Magma topp logo Til forsiden Econa

Line Lervik Olsen er førsteamanuensis ved Handelshøyskolen BI, institutt for markedsføring. Hun har ansvar for Master of Management-programmet Strategisk markedsføring, og faget tjenestemarkedsføring på flere studieretninger. Hennes forskning har fokusert på kundetilfredshet, kundelojalitet, relasjoner på forbrukermarkedet, samfunnsansvar samt teknologi og tjenester.

Tor W. Andreassen, PhD, er professor og leder av Institutt for markedsføring ved Handelshøyskolen BI. Han er fagredaktør for Magma nummer 0411.

Sosiale medier

Sammendrag

Mens sosiale medier får stor oppmerksomhet og nye brukere som strømmer til for eksempel Facebook, Myspace og Twitter, er kundetilfredsheten med disse løsningene lav. Dette er et paradoks. Vi tror at den lave tilfredshetsscoren delvis kan forklares med lav modenhet blant brukerne samt at applikasjonene er mangelfullt tilpasset de ulike brukergruppene. Derfor utviklet og testet vi en indeks som måler modenhet for sosiale medier. Brukernes modenhet for sosiale medier bestemmer kundenes holdning til bruk av sosiale medier både direkte og indirekte. Spesielt så vi på forhold mellom modenhet for sosiale medier, opplevd nytte av sosiale medier og opplevd brukervennlighet. Funnene har både praktiske og teoretiske implikasjoner.

Mye brukt, men lite likt!

Sosiale medier er definert som «a group of Internet-based applications that build on the ideological and technological foundations of Web 2.0, which allows the creation and exchange of user-generated content». 1 Som det fremgår, er sosiale medier basert på en rekke applikasjoner (for eksempel Facebook, Twitter, YouTube, Blogger, MSM, Gmail, Flicker) som setter sluttbrukere i stand til å kommunisere med andre interaktivt eller i form av å produsere innhold til for eksempel blogger. En vesentlig forutsetning for adopsjon og effektiv bruk av sosiale medier ligger i brukernes modenhet. Det vil si tilbøyeligheten til å prøve ut og benytte sosiale medier for å oppnå private og profesjonelle mål. Eksempler på mål kan være mer effektiv kommunikasjon med andre eller deltakelse i sosiale eller kunnskapsbaserte nettverk.

Felles for ulike typer sosiale medier er at de setter brukeren i førersetet - og brukerne har respondert over all forventning. Et enkelt Google Trends-søk med sosiale medier som søkeord avdekker en seksdobling i antall søk over hele verden siden 2009. Ikke uventet er Facebook søkt på 150 ganger oftere enn Twitter. På grunn av det store markedspotensialet har antall registrerte patenter for sosial medier blitt seksdoblet fra ca. 200 i 2006 til ca. 1 200 i 2010. Bruksomfanget av Facebook og Twitter i Norge er vist i figur 1.

figur

Tabell 2 Statistiske parametre for måle- og strukturmodell

Statistiske parametreAnbefalt modellMålemodellStrukturell modell
X2 test Above .05 .00 .00
X2/df Below 3.0 5.7 5.7
Goodness of Fit (GFI) Above .90 .78 .78
Adjusted goodness of fit (AGFI) Above .80 .75 .75
Normed fit index (NFI) Above .90 .88 .88
Comparative fit index (CFI) Above .90 .90 .90
RMSR Below .10 .24 .24
SRMR Below .08 .089 .089
RMSEA Below 0.10 .075 .075

Til tross for medias omtale av bedrifters og brukeres anvendelse av sosiale medier er kundetilfredsheten med de dominante mediene overraskende lav. Ifølge data fra den amerikanske kundetilfredshetsindeksen rapporterer brukere av Facebook og Myspace en tilfredshetsscore på henholdsvis 64 og 63 (skala 0-100; 2010). Med andre ord presterer de to dominante aktørene svært dårlig. De befinner seg på bunn-nivå, blant de laveste fem prosentene av alle målte bedrifter - på høyde med fly- og kabelselskaper (Dignan 2010). Tilsvarende målinger i Norge viser det samme nedslående resultatet.

