Uppsala universitet, Företagsekonomiska institutionen Kandidatuppsats, Marknadsföring Ht 2009
Handledare: Peter Thilenius 2010-01-07
FÖRÄNDRAS KÖPMÖNSTRET PÅ INTERNET JÄMFÖRT MED BUTIK?
– en studie av resebyrån Ticket
Denna uppsats undersöker köpmönster och lojalitetsnivåer hos Tickets kunder på Internet jämfört med butik och hur det har förändrats över tid. Resor är en av de mest frekventa pro- dukter som säljs på Internet i Sverige, därför har vi valt att studera ett företag i resebranschen.
I vår studie har vi delat upp befintliga aktiva kunder i Tickets kunddatabas i en egen modell för att kunna mäta lojalitetsnivån samt se köpmönster. Vårt resultat visar att det skett stora förändringar bara de tre senaste åren. Fler kunder väljer oftare att köpa resor på Internet och Internet har den största lojalitetsnivån i dagsläget. Butikskunderna däremot minskar i antal och även Tickets totala kundstock, något som vi tycker visar en problematik hos Ticket. Hu- ruvida ett företag kan använda sig av samma strategier på Internet som i butik låter vi vara osagt men vi tror att mer och utökad forskning krävs vad gäller lojala kunder. Lojala kunder är viktiga för företaget då detta ger ökade intäkter och att skaffa nya kunder är dyrt i exem- pelvis marknadsföringskostnader.
Nyckelord: Köpmönster, lojalitetsnivå, e-handel
i lever i en dynamisk värld där den teknologiska utvecklingen medfört flera förändringar i sam- hället de senaste årtiondena.
Ledordet för de största föränd- ringarna som vi kan se är kom- munikation, där teknologins evo- lution fört med sig mobiltelefoner, Internet och kombinationen av dessa två; mobilt- Internet. Vart vi befinner oss i världen är i dagsläget mindre betydelsefullt för kom- munikationen. Om vi reser inom Sverige eller till utlandet, kan vi hålla kontakten med människor via Internet och mobilen.
Vi kan arbeta på de flesta ställen om förut- sättningen är goda kommunikationsmöjlig- heter inom företaget eller med kunder. Det är främst Internet som gjort detta möjligt och många har idag valet att arbeta och studera hemifrån eller på längre distans. I Sverige hade 78 procent av befolkningen tillgång till Internet i sitt hem när den na-
tionella resvaneundersökningen, RES (2007) genomfördes mellan 2005-2006, och 74 procent hade då tillgång till en fast uppkoppling. Mer än hälften av befolk- ningen, 62 procent, använde år 2006 Inter- net dagligen. (Andelen personer som aldrig använt Internet uppgick då till 15 procent).
50 procent av svenskarna uppgav att de under 2006 handlat regelbundet eller någon gång över Internet (Arnberg, 2006, s.22).
Således användes Internet av större delen av den svenska befolkningen och hälften av befolkningen utförde även ett eller flera Internetköp under år 2006.
Runt millenniumskiftet fanns en hög tilltro på Internet och e-handeln. Investerare sat- sade mycket pengar i Internetlösningar och Internetföretag, dock slutade många före- tag i konkurs efter IT-kraschen (Arnberg, 2006, s.7). Ett flertal e-handelsföretag överlevde dock och många har därefter
V
ALEXANDRA ANSTRELL ·AURORA ERIKSSON tillkommit. De senaste åren har e-handeln
slagit rekord, då omsättningen är högre och företagen fler än någonsin (Arnberg m.fl., 2006, s.9; E-barometern, 2008). Idag säljs det mesta över Internet och företag som bedriver försäljning över Internet finns re- presenterade i de flesta branscher. Det finns såväl renodlade e-handelsföretag som traditionella handelsföretag som har lagt till e-handel som försäljningskanal. (Arn- berg, 2006, s.10). E-handelns försäljning uppgick till 20,4 miljarder under helåret 2008, en ökning med 15 procent jämfört med 2007 (E-barometern, 2008). Många företag investerade under 00-talets början stora summor i Internet och i olika e- handelslösningar, detta medförde att 83 procent av alla svenska detaljhandelsföre- tag hade tillgång till Internet år 2003, det ska dock tilläggas att de använde Internet i olika syften (Hedlund, 2003:b, s.1). Vi kan förmodligen anta att än fler företag har till- gång till Internet idag sju år senare. Fram- gångsfaktorerna som gjort att Internethan- deln är på väg uppåt igen efter it-kraschen är bland annat den tekniska utvecklingen.
Fler hushåll och arbetsplatser har idag snabbare modem och bredband vilket gör att det inte längre är lika tidskrävande att använda Internet som tidigare. Företagen kan även dra lärdomar av tidigare misstag och konsumenterna är mer Internetmogna.
Många känner även någon bekant som handlar via Internet och kan lättare få tips och råd. (Arnberg m.fl., 2006, s.7) E- handeln ökade alltså med 15 procent från år 2007 till 2008 och vi ställer oss frågan om kommunikationen mellan människor och företag har påbörjat en förändring un- der 00-talet. De första åren under 00-talet var förvisso inte några lätta överlevnads år för e-handelsföretagen, men faktum kvar- står att några överlevde trots krisen och fler e-handelsföretag har tillkommit inom olika branscher. Det vi funderar över, i och med denna utveckling, är hur relationerna mel- lan kunder och företagen har förändrats.
Att företag kan behålla sina kunder är van- ligtvis en indikator på lönsamhet för före- tagen då en ökning av kundkapitalet med endast fem procent har visat sig höja lön-
samheten med 20 till 25 procent eller än mer (Boyer & Hult, 2009, s.570; Oliver, 1999, s.33). Om företag har ett stort kundkapital kan detta minska osäker- heten för bland annat kommande kassaflö- de, val av strategier, ökad försäljning och reducerade kostnader (Sällberg, 2004;
Rowley, 2005, s.574). Även Fornell (2007, s.186) förklarar i modellen ”den nöjda kunden” att 80 procent av ett före- tags intäkter kommer från återkommande kunder och 20 procent från nya. Det som påverkar kundens återköpsgrad är lojalitet och bytesbarriärer enligt Fornell (2007, s.186), där kundlojalitet står som den en- skilt största faktorn för återköp. Kundloja- litet uppstår i sin tur från kundtillfredstäl- lelse, anser Fornell (2007, s.188). Detta tycker vi belyser hur viktigt det är för före- tag med lojala kunder. Det är dock en ut- maning att leda lojalitetsskapandet hos ett företag idag med exempelvis mognande marknader, snabb produktutveckling och - förnyelse, hög konkurrens och globala marknader (Dick & Basu, 1994, s. 99).
Med utgångspunkten i en diskussion om kommunikation, Internet, e-handel och lo- jalitet vill vi nu redogöra för (1) hur vi kan förstå kundbeteende (köpmönster), samt (2) vilken förändring i kundbeteende som hittills kunnat uttydas med bakgrund av Internet, men vi vill också kort diskutera (3) vilka kundbeteenden som eventuellt kan utvecklas i framtiden. Allt detta för att öka förståelsen för vår studie.
B AKGRUND
Kotlers slutsatser från artikeln ”Behavioral
models for analyzing buyers ” från år 1965
är lika aktuella nu som då. Kotler tydliggör
att i modern tid har relationen mellan köpa-
re och säljare förändrats avsevärt i jämfö-
relse med hur det historiskt har sett ut. Ti-
digare hade producenten/säljaren oftast
själv kontakt med sina kunder och kunde
vid beställningar, produktresonemang eller
köp avgöra kundernas behov. Från indust- rialiseringens början till nutid har företagen växt betydligt i storlek både över markna- der och över landsgränser. Företags- och marknadsutvecklingen har gjort att de som tar beslut om hur kundmöten ska se ut är långt ifrån kunden. Kotler nämner redan i sin artikel från 1965 att beslutsfattare an- vänder mer pengar än någonsin för att för- stå sina kunder. (Kotler, 1965, s.37). Något som vi tror även är jämförbart med dagens situation. Det svåraste för företag och säl- jare att utröna är varför kunder köper och vad det är som egentligen påverkar dem.
