مهندسی ترافیک

مهندسی ترافیک

شناسایی عوامل و مدلسازی ترجیح خرید آنلاین به خرید حضوری (مطالعه موردی شهر تهران)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استادیار، مهندسی حمل‌ونقل، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
2 دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی حمل‌ونقل دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
چکیده
با پیشرفت تکنولوژی و استفاده مردم از فناوری‌های نوین، زمینه‌های مختلفی از زندگی بشر، از جمله اقتصاد و حمل‌ونقل، تحت‌تأثیر قرار گرفته است. یکی از این تغییرات رشد خریدهای آنلاین است و افراد به دلیل منافع درک شده خود، بیشتر از گذشته به‌صورت آنلاین خرید می‌کنند. به دلیل ماهیت اختیاری سفرهای خرید، انجام این سفرها منعطف بوده و احتمال حذفشان از طریق روی‌آوردن مردم به خرید آنلاین وجود دارد که موجب کاهش ازدحام و ترافیک شهرها می‌شود. اخیرا از جمله شرایطی که منجر به ترویج بیشتر خرید آنلاین شده است، بروز بیماری کرونا بود. میزان خرید آنلاین در این دوران افزایش داشت و مردم به دلیل مواردی چون ترس از بیماری، محدودیت‌های تردد در شهرها و همچنین تعطیلی مراکز خرید، به این شیوه خرید روی آوردند. تغییرات اجباری به وجود آمده در این دوران منجر به آشنایی بیشتر مردم با خرید آنلاین شد و محبوبیت بیشتری نسبت به گذشته پیدا کرد در نتیجه این مطالعه در نظر دارد تا به بررسی عوامل تأثیرگذار در ترجیح شیوه خرید افراد از بین دو گزینه خرید آنلاین و خرید حضوری بپردازد. در این تحقیق پرسش‌نامه آنلاینی طراحی و میان شهروندان تهرانی پخش و ۴۴۴ نمونه صحیح گردآوری شد. سپس از مدل لوجیت دوگانه برای تحلیل داده‌ها و شناسایی دلایل ترجیح شیوه خرید افراد استفاده شد. تحلیل داده‌ها نشان می‌دهد که عواملی چون سن، صرفه زمانی، صرفه اقتصادی، ترافیک و ازدحام، اعتماد و لذت، علاقه به تکنولوژی از عوامل تأثیرگذار هستند. نتایج این تحقیق در برنامه‌ریزی‌های آتی حمل‌ونقلی قابل‌استفاده است و می‌تواند در بهبود عملکرد کسب‌وکارهای مختلف کارگشا باشد، بدین ترتیب که با تجزیه و تحلیل دلایل و ترجیحات افراد، می توان تقاضای سفر افراد را با آگاهی بیشتری مدیریت کرد. مدیران و مسئولان شهری نیز با درک صحیحی از عوامل موثر در انتخاب شیوه خرید خضوری یا آنلاین میتوانند اطلاعات مناسبی در اختیار مشاغل مختلف برای بهبود و رونق اقتصادیشان، قرار دهند.
کلیدواژه‌ها

  • Carlson, M.M. Rahman, A. Taylor, R. Voola, Feel the VIBE: examining value-in-the-brand-page-experience and its impact on satisfaction and customer engagement behaviours in mobile social media, Journal of Retailing and Consumer Services 46 (2019) 149–162.

 

  • Number of internet and social media users worldwide as of October 2023, Statista (2023).

 

  • Number of internet users in the Middle East as of April 2019, by country, Statista (2024). https://www.statista.com/statistics/603061/number-of-internet-users-in-middle-east-countries/ (accessed March 25, 2024).

 

  • Annual economic report of 2017, Shaparak (2017). https://shaparak.ir/uploads/ kcfinder/files/Bulletin/Yearly/1396.pdf (accessed March 25, 2024).

 

 

  • Wygonik, A. V Goodchild, Urban form and last-mile goods movement: Factors affecting vehicle miles travelled and emissions, Transp Res D Transp Environ 61 (2018) 217–229.

 

  • Rotem-Mindali, J.W.J. Weltevreden, Transport effects of e-commerce: what can be learned after years of research?, Transportation (Amst) 40 (2013) 867–885.

