Il modello di ricerca

Al fine di rispondere agli obiettivi di ricerca, il presente lavoro si prefigge di indagare il modello proposto in Figura 8.

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Tale modello di ricerca si basa innanzitutto sulla review della letteratura realizzata con specifico riferimento a tre componenti principali di indagine: gli antecedenti della fiducia online in ambito social commerce (caratteristiche e costrutti relativi ai siti di social commerce e alle caratteristiche dei consumatori), la fiducia online e le conseguenze della fiducia online (intenzioni di acquisto e di passaparola).

In particolare, il modello proposto si inserisce all’interno del framework teorico della Teoria dell’Azione Ragionata (TRA) in quanto tale teoria sostiene che le convinzioni e le credenze degli individui così come la percezione di affidabilità, abbiano un impatto significativo sui comportamenti e sulle attitudini degli stessi. Sulla base di tali assunti teorici, si ritiene infatti che la fiducia online determini le intenzioni comportamentali dei consumatori nei confronti del social commerce.

La review della letteratura realizzata ha consentito di identificare, sulla base degli effetti prodotti sul processo di formazione della fiducia online e sulle relative performance nel contesto del social commerce, i seguenti principali antecedenti:

 Reputazione dell’impresa (Reputation)

 Dimensione aziendale (Size)

 Qualità delle informazioni (Information Quality)

 Qualità del servizio (Service Quality)

 Qualità del sistema (System Quality)

 Familiarità (Familiarity)

 Benefici economici (Economic Feasibility)

 _{Passaparola e comunicazioni word-of-mouth (e-WOM referral)}  _{Supporto sociale di una community di utenti (Social Support)}

Precedenti studi hanno infatti rilevato che tali antecedenti svolgono un ruolo determinante nella formazione della fiducia dei consumatori nel contesto del social commerce e, di conseguenza, nello sviluppo delle intenzioni di acquisto e di passaparola (S. Kim & Park, 2013).

In particolare, Doney e Cannon (1997), Jarvenpaa et al. (2000), Corbitt, Thanasankit e Yi (2003), Teo e Liu (2007), Kim et al. (2008) e Kim e Park (2013) hanno affermato che la reputazione e la dimensione aziendale rappresentano due elementi chiave nel determinare la fiducia dei consumatori online nei confronti degli e-tailer.

Yang e Fang (2004), Kim et al. (2008), Kim (2011), Cha e Cho (2013), Kim e Park (2013), Huang e Benyoucef (2013, 2014) e Nadeem et al. (2015) hanno rilevato che la qualità delle informazioni, la qualità del servizio e la qualità del sistema (sicurezza delle transazioni) fornite dai siti web sono delle importanti determinanti della fiducia dei consumatori negli ambienti online, sia di e-commerce che di social commerce. Corbitt, Thanasankit, e Yi (2003)Kim et al. (2008) hanno anche affermato che la familiarità dei consumatori con il sito web, ovvero la loro esperienza di utilizzo, influenza in maniera preponderante il processo di formazione della fiducia online.

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Inoltre, Srinivasan, Anderson, e Ponnavolu (2002), Lu et al. (2006) e Kim e Park (2013) hanno sostenuto che i benefici economici hanno una notevole influenza sulla fiducia dei consumatori non solo nel commercio elettronico ma anche nel commercio sociale. Nel particolare contesto del social commerce, assumono particolare importanza anche il passaparola e la comunicazione word-of-mouth (Fisher, 2010; M. N. Hajli et al., 2014; M. Hajli, 2012; N. M. Hajli, 2015; S. Kim & Park, 2013; Nadeem et al., 2015) e il supporto sociale, informativo ed emozionale (N. M. Hajli, 2015; Z. Huang & Benyoucef, 2013, 2014; Liang et al., 2011; B. Lu & Fan, 2014), quali costrutti determinanti il livello di fiducia dei consumatori.

Accanto alla review della letteratura, al fine di selezionare in maniera adeguata i costrutti da inserire all’interno del modello, sono state condotte inoltre delle interviste in profondità con un panel qualificato di imprese di e-commerce e di social commerce operanti in Italia nel mercato business-to-consumer. Gli e-tailer e i social retailer sono stati selezionati attraverso la realizzazione di un ranking costruito sulla base del fatturato annuo conseguito mediante la propria piattaforma di e-commerce o di social commerce e del traffico utenti generato sul sito. L’obiettivo delle interviste è stato quello di comprendere e identificare in maniera puntuale i principali driver di sviluppo e conseguenze della fiducia online nel mercato italiano dalla prospettiva dei practitioner in modo da ottenere un punto di vista indipendente sui principali fattori che determinano la fiducia dei consumatori online. Complessivamente sono state intervistate 26 imprese, quota che ha consentito di raggiungere il punto di saturazione (Strauss & Corbin, 1998). Le interviste sono state registrate, trascritte letteralmente e codificate22 al fine di selezionare i costrutti ricorrenti e più significativi nel determinare la fiducia dei consumatori online, le intenzioni di acquisto e di passaparola.