Kotler (1965) diskuterar i sin artikel hur kundernas beteende kan förklaras utifrån ett flertal modeller från olika forsknings- områden. Han klargör att kundens psyke (huvud) inte är en totalt ”svart låda” som vi inte vet något om. Kotler (1965, s.45) ser flera faktorer som påverkar kundernas köpbeteende; olika ekonomiska förutsätt- ningar och pris, beräknandet av värde, vana (där tidigare tillfredställelse påver- kar), kunden vill tillfredställa sina behov, kunden påverkas av människor i sin om- givning, kunden agerar för egenvinning, men kan även kombinera detta med andras behov. Kunden agerar alltså utifrån ett fler- tal olika anledningar inför och i sin köpsi- tuation. I dagens samhälle har Internet in- tagit en stark position som verktyg när kunder i förväg värderar sina köp. Konsu- menter använder i hög grad Internet för att söka information om varor/tjänster för att sedan handla i den fysiska butiken (Svensk handel, 2008). På Internet kan vi göra det mesta idag som exempelvis att beställa kläder, utföra banktransaktioner, boka bio- biljetter, köpa resor, prata med vänner samt söka information för att nämna några möj- ligheter. Det finns Internetsidor som jäm- för produkter exempelvis Pricerunner och det finns forum på Internet där det mesta går att diskutera, allt från läkemedel till husdjur. Clemons (2009, s.17) framför att Internet idag är samhällets mest frigjorda massmedia kanal och för att citera honom;
”Internet ger det största ut- budet av underhållning och
information inom alla tänk- bara områden, med alla olika grader av formalitet, på begäran. Internet är den bästa och mest betrodda källa vid sökandet av in- formation om annonserade produkter vad gäller pris, utbud, tillgänglighet och om produkten möter behoven, genom virtuella samtalsrum, professionella recensioner, recensioner från bekanta.
1”
Källa; Clemons, E. 2009, s.17. ”Business models for monetizing Internet applications and websites:
experience, theory and predictions"
Konsumenter kan alltså ta del av ett enormt informationsflöde på Internet och söker gärna informationen själva. Vi kommer nu kort diskutera vilka konsekvenser detta kan få för kundernas beteende och för aktiva e- handels företag.
Några av de faktorer som styr kundbeteen- det som Kotler (1965) nämnde i sin bete- endeanalys var att kunden agerar efter pris, vana och människor i sin omgivning. Om prisjämförelser på Internet idag är ett knapptryck bort så kan det påverka kundlo- jaliteten. Kunder kan i större utsträckning söka efter det billigaste istället för att vän- da sig till ett företag där de brukar handla.
Kunder kan möjligtvis även snabbare för- ändra sitt köpbeteende då de genererar fler kontakter på Internet med andra företag och kunder. När det är lätt att hitta olika
1 Clemons, E. 2009, s.17. ”It provides the greatest
array of entertainment and information, on any subject, with any degree of formality, on demand.
And it is best and the most trusted source of com-
mercial product information on cost, selection,
avability and suitability, using community content,
professional review and peer reviews.”
ALEXANDRA ANSTRELL ·AURORA ERIKSSON återförsäljare på Internet kan vi också fråga
oss om kunder hinner bygga upp ett vane- mässigt beteende hos ett företag. Paviou och Flygenson (2006) förklarar i sin artikel
”Understanding and predicting electronic commerce adoption: an extension of the theory of planned behavior” hur vi bättre ska kunna förstå konsumenternas beteende på Internet genom att expandera Ajzen modell från 1991, ”teorin om planerat be- teende”, med några ytterligare variabler.
De kommer bland annat fram till att det finns två framträdande beteenden på Inter- net från kundernas sida, det är att söka in- formation om produkter och att köpa pro- dukter. Paviou och Flygenson (2006, s.131-132) länkar även samman dessa två beteenden. Om en kund söker information på en hemsida påverkar det köp från den hemsidan positivt. Avsikten att handla från en hemsida påverkar i sin tur informations- sökning på den hemsidan positivt. De ser alltså inte e-handeln som endast en aspekt där själva köpet är det enda som räknas.
Paviou och Flygenson (2006, s.132) anser att informationsutbytet är minst lika viktigt som köpet. Med detta sagt borde det bety- da att utformningen av informationen på hemsidan är av yttersta vikt för både före- taget och kunden. Om information är vä- gen till köp i många fall, så kanske detta även innebär en väg till återkommande köp. Paviou och Flygensons (2006) diskus- sion kan utmynna i ett antagande att om en kund har fått bra information och genom- fört ett bra köp, så kommer kunden åter.
Något som kan vara en nackdel för företa- gen men en fördel för kunderna är att In- ternet har reducerat bytesbarriärerna. Boy- er och Hult skriver i sin artikel från 2005 att kostnaden för att söka eller byta mellan olika återförsäljare har blivit kraftigt redu- cerad på grund utav Internet (alltså att by- tesbarriärerna reducerats) (Boyer & Hult, 2005, s.570). Därför menar de att det är viktigt för företag idag att hitta nya meto- der för att behålla sina kunder, antingen genom bättre produktkvalitet eller enklare köpsituation (Boyer & Hult, 2005, s.570).
Kundnöjdhet skapas i traditionell butik
som en del av kundmötet med försäljaren.
På Internet försvinner detta möte och er- sätts istället av en hemsida och dess infor- mationsutbud (Chang & Chen, 2009, s.411). Detta kan göra att företag måste förändra sina strategier för att möta sina kunder på bästa sätt. Ett flertal författare anser att forskningen kring hur kundernas beteende på Internet ser ut är begränsad och behöver ytterligare undersökningar (Paviou & Flygenson, 2006, s.115-116;
Chang & Chen, 2009, s.411; Sörhammar, 2008). Boyer och Hult (2005) anser även att det är nödvändigt att undersöka närmare hur företag kan få fler återkommande kun- der på Internet.
Vi har hittills gett en kort bakgrund för hur Internet användningen sett ut i Sverige och ungefär hur stor del av befolkningen som genomfört ett köp över Internet år 2006. Vi har även diskuterat åsikter från olika för- fattare rörande beteende, Internet och e- handel. Detta för att ge en inblick i det större område vår undersökning kommer att befinna sig i. Som sagt har e-handeln under de senaste åren slagit rekord, då om- sättningen är högre och företagen fler än någonsin (Arnberg m.fl., 2006, s.9; E- barometern, 2008). Vi vänder oss nu till att smalna av området e-handel till e-handel av resor och kommer även att ge en be- skrivning av företaget Ticket som vi under uppsatsskrivandet analyserat. Vidare följer sedan en problematisering inom området e- handel och kundbeteende som mynnar ut i syftet med vår uppsats och sedan kommer vi att specificera de frågor vi ställer oss i vår undersökning.
S VENSKEN PÅ I NTERNET
Enligt RES, den nationella resvaneunder-
sökningen (2007), som genomfördes mel-
lan hösten 2005 och hösten 2006 gjordes
13,5 miljoner resor utomlands från Sverige
och då stod 60 procent av befolkningen för
dessa resor. Danmark, Finland, Norge,
Tyskland och Spanien var under denna pe-
riod de vanligaste resmålen och det vanli-
gaste färdsättet var flyg. Den största ande-
len utlandsresor gjordes för fritidsändamål (62 procent) och det vanligaste syftet var då semester. En dryg fjärdedel av resorna till utlandet var tjänsteresor, arbetsresor eller skolresor. Vi kan från RES, den na- tionella resvaneundersökningen (2007) konstatera att svenskar reser en hel del, då mer än hälften av befolkningen reste under undersökningsåret. I Tilläxtverkets senaste rapport "Kommunicera turism på nätet"
från år 2009 redovisar de att resebranschen i Sverige, under 2008 sammanlagt omsatte 244 miljarder kronor och att e-handeln inom rese- och turistnäringen i Sverige omsatte 30 miljarder kronor under 2008. Vilket då var en ökning med 20 pro- cent jämfört med året innan. (Tillväxtver- ket, 2009). DIBS
2E-handelsindex från år 2009 visar att vi främst köper upplevelser på nätet och DIBS redovisar att den största kategorin, en tredjedel (36 procent), inom e-handeln utgörs av resor och hotell. DIBS undersökning visar även att många kunder spenderar en allt större summa pengar på resor bokade via Internet. Deras siffror vi- sar att cirka 180 000 svenskar har köpt re- sor på nätet för mer än 20 000 kr under det senaste året (DIBS e-handelsindex, 2009).
