Faktorer som påverkar olika betalsätt online: En jämförelsestudie mellan faktura, kort och flera alternativ vid handel online.

F

AKTORER SOM PÅVERKAR

OLIKA BETALSÄTT ONLINE

-E

N JÄMFÖRELSESTUDIE MELLAN FAKTURA

_,

KORT OCH FLERA ALTERNATIV VID HANDEL

ONLINE

VT2020KF28

Kandidatuppsats i Företagsekonomi

Adam Antila

Christian Ek

Svensk titel: Faktorer som påverkar olika betalsätt online – En jämförelsestudie mellan faktura, kort och flera alternativ vid handel online.

Engelsk titel: Factors affecting different payment methods online – A comparative study between invoice, card and multiple alternatives when shopping online.

Utgivningsår: 2020

Författare: Adam Antila och Christian Ek Handledare: Magnus Roos

Abstract

The rapid development of E-commerce over the past decade has opened up new opportunities for both businesses and consumers, and this has changed the payment methods. In line with the technological development that has taken place, consumers' intentions and perceptions have also changed and factors such as usability, ease of use, trust and risk are strongly linked to online purchasing behavior. The two most common payment methods for Swedish e-commerce consumers today are bank cards / credit cards and invoices.

The purpose of this study was to examine the intention and perception of payment methods, cards and invoice of Swedish consumers, as well as situations with more payment options when shopping online. To our aid, the Technological Acceptance Model (TAM) has been used together with Pavlous (2003) e-commerce model to see if the factors they found also affected Swedish consumers.

A questionnaire was developed focusing on three parts, 1) bank card / credit card, 2) invoice and 3) several payment methods. The data collected were analyzed using SPSS and the results showed that the factor that had the greatest impact was usability. For the payment methods bank card / credit card and when several options were listed, the analysis showed that the risk factor did not affect the intention to use the payment methods. Invoice was the payment method that was perceived as least risky among the respondents. The result also showed that although bank cards / credit cards have a higher risk, most people are inclined to use the payment method in the next purchase, as opposed to invoice, which had a lower risk which can be explained by bank card / credit card being the most used payment method in Sweden.

Keywords: Technology Acceptance Model, TAM, E-commerce, Payment methods online, Trust, Risk and Consumer behaviour.

Sammanfattning

E-handels snabba utveckling det senaste årtiondet har öppnat upp nya möjligheter för både företag och konsumenter och det har gjort att betalsätten förändrats. I takt med den tekniska utveckling som skett har även konsumenters intentioner och uppfattningar förändrats och faktorer som användbarhet, användarvänlighet, tillit och risk är starkt kopplat till köpbeteende online. De två vanligaste betalsätten för svenska e-handels konsumenter idag är bankkort/kreditkort och faktura. Studiens syfte var att undersöka svenska konsumenters intention och uppfattning av betalningssätten kort och faktura samt situationer med fler betalningsalternativ vid handel online. Till vår hjälp har den teknologiska acceptansmodellen (TAM) används tillsammans Pavlous (2003) e-handels modell för att se om faktorerna de fann också påverkade svenska konsumenter.

En enkät togs fram med fokus på tre delar, 1) bankkort/kreditkort, 2) faktura och 3) flera betalsätt. Den insamlade data analyserades med hjälp av SPSS och resultatet visade att faktorn som hade störst påverkan var användbarhet. För betalsätten bankkort/kreditkort och när flera alternativ listades visade analysen att faktorn risk inte påverkade intentionen till att använda betalsätten. Faktura var det betalsätt som upplevdes som minst riskfyllt bland respondenterna. Resultatet visade också att trots bankkort/kreditkort har en högre risk, är de flesta benägna att använda det betalsättet vid nästa köp kontra faktura, som hade en lägre risk vilket kan förklaras att bankkort/kreditkort är det betalsätt i Sverige som används mest.

Nyckelord: Teknologiska acceptansmodellen, TAM, E-handel, Betalsätt online, Tillit, Risk och Konsumentbeteende.

Innehållsförteckning

2.2 Teknologiska acceptansmodellen (TAM) ... 5

2.3 Tillit ... 6

2.4 Risk ... 7

3 Metod ... 8

3.1 Forskningsdesign och strategi ... 8

3.2 Insamling av data ... 8 3.3 Urval ... 9 3.4 Utformning av formulär ... 9 3.5 Datakvalité ... 10 3.6 Etik ... 10 3.7 Analys av data ... 11

4 Resultat och Analys ... 12

4.1 Analys bakgrundsfrågor... 12

4.2 Reliabilitet av använda faktorer ... 13

4.3 Korrelation faktorer ... 14

4.4 Frekvens och medelvärde ... 17

5 Slutsats ... 19 6 Diskussion ... 20 6.1 Implikationer ... 21 6.2 Framtida forskning ... 22 7 Referenser ... 23 8 Bilagor ... 26 8.1 Bilaga 1.Enkätundersökning. ... 26

8.2 Bilaga 2. Faktor frågor ... 34

1

1

Inledning

1.1 Bakgrund

Begreppet e-handel myntades tidigt under 1960-talet men det var först 30 år senare, i mitten av 90-talet, när World Wide Web och grafiska gränssnitt lanserades som vanliga konsumenter kunde ta del av e-handeln på riktigt. Trots detta så var många försiktiga och den så kallade It-bubblan som sprack år 2000 gjorde att än fler avvaktade och kände skepticism till internet.

Internetanvändningen i Sverige har sen tidigt 2000-tal successivt ökat i takt med att tekniken utvecklats och inställningen förändrats hos befolkningen. I studien svenskarna och internet (2019), som utförs av Internetstiftelsen, framgår det att 95 procent av befolkningen i Sverige använder internet och 98 procent har tillgång till det. Andelen dagliga internetanvändare under 2019 slutade på 91 procent. Siffrorna från studien visar på att allt fler blir uppkopplade för varje år som går och idag används internet inte bara för att hålla sig uppdaterad på sociala medier, läsa tidningen eller söka efter information. Under 2019 använde 80 procent av Sverige befolkning någon form av e-handelsplattform för att köpa en produkt eller tjänst (Svenskarna och internet 2019) och i E-Barometerns (2020) undersökning visade det sig att åldersspannet på svenskar som har e-handlat under en genomsnittlig månad är mellan 18–79.

E-handeln i Sverige har ökat kraftigt och butiksdöden som ofta kommer på tal i olika medier (Ehandel 2020) är ett tydligt tecken på e-handelns frammarsch. I och med denna utveckling har konsumenters attityder och köpbeteende förändrats och likaså tekniken. Genom att erbjuda olika betalsätt kan konsumenterna idag välja om de vill betala med kort, faktura, direktbetalning eller via postförskott. Förr i tiden användes kontanter eller kort. Fakturor var förknippat med fasta räkningar och ville man dela upp en betalning gällde det oftast större köp, där banklån ofta var inblandade. Organisationen Sveriges konsumenter släppte en rapport (2019) och i den framgår det att svenskars konsumtions lån har ökat markant sedan 2008 vilket är en tydlig indikation på att allt fler väljer att handla på kredit eller faktura och dela upp sin betalning. Konsumtions lån är till skillnad från bolån ett lån utan säkerhet och har också en högre ränta.

Utvecklingen av e-handeln erbjuder en rad möjligheter som fysiska butiker inte kan. Webbutiker är inte bundna till några öppettider. Något geografiskt läge behövs inte heller tas hänsyn till och med dagens korta leveranstider behöver konsumenter inte vänta länge. I bakvattnet av e-handeln finns bland annat risken för att råka ut för bedrägeri. Känslig information kan hamna i fel händer och skapa stora problem för de som drabbas. Bristen på tillit är något som varje e-handlare måste hantera och försöka minimera.

Denna studie fokuserar på att ta reda på svenskt konsumenters uppfattning när det kommer till de olika betalsätten som finns för e-handel. Påverkar de olika betalsätt som finns konsumentens intentioner till e-handel och kan man med tidigare teoretiska modeller finna liknande svar från ett svenskt konsumentperspektiv. Studien baseras på en kvantitativ forskningsdesign och med hjälp av enkät ska data samlas in från konsumenter runt om i Sverige, där Facebook kommer vara utgångspunkten, för att besvara forskningsfrågan.

2

1.2 Begrepp

I detta avsnitt förtydligar författarna de olika begrepp som är återkommande i studien. De kan tyckas vara självklara men syftet är att specificera vad som exakt menas med de olika begreppen för att inte skapa någon form av förvirring.

