I detta avsnitt presenteras studiens slutsats, forskningsbidrag och rekommendationer kring framtida forskning.
Studiens syfte var att undersöka vilka preferenser som påverkar köpkanalslojaliteten hos konsumenter inom klädbranschen. Utifrån nio hypoteser som kopplades till syftet användes detta för att statistisk undersöka eventuella samband. Första hypotesen. H1: Prismedvetenhet har en positiv effekt på konsumenter som är lojala mot onlineshopping, förkastas. Denna hypotes var inte inom studiens signifikansnivå vilket fastställer att det inte finns ett samband mellan prismedvetenhet och lojalitet online, därför förkastas hypotesen. Studiens andra hypotes, H2: Priskvalité har en positiv effekt på konsumenter som är lojala mot fysiska butiker, är sann. Det signifikanta värdet av hypotesen förklarades vid en statistisk analys vilket fastställer att priskvalité påverkar lojaliteten mot fysiska butiker. H3: Service är viktigt för konsumenter som är lojala mot butiker, kan inte förkastas. Studien fastställer att service är viktigt för de som är lojala mot fysiska butiker och värdet från den statistiska analysen är signifikant. H4: Service har en negativ effekt på konsumenter som är lojala mot onlinebutiker, kan inte förkastas. Service online är precis som service i fysisk butik signifikant med skillnaden att det finns ett negativt samband. Studien fastställer därför att de som är lojala online inte tycker att det är viktigt med service. H5: Tidseffektivitet har en positiv effekt på konsumenter som är lojala mot onlinebutiker, kan inte förkastas. Den statistiska analysen fastställde ett signifikant värde för hypotesen vilket innebär att tidseffektivitet är viktigt för de som är lojala mot onlinebutiker. H6: Tidseffektivitet har en negativ effekt på konsumenter som är lojala mot fysiska butiker, förkastas. Till skillnaden mot online så kan studien inte fastställa något samband varken positivt eller negativt för de som är lojala mot butiker. Det betyder att de som är lojala mot fysiska butiker inte tycker att det är viktigt med tidseffektivt och därför förkastas
hypotesen. H7: Valmöjlighet när du handlar påverkar lojaliteten positivt hos
konsumenter som handlar online, kunde inte testas. Denna hypotes plockades bort i början av den statistiska analysen då den korrolreade med andra oberoendevariabler och påverkade detta till ett möjligt missvisande resultat. H8: Förtroende påverkar köpkanalslojaliteten positivt för konsumenter som handlar kläder i butik, förkastas. Hypotesen är inte signifikant och fastställer därför att det inte finns något samband med de som känner förtroende med de som är lojala mot fysiska butiker. H9: Förtroende påverkar lojaliteten positivt för konsumenter som handlar kläder online, förkastas inte. Variabeln skiljer sig från resultatet i
47
fysiska butiker och studien kan fastställa att hypotesen är signifikant. Detta innebär att de som känner förtroende är lojala mot onlinebutiker.
Slutsatsen är att preferenserna service, tidseffektivitet och förtroende påverkar köpkanalslojalitet online och de preferenser som påverkar köpkanalslojaliteten i butik är priskvalité och service. Klädföretag i både fysisk butik och onlinebutik kan använda informationen om respektive preferens för att försöka optimera kundlojaliteten och göra sina kunder nöjda och på så sätt öka försäljningen. Klädföretag kan använda vetskapen om preferenserna för att utforma marknadsföring och andra åtgärder som gynnar företaget. Vidare kan studiens resultat användas av företagsledningar som en del av ett underlag till att ta strategiska beslut om företagets framtid gällande vilken köpkanal som skall prioriteras.
Utvecklingen rör sig hela tiden framåt och försäljningen förväntas öka år för år (Davidson 2017). Då är det viktigt att forskning inom området är uppdaterad och aktuell. Studiens bidrag till forskning är att äldre och befintlig forskning på område har testats där en del tidigare forskning har bekräftats och en del inte gått i linje med studiens resultat. I studien har flera variabler tillsammans testats som bildar en unik kombination som tidigare forskning inte har beprövat.
