Bir fikrinizi dijital ürüne dönüştürdünüz ve ürününüzü kullanıcılara tanıtarak yayına verdiniz. Ancak bir süre sonra ürününüzün istediğiniz kadar kullanılmadığını fark ettiniz. Tam da bu noktada “Ürün, neden hedeflenen oranda kullanılmıyor?” sorusuna yanıt aramamız gerektiği konusunda sanırım hepimiz hemfikiriz. Bu sorunun onlarca cevabı olabileceği gibi tek bir cevap ile başlıca nedenleri özetlemek uzun yıllardır mümkün. Bu yazıda, dijital ürünlerin kullanımını etkileyen faktörleri, çıkış tarihi 1980’lerin sonuna dayanan Teknoloji Kabul Modellerine atıfta bulunarak anlatmaya çalışacağım.
İngilizcede “Technology Acceptance” veya “Technology Adoption” olarak ifade edilen, dilimize ise “Teknoloji Kabulü” olarak yerleşen kavram uzun yıllardır özellikle akademik litaratürde model ve teoriler ile açıklanmakta. Yazıyı çok sıkıcı hale getirmeden Teknoloji Kabul Modelileri konusuna hızlıca giriş yapalım.
Bu içerik ücretsiz!
Okumaya devam etmek ve SHERPA Blog okuru olmak için aşağıdakilerden birini seç. Her hafta yenileri eklenen yüzlerce içeriğe ücretsiz ve sınırsız eriş.
Teknoloji Kabul Modeli, akademik alanda neredeyse 30 yıldır incelenen, hakkında yüz binlerce (Google Scholar’da 3,3 milyon kayıt bulunmakta) makale ve bildiri yayınlanan teknoloji kabulü ifadesi ilk defa araştırmacı Fred D. Davis ve Paul R. Warshaw tarafından Ajzen and Fishbein’nın “Theory of reasoned action (TRA)” yaklaşımından esinlenerek 1989 yılında modellenmiştir. “Technology Acceptance Model (TAM)” olarak ifade edilen bu modeldeki temel amaç, bir teknolojinin kullanıcılar tarafından kullanımını etkileyen faktörleri ortaya koymaktır. Davis ve Warshaw, bir teknolojinin kullanımın tutumunu etkileyen ana faktörleri algılanan kolay kullanım (perceived ease of use) ve algılanan fayda (perceived usefulness) olarak sıralamıştır.
Yıllar içinde bu model birçok çalışma ile desteklendikten sonra 2000 yılında Venkatesh ve Davis, literatürde TAM-2 olarak bilinen genişletilmiş TAM modelini duyurdu. TAM-2 modelinde, bir teknolojinin faydalı algısının ve kullanma niyetin oluşmasına neden olan dış değişkenler incelenmiştir. Kişisel değerler, sosyal statü gösterimi, sistem-iş ilişkisi, sistemin sağladığı çıktı kalitesi, sonuçların görülebilirliği algılanan sistem faydası üzerinde etkili olurken, kişisel değerlerin kullanma niyeti üzerinde de etkili olduğu kanıtlanmıştır. Ayrıca, kullanıcının sahip olduğu deneyim ve gönüllülük seviyesinin önemli olduğu da modelde belirtilmiştir.
Birleştirilmiş Teknoloji Kabulü ve Kullanımı Teorisi (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology)
TAM-2 modelinin duyurulmasının hem ardından Venkatesh tarafından UTAUT olarak kısaltılan “Unified theory of acceptance and use of technology” 2003 yılında akademik dünya ile paylaşıldı. UTAUT, bir teknolojinin gerçek kullanımını etkileyen faktörleri, davranışsal niyetler ve kolaylaştırıcı faktörler ile açıklamaya çalışmıştır. TAM ve TAM-2, hem zorunlu hem de gönüllü hallerde teknoloji kullanımının nedenlerini açıklarken, UTAUT çoğunlukla gönüllü hallerde teknoloji kullanımının nedenlerine odaklanmıştır. Bir teknoloji kullanımın; sistemin sahip olduğu performansa, sistemi kullanırken harcanan çabaya, sosyal etkiye ve kolaylaştırıcı faktörlere bağlı olduğunu açıklamaktadır. Teori içi ilişkilerin; yaşa, cinsiyete, deneyime ve gönüllülük seviyesine bağlı olarak değiştiği de vurgulanmıştır.
