Rita Kalander Kuluttajan kokema arvo mobiilimaksamisessa Vaasa 2023 Markkinoinnin ja viestinnän akateeminen yksikkö Markkinoinnin pro gradu -tutkielma Markkinoinnin johtamisen koulutusohjelma 2 VAASAN YLIOPISTO Markkinoinnin ja viestinnän akateeminen yksikkö Tekijä: Rita Kalander Tutkielman nimi: Kuluttajan kokema arvo mobiilimaksamisessa Tutkinto: Kauppatieteiden maisteri Oppiaine: Markkinoinnin johtamisen maisteriohjelma Työn ohjaaja: Hannu Makkonen Valmistumisvuosi: 2023 Sivumäärä: 94 TIIVISTELMÄ: Perinteisten maksutapojen rinnalla mobiilimaksaminen on vakiinnuttanut asemaansa kuluttajien muuttuvien maksutapatottumusten myötä. Lisääntyneen digitalisuuden sekä kuluttajien tietoisuuden seurauksena mobiilimaksamisen käyttö on kasvanut merkittävästi viime vuosien aikana ja sen käytön voidaan odottaa kasvavan entisestään tulevaisuudessa. Tämä tutkielma tutkii mobiilimaksamisen luomaa arvoa kuluttajan näkökulmasta. Tutkielma toteutettiin kvantitatiivisena kyselytutkimuksena, johon vastasi 229 kuluttajaa. Vastaajat tavoitettiin Facebook-, LinkedIn- ja Instagram-julkaisujen avulla. Tutkielman tavoitteena oli selvittää, millä tavoin mobiilimaksaminen luo arvoa kuluttajalle ja millaisia mobilimaksun käyttäjäryhmiä on mahdollistaa tunnistaa kuluttajan kokeman arvon perusteella. Tulosten pääasialliset analysointimenetelmät olivat faktorianalyysi, klusterianalyysi sekä regressioanalyysi. Tutkielman tuloksista voidaan havaita, että kuluttajat arvostavat etenkin mobiilimaksamisen luomaa toiminnallista arvoa, jolloin maksutapahtuman suorittaminen on mahdollisimman vaivatonta, helppoa ja luotettavaa. Mobiilimaksua käytetään eniten henkilöiden välisissä maksuissa ja rahansiirroissa sekä päivittäistavarakaupassa maksuvälineenä. Tutkielman avulla tunnistettiin kolme käyttäjäryhmää, jotka voitiin erotella koetun arvon ulottuvuuksien, taustamuuttujien, mobiilimaksun käyttötilanteiden, käytön säännöllisyyden ja koetun turvallisuuden mukaan. Tunnistetut käyttäjäryhmät nimettiin Aktiivisiksi, Satunnaisiksi ja Varovaisiksi. Teoreettisesti tutkielma täydentää Suomen mobiilimaksun tutkimusta tarjoten uutta näkökulmaa kuluttajan kokeman arvon ulottuvuuksien vaikutuksesta mobiilimaksun käyttöaikomukseen. Tutkielman tulokset tarjoavat niin pankeille, mobiilimaksupalvelun tarjoajille ja yrittäjälle näkemyksiä kuluttajan kokemasta arvosta mobiilimaksamisesta. Tutkielman tuloksia voidaan hyödyntää muun muassa mobiilimaksun tuotekehityksessä ja mobiilimaksuun liittyvän viestinnän ja markkinoinnin suunnittelussa sekä kohdentamisessa. Mobiilimaksun palveluntarjoajien tulisi keskittyä etenkin mobiilimaksun toiminnallisten ominaisuuksien kehittämiseen ja lisäpalveluiden tarjoamiseen maksusovelluksessa. Yritysten tulisi lisätä tietoisuutta mobiilimaksun käyttömahdollisuudesta, turvallisuudesta ja helppoudesta, jotta yhä useampi kuluttaja valitsisi mobiilimaksun maksutavakseen. Valtakunnallisella tasolla mobiilimaksun käytön lisäämisellä on mahdollista vähentää muun muassa käteiseen liittyviä hallinnointi- ja käsittelykustannuksia. AVAINSANAT: mobiilimaksaminen, kuluttajan kokema arvo, kuluttamisen arvon teoria 3 Sisällys 1 Johdanto 6 1.1 Tutkielman tarkoitus ja tavoitteet 9 1.2 Tutkimusote 9 2 Mobiilimaksamisen luoma arvo kuluttajalle 11 2.1 Mobiilimaksaminen 11 2.1.1 Mobiilimaksaminen Suomessa 12 2.1.2 Mobiilimaksamisen sovellukset Suomessa 16 2.2 Digitaalisten palveluiden omaksumiseen vaikuttavat tekijät 18 2.3 Kuluttajan arvon muodostus 20 2.3.1 Arvo käsitteenä 20 2.3.2 Asiakkaan kokema arvo 22 2.3.3 Asiakkaan kokeman arvon ulottuvuudet 24 2.4 Mobiilimaksun arvoa luomat ominaisuudet 29 2.5 Teoreettisen viitekehyksen yhteenveto ja tutkimusmalli 31 3 Metodologia 34 3.1 Lähestymistapa 34 3.2 Aineiston keruu ja otanta 35 3.3 Kyselylomake 36 3.4 Analyysimenetelmät 40 3.4.1 Faktorianalyysi 40 3.4.2 Klusterianalyysi 42 3.4.3 Regressioanalyysi 43 3.5 Aineisto 44 3.6 Luotettavuuden arviointi 45 4 Datan analysointi ja tulokset 49 4.1 Kuluttajan kokema arvo mobiilimaksamisessa ja teknologiavalmius 49 4.1.1 Faktorianalyysin alustavat tulokset 49 4.1.2 Faktorianalyysin lopulliset tulokset 54 4 4.2 Mobiilimaksun käyttäjäryhmien tunnistaminen 59 4.2.1 Mobiilimaksun käyttäjäryhmien taustatekijät klustereittain 61 4.2.2 Mobiilimaksun käyttäjäryhmien esittely 68 4.3 Hypoteesien testaus 70 4.4 Tulosten yhteenveto 74 5 Pohdinta ja johtopäätökset 78 Lähteet 82 Liitteet 91 Liite 1. Kyselylomake 91 5 Kuviot Kuvio 1. Internetyhteys matkapuhelimessa (mukaillen Tilastokeskus, 2021) 14 Kuvio 2. Käytetyimmät mobiilimaksusovellukset Suomessa 2022 (mukaillen Suomen Pankki, 2022b) 15 Kuvio 3. Teknologiavalmiuden ulottuvuudet (mukaillen Parasuraman, 2000). 19 Kuvio 4. Kuluttajan tuote- tai palveluvalintaan vaikuttavat arvot (Sheth & muut, 1991, 160) 27 Kuvio 5. Teoreettinen viitekehys (mukaillen Chakraborty ja muut, 2022). 31 Kuvio 6. Hypoteesien testauksen yhteenveto. 74 Taulukot Taulukko 1. Tutkimuksen mittaristot, väittämät ja niiden alkuperäiset lähteet. 37 Taulukko 2. Vastaajien demografiset taustatiedot. 45 Taulukko 3. Cronbachin Alphat alkuperäisille mittaristoille. 50 Taulukko 4. Faktorien selittävyysaste – koetun arvon ulottuvuudet. 51 Taulukko 5. Alustavat faktorianalyysin tulokset – koetun arvon ulottuvuudet. 51 Taulukko 6. Lopullisen faktorianalyysin tulokset – koetun arvon ulottuvuudet. 55 Taulukko 7. Faktorien selittävyysaste - kuluttajan teknologiavalmius. 57 Taulukko 8. Lopullinen faktorimalli – kuluttajan teknologiavalmius. 58 Taulukko 9. Klusterikeskukset. 60 Taulukko 10. Klusterit taustamuuttujittain. 62 Taulukko 11. Klusterit mobiilimaksun käyttötilanteiden ja käytön säännöllisyyden mukaan. 64 Taulukko 12. Klusterit mobiilimaksun käytön turvallisuuden mukaan. 65 Taulukko 13. Klusterit useimmiten käytettävän mobiilimaksusovelluksen mukaan. 66 Taulukko 14. Klusterit teknologiaan liittyvien asenteiden mukaan. 67 Taulukko 15. Kuluttajan kokeman arvon ulottuvuuksien korrelaatioasteet 72 Taulukko 16. Regressioanalyysin tulokset. 73 6 1 Johdanto Tänä päivänä ihmiset elävät internetissä ja turvautuvat digitaaliseen teknologiaan älypuhelimillaan. Älypuhelimet ovat merkittävästi muuttaneet arkisia toimintatapojamme eikä maksaminen sillä ole poikkeus. Kehittyneet mobiiliverkot ovat mahdollistaneet uudenlaisen elämäntavan mobiililaitteiden avulla, mutta myös vauhdittaneet muiden mobiilipalveluiden kehitystä, kuten mobiilimaksamista (Lin & muut, 2020). Viime vuosina maksujärjestelmät ovat kehittyneet perinteisistä käteis- ja luottokorttimaksuista erilaisiin mobiilimaksujärjestelmiin (de Luna & muut, 2019). Mobiilimaksaminen määritellään palveluksi, jossa mobiililaitteen avulla ja mobiiliverkkotekniikoita hyödyntäen käyttäjä voi käynnistää, valtuuttaa ja suorittaa tavaroiden, palvelujen ja laskujen maksutapahtuman (Au & Kauffman, 2008; Dahlberg & muut., 2008; Liébana-Cabanillas & muut., 2014). Mobiilimaksaminen suoritetaan älypuhelimeen ladatulla maksusovelluksella. Mobiilimaksaminen on syrjäyttänyt perinteiset maksuvälineet ja tehnyt mobiililaitteista mobiililompakoita, ja täten käynnistänyt digitaalisen mobiililompakkovallankumouksen (Liébana-Cabanillas & muut, 2021). Aydinin ja Burnazin (2016) mukaan mobiilimaksun odotetaan olevan yksi tulevaisuuden yleisimmistä maksutavoista. Vuonna 2021 suomalaisista 16–74-vuotiaista älypuhelinta käytti jopa 93 prosenttia (Sintonen & Schrenk, 2022). Samana vuonna mobiililaitteella tai tietokoneella käynnistettyjen maksutapahtumien arvo kasvoi 26 % edellisvuodesta ollen 7,8 mrd. euroa ja mobiilisovelluksen avulla käynnistettyjen maksutapahtumien kokonaisarvo kolminkertaistui ollen 2,7mrd. euroa vuonna 2021 (Suomen pankki, 2022b). Suomen Pankin kuluttajakyselyn (2022) mukaan mobiilimaksun käyttö on lisääntynyt merkittävästi Suomessa viimeisen parin vuoden aikana ja tällä hetkellä jopa 58 % suomalaisista 15-79-vuotiaista käyttää jotain mobiilimaksun sovellusta (Sintonen & Schrenk, 2022). Mobiilimaksun käytön suosiota on viime vuosina vauhdittanut etenkin Covid-19-pandemia. Pandemian seurauksena sekä kuluttajien ostokäyttäytyminen ja maksutottumukset muuttuivat, kun verkkokaupankäynti kasvoi räjähdysmäisesti ja myymäläympäristössä siirryttiin kontaktittomaan lähimaksuun (Kats, 2021). 7 Mobiilimaksupalvelut ovat vaihtoehtoinen kanava perinteisille maksutavoille, joka parantaa asiakaskokemusta ja luo merkittävää arvoa niin kuluttajille kuin vähittäiskauppiaille (Karimi & Liu, 2020). Niin vähittäiskauppiaiden kuin muidenkin yritysten näkökulmasta käteisen vastaanottamiseen liittyy muun muassa käsittely- ja tilityskuluja, sekä turvallisuusuhkia mahdollisten varkausten myötä. Suomen Pankin (2022a) mukaan käteisen vastaanoton rajoittaminen on näkynyt jo esimerkiksi myymälöissä, kunnallisissa liikennemaksuissa, parkkiautomaateissa ja julkisten urheilupalveluiden maksuissa. Käteisen rajoittaminen lisää muiden maksutapojen, kuten mobiilimaksamisen käyttöä. Świecka ja muut (2016) toteavat, että maksutapojen maailma on muuttumassa olennaisesti, sillä uudet maksuratkaisut ovat yhä monipuolisempia, kun uudet markkinatoimijat, uudet teknologiat ja kuluttajien muuttuvat odotukset vaikuttavat maksualan sidosryhmiin. Kuluttajat hyötyvät tavaroiden ja palveluiden maksamisen helppoudesta ja mukavuudesta (de Luna & muut, 2019). Kuluttajan maksutavan valintaa ohjaa monet tekijät, kuten totutut tavat, helppous, nopeus ja turvallisuuden mielikuva, ja nämä tekijät luovat erilaista arvoa käyttäjälleen. Kuluttajan kokema arvo vaikuttaa myös käyttöaikomukseen tuotetta tai palvelu kohtaan. Arvon luominen asiakkaalle on tunnistettu keskeiseksi ja tärkeäksi kilpailuedun lähteeksi (Parasuraman, 1997; Woodruff, 1997; Steenkamp & Geyskens, 2006). Wangin ja muiden (2004) mukaan arvot ovat niitä tekijöitä, jotka lisäävät ostoaikomusta tai motivoivat ostamaan tulevaisuudessa. Kuluttamisen arvot liittyvät ensisijaisesti siihen, kuinka kuluttaja arvostaa tuotetta tai palvelua käyttäessään sitä (Karjaluoto & muut, 2021). Aikaisemmat mobiilimaksuun liittyvät tutkimukset ovat keskittyneet enemmän mobiilimaksun käyttöönottoon ja omaksumiseen liittyviin tekijöihin, kuin asiakkaiden kokemaan arvoon käyttöä kohtaan. Kuten Hernandez-Ortega ja muut (2017) toteavat, mobiilipalveluiden vastaanotto on jo saavutettu tällä älypuhelimien aikakaudella, joten tutkimuksissa tulisi keskittyä selvittämään, mitkä tekijät ohjaavat kuluttajan käyttäytymistä hyväksymisen jälkeisessä vaiheessa. Sweeneyn ja Soutarin (2001) mukaan koettu arvo ilmenee ostoprosessin eri vaiheissa, mukaan lukien ostoa edeltävä vaihe, mutta tyytyväisyys koetaan yleisesti 8 oston jälkeisenä aikana. Tämän seurauksena arvokäsityksiä voidaan luoda ilman, että tuotetta tai palvelua ostetaan tai käytetään, sillä tyytyväisyys riippuu tuotteen tai palvelun käyttökokemuksesta. Karjaluoto ja muut (2021) nostavat esiin, että Marketing Science instituutti on määritellyt asiakasarvon yhdeksi tutkimuksien pääpainopisteeksi vuosille 2020–2022. Kuten edellä on osoitettu, maksaminen on murrosvaiheessa. Mobiilimaksaminen on jo vakiinnuttanut asemaansa maksutapana, ja joka päivä yhä enemmissä määrin kuluttajat käyttävät älylaitteitaan maksamiseen. Tutkielma on tarpeellinen, koska mobiilimaksun käytön lisääntyminen on ollut Suomessa huomattavaa viime vuosina muun muassa pandemian seurauksena ja kasvavan digitaalisuuden myötä sen käyttö tulee kasvamaan entisestään tulevaisuudessa. Kuluttajan kokeman arvon näkökulmasta aihetta on tärkeää tutkia tarkemmin, sillä arvon tutkiminen osana mobiilimaksun käyttöä auttaa ymmärtämään kuluttajien käyttäytymistä, käyttökokemusta ja mobiilimaksussa arvostettuja ominaisuuksia. Tämä tutkielma on rajattu kuluttajan kokemaan arvoon mobiilimaksua kohtaan. Tutkielma keskittyy mobiilimaksamiseen, joten on tärkeää tehdä ero mobiilimaksamisen ja mobiilipankin käytön suhteen. Mobiilipankki on pankin tai rahoituslaitoksen tarjoama palvelu, jolloin pankkipalveluita on mahdollista käyttää mobiililaitteella. Mobiilimaksamista tarjoaa puolestaan tyypillisesti jokin kolmannen osapuolen maksupalveluntarjoaja, kuten MobilePay tai Apple Pay, oman sovelluksensa kautta. Mobiilimaksua maksutapana voi käyttää niin kaupoissa, sovelluksissa, verkkokaupoissa kuin henkilöiden välissä rahansiirroissa. Tämä tutkielma ei rajaa mitään näistä ulkopuolelle, vaan ottaa huomioon kaikki mobiilimaksun käyttötavat. Tutkielma ei myöskään rajaa mobiilimaksamisen sovelluksia, vaan keskittyy yleisesti mobiilimaksamiseen. 