Forskning i framtiden kan använda större enkätkonstruktioner som utgör de oberoende variablerna för att säkerställa att begreppet fångas upp på ett mer detaljerat sätt än som gjorts i denna studie. En större och mer detaljerad enkätkonstruktion skulle troligtvis bidra till att oberoende variablerna stod helt oberoende och inte gick in i varandra vilket bland annat valmöjligheter gjorde i denna studie. På grund av kostnads och tidsskäl kunde endast ett fåtal oberoende variabler testas mot de beroende variablerna. I framtida forskning kan det vara fördelaktigt att ta med fler variabler som forskare kan tro ha ett samband med beroendevariabeln för att på så sätt få en bredare förklaring. Vad gäller urval kan framtida forskning om möjligt använda sig av ett slumpmässigt eller sannolikhetsurvalför att kunna göra inferens och generaliseringar. Vidare forskning kan också välja att titta på en annan bransch istället för klädbranschen för att se om resultatet blir annorlunda.
48
Källförteckning
Agresti, A., Franklin, C. A. & Klingenberg, B. (2016). Statistics: The art and science
of learning from data. 4 uppl. USA: Pearson
Al-Debei, M., Akroush, M. & Ashouri, M. (2015). Consumer attitudes towards online shopping. Internet Research, 25(5), 707-733.
Baker, J., Grewal, D. & Parasuraman, A. (1994). ‘The Influence of Store Environment on Quality Inferences and Store Image’. Journal of the Academy of
Marketing Science, 22(4), 328–339.
Balabanis, G., Reynolds, N. & Simintiras, A. (2006). Bases of e-store loyalty: Perceived switching barriers and satisfaction. Journal of Business Research, 59(2), 214-224.
Bloemer, J. & Ruyter, K. (1998). On the relationship between store image, store satisfaction and store loyalty. European Journal of Marketing, 32(5/6), 499-513.
Bridson, K. & Evans, J. and Hickman, M. (2008). Assessing the relationship between loyalty program attributes, store satisfaction and store loyalty. Journal of
Retailing and Consumer Services, 15, 364–374.
Bryman, A. & Bell, E. (2015). Företagsekonomiska forskningsmetoder. 2 uppl. Stockholm: Liber
Carpenter, J. & Moore, M. (2006). Consumer demographics, store attributes, and retail format choice in the US grocery market. International Journal of Retail &
Distribution Management, 34(6), 434-452.
Childers, T., Carr, C., Peck, J. & Carson, S. (2001). Hedonic and utilitarian motivations for online retail shopping behavior. Journal of Retailing, 77(4), 511- 535.
Chiang, K. P. & Dholakia, R. R. (2003). Factors driving consumer intention to shop online: an empirical investigation. Journal of Consumer psychology, 13(1-2), 177-183.
Chiu, C., Lin, H., Sun, S. & Hsu, M. (2009). Understanding customers' loyalty intentions towards online shopping: An integration of technology acceptance model and fairness theory. Behaviour & Information Technology, 28(4), 347-360.
Constantinides, E. (2004). Influencing the online consumer's behavior: The Web experience. Internet Research, 14(2), 111–126.
49
Davidsson, P. (2017). Svenskarna och internet 2017.
https://www.iis.se/docs/Svenskarna_och_internet_2017.pdf [2018-10-12]
Díaz, A., Gómez, M. & Molina, A. (2017). A comparison of online and offline consumer behaviour: An empirical study on a cinema shopping context. Journal
of Retailing and Consumer Services, 38, 44-50.
Eggeby, E. & Söderberg, J. (1999). Kvantitativa metoder. Lund: Studentlitteratur. Eliasson, A. (2010). Kvantitativ metod från början. 2 uppl. Lund: Studentlitteratur AB
Eliasson, A. (2018). Kvantitativ metod från början. 4:1 uppl. Lund: Studentlitteratur AB
Engel, J. F., Blackwell, R. D. & Miniard, P. W. (1995). Consumer behavior. 8.uppl. Forth Worth: The Dryden press
Gefen, D., Karahanna, E. & Straub, D. (2003). Trust and TAM in online shopping: an integrated model. MIS Quarterly. 27 (1), 51-90.
Grewal, D., Baker, J., Levy, M. & Voss, G. (2003). The effects of wait expectations and store atmosphere evaluations on patronage intentions in service-intensive retail stores. Journal of Retailing, 79(4), 259-268.