La Tabella 4 riassume le principali caratteristiche del campione intervistato e i risultati del processo di codifica, ovvero i costrutti maggiormente ricorrenti in ciascuna intervista.

I risultati emersi dalle interviste indicano che, tra i molteplici fattori antecedenti della fiducia online, il supporto sociale di una community di riferimento, il passaparola e la comunicazione word-of-mouth, i benefici economici, la qualità delle informazioni, del servizio e del sistema sono stati considerati dagli intervistati come le caratteristiche più importanti che influenzano la fiducia dei consumatori nel contesto del social commerce. Tali risultati hanno confermato quanto in precedenza teorizzato dalla letteratura accademica, consentendo di elaborare il modello teorico e le ipotesi di ricerca così come presentati in Figura 8.

22 La codifica delle interviste è il risultato di una content analysis realizzata tramite il software Nvivo11. È opportuno precisare che al termine del processo di codifica, alcuni codici sono stati sintetizzati e raggruppati in nodi di livello superiore in quanto concettualmente simili, altri sono stati invece esclusi perché ritenuti marginali o ridondanti (Lewins & Silver, 2007).

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Tabella 4 – Caratteristiche del campione intervistato e costrutti emersi

Id Settore Ruolo intervistato Costrutti prevalenti 3 Turismo Regional Director ^{Qualità delle informazioni}

Qualità del servizio 12 Turismo ^{Marketing & Communication Manager}

IT

Qualità delle informazioni Benefici economici 13 Elettronica Direzione E-commerce & IT ^{Qualità del servizio} Qualità del sistema 19 Editoria Display & media manager ^{Qualità delle informazioni}

Supporto sociale 25 Tempo Libero Digital Games Business Manager ^{Passaparola WOM}

Supporto sociale

26 Tempo Libero New media - Online Marketing & Sales ^{Qualità delle informazioni} Supporto sociale

33 Tempo Libero Country Manager ^{Qualità del servizio} Qualità del sistema 36 Elettronica ^{Direttore Generale + Content &}

Communication Manager

Qualità delle informazioni Benefici economici 39 Turismo Acquisition Manager - eBusiness

Dimensione Qualità del sistema Benefici economici 42 Centri Commerciali Responsabile E-commerce Italia ^{Passaparola WOM} Supporto sociale 43 Comparatore Country Manager ^{Qualità del sistema}

Benefici economici 46 Moda Head of Marketing & Sales ^{Passaparola WOM} Supporto sociale 49 Alimentare ^{Responsabile E-Commerce}

& Marketing Informativo

Qualità del sistema Qualità del servizio Benefici economici 53 Turismo ^{Director Distribution, Ecommerce &}

Direct Sales

Reputazione Dimensione

65 Moda Digital Brand Director ^{Passaparola WOM}

Supporto sociale 73 Centri Commerciali Responsabile Web Sales ^Reputazione

Familiarità

83 Moda ^{Responsabile E-commerce}

& CRM

Reputazione Familiarità

84 Editoria Digital Director ^Dimensione

Benefici economici 86 Tempo Libero Marketing Manager ^{Qualità del servizio} Passaparola WOM

87 Casa Co-fondatore e CEO ^{Passaparola WOM}

Supporto sociale 92 Centri Commerciali ^{E-commerce Manager}

& Junior PR Specialist

Passaparola WOM Supporto sociale

94 Centri Commerciali Marketing & On Air Promotion Director ^{Qualità delle informazioni} Qualità del servizio 96 Turismo Market Manager Remote Channel ^{Passaparola WOM}

Supporto sociale 97 Turismo Web Marketing Coordinator Executive ^Familiarità

Supporto sociale 98 Elettronica ^{Web Sales & Digital Marketing}

Manager

Passaparola WOM Supporto sociale 100 Alimentare ^{Amministratore & Direttore}

commerciale export

Qualità del sistema Benefici economici Fonte: propria elaborazione

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Figura 8 – Modello e ipotesi di ricerca

Fonte: propria elaborazione