Klippt och skuret för ett digitalt samhälle
- Användaracceptans av en digital servicetjänst under covid-19
med utgångspunkt i UTAUT
Erik Kruse
Mattias Tengstrand
Sammanfattning
Användaracceptans är det som mäter hur villiga användare är att använda ett
informationssystem. Denna användaracceptans har utmanats i och med covid-19 då nya
förväntningar har ställts på företagen av kunderna. Cutters är en frisörsalong som använder en ny typ av digital servicetjänst som erbjuder drop in via bokningar i mobilen. För att undersöka Cutters system applicerar denna studie Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) på Cutters system för att tillhandahålla klippning. En enkätundersökning utfördes i syfte att hitta vilka faktorer som bidrar till att människor vill klippa sig hos Cutters. Syftet var även att klargöra användaracceptans under covid-19-pandemin. Den kvantitativa enkätstudien påvisade att förväntad prestanda, förväntad användbarhet, sociala faktorer och underlättande av förhållanden alla hade en positiv påverkan på respondenternas inställning till att använda Cutters. De viktigaste faktorerna för att en person ska ha viljan att använda Cutters under covid-19 är att de sparar personen tid och pengar, att den har tekniska resurserna som krävs för att använda tjänsten och att tjänsten passar deras livsstil. Intentionerna att använda Cutters var högre efter covid-19 vilket innebär att pandemin har en påverkan på Cutters användaracceptans.
Abstract
User acceptance measures the willingness to use an information system. The user acceptance has been challenged by covid-19 as customers demand more from companies. Cutters is a new type of digital service and is a hair salon that offers drop in via bookings through its app. To
investigate Cutters, this study applies the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) to Cutter's systems for providing haircutting. A survey was conducted in order to find what factors contribute to people wanting to get a haircut at Cutters. The aim was also to clarify user acceptance during the covid-19 pandemic. The quantitative survey study showed that expected performance, expected usability, social factors and facilitating conditions all had a positive impact on respondents' attitudes towards using Cutters. The most important
characteristics of a positive user image of a hairdresser during covid-19 are that it is time
efficient, that it saves money, that you have the resources required to use the service and that the service suits your lifestyle. The intentions to use Cutters were higher after covid-19, which means that the pandemic has an effect on Cutter's user acceptance.
Nyckelord
Tack till alla som har bidragit till denna uppsats. Ingen
nämnd, ingen glömd.
Innehållsförteckning
1. Inledning 5
1.1. Bakgrund 6
1.2. Problemformulering 9
1.3. Syfte och forskningsfrågor 9
1.4. Avgränsningar 10 1.5. Kunskapsintressenter 10 2. Teoridel 11 2.1. Ramverk 11 2.2. UTAUT-Modellen 11 2.2.1. Konstruktorer 11 2.2.1.1. Förväntad prestanda 12 2.2.1.2. Förväntad användbarhet 12 2.2.1.3. Sociala influenser 12 2.2.1.4. Underlättande förhållanden 12 2.2.2. Moderatorer 12 2.2.2.1. Kön 12 2.2.2.2. Ålder 12 2.2.2.3. Erfarenhet 13
2.2.2.4. Frivillighet att använda 13
2.2.2.5. Beteendeavsikt 13 2.2.2.6. Användarbeteende 13 2.2.3. Undersökningshypoteser 13 2.2.3.1. PE (Förväntad prestanda) 13 2.2.3.2. EE (Förväntad användbarhet) 14 2.2.3.3. SI (Sociala influenser) 14 2.2.3.4. FC (Underlättande av förhållanden) 14 2.3. Synpunkter på UTAUT-modellen 14 2.4. Andra teorier 15
2.4.1. Lazy user theory 15
2.4.2. Övriga teorier 16
3. Forskningsansats och metod 17
4. Empiri 25
4.1. Presentation av empiri 25
4.1.1. Redogörelse av icke-ordinaldata 25
4.1.1.1. Respondenternas kön (nominal) 25
4.1.1.2. Respondenternas ålder (ratio) 26
4.1.1.3. Respondenternas frivillighet av användande (nominal) 27
4.1.2. Respondents relation till Cutters (nominal) 27
4.1.3. Sammanställning av kön som moderator 28
4.1.4. Sammanställning av ålder som moderator 29
4.1.5. Sammanställning av erfarenhet som moderator 30
4.1.6. Sammanställning av frivillighet av användande som moderator 31 4.1.7. Sammanfattning av signifikanta konstruktorer och moderatorer 32
4.2. Konstruktorernas påverkan på användarbeteende 32
4.2.1. Beteendeintention under covid-19-pandemin 32
4.2.2. Beteendeintention efter covid-19-pandemin 34
4.2.3. Samband mellan beteendeintention under och efter covid-19-pandemin 35 4.3. Konstruktorer och moderatorers inverkan på beteendeintention 35
5. Avslutande del 37
5.1. Analys 37
5.1.1. De faktorer som påverkar människor att få en positiv inställning till att använda Cutters 37 5.1.2. Påverkan av covid-19-pandemin på användaracceptans 40
5.2. Diskussion 41
5.2.1. Diskussion om faktorer som påverkar människor att använda Cutters 41 5.2.2. Diskussion om covid-19-pandemins påverkan på Cutters 42
5.2.3. Förslag på fortsatta studier 43
1. Inledning
I detta kapitel presenteras bakgrunden för uppsatsen. Avsnittet behandlar covid-19-pandemins påverkan på skönhetssalonger, digitala lösningar och dess fördelar, frisörsalongskedjan Cutters och UTAUT-modellen.
1.1. Bakgrund
I och med covid-19 och det samhällsläge som uppstått finns det incitament för människor att hålla avstånd och inte trängas i lokaler (Folkhälsomyndigheten, 2020). Detta har lett till problem inom olika branscher, bland annat inom frisörbranschen. År 2020 utfördes en svensk
opinionsundersökning vid namn Frisörbarometern av branschorganisationen Frisörföretagarna. Resultatet av undersökningen visade att frisörföretagen har drabbats av stora inkomsttapp och 66.4% av personer inom frisörbranschen uppger att deras företag riskerar att gå i konkurs inom 6 månader utan statliga stödpaket. 88.6% av personerna uppger att deras omsättning kommer att minska eller kraftigt minska under 2020 jämfört med 2019 (Frisörbarometern, 2020). I andra länder är läget än värre för frisörer och andra skönhetssalonger och i Kalifornien där
frisörsalonger gång på gång tvingats stängas ner finns förslag på att erbjuda klippning utomhus (Ortner, D. 2020). För att minska smittspridning och hålla frisörverksamhet vid liv har man i Hongkong diskuterat åtgärder som till exempel att använda mobila frisörsalonger, likt biblioteksbussar fast för klippning, som skulle bidra till minskad smittspridning och att hålla verksamheten vid liv (Tsan-Ming Choi, 2020).
I och med kriser, som covid-19, krävs det att företag anpassar sig för att möta kundens behov, liksom att kunden också måste anpassa sig. Konsumenten som tidigare har avhållit sig från att använda digitala lösningar finner nu incitament för att använda dessa, då egenskaperna som de digitala lösningarna erhåller är fördelaktiga under en pandemi. En av de faktorer som eftersträvas är så kallad kontaktlös betalning. Denna metod anses som ett komplement till social distansering vid köp av varor eller tjänster, och rekommenderas av WHO under covid-19 (2021). WHO menar att människor under rådande pandemi i största mån bör undvika exempelvis kontanter, kortterminaler och pekskärmar som ökar kontaktpunkter och därmed smittorisken för covid. Användandet av mobilbaserade betallösningar är en försiktighetsåtgärd människor kan vidta under covid-19 och människor finner därför incitament att ändra sitt beteende till att använda denna typ av kontaktlös betalning (Sreelakshmi & Sangeetha, 2020). Detta ökar den teknologiska acceptansen hos specifika användargrupper för att använda digitala lösningar. Även företagen motiveras till att tillgodose kundernas krav genom digitala plattformar för att möta deras behov (de Villiers, 2020). Att företag använder sig av sociotekniska digitala lösningar menar
Papadopoulos et al. är fördelaktigt för att kunna hantera utmaningar såsom covid 19 för att upprätthålla sin affärsverksamhet, samt ger företaget en konkurrensfördel (Papadopoulos et al., 2020).
möjligheten för transparens vilket leder till att det underlättar för företaget och kunden att göra logistiska planeringar.
