Magma topp logo Til forsiden Econa

Line Lervik Olsen er førsteamanuensis ved Institutt for markedsføring ved Handelshøyskolen BI.

Sangeeta Singh er førsteamanuensis ved Institutt for Markedsføring, Handelshøyskolen BI. Forskningsområdene er fokusert rundt tverrkulturelle forskjeller i bruk og tilvenning av nye produkter, hvordan etnisk identitet påvirker produktevalueringer, bruk av tjenester, word-of-mouth effekter og årsaksrelatert markedsføring.

E-post:sangeeta.singh@bi.no

Teknologi eller personlig service; hvordan pÄvirkes kundenes lojalitet?

Innledning

Et av dilemmaene dagens ledere står overfor, er i hvilken grad tjenester som opprinnelig har blitt utført av personalet, kan erstattes med teknologi. Mens det har blitt dokumentert at automatisering kan bidra til betydelige kostnadskutt (Meuter, Bitner, Ostrom og Brown 2005), har det også blitt vist at bedrifter som primært vektlegger å forbedre topplinjen gjennom økt omsetning fremfor å kutte kostnader, oppnår bedre resultater (Rust, Moorman og Dickson 2002). Dette indikerer at ledere bør rette søkelyset mot hvordan teknologi kan bidra til å generere inntekter, snarere enn å kutte kostnader. Ifølge Rust, Lemon og Zeithaml (2004) kan en øke inntjeningen ved å arbeide med å øke livstidsverdien til kundene, noe som blant annet oppnås gjennom økt stabilitet i kundebasen. Økt stabilitet i kundebasen oppnås gjennom lojalitetsprogrammer og relasjonsbyggende tiltak (Rust, Zeithaml og Lemon 2000). I litteraturen som omhandler personlig service, slås det fast at for å være i stand til å designe effektive lojalitetsprogrammer og langvarige kunderelasjoner, må en gjennom å levere god service gjøre kundene fornøyde og på denne måten knytte dem til seg (for eksempel Johnson, Gustafsson, Andreassen, Lervik og Cha 2001). Men i litteraturen som omhandler tjenesteyting ved bruk av teknologi, er den underliggende antagelsen at teknologi forandrer alt. Ifølge Parasuraman og Grewal (2000:170) vil teknologi spille en helt avgjørende rolle i utformingen av kunderelasjoner i fremtiden. Spørsmålet vi reiser i denne artikkelen, er derfor om vi kan bruke allerede eksisterende modeller og resultater fremkommet i studier av personlig service når vi studerer tjenester som er teknologibaserte? Eller er det slik at vi må starte helt på nytt og lete etter andre drivere av lojalitet for teknologibaserte tjenester? For å kunne besvare disse spørsmålene anvender vi eksisterende teorier og veletablerte modeller fra tjenestemarkedsføringen. For å belyse forskningsspørsmålet har vi valgt en tverrsnittsstudie gjennomført i banknæringen, en næring hvor kundene samhandler med serviceleverandøren via en rekke forskjellige kanaler, både personlig og gjennom teknologi.

Betjening av kunder ved hjelp av teknologi

I den litteraturen innenfor markedsføring hvor teknologi er omhandlet, utkrystalliserer det seg tre hovedstrømninger. Det er forskning på adopsjon og implementering (Curran og Meuter 2005; Bitner, Ostrom og Meuter 2002; Meuter, Ostrom, Roundtree og Bitner 2003; 2005), forskning på holdninger til teknologi (Simon og Usunier 2007; Dabholkar og Bagozzi 2002; Bobbit og Dabhoolkar 2001; Dabholkar 1996) samt evalueringer av teknologi og servicekvalitet, tilfredshet og lojalitet (Froehle 2006; Fassnacht og Koese 2006; Meuter mfl. 2000; Parasuraman, Zeithaml og Malhotra 2005; Beatson, Coote og Rudd 2006). I tillegg til disse strømningene foreslår Parasurman og Zinkhan (2002), Parasuraman og Grewal (2000) Zeithaml, Parasuraman og Malhotra (2002) og Zinkhan (2002) en forskningsagenda for temaet.

