Resan till konsumenters
hjärtan -
en studie om konsumenter som hyrt
el-scooter och vad som kan förklara
deras konsumentbeslut
Kandidatuppsats 15 hp
Företagsekonomiska institutionen
Uppsala universitet
VT 2020
Datum för inlämning: 2020-08-10
Frida Sundborg
Theo Örtengren
Handledare:
Desirée Holm
Sammandrag
Då nya innovationer uppkommer följer frågorna om vilka som använder dessa och varför.
Denna studie fokuserar på de som hyrt el-scooter, då de bedöms vara en del av the early market. Studien syftar till att undersöka denna grupps demografiska kännetecken och vad som förklara deras konsumentbeslutsfattande. Vidare undersöker studien sambanden mellan konsumenters demografi, motiv för konsumentbeslutsfattande och frekvensen i användning.
Det empiriska underlaget har samlats in genom en webbenkät som besvarats av 191 respondenter. Resultatet visar att de som hyrt el-scooter är unga, men inga könsmässiga skillnader kan bevisas. Däremot visar studien att män använder sig av el-scooter mer frekvent än kvinnor. De som hyrt el-scooter har en hög utbildningsnivå och studerar som huvudsaklig sysselsättning. Emotionella motiv förklarar i högst utsträckning varför konsumenter hyrt el-scooter. Studien visar ett samband mellan att hyra el-scooter mer frekvent och i högre utsträckning motivera sitt konsumentbeslutsfattande med passiva motiv. Studien bidrar till kunskaper om vilka som tidigt tar till sig nya innovationer, samt en praktiskt relevans för aktörer som hyr el-scootrar.
Nyckelord: Diffusion of innovation, early adopters, el-scooter, e-scooter, konsumentbeslut.
1. Inledning 1
1.1 Bakgrund 1
1.2 Syfte och forskningsfrågor 4
2. Teoretisk referensram 5
2.1 Konsumentbeslutsfattande 5
2.2 Uppsatsens teoretiska utgångspunkt 5
2.2.1 Four views of consumer-decision making 5
2.2.1.1 Ekonomiska motiv 5
2.2.1.2 Passiva motiv 6
2.2.1.3 Emotionella motiv 6
2.2.1.4 Kognitiva motiv 6
2.2.2 Symbolisk konsumtion 7
2.3 Analysmodell 8
3. Metod 9
3.1 Forskningsdesign 9
3.1.1 Val av studieobjekt 10
3.2 Operationalisering 11
3.2.1 Demografiska egenskaper hos konsumenterna 11
3.2.2 Motiv för konsumentbeslutsfattande 12
3.3 Enkätundersökningen 14
3.4 Bearbetning av data 15
4. Resultat och analys 18
4.1 Kännetecken för de som hyrt el-scooter 18
4.2 Motiv för konsumentbeslutsfattandet att hyra el-scooter 20
4.3 Sambandsanalys 22
4.3.1 Korrelationsanalys 22
4.3.2 Regressionsanalys 25
5. Slutsats och diskussion 27
5.1 Slutsats 27
5.3 Vidare forskning 28
6. Referenser 30
7. Bilagor 33
7.1 Webbenkäten 33
7.2 Demografiska variabler 37
7.3 Frekvensfördelning i användandet av att hyra el-scooter 39
1. Inledning
1.1 Bakgrund
Då innovationer, såsom nya produkter eller tjänster, uppkommer följer frågan om vilka som tar till sig dessa och varför. Frågan har varit av intresse för såväl forskare som
marknadsförare under en lång tid. Forskning om hur produkter sprider sig över populationer började i USA under mitten av 1900-talet med undersökningar om hur bönder började att använda nya teknologiska lösningar inom lantbruk. Snabbt blev temat ett vanligt
förekommande forskningsämne för bland annat sociologer (Valante & Rogers, 1995).
En av de mest vedertagna teorierna om hur innovationer sprider sig över populationer är Diffusion of Innovation Theory. Dess grundare, Everett Rogers, anser att spridningen av nya innovationer i populationer liknar en normalfördelningskurva (2005). De som tidigt tar till sig nya innovationer beskrivs tillhöra the early market och kan delas in i kundgrupperna
innovators och early adopters. Dessa skiljer sig från de senare kundgrupperna (se Figur 1.1), som tillhör the mainstream market (Burbank, 2018). Innovators och early adopters beskrivs som förändrare som aktivt söker efter ny teknologi och nya idéer. För att innovationer ska nå ut till en bredare målgrupp och därmed öka sin försäljning så är ett essentiellt steg att passera the chasm. The chasm symboliserar skillnaden mellan i vad som kännetecknar målgrupperna i the early market och the mainstream market. Kännetecken kan exempelvis innebära
demografiska variabler som kön, ålder, sysselsättningsnivå, utbildningsnivå och vad som driver deras konsumentbeteende (Moore, 2014).
Figur 1.1: Diffusion of innovation (Burbank, 2018)
Även Rogers (2005) beskriver dessa demografiska variabler och hur personer inom the early market skiljer sig gentemot kundsegmenten i the mainstream market. Innovators och early adopters är högre utbildade och har en sysselsättning med hög social status (Rogers, 2005).
Däremot menar Rogers (2005) att variabeln ålder inte skiljer sig åt mellan kundsegmenten, men han är öppen för att det finns en viss motstridighet för detta i olika studier på ämnet.
Denna motstridighet kan bland annat visas i studier om mobil bankanvänding där early adopters skiljde sig från icke-användare i variablerna kön och ålder, men inte utbildningsnivå eller sysselsättning (Laukannen & Pasanen, 2007).
När det kommer till forskning om varför innovators och early adopters agerar som de gör skiljer det sig mycket åt beroende på vilken typ av innovation det handlar om. På senare år har flertalet innovationer som elbilar, elcyklar och självkörande bilar förändrat hur människor transporteras. Flertalet studier har genomförts på motiven för konsumentbeslutsfattande hos de som tidigt tar till sig nya innovationer för transport. Exempelvis visar studier om
självkörande bilar att information är avgörande för en kognitiv process som leder till köp. Ju mer information konsumenter hade om självkörande bilar, desto större intention fanns det för att köpa en (Berliner et al., 2019). Studier om el-cyklar och el-fordon visar på att sociala och demografiska variabler påverkar intentionen att köpa och använda el-cyklar. Innovationerna innehar ett symboliskt värde och de som överväger att köpa och använda en el-cykel påverkas i sina konsumentbeslut av hur väl det överensstämmer med deras personliga självbild. (Jones et al., 2016; Schuitema et al., 2013)
Ett exempel på en ny innovation inom transport är möjligheten att hyra elektronisk
sparkcykel, även kallat el-scooter. Tjänsten fungerar genom att användare laddar ner en eller flera applikationer till sin smartphone, vilket möjliggör för att låsa upp utplacerade
el-scootrar och sedan betala för den tiden den används. Först med att lansera sig på
marknaden var företaget Bird som placerade ut sina el-scootrar i Santa Monica under hösten 2017. På en global nivå väntas el-scootermarknaden växa explosionsartat och värderas till 42 miljarder dollar år 2030 (Grand View Research, 2019). Flera städer, som Stockholm, planerar även att förändra stadsbilden genom att exempelvis införa speciella parkeringsplatser för el-scootrar (Derblom Jobe, 2019).
Den forskningen som finns på el-scootermarknaden är främst inriktad på perspektiv som legala (Gössling, 2020) och säkerhet (Sikka et al., 2019). Seebauer (2015) genomförde en undersökning kring el-scootrar redan två år innan det etablerades som hyrtjänster. Han bedömde då att för att sprida en innovation var det essentiellt att finna early adopers som kunde bidra till ökad användning av innovationen via sina sociala nätverk.
