, 2003).

TAM, temel olarak Fisbein ve Ajzen‟in (1975) ortaya koyduğu Nedenli Eylem Teorisi‟ne (Theory of Reasoned Action = TRA) dayanmaktadır (Davis, 1986; Revels vd., 2010). Nedenli Eylem Teorisi neredeyse bütün insan davranıĢlarına odaklanırken, Teknoloji Kabul Modeli bilgisayar kullanım davranıĢına odaklanmıĢtır (Davis vd., 1989).

ġekil 3: Teknoloji Kabul Modeli (TAM)

Kaynak: Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, 35 (8), 982-1002

Teknoloji Kabul Modeli‟ne göre tüketicilerin gerçek sistem kullanıĢı (actual system use), kullanım niyetine (behavioral intention to use = BI) bağlıdır. Kullanım niyeti ise temel olarak kullanıma yönelik tutum (attitude toward using = A), algılanan kullanıĢlılık (perceived usefulness = PU) ve algılanan kullanım kolaylığına (perceived ease of use =PEOU) bağlıdır (Davis, 1986; Davis vd., 1989; Wu & Wang, 2005). Bu ana etkenler dıĢında, dıĢ etkenler (external variables) ise algılanan kullanım kolaylığını ve algılanan kullanıĢlılığı etkilemektedir.

Algılanan kullanıĢlılık (PU) "kiĢinin belirli sistemi kullanmasının iĢ performansını artıracağına olan inancının derecesi"dir (Davis, 1989). Bu durumda, tüketiciler bir uygulamanın iĢlerine yarayacağını düĢündükleri ölçüde o uygulamayı kullanmak isteyeceklerdir. Algılanan kullanım kolaylığı (PEOU) ise kiĢinin belirli bir sistemi kullanmanın fiziksel veya zihinsel bir çaba gerektirmeyeceğine olan inancının derecesidir (Davis, 1989). Bu noktada, belirli bir sistemin kullanıcı dostu olma derecesi algılanan kullanım kolaylığıyla doğru bir orantı içerisindedir denilebilir (Nysveen vd., 2005). Tutum (attitude toward using) kiĢinin değerlendirmelerinin

(19)

11 amaçlanan davranıĢa yönelik etkisinin derecesidir denilebilir (Fisbein &Ajzen, 1975).

TAM için ise, kullanıma yönelik tutum, kiĢinin değerlendirmelerinin belirli bir sistemi iĢinde kullanmasına olan etkisinin derecesidir (Davis, 1986). Kullanım niyeti (behavioral intention to use) ise kiĢinin bir teknolojiyi kullanma ihtimalidir (Schierz vd., 2010). Son olarak, dıĢ etkenler (external variables) kiĢinin yaĢı, cinsiyeti, geliri gibi demografik etkenlerin yanında, teknolojiye ilgi, internet kullanım sıklığı gibi kullanıcı özellikleri de olabilmektedir (Davis, 1986).

3.2. BĠRLEġTĠRĠLMĠġ TEKNOLOJĠ KABUL VE KULLANIM TEORĠSĠ (UTAUT)

BirleĢtirilmiĢ Teknoloji Kabul ve Kullanım Teorisi (UTAUT - Unified Theory of Acceptance and Use of Technology), yeni teknolojilerin baĢarısını ölçmek amacıyla ortaya çıkan, sekiz modelin birleĢtirildiği bir modeldir (Venkatesh vd., 2003). Modele göre, kiĢinin belirtilen teknolojiyi kullanımı (use behavior) temel olarak kullanım niyetine (behavioral intention) ve kolaylaĢtırıcı koĢullar (faciliating conditions) ile belirlenmektir. Kullanım niyeti ise performans beklentisi (performance expectancy), çaba beklentisi (effort expectancy) ve sosyal etki (social influence) ile belirlenmektedir. Model ayrıca yaĢ (age), cinsiyet (gender), deneyim (experience) ve kullanım için gönüllüğü (voluntariness of use) moderatör olarak kabul etmiĢtir.

(Venkatesh vd., 2003)

ġekil 4: BirleĢtirilmiĢ Teknoloji Kabul ve Kullanım Teorisi (UTAUT)

Kaynak: Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 7 (3), 425-478

(20)

12 Performans beklentisi (performance expectancy), kiĢinin belli bir sistemi kullanarak iĢ performansına yönelik kazanımlar elde etmesine iliĢkin inanç derecesidir (Venkatesh vd., 2003). Performans beklentisi, Teknoloji Kabul Modeli‟nde bulunan algılanan kullanıĢlılık (perceived usefulness) ile benzeĢmektedir (Kim vd., 2010b). Çaba beklentisi (effort expectancy) ise bir sistemi kullanmanın kolaylık derecesi olarak tanımlanabilir (Venkatesh vd., 2003). Bu anlamda çaba beklentisi, Teknoloji Kabul Modeli‟nde bulunan algılanan kullanım kolaylığı ile benzeĢmektedir (Kim vd., 2010b). KolaylaĢtırıcı koĢullar (facilitating conditions), kiĢinin bir sistem kullanımını destekleyen organizasyonel ve teknik altyapının ne derece var olduğuna olan inanç derecesidir (Venkatesh vd., 2003). Sosyal etki (social influence) ise kiĢinin kendisi için önemli olan kiĢiler tarafından yeni bir sistemi kullanması gerektiğine yönelik algılarının düzeyidir (Venkatesh vd., 2003).

(21)

13 4. ARAġTIRMA MODELĠ VE HĠPOTEZLER

4.1. Algılanan Kullanım Kolaylığı (Perceived Ease of Use – PEOU)

KiĢinin belirli bir sistemi kullanmanın fiziksel veya zihinsel bir çaba gerektirmeyeceğine olan inancının derecesi (Davis, 1989) olan algılanan kullanım kolaylığı bir sistemi kullanmanın zorluğunu yansıtmaktadır (Zhou, 2011).

