Sanal alışverişte algılanan riskin tüm kanallı (omni-channel) perakendecilik modellerinde hizmet kalitesi, müşteri memnuniyeti ve sanal satın alma niyeti açısından incelenmesi
The examination of perceived risk of online shopping in omni-channel retailing types with regards to service quality, customer satisfaction and online purchase intention
Yazar: ELİF TÜRK
Danışman: PROF. DR. ÖZGÜR ÇENGEL
Galatasaray Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Bütüncül kanal = Omni-channel ; Hizmet kalitesi = Service quality ; Müşteri tatmini = Customer satisfaction ; Perakende sektörü = Retail sector ; Perakendecilik = Retailing ; Risk = Risk ; Risk algılaması = Risk Perception ; Sanal alışveriş = Virtual shopping ; Satın alma davranışı = Purchasing behavior

Özet:
Perakende sektöründe son 10 yıldaki dönüşüm, platform temelli çok yönlü
pazaryerleri, dijital teknolojiler ve iş modellerini ortaya çıkarmıştır. Belirli bir dönem
boyunca egemenliğini sürdüren perakende zinciri yapılarında, dağıtımın
optimizasyonu sisteme farklılık ve üstünlük sağlayan önemli bir niteliktir. Çalışmanın
ana konusu olan tüm kanallı perakendecilik, günümüzde perakendeciliğin geldiği en
son noktadır. Teknoloji ve dijital temelli yeniliklerin artması, yazılım sektöründeki
gelişmeler, teknoloji kullanımının bireysel hayatın odak noktası haline gelmesi
sonucu gelecekte perakendecilik sektöründe daha farklı yapıların ortaya çıkması
olasıdır. Çalışmanın birinci bölümünde perakendecilik, dijitalleşme ve dijitalleşmenin
dağıtım kanallarına etkisi ile ortaya çıkan perakendecilik türleri irdelenecektir.
Perakendecilik, yıllar boyunca mikro ve makroekonomideki değişime paralel
olarak değişip gelişmiştir. Başlıca hedefi malları ve hizmetleri son tüketiciye
ulaştırmak olan perakendecilik, tedarik zinciri süreçlerinin kalbini oluşturmaktadır.
Dijitalleşme ile birlikte perakendecilik yapısındaki müşteri temas noktalarının
sayısı hızla artmıştır. Önceleri, müşterinin markaya, ürüne veya işletmeye dair aldığı
mesajlar görsel ve işitsel geleneksel reklamlarla sınırlıyken günümüzde müşteriler gün
boyunca markalar tarafından gönderilen mesajlara maruz kalmaktadırlar. Mobil ve
sanal mağazaların dijital pazarlama iletişimleri kesintisiz devam ederken bir yandan
da geleneksel iletişim yöntemlerinde farklılıklar yaratılmaktadır. Müşteri ile temas,
sadece iletişim kurmakla sınırlandırılmayıp deneyim yaratarak ilişki kurmaya
odaklanmaktadır. Ayrıca tüketici davranışındaki değişim, oluşan talebi
yönlendirebilmek adına perakendecilerin iletişim sorumluluklarını da artırmaktadır.
Her ne kadar tüketiciler dijitalleşip teknolojiye uyum sağlamaya çalışsalar da
bazı tüketici gruplarında bu uyumlanma süreci yavaş seyretmektedir. İnsanlar yeni
alışkınlıklar edinirken bazı alışkanlıklarından da vazgeçmeleri mümkün
olmamaktadır. Bu bağlamda, tüketiciye tepki olarak işletmeler yeni sistemler kurmaktadırlar. Ya da tüketiciler işletmelerin kurduğu sistemleri kendilerine fayda
yaratmak amacıyla farklı biçimlerde kullanmaktadırlar. Perakendecilik değişime karşı
tepki veren bir yapıya sahiptir. Süpermarketlerin ortaya çıkışıyla birlikte büyük
mağazalara alışan tüketiciler fiyata karşı duyarlı hale geldiklerinde bazı markaları
indirim mağazalarından almaya başlamışlardır. Örneğin, alacağı ayakkabıyı Nike'ın
mağazasında deneyen bir perakendeci herhangi bir indirim mağazasından ürünün satın
alma işlemini tamamlamaktadır.
Özellikle, özellikli mağazalar gibi verdikleri hizmete bir ücretlendirme
yapamayan fakat o hizmeti üretmek için farklı maliyet unsurlarına sermaye harcayan
perakendeciler ürettikleri hizmetin karşılığını alamamaya başlamışlardır. Bedavacı
alışveriş olarak bilimsel yazına giren bu kavram sanal kanalın ortaya çıkışıyla daha da
gelişmiştir. Bir taraftan da katalog perakendecileri gündeme gelmiştir. Katalog
perakendecileri gelişmeye başladığında tüketiciler daha fazla bilgi edinmek veya
ürünleri denemek için fiziksel mağazaları kullanmışlardır.
Fiziksel mağazaya giden tüketici satış temsilcilerinden edindiği bilgilerle
katalog kanalından siparişi verip bir kanaldan edindiği bilgi ile öbür kanala ekonomik
kaynak yaratmıştır. Araştırmaya dayalı alışveriş gündeme gelmiş ve köklerini
bedavacı alışveriş kavramından alan yeni bir alışveriş modeli oluşmuştur. Sanal
kanalın daha da köklenmesi ile dijitali iyi kullanan ve sanal kanala kolayca uyum
sağlayan tüketiciler alışveriş süreçlerini daha verimli duruma getirmek için kanalların
artılarından yararlanıp eksilerini ortadan kaldıran alışveriş modelleri geliştirmişlerdir.
Diğer bir deyişle fayda maksimizasyonu yapmışlardır. Çapraz kanallı alışveriş bunun
önemli bir örneğidir. Alışveriş süreci araştırma ve satın alma biçiminde iki aşamaya
ayrılmıştır. Öyle ki tüketici bir aşamada sanal kanalı kullanırken diğer aşamada başka
bir perakendecinin fiziksel kanalını tercih etmiştir. Bahsedilen durumda tüketici sanal
kanaldan değer çekerken fiziksel kanala değer koymuştur. Değer yıkımı teorisini
çokça konu olan durum araştırmacıların ilgisini çekmiştir. Perakendecilerin ise çözüm
bulmak konusunda çalışmalarına neden olmuştur. Sadece sanal kanaldan hizmet veren
perakendecilerle, fiziksel kanala hizmet veren perakendeciler arasında çatışma
artmıştır. Sanal mağazalara güvenmeyen fakat sanal mağazadaki ürün çeşidi, bilgi
bolluğu gibi üstünlüklerden yararlanmak isteyen tüketiciler sanal mağazalarda yaptıkları araştırmalarla fiziksel mağazaya giderek sanal mağazada yapamadıkları
ürünü denemek, satış yetkilisinden birebir destek almak gibi hizmetlerden de
yararlanıp ürünü fiziksel mağazadan satın almayı tercih etmişlerdir. Sanal mağaza ise
aslında yatırım yaptığı ama sahip olduğu soyut durum yüzünden sistemde görünmeyen
maliyetlerle baş etmek zorunda kalarak ya iflas etmişler ya da fiziksel mağazalar
açmışlardır.