Innovationen tjänster för att hyra el-scooter bedöms nått ut främst till the early market (se kapitel 3.1.1). Därmed kan en undersökning kring kännetecken som demografiska variabler hos de som hyrt el-scooter, samt varför de agerat som de gjort, tillföra insikter om vilka grupper innovationer sprider sig till och vilka motiv som driver deras
konsumentbeslutsfattande. Resultaten kan vara av nytta för relevanta aktörer inom el-scootermarknaden för att förstå vilka motiv som ligger bakom deras konsumenters köpbeteende. Dessutom kan kännedom om vilka som är en del av the early market för
hyrtjänster av el-scootrar vara av nytta för företag med andra innovationer. Detta eftersom att de då kan anpassa marknadsåtgärder för att finna denna essentiella grupp som kan leda till utökad försäljning.
1.2 Syfte och forskningsfrågor
Denna uppsats syfte är att undersöka the early market inom studieobjektet hyrtjänster för el-scootrar. Uppsatsen avser att undersöka demografiska variabler hos de som hyrt el-scooter, samt vilka motiv för konsumentbeslut som kan förklara konsumenternas köpbeslut. Vidare avser uppsatsen att få en djupare förståelse i vad som påverkar konsumenter som hyr
el-scootrar genom att analysera eventuella samband mellan demografiska variabler, motiven för konsumentbeslutet att hyra el-scooter, samt frekvensen i användningen av att hyra el-scooter. Syftet resulterar därmed i följande forskningsfrågor:
Forskningsfråga 1: Vilka demografiska variabler kännetecknar konsumenter som hyrt el-scooter?
Forskningsfråga 2: Vilka motiv för konsumetbeslutsfattande kan förklara användandet av att hyra el-scooter?
Forskningsfråga 3: Vilka samband finns mellan demografiska variabler hos de som hyrt el-scooter, motiven för konsumentbeslutsfattandet att hyra el-scooter och frekvensen i användningen av att hyra el-scooter?
2. Teoretisk referensram
2.1 Konsumentbeslutsfattande
En inriktning inom det mer allmänna ämnet konsumentbeteende är konsumenters process för beslutsfattande. Beslutsfattande är något som sker på en individnivå på en daglig basis enligt Schiffman et al. (2012). Däremot är det sällan som individen uppmärksammar hur och varför ett specifikt beslut har tagits (ibid). Forskning inom marknadsföring studerar beslutsfattande för att förstå de medvetna och omedvetna motiv som ligger till grund för konsumentens val att köpa en vara eller tjänst (Kotler et al., 2002).
2.2 Uppsatsens teoretiska utgångspunkt
2.2.1 Four views of consumer-decision making
En vedertagen teori inom konsumentbeslutsfattande (eng. consumer decision making) är teorin om motiv för konsumentbeslutsfattande (eng. Four views of consumer decision making) (Schiffman et al., 2012). Teorin menar att de bakomliggande orsakerna för ett konsumentbeslut kan delas in i ekonomiska-, emotionella-, passiva- och kognitiva motiv.
Dessa fyra motiv kan beskrivas som generella synsätt, alternativt perspektiv, till hur och varför en individ tillämpar ett visst beteende. I denna studie är dessa relevanta för att förklara konsumentbeslutsfattandet att hyra el-scooter.
2.2.1.1 Ekonomiska motiv
För att en konsument ska kunna ta ett rationellt konsumentbeslut, ur ett ekonomiskt perspektiv, krävs tre förutsättningar: (1) Att konsumenten är väl medveten om samtliga möjliga alternativ som kan tas, (2) att denne på ett korrekt vis kan rangordna samtliga ekonomiska alternativ utifrån för- och nackdelar samt att (3) även kunna identifiera det bäst lämpade alternativet (Schiffman et al., 2012). I vår studie kommer detta perspektiv tolkas som aktuellt då exempelvis en konsument väljer att hyra el-scooter framför ett (eller flera)
andra alternativ på grund av kostnadsmässiga skäl, till exempel att det är billigare än det andra.
2.2.1.2 Passiva motiv
Till skillnad från föregående perspektiv, skildrar det passiva perspektivet i princip en konsument som istället agerar spontant eller rutiniserat, utan någon eftertanke kring beslutsfattandet. Här kan konsumentens köpbeslut uppfattas som impulsivt och irrationellt samt att det sker utan processen att utvärdera och rangordna samtliga möjliga alternativ (Schiffman et al., 2012). Detta motiv bedöms tillämpas i situationer då konsumenten tar slentrianmässiga konsumentbeslut, exempelvis där den väljer att hyra el-scooter av en ren vana, utan närmare eftertanke.
2.2.1.3 Emotionella motiv
Ett emotionellt köpbeslut är då konsumenten baserar sitt köp på rådande sinnesstämning eller för att uppnå en känsla. Till skillnad från en känsla, som är ett gensvar på en miljö, är
sinnesstämningen ett redan existerande stadie som konsumenten har då denne exempelvis upplever en reklamannons, går in i en butik eller känner på en produkt. Då sinnesstämning har en stor påverkan på när eller vad en konsument handlar, är det i detta fall avgörande för köpbeslutsfattandet. Ett emotionellt köpbeslut kan även innebära att en konsument motiverar sitt beslut med att det skapar en viss åtråvärd känsla. (Schiffman et al., 2012). Det här
perspektivet bedöms vara aktuellt då en konsument väljer att hyra elscooter för att uppnå en viss sinnesstämning, såsom glädje, eller om en konsument fattar köpbeslutet på grund av en redan befintlig sinnesstämning, såsom utmattning.
2.2.1.4 Kognitiva motiv
I det sista perspektivet porträtteras konsumenten som en individ som antingen är mottaglig eller aktivt söker efter produkter som den vet tillfredsställer sina behov. Det kognitiva perspektivet tillkännager dock att konsumenten troligtvis inte kommer utföra en omfattande informationssökning där all tillgänglig information hittas. Istället kommer konsumenten enbart hitta tillräckligt med information för att kunna göra ett tillräckligt tillfredsställande köpbeslut. Det kognitiva motivet symboliserar en konsument som ligger mitt emellan det
ekonomiska- och det passiva motivet. Den kan inte ha fullständig information om alla möjliga köpalternativ som finns på marknaden, och kan följaktligen inte ta ett ’perfekt’ beslut, men besitter ändå tillräckligt med information för att ta ett tillräckligt tillfredsställande köpbeslut.
(Schiffman et al., 2012). Det kognitiva motivet bedöms som relevant i studien då
konsumenten väljer att hyra el-scooter efter att ha rationellt tänkt igenom vilka anledningar som gör valet bättre än andra alternativ som finns. Exempelvis för att det rent logistiskt och tidsmässigt är mest effektivt eller för att det är det alternativet som gynnar miljön bäst.
2.2.2 Symbolisk konsumtion
Som nämnt i denna studies inledning har flertalet studier om innovators och early adopters konsumentbeslutsfattande påvisat att innovationers symboliska värde har en påverkan (Jones et al., 2016; Shuitema et. al., 2013). Eftersom denna faktor inte tas i beaktning i Schiffmans teori four views of consumer decision making så adderas den som ett femte motiv för att kunna analysera vilka motiv som kan förklara konsumentbeslutsfattandet hos de som hyrt el-scooter.
Konsumentbeteenden kan dels påverkas av faktorer som bland annat kön, ålder, och yrke, men även av personlighetsdrag såsom självförtroende, sociala behov och anpassningsförmåga (Kotler et al., 2002). Ett konsumentbeslutsfattande är en process som många gånger bekräftar och/eller skapar sin egna självbild. Produkter och tjänster kan alltså inneha ett symboliskt värde som påverkar konsumenten mer än vad själva användbarheten gör. Undersökningar har till och med visat att konsumenter ofta värderar ett varumärkes symboliska värde mer än de funktionella kvaliteterna som medföljer (Jamal & Goodes, 2001). Ett varumärke behöver inte betyda ett specifikt företag, utan som i detta sammanhang kan det innebära att tjänster som att hyra el-scooter i sig är sammankopplat som ett varumärke.
I denna studie kommer symbolisk konsumtion att undersökas för att se om det som
bakomliggande motiv kan förklara konsumentbeteslutsfattande hos de som hyrt el-scooter.
Författarna kommer att analysera om konsumenten själv upplever att sin självbild överensstämmer med det symboliska värdet som medföljer från att hyra el-scooter.