Exempel på digitala lösningar finns hos Uber och Foodora som slagit sig in på marknaden och har utmanat de aktörer som inte använder sig av app-baserade lösningar. (Cramer, Krueger 2016, s. 180). Genom att som Uber låta användaren i realtid kunna se sin taxichaufförs omdömen och befintlig plats samt att erbjuda kontaktlös betalning via appen görs taxiresan till en annorlunda och modern upplevelse för många användare jämfört med den traditionella taxiresan.
Ett annat exempel är de matleverans-system som utvecklats på senare tid, såsom Foodora, där användarna kan få nylagad mat direkt från restaurang genom att använda ett digitalt verktyg, främst mobilen, för att göra sin order (Fuentes, C. et al. 2017 s. 302). En studie från Wuhan i Kina visade att mängden mat som beställs genom mobilen ökar med mängden bekräftade
covid-19 fall. Största förändringen var hos unga vilket förklaras av att de upplever en mindre risk med att beställa mat online (Gao, X et al. 2020). Denna digitala lösning har visat sig vara ett framgångsrikt koncept under covid-19-pandemin.
Människans beslutsfattande tenderar att bli påverkad av digitalisering och “vad man måste göra” är en stor del av människans moral (Spahn, 2020). Spahn tar upp olika deontologiska krav som utmanas i och med den digitala utvecklingen. Ett av dem är den epistemologiska rationaliteten som motsvarar rättfärdigandet av moraliska beslut baserade på vad som är universellt
acceptabelt. Teknologiska objekt såsom en mobiltelefon syftar till att ändra mänskliga beteenden vilket utmanar människans rationalitet. Ett ytterligare moraliskt krav är att basera sina beslut på vad man själv har för motiv snarare än att låta digitala objekt bestämma åt dig. Digitalisering kan leda till att beslut övergår från att grundas i människans vilja till att övertas av digitala objekt, exempelvis en smartklocka som säger åt dig vad du ska göra. Digitala influenser, alltså hur teknologi skulle kunna påverka människors beteende och vad som anses vara rätt eller fel, skulle kunna ha en avgörande roll i människors beslutsfattande. (Spahn, 2020) Det är möjligt att de digitala tjänsterna kan få fler användare genom covid-19 och att människor vill ta ett samhälleligt ansvar genom att undvika trånga lokaler och utföra kontaktlös betalning. Detta skulle kunna vara en anledning till varför människor väljer exempelvis denna typ av informationssystem och relaterade servicetjänster.
Idag finns det fler telefoner än människor i världen (Murphy, 2019) vilket möjliggör globala digitala lösningar för produkter och tjänster i och med att de flesta personer har en telefon. Detta leder till att digitala tjänster med appbaserade lösningar får en möjlighet att nå ut till sin
målgrupp vilket påverkar branschen i en digital riktning. Telefonen används som ett redskap för att leverantören och kunden ska kunna upprätta en förbindelse. Då denna nya typ av digital konsumtionsform har etablerats kan fler branscher vilja försöka slå sig in på denna “digitala” marknad.
En frisörsalongskedja vid namn Cutters erbjuder enbart klippningar med drop-in. De låter kunder via sin webbapplikation, antingen på datorn eller mobilen (https://www.cutters.se/) i realtid se hur lång kön till klippningen är (se figur 1). Från mobilappen kan de sedan ställa sig i kö samt lägga till hårvårdsprodukter i sin varukorg som sedan i appen betalas tillsammans med
klippningen. För övrigt fungerar Cutters som en vanlig frisersalong med fysiska lokaler.
Cutters använder fördelarna med sin digitala lösning i sin marknadsföring, då deras affärsmodell ökar den sociala distanseringen. På Cutters hemsida redogörs för vilka fem
åtgärder Cutters har tagit för att minska smittspridningen. Bland dem finns köp genom appen som minskar köer och kontaktpunkter. De låter även kunder vänta på sin tur utanför salongen och poängterar att de är noga med avstånd och hygien samt att de har strikta rengöringsrutiner. Cutters CEO Kristian Hauge Solheims syn på Cutters bidrag till att minska smittspridning citeras även på hemsidan. Solheim menar att Cutters vill hjälpa till att hålla smittspridningen nere genom att kunderna läser de fem punkterna som listas på deras hemsida innan de besöker Cutters (Solheim, 2020). De fem punkterna går att se i sin helhet i bilaga 1.
Figur 1. Skärmdump från Cutters hemsida som visar två salonger i Uppsala med tillhörande kötid. Salongen i St. Per är ledig och Gränbystadens har 55 minuters kötid.
Förutom den digitala sidan av Cutters är Cutters en vanlig frisörsalong. En
marknadsföringsteknik som används inom frisörsalongsbranschen är relationsmarknadsföring. Denna marknadsföring går till så att företag bygger upp många komplexa relationer med kunder för att på så sätt skapa ett nätverk. Detta ökar möjligheten för företag att behålla sina kunder långsiktigt. Denna form av marknadsföring leder till längre kundrelationer och till lägre kostnad (Lukic, V et al. 2016). Väsentliga grunder för relationsmarknadsföring är förtroende, rättvisa, vänlighet, empati, engagemang, konflikthantering, kommunikation samt utbyte av hemligheter och kompetens (Lukic, V et al. 2016). En annan studie visar att kunder inom frisörbranschen prioriterar relationer framför tillfälliga rabatter och annonser. Lyhördhet, servicekänsla, trevlighet och att det går snabbt att få tid är exempel på de krav som finns på frisörer för att de ska vara populära hos kunder (Gunnarsson, P. et al. 2001, s. 1).
För att på ett mer strukturerat sätt hitta variabler som har en påverkan på användaracccepptansen använder denna studie sig av en känd teori för att mäta människors acceptans av
(UTAUT) och innefattar ett antal variabler, såsom ålder, kön, sociala influenser och underlättande av förhållanden. Dessa gör att konsumenten överväger att använda informationssystemet vilket i sin tur gör att människan väljer att acceptera nya informationsteknologiska lösningar (Venkatesh et. al. 2003, s. 447).
1.2. Problemformulering
I en idealisk värld kan människor använda servicetjänster utan att riskera att bli smittade av covid-19 och frisörföretag kan vara verksamma utan att riskera att gå i konkurs på grund av minskade intäkter orsakade av en pandemi. Under rådande pandemi riskerar däremot frisörsalonger och andra servicetjänster att stängas om inte nya lösningar etableras. Detta problem går att hitta i Sverige (Frisörbarometern, 2020) men även i andra länder såsom USA (Ortner, D. 2020) och Hong Kong (Tsan-Ming Choi, 2020). Problemen inom branschen uppstår när människor måste minska smittspridningen (WHO, 2021).
Det finns inga regler i Sverige om att man inte får använda frisörsalonger. Det finns anledning att tro att det är avsaknaden av kundens intentioner som är orsaken till att företagens liv riskeras. Intentionerna är baserade på samhällsläget, till exempel utifrån vilka rekommendationer som Folkhälsomyndigheten gett (Folkhälsomyndigheten, 2020).
För att utveckla system som fungerar under rådande samhällsläge behövs det kunskap för att inte hamna i situationer som vi sett uppkomma i flera delar av världen. Kunskapen behövs också för att möta de krav som pandemin resulterat i och de krav som ställs av människor på företagen att anpassa sig (de Villiers 2020; Sreelakshmi & Sangeetha, 2020; Papadopoulos et al., 2020; Spahn, 2020, s. 3). Kunskap om användaracceptans ses som en viktig del i denna anpassning. Om ingen kunskap finns saknas grund för företagen att ta beslut om marknadsföring och anpassningar för att möta kundens behov.