Sanal kanal ile baş edemeyen geleneksel perakendeciler ise sanal mağazalarını
açarak tüketiciye çok kanallı hizmet vermeye başlamışlardır. Bütünleşme ve etkileşim
kavramları bahsedilen zamanda devreye girmiştir. Çok kanallı perakendeciler kendi
aralarında müşteri kaybetmeye başlamışlardır. Bir perakendecinin sanal kanalında
ürünü inceleyen ve tüketici başka bir perakendecinin fiziksel kanalını tercih etmeye
başlayınca kanalları bütünleştirmek ve tek merkezden yönetmek bir çeşit çözüm yolu
haline gelmiştir. Tüm kanallarda tamamen var olan perakendeci tüketicilere her
yönden hizmet sunmayı, her yerde var olmayı ve tüketiciye her noktada temas etmeyi
görev edinerek yapılarını güncellemişlerdir.
Önceden farklı kanallardan değer çekerek faydasını ençoklayan ve bir tarafın
değerini sömüren tüketici, perakendecinin farklı kanallarını kullanarak değer
yaratmaya başlamıştır. Tüketicinin hizmet algısı çeşitlenmiş, daha önce tanımadığı
sanal risk algısı ortaya çıkmış ve daha önce çokta uğraşmadığı interneti
deneyimlemeye başlamış ya da internetin içine doğanlarla tanışmıştır. Bu tüketici
sınıfları birbirinden farklıdır. Bir grup sanal mağazalara karşı temkinli, sanal
mağazadan araştırma yaparken çekinmeyen fakat iş ödeme aşamasına gelince fiziksel
mağazayı ziyaret etmektedir. Diğer grup fiziksel mağazada beğendiği ürünü daha
uygun fiyata almak, ürünü elinde taşımamak veya ürünü satın almak için mağazada
sıra beklememek için ürünü sanal mağazadan almayı tercih etmektedir. Sonuçta iki
tüketici grubu tek alışveriş sürecinde tek bir kanal kullanmamaktadır.
Tüketicinin iki farklı kanal kullanırken ortak noktası tek perakendecinin
varlığıdır. Perakendecinin tüketiciyi yönlendirmek ve tüketicideki olumsuz algıları
olumluya dönüştürmek için girişimler yapması kaçınılmazdır. Bahsedilen nedenlerle
tüm kanallı yapıyı kullanan tüketicinin sanal kanala karşı güvensizliğini ve risk algısını değiştirmek ileride perakendecinin daha da dijitale geçmesine olanak tanıyacaktır. Bu
bağlamda, farklı kanalları etkin bir biçimde kullanan perakendecinin var olan verimli
ortamında tüketicinin aldığı hizmet kalitesi ve memnuniyetle yönlendirmesi
gerekmektedir. Dünya sanala dönerken sanal mağazaları riskli gören ve güvensiz
bulan tüketici perakendeciler için risktir. Hem sanal kanalda hem de fiziksel kanalda
verilen tüm kanallı hizmetlerin memnuniyet ve güven yaratarak tüketiciyi sanal kanala
teşvik etmesi gerekmektedir. Araştırmanın amacı, tüketicinin risk algısını ve internet
deneyimini temel alarak tüm kanallı perakendecilerden aldıkları hizmetin güven ve
memnuniyete etki düzeyini belirleyerek tüketicinin sanal mağazadan satın alma
niyetine etkisini tespit etmektir.
Bu bağlamda, 82 ifadeden oluşan bir anket kurgulanmıştır. Kurgulanan ankette
1 tane eleme sorusu bulunmaktadır. Geri kalan 81 ifadenin 6 tanesi demografik soru
olup diğer 75 soru araştırma değişkenlerine ait ölçeklerle ilgilidir. Araştırma ölçeği
5'li likert olarak kurgulanmıştır. Araştırmanın değişkenleri, sanal alışverişte uzmanlık
ve deneyim, fizikselde araştırma sanaldan satın alma hizmet kalitesi, sanal alışverişte
risk algısı, fizikselde araştırma sanaldan satın alma hizmet kalitesi, sanal mağaza
güveni, fizikselde araştırma sanaldan satın alma hizmet kalitesi, sanalda araştırma
fizikselden satın alma hizmet kalitesi ve sanal mağazadan satın alma niyetidir.
Araştırmanın veri toplama aşamasında çevrimiçi anket yöntemi kullanılmıştır.
Anketler whatsapp ve e-posta aracılığıyla, kolayda örnekleme yöntemi ile belirlenen
kişilere yollanmıştır. Çevrimiçi anket yönteminin tercih edilme nedeni özellikle
pandemi döneminde insanların sokağa çıkmak istememeleri, kısıtlar ve sosyal mesafe
kurallarından dolayı anketörlere cevap vermek istememeleridir. Ayrıca, her
araştırmada olduğu gibi bu araştırmada da zaman ve maliyet kısıtı bulunmaktadır.
Araştırmada sanal alışverişte uzmanlık ve deneyim değişkenine ait 5 ifade, tüm
kanallı perakendecilikte hizmet kalitesi değişkenine ait 30 ifade, sanal alışverişte
algılanan risk değişkenine ait 20 ifade, memnuniyet değişkenine ait 3 ifade, sanal
mağaza güvenine ait 4 ifade ve sanal mağazadan satın alma niyetine ilişkin 4 ifade
bulunmaktadır. Sanal alışverişte uzmanlık ve deneyim ölçeği için Kate L. Daunt,
Lloyd C. Harris (2017)'in, sanal mağaza güveni ve memnuniyet için Nina Meilatinova (2021) , sanal alışverişte risk algısı için Urvashi Tandon, Ravi Kiran, Ash N. Sah
(2018), tüm kanallı perakendecilikte hizmet kalitesi için Min Zhang, Xueping He,
Fang Qin, Wenbiao Fu, Zhen He (2019), sanal mağazadan satın alma niyeti için MengHsiang Hsu, Li-Wen Chuang, Cheng-Se Hsu (2013).:'ün makaleleri kullanılmıştır.
Araştırma verileri 5 Haziran 2021 ve 5 Ağustos 2021 tarihleri arasında
toplanmıştır. Toplam 1360 kişiye soru formu yollanmıştır. Ankete devam eden 944
kişinin 417'si "Alışverişte sanal mağazadan fiziksel mağazaya geçen" katılımcılardır.