Tabell 2 Statistiske parametre for måle- og strukturmodell

Statistiske parametreAnbefalt modellMålemodellStrukturell modell
X2 test Above .05 .00 .00
X2/df Below 3.0 5.7 5.7
Goodness of Fit (GFI) Above .90 .78 .78
Adjusted goodness of fit (AGFI) Above .80 .75 .75
Normed fit index (NFI) Above .90 .88 .88
Comparative fit index (CFI) Above .90 .90 .90
RMSR Below .10 .24 .24
SRMR Below .08 .089 .089
RMSEA Below 0.10 .075 .075

Resultatene er i tråd med anbefalte verdier (se for eksempel Hair, Anderson, Tatham og Black (1998) og Hu og Bentler (1999).

Tilpasningsmålene ligger i den lavere enden av skalaen med hensyn til aksept eller ikke av modellen. På den andre siden: Når vi skal vurdere modellen, må vi justere for utvikling av nye mål. Videre må vi ta hensyn til modellens kompleksitet samt nøyaktigheten av bekreftende faktoranalyser i LISREL. Som kjent er det siste følsomt for mindre justeringer. Totalt sett konkluderer vi med at modellen har en tilstrekkelig tilpasning.

Vi testet strukturmodellen og hypotesene. Dette er vist i tabell 3.

Tabell 3 Relasjoner i strukturmodellen

Sti

Parameterestimat

T-verdier

Sig.

OPT - STR

0,93

3,90

S

INNO - STR

0,60

6,65

S

DISC - STR

-0,02

-0,60

NS

INSEC - STR

-0,24

-5,43

S

STR - PU

0,35

8,69

S

STR - PEU

0,53

12,92

S

STR - ATT

0,06

1,62

NS

PEU - PU

0,60

13,30

S

PEU ATT

0,33

7,60

S

PU - ATT

0,56

10,22

S

Den lave scoren er problematisk for leverandører av sosiale medier, som er avhengig av å tiltrekke seg og beholde brukere for å få reklameinntekter. Den er også problematisk for bedrifter som har eller planlegger å integrere disse tjenestene i sitt markedstilbud for å tiltrekke seg og beholde de rette og lønnsomme kundene. I denne artikkelen har vi fokus på den siste gruppen.

Rappaport (2007) har identifisert tre ulike måter eller modeller som anvendes av markedsførere innenfor annonsering og kundekontakt. Den første modellen omtaler de som etter behov, hvor kunden selv setter sammen og produserer innholdet. Den andre modellen referer de til som engasjementmodellen. Her er det to forhold som er viktige, merkevarens relevans for kunden og følelsene kunden har overfor merkevaren. Den tredje modellen er annonsering som service, hvor hensikten er å forenkle transaksjoner mellom kunde og leverandør og styrke kundens engasjement. I tråd med disse observasjonene hevder Porterfield (2010) at bedrifter benytter sosiale medier av flere grunner. Av mindre bedrifter benytter 61 prosent sosiale medier for å tiltrekke seg nye kunder, 52 prosent for å skape oppmerksomhet i primærmålgruppen og 46 prosent for å engasjere seg i eksisterende kunder. På et mer overordnet plan kan bedrifter benytte sosiale medier på fire måter: for å informere kundene (for eksempel om nye versjoner/oppgraderinger), for å engasjere kundene (Amazon lar for eksempel kundene skriver anbefalinger for produkter de har kjøpt), for å tiltrekke seg nye kunder og bygge relasjoner til eksisterende kunder (for eksempel bruk av geolokaliseringsapplikasjoner som Gowalla eller Foursquare for smarttelefoner) eller for å skape kontakt og dialog mellom kundene (gjennom bruk av GPS-navigasjonssystemer som for eksempel Waze eller Trapster for smarttelefoner).

