Kiskereskedelmi mobilalkalmazásokkal kapcsolatos felhasználói visszajelzésekben megjelenő fogyasztói érzelmek
DOI:
https://doi.org/10.15170/MM.2025.59.02.04Kulcsszavak:
vevőélmény, mobil applikáció, érzelmek, tartalomelemzésAbsztrakt
A TANULMÁNY CÉLJA
A technológiai fejlődésnek és az egyre összetettebb vásárlói döntéseknek kitett (Liew et al. 2023; Osiyevskyy et al. 2024) kereskedelmi láncok helyzete nem egyszerű manapság, ugyanakkor a digitalizáció révén lehetőségeik is mindinkább növekednek a vásárlókkal való kapcsolatteremtést illetően (Nagy et al. 2022). A kutatás előzetes feltételezése, hogy a kereskedők ‒ akiknek célja a vásárlói elköteleződés és a lojalitás növelése ‒ a vásárlás egyszerűsítését, kényelmesebbé tételét tűzzék ki célul, amikor mobilapplikációkat fejlesztenek. Ugyanakkor közel sem lehetnek biztosak abban, hogy ezek a törekvések valóban örömet okoznak majd a fogyasztóknak. A kiskereskedelmi mobilapplikációkra adott visszajelzések elemzésének célja tehát annak megválaszolása, hogy mi okoz örömet vagy frusztrációt a felhasználókban.
ALKALMAZOTT MÓDSZERTAN
A kutatás megvalósításához az automatizált tartalomelemzés módszertana került alkalmazásra, amelyhez 566 szöveges visszajelzés összegyűjtése történt meg a legnagyobb áruházak applikációiból a magyar piacon legrelevánsabb kiskereskedelmi applikációk tekintetében. Az online elemzőrendszer a nagy menynyiségű szabad szöveges tartalmakat speciális algoritmus használatával dolgozza fel, az így azonosított legfontosabb témák és kulcsszavak a címkék mentén rendezés és a polaritásuk alapján (pozitív – negatív – semleges) kerültek kategorizálásra.
LEGFONTOSABB EREDMÉNYEK
Az elemzés rámutatott, hogy az egyszerűség, a felhasználóbarát és gyors működés, illetve az átláthatóság okoznak leginkább pozitív felhasználói élményt. A legjellemzőbb negatív tapasztalatok egy-egy rosszul sikerült frissítésen kívül a vásárlási folyamat két pontján jelennek meg. Az egyik ilyen az információkeresés kezdete, amikor a felhasználó beregisztrál a rendszerbe, a másik pedig a vásárlás vagy a megrendelés pillanata, amikor az adott hűségprogram vagy a felhasználói fiók előnyeit igyekszik kihasználni. Az elemzés kitér a speciális érzelmek elemzésére is, melyek közül inkább a negatív irányultság (pl. szomorúság) mutatkozott meg. Jól látszanak a módszerrel kapcsolatos fejlesztési lehetőségek is a tanulmányban.
GYAKORLATI JAVASLATOK
A dinamikusan fejlődő kereskedelmi applikációk nyomást is gyakorolnak a gazdasági szereplőkre a saját pozíciójuk megtartása és erősítése kapcsán. Ebből kifolyólag a felhasználói tapasztalatok, visszajelzések folyamatos monitorozása és az erre vonatkozó jó gyakorlatok megismerése, kialakítása fontos a piaci szereplők számára.
Hivatkozások
Bagdare, S. (2015), „Emotional Determinants of Retail Customer Experience”, International Journal of Marketing and Business Communication, 4(2). https://doi.org/10.21863/IJMBC/2015.4.2.010
Bagozzi, R. P., Gopinath, M., & Nyer, P. U. (1999), „The Role of Emotions in Marketing”, Journal of the Academy of Marketing Science, 27(2), 184–206. https://doi.org/10.1177/0092070399272005
Bansal, H. S., & Voyer, P. A. (2000), „Word-of-Mouth Processes within a Services Purchase Decision Context”, Journal of Service Research, 3(2), 166–177. https://doi.org/10.1177/109467050032005
Bedwell, J. S., Cohen, A. S., Spencer, C. C., & Simpson, S. D. (2019), „Emotion Experience and Expressive Suppression Scale”, PsycTESTS Dataset. [Database record.] https://doi.org/10.1037/T72230-000
Bridges, E., & Florsheim, R. (2008), „Hedonic and utilitarian shopping goals: The online experience”, Journal of Business Research, 61(4), 309–314. https://doi.org/10.1016/J.JBUSRES.2007.06.017
Cabanac, M. (2002), „What is emotion?”, Behavioural Processes, 60(2), 69–83. https://doi.org/10.1016/S0376-6357(02)00078-5
Cachero-Martínez, S., & Vázquez-Casielles, R. (2021), „Building consumer loyalty through e-shopping experiences: The mediating role of emotions”, Journal of Retailing and Consumer Services, 60(3). https://doi.org/10.1016/J.JRETCONSER.2021.102481
Davis, F. D. (1985), A Technology Acceptance Model for Empirically Testing New End-User Information Systems. https://www.researchgate.net/publication/35465050_A_Technology_Acceptance_Model_for_Empirically_Testing_New_End-User_Information_Systems [letöltés ideje: 2025.07.14.]