Internet har således även haft en stor in- verkan på resebranschen, då en ökning med 20 procent mellan 2007-2008 har re- dovisats och även faktumet att fler även vågar köpa resor via Internet för större summor.
T ICKET -
S VERIGES STÖRSTA RESEBYRÅ
Ticket Resebyråer AB, säljer resor och re- serelaterade tjänster till privatpersoner, fö- retag och organisationer. Ticket hade drygt
2 DIBS payment service AB har utvecklat betalsy- stem inom Internethandeln sedan 90-talet. DIBS e- handelsindex 2009 har analyserat all nordisk e- handel i alla branscher med hjälp av både intervju- er med Internetanvändare och e-butiker.
1,1 miljoner kunder i sin kunddatabas år 2008 och är den största privat- och affärs- resebyrån i Sverige med ett rikstäckande butiksnät, telefonförsäljning/rådgivning och Internetbokning. Ticket har som vision att deras webbplats ska vara den bästa på marknaden för att söka, boka och köpa re- san. Ticket har verksamhet i Sverige, Nor- ge, Danmark och Finland.(Ticket årsredo- visning, 2008)
Företagets egna undersökningar visar att i snitt tar varje butik hand om sitt marknads- område till 60 procent, 12 procent av kun- derna bokar via Internet och 28 procent av kunderna i marknadsområdet bokar via andra butiker. Kunskapen inom Ticket är dock att försäljningsandelen på nätet har ökat i jämförelse med butik (Anders Em- bring, 2009). Enligt Tickets senaste årsre- dovisning stod Internetförsäljningen för cirka 18 procent av den totala omsättning- en för Ticket Privatresor AB (Tickets års- redovisning, 2008, s.14).
Anders Embring, (2009) Marknadschef på Ticket, berättade för oss att det finns en stor osäkerhet kring bokningen av resor på nätet eftersom semestern är bland de vikti- gaste investeringarna under hela året. Em- bring anser att kunder generellt sätt lägger en stor del av sin inkomst på semestern och påpekar därför vikten av att inget får gå fel.
Han menar vidare att detta påverkar feno- menet att många affärer som påbörjats på Internet senare får ett avslut i butik. Em- bring tror att kunden vill ha en personlig bekräftelse av personalen i butiken på att de har valt rätt.
P ROBLEMATISERING
Enligt SCB:s rapport ”IT bland Individer”
är det i kategorin; ”försäljning mellan före-
tag och kund”, resor och logi som är det
vanligast förekommande vid försäljning på
Internet (SCB, 2009), något som även
stöds av DIBS e-handelsindex från år
2009. Internet försäljningen av resor ökar
dessutom hela tiden, vilket Tillväxtverket
(2009) redovisar. Även e-handeln i sin hel-
het har haft en ökning de senaste åren
ALEXANDRA ANSTRELL ·AURORA ERIKSSON (Arnberg et. Al, 2006, s.9; E-barometern,
2008). Bland annat steg försäljningen med 15 procent mellan år 2007 och 2008. Vi ser e-handeln som ett område i tillväxt och förändring och därför som relevant för un- dersökningar. I Sverige hade 78 procent av befolkningen tillgång till Internet i sitt hem när den RES, nationella resvaneundersök- ningen (2007) genomfördes 2005-2006 och vi kan eventuellt anta att denna siffra är högre idag, fem år senare. Hälften av svenskarna uppgav att de handlat regel- bundet eller någon gång över Internet år 2006 (Arnberg, 2006, s.22), något som även detta möjligtvis kan ha ökat med tan- ke på e-handelns försäljningsutveckling mellan år 2007-2008. Internet har även fått en stark position som verktyg när konsu- menter i förväg värderar sina köp och kun- der använder Internet i allt högre grad för att söka information om varor/tjänster för att sedan handla i en fysisk butik (Svensk handel, 2008). Anders Embring (2009), marknadschef på Ticket, ansåg att många av deras affärer påbörjas på Internet men avslutas i butik. Det som vi alltså ser som intressant är att e-handeln och Internet- användningen har ökat hos den svenska befolkningen, åtminstone på den senare hälften av 00-talet. Det vi vill fråga oss är vad detta har för betydelse för ett enskilt företag, kan vi se samma förändring av e- handeln hos ett företag som Ticket. Paviou och Flygenson (2006, s.132) ansåg att kon- sumenterna har två utmärkande beteenden på Internet, att söka information och att köpa produkter. För att stödja det beteendet måste företag enligt Chang och Chen (2009, s.416) utveckla både hemsidan och kundens köpsituation på Internet till det bättre. Kunskapen inom Ticket är att för- säljningsandelen på nätet har ökat i jämfö- relse med butik (18 procent). En känsla hos företaget var även att Internet kunderna i större utsträckning är mer illojala än bu- tikskunderna. Anders Embring (2009) trodde inte heller att Internet kunderna skulle spendera mycket pengar vid köp via deras hemsida då detta från kundens sida antagligen skulle anses vara för riskabelt.
Företaget ser därför inte att e-handeln kan
utvecklas till en likvärdig handel som i de traditionella butikerna, eventuellt måste produkterna se annorlunda ut, men detta var inte något som var fastställt hos Ticket.
Dock visar DIBS E-handelsindex (2009) att cirka 180 000 svenskar har köpt resor på nätet för mer än 20 000 kr under 2009 (DIBS, 2009). Det område vi vill hålla vår undersökning inom, är alltså om den gene- rellt ökande Internetanvändningen och e- handeln syns i Tickets kunddatabas. Vi vill se specifikt hur kundernas köpmönster sett ut i butik jämfört med Internet samt om det förändrats över tid.
Syftet med vår studie är att med en kvantitativ metod kategorisera kunder i Tickets kunddatabas för att se om det är skillnad på lojalitetsnivån mellan de traditionella butikerna jämfört med Internet butiken under en tre års peri- od. Alltså vi vill undersöka hur kund- beteendet (köpmönstret) hos Tickets kunder förändrats de senaste tre åren.
D E FRÅGOR VI STÄLLER OSS I VÅR UNDERSÖKNING AV T ICKET ÄR ;
– Hur ser köpmönster ut hos Tickets kunder på Internet jämfört med butik?
– Skiljer sig köpmönstret mellan de olika produkterna?
– Hur ser lojalitetsnivån ut hos Tick- ets kunder på Internet jämfört med butik?
– Har lojalitetsnivån förändrats över tid i respektive försäljningskanal?
V ÅRA VAL OCH PROBLEM
INFÖR UNDERSÖKNINGEN
För att få relevant bakgrundsinformation
till vår studie om Ticket samt få tillgång
till Tickets kunddatabas började vi med att träffa Tickets marknadschef Anders Em- bring. Vi fick förklarat för oss hur Ticket ser på marknaden, hur de arbetar med loja- litet och hur kunddatabasen är uppbyggd.
Den inledande intervjun till vår undersök- ning resulterade i att vi senare kunde åter- komma med en förenklad kravspecifika- tion på hur de data vi ville få fram ur kunddatabasen skulle kunna se ut. Vi fick även möjligheten att träffa Tickets CRM
3ansvarig Anneli Widerberg som också är den person som hjälpt oss att ta fram våra primärdata.
Ticket har som sagt affärsresor, gruppresor och konferensresor samt privatresor. Vi har valt att endast studera Ticket privatresor i Sverige eftersom den största kundgruppen finns där (Anders Embring, 2009) Som vi har förstått är affärsresandet oftast styrt av avtal för företagen och resenären kan inte alltid själv välja resebyrå. Vi uppfattar att köpet av privatresor är ett aktivt val och finner därför att en studie av privatresor är mer intressant än en studie av affärsresor.