Adopsjon av teknologi

Tidlig forskning på adopsjon av teknologi har vektlagt to forskjellige aspekter: kundenes beredskap til å adoptere teknologi for å benytte en tjeneste og kundenes tilbøyelighet til å ville forsøke den for første gang. Forklaringsmekanismene for begge disse typene atferd er hentet fra den anerkjente litteraturen om adopsjon av innovasjoner. De mest interessante variablene her er kompatibilitet med eksisterende atferd, relativ fordel med den nye teknologien, kompleksitet, observerbarhet, fordeler og enkelhet ved bruk. Andre variabler som er studert, er oppfattet risiko ved bruk av teknologi, kundens treghet når det gjelder å forandre samhandlingsform med serviceleverandøren, engstelse ved bruk av teknologi, behov for personlig samhandling, tidligere erfaringer og demografiske variabler som alder, kjønn, utdannelse og inntekt (for en litteraturgjennomgang se Meuter mfl. 2005). Disse studiene bidrar kun til å etablere den direkte relasjonen mellom disse variablene og de to avhengige variablene: kundenes beredskap til å adoptere teknologi og kundens første forsøk på å bruke teknologi. De belyser ikke mer komplekse relasjoner.

Meuter mfl. (2005) går ett skritt videre og studerer hvilke hovedfaktorer som har innflytelse på beslutningen bak det aller første forsøket på å benytte teknologi i situasjoner hvor kundene har anledning til å velge mellom flere former for serviceleveranse. Meuter finner at kundens beredskap til å benytte teknologi er definert ved rollens klarhet, mens kundens motivasjon og evne påvirker det første forsøket og adopsjonen av teknologi. I tråd med dette synet antar også Zeithaml mfl. (2002) at kundenes teknologiberedskap, definert som evne og kompetanse til å bruke teknologi, påvirker deres adopsjon av teknologi. I takt med at kunder etter hvert har blir vant til å benytte teknologi, har forskningsfokuset blitt utvidet til også å inkludere kundenes evalueringer av teknologibaserte tjenesteleveranser.

Evaluering av serviceleveransen

Arbeider som belyser kunders evalueringer av tjenester, er ofte tuftet på ett av to perspektiv. I det ene perspektivet har forskningsobjektet vært holdningsvariabler fra forbrukeratferdslitteraturen og i det andre typiske tjenestemarkedsføringsvariabler. I denne studien synes sistenevnte perspektiv mest relevant. Basert på sin sammenfatning av arbeider innenfor det sistnevnte perspektivet, antar Zeithaml mfl. (2002) at kundenes evalueringer av teknologibaserte tjenester er basert på bekymringer knyttet til sikkerhet, effektivitet og enkelhet ved bruk, og at dette påvirker kundenes tilfredshet og intensjon om fremtidig gjenkjøp. Innenfor samme tradisjon finner Meuter mfl. (2000) i sin undersøkelse at kundene er mer tilfredse med teknologi når den: hjelper kunden i akutte situasjoner, er bedre enn alternativet, og når den utfører jobben. Imidlertid oppstår misnøye når: teknologien er svak, har dårlig design, eller at kunden er uskikket. De finner også at teknologisk engstelse (definert som brukerens oppfattelse av deres egen evne og vilje til å bruke teknologiske verktøy) ikke bare påvirker tilfredshet og fremtidige intensjoner om å bruke teknologi, men også hvorvidt de vil anbefale serviceleverandøren til andre (Meuter mfl. 2003). Basert på disse observasjonene kan vi konkludere med at det først og fremst er årsakene til tilfredshet/misnøye som er vektlagt så langt, mens forholdet mellom teknologi og kundelojalitet har blitt viet begrenset oppmerksomhet.

I tillegg ser vi at selv om noen få anerkjente forskere innen tjenestemarkedsføringsfeltet anvender innsikt fra forskning på personlig service, er hovedtendensen den at teknologien vurderes til å være et helt nytt fenomen, og at den spiller en mer sentral rolle enn hvilken som helst annen kontekst. Dette til tross for at antagelsen ikke er testet ut og sammenlignet med alternative antagelser. Parasuraman og Grewal (2000:172) foreslår at følgende spørsmål blir belyst i fremtidig forskning: «[E]r kundenes lojalitet vanskeligere eller enklere å oppnå når kunden samhandler med teknologi enn med ansatte? Hvilke grensesettende betingelser eller modererende faktorer er relevante her?» Siden kundene allerede er vant til å benytte seg av teknologi i stadig flere sammenhenger også i serviceleveranser, tror vi ikke bruk av teknologi vil forandre alt. Spesielt ikke i banknæringen, hvor minibank, kontofon og nettbank har blitt benyttet i mange år og er veletablerte former for serviceleveranse. Vi tror imidlertid at teknologi spiller en rolle i kundens evalueringsprosess og i hvordan lojalitet dannes i samspill med de andre lojalitetsdriverne.

