Yeniliğin yayılması modellerinin ve yeniliği benimseyen kategorilerinin internet bankacılığı ürünü üzerinde bir incelemesi

Abstract

11 ÖZET Bu çalışmanın amacı internet bankacılığı hizmeti üzerinde yayılma modellerinin karşılaştırılması, benimseyen kategorilerinin belirlenmesi ve böylece kategoriler arasındaki farklılıkların araştırılmasıdır. Çalışmada internet bankacılığını kullanan 141 kişiden alman verinin analizi ile Bass ve Rogers'a ait yeniliğin yayılması modelleri karşılaştırılmıştır. Yapılan R2 ve Kolmogorov-Smirnov testleriyle Bass modelinin daha iyi uyum gösterdiği tespit edilmiştir. Bu nedenle, benimseyen kategorileri ve onların özellikleri Bass modeline göre belirlenmiştir. Bass modeli kullanılarak benimseyenler benimseme zamanına göre sınıflandırılarak yenilikçiler, erken benimseyenler, erken çoğunluk, geç çoğunluk, takipçiler olmak üzere beş farklı benimseyen kategorisi tespit edilmiştir. Ayrıca, eğitim düzeyi, cinsiyet ve ürünü kullanım sıklığı gibi değişkenlerin yeniliğin erken veya geç benimsenmesini anlamlı düzeyde etkilediği, ancak, gelir seviyesi, yaş, sosyal statü ve aynı ürün kategorisindeki ürünleri kullanma sıklığı değişkenlerinin ise, herhangi bir farklılaşmaya yol açmadığı tespit edilmiştir.

III ABSTRACT The purpose of this study is to compare innovation diffusion models, develop adopter categories and determine the differences between categories for internet banking services. Analyzing the data gathered from 141 internet banking users a comparison of Bass and Rogers innovation diffusion models was done. R2 and Kolmogorov- Smirnov tests showed that goodness of fit of Bass model is better. Therefore, adopter categories and their characteristics were determined according to Bass model. Based on Bass model categorization of adopters according to time of adoption showed that there exists five adopter categories which are innovators, early adopters, early majority, late majority and laggards. Moreover, it is found that variables such as education level, gender and frequency of using the innovation significantly effects early or late adoption of innovation. However, variables such as income level, age, social status and frequency of usage of products in the same product category with the innovation, does not cause any difference in time of adopting.