DOI: https://doi.org/10.60083/jidt.v6i1.477
تاريخ النشر: 2024-01-21
المؤلف: Hendy Tannady وآخرون
الموضوع الرئيسي: تطوير الشركات الصغيرة والمتوسطة والتسويق الرقمي
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في التفاعل بين الثقافة التنظيمية، والموارد البشرية، وسلوك المستهلك في سياق خدمات توصيل الطعام عبر الإنترنت، وخاصة من خلال تطبيق GoFood. باستخدام نهج كمي، قامت الدراسة باستطلاع آراء 100 مستخدم لتحليل كيفية تأثير عوامل مثل توقع الأداء (PE)، وتوقع الجهد (EE)، والمخاطر المدركة (PR)، والتكلفة المدركة (PC) على النية السلوكية نحو استخدام خدمات التوصيل عبر الإنترنت. تشير النتائج إلى أن هذه التطبيقات تسهل التحول الثقافي نحو الطلب عبر الإنترنت، مما يؤثر بشكل كبير على سلوكيات المعاملات الغذائية اليومية بين المستهلكين الإندونيسيين.
يكشف تحليل الانحدار المتعدد أن PE له تأثير إيجابي على النية السلوكية، مع معامل قدره 0.520، بينما يظهر EE تأثيرًا إيجابيًا أقل قدره 0.220. على العكس، تؤثر PR سلبًا على النية السلوكية بمعامل قدره -0.443، مما يشير إلى أن زيادة المخاطر المدركة تقلل من احتمال الاستخدام المستمر. كما يظهر التحليل أن PC له تأثير إيجابي ولكنه غير ذي دلالة على النية السلوكية. يفسر النموذج 36% من التباين في النية السلوكية، مع تأكيد اختبار F على الأهمية العامة للمتغيرات المستقلة. من الجدير بالذكر أن PE وPR هما مؤشرات مهمة، بينما لا تؤثر EE وPC بشكل كبير على النية السلوكية، مما يشير إلى مجالات مستهدفة للتحسين في تعزيز تفاعل المستخدمين مع خدمات توصيل الطعام عبر الإنترنت.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث الأهمية المتزايدة لخدمات توصيل الطعام عبر الإنترنت في إندونيسيا، مع تسليط الضوء بشكل خاص على أدوار GoFood وGrabFood. لقد اكتسبت هذه المنصات شعبية بين المستهلكين بسبب سهولتها، مما يسمح للمستخدمين بطلب الطعام دون الحاجة للسفر الفعلي، وبالتالي تعزيز رضا العملاء. على الرغم من المشكلات العرضية مع الطلبات عبر الإنترنت، تحافظ هذه الخدمات على قاعدة مستهلكين قوية، كما يتضح من قيم المعاملات الكبيرة – حيث تتصدر GrabFood جنوب شرق آسيا بقيمة معاملات إجمالية قدرها 109.4 تريليون روبية إندونيسية في عام 2021، بينما وصلت GoFood إلى 28.8 تريليون روبية إندونيسية. تتطلب البيئة التنافسية من الشركات اعتماد استراتيجيات تسويقية فعالة والابتكار باستمرار لتلبية توقعات المستهلكين في سوق رقمي سريع التطور.
تستكشف الورقة أيضًا العوامل التي تؤثر على سلوك المستهلك ونواياهم لإعادة الشراء، مع التأكيد على أهمية توقع الأداء، وتوقع الجهد، والمخاطر المدركة، والتكلفة المدركة. يتعلق توقع الأداء بالفوائد المدركة لاستخدام نظام ما، بينما يتعلق توقع الجهد بقابلية استخدام التكنولوجيا. تعكس المخاطر المدركة عدم اليقين الذي يواجهه المستهلكون عند إجراء عمليات الشراء عبر الإنترنت، وتشمل التكلفة المدركة الأعباء المالية وغير المالية المرتبطة بتبني تقنيات جديدة. تهدف الدراسة إلى تحليل هذه العوامل من خلال عدسة نظرية التكلفة والفائدة، حيث تفترض أن المستهلكين يسعون لتعظيم الفوائد مع تقليل التكاليف في عمليات اتخاذ القرار المتعلقة بتبني الدفع عبر الهاتف المحمول وخدمات توصيل الطعام عبر الإنترنت.