Undersøkelsens mål

Parasuraman (1996) endret service-markedsføringstrianglet, som illustrerte forholdet bedrift-ansatt-kunde (Kotler 1994), til å bli en servicepyramide hvor teknologi er inkludert som den fjerde dimensjonen. Tillegget er ment å illustrere hvordan teknologien innvirker på alle typer markedsføring og alle typer interaksjoner i bedriften, enten det er mellom ledelse og ansatt (intern markedsføring), ansatt og kunde (interaktiv markedsføring) eller mellom ledelse og kunde (ekstern markedsføring). Den siste utvidelsen av modellen viser også viktigheten av å studere hvilken effekt teknologien har på de ulike gruppene i bedriften: kunden, den ansatte og ledelsen. Av disse tre er forholdet mellom kunden og teknologien det mest kritiske når det gjelder å påvirke de ulike aspektene i kvalitet-verdi-lojalitetskjeden ettersom persepsjoner av kvalitet, verdi og lojalitet representerer kunders vurdering av interaksjonen med bedriften. Som nevnt tidligere er et av poengene Parasuraman og Grewal (2000) påpeker, hvorvidt det er vanskeligere eller enklere å skape lojale kunder ved bruk av teknologi versus personlig service i serviceleveransen. De påpeker også at det kan være behov for å belyse de grensesettende betingelsene og modererende faktorene som måtte være relevante for å bygge lojalitet og beholde kundene. Målene med denne undersøkelsen er derfor basert på disse to poengene. I henhold til ideene og diskusjonen i avsnittet over ser man at å erstatte personalet med teknologi ikke er en helt enkel avgjørelse selv om noen akademikere og ledere synes å mene det. Derfor er det viktig at vi trekker frem elementer fra tjenestemarkedsføringen for å forstå hvilken påvirkning teknologi kan ha på utvalgte elementer av forbrukernes atferd. Vi vil først se på hvordan de eksisterende relasjonene mellom tilfredshet, affektiv og kalkulativ tilknytning og lojalitet blir påvirket når tjenesten leveres gjennom teknologi istedenfor gjennom personlig service. Forskerne Parasuraman og Zinkhan (2002) har understreket viktigheten av å studere driverne av lojalitet når kunden benytter teknologi i serviceleveransen. De konkluderer med at kundenes lojalitet er vanskelig å vedlikeholde på Internett. «Med bare et klikk kan kjøperne bevege seg til en helt annen Internettside og faktorer som i utgangspunktet tok dem til en Internettside, ikke trenger å bringe dem tilbake» (2002:291). I denne undersøkelsen gjør vi ingen forsøk på å identifisere «nye» drivere av lojalitet. Derimot forsøker vi å identifisere grenser eller situasjoner som påvirker teknologiens rolle i å bygge lojalitet. I tråd med denne tankegangen presenterer vi og tester to alternative modeller for hvilken rolle teknologien har. Den første er basert på antagelsen om at teknologi forandrer alt og er en moderator av relasjonen mellom lojalitet og driverne av lojalitet, mens den andre hviler på antagelsen om at teknologi kun er en hvilken som helst annen kontekst, og at teknologiens effekt på lojalitet er indirekte gjennom lojalitetsdrivere. Vårt andre mål er derfor å finne frem til hvilke situasjoner teknologien er mest hensiktsmessig å bruke for å skape lojalitet. Vi begynner med å beskrive de aktuelle variablene i modellen og relasjonen dem imellom. Deretter følger en beskrivelse av datainnsamlingen, analysene og resultatene. Vi konkluderer med en diskusjon av disse.