2.3 Analysmodell
För att undersöka vad som kännetecknar de som hyrt el-scooter kommer de demografiska variabler som Rogers (2005) beskrev för innovators och early adopters att undersökas. Dessa demografiska variabler undersöks även i liknande studier som Laukkanen & Pasanen (2007) och Berliner et al., (2018) genomfört. Dessa demografiska variabler är kön, ålder,
sysselsättning och högsta påbörjade utbildning hos de som hyrt el-scooter. De kommer att undersökas för att besvara första forskningsfrågan om vilka demografiska variabler som kännetecknar de konsumenter som hyrt el-scooter. De demografiska variablerna illustreras på vänster sida i Figur 2.1.
För att besvara studiens andra forskningsfråga kommer det undersökas i vilken utsträckning de som hyrt el-scooter uppger att de gör det av ekonomiska-, passiva-, emotionella- och kognitiva motiv, samt som symbolisk konsumtion.
För att besvara studiens tredje forskningsfråga kommer sambandet mellan motiven för konsumentbeslutsfattande, de demografiska variablerna som kännetecknar konsumenter som hyrt el-scooter, samt frekvensen i användning av att hyra el-scooter att undersökas. Analysen av samband illustreras i Figur 2.1 med dubbelriktade pilar.
Figur 2.1: Analysmodell för att besvara studiens forskningsfrågor
3. Metod
3.1 Forskningsdesign
Studien avser att mäta en konsuments bakomliggande orsaker till ett visst samhällsfenomen.
Till detta är det passande att använda sig av en kvantitativ tvärsnittsstudie, då studien bygger på respondenternas egna upplevelser och erfarenheter från vardagen (Eliasson, 2013). Att välja en kvantitativ metod är fördelaktigt vid studier då det kan krävas en omvärdering av den insamlade datan till siffror (ibid). Vid insamlandet av data till studien användes en
undersökning i form av en webbenkät. En av fördelarna med enkätundersökningar är att det är mindre kostsamt än exempelvis en intervjuundersökning (ibid). En av nackdelarna är dock att risken för missförstånd är högre eftersom respondenten inte har samma tillgänglighet till studiens författare som vid en intervjuundersökning och kan således inte ställa några
följdfrågor om så skulle önskas (ibid). Därför är enkäten utformad med tydliga instruktioner och formulerat med ett enkelt språk så respondenterna får enklare att förstå innehållet.
Undersökningens målpopulation är individer som någon gång har hyrt en el-scooter och därmed antas vara inkluderade i kundsegmenten innovators och early adopters, baserat på teorin Diffusion of Innovation. För att nå ut till denna grupp har enkäten delats på författarnas sociala plattformar, så som Facebook och LinkedIn, tillsammans med en uppmaning om att respondenterna gärna får dela vidare webbenkäten på sina egna sociala plattformar. Då delningar och reaktioner på de ursprungliga inläggen om webbenkäten kom in ökade spridningen av enkäten ytterligare likt en snöbollseffekt (Eliasson, 2013). Detta urval, som benämns som ett snöbollsurval kan användas i situationer där det inte finns en tydlig urvalsram (Bryman & Bell, 2011). Eftersom författarnas bekantskapskrets är begränsad ansågs ett snöbollsurval vara passande för att utöka antalet respondenter. Urvalsmetoden kan även liknas med ett bekvämlighetsurval, då författarna har använt de stickprov som fanns nära till hands. Därför bedöms urvalsmetoden i denna studie att vara ett
icke-sannolikhetsurval, närmare bestämt både ett bekvämlighetsurval och ett snöbollsurval, i och med att författarna inte har haft någon vetskap om sannolikheten varje individ har haft att medverka (Hagevi & Viscovi, 2016).
En nackdel som ett snöbollsurval kan medföra är svårigheten med att få ett generaliserbart resultat eftersom urvalsmetoden kan orsaka oklarheter kring urvalets exakta representation (Eliasson, 2013). Författarnas önskan är att få ett så pass representativt resultat som möjligt, vilket kan ha försvårats genom det snöbollsurvalet som utförts. Å andra sidan så kan detta typ av urval lämpas sig väl för denna undersökning. Enligt de mest etablerade teorierna om demografiska variabler hos innovators och early adopters så är de unga och högutbildade, men utan könsmässiga skillnader (Rogers, 2005). Då båda författarna är universitetsstudenter och följaktligen även större delen av deras umgängeskrets, bör de respondenter som besvarar enkäten via författarnas sociala plattformar vara en relativt lik demografisk grupp som studiens målpopulation.
För att undvika en snedvriden representation hade ett stratifierat urval kunnat användas för att då få en jämnare fördelning av svar till stickprovet från mindre, men lika intressanta grupper (Eliasson, 2013). I denna undersökning skulle detta främst gälla representationen av olika huvudsakliga sysselsättningar och ålder. Däremot hade ett sådant urval varit mer tidskrävande, samt hade försvårat den statistiska analysdelen, vilket författarna inte ansåg att det fanns utrymme för i den begränsade tidsram som studien hade (Pingel, 2015).
3.1.1 Val av studieobjekt
Valet att analysera konsumenter som hyrt el-scooter för att finna insikter i
konsumentbeslutsfattandet hos innovators och early adopters baseras på det stadiet marknaden är i vid tillfället för studien. Det är svårt att avgöra exakt var på
normalfördelningskurvan innovationen befinner sig, men flera undersökningar visar att el-scooteranvändandet endast är i början av dess potential och kommer växa med över 25 procent per år fram tills år 2025 (Grand View Research, 2019; EY, 2020). Innovationen i sig bygger på en teknisk lösning som tilltalar innovators och early adopters. Rogers (2005) menade att early majority anpassar sig vanligtvis till nya idéer precis lagom innan den genomsnittlige personen i ett samhälle, vilket bland annat prognoserna för marknadens tillväxt visar på ännu är långt kvar till. Författarna utgår därmed från att marknadens stadie är enligt Figur 3.1, vilket skapar ett bra studieobjekt för att undersöka vilka som är tidiga
användare, samt vad deras motiv för konsumentbeslutsfattande är. Studien kommer avgränsas till att undersöka den svenska marknaden för el-scootrar.
Figur 3.1: Adopterkategorier och estimering av den svenska el-scootermarknadens positionering.
3.2 Operationalisering
Följande avsnitt ämnar att återge hur de teoretiska perspektiven har operationaliseras till enkätfrågor. Under rubrik 3.2.1 presenteras hur och varför de demografiska frågorna har operationaliserats, följt av rubrik 3.2.2 som presenterar hur de tilltänkta motiven
operationaliserats.
3.2.1 Demografiska egenskaper hos konsumenterna
Vid konstruerandet av frågor om demografiska egenskaper hos konsumenterna användes, som tidigare nämnt, variabler som tidigare förekommit i liknande studier av bland annat Laukkanen & Pasanen (2007) och Berliner et al. (2018), samt som Rogers (2005) beskriver vara karaktäriserande eller icke-karaktäriserande för innovators och early adopters.
Fråga 3 undersöker variabeln ålder och är fördelad i sex kategorier där de två första
alternativen var 15-19 respektive 20-24 år, och resterande alternativ var uppdelade i 10-åriga åldersspann upp till alternativet 55+ år. Författarna ansåg att spannet 15-24 år hade varit för brett då det både involverar gymnasieelever samt en stor andel universitetsstudenter, så därför delades ålderskategorin upp i två. Den yngsta åldern var satt till 15 år på grund av att det är
först då det är tillåtet att använda el-scooter utan hjälm, samt en ålder där ungdomar börjar få ta hand sin egen ekonomi (Frenker, 2018; Swedbank 2016).
Fråga 4 undersöker variabeln kön och är konstruerad med svarsalternativ för att vara inkluderande för så många individer som möjligt (RFSL, 2016).
Fråga 5 undersöker respondenternas huvudsakliga sysselsättning. Svarsalternativen
studerande, arbetande, arbetssökande, pensionär samt annat är valda för att få en överblick över vad som kännetecknar de som hyrt el-scooter.
Fråga 6 undersöker respondenternas utbildningsnivå. Frågan är utformad som vad ens högsta påbörjade utbildningsnivå är istället för avslutade utbildningsnivå för att inte avskräcka de som känner skam för ens icke-avklarade utbildning, men samtidigt ge en bra bild av vilken utbildningsnivå som kännetecknar de som hyrt el-scooter.