Kontokort/Kreditkort

Kontokort är samlingsnamnet på diverse betalkort som går att använda vid handel både online och offline. Dessa kort är utgivna från den enskilda kundens bank och är vanligtvis av bankkorts eller kreditkorts karaktär. Bankkort är kopplade till konsuments bankkonto och transaktion från konto sker direkt i samband med användning (Konsumenternas 2015). Kreditkort eller betalkort är kopplat till ett skuldkonto där man har en kreditsumma, vid transaktion belastas konsumentens skuldkonto, men betalningen sker som en faktura vid villkorad periods slut. Kreditkort skyddas av den så kallade konsumentkreditlagen vilken skyddar konsument vid olika tvistemål i samband med betalning (Rådmark 2009). Nackdelen med kort som betalningssätt är att man måste uppge sin kontoinformation, innefattande kortnummer och namn till e-handlarens webbsida.

Faktura

Betalningssättet faktura låter konsumenten få hem beställd vara innan den blivit betald. Kunden kan således inspektera varan och därefter bestämma sig om betalning eller inte. Konsumenten behöver heller inte ge ut sina kontouppgifter i samband med köp på e-handlarens webbsida. Faktura kan skötas av både e-handlaren eller via en tredjepartsleverantör även kallat factoringbolag, som köper fakturan av e-handlaren och tar då på sig betalningsrisken (Rådmark 2009). Nackdelen med faktura som betalningssätt är att det vanligtvis innefattar en extra avgift för tjänsten, och att det är lättare att glömma bort att faktiskt betala fakturan.

Faktor

Faktor är en variabel som mäter positiv eller negativ inverkan på användaracceptans av en teknologi.

1.3 Problemdiskussion

Av alla som köpt en vara eller tjänst online så uppger 80 procent (Svenskarna och internet 2019) att de känner sig trygga när det kommer till transaktioner online. Gefen & Straub (2003) skriver att personer som är aktiva på nätet men samtidigt väljer att inte handla online är på grund av bristen på tillit. Pavlou (2003) skriver i sin studie att tillit har en direkt relation till hur konsumenter upplever hur användbar en tjänst är. Han påpekar också att tillit är ett av de effektivaste sätten för företag att minska osäkerheten kring e-handel hos konsumenten och på så vis öka lönsamheten. Samtidigt som fler använder sig av e-handel rapporterar en av Sveriges största tidningar, Aftonbladet (2019), att antal bedrägerianmälningar i Sverige ökat markant de senaste åren på grund av just e-handel. Enligt tidningen är en av anledningarna är att de enkla betallösningarna också gör det enkelt för bedragarna. Just denna enkelhet är precis det som många eftersträvar när det kommer till e-handel kontra fysisk handel. Idag finns det en uppsjö av olika betallösningar men de flesta går att kategorisera i betalsätt. De vanligaste betalsätten i Sverige idag är; 1) Kortbetalning, 2) Fakturabetalning, 3) Direktbetalning och 4) Postförskott.

3

Tidigare forskning kring konsumenters intention och acceptans har handlat mycket om e-handel generellt, alltså om konsumentbeteende på e-handelsplatsen online kontra den fysiska handelsplatsen. Det har i få fall forskats kring konsumentbeteende i samband med betalningsprocessen och olika betalningstjänster online. Den teoretiska modellen som vi utgår från i denna studie är technology acceptance model (teknologiska acceptansmodellen på svenska (TAM) och den har applicerats i en rad olika kontexter och visat sig förlitlig när det kommer till att undersöka konsumentbeteende (Yousafzai, Foxall & Pallister 2010). I en värld som ständigt introduceras för nya betalningslösningar och system, så är det viktigt för skaparna av dessa lösningar att veta vad som får konsumenter att använda deras system. Det är av intresse att validera modeller som ska försöka förutspå konsumenters intentioner i en rad olika miljöer, exempelvis betalningssätt. Betalningssätten som undersökts i denna studie är sedan tidigare kända och accepterade för de flesta konsumenter, men faktorerna som påverkar denna acceptans är inte lika självklara för de flesta. Resultatet av denna studie kommer hjälpa validera användaracceptans modellen ur ett betalningssätts kontext och även undersöka hur modellens faktorer uppfattas från ett svenskt konsumentperspektiv.

1.4 Syfte

Syftet med denna studie är att undersöka svenska konsumenters intention och uppfattning av betalningssätten kort och faktura samt situationer med fler betalningsalternativ vid handel online. Studien applicerar tidigare teoretiska modeller om konsumenters intentioner och acceptans inom e-handel, med faktorerna: perceived usefulness (upplevd användbarhet), perceived ease of use (upplevd användarvänlighet), tillit samt risk. Dessa variabler har visat sig vara starka indikatorer för att påvisa konsumentbeteende. Studien ämnar också försöka stärka och testa valideringen samt generaliseringen av vald teoretisk modell, inom betalningssätt kontexten. Betalningssätten som primärt valts ut för studiens undersökning är baserade på de två nutida, populäraste betalsätten för svenska konsumenter (Edlund 2019). Syftet är formulerat av följande forskningsfråga:

1.5 Forskningsfrågor

1. Vilka faktorer påverkar intentionen att betala med kort online?

2. Vilka faktorer påverkar intentionen att betala med faktura online?

3. Finns det någon skillnad på hur faktorerna uppfattas mellan faktura, kort och flera betalsätt online?

1.6 Avgränsning

Vi har valt att fokusera denna studie på ett specifikt område inom e-handel, nämligen olika betalningssätt vid köpbeslut. Studien är vidare baserad på svenska konsumenters intention och uppfattning och urvalsgruppen består av respondenter som någon gång handlat online de senaste 12 månaderna. Eftersom e-handel är teknologi-drivet så har vi använts oss av Davis (1989) TAM modell, med Pavlous (2003) e-handels modifikation och tillförsel av variablerna tillit samt risk. Denna teoretiska modell testas vanligtvis med hjälp av enkätundersökning, vilket även har gjorts i denna studie. Betalningssätten som analyserats är kort, faktura och “fler” (betalsätt), kort och faktura är utvalda på grund av att de är de två vanligaste betalsätten i Sverige.

4

2

Teoretiskt ramverk

2.1 Tidigare litteratur

Tidigare litteratur har granskats i denna sektion. Artiklarna som samlats in det har gjorts med hjälp av sökmotorn Primo, som tillhandahålls av biblioteket på Högskolan i Borås. Nyckelord som ”technology acceptance model”, ”TAM”, ”e-handel”, “betalsätt online”, ”tillit”, ”risk” och ”konsumentbeteende” har använts för att täcka in området. För att säkerställa tillförlitlighet och kvalitet på artiklarna så har enbart artiklar som blivit referensgranskade använts.

Vår studie handlar om att undersöka konsumentbeteende när det kommer till de två största betalningssätten online. Vi har applicerat Davis (1989) TAM modellen för att förutspå användare intention och har till denna grundmodell fört till Pavlous (2003) variabler tillit och risk. Pavlou (2003) skapade i sin studie en e-handels modell som skulle förutse konsumenters intentioner och acceptans vid handel online. Pavlou (2003) modellens faktorer visade sig vara av signifikant värde för att kunna se konsumentbeteende vid e-handel. Andra forskare har testat TAM variablerna inom e-handel, vid köptillfället, och kommit fram till att ’upplevd användbarhet’ är en viktig faktor som påverkar konsumentbeteende. Ett större utbud av produkter och dygnet runt öppettider är bägge faktorer som ökar intention till köp online (Hernández, Jiménez & Martín 2009). Wu & Wang (2004) testade i sin studie en utökad version av TAM på konsumenters intention vid mobil handel online. De fann att upplevd användbarhet hade en direkt påverkan på intention, men att upplevd användarvänlighet, påverkade indirekt via upplevd användbarhet. Wu & Wang (2004) testade också variabeln ’uppfattad risk’ som intressant nog inte hade en signifikant påverkan i deras studie. Risk menar dem mildras med tiden och kunskapen kring teknologin. I en studie av Gefen, Karahanna & Straub (2003) prövade man åter TAM med tillförandet av variabeln tillit. Återigen visade sig upplevd användbarhet vara en stark indikator på konsumenters intention vid handel online. Tillit visade sig också vara en viktig faktor när det kom till faktiska köp online. Jaw, Yu & Gehrt (2011) fann i deras studie starka kopplingar mellan upplevd användbarhet och användandet av betaltjänster online. De fann också att variabeln risk var ett fungerande tillskott till TAM modellen, då risk visade sig ha en direkt koppling till upplevd användbarhet baserat på konsumenters uppfattning av risk online. Andra forskare har också studerat TAM modellen i olika online betalning kontexter och funnit tydliga indikatorer på att modellen fungerar bra på att förutspå konsumenters intentioner när det kommer till användandet och acceptans (Yousafzai et al. 2010; Rigopoulos & Askounis 2007).

