УДК 004
Исследование влияния технологий цифрового страхования на поведение потребителей на основе модели ЕТПИТ
Шэн Шутин - студент магистратуры Московского Государственного Университета Имени М.В. Ломоносова,
Валентина Васильевна Герасименко - профессор Московского Государственного Университета Имени М.В. Ломоносова.
Аннотация: С развитием интернет-технологий и постепенной интеграцией страховых технологий в жизнь людей онлайн-страхование стало рынком, который нельзя игнорировать. Исследование направлено на выявление ключевых факторов, влияющих на принятие потребителями онлайн-страхования. Расширяя модель ЕТПИТ (Единая теория принятия и использования технологий) и создавая новую структуру, оно обеспечивает теоретическую основу для развития страховых технологий в Китае. Результаты исследования помогают понять поведение потребителей при покупке интернет-страхования и способствовать качественному развитию китайской и российской индустрии интернет-страхования.
Ключевые слова: ЕТПИТ, интернет-страхование, поведение потребителей технологии страхования.
1.Введение
В последние годы Интернет прочно вошел в жизнь людей. В связи с диверсификацией и цифровой трансформацией товаров и услуг в центре внимания маркетинга стало принятие потребителями новых технологий. Что касается страховой отрасли, то технологии также меняют способ предоставления услуг, а способы взаимодействия страховых компаний с клиентами постепенно переходят на онлайн. Что касается приложений самообслуживания, то искусственный интеллект развивается все более быстрыми темпами. В контексте разнообразных потребностей потребителей страховые компании уделяют больше внимания анализу данных, таких как потребительские предпочтения и модели поведения, а также обращают больше внимания на потребительский опыт. Таким образом, основной исследовательский вопрос данного исследования заключается в том, каковы ключевые факторы, влияющие на принятие интернет-страхования потребителями.
- Обзор литературы и разработка гипотез
В 2003 году Венкатеш и др. предложили Единую теорию принятия и использования технологий. (The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology UTAUT) Ожидаемая эффективность технологии (performance expectancy PE), ожидаемый уровень усилий (effort expectancy - EE), содействующие условия (facilitating conditions - FC), влияние социального окружения (social influence - SI) - четыре основные переменные в модели ЕТПИТ. [1] Основываясь на модели ЕТПИТ, исследование расширит две новые независимые переменные, связанные с интернет-страхованием, а именно принятие риска и социально-демографические факторы, и построит модель, применимую к принятию интернет-страхования потребителями.
2.1 Ожидаемая эффективность технологии
Ожидаемая эффективность технологии относятся к степени, в которой потребители могут помочь им достичь более эффективных результатов при выполнении конкретных видов деятельности после внедрения новых технологий. Санджай Дхингра, Шелли Гупта при изучении поведенческих намерений использовать мобильный банкинг в 2020 году пришли к выводу, что ожидаемая эффективность технологии положительно влияют на готовность пользователя использовать мобильный банкинг. [2]. Эта идея определила гипотезу 1 настоящего исследования.
Гипотеза 1 (H1): Ожидаемая эффективность технологии положительно влияет на принятие интернет-страхования потребителями.
2.2 Ожидаемый уровень усилий
Ожидаемый уровень усилий также является одним из конструктов модели ЕТПИТ, который измеряет уровень простоты использования, связанный с применением информационной технологии. [1] Венкатеш рассматривал ожидаемый уровень усилий как степень легкости, связанной с использованием информационной системы. Однако Тархини и др. полагают, что влияние ожидаемого уровня усилий на поведенческие намерения незначительно, возможно, потому что компьютеры и Интернет становятся все более распространенными и простыми в использовании. Большинство предыдущих исследований подтверждали положительное влияние ожидаемого уровня усилий на поведенческие намерения, что стало основанием для выдвижения в данном исследовании гипотезы 2.
Гипотеза 2 (H2): Ожидаемый уровень усилий положительно влияет на принятие интернет-страхования потребителями.
2.3 Влияние социального окружения
Социальное влияние — это фактор Единой теории принятия и использования технологий (ЕТПИТ), который определяется как то, что индивид чувствует важность того, что другие считают, что он или она должны использовать новую систему. Кисель Ян в своем исследовании сосредоточилась на американских потребителях как основном объекте исследования, чтобы изучить готовность потребителей использовать APP для покупок [3]. Основываясь на модели ЕТПИТ, автор исследования обнаружила, что социальное влияние также является важным фактором, который оказывает положительное и значительное влияние. Для того чтобы придерживаться установок и моделей поведения, характерных для большинства населения, люди легко поддаются влиянию окружающих их людей и социальной среды. Поэтому авторами была сформулирована гипотеза 3 относительно того, как использование, а также рекомендации окружающих будут влиять на намерение таких пользователей принять цифровой страховой маркетинг.
