Mobil Bankacılık Uygulamasını Covid-19 Süreciyle Birlikte Kullanmaya Başlayan Bireysel Banka Müşterilerinin Davranışlarının İncelenmesi

Year 2022, , 1006 - 1018, 26.09.2022

Alaiddin Koşar

https://doi.org/10.32709/akusosbil.947465

Cited By: 1

Abstract

Koronavirüs salgını pek çok sektörün hizmet şeklinde değişiklikler yaratmasına neden olmuştur. Bankacılık sektörü de bu sektörlerden biridir. Mobil bankacılık uygulaması bankaların uzun süredir kullandıkları bir hizmet olsa da koronavirüs salgısı sonrasında bu uygulamanın hem bankalar hem de müşteriler tarafından tercih edilme sıklığı artmıştır. Bu çalışmada mobil bankacılık uygulamasını koronavirüs salgını sonrası ilk defa kullanmaya başlayan bireysel müşterilerin davranışları teknoloji kabul modeli çerçevesinde incelenmiştir. Veriler, Hatay, Gaziantep ve Mersin şehirlerinde ikamet eden toplam 230 bireysel banka müşterisinden toplanmıştır. Verilerin analizinde yapısal eşitlik modeli ve tanımlayıcı istatistikler kullanılmıştır. Araştırma sonucunda mobil bankacılık uygulamasını kullanmadaki kişisel etkinliğin algılanan kullanım kolaylığını; algılanan kullanım kolaylığının kullanıma yönelik tutumu ve algılanan faydayı; algılanan faydanın kullanıma yönelik tutumu; kullanıma yönelik tutumun kullanım niyetini; kullanım niyetinin de gerçekleşen kullanımı pozitif yönde etkilediği sonuçlarına ulaşılmıştır.

Keywords

Mobil bankacılık, teknoloji kabul modeli, koronavirüs

The Examining of the Behaviors of Retail Bank Customers Who Started to Use the Mobile Banking Application with the Covid-19 Process

Abstract

The coronavirus outbreak has caused many industries to create changes in the way of service. The banking sector is one of these sectors. Although the mobile banking application is a service that banks have used for a long time, the frequency of this application has increased both by banks and customers after the coronavirus outbreak. In this study, the behaviors of individual customers who started using the mobile banking application for the first time after the coronavirus outbreak were examined within the framework of the technology acceptance model. Data were collected from 230 individual bank customers residing in Hatay, Gaziantep and Mersin. Structural equation models and descriptive statistics were used in the analysis of the data. As a result of the research, it has been concluded that personal effectiveness positively affects perceived ease of use; perceived ease of use positively affects perceived usefulness and attitude towards use; perceived usefulness positively affects attitude towards use; attitude towards use positively affects the intention to use and intention to use positively affects actual use.

