HET ADOPTIEPOTENTIEEL VAN
VOICE-BASED ONLINE SHOPPING
BIJ VLAAMSE MILLENNIALS
EEN ADAPTATIE VAN HET TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL
VOOR SMART SPEAKERS, TOEGEPAST OP EXPERIENCE VERSUS
SEARCH GOODS
Wetenschappelijke verhandeling Aantal woorden: 25.241
Fran De Bruyne
Stamnummer: 01707893Promotor: Prof. dr. Lieven De Marez
Copromotor: Prof. dr. Gino Verleye
Masterproef voorgelegd voor het behalen van de graad master in de richting Communicatiewetenschappen afstudeerrichting Nieuwe Media en Maatschappij
This page is not available because it contains personal information.
Ghent University, Library, 2021.
Woord vooraf
Graag presenteer ik deze masterproef als eindproduct van mijn opleiding Nieuwe Media en Maatschappij in de Communicatiewetenschappen aan de Universiteit van Gent.
Vooreerst zou ik mijn dank willen betuigen aan mijn promotor, professor Lieven De Marez. Mijn dank gaat uit naar zijn zinvolle begeleiding en kennis over de methodiek en het onderwerp van mijn masterproef, die me telkens weer inspireerde om dieper te graven en het onderzoek vanuit verschillende invalshoeken te bekijken. Ook bedank ik graag professor Gino Verleye en Bas Baccarne, die me met hun kennis bijstonden tijdens het uitwerken van mijn analyses.
Daarnaast zou deze masterproef niet tot stand gekomen zijn zonder de hulp van de vele respondenten, die telkens een half uur van hun kostbare tijd opofferden om de vragenlijst in te vullen. Ook hen geef ik graag een eervolle vermelding.
Natuurlijk waren de steun en goede zorgen van mijn moeder en vriend eveneens een bijzondere drijfveer voor het tot een goed einde brengen van mijn opleiding en meer specifiek deze masterproef. Zij zagen mijn evolutie doorheen de jaren en stonden me tijdens iedere uitdaging weer onvoorwaardelijk bij.
Bedankt iedereen!
Abstract
Hoewel smart speakers op een redelijk tempo hun weg baanden naar Amerika en Azië en voice shopping via het toestel sterk beloofde te groeien tegen 2020, blijft een massale adoptie in Vlaanderen uit. Dit onderzoek benadert het fenomeen ‘smart speakers’ vanuit een online retailperspectief en exploreert motivatoren die de gebruiksintentie van Vlaamse millennials beïnvloeden omtrent voice shopping.
Aan voice shopping zijn zowel voordelen alsook nadelen verbonden. Afhankelijk van de productcategorie die men online aankoopt, zullen deze versterken of verzwakken. Om nuances in de gebruiksintentie te achterhalen wordt een onderscheid gemaakt tussen search goods en experience goods.
Er wordt vertrokken vanuit het technology acceptance model als theoretische basis. Na een literatuurstudie worden belangrijke factoren als nieuwe determinanten toegevoegd die voice shopping via een smart speaker helpen verklaren. Deze zijn perceived enjoyment, tangibility, personalization, information quality en personal innovativeness, die deels gelinkt worden aan het human-‐computer-‐context interaction framework. Een online survey wordt bij 258 Vlaamse millennials afgenomen en het nieuwe conceptuele model wordt getest aan de hand van structural equation modelling. Daarbij wordt via regressie-‐ en factoranalyse nagegaan of de constructen significant bijdragen tot de attitude en intentie van consumenten om online te shoppen via een smart speaker.
De resultaten suggereren dat perceived enjoyment de grootste beïnvloedende factor van de gebruiksintentie is en dat deze determinant, samen met personal innovativeness, attitude, perceived ease of use en perceived usefulness, significant gerelateerd is aan de intentie van consumenten om voice shopping via een smart speaker te gebruiken als service, voor het aankopen van zowel het search-‐ als het experience good uit dit onderzoek. Er kan eveneens geconcludeerd worden dat de shopintentie via een smart speaker hoger ligt voor search goods dan voor experience goods.
Deze studie biedt als een van de eerste een basis voor toekomstig onderzoek met betrekking tot de consumentenacceptatie van de shopfunctie van smart speakers en reikt eveneens inzichten aan voor de optimalisatie ervan.
Keywords: smart speaker – technology acceptance model – human-‐computer-‐context interaction – experience goods -‐ search goods – voice interface – e-‐commerce – voice shopping
Inhoudsopgave
Woord vooraf 5
Abstract 7
Inhoudsopgave 9
Lijst met figuren 11
Lijst met tabellen 11
Inleiding 13
1. Literatuurstudie 15
1.1. Smart speakers 15
1.2. Voice shopping 16
1.3. Experience versus search goods 17
1.4. Technology acceptance model (Davis, 1989) 19
1.4.1. Perceived ease of use en perceived usefulness 21
1.4.2. Attitude 22
1.4.3. Intention to use 22
1.5. Productkenmerk: Perceived enjoyment 23
1.6. Gebruikerskenmerk: Personal innovativeness 25
1.7. Human-‐computer-‐context interaction (HCCI) 26
1.7.1. Tangibility 27 1.7.2. Information quality 28 1.7.3. Personalization 30 1.8. Conclusie literatuurstudie 33 1.9. Conceptueel model 35 2. Methode 36 2.1. Steekproef 36 2.2. Materiaal 37 3. Resultaten 43 3.1. Model fit 43
3.2. Betrouwbaarheid en validiteit 44
3.3. Analyse survey 46
3.3.1. Perceived enjoyment 47
3.3.3. Personalization 48
3.3.4. Personal innovativeness 49
3.3.5. Perceived ease of use 49
3.3.6. Perceived usefulness 49
3.3.7. Attitude 50
3.3.8. Intention to use 50
3.3.9. Tangibility 51
3.4. Analyse hypothesen 52
3.5. Visualisatie onderzoeksmodel kleding 54
3.6. Visualisatie onderzoeksmodel voeding 55
4. Discussie 57 4.1. Theoretische discussie 57 4.1.1. Perceived enjoyment 57 4.1.2. Information quality 58 4.1.3. Personalization 58 4.1.4. Personal innovativeness 58
4.1.5. Perceived ease of use 59
4.1.6. Perceived usefulness 60
4.1.7. Attitude 60
4.1.8. Intention to use 60
4.1.9. Tangibility 61
4.2. Praktische discussie 61
4.3. Beperkingen en aanbevelingen toekomstig onderzoek 63
5. Conclusie 65
5.1. Beantwoorden onderzoeksvragen 65
5.2. Samenvattende conclusie 68
Bibliografie 70
Bijlagen
Bijlage 1: Online survey Bijlage 2: Meetmodel Amos Bijlage 3: Output Amos
Lijst met figuren
Figuur 1. Technology Acceptance Model 20
Figuur 2. Conceptueel model 35
Figuur 3. Onderzoeksmodel Amos: Kleding 54
Figuur 4. Onderzoeksmodel Amos: Voeding 55
Lijst met tabellen
Tabel 1: Demografisch profiel respondenten 37
Tabel 2: Kennis en ervaring online shoppen en smart speakers 39
Tabel 3: Items online survey 41
Tabel 4: Fit indices van het meet-‐ en onderzoeksmodel 43
Tabel 5: Betrouwbaarheids-‐ en validiteitstesten 45
Tabel 6: Descriptieve informatie constructen 46
Tabel 7: Resultaten onderzoeksmodel 52
Inleiding
We bevinden ons in de vierde industriële revolutie, waarin technologie en zijn interacties binnen zowel de fysieke als de digitale wereld fuseren. Een van de belangrijkste bruggen tussen deze twee werelden is het Internet of Things (IoT). Het omvat de aanwezigheid van ‘smart things’ om ons heen, namelijk geconnecteerde slimme objecten, services, plaatsen, etc., die met elkaar én met mensen kunnen communiceren en samenwerken door middel van een internetverbinding (Schwab, 2017). Het IoT belooft een revolutie teweeg te brengen in verschillende aspecten van ons leven en is anders dan de meeste informatietechnologieën die we tot nu toe kenden (Baswani, George, & Townsend, 2018).