Kritiken mot modellen kommer i att den anses vara för generell. Modellen utgår från upplevd användbarhet och upplevd användarvänlighet i varje avseende, medan andra modeller som TRA (theory of reasoned action) tillämpar mer specifika aspekter för det enskilda forskningsfältet (Dakduk, Horst, Santalla, Molina & Malavé 2017). Självrapportering är en annan kritik som modellen har fått, vilket syftar till att respondenter själva fyller i sina svar i undersökningar. Detta mätinstrument har visat tvetydiga resultat med skilda korrelationer mellan konsumentens faktiska användning och intentionen till användning (Yousafzai et al. 2010).

5

Figur 1. Davis (1989) TAM modellens grund med användbarhet och användarvänlighet, samt Pavlou (2003) tillförande av faktorerna tillit och risk med e-handelsmodellen.

2.2 Teknologiska acceptansmodellen (TAM)

TAM är en anpassning av theory of reasoned action (TRA) modellen som Ajzen & Fishbein (1980) skapade. Både modellerna är skapta för att försöka förklara personers beteenden och attityder. TAM försöker visa personers intention och acceptans av teknologiska system. Davis (1989) som är grundaren till den ursprungliga modellen av (TAM) beskrev teknologiacceptans som följd av användarens intention att använda en teknologi, Davis (1989) undersökte till sin början användares acceptans av olika ordbehandlingsprogram. Davis (1989) modell är uppbyggd med följande variabler, intention, kommer från attityd som i sin tur kommer från personens tilltro till teknologin. TAM utgår från två tilltros variabler: ’perceived usefulness’ (PU) samt ’perceived ease of use’(PEOU). PU är förknippat med, hur användbar den nya teknologin anses vara från ett användarperspektiv. Davis (1989, s.320) definition av PU är ”till vilken grad en person tror användandet av ett system skulle förbättra hans eller hennes jobb”. PEOU förknippas med hur enkel användning av den nya teknologin är, eller enligt Davis (1989, s.320) definition: ”till vilken grad en person tror att användandet av ett system skulle vara fri från ansträngning”. Den ursprungliga TAM modellen kom att uppdateras av skaparen själv vid en studie om modellens empiriska kvalitet. Resultatet av studien var att variabeln ‘attityd’ togs bort från modellen. Sambandet mellan intention och attityd ansågs inte ha tillräckligt stor påverkan (Davis, Bagozzi & Warshaw 1989). TAM modellen skapades inledningsvis för att kunna förutse användares acceptans av ny teknologi, specifikt informationssystem, inom organisationer, men har sedan dess fått stor spridning inom en rad olika teknologi drivna kontexter exempelvis e-handel (Pavlou 2003). Flera tidigare studier har testat och styrkt de bägge TAM variablerna som signifikanta acceptans indikatorer inom e-handel spektret. Davis (1989) fann i den ursprungliga studien att PU var positivt kopplad till användares intention att använda och vidare starkt kopplad till acceptansen av ett system. PEOU har inte en lika signifikant koppling till acceptansen, utan Davis (1989) fann att PEOU snarare var en kausal antecedent till PU. Rigopoulos & Askounis (2007) fann i sin studie att både PU och PEOU gick att applicera till konsumenters uppfattning om elektroniska betalningssystem. Ha & Stoel (2008) modifierade TAM modellen i sin studie om e-handelns acceptans och beteende. Förtroende och nöje lades till som variabler, bägge med lyckat resultat. Ha & Stoel (2008) studie stärkte robustheten i TAM modellen och bekräftade vikten av PU som en tydlig determinant i användaracceptans. Pavlou (2003) skapade i sin studie en teoretisk e-handels

6

modell för att kunna förutspå konsumenters beteende gentemot transaktioner online. Pavlous (2003) modell grundande sig teoretiskt i TRA, och använde variablerna PU och PEOU ifrån TAM, samt lade till risk och förtroende. Både PU och PEOU har visat sig ha signifikant påverkan på transaktions intentionen och faktisk transaktion i flertalet studier (Yousafzai et al. (2010); Kim, Mirusmonov & Lee 2010). Yousafzai et al. (2010) jämförde i sin studie tre olika kända beteende modeller: TRA, TAM och theory of planned behaviour (TPB). Dessa modeller testades för att undersöka hur väl dem kunde förutspå konsumentbeteende inom banktjänster online. Resultatet visade att TAM var en bättre modell för att undersöka konsumentbeteenden.

2.3 Tillit

Gefen & Straubs (2003) skriver i sin studie att tillit påverkar konsumenters beteende på nätet. Bristen på tillit är en drivande faktor till att personer som surfar och “fönstershoppar” på olika hemsidor i slutändan väljer att inte handla online. Vidare säger dem att konsumenter som upplever att det finns risker med att lämna ut känsliga uppgifter i form av kortnummer eller personuppgifter kommer med större sannolikhet att avbryta köpet och överge sin varukorg. Pavlou (2003) definierar att personlig tillit handlar om att hamna i en utsatt situation där en motpart inte utnyttjar situationen för egen vinning som har en negativ effekt för den utsatte. När konsumenter lämnar ut bankuppgifter, kortnummer eller personuppgifter sätts deras tillit på prov och e-handlaren måste leva upp till konsumenters förväntan om att inte bli utnyttjade och på så vis riskera något (Oliveira, Anhinho, Rita, & Dhillon 2017). De skriver också att i takt med att fler personer utsätts för bedrägeri på nätet måste e-handlare främja arbetet med att omvandla “fönstershoppare” till faktiska konsumenter. Pavlou (2003) beskriver hur e-handlare kan, med hjälp av bland annat säkra krypterade transaktioner, ingjuta pålitlighet hos sina besökare. Gefen et al. (2003) skriver i sin studie att människan har ett stort behov av att förstå sin sociala omgivning för att kunna identifiera och placera människor runt omkring sig. Människors beteenden är ofta irrationella vilket gör det svårt och komplicerat att greppa saker som när, varför och hur någon annan beter sig. För att hantera denna komplexitet använder människan tillit för att minska komplexiteten kring andras beteenden. Detta beteende gäller också för användandet av internet och är starkt förknippat med e-handel. Komplexiteten kring e-handeln och osäkerheten när det kommer till betallösningar sätter konsumenten i en situation där tillit får en central roll (Gefen et al. 2003). När mötet mellan konsument och säljare uteblir försvinner känslan av kontroll i situationen. Som Gefen et al. (2003) beskriver påverkar detta konsumentens tillit då denne måste förlita sig på att systemet är tillräckligt säkert utan någon försäkran av en fysisk säljare. Familjära situationer har enligt Gefen (2000) koppling till konsumenter tillit för nya ting. De familjära som brukar definieras som tidigare erfarenheter och interaktioner som klarar upp frågor som vad, hur och varför saker eller personer gör som dem gör. Familjärt kan finnas i flera kontexter, som användandet av betalningslösningen Swish, eller navigationen av en e-handlares webbsida. Det familjära bringar enligt Gefen (2000) struktur och reducerar således osäkerhet, man känner en viss trygghet och förståelse om hur exempelvis ett betalningssätt används. Tillit mildrar å andra sidan en annan typ av osäkerhet enligt Gefen (2000), exempelvis att e-handlaren verkar och handlar trovärdigt och mot kundens intresse. Gefen (2000) fann att både familjär situation och tillit positivt influerade konsumenters intention att handla online.