Keywords

Mobile banking, technology acceptance model, coronavirus

References

• Ajzen, I. Ve Fishbein, M. (1977). Attitude-behavior relations: A theoretical analysis and review of empirical research. Psychological Bulletin, 84(5), 888-918.
• Akkoyunlu, B. (1996). Bilgisayar okuryazarlığı yeterlilikleri ile mevcut ders programlarının kaynaştırılmasının öğrenci başarı ve tutumlarına etkisi. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 12, 127-134.
• Aksu, G., Eser, M. T. ve Güzeller, C. O. (2017). Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi ile Yapısal Eşitlik Modeli Uygulamaları. Ankara: Detay Yayıncılık.
• Aktaş, S. (2007). Teknoloji kabul modeli ile muhasebecilerin bilgi teknolojisi kullanımına yönelik bir uygulama (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli.
• Al Khasawneh, M. H. (2015). An empirical examination of consumer adoption of mobile banking (M-Banking) in Jordan. Journal of Internet Commerce, 14(3), 341-362.
• Alpar, D., Batdal, G. ve Avcı, Y. (2007). Öğrenci merkezli eğitimde eğitim teknolojileri uygulamaları. Hasan Ali Yücel Eğitim Fakültesi Dergisi, 7, 19-31.
• Bagozzi, R. P. ve Yi, Y. (1988). On the Evaluation of Structural Equation Models. Journal of the Academy of Marketing Science, 16(1), 74-94.
• Bağlıbel, M., Samancıoğlu, M. ve Summak, M.S. (2010). Okul yöneticileri tarafından e-okul uygulamasının genişletilmiş teknoloji kabul modeline göre değerlendirilmesi. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(7), 331-348.
• Çabuk, S., Tanrıkulu, C. ve Gelibolu, L. (2014). Satışçıların teknoloji kabulü ve kişisel yenilikçiliğin teknoloji kabulüne etkisi. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 1(15), 397-420.
• Çam, H. ve Çam, A. V. (2016). Finansal okuryazarlığın mobil bankacılık kullanımındaki rolü: Doğu Karadeniz Bölgesi’nde bir araştırma. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 1(3), 98-105.
• Çivici, T. ve Kale, S. (2007). Mimari tasarım bürolarında bilişim teknolojilerinin kullanımını etkileyen faktörler: Bir yapısal denklem modeli. IV. İnşaat Yönetimi Kongresi, İnşaat Mühendisleri Odası, İstanbul.
• Davis, F.D., Bagozzi, R.P. ve Warshaw, P.R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 8(35), 982-1003.
• Dinçer, İ. (2019). Geleneksel bankacılık ile mobil bankacılık verimliliğinin kıyaslanması (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Hasan Kalyoncu Üniversitesi, Gaziantep.
• Freeman, C. ve Soete, L. (2004). Yenilik İktisadı (E. Türkcan, Çev.). Ankara: TÜBİTAK Yayınları.
• Gupta, S., Yun, H., Xu, H. ve Kim, H. W. (2017). An exploratory study on mobile banking adoption in Indian metropolitan and urban areas: A scenario-based experiment. Information Technology for Development, 23(1), 127-152.
• Hair, J. F., Anderson, R.E., Tatham, R.L. ve Black, W. C. (1995). Multivariate Data Analysis with Readings. New Jersey: Prentice Hall.
• Hong, J.C., Hwang, M.Y., Hsu, H.F., Wong, W.T. ve Chen, M.Y. (2011). Applying the technology acceptance model in a study of the factors affecting usage of the Taiwan digital archives system. Computers & Education, 57(3), 2086-2094.
• Hung, S. Y. ve Chang, C. M. (2005). User acceptance of WAP services: Test of competing theories. Computer Standards & Interfaces, 27(4), 359-370.
• Karabıyık, B. ve Korumaz, M. (2014). Relationship between teachers’ self-efficacy perceptions and job satisfaction level. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 116, 826-830.
• Kaş, E. (2015). Otel rezervasyon siteleri üzerinden yapılan online alışverişin teknoloji kabul modeliyle incelenmesi (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Balıkesir Üniversitesi, Balıkesir.
• Kline, R. B. (1998). Principles and practice of structural equation modeling. New York: Guilford Press.
• Kurulgan, M. ve Paşaoğlu, D. (2013). Bilgi profesyonellerinin bilgi teknolojisi kullanma eğilimlerinin belirlenmesi üzerine üniversite kütüphanelerinde yapılan karşılaştırmalı bir araştırma. Türk Kütüphaneciliği, 27(1), 52-78.