Drivere av lojalitet

Som tidligere nevnt er kundelojalitet et veldig viktig middel i prosessen for å øke kundens livstidsverdi (Rust mfl. 2000). I mange år har lojalitet blitt sett på som en nøkkelfaktor for å generere profitt for bedrifter, noe som er demonstrert i arbeidene til Heskett, Sasser og Schlesinger (1997) og Reicheld (1996). Dette er høyst forenelig med kvalitet-verdi-lojalitet-lenken som er omtalt over. Men hva er kundelojalitet? Den mest brukte definisjonen av lojalitet i dag er Richard L. Olivers definisjon som sier at «customer loyalty is a deeply held commitment to rebuy or repatronize a preferred product or service consistently in the future, despite situational influences and marketing efforts having the potential to cause switching behavior» (Oliver, 1996:392). Kundens lojalitet går også gjennom forskjellige faser. Det hele begynner med en kognitiv fase, hvor informasjon tilgjengelig for kunden er overbevisende og peker i en retning av at et merke står over et annet. Denne fasen følges av en affektiv fase, hvor det er et sterkt emosjonelt innslag både i kundens holdninger og tilfredshet. Den tredje fasen er konativ og henspiller på at kunden har intensjoner om å fortsette som kunde i fremtiden og følger en sterk forpliktelse til å gjøre dette. Til slutt kommer den atferdsmessige fasen. Her konverteres intensjoner og planer om å fortsette som kunde til handling og faktisk atferd. Det er noen kritiske variabler som påvirker lojalitet i disse fasene. Disse variablene vil vi forklare nærmere.

Kundetilfredshet

Kundetilfredshet er den mest veletablerte driveren av kundelojalitet (se for eksempel Johnson mfl. 2001). Igjen er det Richard L. Olivers definisjon som er den gjeldende. Ifølge denne heter det at «customer satisfaction is the consumer's fulfillment response. It is a judgment that a product or service feature, or the product itself, provided (or is providing) a pleasurable level of consumption-related fulfillment, including levels of under- or overfulfillment» (Oliver 1997:13). Kundetilfredshet påvirker kundens intensjoner om gjenkjøp (Anderson og Sullivan 1993), faktisk gjenkjøp (Bolton 1998), sikrer fremtidig inntjening (Fornell 1992; Rust, Zahorik og Keinigham 1995) og reduserer kostnadene ved fremtidige transaksjoner (Reichheld og Sasser 1990). Tilfredse kunder i lojalitetsprogrammer overser for eksempel negative trekk ved «sin» bedrift i sammenligning med konkurrenter (Bolton, Kannan og Bramlett 2000). Tilfredse kunder påvirker den langsiktige lønnsomheten til en bedrift. Lojale kunder kjøper mer og oftere, kostnadene ved transaksjonene reduseres og gir et utgangspunkt for tilleggstjenester, hvilket øker kryssalg og skaper raskere markedspenetrering. De gir også flere anbefalinger og deltar i «vareprat», noe som gjør at bedrifter kan øke priser og får en god forhandlingsposisjon vis-à-vis leverandører, partnere og kanaler. Alle disse faktorene kombinert styrker bedriftens posisjon i markedet og øker samtidig aksjonærenes verdi (Anderson, Fornell og Mazvancheryl 2004). Selv om tilfredshet er etablert som en nøkkeldriver av lojalitet (se Johnson mfl. 2001 for sammendrag av denne forskningen), ser vi også at tilfredshet ikke driver lojalitet alene, men at det også finnes andre drivere. En av disse variablene er kundens tilknytning til bedriften (commitment). Johnson mfl. (2001) og Hansen, Sandvik og Selnes (2003) finner at dette er en viktig variabel for å forklare kundelojalitet, den finnes i kunde-leverandør-relasjoner (Morgan og Hunt 1994), men er også relatert til tilfredshet (se for eksempel Johnson mfl. 2001).

Kundens tilknytning til bedriften

Kundens tilknytning til bedriften er en variabel som først har blitt benyttet for å forstå interoganisatoriske relasjoner og transaksjoner mellom kjøper og selger (Dwyer, Schurr og Oh 1987). Det har vist seg at denne tilknytningen er en viktig variabel for å oppnå vellykkede (Morgan og Hunt 1994) og langsiktige relasjoner (Gundlach, Achrol og Mentzer 1995), og at den påvirker fremtidige gjenkjøpsintensjoner (Garbarino og Johnson 1999). Tilknytningsform er ansett som gjensidig for begge partene i relasjonen.