3.2.2 Motiv för konsumentbeslutsfattande
För att få djupare insikter i beteendet bland konsumenter som hyrt el-scooter ställdes fråga 2 om frekvensen i användning. Exempelvis kan detta ge insikt i hur frekvensen i användning av hyra el-scooter påverkas av i vilken utsträckning konsumenter upplever att sin självbild överensstämmer med det symboliska värdet som följer av att hyra el-scooter. Frekvensen i användandet delades in i fyra kategorier utifrån svarsalternativen endast gjort någon enstaka gång, mer sällan än en gång i månaden, cirka en gång i månaden och cirka en gång i månaden eller oftare.
Fråga 7-16 ämnar att utreda i vilken utsträckning våra valda variabler ligger till grund för konsumentbeslutsfattandet hos de som hyrt el-scooter. Detta operationaliseras genom påståenden som respondenten får hålla med om på en skala från 1 till 5 i vilken utsträckning de instämmer med dessa påståenden. 1 innebär att de inte instämmer alls med påståendet och 5 innebär att de instämmer helt med påståendet. 3 kan tolkas som att varken inte hålla med eller att hålla med om påståendet. Studien har använt sig av en udda skala (1-5), eftersom författarna ansåg att det var fördelaktigt med ett neutralt mittenalternativ (3) för de respondenter som varken instämmer eller inte instämmer med påståendena (Hagevi &
Viscovi, 2016).
Fråga 7-8 undersöker i vilken uträckning respondenterna hyrt el-scooter på grund av ekonomiska motiv. Eftersom detta perspektiv tolkas som aktuellt då respondenten väljer att hyra el-scooter av kostnadsmässiga skäl, till exempel att det är billigare än det andra alternativet, så konstruerades frågor om hur respondenten påverkas av prissättning samt i vilken utsträckning kostnaden i relation till andra avgiftsbelagda färdmedel avgör.
Fråga 9-10 undersöker i vilken utsträckning respondenterna hyrt el-scooter på grund av passiva motiv. I och med att detta perspektiv tolkas som aktuellt då respondenten väljer att hyra en el-scooter av en ren vana utan närmare eftertanke, så konstruerades frågor om hur ofta respondenten hyr el-scooter av en ren vana och hur noggrant respondenten tänker över sitt beslut att hyra el-scooter.
Fråga 11-12 undersöker i vilken utsträckning respondenterna hyrt el-scooter på grund av emotionella motiv. Detta perspektiv tolkades som aktuellt då respondenten väljer att hyra en el-scooter för att uppnå en viss känsla, såsom glädje, eller då en konsument fattar köpbeslutet på grund av en redan befintlig sinnesstämning, såsom utmattning. Därför konstruerades en fråga för att undersöka i vilken utsträckning respondenten hyr el-scooter för att det är roligt att åka, samt en fråga om i vilken utsträckning respondenten hyr el-scooter för att hen inte orkar ta sig fram genom att gå.
Fråga 13-14 undersöker i vilken utsträckning respondenterna hyr el-scooter på grund av kognitiva motiv. Detta perspektiv tolkades som aktuellt då respondenten väljer att hyra en el-scooter efter att ha rationellt tänkt igenom vilka anledningar som gör valet bättre än andra alternativ som finns. Därför konstruerades en fråga angående i vilken utsträckning
respondenten hyr el-scooter för att det är ett snabbare sätt att sig fram på än andra avgiftsbelagda färdmedel. Dessutom konstruerades en fråga om i vilken utsträckning respondenten hyr el-scooter på grund av att hen anser att det är ett miljömässigt bra.
Fråga 15-16 undersöker om respondenten upplever att sin självbild överensstämmer med det symboliska värdet som följer av att hyra el-scooter. Därför konstruerades frågor om i vilken utsträckning respondenter reflekterade över hur omgivningen uppfattar hen vid användning av el-scooter och i vilken utsträckning vill att bekanta ska se hen använda el-scooter.
3.3 Enkätundersökningen
Initialt började författarna med att utforma ett första utkast på en enkät för att utföra en så kallad pilotstudie, med syftet att testa enkäten (Bryman och Bell, 2011). Att testa en kvantitativ undersökning med en pilotstudie innan den slutgiltiga enkäten färdigställs
förklarar Bryman & Bell (2011) kan vara fördelaktigt då det kan hjälpa författarna att minska eventuella tolkningsfel från respondenterna, och således öka reliabiliteten på den insamlade datan. Till detta konstruerades därför ett första utkast till en enkät, där tio testpersoner i författarnas umgängeskrets fick besvara enkäten, men med utrymme för förändring om testpersonernas uppfattning av enkätfrågorna ej överensstämde med författarnas önskvärda tolkning. Efter att enkäten testats kunde en reviderad version skapas utifrån synpunkter från testpersonerna (Hagevi & Viscovi, 2016).
Då studien ämnar att undersöka vad som ligger bakom konsumentbeslutsfattandet hos de som hyrt el-scooter undersöks faktorerna ekonomiska-, passiva-, emotionella- och kognitiva motiv, samt symbolisk konsumtion. Till en början utformades studien för att mäta samtliga motiv med hjälp av två frågor, då det ökar studiens reliabilitet (Eliasson, 2013). Enkäten bestod slutligen av totalt 16 stycken frågor. Dessvärre noterades det i efterhand att vad som var fråga 9, kopplad till det passiva motivet samt fråga 15, kopplad till symbolisk konsumtion, inte mäter de motiv som de avser att mäta på ett tillräckligt tillförlitligt sätt. Dessa frågor hade påverkat studiens validitet negativt och beslutades därmed att strykas helt inför bearbetningen av datan. Detta ledde till att det passiva motivet och symbolisk konsumtion endast mättes med ett påstående var.
Enkäten inleddes med en beskrivning av syftet bakom enkäten, samt att den riktar sig mot personer som laddat ner en applikation till telefonen och minst en gång har hyrt en el-scooter.
Enkäten fortsatte med att informera respondenterna om de gällande forskningsetiska
riktlinjerna som enkäten innefattade, såsom att deltagande är frivilligt samt anonymt och att respondenternas svar enbart kommer att användas i denna studie (Hagevi & Viscovi, 2016).
Slutligen informerades respondenterna att om de hade några frågor gick det bra att kontakta enkätförfattarna via mail, följt av författarnas e-mailadresser angivna. Som avslutande ord i informationstexten tackade författarna för respondenternas deltagande.
Den första frågan som kunde besvaras var huruvida respondenten någon gång har laddat ner och använt en applikation på telefonen som tillåter en att hyra och använda en elektrisk scooter. Den inledande frågan hade endast alternativen ja eller nej, vilket möjliggjorde för eventuella respondenter som ej var relevanta för studien att sållas bort om de skulle ha missförstått vilka studiens målpopulation var i enkätens inledande informationstext. Vidare följdes frågorna i enkäten utifrån operationaliseringen som är angiven under rubrik 3.2 Operationalisering.
3.4 Bearbetning av data
Enkäten besvarades av sammanlagt 191 respondenter och dessa utgjorde således studiens stickprov. Eftersom studiens målpopulation är individer som kan medräknas till
kundsegmenten innovators och early adopters förväntades det överensstämma med samtliga 191 respondenter och att inget bortfall skett. För att bekräfta detta kunde författarna se att 0 av samtliga respondenter hade svarat nej på enkätens första fråga har du någon gång laddat ner en app för att hyra en el-scooter, vilket tyder på att inget bortfall skett i studien.
Det statistiska analysprogrammet SPSS användes för beräkningar. För att kunna skapa beräkningar upprättades ett kodningsschema som användes genomgående under
bearbetningen av datan. Ålder kodades om så att den yngsta åldersgruppen, 15-19 år, kodades till 1, följt av en stigande skala upp till åldersgruppen 55+ som kodades till 6. Variabeln kvinna kodades om till 1 medan man kodades till 2. Övriga svarsalternativ för frågan om kön utelämnades på grund av att de inte blivit besvarade av någon respondent. Från påståendet angående utbildningsnivå innebär ju mer påbörjad utbildning, desto högre kodningssiffra.