الطرق
في هذه الدراسة، استخدم المؤلف نهج البحث الكمي، مع التركيز على قياس البيانات الموضوعية من خلال التحليل الإحصائي المستمد من ردود الاستطلاع. تم طرح سلسلة من الأسئلة على المشاركين لتحديد تكرار ونسبة إجاباتهم، مما يسمح باختبار فرضيات محددة. يتميز هذا الأسلوب بتصميمه المنهجي والمهيكل، مما يمكّن الباحثين من تحليل البيانات الإحصائية واستخلاص استنتاجات قابلة للتعميم حول المتغيرات قيد التحقيق.
استخدمت الدراسة طريقة الاستطلاع التفسيري، والتي تتضمن جمع البيانات من عينات من مجموعة سكانية أكبر لاستكشاف العلاقات بين المتغيرات. يهدف هذا النهج إلى توضيح علاقات السبب والنتيجة من خلال اختبار الفرضيات، وبالتالي تقديم تفسيرات للظواهر الملاحظة. بشكل عام، تم تصميم منهجية الدراسة لتقييم الفرضيات المقترحة بدقة والمساهمة في فهم أعمق للأسئلة البحثية المطروحة.
النتائج
استطلعت الدراسة آراء 100 مستجيب، كانوا في الغالب من الذكور (84%) وتتراوح أعمارهم بين 23-28 عامًا (68%)، مع احتفاظ الغالبية بشهادة بكاليوس (83%). تشير النتائج إلى وجود تصور إيجابي قوي لتطبيق GoFood، مع درجات متوسطة عالية عبر مؤشرات مختلفة: توقع الأداء (PE1: 4.49)، توقع الجهد (EE1: 4.49)، وغيرها، مما يشير إلى أن المستخدمين يجدون التطبيق سهل الاستخدام ومتاح. ومع ذلك، تم الإشارة إلى مخاوف بشأن المخاطر المدركة (PR) والتكلفة المدركة (PC)، حيث أظهرت PR تأثيرًا سلبيًا على النية السلوكية.
كشف تحليل الانحدار المتعدد أن توقع الأداء يؤثر بشكل كبير على النية السلوكية (المعامل: 0.520)، بينما يظهر توقع الجهد (0.220) والتكلفة المدركة (0.252) أيضًا تأثيرات إيجابية، على الرغم من أنها أقل وضوحًا. على العكس، تؤثر المخاطر المدركة سلبًا على النية السلوكية (المعامل: -0.443). يفسر النموذج 36% من التباين في النية السلوكية، مع نتائج مهمة من اختبار F تشير إلى أن المتغيرات المستقلة تؤثر بشكل جماعي على سلوك المستخدم. من الجدير بالذكر أنه بينما كانت توقعات الأداء والمخاطر المدركة مؤشرات مهمة، لم تؤثر توقعات الجهد والتكلفة المدركة بشكل كبير على النية السلوكية، مما يبرز الدور الحاسم لتصورات المستخدمين في تبني خدمات الطلب عبر الإنترنت.