Algılanan kullanım kolaylığı doğrudan, algılanan kullanıĢlılığı (Davis, 1989;

Igbaria vd., 1995; Venkatesh & Davis, 2000) ve algılanan eğlenceyi (Igbaria vd., 1995) etkilemesinin yanında, kullanıma yönelik tutumu ve davranıĢa yönelik niyeti etkilemektedir (Dewan & Chen, 2005; Davis, 1989).

Teknoloji kabulünü inceleyen birçok çalıĢmada olduğu gibi (Davis vd., 1989;

Nysveen vd., 2005; Venkatesh & Davis, 2000; Kim vd., 2010b; Ha & Stoel, 2009), bu çalıĢmada da araĢtırma modelinde, algılanan kullanım kolaylığının, algılanan kullanıĢlılığı, algılanan eğlenceyi ve kullanım niyetini pozitif ve doğrudan etkilediği kabul edilecektir.

4.2. Algılanan KullanıĢlılık (Perceived Usefulness - PU)

“KiĢinin belirli sistemi kullanmasının iĢ performansını artıracağına olan inancının derecesi" (Davis, 1989) olan algılanan kullanıĢlılık, teknolojinin benimsenmesini inceleyen bir çok çalıĢmada önemli bir faktör olarak kabul edilmiĢtir (Kim vd., 2007; Dahlberg vd., 2003; Ondrus & Pigneur, 2006; Mallat, 2007; Kim vd., 2010a). Davis‟e (1989) göre, bir uygulama kiĢilerin iĢlerini yapmada ne kadar yardımcı olursa, o kadar kullanılacağını ileri sürmüĢtür.

Algılanan kullanıĢlılık da algılanan kullanım kolaylığı gibi kullanıma yönelik tutumu ve davranıĢa yönelik niyeti etkilemekle birlikte, etkisi algılanan kullanım kolaylığından daha fazladır (Dewan & Chen, 2005; Davis, 1989).

Ġlgili literatür incelendiğinde, araĢtırma modelinde algılanan kullanıĢlılığın kullanım niyetini pozitif ve doğrudan etkilediği kabul edilecektir.

4.3. Sosyal Etki (Social Influence – SI)

KiĢinin kendisi için önemli olan kiĢiler tarafından yeni bir sistemi kullanması gerektiğine yönelik algılarının düzeyi (Venkatesh vd., 2003) olan sosyal etki, bazı araĢtırmacılar tarafından sosyal norm (social norm) olarak da tanımlanmaktadır (Ajzen, 1991).

Teknoloji Kabul Modeli‟nde bir faktör olarak değerlendirilmemiĢ olmasına karĢın, biliĢim sistemleri alanında çalıĢan birçok araĢtırmacı tarafından davranıĢa dönüĢ tutum ve niyeti etkileyen önemli bir faktör olarak kabul edilmiĢtir (Shin, 2009;

Davis, 1989; Hsu & Lu, 2007). Ayrıca sosyal etkinin algılanan kullanıĢlılığı olumlu etkilediği bir çok araĢtırma tarafından ispatlanmıĢtır (Hong & Tam, 2006; Lu vd., 2005).

(22)

14 Ġlgili literatür incelendiğinde, araĢtırma modelinde sosyal etkinin algılanan kullanıĢlılığı ve kullanım niyetini pozitif ve doğrudan etkilediği kabul edilecektir.

4.4. Algılanan Güvenlik (Perceived Security - PS)

Algılanan güvenlik, kiĢinin belirli bir bilgi teknolojisinin kullanımının güvenli olduğuna dair inancının derecesidir (Shin, 2009; Yenisey vd., 2005). Bu noktada güvenlik, teknik güveliğin (Flavian & Guinaliu, 2006) yanında kiĢilerin güvende hissetmesini (Shin & Kim, 2008) de kapsamaktadır.

Her ne kadar TAM ve UTAUT‟ta algılanan güvenlik internetten satın alma niyetini etkileyen bir faktör olarak alınmasa da, elektronik ödeme sistemlerinin kullanılmasıyla ilgili diğer birçok çalıĢmada algılanan güvenliğin etkisi ispatlanmıĢtır (Chellappa & Pavlou, 2002; Pousttchi, 2003; Zhou, 2011).

Ġlgili literatür incelendiğinde, araĢtırma modelinde algılanan güvenliğin algılanan kullanıĢlılığı pozitif ve doğrudan etkilediği kabul edilecektir.

4.5. Algılanan Eğlence (Perceived Enjoyment - PE)

Algılanan eğlence, alıĢveriĢin, performans beklentilerinin ötesinde, kendi baĢına da bir destekleyici ve güçlendirici etki sağlayacağına dair kiĢinin sahip olduğu inançtır (Childers vd., 2001). Daha önceki çalıĢmalarda da (Davis vd., 1992; Lee vd., 2005; Bruner & Kumar, 2005; Ha & Stoel, 2009) algılanan eğlencenin tüketicilerin teknoloji kullanımında en etkili değiĢkenlerden birisi olduğu belirtilmiĢtir.

Önceki çalıĢmalarda olduğu gibi (Ha & Stoel, 2009; Pavlou, 2003) bu çalıĢmanın da araĢtırma modelinde algılanan eğlencenin algılanan kullanıĢlılığı pozitif ve doğrudan etkilediği kabul edilecektir.

4.6. Kullanım Niyeti (Behavioral Intention - BI)

KiĢinin bir teknolojiyi kullanma ihtimali (Schierz vd., 2010) olan kullanım niyeti, bu çalıĢmada kiĢinin internetten satın almayı gerçekleĢtirmek için ortaya koyduğu istem ve çabalardır (Esen & Büyük, 2012) Ģeklinde tanımlanabilir. Daha önceki çalıĢmalarda (Mathieson, 1991; Venkatesh & Davis, 2000; Schierz vd., 2010) kullanım niyetinin tüketici kabulünü ve ilerideki kullanımını belirleyeceği kabul edildiğinden dolayı, bu çalıĢmada kullanım niyeti araĢtırma modelinin bağımlı değiĢkeni olarak kabul edilmiĢtir.

