A RESEARCH ON THE USE OF MOBILE APPLICATION WITH THE THEORY OF PLANNED BEHAVIOR / PLANLI DAVRANIŞ TEORİSİ İLE MOBİL UYGULAMA KULLANIMI ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA
Author :
Abstract
Mobile applications serve many different areas such as communication, education, entertainment, shopping, travel, health. The aim of this study is to examine the subjective norm and perceived behavioral control of mobile applications, and to determine the relationships between attitudes, intentions and actual behavior in the use of mobile applications. The convenience sampling method was used to select the sample and the sample number is set to 1000. In the literature review, no study on behavioral factors affecting the use of mobile applications of individuals has been found. In this respect, it can be said that the research has an original quality. As a result of the study, it is understood that the companies' knowledge about the demands of their customers on mobile applications and creating applications that will provide them with safe and maximum benefits, have importance in terms of marketing strategies.
Mobil uygulamalar iletişim, eğitim, eğlence, alışveriş, seyahat, sağlık gibi birçok farklı alana hizmet vermektedir. Bu çalışmanın amacı, mobil uygulamaların subjektif normunu ve algılanan davranışsal kontrolünü incelemek ve mobil uygulamaların kullanımında tutum, niyet ve gerçekleşen davranış arasındaki ilişkileri belirlemektir. Örneklem seçiminde kolayda örnekleme yöntemi kullanılmış ve örneklem sayısı 1000 olarak belirlenmiştir. Literatür taramasında bireylerin mobil uygulama kullanımlarını etkileyen davranışsal faktörler ile ilgili herhangi bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu açıdan araştırmanın özgün bir niteliğe sahip olduğu söylenebilir. Çalışmanın sonucunda, firmaların müşterilerinin mobil uygulamalara yönelik talepleri hakkında bilgi sahibi olmaları ve onlara güvenli ve maksimum fayda sağlayacak uygulamalar oluşturmalarının pazarlama stratejileri açısından önem arz ettiği anlaşılmıştır.
Keywords
Abstract
Mobile applications serve many different areas such as communication, education, entertainment, shopping, travel, health. The aim of this study is to examine the subjective norm and perceived behavioral control of mobile applications, and to determine the relationships between attitudes, intentions and actual behavior in the use of mobile applications. The convenience sampling method was used to select the sample and the sample number is set to 1000. In the literature review, no study on behavioral factors affecting the use of mobile applications of individuals has been found. In this respect, it can be said that the research has an original quality. As a result of the study, it is understood that the companies' knowledge about the demands of their customers on mobile applications and creating applications that will provide them with safe and maximum benefits, have importance in terms of marketing strategies.
Mobil uygulamalar iletişim, eğitim, eğlence, alışveriş, seyahat, sağlık gibi birçok farklı alana hizmet vermektedir. Bu çalışmanın amacı, mobil uygulamaların subjektif normunu ve algılanan davranışsal kontrolünü incelemek ve mobil uygulamaların kullanımında tutum, niyet ve gerçekleşen davranış arasındaki ilişkileri belirlemektir. Örneklem seçiminde kolayda örnekleme yöntemi kullanılmış ve örneklem sayısı 1000 olarak belirlenmiştir. Literatür taramasında bireylerin mobil uygulama kullanımlarını etkileyen davranışsal faktörler ile ilgili herhangi bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu açıdan araştırmanın özgün bir niteliğe sahip olduğu söylenebilir. Çalışmanın sonucunda, firmaların müşterilerinin mobil uygulamalara yönelik talepleri hakkında bilgi sahibi olmaları ve onlara güvenli ve maksimum fayda sağlayacak uygulamalar oluşturmalarının pazarlama stratejileri açısından önem arz ettiği anlaşılmıştır.
Keywords
- * Ajzen, I., (1991). The Theory of Planned Behavior. Organizational Behavior and Human
- * Wu, C. S., Cheng, F. F., Yen, D. C. ve Huang, Y. W. (2011). User Acceptance of Wireless
- Davis, F. D., (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use and User Acceptance of
- Ajzen, I., (1991). The Theory of Planned Behavior. Organizational Behavior and Human
- * Mohd, H., Mohammad, S.M.S., (2005). Acceptance Model of Electronic Medical Record,
- * Hansen, T., Jensen, J. M. and Solgaard, H. S. (2004). Predicting Online Grocery Buying
- * Ajzen I. (2002). Perceived Behavioral Control, Self-Efficacy, Locus of Control, and The
- prepared in Turkish Language” between 15 May 2018 and 15 November 2018. 38 statements were investigated
- for mobile users living in Turkey. According to the BTK 2018-2 data, the number of mobile subscribers is
- access date: 17.12.2018).
- is considered that a sample of 10 times the number of observed expressions will be sufficient (Kline, 2011).
- According to Hatcher (1994), alpha values over 0.50 are considered sufficient in social sciences research, 0.70
- al., 2010).
- (Moore and Benbasat, 1991).
- equation modeling (Hair et al., 2010).
- GFI, AGFI, NFI, CFI, IFI and RMSEA. (Al-Gahtani and King 1999; Hong et al., 2002).