1.3. Syfte och forskningsfrågor
Motivet med undersökningen är att hitta vilka intentioner som finns för att använda en digital servicetjänst under och efter covid-19. De mest inflytelserika variablerna relaterat till vilja att använda systemet söks. Kunskapen ska gå att användas av entreprenörer och utvecklare inom frisörbranschen men även personer från andra branscher som rör sig mot mer digitala lösningar av olika anledningar. Syftet är att bidra till kunskapen kring digitala tjänster i en pandemi. Studien undersöker digitala frisörsalonger och specifikt Cutters genom att mäta människors användarvillighet under rådande pandemi. Målet är att genomföra en kontextuell beskrivning och därmed beskriva sammanhang och miljöer som Cutters ingår i inom definitionen av Goldkuhl (2011). Undersökningen bearbetar frågan om covid-19 har någon påverkan på människors acceptans av digitala lösningar för tjänster, specifikt för frisörsalonger. Studien kan bidra med kunskap för att besvara frågor kring covid-19s påverkan samt hur verksamheter kan erbjuda alternativa tjänster för att anpassa sig mer vid pandemier. Studien utvecklar kunskapsunderlag för nya eller redan existerande system för beställning av hårklippning. Kunskapen om vilka faktorer kunden värderar hos en frisörsalong ska gå att använda för att formulera krav på frisörsalonger. Dessa krav kan användas för att förbättra användarupplevelsen för deras kunder
och utveckla deras marknadsföring. Uppsatsen fokuserar på digitala lösningar för bokning av frisörtjänst inom servicekategorin.
Utifrån detta motiv har följande frågeställningar formulerats;
1. Vilka faktorer påverkar människor till att vilja använda den digitala frisörsalongskedjan Cutters?
2. Vilken påverkan har covid-19-pandemin på användaracceptans av Cutters?
1.4. Avgränsningar
Studien undersöker människors intentioner att använda en frisörsalong med tillhörande
informationssystem från kunders eller potentiella kunders perspektiv. Det empiriska underlaget tar hänsyn till relevanta delar enligt UTAUT-teorin och avgränsar sig därför enbart till de faktorer som UTAUT har. Avgränsningen är därför att undvika att mäta faktorer som till exempel människors längd på håret, ekonomi eller utbildning och övriga faktorer som inte har med UTAUT att göra. Urvalspopulation är svensk- och engelsktalande personer i alla åldrar då personer i alla åldrar har möjlighet att klippa sig på Cutters. Kunskapen som utvecklas i denna studie kan i första hand ses som specifik för just servicebranschen.
1.5. Kunskapsintressenter
Möjliga aktörer som kan använda sig av denna studie: ● Cutters och andra frisörsalonger
Studien är utformad för att användas av Cutters i synnerhet men också frisörsalonger i allmänhet som upplever inkomsttappet Frisörföretagarna (2020) beskriver genom att erbjuda möjlighet att utvecklas utifrån resultatet.
● Forskare inom systemvetenskap och marknadsföring
Då resultatet av studien ska visa generellt vad som gör att en frisörsalongs
informationssystem är attraktiv för olika användare blir kunskapen användbar inom forskning kring system och marknad. Denna studie skulle gå att se som en uppföljning till Lukic (2016) och Gunnarssons (2001) forskning kring vilka faktorer som är viktigast för frisörsalonger för att etablera sig på marknaden.
● Forskare och politiker som hanterar covid 19
2. Teoridel
Den här delen behandlar ramverk samt teorier som valts för att kunna utföra studien.
2.1. Ramverk
Det teoretiska ramverket för uppsatsen är huvudsakligen inom systemvetenskap och
informationssystem som används för att svara på frågeställningen. Eftersom användaracceptans är tvärvetenskapligt, det vill säga både teknologi och människors varumärkesinställning, kan detta inkluderas i diskussionen för att förklara användaracceptans.
Teoridelen inkluderar därför även begrepp inom marknadsföring för att förklara detta.
2.2. UTAUT-Modellen
Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) utarbetades av Venkatesh, Morris, Gordon Davis och Fred Davis. Teorin förklarar om ett informationssystem kommer att accepteras och användas eller inte med 70% säkerhet (Venkatesh et. al. 2003).
Modellen baserar sig på fyra stycken konstruktorer som direkt påverkar beteendeintention och användarbeteendet, samt fyra stycken moderatorer som påverkar konstruktorerna enligt forskningsmodellen (se Figur 2). Varje pil visar hävdad påverkan på variabler, exempelvis hur kön påverkar sociala influenser, som i sin tur påverkar beteendeintention. Dessa faktorer har härletts från tidigare modeller samt egna undersökningar (Venkatesh et. al. 2003).
Figur 2. Venkatesh et. al. (2003) beskriver hur moderatorerna påverkar konstruktorerna, som i sin tur påverkar beteendeintention och användarintention.
2.2.1. Konstruktorer
De fyra konstruktorerna består av Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence,och Facilitating Conditions. (förväntad prestanda, förväntad användbarhet, sociala
influenser, och underlättande förhållanden). Konstruktorerna påverkar individens inställning till beteendeavsikt och användarbeteende (Venkatesh et. al. 2003).
2.2.1.1. Förväntad prestanda
Performance Expectancy (PE) beskriver hur individer upplever att systemet klarar av att lösa en uppgift och hur väl systemet hjälper individen att genomföra en prestation. Systemets prestanda kan vara att användningen minskar tidsåtgången för uppgiften, att det ökar effektiviteten och att det upplevs som användbart (Venkatesh et al. 2003).
2.2.1.2. Förväntad användbarhet
Den förväntade användbarheten mäts av hur enkelt användarna förväntas att systemet kommer att vara att använda. Denna faktor är mest betydlig innan systemet har använts. Det har även visat sig vara mer betydligt för kvinnor vilket kan förklaras med könsroller enligt Venkatesh et. al. Enligt forskning av Minton och Schneider (1980) tenderar män att vara mer fokuserade på att lösa uppgifter. Även för äldre har förväntad användbarhet en mer betydande roll då systemet ofta kan uppfattas som komplext och svårt att använda hos dessa (Venkatesh et al. 2003).
2.2.1.3. Sociala influenser
Denna konstruktor beskriver hur individen påverkas av personer i sin omgivning som
uppmuntrar till användning av systemet. Människorna som påverkar är viktiga för individen och kan vara närstående eller vara av högre status än en själv. Användandet av systemet gör att individen uppfattar att andra uppfattar individen positivt eller negativt (Venkatesh et al. 2003). 2.2.1.4. Underlättande förhållanden
De underlättande förhållandena består av vilken infrastruktur och vilket stöd användarna tror den kommer få när den använder systemet. Här ingår även om användaren upplever att systemet passar i sin livsstil (Venkatesh et al. 2003).
2.2.2. Moderatorer
De fyra moderatorerna är Gender (kön), Age (ålder), Experience (erfarenhet) och Voluntariness of Use (frivillighet att använda). Moderatorerna påverkar konstruktorerna i den mån att individen skapar en inställning till Behavioral intention (Venkatesh et al. 2003).
2.2.2.1. Kön
Kön påverkar hur användaren bedömer svårighetsgraden av systemet. Detta kan förklaras med könsroller (e.g., Lynott and McCandless 2000; Motowidlo 1982; Wong et al. 1985). Kön antas påverka användarens förväntade prestanda, förväntade användbarhet och sociala influenser enligt UTAUT (Venkatesh et al. 2003).
2.2.2.2. Ålder
Åldern har en avgörande roll i vilken inställning användaren har innan den använt systemet. Äldre tenderar tro att systemet kommer att vara svårt att använda. Ålder anses påverka
2.2.2.3. Erfarenhet
Individens grad av erfarenhet av att använda informationssystemet och/eller erfarenhet av informationsteknologi. Erfarenhet anses påverka användarens förväntade användbarhet, sociala influenser och underlättande förhållanden (Venkatesh et. al. 2003).
2.2.2.4. Frivillighet att använda
Den upplevda känslan av frivillighet av att använda informationssystemet, med andra ord ifall man blir påtryckt eller om man använder det av fri vilja. Frivillighet att använda påverkar sociala influenser (Venkatesh et. al. 2003).
2.2.2.5. Beteendeavsikt
Ju starkare en individs beteendeavsikt att använda tekniken är desto större är chansen att det att den faktiskt kommer göra det. Beteendeavsikten påverkas av konstruktorerna och modereras av moderatorerna (Venkatesh et. al. 2003).
2.2.2.6. Användarbeteende
User intention (Användarbeteende) är individens inställning till att faktiskt använda
informationssystemet i fråga. Användarens beteende påverkas direkt av beteendeavsikt och av underlättande av förhållanden (Venkatesh et. al. 2003).
UTAUT-modellen hänvisar att användarbeteende är direkt påverkad av beteendeintention. Därför kommer denna studie således använda endast beteendeintentioner för att mäta användaracceptans, vilket alla konstruktorer och moderatorer är kopplade till.