4.7. 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).

(23)

15 ġekil 5: Önerilen AraĢtırma Modeli

AraĢtırmanın önerilen modelinde görüldüğü üzere, algılanan kullanıĢlılık kullanım niyetini doğrudan etkilemektedir. Bununla birlikte, sosyal etki ve algılanan kullanım kolaylığı kullanım niyetini hem doğrudan etkilemekte, hem de algılanan kullanıĢlılık üzerinden dolaylı olarak etkilemektedir. Algılanan güvenlik ve algılanan eğlence ise algılanan kullanıĢlılığı doğrudan etkilemektedir. Algılanan kullanım kolaylığı, algılanan kullanıĢlılığı doğrudan etkilemekle birlikte algılanan eğlence üzerinden dolaylı olarak etkilemektedir. Literatür çalıĢması ve model göz önüne alındığında aĢağıdaki araĢtırma hipotezleri ortaya çıkmıĢtır:

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

H2= Sosyal etki algılanan kullanıĢlılık üzerinde doğrudan etkilidir (%95 güvenilirlik seviyesinde)

H3= Algılanan güvenlik algılanan kullanıĢlılık üzerinde doğrudan etkilidir (%95 güvenilirlik seviyesinde)

H4= Algılanan eğlence algılanan kullanıĢlılık üzerinde doğrudan etkilidir (%95 güvenilirlik seviyesinde)

H5= Algılanan kullanım kolaylığı algılanan kullanıĢlılık üzerinde doğrudan etkilidir (%95 güvenilirlik seviyesinde)

H6= Algılanan kullanım kolaylığı algılanan eğlence üzerinde doğrudan etkilidir (%95 güvenilirlik seviyesinde)

H7= Algılanan kullanım kolaylığı kullanım niyeti üzerinde doğrudan etkilidir (%95 güvenilirlik seviyesinde)

Algılanan Güvenlik (PS)

Sosyal Etki (SI)

Algılanan Eğlence (PE)

Kullanım Niyeti (BI)

Algılanan Kullanım Kolaylığı (PEOU)

Algılanan Kullanışlılık (PU)

(24)

16 H8= Algılanan kullanıĢlılık kullanım niyeti üzerinde doğrudan etkilidir (%95 güvenilirlik seviyesinde)

5. TEKĠRDAĞ ĠLĠNDE BULUNAN TÜKETĠCĠLERĠN ĠNTERNETTEN SATIN ALMA YAKLAġIMLARININ ANALĠZĠ

AraĢtırma kapsamında Tekirdağ merkez ve ilçelerindeki 200 kiĢiyle yapılmıĢtır.

Anketler, kolayda örnekleme ve kartopu örnekleme yöntemleriyle, yüz yüze anket görüĢmesi yapılarak uygulanmıĢtır. AraĢtırmaya katılan 200 örneklemin 3 tanesi eksik cevaplanmasından dolayı elenmiĢ, analiz için toplam 197 anket göz önünde bulundurulmuĢtur.

5.1. ÖRNEKLEM ĠLGĠLĠ BULGULAR

ġekil 6: Örneklemin Cinsiyet Dağılımı

AraĢtırmaya katılan 200 kiĢinin %53‟ü (104 kiĢi) kadın, %47‟si (93 kiĢi) ise erkektir.

Tablo 2: Örneklemin YaĢ Dağılımı YaĢ Aralığı Frekans Oran

18-20 51 %25,9

21-25 48 %24,4

26-30 31 %15,7

31-35 24 %12,2

36-40 20 %10,2

46+ 23 %11,7

AraĢtırmaya katılanların %25,90‟ı (51 kiĢi) 18 ile 20 yaĢları arasında, %24,40‟ı (48 kiĢi) 21 ile 25 yaĢları arasında; %15,70‟i (31 kiĢi) 26 ile 30 yaĢları arasında,

%12,20‟si (24 kiĢi) 31 ile 35 yaĢları arasında, %10,20‟si 36 ile 40 yaĢları arasında 93; 47%

104; 53%

Erkek Kadın

(25)

17 olmakla beraber, %11,70‟i (23 kiĢi) ise 46 yaĢından büyüktür. Örneklemin ya ortalaması 28,4 yıldır.

ġekil 7: Örneklemin Medeni Durum Dağılımı

AraĢtırmaya katılanların %34,5‟i (68 kiĢi) evli, %65,5‟i (129 kiĢi) ise bekardır.

Kadınların %63,5‟i (66 kiĢi) bekar iken %36,5‟Ġ (38 kiĢi) evlidir. Erkeklerin ise %67,7‟si (63 kiĢi) bekar iken %32,3‟ü (30 kiĢi) evlidir.

ġekil 8: Örneklemin Eğitim Düzeyi Dağılımı

129; 65,5%

68; 34,5%

Bekar Evli

2;

1,02% 4; 2,03%

13; 6,6%

31; 15,74%

120; 60,91%

20; 10,15%

7; 3,55%

Ġlkokul Ortaokul Lise Önlisans Üniversite Yüksek Lisans Doktora

(26)

18 AraĢtırmaya katılanların %1,02‟si (2 kiĢi) ilkokul, %2,03‟ü (4 kiĢi) ortaokul,

%6,6‟sı (13 kiĢi) lise, %15,74‟ü (31 kiĢi) önlisans, %60,91‟i (120 kiĢi) üniversite,

%10,15‟i (20 kiĢi) yüksek lisans ve %3,55‟i (7 kiĢi) Doktora mezunudur.