Affärsmodellen för Ticket är att genom de tre olika försäljningskanalerna butik, Inter- net och telefon sälja resor till kund. Vi har valt att endast jämföra köp i butik med köp på Internet på grund av att köp via telefon räknas som köp i butik då kunden köper sin resa av en säljare i en butik. Ticket har som vi tidigare nämnt verksamhet i Sveri- ge, Norge, Danmark och Finland. Vi har valt att avgränsa oss till Sverige i vår un- dersökning då vi uppfattar, utefter egna erfarenheter, att både marknader och kun- dernas beteende är mycket skilda trots litet geografiskt avstånd.
Oliver (1999, s.43) ser inga andra sätt för ett företag att praktiskt mäta lojalitet på än genom återkommande köp, detta är av yt- tersta vikt att utveckla inom lojalitetsdis- kussionen. Oliver (1999), Rowley (2005)
3 CRM, Customer relationship management. Fritt översatt; kundrelationsledare.
och Dick och Basu (1994) framför i sina respektive artiklar många idéer om hur lo- jalitet eventuellt kan mätas på ett bättre sätt än endast återkommande köp hos företag, men det finns få undersökningar som visar hur detta skulle kunna göras rent praktiskt förutom den av Boyer och Hult från 2005.
Vi kommer inte att gå in djupare på den diskussionen i vår uppsats, dock håller vi med om att nya mätinstrument bör utveck- las i framtiden utifrån nyare lojalitetsteori- er. Vi kommer följaktligen när vi behand- lar lojalitetsnivån utgå från återkommande köp och inget annat. Boyer och Hult (2005) utförde sin undersökning under en 12 månaders period och med en kombine- rad kvantitativ och kvalitativ undersök- ning. Efter att ha tagit del av deras studie ansåg vi att en likvärdig studie inte skulle kunna genomföras under vår utsatta tids- ram, det vill säga en praktisk undersökning av ett företag där mätningen går ut på att mäta fler variabler än bara återkommande köp. Med detta som bakgrund har vi valt att avgränsa oss till enkom en kvantitativ studie.
De data vi baserar vår undersökning på återfinns i Tickets kunddatabas ”Varuhu- set”. Tickets kunddatabas innehåller kun- der och inte resenärer vilket kan betyda att det egentligen finns fler kunder än registre- rat, helt enkelt beroende på hur man defi- nierar begreppet kund. Ticket delar upp kunddatabasen i två olika grupper, aktiva kunder och prospektkunder. De aktiva kännetecknas av att de handlar resor och gör det kontinuerligt, dock minst en resa på tre år. Prospektkunder är sådana som har handlat för mer än tre år sedan och sådana som bokat resa men som senare inte ge- nomfört köpet fullt ut. Detta ger en kund- registrering i systemet men det är alltså inget köp. Vi väljer att göra en definition av kund för vår studie utefter att de faktiskt genomfört ett köp hos Ticket.
Vår definition av kund
En aktiv kund som genomfört minst ett köp
inom given tidsram (tre år).
ALEXANDRA ANSTRELL ·AURORA ERIKSSON
Tillfredsställelse och lojalitet
Tillfredsställelse är av temporär art, det är något som uppkommer efter ett köp eller efter återkommande köp. Grad av tillfreds- ställelse fastställs efter hur väl produkten eller tjänsten har motsvarat förväntningar- na eller syftet. Lojalitet däremot i kontrast till tillfredsställelse är av bestående art, då lojalitet har uppnåtts finns en förkärlek för produkten eller tjänsten som rangordnas högre än andra och som även kan försvaras av kunden. (Oliver, 1999, s.41-42)
Data
Sekundärdata i studien är i första hand data från Tickets kunddatabas. Primärdata i vår studie är den kategorisering vi tagit fram efter att vi delat upp kunderna från Tickets egen kunddatabas ”Varuhuset.” Vi har valt att segmentera befintliga aktiva kunder ur Tickets kunddatabas till olika kategorier för att kunna se om vi kan finna olika köpmönster. I primärdata framkommer några siffror som visar att "total andel kunder" överstiger 100 procent. Detta för- klaras av att kunden kan ha handlat i båda kanalerna. Vi kan inte skilja ut dessa kun- der eller ta bort dem från studien då de fortfarande är återkommande, därför räk- nas kunden en gång totalt, men även en gång i varje kanal om de handlat i båda.
Primärdata har vi analyserat med hjälp av den pågående lojalitetsdiskursen. Vi har tagit del av och knyter an till relevanta teo- rier och definitioner som behandlar lojali- tet. Vi har använt oss av både böcker och artiklar från ledande marknadsförings- och ekonomiska tidskrifter. Eftersom vi vill jämföra Internethandel mot butikshandel så har vi även behandlat en del fakta om e- handel. I övrigt har vi också använt oss av
statistik från,DIBS, SIKA
4, SCB
5och Till- växtverket
6.
Tickets kunddatabas innehåller en stor mängd kunddata med få variabler, men med många enheter. Vi vill i vår undersök- ning mäta lojalitetsnivån och se om och hur den har förändrats över tid.
Vår definition av lojalitetsnivå
Lojalitetsnivån räknar vi ut i vår studie ge- nom att ta antalet återkommande kunder i respektive kanal vid en viss tidpunkt, delat på den totala andelen återkommande kun- der för båda kanalerna.
Den siffran vi får fram är alltså en procent- sats och därmed kan vi se förändringen om vi mäter vid flera tidpunkter. Det vi då kan se är om Ticket har fler eller färre antal återkommande kunder i respektive kanal.
Inledningsvis ville vi mäta återköpsgraden i en tidsperiod på fem år men vi har varit tvungna att avgränsa oss till tre år. Av- gränsningen styrs av PUL (Personuppgifts- lagen), den bestämmer att resebyråer inte får spara kunddata tillsammans med resan längre än tre år (Svensk författningssam- ling, 1998:204). Efter tre år finns det or- derstatistik sparad men den är inte längre kopplad till en specifik kund vilket gör att vi inte kan mäta lojalitetsnivå längre tillba- ka i tiden. Tickets kunddatabas kan endast visa ögonblicksbilder eftersom databasen rensas varje dag då det endast får finnas tre år med denna information. Ögonblicksbil- der innebär att de data vi kan se idag inte kan ses i morgon, då kommer det att se an- norlunda ut. Det data vi har fått ta del av gäller dels utrikesflyg, europapaket med flyg och lång-resepaket och dels övriga produkter. I flyg kategorin har alla resor
4 SIKA, Statens institut för Kommunikationsanalys.
5 SCB, Statistiska centralbyrån.
6 Tillväxtverket är en statligmyndighet under när- ingsdepartementet.
minst en flygprodukt, det vill säga att det ingår flyg. Det finns hos Ticket en felmar- ginal när det gäller vem som sålt resan.
Ticket har ett specifikt bokningssystem för sina egna säljare som oftast används av nya säljare. Detta är ett system som bygger på samma logik som Tickets hemsida och som har samma bokningsmotor som på Internet. Det är en marginell skillnad i sta- tistiken vi kommer att analysera och dessa fel har funnits hela tiden, de är alltså med i alla tre tidsperioder, men vi ser inte detta som ett problem för vår studie. I vår studie har vi valt att dela upp befintliga aktiva kunder ur Tickets kunddatabas till olika kategorier för att kunna se om vi kan finna olika köpmönster.
Vår definition av köpmönster
Vi kommer i uppsatsen att diskutera kun- dernas köpmönster. När vi använder oss av termen köpmönster så kommer vi i denna studie att syfta på i vilken försäljningska- nal kunden köper, hur många gånger kun- den köper i respektive kanal och om kun- den endast köper flyg eller paketresa. Allt- så specifikt hur kunder förändrat sitt köp- beteende i Tickets försäljningsstatistik, inte generellt sätt.