Diğer 527 katılımcı ise "Alışverişte fiziksel mağazadan sanal mağazaya geçen"
katılımcılardır. Grupların örnek büyüklükleri hesaplanan asgari örneklem büyüklüğü
olan 385'den yüksektir.
Çalışmada teoriden yararlanılarak yeni bir model oluşturulduğu ve çok
değişkenli bir hipotez geliştirildiği için faktör analizi ve çoklu regresyon analizini
temel alarak geliştirilen çok değişikli bir analiz tekniği olan Yapısal Eşitlik
Modellemesi Kullanılmıştır. Yapısal eşitlik modellemesi Amos versiyon 2022 ve IBM
SPSS Statistics 22 analiz programları kulanılmıştır.
Sonuç olarak örneklem 2 gruptan oluştuğu ve araştırma modeli karmaşık bir
yapıya sahip olduğu için model iki farklı araştırma gibi analize sokulmuştur. Herhangi
bir hazır giyim ürününün tüm kanallı bir perakendeciden satın alırken araştırma
aşamasında fiziksel mağazaları satın alma aşamasında sanal mağazları kullanan
tüketiciler ilk grubu, araştırma aşamasında sanal mağazaları satın alma aşamasında
fiziksel mağazaları kullanan tüketiciler ikinci grubu oluşturmuştur.
Fiziksel mağazadan araştırmayı sanal mağazadan satın almayı tercih eden grup
için kurulan 10 hipotezin hepsi kabul edilmiştir. Bu örneklem için ölçüm modelinin
RMSEA değeri 0,056, RMR değeri 0,07, CFI değeri 0,844, IFI değeri, 0,845, TLI
değeri 0,835 ve standardize ki-kare değeri ise 2,675 çıkmıştır. Aynı örneklem grubu
için yapısal modelin DFA sonrasındaki değerleri ise standardize ki-kare değeri 2,670,
RMR değeri 0,072, CFI değeri 0,844, IFI değeri 0,845 ve TLI değeri 0,835, PGFI
değeri 0,692, RMSEA değeri ise 0,056 çıkmıştır. Bu modelin hoelter endeksine göre
0,05 güven aralığında minimum örneklem sayısı 208 iken, 0,01 güven aralığında bu değer 213'tür. Sonuçta hoelter endeksinin belirlediği örneklem sayısının neredeyse iki
katı kadar veri elde edilmiştir.
Sanal mağazada ürünleri araştırarak aynı perakendecinin fiziksel mağazasından
ürünleri satın alan hazır giyim müşterilerinin ölçüm modelinde ki-kare serbestlik
derecesi 2,167, RMR değeri 0,066, CFI değeri 0,864, TLI değeri 0,856, RMSEA
değeri ise 0,053 çıkmıştır. Ölçüm modeli doğrulandıktan sonra yapısal modelin analizi
yapılmıştır. Bu bağlamda, ikinci grubun yapısal model analizleri ise ki-kare /serbestlik
derecesi 2,092, RMR değeri 0,066, TLI değeri 0,865 ve IFI değeri 0,874, CFI değeri
0,873, PGFI değeri 0,704 ve RMSEA değeri ise 0,051 ile sonuçlanmıştır.
Daha önce belirtildiği üzere RMSEA değeri 0,056 ve 0,053 mükemmel uyuma
yakındır. Ki-kare/serbestlik derecesi (𝑥
2/𝑠𝑑) 2,670 ve 2,167 olup kabul edilebilir uyum
ölçütleri arasındadır. CFI değerleri 0,844 ve 0,873, TLI değeri 0,835 ve 0,865 olup
kabul edilebilir uyuma çok yakındır. RMR değerleri sanaldan satın alan grup için 0,072
iken fizikselden satın alan grup için 0,066 olup kabul edilebilir uyum ölçütleri
arasındadır. Ürünleri sanal mağazadan satın alan örneklem grubunun PGFI değeri
0,692 olup diğer grubun PGFI değeri 0,704 olup kabul edilebilir uyum değerleri
arasındadır.
Sonuçta kurulan teorik modelin elde edilen verilerle uyumlu olduğu tespit
edilmiştir. Bazı değer gerekli değer aralığına giremese de yapısal eşitlik modelinde
(YEM) en gerekli uyum iyiliği indeksleri olan RMSEA, RMR, (𝑥
2/𝑠𝑑) değerleri
olması gereken aralıktadır. Bunun yanında RMSEA değerinin özellikle 500
örneklemden sonra değişime duyarsız hale geldiğini belirten çalışmalarda vardır.
Çalışmanın örneklem sayısı birinci grup için 527 ikinci grup için 417'dir.
Çalışma hazır giyim sektöründe uygulandığı için genellenebilirliği düşüktür.
Özellikle tüketicilerin denemeye, görmeye önem verdiği bir sektör olduğu için hazır
giyim tercih edilmiştir. Ayrıca pandemi sürecinde insanların sanal mağazalardan
alışveriş yapma oranlarının yükselmesi de çalışmanın veri toplama sürecini
kolaylaştırmıştır.
Hipotez testlerine gelindiğinde, fiziksel kanalda araştırma-sanal kanaldan satın
almayı tercih eden örneklem grubu için:
Sanal Alışverişte Uzmanlık ve Deneyimin, sanal mağazaların algılanan riski
üzerinde, fizikselde araştırma sanaldan satın alma hizmet kalitesi ve memnuniyeti
üzerinde etkisi vardır.
Fiziksel mağazada araştırma sanal mağazadan satın alma hizmet kalitesinin
sanal mağaza güveni ve fizikselden araştırma sanaldan satın alma memnuniyeti
üzerinde etkili olduğu görülmüştür.
Sanal mağazadan alışverişte algılanan riskin, fizikselde araştırma sanaldan satın
alma hizmet kalitesi üzerinde ve sanal mağaza güveni üzerinde etkisi belirlenmiştir.
Fiziksel mağazadan araştırma sanal mağazadan satın alma memnuniyetinin sanal
mağaza güveni ve sanal mağazadan satın alma niyeti üzerinde etkili olduğu
belirlenmiştir.
Son olarak, sanal mağaza güveninin de sanal mağazadan satın alma niyeti
üzerinde etkili olduğu anlaşılmıştır. Ürünleri sanal mağazada araştıran fiziksel
mağazadan satın alan örneklem grubu için elde edilen hipotez testi sonuçları ise:
Sanal Alışverişte Uzmanlık ve Deneyimin, sanal mağazaların algılanan riski
üzerinde, sanal mağazada araştırma fiziksel mağazadan satın alma hizmet kalitesi ve
memnuniyeti üzerinde etkisi vardır. Sanal mağazada araştırma fiziksel mağazadan
satın alma hizmet kalitesinin sanal mağaza güveni ve fizikselden araştırma sanaldan
satın alma memnuniyeti üzerinde etkili olduğu görülmüştür.