Begrepet tilknytning i denne sammenhengen har oppstått fra forskning innen organisasjonsatferd. Et rammeverk bestående av tre dimensjoner ble foreslått av Meyer og Allen (1990). Her er ansattes tilknytning til arbeidsgiver konseptualisert som å reflektere et ønske, et behov og en forpliktelse til å vedlikeholde relasjonen med organisasjonen. Den første dimensjonen er den affektive, som reflekterer en aksept av organisasjonenes verdier, villighet til å anstrenge seg for relasjonen og et ønske om å vedlikeholde relasjonen. Den andre dimensjonen reflekterer den kalkulative tilknytningsformen, som er basert på behovet for å fortsette relasjonen som en konsekvens av kostnadene ved alternativt å avslutte relasjonen. Den tredje og minst vanlige dimensjonen reflekterer individets normative overbevisninger om at relasjonen med organisasjonene bør fortsette. Meyer og Allen (1990) mener det er riktigere å anse disse tre som dimensjoner av tilknytning enn som typer, hvilket andre forskere har gjort. Selv om det er tre dimensjoner som er identifisert i forskningen på relasjoner i arbeidslivet, er det kun affektiv og kalkulativ tilknytning som ser ut til å være overførbar til relasjoner mellom kjøper og selger. Dette later det til å være generell enighet om, og i alle studier gjennomført av Geyskenset, Steenkamp, Scheer og Kumar (1996), Verhoef, Franses og Hoekstra (2002) og Gustafsson, Johnson og Roos (2005) brukes disse to dimensjonene. Hovedforskjellen mellom affektiv og kalkulativ tilknytning er basert på forskjellen i motivasjonen som er underliggende for atferdsintensjonen (Geyskens mfl.1996). Affektivt motivert tilknytning er beskrevet som et ønske om å fortsette relasjonene på grunn av tilhørighet til og positive følelser overfor den andre parten. Kalkulativ tilknytning, på den andre siden, er behovet for å vedlikeholde en relasjon på grunn av kostnadene ved å avslutte relasjonen (byttekostnader) kombinert med fordelene ved den investeringen som allerede er gjort. Således er kalkulativ tilknytning en kald vurdering av relasjonen, som resulterer i en økonomisk avhengighet av den andre parten (Gustafsson mfl. 2005).

Disse to dimensjonene er spesielt viktige for tjenesteleverandører hvor kunder ofte former emosjonelle bånd til de ansatte og dermed innfører høyere byttekostnader sammenlignet med forbruk av varer. Forskning viser at kunders tilknytning til de ansatte har en overspillingseffekt og påvirker kundens tilknytning til bedriften og har en sterk effekt på lojalitet (Hansen mfl. 2003). Det er antatt at teknologi forhindrer denne tilknytningen i å ta form via den psykologiske tilknytningen til de ansatte, og derfor reduseres den affektive tilknytningen.

Verhoef mfl. (2002) anser kalkulativ tilknytning å være assosiert med en negativ motivasjon til å fortsette en relasjon, fordi byttekostnader assosiert med avslutningen av relasjonen er høy. Teknologibrukere har investert tid og ressurser for å lære den teknologien som er nødvendig for å benytte seg av den gitte tjenesten. Utsikten til å slippe unna en slik investering igjen kan gjøre kunden lojal. Ofte har teknologibrukere gjort hjemmeleksen sin når det gjelder å identifisere den minst krevende tjenesteleverandøren, og å bytte til en annen kan føre til at de må på ny må lære seg en teknologi. Dette ville være veldig tidkrevende. Kundenes valg er basert på rasjonelle vurderinger av alternativ, og derfor skulle man forvente at det er en relasjon mellom affektiv tilknytning, kalkulativ tilknytning og den foretrukne samhandlingsmåten, være seg teknologi eller personlig service. Likevel er ikke denne sammenhengen klar.

Teknologiens rolle - moderator eller mediert?

Forskning innen tjenestemarkedsføring ser på teknologi som en moderator av lojalitet, men vi mener teknologi kun er én av flere kontekster hvor tjenester blir levert. Men gitt den viktige medierende rollen affektiv og kalkulativ tilknytning har i å forklare lojalitet, foreslår vi at tilknytning vil spille en lignende rolle når teknologi er en del av relasjonen. Basert på dette foreslår vi to alternative modeller hvor teknologi spiller forskjellige roller i formingen av lojalitet. I den første modellen tester vi det etablerte forholdet mellom lojalitet og driverne: tilfredshet, affektiv og kalkulativ tilknytning, for å se om teknologi modererer dette forholdet, se figur 1.