Een toepassingsdomein van het IoT is de smart speaker: een object dat na de komst van het internet in de jaren ‘90 en de smartphone in 2007 de derde fase van de digitale golf inluidde (Belghmidi, 2019; Debruyne, 2019). Een smart speaker is een virtuele spraakassistent die ingebouwd werd in een draadloze luidspreker en als stand-‐ alone object fungeert in huis (Moore & Nicolao, 2017). Het toestel beantwoordt vragen en voert opdrachten uit na een gesproken commando van de gebruiker, met behulp van automatische spraakherkenning en artificiële intelligentie (AI) (Chu, 2019; Lei, Tu, Li, & Xie, 2017). ‘Spraak’ wordt aanzien als een disruptieve user interface, gezien onze interactie met technologie evolueerde van typen naar swipen en van swipen naar spreken (Belghmidi, 2019; Debruyne, 2019). Het fenomeen is steeds prominenter aanwezig binnen onze woonst, op ons werk, in onze auto’s, via onze smartphone en in ons leven in het algemeen (Maarek, 2018).
We leven in een digitale en hypercompetitieve economie. Zo goed als alle toonaangevende technologiebedrijven ter wereld, zoals Amazon, Apple, Google, Samsung en Microsoft, ontwikkelden daarom hun eigen virtuele spraakassistent en bijhorende smart speaker (Han & Yang, 2018). De snelle evolutie van interactieve digitale technologie zorgt ervoor dat de manier waarop consumenten handelen stapvoets gewijzigd wordt. Ook shoppen hoort daarbij, wat ertoe leidt dat de retailindustrie zich eveneens probeert te verdiepen in hoe het de trends van spraakherkenning en AI kan implementeren in zijn sector (Colombi, Kim, & Wyatt, 2018).
Smart speakers bezitten tal van functies, waaronder ‘voice shopping’. Het is een service die het mogelijk maakt om via de stem producten of diensten online te zoeken en aan te kopen en het biedt een alternatief voor online shopping via de laptop, smartphone of tablet (Baswani, George, & Townsend, 2018). Het feit dat het apparaat enkel aangestuurd wordt met behulp van spraak en dat er geen scherm aanwezig is, verandert de online shopervaring echter drastisch.
Hoewel smart speakers op een redelijk tempo hun weg baanden naar Amerika en Azië (Park, Kwak, Lee, & Ahn, 2018) en de globale voice shopping business via smart speakers sterk beloofde te groeien tegen 2020 (Ingber,
Lazerson, Lewin-‐Eytan, Libov, & Osherovich, 2018), blijft massale adoptie uit en zijn er een aantal uitdagingen binnen retail die aangepakt moeten worden vooraleer verder succes gegarandeerd kan worden (Park E. , Kim, Kim, & Kwon, 2018). Om een zicht te krijgen op de gebruiksinteresse van de Vlaamse consument is het van cruciaal belang om goed in te schatten welke factoren bepalend zijn voor de adoptie-‐intentie van voice shopping via een smart speaker.
Dit onderzoek neemt twee retailcategorieën onder de loep, waarvan uit de literatuur blijkt dat ze op een geheel verschillende manier aangekocht worden online. Het gaat enerzijds om experience goods, waar kleding tot behoort. ‘Voelen’, ‘passen’ en ‘zien’ zijn binnen deze categorie belangrijke elementen (Blazquez, 2014), dewelke een smart speaker moeilijk kan bieden. Anderzijds wordt een vergelijking gemaakt met search goods, waar ‘het online aankopen van alledaagse voedingsproducten’ bijgerekend kan worden. De opsplitsing dient om een eventueel verschil in gebruiksintentie van een smart speaker na te gaan tussen deze categorieën.
De aanwezigheid van wetenschappelijke studies omtrent de perceptie van consumenten rond spraaktechnologie, specifiek in de retailcontext, is gelimiteerd (Gao & Bai, 2014; Madhani, 2015; Sorensen, 2019). Er is dan ook een algemene vraag naar verder onderzoek rond de factoren die de adoptie van slimme technologie binnen deze sector blootleggen (Balaji, Roy, Quazi, & Quaddus, 2018; Evanschitzky, Iyer, Pillai, Kenning, & Schütte, 2015). Gezien het langdurige adoptieproces is het evenzeer van maatschappelijk belang om na te gaan hoe zulke technologie succesvoller ontvangen kan worden bij het publiek (Balaji et al., 2018; Flynn & Goldsmith, 2005).
Studies naar de adoptiedeterminanten van innovaties zijn er echter in groten getale, waardoor frameworks zoals dat van de human-‐computer-‐context interaction en reeds gevalideerde constructen als basis kunnen dienen.
Het doel van dit onderzoek is om het adoptiepotentieel van voice-‐based online shopping via een smart speaker bij Vlaamse millennials na te gaan, specifiek toegepast op search en experience goods.