9 1.1 Tutkielman tarkoitus ja tavoitteet Tutkielman tarkoituksena on selvittää, mitkä tekijät luovat arvoa kuluttajalle mobiilimaksamisessa. Tutkielman tarkoitus saavutetaan kolmen alatavoitteen avulla. Tutkielman ensimmäisenä tavoitteena on tunnistaa mobiilimaksamisen ominaisuuksia, jotka ovat kytköksissä asiakkaan kokemaan arvoon. Tämän tavoitteen saavuttamiseksi perehdytään mobiilimaksamiseen ja arvon luontiin liittyviin ajankohtaisiin tutkimuksiin, aiheesta muodostettuihin teorioihin, tieteellisiin artikkeleihin sekä kirjallisuuteen. Näiden pohjalta rakentuu teoreettinen viitekehys, joka toimii pohjana tutkielman empiiriselle aineistolle. Tutkielman toisena tavoitteena on empiirisesti kvantitatiivisen tutkimuksen avulla selvittää, kuinka kuluttajat kokevat nämä mobiilimaksun arvoa luovat ominaisuudet ja arvioivat niitä käyttäessään mobiilimaksamista. Tämän tavoitteen saavuttamiseksi empiiristä aineistoa tulkitaan ja havaintoja peilataan tutkielman teoreettiseen viitekehykseen. Tutkielman kolmena tavoitteena on selvittää, millaisia mobiilimaksun käyttäjäryhmiä on mahdollista tunnistaa kuluttajien kokeman arvon, teknologiavalmiuden ja taustamuuttujien perusteella. Viimeisenä tavoitteena on luoda liikejohdollisia suosituksia mobiilimaksamiseen liittyen, kuluttajan kokeman arvon näkökulmasta. 1.2 Tutkimusote Tämän tutkielman tutkimusote on kvantitatiivinen. Heikkilän (2014, s. 15–16) mukaan kvantitatiivisessa eli määrällisessä tutkimuksessa etsitään vastauksia kysymyksiin: mikä, missä, paljonko ja kuinka usein. Kvantitatiivisessa tutkimuksessa selvitetään asioiden riippuvuussuhteita tai tutkittavassa ilmiössä tapahtuvia muutoksia. Kvantitatiivisen tutkimuksen edellytyksenä on riittävän suuri ja edustava otos perusjoukosta. Tuloksia 10 kuvataan numeerisen tiedon pohjalta ja havainnollistetaan hyödyntäen erilaisia taulukoita ja kuvioita, ja tuloksia pyritään yleistämään laajempaan joukkoon hyödyntämällä tilastollista päättelyä. Kvantitatiivinen tutkimus on sopiva metodi tämän tutkielman tarkoituksen ratkaisemiseksi, sillä tämän tutkielman avulla halutaan selvittää muuttujien välisiä riippuvuussuhteita ja yhteyksiä. Tutkielman aineisto kerätään valmiiksi strukturoidulla internet-kyselylomakkeella. Strukturoiduissa kysymyksissä on valmiit vastausvaihtoehdot esitettyihin kysymyksiin (Heikkilän, 2014, s. 49). Strukturoitujen kysymysten etuna voidaan tunnistaa nopea vastaaminen ja tulosten tilastollisen käsittelyn helppous. Heikkilän (2014, s. 66) mukaan internetkysely on nopea tapa kerätä tietoa, sillä vastaukset tallentuvat tietokantaan ja aineiston käsittely voidaan aloittaa heti aineiston keruun päätyttyä. Internetkyselyn edellytyksenä on edustavan otoksen saaminen. Tämän tutkielman vastaajat tavoitetaan tutkijan sosiaalisen median kanavia hyödyntäen, tarkoituksena tavoittaa mahdollisimman monipuolinen joukko vastaajia, joilla on erilaisia käsityksiä mobiilimaksamisesta. 11 2 Mobiilimaksamisen luoma arvo kuluttajalle Maksaminen on murroksessa ja mobiilimaksaminen on viime vuosina vakiinnuttanut asemaansa perinteisten maksutapojen rinnalla. Tässä luvussa ensimmäisenä selvitetään, mitä mobiilimaksamisella tarkoitetaan ja tarkastellaan mobiilimaksamista Suomessa. Tämän jälkeen tarkastellaan digitaalisten palveluiden omaksumiseen vaikuttavia tekijöitä sekä syvennytään kuluttajan arvon muodostukseen, jossa tarkastellaan arvon käsitettä, kuluttajan kokemaa arvoa ja arvon ulottuvuuksia. Tämän jälkeen syvennytään mobiilimaksamisen arvoa luomiin ominaisuuksiin tutustumalla alan tutkimuksiin. Viimeisenä tuotetaan teoreettisen viitekehyksen yhteenveto, tutkimusmalli sekä tutkimuksen hypoteesit. 2.1 Mobiilimaksaminen Mobiilimaksaminen määritellään palveluksi, jossa mobiililaitteen avulla ja mobiiliverkkotekniikoita hyödyntäen käyttäjä voi käynnistää, valtuuttaa ja suorittaa tavaroiden, palvelujen ja laskujen maksutapahtuman (Au & Kauffman, 2008; Dahlberg & muut., 2008; Liébana-Cabanillas & muut., 2014). Mobiilimaksuteknologia mahdollistaa maksuprosessin mobiililaitteen avulla muovisen luottokortin, pankkikortin tai käteisen sijaan (Dahlberg & muut., 2008; Taylor, 2016). Tällaista maksutapaa kutsutaan usein mobiililompakoksi, kontaktittomaksi maksuksi tai lähimaksuksi, joista jälkimmäinen on tunnetuin mobiilimaksun tapa (Jung & muut., 2020). Mobiilimaksu koostuu pääosin kahden osapuolen välisten maksujen suorittamisesta nopeasti, helposti, turvallisesti ja yksinkertaisesti mobiililaitteen avulla, milloin ja missä tahansa (Liébana-Cabanillas & muut., 2014). Au ja Kauffman (2008, s. 141) toteavat mobiilimaksun olevan sähköisen mobiilimaksun tyyppi, jossa ainakin maksun suorittaja käyttää mobiililaitteella mobiiliviestintätekniikkaa maksun käynnistämiseksi. Agarwalin ja muiden (2007, s. 144) mukaan mobiilimaksamisen tekniikat voidaan jakaa kahteen päätyyppiin: etämaksuihin ja lähimaksuihin. Etämaksut suoritetaan esimerkiksi 12 sovelluksen kautta, johon käyttäjä on rekisteröitynyt. Lähimaksamisessa hyödynnetään myös jotain mobiilimaksunsovellusta mutta asiakas tuo mobiililaitteensa maksupäätteen lähelle, jolloin maksu rekisteröityy hyödyntäen erilaisia lähimaksuteknologioita, joita ovat NFC (Near Field Communication), Bluetooth sekä QR-koodi. NFC-teknologia on yleisin lähimaksun tapa ja se perustuu lähietäisyydellä toimivaan radiosignaaliin, jolloin maksuun liittyvä tiedonsiirto tapahtuu matkapuhelimen ja maksupäätteen välillä. Bluetooth perustuu myös lyhyen kantaman radiotekniikkaan mutta maksun hyväksyminen tapahtuu sovelluksen kautta. QR-koodi on puhelimen kameran avulla luettava kuviokoodi, johon on mahdollista tallentaa tietoa, joka ohjaa käyttäjän automaattisesti tiettyyn sovellukseen tai näyttää tiedon maksun summasta. Monet eri tahot ovat osallisena mobiilimaksamisen ekosysteemissä. Kauppiaat ja kuluttajat ovat mobiilimaksujärjestelmien suoria käyttäjiä mutta he eivät voi kontrolloida mobiilimaksun markkinoita (Hsiao, 2021). Mobiilimaksun arvoketjuun kuuluu kolme keskeistä toimijaa, jotka ovat matkapuhelin operaattorit, rahoituspalveluiden tarjoajat eli pankit ja muut rahoituslaitokset, sekä kolmannen osapuolen maksupalvelutarjoajat, kuten Paypal (Hsiao, 2021). Kilpailutilanteen ja yhteistyön näiden osapuolten välillä määrittää mobiilimaksuun liittyvät toimintamallit (Miao & Jayakar, 2016). Kaikkien näiden toimijoiden yhteisenä tavoitteena on joko hyötyä tai saada lisäarvoa tästä maksujärjestelmästä mutta toimijoiden odotettu liiketoiminta-arvo perustuu siihen, kuinka hyvin käyttäjät ottavat mobiilimaksun käyttöön ja pitävät sitä suosikkimaksutapanaan (Yang & muut., 2012). 2.1.1 Mobiilimaksaminen Suomessa Suomessa mobiilimaksun katsotaan alkaneen jo vuonna 1997, jolloin Sonera lanseerasi ostosautomaatin, josta tuote voitiin ostaa puhelinsoitolla (Tuominen, 2003). Vuosituhannen vaihteessa yleistyi tekstiviestimaksujen eri muotoja, jolloin laskutus toteutettiin puhelinlaskulla, prepaid-tilillä, erillisenä laskutuksena, yhdistettynä luottotiliin tai verkkopankkiin (Tuominen, 2003). Vasta useita vuosia myöhemmin 13 älypuhelimeen ladattavat sovellukset yleistyivät. Vuonna 2013 Danske Bank lanseerasi ensimmäisen pankin tarjoaman maksusovelluksen Suomen markkinoille, MobilePayn, jonka avulla rahansiirto käyttäjältä toiselle onnistui helpommin kuin koskaan aikaisemmin (Danske Bank, 2013). Tämän jälkeen erilaiset älypuhelimeen ladattavat maksusovellukset ovat yleistyneet, sovellusten ominaisuudet kehittyneet ja niiden käyttötavat monipuolistuneet. Suomi nähdään edelläkävijänä euroalueella digitalisoitumisessa. Suomella on muiden pohjoismaiden tapaan hyvät valmiudet maksamisen muutokseen, sillä pankkijärjestelmä on keskittynyt ja maksunvälitys edistynyttä (Takala, 2022). Suomen kotitalouksien internet-yhteyksien osuus kaupungeissa lähenee jo 100 prosenttia ja Suomessa on EU- maiden toiseksi suurin kansalaisten maksutilien kattavuus sekä korkein internet- pankkiyhteyksien käyttö (Takala, 2022). Mobiilimaksamisen edellytyksenä on matkapuhelin, jossa on internetyhteys. Tilastokeskuksen (2021) tekemän tutkimuksen mukaan vuonna 2021 jopa 88 % suomalaisista on käytössä kosketusnäytöllinen älypuhelin, jolla voi käyttää internetiä. Kuvio 1 havainnollistaa tätä jakaumaa ikäluokittain. Ikäjakauma osoittaa, että 16–54- vuotiaista lähes 100 % on internetyhteydellä varustettu älypuhelin. 14 Kuvio 1. Internetyhteys matkapuhelimessa (mukaillen Tilastokeskus, 2021) Suomen Pankin kuluttajakyselyn (2022) mukaan suomalaisista 15–79-vuotiaista mobiilimaksua käyttää jo 58 %, ja osuus on lähes 10 % enemmän kuin vuonna 2021 (Sintonen & Schreck, 2022). Sintonen ja Schrenk (2022) huomauttavat, että vaikka mobiilimaksun käyttö on kasvanut viime vuosina merkittävästi Suomessa, on sen käyttö edelleen huomattavasti harvinaisempaa Suomessa kuin muissa Pohjoismaissa. Pohjoismaiden välinen vertailu tuo esiin sen, että mobiilimaksulla on kuitenkin merkittävä kasvupotentiaali Suomen markkinoilla. Esimerkiksi Tanskassa mobiilimaksua käyttää jopa 94 % 15–79-vuotiaista, kun vastaava luku Suomessa on 58 %. Yhtenä selittävänä tekijänä mobiilimaksun vähäisemmälle käytölle Suomessa voi selittää se, että muissa Pohjoismaissa markkinoita hallitsee yksi paikallinen maksusovellus, jonka taustalla operoi useat pankit. Kun mobiilimaksamista tarjotaan oman pankin kautta, lisää se luotettavuutta sekä turvallisuutta maksusovellusta kohtaan. Vaikka Suomi on jäljessä muita pohjoismaita mobiilimaksamisessa, on mobiilimaksun käytön lisääntyminen ollut kuitenkin huomattavaa viime vuosina Suomessa ja pandemialla on ollut merkittävä vaikutus maksutavan yleistymiseen. Suomen Pankin kuluttajakyselyn (2021) mukaan syitä maksukäyttäytymisen muutokselle pandemian aikana olivat esimerkiksi lähi- tai mobiilimaksun hygieenisyys, käteisen käytön 99 99 97 96 90 78 42 16-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65-74 75-89 Internetyhteys matkapuhelimessa ikäluokittain %-osuus väestöstä 15 koronatartuntariski, lähi- tai mobiilimaksamisen helppous ja nopeus, sekä verkkokaupan käytön lisääntyminen (Takala & muut., 2021). Vuonna 2020 eli ensimmäisen pandemiavuoden aikana mobiilimaksujen arvo kasvoi jopa 62 % edeltävään vuoteen verrattuna, joka oli kuitenkin ainoastaan 3 % korttimaksujen kokonaisvolyymistä (Takala & muut., 2021). Mobiilimaksun käyttö on kuitenkin näistä vuosista lisääntynyt entisestään. Vuosien 2020 ja 2021 välillä mobiilimaksulla suoritettujen korttimaksujen kokonaisarvo lähes kolminkertaistui edelleen, ollen 2,7 mrd. euroa vuonna 2021 (Suomen Pankki, 2022b). Tarkasteltaessa mobiilimaksusovellusten käyttöä Suomessa, tanskalainen MobilePay on kaikista suosituin mobiilimaksusovellus, ja kuluttajakyselyn mukaan joka toinen 15–79- vuotiaasta käyttää sitä (Euro ja talous, 2022). Muiden maksusovellusten markkinaosuudet ovat jakautuneet tasaisemmin, ja niiden käyttö on huomattavasti vähäisempää. Mobiilimaksusovellusten käytön jakautumista prosenttiosuuksien mukaan on kuvattu kuviossa 2. Kuvio 2. Käytetyimmät mobiilimaksusovellukset Suomessa 2022 (mukaillen Suomen Pankki, 2022b) Yougov (2019) toteutti pohjoismaissa laajemman tutkimuksen mobiilimaksamiseen liittyen, jossa haastateltiin 1879:ää yli 18-vuotiasta suomalaista. Myös oheisen 50.2 13.7 13.6 11.9 9 7.2 4.6 Mobilepay Pivo Paypal Apple Pay Siirto Google Pay Muu Käytetyimmät mobiilimaksusovellukset Suomessa 2022 (%-osuudet) 16 tutkimuksen mukaan Mobilepay oli suosituin ja käytetyin mobiilimaksunsovellus Suomessa. Myös käyttäjämääriä tarkasteltaessa Mobilepay on mobiilimaksusovellusten markkinajohtaja Suomessa, ja sillä on yli 2 miljoonaa rekisteröitynyttä käyttäjää (MobilePay, 2022a). Pivolla rekisteröityneitä käyttäjiä on n. 1,2 miljoonaa (Pivo, 2022a) ja Siirrolla hieman enemmän yhteensä 1,4 miljoonaa rekisteröitynyttä käyttäjää (Pivo, 2022b). Sintosen ja Schrenkin (2022) mukaan vuoden 2022 kuluttajakyselystä selvisi, että mobiilimaksun käyttäjät arvostavat etenkin mobiilimaksun helppoutta, vaivattomuutta sekä nopeutta. He jotka eivät käytä mobiilimaksamista, kokevat sen vaivalloiseksi ja muiden maksutapojen käytön helpommaksi. Myös suomalaisten varovaisuus kortti- ja henkilötietojen kanssa on vaikuttanut negatiivisesti mobiilimaksun käyttöön. Eniten mobiilimaksua hyödynnetään henkilöiden välisissä maksuissa, sen jälkeen verkkokaupoissa ja sovelluksista, kivijalkaliikkeissä ja vähiten esimerkiksi muissa tapauksissa kuten laskujen maksuissa. Suomessa mobiilimaksun käyttö on suosituinta nuorten, kaupungissa asuvien ja korkeasti koulutettujen keskuudessa, mutta viime vuosina mobiilimaksun käyttö on myös lisääntynyt vanhempien ikäryhmien keskuudessa. 