7

2.4 Risk

För att tillit ska existera måste det också finnas någon form av risk (Pavlou 2003; Gefen & Straubs 2003; Yousafzai, Foxall & Pallister 2007). Handel online är förknippat med stor ovisshet, främst när det kommer till den personliga aspekten. Traditionell handel är symboliserad av fysisk interaktion mellan säljare och kund. Avsaknaden av den fysiska interaktionen ställer högre krav på tillit för säljaren och ökar osäkerheten och den uppfattade risken hos kunden (Silva, Pinho, Soares & Sá 2018). Ovissheten vid e-handel kommer enligt Pavlou (2003) i två former, beteende- och miljö ovisshet. Beteendeovisshet kommer av att säljaren online kan missleda kunden i avsaknaden av den fysiska interaktion som traditionellt finns, kunden har svårare att tolka säljarens avsikter. Den miljö ovisshet som finns, kommer av den ovissa miljö som internet faktiskt innebär. Denna ovisshet kan säljare enligt Pavlou (2003) täcka in till viss del med olika säkerhetsåtgärder som brandväggar, virusskydd eller kryptering. Risken för ekonomisk förlust vid köp online är större än motsvarande köp traditionellt. Tredjepartsaktörer kan komma åt värdefull information om kunder och i värsta fall få tillgång till deras betalningsinformation. Dessa risker och ovisshet, både beteende och miljö är enligt Pavlou (2003) subjektiva och uppfattas till stor grad olika beroende på individ och dennes syn på risk. Risk är enligt Jarvenpaa, Tractinsky & Vitale (2000) sammankopplat med tillit. Risk finns alltid med om det är fråga om tillit, ju mer tillit man känner desto mindre uppfattas risken. Silva et al. (2018) styrker tesen om kopplingen mellan tillit och risk, de fann att tilliten för e-handel minskar ju högre uppfattningen om risk är, detta påverkade samtidigt intentionen och konsumentbeteende till online köp. Cardoso & Martinez (2018) undersökte i deras studie, konsumenters uppfattning av risker vid online handel. De fann att risken kan mildras genom användning av olika loggor från välkända betalningslösningar samt e-handels loggor som säkerställer att sidan är säker. Wu & Wang (2004) fann i deras studie att en högre uppfattad risk korrelerade positivt till konsumenters intention att använda mobila betalningslösningar. De spekulerade kring den intressanta upptäckten med att konsumenter som har tidigare erfarenhet av handel online, också har en bättre uppfattning om de olika riskerna. Vidare menade Wu & Wang (2004) att fördelarna med handel genom mobila betallösningar vägde upp riskerna och kunde således motivera intentionen kontra risken.

8

3

Metod

Ett av de viktigaste momenten i att skriva en forskningsrapport är att välja en passande design för uppsatsen. Några av de vanligaste metoderna är kvantitativ, kvalitativ eller en mix av de båda metoderna (Recker 2013). Saunders, Lewis & Thornhill (2016) skriver att den största skillnaden mellan kvantitativ och kvalitativ forskningsdesign ligger i vilken typ av data som samlas in och analyseras. Kvantitativ forskningsdesign använder sig av numeriska data där undersökningar med förbestämda svarsalternativ är vanligt. Den kvalitativa forskningsdesignen fokuserar främst på tolkningar av ord, händelser och uttryck, oftast från intervjuer. Recker (2013) säger att om syftet är att få en djupare förståelse för hur ett fenomen beter sig i sin naturliga miljö är en kvalitativ forskningsdesign att föredra. Är syftet däremot att ta reda på hur något uppfattas av en större population, då är en kvantitativ forskningsdesign rätt väg att gå.

3.1 Forskningsdesign och strategi

Denna studie har gjorts med en kvantitativ forskningsdesign eftersom studiens syfte var att ta reda på hur konsumenters intention och uppfattning till olika betalsätt påverkas av faktorerna i TAM. En kvalitativ forskningsdesign med en deduktiv strategi gjorde det möjligt för författarna att samla in numeriska data, analysera den och sedan kunnat göra den generaliserbar och representativ till en större population. En enkätundersökning underlättade processen med att samla in data på ett tidseffektivt sätt utan att det geografiska läget begränsar insamlingen.

Det är viktigt att förstå vilken typ av data som är av intresse för uppsatsen och som Saunders et al. (2016) skriver, måste författarna och respondenterna ha en tydlig bild av vad den andra parten menar för att det inte ska uppstå missförstånd som i sin tur innebär att uppsatsens kvalité påverkas negativt.

3.2 Insamling av data

En djupare förståelse om ämnet har byggts upp med hjälp av tidigare studier och artiklar. De allra flesta artiklar som denna studie bygger på har funnits med hjälp av Högskolan i Borås biblioteks databas Primo. Ord och begrepp som sökts på har varit ”Technology Acceptance Model”, ”TAM”, ”E-handel”, “betalsätt online”, ”Tillit”, ”Risk” och ”Konsumentbeteende”.

För denna typ av undersökning lämpar sig en enkätundersökning bäst då syftet med studien var att ta reda på hur konsumenters intention och uppfattning av faktorerna var för olika betalsätt online. Ytterligare en delfråga som författarna önskade besvara var om fler betalsätt listades, ökade då konsumenters benägenhet till att genomföra köpet? En enkätundersökning underlättar insamling av generaliserbara data eftersom många människor kan nås på kort tid och det geografiska läget inte är någon begränsning. Då inga ändringar kan göras i efterhand, när enkäten väl skickats ut, måste detta ha säkerställts före utskicket (Saunders et al. 2016). En testgrupp användes innan enkäten skickades ut som ett steg för att säkerställa hög validitet. Enligt Saunders et al. (2016) minskar en testgrupp risken för feltolkning hos respondenterna som i sin tur leder till att analysen blir felaktig. Testgruppen, som bestod av 7 personer, var alla utvalda för att ge en rättvis bild av de tilltänkta respondenterna. Gruppen bestod av 3 män och 4 kvinnor, som alla gjort ett eller flera online köp de senaste 12 månaderna. Feedbacken från testgruppen samlades in och användes till att justera vissa sektioner av enkäten som upplevdes röriga eller otydliga. Recker (2013) förklarar

9

i sin bok hur enkäter bäst bör utformas och skriver att en enkät inte ska ta för lång tid, vara rörig eller otydlig eftersom det inte finns någon möjlighet att ge extra förtydliganden till respondenterna. All data samlades in online med hjälp av Google Forms, ett online verktyg för undersökningar som varken kostar något eller har begränsningar i antal respondenter och förenklade processen av insamlingen. Valet att endast använda online som kanal för respondenterna var dels på grund av studiens natur, som undersöker konsumenters online beteende och dels på grund av den pågående pandemin som gjort människor mer reserverade när det kommer till personlig kontakt.

3.3 Urval

För att få ett representativt urval föll valet på att använda en randomiserad urvalsteknik. Målgruppen för studien var de som någon gång under de senaste 12 månaderna köpt en vara eller tjänst online. I inledningen av enkäten fick respondenterna svara på om de någon gång köpt en vara eller tjänst online under de senaste 12 månaderna och på så vis kunde en urvals gräns bestämmas bland respondenterna. Recker (2013) skriver att för mindre studier där tid och budget är begränsat och en nulägesbeskrivning görs, passar sig ett slumpmässigt urval bättre. En slumpmässig urvalsteknik minskar också riskerna för systematiskt fel (Saunders et al. 2013).

Enkäten delades via Facebook för att på ett enkelt och effektivt sätt nå ut till så många personer som möjligt. Enkäten uppmanades att delas vidare för att få extra spridning via respondenternas nätverk. Det geografiska hindret som kan uppstå vid enkätundersökningar som görs ansikte mot ansikte undveks i och med Facebook. Det antogs också att människor som använder Facebook troligtvis varit i kontakt med någon form av e-handel och därav passade målgruppen för studien. Enkäten delades också ut i vissa grupper på Facebook. Dessa gruppers huvudsyfte är att sälja produkter mellan privatpersoner och riktar sig till samma målgrupp som studien. En annan strategi som användes var att skicka direktmeddelanden till personer i författarnas kontaktlistor på Facebook. Ett direktmeddelande kan liknas vid att ringa någon och blir mer personligt och ger ökad chans till att den tillfrågade deltar i processen än tackar nej (Recker 2013).

Antalet respondenter som rekommenderas, av både Recker (2013) och Saunders et al. (2016), i en enkätundersökning bör vara 30 eller fler. Är antalet lägre blir det svårt att generalisera och dra slutsatser som ska representera hela populationen. Målet för studien var att få 50 respondenter eller fler för att ha marginal ner till det rekommenderade antalet.

3.4 Utformning av formulär

Bryman och Bell (2015) skriver att i en kvantitativ studie är ett frågeformulär bland de vanligaste metoderna vid insamling av data som används när syftet är att undersöka människors uppfattningar och attityder. Några anledningarna är att enkäter är relativt enkla att utforma, de allra flesta har någon gång varit i kontakt med andra enkäter så folk har en allmän uppfattning om hur en enkät ska göras och den data som samlas in är enkel att analysera. Med det sagt skriver både Saunders et al. (2016) och Recker (2013) att även om enkäter är vanliga så ställs det krav på utformningen för att lyckas samla in rätt typ av data till studien.