المناقشة
يكشف تحليل الانحدار المتعدد عن رؤى مهمة حول العوامل التي تؤثر على النية السلوكية. تشير القيمة الثابتة ($\alpha = 1819$) إلى أنه عندما يتم تثبيت توقع الأداء (PE)، وتوقع الجهد (EE)، والمخاطر المدركة (PR)، والتكلفة المدركة (PC)، فإن مستوى النية السلوكية هو $0.549$. من بين المتغيرات المستقلة، يتمتع PE بأعلى معامل انحدار قدره $0.520$، مما يشير إلى علاقة إيجابية؛ حيث يؤدي زيادة وحدة واحدة في PE إلى زيادة قدرها $0.520$ في النية السلوكية، مع افتراض أن المتغيرات الأخرى ثابتة. على العكس، تظهر PR معاملًا سالبًا قدره $-0.443$، مما يشير إلى أن زيادة المخاطر المدركة تقلل من النية السلوكية. تشير معاملات EE ($0.220$) وPC ($0.252$) إلى تأثيرات إيجابية على النية السلوكية، على الرغم من أن تأثير EE أقل وضوحًا.
تشير قوة تفسير النموذج، كما هو موضح من خلال معامل التحديد المعدل ($R^2 = 0.337$)، إلى أن حوالي $36\%$ من التباين في النية السلوكية يُعزى إلى المتغيرات المستقلة، بينما يُنسب الـ $64\%$ المتبقية إلى عوامل أخرى. تؤكد نتائج اختبار F على الأهمية العامة للنموذج، مع قيمة F المحسوبة قدرها $13.561$ ومستوى دلالة قدره $0.000$، مما يثبت التأثير الجماعي للمتغيرات المستقلة على النية السلوكية. تكشف اختبارات t الفردية أيضًا أن PE وPR تؤثران بشكل كبير على النية السلوكية (H1 وH3 مقبولتان)، بينما لا تؤثر EE وPC (H2 وH4 مرفوضتان). تؤكد هذه النتائج على أهمية توقع الأداء والمخاطر المدركة في تشكيل النية السلوكية، بينما تبرز الأدوار المحدودة لتوقع الجهد والتكلفة المدركة.
DOI: https://doi.org/10.60083/jidt.v6i1.477
Publication Date: 2024-01-21
Author(s): Hendy Tannady et al.
Primary Topic: SMEs Development and Digital Marketing
Overview
This research investigates the interplay between organizational culture, human resources, and consumer behavior in the context of online food delivery services, particularly through the GoFood application. Utilizing a quantitative approach, the study surveyed 100 users to analyze how factors such as Performance Expectancy (PE), Effort Expectancy (EE), Perceived Risk (PR), and Perceived Cost (PC) influence Behavioral Intention towards using online delivery services. The findings indicate that these applications facilitate a cultural shift towards online ordering, significantly impacting daily food transaction behaviors among Indonesian consumers.
The multiple regression analysis reveals that PE has a positive effect on Behavioral Intention, with a coefficient of 0.520, while EE shows a lesser positive influence of 0.220. Conversely, PR negatively affects Behavioral Intention with a coefficient of -0.443, indicating that increased perceived risk diminishes the likelihood of continued use. The analysis also shows that PC has a positive but non-significant effect on Behavioral Intention. The model explains 36% of the variance in Behavioral Intention, with the F-test confirming the overall significance of the independent variables. Notably, PE and PR are significant predictors, while EE and PC do not significantly influence Behavioral Intention, suggesting targeted areas for improvement in enhancing user engagement with online food delivery services.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the growing significance of online food delivery services in Indonesia, particularly highlighting the roles of GoFood and GrabFood. These platforms have gained popularity among consumers due to their convenience, allowing users to order food without the need for physical travel, thus enhancing customer satisfaction. Despite occasional issues with online orders, these services maintain a strong consumer base, evidenced by substantial transaction values—GrabFood leading Southeast Asia with a gross transaction value of IDR 109.4 trillion in 2021, while GoFood reached IDR 28.8 trillion. The competitive landscape necessitates that companies adopt effective marketing strategies and innovate continuously to meet consumer expectations in a rapidly evolving digital marketplace.