 

  • Mokhtarian, If telecommunication is such a good substitute for travel, why does congestion continue to get worse?, Transportation Letters 1 (2009) 1–17.

 

  • Circella, P.L. Mokhtarian, Impacts of information and communication technology, The Geography of Urban Transportation 86 (2017).

 

 

  • L. Mokhtarian, A conceptual analysis of the transportation impacts of B2C e-commerce, Transportation (Amst) 31 (2004) 257–284.

 

  • Farag, T. Schwanen, M. Dijst, J. Faber, Shopping online and/or in-store? A structural equation model of the relationships between e-shopping and in-store shopping, Transp Res Part A Policy Pract 41 (2007) 125–141.

 

  • Circella, P.L. Mokhtarian, Impacts of information and communication technology, The Geography of Urban Transportation 86 (2017).

 

 

  • Zhou, X. (Cara) Wang, Explore the relationship between online shopping and shopping trips: An analysis with the 2009 NHTS data, Transp Res Part A Policy Pract 70 (2014). https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.09.014.

 

 

 

  • Colaço, J. de Abreu e Silva, Interactions between Online Shopping, In-Store Shopping and Weekly Travel Behavior: An Analysis Before and in the Aftermath of COVID-19 in Lisbon, Portugal, Transp Res Rec (2023) 03611981231194628.

 

  • Asgari, G. Azimi, I. Titiloye, X. Jin, Exploring the influences of personal attitudes on the intention of continuing online grocery shopping after the COVID-19 pandemic, Travel Behav Soc 33 (2023) 100622.

 

  • Hsiang, D. Allen, S. Annan-Phan, K. Bell, I. Bolliger, T. Chong, H. Druckenmiller, L.Y. Huang, A. Hultgren, E. Krasovich, The effect of large-scale anti-contagion policies on the COVID-19 pandemic, Nature 584 (2020) 262–267.

 

  • Gordon‐Wilson, Consumption practices during the COVID‐19 crisis, Int J Consum Stud 46 (2022) 575–588.

 

  • Sorrentino, D. Leone, A. Caporuscio, Changes in the post-covid-19 consumers’ behaviors and lifestyle in italy. A disaster management perspective, Italian Journal of Marketing 2022 (2022) 87–106.

 

  • C. Verhoef, C.S. Noordhoff, L. Sloot, Reflections and predictions on effects of COVID-19 pandemic on retailing, Journal of Service Management 34 (2023) 274–293.

 

  • Alhaimer, Fluctuating Attitudes and Behaviors of Customers toward Online Shopping in Times of Emergency: The Case of Kuwait during the COVID-19 Pandemic, Journal of Internet Commerce 21 (2022) 26–50. https://doi.org/10.1080/15332861.2021.1882758.
  • Brüggemann, R. Olbrich, The Impact of Pandemic Restrictions on Offline and Online Grocery Shopping Behavior - New Normal or Old Habits?, in: Springer Proceedings in Business and Economics, Springer Science and Business Media B.V., 2022: pp. 224–232. https://doi.org/10.1007/978-3-031-05728-1_24.

 

  • L. Jensen, J. Yenerall, X. Chen, T.E. Yu, US Consumers’ Online Shopping Behaviors and Intentions during and after the COVID-19 Pandemic, Journal of Agricultural and Applied Economics 53 (2021) 416–434. https://doi.org/10.1017/aae.2021.15.

 

 

  • Ghodsi, A. Ardestani, A. Rasaizadi, S. Ghadamgahi, H. Yang, How covid‐19 pandemic affected urban trips? Structural interpretive model of online shopping and passengers trips during the pandemic, Sustainability (Switzerland) 13 (2021). https://doi.org/10.3390/su132111995.

 

  • Rossolov, H. Rossolova, J. Holguín-Veras, Online and in-store purchase behavior: shopping channel choice in a developing economy, Transportation (Amst) 48 (2021) 3143–3179.

 

  • R. Cox, Regression models and life‐tables, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological) 34 (1972) 187–202.

 

  • A. Hensher, J.M. Rose, W.H. Greene, Applied choice analysis: a primer, Cambridge university press, 2005.