ġekil 9: Örneklemin Eğitim Düzeyi Dağılımı (Kadın)

AraĢtırmaya katılan kadınların %1,9‟u (2 kiĢi) ilkokul, %2,9‟u (3 kiĢi) ortaokul,

%9,6‟sı (10 kiĢi) lise, %16,3‟ü (17 kiĢi) önlisans, %53,8‟i (56 kiĢi) üniversite, %11,5‟i (12 kiĢi) yüksek lisans ve %3,8‟i (4 kiĢi) doktora mezunudur.

2; 1,9% 3; 2,9%

10; 9,6%

17; 16,3%

56; 53,8%

12; 11,5%

4; 3,8%

Ġlkokul Ortaokul Lise Önlisans Lisans Yüksek Lisans Doktora

(27)

19 ġekil 10: Örneklemin Eğitim Düzeyi Dağılımı (Erkek)

AraĢtırmaya katılan erkeklerin içinde ilkokul mezunu bulunmamakla birlikte,

%1,1‟i (1 kiĢi) ortaokul, %3,2‟si (3 kiĢi) lise, %15,1‟i (14 kiĢi) önlisans, %68,8‟i (64 kiĢi) üniversite, %8,6‟sı (8 kiĢi) yüksek lisans ve %3,2‟si (3 kiĢi) doktora mezunudur.

ġekil 11: Örneklemin Meslek Dağılımı

1; 1,1% 3; 3,2%

14; 15,1%

64; 68,8%

8; 8,6%

3; 3,2%

Ortaokul Lise Önlisans Lisans Yüksek Lisans Doktora

41; 20,8%

53; 26,9%

1; 0,5%

8; 4,1%

73; 37,1%

12; 6,1% 9; 4,6%

Kamu Özel Sektör GiriĢimci Emekli Öğrenci ÇalıĢmıyor Diğer

(28)

20 AraĢtırmaya katılanların %20,8‟i (41 kiĢi) kamuda çalıĢtığını, %26,9‟u (53 kiĢi) özel sektörde çalıĢtığını, %0,5‟i (1 kiĢi) giriĢimci olduğunu, %4,1‟i (8 kiĢi) emekli olduğunu, %37,1‟i (73 kiĢi) öğrenci olduğunu, %6,1‟i (12 kiĢi) çalıĢmadığını belirtmiĢtir. Geri kalan 9 kiĢi (%4,6) ise mesleğini bu grupların dıĢında belirtmiĢtir.

ġekil 12: Örneklemin Meslek Dağılımı (Kadın)

AraĢtırmaya katılan kadınların %22,1‟i (23 kiĢi) kamuda çalıĢtığını, %25‟i (26 kiĢi) özel sektörde çalıĢtığını, %1‟i (1 kiĢi) giriĢimci olduğunu, %4,8‟i (5 kiĢi) emekli olduğunu, %31,7‟si (33 kiĢi) öğrenci olduğunu, %8,7‟si (7 kiĢi) çalıĢmadığını belirtmiĢtir. Geri kalan 7 kiĢi (%6,7) ise mesleğini bu grupların dıĢında belirtmiĢtir.

23; 22,1%

26; 25%

1; 1%

5; 4,8%

33; 31,7%

9; 8,7%

7; 6,7%

Kamu Özel Sektör GiriĢimci Emekli Öğrenci ÇalıĢmıyor Diğer

(29)

21 ġekil 13: Örneklemin Meslek Dağılımı (Erkek)

AraĢtırmaya katılan erkeklerin %19,4‟ü (18 kiĢi) kamuda çalıĢtığını, %29‟u (27 kiĢi) özel sektörde çalıĢtığını, %3,2‟si (3 kiĢi) emekli olduğunu, %43‟ü (40 kiĢi) öğrenci olduğunu, %3,2‟si (3 kiĢi) çalıĢmadığını belirtmiĢtir. Geri kalan 2 kiĢi (%2,2) ise mesleğini bu grupların dıĢında belirtmiĢtir.

18; 19,4%

27; 29%

3; 3,2%

40; 43%

3; 3,2% 2; 2,2%

Kamu Özel Sektör Emekli Öğrenci ÇalıĢmıyor Diğer

(30)

22 Gelir Seviyesi

ġekil 14: Örneklemin Gelir Seviyesi

AraĢtırmaya katılanların gelir durumuna bakıldığında, araĢtırmaya katılanlardan 191 kiĢi ilgili soruyu cevaplamıĢtır. Katılımcıların %42,93‟ü (82 kiĢi) aylık 1000 TL ve altında, %21,99‟u (42 kiĢi) aylık 1001 TL ile 2000 TL arasında,

%18,85‟i (36 kiĢi) aylık 2001TL ile 3000TL arasında, %7,33‟ü (14 kiĢi) aylık 3001 TL ile 4000 TL arasında; %2,62‟si (5 kiĢi) aylık 4001 TL ile 5000 TL arasında ve % 6,28‟i (12 kiĢi) aylık 5000 TL‟den fazla kazandığını belirtmiĢtir.

82; 42,93%

42; 21,99%

36; 18,5%

14; 7,33%

5; 2,62%

12; 6,28%

0-1000 1001-2000 2001-3000 3001-4000 4001-5000 +5001

(31)

23 ġekil 15: Örneklemin Gelir Seviyesi (Kadın)

AraĢtırmaya katılanların gelir durumuna bakıldığında, araĢtırmaya katılan kadınlardan 99 kiĢi ilgili soruyu cevaplamıĢtır. Katılımcıların %41,4‟ü (41 kiĢi) aylık 1000 TL ve altında, %26,3‟ü (26 kiĢi) aylık 1001TL ile 2000TL arasında, %20,2‟si (20 kiĢi) aylık 2001 TL ile 3000 TL arasında, %7,1‟i (7 kiĢi) aylık 3001 TL ile 4000 TL arasında; %2,2‟si (2 kiĢi) aylık 4001 TL ile 5000 TL arasında ve % 3‟ü (3 kiĢi) aylık 5000 TL‟den fazla kazandığını belirtmiĢtir.