Därför har grundskoleutbildning kodats till 1, gymnasieutbildning kodats till 2,
eftergymnasial utbildning 3 och forskningsutbildning 4. Frågan om hur ofta respondenterna åker har bearbetats med samma resonemang. Ju oftare respondenterna åker, desto högre kodningssiffra i skalan 1 till 4. Respondenternas svar för påståendena för att mäta motiven för konsumentbeslutsfattande delades in i skalan 1 till 5. Där 1 innebar att respondenten “inte instämmer alls” och skalan stiger till 5 där respondenten “instämmer helt”. Sysselsättning har däremot inte ansetts vara möjlig att beräkna i en skala, vilket ledde till att den inte är en del
Först beräknades medelvärde, median och standardavvikelsen för frågorna om motiven för konsumentbeslutsfattande. Detta beräknades enskilt för varje fråga, men även sammanslaget för de frågor som undersökte samma motiv för konsumentsbeslutsfattande. Detta gjordes för att ge en bra bild över hur svaren är fördelade inom undersökningens stickprov. Detta gjordes inte för de demografiska variablerna, bortsett från ålder, då dessa är mer svårtolkat med icke-numeriska variabler. För beräkningar av medelvärdet för variabeln ålder användes klassmitten för respektive ålderskategori. För ålderskategorin 55+ användes klassmitten beräknat på att åldern 55+ är mellan 55 år och den svenska medellivslängden 82 år.
Därefter beräknades konfidensintervall för andelar inom de demografiska variablerna, samt konfidensintervall för medelvärdet för de olika motiven för konsumentbeslutsfattande.
Konfidensintervallet beräknades med en 95 %-ig konfidensgrad, då det i allmänhet är det mest vanligast förekommande (Körner & Wahlgren, 2015). Med konfidensintervall kunde författarna visa intervall som täcker medelvärden och andelar inom målpopulationen. Syftet med konfidensintervallen är med andra ord att från stickprovet kunna dra slutsatser på hela målpopulationen, i detta fall med 95-procents konfidensgrad.
För att besvara studiens tredje forskningsfråga om samband konstruerades en
korrelationstabell, en multipel regressionsanalys och ett t-test. Detta för att kunna utläsa eventuella samband, dess styrka och påverkan då variabler förändras. För samtliga
sambandsanalyser används gränsen p<0.05 för att påvisa huruvida ett samband är signifikant eftersom det är det mest vanligt förekommande (Körner & Wahlgren, 2015).
För korrelationsanalysen användes Pearsons korrelationskoefficient (r) eftersom den mäter relationen mellan intervall/ratio (Bryman och Bell, 2011). Samtliga signifikansvärden för korrelationskoefficienterna beräknades även och lades in som bilaga för att illustrera resultatet.
För att säkerställa och illustrera hur mycket medelvärdet för frekvensen i användningen av att hyra el-scooter skiljde sig mellan könen konstruerades ett t-test.
Slutligen genomfördes en regressionsanalys för att undersöka sambandet mellan de
oberoende variablerna motiven för konsumentsbeslutsfattande och demografiska variabler
och den beroende variabeln frekvens av att hyra el-scooter. En regressionsanalys är vanligt förekommande för att kunna påvisa i vilken utsträckning en beroende variabel förändras då oberoende variabler får ett nytt värde (Eliasson, 2013). En multipel regression genomfördes för att illustrativt se hur samtliga variablers påverkan på frekvensen i användningen av att hyra el-scooter skiljde sig från varandra. Dessutom kunde en förklaringsgrad för modellen beräknas som visade hur stor del av den beroende variabelns variation de tillsammans beräknades förklara. Förklaringsgraden mäts på en skala mellan 0 till 1. Ju närmre siffran 1 som förklaringsgraden är, desto mer förklaras variationen i frekvensen av en viss variabel av en annan variabel. Då förklaringsgraden alltid ökar när fler oberoende variabler inkluderas använder studien den justerade förklaringsgraden eftersom den justerar för antalet oberoende variabler i modellen.
4. Resultat och analys
4.1 Kännetecken för de som hyrt el-scooter
Tabell 4.1 visar svaren för de demografiska variabler som undersöks för att besvara studiens forskningsfråga “Vilka demografiska variabler kännetecknar de konsumenter som hyrt el-scooter?”. Medelåldern för respondenterna visas inte i Tabell 4.1, men beräknas till 25.67 år. Ett 95 %-igt konfidensintervall beräknar att medelåldern är från 24.76 till 26.58 år.
Andelar illustreras även i Bilaga 7.2.
Tabell 4.1: Data för demografiska variabler för de som som hyrt el-scooter.
Demografisk variabel
Kategori Antal svar Andel svar 95% Konfidensintervall
Ålder
15-19 3 1.57 % 0.00 - 3.34 %
20-24 115 60.21 % 53.25 - 67.17 %
25-34 63 32.98 % 26.30 - 39.67 %
35-44 5 2.62 % 0.35 - 4.89 %
45-55 4 2.09 % 0.06 - 4.13 %
55+ 1 0.52 % 0.00 - 1.55 %
Kön
Kvinnor 101 52.88 % 45.78 - 59.98 %
Män 90 47.12 % 40.02 - 54.22 %
Icke-Binära 0 0.00 % N/A
Annat alternativ 0 0.00 % N/A
Sysselsättning
Studerande 133 69.63 % 63.09 - 76.17 %
Arbetande 56 29.32 % 22.85 - 35.79 %
Arbetssökande 2 1.05 % 0.00 - 2.49 %
Pensionär 0 0 % N/A
Annat 0 0 % N/A
Utbildningsnivå
Grundskola 0 0 % N/A
Gymnasium 9 4,71 % 1.70 - 7.73 %
Eftergymnasial 178 93.19 % 89.61 - 96.77 %
Forskarutbildning 4 2.09 % 0.06 - 4.13 %
Studiens resultat visar på flertalet kännetecken för de som hyrt el-scooter. Variabeln ålder indikerar att de som hyrt el-scooter främst är unga personer. Medelvärdet för respondenternas ålder är 25.67 och ett 95 %-igt konfidensintervall bedömer att medelvärdet för åldern hos de som hyrt el-scooter är mellan 24.76 till 26.58 år. Med 95 % konfidensgrad bedöms ingen av åldersklasserna över 35 år vara mer än 5 % av de totala konsumenterna som hyrt el-scooter.
Dessutom bedöms åldersklassen 15-19 år inte uppgå till mer än 3.34 % av de totala konsumenterna som hyrt el-scooter.
Variabeln kön visar att en svag majoritet av respondenterna var kvinnor, men konfidensintervallen för män och kvinnor överlappar. Det innebär att det med 95 %
konfidensgrad inte går att dra några slutsatser om fler kvinnor hyrt el-scooter än män, eller det motsatta. De övriga svarsalternativen icke-binär och annat alternativ kan inte analyseras utifrån konfidensintervall, då de inte mottagit något svar från respondenterna.
Variabeln sysselsättning visar att 69.63 % av respondenterna är studerande, vilket inte är förvånande med tanke på respondenternas unga ålder. Med en 95 % konfidensgrad visar studien att av de som hyrt el-scooter är mellan 63.09 % till 76.17 % studenter. Motsvarande siffra för arbetande uppgår till 22.85 % till 35.79 % och de som är arbetssökande bedöms vara mellan 0 % till 2.49 %. Svarsalternativen pensionär och annat har inte mottagit något svar från respondenterna och kan därför inte beräknas konfidensintervall för.
Variabeln utbildningsnivå indikerar att de som hyrt el-scooter är välutbildade jämfört med populationen i helhet. Med konfidensgraden 95% bedöms andelen som har eftergymnasial utbildning som högsta påbörjade utbildningsnivå vara mellan 89.61 % till 96.77 %. Endast 0.06 % till 4.13 % av de som hyrt el-scooter bedöms enligt det 95 %-iga konfidensintervallet ha påbörjat en forskarutbildning. Med samma konfidensgrad är andelen av de som hyrt el-scooter med gymnasium som högsta påbörjade utbildningsnivå från 1.7 % till 7.73 %.