De twee onderzoeksvragen die hierbij centraal staan zijn: ‘Wat is het adoptiepotentieel van voice-‐based online shopping via een smart speaker bij Vlaamse millennials?’ met de bijvragen ‘Wat is de intentie om online te shoppen via een smart speaker voor search goods?’ en ‘Wat is de intentie om online te shoppen via een smart speaker voor experience goods?’ en ‘Welke determinanten beïnvloeden de intentie om online te shoppen via een smart speaker, voor zowel search als experience goods?’ met de bijvragen ‘Hoe kan het human-‐computer-‐ context interaction framework bijdragen tot de uitbreiding van het technology acceptance model?’, ‘Welke determinanten zijn negatief gerelateerd aan de intentie om online te shoppen via een smart speaker?’ en ‘Welke determinanten zijn positief gerelateerd aan de intentie om online te shoppen via een smart speaker?’.
1. Literatuurstudie
1.1. Smart speakers
Amazon was in 2014 het eerste bedrijf om een smart speaker te introduceren op de markt, en ze zijn nog steeds marktleider binnen deze categorie (Lyons K. , 2020). De Amazon Echo is wereldwijd de populairste smart speaker (eMarketer, 2017; Lyons K. , 2020) en ‘Alexa’, Amazon’s virtuele spraakassistent, is pionier inzake ‘shopping’ (Lopez, Quesada, & Guerrero, 2017; Maarek, 2018).
Een smart speaker is een luidspreker die bediend wordt via de stem en geactiveerd moet worden door middel van een triggerwoord, zoals ‘Hey, Alexa’. Het toestel wordt meestal in een huiselijke context gebruikt en bevat een slimme virtuele spraakassistent die geconnecteerd is met het internet. Zo een assistent omvat software die hulp biedt aan de gebruiker door alledaagse taken te automatiseren of makkelijker te maken (Han & Yang, 2018). Naast het verschaffen van een hoeveelheid aan informatie en diensten, kan de assistent zelf ook data inwinnen over de gebruiker en diens acties (Wortmann & Flüchter, 2015).
Door gebruik van artificiële intelligentie (AI) worden de virtuele spraakassistenten in de toestellen steeds slimmer bij elke opdracht die ze krijgen (Hwang, 2018). AI is een specifiek vakgebied binnen de computerwetenschappen waar men intelligente toestellen creëert die functioneren en denken zoals mensen, door hen te laten bijleren aan de hand van de input die ze krijgen (Bai, 2017). De laatste jaren werd veel vooruitgang geboekt in de ontwikkeling van zulke technologieën, en virtuele assistenten die huizen in smart speakers maken daar deel van uit.
Smart speakers zijn momenteel een van de snelst groeiende consumententechnologieën (Kim, Park, Ju, & Ahn, 2018) en veranderen de manier van interageren met technologie én tussen merken en consumenten (Simms, 2019). Het duurt doorgaans drie tot vijf jaar voor een nieuwe technologie een kantelpunt of ‘de grote massa’ bereikt. Aangezien de eerste smart speaker in 2014 zijn intrede deed als ‘the next big thing’ na de smartphone, zou het toestel nu aan die grens moeten gekomen zijn. Iets meer dan een vierde van de Amerikaanse huishoudens beschikt momenteel over minstens één smart speaker (Statista, 2020), wat verder gaat dan enkel de ‘eerste fans’ (Debruyne, 2019).
Wanneer vergeleken wordt met België, zien we dat zo een 9% van de Vlamingen in 2019 over een smart speaker beschikt, wat een stijging van een procent met zich meebrengt ten opzichte van het jaar ervoor. Slechts een tiende daarvan heeft het device ooit al eens gebruikt voor online shopping, maar niet iedereen is overtuigd (imec 2017; imec 2019). Ongeveer 13% van 2.754 Vlamingen die deelnamen aan een onderzoek
er is om er een te kopen. Bij Vlamingen onder de 35 jaar was dit zelfs het antwoord van één op de vier ondervraagden (imec, 2019).
Ondanks al het voorgaande, blijven smart speakers en de terminologie errond onbekend terrein voor een groot deel van de Vlamingen (imec, 2019). Zo blijkt uit onderzoek dat de naam ‘Alexa’, de spraakgestuurde virtuele assistent van Amazon, bij zeven op de tien Vlamingen onder de veertig geen belletje doet rinkelen. Hoewel velen spreken over een ‘nieuwe innovatiegolf’, is de adoptie van smart speakers relatief laag in Vlaanderen en wordt het toestel voorlopig nog te veel als ‘domme luidspreker’ gebruikt, zoals bijvoorbeeld om muziek te luisteren of het weerbericht op te vragen (Debruyne, 2019; imec, 2019). De technologie heeft echter een veel groter potentieel dan enkel die huidige gebruikstoepassingen.
1.2. Voice shopping
Een smart speaker bevat verschillende zogenaamde ‘skills’ of ‘actions’, te vergelijken met apps op een smartphone. Het zijn functionaliteiten die consumenten toelaten om taken uit te voeren via het toestel, zoals kennisvragen stellen, bellen, slimme geconnecteerde toestellen in huis aansturen, een Uber bestellen, en zo verder (Han & Yang, 2018). ‘Voice shopping’, waar dit onderzoek om draait, is één van die skills. Het is het online zoeken naar informatie over producten en diensten en het aankopen ervan via de ‘app’ van verschillende merken, aan de hand van commando’s met de stem. Bijna de helft van de smart speaker-‐gebruikers is geïnteresseerd in zulke ‘apps’ (Smith, 2018).
Elk merk of bedrijf kan een voice app ontwikkelen die gebruikers op hun beurt kunnen downloaden via hun smart speaker. Onder andere H&M, bol.com, Mediamarkt, Levi’s en Albert Heijn lanceerden reeds een applicatie voor smart speakers. Het wordt gezien als een extra touchpoint en een nieuwe vorm van interactie tussen consumenten en bedrijven (Smith, 2018).
Globaal gezien groeit het aantal consumenten dat producten aankoopt met behulp van een smart speaker (Simms, 2019). Drie vierde van de eigenaars in Amerika, die tegelijk klant zijn bij Amazon, gebruikte het toestel al om iets mee te bestellen bij het bedrijf (Belghmidi, 2019). E-‐commerce wordt gezien als de reden waarom Amazon in de smart speakerindustrie investeerde en er wordt gezegd dat het grootste potentieel voor smart speakers bij e-‐commerce services ligt (Hyunmo, Seongcheol, & Changi, 2017).
Onder meer het gebruiksgemak ervan zorgt ervoor dat toegang tot informatie en diensten nog meer gedemocratiseerd wordt (Maarek, 2018). Shoppen via de stem gaat daarnaast drie keer zo snel als het vinden van het hoofdmenu in een mobiele app of het intikken van een zoekopdracht in een zoekmachine (Debruyne,
2019; Ingber et al., 2018). Voice shopping slaat verschillende stappen uit het traditionele online zoekproces over, zijnde het aanklikken van de website, het navigeren naar het menu en het selecteren van producten. Het proces gaat vlotter en er zijn voor de consument minder barrières te overwinnen (Simms, 2019). Er wordt voorspeld dat de helft van alle zoekopdrachten in 2020 uitgevoerd zullen worden via voice commands (Smith, 2018) en dertig procent daarvan zonder gebruik van een scherm (Ingber et al., 2018).