2.2.3. Undersökningshypoteser
Då UTAUT beskriver att ett antal konstruktorer är påverkade av moderatorer förväntas
respondenternas inställning till de olika konstruktorerna att vara olika beroende på exempelvis kön och ålder. Hypoteserna svarar på frågeställningen om vilka faktorer som finns till att någon vill använda Cutters. Följande del innehåller en lista på hypoteserna.
2.2.3.1. PE (Förväntad prestanda)
Intentionerna att använda Cutters antas vara större hos individer som har en hårtyp som är lämplig att klippas på 15 minuter samt tycker att Cutters verkar vara det mest tidseffektiva alternativet. Enligt Venkatesh et al. 2003 har förväntad prestanda av ett system en mer signifikant roll hos män. Ålder har även en teoretisk inverkan på människors intentioner att använda ett teknologiskt system och kan tros stämma även på Cutters. Hypotesen för PE blir därför:
H1: Förväntad prestanda kommer ha en positiv påverkan på intentioner att använda Cutters H1a: Förväntad prestanda kommer att ha en större påverkan på mäns intentioner att använda Cutters.
H1b: Förväntad prestanda kommer att ha en större påverkan för yngre människor.
2.2.3.2. EE (Förväntad användbarhet)
Om användaren upplever Cutters som enkel att använda och som en möjlighet att spara pengar kommer kunden ha incitament att använda sig av Cutters tjänst. Venkatesh et al. (2003) menar att den förväntade användbarheten kommer att modereras av kön, ålder och erfarenhet. Särskilt att effekten kommer att vara starkare för yngre kvinnor med mindre erfarenhet och hypotesen mynnar ut i att beteendeavsikten kan påverkas av detta. Hypotesen formulas som sådan: H2: Förväntad användbarhet kommer ha en påverkan på intentioner att använda Cutters H2a: Förväntad användbarhet kommer ha en större påverkan på kvinnors intentioner att använda Cutters
H2b: Förväntad användbarhet kommer ha en större påverkan på yngre
H2c: Förväntad användbarhet kommer ha en större påverkan på mindre erfarna 2.2.3.3. SI (Sociala influenser)
Den sociala influensen kommer att påverka beteendeavsikt och kommer vara särskilt stark för kvinnor och särskilt äldre kvinnor som har låg frivillighet (Venkatesh et al. 2003).
H3: Sociala influenser kommer ha en påverkan på intentioner att använda Cutters H3a: Sociala influenser kommer ha en större påverkan på kvinnor
H3b: Sociala influenser kommer ha en större påverkan på äldre
H3c: Sociala influenser kommer ha en större påverkan på de med låg frivillighet 2.2.3.4. FC (Underlättande av förhållanden)
Ifall användaren upplever underlättande av förhållanden så påverkar det intentionerna att använda Cutters, och det kommer att vara särskilt starkt för äldre och mer erfarna användare (Venkatesh et al. 2003).
H4: Underlättande av förhållanden kommer ha en påverkan på intentioner att använda Cutters H4a: Underlättande av förhållanden kommer ha en större påverkan på äldre
H4b: Underlättande av förhållanden kommer ha en större påverkan på mer erfarna smartphoneanvändare
2.3. Synpunkter på UTAUT-modellen
Vissa kritiker, exempelvis Bagozzi (2007) menar att studier om teknologisk acceptans börjar bli för komplicerad, osammanhängande och splittrad och nämner UTAUT som ett exempel på detta. Bagozzi hävdar att han förstår tanken bakom UTAUT men att det finns för många oberoende variabler som förväntas påverka intentioner och beteenden vilket leder till att ämnet lätt blir förvirrande.
Van Raaij och Schepers (2008) kritiserar också UTAUT i sitt avseende att inte följa Ockhams rakkniv (lösningen är mer komplicerad än vad man behöver). De menar att
signifikanta koefficienter. Li (2020) håller med Van Raaij och Schepers om att högt antal moderatorer hindrar UTAUT från att lätt kunna användas som forskningsteori för empiriska studier och menar att det finns enklare modeller som går att använda.
Den teoretiska modellen har dock använts framgångsrikt i tidigare akademiska
forskningssammanhang (Koivumäki, T et al. 2008; Eckhardt, A et al. 2009; Curtis, L. 2010) i syfte att förklara hur människor accepterar informationssystem. UTAUT har visat sig vara en passande teoretisk modell för att undersöka just detta.
2.4. Andra teorier
Följande avsnitt behandlar bland annat Lazy User Theory, AIDA-modellen och Nielsens användbarhetsbegrepp.
2.4.1. Lazy user theory
Lazy user theory (Tétard, Collan 2009) som går att applicera på människors informationsbehov och val av lösningar beskriver människors vilja att använda den enklaste lösningen för att lösa en uppgift och tar hänsyn till människans behov och omständigheter. När användaren ska lösa en uppgift utgår hen från de begränsade omständigheterna, exempelvis att användaren är stressad eller avslappnad. Omständigheten gör att lösningen som användaren väljer är den enklaste för stunden. Exempelvis om användaren vill boka en tågbiljett och har planerat sedan länge att utföra resan kanske hen bokar via SJs hemsida. Ifall användaren är stressad och ska resa snabbt kanske hen bokar biljetten via SJs app på perrongen. Det är alltså “User state” som är en avgörande faktor till att användaren gör sina val.
Teorin tar hänsyn till användaren i stunden och bortser från kundsegment som är intressant för oss att undersöka. Därför har den valts att inte användas som huvudsaklig utgångspunkt för denna studie. Den är även svår att använda för att formulera kvantitativ data som går att jämföra då Lazy user theory bara tar hänsyn till en variabel, “User state”. Lazy user theory används senare i diskussionen för att förklara luckor som UTAUT eventuellt inte täcker.
2.4.2. Övriga teorier
Det finns några teorier som är värda att nämna, men är lite utanför ämnet för användaracceptans av informationssystem. Dessa är bland annat
● AIDA-modellen (Vakrasatas & Ambler, 1999) som beskriver konsumentens
köpbeslutskedja och är viktig inom marknadsföring. Konsumentens köpmönster börjar med “Awareness”, går via “Interest” och “Desirability” till “Action” vilket är köp eller användande av en tjänst. Konsumenten skapar sig först en bild om varumärket och utvecklar en insikt och uppfattning för att sedan bli övertygad och beteeindeintentionen avgörs beroende på de tidigare stegen. AIDA är som nämnt en teori som används inom företagsekonomi, men kan ändå vara värd att nämna för att förklara varumärkesacceptans och kan användas för att förklara konsumentbeteenden.
● Utility + Usability = Usefulness (Nielsen, 2012) är en samling begrepp inom
interaktionsdesign och människa-datorinteraktion som beskriver hur användbart och passande ett informationssystem är, vilket kan bidra till användarens acceptans av detsamma. Utility definierar designens funktionalitet, hur informationssystemet är designat för att kunna användas genom användaren för att lösa sina uppgifter. Usability beskriver här hur lätt systemet är att använda i att lösa sina uppgifter. Det går att dela upp i mindre komponenter som kräver ansträngning att lära sig systemet och hur effektivt det utför uppgifter. Denna komponent är viktig då det definierar själva användarupplevelsen och avgör ifall människan kommer att använda systemet eller inte. Dessa två
3. Forskningsansats och metod
Den här delen redovisar vald forskningsansats och metodval som kommer att avhandlas i uppsatsen.
3.1. Forskningsansats
Ansatsen som används är en förklarande strategi med fokus på att vara bred för att samla så många faktorer som möjligt till varför folk väljer Cutters. Respondenterna fick bara några korta frågor och svaren gick därför inte in djupare på detaljer då det inte är relevant med tanke på den valda kunskapskaraktäriseringen som är genom metoden enligt UTAUT. Eftersom UTAUT är utformad att mäta kvantitativ data anses denna ansats lämplig för studien.
Understrategin som kommer att användas är hypotestestande, vilket menas med att det finns hypoteser till orsaken eller förutsättningen och effekten (Goldkuhl, s. 29-30, 2011).
Förutsättningen är baserad på Venkatesh et al.s UTAUT-teori, vilket är individens inställning till användning av ett informationssystem. Effekten är om individen använder systemet eller inte (Venkatesh et al. 2003). I denna studie är Cutters informationssystemet och de individer som undersöks är användare och potentiella användare av den digitala servicetjänsten Cutters.
3.2. Metodval
Följande avsnitt behandlar hur enkäten som användes var konstruerad samt hur analysen genomfördes.