2.1.2 Mobiilimaksamisen sovellukset Suomessa Mobiilimaksamisen markkinoilla operoi useita yrityksiä, sekä kotimaisia että ulkomaisia. Suomessa tarjolla olevia sovelluksia mobiilimaksamiseen ovat esimerkiksi MobilePay, Pivo, Siirto, Apple Pay, Google Pay ja Paypal. Nämä mobiilimaksamisen sovellukset eroavat toisistaan ominaisuuksiltaan, lisäpalveluiltaan ja toiminnallisuuksiltaan. Mobilepay on käytössä kaikkien pankkien asiakkaille ja se on käytetyin maksamisen sovellus Suomessa. Mobilepayn tarjoama on monipuolinen ja se tarjoaa myös lisäpalveluita pelkän maksamisen ohelle. Mobilepayn avulla rekisteröitynyt käyttäjä pystyy siirtämään rahaa toiselle käyttäjälle, jakamaan maksuja kavereiden kesken, ostamaan lahjakortteja, maksamaan laskuja, keräämään rahaa sekä maksamaan 17 ostokset verkossa, sovelluksissa ja kivijalkamyymälöissä. Mobilepayn (2022b) mukaan sovelluksessa käyttäjien väliset maksut tapahtuvat vastaanottajan puhelinnumeron avulla ja rahat siirtyvät reaaliajassa Suomen suurimpien pankkien välillä. MobilePaylla voi maksaa eri sovelluksissa ja jo yli 10 000 verkkokaupassa nopeasti ilman korttitietojen syöttämistä. Myös kaupankassalla voi maksaa MobilePaylla bluetooth-yhteyttä hyödyntäen. Sovellukseen on mahdollista lisätä myös kanta-asiakas ja jäsenkortteja. Sovelluksen kautta käyttäjä voi ostaa monipuolisesta eri lahjakortteja esimerkiksi muotiin, elämyksiin, viihteeseen, pelaamiseen ja hyväntekeväisyyteen liittyen. MobilePay tarjoaa myös mahdollisuuden laskujen maksamiseen, toistuvien maksujen rekisteröinnin sekä maksujen seurannan sovelluksen avulla. Pivo on OP Ryhmän kehittämä mobiilimaksusovellus, josta löytyy monia samoja ominaisuuksia kuin MobilePaystä. Pivon avulla pystyy siirtämään rahaan toisille käyttäjille pelkän puhelinnumeron avulla, jakamaan ryhmän yhteisiä kuluja, maksamaan opiskelijaravintoloissa sekä maksamaan ostoksia netissä yli 7 000 verkkokaupassa (Pivo, 2022c). Tämän lisäksi Pivosta löytyy erilaisia etuja ja palveluita, kuten digitaalinen opiskelijakortti, Clubi- ja opiskelija etuja, TableOnline-pöytävaraus palvelu ja mahdollisuus bussilippujen ostoon. Siirto ei ole erillinen maksamisen sovellus, vaan laaja mobiilimaksujärjestelmä, jonka avulla raha siirtyy Pivon, OP-mobiilin ja Nordean Siirto -sovelluksen välillä (Pivo, 2022b). Siirto-maksulla avulla käyttäjä voi siirtää rahaa toiselle ainoastaan puhelinnumeron avulla, jolloin raha siirtyy tililtä tilille lähes kaikkien pankkien asiakkaille reaaliajassa (OP, 2022). Siirto-maksua voi hyödyntää maksutapana myös useissa verkkokaupoissa ja sovelluksissa, sekä sillä voi myös voi tehdä maksupyyntöjä toisella käyttäjälle. Apple Pay on Applen tarjoama mobiilimaksusovellus, joka on valmiina jokaisesta iPhonessa, Apple Watchissa, Ipadissa ja Macissa, ja jonka avulla käyttäjä voi maksaa haluamaansa laitetta hyödyntäen ostoksensa kaupassa, verkossa ja sovelluksissa. Applen (2022) mukaan käyttäjä pystyy lisäämään yhden tai useamman pankki- tai luottokortin 18 Apple Wallet -sovellukseen, ja valita maksutapahtuman yhteydessä haluamansa kortin maksun suorittamiseen. Jokaisen maksutapahtuman yhteydessä käyttäjältä vaaditaan kasvo- tai sormitunnistautuminen tai pääsykoodi, joka tekee maksamisesta turvallista. Maksutapahtuman tiedot pysyvät salassa, sillä kortin tiedot tai maksajan henkilöllisyys eivät siirry kauppiaalle, eikä korttitietoja tallenneta laitteeseen tai Applen palvelimeen. Apple Wallettiin pystyy lisäämään myös muita kortteja, lippuja tai tarkastuskortteja. Google Pay on mobiilimaksamisen sovellus, jonka avulla voi maksaa Android- ja iOS- laitteella niin kaupoissa, verkossa kuin sovelluksissa. Google Payn (2022) mukaan sovellukseen voi myös lisätä useampia maksukortteja, kanta-asiakaskortteja, lisäksi sen avulla voi seurata omaa taloutta. Myös Google Pay:ssä maksutapahtumien tiedot pysyvät salassa ja maksutapahtuman tietoja ei jaeta kauppiaille, ja käyttäjän rahat ja yksityistiedot pysyvät turvassa sovelluksen sisäänrakennetun todennuksen, tapahtumien salauksen ja petossuojauksen avulla. Paypal on globaali maksamisen sovellus, jonka avulla käyttäjä voi maksaa verkossa tai kaupassa, lähettää maksuja turvallisesti sekä vastaanottaa tai kerätä rahaa (PayPal, 2022). 2.2 Digitaalisten palveluiden omaksumiseen vaikuttavat tekijät Erilaiset digitaaliset palvelut ovat yleistyneet merkittävästi viimeisten vuosikymmenten aikana ja mobiilimaksaminen on näistä yksi. Digitaalisten palveluiden omaksumiseen vaikuttavia tekijöitä voidaan tarkastella Parasuramanin (2000) teknologiavalmiusindeksin (Technology Readiness Index, TRI) avulla. Teknologiavalmiusindeksi tarkastelee teknologian käyttöönottoon liittyviä asenteita ja esteitä (Parasuraman, 2000). Kyseisestä mallista Parasuraman ja Colby (2015) tekivät myöhemmin päivitetyn version, joka sai nimekseen teknologiavalmiusindeksi 2.0. Uudempi versio on rakenteeltaan ja sisällöltään vastaava kuin alkuperäinen mutta sen sisältöä on päivitetty vastaamaan paremmin nykypäivää. Mittariston väittämät ovat teknologia neutraalimpia ja ne eivät sisällä vanhentuneita termejä. 19 Teknologiavalmiusindeksin avulla mitataan teknologiaan liittyviä käsityksiä neljän ulottuvuuden avulla, jotka on kuvattu kuviossa 3. Nämä neljä ulottuvuutta, optimistisuus, innovatiivisuus, epämukavuus ja epävarmuus, vaikuttavat kaikki kuluttajan teknologiavalmiuteen. Näistä optimistisuus ja innovatiivisuus näyttäytyvät positiivisina asenteina teknologian käyttöä kohtaan, kun epämukavuus ja epävarmuus vaikuttavat negatiivisesti teknologian omaksumiseen. Kuvio 3. Teknologiavalmiuden ulottuvuudet (mukaillen Parasuraman, 2000). Parasuramanin (2000) mukaan optimistilla on myönteinen näkemys teknologiasta ja usko siihen, että teknologia tarjoaa ihmisille enemmän hallintaa, joustavuutta ja tehokkuutta arkeen. Innovatiivisuudessa korostuu teknologiaan liittyvä edelläkävijyys ja teknologinen johtajuus. Epämukavuus puolestaan näyttäytyy teknologiaan liittyvänä hallinnan puutteena ja liikakuormituksena, kun epävarmuudessa korostuu epäluottamus tekniikkaa kohtaan. Epäluottamus johtuu skeptisyydestä tekniikan toimivuuteen ja huoleen sen mahdollisista haitallisista vaikutuksista. Teknologian kehityksen myötä erilaiset digitaaliset palvelut ovat tänä päivänä osa lähes kaikkien toimialojen toimintaa. Teknologian käynnistämä muutos palveluiden kehityksessä voidaan olettaa kiihtyvän tulevaisuudessa lisää, sillä nykyiset teknologiat kehittyvät merkittävästi muun muassa lisääntyvän nopeuden, kapasiteetin kasvun, 20 liitettävyyden, toiminnallisuuden ja helppokäyttöisyyden suhteen, unohtamatta uusia innovaatioita (Parasuramanin & Colby, 2015). Tämän seurauksena korostuu ymmärrys kuluttajien omaksumiskäyttäytymisestä liittyen digitaalisiin palveluihin. Tarkastelemalla mobiilimaksamista teknologiavalmiusindeksin näkökulmasta on mahdollista selvittää, millä tavoin sen neljä ulottuvuutta vaikuttavat mobiilimaksamisen käyttöaikomukseen tämän tutkielman kontekstissa. 2.3 Kuluttajan arvon muodostus Arvonluonti on ollut pitkään merkittävä teema markkinointikirjallisuudessa. Varhaisissa markkinoinnin tutkimuksissa keskityttiin pääosin tuotteiden laatuun ja tuotteiden hintaan (Chang & Wildt, 1994), jossa laadulla saatiin jotain ja hinnalla annettiin jotain. Tämän jälkeen keskiöön siirtyi asiakastyytyväisyys, josta seurasi arvon tutkiminen (Cronin & muut, 2000). Arvon luominen asiakkaalle on tunnistettu keskeiseksi ja tärkeäksi kilpailuedun lähteeksi (Parasuraman, 1997; Woodruff, 1997; Steenkamp & Geyskens, 2006), sillä yrityksen tärkein tavoite on tuottaa arvoa asiakkaille ja saada saman aikaisesti arvoa yritykselle (Kumar & Reinartz, 2016). Khalifan (2004) mukaan asiakkaan arvonmuodostus on keskeisessä asemassa niin yritysten kilpailuedun kuin pitkän aikavälin menestyksen saavuttamisessa. 2.3.1 Arvo käsitteenä Kirjallisuudessa arvon käsitettä on lähestytty useista eri näkökulmista, joista suurin osa on lähtöisin taloustieteestä, kuten esimerkiksi vaihdanta, hyödyt, markkinointi ja rahoitus (Payne & Holt, 2001). Arvolla on juurensa myös psykologiassa ja sosiaalipsykologiassa, sen liittyessä myös organisaationstrategia kirjallisuuteen (Payne & Holt, 2001). Arvon käsitteestä on keskusteltu laajasti markkinointikirjallisuudessa, ja se on saanut useita eri määritelmiä kuten esimerkiksi kuluttaja-arvo, asiakasarvo, koettu arvo ja ostoarvo (Khalifa, 2004). Leszinskin ja Marnin (1997) toteavat, että arvon käsite 21 on yksi väärinymmärretyistä ja liikakäytetyimmistä käsitteistä yhteiskuntatieteissä ja erityisesti johtamiskirjallisuudessa. Gallarza ja Saura (2006) nostavatkin esiin, että kuluttaja- ja markkinointitutkijat ovat viime vuosikymmenten aikana pohtineet arvon käsitettä uudelleen. Woodrufin (1997) mukaan arvon käsite näyttäytyy useissa hyvin erilaisissa yhteyksissä, joita ovat: 1) arvokkaiden asiakkaiden arvo, eli yksittäisten asiakkaiden rahallinen arvo organisaatiolle; 2) organisaation arvo sidosryhmille; sekä 3) kuluttaja-arvo, jossa huomioidaan mitä kuluttajat haluavat ja uskovat saavansa ostamalla tietyn tuotteen tai palvelun. Kirjallisuudessa koetun arvon käsite on usein kehnosti eriytetty muista läheisistä käsitteistä, kuten arvot, hyöty, hinta ja laatu, ja riippumatta näihin käsitteisiin liittyvästä laajasta tutkimuksesta, on käsitteiden väliset suhteet nähty epäselvinä (Lapierre & muut, 1999). Osa markkinoinnin alan tutkijoista ovat olettaneet, että arvo ja arvot ovat sama käsite, vaikka todellisuudessa ne ovat erillään toisistaan. Holbrookin (1994; 1999) mukaan arvo on yksilön omakohtaisen arvioinnin tulos, kun taas arvot nähdään yksilön arviointina, joka liittyy standardeihin, sääntöihin, kriteereihin, normeihin, tavoitteisiin ja ihanteisiin (Sánchez-Fernándezin & Iniesta-Bonillon, 2007, s. 429). Arvolla tarkoitetaan etujen ja uhrausten vaihtokauppaa, sekä vuorovaikutusta asiakkaan ja tuotteen tai palvelun välillä (Woodruff, 1997; Payne & Holt, 2001). Sánchez-Fernándezin ja Iniesta- Bonillon (2007) mukaan arvot ovat henkilökohtaisia uskomuksia, joita ihmisillä on liittyen itseensä ja asetettuihin tavoitteisiin. Nämä arvot ohjaavat yksilön käyttäytymistä, sillä ne edustavat toivottua päämäärää. Tämän seurauksena koettu arvo ja henkilökohtaiset arvot eivät ole sama käsite (Woodruff, 1997). Taloudellisessa kirjallisuudessa arvo on perinteisesti rinnastettu hyödyn ja haluttavuuden käsitteisiin. Telliksen ja Gaethin (1990) hyötyteoria tarjoaakin käsitteellisen perustan arvon rakenteelle. Hyötyteorian mukaan kuluttajat vastaanottavat arvoa tuotteen hyödyllisten ominaisuuksien ja maksetusta hinnasta koettujen haittavaikutuksien erotuksena. Hyötyteorian lähestymistapaa noudattaen useat tutkijat ovat käyttäneet hyödyn käsitettä koetun arvon määritelmässä (esim. 22 Zeithaml, 1988). Sánchez-Fernándezin ja Iniesta-Bonillon (2007, s. 429) nostavat esiin, että nykyisten tutkimusten mukaan koettu arvo nähdään moninaisena rakenteena, joka sisältää paljon muutakin kuin pelkän järjellisen arvioinnin hyödystä. Vaikka hinta nähdään yleensä tuotteen tai palvelun rahallisena arvona, kokonaisvaltaisempi käsite pitää sisällään kulutuskokemukseen liittyvän ajan ja vaivan (Zeithaml, 1988). Monet tutkijat ovat tunnistaneet asiakasarvon määrittelyyn liittyvät haasteet (esim. Piercy & Morgan 1997; Woodruff 1997). Nämä haasteet liittyvät arvon monitulkinnallisuuteen ja sen subjektiivisuuteen, sillä kuluttajan kokema arvo voidaan nähdä olevan dynaaminen kokonaisuus, joka kehittyy ja muuttuu ajan mittaan (Jaworski & Kohli 1993). Tutkijoiden keskuudessa on kuitenkin yleinen yhteisymmärrys siitä, että asiakasarvo määräytyy asiakkaiden käsityksistä ja olettamuksista (esim. Zeithaml, 1988), ja asiakkaan kokemuksen perusteella (Khalifa 2004). 