- RMSEA <= 0,05 0,06-0,08 Meydan and Şeşen, 2011 0,090
- Goodness of Fit Index (GFI) >= 0,90 0,85-0,90 Meydan and Şeşen, 2011 0,991
- Adjusted GFI (AGFI) >= 0,90 0,85-0,90 Meydan and Şeşen, 2011 0,953
- Comperative Fıt Index (CFI) >= 0,95 >=0,90 Çokluk et al., 2014 0,985
- Incremental Fit Index (IFI) >= 0,95 0,94-0,90 Meydan and Şeşen, 2011 0,985
- Table 7. Fit Statistics for Subjective Norm RMSEA <= 0,05 0,06-0,08 Meydan and Şeşen, 2011 0,074 Goodness of Fit Index (GFI) >= 0,90 0,85-0,90 Meydan and Şeşen, 2011 0,981 Adjusted GFI (AGFI) >= 0,90 0,85-0,90 Meydan and Şeşen, 2011 0,938 Normed Fit Index (NFI) >= 0,95 0,94-0,90 Meydan and Şeşen, 2011 0,982
- Table 10. Fit Statistics for Research Model χ2 /df <=2 <= 4-5 Meydan and Şeşen, 2011 4,664
- latent variables and observed variables (Hair et al., 1998). For validity of the combination, CR (Composite
- In this study, the studies based on Ajzen's (1991) Theory of Planned Behavior were studied in detail.
- Agarwal R.; Manju A.; Pamela E. C. & Mitch. G. (1998). “Early and late adopters of IT innovations: extensions
- Ajzen, I. (1991). “The theory of planned behavior”, Organizational Behavior and Human Decision Processes,
- Ajzen, I. (1988). Attitudes, Personality, and Behavior, Open University Press, New York.
- Ajzen I. (2002). “Perceived behavioral control, self-efficacy, locus of control, and the theory of planned
- Ajzen, I. & Fishbein, M. (1980). Understanding Attitudes and Predicting Social Behavior, Prentice-Hall,
- Al-Gahtani, S. & King, M. (1999). “Attidues, satisfaction and usage: factors contributing to each in the
- American Society for Training & Development (ASTD), 2013.
- Aşıroğlu, Y. (2017). Consumers’ Mobile Application Usage in Turkey, Unpublished master thesis, Boğaziçi
- Aydın, B.O. (2014). Elektronik Ağızdan Ağıza İletişim ve Turistlerin Destinasyon Tercihleri: Konya Örneği,
- Bang, H.K.; Ellinger, A.E.; Hadjimarcou, J. & Traichal, P.A. (2000). “Consumer concern, knowledge, belief,
- Başyazıcıoğlu, H.N. & Karamustafa, K. (2018). “Marketing 4.0: Impacts of technological developments on
- Brown, B. & Chalmers, M. (2003). “Tourism and mobile technology”, In Proceedings of the Eighth
- Charlesworth, A. (2009). “The Ascent of Smartphone”, Engineering & Technology, 4(3): 32-33.
- Chiu, C. M.; Sun, S. Y.; Sun, P. C. & Ju, T. L. (2006). “An empirical analysis of the antecedents of web-based
- Cusumano, M. A. (2010). “Platforms and services: understanding the resurgence of Apple”, Communications
- Çokluk, Ö.; Şekercioğlu, G. & Büyüköztürk, Ş. (2012). Sosyal Bilimler için Çok Değişkenli İstatistik SPSS
- Geçti, F. & Gümüş, N. (2014). “Investigating the facebook applications and their impact on customer loyalty
- Gök, B. & Gökçen, H. (2016). “Uzaktan eğitim hizmet kalite ölçeği (UE-SERQUAL) geliştirme: geçerlilik ve
- Hair, J. R.; Black, W.C.; Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis: A Global
- Hatcher, L. (1994). A Step by Step Approach to Using The SAS System for Factor Analysis and Structural
- Hong, W.; Thong, J.Y.L.; Wong, W.W. & Tam, K. (2002). “Determinants of user acceptance of digital
- Karimi, S. (2013). Purchase Decision-Making Process Model of Online Consumers and Its Influential Factor
- Kenteris, M.; Gavalas, D. & Economou, D. (2009). “An innovative mobile electronic tourist guide
- Kline, R.B. (2011). Principles and Practice of Structural Equation Modeling. The Guilford Press, New York.
- Kotler, P.; Kartajaya, H. & Setiawan, I. (2012). Marketing 3.0 : Produits, ,Clients, Facteurs Humains, Edition
- Madden, T.J.; Ellen, P.S. & Ajzen, I. (1992). “A comparison of the theory of planned behavior and the theory
- Mercan, N. (2015) “Ajzen’nin Planlanmış davranış teorisi bağlamında whistleblowing (bilgi ifşası)”, Sosyal
- Meydan, C. H. & Şeşen, H. (2011). Yapısal Eşitlik Modellemesi AMOS Uygulamaları, Detay Yayıncılık,
- Moore, G. C. & Izak, B. (1991). “Development of an instrument to measure the perceptions of adopting an
- Özata, Z. (2009). Yüksek Teknoloji Yeniliği Olarak Akıllı Telefonların Genç Tüketiciler Tarafından
- Özmen, M. (2013). Hizmetlerde Müşteri Bağlılığı ve Kalite, Anadolu University, Eskişehir, Turkey.
- Rahmati, A. & Zhong, L. (2013). “Studying smartphone usage: lessons from a four-month field study”, IEEE
- Sert, A. (2012). Cep Telefonu Kullanıcılarının Mobil Reklamlara Karşı Tutumlarını Etkileyen Faktörler
- Song, J.; Kim, J.; Jones, D. R.; Baker, J. & Chin, W. W. (2014). “Application discoverability and user
- Szajna, B. (1996). “Empirical evaluation of the revised technology acceptance model”, Management Science,
- Yanık, A. (2014). Yeni Medya Kullanımındaki Akış Deneyiminin Risk Algısı ve Online Turistik Satın Alma
- Yüce, A.; Deniz, A. & Gödekmerdan, L. (2012). “Tüketicilerin mobil pazarlama faaliyetlerini benimsemesi:
- www.btk.gov.tr, (Accessed 17 December 2018)