Vi har valt att utgå från en egen modell som bygger på hur stor återköpsgrad kun- den har och i vilken kanal den handlat i. I respektive kanal, butik och Internet, har vi tre kategorier; "Stor", "Mellan" och "Li- ten". Statistiken i RES, den nationella res- vaneundersökningen (2007) från SIKA vi- sar att 60 procent av befolkningen under ett år hade varit utomlands minst en gång. Vi tror genom överslagsräkning att större de- len av den svenska befolkningen är utom- lands en gång på tre år. Utifrån detta väljer vi att göra ett antagande, som sedan fått bilda norm för variablerna till kategorierna av kundgrupper i vår modell.
Antagande
En kund reser utomlands minst en gång per tre år.
Variablerna för respektive kategori i vår modell är:
1 Butikskund
1.2 Handlar Stor – Mer än två resor/ år 1.3 Handlar Mellan – En till två resor/ år 1.4 Handlar Liten – En till två resor under en tre års period
2 Internetkund
2.1 Handlar Stor – Mer än två resor/ år 2.2 Handlar Mellan – En till två resor/ år 2.3 Handlar Liten – En till två resor under en tre års period
Vi har valt att i vår undersökning av Ticket använda oss av antalet gånger som kunden handlat i en viss butik för att mäta lojali- tetsnivån. Det som påverkat vårt val är som sagt bland annat att vi inte tänker göra nå- gon enkätundersökning eller dylikt (kvali- tativ mätning) till en grupp utan att vi en- dast fokuserar på Tickets befintliga kund- databas (kvantitativ mätning). Vårt beslut för hur vi ska komma att definiera en lojal Ticketkund är att endast räkna på antal gånger kunden handlade i respektive butik.
Utifrån samma bakgrundsinformation som vi valde att basera vår modell på, har vi också baserat vår definition av en Lojal Ticketkund på. Detta för att se hur ofta en Ticket kund bör handla enligt statistiken för att anses vara lojal mot Ticket, det vill säga att kunden enligt statistiken handlat större delen av sina resor hos Ticket. Vi har således valt att definiera att en kund ska återkomma till Ticket för minst ett yt- terligare köp inom tre år från första köpet för att den ska kallas lojal
Vår definition av en lojal Ticket- kund
En lojal Ticketkund är en kund som genomför minst två köp inom en treårspe- riod
Genom vår kategorisering kan vi se hur
återköpsgraden på Internet ser ut jämfört
med butik samt vilken kundkategori som
ALEXANDRA ANSTRELL ·AURORA ERIKSSON har haft flest antal köp under given tidspe-
riod (tre år). Det kan vara en mindre grupp kunder som står för många återköp, om vi bara analyserar totalen (alla kunder inom respektive kanal) anser vi att det kan ge en missvisande bild av hur lojalitetsnivån har förändrats i respektive kanal hos Ticket under de tre senaste åren. Det hade varit intressant att se hur återköpsgraden skiljer sig åt mellan Tickets alla produkter. Av omfattningsskäl har vi valt att endast jäm- föra produkten "endast flyg" med "övriga"
produkter i en total.
Vi har mätt lojalitetsnivån under tre perio- der. De tre perioderna är utvalda efter det data vi kunde få utav ögonblicksbilden den 30 november år 2009. Perioderna blev då tre år tillbaks i tiden.
Period 1 är 2006-12-01—2007-11-30 Period 2 är 2007-12-01—2008-11-30 Period 3 är 2008-12-01—2009-11-30
När vi förädlat tillgänglig sekundärdata till primärdata genom vår segmentering fram- kom att kategorin "Liten" blir konstant un- der de tre perioderna eftersom de handlar en till två resor under en tre års period.
Detta medför att vi inte kan jämföra ut- vecklingen över tid i den kategorin.
H OT OCH PROBLEM
1. En kund kan ha flera resenärer i sin bokning/ order. Därför kan det egentligen finnas fler kunder än vad som mäts genom vårt sätt att mäta.
2. En order är ett köp vid ett tillfälle.
Denna order kan innehålla flera olika produkter men också flera an- tal av en produkt, exempelvis flyg- biljetter. Detta medför inte något problem för vår studie då vi jämfört antal kunder och inte kvantiteten på resorna.
3. Vi har jämfört endast aktiva kunder vilket medför att vi inte kan se an- del lojala kunder jämfört med totala andelen kunder. (Vi kan inte mäta den faktiska lojaliteten i återköp)
4. Eftersom en av oss, Alexandra An- strell, är anställd på Ticket och be- sitter mycket egna kunskaper inom området reseförsäljning och så även inom området E-handel kan det på- verka reliabiliteten på vår studie genom att den kan bli ensidig. Vi har för att öka reliabiliteten valt att träffa fler representanter på företa- get för att få bredare bakgrundsin- formation samt utökad och aktuell information om exempelvis kund- databasen.
5. Vi har inte tillåtelse från Ticket att presentera några absoluta siffror, vi får exempelvis inte återge exakt hur många kunder som finns i respekti- ve kategori. Detta kan medföra att diagrammen i vårt resultat bitvis kan vara lite svåra att tyda.
6. För några år sedan fanns ett möns- ter i när de stora researrangörerna öppnade för bokning av resor till nästa säsong. Detta betyder att förr bokade vissa kunder alltid sina vin- terresor i samband med att resear- rangören släppte dem till försälj- ning. Idag sker ”resesläppen” kon- tinuerligt vilket gör att kunderna bokar mer spritt under året (Anders Embring, 2009). Detta kan påverka vår studie då lojalitetsnivån från ett år till ett annat kan skilja sig av rent bokningstekniska skäl.
7. I och med vår definition av lojal
kund, att den ska återkomma till
Ticket för minst ett ytterligare köp
inom tre år, är egentligen vår kate-
gori ”Liten” inte att anse som lojal
ur vår modell. Vi har trots det haft
den kategorin med och jämför med
den.
S AMLAD TEORI -
LOJALITET OCH E - HANDEL
I den ständigt pågående marknadsförings- diksussionen har kundtillfredsställelse un- der lång tid varit huvudmålet för utveck- landet av många marknadsföringsstrategi- er, både för akademiker och yrkeskunniga.
Flertalet har dock börjat uppfatta ett glapp i teorierna samt i det praktiska bruket. Att endast fokusera på kundnöjdhet räcker inte till fullt ut, det behövs även strategier som tydligt har lojalitet som huvudmotiv. (Oli- ver, 1999, s.33). Både Oliver (1999), Row- ley (2005) samt Dick och Basu (1994) med flera anser att forskningen kring lojalitet måste vidgas och att det är viktigt att lojali- tet får stå i centrum på samma sätt som kundtillfredställelse har gjort. Rowley (2005, s.575) tycker att det är viktigt att undersöka lojalitet eftersom det påverkar företagets framtida intäkter, som vi även nämnde i inledningen, därför förtjänar loja- litetsdiskussionen mer uppmärksamhet.
Vi kommer nu att försöka bygga upp en teoretisk referensram för att senare kunna analysera vår undersökning av Ticket. Vi väljer främst att fördjupa oss i lojalitetsdis- kussionen då vi senare kommer att under-
söka lojalitetsnivån hos Tickets kunder, men vi kommer även att ta upp en del in- formation inom e-handel.
L OJALITETSDISKUSSIONEN
Begreppet lojalitet är ytterst brett och det är inte fastställt hur vi kan mäta lojalitet på bästa sätt. Kunden kan vara lojal mot olika objekt beskriver Söderlund i sin bok ”Den nöjda kunden” (1997). Han menar att en kund kan vara lojal mot en produktgrupp, ett varumärke, en butikskedja eller liknan- de, detta nämner även Sällberg (2004, s.32). Ett flertal författare anser att lojalitet är en återspegling av hur tillfredsställd kunden är (Söderlund, 1997;Fornell, 2007).
En tillfredställd kund är ofta en kund som återkommer och därmed blir kunden lojal.