2.3.2 Asiakkaan kokema arvo Asiakkaan kokeman arvon käsite nousi esiin 1990-luvulla ja on sen jälkeen lisännyt kiinnostusta tutkijoiden keskuudessa 2000-luvulla (Sánchez-Fernández & Iniesta-Bonillo 2007). Asiakkaan kokeman arvon käsite on markkinoinnin näkökulmasta laaja ja monimuotoinen, eikä sille löydy yhtä selkeää määritelmää. Gallarzan ja Sauran (2006) mukaan asiakkaan kokema arvo on hyödyllinen tapa ymmärtää asiakkaiden käyttäytymistä. Asiakkaan kokema arvo selittää tuotteisiin ja palveluihin liittyvää valintaa, päätöksentekoa, ostoa, omaksumista ja käyttämistä (Sheth & muut, 1991, Turel & muut, 2010). Wangin ja muiden (2004) mukaan asiakasarvon luomisesta on tullut strateginen välttämättömyys kilpailuedun rakentamisessa ja ylläpitämisessä. Khalifa (2004) puolestaan toteaa, että uskollisuus ja voiton määrä ovat vahvasti liitoksissa arvoon, joka luodaan asiakkaille. Holbrookin (1994, 1999) mukaan asiakasarvo on käsitteenä merkittävä ja huomionarvoinen, ja se on otettava huomioon kaikissa organisaation markkinointitoimenpiteissä (Sánchez-Fernández & Iniesta-Bonillo 2007). 23 Zeithaml (1988) määritelmä koetulle arvolle on yksi tunnetuimmista, hänen mukaansa koettu arvo on kuluttajan kokonaisarvio tuotteen hyödyllisyydestä sen perusteella, mitä kuluttaja antaa ja mitä hän saa vastineeksi. Tämän määritelmän mukaan koettu arvo nähdään yksiulotteisena mallina, jota mitataan yksinkertaisesti pyytämällä vastaajia arvioimaan ostosten tekemisessä koettua arvoa. Toisten tutkijoiden mukaan arvon näkeminen pelkästään hyötyjen ja tehtyjen uhrausten vaihtokauppana on liian kapea lähestymistapa asiakkaan kokemaan arvoon, ja he ovatkin kritisoineet Zeithamlin (1988) määritelmää. Näiden tutkijoiden mukaan (Babin ym. 1994; Holbrook 1994, 1999; Sinha & DeSarbo 1998; Mathwick ym. 2001, 2002; Sweeney & Soutar 2001) kuluttajan kokeman arvo on moniulotteinen kokonaisuus, joka ottaa huomioon hinnan, laadun, hyödyt ja asiakkaan tekemät uhraukset (Sánchez-Fernández & Iniesta-Bonillo 2007, s. 428). Asiakkaan kokema arvo nähdään yhtenä yrityksen toiminnan peruspilareista, sillä asiakkaan kokemaa arvoa pidetään merkittävänä tekijänä yrityksen menestyksen kannalta sen vaikuttaessa myös oleellisesti brändiuskollisuuteen (García-Fernández & muut, 2018). Asiakkaan kokema arvo voidaan nähdä myös yhdistelmänä hyötyjä, joita asiakas tavoittelee, odottaa tai kokee sekä niistä mahdollisesti aiheutuvina ei toivottuina seurauksina (Kumar & Reinartz, 2016). Zeithamlin (1988) mukaan osa kuluttajista kokee arvoa halvan hinnan seurauksena, kun toiset kokevat arvoa laadun ja hinnan ollessa tasapainossa keskenään. Koettu arvo on yksi keskeisistä strategisista tekijöistä, joka vaikuttaa asiakkaiden käyttäytymiseen eri vaiheissa, kuten aikomukseen käyttää ja käytön jälkeiseen vaiheeseen (Woodruff, 1997; Sweeney & Soutar, 2001). Doddsin ja muiden (1991) mukaan kuluttajan käsitys arvosta voidaan nähdä vaihtokauppana tuotteen laadun tai hyötyjen ja tehtyjen uhrauksien välillä, joka koetaan maksaessaan hintaa. Butz ja Goodstein (1996) määrittelivät asiakkaan kokeman arvon tunnesiteeksi asiakkaan ja yrityksen välillä, joka syntyy tuotteen tai palvelun käytön jälkeen. Woodruff (1997) puolestaan näkee asiakasarvon asiakkaan mieltymyksenä arvioidessaan tuotteiden ominaisuuksia, suorituskykyä ja seurauksia, peilaten niitä 24 omiin tavoitteisiin ja tarkoituksiin tuotetta kohtaan. Vaikka nämä lähestymistavat asiakkaan kokemaan arvoon eroavat toisistaan, on määritysten välillä selviä yhteyksiä. Asiakkaan kokema arvo liittyy tiettyyn tilanteeseen ja tiettyjen tuotteiden tai palveluiden käyttöön, ja se nähdään asiakaslähtöisenä. Näissä määrityksissä vaihtelee se, mitä asiakas saa ja mitä asiakas uhraa. Yleisesti saadaan laatua, hyötyä ja etua, kun uhraukset liittyvät hintaan, rahalliseen menetykseen tai ylläpitokustannuksiin. 2.3.3 Asiakkaan kokeman arvon ulottuvuudet Markkinoinnin kirjallisuudessa asiakkaan kokemaa arvoa on tutkittu monin eri tavoin. Wang ja muut (2004) toteavat kirjallisuuden pohjalta asiakasarvon tietämyksen olevan hajanaista ja tutkimuksen hyvin rajallista. Sánchez-Fernándezin ja Iniesta-Bonillon (2007) tekemän kirjallisuuskatsauksen perusteella on tunnistettavissa kaksi näkökulmaa arvon mittaamiseen, arvon yksiulotteiset mallit ja arvon moniulotteiset mallit. Yksiulotteisen mallin mukaan koettu arvo on yksittäinen käsite, jota mitataan kuluttajan oman henkilökohtaisen käsityksen mukaan arvosta (esim. Dodds, 1991; Chang & Wildt, 1994). Tämän käsityksen mukaan arvo syntyy useiden ennakkokäsitysten perusteella, mutta se ei näe arvoa useista komponenteista muodostuvana laajana käsitteenä (Sánchez- Fernándezin & Iniesta-Bonillon, 2007). Toisen lähestymistavan mukaan arvo nähdään moniulotteisena rakenteena, joka koostuu useista ulottuvuuksista, jotka kuvaavat arvon muodostumista kokonaisvaltaisemmin (esim. Sheth & muut, 1991; Sweeney & Soutar, 2001). Ensimmäisen näkökulman mukaan arvo nähdään yksiulotteisena mallina, jonka mukaan koettu arvo perustuu lähinnä hyötyjen ja kustannusten arviointiin hyödyntäen taloudellista ja kognitiivista päättelyä (Sánchez-Fernándezin & Iniesta-Bonillon, 2007, s. 431). Yksiulotteisissa malleissa arvoa mitataan kysymällä asiakkaalta, kuinka hän arvioi kokemaansa arvoa tuotteesta tai palvelusta (Cronin & muut, 2000). 25 Yksi arvon yksiulotteisista malleista on Zeithamlin (1988) tavoite-lopputulos -teoria (eng. means-end-theory). Kyseessä on alkujaan Gutmanin (1982) teoria, joka yhdistää kuluttajien arvot heidän käyttäytymiseensä (Sánchez-Fernándezin & Iniesta-Bonillon, 2007, s. 432). Tämän teorian mukaan kuluttamisen päätöksentekoprosessiin vaikuttaa tuotteiden ominaisuuksien väliset yhteydet, kulutuksen koetut seuraukset ja kuluttajien henkilökohtaiset arvot. Zeithamlin (1988) tavoite-lopputulos-teoria nostaa esiin neljä eri määritelmää kuluttajan kokemalle arvolle: 1. Arvo on matala hinta 2. Arvo on sitä, mitä kuluttaja saa tai haluaa tuotteesta tai palvelusta 3. Arvo on laatu verrattuna maksettuun hintaan 4. Arvo on sitä, mitä saa verrattuna siihen, mitä antaa Tämä malli keskittyy asiakkaan kokemaan hintaan, laatuun ja arvoon, joita asiakas arvioi kokemuksensa perusteella käyttäessään tuotetta tai palvelua. Zeithamlin (1988, s. 13– 14) mukaan ensimmäinen määritelmä näkee yhteyden arvon ja hinnan välillä, jolloin hinta on arvon määrittävä tekijä. Toinen määritelmä näkee arvon koettuna hyötynä, joka liittyy tuotteen tai palvelun kuluttamiseen. Kolmannessa määritelmässä arvo koetaan, kun hinta ja laatu ovat tasapainossa. Viimeisen määritelmän mukaan arvo nähdään hyötynä, mikä koetaan tehtyjen uhrauksien jälkeen. Näiden määritelmien mukaan Zeithaml kuvaa koettua arvoa kuluttajan kokonaisarviona tuotteen hyödyllisyydestä sen perusteella, mitä kuluttaja saa ja mitä hän antaa. Kuluttajat arvioivat kokemaansa arvoa persoonallisesti ja vaikka esimerkiksi laatu koetaan samalla tavalla, koettua arvoa kuvaillaan eri tavoin. Zeithamlin mukaan kuluttajat kokevat ja kuvailevat arvoa eri tavoin. Toisille arvoa tuottaa korkea laatu, kun toisille arvoa on mukavuus. Myös uhratut asiat vaihtelevat, sillä toisille uhrausta on raha, kun toisille se on aikaa ja vaivaa. Jokainen neljästä määritelmästä tarjoaa eri näkökulmia kuluttajan kokeman arvon määrittämiseen ja kuvaavat kuluttajan kokeman arvon merkityksen monimuotoisuutta. Tämä antaa osittaisen selityksen sille, 26 minkä vuoksi arvoa on haastavaa tutkia ja mitata tieteellisesti sekä sen yksiselitteisen määritelmän haastavuuden. Osa tutkijoista ovatkin ehdottaneet, että arvon näkeminen vain laadun ja hinnan välisenä vaihtokauppana on liian yksinkertainen (esim. Bolton & Drew, 1991). Woodruff ja Gardial ovat ehdottaneet, että yksiulotteiset mallit koetun arvon mittaamiseen eivät ole riittävän päteviä (Cronin & muut, 2000). On myös tunnistettu, että yksiulotteiset mallit kertovat kuinka paljon tuotetta tai palvelua arvostetaan, mutta eivät anna tietoa siitä, miten arvoa voitaisiin lisätä. Sánchez- Fernándezin & Iniesta-Bonillon (2007, s. 432) nostavat esiin, että monet tutkimukset ovat hyödyntäneet tavoite-lopputulos-teoriaa kulutuskäyttäytymisen eri osa-alueiden tunnistamiseen. Toinen lähestymistapa näkee asiakkaan kokeman arvon moniulotteisena mallina, joka koostuu useista toisiinsa liittyvistä tekijöistä, ulottuvuuksista ja kategorioista, jotka kuvaavat ilmiötä kokonaisvaltaisemmin ja monipuolisemmin (Sánchez-Fernández & muut, 2009). Asiakkaan kokeman arvon moniulotteinen malli huomioi hinnan, laadun, hyödyt ja uhraukset. Yksi moniulotteisista asiakasarvon malleista on Shethin ja muiden (1991) kuluttamisen arvon teoria (eng. The theory of consuption values), joka tarjoaa keinon erottaa kuluttajien tuote- ja palveluvalinnat. Teoriassa keskitytään kuluttamisen arvoihin ja selitetään, miksi kuluttajat ostavat tai ovat ostamatta tiettyä tuotetta, miksi kuluttajat valitsevat tietyn tuotteen toisen sijaan ja miksi kuluttajat valitsevat tietyn brändin toisen sijaan (Sheth & muut, 1991). Teoriaa voidaan hyödyntää ostamisen lisäksi myös tuotteen käyttämiseen tai sen käyttämättömyyteen. Sheth ja muiden (1991) mukaan kuluttamisen arvon teorian taustalla on kolme ilmeistä periaatetta: 1. Kuluttajan valintaa ohjaa useat kuluttamisen arvot 2. Jokaisella kuluttamisen arvolla voi olla erilainen vaikutus kuluttajan tuote tai palvelun valintaan 3. Jokainen kuluttamisen arvo voi toimia itsenäisesti. 27 Sheth ja muut (1991) esittävät teoriassaan viisi ulottuvuutta, jotka määrittävät kuluttajan mieltymykset ja jotka vaikuttavat kuluttajan valintakäyttäytymiseen. Kulutusarvoteorian arvot voidaan luokitella kuvion 4 mukaisesti toiminnalliseen arvoon, sosiaaliseen arvoon, emotionaaliseen arvoon, tiedolliseen arvoon ja ehdolliseen arvoon. Kuvio 4. Kuluttajan tuote- tai palveluvalintaan vaikuttavat arvot (Sheth & muut, 1991, 160) Sheth ja muiden (1991) mukaan kuluttajan päätöstä ohjaa kaikki nämä kuluttamisen arvot joko yksin tai yhdessä. Heidän mukaansa toiminnallinen arvo liittyy tuotteen tai palvelun fyysiseen suorituskykyyn ja siitä saatuihin hyötyihin. Tuotteen tai palvelun toiminnallisia ominaisuuksia ovat esimerkiksi luotettavuus, kestävyys ja hinta. Toiminnallinen arvo nähdään vaikuttavan erityisesti kuluttajan tuote tai palvelu valintaan. Sosiaalinen arvo liittyy tuotteen tai palvelun käyttäjän sosiaaliseen hyväksyttävyyden tunteeseen, eli siihen, ilmaiseeko tuote tai palvelu kuluttajan omaa sekä ystäviensä haluamaa sosiaalista mielikuvaa. Sosiaaliset arvot vaikuttavat esimerkiksi vaatteiden, asusteiden ja muiden näkyvien tuotteiden valintaan. Emotionaalinen arvo puolestaan liittyy tuotteen tai palvelun kykyyn herättää tunteita käyttäjässä. Nämä tunteet voivat olla positiivia tai negatiivisia, kuten itsevarmuus tai pelko. Tiedollinen arvo liittyy mielenkiintoon ja uutuudenviehätykseen tuotteessa tai palvelussa. Tuotteeseen tai Kuluttajan tekemä tuote- tai palveluvalinta Sosiaalinen arvo Emotionaalinen arvo Ehdollinen arvoTiedollinen arvo Toiminnallinen arvo 28 palveluun liittyvät täysin uudet kokemukset lisäävät tiedollista arvoa. Ehdollinen arvo näyttäytyy tietyssä kulutustilanteessa koettuna hyötynä tuotetta tai palvelua kohtaan. Ehdolliseen arvoon liittyy kuluttajan tietyt valinnat ja ympäristön olosuhteet. Myöhemmin Sweeney ja Soutar (2001) kehittivät Shethin ja muiden (1991) tutkimuksen pohjalta PERVAL -mallin asiakkaan kokeman arvon mittaamiseen, jossa huomioitiin myös muita koetun