Sanal mağazadan araştırma fiziksel mağazadan satın alma memnuniyetinin sanal
mağaza güveni ve sanal mağazadan satın alma niyeti üzerinde etkili olduğu
belirlenmiştir. Sanal mağaza güveninin de sanal mağazadan satın alma niyeti üzerinde
etkili olduğu anlaşılmıştır.
Sanal mağazadan alışverişte algılanan riskin, sanal mağazada araştırma fiziksel
mağazadan satın alma hizmet kalitesi üzerinde ve sanal mağaza güveni üzerinde
herhangi bir etkisinin bulunmadığı tespit edilmiştir.
Araştırmanın sonucunda özellikle fizikselden araştırma sanaldan satın alma
alışveriş modelinde tüketicilerin alışveirş sürecinin sanal mağazadan satın alma
niyetine dönüştüğü için kanalların karışılıklı kullanılması ise değer yaratıldığından
bahsetmek olasıdır. Sanal mağazada araştırma fiziksel mağazadan satın alma alışveriş
modelini seçen tüketicilerin sanal mağaza ile ilgili algıladıkları risk hizmet kalitesini
etkilememektedir. Bunun nedeni özellikle sanalda araştırma fizikselden satın alma
sürecindeki sanal mağaza payının daha az yer almasıdır. Sanal mağazaların algılanan
riskinin sanal mağaza güveni üzerinde bir etkisinin olmaması ise tüketicilerin bu konu
ile ilgili olmamalarından kaynaklanmaktadır. Tüketicilerin sanal mağazadaki
araştırma deneyimlerinin farkında olmaması ve bu süreci istemsizce yönetmeleri
sürecin bir sonuca erişmemesine neden olmaktadır.

Abstract:
The transformation in the retail industry in the last ten years has revealed
multifaceted platform-based marketplaces, digital technologies and business models.
Optimization of distribution is an important feature that provides differentiation and
superiority to the system in retail chain structures that have dominated for a certain
period of time. All-channel retailing, which is the main subject of the study, is the
latest point of retailing today. It is possible that different structures will emerge in the
retail sector in the future as a result of the increase in technology and digital-based
innovations, developments in the software sector, and the use of technology becoming
the focal point of individual life. In the first part of the study, retailing, digitalization
and the types of retailing that emerged with the effect of digitalization on distribution
channels will be examined.
Retailing has changed and developed over the years in parallel with the change
in micro and macroeconomics. Retailing, whose primary goal is to deliver goods and
services to the end consumer, is at the heart of the supply chain processes.
With digitalization, the number of customer touch points in the retail structure
has increased rapidly. In the past, the messages received by the customer about the
brand, product or business were limited to traditional visual and auditory
advertisements, but today, the customers are exposed to the messages sent by the
brands throughout the day. While digital marketing communications of mobile and
virtual stores continue uninterrupted, differences are created in traditional
communication methods. Contact with the customer is not limited to just
communicating, but focuses on building relationships by creating experience. In
addition, the change in consumer behavior increases the communication
responsibilities of retailers in order to manage the demand.
Although consumers try to digitalize and adapt to technology, this adaptation
process is slow in some consumer groups. While people acquire new habits, it is not possible for them to give up some of their habits. In this context, businesses are
establishing new systems in response to the consumer. Or consumers use the systems
established by businesses in different ways to create benefits for themselves. Retailing
has a structure that reacts to change.
With the emergence of supermarkets, consumers who have become accustomed
to big stores have started to buy some brands from discount stores when they become
price sensitive. For example, a retailer who tries on the shoes he will buy at Nike's
store completes the purchase of the product from any discount store. In particular,
retailers that cannot charge for the service they provide, such as specialty stores, but
spend capital on different cost elements to produce that service, have begun to receive
no compensation for the service they produce. This concept, which entered the
scientific literature as free shopping, has been further developed with the emergence
of the virtual channel. On the one hand, catalog retailers came to the fore. As catalog
retailers began to flourish, consumers used physical stores to learn more or try
products.
With the information he obtained from the consumer sales representatives who
went to the physical store, he placed an order through the catalog channel and created
an economic resource for the other channel with the information he obtained from one
channel. Research-based shopping has come to the fore and a new shopping model has
emerged that takes its roots from the concept of free shopping. With the further rooting
of the virtual channel, consumers who use digital well and easily adapt to the virtual
channel have developed shopping models that take advantage of the pros and cons of
the channels to make their shopping processes more efficient. In other words, they
have maximized utility. Cross-channel shopping is a prime example of this. The
shopping process is divided into two stages: research and purchase. So much so that
the consumer used the virtual channel at one stage and preferred the physical channel
of another retailer at the other stage. In the aforementioned case, the consumer has
added value to the physical channel while extracting value from the virtual channel.
The situation, which is the subject of the theory of value destruction, has attracted the
attention of researchers. It has caused retailers to work on finding solutions. Conflict
has increased between retailers that serve only through the virtual channel and those that serve the physical channel. Consumers who do not trust online stores but want to
benefit from them such as product variety and abundance of information in the virtual
store, preferred to buy the product from the physical store by using services such as
going to the physical store and trying the product they could not do in the virtual store,
getting one-on-one support from the sales representative. The virtual store, on the other
hand, either went bankrupt or opened physical stores, having to deal with costs that
are not visible in the system due to the intangible situation it actually invested in.
Traditional retailers, who could not cope with the virtual channel, opened their
virtual stores and started to provide multi-channel service to the consumer. The
concepts of integration and interaction came into play at the mentioned time. Multichannel retailers have begun to lose customers among themselves. When the consumer
starts to prefer the physical channel of another retailer, integrating the channels and
managing them from a single center has become a kind of solution. The retailer, which
is fully present in all channels, has updated its structure by taking it as a duty to provide
service to consumers in all aspects, to exist everywhere and to contact the consumer at
every point.
The consumer, who previously maximized its benefits by extracting value from
different channels and exploiting the value of one party, started to create value by using
different channels of the retailer. The service perception of the consumer has
diversified, the virtual risk perception that he has not known before has emerged and
he has started to experience the internet, which he has not dealt with before, or has met
those born into the internet. These consumer classes are different from each other. A
group of people are wary of virtual stores, do not hesitate while researching the virtual
store, but visit the physical store when it comes to the payment stage. The other group
prefers to buy the product from the virtual store in order to buy the product they like
in the physical store at a more affordable price, not to carry the product in their hands
or not to wait in line to buy the product. As a result, two consumer groups do not use
a single channel in a single shopping process.
The common point of the consumer while using two different channels is the
existence of a single retailer. It is inevitable for the retailer to take initiatives to direct the consumer and to transform the negative perceptions of the consumer into positive.