figur

Vi motsier ikke denne relasjonen mellom lojalitet og driverne, vi argumenterer for at effekten av teknologi på lojalitet er indirekte og mediert gjennom driverne av lojalitet, altså tilknytning, se figur 2 nedenfor.

figur

Testing av modellene

Datainnsamling

Bankbransjen ble valgt som studiefelt for denne studien av flere forskjellige årsaker. Først og fremst kjenner bankene i stigende grad presset det medfører å operere i et marked med sterk konkurranse. Oppegående og kunnskapsrike kunder krever stadig mer av bankene sine. Bedre tilbud fra konkurrentene tiltrekker seg kundenes oppmerksomhet. Bransjen er karakterisert av et antall aktører som tilbyr relativt like produkter og tjenester i et marked hvor det koster lite å flytte fra én aktør til en annen. Å bygge lojalitet er derfor kritisk. Vi tror at denne situasjonen ikke er typisk for banker alene, men at bankbransjen er nyttig å bruke som eksempel siden den tilbyr relativt avanserte, teknologiske tjenester. Kunder kan velge hvordan de vil få sine tjenester levert: ved besøk i banken, gjennom minibank, kontofon eller over Internett. Disse ulike leveransemetodene gjør det mulig for oss å sammenligne de foreslåtte relasjonene samt studere effekten teknologi har på kundenes lojalitet under ulike omstendigheter.

Data ble samlet inn gjennom en tverrsnittsstudie gjennom den årlige datainnsamlingen til Norsk Kundebarometer ved Handelshøyskolen BI. Datainnsamlingen ble gjennomført av et profesjonelt datainnsamlingsbyrå. Respondentene ble intervjuet over telefon. De som ikke var tilgjengelig på første forsøk, ble ringt opp tre ganger før de eventuelt ble erstattet av andre respondenter. Hvert intervju varte i cirka 15 minutter. Utvalget består av respondenter fra de fire største bankene i Norge. Disse hadde på dette tidspunktet 75 % av markedet.

Utvalget består av 743 respondenter, hvorav 358 foretrekker å besøke banken når de benytter seg av bankens tjenester, 151 fortrekker å bruke kontofon, og 234 foretrekker å bruke Internett. Detaljer om utvalget finnes i tabell 1.

figur

Mål

Kundetilfredshet, affektiv og kalkulativ tilknytning og kundelojalitet er alle sammen operasjonalisert i tråd med Johnson mfl. (2001). En 10-punkts likertskala (fra 1 til 10) ble brukt til å måle variablene. Spørsmålene består av to forskjellige skalaer, «enig»/«uenig» og «misfornøyd»/«fornøyd». Respondentene hadde også mulighet til å svare «vet ikke» og «kan ikke svare» i tilfelle de manglet kunnskap eller erfaring.

Analyse

Preliminære analyser viste at det ikke var noen forskjeller mellom de kundene som foretrekker kontofon og de som foretrekker å bruke Internett når det gjelder variablene lojalitet, tilfredshet, affektiv og kalkulativ tilknytning (gjennomsnittsscorer i disse gruppene er fremstilt i tabell 2.1). Derfor valgte vi å slå disse to gruppene sammen til en «teknologigruppe». Den siste gruppen kunder, som besøker banken, vil fra nå av bli kalt «personlig servicegruppe.»

Målet med den første analysen er å bekrefte allerede eksisterende relasjoner mellom tilfredshet, affektiv og kalkulativ tilknytning og lojalitet. Dette ble gjort ved å undersøke følgende relasjoner:

(i) Relasjoner mellom tilfredshet, affektiv og kalkulativ tilknytning og lojalitet

(ii) Følgende relasjonene ble testet gjennom fire separate analyser som beskrevet i tabell 3.1: I regresjonsanalyse 1 ble tilfredshet testet på affektiv tilknytning, i regresjonsanalyse 2 på kalkulativ tilknytning og i regresjonsanalyse 3 på lojalitet. Tilfredshet, affektiv og kalkulativ tilknytning ble testet på lojalitet samtidig i regresjonsanalyse 4. Alle testene oppnådde signifikante resultater på 0,05-nivå. Videre viser resultatene at effekten av tilfredshet på lojalitet er betydelig redusert når affektiv og kalkulativ tilknytning inkluderes i testen. Dette får oss til å konkludere at de to tilknytningsdimensjonene medierer effekten av tilfredshet på lojalitet. Disse resultatene er i tråd med resultater fra Johnson mfl. (2001).