Anderzijds blijkt uit verschillende studies dat er minstens evenveel consumenten zijn die voorlopig nog niet warm lopen voor shoppen via de stem. Na een onderzoek met smart speaker-‐gebruikers kwam als conclusie naar voor dat de overgrote meerderheid van de consumenten die ooit al iets via zijn toestel aankocht, dit geen tweede keer wil proberen (Lyons S. , 2019). Wanneer gevraagd werd waarvoor de consumenten hun smart speaker het meest raadplegen, bleek dat ‘shopping’ niet eens in de top twintig stond (Bentley, et al., 2018). Er heerst namelijk een schrik om het verkeerde product aan te kopen en bij velen ontbreekt kennis over het toestel om er zaken mee te bestellen (Stewart, 2019). Wanneer eigenaars het toestel toch gebruiken in termen van retail, is dit voornamelijk ter assistentie bij het shoppen, eerder dan er effectief zaken mee aan te kopen. Voorbeelden van assistentie zijn het creëren van boodschappenlijstjes via de stem, prijsvergelijkingen opvragen, de locatie van een pakje traceren en herhaalaankopen uitvoeren.
Algemeen kan gesteld worden dat er geen eenduidige feiten over het gebruik van voice shopping circuleren en ook per land is het gebruik erg verschillend.
1.3. Experience versus search goods
Tijdens pré-‐adoptie onderzoek in verband met online shopping kwam aan het licht dat er verschillende adoptieniveaus van shoppen zijn, afhankelijk van de productcategorie in kwestie (Sohn S. , 2017). Elke productcategorie bevat een bepaald effect op de online aankoopintentie van consumenten. Van die categorie hangt ook af hoe makkelijk en betrouwbaar de consument het online shoppen ervan vindt (Lian & Lin, 2008). Tot nu toe hebben kopers online slechts gelimiteerde toegang tot de informatie over een product. Dit zorgt bij de aankoop van sommige productcategorieën voor onzekerheid en een gebrek aan vertrouwen tijdens het aankoopproces (Hohlbaum, et al., 2019).
Een onderscheid tussen types producten is evenzeer belangrijk wanneer het gaat over de intentie om online te shoppen via een smart speaker (Sohn S. , 2017). Nelson (1970) maakte in zijn werk het verschil duidelijk tussen search goods en experience goods. Zijn classificatie baseerde hij op eigenschappen van de producten zelf.
Search goods worden het makkelijkst online aangeschaft, aangezien het neutrale producten zijn zoals treintickets of boeken. De producten, de kwaliteit en de prijs ervan blijven zo goed als hetzelfde, onafhankelijk van waar de consument ze koopt (Cao, Mokhtarian, Zhai, & Zhen, 2017). Ook is direct contact met het product meestal niet nodig om de kwaliteit ervan in te schatten. Men heeft zekerheid over wat men koopt en er is een lage productbetrokkenheid (Jiang, Yang, & Jun, 2013). Consumenten kunnen makkelijk de complete info over deze producten verkrijgen vooraleer ze aangekocht of gebruikt worden (Nelson, 1970), waardoor ze meer geschikt zijn voor online shoppen (Cao et al., 2017).
Uit een onderzoek van Amazon blijkt dat producten met het hoogste aankoopcijfer via de stem producten zijn die op regelmatige basis aangeschaft worden, zoals boodschappen, beautyproducten, huishoudartikelen en dergelijke zogenaamde ‘search goods’ (Ingber et al., 2018; Smith, 2018). In dit onderzoek representeert ‘broccoli’ het search good, gezien het een alledaags product is waarbij de consument meestal weinig vereisten vooropstelt. Dat product wordt vergeleken met feestelijke kleding, zoals een jurk of een kostuum, wat tot de experience goods hoort.
Experience goods zijn minder geschikt om online te kopen, gezien de kwaliteit daar niet goed in te schatten is (Cao et al., 2018; Dimoka, Hong, & Pavlou, 2011). Een groot deel van de producteigenschappen kunnen pas na gebruik achterhaald worden en de zoekkost en productbetrokkenheid bij de aankoop liggen hoger dan bij search goods (Ahn, et al., 2017). Het belang van het op voorhand voelen, zien en uittesten van het product primeert (Blazquez, 2014; Kim et al., 2011) en het ontbreken van het fysieke aspect online zorgt voor productonzekerheid (Jones & Kim, 2010; Sohn, 2017). Consumenten besteden veel tijd aan het zoeken naar volledige informatie over experience goods, maar kunnen niet altijd alle elementen achterhalen. Het vertrouwen in dit soort aankopen ligt daarom lager (Ahn, et al., 2017).
De grootste moeilijkheid omtrent experience goods is hoe ze op een goede manier getransformeerd kunnen worden naar meer ‘search goods’ via het internet en dus ook via smart speakers (Bei, Chen, & Widdows, 2004). Kleding, wat meestal tot de experience goods behoort, is bijvoorbeeld toch een van de meest populaire productcategorieën binnen e-‐commerce (Eurostat, 2017; Kim, Kim, & Lennon, 2011; Liu & Forsythe, 2011). De vraag is of die categorie zich er ook toe leent om binnen voice-‐based shopping succesvol te zijn.
Search en experience goods worden verschillend geïnterpreteerd door elk individu, gezien niet elk product voor iedereen dezelfde waarde heeft (Nelson, 1970). Voeding wordt bijvoorbeeld tot de search goods gerekend, maar door de huidige veranderingen in onze voedselcultuur zijn veel consumenten steeds meer geïnteresseerd in gedetailleerde informatie over wat ze eten, zoals de oorsprong van het product en de precieze ingrediënten (Ilbery et al. 2006; Pearson et al. 2011). Op die manier kan voeding voor sommigen dan weer als ‘experience good’ ervaren worden.
1.4. Technology Acceptance Model (Davis, 1989)
Wanneer een nieuwe technologie geïntroduceerd wordt in een steeds groeiende en competitieve markt, is een onderzoek naar de gebruikinstentie ervan een effectieve manier om het toekomstige succes ervan in te schatten. Om factoren te achterhalen die bij consumenten de gebruiksintentie van voice shopping via smart speakers kunnen beïnvloeden, is algemene literatuur rond de adoptie van technologische innovaties een interessante leidraad.