Guenzi, P., Johnson, M. & Castaldo, S. (2009). A comprehensive model of customer trust in two retail stores. Journal of Service Management, 20 (3), 290- 316.
Har Lee, C., Cyril Eze, U. & Oly Ndubisi, N. (2011). Analyzing key determinants of online repurchase intentions. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 23(2), 200-221.
Jacobsen, D.I. & Sandin, G. (2002). Vad, hur och varför: om metodval i
företagsekonomi och andra samhällsvetenskapliga ämnen. Lund: Studentlitteratur
Janda, S., Trocchia, P. & Gwinner, K. (2002). Consumer perceptions of Internet retail service quality. International Journal of Service Industry Management, 13(5), 412- 431
Jin, G.Z. & Kato, A. (2006). Price, quality, and reputation: evidence from an online field experiment. The RAND Journal of Economics, 37(4), 983–1005. Kotler, P., Armstrong, G., Harris, C. L. & Piercy, N. (2013). Principles of
50
Kwon, W.S. & Lennon, S. J. (2009). What induces online loyalty? Online versus offline brand images. Journal of Business Research, 62(5), 557–564.
Lee, G. & Lin, H. (2005). Customer perceptions of e-service quality in online shopping. International Journal of Retail & Distribution Management, 33(2), 161-176. Lichtenstein, D. R., Ridgway, N.M. & Netemeyer, R. G. (1993) Price
Perceptions and Consumer Shopping Behavior: A Field Study’. Journal of
Marketing Research (JMR), 30(2), 234–245.
Lissitsa, S. & Kol, O. (2016). Generation X vs. Generation Y – a decade of online shopping. Journal of Retailing and Consumer Services, (31), 304-312.
Mendenhall, W. & Sincich, T. (2013). A second course in statistics: regression analysis. 7 uppl. New Jersey: Pearson.
Mitchell, V. (1999). Consumer perceived risk: conceptualisations and models.
European Journal of Marketing, 33 (1), 163-195.
Moorman, C., Zaltman. G. & Deshpande, R. (1992). Relationship between providers and users of market research: the dynamics of trust within and between organisations. Journal of Marketing Research, 29, 314–28.
Morgan, R.M. & Hunt, S.D. (1994). The commitment-trust theory of relationship marketing. Journal of Marketing, 58 (3), 20-38.
Park, E. J., Kim, E. Y., Funches, V. M. & Foxx, W. (2012). Apparel product attributes, web browsing, and e-impulse buying on shopping websites. Journal of Business Research, 65(11), 1583-1589.
Postnord (2018). E-barometern
https://www.postnord.se/vara-losningar/e-handel/e-handelsrapporter-och- kundcase/e-barometern [2018-10-11]
Ramanathan, U., Subramanian, N., Yu, W. & Vijaygopal, R. (2017). Impact of customer loyalty and service operations on customer behaviour and firm performance: empirical evidence from UK retail sector. Production Planning &
Control, 28(6-8), 478–488.
Rohm, A. & Swaminathan, V. (2004). A typology of online shoppers based on shopping motivations. Journal of Business Research, 57(7), 748-757.
Sahney, S., Ghosh, K. & Shrivastava, A. (2013). Conceptualizing consumer “trust” in online buying behaviour: An empirical inquiry and model development in Indian context. Journal of Asia Business Studies, 7(3), 278-298.
51
Scarpi, D., Pizzi, G. & Visentin, M. (2014). Shopping for fun or shopping to buy: Is it different online and offline? Journal of Retailing and Consumer Services, 21(3), 258-267.
Sharma, G. & Lijuan, W. (2015). The effects of online service quality of e- commerce Websites on user satisfaction. The Electronic Library, 33(3), 468-485. Shim, S., Eastlick, M.A., Lotz, S.L. & Warrington, P. (2001). An online pre- purchase intentions model: the role of intention to search. Journal of Retailing. 77 (3), 397-416
Sinha, P. & Banerjee, A. (2004). Store choice behaviour in an evolving market. International Journal of Retail & Distribution Management, 32(10), 482-494
Sing, J. (2017). Online Shopping: A study of buying behaviour of the consumer.
International Journal of Engineering Technology and Computer Research, 5(3), 190-196.
Sinha, I. & Batra, R. (1999). The effect of consumer price consciousness on private label purchase. International Journal of Research in Marketing, 16(3), 237–251.