Dersom bedrifter ønsker å oppnå ett eller flere av disse målene, må kundene adoptere tjenestene. Forutsetningen for adopsjon (førstegangs kjøp eller bruk) er ifølge Rogers (1983) betinget av de nye produktenes eller tjenestenes fordeler (advantage), kompabilitet (compatibility), kompleksitet (complexity), observerbarhet (observability), risikoeksponering (riskiness) og delbarhet (divisibility). Fortsatt bruk av de nye løsningene vil være betinget av høy kundetilfredshet med ulike funksjoner og stor grad av brukervennlighet i den aktuelle løsningen. Kundene må også være tilfreds med hvordan bedriftene tilrettelegger for kundenes bruk av sosiale medier. For å redusere opplevd eller reell risiko ved å introdusere sosiale medier bør bedriftene kjenne kundenes modenhet og holdning til sosiale medier som grunnlag for adopsjon. Med andre ord, er kundene våre klare til å bruke sosiale medier? Målet med denne undersøkelsen er å utforske konseptet modenhet for sosiale medier samt drivere og konsekvenser av fenomenet.

Litteraturgjennomgang

Det kan virke som et paradoks at Facebook har trukket til seg omlag 700 millioner brukere siden starten i 2007, når kundetilfredsheten er så lav. Det imponerende volumet kan delvis forklares med nyhetsfaktoren og nettverkseffekten. På den annen side kan den lave tilfredsheten med Facebook og Myspace skyldes en rekke faktorer. Noen av grunnene kan være de hyppige endringene på hjemmesiden, reklameaktører som presser seg på, privatrettslige aspekter og negativ medieomtale (Dignan 2010). En annen grunn kan knyttes til den dårlige kundeservicen. En rekke brukere har klaget over hvor vanskelig det har vært å få hjelpe med kontoen om problemer oppstår (Millian 2010). En tredje og fundamental faktor som kan forklare den lave tilfredshetsscoren, er mangel på segmentering og kundeorientering (Fornell 1992) - en felles layout for alle. Det mange har glemt, er at da Mark Zuckerberg og hans venner utviklet Facebook, tok de utgangspunkt i en gitt, snever målgruppe: studenter ved USAs eliteuniversiteter og deres sosialiseringsbehov. I dag, fire år og nesten 700 millioner brukere senere, kan det være at denne designen ikke er ideell for de mange og heterogene brukergruppene i verden. Denne mangelen på segmentering og kundeorientering synes å være felles for første generasjon av sosiale medier. En ny konkurrent (for eksempel Google) kan bruke segmentering i tillegg til unike brukerfordeler som sitt salgspoeng når de skal tiltrekke seg kunder fra de etablerte mediene.

I sum tror vi at lav kundetilfredshet delvis kan skyldes sviktende kvalitet på applikasjonene (Johnson mfl. 2001) i form av manglende efficiency (enkel og hurtig tilgang), fulfillment (holder løfter om tjenester og leveranser), system availability (korrekt teknisk funksjon) og privacy (personvern) (Parasuraman, Zeithaml og Malhotra 2005) og delvis kundenes lave grad av modenhet og evne til å prøve ut og bruke denne teknologien til det fulle (Parasuraman 2000). Vi ønsker å utforske det siste og kaller det modenhetsindeks for sosiale medier. 2 Begrepet er inspirert av Parasuramans (2000) teknologimodenhetsindeks. Teknologimodenhet kan forklares som i hvilken grad forbrukere er tilbøyelige til å prøve ut og ta i bruk ny teknologi. Modenheten påvirkes av flere forhold, hvorav noen fremmer og andre hemmer adopsjon og bruk av teknologi. Fremmere er positive holdninger i form av optimisme og innovative tilnærminger til bruk (man er positiv til å bruke og eksperimentere med ny teknologi). Hemmere er ubehag (en følelse av mangel på kontroll, behov for assistanse og preferanse for det enkle) og usikkerhet (bekymring om sikkerhet, konfidensialitet ved personvern) (Parasuraman 2000, Andreassen, Olsen og Calabretta 2010). Dette er også forhold som vil kunne påvirke adopsjon og bruk av sosiale medier og tilhørende teknologi. Således mener vi at teknologimodenhetskonseptet er høyst relevant for og overførbart til vår kontekst.

