استخراج قوانین حاکم بر قصد استفادة کاربران ایرانی از اپلیکیشن‌های گردشگری موبایل با استفاده از عوامل فردی مبتنی بر تئوری مجموعة راف

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری مدیریت بازرگانی، مدیریت بازاریابی، دانشکده مدیریت، دانشگاه الزهرا، تهران، ایران

2 دانشیار گروه مدیریت بازرگانی، دانشکده مدیریت، دانشگاه الزهرا، تهران ، ایران

10.22034/jtd.2018.104061.1221

چکیده

محبوبیت فزایندة فن‌آوری‌های تلفن همراه در سال‌های اخیر معنای خدمات در صنعت گردشگری را به کلی تغییر داده و اپلیکیشن‌های گردشگری موبایل یک کانال مستقیم ارتباطی با مشتریان را قبل، در طول سفر و بعد از سفر برای شرکت‌های فعال در صنعت گردشگری فراهم می‌کنند. در این راستا، پژوهش حاضر به دنبال ارزیابی قوانین حاکم بر قصد استفاده کاربران ایرانی از اپلیکیشن‌های گردشگری موبایل با درنظرگرفتن عوامل فردی آنها است. پس از بررسی ادبیات پژوهش و با استفاده از مدل پذیرش فناوری و با الهام از مدل بحرینی زاده و همکاران(1394) مدل مفهومی پژوهش طراحی شده است. برای جمع‌آوری داده‌ها از پرسشنامة محقق‌ساخت استفاده شده و برای استخراج قوانین حاکم بر قصد استفاده کاربران از رویکرد تئوری مجموعه راف به عنوان یکی از روش‌های دسته‌بندی، استفاده شده است. براساس یافته‌های پژوهش شش قانون اصلی که از نظر فاکتورهای اطمینان‌بخشی LHS و RHS تفاوت قابل توجهی با سایر قوانین داشتند، انتخاب شدند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Extracting the rules governing the behavioral intentions of Iranian users of Mobile Tourism Applications using individual factors based on the Rough Set theory

نویسندگان [English]

  • nasrin mahavarpour 1
  • Fatemeh Sajadian 1
  • Manijeh Haghighinasab 2
1 PhD student of Marketing Management, Management Faculty, AlZahra University, Tehran, Iran
2 Associate Professor of Marketing Management, Management Faculty, AlZahra University, Tehran, Iran
چکیده [English]