De eerste studie rond de adoptie van innovaties bij individuen vond plaats in de jaren zestig. In 1989 volgde Davis met zijn bekende technology acceptance model (TAM) als theoretisch framework, dat stelt dat het waargenomen gebruiksgemak (perceived ease of use) en het waargenomen nut van een technologie (perceived usefulness) het gebruik van innovaties mee voorspellen (Debbaudt, 2018). Het is wereldwijd een van de meest gebruikte en nuttige modellen om het adoptiepotentieel van nieuwe (slimme) technologie na te gaan (Balaji et al., 2018; Bontis, Serenko, & Turel, 2010; Park, Kim, Kim, & Kwon, 2018) en verschillende onderzoekers poogden reeds om het uit te breiden, teneinde het toe te passen op constant veranderende technologie. De flexibiliteit en algemene toepasbaarheid van het TAM op verschillende technologieën en in diverse gebruikerscontexten is een van de redenen waarom voor dit framework gekozen wordt.
In 2012 en 2013 werd het TAM onder meer door Lee et al. en Pan et al. gebruikt om de acceptatie en adoptie van smartphones te onderzoeken. Ook Huang en Liao (2015) en Pantano en Servidio (2012) zetten het in bij hun studie naar de adoptie van slimme technologie binnen retail, maar het werd eveneens toegepast in onderzoeken naar e-‐health, internet banking en e-‐learning (Chu, 2019). De diverse adaptaties van het TAM zorgen voor een soort van theoretische chaos, waardoor gekozen wordt om voor dit onderzoek het originele TAM van Davis opnieuw als startpunt te gebruiken.
Het originele model bestaat uit vier constructen en zegt dat de attitude tegenover het gebruik van een nieuwe technologie hoofdzakelijk gedreven wordt door twee determinanten, namelijk de perceived usefulness (PU) en de perceived ease of use (PEU) van die technologie (Chi, 2018; Muñoz-‐Leiva, Climent-‐Climent, & Liébana-‐ Cabanillas, 2017). De attitude, PEU en PU spelen op hun beurt een belangrijke rol bij het voorspellen van de intentie van het individu om de innovatie of de services ervan al dan niet ooit te gebruiken (Chu, 2019; Chi, 2018).
Ondanks dat het TAM zijn waarde meermaals bewezen heeft, is het originele model grotendeels achterhaald (Balaji et al., 2018; Davis, 1989; Faqih, 2016) en onvoldoende toereikend binnen de ‘slimme’ context van vandaag (Chu, 2019).
Om het adoptiepotentieel van voice-‐based online shopping via een smart speaker na te gaan, is een uitbreiding aan de hand van literatuuronderzoek noodzakelijk. Nieuwe externe determinanten kunnen volgens Davis (1989) en Venkatesh et al. (2012) de PU en PEU van een technologie beïnvloeden (Cheung & Vogel, 2013) en een herwerking van het model kan de gedragsintentie van consumenten nog beter voorspellen en de validiteit van het onderzoek opkrikken (Balaji et al., 2018; Faqih, 2016; Kalinic & Marinkovic, 2016).
Sinds de eerste publicatie van het TAM werd het model ondertussen al in heel wat onderzoeken verfijnd en uitgebreid om een hogere verklaringskracht te bekomen (Chi, 2018; van der Heijden, 2004). Voorbeelden van toegevoegde determinanten zijn demografische gegevens, elementen zoals ‘vertrouwen’ en sociale factoren zoals ‘perceived enjoyment’ en ‘eerdere gebruikservaring’ (Chi, 2018).
Volgens Vijayasarathy (2004) passen de variabelen PU en PEU uit het TAM daarnaast voornamelijk bij beslissingen waarin technologiegebruik de enige optie is, dan in situaties waar vrijwillig voor technologie gekozen wordt, zoals bij voice shopping. De onderzoeker bracht daarom andere factoren aan die de context breder maakten, zoals privacy, veiligheid en sociale invloed. Park et al. (2018) verkregen op hun beurt zeven extra determinanten die de adoptie van smart home devices hielpen onderzoeken, na diepte-‐ interviews met professoren die thuis zijn in alles wat met smart home devices en apps te maken heeft. Het waren de mate van plezier, verbondenheid, controle, veiligheid, betrouwbaarheid, compatibiliteit en kost.
Het gekende TAM2 en TAM3 van Venkatesh en Davis (2000) en Venkatesh en Bala (2008) bevatten eveneens talrijke aanvullingen, waarbij de invloed ervan op de uiteindelijke gebruiksintentie grotendeels gemedieerd wordt door de PU en de PEU (Koivisto, Makkonen, Frank, & Riekkinen, 2016).
1.4.1. Perceived ease of use en perceived usefulness
Toegepast op de context van dit onderzoek, wordt perceived ease of use (PEU) vertaald naar het gebruiksgemak dat de consument ondervindt tijdens het voice shoppen via een smart speaker (Balaji et al., 2018). Het is de mate waarin consumenten geloven dat het gebruik van een smart speaker voor online shopping eenvoudig en duidelijk is en toelaat om op een handige manier naar producten op zoek te gaan en ze aan te kopen (Balaji et al., 2018; Chi, 2018). De PEU van IoT-‐technologie binnen een retailcontext bleek uit het onderzoek van Evanschitzky et al. (2015) een significante impact te hebben op de intentie van de consument om de technologie te gebruiken in de toekomst. De determinant kan gelinkt worden aan de ‘complexity’-‐karakteristiek van Rogers (1995). Dat is één van de vijf karakteristieken die hij koppelt aan een innovatie, die de adoptie ervan door consumenten beïnvloedt. ‘Complexity’ omschreef hij als de mate waarin een innovatie als moeilijk te gebruiken en te begrijpen wordt ervaren (Agarwal & Prasad, 1977).
Perceived usefulness (PU) wordt door Sohn (2017) en anderen gekarakteriseerd als de mate waarin consumenten geloven dat het gebruik van een smart speaker hun online shopervaring efficiënter kan maken en hen beter helpt bij het vinden van het juiste product (Baswani, George, & Townsend, 2018; Chi, 2018). Het is het gevoel van de consument omtrent de prestaties van een smart speaker en de eventuele verbetering van zijn eigen prestaties door gebruik van het toestel (Chu, 2019). Het concept beïnvloedt de uiteindelijke ‘intention to use’ van consumenten positief en is volgens Baswani et al. (2018) een van de sterkste voorspellers van technologie-‐adoptie en -‐acceptatie (Chu, 2019).
Wanneer beide elementen positief bevonden worden, zal de consument ook positiever tegenover de nieuwe technologie staan en sneller geneigd zijn om deze te adopteren (Lee, Kozar, & Larsen, 2003). Ook wordt een technologie doorgaans als ‘nuttig’ (useful) beschouwd wanneer het gebruiksgemak ervan (ease of use) hoog ligt (Balaji, et al., 2018; Davis, 1989; Venkatesh & Davis, 2000). Uit vele onderzoeken blijkt daarom dat er een significante verbintenis is tussen de PEU en de PU (Park E. , Kim, Kim, & Kwon, 2018).