Det andre målet med den første analysen er å se om relasjonen mellom variablene er forskjellige i de to gruppene, det vil si mellom «personlig service» og «teknologi». For å kunne belyse dette ble testene gjennomført separat i begge gruppene. Resultatene fra disse testene er summert i tabell 3.2 og 3.3. Alle relasjonene i tabell 3.2 og 3. 3 er signifikante på 0,05-nivå. Videre ser vi at mønsteret i relasjonene mellom variablene er det samme, ergo påvirker ikke bruk av teknologi forholdet mellom tilfredshet, affektiv og kalkulativ tilknytning og lojalitet.

figur

Tidligere analyser viser viktigheten av affektiv og kalkulativ tilknytning for å påvirke lojalitet, og hvordan det kan være villedende å konkludere at økt tilfredshet i seg selv vil øke lojalitet. Vi viser hvordan effekten av tilfredshet på lojalitet blir betydelig redusert når tilknytning blir inkludert i analysene. Dette etablerer tilknytning som en viktig medierende variabel i denne prosessen. Tilfredshet bygger lojalitet gjennom tilknytning. Med dette som bakgrunn undersøkte vi effekten av kontakttype på lojalitet versus affektiv og kalkulativ tilknytning. Igjen ble analysene gjennomført i flere trinn, som vist under. Følgende relasjoner ble undersøkt:

(i) Hvorvidt det er forskjeller i affektiv og kalkulativ tilknytning avhengig av kontakttype. Multiple variansanalyser (MANOVA) ble benyttet, hvor kontakttype var den uavhengige variabelen, og affektiv og kalkulativ tilknytning var avhengige variabler. Resultatene var signifikante på 0,05-nivå, med F-verdier på henholdsvis 22,27 for affektiv tilknyting og 19,90 for kalkulativ tilknytning.

(ii) Hvorvidt det er forskjeller i lojalitet basert på kontakttype, ble testet ved hjelp av ANOVA-analyse. Her var kontakttype igjen den uavhengige variabelen og lojalitet den avhengige. Resultatet ble en F-verdi på 20,1, som var signifikant på 0,05-nivå, med en gjennomsnittlig score på lojalitet for de som besøkte banken, på 7,70 og 6, 99 for de som brukte teknologi.

(iii) Relasjonen mellom kontakttype, affektiv og kalkulativ tilknyting og lojalitet. Kovariansanalyse ble valgt som analysemetode, hvor affektiv og kalkulativ tilknytning ble lagt inn som kovariater. Kontakttype ble lagt inn som uavhengig variabel og lojalitet som avhengig variabel. Resultatene viser at det er ingen signifikante effekter av kontakttype på lojalitet. Likevel er både affektiv og kalkulativ tilknytning signifikante på 0,05-nivå. Effekten av kontakttype på lojalitet forsvinner når de to tilknytningsdimensjonene er inkludert i regresjonsanalysen sammen med tilfredshet. Dette bekrefter tilknytning som en medierende variabel i modellen. Dette gjør at vi konkluderer med at det er ikke type kontakt med banken, men type tilknytning som er ansvarlig for effekten på kundens lojalitet.

Diskusjon

Den første analysen reproduserer de forventede relasjonene mellom lojalitet, tilfredshet, affektiv og kalkulativ tilknytning. Funn fra vår studie viser at relasjonen er uforandret når utvalget blir delt i to grupper basert på type kontakt med banken. Dette viser at teknologi ikke er en faktor som forandrer alt i relasjonen med kundene, slik som antatt tidligere.

Den andre analysen forsterker resultatene fra den første delen ved å demonstrere at det er de to tilknytningsdimensjonene som regulerer effekten av kontakttype på lojalitet. Når vi ser på effekten av kontakttype på lojalitet isolert, ser vi at kunder som har hatt personlig kontakt med banken, er betydelig mer lojale enn kunder som har benyttet teknologi. Dette er fremstilt i tabell 2.2. Men når vi tar høyde for effekten av de to tilknytningsdimensjonene (affektiv og kalkulativ), ser vi at det faktisk er de kundene som benytter teknologi, som er mest lojale. Dette er fremstilt i tabell 2.2.