Gaur, S. S., Herjanto, H., & Makkar, M. (2014), „Review of emotions research in marketing, 2002‒2013”, Journal of Retailing and Consumer Services, 21(6), 917–923. https://doi.org/10.1016/J.JRETCONSER.2014.08.009
Gautam, S., Bhushan, B., Yadav, R. K., Meena, Y. R., Latha, B., & Mehta, P. S. (2023), „Leveraging Text Mining Techniques for Automated Information Analysis”, in: 2023 3rd International Conference on Smart Generation Computing, Communication and Networking (SMART GENCON) 2023, 2334–2339. https://doi.org/10.1109/SMARTGENCON60755.2023.10442338
Guzman, E., & Maalej, W. (2014), „How do users like this feature? A fine grained sentiment analysis of App reviews”, in: 2014 IEEE 22nd International Requirements Engineering Conference, RE 2014 ‒ Proceedings, 2014, 153–162. https://doi.org/10.1109/RE.2014.6912257
Hosany, S., & Gilbert, D. (2010), „Measuring tourists’ emotional experiences toward hedonic holiday destinations”, Journal of Travel Research, 49(4), 513–526. https://doi.org/10.1177/0047287509349267
Japutra, A., Molinillo, S., Fitri Utami, A., & Adi Ekaputra, I. (2022), „Exploring the effect of relative advantage and challenge on customer engagement behavior with mobile commerce applications”, Telematics and Informatics, 72(7). https://doi.org/10.1016/J.TELE.2022.101841
Kang, J. Y. M., Mun, J. M., & Johnson, K. K. P. (2015), „In-store mobile usage: Downloading and usage intention toward mobile location-based retail apps”, Computers in Human Behavior, 46(5), 210–217. https://doi.org/10.1016/J.CHB.2015.01.012
Khaleghimoghaddam, N., & Alkaln Bala, H. (2021), „Reviewing Place Meaning via Users’ Emotional-Perceptual Experience”, Architecture, Civil Engineering, Environment, 14(4), 5–20. https://doi.org/10.21307/ACEE-2021-027
Kontaris, I., East, B. S., & Wilson, D. A. (2020), „Behavioral and Neurobiological Convergence of Odor, Mood and Emotion: A Review”, Frontiers in Behavioral Neuroscience, 14(3). https://doi.org/10.3389/FNBEH.2020.00035/XML/NLM
Lazarus, R. S., Kanner, A. D., & Folkman, S. (1980), „Emotions: a cognitive-phenomenological analysis”, Theories of Emotion, 189–217. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-558701-3.50014-4
Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016), „Understanding customer experience throughout the customer journey”, Journal of Marketing, 80(6), 69–96. https://doi.org/10.1509/JM.15.0420/ASSET/F112FFA1-B0EA-4B75-AE51-A57A5FE69D53/ASSETS/IMAGES/LARGE/10.1509_JM.15.0420-FIG1.JPG
Liew, S. Y., Rana, M. E., Hameed, V. A., & Safavi, S. (2023), „Navigating the Retail 4.0 Landscape: The Transformative Impact of Cloud Computing”, in: 2023 IEEE 21st Student Conference on Research and Development, SCOReD 2023, 2023, 499–507. https://doi.org/10.1109/SCORED60679.2023.10563349
Magids, S., Zorfas, A., & Leemon, D. (2015), The New Science of Customer Emotions. https://hbr.org/2015/11/the-new-science-of-customer-emotions [letöltés ideje: 2025.07.14.]
Manthiou, A., Hickman, E., & Klaus, P. (2020), „Beyond good and bad: Challenging the suggested role of emotions in customer experience (CX) research”, Journal of Retailing and Consumer Services, 57(6), 1‒11. https://doi.org/10.1016/J.JRETCONSER.2020.102218
Markos-Kujbus, É., & Csordás, T. (2016), „Fogyasztók a vállalatok ellen? Negatív online szájreklám virtuális kereskedelmi közössége”, Médiakutató 16(3‒4), 157‒168.