arvon tekijöitä, kuten hyötyjä ja uhrauksia. Heidän mukaansa arvon ulottuvuudet eivät ole itsenäisiä, sillä koettuun arvoon vaikuttaa myös hedonistiset ja utilitaristiset asennetekijät. He tutkivat kestokulutustavaroiden luomaa arvoa ja tutkimuksen perusteella havaittiin neljä ulottuvuutta: emotionaalinen, sosiaalinen, laatu/suorituskyky ja hinta/rahan arvo. Heidän tutkimustuloksensa perusteella mallista jätettiin pois tiedollinen ja ehdollinen arvo. Myöhemmin Wang ja muut (2004) kehittivät Sweeneyn ja Soutarin (2001) mallia lisäämällä hinnan lisäksi muita uhrauksen elementtejä, joita olivat aika, vaiva ja aktiivisuus. Heidän mukaansa kaikki koetun arvon ulottuvuudet vaikuttivat merkittävästi asiakastyytyväisyyteen, mutta mikään ulottuvuus ei merkittävästi vaikuttanut brändiuskollisuuteen. Sánchez-Fernándezin ja Iniesta-Bonillon (2007, s. 441) väittävät, että sekä yksiulotteinen että moniulotteinen näkökulma asiakkaan kokemasta arvosta antavat arvokkaan panoksen arvotutkimukseen. Vaikka näkökulmat eroavat toisistaan, ne eivät ole toistensa vastakohtia. Ne voidaan nähdä edustavan yksinkertaisen ja monimutkaisemman lähestymistavan asiakkaan kokeman arvon mittaamiseen. Tässä tutkielmassa asiakkaan kokema arvo nähdään moniulotteisena konseptina, joka koostuu Sheth ja muiden (1991) mallin mukaisesti viidestä ulottuvuudesta, joita ovat toiminnallinen arvo, sosiaalinen arvo, emotionaalinen arvo, tiedollinen arvo ja ehdollinen arvo. 29 2.4 Mobiilimaksun arvoa luomat ominaisuudet Mobiilimaksamista on tutkittu suhteellisen paljon hyödyntäen erilaisia teoreettisia malleja etenkin uuden teknologian omaksumisen näkökulmasta. Osassa tutkimuksissa on keskitytty kuitenkin kuluttajien käyttäytymiseen ja arvon syntymiseen mobiilimaksamisessa. Useat tutkimukset ovat saaneet empiiristä näyttöä hyödyntäessään kuluttamisen arvon teoriaa tutkiessaan onlineympäristöä eri konteksteissa. Chakrabortyn ja muiden (2022) tuore tutkimus keskittyi tutkimaan kuluttamisen arvoja osana mobiilimaksamista. He hyödynsivät tutkimuksessaan Sheth ja muiden (1991) kuluttamisen arvon teoriaa sekä lisäsivät teoreettiseen malliinsa alkuperäisen luottamuksen sekä asiakkaan kiintymyksen. Heidän tutkimustuloksensa osoittivat, että sosiaalista arvoa lukuun ottamatta kaikki kuluttamisen arvot, eli toiminnallinen arvo, ehdollinen arvo, tiedollinen arvo ja emotionaalinen arvo vaikuttivat positiivisesti mobiilimaksusovelluksen käyttöaikomukseen. Omigie ja muut (2017) puolestaan tutkivat kuluttamisen arvoja osana mobiilirahoituspalveluiden käyttöä. Heidän tutkimustulokset olivat osittain linjassa Chakrabortyn ja muiden (2022) kanssa ja osoittivat, että toiminnallinen, tiedollinen ja ehdollinen arvo vaikuttivat mobiilirahoituspalveluiden käytön valintaan. Myös Karjaluoto ja muut (2021) hyödynsivät kuluttamisen arvoja tutkimuksessaan, joka keskittyi mobiilipankkipalveluihin. Heidän tutkimustuloksensa perusteella toiminnallinen, tiedollinen ja emotionaalinen arvo vaikuttivat merkittävästi mobiilipankkipalveluiden käyttöaikomukseen. Tarkasteltaessa kuluttajan arvon muodostusta mobiilimaksun kontekstissa laajemmin, Liu ja muut (2019) toteuttivat meta-analyysin kuluttajien mobiilimaksamisen käyttöön vaikuttavista tekijöistä. Heidän tutkimuksessaan nousi esiin, että tutkijoiden keskuudessa vallitsee yksimielisyys siitä, että koetulla hyödyllisyydellä, riskillä, sosiaalisella vaikutuksella, luottamuksella ja helppokäyttöisyydellä on merkittävä vaikutus kuluttajien aikomukseen käyttää mobiilimaksua. He tekivät myös havainnon, että kuluttajan asuinpaikalla on myös merkitystä mobiilimaksun käyttöä kohtaan, ja se voi mahdollisesti vähentää mobiilimaksun käyttöä. Hsiao (2021) puolestaan nosti esiin, 30 että aiempien tutkimusten mukaan riskit, turvallisuus, yksityisyyden suoja ja teknisyys ovat tekijöitä, jotka negatiivisesti vaikuttavat mobiilimaksun käyttöön. Hänen tutkimuksensa keskittyi selvittämään eroja mobiilimaksun käyttäjien ja ei käyttäjien välillä suhteessa mobiilimaksun käyttäjien koettuun arvoon osana tyytyväisyyttä ja ei käyttäjien käyttöaikomukseen. Tutkimusmallissa huomioitiin hyödyllisyyden arvo, teknillisyys ja koetut riskit. Tutkimustulokset osoittavat, että molemmat käyttäjäryhmät arvostavat hyödyllisyyden arvoa osana mobiilimaksun käyttöä. Tarkasteltaessa sukupuolten välisiä eroja, naiskäyttäjät välittivät enemmän koetuista riskeistä, kun mies käyttäjien keskuudessa korostui enemmän teknisyyden ominaisuudet. Liébana-Cabanillas ja muut (2021) tutkivat tuoreessa tutkimuksessaan mobiilimaksun käyttöaikomukseen Espanjassa keskittyen NFC-teknologian näkökulmaan. Tuloksien perusteella käyttökokemuksella ja subjektiivisilla normeilla oli suurin positiivinen vaikutus mobiilimaksun käyttöä kohtaan. Myös helppokäyttöisyys, suorituskyvyn laatu, koettu riski, brändiuskollisuus ja luottamus vaikuttivat mobiilimaksun käyttöaikomukseen, kun hedonistisella motivaatiolla ei ollut merkittävää vaikutusta. Lin ja muut (2020) puolestaan tutkivat kuluttajien käyttäytymismotivaatioita mobiilimaksun käyttöä kohtaan hyödyntäen kustannus-hyöty-teoriaa (Cost benefit theory). Tuloksien perusteella koettu arvo, sosiaaliset normit ja sosiaalinen minäkuva määrittivät merkittävimmin mobiilimaksun käyttöaikomusta. Koettua arvoa määrittivät havaitut edut ja kustannukset, joista etuina tunnistettiin suhteellinen etu ja palvelun soveltuvuus ja kustannuksina turvallisuusriskit ja maksut. Sosiaalisella minäkuvalla oli positiivinen vaikutus koettuun arvoon, sillä mobiilimaksupalvelun täyttäessä kuluttajan vaatimukset sosiaaliseen minäkuvaan liittyen vaikutti merkittävästi siihen, kuinka arvokkaaksi käyttäjä koki mobiilimaksun käytön. Aiempien tutkimusten perusteella voidaan todeta, että mobiilimaksun käyttöön positiivisesti vaikuttaa etenkin käyttökokemukseen ja luotettavuuteen liittyvät tekijät. Käyttökokemukseen liittyy niin toiminnallinen arvo kuin kuluttajan kokema hyödyllisyys, helppokäyttöisyys, ja suorituskyvyn laatu. Tiedollinen ja ehdollinen arvo vaikuttavat 31 myös tutkitusti mobiilimaksun käyttöaikomukseen myönteisesti. Negatiivisina tekijöinä on tunnistettu muun muassa riskeihin, turvallisuuteen ja yksityisen suojaan liittyvät tekijät, kuin myös tekniset ominaisuudet, jolloin mobiilimaksun käyttöä ei ole koettu riittävän helpoksi. 2.5 Teoreettisen viitekehyksen yhteenveto ja tutkimusmalli Tämän tutkielman tutkimusmalli rakennetaan teoreettisen viitekehyksen pohjalta. Tutkimusmalli ja tutkielman hypoteesit on muodostettu Chakraborty ja muiden (2022) tutkimusta mukaillen. Tutkimusmallissa tarkastellaan, kuinka kuluttamisen arvot vaikuttavat mobiilimaksun käyttöön. Teorian pohjalta oletetaan, että kaikki kuluttamisen arvot vaikuttavat positiivisesti mobiilimaksun käyttöön. Kuvio 5 esittää tutkimusmallin yhteenvedon, jonka jälkeen tarkastellaan muodostettuja hypoteeseja tarkemmin. Kuvio 5. Teoreettinen viitekehys (mukaillen Chakraborty ja muut, 2022). 32 Jonkin tehtävän suorittaminen tehokkaasti ja helposti auttaa luomaan kuluttajalle toiminnallista arvoa (Sheth & muut, 1991, s. 160). Kuluttajakäyttäytymisen kirjallisuudessa toiminnallisen arvon käsite rinnastetaan yleisesti helppokäyttöisyyteen tai mukavuuteen, ja sitä on testattu useissa eri yhteyksissä (esim. Berraies & muut 2017). Teknologian hyväksyttävyysmalli (TAM-malli) (Venkatesh & Davis, 2000) ja kuluttamisen arvon teoria (Sheth & muut, 1991) ovat vahvistaneet toiminnallisen arvon vaikuttavan kuluttajien valintoihin, erityisesti teknologia-alan tuotteisiin ja palveluihin liittyen. Mobiilimaksaminen tarjoaa uudenlaista arvoa maksutapahtuman suorittamiseen ja vaikuttaa mobiilimaksun käyttöaikomukseen. Ensimmäinen hypoteesi: H1: Toiminnallinen arvo vaikuttaa positiivisesti mobiilimaksun käyttöaikomukseen. Sosiaalinen arvo nähdään hyötynä, kun kuluttaja tuntee kuuluvansa tiettyyn yhteiskuntaryhmään käyttäessään tuotetta tai palvelua (Sheth & muut, 1991, s. 161). Adams ja muut (2017) toteavat sosiaalisen arvon vaikuttavan positiivisesti teknologian omaksumiseen. Kuluttajien aikomus ottaa käyttöön mobiilimaksusovellus voidaan rinnastaa teknologian omaksumiseen, koska palvelua käytetään teknologialaitteiden avulla (Chakraborty & muut, 2022). Toinen hypoteesi: H2: Sosiaalinen arvo vaikuttaa positiivisesti mobiilimaksun käyttöaikomukseen. Emotionaalinen arvo on koettu hyötyä, kun tuote tai palvelu onnistuu herättämään tunteita tai vaikuttamaan kuluttajan olotilaan (Sheth & muut, 1991, s. 161). Tämä kuluttajan kokema arvo vaikuttaa ostopäätökseen, joka voi myös olla impulsiivinen (Yang & muut, 2021, s. 1). Tunteellinen arvo herättää positiivisia tunteita tuoden iloa ja nautintoa verkkopankin käyttäjille (Berraies & muut 2017, s. 1032). Mahdollisuus suorittaa maksutapahtuma nopeasti ja helposti mobiililaitteen voi tehdä maksutapahtumasta tunteita herättävän ja tyydyttävän kuluttajalle. Kolmas hypoteesi: H3: Emotionaalinen arvo vaikuttaa positiivisesti mobiilimaksun käyttöaikomukseen. 33 Tuotteen tai palvelun kyky tyydyttää kuluttajan tiedollisia tarpeita synnyttää tiedollista arvoa (Sheth & muut, 1991, s. 162). Mobiilimaksamisen yhteydessä tiedollinen arvo näkyy kuluttajan haluna hankkia ainutlaatuisia kokemuksia ja täyttää kuluttajan tiedolliset tarpeet (Chakraborty & muut, 2022, s. 4). Karjaluoto ja muut (2021) toteavat, että tiedollinen arvo vaikuttaa kuluttajan mielenkiintoon palvelun käyttöä kohtaan, tai edesauttaa kieltäytymistä sen käytöstä. Neljäs hypoteesi: H4: Tiedollinen arvo vaikuttaa positiivisesti mobiilimaksun käyttöaikomukseen. Ehdollinen arvo kuvaa tietyssä tilanteessa, ajassa tai olosuhteessa syntyvää hyötyä tuotetta tai palvelua kohtaan (Sheth & muut, 1991, s. 162). Monet olosuhteet voivat vaikuttaa kuluttajan päätökseen ottaa käyttöön mobiilimaksupalvelu. Omigie ja muut (2017) toteavat, että jokin ennakoimattomat tapahtumat ja odottamattomat tilanteet voivat edistää mobiilimaksun käyttöönottoa, kun tietyt olosuhteet voivat saada kuluttajan luopumaan mobiilimaksun käytöstä. Viides hypoteesi: H5: Ehdollinen arvo vaikuttaa positiivisesti mobiilimaksun käyttöaikomukseen. 34 3 Metodologia Tässä luvussa tarkastellaan tutkielman metodologisia valintoja. Ensimmäisenä tarkastellaan tutkielman lähestymistapaa, josta siirrytään aineiston keruuseen ja otantaan. Tämän jälkeen esitellään kyselylomakkeen muodostus, aineiston analysointimenetelmät ja aineisto. Viimeisenä syvennytään tutkielman luotettavuuden tarkasteluun. 3.1 Lähestymistapa Mobiilimaksun käyttöön liittyvien arvojen tunnistamiseksi valittiin kvantitatiivinen tutkimusote. Tätä valintaa puolsi tutkimuksen tarkoitus ja teorialähtöinen tutkimusprosessi, jossa korostuu olemassa olevan teorian soveltaminen tutkittavan ilmiön selittämiseksi. Lisäksi niin mobiilimaksun kuin myös asiakkaan kokeman arvon ulottuvuuksia on aikaisemmassa kirjallisuudessa usein tutkittu kvantitatiivisin menetelmin (esim. Chakraborty & muut, 2022; Sheth ym. 1991; Sweeney & Soutar 2001). Tutkielman lähestymistapa on deskriptiivisanalyyttinen, jolloin analyysissä korostuu aineiston kuvaileminen, erittely ja saatujen tulosten vertailu. Päättely on deduktiivista eli teorialähtöistä. Deduktiivinen päättely näkyy siinä, että tutkimuksen taustalla on aikaisempaan tutkimukseen perustuvaa teoriaa, jolloin tutkimuksen ilmiöstä tiedetään entuudestaan. Deduktiiviseen päättelyyn liittyy myös oletusten muodostaminen ja hypoteesien testaus. Tutkielman tarkoituksena on muodostaa oletuksia kuluttajien kokemusta arvosta mobiilimaksamisesta, kuin myös testata aiempien tutkimusten perusteella tuotettuja hypoteeseja ja tarkastaa pitääkö hypoteesit paikkaansa. Tutkielman tieteenfilosofinen näkökulma mukailee postpositivismia. Postpositivismisen näkökulman mukaan täydellistä totuutta ei ole olemassa, vaikka ilmiöitä tutkittaisiin tieteellisiä menetelmiä hyödyntäen. Forsellin (2015) mukaan postpositivistinen näkökulma näkee tiedon olevan riippuvainen yksilön kokemusmaailmasta ja on täten 35 aina suhteellista, arvailua ja olettamista. Postpositivistisessa näkökulmassa tieto ei ole muuttumatonta, vaan se nähdään kehittyvän ajan mittaan. Postpositivistinen näkökulma soveltuu tämän tutkielmani tieteenfilosofiseksi näkökulmaksi muun muassa sen vuoksi, että yksilöiden kokemukset, havainnot ja ajattelu nähdään oleellisina ja pätevinä tapoina arvioida todellisuutta, mutta postpositivistisessa näkökulmassa korostuu yksilön omakohtainen kokemus, jolloin tieto nähdään aina olevan riippuvainen tutkittavasta henkilöstä. Tämän vuoksi kaikkien jakamaa yhteistä totuutta ei ole olemassa. Postpositivistisen näkökulman mukaan laadukkaalla tutkimuksella on kuitenkin mahdollista parantaa ymmärrystä tutkittavasta ilmiöstä. Postpositivistinen näkökulma ymmärtää kuluttajien kokeman arvon mobiilimaksamisen kontekstissa, jolloin yksilöiden omakohtaiset kokemukset korostuvat ja yhtenäistä täydellistä totuutta ei ole mahdollista tunnistaa. 