3.2.1. Enkäten
En kvantitativ enkätstudie enligt UTAUT genomfördes och målet var att kunna få så många svar som möjligt. Enkäten var digital och därmed underlättades spridningen över internet och delades enklast genom sociala medier, bland annat Facebook.
Eftersom Cutters är en relativt ny aktör i denna bransch kommer den kunskap som samlas in vara i samtid till när datainsamlingen görs. Målet är att uppnå minst 30 enkätsvar, vilket är en
tumregel för ett mindre projekt som detta för att kunna göra en pålitlig statistisk analys av datan enligt Oates B. J. (2005). För att hitta urvalet har självselektionsurval och bekvämlighetsurval använts. Självselektionsurval utgår från att de som undersöker lägger ut enkäten tillgänglig för alla, och att man samlar in svar från alla som har svarat. Bekvämlighetsurval är när undersökarna delar ut enkäten till människor som är bekväma för forskarna att kontakta för att delta i studien, exempelvis vänner och familj. Dessa urvalstekniker användes i denna studie då det inte finns resurser att genomföra en urvalsmetod med slumpmässigt urval. Genom att marknadsföra enkäten på olika Facebooksidor och tidslinjer fick individer av olika ålder, kön och erfarenhet möjlighet att delta i studien. Vi frågade också personer i vår närhet som vänner och bekanta att delta. Problemet med detta förfarande är att urvalet inte representerar hela populationen som är alla Cutters kunder eller potentiella kunder. Folk som valt att delta frivilligt tenderar att ha starka åsikter om ämnet och är inte en reflektion av en genomsnittlig individ (Oates, B. J., 2005). Användandet av icke-slumpmässigt urval som självselektionsurval och bekvämlighetsurval är ändå dugligt för att kunna generalisera mot populationen (Oates, B. J., 2005).
Att utföra pilotstudier är viktigt för att den slutgiltiga enkäten ska bli så tillförlitlig som möjligt. Genom att iterera enkätformuleringen kan man upptäcka felformuleringar och felaktigheter redan i ett tidigt stadium och bidrar därför till att undersökningen blir så bra som möjligt (Jansdotter, Svensson. 2002). Jansdotter och Svensson nämner två typer av metoder för att testa sin enkät. Den första genom att göra en förstudie på en begränsad mängd som exempelvis kan vara ens arbetskamrater. Respondenterna ska kunna ge feedback på enkäten. Pilotundersökning är den andra metoden och skall vara så lik den riktiga enkäten som det går.
Tre enkäter utformades i denna studie. Den första i ett förtest formulerat på svenska som inkluderade stängda frågor där respondenten kunde skriva kommentarer till enkäten i fritext. Förtestet sändes till en begränsad grupp och fick svar av fem personer som gav feedback om att korrigera stavfel med mera. Den andra enkäten som blev den huvudsakliga pilotstudien var på engelska och fick 59 svar. Den var menad som den slutgiltiga versionen men bara 9 av
svarspersonerna kände till Cutters. Dessa 9 var de enda som fick svara på UTAUT-frågorna om Cutters men detta var inte tillräckligt stort underlag för att stödja studien. Denna enkät användes som återkoppling för att skapa den tredje enkäten.
vilket motsvarar att respondenten själv väljer att läsa på Cutters hemsida. Texten om Cutters fanns på engelska och svenska och var hämtad från deras hemsida.
Språket i enkäten anpassades efter målgruppen, som både är svenskspråkiga och
engelskspråkiga. För att tillgodose detta så formulerades informationstexten om Cutters på båda språken. Då det var en relativt lång text underlättar det för respondenten att kunna läsa på det språk som den är mest bekväm med. Frågorna i enkäten ska bara kunna gå att tolkas på ett sätt och för att undvika feltolkningar och översättningsfel så valdes det att bara formulera frågorna på engelska. En förklaring till skalan inkluderades även i anslutning till frågorna med ordinal data, detta för att underlätta respondenternas värdering och undvika egna tolkningar av skalan
(Jansdotter, Svensson. 2002). Skalan går från 1 till 7 där fyra är neutralt, 1 är håller inte alls med och 7 är håller helt med.
Frågeformuläret (se bilaga 1) består av tre sektioner. I den första sektionen efterfrågas
respondentens moderatorer såsom kön, ålder och erfarenhet. Sektion 2 hanterar frågor som följer UTAUT-teorins konstruktorer, vilka är förväntad prestanda, förväntad användbarhet, sociala influenser och underlättande förhållanden. Sektion 3 avhandlar respondentens inställning till att använda Cutters före och efter Covid-19-pandemin, alltså beteendeinställningen och
användarbeteendet. Enkäten består av endast stängda frågor vilket innebär att respondenterna får välja mellan ett begränsat antal svarsalternativ (Oates et al., 2005).
3.2.2. Datatyper
Tre datatyper används i enkätformuläret för att strukturera resultaten, enligt Oates et al. 2005. ● Nominell
○ Data som beskriver kategorier och har inget numeriskt värde i sig. Denna typ av data används för att bedöma respondentens kön eller användarfrivillighet i enkäten.
● Ordinal
○ Ordinal data är nummer anordnade i en skala. I enkäten är skalan 1-7 där 1 är det lägsta värdet och 7 är det högsta. Detta för att kunna bedöma laddningen i
respondentens bedömning av ett påstående. Denna typ av data används i frågorna i enkäten som behandlar konstruktorerna PE, EE, SI, FC, BI och moderatorn erfarenhet (se tabell 1)
● Ratio
○ Ratio är data som utgår från en nollpunkt i mätskalan. I enkäten så behandlar det respondenternas ålder och utgår från värdet 0 och uppåt.
I tabell 1 visas de variabler som använts, dess definition, kopplade enkätfrågor och vilken datatyp svaret är. Frågorna presenteras i ordning enligt konstruktorernas ordning i UTAUT.
Tabell 1 Variabeldefinitioner för studien och motsvarande enkätfrågor
Konstruktor Definition Enkätfråga Datatyp
Förväntad prestanda Hur effektivt tycker individerna att Cutters fungerar
PE 1: I believe using Cutters is the most time-efficient(Due to that all haircuts are through drop-in and only takes 15 minutes)
PE 2: I believe Cutters offers all services I want at a hairdresser. (For example bleaching and coloring)
Ordinalskala, värderas från 1-7
Förväntad användbarhet Hur lätt systemet
uppfattas av användarna EE 1: I believe Cutters system is easy to use (the app)
EE 2: I predict Cutters services would save me money
EE 3: I have the resources to use Cutters services (phone, connection)
21 Sociala influenser Hur användaren påverkas
av sociala faktorer från människor som är viktiga för dem
SI 1: I believe that if people that i look up to recommends me to use Cutter I would use Cutters SI 2: If people around me(family and friends) use cutters, I would also use Cutters
SI 3 : I believe when I use cutters I reduce the risk of spreading covid-19 SI 4: I believe Cutters provides the human contact i seek from a hairdresser
Ordinalskala, värderas från 1-7
Underlättande
förhållanden Hur individen uppfattar att organisationella och tekniska infrastrukturer finns för att underlätta systemets användning
FC 1: I believe i have enough knowledge to use Cutters services
FC 2: I believe my hair type is suitable to be cut in 15 minutes
FC 3: I believe Cutters suits my lifestyle
Ordinalskala, värderas från 1-7
Beteendeintention Desto starkare en individs beteendeavsikt är att använda tekniken desto större är chansen att det att den faktiskt kommer göra det.
BI 1: I intend to use Cutters during the Covid pandemic
BI 2: I intend to use Cutters in the future(after the Covid pandemic)
Ordinalskala, värderas från 1-7
Kön Man, Kvinna, Annat,
Föredrar att inte uppge What gender are you? Nominal Ålder Antal år individen är How old are you? Ratio Erfarenhet Teknisk erfarenhet I am an experienced user
of smartphones and apps
Ordinalskala, värderas från 1-7
Användarfrivillighet Vilken grad av frivillighet det finns för individen att använda
informationssystemet.
Do you have several hairdressers to choose between?