Na veelvuldige bevestiging van de significante relaties tussen de oorspronkelijke TAM-‐constructen, worden de volgende hypotheses voorgesteld om de gebruiksintentie van voice shopping via smart speakers in te schatten (Baswani, George, & Townsend, 2018; Chu, 2019; Park E. , Kim, Kim, & Kwon, 2018; van der Heijden, 2004):
H12a&b: De perceived ease of use van het online shoppen van voeding/kleding via een smart speaker is positief gerelateerd aan de attitude tegenover de service.
H13a&b: De perceived ease of use van het online shoppen van voeding/kleding via een smart speaker is positief gerelateerd aan de intention to use van de service.
H14a&b: De perceived usefulness van het online shoppen van voeding/kleding via een smart speaker is positief gerelateerd aan de attitude tegenover de service.
H15a&b: De perceived usefulness van het online shoppen van voeding/kleding via een smart speaker is positief gerelateerd aan de intention to use van de service.
1.4.2. Attitude
Het volgende orginele TAM-‐construct is de attitude tegenover eventueel gebruik van de innovatie. ‘Attitude’ slaat op de gevoelens en de potentiële tevredenheid van de consument tegenover voice shopping via een smart speaker en de wenselijkheid om de service te gebruiken (Debbaudt, 2018). ‘Tevredenheid’ was in het onderzoek van Shiau en Luo (2012) de meest significante factor in het voorspellen van de consument zijn intentie om in de toekomst online te shoppen via een bepaalde technologie. Nog een andere studie toonde aan dat ‘attitude’ de intentie om te veranderen van shopkanaal significant beïnvloedt (Pookulangara, Hawley, & Xiao, 2011), wat in het kader van dit onderzoek een interessant inzicht is.
In het klassieke TAM vloeit attitude rechtstreeks voort uit de PU en PEU van de technologie of service (Chrissikopoulos, Giannakos, Kourouthanassis, & Pappas, 2014). Er bestaat volgens verschillende onderzoeken, zoals dat van Park et al. (2017), verder een belangrijke relatie tussen de attitude van de consument tegenover technologie die tot het IoT behoort en de gebruiksintentie ervan (Chu, 2019). Gebaseerd op die theorie (Park E. , Kim, Kim, & Kwon, 2018), kan de volgende hypothese vooropgesteld worden:
H16a&b: De attitude tegenover het online shoppen van voeding/kleding via een smart speaker is positief gerelateerd aan de intention to use van de service.
1.4.3. Intention to use
‘Intention to use’ (ITU) als determinant blijkt uit een aantal voorgaande studies een sterke voorspeller te zijn van effectief gebruik van een nieuwe technologie, alsook van consumentengedrag in het algemeen (Chi, 2018). Het beïnvloedt de uiteindelijke adoptie van een technologie positief (Alalwan, Baabdullah, Rana, Tamilmani, &
Dwivedi, 2018) en weerspiegelt de wil van een individu om een bepaalde actie uit te voeren, gebaseerd op de perceptie over de uitkomst ervan (Chi, 2018).
ITU wordt in dit onderzoek gezien als de mate waarin een consument geneigd is om in de toekomst online te shoppen via een smart speaker voor het aankopen van voeding of kleding. Het is de waarschijnlijkheid van de consument om een product of service te gaan gebruiken (Debbaudt, 2018) en in de onderzoeksvraag wordt het verwoord als ‘het adoptiepotentieel’.
Dit onderzoek heeft onder andere als objectief om voor voice shopping via smart speakers tot nieuwe, passende determinanten te komen die de basis van het TAM kunnen vervoegen, om het vervolgens mogelijk te maken om de gebruiksintentie van smart speakers tijdens het shoppen beter in te schatten. Enkele wetenschappelijke werken overtuigden ons om het basismodel te versterken met behulp van de determinanten die in het volgende gedeelte van de literatuurstudie uitvoerig besproken worden.
1.5. Productkenmerk: Perceived enjoyment
In tegenstelling tot PEU en PU is perceived enjoyment een intrinsieke motivatie (Venkatesh, 2000) en wordt de determinant binnen dit onderzoek beschreven als de mate waarin de gebruiker van een smart speaker plezier en voldoening ervaart wanneer hij de technologie gebruikt voor voice shopping (Ahn, et al., 2017; Chu, 2019; Liu & Forsythe, 2011). Die motivatie is onafhankelijk van de uiteindelijke prestaties die voortvloeien uit het gebruik van de ‘shopping skill’ van de smart speaker (Venkatesh & Bala, 2008; Sorensen, 2019; van der Heijden, 2004). Het is een determinant die voor het eerst beschreven werd door Davis (1992), als toevoeging en extra motivationele factor van het originele TAM (Park E. , Kim, Kim, & Kwon, 2018). Er werd aangetoond dat intrinsieke motivaties, zoals enjoyment, een belangrijke rol spelen omtrent de acceptatie en het gebruik van een nieuwe technologie binnen de consumentencontext en binnen technologiegebruik in het algemeen (Venkatesh, Thong, & Xu, 2012).
Uit een onderzoek rond de adoptie van mobiel gamen via sociale netwerken bleek dat ‘enjoyment’ in significant verband staat tot het ITU van zulke games. Dezelfde bevinding kwam uit een onderzoek naar de intentie van consumenten om een online krant te lezen (Alalwan, et al., 2018).
De studie van Coskun-‐Setirek en Mardikyan (2017) over spraaktechnologie en het onderzoek van Koufaris (2002) over mobiele services en online shopping concludeerden op hun beurt dat perceived enjoyment statistisch significant was met betrekking tot de ITU. Ook in de studie van Kowalczuk (2018) had enjoyment het sterkste
In het onderzoek van Prayeena en Thomas (2014) naar de adoptie van Facebook, bleek perceived enjoyment significant te zijn in relatie tot de attitude. Vervolgens gaven Yi en Hwang (2003), Pobil & Park (2013) en Cheung en Vogel (2013) met hun onderzoek aan dat de PEU van een informatiesysteem significant beïnvloed wordt door de perceived enjoyment van het systeem. Daarnaast ontdekten Kim et al. via hun onderzoek met betrekking tot sms-‐services dat mensen die plezier ervaren tijdens het gebruik van een service, die service ook sneller als ‘nuttig’ ervaren (Chu, 2019). Verschillende andere studies bevestigen dit. De volgende hypothesen (Chu, 2019; Debbaudt, 2018; Park E. , Kim, Kim, & Kwon, 2018) werden ontgonnen uit de genoemde literatuur:
H1a&b: De perceived enjoyment van het online shoppen van voeding/kleding via een smart speaker is positief gerelateerd aan de perceived ease of use van de service.