The paper further explores the factors influencing consumer behavior and their intentions to repurchase, emphasizing the importance of performance expectancy, effort expectancy, perceived risk, and perceived cost. Performance expectancy relates to the perceived benefits of using a system, while effort expectancy pertains to the usability of the technology. Perceived risk reflects the uncertainties consumers face when making online purchases, and perceived cost encompasses both financial and non-financial burdens associated with adopting new technologies. The research aims to analyze these factors through the lens of cost-benefit theory, positing that consumers strive to maximize benefits while minimizing costs in their decision-making processes regarding mobile payment adoption and online food delivery services.
Methods
In this study, the author employed a quantitative research approach, focusing on the measurement of objective data through statistical analysis derived from survey responses. Participants were asked a series of questions to determine the frequency and percentage of their answers, allowing for the testing of specific hypotheses. This method is characterized by its systematic and structured design, enabling researchers to analyze statistical data and draw generalizable conclusions about the variables under investigation.
The research utilized an explanatory survey method, which involves collecting data from samples of a larger population to explore relationships between variables. This approach aims to elucidate cause-and-effect relationships through hypothesis testing, thereby providing explanations for observed phenomena. Overall, the study’s methodology is designed to rigorously assess the proposed hypotheses and contribute to a deeper understanding of the research questions posed.
Results
The study surveyed 100 respondents, predominantly male (84%) and aged 23-28 years (68%), with a majority holding a Bachelor’s degree (83%). The findings indicate a strong positive perception of the GoFood application, with high average scores across various indicators: Performance Expectancy (PE1: 4.49), Effort Expectancy (EE1: 4.49), and others, suggesting that users find the application easy to use and accessible. However, concerns regarding Perceived Risk (PR) and Perceived Cost (PC) were noted, with PR showing a negative impact on Behavioral Intention.
Multiple regression analysis revealed that Performance Expectancy significantly influences Behavioral Intention (coefficient: 0.520), while Effort Expectancy (0.220) and Perceived Cost (0.252) also have positive effects, albeit less pronounced. Conversely, Perceived Risk negatively affects Behavioral Intention (coefficient: -0.443). The model explains 36% of the variance in Behavioral Intention, with significant results from the F-test indicating that the independent variables collectively influence user behavior. Notably, while Performance Expectancy and Perceived Risk were significant predictors, Effort Expectancy and Perceived Cost did not significantly affect Behavioral Intention, highlighting the critical role of user perceptions in the adoption of online food ordering services.
Discussion
The multiple regression analysis reveals significant insights into the factors influencing Behavioral Intention. The constant term ($\alpha = 1819$) suggests that when Performance Expectancy (PE), Effort Expectancy (EE), Perceived Risk (PR), and Perceived Cost (PC) are held constant, the Behavioral Intention level is $0.549$. Among the independent variables, PE has the highest regression coefficient of $0.520$, indicating a positive relationship; an increase of one unit in PE results in a $0.520$ increase in Behavioral Intention, assuming other variables are constant. Conversely, PR exhibits a negative coefficient of $-0.443$, suggesting that an increase in perceived risk decreases Behavioral Intention. The coefficients for EE ($0.220$) and PC ($0.252$) indicate positive influences on Behavioral Intention, although the effect of EE is less pronounced.
The model’s explanatory power, as indicated by the adjusted coefficient of determination ($R^2 = 0.337$), implies that approximately $36\%$ of the variance in Behavioral Intention is accounted for by the independent variables, with the remaining $64\%$ attributed to other factors. The F-test results confirm the overall significance of the model, with an F-calculated value of $13.561$ and a significance level of $0.000$, validating the collective impact of the independent variables on Behavioral Intention. Individual t-tests further reveal that PE and PR significantly influence Behavioral Intention (H1 and H3 accepted), while EE and PC do not (H2 and H4 rejected). These findings underscore the importance of Performance Expectancy and Perceived Risk in shaping Behavioral Intention, while highlighting the limited roles of Effort Expectancy and Perceived Cost.