For the aforementioned reasons, changing the distrust and risk perception of the
consumer, who uses the all-channel structure, towards the virtual channel will allow
the retailer to switch to digital in the future. In this context, the retailer, who uses
different channels effectively, should be guided by the service quality and satisfaction
of the consumer in the existing productive environment. As the world turns virtual, it
is a risk for consumer retailers who see virtual stores as risky and unsafe. All channeled
services provided in both virtual and physical channels should encourage the consumer
to the virtual channel by creating satisfaction and trust. The aim of the research is to
determine the effect of the service they receive from all-channel retailers on trust and
satisfaction, based on the consumer's risk perception and internet experience, and to
determine the effect of the consumer's intention to purchase from the virtual store.
In this context, a questionnaire consisting of 82 statements was constructed.
There is one elimination question in the constructed questionnaire. Of the remaining
81 statements, 6 are demographic questions and the other 75 questions are about scales
belonging to research variables. The research scale was designed as a 5-point Likert
scale. The variables of the research are expertise and experience in virtual shopping,
physical research online purchasing service quality, risk perception in virtual
shopping, physical research online purchasing service quality, online store trust,
physical research online purchasing service quality, online research physical
purchasing service quality and research variables. is the intention to buy from the
virtual store.
The online survey method was used in the data collection phase of the research.
Questionnaires were sent via whatsapp and e-mail to the people determined by the
convenience sampling method. The reason why the online survey method is preferred
is that people do not want to go out, especially during the pandemic period, and do not
want to answer the pollsters due to restrictions and social distance rules. In addition,
as in every research, there are time and cost constraints in this research.
In the research, 5 statements about expertise and experience in virtual shopping,
30 statements about service quality in all-channel retailing, 20 statements about perceived risk in virtual shopping, 3 statements about satisfaction, 4 statements about
online store trust, and 4 statements about intention to buy from the virtual store.
expression exists. Kate L. Daunt, Lloyd C. Harris (2017) for the scale of expertise and
experience in online shopping, Nina Meilatinova (2021) for online store trust and
satisfaction, Urvashi Tandon, Ravi Kiran, Ash N. Sah ( 2018), Min Zhang, Xueping
He, Fang Qin, Wenbiao Fu, Zhen He (2019) for service quality in all-channel retailing,
Meng-Hsiang Hsu, Li-Wen Chuang, Cheng-Se Hsu (2013) for online store purchase
intention .:'s articles were used.
Research data were collected between 5 June 2021 and 5 August 2021.
Questionnaires were sent to 1360 people in total. Of the 944 people who continued the
survey, 417 were the participants who "switched from the virtual store to the physical
store while shopping". The other 527 participants are those who "switch from the
physical store to the virtual store while shopping". The sample sizes of the groups are
higher than the calculated minimum sample size of 385.
In the study, Structural Equation Modeling, which is a multivariate analysis
technique developed based on factor analysis and multiple regression analysis, was
used because a new model was created by using theory and a multivariate hypothesis
was developed. Structural equation modeling Amos version 2022 and IBM SPSS
Statistics 22 analysis programs were used.
As a result, since the sample consisted of 2 groups and the research model had a
complex structure, the model was included in the analysis as two different studies.
When purchasing any apparel product from an all-channel retailer, the first group is
the consumers who use the virtual stores during the research phase and the second
group is the consumers who use the virtual stores during the research phase.
All 10 hypotheses established for the group that preferred to purchase the
research from the physical store from the virtual store were accepted. For this sample,
the RMSEA value of the measurement model was 0.056, the RMR value was 0.07, the
CFI value was 0.844, the IFI value was 0.845, the TLI value was 0.835, and the
standardized chi-square value was 2.675. For the same sample group, the values of the structural model after DFA were standardized chi-square value 2.670, RMR value
0.072, CFI value 0.844, IFI value 0.845, TLI value 0.835, PGFI value 0.692, and
RMSEA value 0.056. According to the hoelter index of this model, while the minimum
sample size is 208 in the 0.05 confidence interval, this value is 213 in the 0.01
confidence interval. As a result, almost twice the number of samples determined by
the hoelter index was obtained.
The chi-square degree of freedom was 2.167, the RMR value was 0.066, the CFI
value was 0.864, the TLI value was 0.856, and the RMSEA value was 0.053 in the
measurement model of the ready-to-wear customers who searched the products in the
virtual store and bought the products from the physical store of the same retailer. After
the measurement model was verified, the structural model was analyzed. In this
context, the structural model analyzes of the second group resulted in a chisquare/degree of freedom 2.092, RMR value of 0.066, TLI value 0.865, IFI value
0.874, CFI value 0.873, PGFI value 0.704, and RMSEA value 0.051.
As mentioned earlier, the RMSEA value of 0.056 and 0.053 is close to perfect
fit. Chi-square/degrees of freedom (x^(2/sd)) are 2.670 and 2.167, which are among
acceptable fit criteria. CFI values are 0.844 and 0.873, TLI values are 0.835 and 0.865,
which are very close to acceptable fit. While the RMR values are 0.072 for the online
purchasing group, they are 0.066 for the physical purchasing group, which is among
the acceptable fit criteria. The PGFI value of the sample group that bought the products
from the virtual store is 0.692, and the PGFI value of the other group is 0.704, which
is among the acceptable fit values.
As a result, it has been determined that the theoretical model established is
compatible with the obtained data. Although some values may not enter the required
value range, RMSEA, RMR, (x^(2/sd)) values, which are the most necessary
goodness-of-fit indices in the structural equation model (SEM), are in the required
range. In addition, there are studies stating that the RMSEA value becomes insensitive
to change, especially after 500 samples. The sample size of the study was 527 for the
first group and 417 for the second group.
Since the study was applied in the ready-made clothing industry, its
generalizability is low. Ready-to-wear clothing was preferred, especially since it is a
sector in which consumers give importance to try and see. In addition, the increase in
the rate of people shopping from virtual stores during the pandemic process also
facilitated the data collection process of the study.
When it comes to hypothesis testing, for the sample group that prefers to buy
from the research-virtual channel in the physical channel: Expertise and Experience in
Virtual Shopping has an impact on the perceived risk of virtual stores and on service
quality and satisfaction of physical research online purchasing.
It has been seen that the service quality of purchasing from the virtual store in
the physical store has an effect on the trust of the virtual store and the satisfaction of
the purchase from the physical store.
The effect of perceived risk in online shopping on the quality of physical
research, online shopping service quality and online store trust has been determined.
It has been determined that the satisfaction of purchasing from the physical store
and the purchase from the virtual store have an effect on the online store trust and the
intention to buy from the virtual store. Finally, it has been understood that the online
store trust is also effective on the intention to buy from the virtual store.
The hypothesis test results obtained for the sample group that researched the
products in the virtual store and purchased from the physical store are:
Expertise and experience in online shopping has an impact on the perceived risk
of virtual stores, service quality and satisfaction of research in the virtual store and
purchasing from the physical store. It has been seen that the service quality of
purchasing from the physical store in the virtual store has an effect on the trust of the
virtual store and the satisfaction of the purchase from the physical store.