Sörqvist (2000, s.101) vill däremot definie-
ra lojalitet som; ”En stark övertygelse att
fortsätta köpa eller nyttja en viss vara eller
tjänst trots påverkan utifrån att byta leve-
rantör.” I hans resonemang syns en ”atti-
tydbaserad” definition av lojalitet i jämfö-
relse med äldre definitioner som ofta defi-
nierat lojalitet efter kundens beteende. Lo-
jalitetsmått och definitioner som tidigare
använts har Söderlund (1997, s.132) och
Sällberg (2004, s.31) redan sammanställt
på ett överskådligt sätt, vi har valt att
sammanfoga dessa definitioner i följande
ruta;
ALEXANDRA ANSTRELL & AURORA ERIKSSON
12
En gemensam nämnare för de flesta defini- tioner som Sällberg (2004, s.31) och Sö- derlund (1997, s.132) tar upp är hur många köp kunden gör. Vidare så definierar Säll- berg själv (2004, s.41) en lojal kund utifrån tre aspekter, först återkommande köp, se- dan hur stor del av sin totala budget kun- den spenderar på varumärket/företaget och sist vilka bytesbarriärer som finns för att kunden ska fortsätta med detta. Sällberg (2004, ss.42,59) visar också i sin modell att bytesbarriärer är något företag vill använda sig av för att skapa fler lojala kunder, bland annat genom olika lojalitetsprogram. En kortfattad slutsats vi kan dra av redan be- handlad text är att det finns många olika åsikter om hur lojalitet bör beskrivas och mätas.
Vidare så kan kundlojalitet anses vara ett gensvar av kundnöjdhet, men det behöver inte vara den enda förutsättningen för att skapa lojalitet. Det finns inget som säger att nöjdhet universellt kan översättas till lojalitet (Oliver, 1999, s.33). Dock kan det vara så att nöjda kunder ofta också är lojala kunder, men kunder kan också vara åter- kommande eftersom det inte har något an- nat val. Exempelvis så kanske det inte finns några fler affärer i området eller så saknas en del produkter i utbudet, vid en annan situation kanske kunden hade agerat annorlunda. Oliver (1999, s.35.ff) nämner kundnöjdhet som en förutsättning att skapa lojala kunder, men ser också att det blir mindre viktigt när lojalitetsgraden utveck- las. Han menar att det är viktigt i ett tidigt skede men inte när lojaliteten börjar bli
L OJALITETSMÅTT OCH DEFINITIONER
Antalet gånger som kunden har handlat i en viss butik – (Korgaonkar et. Al, 1985)
Antalet besök i en viss butik i förhållande till det totala antalet bu- tiksbesök – (Miller & Grazin, 1979)
Antalet inköp av en viss produkt, eller produktkategori, i en given af- fär i förhållande till andra affärer – (Mägi & Julander, 1994)
Andelen av utgifterna i en viss butik i förhållande till andra butiker – Hildebrandt (1988), Holmberg (1994), Kau & Ehrenberg (1984) och Mägi (1995)
Återkommande beteende till ett varumärke – (Kumer et al, 1992)
Andel av totala inköp, kundlojalitet i procent – (East et. Al 1995)
Återkommande kunder – (Mittal and Lassar, 1998)
Positiv överensstämmelse mellan attityd och återkommande kund- stöd – (Dick and Basu, 1994)
Köpfrekvens och summa spenderad per order/besök – (Kendrick, 1998)
Köpbeteende – (Liljander and Strandvik, 1995)
mer etablerad hos kunden. Då är det andra faktorer som bygger kundlojalitet. (Oliver, 1999, s.35.ff) Dick och Basu (1994, s.102.ff) anser även de, att tillfredställelse endast är en del av lojalitetsskapandet, det är fler faktorer som spelar in och avgör lo- jaliteten hos en kund. Det som krävs för ultimat lojalitet enligt Oliver (1999, s.41) är en bättre produkt än konkurrenter- na(differentiering), kunder som bestämmer sig för att försvara produkten eller varu- märket och en social omgivning som även den ger stöd. Är dessa kriterier inte upp- fyllda eller om de inte går att uppnå är ul- timat lojalitet inte möjliga anser Oliver (1999, s.41), då kan endast en svagare va- riant av lojalitet uppnås. Dick och Basu (1994) tar fram ett ramverk för att öka för- ståelsen för lojalitet och de faktorer som påverkar lojalitet. Enligt dem är kundlojali- tet hållbarheten av förhållandet mellan kundens attityd och återkommande köp.
Dick och Basu (1994, s. 100) anser att de- finitioner som enbart mäter återkommande köp endast kan förklara hur det faktiska beteendet hos kunden ser ut och inte lojali- teten. Mätningarna efter dylika definitioner kan inte förklara hur eller varför lojalitet uppstår och förändras. Rowley (2005) bygger sin artikel på Dick och Basus (1994) ramverk för att ta fram fyra katego- rier av lojalitet. Rowley (2005, s.576) delar in kunderna i lojalitetskategorier för att företag i framtiden lättare ska kunna seg- mentera sina kunder efter lojalitetstyp. Ka- tegorierna är ”Intresserad”, ”Nöjd”, ”För- månssökare” och ”Övertygad”. Rowley (2005, s.580) medger att kunder självklart kan växla mellan dessa kategorier och att kunden kan finnas i alla kategorier för oli- ka produkter eller varumärken. Rowley (2005, s.580) anser att kunden förmodligen kommer agera olika i respektive grupp när de stöter på möjligheter att byta varumär- ke/produkt och att det kan vara intressant för företag att se hur detta förhåller sig.
Det vi ser från dessa ovanstående författare (Rowley, Oliver, Dick och Basu samt Säll- berg) är teorier som är på väg framåt i loja- litetsdjungeln. Det är teorier om hur lojali- tet eventuellt kan mätas på ett bättre sätt än
endast återkommande köp hos företag.
Dock ser vi inte att så många undersök- ningar är utförda ännu (förutom bland an- nat Boyer och Hult, 2005) efter deras teo- rier. Vi anser att den nu pågående lojalitets diskussionen kan uppfattas som relativt ny, därför kanske det inte är helt oväntat att det praktiska materialet är sparsamt om hur vi kan mäta lojalitet på ett bättre sätt. Den enda undersökningen som vi tagit del av som gjorts i dessa nya teorier hos ett speci- fikt företag är den av Boyer och Hult (2005). Under en 12 månaders period un- dersöker de kundernas köpmönster hos två specifika företag och skickar även ut enkä- ter till kunderna för att uttyda vad som kommer att påverka kundernas framtida köp. Boyer och Hults (2005, s.588) resultat visar att det som företag tydligast kan utlä- sa framtida köp på Internet ifrån är kun- dernas tidigare erfarenheter av grad av tidssparande, hemsidans duglighet för än- damålen och antalet order. Bra erfarenheter visar enligt deras studie en högre lojalitet mot försäljningskanalen och förtaget. Boy- er och Hult (2005, s.588.ff) menar att lik- nande information är viktigt för företag som agerar på Internet och för kommande strategier.
Boyer & Hult (2005, s.570) nämner i sin artikel från 2005 att bytesbarriärerna har minskat avsevärt genom Internet och de anser även att det är upp till 40 procent svårare att attrahera kunder på Internet än i traditionell butik. E-handels företag har därför varit angelägna att skapa lojalitets- program på Internet för att behålla sina be- fintliga kunder (Chang & Chen, 2009, s.411). Vi drar här en kort slutsats att före- tag i dag står inför en utmaning när det gäller att behålla sina kunder och därmed sina intäkter. Detta är även något som Chang & Chen (2009) diskuterar; svårighe- terna med att bygga kundlojalitet inom e- handeln. Dock har möjligheten att söka information om produkter och företag ökat samtidigt som bytesbarriärerna minskat.
Information ser Paviou och Flygenson
(2006) som av yttersta vikt för kundnöjd-
ALEXANDRA ANSTRELL ·AURORA ERIKSSON het och köp. Att skaffa information på In-
ternet kallas ofta ”browsing” (bläddra, sur- fa) eller att fönster-shoppa. Att skaffa in- formation om produkten är väldigt viktigt för kunden (Paviou & Flygenson, 2006, s.116-117).
