TÜKETİCİ YENİLİKÇİLİĞİ İLE YENİ ÜRÜN SATIN ALMA NİYETİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN TEKNOLOJİ KABUL MODELİ BAĞLAMINDA İNCELENMESİ
Author :
Abstract
Bu çalışmanın amacı, tüketici yenilikçiliği ile yeni ürün satın alma niyeti arasındaki ilişkiyi Teknoloji Kabul Modeli çerçevesinde incelemek ve tüketici yenilikçiliğinin algılanan fayda ile teknolojik uzmanlık üzerindeki etkilerini analiz etmektir. Araştırma nicel yöntemle gerçekleştirilmiş olup veriler anket tekniğiyle toplanmıştır. Çalışma kapsamında 198 katılımcıdan elde edilen veriler SmartPLS 4 programı kullanılarak kısmi en küçük kareler yapısal eşitlik modellemesi (PLS-SEM) yöntemiyle analiz edilmiştir. Ölçüm modeline ilişkin bulgular, tüm yapıların Cronbach’s Alpha ve bileşik güvenirlik değerlerinin 0,70’in, ortalama açıklanan varyans (AVE) değerlerinin ise 0,50’nin üzerinde olduğunu göstermektedir. Yapısal model sonuçlarına göre tüketici yenilikçiliğinin teknolojik uzmanlık (β = 0,384; p <0,001) ve algılanan fayda (β = 0,436; p<0,001) üzerinde pozitif ve anlamlı etkileri bulunmaktadır. Ayrıca tüketici yenilikçiliğinin yeni ürün satın alma niyeti üzerinde güçlü ve doğrudan bir etkisi olduğu belirlenmiştir (β = 0,612; p <0,001). Modelde yeni ürün satın alma niyetine ilişkin açıklanan varyansın orta düzeyde olduğu görülmektedir (R² = 0,399). Buna karşılık teknolojik uzmanlığın (β = 0,012; p> 0,05) ve algılanan faydanın (β = 0,031; p> 0,05) yeni ürün satın alma niyeti üzerindeki doğrudan etkileri istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır. Bu bulgu, yüksek yenilik içeren yapay zekâ destekli ürünlerde satın alma kararlarının yalnızca rasyonel fayda değerlendirmelerine dayanmadığını göstermektedir. Sonuç olarak, yapay zekâ destekli ürünler bağlamında tüketici yenilikçiliğinin teknoloji kabul değişkenlerine kıyasla daha belirleyici bir rol üstlendiği ortaya konmuştur.
Keywords
Abstract
The aim of this study is to examine the relationship between consumer innovativeness and new product purchase intention within the framework of the Technology Acceptance Model and to analyze the effects of consumer innovativeness on perceived usefulness and technological expertise. The study was conducted using a quantitative research design, and data were collected through a survey method. The data obtained from 198 participants were analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) with SmartPLS 4 software. The measurement model results indicate that all constructs achieved satisfactory reliability and validity levels, with Cronbach’s Alpha and Composite Reliability values above 0.70 and Average Variance Extracted (AVE) values above 0.50. The structural model findings reveal that consumer innovativeness has positive and significant effects on technological expertise (β = 0.384; p <0.001) and perceived usefulness (β = 0.436; p <0.001). Furthermore, consumer innovativeness has a strong and direct effect on new product purchase intention (β = 0.612; p <0.001). The model explains a moderate level of variance in new product purchase intention (R² = 0.399). However, the direct effects of technological expertise (β = 0.012; p> 0.05) and perceived usefulness (β = 0.031; p> 0.05) on purchase intention were not statistically significant. These findings suggest that in the context of highly innovative AI-supported products, purchase decisions may not rely solely on rational and utilitarian evaluations. Overall, the results demonstrate that consumer innovativeness plays a more decisive role than traditional technology acceptance variables in explaining purchase intention in AI-supported products.