H2a&b: De perceived enjoyment het online shoppen van voeding/kleding via een smart speaker is positief gerelateerd aan de perceived usefulness van de service.
H3a&b: De perceived enjoyment van het online shoppen van voeding/kleding via een smart speaker is positief gerelateerd aan de attitude tegenover de service.
H4a&b: De perceived enjoyment van het online shoppen van voeding/kleding via een smart speaker is positief gerelateerd aan de intention to use van de service.
Enkele jaren terug was ‘winkelen’ eerder een functionele activiteit, terwijl het de dag van vandaag ook een entertainmentfactor heeft (Megicks et al. 2012). Voornamelijk wanneer het over kleding gaat, worden daar de termen ‘ontspanning’ en ‘plezier’ aan gelinkt. ‘Enjoyment’ blijkt een van de redenen te zijn waarom consumenten online shoppen (Blazquez, 2014; Ha & Stoel, 2009) en is dus een interessante determinant om op te nemen in het onderzoeksmodel.
Online shoppen draagt in vele gevallen bij tot een betere emotionele gemoedstoestand (Rodriguez-‐Ardura & Meseguer-‐Artola, 2010) en het interactieve karakter van voice shopping kan door sommige consumenten gezien worden als een extra bron van vermaak. Het feit dat een natuurlijke manier van interageren met het toestel centraal staat, namelijk via de stem, kan het level van ‘enjoyment’ eveneens opkrikken.
Echter, waar online shoppen via een website als ‘enjoyable’ beschouwd wordt, wordt verwacht dat consumenten shoppen via een smart speaker eerder als ‘useful’ zien. Dit omdat de virtuele assistent producten over sites en merken heen met elkaar vergelijkt en het zo mogelijk maakt om onder andere geld en tijd uit te sparen (Bontis et al., 2010; Doolin et al., 2008).
1.6. Gebruikerskenmerk: Personal innovativeness
Verschillende uitbreidingen van het TAM werden doorheen de jaren gesuggereerd en de reeks determinanten is enorm geaccumuleerd. Toch bleven ze veelal te linken aan de oorspronkelijke elementen uit het TAM, met name door het feit dat ze zich ofwel concentreerden op de percepties van de consument tegenover de technologie ofwel op hoe de consument zichzelf in relatie tot de technologie ziet.
Belangrijk is dus om ook aandacht te gegeven aan de persoonlijkheidskenmerken van de potentiële gebruiker van de technologie, gezien het ‘shopper DNA’ van consumenten hier in grote mate door bepaald wordt (Jongen, 2017). Deze zijn niet altijd rechtstreeks gerelateerd aan de technologie, maar hebben vaak een significante indirecte invloed op de consument zijn percepties errond en de uiteindelijke ITU.
‘Personal innovativeness’ is zo een persoonlijke determinant die reeds in verband gebracht werd met de adoptie van innovaties en technologie (Koivisto, Makkonen, Frank, & Riekkinen, 2016; Wu & Ke, 2015). Het is de mate waarin een consument nieuwe ideeën, producten en systemen wil aannemen en uitproberen (Alalwan, et al., 2018; Chu, 2019; Koivisto, et al., 2016) en hij relatief sneller is in het adopteren van nieuwe technologie dan anderen (Buyle, et al., 2018; Chu, 2019).
Individuen die meer geïnteresseerd zijn in technologie, staan doorgaans positiever tegenover innovaties en zullen deze ook eerder adopteren dan individuen die lager scoren op personal innovativeness (Huang & Liao, 2015; Sorensen, 2019). Voor de adoptie van voice shopping via een smart speaker is een redelijk level van inovativeness vereist (Alalwan, et al., 2018), vandaar dat deze factor geïntegreerd wordt in het nieuwe model.
Een onderzoek van Ton et al. (2004) toonde aan dat de attitude tegenover online shoppen en de intentie om effectief online te shoppen niet enkel beïnvloed worden door de PEU, PU en perceived enjoyment, maar ook door externe factoren zoals onder andere de personal inovativeness van consumenten (Koli, Chowdhury, & Dhar, 2016). Kim en Forsythe suggereerden anderzijds dat personal innovativeness een directe invloed kan hebben op de intentie van consumenten om nieuwe interactieve technologie te gebruiken, onafhankelijk van hun attitude tegenover het gebruik ervan (Huang & Liao, 2015).
De determinant werd reeds in verschillende TAM-‐studies succesvol geïntegreerd en bevorderde de verklarende kracht van het model (Koivisto, et al., 2016). De volgende hypothesen worden voor dit onderzoek gebruikt (Alalwan, et al., 2018; Buyle, et al., 2018; Chu, 2019; Lee, Park, Chung, & Blakeney, 2012):
H8a&b: De personal innovativeness van een consument is positief gerelateerd aan de perceived ease of use van het online shoppen van voeding/kleding via een smart speaker.
H9a&b: De personal innovativeness van een consument is positief gerelateerd aan de attitude tegenover het online shoppen van voeding/kleding via een smart speaker.
H10a&b: De personal innovativeness van een consument is positief gerelateerd aan de intention to use van het online shoppen van voeding/kleding via een smart speaker.
1.7. Human-‐computer-‐context interaction (HCCI)
Het human-‐computer-‐context interaction (HCCI) framework wordt in het leven geroepen voor dit onderzoek, gezien de percepties en motivaties uit het oorspronkelijke TAM (PU, PEU en attitude) onvoldoende verklaring bieden om het adoptiepotentieel van voice shopping in te schatten. Interacties, die te vinden zijn in het HCCI-‐ framework, kunnen dit potentieel mogelijks beter helpen verklaren en complementair zijn aan het originele TAM.
Nu computers verschillende ‘talen’ en contexten begrijpen, werd gebruik van de stem voor interactie met technologie een nieuw paradigma binnen de human-‐computer interaction (Edwards, Edwards, Stoll, Lin, & Massey, 2019). Gebruikers van een smart speaker kunnen intuïtiever communiceren met technologie door gebruik van de natuurlijke taal (Hui, Sherratt, & Sanchez, 2017). Daarnaast wordt de volledige context van retail hervormd en dus bij de interactie tussen mens en technologie betrokken, want technologie baande zich een weg naar onze huizen en zit verwoven in ons dagelijks leven. Spraaktechnologie creëert een direct interactief portaal voor eindgebruikers, wat de human-‐computer interaction revolutionair zal veranderen.