• Lai, V. S. ve Li, H. (2005). Technology acceptance model for internet banking: An invariance analysis. Information & Management, 42(2), 373-386.
• Liao, Z. ve Cheung, M.T. (2001). Internet-based e-shopping and consumer attitudes: An empirical study. Information & Management, 38(5), 299-306.
• Makanyeza, C. (2017). Determinants of consumers’ intention to adopt mobile banking services in Zimbabwe. International Journal of Bank Marketing, 35(6), 997-1017.
• Mullan, J., Bradley, L. ve Loane, S. (2017). Bank adoption of mobile banking: Stakeholder perspective. International Journal of Bank Marketing, 35(7), 1152-1172.
• Nunnally, J. C. (1978). Psychometric Theory. New York: McGraw-Hill.
• Park, E. ve Kim, K. J. (2014). An integrated adoption model of mobile cloud services: Exploration of key determinants and extension of technology acceptance model. Telematics and Informatics, 31(3), 376-385.
• Parkinson, J., David, P. ve Thiele, S. L. (2017). Self-efficacy or perceived behavioural control: Which influences consumers’ physical activity and healthful eating behaviour maintenance. Journal of Consumer Behaviour, 16(5), 413-423.
• Serçemeli, M. ve Kurnaz, E. (2016). Denetimde bilgi teknoloji ürünleri kullanımının teknoloji kabul modeli ile araştırılması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 1(45), 43-52.
• Seyrek, İ. H. ve Akşahin, A. (2016). Mobil bankacılık uygulamaları kalite faktörlerinin analitik hiyerarşi prosesi ile karşılaştırılması. International Review of Economics and Management, 4(3), 47-61.
• Shen, Y.C., Huang, C. Y., Chu, C. H. ve Hsu, C. T. (2010). A benefit-cost perspective of the consumer adoption of the mobile banking system. Behaviour & Information Technology, 29(5), 497-511.
• Shyu, S. H. P. ve Huang, J. H. (2011). Elucidating usage of e-gpvernment learning: A perspective of the extended technology acceptance model. Government Information Quarterly, 28(4), 491-502.
• Simon, Y.R. (1983). Pursuit of happiness and lust for powerin technological society. Mitcham ve R. Mackey (Ed), Phiosophy and Technology içinde. New York: Free Press.
• Szajna, B. (1996). Empirical evaluation of the revised technology acceptance model. Management Science, 42(1), 85-92.
• Toffler, A. ve Toffler, H. (1994). War and anti-war survival at the dawn of the 21st century. USA: Little, Brown & Company.
• Toft, M. B., Schuitema, G. ve Thogersen, J. (2014). Responsible technology acceptance: Model development and application to consumer acceptance of smart grid technology. Applied Energy, 134, 392-400.
• Turan, B. (2011). Bilgi ve iletişim teknolojileri kullanımının teknoloji kabul modeli ile incelenmesi ve sınıf öğretmenleri üzerinde bir uygulama (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Bilecik Üniversitesi, Bilecik.
• Turan, B. ve Haşit, G. (2014). Teknoloji kabul modeli ve sınıf öğretmenleri üzerinde bir uygulama. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 1(6), 109-119.
• Türkiye Bankalar Birliği (2020). Dijital, internet ve mobil bankacılık istatistikleri. https://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/Dijital,_Internet_ve_Mobil_Bankacilik_Istatistikleri/3910
• Venkatesh, V. ve Davis, F.D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Sciences, 46(2), 186-204.
• Wu, J. H. ve Wang, S. C. (2005). What drives mobile commerce ?: An empirical Evaluation of the revised technology acceptance model. Information & Management, 42(5), 719-729.
• Wu, W. Y. ve Ke, C.C. (2015). An online shopping behavior model integrating personality traits, perceived risk, and technology acceptance. Social Behavior and Personality, 43(1), 85-98.
• Yang, H. D. ve Yoo, Y. (2004). It’s all about attitude: Revisiting the technology acceptance model. Decision Support Systems, 38(1), 19-31.
• Zeithaml, V.A., Berry, L. L. ve Parasuraman, A. (1996). The behavioral consequences of service quality. Journal of Marketing, 60, 31-46.
• Zhou, T. (2012). Examining mobile banking user adoption from the perspectives of trust and flow experience. Information Technology and Management, 13(1), 27-37.