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研究生:林珊伃
研究生(外文):LIN, SHAN-YU
論文名稱:科技接受模式(TAM)對消費者使用外食訂餐APP之 行為意圖研究
論文名稱(外文):Use the TAM to research the behavior about users using food-delivery-APP
指導教授:劉信賢劉信賢引用關係
指導教授(外文):LIU, HSIN-HSIEN
口試委員:吳毓麒周軒逸
口試委員(外文):WU,YU-CHICHOU,HSUAN-YI
口試日期:2020-06-11
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄大學
系所名稱:亞太工商管理學系碩士班
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:57
中文關鍵詞:科技接受模式推薦系統網路訂餐
外文關鍵詞:TAMRecommender SystemsCatering services
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隨著國人的生活型態、消費飲食方式改變,國人的外食比率人口逐年增加,而飲食消費的方式也不再只侷限於實體店面。伴隨著網路的盛行、4G行動通訊的便利與流通,虛擬通路的消費型態逐年上升,飲食消費習慣也因網路的快速發展而有了不一樣的變革,而透過訂餐網站或APP平台訂餐的購買行為也逐漸增加,其中又以Foodpanda、Uber Eats、Deliveroo、有無快送、街口外送等外食訂餐APP平台在臺蓬勃發展。
過去科技接受模式(Technology Acceptance Model, TAM, Davis, 1989)的研究證實外部變數會正向影響知覺有用性及知覺易用性,而知覺有用性及知覺易用性亦會正向影響消費者的使用態度及其意願。本研究以科技接受模式為研究架構,將商品資訊準確性、商品種類多樣性、系統服務介面列為外部影響變數,透過文獻整理設計問卷,來驗證外部變數如何影響消費者使用外食訂餐APP平台。
本研究採用問卷調查法方式執行研究,,採便利抽樣回收352份問卷,剔除無效問卷後彙整250份有效問卷,除驗證過去學者的主張外,更證實外部變數的商品種類多樣性及系統服務介面會正向影響知覺易用性及知覺有用及知覺有用性;系統服務介面會正向影響知覺易用性;知覺易用性會正向影響知覺有用性;知覺易用性及知覺有用性同時正向影響消費者的使用態度;使用態度進而正向影響消費者的使用意願。本研究並藉由有效問卷加以分析國內二大平台業者發現,Foodpanda外食訂餐APP平台及Uber Eats外食訂餐APP平台的使用者分析出的結果證實外部變數中的商品種類多樣性商品多樣性及系統服務介面會正向影響知覺易用性及知覺有用性;系統服務介面會正向影響知覺易用性;知覺易用性及知覺易用性進而正向影響知覺有用性;知覺易用性及知覺有用性同時正向影響消費者的使用態度;使用態度進而正向影響消費者的使用意願。以國內二大平台樣本分析得出相同結果,證實外部變數中的商品種類多樣性商品多樣性及系統服務介面會正向影響知覺易用性及知覺有用性;系統服務介面會正向影響知覺易用性;知覺易用性進而正向影響知覺有用性;知覺易用性及知覺有用性同時正向影響消費者的使用態度;使用態度正向影響消費者的消費者的使用意願。本研究主要研究貢獻為二:(一)提供學術界對外食訂餐APP平台研究之參考;(二)提供外食訂餐APP平台業者及餐飲商家做為網路訂餐平台未來業務發展及推廣之參考。