Research from the virtual store has determined that the satisfaction of purchasing
from the physical store has an effect on the trust of the virtual store and the intention
to buy from the virtual store.It has been understood that the trust of the online store is
also effective on the intention to buy from the virtual store.
It has been determined that the perceived risk in online stores does not have any
effect on the quality of research in the online stores, on the service quality of
purchasing from the physical store and on the trust of the online store.
As a result of the research, it is possible to mention that the mutual use of
channels create value, especially in the physical research, online purchase shopping
model, since the shopping process of consumers turns into the intention to buy from
the online store. In the online store, the risk perceived by the consumers who choose
the shopping model of purchasing from the physical store does not affect the service
quality. The reason for this is that the share of the online store in the online research
and physical purchasing process is less. The fact that the perceived risk of online stores
does not have an effect on the trust of the online store is due to the fact that consumers
are not interested in this issue. The fact that consumers are not aware of their research
experience in the online store and involuntarily manage this process causes the process
to not reach a conclusion.





La transformation du secteur de la vente au détail au cours des 10 dernières
années a révélé des marchés multiformes basés sur des plateformes, des technologies
numériques et des modèles commerciaux. L'optimisation de la distribution est une
caractéristique importante qui confère une différenciation et une supériorité au système
dans les structures de la chaîne de distribution qui ont dominé pendant un certain
temps. Le commerce multicanal, qui est l'objet principal de l'étude, est le dernier point
du commerce aujourd'hui. Il est possible que différentes structures émergent dans le
secteur de la vente au détail à l'avenir en raison de l'augmentation des innovations
technologiques et numériques, des développements dans le secteur des logiciels et de
l'utilisation de la technologie devenant le point central de la vie individuelle. Dans la
première partie de l'étude, le commerce de détail, la numérisation et les types de
commerce qui ont émergé avec l'effet de la numérisation sur les canaux de distribution
seront examinés.
Le commerce de détail a changé et s'est développé au fil des années
parallèlement à l'évolution de la micro et de la macroéconomie. Le commerce de détail,
dont l'objectif principal est de fournir des biens et des services au consommateur final,
est au cœur des processus de la chaîne d'approvisionnement.
Avec la numérisation, le nombre de points de contact client dans la structure de
vente au détail a augmenté rapidement. Autrefois, les messages reçus par le client sur
la marque, le produit ou l'entreprise se limitaient aux publicités visuelles et auditives
traditionnelles, mais aujourd'hui, les clients sont exposés aux messages envoyés par
les marques tout au long de la journée. Alors que les communications marketing
numériques des magasins mobiles et virtuels se poursuivent sans interruption, des
différences sont créées dans les méthodes de communication traditionnelles. Le
contact avec le client ne se limite pas à la simple communication, mais se concentre
sur la construction de relations en créant de l'expérience. De plus, le changement de comportement des consommateurs augmente les responsabilités de communication
des détaillants afin d'orienter la demande.
Bien que les consommateurs essaient de se numériser et de s'adapter à la
technologie, ce processus d'adaptation est lent dans certains groupes de
consommateurs. Alors que les gens acquièrent de nouvelles habitudes, il leur est
impossible d'abandonner certaines de leurs habitudes. Dans ce contexte, les entreprises
mettent en place de nouveaux dispositifs en réponse au consommateur. Ou bien les
consommateurs utilisent les systèmes mis en place par les entreprises de différentes
manières pour créer des avantages pour eux-mêmes. Le commerce de détail a une
structure qui réagit au changement.
Avec l'émergence des supermarchés, les consommateurs qui se sont habitués aux
grands magasins ont commencé à acheter certaines marques dans des magasins
discount lorsqu'ils deviennent sensibles aux prix. Par exemple, un détaillant qui essaie
les chaussures qu'il achètera dans le magasin Nike complète l'achat du produit dans
n'importe quel magasin discount. En particulier, les détaillants qui ne peuvent pas
facturer le service qu'ils fournissent, comme les magasins spécialisés, mais dépensent
du capital sur différents éléments de coût pour produire ce service, ont commencé à ne
recevoir aucune rémunération pour le service qu'ils produisent. Ce concept, entré dans
la littérature scientifique sous le nom de free shopping, s'est encore développé avec
l'émergence du canal virtuel. D'une part, les détaillants par catalogue se sont imposés.
Alors que les détaillants par catalogue commençaient à prospérer, les consommateurs
utilisaient les magasins physiques pour en savoir plus ou essayer des produits.
Avec les informations qu'il a obtenues auprès des commerciaux consommateurs
qui se sont rendus dans le magasin physique, il a passé une commande via le canal
catalogue et a créé une ressource économique pour l'autre canal avec les informations
qu'il a obtenues d'un canal. Le shopping basé sur la recherche est apparu et un nouveau
modèle de shopping a émergé qui prend ses racines dans le concept de shopping
gratuit. Avec l'enracinement supplémentaire du canal virtuel, les consommateurs qui
utilisent bien le numérique et s'adaptent facilement au canal virtuel ont développé des
modèles d'achat qui tirent parti des avantages et des inconvénients des canaux pour rendre leurs processus d'achat plus efficaces. En d'autres termes, ils ont une utilité
maximisée. Le shopping cross-canal en est un parfait exemple. Le processus d'achat
est divisé en deux étapes : la recherche et l'achat. A tel point que le consommateur a
utilisé le canal virtuel à un moment et préféré le canal physique d'un autre commerçant
à l'autre. Dans le cas précité, le consommateur a ajouté de la valeur au canal physique
tout en extrayant de la valeur du canal virtuel. La situation, qui fait l'objet de la théorie
de la destruction de valeur, a attiré l'attention des chercheurs. Cela a amené les
détaillants à travailler pour trouver des solutions. Les conflits ont augmenté entre les
détaillants qui ne desservent que le canal virtuel et ceux qui desservent le canal
physique. Les consommateurs qui ne font pas confiance aux magasins virtuels mais
souhaitent profiter des avantages tels que la variété des produits et l'abondance
d'informations dans le magasin virtuel, préfèrent acheter le produit dans le magasin
physique en utilisant des services tels que se rendre au magasin physique et essayer le
produit qu'ils ne pouvaient pas faire dans le magasin virtuel, en obtenant une assistance
individuelle du représentant des ventes. Le magasin virtuel, en revanche, a soit fait
faillite, soit ouvert des magasins physiques, devant faire face à des coûts qui ne sont
pas visibles dans le système en raison de la situation intangible dans laquelle il a
réellement investi.