Гипотеза 3 (H3): Влияние социального окружения положительно влияет на принятие интернет-страхования потребителями.
2.4 Содействующие условия
Содействующие условия - это “степень, в которой индивид верит, что существует организационная и техническая инфраструктура для поддержки использования системы” [1]. Основываясь на модели ЕТПИТ, Пэн Ли изучил готовность пользователей среднего и пожилого возраста внедрять систему безопасности пищевых продуктов в среде WeChat и обнаружил, что содействующие условия оказывают значительное положительное влияние на готовность людей среднего и пожилого возраста совершать покупки. [4]. Значение содействующих условий важно проверить и в отношении покупки страховых продуктов, что определило постановку гипотезы 4.
Гипотеза 4 (H4): Содействующие условия положительно влияют на принятие интернет-страхования потребителями.
2.5 Восприятие риска
Концепция восприятия риска была впервые предложена американским ученым Рэймондом Бауэром на основе исследований в области психологии, а затем распространена на исследования потребительского поведения. Восприятие риска — это ожидание потребителями потерь, вызванных соответствующим поведением, и предлагается шесть измерений: финансовое, функциональное, физическое, психологическое, социальное и временное.[5] Восприятие рисков более важно в сфере услуг мобильной коммерции и является важным показателем удовлетворенности клиентов. В отношении финансовых продуктов финансовые риски всегда играли большую роль, что стало основанием формулировки гипотезы 5 применительно к страховому рынку.
Гипотеза 5 (H5): Восприятие риска отрицательно влияют на принятие интернет-страхования потребителями.
- Методологияисследования
3.1 Исследовательская модель
Для анализа и проверки сформулированных выше гипотез в данной статье была построена исследовательская модель, основанная на методологии ЕТПИТ и проверяемая методом анкетирования.
3.2 Метод анкетирования
Метод анкетирования является основным методом проведения исследования в данной работе. Анкета в основном состоит из двух частей. Первая часть включает в себя 18 вопросов, каждый из которых оценивается по шкале Лайкерта в диапазоне от 1 (полностью не согласен) до 5 (полностью согласен). Вторая часть состоит из 5 вопросов, связанных с демографическими характеристиками респондентов.
В этом исследовании приняли участие китайские потребители интернет-страхования. Выборка - это потребители, которые имеют опыт покупки и использования страховки онлайн. В этом исследовании мы использовали метод случайной выборки. Для сбора данных в основном используются WeChat, электронная почта и т.д., чтобы распространять анкеты среди окружающих родственников и друзей и приглашать пользователей, имеющих опыт приобретения страховки онлайн, заполнить анкеты. В ходе исследования было получено в общей сложности 300 анкет, из которых 292 были признаны действительными. Согласно опросу, 48,3% респондентов составили мужчины и 51,7% - женщины. Кроме того, наибольшая доля респондентов приходится на возраст от 19 до 42 лет (78,7%), за ними следуют респонденты в возрасте до 43 лет (17,2%) и респонденты старше 18 лет (4,1%). Большинство людей получили высшее образование (68,8%), учились в университете или работали (83,6%), и их среднемесячные расходы составляют от 4000 до 7000 юаней.
- Результаты статистического анализа
В данной статье для тестирования используется модели структурированных уравнений, а анализ данных проводится в два этапа. Первый этап - это оценка модели измерения, второй этап -это разработка модели структурированного уравнения.
4.1. Анализ измерительной модели
В данной статье для анализа надежности анкеты используется метод альфа-доверительного коэффициента Кронбаха. Значение Альфа Кронбаха для каждой переменной превышает 0,7. В то же время значение надежности из общей суммы таблицы составляет 0,805 (больше 0,8), поэтому шкала опроса обладает хорошей надежностью и стабильностью (см. таблицу 1).
Таблица 1. Коэффициент надежности шкалы .