With the changes of lifestyle, consumption and eating pattern, more and more people will not only shop or order food in store but also shop through internet or smart phone. Base on the research we found that the number of consumers who used to have this experience to order food via internet or Food-delivery APP are keep increasing. Some of the Food-delivery APP such as Foodpanda、Uber Eats、Deliveroo etc. are willing to expand and invest their marketing share and win the game.
Past research on Technology Acceptance Model (TAM, Davis, 1989) confirmed that external variables will positively affect the usefulness of perception and ease of use, and the usefulness of perception and ease of use will also positively affect consumers ’ Use attitude and Willingness. This study concentrates on how the effects of perceived usefulness and perceived ease of used affect the consumer's attitude and behavior. In this study, the technology acceptance model is used as the research framework. The accuracy of product information, the variety of products, and the service interface of the system are listed as external influence variables. The questionnaire is designed through the literature to verify how external variables affect consumers' use of food ordering APP platforms.
In this study, and through an effective questionnaire analysis, the two major domestic platform operators found that the results of the analysis of users of Foodpanda's external food ordering APP platform and Uber Eats external food ordering APP platform confirmed that the variety of products in external variables will positively affect perceptual usability and perceptual usefulness ; system service interface will positively affect perceptual usability; perceptual usability and thus positively affect perceptual usefulness; perceptual usability and perceptual usefulness also positively affect consumers' attitudes to use; use attitude positively affects consumers' willingness to use. The same results are obtained from the sample analysis of the two major domestic platforms, confirming that the variety of commodities in the external variables will positively affect the perceived ease of use and perceived usefulness; the system service interface will positively affect the perceived ease of use; positively affect the usefulness of perception; the ease of perception and the usefulness of perception positively affect the attitude of consumers; the attitude of use positively influences the willingness of consumers to use. The main research contributions of this research are two: (1) To provide academic reference for the research on the APP platform for external food ordering; (2) To provide APP platform operators and catering merchants as the reference for the future business development and promotion of the online ordering platform.

目錄
摘要…………………………………………………………………………………………I
Abstract…………………………………………………………………………III
致謝……………………………………………………………………………………………V
目錄…………………………………………………………………………………………VI
表目錄………………………………………………………………………………VIII
圖目錄……………………………………………………………………………………IX

第一章緒論……………………………………………………………………………1
1.1研究背景與動機…………………………………………………………1
1.2研究目的………………………………………………………………………4
1.3研究流程………………………………………………………………………5

第二章文獻探討…………………………………………………………………6
2.1行動裝置………………………………………………………………………6
2.2科技接受模式(TAM)定義………………………………………7
2.3科技接受模式相關研究……………………………………………8
2.4小結………………………………………………………………………………12

第三章研究方法………………………………………………………………13
3.1研究架構及研究變數………………………………………………13
3.1.1研究變數…………………………………………………………………13
3.1.2研究假說…………………………………………………………………14
3.2資料搜集與分析結果………………………………………………18
3.2.1研究對象及樣本蒐集對象………………………………18
3.2.2分析方法………………………………………………………………18

第四章資料分析………………………………………………………………19
4.1樣本蒐集及基本資料分析……………………………………19
4.1.1基本資料分析………………………………………………………19
4.2各變數統計分析………………………………………………………21
4.2.1效度與信度分析…………………………………………………21
4.2.2敍述統計分析………………………………………………………23
4.3假設之迴歸分析………………………………………………………24
4.4假說驗證……………………………………………………………………30

第五章預期貢獻與建議………………………………………………34
5.1理論貢獻……………………………………………………………………34
5.2實務貢獻……………………………………………………………………35
5.3研究限制與未來研究之建議………………………………36
參考文獻……………………………………………………………………………38
附錄………………………………………………………………………………………41

表目錄
表2-1 科技接受模式相關研究……………………………………9
表3-1 本研究各特性之衡量問項………………………………16
表4-1 基本資料分析………………………………………………………19
表4-2 各構面量表信度/相關性分析………………………22
表4-3 各構面之分析結果……………………………………………24
表4-4 使用態度對使用意願之迴歸分析結果………25
表4-5 知覺有用性及知覺易用性對使用態度之迴歸分析結果………………26
表4-6 商品資訊準確性、商品多樣性、系統服務介面、知覺易用性對依變
數知覺有用性之迴歸分析結果…………………………………………………28
表4-7 商品資訊準確性、商品多樣性、系統服務介面對知覺易用性之迴歸
分析結果………………………………………………………………………………30
表4-8 本研究之驗證結果 (總表)……………………………30
表4-9 本研究之驗證結果 (Foodpanda)………………31
表4-10 本研究之驗證結果 (Uber Eats)……………31
表4-11 本研究之驗證結果……………….…………………………33

圖目錄
圖1-1 研究流程圖…………………………………………………………………5
圖1-2 科技接受模式(TAM)架構圖…………………………………8
圖3-1 本研究架構圖……………………………………………………………13