3.2 Aineiston keruu ja otanta Tämän tutkielman vastaajat tavoitettiin tutkijan sosiaalisen median kanavia hyödyntäen. Julkaisut jaettiin LinkedInissä, Facebookissa ja Instagramissa, tarkoituksena tavoittaa mahdollisimman monipuolinen joukko kuluttajia, joilla on erilaisia käsityksiä mobiilimaksamisesta. Julkaisu piti sisällään saatetekstin sekä linkin kyselyyn. Kysely oli avoinna viikon 20.2.-27.2.2023 välisenä aikana ja se keräsi 229 vastausta. Eri kanavien kautta raportointityönkalujen avulla saatujen tietojen mukaan julkaisut tavoittivat yhteensä 4271 henkilöä ja julkaisua jaettiin yhteensä 16 kertaa. Kyselyn vastausprosentti oli täten 5,3 %. Aineisto kerättiin valmiiksi strukturoidulla internet-kyselylomakkeella. Strukturoiduissa kysymyksissä on valmiit vastausvaihtoehdot esitettyihin kysymyksiin (Heikkilän, 2014). Strukturoitujen kysymysten etuna voidaan tunnistaa nopea vastaaminen ja tulosten tilastollisen käsittelyn helppous. Heikkilä (2014) korostaa, että internetkyselyn edellytyksenä on edustavan otoksen saaminen. Otannan tulisi olla satunnaista, joka tarkoittaa sitä, että otokseen tulevat henkilöt määräytyvät sattumanvaraisesti ja 36 edustavat mahdollisimman hyvin perusjoukkoa. Perusjoukko käsittää sen kohdejoukon, josta tietoa halutaan. Tämän tutkielman perusjoukkona nähdään suomalaiset mobiilimaksun käyttäjät. Otostekniikat voidaan luokitella todennäköisyysotantaan ja ei-todennäköisyysotantaan (Heikkilä, 2014). Koska tutkielman aineisto kerätään sosiaalisen median julkaisujen avulla, tutkielmassa ei ole mahdollista hyödyntää todennäköisyysotantamenetelmiä. Otanta on täten ei-todennäköisyysotantaa, mutta siinä on kuitenkin viitteitä yksinkertaisesti satunnaisotannasta, jolloin jokaisella yksilöllä on yhtä suuri todennäköisyys tulla valituksi otokseen. Koska kyselyä on jaettu tutkijan sosiaalisen median kanavissa, voidaan ajatella, että tutkijan verkoston jäsenillä on jokaisella yhtä suuri todennäköisyys nähdä julkaisu ja ottaa siihen osaa. 3.3 Kyselylomake Tutkimuksen kyselylomake koostuu kysymyksistä, jotka liittyvät vastaajien demografisiin taustatekijöihin, kuluttajan kokeman arvon ulottuvuuksiin mobiilimaksun kontekstissa, kuluttajan teknologiavalmiuteen ja mobiilimaksun käyttötilanteisiin, sovelluksiin ja koettuun turvallisuuteen. Demografisina taustatekijöinä tarkastellaan ikää, sukupuolta, elämäntilannetta, koulutustasoa ja kotitalouden kokoa. Kuluttajan kokeman arvon ulottuvuuteen liittyvät kysymykset on muodostettu Chakraborty ja muiden (2022) kehittämän mittariston perusteella soveltuvin osin. Heidän tutkimuksensa keskittyi selvittämään, mitkä kuluttamisen arvot vaikuttavat positiivisesti mobiilimaksusovelluksen käyttöön. Toinen mittari on Parasuramanin ja Colbyn (2015) mittaristo, joka mittaa kuluttajien teknologiaan liittyviä käsityksiä ja teknologiavalmiutta neljän ulottuvuuden avulla. He uudistivat Parasuramanin (2000) kehittämän alkuperäisen teknologiavalmiusindeksin mittarin vastaamaan nykypäivää. Tätä tutkielmaa varten molempien mittaristojen väittämät on suomennettu ja mukautettu tutkimuksen kontekstiin sopivaksi. Luotettavuuden parantamiseksi 37 suomentamisen jälkeen väittämät käännettiin uudelleen englanninkielelle, jotta suomennoksen laatua pystyttiin tarkastelemaan paremmin. Tämän myötä suomennoksiin tehtiin parannuksia, jotta ne vastasivat paremmin alkuperäisiä väittämiä. Tämän jälkeen kyselylomaketta testattiin viidellä henkilöllä, jonka perusteella kyselylomakkeeseen tehtiin pieniä muutoksia ja parannuksia, jotta vastaaminen ja kysymysten ymmärtäminen olisi mahdollisimman selkeää ja helppoa. Edellisten kysymysten lisäksi kyselylomake piti sisällään 4 kysymystä, jotka liittyivät mobiilimaksun käyttötilanteisiin, maksusovelluksiin ja koettuun turvallisuuteen. Näiden kysymysten avulla saatiin arvokasta tietoa mobiilimaksun käytöstä laajemmin. Kyselylomake luotiin Webropol-ohjelman kautta tehdyllä sähköisellä kyselylomakkeella (liite 1). Kyselylomake koostui kokonaisuudessaan 50 kysymyksestä, joista 5 kysymystä liittyi vastaajan demografisiin tekijöihin, 1 kysymys ja 25 väittämää kuluttajan kokeman arvon ulottuvuuksiin, 1 kysymys ja 16 väittämää teknologiavalmiuteen ja 4 kysymystä mobiilimaksun käyttötilanteisiin, sovelluksiin ja koettuun turvallisuuteen. Taulukossa 1 on esitetty kyselytutkimuksen mittaristot, väittämät ja niiden alkuperäiset lähteet. Kyselylomakkeen väittämät koostuivat 5-portaisista Likertin-asteikollisista kysymyksistä, jossa 1=täysin eri mieltä ja 5=täysin samaa mieltä. Taulukko 1. Tutkimuksen mittaristot, väittämät ja niiden alkuperäiset lähteet. Teoria Ulottuvuus Väittämät Lähde Kuluttamisen arvon teoria Toiminnallinen arvo Toim1. Koen, että mobiilimaksamisen käyttö vaatii vähemmän vaivaa kuin muut maksutavat Sheth ja muut (1991) Toim2. Koen, että mobiilimaksaminen on luotettava maksutapa Toim3. Koen, että mobiilimaksaminen on nopeampaa kuin muut maksutavat Toim4. Koen, että mobiilimaksamisen voi oppia nopeasti Toim5. Koen, että mobiilimaksaminen on hyvä maksutapa 38 Sosiaalinen arvo Sos1. Koen, että mobiilimaksun käyttö auttaa parantamaan sosiaalista imagoani Sheth ja muut (1991); Sweeney & Soutar (2001) Sos2. Henkilöt, jotka ovat tärkeitä minulle, käyttävät mobiilimaksua Sos3. Ajattelen, että koulutetut henkilöt käyttävät mobiilimaksamista Sos4. Koen, että mobiilimaksamisen käyttö auttaa tuntemaan itseni hyväksytyksi Emotionaalinen arvo Emot1. Tunnen itseni rentoutuneeksi, kun käytän mobiilimaksua Sheth ja muut (1991) Emot2. Nautin mobiilimaksun käytöstä Emot3. Mobiilimaksun käyttö tuottaa minulle hyvän mielen Emot4. Mobiilimaksun käyttö on mielenkiintoista Tiedollinen arvo Tied1. Mobiilimaksaminen kiehtoo minua Sheth ja muut (1991) Tied2. Mobiilimaksua käyttävät ihmiset ovat mielestäni mielenkiintoisia Tied3. Olen kiinnostunut etsimään uutta tietoa mobiilimaksamisesta Tied4. Mobiilimaksaminen auttaa lisäämään tietotaitoani maksamiseen Ehdollinen arvo Ehd1. Uskon käyttäväni mobiilimaksua, kun minun täytyy suorittaa maksutapahtuma nopeasti Omigie ja muut (2017); Sheth ja muut (1991) Ehd2. Uskon käyttäväni mobiilimaksamista, kun en halua jonottaa maksamisen vuoksi Ehd3. Uskon käyttäväni mobiilimaksamista silloin kun ei ole mahdollisuutta maksaa käteisellä Ehd4. Uskon käyttäväni mobiilimaksamista, kun haluan maksatapahtuman olevan turvallinen Mobiilimaksun käyttöaikomus Mobkäyt1. Minulla on mobiilimaksaminen käytössä aktiivisena maksutapana Kim ja muut (2009) Mobkäyt2. Käytän mobiilimaksua maksutapana aina kun palveluntarjoaja sitä tarjoaa Mobkäyt3. Tulen käyttämään mobiilimaksua maksutapana seuraavan puolen vuoden aikana Mobkäyt4. Tulen käyttämään mobiilimaksua maksutapana seuraavan viiden vuoden aikana Teknologiavalmius- indeksi 2.0 Optimistisuus Optim1. Teknologiaratkaisut parantavat elämänlaatuani 39 Optim2. Teknologiset ratkaisut antavat minulle enemmän vapautta Parasuraman ja Colby (2015) Optim3. Teknologiset ratkaisut auttavat ihmisiä hallitsemaan arkeaan Optim4. Teknologiset ratkaisut auttavat minua olemaan tehokkaampi arjessa Innovatiivisuus Innov1. Muut ihmiset kysyvät minulta neuvoja uusista teknologioista Innov2. Ystäväpiirissäni olen yleensä ensimmäisten joukossa hankkimassa uutta teknologiaa Innov3. Pystyn käyttämään uusia teknologisia tuotteita ja palveluita ilman muiden apua Innov4. Pysyn ajan tasalla uusista teknologisista kehityksistä Epämukavuus Epämuk1. Kun pyydän asiantuntijalta tukea teknisen tuotteen käyttöön liittyen, koen usein, että tietämättömyyttäni käytetään hyväksi Epämuk2. Teknisen tuen asiakaspalvelut eivät ole riittävän hyödyllisiä, sillä niiden asiantuntijat eivät selitä asioita riittävän selkeästi ja ymmärrettävästi Epämuk3. Joskus ajattelen, että teknologiatuotteita ei ole suunniteltu tavallisten ihmisten käyttöön Epämuk4. Teknologiatuotteisiin liittyvät käyttöohjeet ovat vaikeasti ymmärrettäviä Epävarmuus Epävarm1. Ihmiset ovat liian riippuvaisia teknologiatuotteista Epävarm2. Liiallinen teknologian käyttö häiritsee ihmisiä niin, että se on haitallista Epävarm3. Teknologiaratkaisut heikentävät ihmissuhteiden laatua vähentämällä henkilökohtaista vuorovaikutusta Epävarm4. En tunne oloani varmaksi asioidessani paikassa, johon pääsee vain verkon/internetin kautta 40 3.4 Analyysimenetelmät Tässä alaluvussa esitellään tämän tutkielman aineiston analyysimenetelmät. Tutkimuksen pääasialliset analyysimenetelmät ovat faktorianalyysi, klusterianalyysi sekä regressioanalyysi. Ensimmäisenä aineistolle toteutetaan faktorianalyysi, jonka avulla aineisto tiivistetään ja selvitetään faktoreiden luotettavuus. Faktorianalyysin jälkeen toteutetaan klusterianalyysi, jonka avulla ryhmitellään vastaajia vastausten perusteella ja muodostetaan toisistaan mahdollisimman paljon eroavia klustereita eli ryhmiä. Klustereiden avulla tunnistetaan ryhmiä, jotka arvostavat eri asioita käyttäessään mobiilimaksamista. Osana faktorianalyysiä hyödynnetään myös ristiintaulukointia, jonka avulla selvitetään, ovatko ryhmien väliset erot tilastollisesti merkitseviä. Viimeisenä käytettävä analyysimenetelmä on regressioanalyysi, jonka avulla tutkimuksen asetetut hypoteesit testataan. Seuraavissa alaluvuissa käytetyt analyysimenetelmät esitellään tarkemmin. 3.4.1 Faktorianalyysi Ensimmäisenä käytettävä analysointimenetelmä on faktorianalyysi. Faktorianalyysin tekeminen osana kvantitatiivista tutkimusta on tärkeää, sillä sen avulla tutkitaan ja vahvistetaan aineiston laatua. Faktorianalyysin avulla tarkastellaan mitattavien käsitteiden luotettavuutta ja sitä, kuinka kyselyyn vastanneet henkilöt ovat ymmärtäneet heille esitetyt kysymykset. Faktorianalyysin tarkoituksena on tiivistää aineistoa ja pyrkiä löytämään aineistosta yhdenmukaisia ulottuvuuksia, jotka korreloivat keskenään (Jannssens & muut 2008). Faktorianalyysissä muuttujien tulisi olla intervalli- tai suhdeasteikollisia muuttujia, ja ne tulisi mitata esimerkiksi 5-, 7-, tai 9-portaisella Likert-asteikolla (Jannssens & muut 2008, s. 246–247). Muuttujien määrän sekä aineiston koon suhteen tieteellisestä kirjallisuudesta löytyy erilaisia tulkintoja. Janssensin ja muiden (2008, s. 247) mukaan muuttujien lukumäärän tulisi olla kymmenkertainen verrattuna aineiston kokoon. 