ġekil 16: Örneklemin Gelir Seviyesi (Erkek)

41; 41,4%

26; 26,3%

20; 20,2%

7;

7,1%

2; 2% 3; 3%

0-1000 1001-2000 2001-3000 3001-4000 4001-5000 +5001

41; 44,6%

16; 17,4%

7; 7,6%

3; 3,3% 9; 9,8%

0-1000 1001-2000 2001-3000 3001-4000 4001-5000 +5001

(32)

24 AraĢtırmaya katılanların gelir durumuna bakıldığında, araĢtırmaya katılan erkeklerden 92 kiĢi ilgili soruyu cevaplamıĢtır. Katılımcıların %44,6‟sı (41 kiĢi) aylık 1000 TL ve altında, %17,4‟ü (16 kiĢi) aylık 1001TL ile 2000 TL arasında, %17,4‟ü (16 kiĢi) aylık 2001 TL ile 3000 TL arasında, %7,6‟sı (7 kiĢi) aylık 3001 TL ile 4000 TL arasında; %3,3‟ü (3 kiĢi) aylık 4001 TL ile 5000 TL arasında ve % 9,8‟i (9 kiĢi) aylık 5000 TL‟den fazla kazandığını belirtmiĢtir.

Ġnternetten AlıĢveriĢ Yapma Sıklığı

ġekil 17: Örneklemin Ġnternetten AlıĢveriĢ Yapma Sıklığı

AraĢtırmaya katılanlara internetten alıĢveriĢ yapma sıklıkları sorulduğunda araĢtırmaya katılanların %25,4‟ü (50 kiĢi) yılda bir, %15,7‟si (31 kiĢi) 6 ayda bir,

%24,4‟ü (48 kiĢi) 3 ayda bir, %22,3‟ü (44 kiĢi) ayda bir ve %12,2‟si (24 kiĢi) ayda birden fazla alıĢveriĢ yaptığını belirtmiĢtir.

50; 25,4%

31; 15,7%

48; 24,4%

44; 22,3%

24; 12,2%

Yılda Bir 6 Ayda Bir 3 Ayda Bir Ayda Bir Ayda Birden Fazla

(33)

25 ġekil 18: Örneklemin Ġnternetten AlıĢveriĢ Yapma Sıklığı (Kadın)

AraĢtırmaya katılanlara internetten alıĢveriĢ yapma sıklıkları sorulduğunda araĢtırmaya katılan kadınların %20,2‟si (21 kiĢi) yılda bir, %18,3‟ü (19 kiĢi) 6 ayda bir,

%23,1‟i (24 kiĢi) 3 ayda bir, %24‟ü (25 kiĢi) ayda bir ve %14,4‟ü (15 kiĢi) ayda birden fazla alıĢveriĢ yaptığını belirtmiĢtir.

ġekil 19: Örneklemin Ġnternetten AlıĢveriĢ Yapma Sıklığı (Erkek) 21; 20,2%

19; 18,3%

24; 23,1%

25; 24%

15; 14,4%

29; 31,2%

12; 12,9%

24; 25,8%

19; 20,4%

9; 9,7%

(34)

26 AraĢtırmaya katılanlara internetten alıĢveriĢ yapma sıklıkları sorulduğunda araĢtırmaya katılan erkeklerin %31,2‟si (29 kiĢi) yılda bir, %12,9‟u (12 kiĢi) 6 ayda bir,

%25,8‟i (24 kiĢi) 3 ayda bir, %20,4‟ü (19 kiĢi) ayda bir ve %9,7‟si (9 kiĢi) ayda birden fazla alıĢveriĢ yaptığını belirtmiĢtir.

Çevrimiçi AlıĢveriĢ Ġçin Ödeme Yöntemi

ġekil 20: Örneklemin Çevrimiçi AlıĢveriĢ Ġçin Tercih Ettiği Ödeme Yöntemleri AraĢtırmaya katılanlara çevrimiçi alıĢveriĢlerde en çok tercih ettikleri ödeme yöntemi sorulmuĢ, 171 katılımcı bu soruyu cevaplamıĢtır. Verilen cevaplara göre, ilgili soruya cevap verenlerin %47‟si (82 kiĢi) kredi kartıyla, %24‟ü (42 kiĢi) havale ve EFT ile, %21‟i (36 kiĢi) kapıda, %8‟i ise (14 kiĢi) diğer ödeme yöntemleriyle ödeme yaptıklarını belirtmiĢtir.

AlıĢveriĢ Yapılan Siteler

AraĢtırmaya katılanlara internetten alıĢveriĢ yapmak için tercih ettikleri siteleri yazmaları istenmiĢtir.

82; 47%

42; 24%

36; 21%

14; 8%

Kredi Kartı Havale / EFT Kapıda Ödeme Diğer

hepsiburada markafoni morhipo kitapyurdu n11

64; 32,5%

50; 25,4%

42; 21,3%

40; 20,3%

22; 11,2%

21; 10,7%

15; 7,6%

13; 6,6%

9; 4,6%

(35)

27 ġekil 21: En Çok AlıĢveriĢ Yapılan Siteler

Katılımcıların %32,5‟i (64 kiĢi) hepsiburada.com‟u, %25,4‟ü (50 kiĢi) gittigidiyor.com‟u, 21,‟ü (42 kiĢi) markafoni‟yi, %20,3‟ü (40 kiĢi) trendyol‟u, %11,2‟si (22 kiĢi) morhipo‟yu, %10,7‟si (21 kiĢi) sahibinden.com‟u, %7,6‟sı (15 kiĢi) kitapyurdu‟nu, %7,6‟sı (15 kiĢi) D&R‟ı, %6,6‟sı (13 kiĢi) n11.com‟u ve %4,6‟sı (9 kiĢi) ise limango‟yu çevrimiçi alıĢveriĢlerde tercih ettikleri siteler olarak belirtmiĢlerdir.

En Çok Satın Alınan Ürünler

AraĢtırmaya katılanlara internetten yaptıkları alıĢveriĢlerde en çok aldıkları ürün çeĢitleri sorulmuĢtur.

ġekil 22: En Çok Satın Alınan Ürünler

Katılımcıların %54,7‟si (113 kiĢi) kıyafet, %31‟i (61 kiĢi) bilgisayar, telefon ve elektronik eĢyalar gibi teknolojik ürünler, %25,4 (50 kiĢi) kitap, %20,8‟i (41 kiĢi) ayakkabı, %16,2‟si (32 kiĢi) aksesuar, %13,2‟si (26 kiĢi) kozmetik ve kiĢisel bakım ürünleri, %11,7‟si (23 kiĢi) ev tekstili ve ev aletleri, %9,1‟i (18 kiĢi) oyuncak ve hobi eĢyaları, %4,6‟sı (9 kiĢi) ulaĢım bileti, %2‟si (4 kiĢi) ise yemek ve gıda alımı yaptığını belirtmiĢtir.

Örneklemin geneline bakıldığında, katılımcılar aylık harcamalarının ortalama

%13,82‟si ile internetten alıĢveriĢ yapmaktadır.

5.2. GÜVENĠLĠRLĠK ANALĠZĠ

Bir araĢtırmada yapılan analizlerden önce, araĢtırmada kullanılan ölçeğin güvenilirliğine bakılmalıdır. Bir testin veya ölçeğin ölçmek istediği Ģeyi tutarlı ve istikrarlı bir biçimde ölçme derecesi güvenilirliktir (AltunıĢık, vd., 2012; Peter, 1979).

Kıyafet Teknolojik Ürünler Kitap Ayakkabı Aksesuar Kozmetik / KiĢisel Bakım Ev Tekstili ve Ev Aletleri Oyuncak / Hobi UlaĢım Yemek ve Gıda

113; 57,4%

61; 31%

50; 25,4%

41; 20,8%

32; 16,2%

26; 13,2%

23; 11,7%

18; 9,1%

9; 4,6%

4; 2%

(36)

28 Güvenilirlik analizinde bir çok model kullanılmasına karĢın alpha modeli en çok göz önünde bulundurulanıdır. Alpha modeline göre, ölçekte yer alan k adet sorunun homojen bir yapı gösteren bir bütünü ifade edip etmediğini araĢtırılır. Cronbach‟s Alfa katsayısı olarak adlandırılan katsayı, standart değiĢim ortalamasıdır. Cronbach‟s Alfa katsayısı bir ölçekteki k sorunun varyansları toplamının genel varyansa oranlanması ile elde edilir.(Kalaycı S, 2008)

Daha açık ifadeyle, Cronbach‟ Alpha, sorular arası korelasyona bağlı uyum değeri olup, faktör altındaki soruların toplamdaki güvenilirlik seviyesini göstermektedir. Ölçeğin güvenilir kabul edilebilmesi için Cronbach‟s Alpha değeri‟nin 0,70 ve üstünde olması gerekmektedir (DurmuĢ vd., 2011).

ÇalıĢmada Anketler Ġle Elde Edilen Verilerin Güvenilirlik Analizi

ÇalıĢma kapsamında elde edilen veriler analiz edilmiĢtir. Verilerin güvenilirlik analizine iliĢkin verileri Tablo 2‟de verilmiĢtir. Güvenilirlik katsayısı olan Cronbcah‟s Alpha‟nın 0,899 çıktığı görülmektedir. Bu da çalıĢma kapsamında uygulanan testlerin yüksek derecede güvenilir olduğu açıklamaktadır.

Tablo 3: Güvenilirlik Ġstatistikleri

Cronbach’s Alpha Ölçülen Soru Sayısı

,899 31

5.3. FAKTÖR ANALĠZĠ

“Faktör analizi, birbiriyle iliĢkili çok sayıda değiĢkeni bir araya getirerek, az sayıda kavramsal olarak anlamlı yeni değiĢkenler (faktörler/yapılar) keĢfetmeyi ya da faktörler ile göstergeleri arasında tanımlanan iliĢkileri açıklayan ölçme modellerini test etmek amacıyla kullanılan çok değiĢkenli bir istatistiktir” (Çokluk vd., 2014). Bu nedenle faktör analizinde birbiri ile iliĢki içerisinde olan birçok değiĢken setleri analiz edilerek daha az sayıda temel faktörler ortaya konulur (Malhotra, 2010).

Faktör analizinin esas olarak değiĢken sayısını azaltmayı hedefler. Temel varsayım ise analize sokulan bütün değiĢkenlerin birbiriyle iliĢkili olduğudur. Bu noktada bazı değiĢkenler diğerlerine göre birbirleriyle daha kuvvetli iliĢkiye sahip olmaktadır ve kuvvetli iliĢkiye sahip değiĢkenler birleĢtirilerek faktör sayısı optimum düzeye indirgenebilir. (Seber, 1984)

Korelasyon matrisi değiĢkenler arasındaki iliĢkileri sayısal olarak ifade eder ve bu matris yardımıyla faktörler oluĢturulmaktadır. Faktör büyüklükleri ise faktörler üzerine yorumlar yapılmasına olanak sağlar. (Seber, 1984)

5.3.1. Faktör Analizi Modeli

Faktör analizinde de çoklu regresyon analizinde olduğu gibi faktörler arası iliĢkiler doğrusaldır. Standardize edilmiĢ değiĢkenlerin faktör modeli aĢağıdadır (Malhotra, 2010):

Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + Ai3F3 + ….. + AimFm + ViUi Burada;

(37)

29 Xi = StandartlaĢtırılmıĢ i‟inci değiĢken

Aij = Ortak j faktöründe i değiĢkeninin standartlaĢtırılmıĢ çoklu regresyon katsayısı

F = Ortak faktör

Vi = EĢsiz i faktöründe i değiĢkeninin standartlaĢtırılmıĢ regresyon katsayısı Ui = i değiĢkeni için eĢsiz faktör

m = Ortak faktör sayısı

EĢsiz faktörler, bir taraftan birbirleriyle ve diğer taraftan ortak faktörlerle iliĢkilidirler. Ortak faktörler ise gözlenen değiĢkenlerin doğrusal kombinasyonları olarak ifade edilirler. (Malhotra, 2010).

Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + Wi3X3 + … + WikXk Burada,

Fi = i‟inci faktörün tahmini

Wi = Faktör skoru (katsayısı); ağırlık k = Faktör sayısı

5.3.2. Faktör Analizi Verilerinin Yorumlanması

ÇalıĢma kapsamında bağımlı değiĢkenler ve bağımsız değiĢken için iki ayrı faktör analizi uygulaması yapılmıĢtır. Ayrıca faktör analizlerinde dik döndürme yöntemleri altında varimax (maksimum değiĢkenlik) tekniği kullanılmıĢtır.

Varimax döndürme yöntemi quartimax yani en büyük çeyrek yönteminin bir modifikasyonu olup, basit yapıya ulaĢmada faktör yükleri matrisinin sütunlarına öncelik vermektedir. Bu yöntemle her sütundaki bazı yük değerleri 1‟e yaklaĢtırılmakta, geriye kalan çok sayıda değeri ise 0 (sıfır)‟a yaklaĢtırmaktadır (Çokluk vd., 2014). Bu yöntemde döndürme faktör varyanslarının maksimum olmasını sağlayacak Ģekilde yapılmaktadır (Tatlıdil, 1992).

DeğiĢkenler arasında belli bir korelasyon bulunması, faktör analizi yapabilmenin ön Ģartıdır.Bartlett kğresellik testi değiĢkenler arasında yeterli oranda iliĢki olup olmadığını gösterirken Kaiser-Meyer-Olkin değiĢkenler arası korelasyonların faktör analizine uygunluğunu ölçer, yani bütün soru grubunun genel olarak faktör analizine uygunluğunu ölçer (DurmuĢ vd., 2011).

Bartlett testinde p değeri 0,05 anlamlılık derecesinden düĢük ise değiĢkenler arasındaki iliĢki faktör analizi yapmaya yeterli düzeydedir. KMO ise 0 ile 1 arasında değer alır. KMO örnekleme değerinin en alt sınırı 0,50 olarak Kabul edilmiĢtir. KMO değeri 0,50 ile 0,60 arasında ise örnekleme yeterliliği kötüdür.0,60 ile 0,70 arasında ise örnekleme yeterliliği orta düzeydedir. KMO değeri 0,70 ile 0,80 arasında iken örnekleme yeterliliği iyi olarak Kabul edilirken bu değerin 0,80‟den yüksek olması durumunda örnekleme yeterliliği mükemmel olarak Kabul edilir. (DurmuĢ vd., 2011)

(38)

30 5.3.2.1. Bağımsız DeğiĢkenler Ġçin Faktör Analizi

AraĢtırma modelinin öngördüğü 5 bağımsız değiĢkenin (algılanan kullanıĢlılık, algılanan kullanım kolaylığı, algılanan eğlence, algılanan güven ve sosyal etki) sahip olduğu değiĢkenler faktör analizine sokulmuĢtur. Bağımsız değiĢkenler için toplam olarak 5 faktör analizi yapılmıĢtır. Bunun nedeni bazı değiĢkenlerin birden fazla faktör grubuna girmesidir.

Tablo 4: KMO ve Bartlett's Testleri (1. Deneme)

Kaiser-Meyer-Olkin Örneklem Uygunluğu Ölçüsü ,857 Bartlett’s Küresellik Testi YaklaĢık Ki-kare 1797,024

df (Serbestlik derecesi) 253 Sig.(Anlamlılık düzeyi) ,000

Tablo4‟te görüldüğü üzere, KMO değeri 0,857‟dir. Bu noktada değiĢkenlerin homojen olduğu ve yeterlilik düzeyinin mükemmel olduğu söylenebilir (DurmuĢ vd., 2011). Ayrıca Bartlett‟s testine göre anlamlılık düzeyi 0,00 çıkmıĢtır yani 0,05‟ten küçüktür. Bu durumda verilerin faktör analizine uygun olduğu söylenebilir.

Ancak 16. değiĢken (Soru 16: Ġnternetten alıĢveriĢ sayesinde mağazaları gezme zahmetinden kurtulurum) birden çok faktör grubunda, birbirine yakın değerler almıĢtır (Faktör 1 = 0,446; Faktör 3 = 0,478; Faktör 4 = 0,495)(EK 2‟de Varimax Rotation ile yapılan Rotated Component Matrix tablosu bulunabilir). Bu sebeple 16.

değiĢken çıkarılarak, geriye kalan 22 bağımsız değiĢkenle yeniden faktör analizi yapılmıĢtır.

Tablo5‟te görüldüğü üzere, KMO değeri 0,873‟tür. Bu noktada değiĢkenlerin homojen olduğu ve yeterlilik düzeyinin mükemmel olduğu söylenebilir (DurmuĢ vd., 2011). Ayrıca Bartlett‟s testine göre anlamlılık düzeyi 0,00 çıkmıĢtır yani 0,05‟ten küçüktür. Bu durumda verilerin faktör analizine uygun olduğu söylenebilir.

Ancak 34. değiĢken (Soru 34: Ġnternetten alıĢveriĢ yapmadan önce sosyal medya ve bloglarda paylaĢılan bilgi, düĢünce ve deneyimleri incelerim.) birden çok faktör grubunda, birbirine yakın değerler almıĢtır (Faktör 1 = 0,445; Faktör 4 = 0,453;

Faktör 5 = -0,309)(EK 3‟te Varimax Rotation ile yapılan Rotated Component Matrix tablosu bulunabilir). Bu sebeple 34. değiĢken çıkarılarak, geriye kalan 21 bağımsız değiĢkenle yeniden faktör analizi yapılmıĢtır.

(39)

31 Tablo 6: KMO ve Bartlett's Testleri (3. Deneme)

Tablo6‟da görüldüğü üzere, KMO değeri 0,878‟dir. Bu noktada değiĢkenlerin homojen olduğu ve yeterlilik düzeyinin mükemmel olduğu söylenebilir (DurmuĢ vd., 2011). Ayrıca Bartlett‟s testine göre anlamlılık düzeyi 0,00 çıkmıĢtır yani 0,05‟ten küçüktür. Bu durumda verilerin faktör analizine uygun olduğu söylenebilir.

Ancak 35. değiĢken (Soru 35: Ailemi ve arkadaĢlarımı internetten alıĢveriĢ yapmaları için teĢvik ederim.) birden çok faktör grubunda, birbirine yakın değerler almıĢtır (Faktör 2 = -0,341; Faktör 4 = 0,407; Faktör 5 = 0,340)(EK 4‟te Varimax Rotation ile yapılan Rotated Component Matrix tablosu bulunabilir). Bu sebeple 35.

değiĢken çıkarılarak, geriye kalan 20 bağımsız değiĢkenle yeniden faktör analizi yapılmıĢtır.

Tablo7‟de görüldüğü üzere, KMO değeri 0,876‟dır. Bu noktada değiĢkenlerin homojen olduğu ve yeterlilik düzeyinin mükemmel olduğu söylenebilir (DurmuĢ vd., 2011). Ayrıca Bartlett‟s testine göre anlamlılık düzeyi 0,00 çıkmıĢtır yani 0,05‟ten küçüktür. Bu durumda verilerin faktör analizine uygun olduğu söylenebilir.

Ancak 28. değiĢken (Soru 28: Ġnternetten alıĢveriĢ yapmak güvenlidir.) ters kodlanmaması gerekirken ters kodlandığında anlam kazanmaktadır(EK 5‟te Varimax Rotation ile yapılan Rotated Component Matrix tablosu bulunabilir). Bu sebeple 28.

değiĢken çıkarılarak, geriye kalan 19 bağımsız değiĢkenle yeniden faktör analizi yapılmıĢtır (EK 6‟da Varimax Rotation ile yapılan Rotated Component Matrix tablosu bulunabilir).

Faktör analizi sonucunda 4 ana faktör ortaya çıkmıĢtır. Faktör analizinden sonra her faktörün güvenilirliği sayısal olarak test edilmelidir (DurmuĢ vd., 2011).

Güvenilirlik analizinde Alpha modeli kullanılmıĢ olup, her yeni faktör için güvenilirlik analizi gerçekleĢtirilmiĢtir.

(40)

32 1. Faktör altında ağırlığı olan sorular:

Soru 14: Ġnternetten alıĢveriĢ yapmak hızlıdır.

Soru 15: Ġnternetten istediğim zaman 7/24 alıĢveriĢ yapabilirim.

Soru 21: Ġnternetten alıĢveriĢ sayesinde evimden / iĢyerimden, vb. ayrılmadan alıĢveriĢ yapabilirim (kapıya kadar teslim)

Soru 18: Ġnternette aradığım bir ürün ve/veya hizmeti kolayca bulabilirim.

Soru 19: Ġnternette aradığım bir ürün ve/veya hizmet ile ilgili detaylı bilgilere ulaĢabilirim.

Soru 13: Ġnternetten alıĢveriĢ yapmak kolaydır.

Soru 27: Sadece güvendiğim sitelerden alıĢveriĢ yapmayı tercih ederim.

Soru 20: Ġnternetten alıĢveriĢ yaparken ürün ve/veya hizmetler arasında kolay ve hızlı bir Ģekilde karĢılaĢtırma yapabilirim.

Soru 17: Ġnternetten alıĢveriĢ sayesinde trafikte zaman kaybetmekten kurtulurum.

Soru 22: Ġnternetten alıĢveriĢ yapmak daha ucuzdur.

Faktör 1 için yapılan güvenilirlik analizinde Cronbach‟s Alpha değeri 0,895 çıkmıĢ olup, faktörün güvenilir olduğunu göstermektedir. Bu değiĢkenlerin altındaki sorular algılanan kullanıĢlılık (soru 13, soru 14, soru 15, soru 17, soru 22) ve algılanan kullanım kolaylığı (soru 18, soru 19, soru 20, soru 21) ile ilgili bütün soruları kapsamakla birlikte; algılanan güven ile ilgili soruyu (soru 27) da kapsamaktadır. Bu noktada 1. Faktör‟ün adı “kolaylık ve kullanıĢlılık” olarak revize edilmiĢtir.

2. Faktör altında ağırlığı olan sorular:

Soru 24: Ġnternetten alıĢveriĢ yapmak, mağazada alıĢveriĢ yapmaktan daha fazla risk içerir.

Soru 25:Ġnternetten alıĢveriĢ yaparken kredi kartı bilgilerim güvende olmayabilir.

Soru 23: Ġnternetten alıĢveriĢ yapmak kiĢisel bilgilerimi tehlikeye sokar.

Soru 26: Ġnternetten alıĢveriĢ yaptığım mal ve/veya hizmetler beklentilerimi karĢılamayabilir.

2.Faktör‟ün altında ağırlığı olan soruların hepsi araĢtırmanın önerilen modelinde sunulan algılanan güvene iliĢkin sorulardır. Bu noktada bu faktörün adı

“algılanan güven” olarak kalmıĢtır.

3.Faktör altında ağırlığı olan sorular:

Soru 31: Ġnternet kiĢiye özgü farklı bir alıĢveriĢ deneyimi yaĢamamı sağlar.