Svarsalternativen grundskola som högsta påbörjade utbildningsnivå har inte mottagit något svar från respondenterna och kan därför inte beräknas konfidensintervall för.
4.2 Motiv för konsumentbeslutsfattandet att hyra el-scooter
Tabell 4.2 visar svaren för de frågor som undersöker studiens andra forskningsfråga “Vilka motiv för konsumetbeslutsfattande kan förklara användandet av att hyra el-scooter?”. Då flera frågor ställts för att mäta ett motiv för konsumentbeslutsfattande visas även svaren sammanslaget för respektive motiv. Skalan för hur respondenterna motiverar sitt val att hyra el-scooter med respektive motiv för konsumentbeslutsfattande mäts mellan 1 till 5. Ett
medelvärde över 3 kan utläsas som att respondenterna i genomsnitt uppger att ett motiv ligger till grund för deras beslut att hyra el-scooter. Ett medelvärde under 3 kan tolkas som det motsatta, alltså att respondenterna i genomsnitt uppger att motivet inte ligger till grund för deras beslut att hyra el-scooter.
Tabell 4.2: Data för frågor om motiv för konsumentbeslutsfattande. Konfidensintervall beräknade med signifikans p<0.05.
Grupp Kategori Medelvärde Median Standardavvikelse Konfidensintervall för medelvärde Ekonomiska
motiv
Fråga 7 2.84 3 1.46 2.63 - 3.05
Fråga 8 2.43 2 1.25 2.26 - 2.61
Fråga 7 och 8
sammanslaget 2.64 2 1.37 2.50 - 2.78
Passiva motiv
Fråga 10 1.77 1 1.10 1.61 - 1.93
Emotionella motiv
Fråga 11 3.40 4 1.24 3.22 - 3.58
Fråga 12 3.25 4 1.39 3.05 - 3.45
Fråga 11 och 12 sammanslaget
3.32 4 1.32 3.19 - 3.46
Kognitiva motiv
Fråga 13 3.56 4 1.30 3.38 - 3.75
Fråga 14 2.12 2 1.12 1.95 - 2.28
Fråga 13 och 14 sammanslaget
2.84 3 1.41 2.70 - 2.98
Symbolisk konsumtion
Fråga 16 2.73 3 1.35 2.54 - 2.92
Det ekonomiska motivet har med 95% konfidensgrad ett medelvärde mellan 2.50 till 2.78.
Detta indikerar att de som hyrt el-scooter i genomsnitt inte motiverar sitt beslut med kostnadsmässiga skäl. Detta visas även av medianen som är 2.
Det passiva motivet har med 95% konfidensgrad ett medelvärde mellan 1.61 till 1.93, vilket är det lägsta medelvärdet av de variabler som mättes. Passiva motivet är således den av de motiven för konsumentbeslutsfattande som respondenterna uppger minst förklarar deras beslut att hyra el-scooter. Detta indikerar att de som hyrt el-scooter inte gjort det utan närmare eftertanke och inte som en ren vana. Medianen för det passiva motivet beräknas till 1, vilket innebär att den mittersta observationen uppger att hen inte alls hyr el-scooter av en ren vana och således inte använder det passiva motivet.
Det emotionella motivet har med 95% konfidensgrad ett medelvärde mellan 3.19 till 3.46, vilket är det högsta medelvärdet av de variabler vi mätte. Även medianen är den högsta på 4.
Emotionella motivet kan alltså av de variabler vi mätte mest förklara
konsumentbeslutsfattandet hos de som hyrt el-scooter. Detta indikerar att de som hyrt el-scooter gjort det för att tillfredsställa en viss känsla eller på grund av en viss
sinnesstämning, i detta fall för att konsumenten uppger att det är roligt att åka och inte orkar ta sig fram genom att gå.
Det kognitiva motivet har med 95% konfidensgrad ett medelvärde mellan 2.70 till 2.98. I detta motiv skiljde sig medelvärdet mycket åt mellan påståendena. Det kognitiva motivet innebär att en konsument rationellt tänkt igenom vilka anledningar som gör ett visst val bättre än andra alternativ som finns. Svaren på frågorna kopplade till det kognitiva motivet indikerar att dens påverkan på konsumentbeslutet att hyra el-scootet skiljer sig åt beroende på vilket perspektiv som mäts. Denna undersökning indikerar att vissa perspektiv av det kognitiva motivet anser konsumenter är en anledning till att hyra el-scooter, medan andra perspektiv inte är det. Utifrån fråga 13 kan en dra slutsatsen att de som hyrt el-scooter har gjort det utifrån det kognitiva motivet att det är ett snabbare sätt att ta sig fram än andra avgiftsbelagda färdmedel. Ett 95 %-igt konfidensintervall för medelvärdet på fråga 13 visar att det är mellan 3.38 till 3.75, vilket är det högsta medelvärdet av alla frågor. Det kognitiva motivet att hyra på grund av att el-scooter är ett miljövänligt färdmedel får däremot ett 95 %-igt
konfidensintervall för medelvärdet mellan 1.95 till 2.28, vilket indikerar att de som hyrt el-scooter inte gör det på grund av att de anser att det är ett miljövänligt färdmedel.
Variabeln symboliskt konsumtion har en median på 3. Den mittersta observationen uppger alltså att den personens självbild varken överensstämmer eller inte överensstämmer med det symboliska värdet kopplat till användande av el-scooter. Konfidensintervallet för symboliskt konsumtion visar med 95% konfidensgrad ett medelvärde mellan 2.54 till 2.92. Detta kan tolkas som att de som hyrt el-scooter i genomsnitt inte anser att deras självbild
överensstämmer med det symboliska värdet som är kopplat till användande av el-scooter.
4.3 Sambandsanalys
Kommande stycken 4.3.1 Korrelationsanalys och 4.3.2 Regressionsanalys visar studiens resultat och analys för den tredje forskningsfrågan “Vilka samband finns mellan
demografiska variabler hos de som hyrt el-scooter, motiven för konsumentbeslutsfattandet att hyra el-scooter och frekvensen i användningen av att hyra el-scooter?”
Vid tolkningen av sambanden är det viktigt att ha i åtanke att studien inte ämnar att
undersöka huruvida dessa samband är kausala. Detta innebär att denna sambandsanalys kan se mönster mellan olika demografiska grupper, motiv för konsumentsbeslutsfattande och frekvensen i användningen av att hyra el-scooter, men att det inte går att dra definitiva slutsatser om huruvida en variabel beror på en eller flera andra.
4.3.1 Korrelationsanalys
Tabell 4.3 visar Pearsons korrelationskoefficient (r) mellan de undersökta variablerna.
Pearsons korrelationskoefficient mäts på en skala -1 till 1 där ett tal under 0 innebär en negativ korrelation och ett tal över 0 innebär en positiv korrelation. En sammanställning av frekvensen i användningen av att hyra el-scooter finns i Bilaga 7.3. En sammanställning över samtliga sambands signifikans finns i Bilaga 7.4.
Tabell 4.3:Korrelationstabell mellan demografiska variabler, motiv för konsumentbeslutsfattande och frekvensen i användningen av att hyra el-scooter. Signifikans* p<0.05.