Affektiv og kalkulativ tilknytning har blitt identifisert som viktige forutsetninger for å skape vellykkede og langsiktige relasjoner mellom kjøper og selger og for å påvirke kundenes kjøpsintensjoner. Våre funn støtter dette. Det er tilknytningen til serviceleverandøren snarere enn kontakttype som er avgjørende for kundenes lojalitet. Resultatene fra vår studie indikerer at teknologi ikke forandrer alt. Den klassiske modellen av hvordan kunder evaluerer tjenester og hvilke faktorer som påvirker lojalitet, reproduseres her og holder således fortsatt vann. Vi finner at kundetilfredshet har en direkte effekt på lojalitet og en indirekte effekt gjennom affektiv og kalkulativ tilknytning når analysene gjennomføres i hele utvalget under ett (når personlig service- og teknologigruppen er slått sammen og når de er utført i de to gruppene separat). Med andre ord er kundenes evalueringsprosesser de samme når de benytter teknologi som når de mottar personlig service. Interessant nok har teknologi ingen direkte effekt på lojalitet, men er mediert av tilknytning. Videre ser vi i teknologigruppen at affektiv tilknytning (betakoeffisient = 0,51) er den sterkeste driveren av lojalitet, fulgt av tilfredshet (betakoeffisient = 0,43). Kalkulativ tilknytning er viktig, men svakere i sin effekt på lojalitet (betakoeffisient = 0,20). En av årsakene kan være at bankkunder har svært langvarige relasjoner til banken sin. I gjennomsnitt har kunder som besøker banken sin, vært kunder i 19 år, og de som bruker teknologi, har vært kunder i 14 år.

Videre forskning

Lojalitet har vært vanskelig å forklare, så det kan være vel så fruktbart å studere variablene som driver lojalitet, nemlig tilfredshet og tilknytning. Istedenfor å forsøke å forstå lojalitet ved forskjellige kontakttyper bør videre forskning handle om å generere mer innsikt om drivere av tilfredshet og tilknytning under de ulike kontakttypene. Er det forskjellige drivere av tilfredshet og tilknytning når kundene benytter teknologi versus når de mottar personlig service, kan være et aktuelt spørsmål for videre forskning. Slik innsikt ville kunne gi markedsførere og ledere et effektivt verktøy å arbeide med når målet er å påvirke kundenes lojalitet og øke kundenes livstidsverdi. Det har blitt foreslått i litteraturen at kunder som bruker teknologi når de benytter seg av tjenester, er mer kalkulative i sin relasjon til serviceleverandøren, ettersom byttekostnadene åpenbart er lavere. Det kan meget godt være tilfelle i andre bransjer enn banknæringen, hvor lange relasjoner er typiske.

Banker er kategorisert som leverandører av varige tjenester med formelle medlemskap, hvor kunden er «abonnent» (Lovelock 1983). I en tjeneste som ikke er basert på medlemskap og hvor enkeltstående transaksjonene er hyppigere, kan det godt være at vi finner et annet mønster.

Konklusjon

Flere forskningsstrømninger har oppstått innenfor feltet markedsføring og teknologi. I mange av dem antas det at teknologi forandrer alt og er et effektivt verktøy for å kutte kostnader. Våre funn viser at teknologi ikke nødvendigvis forandrer alt, men at det kun er én av flere måter for kunden å benytte seg av tjenester på og for bedrifter å muliggjøre innovasjoner og vekst gjennom effektiv leveranse av sine tjenester. IBM har for eksempel sett denne forandringen komme og har gått fra å være produktorientert til serviceorientert. Basert på våre funn bør ledere først og fremst vektlegge relasjonsbygging med kundene sine på gammeldags måte, ved å knytte kundene til seg gjennom å tilby riktig servicekvalitet som gjør kundene fornøyde. Teknologi bør derfor designes med det formål å forbedre servicekvalitet og tilfredshet, ikke for å kutte kostnader.

Til tross for disse nye og interessante funnene er ikke vår undersøkelse siste ord i diskusjonen om teknologiens rolle arbeidet med å skape lojale kunder. Vi kan imidlertid slutte at kundens affektive tilknytning til serviceleverandøren er den sterkeste driveren av lojalitet, og at bruk av teknologi ikke forhindrer disse følelsene i å blomstre.

Vi takker Norsk Kundebarometer ved Handelshøyskolen BI for å ha gjort denne undersøkelsen mulig.


Econa er foreningen for høyt utdannede innen økonomi og administrasjon. Er du ikke medlem?
Sjekk medlemstilbudene og meld deg inn i dag.

© 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