|
Измерение |
Номер вопроса |
Альфа Кронбаха при исключении пункта |
Альфа Кронбаха |
Количество вопросов |
|
Ожидаемая эффективность технологии |
2 |
0.783 |
0.909 |
3 |
|
3 |
0.784 |
|||
|
4 |
0.783 |
|||
|
Ожидаемый уровень усилий |
5 |
0.789 |
0.859 |
3 |
|
6 |
0.794 |
|||
|
7 |
0.789 |
|||
|
Влияние социального окружения |
8 |
0.784 |
0.909 |
3 |
|
9 |
0.779 |
|||
|
10 |
0.780 |
|||
|
Содействующие условия |
11 |
0.785 |
0.889 |
3 |
|
12 |
0.784 |
|||
|
13 |
0.784 |
|||
|
Восприятие риска |
14 |
0.847 |
0.907 |
3 |
|
15 |
0.849 |
|||
|
16 |
0.845 |
|||
|
Принятие покупки |
17 |
0.774 |
0.920 |
3 |
|
18 |
0.776 |
|||
|
19 |
0.775 |
|||
|
Все факторы |
0.805 |
18 |
||
Источник：[составлено авторами]
Анализ валидности фокусируется на валидности переменных или параметров исследования по отношению к собранным данным, а также на том, могут ли разработанные исследовательские вопросы точно и эффективно измерить переменные [6]. Конвергентная проверка в основном измеряет основную корреляцию между различными элементами вопроса при одних и тех же переменных. Она рассчитывается с помощью конструктивной надежности (Composite Reliability,СR) и извлеченной средней дисперсии (The Average Variance Extracted,AVE). Результирующее значение конструктивной надежность больше критического значения 0,7, и извлеченная средняя дисперсия превышает 0,5, что означает, что сходимость выше. (см. таблицу 2).
Таблица 2. Нагрузки и совокупная надежность.
|
Анализ пути |
Estimate |
AVE |
CR |
||
|
ОЭТ1 |
<--- |
1ОЭТ |
0.898 |
0.768 |
0.908 |
|
ОЭТ2 |
<--- |
1ОЭТ |
0.878 |
||
|
ОЭТ3 |
<--- |
1ОЭТ |
0.854 |
||
|
ОУУ1 |
<--- |
2ОУУ |
0.855 |
0.671 |
0.859 |
|
ОУУ2 |
<--- |
2ОУУ |
0.804 |
||
|
ОУУ3 |
<--- |
2ОУУ |
0.799 |
||
|
ВСО1 |
<--- |
3ВСО |
0.877 |
0.769 |
0.909 |
|
ВСО2 |
<--- |
3ВСО |
0.887 |
||
|
ВСО3 |
<--- |
3ВСО |
0.867 |
||
|
СУ1 |
<--- |
4СУ |
0.847 |
0.729 |
0.889 |
|
СУ2 |
<--- |
4СУ |
0.871 |
||
|
СУ3 |
<--- |
4СУ |
0.844 |
||
|
ВР1 |
<--- |
5ВР |
0.879 |
0.765 |
0.907 |
|
ВР2 |
<--- |
5ВР |
0.904 |
||
|
ВР3 |
<--- |
5ВР |
0.841 |
||
|
ПП1 |
<--- |
6ПП |
0.896 |
0.794 |
0.921 |
|
ПП2 |
<--- |
6ПП |
0.894 |
||
|
ПП3 |
<--- |
6ПП |
0.884 |
||
Источник：[составлено авторами]
Дискриминантная валидность была измерена путем изучения извлеченной средней дисперсии (AVE). Дискриминантная валидность продемонстрирована, потому что все корреляции между конструктами меньше квадратного корня из AVE для каждой конструкции. [7] Показано, что все измерения обладают хорошей дискриминантной валидностью (см. таблицу 3).
Таблица 3. Дискриминантная валидизация.
|
Переменная |
ОЭТ |
ОУУ |
ВСО |
СУ |
ВР |
ПП |
|
ОЭТ |
0.768 |
|
|
|
|
|
|
ОУУ |
0.312 |
0.671 |
|
|
|
|
|
ВСО |
0.538 |
0.405 |
0.769 |
|
|
|
|
СУ |
0.394 |
0.464 |
0.484 |
0.729 |
|
|
|
ВР |
0.686 |
0.575 |
0.640 |
0.672 |
0.765 |
|
|
ПП |
-0.522 |
-0.513 |
-0.498 |
-0.512 |
-0.656 |
0.794 |
|
AVE квадратный корень |
0.876 |
0.819 |
0.877 |
0.854 |
0.875 |
0.891 |
Источник：[составлено авторами]
4.2 Разработка модели структурированного уравнения
Проведение представленного в таблице 5 путевого анализа показало, что влияние коэффициента путевого ожидаемой эффективности технологии на принятие интернет-страхования потребителями составляет 0,348 (t=6,694, p<0,001), указывает на то, что ожидаемая эффективность технологии оказывает значительное положительное влияние на принятие интернет-страхования потребителями. Коэффициент влияния ожидаемого уровни усилий на принятие интернет-страхования потребителями составляет 0,19 (t=3,785, p<0,001).), указывает на то, что ожидаемый уровень усилий оказывает значительное положительное влияние на принятие интернет-страхования потребителями. Коэффициент влияния социального окружения на принятие интернет-страхования потребителями составляет 0,161 (t=3,12, p=0,002<0.05), указывает на то, что влияние социального окружения оказывает значительное положительное влияние на принятие интернет-страхования потребителями. Коэффициент влияния содействующих условий на принятие интернет-страхования потребителями составляет 0,293 (t=5,672, p<0.001), указывает на то, что содействующие условия оказывают значительное положительное влияние на принятие интернет-страхования потребителями. Коэффициент влияния восприятия риска на принятие интернет-страхования потребителями составляет -0,146 (t=-2,666, p=0,008<0.05) ,указывает на то, что восприятие риска оказывает значительное отрицательное влияние на принятие интернет-страхования потребителями.