Les détaillants traditionnels, qui ne pouvaient pas faire face au canal virtuel, ont
ouvert leurs magasins virtuels et ont commencé à fournir un service multicanal au
consommateur. Les concepts d'intégration et d'interaction sont entrés en jeu à l'époque
mentionnée. Les détaillants multicanaux ont commencé à perdre des clients entre eux.
Lorsque le consommateur commence à préférer le canal physique d'un autre
commerçant, intégrer les canaux et les gérer depuis un seul centre devient une sorte de
solution. L'enseigne, pleinement présente sur tous les canaux, a renouvelé sa structure
en se donnant pour devoir de servir le consommateur dans tous ses aspects, d'exister
partout et d'être à chaque instant à l'écoute du consommateur.
Le consommateur, qui maximisait auparavant ses avantages en extrayant de la
valeur de différents canaux et en exploitant la valeur d'une partie, a commencé à créer
de la valeur en utilisant différents canaux du détaillant. La perception du service du
consommateur s'est diversifiée, la perception du risque virtuel qu'il ne connaissait pas auparavant a émergé et il a commencé à faire l'expérience d'Internet, qu'il n'a jamais
abordé auparavant, ou a rencontré des personnes nées dans Internet. Ces classes de
consommateurs sont différentes les unes des autres. Un groupe de personnes se méfie
des magasins virtuels, n'hésitez pas lors de la recherche du magasin virtuel, mais
visitez le magasin physique lorsqu'il s'agit de l'étape de paiement. L'autre groupe
préfère acheter le produit dans le magasin virtuel afin d'acheter le produit qu'il aime
dans le magasin physique à un prix plus abordable, pour ne pas porter le produit entre
ses mains ou pour ne pas faire la queue pour acheter le produit. En conséquence, deux
groupes de consommateurs n'utilisent pas un seul canal dans un même processus
d'achat.
Le point commun du consommateur tout en utilisant deux canaux différents est
l'existence d'un seul détaillant. Il est inévitable que le commerçant prenne des
initiatives pour orienter le consommateur et transformer les perceptions négatives du
consommateur en positives. Pour les raisons susmentionnées, changer la méfiance et
la perception du risque du consommateur, qui utilise la structure tout canal, vers le
canal virtuel permettra au détaillant de passer au numérique à l'avenir. Dans ce
contexte, le commerçant, qui utilise efficacement les différents canaux, doit être guidé
par la qualité du service et la satisfaction du consommateur dans l'environnement
productif existant. Alors que le monde devient virtuel, c'est un risque pour les
détaillants grand public qui considèrent les magasins virtuels comme risqués et
dangereux. Tous les services canalisés fournis dans les canaux virtuels et physiques
devraient encourager le consommateur à se tourner vers le canal virtuel en créant
satisfaction et confiance. L'objectif de la recherche est de déterminer l'effet du service
qu'ils reçoivent des détaillants tous canaux sur la confiance et la satisfaction, sur la
base de la perception du risque et de l'expérience Internet du consommateur, et de
déterminer l'effet de l'intention d'achat du consommateur dans le magasin virtuel.
Dans ce cadre, un questionnaire composé de 82 énoncés a été construit. Il y a
une question d'élimination dans le questionnaire construit. Sur les 81 énoncés restants,
6 sont des questions démographiques et les 75 autres questions portent sur des échelles
appartenant à des variables de recherche. L'échelle de recherche a été conçue comme
une échelle de Likert à 5 points. Les variables de la recherche sont l'expertise et l'expérience dans les achats virtuels, la qualité du service d'achat en ligne de la
recherche physique, la perception du risque dans les achats virtuels, la qualité du
service d'achat en ligne de la recherche physique, la confiance des magasins en ligne,
la qualité du service d'achat en ligne de la recherche physique, la qualité du service
d'achat physique de la recherche en ligne. et variables de recherche. est l'intention
d'acheter dans la boutique virtuelle.
La méthode d'enquête en ligne a été utilisée dans la phase de collecte de données
de la recherche. Des questionnaires ont été envoyés via WhatsApp et par e-mail aux
personnes déterminées par la méthode d'échantillonnage de commodité. La raison pour
laquelle la méthode de sondage en ligne est préférée est que les gens ne veulent pas
sortir, surtout en période de pandémie, et ne veulent pas répondre aux sondeurs en
raison des restrictions et des règles de distance sociale. De plus, comme dans toute
recherche, il y a des contraintes de temps et de coût dans cette recherche.
Dans la recherche, 5 déclarations sur l'expertise et l'expérience dans les achats
virtuels, 30 déclarations sur la qualité du service dans la vente au détail tous canaux,
20 déclarations sur le risque perçu dans les achats virtuels, 3 déclarations sur la
satisfaction, 4 déclarations sur la confiance des magasins en ligne et 4 déclarations sur
intention d'acheter dans la boutique virtuelle. expression existe. Kate L. Daunt, Lloyd
C. Harris (2017) pour l'étendue de l'expertise et de l'expérience dans les achats en ligne,
Nina Meilatinova (2021) pour la confiance et la satisfaction de la boutique en ligne,
Urvashi Tandon, Ravi Kiran, Ash N. Sah ( 2018), Min Zhang, Xueping He, Fang Qin,
Wenbiao Fu, Zhen He (2019) pour la qualité du service dans la vente au détail tous
canaux, Meng-Hsiang Hsu, Li-Wen Chuang, Cheng-Se Hsu (2013) pour l'intention
d'achat de la boutique en ligne.:' s articles ont été utilisés.
Les données de recherche ont été collectées entre le 5 juin 2021 et le 5 août 2021.
Des questionnaires ont été envoyés à 1360 personnes au total. Sur les 944 personnes
qui ont poursuivi l'enquête, 417 étaient les participants qui « sont passés du magasin
virtuel au magasin physique en faisant leurs courses ». Les 527 autres participants sont
ceux qui "passent du magasin physique au magasin virtuel en faisant leurs courses". Les tailles d'échantillon des groupes sont supérieures à la taille d'échantillon minimale
calculée de 385.
Dans l'étude, la modélisation par équation structurelle, qui est une technique
d'analyse multivariée développée sur la base d'une analyse factorielle et d'une analyse
de régression multiple, a été utilisée car un nouveau modèle a été créé en utilisant la
théorie et une hypothèse multivariée a été développée. La modélisation d'équations
structurelles Amos version 2022 et les programmes d'analyse IBM SPSS Statistics 22
ont été utilisés.
Par conséquent, étant donné que l'échantillon était composé de 2 groupes et que
le modèle de recherche avait une structure complexe, le modèle a été inclus dans
l'analyse en tant que deux études différentes. Lors de l'achat d'un produit vestimentaire
auprès d'un détaillant multicanal, le premier groupe est constitué des consommateurs
qui utilisent les magasins virtuels pendant la phase de recherche et le second groupe
est les consommateurs qui utilisent les magasins virtuels pendant la phase de
recherche.