Yukarıdaki modeller, TAM-3 ve UTAUT-2 olarak geliştirilse de, özünde bir teknolojinin (ya da bir dijital ürünün) bireyler tarafından neden kullanıldığını (ya da kullanılmadığını) açıklamaya çalışmaktadır. Yapılan birçok nicel analiz sonucunda da bu modellerin geniş bir yelpazedeki dijital ürün için geçerli olduğu ispatlanmıştır.
Bu kavramsal modelleri nasıl kullanabiliriz?
Yazıyı buraya okuduysanız, bu kavramsal modellerin ürün geliştirmenin hangi safhasında ve nasıl uygulanacağına ilişkin aklınızda bazı soruların oluşmuş olabileceğini değerlendiriyorum. Aşağıdaki örnek üzerinden bu modellerin kullanımına ilişkin ipuçlarını sizlerle paylaşmak istiyorum. Girişiminizin, yaşlı kişilerin market alışverişlerini yapmalarına olanak sağlayan bir mobil uygulama geliştirmek istediğini kabul edelim. Araştırmanızı nicel yöntemler kullanarak yaptığınızı varsayalım. Araştırmanızda kullanıcılara yönelteceğiniz soruları teknoloji kabul modellerinde kullanılan modeller arasından seçerseniz yapacağınız analizler model içindeki hangi faktörün sizin ürününüzün kullanımı üzerinde daha çok etkili olduğunu bulabilirsiniz. Örneğin, Birleştirilmiş Teknoloji Kabulü ve Kullanımı Teorisi’nde yer alan aşağıdaki sosyal etki sorularını çalışmanızda kullanmanız fayda sağlayacaktır. Diğer faktörlere ilişkin sorulara bu linkten ulaşabilirsiniz.
Sosyal etkinin dijital ürün kabulü üzerindeki etkisini ölçmeye yönelik sorular:
Soru 1: Benim için önemli olan kişiler alışveriş uygulamalarını kullanmam gerektiğini düşünüyor.
Soru 2: Davranışımı etkileyen insanlar alışveriş uygulamalarını kullanmam gerektiğini düşünüyor.
Soru 3: Fikirlerine değer verdiğim kişiler alışveriş uygulamalarını kullanmamı ister.
Bahsettiğim soruları kullanarak yaptığınız araştırma sonucunda elde ettiğiniz cevapları nicel analiz araçları (SPSS, SmartPLS, vb.) ile analiz ettiğinizde faktörlerin birbirleri arasındaki etkilerini sayısal olarak görebileceksiniz. Analiz aracı kullanmak istemezseniz, verilen cevaplara göz atabilirsiniz. Bu sayede, hassas sonuçlar olmasa da size fikir veren sonuçlara ulaşmanız mümkün olabilmektedir. Araştırma sonunda, ürünününüz kullanımına hangi faktörlerin daha etkili olduğunu aşağıdaki gibi tespit ederek, enerjinizi yönlendireceğiniz alanı tespit edebilir hale gelebilirsiniz.
Yukarıdaki görselden; davranışsal niyete, çaba beklentisinin ve sosyal çevrenin etki ettiği anlaşılmaktadır. Bu nedenle, ürünün çaba gerektirmeden kullanılmasına ve ürünün başkaları tarafından tavsiye edilmesine yönelik çalışmalar, ürünün daha fazla oranda kullanılmasının önünü açacaktır. Bu faktörlere, diğer faktörlerden daha fazla enerji harcamanız halinde ürününüzün kullanıcılar tarafından hızla benimsenmesini sağlayabilme şansına sahip olabilirsiniz.
Yukarıda, sizlerle teknoloji kabul modelleri ile dijital ürünün neden kullanılmadığı (veya kullanıldığını) sınırlı da olsa açıklamaya çalıştık. Ürününüzün kullanıldığı şartlara ve hedeflediğiniz kullanıcı kitlesinin niteliklerine bağlı olarak bu modellerdeki faktörleri genişletmeniz veya daraltmanız daha sağlıklı sonuçlar elde etmenizi sağlayacaktır.