Frågorna i enkäten var av sluten karaktär då detta effektiviserar svars- och analysprocessen. De allra flesta frågorna var designade i form av påståenden där respondenterna uppmanades svara på vad som bäst stämde överens med deras uppfattning. För att underlätta analysen av alla svar

10

användes en 7-gradig Likertskala. Nackdelen med att använda en Likertskala, oavsett om den är 5- eller 7-gradig skala är att respondenten kan välja mitten. Mittenalternativet blir något vagt och det blir svårt att dra slutsatser baserade på svaren. Trots detta hävdar Saunders et al. (2016) att användningen av en 7-gradig skala har visat sig vara fördelaktigt och stärker reliabiliteten av studien och är den vanligaste vid mätning av respondenternas attityder och uppfattningar.

Svarsalternativen gick från 1, som innebar att påståendet inte alls stämde överens, till 7, där påståendet stämmer helt och hållet överens med respondentens uppfattning. Frågorna som ställts i enkäten var skapta utifrån tidigare forskningsstudier (Pavlou 2003; Davis et al. 1989) och enkäter inom e-handel där samma teoretiska ramverk använts vilket stärker validiteten ytterligare. Inspiration till formuleringen av bakgrundsfrågorna och påståendena i enkäten togs också från hur den opartiska undersöknings organisationen vid Göteborgs Universitet SOM-institutet (SOM 2020) formulerat sina frågor. De fokuserar på att undersöka svenskars åsikter, beteenden och värderingar i en rad olika samhällsfrågor och har på så vis utvecklat stor kunskap om hur frågor bäst bör formuleras vilket hjälpt utvecklingen av denna studies enkät.

3.5 Datakvalité

För att studien ska anses hålla en god kvalité och standard måste validiteten och reliabiliteten säkerställas. Både Bryman och Bell (2015) och Saunders et al. (2016) skriver att validitet beskriver hur väl studiens insamlade data mäter det den har i avsikt att mäta. Reliabiliteten ställer krav på att tillförlitligheten är hög och upprepade, oberoende av vem som gör undersökningen. I denna studie har ett flertal steg gjort för att säkerställa validiteten och reliabiliteten i all insamlade data.

När det kommer till validitet så är det, enligt Saunder et al. (2016) en viktig del i en akademisk uppsats. Den är grunden till hur data ska samlas in och lyckas studien inte uppnå hög validitet är risken stor att fel data ligger till grund för analysen och resultatet. Saunders et al. (2016) skriver också att validitet kan brytas upp i två delar, den första är innehållsvaliditet (content validity) och den andra är begreppsvaliditet (construct validity). Innehållsvaliditet handlar om hur väl utformat verktyget är som ska samla in eller mäta den data som ska besvara forskningsfrågan. I detta fall har innehållsvaliditeten säkerställts genom att noggrant gå igenom tidigare litteratur och även alla de frågor som används i de olika enkäterna. Det gjorde att alla enkätfrågor i denna studie har utgått från tidigare teorier och forskning och är kopplade till det som ämnas att undersökas, genom så kallad operationalisering.

Reliabilitet innebär att den data som samlats in är konsistenta över tid och inte förändras. Studier som undersöker människors uppfattningar och attityder har svårare att uppnå hög reliabilitet (Recker 2013). Han skriver att problematiken ligger i att människor påverkas av sin omgivning och uppfattning och attityder är föränderliga. Händelser som inträffar i form av skandaler eller att ny teknik utvecklas påverkar i allra högsta grad. Om en likadan enkät som använts i denna studie skickas ut i framtiden, finns risken att respondenternas svar skiljer sig från denna. Cronbach´s Alfa användes i samband med analysen för att stärka reliabiliteten.

3.6 Etik

Alla respondenter som varit delaktiga i studien blev informerade om syftet för deras medverkan, vad målet med studien var och hur all data behandlades. Ingen känslig information samlades in av författarna. Enkäten var helt anonym och frivillig. Respondenterna valde själva om de ville delta och kunde avbryta när som helst utan några konsekvenser.

11

3.7 Analys av data

När all data samlats in måste den, enligt Recker (2013), behandlas för att vara användbar och ge information. För att förvandla data till information kan olika statistiska program användas där relationer mellan olika variabler undersöks. Det finns två typer av kvantitativa data, numeriska data och kategoriska data, och Recker (2013) skriver att det är viktigt att förstå vilken typ av data som samlats in. Det underlättar analyserings processen avsevärt eftersom de statistiska programmen kan programmeras in i förväg och skapa bättre rapporter utifrån det.

Enkäten för denna studie har designats så att den data som samlas in till merparten består av kategoriska data då den mäter intention och uppfattning hos konsumenterna. En övergripande analys av bakgrundsfrågorna har gjorts för att visa respondenternas profil. För att undersöka hur frågorna inom varje faktor förhåller sig till varandra så har Cronbach Alfa analys använts. Denna analys görs för att få en uppfattning om reliabiliteten, den interna konsistensen mellan frågorna. Croasmun & Ostrom (2011) menar att när man använder Likertskalor så måste man också göra ett reliabilitetstest som Cronbach's Alfa för att ta reda på den interna konsistensen mellan data i Likertskalan. Eftersom man med Cronbach Alfa mäter konsistens mellan Likert data som krävs det att det finns fler än en faktor fråga. Koefficient värden man får ut från testet (mellan 0–1) tolkas vanligtvis som; under 0,5 är oacceptabla, 0,5 dåliga, 0,6 anses tveksamma, 0,7 anses vara gränsen för acceptans, 0,8 bra och 0,9 är utmärkta (Gliem & Gliem 2003).

Vidare har Spearmans korrelationskoefficient använts för att undersöka relationerna mellan faktorerna, denna metod valdes på grund av frågornas karaktär (Likert skalor). Det är en bivariat analys som görs mellan två faktorer, i vårat fall relationen mellan intention och övriga faktorer. Det finns två dominerande metoder som analyserar korrelationskoefficienten: Pearsons och Spearmans. Skillnaderna mynnar ner i vilken typ av data man analyserar. Har man en normal distribuerad data så används oftast Pearson, men om man som i vår analys, använder sig av Likert data, som normalt sett inte är distribuerad normalt, så används Spearmans. Resultaten av denna metod är att mäta den statistiska relationen mellan olika faktorer.

En frekvensanalys har gjorts för att undersöka respondenternas generella svar på enkäten. Medelvärdet på de olika faktor frågorna har också analyserats för att kunna mäta den generella uppfattningen hos respondenterna. T-test har använts med SPSS i samband med att undersöka eventuella intressanta skillnader mellan könen och åldrarna i analysen av bakgrundsfrågorna. T-test mäter just skillnader mellan gruppers medelvärden och med normalfördelade data, detta T-test används när man har två grupper, och undersöker om det finns signifikanta skillnader mellan gruppernas medelvärden. Vid fler än två grupper används istället ANOVA testet.

12

4

Resultat och Analys

4.1 Analys bakgrundsfrågor

Denna första analys och resultatdel speglar en kortare profilering av respondenter. Enkäten återfinns bland bilagor (se bilaga 1. s.26). Bakgrundsinformationen är inte avgörande för forskningsfrågan i sig, men ger en övergripande bild och kan ge upphov för framtida forsknings hypoteser. Efter respondenternas bakgrund så analyseras resultatet, här återfinns reliabilitetstest, korrelationstest, samt frekvensanalys. Faktorn risk har kodats om så att medelvärden nu är positivare ju högre värde, 7 = 1, 1=7 osv. Detta gjordes så för att behålla konsistens i läsningen. I vår enkätundersökning deltog 61 respondenter. Av dessa fann vi 6st svar som var inkonsistenta och dessa gallrades bort, vilket resulterade i totalt 55 respondenter. Fördelningen mellan könen kan ses i procent i figur 2. där antalet var, 33 kvinnor (60%), 21 män (38%) och 1 annat (2%). Vårt åldersspann delades upp i fem spann baserat på Yousafzai et al. (2010) undersökning kring TAM och banktjänster. Åldrarna var <18, 18–25, 26–45, 46–60 och >60. Majoriteten 78% befann sig i åldrarna 26–45. Endast 5% var under 26 år och 16% var över 45 år.

Figur 2. Könsfördelningen mellan undersökningens respondenter.

T-tester utfördes i SPSS för att se om det fanns några signifikanta skillnader mellan olika grupper. Mellan män och kvinnor fann man ingen signifikant skillnad. Det gick att utläsa mindre skillnader i medelvärden mellan män och kvinnor när det gällde faktura som betalningssätt, men inte på en tillräckligt signifikant nivå. T-test genomfördes och på åldersspannen. De 5% som var under 26 år kopplades samman med majoritetsgruppen och övriga respondenter över 45 bildade en egen mindre grupp på 16%. Dessa två grupper, visade inte heller några signifikanta skillnader. Risk vid fakturor hade ett signifikant p-värde på under 0.05, men då skillnaden var så stor mellan grupperna och standardavvikelsen större i den mindre gruppen, avfärdades signifikansen.