For ledere som ønsker å inkludere sosiale medier i sitt markedstilbud for å øke verdier tilført av kundene selv (Sexton 2010), er denne studien relevant. Studiens relevans ligger i at disse lederne kan bli utsatt for 1) leverandører av sosiale medier med svake kunderelasjoner hvor kundene vil forlate leverandøren straks nye og bedre løsninger kommer på markedet, og 2) kunder som ikke er klare til å bruke sosiale medier fullt ut. Det verste som kan skje, er tap av kunder og fremtidig omsetning- noe som vil påvirke verdien av kundedatabasen negativt.

Vi bygger på Parasuramans (2000) teknologimodenhetsindeks og foreslår at bedrifter finner tilsvarende metoder for å teste kundenes modenhet for å adoptere sosiale medier før de gjør investeringer i disse kanalene. En slik metode kan være å måle kundenes modenhet for sosiale medier gjennom en modenhetsindeks for sosiale medier.

Vi tilpasser Parasuramans definisjon (Parasurman 2000:308) av sin teknologimodenhetsindeks til vår kontekst og definerer modenhetsindeks for sosiale medier som «tilbøyeligheten til å prøve ut og benytte sosiale medier og relatert teknologi for å oppnå private og profesjonelle mål». Forskningsspørsmålet som styrer vår studie, er: «I hvilken grad påvirker kunders modenhet for sosiale medier deres evalueringer og holdninger til bruk av sosiale medier?»

For å utforske fenomenet modenhet for sosiale medier, årsaker og virkninger baserer vi oss på tidligere forskning. Spesielt forskning innen modenhet for teknologi (Parasuraman 2000) og adopsjon av teknologi (Davis 1989). I en tidligere studies slo Lin, Shih og Sher (2007) sammen disse to rammeverkene og lanserte det de kalte Technology Readiness and Acceptance Model (TRAM). De testet rammeverket i en kontekst hvor forbrukere adopterte e-servicesystemer. De fant empirisk støtte for modellen og dens hypoteser.

Vi tror at de samme mekanismene og konseptene er relevante for adopsjon og bruk av sosiale medier. Den konseptuelle modellen er vist i figur 2.

Figur 2 Forskningsmodellen: TRAM - konsument-bedrift-interaksjon i sosiale medier.

figur

Basert på logikken i TRAM-modellen og litteraturen som er presentert over, forventer vi å finne at brukeres generelle modenhet for å benytte sosiale medier er betinget av fremmerne optimisme og innovasjon, og at ubehag og usikkerhet vil ha en negativ effekt eller hemme modenhet. Vi forventer en positiv effekt av modenhet på holdningen til samhandling med andre i sosiale medier og en indirekte positiv effekt gjennom opplevd brukernytte (perceived usefulness) og brukervennlighet (perceived ease of use). Til slutt sier vi at opplevd brukervennlighet påvirker brukernytten av sosiale medier. I tråd med Parasuraman (2000) måler vi kundenes modenhet for sosiale medier gjennom kundenes optimisme, innovasjonsvilje, ubehag og usikkerhet.

Metode

Data ble samlet gjennom en online-undersøkelse blant norske brukere av sosiale medier. Modellen ble testet ved hjelp av kovariansanalyse og programvaren LISREL 8.8.