E- HANDEL
F RÅN FÖRETAGENS PERSPEKTIV
Företagens användning av Internet i rela- tion med sina kunder, kan delas upp i tre områden. För det första används Internet av företagen för kommunikation, där hem- sidan oftast är första instansen för många kunder när de kontaktar företaget (Hed- lund, 2003:b, s.14, s.16). Dock upplever företagen att en allt högre grad av kommu- nikation mellan kunder och företag även sker genom e-post (Hedlund, 2003:b, s.18).
För det andra så används Internet av före- tagen som informations- och marknadsfö- ringskanal, exempelvis så uppdateras hem- sidan dagligen eller kontinuerligt beroende på kampanjer, erbjudanden och föränd- ringar (Hedlund, 2003:B, s.14, s.22) Till sist så används Internet av företagen som en försäljningskanal istället för den tradi- tionella fysiska butiken, en del företag har även anpassat sitt sortiment och priser spe- cifikt för Internet. (Hedlund, 2003:b, s.14, s.28-30) Huruvida företag väljer att använ- da sig av alla tre användningsområden för Internet är dock högst individuellt för olika företag (Hedlund, 2003:b, s.14). Fördelen med Internet som kommunikationsverktyg är för företagen kostnadseffektivitet, här har också företag sett en stor efterfrågan på bättre kommunikation via Internet från kundernas sida (Hedlund, 2003:b, s.15, s.18). Som informations- och marknadsfö- ringskanal har en del företag problem med Internet på grund av tidsbrist/personalbrist för att utveckla idéer. En allt större andel av marknadsföringskostnaderna för Inter- net består idag av löner och utvecklings- kostnader, istället för annonskostnader (Hedlund, 2003:b, s.23). Som försäljnings- kanal kämpar företagen med virtuell tillför- litlighet på Internet, enklare användnings- möjligheter, trevlig köpupplevelse med
mera (Hedlund, 2003:b, s.31). En del före- tag tror bland annat att kunder inte vill köpa dyra saker på Internet för att det inte känns lika säkert som i en fysisk butik.
(Hedlund, 2003:b, s.30) Internet får en allt mer centralroll i företagens affärsverksam- het och detta är även något som kommer att fortsätta. Det som avgör till vilken grad Internet kommer utnyttjas är; företagens kreativitet, tekniska- möjligheter och - tillgångar, och kundernas efterfrågan.
(Hedlund, 2003:b)
F RÅN KONSUMENTERNAS PERSPEKTIV Konsumenter använder i hög grad Internet för att söka information om varor för att sedan handla i den fysiska handeln.
(Svensk handel, 2008) Det påståendet är även något som Embring (2009) bekräfta- de. De vanligaste fördelarna konsumenter nämnt om Internethandeln är att det är bil- ligare, enklare, bekvämare, större utbud, att de kan handla sådant som saknas lokalt och att det sparar tid. Dessa variabler uppräk- nade i ordning efter störst betydelse, avgör om kunden väljer att handla på distans eller ej. (Arnberg, J. m.fl., 2006, s.20) Män handlar i större utsträckning än kvinnor på Internet och yngre handlar oftare än äldre.
Det som säljer bäst är resor som står för
16 procent av den totala Internethandeln
tätt följt av musik/film och kläder med
mera, som båda innehar en del av Internet-
handeln på 13 procent. (Arnberg, J. m.fl.,
2006, s.22-24) Större erfarenhet har visat
sig påverka kunders köpbeteende på flera
olika sätt, bland annat upplevd risk och
attityd till butiken, detta är också fallet för
e-kunden (Hedlund, 2003:b) E-
konsumenten är en dynamisk individ, be-
roende på erfarenhet har kunden olika be-
teenden i Internetbutiken (ibid). Genom
erfarenhet upplever kunden det som mind-
re riskabelt att handla på Internet, de tende-
rar att vara mer nöjda, de blir mer rationel-
la och målinriktade i sitt beteende, de be-
söker Internetbutiken mer kontinuerligt
och de handlar även mer än mindre erfarna
kunder (Hedlund, 2003:a, s.19-29). Kunder
som handlar över Internet förändrar alltså
sitt beteende allteftersom de får större erfa-
renhet av butiken. E-barometern (2008) visar också att konsumenternas optimism för Internethandeln fortsätter att öka. 81 procent av konsumenterna uppger att de planerar att handla varor över Internet un- der det kommande halvåret och de yngre sticker ut som de mest positiva (E- barometern, 2008). Även i de olika regio- nerna är optimismen bred. I övre Norrland återfinns de mest positiva konsumenterna där 94 procent bedömer att de kommer att näthandla under de närmaste sex månader- na. En sannolik förklaring är att e-handeln erbjuder ett bättre utbud än den lokala or- tens utbud i de övre delarna av landet. (E- barometern, 2008)
N ÄRLIGGANDE STUDIE
David Sörhammar (2008) har i sin avhand- ling behandlat kundens beteende vid köp av resor i butik jämfört med köp av resor på Internet. Han har jämfört kundens tänk- ta lojalitet och köpfrekvens av flygresor via ett stort antal enkäter till allmänheten.
För att påvisa ett samband har Sörhammar delat in kunderna i fyra olika grupper och korstabulerat dem i en modell. Sörham- mars modell visar kundernas tänkta lojali- tet och köpfrekvens.
Grupp A) Kunder med lågt beteende (loja- litet) och låg köpfrekvens
Grupp B) Kunder med lågt beteende (loja- litet) och hög köpfrekvens
Grupp C) Kunder med högt beteende (loja- litet) och låg köpfrekvens
Grupp D) Kunder med högt beteende (loja- litet) och hög köpfrekvens
Sörhammar (2008) presenterar i sin av- handling att kunder i grupp A är till stor del kunder i traditionell butik. Kunder i grupp B är den största kundgruppen. Kun- der i grupp B har mer än dubbelt så många Internetkunder jämfört med kunder i tradi- tionell butik.
Källa: Sörhammar (2008, s.160)
Kunder i grupp C har störst andel kunder i traditionell butik. Kunder i grupp D har största andelen Internetkunder och är den minsta kundgruppen, men den mest lojala gruppen. Att bygga kundrelationer och kundlojalitet tar tid enligt Sörhammar (2008) Han anser att det är ett av de skälen till att Internetkunderna inte är lika lojala som butikskunderna, de har inte haft sam- ma tid att bygga upp en relation. Även då Internet kanske har flera fördelar så spelar tidsperspektivet roll. Han menar att ”han- delserfarenheten av Internet måste bli stör- re”. Fler kunder måste ”lära sig” Internet- handel och vänja sig. Det finns fler forska- re som har segmenterat kunder utifrån lik- nande sätt som Sörhammar och vi har bland annat läst om Jill Griffin (2002) och om hennes modell som visar en korstabule- ring av befintliga kunder och hög respekti- ve låg lojalitet och hög respektive låg åter- köpsfrekvens. I hennes modell finns också fyra kvartiler, som påminner om Sörham- mars, men har andra benämningar. Griffin (2002) har framförallt många förslag på strategier för att öka lojaliteten inom före- taget.
Stark
Svag Stark
Beteende
Svag
Köpfrekvens
C 27,1%
D 19,4%
A 23,9%
B 29,6%
Figur 1
ALEXANDRA ANSTRELL ·AURORA ERIKSSON
16
R ESULTATANALYS
Vi kommer nu att redogöra för resultaten från vår undersökning av Tickets kunddatabas. Vi tolkar resultaten och analyserar dem gentemot den teori vi redan redogjort för och som vi an- såg var relevant för vår studie. Lojala kunder kan bland annat medföra ökade intäkter för fö- retaget och det är oftast billigare att behålla befintliga kunder än att skaffa nya. En lojal kund kan vara lojal genom återköp eller exempelvis genom att sprida ett gott budskap om företaget fast att hon inte köper något själv. I vår studie har vi fokuserat på kundernas köpmönster (för- ändring i beteende) och lojalitetsnivån (alltså jämfört lojalitetsnivån mellan de två olika för- säljningskanalerna Internet och Butik). Vi har inte undersökt den faktiska lojaliteten hos Tick- ets kunder, där vi mätt förändringen av lojalitet med alla kunder som har kommit och gått, men vi anser ändå att vi håller oss inom lojalitetsdiskussionen då vi mäter lojalitetsnivån ge- nom återkommande kunder.