Human-‐computer-‐context interaction bestaat in het geval van smart speakers uit drie stadia, namelijk ‘initiation’, ‘conversation’ en ‘display’. Bij ‘initiatie’ start de gebruiker een gesprek met een specifiek verzoek, bijvoorbeeld ‘Ik ben op zoek naar een zwarte jurk’. De vervolgfase, ‘conversation’, bestaat uit de virtuele spraakassistent die dieper ingaat op het verzoek. Er worden bijvragen gesteld over producteigenschappen en de gebruikersbehoeften worden beter ingeschat. Op basis van de antwoorden van de gebruiker zal de virtuele assistent tijdens het gesprek de zoekopdracht uitvoeren. Een laatste stap is het ‘displayen’ van het zoekresultaat aan de gebruiker (Zhang, Chen, Ai, Yang, & Croft, 2018). Gezien de smart speaker geen scherm bevat, gebeurt dit via de stem.
Het HCCI-‐framework bevat eveneens vijf interactielevels waarbij de gebruiker betrokken is, die invloed kunnen hebben op de adoptie-‐intentie. Interactielevels staan nooit op zichzelf, maar zijn altijd verbonden met andere levels. Het gaat om ‘user-‐to-‐context’, ‘user-‐to-‐user’, ‘user-‐to-‐object’, ‘user-‐to-‐content’ en ‘user-‐to-‐
platform’ (All, et al., 2018), waarbij de laatste drie interactielevels de meest manifeste zijn met betrekking tot een smart speaker. Die drie levels vallen respectievelijk te linken aan de determinanten ‘tangibility’, ‘information quality’ en ‘personalization’, die via literatuurstudie uitgekozen werden ter uitbreiding van het TAM.
1.7.1. Tangibility
Wanneer in de context van dit onderzoek gekeken wordt naar ‘user-‐to-‐object’ in de fysieke wereld, gaat het om consumenten die in contact staan met kleding of voeding als object (All, et al., 2018). Ze raken het product aan, kijken naar de prijs, passen het stuk of zoeken de houdbaarheidsdatum, etc (Blazquez, 2014; Jones & Kim, 2010;
Nisar & Prabhakar, 2017).
Voor de wekelijkse voorraad waspoeder, wc-‐papier of melk komt door onder andere smart speakers volgens verschillende bronnen binnenkort echter niemand zijn zetel nog uit (Snoeck & Neerman, 2017). Toch zijn er producten waarbij consumenten er nog steeds van houden om ze eerst met hun zintuigen te inspecteren voor de aankoop (Blazquez, 2014; Davies & Davies, 2018). De nood om producten aan te raken wordt in de literatuur ook wel ‘the need for touch’ genoemd en komt voornamelijk voor bij categorieën zoals kleding (Park E. J., Kim, Funches, & Foxx, 2012). De niet-‐zintuigelijke attributen van producten zijn elementen die goed onder woorden gebracht kunnen worden, zoals bijvoorbeeld informatie over voedingswaarden. Ze worden daarom ‘zoekattributen’ genoemd (Degeratu, Rangaswamy, & Wu, 2000), wat te linken valt aan de ‘search goods’.
Het e-‐commerce proces wordt gekarakteriseerd door het ontbreken van de tastbaarheid van producten, wat voor veel consumenten een van de redenen is om niet online te shoppen (Cho & Workman, 2011; van Tellingen, 2018). Het huidige e-‐commerce via een beeldscherm probeert deze drempel weg te werken door het product op alle mogelijke manieren visueel te presenteren. Dit is een kritische stimulus om consumenten toch over de streep te trekken om het product te kopen, ondanks dat het niet aangeraakt kan worden (Gonzalez-‐ Benito, Martos-‐Partal, & San Martin, 2015). Via een smart speaker verandert de user-‐to-‐object-‐interactie echter nog drastischer, aangezien er over het object geen fysieke noch visuele informatie beschikbaar is door het ontbreken van een beeldscherm.
De productcategorie is bepalend voor de hoeveelheid informatie die beschikbaar is in een online shopomgeving (Degeratu, et al., 2000), alsook voor het belang dat consumenten hechten aan tastbaarheid tijdens het koopproces (Gonzalez-‐Benito, et al., 2015) en de potentiële barrière om een product online te kopen (Peck &
Bij productcategorieën die veel zingtuiglijke attributen bevatten, zoals kleding, biedt de offline winkelomgeving meer complete informatie om de beslissing van de consument makkelijker te maken (Cho & Workman, 2011). Bij categorieën met veel zoekattributen, zoals groenten en fruit, is het tegenovergestelde van toepassing (Degeratu, et al., 2000). De informatie die de consument verkrijgt door het aanraken van dat soort producten is niet altijd relevant en speelt dus veel minder een rol bij de aankoopbeslissing (Cho & Workman, 2011).
In dit onderzoek wordt een kostuum of jurk ingezet als product met een hoge ‘need for touch’, omdat de pasvorm moet kloppen en de stof en textuur belangrijke elementen van het product zijn die geëvalueerd moeten worden voor de aankoop. Zonder fysiek contact met het kledingstuk is dit moeilijk, waardoor dit type product negatief gerelateerd wordt aan online shoppen (Cho & Workman, 2011; Citrin et al., 2003).
Verder is broccoli voor de meeste consumenten een banaal product. We doen boodschappen op wekelijkse basis, wat maakt dat we vertrouwd zijn met de meeste voedingsproducten. Daarom wordt broccoli in dit onderzoek als voorbeeld genomen voor een product met een lagere tastbaarheidsvereiste. De consument kan de smaak en de kwaliteit van de broccoli namelijk moeilijk afleiden enkel door fysiek contact op het moment van de aankoop (Gonzalez-‐Benito, et al., 2015).
Om na te gaan of het ook in dit onderzoek klopt dat consumenten veel belang hechten aan tastbaarheid bij het aankopen van kleding en minder bij voeding, wat indirect invloed heeft op de ITU van een smart speaker tijdens de aankoop ervan, werd de volgende hypothese geformuleerd:
H17: Het belang van tastbaarheid tijdens het aankoopproces is groter bij kleding dan bij voeding.
1.7.2. Information quality
‘Information quality’ weerspiegelt hoe gebruikers de informatie of inhoud die door de serviceprovider aangeboden wordt ervaren (Hwang, 2018). Het construct verwijst in deze studie naar de mate waarin online content over producten compleet, relevant, betrouwbaar en gemakkelijk te begrijpen is voor de consument via een smart speaker. De hoeveelheid en kwaliteit van de productinformatie, wat tot de ‘user-‐to-‐content’-‐interactie van het HCCI behoort, heeft volgens verschillende studies een positieve impact op de PEU en de PU van de service (Ahn et al., 2007; Chi, 2018; Sohn, 2017; Yuan, Chu, & Cai, 2018), al blijkt dit afhankelijk te zijn van het type product (Yuan, Chu, & Cai, 2018). Daarom kunnen voor smart speakers de volgende hypotheses opgesteld worden:
