A kényszerített önkiszolgálás elfogadásának előzményei és következményei a BKK automaták példáján keresztül

  • Zsófia Kenesei Budapesti Corvinus Egyetem
  • Cserdi Zsófia Budapesti Corvinus Egyetem

Absztrakt

Absztrakt

Mindennapi életünk során egyre többször találkozunk önkiszolgáló technológiákkal (továbbiakban SST=self-service technology), amelyekkel magunk végezhetünk el olyan szolgáltatáselemeket, amihez korábban egy alkalmazott segítségét kellett igénybe vennünk. A szolgáltatóvállalatok különböző módokon terelhetik fogyasztóikat az új módszer használatának irányába, melynek legradikálisabb megvalósulási formája a kényszerítés, azaz az eredeti kiszolgálási opció elvétele. Kutatásunkkal egy új, empirikus tanulmányokra alapozott elméleti modellt tesztelünk, melynek középpontjában a kényszerített használattal bevezetett önkiszolgáló technológia elfogadása áll. Az újfajta gondolkodási keret egy valós környezetben vizsgálja ennek előzményeit és következményeit. A kutatás alapjaként szolgálhatott a kényszerített használat teljes megvalósulásának hazai példája, a BKK jegy- és bérletautomaták bevezetése. Ezek a kioszk alapú önkiszolgáló technológiák relatíve hirtelen léptek a pénztárak helyére, kiváltva ezzel a személyes jegyértékesítést. Eredményeink alapján a kényszerített használattal bevezetett önkiszolgáló kioszk elfogadásában az automata észlelt teljesítménye játssza a legnagyobb szerepet, valamint fontos fogyasztói jellemzőként az interakcióra való igény. Mindazonáltal az elfogadási folyamat kulcsfontosságú hatással bír a vállalathoz fűződő fogyasztói attitűd alakulásában.

 

Self-service technologies are part of our everyday life, where we have to consume services without the help of any human contact. Service companies have different methods to encourage customers to use SSTs. One of the most aggressive way of convincing customers is the enforcement of the usage of an SST by limiting the other options of the service encounter. This research builds a model with the central variable of forced usage of a self-service option. The objective is to uncover those factors that can have an influence on the adoption of forced usage. We use a real case to test our theoretical model, the new ticket machines of the Budapest Transportation Company (BKK). Our results indicate that the perceived performance of the kiosks have the highest impact on the acceptance of the new way of getting tickets from the kiosks.

Letöltések

Letölthető adat még nem áll rendelkezésre.

Szerző életrajzok

Zsófia Kenesei, Budapesti Corvinus Egyetem

Marketing éd Média Intézet

Egyetemi tanár

Cserdi Zsófia, Budapesti Corvinus Egyetem

Marketing éd Média Intézet

Doktori hallgató

Hivatkozások

Ajzen, I. – Fishbein, M. (1980): Understanding Attitudes and Predicting Social Behavior. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall

Bandura, A. (1977): “Self-Efficacy: Toward a Unifying Theory of Behavioral Change.” Psychological Review 84:191-215.

Bandura, A. (1994): Self-Efficacy: The Experience of Control. New York: Freeman.

Bitner, M.J. – Ostrom, A. – Meuter, M. (2002): Implementing Successful Self-Service Technologies. Academy of Management Executive, 16 (4): p. 96–108.

Blut, M. – Wang, C. – Schoefer, K. (2016): Factors influencing the acceptance of self-service technologies: A meta-analysis. Journal of Service Research, 19(4), 396-416

Curran, J.M. – Meuter, M.L. (2005): Self-Service Technology Adoption: Comparing Three Technologies. Journal of Services Marketing, 19 (2): p. 103–113.

Dabholkar, P. A. (1994): “Incorporating Choice Into an Attitudinal Framework: Analyzing Models of Mental Comparison Processes.” Journal of Consumer Research 21 (June): 100-118.

Dabholkar, P.A. (1996): Consumer evaluations of new technology-based self-service options: An investigation of alternative models of service quality. International Journal of Research in Marketing, 13 (1): p. 29–51.

Dabholkar, P.A. – Bagozzi, P.R. (2002): An attitutional model of technology-based self-service: Moderating effects of consumer traits and situational factors. Journal of Academy of Marketing Science, 30 (3): p. 184–201.

Davis, L.D. – Bagozzi, R.P. – Warshaw, P.R. (1989): User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35 (8): p. 982–1003.

De Ruyter, K. – Wetzels, M. – Kleijnen, M. (2001). Customer adoption of e-service: an experimental study. International journal of service industry management, 12(2), 184-207.

Fenigstein, A. – Scheier, M. F. – Buss, A. H. (1975): Public and private self-consciousness: Assessment and theory. Journal of consulting and clinical psychology, 43(4), 522.

Gelbrich, K. – Sattler, B. (2014): Anxiety, crowding, and time pressure in public self-service technology acceptance. Journal of Services Marketing, 28(1), 82-94.

Hui, M. K. – Bateson, J. E. (1991): Perceived control and the effects of crowding and consumer choice on the service experience. Journal of consumer research, 18(2), 174-184.

Johnson, D. S. (2007): Achieving customer value from electronic channels through identity commitment, calculative commitment, and trust in technology. Journal of Interactive Marketing, 21(4), 2–22.

Johnson, D. S. – Bardhi, F. – Dunn, D. T. (2008): Understanding how technology paradoxes affect customer satisfaction with self service technology: The role of performance ambiguity and trust in technology. Psychology & Marketing, 25(5), 416–443.

Kelly, P. – Lawlor, J. – Mulvey, M. (2013): Customer decision-making processes and motives for self-service technology usage in multi-channel hospitality environments. International Journal of Electronic Customer Relationship Management, 7(2), 98-116.

Kokkinou, A. – Cranage, D. A. (2013): Using self-service technology to reduce customer waiting times. International Journal of Hospitality Management, 33, 435-445.

Langer, E. J. – Saegert, S. (1977): Crowding and cognitive control. Journal of Personality and Social Psychology, 35(3), 175.

Limayem, M.  Hirt, S. G.  Cheung, C. M. (2007): How habit limits the predictive power of intention: The case of information systems continuance. MIS quarterly, 705-737.

Liu, S. (2012): The impact of forced use on customer adoption of self-service technologies. Computers in Human Behavior, 28(4): p. 1194-1201.

Liljander, V. – Gillberg, F. – Gummerus, J.– Van Riel, A. (2006): Technology readiness and the evaluation and adoption of self-service technologies. Journal of Retailing and Consumer Services, 13, 177–191.

Lin, J. S. C. – Hsieh, P. L. (2007): The influence of technology readiness on satisfaction and behavioral intentions toward self-service technologies. Computers in Human Behavior, 23(3), 1597-1615.

Meuter, M. L. – Ostrom, A. L. – Bitner, M. J. – Roundtree, R. (2003): The influence of technology anxiety on consumer use and experiences with self-service technologies. Journal of Business Research, Vol. 56: p. 899–906.

Oh, H. – Jeong, M. – Baloglu, S. (2013): Tourists' adoption of self-service technologies at resort hotels. Journal of Business Research, 66(6), 692-699.

Reinders, M. J.– Dabholkar, P. A. – Framback, R. T. (2008): Consequences of forcing consumers to use technology-based self-service. Journal of Service Research, 11(2): p. 107–123.

Reinders, M. J. – Frambach, R. – Kleijnen, M. (2015): Mandatory use of technology-based self-service: does expertise help or hurt?. European Journal of Marketing, 49(1/2), 190-211.

Scherer, A. – Wünderlich, N. – Von Wangenheim, F. (2015): The Value of Self-Service: Long-Term Effects of Technology-Based Self-Service Usage on Customer Retention. Mis Quarterly, 39(1), 177-200.

Trampe, D. – Konuş, U. – Verhoef, P. C. (2014): Customer responses to channel migration strategies toward the e-channel. Journal of Interactive Marketing, 28(4), 257-270

Van Beuningen, J. – De Ruyter, K. – Wetzels, M. – Streukens, S. (2009): Customer self-efficacy in technology-based self-service: assessing between-and within-person differences. Journal of Service Research, 11(4), 407-428.),

Walker, R.H.  Johnson, L.W. (2006): “Why consumers use and do not use technology-enabled services”, Journal of Services Marketing, Vol. 20 No. 2, pp. 125-35

Webster, J. – Martocchio, J. J. (1992): Microcomputer playfulness: Development of a measure with workplace implications. MIS quarterly, 201-226.

Zhao, X.  Mattila, A. S.  Eva Tao, L. S. (2008): The role of post-training self-efficacy in customers' use of self service technologies. International Journal of Service Industry Management, 19(4), 492-505.

Megjelent
2019-01-10
Hogyan kell idézni
Kenesei, Z., & Zsófia, C. (2019). A kényszerített önkiszolgálás elfogadásának előzményei és következményei a BKK automaták példáján keresztül. Vezetéstudomány / Budapest Management Review, 49(12). Elérés forrás https://journals.lib.uni-corvinus.hu/index.php/vezetestudomany/article/view/178
Rovat
Tanulmányok