3.2.3. Analysmetod
I analysen kommer metoder från Oates att användas för att sammanställa kvantitativ data (Oates, 2005, s.250) för att visualisera vilka värderingar som respondenterna har svarat i respektive fråga. Allokeringen illustreras med hjälp av tabeller, som är ett bra sätt att visualisera numeriska värden. För att redovisa de olika värdena så innehåller tabellen olika statistiska variabler som standardavvikelse, standardfel, medelvärde och signifikans. Standardavvikelse förklarar medelvariabiliteten i ett dataset, alltså hur stort medelavstånd det är mellan svaren. En högre standardavvikelse betyder alltså ojämnare svar och en låg standardavvikelse innebär att svaren är jämnare och att populationen är mer homogen i det avseendet. Standardfel beräknas genom att dividera standardavvikelsen med roten ur antal observationer och förklarar likt standardavvikelse hur avvikelsen tenderar att vara, men man tar här hänsyn till populationens storlek.
För att kunna ta reda på ifall det finns en relation mellan två variabler testar man dess signifikans. Signifikansen berättar om sambandet är en slump eller om det faktiskt finns en koppling mellan variablerna. För att kunna tolka signifikansen används variabeln “p”, för probability. p-värdet som kommer att användas som tröskel för ett godtagbart värde i denna uppsats är 0,1 vilket kan förklaras som att antalet slumpfall är mindre eller lika med 1/10, och att relationen mellan variablerna, alltså signifikansen är säkerställd till 90%. Signifikansgraden på 0,1 går att diskutera, eftersom 0,05 oftast används för signifikans. 0,1 är ändå acceptabelt enligt Yale (1997). För att kunna mäta signifikansen mellan två olika populationer mot samma
variabel, så kommer metoden T-Test att användas. (Oates, 2005) T-Test använder det
genomsnittliga värdet från den ena gruppen och applicerar det på den andra gruppen för att se om det finns en statistisk skillnad mellan dem och om skillnaden är slumpmässig eller inte. T-Testet som används är av typen 2-Tailed distribution.
För att analysera ett antal variablers sammankoppling så används multipel regression. Metoden kan påvisa vilka oberoende variabler som påverkar en beroende variabel. Särskilt i
sammanhanget kring ifall studien innehåller modererande variabler så är denna metod användbar (Mertens et al. 2016, s. 41). En modererande effekt innebär att en relation mellan två variabler påverkas av en tredje variabel som stärker eller ändrar den effekten. För att genomföra den multipla regressionen så kategoriseras konstruktorerna genom att enkätfrågorna slås ihop genom att ta ett medelvärde på konstruktorns tillhörande frågor efter varje respondents svar. Exempelvis PE1 + PE2 / 2 = PE. Den intressanta värdet i denna studie utifrån multipla regressionen är
Betavärdet (B) som visar hur stor påverkan varje oberoende variabler har på den beroende variabeln (Mertens et al. 2016, s. 30).
Alla moderatorerna är har binära, uppdelade i yngre eller äldre, man eller kvinna, mer erfarna eller mindre erfarna, samt frivilliga eller icke frivilliga. I avseende på moderatorerna ålder och erfarenhet så delas respondenterna upp i två jämlika grupper.
3.2.4. Motivering av metodval
undersöker studien vill att de ska svara. Dessutom får individerna som svarar garanterat exakt samma formulerade frågor.
UTAUT-studier använder enkäter som genererar kvantitativ data för att sedan dra slutsatser om acceptansen av ett informationssystem. Därför var det i denna studie, som är baserad i UTAUT, lämpligt att använda samma tillvägagångssätt.
Det metodval som valts medför ett antal felkällor. De respondenter som svarar på enkäten kanske medvetet eller omedvetet slarvar med att svara på enkäten. Vissa av enkätsvaren riskerar därför att bli verklighetsfrånkopplade. En annan felkälla är att folk som bildar sin första uppfattning om Cutters har olika bra läsförmåga och därför får olika intryck av vad Cutters är genom att läsa texten. Detta skulle kunna innebära att svaren från den respondenten inte skulle höra ihop med Cutters.
En annan möjlig faktor är att den enda information respondenten får om Cutters är den från Cutters själva, då texterna vi valt är hämtade från deras hemsida. Detta medför att om respondenten väljer att blint tolka Cutters såsom Cutters själva vill bli uppfattade, får
respondenten en partisk bild av Cutters. Denna felkälla hade kunnat minskas om vi till exempel lämnade ett antal omdömen om frisörsalongen som inte delade samma bild av Cutters som dom själva. Konsekvenserna skulle kunna vara att respondenterna svarar högre på frågorna om till exempel att Cutters minskar smittspridningen, något Cutters själva bedömer att de gör (se. Bilaga 1).
En ytterligare felkälla är att vi ofrivilligt har lämnat utrymme för att samma person kan svara flera gånger på enkäten. Enkäten sparar inga e-postadresser från respondenterna för att kunna säkerställa individernas anonymitet. Detta leder dock till att en individ kan svara flera gånger utan att behöva ange en ny e-postadress. Flera svar från samma individ skulle beroende på vad individen väljer att svara, ge effekt i vårt resultat. Skulle till exempel individen svara likadant två eller fler gånger skulle standardavvikelsen minska och medelvärdet bli mer likt det personen svarar. Det antas dock att samma respondent inte har svarat flera gånger.
Det finns en förvirring kring frivillighet av användande, då vi inte ser att det finns ett tvång att använda en viss frisörsalong. Därför är denna moderatorn svår att formulera som en fråga som inte går att misstolkas. Denna fråga är en felkälla som ska behandlas med försiktighet.
Jämförelsevis så kan man i perspektiv ställa användandet av tågbiljetter; för att åka tåg måste man använda SJ, för att använda SJ så måste man använda SJs app och frivilligheten är förhållandevis låg. I Cutters fall så finns det andra frisörkedjor som kunden kan välja emellan. I respondenternas intention att använda Cutters finns även där en felkälla. Ifall respondenten inte bor i en stad som har Cutters tillgängligt så minskar möjligheten för den att använda detsamma. Vi ser det som osannolikt att en konsument som bor långt ifrån en Cutterssalong skulle ta sig till en specifik stad enbart för att klippa sig. Det finns en möjlighet att konsumenten befinner sig i den specifika staden med Cutters tillgängligt, och kan på så vis få möjlighet att besöka salongen ändå.
3.3. Forskningsprocess / tillvägagångssätt
Forskningsparadigmet som används i denna uppsats är interpretivism, vilket baserar sig på att förstå sociala kontexter samt hur människor beter sig i olika miljöer och av olika influenser. Definitioner av forskningsparadigm har hämtats från Oates, B. J. “Researching Information Systems and Computing” (2005).
Alla respondenter i denna studie har sina egna perspektiv och upplevelser vilket innebär att det inte finns några absoluta sanningar i det som undersöks. Interpretivistiska undersökningar har som syfte att förstå människor i sitt vardagliga liv. Undersökningen tar även hänsyn till den oneutrala positionen undersökarna i sig har (Oates, B. J., 2005). Om en person menar att dess inställning till Cutters grundar sig i att de vill undvika trängsel, men det istället handlar om dess tålamod att vänta i kö, går det inte att förneka denna persons subjektiva sanning. Alla dessa karaktärsdrag i undersökningen utgör sammanlagt grunden för ett interpretivistiskt
4. Empiri
Den här delen redovisar den empiriska insamlingen, som innefattar det insamlade materialet av enkätundersökningen.
4.1. Presentation av empiri
Totalt svarade 44 personer på enkäten, vilket överträffar målet som är 30 personer. Vi ser en stor variation hos respondenterna i avseende åldrar, men de flesta respondenterna är i 20-årsåldern.
4.1.1. Redogörelse av icke-ordinaldata
Nedanför redogörs resultaten från data som är icke-ordinal. I detta sammanhang är det respondenternas kön, ålder och användarfrivillighet.
4.1.1.1. Respondenternas kön (nominal)
Respondenterna består av 20 stycken kvinnor (52,3%) och 23 stycken män (45,5%) män. En respondent uppger att hen tillhör en könsidentitet av annat slag, vilket inte kommer att användas som statistiskt underlag då segmentet är för litet.
4.1.1.2. Respondenternas ålder (ratio)
I tabell 2 redovisas antal respondenter av varje ålder och hur stor del det är av alla 44 respondenter. Åldersintervallet på respondenterna är mellan 17 och 56 år. Medianvärdet på respondenternas ålder är 22 år. Eftersom att medianen i åldersintervallet är 22 år och ingen respondent uppger att hen är 22 så leder detta till att den yngre gruppen i vår studie blir 17-22 (50% av respondenterna) och äldre 23-56 (50% av respondenterna).
Tabell 2 Respondenternas ålder samt antal och procentandelar av den totala samplingen.
Ålder Antal respondenter Procentandel
4.1.1.3. Respondenternas frivillighet av användande (nominal)
72,7% av 44 respondenter svarar att de har flera frisörföretag att välja mellan. Resterande 27,3% svarar nej. Detta betecknar respondentens frivillighet av användande.
4.1.2. Respondents relation till Cutters (nominal)
I enkätfrågan om respondenternas förkunskap om varumärket Cutters svarar 6,8% att de har provat Cutters flera gånger, 11,4% att de provat det en gång, 31,8% att de hört talas om Cutters men aldrig provat det och 50% att de inte är bekanta med varumärket.
4.1.3. Sammanställning av kön som moderator
I tabell 3 redovisas och jämförs medelvärden på svaren mellan män och kvinnor på respektive fråga. Positiv medeldifferens betyder högre värde för män och vice versa. Det noteras en
signifikans på enkätfråga FC 1, i tabellen fetmarkerad text. Respondenter med annat kön än man eller kvinna har exkluderats då samplingen är för liten (en person).
Tabell 3 Jämförelse av enkätsvar baserat på kön med statistiska beräkningar
Enkätfråga Kön, (N) Medelvärde Medelvärdesdif
4.1.4. Sammanställning av ålder som moderator
I tabell 4 redovisas och jämförs medelvärden på svaren från de yngre (17-22) och äldre (23-56) för respektive fråga. Positiv medeldifferens betyder högre värde för yngre och vice versa. Frågan med en godkänd signifikans är förväntad användbarhet 3 (EE 3) markerad i fetstil.
Tabell 4 Jämförelse av enkätsvar baserat på ålder med statistiska beräkningar
29
Ålder Medelvärde Medeldifferens Std. Av. Std. fel Signifikans
4.1.5. Sammanställning av erfarenhet som moderator
Tabell 5 redovisar och jämför svaren mellan respondenterna med högre och lägre erfarna
användare av smartphones på respektive fråga. En positiv medeldifferens betyder högre värde för gruppen med högre erfarenhet och vice versa. Då antalet respondenter har svarat höga värden på frågan om upplevd erfarenhet så är medianvärdet 7. Detta gör att kategoriseringen mellan erfarna användare ansätts med värdet 7 och mindre erfarna användare ansätts med 6 eller mindre. En godkänd signifikans hittades på enkätfrågorna EE 3 och FC 1.
Tabell 5 Jämförelse av enkätsvar baserat på erfarenhet av mobiltelefoner med statistiska beräkningar
Enkätfråga Erfarenhet Medelvärde Medeldifferens Std. Av. Std. fel Signifikans
4.1.6. Sammanställning av frivillighet av användande som moderator
Tabell 6 redovisar och jämför medelvärden hos grupperna frivilliga och ej frivilliga användare av en specifik frisörsalong. En positiv medeldifferens betyder ett högre värde för gruppen med högre frivillighet och vice versa. Sammanställningen visar en signifikans på frågan EE 2, vilken är fetmarkerad.
Tabell 6 Jämförelse av enkätsvar baserat på frivillighet med statistiska beräkningar
4.1.7. Sammanfattning av signifikanta konstruktorer och moderatorer
Tabell 7 redogör vilka enkätfrågor i vilka det finns en signifikans. Frågorna listas med en genomgång av enkätfrågan med tillhörande konstruktor, sammanfattning av resultatet och medeldifferensen. Tabell 7 redogör att det finns en signifikant skillnad på enkätfrågorna FC 1 (med moderatorerna kön och erfarenhet), EE 2 (med moderatorn frivillighet av användande) och EE 3 (med moderatorerna ålder och erfarenhet).
Tabell 7 De frågor som det funnits en signifikant skillnad mellan två grupper inom samma moderator
4.2. Konstruktorernas påverkan på användarbeteende
4.2.1. Beteendeintention under covid-19-pandemin
Av de 44 respondenterna som svarat på enkäten uppger 5 stycken (11,4%) att de har en positiv inställning att använda Cutters under covid-19-pandemin. 8 stycken är neutrala (18,2%) och 31 stycken är negativa (70,5%). Tabell 8 redogör medelvärden på svaren från respondenter med olika beteendeintentioner under covid-19-pandemin. Beteendeintentionens värde (BI 1) presenteras från högt till lågt genom kolumnerna (I), (J) och (K). Därefter jämförs
medeldifferens och signifikans för respektive fråga mellan de med olika intentioner att använda Cutters. BI 2 Frivilliga Ej Frivilliga 3,469 3,250 0,219 1,951 2,094 0,345 0,605 0,7568
Enkätfråga / Konstruktor Sammanfattning Medeldifferens
FC 1: “ I believe i have enough
knowledge to use Cutters services”
Män tror sig ha tillräcklig kunskap om Cutters. Respondenter med högre erfarenhet tror sig ha tillräcklig kunskap för att använda Cutters.
0,867
0,908
EE 2: “I predict Cutters services would save me money”
Respondenter som ej är frivilliga användare anser att Cutters tjänst skulle spara dem pengar.
1,125
EE 3: “I have the resources to use Cutters services (phone, connection)
Yngre respondenter anser att de har resurserna som krävs för att använda Cutters.
Mer erfarna respondenter anser att de har resurserna som krävs för att använda Cutters
0,364
BI 1 > 4 motsvarar en positiv inställning till att använda Cutters under covid-19 och är ett värde över den neutrala inställningen på fyra. BI = 4 har en neutral inställning och BI < 4 har en negativ inställning till att använda Cutters under covid-19, eftersom det är ett värde under fyra i enlighet med svarsskalan som användes i enkäten.
Gruppernas medelvärden i de olika frågorna ställs mot varandra. De jämförelser med en signifikans under 0,1 ses som godtagbara och är markerade med fet stil.
Tabell 8 Jämförelse av olika inställda till att använda Cutters under covid-19 med statistiska beräkningar
Det finns signifikanta indikationer på många konstruktorer när man granskar enkätfrågorna mot de tre representerade grupperna av beteendeintentionsvärde i tabell 8. Generellt kan man dra slutsatsen att ifall respondenterna har svarat ett högt värde på enkätfrågorna som berör
konstruktorerna, så svarar man ett högt värde vad gäller inställningen att använda Cutters under covid-19 och motsatt effekt om respondenten svarar låga värden. Nästan alla konstruktorer är signifikanta vad gäller positiv mot negativ beteendeintention, förutom två stycken inom kategorin sociala influenser.
4.2.2. Beteendeintention efter covid-19-pandemin
Tabell 9 redogör likt tabell 8 medelvärden på svaren från respondenter med olika
beteendeintentioner fast här efter covid-19-pandemin. 12 respondenter (27,3%) uppger att de är positivt inställda till att använda Cutters efter covid-19-pandemin, 11 stycken är neutrala (25%) och 21 stycken är negativt inställda (47,7%).
BI 2 > 4 motsvarar en positiv inställning till att använda Cutters efter covid-19 och är ett värde över den neutrala inställningen på fyra. BI 2 = 4 har en neutral inställning och BI 2 < 4 har en negativ inställning till att använda Cutters efter dito eftersom det är ett värde under fyra. Detta i enlighet med svarsskalan som användes i enkäten. Anledningen att inte ställa grupperna med neutral inställning mot de med negativ inställning är samma som vid tabell 8 ovan.
Gruppernas medelvärden i de olika frågorna ställs mot varandra. De jämförelser med en signifikans under 0,1 ses som godtagbara och är markerade med fet stil.
Tabell 9 Jämförelse av olika positivt inställda till att använda Cutters efter covid-19 med statistiska beräkningar
Tabell 9 visar att det finns signifikanta indikationer på nästan alla enkätfrågor mellan grupperna med positiv beteendeintention och negativ beteendeintention att använda Cutters efter covid-19. De enkätfrågorna som skiljer sig är EE 3, FC 1 och FC 2.
4.2.3. Samband mellan beteendeintention under och efter covid-19-pandemin
Medeldifferensen mellan respondenternas svar på om de har intentioner att använda Cutters under covid-19-pandemin (BI 1) och efter (BI 2) är 0,703 med en signifikans på 0,052 (p<0,1). Signifikansen är under tröskelvärdet och skillnaden är därmed signifikant. Standardavvikelsen är 1,921 för BI 1 och 1,969 för BI 2.4.3. Konstruktorer och moderatorers inverkan på beteendeintention
En multipel regression utfördes på moderatorerna och konstruktorerna för BI 1 som ärrespondentens villighet att använda den digitala servicetjänsten Cutters under rådande pandemi.
Figur 3, regressionsanalys på beteendeintention under covid-19
I figur 3 är moderatorerna och konstruktorerna ansatta som oberoende variabler, och BI 1 är den beroende variabeln. Resultatet visar att konstanten, förväntad användbarhet (EE), sociala
influenser (SI) och underlättande förhållanden (FC) är signifikanta för BI 1. Tre av fyra
konstruktorer är därmed under tröskelvärdet 0,1. De har följande B-värden; Constant = -4,648; EE = 0,707; SI = 0,478; FC = 0,451;
Figur 4, regressionsanalys på beteendeintention efter covid-19
5. Avslutande del
I det avslutande kapitlet analyseras och diskuteras all empiri som presenterats i föregående empiridelen. Först besvaras frågeställningarna utifrån en analys av respondenternas svar och hypotesernas validitet utvärderas. Vidare diskuteras resultatet baserat på tidigare forskning. Slutligen kommer ett förslag på fortsatta studier och ett slutord.
5.1. Analys
Denna studie har undersökt vilka faktorer som gör att en person har intentioner att använda Cutters med utgångspunkt från UTAUT-modellen. Under rådande pandemi har även covid-19 varit en möjlig faktor till varför någons intentioner skulle kunna ha förändrats. Därför har denna studies syfte även varit att undersöka detta vidare. Följande sektioner besvarar de två
frågeställningarna.
5.1.1. De faktorer som påverkar människor att få en positiv inställning till att
använda Cutters
De respondenter som ställt sig allmänt positivt till att använda Cutters har i genomsnitt svarat högre värde på alla enkätfrågor som berör konstruktorerna jämfört med de som varit negativa till att använda Cutters. Även de som ställde sig neutralt till om de kommer använda
frisörsalongskedjan har gett högre svar än de som inte tänker använda Cutters. Värt att notera är att bara hos vissa av dessa faktorer har skillnaden varit signifikant (de med fetmarkerat
signifikansvärde i tabell 8 (s. 33) och 9 (s. 34)). Frågorna var utformade på så sätt att högre svar betyder en enligt UTAUT större motivering att tänka sig använda informationssystemet. De faktorer som det finns störst skillnad på mellan positivt och negativt inställda personer kommer användas som förklaring till varför de valt Cutters.
Utifrån datan i tabell 8 (s. 33) går det att dra följande slutsatser. Medeldifferensen mellan dem som har en negativ och positiv inställning skrivs inom parenteser; de som planerar att använda Cutters under covid-19 har svarat högre på frågorna om förväntad prestanda. Respondenterna tror mer på att Cutters hade sparat dem tid (+2,387) och tycker även Cutters erbjuder alla tjänster de vill ha hos en frisörsalong (+1,652). De har svarat över fyra vilket innebär att de tycker
Cutters är ett tidseffektivt val, till skillnad från de som inte tror sig komma använda Cutters. De har även svarat högre på frågorna om förväntad användbarhet. De tror Cutters är enkelt att använda (+1,277), sparar dem pengar (+2,290) och att de har resurserna för att använda Cutters (+0,258). En del av de som inte planerar att använda Cutters under covid-19 tror sig alltså inte vara säkra på om de har de resurser som krävs för att använda Cutters såsom smartphone och internetuppkoppling. De som planerar att använda Cutters under pandemin anser sig även få den mänskliga kontakt de söker hos en frisörsalong från Cutters (+1,794).
De som har intentioner att använda Cutters under covid-19-pandemin svarar högre på underlättande förhållanden. De uppfattar att de har tillräckligt med kunskap för att använda Cutters (+0,768), har en hårtyp som passar sig att bli klippt på 15 minuter (+2,477) och tycker att Cutters passar deras livsstil (+3,097). Liknande slutsatser går att dra för dem som svarar att de kommer använda Cutters efter covid-19. Dock finns ingen signifikant skillnad på om de har resurserna eller inte; samma sak för om de har kunskapen och att Cutters passar deras livsstil. De
tre största faktorerna jämfört med de som inte kommer använda Cutters är utifrån denna studie med en signifikans under 0,1; om Cutters passar in i din livsstil, om du har en passande hårfrisyr och om Cutters sparar dig tid.
Genom att jämföra de olika segmentens inställning mot konstruktorerna kan man dra slutsatser av hur beteendeintentionen gentemot Cutters är beroende på moderatorernas påverkan.
Respondenterna delades upp i olika segment enligt listade moderatorer (Tabell 1, s. 20-21) som exempelvis unga, äldre, män, kvinnor, hög och låg erfarenhet av mobiltelefoner och frivillighet av användande. En signifikant påverkan av moderatorerna på någon av konstruktorerna enligt ställda hypoteser finns bara att hitta för hypoteserna H2b och H2c, alltså påståendet att förväntad användbarhet kommer att ha en större påverkan på yngre, och att förväntad användbarhet
kommer att ha en större påverkan på mindre erfarna användare. Den enda enkätfrågan där detta i fråga stämde var för EE 3, att användaren har resurserna som krävs för att använda Cutters tjänster. För resten av hypoteserna kopplade till moderatorerna blev resultatet ej godtagbart, då ingen signifikans påvisades. Utöver ställda hypoteser går det att notera att signifikanta
indikationer uppmättes som att kön har en påverkan på FC1, som är att män svarar högre på att de har kunskapen att använda Cutters. På EE3 svarar äldre lägre på att de har resurserna som krävs för att använda Cutters. På samma fråga svarar de med mindre erfarenhet att de heller inte anser att de har resurserna som krävs. På FC1, alltså ifall de har kunskapen som krävs för att använda Cutters tjänster svarar de med mindre erfarenhet lägre. På frågan EE2 svarar ej frivilliga högre än frivilliga på att de anser att Cutters sparar dem pengar.
Den multipla regressionen som utfördes (Figur 3 och 4, s. 35-36) påvisade följande; Ett övervägande antal konstruktorer har som förväntat en påverkan på användares intentioner. För BI 1, respondentens intention att använda Cutters under covid-19-pandemin, har alla en signifikans på under 0,1 förutom förväntad prestanda. De tre signifikanta är EE, om Cutters uppfattas vara lätt att använda, SI, hur mycket användaren påverkas av sociala faktorer och FC, hur många underlättande förhållanden det finns för att kunna använda Cutters. Alla dessa tre har en positiv påverkan varav förväntad användbarhet är störst (EE = 0,707). För BI 2, intention att använda Cutters efter covid-19-pandemin, är endast EE och SI signifikanta. Frivillighet av användning är den enda moderatorn som har en påverkan på intentioner vilket betyder att
känslan av att du har flera frisörsalonger att välja på har en påverkan på om du kommer använda Cutters eller inte.
Tabell 10 Test på hypotesernas validitet
39
Hypotes Godtagbar / Ej godtagbar
H1: Förväntad prestanda kommer ha en positiv påverkan på intentioner att använda Cutters
H1a: Förväntad prestanda kommer att ha en större påverkan på mäns intentioner att använda Cutters.
H1b: Förväntad prestanda kommer att ha en större påverkan för yngre människor.
H1: godtagbar
H1a: ej godtagbar
H1b: ej godtagbar
H2: Förväntad användbarhet kommer ha en påverkan på intentioner att använda Cutters H2a: Förväntad användbarhet kommer ha en större påverkan på kvinnors intentioner att använda Cutters
H2b: Förväntad användbarhet kommer ha en större påverkan på yngre
H2c: Förväntad användbarhet kommer ha en större påverkan på mindre erfarna
H2: godtagbar
H2a: ej godtagbar
H2b: godtagbar för EE 3
H2c: godtagbar för EE 3
H3: Sociala influenser kommer ha en
påverkan på intentioner att använda Cutters H3a: Sociala influenser kommer ha en större påverkan på kvinnor
H3b: Sociala influenser kommer ha en större påverkan på äldre
H3c: Sociala influenser kommer ha en större påverkan på de med låg frivillighet
H3: godtagbar
H3a: ej godtagbar
H3b: ej godtagbar
H3c: ej godtagbar
H4: Underlättande av förhållanden kommer ha en påverkan på intentioner att använda Cutters