Vi benyttet begrepene modenhet for sosiale medier, opplevd brukernytte, opplevd brukervennlighet og holdning til interaksjon fra andre studier. Målene for modenhet for sosiale medier er de samme som er benyttet i studien av Parasuraman (2000). Opplevd brukernytte og opplevd brukervennlighet er tilpasset fra TAM-rammeverket slik det er beskrevet i Davis' (1989) artikkel. Holdning til interaksjon erstatter det opprinnelige brukerakseptbegrepet og er hentet fra studien til Chau og Lai (2003). Med unntak av det siste begrepet ble alle oppdatert og tilpasset vår kontekst knyttet til sosiale medier og nåværende teknologier. I de tilfeller hvor operasjonaliseringen av begrepene måtte oppdateres, ble det gjort på bakgrunn av fokusgrupper og pretesting. De nye målene fungerte svært godt med hensyn til validitet, reliabilitet og psykometriske egenskaper.

Resultater

826 respondenter ble intervjuet med en skjevhet i fordelingen: 60 prosent menn og 40 prosent kvinner. Variasjonen mellom kjønnene er svært liten. Når vi tester for forskjeller i gjennomsnittsverdi for hver variabel, finner vi ingen signifikant forskjell mellom menn og kvinner.

Av respondentene var omlag tolv prosent mellom 20 og 24 år, 22 prosent mellom 25 og 29, 36 prosent mellom 30 og 39 og 18 prosent mellom 40 og 49 år. Bare fire present var i aldersgruppen 15 til 19 år og bare åtte prosent var over 50 år gamle.

752 av respondentene brukte Facebook, 627 brukte Twitter, 463 brukte LinkedIn, 347 hadde sin egen aktive blogg, og 538 leste andres blogg. Bare ni prosent brukte ingen sosiale medier.

I tråd med tidligere arbeider av Parasuraman og Colby (2001), Tsikriktsis (2004) og Victorino, Karniouchina og Verma (2009) gjennomførte vi en totrinns clusteranalyse for å identifisere potensielle clustere basert på modenhet for sosiale medier. På samme måte som Tsikriktsis (2004) og Victorino mfl. (2009) klarte vi ikke å replisere Parasuramans og Colbys (2001) fem kundegrupper (utforskere, pionerer, etternøler, paranoide og skeptikere). Derimot ga våre analyser en polarisering av to clustere: optimistiske innovatører (64 prosent) og pessimistiske etternølere (36 prosent). De optimistiske innovatørene er typisk mellom 30 og 49 år gamle og scorer systematisk høyere på optimisme og innovasjon og lavere på ubehag og usikkerhet sammenlignet med pessimistiske etternølere. Den høyeste forekomsten av pessimistiske etternølere er i gruppen mellom 25 og 39 år. Det er ingen forskjeller mellom kjønnene. Både menn og kvinner kan være optimistiske innovatører eller pessimistiske etternølere. Den første gruppen rapporterer høyere verdier av opplevd bruksnytte og opplevd brukervennlighet enn pessimistiske etternølere. De har også en mer optimistisk holdning til å interagere med bedrifter ved hjelp av sosiale medier sammenliknet med de pessimistiske. Videre er det klare tendenser til ulike bruksmotivasjoner og valg av sosiale medier mellom de to clusterne. Dette er interessant, og vi anbefaler dette som tema for videre forskning.

Deretter testet vi våre forventninger. Resultatene fra de innledende analysene ga akseptabel, statistisk støtte for både måle- og strukturmodellen. Dog er det rom for forbedring. Se tabell 2.

Noter

  • 1: Kaplan, Andreas M. og Michael Haenlein (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media. Business Horizons,53(1):59-68.
  • 2: Denne indeksen, den konseptuelle modellen og deler av resultatene er hentet fra en MSc oppgave skrevet av Anders Husa og Magnus Kvale ved Handelshøyskolen BI.

© Econas Informasjonsservice AS, Rosenkrantz' gate 22 Postboks 1869 Vika N-0124 OSLO
E-post: post@econa.no.  Telefon: 22 82 80 00.  Org. nr 937 747 187. ISSN 1500-0788.

RSS