Av samtliga respondenter så använde 53 (96%) sig av internet dagligen, 1 (2%) flera gånger i veckan och 1 (2%) någon gång i veckan. Den dagliga internetanvändningen stämmer väl in på de tidigare resultat Internet Stiftelsens årliga studier om svenskarna och internet (2019) visat (91%).

13

55% av de tillfrågade handlade online någon gång i månaden, 26% svarade att dem handlade någon gång i veckan. 15% angav att dem handlande någon gång i halvåret och 4% handlar flera gånger i veckan online.

4.2 Reliabilitet av använda faktorer

Reliabilitetstest gjordes för att kunna mäta hur pass väl faktor frågorna (FF) fungerade (se bilaga 2. för enkät med faktor frågor). Reliabilitets testet utfördes på samtliga faktor frågor tillhörande respektive betalningssätt. Cronbach Alfa visade starka koefficient värden för betalningssätt bankkort/kreditkort se tabell 1. nedan, när det kom till TAM modellens ursprung faktorer (upplevd användbarhet (0,941), upplevd användarvänlighet (0,840) och intention (0,952). Tillit och risk gav dåliga värden runt 0,5. När man validerar en modell och får dessa resultat, tar man vanligtvis bort en av frågorna eftersom den inte anses fungera ihop med faktorn. Anledningar till att man får dåliga resultat på Cronbach Alfa kan vara som tidigare nämnt att frågorna inte svarar på samma faktor, det är alltså dålig korrelation mellan frågorna. Vi har således testat korrelationen mellan faktor frågorna och dem visade att både faktor tillit och risk har signifikanta korrelationsvärden. En annan anledning varför man får dåliga Cronbach Alfa värden är att faktor frågorna är för få. Faktor frågorna för både tillit och risk är två till antalet, och bägge visar korrelation, varav fler frågor i respektive grupp skulle kunnat påverka resultatet (Tavakol & Dennick 2011). Tidsbegränsningar resulterade i att vi inte kunde lägga till fler faktor frågor, utan tog istället bort FF10 från tillit och FF12 från risk.

Tabell 1. Tabellen visar resultat av Cronbach Alfa test som mäter intern faktor konsistens för Bankkort/Kreditkort

Cronbach Alfa gav starka siffror för betalningssättet faktura se tabell 2. nedan, där samtliga värden godtogs. Risk var den faktor som visade tveksamt resultat på 0,679, men eftersom värdet är så pass nära den accepterade gränsen på 0,7 så beslutades att faktor frågorna skulle vara kvar. Det sista betalningssättet (fler) se (bilaga 3.) har endast en faktor fråga (intention) som är två frågor, Cronbach Alfa gav utmärkt resultat på 0,996. Övriga frågor på detta betalningssätt är av antalet ett, varav Cronbach Alfa inte är applicerbart.

14

Tabell 2. Tabellen visar resultat av Cronbach Alfa test som mäter intern faktor konsistens för Faktura

4.3 Korrelation faktorer

Analys av korrelationer mellan faktorer har gjorts med Spearmans korrelationskoefficient. Faktorerna har förkortats med betalningssätt följt av faktor, se tabell 3 nedan. Samtliga förkortningar har även gjorts för betalsätt faktura, samt betalsätt ‘flera’, då med ett F (faktura) och FF (flera) istället för ett K (kort) i början. Faktor frågorna som hade accepterade Cronbach Alfa värden i ovan gjort test, har i denna del sammankopplats med respektive tillhörande faktor.

Tabell 3. Tabellen visar ett exempel på hur faktorerna i följande korrelationsanalys har förkortats

Faktor kopplat till kort Förkortning Upplevd användbarhet för kort KPU

Upplevd användarvänlighet för kort KPEU

Tillit till kort KTI

Risk med kort KRI

Intention att använda kort KINT

Resultaten eller det koefficientvärde som man får av Spearman testet mäter styrkan av korrelationen mellan variablerna. Enligt Akoglu (2018) så kan styrkorna tolkas enligt följande: under 0,4 anses svaga korrelationer, under 0,7 anses accepterad och till viss grad stark korrelation, under 0,9 stark till väldigt stark och ett värde på 1 är perfekt korrelation.

15

I tabell 4. nedan visas korrelationen mellan faktorerna för betalningssätt bankkort/kreditkort. Intention till användning är statistisk signifikant korrelerade till de flesta faktorer på 0,05 nivån, förutom risk. Koefficient värden har dock blandad styrka, 0,357 på KPEOU är gränsfall, men tillräckligt nära den accepterade gränsen på 0,4. Risk har en svag korrelation med intention och de flesta övriga faktorer. Dock visar risk ha en signifikant relation till faktorn tillit, detta har tidigare forskare funnit liknande bevis på vid tidigare tillfällen (Jarvenpaa et al. 2000).

Tabell 4. Tabellen visar resultat av Spearmans korrelationskoefficient som mäter relation mellan faktorer för Bankkort/Kreditkort samt visar signifikansnivån mellan dessa faktorer *(<0.05) **(<0.01)

I tabell 5. nedan visas korrelationen för faktorer med faktura som betalningssätt. Här har intention en statistisk signifikant korrelation med samtliga faktorer på 0,05 nivån. Faktorerna här har starka koefficient värden mellan varandra, intressant nog även risk, samtliga över 0,4. Risk har i betalningssätt (faktura) en signifikant nivå och korrelation med samtliga faktorer, inte enbart tillit som var fallet med bankkort/kreditkort.

16

Tabell 5. Tabellen visar resultat av Spearmans korrelationskoefficient som mäter relation mellan faktorer för Faktura samt visar signifikansnivån mellan dessa faktorer *(<0.05) **(<0.01)

Tabell 6. nedan visar slutligen korrelationer mellan faktorerna för fler betalningssätt. Här har intention, likt bankkort/kreditkort, en statistisk signifikant korrelation på 0,05 nivån med samtliga faktorer förutom risk. Koefficientvärden är starka hos faktorerna tillit, FFPU, FFPEOU, samt FFINT med värden över 0,6. Risk visar intressant nog väldigt låga till nästan ingen korrelation till övriga faktorer. Risk har med betalningssätt (flera), olikt övriga ingen relation med tillit och enligt resultatet lägsta korrelationskoefficient på 0,094 med tillit. Koefficient värden går mellan 0-1, från perfekt korrelation till ingen (Akoglu 2018).

Tabell 6. Tabellen visar resultat av Spearmans korrelationskoefficient som mäter relation mellan faktorer för Flera betalsätt samt visar signifikansnivån mellan dessa faktorer *(<0.05) **(<0.01)

17

4.4 Frekvens och medelvärde

Frekvensanalysen visar hur respondenterna har svarat på de olika faktor frågorna från ett procentuellt perspektiv. Analysen ger en bra övergripande bild om hur konsumenter generellt tolkar respektive faktor fråga. Medelvärdet är om inte mer intressant här, då det visar vad den generella konsumentattityden lutar mot. Faktor frågorna är förkortade här likt ovan till FF1, FF2, FF3 osv, fullständiga frågor finnes i bilaga 2. s.34.

Tabell 7. nedan visar resultatet av frekvensanalysen på betalningssätt bankkort/kreditkort. Det högsta medelvärde tillhör faktorn upplevd användarvänlighet med 5,84. Bankkort/kreditkort upplevs med andra ord som ett relativt enkelt betalningssätt. Upplevd användbarhet har näst högst medelvärde på 5,49. Samtliga faktorer exklusive risk har medelvärden runt eller över 5, detta på en 7-skalig Likert enkät. Risk har kodats om i tidigare analysdel, och ska tolkas att ju högre medelvärde, desto lägre anses risken vara. Riskfråga FF11 visar en väldigt blandad procentfördelning hos respondenterna, vilket syns i tabellens lägsta medelvärde på 3,71. Nästan 30% av respondenternas svar är på svarsalternativen 1 och 2. Jämför man med procenten för risk på dessa svarsalternativ i övriga betalsätt så är bankkort/kreditkort det alternativ som är förknippat med störst risk. De olika medelvärden tolkas på följande sätt. Höga värden på upplevd användbarhet betyder att konsumenter finner nyttan hög med betalningssättet. Lika så finner konsumenten betalningssättet enkelt att använda om värden är höga på upplevd användarvänlighet. Tillit syftar till konsumentens förtroende gentemot betalningssättet och slutligen intention som ska tolkas att höga värden innebär att konsumenten accepterar betalningssättet och har som intention att använda det.