參考文獻
一、中文部份
1)林靜宜(2010),影響消費者參加網路團購意願之因素探討
2)恰克‧馬丁(Chuck Martin, 2011),決戰第三螢幕-隨時、定時、互動
3)胡少武(2012),知覺APP有用性與知覺APP易用性影響消費者購買行為之研究
4)林靖文、謝寶煖、莊馥瑄(2012)以科技準備度與科技接受模型 探討公共圖書館使用者 運用數位服務科技之意願
5)邱立淙(2014),以整合科技接受模式(UTAUT)探討餐飲服務訂餐APP之使用者行為研究
6)鍾鳴遠(2014),以理性行為理論探討使用者對於APP平台的信任、網路口碑與品牌忠誠度對於APP使用意圖之影響
7)吳智鴻、蔡依錞(2014)以科技接受模式來探討社群網站 Facebook 的使用意圖
8)莊筑鈞(2017),電子商務推薦系統對消費者購的行為之研究-以新北市民為例
9)洪承德(2017),探討消費者使用行動APP意圖-以高鐵APP為例

二、英文部份
1) Ajzen,I.,& Fishbein,M.(1980). Understanding attitudes and predicting social behavior.Englewood-Cliffs,NJ: Prentice-Hall.
2) Baier,D., & Stüber,E.(2010),” Acceptance of Recommendations to buy in Online Retailing, ”Journal of Retailing and Consumer Services,Vol.17,No.3,pp.173-180.
3)Benlian, A., Titah, R., & Hess, T. (2012), “Differential Effects of Provider Recommendations and Consumer Reviews in E-commerce Transactions: An Experimental Study,”. Journal of Management Information Systems, Vol.29, No.1, pp.237-272.
4)Clarke, I.(2001),”Emerging Value Proposition for M-commerce,” Journal of Business Strategy, 18(2), pp. 133-144.
5)Gefen,D., Karahanna, E., & Steaub,D. W.(2003), Trust and TAM in Online Shopping –An Integrated Model, MIS Quarterly,27(1),51-90
6)Hu,R., & Pu,P.(2009),”Acceptance Issues of Personality Based Recommender Systems, “Proceedings of the third ACM conference on Recommender systems.
7)Hwang,C.-S.,Su,Y.-C & Tseng,K.-C(2010),E-commerce recommender application in Taiwan, Paper presented at the New Trends in Information Science and Service Science (NISS), 2010 4th International Conference on.
8)Knijnenburg,B.P.,Willemsen,M.C.,Grantner,Z.,Soncu,H.,&Newell,C.(2012),” Explaining the user Experience of Recommender Systems, “User modeling and user-adapted interaction, Vol.22,No4-5, pp.441-504.
9)Legris, P., Ingham, J., & Collerette, P. (2003), “Why do people use information technology? A critical review of the technology acceptance model,” Information & management, Vol.40, No.3, pp.191-204.
10)Looney, C. A., Jessup, L. M.,& Valacich, J .S(2004). Emerging business models for mobile brokerage services. Communications of the ACM. 47(6),71-77.
11)Leitner, G,(2015), “PSYREC: Psychological Concepts to Enhance the Interaction with Recommender Systems”, FINREC, pp.37-44.
12)Moore, Gary C and Izak Benbasat (1991),”Development of an Instrument to Measure the Perceptions of Adopting and Information Technology Innovation,” Information Systems Research, 2(3), pp. 192-222.
13)Nunnally, J. (1978). Psychometric methods
14)Nah, F.F.-H.,Siau, K., &Sheng, H.(2005).”The value of mobile applications: a utility company study.” Communications of the ACM,48(2),85-90.
15)Taylor, S. & Todd, P. A(1995). “Understanding information technology usage: A test of competing models. “ Information systems Research,6(2),144-176.
16)Turban, E., & King, D.(2003). Introduction to E-commerce. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
17) Ziegler,C.-N., McNee,S.M., Konstan,J.A., & Lausen, G. (2005),”Improving recommendation lists through topic diversification ,”Proceedings of the 14th international conference on World Wide Web.

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