Ålder Kön Utbildnings-
nivå Ekonomiska motiv Passiva
motiv Emotionella
motiv Kognitiva
motiv Symbolisk
konsumtion Frekvens
Ålder 1.00
Kön 0.06 1.00
Utbildningsnivå 0.07 0.01 1.00
Ekonomiska
motiv −0.06 -0.03 -0.06 1.00
Passiva motiv −0.02 0.16* -0.10 -0.04 1.00
Emotionella
motiv −0.16* 0.11 -0.02 -0.08 0.17* 1.00
Kognitiva motiv 0.06 0.11 -0.18* 0.13 0.30* 0.03 1.00
Symbolisk
konsumtion -0.05 -0.04 0.05 0.05 0.13 0.20* 0.06 1.00
Frekvens i
användning -0.14* 0.25* -0.05 0.09 0.61* 0.17* 0.25* 0.12 1.00
Tabell 4.3 visar på flertalet samband mellan demografiska variabler, motiv för
konsumentbeslutsfattande samt frekvensen i användningen av att hyra el-scooter. Vid en närmare analys av sambanden mellan demografiska variabler och beslut för
konsumentbeslutsfattande kan det utläsas att ålder och emotionellt motiv, kön och passivt motiv samt utbildningsnivå och kognitivt motiv alla visar svaga samband. Resultatet indikerar att det finns ett svagt negativt samband mellan ålder och emotionella motiv, vilket kan tolkas som att desto äldre konsumenter som hyr el-scooter är, desto mindre motiverar de sin
användning med emotionella motiv. Vidare finns det en svag korrelation mellan att vara man (istället för kvinna) och att hyra el-scooter med en högre grad av det passiva motivet som förklaring för ens konsumentsbeslutsfattande. Med andra ord indikerar studien att det finns ett samband mellan att vara man och att hyra el-scooter av en ren vana. Det visas även att högre utbildningsnivå korrelerar negativt med att hyra el-scooter på grund av det kognitiva motivet.
Tabell 4.3 visar att ålder inte korrelerar med symbolisk konsumtion. Detta kan tolkas som att det inte finns ett samband mellan ålder och att anse att sin självbild överensstämmer med det symboliska värdet som är kopplat till användande av el-scooter. Dock är detta ett resultat utifrån målpopulationen de som hyrt el-scooter, resultatet skulle kunna vara annorlunda om
Eftersom att dessa individer kan välja att stå över att hyra el-scooter om det symboliska värdet kopplat till det inte överensstämmer med deras personliga självbild.
I Tabell 4.3 kan det utläsas insikter om hur de demografiska variablerna korrelerar med frekvensen i användningen av att hyra el-scooter. Studien visar på en svag, men signifikant korrelation mellan ålder och frekvens i användning. Detta kan tolkas som ett samband mellan yngre åldrar och att hyra el-scooter i högre utsträckning. Vidare visar det sig att det finns en positiv korrelation mellan att vara en man och att hyra el-scooter oftare. Detta indikerar att trots att studien tidigare visat att andelen kvinnor och män som någon gång hyrt el-scooter inte skiljer sig åt, så hyr män el-scooter i högre utsträckning än kvinnor. För att säkerställa detta konstruerades ett t-test som analyserar medelvärdet av män och kvinnors frekvens i användning av att hyra el-scooter. T-testet visas nedan i Tabell 4.4 och visar att vid p<0.05 hyr män el-scooter i högre utsträckning än kvinnor.
Tabell 4.4: T-test - Kön och frekvensen i användningen av att hyra el-scooter.
N Medelvärde Standard-
avvikelse Standard-
fel FG t-värde Signifikans 95%
konfidensintervall
Kvinna 101 1.89 0.97 0.10 1.70 - 2.08
Man 90 2.40 1.04 0.11 2.18 - 2.62
Kombinerat 189 -3.50 0.001
Det kan även utläsas samband mellan de olika motiven för konsumentbeslutsfattande och frekvensen i användningen av att hyra el-scooter från Tabell 4.3. Tre samband beräknas vara signifikanta med p<0.05. I samtliga tre fall visas ett positivt samband mellan motiven för konsumentbeslutsfattande och frekvensen i användningen av att hyra el-scooter. Resultatet indikerar ett positivt samband mellan frekvensen i användningen av att hyra el-scooter och att motivera ens konsumentbeslutsfattande med det passiva motivet. Detta kan ses som ett
rimligt resultat, då de som hyr el-scooter oftare kan förväntas uppge att de gör det av en ren vana i en högre utsträckning än de som hyr el-scooter mer sällan. Vidare visas även en positiv korrelation mellan frekvensen i användningen av att hyra el-scooter och det emotionella motivet. Slutligen visas även ett positivt samband mellan att hyra el-scooter oftare och att motivera sitt konsumentbeslutsfattannde med det kognitiva motivet, eller med andra ord på
grund av att de rationellt tänkt igenom vilka anledningar som gör valet bättre än andra alternativ som finns.
4.3.2 Regressionsanalys
Tabell 4.5 visar en multipel regressionsanalys där sambandet mellan den beroende variabeln frekvensen i användningen av att hyra el-scooter och de oberoende variablerna demografiska variabler och motiv för konsumentsbeslutsfattande undersöks. Den multipla
regressionsanalysen visar hur mycket frekvensen i användningen av att hyra el-scooter ökar vid en höjning av de oberoende variablerna. Som tidigare nämnt i 3.4 Bearbetning av data är flera av variablerna indelade i klasser, vilket är viktigt att ha i åtanke för att tolka den
multipla regressionsanalysen. Konstanten eller med andra ord interceptet ska tolkas som det förväntade värdet då samtliga oberoende variabler har värdet 0.
Tabell 4.5: Multipel regressionsanalys med den beroende variabeln frekvensen i användningen av att hyra el-scooter.
B Standardfel t Sig.
(Konstant) -0.49 0.80 -0.61 0.541
Ålder -0.19 0.08 -2.30 0.023
Kön 0.40 0.19 3.37 0.001
Utbildningsnivå 0.16 0.22 0.70 0.487
Ekonomiska 0.11 0.06 1.83 0.069
Passiva 0.50 0.06 8.81 0.000
Emotionella 0.09 0.06 1.45 0.148
Kognitiva 0.11 0.06 1.73 0.085
Symbolisk 0.02 0.04 0.52 0.601
Tabell 4.5 visar att vid p<0.05 är det endast de oberoende variablerna ålder, kön och det passiva motivet som visar ett signifikant samband med frekvensen i användningen av att hyra el-scooter. Ålder visar ett signifikant negativt samband, vilket kan tolkas som att det finns ett
ålder och minskad frekvensen i användningen av att hyra el-scooter.
tidigare beräkningar visar detta att frekvensen i användningen av att hyra el-scooter ökar då konsumenten är man istället för kvinna. Slutligen visar Tabell 4.5 ett positivt samband mellan det passiva motivet och frekvensen i användningen av att hyra el-scooter. Detta samband är starkt med ett p-värde på 0.000 och i denna modell kan detta tolkas som att konsumenter som oftare åker el-scooter anger att de gör detta av en ren vana i en högre utsträckning än de som åker mer sällan. Den justerade förklaringsgraden för den multipla regressionsanalysen beräknas till 0.422. Detta innebär att 42 % av variationen i frekvensen i användningen av att hyra el-scooter kan förklaras av samtliga oberoende variabler i modellen.
5. Slutsats och diskussion
5.1 Slutsats
Denna studies resultat visar på flera demografiska kännetecken hos de som hyrt el-scooter.
De som hyrt el-scooter är främst unga personer i åldrarna 20 till 34 år. Medelvärdet för åldern är med 95 % konfidensgrad mellan 24.76 till 26.58 år. Vidare kan studien med en 95
%-ig konfidensgrad inte bevisa att fler kvinnor hyrt el-scooter än män, eller vice versa.
Däremot visar studien att en majoriteten av de som hyrt el-scooter är studenter och andelen som minst påbörjat eftergymnasiala studier är över 89 %.
Ekonomiska-, passiva- och kognitiva motiv bedöms i en låg utsträckning vara drivande för beslutet att hyra el-scooter. Studien visar att de som hyrt el-scooter i genomsnitt inte gjort det på grund av dessa motiv för konsumentbeslutsfattande. Dessutom anser inte de som hyrt el-scooter att deras personliga självbild överensstämmer med det symboliska värdet kopplat till användande av att hyra el-scooter. Däremot finner studien att det emotionella motivet kan förklara konsumentbeslutsfattandet hos de som hyrt el-scooter, vilket kan tolkas som att de som hyrt el-scooter gjort det för att tillfredsställa en viss sinnesstämning, i denna studie för att uppnå glädje eller att undvika utmattning. Det kognitiva motivet visar att förklaringar av konsumentbeslutsfattandet beror på vilket typ av kognitivt motiv som undersöks. Studien visar att de som hyrt el-scooter i genomsnitt gör det för att det är ett snabbare sätt att ta sig fram än andra avgiftsbelagda färdmedel.