Tabell 7. Tabellen visar resultat av medelvärden samt frekvensanalys vilken mäter frekvens av svarsalternativ för Bankkort/Kreditkort

Tabell 8. nedan visar frekvensanalysen och medelvärden från betalningssättet faktura. Upplevd användarvänlighet har även här det högsta medelvärdet på 5,93. En intressant skillnad är att faktorn tillit kommer näst högst med 5,91 och upplevd användbarhet först tredje högst. Resultatet styrker tidigare påståenden om att betalsättet faktura anses vara det säkrare alternativet enligt svenska

18

konsumenter (Edlund 2019). Samtliga faktorer och frågor har medelvärden nära eller över 5 vilket tyder på att konsumenter finner betalningssättet faktura som både användbart, enkelt, tryggt, säkert och accepterat. Intentionen att använda faktura är något lägre än det hos övre betalsätt kort. I Edlund (2019) undersökning om de betalningssätt som svenska konsumenter använder mest, så fann man bankkort/kreditkort på första plats och faktura på andra. Resultatet och skillnaderna mellan intentions medelvärdet på de bägge betalsätten kan möjligtvis förklaras av den undersökningen. Procentmässigt var det faktorn intention som hade de tydligaste skillnaderna, med cirka 30% i de nedre negativa svarsalternativen och runt 50% i dem positiva övre.

Tabell 8. Tabellen visar resultat av medelvärden samt frekvensanalys vilken mäter frekvens av svarsalternativ för Faktura

Slutligen visar tabell 9. nedan frekvensanalysen och medelvärden för betalningssätt (flera). Synonymt med resultat ovan, så är det användarvänlighet som har högst medelvärde på 6,22. Användbarhet var näst högst med 5,87, vilket betyder att svenska konsumenter uppfattar fler betalningssätt som användbart och ger en ökad nytta. Tilliten var högre än med enbart betalningssätt bankkort/kreditkort, vilket kan tolkas som att fler betalsätt ökar förtroendet hos konsumenterna. Intention att använda betalsätt vid fler alternativ var också högre än ovanstående enskilda alternativ, vilket kan tolkas som att fler alternativ ökar chansen till att konsumenten faktiskt handlar. Procentmässigt så är det intressant att risk uppfattas så skilt, med en ganska jämn procentuell spridning mellan konsumenterna när det kommer till fler betalningssätt.

19

5

Slutsats

I korrelationsanalysen för bankkort/kreditkort såg vi att samtliga faktorer utom risk hade en signifikant påverkan på intentionen att använda betalsättet. Högst värde fick användbarhet på ,673 vilket visar att respondenternas intentioner påverkas mest av hur användbart betalsättet är. Faktorerna användarvänlighet och tillits korrelation låg precis på gränsen, runt 0,4, vilket innebar att intentionen påverkades av faktorerna, men inte i den grad som faktorn användbarhet. Faktorn risk hade en svag korrelation till intentionen att använda betalsättet och har ingen större påverkan på intentionen till att använda betalsättet. För forskningsfråga 1 så påverkar således faktorerna användbarhet, användarvänlighet samt tillit, intentionen till användningen av betalningssättet bankkort/kreditkort.

När det gäller betalsättet faktura visade korrelationsanalysen att högst påverkan på intentionen till användning hade användbarhet med ett värde på ,830 och precis som med bankkort/kreditkort, var denna faktor den faktor som påverkade intentionen mest. Strax efter kom användarvänlighet med ett värde på ,795 och på tredje plats hamnade risk med ,709. Här skiljer sig faktura gentemot bankkort/kreditkort, där risk inte alls påverkade intentionen till användningen av betalsättet. Korrelationsanalysen för betalsättet faktura besvarar forskningsfråga 2 och visade att samtliga faktorer har en signifikant påverkan på intentionen till användningen av betalsättet faktura.

Respondenternas intentioner till att använda något betalsätt vid flera alternativ påverkades av faktorerna användbarhet, användarvänlighet och tillit. Enligt analysen hade faktorn risk ingen påverkan på intentionen. Återigen var det faktorn användbarheten som hade högst korrelationsvärde ,71 följt av tillit med ,716. Användarvänlighet fick ett värde på ,685 och lägst hamnade risk med ,095.

Faktorn som hade störst påverkan på intentionen till att använda något av betalsätten var användbarhet i samtliga tester. Detta indikerar att desto mer användbart ett betalsätt är, desto troligare är det att konsumenten kommer använda just det betalsättet.

Frekvensanalysen visade att upplevd användarvänlighet fick högst värde i samtliga tester tätt följt av upplevd användbarhet som fick höga värden på både bankkort/kreditkort och när flera betalsätt erbjöds av e-handlaren. Med ett medelvärde på 5.91 för faktura gentemot medelvärdet för bankkort på 5.05 ansåg respondenterna i enkäten att tilliten till faktura upplevdes högre än för bankkort/kreditkort. Tittar vi på hur respondenterna upplever riskerna med bankkort/kreditkort kontra fakturatjänster syns en klar skillnad. Fakturatjänster har en klart lägre uppfattad risknivå med ett medelvärde på 5,02 jämfört med bankkort/kreditkorts medelvärde på 3,71. Resultatet från frekvensanalysen visade att det fanns skillnad mellan bankkort/kreditkort och övriga betalsätt i denna studie, främst när det gällde upplevd tillit och upplevd risk och forskningsfråga 3 anses därför vara besvarad.

20

6

Diskussion

Genom att använda oss utav en kvantitativ forskningsdesign där tidigare litteratur legat till grunden för hur datainsamlingen gjorts, analyserats och sedan presenterats har studiens mål varit att fånga konsumenters intention och uppfattning av betalsätt online. Valet av forskningsdesign anses vara det mest effektiva vid denna typ av studie enligt Recker (2013), Bryman och Bell (2015) och Saunders et al (2016). Vi begränsade oss till de två största betalsätten bankkort/kreditkort och fakturatjänster.

Målet med studien var att besvara forskningsfrågorna:

Vilka faktorer påverkar intentionen att betala med kort online? Vilka faktorer påverkar intentionen att betala med faktura online?

Finns det någon skillnad på hur faktorerna uppfattas mellan kort, faktura och flera betalsätt online?

Tillvägagångssättet för studien går att diskutera och ifrågasättas eftersom antalet respondenter är lågt. Vi är medvetna om att antalet bör överstiga 250 för att kunna säkerställa en hög validitet och generalisera till en större population. Vi valde att fokusera på Facebook och att få så många som möjligt att delta via delningar och direktmeddelanden. För att nå ut till ännu fler hade vi kunnat göra en onlineversion och en fysisk version. Med en fysisk version hade respondenter som inte sett onlineversionen på Facebook fått möjligheten att delta men eftersom det pågår en pandemi valde vi att begränsa fysisk kontakt, både för respondenternas skull och vår egen. Åldersspannet bland respondenterna bör också beaktas när det kommer till generalisering då majoriteten var mellan 26 – 45 år. Reliabiliteten har också påverkats eftersom studien riktar in sig på uppfattning och uppfattningen är föränderlig beroende på vad som händer runt omkring.