41 Heidän mukaansa tämä on kuitenkin sovellettavissa, mutta otoskoon tulisi olla kuitenkin ehdottomasti yli 100. Tämän tutkimuksen mitta-asteikko on 5-portainen Liker-asteikko ja kyselylomake sisälsi faktorianalyysissä käytettäviä muuttujia 41 kappaletta ja otoskoko oli 229. Aineiston koon suhteen ei aivan päästy Janssensin ja muiden (2008) suosittelemaan muuttujien kymmenkertaiseen lukumäärään, mutta siitä huolimatta aineisto täyttää heidän suositteleman minimivaatimuksen. Faktorianalyysit voidaan jakaa eksploratiiviseen ja konfirmatoriseen faktorianalyysiin. Tässä tutkimuksessa käytetään eksploratiivistä faktorianalyysiä, joka on aineistolähtöinen tutkimusmenetelmä, jossa faktorirakenteita etsitään aineistosta. Tutkimuksessa käytettävä koetun arvon mittari on aiemmissa tutkimuksissa validoitu, jolloin ekspolaratiivisen faktorianalyysin avulla varmistetaan, että muuttujat käyttäytyvät sillä tavoin kuin niiden oletetaan käyttäytyvän. Eksploratiivisen faktorianalyysin avulla testataan mittariston luotettavuus, kun käytössä on ollut validoitu mittari (Yong & Pearce 2013). Faktorianalyysi on tärkeää tehdä jokaiselle aineistolle, sillä se valmistelee aineistoa jatkoanalyyseja varten (Jannssens & muut 2008). Faktorimallin toimivuutta arvioidaan ominaisarvon, faktorilatausten ja kommunaliteetin avulla. Ominaisarvo kertoo, kuinka paljon faktori selittää muuttujien vaihtelusta. Ominaisarvona käytetään Janssensin ja muiden (2008, s. 248) suosittelemaa arvoa 1. Jos faktori saa arvoksi pienemmän kuin 1, se voidaan jättää pois faktorimallista. Mitä suurempi ominaisarvo on, sitä tärkeämpi myös faktori on. Faktorilatausten perusteella selviää, kuinka voimakkaasti muuttujat latautuvat faktoreille. Mitä suurempi latauksen arvo on, sitä enemmän faktori selittää muuttujan vaihtelua (Yong & Pearce, 2013). Muuttujan latauksen suuruudesta on eri näkemyksiä mutta muuttujan latauksen tulisi olla suurempi kuin .50, mikäli otoskoko on suurempi kuin 100 (Janssens & muut, 2008, s. 260). Kommunaliteetti puolestaan kertoo, kuinka paljon yksittäisen muuttujan vaihtelua voidaan kuvata muodostettujen faktoreiden avulla (Tähtinen & muut, 2020, s. 217). Kommunaliteetti voi saada arvoja nollasta yhteen. Yleisesti kommunaliteettiarvon tulee olla suurempi kuin .30 (Janssens & muut, 2008, s. 257). Jos arvo on pienempi, se kertoo, 42 että faktorimalli ei selitä muuttujan arvon vaihtelua riittävän hyvin. Tässä tutkielmassa käytetään ominaisarvona 1, KMO-arvon on oltava >.50, faktorilatausten tulee olla >.50 ja kommunaliteettien arvojen tulee olla >.30. Ne osiot, jotka eivät täytä kyseisiä kriteerejä, jätetään pois faktorimallista ja jatkoanalyyseistä. Jotta faktoreiden tulkinta olisi mahdollisimman mielekästä, faktoreille on suositeltavaa suorittaa rotaatio. Rotaation avulla pyritään siihen, että yksi faktori saa mahdollisimman korkeita, että alhaisia latauksia, jolloin faktoriin kuuluvien muuttujien vaihtelu on mahdollisimman suurta (Tähtinen & muut, 2020, s. 217). Tässä tutkimuksessa hyödynnetään suorakulmaista rotaatiomenetelmää (varimax rotation) faktoriratkaisun tulkinnassa. Mittariston luotettavuutta arvioidaan puolestaan Cronbachin alphan avulla. Janssensin ja muiden (2008, s. 274) mukaan Cronbachin alpha arvon ollessa <.60, luotettavuus on heikko. Jos Cronbachin alphan on .60 ja .80 välillä, luotettavuus on hyvä ja arvon ollessa suurempi kuin .80, mittarin luotettavuus on erinomainen. Tässä tutkielmassa pyritään siihen, että luotettavuus on >.60. Faktorianalyysin syvennytään lisää aineiston analysoinnin yhteydessä luvussa 4.1.1 ja 4.1.2. 3.4.2 Klusterianalyysi Klusterianalyysin tarkoituksena on jakaa aineisto erilaisiin uusiin ryhmiin, joita kutsutaan klustereiksi. Tähtisen ja muiden (2020) mukaan klusterianalyysi on luonteeltaan hyvin kuvaileva ja aineistolähtöinen analyysimenetelmä, jossa aineiston havaintoja ryhmitellään matemaattisin algoritmein. Klusterianalyysissä ei ole olemassa yhtä ainoaa oikeaa ratkaisua, jolloin tutkijan oma rooli korostuu aineiston analysoinnissa. Klusterianalyysin tavoitteena on tunnistaa aineistosta ryhmiä, joiden sisäinen variaatio on mahdollisimman pientä ja ulkoinen variaatio mahdollisimman suurta (Janssens & muut, 2008, s. 317). Tässä tutkielmassa se tarkoittaa sitä, että aineistosta pyritään löytämään mahdollisimman erilaisia mobiilimaksun käyttäjäryhmiä, jotka eroavat toisistaan. Löydetyissä käyttäjäryhmissä kyselyyn vastanneet ovat mahdollisimman 43 samankaltaisia keskenään mutta poikkeavat mahdollisimman paljon toisista käyttäjäryhmistä. Yleisemmin käytettävät klusterianalyysin menetelmät ovat hierarkkinen klusterianalyysi ja K-keskiarvo-klusterianalyysi. Hierarkkinen klusterianalyysi sopii parhaiten pienille aineistoille, joten tässä tutkielmassa hyödynnetään K-keskiarvo-klusterianalyysiä sen soveltuessa paremmin tutkielman kokoiseen aineistoon (n=229). K-keskiarvo- klusterianalyysissä muuttujien on oltava määrällisiä ja standardoitu samalle mitta- asteikolle (Tähtisen & muiden, 2020), ja nämä oletukset toteutuvat tutkielman aineistossa. Klusterianalyysiin syvennetään enemmän analyysin yhteydessä luvussa 4.2. 3.4.3 Regressioanalyysi Hypoteesien avulla testataan perusteltujen väittämien toteutumista perusjoukossa. Heikkilä (2014) toteaa, että tutkija perustaa tehdyt johtopäätökset otokseen ja pyrkii yleistämään otoksen tulokset perusjoukkoon. Jotta tutkija voi tehdä yleistyksiä otoksen perusteella perusjoukosta, on selvitettävä, että sattuman todennäköisyys muuttujien väliseen riippuvuuteen on tilastollisesti merkitsevä. On kuitenkin huomioitava, että täyttä totuutta tuloksen pätevyydestä perusjoukossa ei ole mahdollista saada. Tämän tutkielman hypoteesit testataan regressioanalyysiä hyödyntäen. Koska hypoteeseja on mahdollista testata useita eri tilastollisia testejä hyödyntäen, on testin valinnassa huomioitava, että tarkasteltavat muuttujat täyttävät valitun testin vaatimat edellytykset, jotka liittyvät muun muassa tarkasteltavien muuttujien mitta-asteikkoon, normaalijakautuneisuuteen ja havaintojen keskinäiseen riippuvuuteen (Heikkilä, 2014, s. 183). Regressioanalyysin avulla tarkastellaan useiden selittävien ja yhden selittävän muuttujan välisiä yhteyksiä. Tässä tutkielmassa regressioanalyysin avulla pyritään selvittämään vaikuttaako kuluttajan kokeman arvon ulottuvuudet mobiilimaksun käyttöaikomukseen. Regressioanalyysiin syvennytään enemmän analyysin yhteydessä luvussa 4.3. 44 3.5 Aineisto Tutkielman aineisto on primääriaineisto, sillä se on kerätty tätä tutkielmaa varten. Kysely oli avoinna viikon 20.2.-27.2.2023 välisenä aikana ja se keräsi 229 vastausta. Tutkimusdata analysoitiin IBM SPSS Statistic 26 -tilasto-ohjelmalla. Kyselyn vastaajista enemmistö oli naisia. Naisia oli 75,1 %, miehiä 23,6 % ja loput 1,3 % ilmoittivat sukupuolekseen muu tai en halua vastata. Vastaajamäärä on painottunut naisvastaajiin, joka ei ollut yllättävää, sillä tutkitusti naiset vastaavat enemmän vapaaehtoisiin kyselyihin (Smith, 2009). Vastaajien ilmoittamasta iästä vuosina muodostettiin myöhemmin ikäluokat, jonka perusteella ikäjakauma oli suhteellisen tasainen. Nuorimpaan ikäluokkaan kuuluivat alle 20-vuotiaat, tämän jälkeen ikäluokat muodostettiin kymmenen ikävuoden välein; 20–29-vuotiaat, 30–39-vuotiaat, 40–49- vuotiaat ja 50–59-vuotiaat. Tätä iäkkäämpiä vastaajia oli sen verran vähemmän, joten viimeinen ryhmä piti sisällään yli 60-vuotiaat. Eniten vastaajia oli 30–39-vuotiaiden joukossa (27,1 %) sekä 20–29-vuotiaiden joukossa (24,9 %). Vastaajista 40–49-vuotiaita oli 16,2 %, 50–59-vuotiaita 17,0 % ja yli 60-vuotiaita 12,7 %. Alle 20-vuotiaita oli ainoastaan 2,2 % vastaajista. Elämäntilanteen suhteen suurin osa vastaajista on palkkatöissä (69 %). Opiskelijoita, yrittäjiä ja jotain muuta vastanneita on kaikkia noin 10 %. Jonkin muun vastanneet olivat eläkeläisiä tai töitä tekeviä opiskelijoita, heitä oli yhteensä 10 %. Koulutustaustaltaan suurin edustettu ryhmä oli yliopisto tai korkeakoulututkinnon suorittaneet, joita oli molempia 38 %. Ammattikorkeakoulututkinnon suorittaneita sekä ylioppilas tai ammatillisen koulun suorittaneita oli molempia 28 %. Kyselyn vastaajien kotitaloudessa asui yleisimmin kaksi henkilöä (50,7 %). Yhden, kolmen ja neljän henkilön talouksia oli seuraavaksi eniten 10–20 %. Vastaajista 87,8 % oli käyttänyt mobiilimaksua maksutapanaan. Mobiilimaksua ei ollut käyttänyt 12,2 % vastaajista. Vastaajien demografiset tiedot esitetään taulukossa 2. 45 Taulukko 2. Vastaajien demografiset taustatiedot. Määrä Prosenttiosuus Sukupuoli Nainen 172 75,1 % Mies 54 23,6 % Muu 3 1,3 % Ikä Alle 20-vuotiaat 5 2,2 % 20–29-vuotiaat 57 24,9 % 30–39-vuotiaat 62 27,1 % 40–49-vuotiaat 37 16,2 % 50–59-vuotiaat 39 18,0 % Yli 60-vuotiaat 29 12,7 % Elämäntilanne Opiskelija 22 9,6 % Palkkatöissä 158 69,0 % Yrittäjä 21 9,2 % Työtön 2 0,9 % Kotiäiti/koti-isä 3 1,3 % Jokin muu 23 10,0 % Koulutustaso Peruskoulu tai kansakoulu 5 2,2 % Ylioppilastutkinto tai ammatillinen koulu 65 28,4 % Ammattikorkeakoulututkinto 66 28,8 % Yliopisto- tai korkeakoulututkinto 87 38,0 % Jokin muu 6 2,6 % Talouden koko 1 hlö 45 19,7 % 2 hlö 116 50,7 % 3 hlö 26 11,4 % 4 hlö 31 13,5 % 5 hlö 9 3,9 % Yli 5 hlö 2 0,9 % Onko käyttänyt mobiilimaksua? Kyllä 201 87,8 % Ei 28 12,2 % 3.6 Luotettavuuden arviointi Validiteetti tarkoittaa tutkimuksen pätevyyttä ja systemaattisen virheen puuttumista. Heikkilän (2014, s. 27–28) mukaan validiteetin avulla tarkastellaan, onko tutkimuksessa onnistuttu mittaamaan niitä asioita, mitä oli tarkoitus mitata. Tutkijan on mahdollista 46 vaikuttaa tutkimuksen validiteettiin usein eri tavoin. Tutkijan tulisi asettaa täsmälliset tavoitteet tutkimukselle, määritellä mitattavat käsitteet tarkasti, sekä suunnitella ja toteuttaa tiedonkeruu mahdollisimman huolellisesti. Kuluttajan kokeman arvon ulottuvuuden käsitteet määriteltiin ja niihin vaikuttavat tekijät esitettiin tutkimuksen teoriaosassa. Tutkimuksen validiteettia vahvistaa se, että tutkimuksen empiirisessä vaiheessa näitä käsitteitä mitattiin hyödyntämällä tieteellisestä kirjallisuudesta peräisin olevilla mittareilla, jotka ovat aiemmin testattu ja hyväksytty tieteellisessä yhteisössä. Validilla mittarilla toteutetut mittaukset ovat keskimääräisesti onnistuneita (Heikkilä, 2014, s. 27). Alkuperäisen mittarin englanninkieliset väittämät suomennettiin mahdollisimman tarkasti, jotta ne mittaisivat haluttua käsitettä mahdollisimman hyvin. Tämän jälkeen väittämät käännettiin uudelleen englanninkielelle, jotta suomennoksen laatua pystyttiin tarkastelemaan paremmin. Tämän jälkeen mittaristot testattiin viidellä henkilöllä, jonka tarkoituksena oli varmistaa kysymysten ymmärrettävyys. Kysymyslomakkeen testauksesta saadun palautteen avulla kysymyksiä täsmennettiin ja muokattiin helpommin ymmärrettävämmiksi. Aineiston hankinnan jälkeen faktorianalyysina avulla vahvistettiin, että eri osiot olivat mitanneet haluttuja käsitteitä. Tutkielman validiutta vahvistaa tarkoin määritelty perusjoukko, edustava otos ja mahdollisimman korkea vastausprosentti (Heikkilä, 2017, s. 27). Tutkielman tarkoituksena oli tavoittaa mahdollisimman laajasti erilaisia mobiilimaksua käyttäviä kuluttajia. Kaikkia Suomen mobiilimaksun käyttäjiä ei ollut mahdollista tavoittaa, joten pyrkimyksenä oli kerätä mahdollisimman edustava otos perusjoukosta. Tätä tavoitetta varten hyödynnettiin tutkijan omia sosiaalisen median kanavia, LinkedIniä, Facebookia ja Instagramia, jossa oli mahdollista tavoittaa laajasti erilaisia kuluttajia ja mobiilimaksun käyttäjiä. Tätä valintaa puolsi myös sosiaalisen median mahdollistama nopea ja kustannustehokas aineistonkeruu. Kyselylomakkeeseen oli mahdollista vastata viikon ajan 20.2.-27.2.2023 välisenä aikana. Kyselyn vastaajamäärä on riittävä (n=229) tilastollista päättelyä varten. Tuloksien tarkastelussa on kuitenkin huomioitava, että 47 aineisto kerättiin ainoastaan tutkijan sosiaalisen median kanavissa, jonka seurauksena vastaajajoukko on melko rajoittunut. Kuitenkin tutkielmaan liittyvät julkaisut olivat julkisia, jonka seurauksena ne näkyivät laajemmalle joukolle julkaisuun liittyvien reagointien, kuten tykkäyksien, kommentointien ja jakojen seurauksena. Edellisten lisäksi on myös huomioita, että sosiaalisen median kanavat aineistonkeruupaikkana on voinut rajata pois esimerkiksi iäkkäämpiä vastaajia ja heitä, jotka eivät käytä laisinkaan sosiaalista mediaa. Heikkilän (2014, s. 28) mukaan reliabiliteetti eli luotettavuus kuvaa tulosten tarkkuutta eli sitä, että tutkimustulokset eivät ole sattumanvaraisia. Luotettavan tutkimuksen edellytyksenä on tutkimuksen toistettavuus ja mahdollisuus päästä samanlaisiin tuloksiin myöhempänä ajankohtana. Tutkijan on oltava täsmällinen ja kriittinen koko tutkimusprosessin ajan, sillä virheitä voi ilmetä niin tiedonkeruussa, syöttäessä, käsiteltäessä kuin tuloksien tulkinnassa. Luotettavuuden edellytyksenä nähdään myös se, että otos edustaa tutkittavaa perusjoukkoa. Reliabiliteetin varmistamiseksi tutkimusprosessi on kuvattu mahdollisimman tarkasti, jotta tutkimus on toistettavissa samanlaisena myöhempänä ajankohtana. On kuitenkin huomioitava, että tutkimuksen toistaminen vuosien päästä voi antaa erilaisia vastauksia, sillä tutkimuksen kontekstin, mobiilimaksamisen, ilmiö tulee koko ajan tutummaksi kuluttajille. Tämän myötä eroavat tulokset eivät välttämättä kerro heikosta reliabiliteetista, vaan siitä kuluttajien tietoisuus ja ymmärrys mobiilimaksua kohtaan on muuttunut. Tutkimuksen avulla pyrittiin tavoittamaan mahdollisimman laajasti erilaisia mobiilimaksun käyttäjiä eikä tarkastelemaan vaan tiettyä ja rajattua mobiilimaksun käyttäjäryhmää, jonka avulla haluttiin vahvistaa tutkimuksen reliabiliteettia. Luotettavuuden näkökulmasta sähköinen kysely teki vastaamisesta mahdollisimman nopeaa ja helppoa. Lisäksi kyselyyn vastaaminen oli täysin anonyymiä, jonka voidaan ajatella parantavan tulosten luotettavuutta. Myös mahdollisilta aineiston syöttämiseen liittyviltä virheiltä vältyttiin, sillä aineisto kerättiin sähköisellä valmiiksi strukturoidulla 48 tutkimuslomakkeella ja jokaiseen kyselylomakkeen kysymykseen oli vastattava, jonka myötä puuttuvilta havainnoilta vältyttiin. 