Les 10 hypothèses établies pour le groupe qui préférait acheter la recherche du
magasin physique au magasin virtuel ont été acceptées. Pour cet échantillon, la valeur
RMSEA du modèle de mesure était de 0,056, la valeur RMR était de 0,07, la valeur
CFI était de 0,844, la valeur IFI était de 0,845, la valeur TLI était de 0,835 et la valeur
standardisée du chi carré était de 2,675. Pour le même groupe d'échantillons, les
valeurs du modèle structurel après DFA étaient la valeur standardisée du chi carré
2,670, la valeur RMR 0,072, la valeur CFI 0,844, la valeur IFI 0,845, la valeur TLI
0,835, la valeur PGFI 0,692 et la valeur RMSEA 0,056. Selon l'indice de Hoelter de
ce modèle, alors que la taille minimale de l'échantillon est de 208 dans l'intervalle de
confiance de 0,05, cette valeur est de 213 dans l'intervalle de confiance de 0,01. En
conséquence, presque le double du nombre d'échantillons déterminé par l'indice de
Hoelter a été obtenu.
Le degré de liberté du chi carré était de 2,167, la valeur RMR était de 0,066, la
valeur CFI était de 0,864, la valeur TLI était de 0,856 et la valeur RMSEA était de 0,053 dans le modèle de mesure des clients de prêt-à-porter qui ont recherché les
produits. dans le magasin virtuel et acheté les produits dans le magasin physique du
même détaillant. Après vérification du modèle de mesure, le modèle structurel a été
analysé. Dans ce contexte, les analyses du modèle structurel du deuxième groupe ont
donné un chi carré/degré de liberté de 2,092, une valeur RMR de 0,066, une valeur
TLI de 0,865, une valeur IFI de 0,874, une valeur CFI de 0,873, une valeur PGFI de
0,704 et une valeur RMSEA de 0,051.
Comme mentionné précédemment, la valeur RMSEA de 0,056 et 0,053 est
proche de l'ajustement parfait. Chi-carré/degrés de liberté (x^(2/sd)) sont 2,670 et
2,167, qui font partie des critères d'ajustement acceptables. Les valeurs CFI sont de
0,844 et 0,873, les valeurs TLI sont de 0,835 et 0,865, qui sont très proches d'un
ajustement acceptable. Alors que les valeurs RMR sont de 0,072 pour le groupe d'achat
en ligne, elles sont de 0,066 pour le groupe d'achat physique, ce qui fait partie des
critères d'ajustement acceptables. La valeur PGFI du groupe échantillon qui a acheté
les produits du magasin virtuel est de 0,692, et la valeur PGFI de l'autre groupe est de
0,704, ce qui fait partie des valeurs d'ajustement acceptables.
En conséquence, il a été déterminé que le modèle théorique établi est compatible
avec les données obtenues. Bien que certaines valeurs puissent ne pas entrer dans la
plage de valeurs requise, les valeurs RMSEA, RMR, (x^(2/sd)), qui sont les indices de
qualité d'ajustement les plus nécessaires dans le modèle d'équation structurelle (SEM),
sont dans la plage requise. Portée. De plus, il existe des études indiquant que la valeur
RMSEA devient insensible au changement, en particulier après 500 échantillons. La
taille de l'échantillon de l'étude était de 527 pour le premier groupe et de 417 pour le
deuxième groupe.
Comme l'étude a été appliquée à l'industrie du prêt-à-porter, sa généralisabilité
est faible. Le prêt-à-porter a été privilégié, d'autant plus qu'il s'agit d'un secteur dans
lequel les consommateurs accordent de l'importance à essayer et à voir. De plus,
l'augmentation du taux de personnes faisant leurs achats dans des magasins virtuels
pendant le processus de pandémie a également facilité le processus de collecte de
données de l'étude.
En ce qui concerne les tests d'hypothèses, pour le groupe d'échantillons qui
préfère acheter à partir du canal virtuel de recherche dans le canal physique :
L'expertise et l'expérience dans le shopping virtuel ont un impact sur le risque perçu
des magasins virtuels et sur la qualité du service et la satisfaction des clients physiques.
rechercher des achats en ligne.
On a vu que la qualité de service d'achat du magasin virtuel dans le magasin
physique a un effet sur la confiance du magasin virtuel et la satisfaction de l'achat du
magasin physique.
L'effet du risque perçu dans les achats en ligne sur la qualité de la recherche
physique, la qualité du service d'achat en ligne et la confiance des magasins en ligne a
été déterminé.
Il a été déterminé que la satisfaction d'acheter dans le magasin physique et l'achat
dans le magasin virtuel ont un effet sur la confiance dans le magasin en ligne et sur
l'intention d'acheter dans le magasin virtuel. Enfin, il a été entendu que la confiance de
la boutique en ligne est également effective sur l'intention d'achat de'l magasin virtuel.
Les résultats du test d'hypothèse obtenus pour le groupe d'échantillons qui ont
recherché les produits dans le magasin virtuel et achetés dans le magasin physique
sont :
L'expertise et l'expérience dans les achats en ligne ont un impact sur le risque
perçu des magasins virtuels, la qualité du service et la satisfaction de la recherche dans
le magasin virtuel et de l'achat dans le magasin physique. On a vu que la qualité de
service d'achat du magasin physique dans le magasin virtuel a un effet sur la confiance
du magasin virtuel et la satisfaction de l'achat du magasin physique.
La recherche du magasin virtuel a déterminé que la satisfaction d'acheter dans le
magasin physique a un effet sur la confiance du magasin virtuel et l'intention d'acheter dans le magasin virtuel. Il a été entendu que la confiance du magasin en ligne est
également efficace sur l'intention d'acheter dans la boutique virtuelle.
Il a été déterminé que le risque perçu dans les boutiques en ligne n'a aucun effet
sur la qualité de la recherche dans les boutiques en ligne, sur la qualité du service
d'achat dans la boutique physique et sur la confiance de la boutique en ligne.
À la suite de la recherche, il est possible de mentionner que l'utilisation mutuelle
des canaux crée de la valeur, en particulier dans la recherche physique, le modèle
d'achat en ligne, puisque le processus d'achat des consommateurs se transforme en
intention d'acheter dans la boutique en ligne. Dans la boutique en ligne, le risque perçu
par les consommateurs qui choisissent le modèle commercial d'achat en magasin
physique n'affecte pas la qualité du service. La raison en est que la part de la boutique
en ligne dans le processus de recherche en ligne et d'achat physique est moindre. Le
fait que le risque perçu des boutiques en ligne n'ait pas d'effet sur la confiance dans la
boutique en ligne est dû au fait que les consommateurs ne sont pas intéressés par cette
question. Le fait que les consommateurs ne soient pas conscients de leur expérience
de recherche dans la boutique en ligne et gèrent involontairement ce processus fait que
le processus n'aboutit pas.