Resultaten vi fann i vår studie visade att faktorn som hade störst påverkan på intentionen till att använda något av betalsätten var användbarhet i samtliga tester. Detta indikerar att desto mer användbart ett betalsätt är, desto troligare är det att konsumenten kommer använda just det betalsättet. När vi jämförde de olika korrelationsanalyserna mot varandra såg vi att betalsättet faktura var det alternativ som var mest användbart samtidigt som faktura hade lägst risk. Vi antar att anledningen till att respondenterna anser faktura som det mest användbara betalsättet beror på att de kan köpa en produkt, få hem den och avgöra om de vill köpa den eller inte. I frekvensanalysen var faktura det betalsätt som upplevdes som säkrast. Inga pengar dras från konsumentens konto förens konsumenten beslutat om produkten/tjänsten levt upp till förväntningarna. Vi antar också att respondenterna upplever en mindre risk med faktura då de inte behöver ange kortnummer för att genomföra ett köp, något som också visat sig i tidigare studier (Wu & Wang 2004; Yousafzai et al. 2010)

I tidigare studier har forskare kommit fram till att det går att mäta konsumenters intentioner till att genomföra köp och hur olika faktorer hänger samman. Pavlous (2003) studie visade att tillit hade en signifikant betydelse vid e-handel och hur viktigt det är att konsumenten litar på att e-handlaren och plattformen inte utnyttjar konsumentens utsatthet. Tittar vi på hur respondenterna upplever riskerna med bankkort/kreditkort kontra fakturatjänster syns en klar skillnad. Fakturatjänster har en klart lägre uppfattad risknivå med ett medelvärde på 5,02 i frekvensanalysen jämfört med bankkort/kreditkorts medelvärde på 3,71. Gefen (2000) fann liknande resultat i sin studie, där familjära situationer påverkar konsumenternas uppfattning positivt. När konsumenter känner igen

21

sig i en situation minskar känslan av utsatthet och risk. När den upplevda risken minskas ökar tilliten och intentionen för att genomföra köpet ökar

Det råder delade meningar om hur användarvänligheten påverkar konsumenterna i valet av betalsätt i tidigare forskning. I Pavlous (2003) studie visade det sig att användarvänligheten inte var en signifikant faktor för e-handel i sin helhet medan i studien gjord av Gefen & Straub (2000) fann dem att användarvänligheten har en stark påverkan enbart när teknologin själv utgör produkten eller tjänsten. I denna studie så betraktas betalsätten som en tjänst, tillhandahållen av e-handlaren. Därav styrker våra resultat Gefen och Straubs (2000) studie. Kim et al. (2010) såg i sin studie att konsumenters intentioner påverkas signifikant av användarvänligheten bland de olika betalsätten. Vi såg även en relation mellan användarvänligheten och antal betalsätt som listades. Ju fler betalsätt som listas, desto större är chansen att ett av de listade alternativen är något som konsumenten har erfarenhet av och känner sig bekväm med att använda. Det gör i sin tur att användarvänligheten för det specifika betalsätt ökar och går i linje med Gefen (2000) studie om familjära situationer När en konsument väljer att använda en fakturatjänst framför bankkort/kreditkort är vi medvetna om att det finns fler aspekter som kan påverka valet. Det behöver inte nödvändigtvis vara så att konsumenten är rädd för att få sina uppgifter kapade. Andra aspekter kan vara att man inte vill betala för en vara eller tjänst innan man fått använda den och se så den passar/fungerar. Det kan även röra sig om ekonomiska aspekter. Riskfaktorn visade sig i vårat resultat inte ha en direkt koppling till intentionen med betalsätt kort, men däremot på faktura. Detta kan förklaras av att respondenterna uppfattade faktura som mindre riskfyllt i frekvensanalysen, vilket höjer medelvärdet och ökar korrelationen. Ser man däremot till korrelationen mellan faktorn risk och tillit så fann vi tydliga korrelationer mellan dessa, vilket även framkommit i tidigare studier (Jarvenpaa 2000; Pavlou 2003). Tillit som enskild faktor påverkade intentionen till samtliga betalsätt, vilket tyder på att både faktorn risk och tillit är påverkande faktorer vid intentionen till att använda betalsätt online. Betalsätt bankkort/kreditkort uppfattades som mer riskfyllt än faktura, men ändå var medelvärden för intentionen till att använda bankkort/kreditkort högre än faktura. Detta betyder att respondenterna väljer att använda bankkort/kreditkort även fast det är mer riskfyllt än faktura. Detta resultat är likt Wu & Wang (2004), som fann att även om risk föreligger så använder konsumenten tjänsten ändå, eftersom fördelarna väger upp nackdelarna. Betalsätt kort är också det vanligaste betalsättet i Sverige, vilket kan ingjuta en viss familjär känsla av tillit hos konsumenterna och på så sätt neutralisera risken.

6.1 Implikationer

Syftet med denna studie var dels att undersöka konsumentbeteendet för svenska konsumenter när det kommer till intentionen att använda olika betalsätt (kort, faktura eller fler). Det andra syftet var att försöka validera den utvecklade TAM modellen, med faktorerna tillit och risk. Problemet med att validera och konfirmera en tidigare teoretisk modell i en annan kontext är att det kräver många respondenter. Antalet respondenter var 55st i vår undersökning och när man ska validera bör man ha upp mot 250st till antalet för att få bättre spridning och en mer generaliserbar data. Faktoranalys är något man oftast gör vid validering av modeller, detta för att se om tidigare kontext faktorer även passar i vår kontext. Tidigare forskning som försökt validera och testa TAM i olika kontexter har använt sig av explorativ faktoranalys och konfirmerande faktoranalys. Vi har på grund av tid och begränsat antal respondenter enbart använt oss av en bivariat analys som också använts i mindre studier som Rigopoulos & Askounis (2007), men vanligare är att man använder sig av en multivariat analys som mäter fler faktorer. Som vi märkt vid reliabilitets analysen så fann vi korrelation mellan faktor frågorna tillit och risk för betalsätt bankkort/kreditkort, men den interna

22

reliabiliteten var ändå låg. Detta kan bero på att vi använt oss av för få frågor till dessa faktorer, 2st och inte 4st som vid faktorerna användbarhet och användarvänlighet. Vi har i vår studie enbart undersökt faktorn risk från två övergripande riskkategorier (beteende ovisshet och miljö ovisshet). Det finns en rad andra riskkategorier som inte tagits med. Tidigare erfarenhet som konsumenterna haft med de olika betalsätten är en annan implikation, då detta har en stor påverkan på intentioner och användning av betalsätt.

6.2 Framtida forskning

Resultatet av denna studie har visat att framförallt TAM modellens faktorer är applicerbara inom betalningssätt kontexten. Vi testade modellen på de två populäraste betalsätten enligt svenskarna (Edlund 2019). Vidare kan således andra forskare analysera övriga eller möjligtvis framtida betalsätt och konsumentbeteenden med hjälp av TAM modellen. Ytterligare forskning krävs på den utvecklade e-handelsmodellen av Pavlou (2003) som baseras på TAM, med tillit och risk som extra variabler. Resultaten indikerar att även denna modell är applicerbar på specifika betalsätt, men faktor frågorna i denna studie var för få och antalet respondenter likaså, varav man inte säkert kan säga att resultatet är generaliserbart. Framtida forskning bör fortsätta valideringsarbetet av TAM och kanske mer specifikt e-handelsmodellen inom betalnings kontexten. Ett annat intressant forskningsområde skulle vara att dela upp urvalet av respondenter och undersöka acceptans och konsumentbeteende mellan åldersgrupper och kanske mer intressant mellan frekventa e-handlare och ej frekventa.

23

7

Referenser

Aftonbladet (2019). Bedrägeri ökar med e-handel.

https://www.aftonbladet.se/minekonomi/a/0nbGGG/bedrageri-okar-med-e-handeln [2020-04-10]

Ajzen, I. & Fishbein, M. (1980) Understanding attitudes and predicting social behavior. Englewood Cliffs, N.J: Prentice-Hall.

Akoglu, H. (2018) User's guide to correlation coefficients. Turkish journal of emergency

medicine, 18(3), 91–93. https://doi.org/10.1016/j.tjem.2018.08.001

Cardoso, S. & Martinez, L. (2018) Online payments strategy: how third-party internet seals of approval and payment provider reputation influence the Millennials’ online transactions.

Electron Commer Res. 19, 189-209.

Croasmun, J. & Ostrom, L. (2011) Using Likert-Type Scales in the Social Sciences. Journal of

Adult Education. 40(1), 19-22.

Bryman, A. & Bell, E. (2015). Business research methods. 4. ed. Oxford: Oxford University Press. ISBN: 9780199668649

Dakduk, S., Horst, E., Santalla, Z., Molina, G. & Malavé, J. (2017) Customer Behavior in Electronic Commerce: A Bayesian Approach. Journal of Theoretical and Applied Electronic

Commerce Research. 11(2), 1-20.

Davis, F. (1989) Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly. 13(3), 319-340.

Davis, F., Bagozzi, R. & Warshaw, P. (1989) User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science. 35(8), 982-1003.

Dhandel (2020). E-Barometern tar temperaturen. https://dhandel.se/nyheter/e-barometern/ [2020-04-17]

Edlund, E. (2019). Vilka betalsätt är mest populära online 2019?

Nets blogg om e-handel [blogg]. https://blogg.nets.se/vilka-betalsatt-ar-mest-populara-online-2018 [2020-05-05]

Ehandel (2020). Butiksdöden slog hårdare än väntat - “trots god

konjunktur”. https://www.ehandel.se/butiksdoden-slog-hardare-an-vantat-trots-god-konjunktur [2020-04-28]

Gefen, D. (2000) E-commerce: the role of familiarity and trust. The