Diagram 1
Förändringen av lojalitetsnivån på Internet och i butik
0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000 450000 500000
Period 1 Period 2 Period 3
Tidsperioder
Total andel kunder
Butikskunder Internetkunder Totala kunder
Källa: våra primärdata med statistik från Tickets kunddatabas.
F ÖRÄNDRINGEN AV LOJALITETSNIVÅN PÅ I NTERNET JÄMFÖRT MED BUTIK
Diagram 1 visar att lojalitetsnivån hos butikskunderna har minskat mellan tidsperiod ett till
tidsperiod tre och i siffror är förändringen en dryga 11 procentig minskning. Under samma
tidsspann har lojalitetsnivån hos Internetkunderna ökat från tidsperiod ett till tre med mer än
14 procent. Totalt har antalet återkommande kunder hos Ticket minskat från period ett till pe-
riod tre med nästan 7 procent. Då kategorin "Liten" är konstant över tidsperioderna har vi inte
17
med dessa i diagrammet då vi inte kan påvisa någon förändring i den kategorin. När vi be- skriver lojalitetsnivån så är de siffror vi redovisar en procentsats som är uträknat under tre tidsperioder. De siffror vi fått fram visar därmed en förändring på antalet återkommande kun- der hos Ticket. Vår studie av Ticket visar en markant ökning av lojalitetsnivån hos Internet- kunderna. Butikskunderna har en högre lojalitetsnivå än kunderna på Internet när det gäller antalet kunder men Internetkunderna är mer lojala i tillväxt, och som vi väljer att tolkar det, en högre lojalitetsnivå. I diagram 2 ser vi i en jämförelse mellan kanalerna Internet och butik under tidsperiod tre att butik har 79 procent av den totala andelen återkommande kunder oav- sett kategori (Stor, Mellan och Liten) och Internet har 21 procent av den totala andelen åter- kommande kunder. Storleksmässigt är det inte så konstigt att butiker idag har ett större antal återkommande kunder och det kan nog förklaras av att butikerna har funnits längre tid. Större erfarenhet har visat sig påverka kunders köpbeteende på flera olika sätt, bland annat upplevd risk och attityd till butiken, detta är också fallet för e-kunden (Hedlund, 2003:b) E-
konsumenten är en dynamisk individ, beroende på erfarenhet har kunden olika beteenden i Internetbutiken (ibid). Detta kan möjligtvis förklara den utveckling vi kan se i Tickets kund- databas.
Diagram 2
Lojalitetsnivån i respektive kanal Tidsperiod 3. Total andel kunder
Internet 21%
Butik 79%
Källa: våra primärdata med statistik från Tickets kunddatabas.
ALEXANDRA ANSTRELL ·AURORA ERIKSSON
18
Diagram 3
Förändringen av köpmönstret inom de olika kategorierna
10 100 1000 10000 100000 1000000
1 2 3
Tidsperiod
Totalt antal kunder
Mellan Butik Mellan Internet Stor Butik Stor Internet
Källa: våra primärdata med statistik från Tickets kunddatabas.
Förtydligande: Diagram 3 är baserat på andelen "totala produkter” och inte bara "endast flyg".
F ÖRÄNDRING AV KÖPMÖNSTRET ÖVER TID I RESPEKTIVE KATEGORI OCH KANAL Diagram 3 visar att både kategorin "Mellan" och ”Stor ”på Internet har ökat sammantaget un- der den totala undersökning perioden som är tre år, medan de respektive kategorierna i butik har minskat. ”Mellan” på Internet ökade med nästan 71 procent från period ett till tre och ka- tegorin "Stor" på Internet ökade med nästan 85 procent från period ett till tre. Ökningen i ka- tegori ”Stor” syns tydligt i diagram 5. Kategorin "Mellan" i butik har minskat med dryga 33 procent från period ett till tre och butikskategorin "Stor" har minskat med 47 procent från pe- riod ett till tre. Eftersom kategorin "Liten" är konstant över tidsperioderna redovisas dessa inte här för Internet och butik.
Internet är relativt nytt som distributionskanal i jämförelse med butik. De mest eftertraktade
kundgrupperna ökar dock på Internet enligt vår studie av Ticket, Tickets kunder köper flera
resor per år och kommer gärna tillbaka. Det visas bland annat av att kategorin "Stor" på Inter-
net har ökat med nästan 85 procent från period ett till tre. I vår inledning nämnde vi att DIBS
e- handelsindex redovisat att cirka 180 000 svenskar har köpt resor på nätet för mer än 20 000
kr under det senaste året (DIBS, 2009). I diagram 3 ser vi en tydlig parallell mellan DIBS e-
handelsindex och köpmönstret i Tickets kunddatabas. Det finns dock en framtida osäkerhet
för Ticket anser vi eftersom i takt med att lojalitetsnivån ökar på Internet så minskar
19
den, om än något långsammare, i butik. Kotler (1965, s.45) såg i sin beteendeanalys flera faktorer som påverkar kundernas köpbeteende bland annat olika ekonomiska förutsättningar, vana (där tidigare tillfredställelse påverkar), yttre påverkan av människor i omgivningen. Kot- ler (1965) konstaterade att kunden agerar utifrån ett flertal olika anledningar inför och i sin köpsituation. Eftersom detta säkerligen även är fallet med Tickets kunder funderar vi över hur Ticket ska tackla den nu pågående trenden i butik. Som vi tolkar det har de idag inte ingen tydlig bild av vad som styr deras kunders köpbeteende i butik.
Tickets största kundgrupp är idag enligt oss "Mellan" som handlar i butik och den sjunker från period ett till period tre med dryga 33 procent. Tickets marknadschef sa vid vår intervju; ”Vi måste agera på nätet på nätets premisser och i butik på butikspremisser” (Anders Embring 2009). Boyer och Hult (2005, s.570) nämner att det är cirka 40 procent svårare att attrahera kunder på Internet än i den traditionella butiken. Vi har genom kategoriseringen av Tickets kunder i vår undersökning kunnat uttyda att återköpsfrekvensen ökar dramatiskt på nätet, allt- så siffrorna visar att lojalitetsnivån på Internet ökar dramatiskt och minskar något i butiken.
Det högsta totala antalet återkommande kunder finns dock i butiken detta kan vara eftersom
butikerna är en äldre och väl etablerad försäljningskanal. Sörhammar (2008) menar i sin av-
handling att ”handelserfarenheten av Internet måste bli större, fler kunder måste ”lära sig” om
Internet handel och vänja sig vid nya system i försäljningskanalen. Vår studie visar att rent
procentuellt är tillväxten på lojalitetsnivån större på Internet än i butik hos Ticket. Tidigare
har vi redovisat forskning som menar att kundnöjdhet är en förutsättning för att skapa lojala
kunder, men det anses även att det blir mindre viktigt när lojalitetsgraden utvecklas (Oliver,
1999, s.35.ff.). Det är nog viktigt med tanke på våra resultat att Ticket analyserar vad som
egentligen påverkat kunder att handla i större utsträckning via Internet. Via en enkätunder-
sökning skulle Ticket exempelvis bilda sig en uppfattning om de ”nya” Internet kunderna hi-
storiskt sett varit butikskunder eller ej. Detta eftersom det inledningsvis i en kundrelation är
viktigt med kundnöjdhet enligt Oliver (1999), men inte när lojaliteten börjar bli mer etablerad
hos kunden. Alltså Ticket har behov att analysera sina kunder i större utsträckning för att se-
dan planera för kommande affärsstrategier på Internet och men även butik. Vår studie visar att
av den totala kundstocken hos Ticket minskar under de tre tidsperioderna, att lojalitetsnivån
på Internet ökar och att lojalitetsnivån i butik minskar. Med dagens utveckling av teknik och
kundens ökade handelserfarenhet av Internet kan det vara så att de ”gamla” butikskunderna
har övergått till att bli Internetkunder. Oavsett i vilken kanal kunderna handlar så är det ytterst
ALEXANDRA ANSTRELL ·AURORA ERIKSSON
20