Molinillo, S., Aguilar-Illescas, R., Anaya-Sánchez, R., & Carvajal-Trujillo, E. (2022), „The customer retail app experience: Implications for customer loyalty”, Journal of Retailing and Consumer Services, 65(2), 1‒10. https://doi.org/10.1016/J.JRETCONSER.2021.102842
Molinillo, S., Ekinci, Y., & Japutra, A. (2019), „A consumer-based brand performance model for assessing brand success”, International Journal of Market Research, 61(1), 93–110. https://doi.org/10.1177/1470785318762990
Molinillo, S., Navarro-García, A., Anaya-Sánchez, R., & Japutra, A. (2020), „The impact of affective and cognitive app experiences on loyalty towards retailers”, Journal of Retailing and Consumer Services, 54(3), 1‒10. https://doi.org/10.1016/J.JRETCONSER.2019.101948
Nagy, Á., Kemény, I., Szűcs, K., Simon, J., & Kehl, D. (2019), „Opinion leadership as a second-order construct using PLS structural equation modelling”, Statisztikai Szemle, 97(9), 827–854. https://doi.org/10.20311/STAT2019.9.HU0827
Nagy, Á., Németh, P., Kemény, I., & Szűcs, K. (2022), „Webrooming és showrooming Magyarországon: Omnichannel vásárlói magatartás a sportcikkek piacán”, Vezetéstudomány / Budapest Management Review, 53(7), 79–93. https://doi.org/10.14267/VEZTUD.2022.07.07
Nalini, C., Dharani, B., Baskar, T., & Shanthakumari, R. (2023), „Review on Sentiment Analysis Using Supervised Machine Learning Techniques. In: Lecture Notes in Networks and Systems”, Intelligent Systems Design and Applications, 166–177. https://doi.org/10.1007/978-3-031-35507-3_17
Nielsen, J. (2012), Usability 101: Introduction to Usability – NN/g. https://www.nngroup.com/articles/usability-101-introduction-to-usability/ [letöltés ideje: 2025.07.14.]
Osiyevskyy, O., Umantsiv, Y., & Kavun, O. (2024), „Strategy for striking the omnichannel balance in Retail 4.0.”, Strategy and Leadership, 52(3‒4), 7–19. https://doi.org/10.1108/SL-12-2023-0120/FULL/XML
Rubini, E. R., Sheela, K. S., Devi, R. D. H., Yamuna, R., Penyameen, K., & Gowdhamkumar, S. (2024), „Sentiment Analysis of Text and Emoji using Machine Learning Algorithms”, in: 2024 International Conference on Trends in Quantum Computing and Emerging Business Technologies (TQCEBT), 2024, 1‒4. https://doi.org/10.1109/TQCEBT59414.2024.10545044
Russell, J. A. (1980), „A circumplex model of affect”, Journal of Personality and Social Psychology, 39(6), 1161–1178. https://doi.org/10.1037/H0077714
Sharma, R., Gulati, S., Kaur, A., & Chakravarty, R. (2021), „Users’ Sentiment Analysis toward National Digital Library of India: a Quantitative Approach for Understanding User perception”, Library Philosophy and Practice. (e-journal) https://digitalcommons.unl.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=12117&context=libphilprac [letöltés ideje: 2025.07.15.]
Torres, E. N., Wei, W., Hua, N., & Chen, P. J. (2019), „Customer emotions minute by minute: How guests experience different emotions within the same service environment”, International Journal of Hospitality Management, 77(3), 128–138. https://doi.org/10.1016/J.IJHM.2018.06.021
Utami, A. F., Ekaputra, I. A., Japutra, A., & Van Doorn, S. (2022), „The role of interactivity on customer engagement in mobile e-commerce applications”, International Journal of Market Research, 64(2), 269–291.https://doi.org/10.1177/14707853211027483
Verleye, K. (2015), „The co-creation experience from the customer perspective: Its measurement and determinants”, Journal of Service Management, 26(2), 321–342. https://doi.org/10.1108/JOSM-09-2014-0254/FULL/XML
Zeithaml, V. A., Parasuraman, A., & Malhotra, A. (2000), A Conceptual Framework for Understanding e-Service Quality: Implications for Future Research and Managerial Practice. https://www.researchgate.net/publication/ 244448166_A_Conceptual_Framework_for_Understanding_E-Service_Quality_Implications_for_Future_Research_and_Managerial_Practice [letöltés ideje: 2025.07.15.]
Downloads
Megjelent
Hogyan kell idézni
Folyóirat szám
Rovat
License
Copyright (c) 2025 Marketing & Menedzsment
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.