Таблица 4. Путевой анализ.
|
Regression Weights: (Group number 1 - Default model) |
||||||
|
SEM-анализ факторов принятия покупки страховки через цифровые каналы |
||||||
|
Path |
Estimate |
S.E. |
C.R. |
P |
||
|
6ПП |
<--- |
1ОЭТ |
0.348 |
0.052 |
6.694 |
*** |
|
6ПП |
<--- |
2ОУУ |
0.19 |
0.053 |
3.785 |
*** |
|
6ПП |
<--- |
3ВСО |
0.161 |
0.052 |
3.12 |
0.002 |
|
6ПП |
<--- |
5ВР |
-0.146 |
0.054 |
-2.666 |
0.008 |
|
6ПП |
<--- |
4СУ |
0.293 |
0.054 |
5.672 |
*** |
Источник：[составлено авторами]
- Заключение
Основной целью данного исследования было проанализировать реальную привлекательность для потребителей методов интернет-страхования и выявить ключевые факторы, влияющие на принятие интернет-страхования потребителями. Данное исследование подтверждает возможности использования системы ЕТПИТ также и для того, чтобы прогнозировать принятие потребительских решений и в сфере интернет-страхования. В частности, было показано на основе проверенного эмпирического исследования, что на принятие потребительских решений в сфере интернет-страхования влияют пять факторов: ожидаемая эффективность технологии, ожидаемый уровень усилий, влияние социального окружения, содействующие условия, степень восприятия риска.
Ожидаемая эффективность технологии и ожидаемый уровень усилий являются важными факторами, определяющими поведение при покупке страхового через Интернет. Это показывает, что разработчикам следует обратить внимание на разработку интерфейса официального сайта, который был бы лучше воспринят пользователями, чтобы помочь им повысить эффективность своей работы. Маркетологи могут разработать стратегию продвижения, например, использовать социальные сети для привлечения потенциальных потребителей к использованию мобильных приложений или официальных сайтов. В то же время, принимая во внимание влияние содействующих условий на принятие потребительских решений в сфере интернет-страхования, цифровые технологии могут быть использованы для добавления роботизированных сервисов обслуживания клиентов на официальный сайт или в приложения страховых компаний. Особенностью этого исследования является то, что оно показало, что восприятие риска является важным фактором, определяющим покупку через интернет электронной страховки. Эти проблемы одинаково актуальны как для китайского, так и для российского страхового рынка. Хотя оно проводилось на китайском рынке интернет-страхования, однако его было бы полезно продолжить на российском рынке и детализировать применительно к различным страховым продуктам. Современным маркетологам необходимо разрабатывать надежные и безопасные технологии взаимодействия с потребителями и внедрять меры для защиты их личной информации в целях снижения опасений потребителей по поводу риска утечки конфиденциальной информации и повышения степени доверия к надежности цифровых технологий на рынке страхования.
Список литературы
- Венкатеш, Вишванат; Моррис, Майкл Г.; Дэвис, Гордон Б.; Дэвис, Фред Д. Восприятие информационных технологий пользователями: к единому взгляду // Ежеквартальный выпуск MIS. 2003.С. 425–478.
- Санджай Дхингра, Шелли Гупта, Поведенческое намерение использовать мобильный банкинг: расширение модели UTAUT2 // Международный журнал мобильного взаимодействия человека и компьютера. 2020. С.1-20.
- Кисель Ян. Потребительские технологические черты в определении мобильного шопинга принятие: Применение расширенной теории планируемого поведения// Журнал розничной торговли и бытового обслуживания.
- Пэн Ли. Исследование готовности групп пользователей среднего и пожилого возраста принимать информацию о безопасности пищевых продуктов на основе платформы WeChat// Современная профилактическая медицина. С. 641-645.
- Стоун Р. Н., Гронхауг К. Предполагаемый риск: дальнейшее рассмотрение в области маркетинга Дисциплина // Европейский журнал маркетинга. С.39-50.
- У Минлун. Модель структурного уравнения- Работа и применение AMOS // Чунцин: Издательство университета Чунцина.
- Форнелл, Лайкерт. Методика измерения установо// Архив психологии. 1981. С. 15–25.
Template by Webgau.de