49 4 Datan analysointi ja tulokset Datan analysointi ja tulosten esittely muodostuu neljästä osasta. Ensimmäisessä osassa esitellään faktorianalyysin alustavat tulokset kuluttajan kokeman arvon ulottuvuuksille. Tämän jälkeen siirrytään faktorianalyysin lopullisiin tuloksiin, jossa esitellään sekä kuluttajan kokeman arvon ulottuvuuksien että teknologiavalmiuden faktorianalyysin lopulliset tulokset. Toisessa osassa syvennytään mobiilimaksun käyttäjäryhmien tunnistamiseen ja esittelyyn. Viimeisenä testataan tutkielmalle asetetut hypoteesit ja esitellään tulosten yhteenveto. 4.1 Kuluttajan kokema arvo mobiilimaksamisessa ja teknologiavalmius 4.1.1 Faktorianalyysin alustavat tulokset Faktorianalyysi suoritettiin järjestysasteikollisille muuttujille, jotka mittasivat kuluttajan kokeman arvon ulottuvuuksia sekä teknologiaan liittyviä asenteita ja käsityksiä. Kuluttajan kokeman arvon ulottuvuuden muuttujat mittasivat toiminnallista arvoa, sosiaalista arvoa, emotionaalista arvoa, tiedollista arvoa sekä ehdollista arvoa. Muuttujia oli yhteensä 25 kappaletta ja niitä mitattiin 5-portaisella Likert-asteikolla. Teknologiavalmiuteen liittyvät kysymykset mittasivat optimistisuutta, innovatiivisuutta, epämukavuutta ja epävarmuutta. Muuttujia oli yhteensä 16 kappaletta ja niitä mitattiin myös 5-portaisella Likert-asteikolla. Faktorianalyysin avulla aineiston muuttujat tiivistetään faktoreiksi ja arvioidaan mittarin luotettavuutta. Ennen faktorianalyysin tekemistä tarkastellaan alkuperäisten mittaristojen väittämien luotettavuutta Cronbachin Alphan arvojen avulla. Taulukossa 3 on esitetty Cronbachin Alphat alkuperäisille mittaristoille. Cronbachin Alphan tulisi olla >.60, jotta luotettavuus on hyvällä tasolla (Janssens & muut, 2008, s.274). Kaikkien mittaristojen arvot ovat >.70, joten mittaristot ovat tarpeeksi luotettavia ja ne ovat mitanneet haluttua käsitettä 50 riittävän laadukkaasti. Tuloksen perusteella voidaan myös todeta, että mittaristojen suomentamisessa on onnistuttu riittävä hyvin, sillä luotettavuudet ovat hyvällä tasolla. Taulukko 3. Cronbachin Alphat alkuperäisille mittaristoille. Mittaristo Käsite Cronbachin Alpha Osioiden määrä Kuluttajan kokeman arvon ulottuvuudet Toiminnallinen arvo .836 5 Sosiaalinen arvo .737 4 Emotionaalinen arvo 840 4 Tiedollinen arvo .801 4 Ehdollinen arvo .884 4 Mobiilimaksun käyttöaikomus .833 4 Teknologia- valmius Optimismi .922 4 Innovatiivisuus .860 4 Epämukavuus .753 4 Epävarmuus .757 4 Faktorianalyysi aloitettiin selvittämällä, soveltuuko aineisto faktorianalyysiin. Kaiser- Meyer-Olkin (KMO) testi ja Bartlettin testin kertoo, onko korrelaatiomatriisi sovelias faktorianalyysiin. KMO-testin tulos ei saa olla tilastollisesti merkitsevä ja sen tulisi saada arvoksi >0.5 (Field, 2017, s. 801) ja Bartlettin testin tulisi olla tilastollisesti merkitsevä (Field, 2017, s. 799). Kuluttajan kokeman arvon ulottuvuutta mittaavien muuttujien kohdalla KMO-arvo oli ,905 ja Bartlettin testi oli tilastollisesti erittäin merkitsevä (p=.000). Teknologiaan liittyvien muuttujien kohdalla KMO-arvo oli ,852 ja Bartlettin testi tilastollisesti erittäin merkitsevä (p=.000). Näiden tulosten perusteella voidaan todeta, että arvot ovat riittävän hyvät ja muuttujat soveltuvat hyvin faktorianalyysiin. Ensimmäinen faktorianalyysi suoritettiin kuluttajan kokeman arvon ulottuvuuksia mittaaville osioille. Analyysissä päädyttiin hyödyntämään Principal Axis factorin - metodia, sillä se soveltuu käytettäväksi osana eksploratiivista faktorianalyysiä, kun muuttujat eivät ole normaalijakautuneita. Faktoriratkaisun tulkinnassa hyödynnetään suorakulmaista rotaatiomenetelmää. Faktorianalyysin raja-arvot ovat seuraavat: 51 ominaisarvo 1, faktorilatausten tulee olla >.50 ja kommunaliteettien arvojen tulee olla >.30. Eksploratiivisen faktorianalyysin tulokseksi tuli neljän faktorin malli. Tämä poikkesi alkuperäisen mittariston viidestä kuluttajan kokeman arvon ulottuvuudesta. Faktoriratkaisuun sisällytettiin mukaan ainoastaan ne faktorit, joiden ominaisarvo on suurempi kuin 1. Neljän faktorin malli selittää 57,369 % aineiston kokonaisvaihtelusta. Taulukossa 4 on esitetty faktoreiden selitysosuudet. Taulukko 4. Faktorien selittävyysaste – koetun arvon ulottuvuudet. Faktori Ominaisarvo Kuinka monta % faktori selittää aineiston kokonaisvaihtelusta 1 8,556 38,885 2 2,578 10,313 3 1,438 4,663 4 1,162 3,535 Yhteensä 57,396 Alustavat faktorianalyysin tulokset on esitetty taulukossa 5. Taulukosta löytyy myös väittämät, faktorilataukset, kommunaliteetit, faktorin Cronbachin Alpha sekä jokaisen väittämän keskiarvo ja keskihajonta. Taulukko 5. Alustavat faktorianalyysin tulokset – koetun arvon ulottuvuudet. Väittämä Faktorin lataus Kommu- naliteetti Cron- bachin Alpha Keski- arvo Keski- hajonta F1 Toim1 Koen, että mobiilimaksamisen käyttö vaatii vähemmän vaivaa kuin muut maksutavat .540 .413 .919 4,00 1,212 Toim2 Koen, että mobiilimaksaminen on luotettava maksutapa .680 .560 4,21 1,029 Toim3 Koen, että mobiilimaksaminen on nopeampaa kuin muut maksutavat .726 .631 4,21 1,112 Toim4 Koen, että mobiilimaksamisen voi oppia nopeasti .584 .367 4,54 .835 Toim5 Koen, että mobiilimaksaminen on hyvä maksutapa .766 .656 4,39 1,006 52 Emot2 Nautin mobiilimaksun käytöstä .521 .721 3,34 1,249 Emot3 Mobiilimaksun käyttö tuottaa minulle hyvän mielen .415 .708 3,03 1,186 Ehd1 Uskon käyttäväni mobiilimaksua, kun minun täytyy suorittaa maksutapahtuma nopeasti .816 .770 4,00 1,289 Ehd2 Uskon käyttäväni mobiilimaksamista, kun en halua jonottaa maksamisen vuoksi .695 .612 3,90 1,297 Ehd3 Uskon käyttäväni mobiilimaksamista silloin kun ei ole mahdollisuutta maksaa käteisellä .647 .532 4,14 1,281 Ehd4 Uskon käyttäväni mobiilimaksamista, kun haluan maksatapahtuman olevan turvallinen .702 .642 3,63 1,224 F2 Sos1 Koen, että mobiilimaksun käyttö auttaa parantamaan sosiaalista imagoani .344 .458 .844 2,31 1,160 Emot4 Mobiilimaksun käyttö on mielenkiintoista .672 .644 3,00 1,207 Tied1 Mobiilimaksaminen kiehtoo minua .680 .755 2,62 1,238 Tied2 Mobiilimaksua käyttävät ihmiset ovat mielestäni mielenkiintoisia .527 .675 3,00 1,207 Tied3 Olen kiinnostunut etsimään uutta tietoa mobiilimaksamisesta .609 .431 2,36 1,141 Tied4 Mobiilimaksaminen auttaa lisäämään tietotaitoani maksamiseen .640 .489 2,71 1,187 Ehd3 Uskon käyttäväni mobiilimaksamista silloin kun ei ole mahdollisuutta maksaa käteisellä .306 .532 4,14 1,281 F3 Sos1 Koen, että mobiilimaksun käyttö auttaa parantamaan sosiaalista imagoani .481 .458 .816 2,31 1,160 Sos2 Henkilöt, jotka ovat tärkeitä minulle, käyttävät mobiilimaksua .448 .297 3,10 1,197 Sos3 Ajattelen, että koulutetut henkilöt käyttävät mobiilimaksamista .620 .413 2,64 1,194 Sos4 Koen, että mobiilimaksamisen käyttö auttaa tuntemaan itseni hyväksytyksi .738 .639 1,87 1,025 Emo1 Tunnen itseni rentoutuneeksi, kun käytän mobiilimaksua .417 .638 2,72 1,299 Tied2 Mobiilimaksua käyttävät ihmiset ovat mielestäni mielenkiintoisia .536 .675 F4 Toim1 Koen, että mobiilimaksamisen käyttö vaatii vähemmän vaivaa kuin muut maksutavat .316 .413 .870 4,00 1,212 Emot1 Tunnen itseni rentoutuneeksi, kun käytän mobiilimaksua .606 .638 2,72 1,299 Emot2 Nautin mobiilimaksun käytöstä .614 .721 3,34 1,249 Emot3 Mobiilimaksun käyttö tuottaa minulle hyvän mielen .653 .708 3,03 1,186 Emot4 Mobiilimaksun käyttö on mielenkiintoista .353 .644 3,00 1,207 Tied1 Mobiilimaksaminen kiehtoo minua .459 .755 2,62 1,238 53 Tied2 Mobiilimaksua käyttävät ihmiset ovat mielestäni mielenkiintoisia .319 .675 2,18 1,052 Alustavista faktorianalyysin tuloksista nähdään, että osa muuttujista latautui useammalle faktorille ja ristiinlatauksia syntyi, eli faktorianalyysi ei tue täydellisesti alkuperäistä mittaristoa. Tämä oli odotettavissa, sillä arvojen väittämät muistuttavat jokseenkin toisiaan, jonka vuoksi ne myös korreloivat keskenään. Kuitenkin lähes kaikki väittämät latautuivat vahvimmin omille faktoreilleen. Taulukosta nähdään, että kaikkien faktoreiden Cronbachin Alpha -arvot ylittävät tavoitellun arvon >.60. Tämä kertoo sen, että osiot ovat ristiinlatauksista huolimatta mitanneet mitattua käsitettä riittävän luotettavasti. Ensimmäinen faktori yhdisti kaikki toiminnallisen arvon ja ehdollisen arvon muuttujat. Vaikka alkuperäisessä mittaristossa kyseiset arvot ovat erillisenä, niiden yhdistyminen samalle faktorille ei ollut kuitenkaan suuri yllätys, sillä väittämät muistuttavat toisiaan ja ovat hyvin samankaltaisia. Latausten suuruudet ovat kuitenkin hyvällä tasolla ja koska taustalla on vahva teoria, jonka perusteella arvot ovat erillisinä, päädyttiin faktori 1 jakamaan kahteen, jolloin toiminnallinen arvo ja ehdollinen arvo pidetään erillään toisistaan. Toinen faktori pitää sisällään kaikki tiedollisen arvon muuttujat, heikosti ristiinlatautuneet Sos1 ja Ehd3 muuttujat sekä vahvasti latautuneen Emot4 muuttujan. Emot4 muuttujan lataus on merkittävän suuri (.672). Tämä johtunee siitä, että sen väittämä ’’Mobiilimaksun käyttö on mielenkiintoista’’ on hyvin samantyylinen kuin muut tiedolliseen arvoon liittyvät väittämät. Väittämä ei oikeastaan mittaa tunnereaktiota niin vahvasti kuin muut emotionaalisen arvon väittämät. Vahvan latauksen ja samantyylisen kysymyksen perusteella Emot4 muuttuja päädyttiin sisällyttämään faktoriin 2. Toiselle faktorille heikosti latautuneet Sos1 (.344) ja Ehd3 (.306) päädyttiin sisällyttämään omiin faktoreihinsa, jossa latausten suuruudet ovat paremmat. 54 Kolmas faktori pitää sisällään kaikki sosiaalisen arvon muuttujat sekä muuttujat Emot1 ja Tied2. Muuttuja Tied2 latautuu tasaisesti faktorille 2 (.527) ja 3 (.536). Ristiinlataus faktorin 2 eli tiedollisen arvon kanssa johtunee siitä, että väittämä ’’Mobiilimaksua käyttävät ihmiset ovat mielestäni mielenkiintoisia’’ pyytää vastaajaa reflektoimaan väittämää muihin ihmisiin, jonka vuoksi väittämä korreloi myös sosiaalisen arvon muuttujien kanssa. Väittämä latautuu myös faktorille 4 eli emotionaaliselle arvolle, sillä väittämä pitää sisällään sanan mielenkiintoinen, joka viestii tunnereaktiota. Tied2 muuttujan lataus (.527) on kuitenkin suurimmallaan omalla faktorillaan ja teorian pohjalta muuttuja kuuluu tiedolliseen arvoon, jonka vuoksi kyseinen muuttuja pidetään kolmannessa faktorissa. Sos1 ja Sos2 muuttujan latauksen arvot ovat <.50 (Sos1=,481; Sos2=.448) mutta pohdinnan seurauksena muuttujat päädyttiin pitämään mukana faktoriratkaisussa, sillä latauksen arvot ovat kuitenkin lähellä haluttua raja-arvoa ja faktorin luotettavuus olisi heikentynyt, jos kyseiset muuttujat olisi jätetty pois faktorista. Neljäs faktori pitää sisällään emotionaalisen arvon väittämät. Kuten aikaisemmin todettiin, Emot4 on latautunut heikosti (.353) omalle faktorilleen, jonka vuoksi kyseinen muuttuja päädyttiin sisällyttämään tiedollisen arvoon eli faktorille 2. Kyseinen väittämä on mitannut paremmin tiedollista arvoa kuin emotionaalista arvoa. Neljännelle faktorille heikosti latautuneet Toim1 (,316), Tied1 (,459) ja Tied2 (3,19) sisällytetään omiin faktoreihinsa, sillä muuttujien lataukset ovat par