Recently, purchases through mobile phone applications have been very much considered. These apps have a high potential for consumers and they are important to the success of the organization, but the study of the tourism industry in this area is still limited. Therefore, this research intends to make an effective contribution to the effective use of mobile tourism applications with respect to the individual characteristics of the audience. According to the above, determining the factors affecting users' behavioral intentions and intentions regarding the use of mobile tourism apps and the logical link between these factors are among the main questions that the research seeks to answer, and in Intends to deal with this theoretical approach to the Rough Set Theory as one of the methods of classification. The results of the study showed that the main effective factors as the core are perceived benefits, perceived ease, individual innovation, social impact, based on the theory of the Rough Set Theory, the rules governing behavioral intentions and the intention of using Iranian users to be identified. In this regard, some suggestions have been proposed for this industry.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Mobile Tourism Application
  • Technology adoption MODEL
  • Rough Set Theory
  • Individual Factors
بحرینی‌زاده، م.، مصلح، م(1393). «محرک‌ها و عوامل فردی تاثیرگذار بر نگرش نسبت به تبلیغات موبایلی: مطالعۀ کاربران تلفن همراه». تحقیقات بازاریابی نوین، 4(1)، 1-20.
سیاوشی، م (1388). «بررسی نگرش و عکسالعمل افراد نسبت به دریافت پیامک‌های تبلیغاتی در عصر فناوری اطلاعات و ارتباطات». نشریۀ مدیریت فناوری اطلاعات، 1، 53-68.
ورمقانی، م.، احمدی زاد، آ. و کفچه، پ. (1396). «به‌کارگیری ابزارهای بازاریابی الکترونیک در صنعت گردشگری؛ مورد مطالعه: هتل‌ها و آژانس‌های مسافرتی استان کردستان». نشریۀ گردشگری و توسعه، 2(4)، 45-62.
Agrebi, S., Jallais, J. (2015). Explain the intention to use smartphones for mobile shopping. J. Retail. Consum. Serv. 22, 16–23.
Amen, U. (2010). Consumer Attitude towards Mobile Advertising. Journal Of Contemporary Research In Business, 2(3), 75-104.
Bauer, H., Barnes, S., Reichardt, T., & Neumann, M. (2005). Driving consumer acceptance of mobile marketing:a theoretical framework and empirical study. Journal of Electronic Commerce Research, 6(3), 181-192.
Chong, A., Darmawan, N., Ooi, K., & Lin, B. (2010). Adoption of 3G Services among Malaysian Consumers: an Empirical Analysis. International Journal of Mobile Communications, 8(2), 129-149.
cmb. (2011). How Smartphones are Changing the Retail Shopping Experience.
Dai, H., Palvi, P.C. (2009). Mobile commerce adoption in China and the United States: a cross-cultural study. SIGMIS Database 40 (4), 43–61.
Davis, F. (1989). perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Q, 13(3), 319-340.
Fang, J., Zhao, Z., Wen, C., & Wang, R. (2017). Design and performance attributes driving mobile travel applicationengagement. International Journal of Information Management, 37, 269-283.
GSMA. (2016). The Mobile Economy.
Gurtner, S., Reinhardt, R., Soyez, k., (2014). Designing Mobile Business Applications for Different Age Groups. Technological Forecasting & Social Change, Vol. 88, pp: 177–188.
Kang, j., Mun, j., & Johnson, k. (2015). In-store mobile usage: Downloading andusage intention toward mobile location-based retail apps. Computers in Human Behavior, 46, 210-217.
Khalifa, M., Ning Shen, K. (2008). Explaining the adoption of transactional B2C mobile commerce. J. Enterp. Inf. Manag. 21 (2), 110–124.
Kim, M. C. (2015). Motivations and Use Context in Mobile Tourism Shopping: Applying Contingency and Task-Technology Fit Theories. International Journal Of Tourism Research, 17(1), 13-24.
Kim, y., Kim, d., & Wachter, k. (2013). A study of mobile user engagement (MoEN):Engagement motivations, perceived value, satisfaction, and continuedengagement intention. Decision Support Systems, 56, 361-370.
López-Nicolás, C., Molina-Castillo, F., & Bouwman, H. (2008). An assessment of advanced mobile services acceptance: contributions from TAM and diffusion theory models. Information & Management, 45(6), 359-364.
Lu, J. (2014). Are personal innovativeness and social influence critical to continue with mobile commerce? Internet Res. 24 (2), 134–159.
Mansour, I. H. F. (2012). Factors Affecting consumers' ntentions to accept mobile Advertising in Sudan, Khartoum University Journal of Management Studies. 5.
Pawlak, Z. (1982). Rough sets. International Journal of Parallel Programming, 11(5), 341–356.
Musa, R. S. (2016). The Predictors and consequences of consumers' attitude towards mobile shopping application. Procedia Economics and Finance, 37, 447-452.
Natarajan, T., Balasubramanian, S., & Kasilingam, D. (2017). Understanding the intention to use mobile shopping applications and its influence on price sensitivity. Journal of Retailing and Consumer Services, 37, 8-22.
Nistor, N., Heymann, J.O. (2010). Reconsidering the role of attitude in the TAM: an answer to Teo (2009a). Br. J. Educ. Technol. 41 (6), E142–E145.
Ostdick, N. (2016). Pros and cons of mobile travel apps. Retrieved from http://www.dcsplus.net/blog/3-pros-and-cons-of-mobile-travel-apps.
Santos, J. (2003). E-service quality: a model of virtual service quality dimensions. Managing Service Quality(13), 233-246.
Teo, T., Ursavaş, Ö.F., Bahçekapili, E. (2011). Efficiency of the technology acceptance model to explain pre‐service teachers' intention to use technology: a Turkish study. Campus-Wide Inf. Syst. 28 (2), 93–101.
Teo, T. (2009). Is there an attitude problem? Reconsidering the role of attitude in the TAM. Br. J. Educ. Technol. 40 (6), 1139–1141.
Tsu Wei, T., Marthandan, G., Yee‐Loong Chong, A., Ooi, K.B., Arumugam, S. (2009). What drives Malaysian m‐commerce adoption? An empirical analysis. Ind. Manag. Data Syst. 109(3), 370–388.
Wu, C.-S., Cheng, F.-F., Yen, D.C., Huang, Y.-W. (2011). User acceptance of wireless technology in organizations: a comparison of alternative models. Comput. Stand. Interfaces 33 (1),50–58.
Wu, J.-H., Wang, S.-C. (2005). What drives mobile commerce?: an empirical evaluation of the revised technology acceptance model. Inf. Manag. 42 (5), 719–729.
Yang, K. (2005). Exploring Factors Affecting the Adoption of Mobile Commerce in Singapore. Telematics and Informatics, 22(3), 257-277.
Zeithaml, v. (2002). Service Excellence in Electronic Channels. Managing Service, 12(13), 135-138.