Sivadas, E. & Baker-Prewitt, J. (2000). An examination of the relationship between service quality, customer satisfaction, and store loyalty. International
Journal of Retail & Distribution Management, 28(2), 73-82.
Solomon, M., Bamossy, G., Askegaard, S. & Hogg, M. (2016). Consumer
behavior: a European perspective. 6. uppl. Edinburgh: Pearson Education
Stewart, K. (2003). Trust transfer on the world wide web. Organizational Science. 14 (1), 5-17.
Tai, S. H. C. & Fung, A. M. C. (1997). Application of an environmental psychology model to in-store buying behaviour. International Review of Retail,
Distribution & Consumer Research, 7(4), 311–337.
Tavakol, M. & Dennick, R. (2011). Making sense of Cronbach's alpha.
International Journal of Medical Education, 2, 53–55.
Thaichon, P. (2017). Consumer socialization process: The role of age in children's online shopping behavior. Journal of Retailing and Consumer Services, (34), 38-47.
Thang, D.C.L. & Tan, B.L.B., (2003). Linking consumer perception to preference of retail stores: an empirical assessment of the multi-attributes of store image. Journal of Retailing and Consumer Services, 10(4), 193–200.
52
Vesel, P. & Zabkar, V. (2009). Managing customer loyalty through the mediating role of satisfaction in the DIY retail loyalty program. Journal of
Retailing and Consumer Services, 16 (5), 396-406.
Wong, A. & Sohal, A. (2003). Service quality and customer loyalty perspectives on two levels of retail relationships. Journal of Services Marketing, 17(5), 495-513.
Winch, G. & Joyce, P. (2006). Exploring the dynamics of building and losing consumer trust in B2C e-business. International Journal of Retail & Distribution
Management. 34 (7), 541-55.
Young Kim, E. & Kim, Y. (2004). Predicting online purchase intentions for clothing products. European Journal of Marketing, 38(7), pp.883-897.
53
Bilaga på enkäten
58
Bilaga 2
Körningar från SPSS Tabellförteckning bilaga:
Tabell 11 Cronbach´s Alpha service utan öppetköp ... 58
Tabell 12 Cronbach´s Alpha Priskvalité ... 58
Tabell 13 Cronbach´s Alpha Prismedvetenhet ... 58
Tabell 14 Cronbach´s Alpha Tidseffektivitet utan två enkätfrågor ... 58
Tabell 15 Cronbach´s Alpha Valmöjligheter... 59
Tabell 16 Cronbach´s Alpha Beroendevariabel lojalbutik ... 59
Tabell 17 Cronbach´s Alpha Beroendevariabel lojalonline ... 59
Tabell 18 Cronbach´s Alpha Förtroende ... 59
Tabell 19 Korrelation bivariate... 59
Tabell 20 Korrelation partial priskvalité ... 60
Tabell 21 Korrelation partial priskvalité och service ... 60
Tabell 22 Model summary lojal mot butik ... 60
Tabell 23 koefficienter lojalbutik ... 61
Tabell 24 Korrelation bivariate lojalonline ... 61
Tabell 25 Korrelation partial service ... 62
Tabell 26 Korrelation partial service och tidseffektivitet ... 62
Tabell 27 Korrelation partial service, tidseffektivitet och förtroende ... 62
Tabell 28 Koefficienter lojalonline... 63
Tabell 29 Mode summary lojalonline ... 63
Tabell 11 Cronbach´s Alpha service utan öppetköp
Tabell 12Cronbach´s Alpha Priskvalité
Tabell 13 Cronbach´s Alpha Prismedvetenhet
59 Tabell 15 Cronbach´s Alpha Valmöjligheter
Tabell 16 Cronbach´s Alpha Beroendevariabel lojalbutik
Tabell 17 Cronbach´s Alpha Beroendevariabel lojalonline
Tabell 18 Cronbach´s Alpha Förtroende
60 Tabell 20 Korrelation partial priskvalité
Tabell 21 Korrelation partial priskvalité och service
Tabell 22 Model summary lojal mot butik
61 Tabell 23 koefficienter lojalbutik
62 Tabell 25 Korrelation partial service
Tabell 26 Korrelation partial service och tidseffektivitet
63 Tabell 28 Koefficienter lojalonline