Konsumentbeslutsfattandet hos de som hyrt el-scooter förklaras även i studien av vissa signifikanta, men ofta svaga samband mellan demografiska variabler, motiv för
konsumentbeslutsfattande och frekvensen i användningen av att hyra el-scooter. Studien visar ett negativt samband mellan emotionella motiv och ålder, män korrelerar positivt med det passiva motivet och högre utbildade korrelerar negativt med kognitiva motiv. Vidare visar studien med multipel regressionsanalys att en ökning av ålder, att vara man istället för kvinna samt att motivera sitt konsumentbeslut att hyra el-scooter med det passiva motivet alla har ett positivt samband med frekvensen i användningen av att hyra el-scooter. Att män hyr
5.2 Diskussion
Forskning från Diffusion of innovations grundare Everett Rogers har visat att de som tidigt tar till sig nya innovationer är högre utbildade och har en sysselsättning med hög social status.
Dessutom menar Rogers att variabeln ålder inte skiljer sig åt mellan kundsegmenten, men är öppen för att det finns en viss motstridighet för detta i olika studier på ämnet.
Denna studie visar, liksom Rogers hävdade, att de som tar till sig nya innovationer är högt utbildade. Däremot visar studien att en klar majoritet av de som hyrt el-scooter är studenter, vilket inte tolkas som en sysselsättning med hög social status. Dessutom visar studien att unga i klart högre utsträckning tagit del av early market än äldre, vilket motsäger sig Rogers uppfattning om att ålder inte skiljer mellan kundsegmenten. Dessa resultat kan dock ses med en viss försiktighet då urvalsmetoden i studien kan ha påverkat stickprovets representativitet inom målpopulationen. Slutligen visar studien att det inte kan konstateras att fler män än kvinnor eller vice versa har hyrt el-scooter. Kön är en variabel som Rogers inte diskuterar, men däremot finns det andra studier som (Laukannen & Pasanen, 2007) som visar att män var en del av early market i högre utsträckning av kvinnor.
Om en analyserar studiens resultat från leverantörerna av hyr-el-scooters perspektiv finns det flertalet intressanta slutsatser. Studien visar att det mest drivande motivet för att hyra
el-scooter är det emotionella. En marknadsföringskampanj som speglar exempelvis det roliga i att åka, snarare än att anspela på ekonomiska- eller passiva motiv indikerar denna studien på skulle kunna vara mer gynnsamt för el-scooterföretagen. Studien visar även att personer över 35 år står för en väldigt liten andel av de som hyrt el-scooter, vilket indikerar att
el-scooterföretagen behöver anpassa sin produkt eller marknadsföring för att på riktigt kunna krossa the chasm och därmed nå ut med sin produkt till den breda massan och öka sin
försäljning.
5.3 Vidare forskning
Eftersom denna studie enbart har fokuserat på personer som någon gång har hyrt el-scooter, det vill säga early adopters och innovators, samt dessas konsumentbeslutsfattande hade det varit intressant att genomföra en undersökning som även analyserar de personer som valt att aldrig hyra el-scooter och motiven bakom deras konsumentbeslutsfattande. En sådan studie
skulle även kunna öka reliabiliteten i forskningsfrågan om vilka demografiska variabler som kännetecknar de som hyrt el-scooter. Detta eftersom att slutsatser om vilka demografiska grupper som hyrt el-scooter kan stärkas om dessa grupper är i motsvarande grad frånvarande inom populationen som inte hyrt el-scooter. Ett perspektiv som kan vara intressant att
analysera djupare i en sådan studie är hur symbolisk konsumtion skiljer sig mellan grupperna användare och icke-användare och vad de får för konsekvenser för deras
konsumentbeslutsfattande.
Vidare hade det varit intressant att genomföra en liknande studie, men istället utgå från företagens synvinkel. Då hade en kvalitativ jämförande studie kunnat genomföras för att se hur företagen bemöter sina kunder, vilka fokusområden respektive företag har och hur de skiljer sig från varandra. Möjligtvis hade en sådan studie kunnat visa på hur ett företag kan effektivisera sin försäljning ytterligare.
Slutligen är marknaden för hyrtjänster av el-scooters kraftigt växande globalt. Tjänsterna etablerar sig främst i stora städer. Ett ytterligare möjligt forskningsområden är att analysera konsumentbeslutsfattande och användning med fokus på regionala och nationella skillnader.
6. Referenser
Berliner, R; Hardman S & Tal, G. (2019) Who will be the early adopters of automated vehicles? Insights from a survey of electric vehicle owners in the United States.
Transportation Research Part D: Transport and Environment. Volume 71, 2019.
Bryman, A; Bell, E (2011) Business Research Methods, 3rd edition, Oxford University Press Burbank, D (2018) Diffusion of Innovation Theory. To Dream a Life.
Tillgänglig: https://medium.com/todreamalife-com/diffusion-of-innovation-theory-ea94bfd0c 18c Hämtad: [2020-04-22]
Derbom Jobe, M. (2019) Nya p-platser för elscootrar. SVT. Tillgänglig:
https://www.svt.se/nyheter/lokalt/stockholm/stadens-forsta-parkeringsplats-med-laddning-for -elsparkcyklar-invigd Hämtad: [2020-05-21]
Eliasson, A (2013) Kvantitativ metod från början 3:e upplagan, Studentlitteratur Lund AB EY (2020) Micromobility: Moving cities into a sustainable future. Tillgänglig:
https://www.voiscooters.com/wp-content/uploads/2020/03/20200316_EY_Micromobility_M oving_Cities_into_a_Sustainable_Future.pdf Hämtad: [2020-05-17]
Frenker, C. (2018). Barn kör runt på de nya hyr-elscootrarna. Stockholm Direkt. Tillgänglig:
https://www.stockholmdirekt.se/nyheter/barn-kor-runt-pa-de-nya-hyr-elscootrarna/reprjl!aFg oLrOWFGk3fRoioGxhA/ Hämtad: [2020-05-19]
Grand View Research. (2019). Electric scooters market - Market estimates and trend analysis.
Gössling, S. (2020). Integrating e-scooters in urban transportation: Problems, policies, and the prospect of system change. Transportation Research Part D: Transport and Environment, Vol 79.
Hagevi, M & Viscovi, D (2016) Enkäter - Att formulera frågor och svar, Studentlitteratur Lund AB
Hill, C.W.L. & Hult, G. T. M., (2016). Global Business Today, 9th edition, McGraw Hill.
Jamal, A. & Goodes, M. (2001). Consumer and brands; a study of the impact of self-image congruence on brand preference and satisfaction. Marketing Intelligence &
Planning, vol. 19/7, s. 482-492.
Jones, T; Harms, L & Heinen, E. (2016) Motives, perceptions and experiences of electric bicycle owners and implications for health, wellbeing and mobility. Journal of Transport Geography. Volume 53, 2016.
Kotler, P; Armstrong, G; Saunders. J & Wong, V. (2002). Principles of Marketing.
Essex: Pearson Edication Limited.
Körner, S & Wahlgren, L (2015), Statistiska metoder, 3e upplagan, Studentlitteratur Lund AB
Laukannen, T & Pasanen, M (2007), Mobile banking innovators and early adopters: How they differ from other online users?. Journal of Financial Services Marketing. Volume 13, 2017.
https://www.marshall.usc.edu/sites/default/files/macinnis/intellcont/Disciplinary_Status_of_
CB_JCR-1.pdf. [Hämtad: 2020-07-30]
Min, S & Fung So, K. (2018). Consumer adoption of the Uber mobile application: Insights from diffusion of innovation theory and technology acceptance model. Journal of Travel &
Tourism Marketing. Volume 36, 2019.
Moore, G. (2014). Crossing the chasm. 3e upplagan. Harper Business.
Pingel, R (2015) Stratifierat urval, Uppsala Universitet, Statistiska institutionen. Tillgänglig:
https://studentportalen.uu.se/uusp-webapp/auth/webwork/filearea/download.action?nodeId=1 607200&toolAttachmentId=343808&uusp.userId=guest [Hämtad: 2020-05-21]
