Articles

Online shopping behaviour in the Northern and Southern Great Plain Regions

Published:
April 16, 2024
Authors
View
Keywords
License

Copyright (c) 2023 Kata Földi, Ibolya Rózsa Pénzes

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.

How To Cite
Selected Style: APA
Földi, K., & Pénzes, I. R. (2024). Online shopping behaviour in the Northern and Southern Great Plain Regions. Régiókutatás Szemle, 8(2), 13-24. https://doi.org/10.30716/RSZ/23/2/2
Abstract

The aim of our study is to reveal the attitude of consumers related to online shopping, the advantages and disadvantages of online purchasing, the regional characteristics of purchasing food online. The literature review was carried out by a comparative analysis of the publications of the factors influencing the purchase decision, the advantages and disadvantages of using online channels as a priority. The secondary research, in addition to the changes in global and then Hungarian online retail, the FMCG sector and customer behavior. Primary research the survey was conducted using a standardized, structured, online questionnaire with the participation of students from the University of Debrecen and the Sándor Wekerle College of Business. The socio-demographic characteristics of the respondents (623) were measured according to the defining characteristics of online shopping. The rate of online shopping by residents living in the Great Plains region is 6 percentage points lower than the national average, poor result in the online purchase of food. The advantages of online shopping, the importance of convenience and saving time is rated equally, while other factors, e.g. the assessment of home delivery was different. Diadvantages are the terms of payment and data security. The future intention to buy online is uncertain and they imagine it within limits, and the potential purchase can only be linked to durable foods. Region-specific and product-specific (food) analysis of online shopping. Attitudes towards online shopping, based on regional characteristics, justify the fact that it would be more appropriate for store chains to use a differentiated marketing strategy, which may primarily affect marketing communication and sales organization.

References
  1. Balogh-Kardos V. - Gál, T. (2021): A közösségi média hatása a médiafogyasztásra és a reklámpiacra. Régiókutatás Szemle, 6. évf. 1. szám: pp. 121-132, ISSN 2559-9941, DOI: 10.30716/rsz/21/1/11
  2. Balogh-Kardos V. - Gál, T. (2022): Az online vásárlási szokások vizsgálata a generációk szempontjából. Studia Mundi – Economica, 9. évf. 2. szám: pp. 1-11, ISSN 2415-9395, DOI: 10.18531/studia.mundi.2022.09.02.1-11
  3. Bang, J. – Cho, Y. J. – Sun, M. K. (2015): Getting Business Insights through Clustering Online Behaviors. Modelling and Simulation in Engineering, 1. évf. 4. szám: pp. 1-8, ISSN 1687-5655, DOI: 10.1155/2015/914314
  4. Bányai E. –Novák P. (szerk.) (2011): Online üzlet és marketing. Akadémiai Kiadó, Budapest
  5. Benn, Y. – Webb, T. L. – Chang, B. – Reidy, J. (2015): What information do consumers consider, and how do they look for it, when shopping for groceries online?, Appetite, 89. szám: pp. 265–273, ISSN 0195-6663, DOI: 10.1016/j.appet.2015.01.025
  6. Calviño F. (2022): Top 7 trends for online retail on 2023 https://cross-border-magazine.com/online-retail-trends/ 2023. 04. 29.
  7. Chang C. (2011): The Effect of the Number of Product Subcategories on Perceived Variety and Shopping Experience in an Online Store. Journal of Interactive Marketing, Volumes 25, 3, pp. 159–168. ISSN 1094-9968, DOI: 10.1016/j.intmar.2011.04.001
  8. Clemes, M. D. – Gan, C. – Zhang, J. (2014): An Empirical Analysis of Online Shopping Adoption In Beijing, China. Journal of Retailing and Consumer Services, Volumes 21, 3, pp. 364–375, ISSN 0969-6989, DOI: 10.1016/j.jretconser.2013.08.003
  9. E-CLEAR E-Commerce 2023: The 6 most relevant trends https://eclear.com/article/e-commerce-2023-the-6-most-relevant-trends/?gad=1&gclid=Cj0KCQjwgLOiBhC7ARIsAIeetVBNqN8w8YfWBJaDJgm5d_I6h4bKNuHOoOTO1oYrfesjvmNCjeHRJhAaAvruEALw_wcB 2023. 04. 29.
  10. Elwalda, A. – Lü, K. – Ali, M. (2016): Perceived Derived Attributes of Online Customer Reviews. Computers in Human Behavior, Volumes 56, pp. 306–319, ISSN 0747-5632, DOI: 10.1016/j.chb.2015.11.051
  11. eNet (2020): Új szintre léphet a hazai e-kereskedelem. 2020. https://enet.hu/hirek/uj-szintre-lephet-a-hazai-e-kereskedelem/ 2022.05.25.
  12. Eszes I. (2011): Digitális gazdaság – Az e-kereskedelem marketinges szemmel, Nemzeti Tankönyvkiadó, Budapest
  13. EURO E-COMMERCE REPORT 2022 https://ecommerce-europe.eu/wp content/uploads/2022/06/CMI2022_FullVersion_LIGHT_v2.pdf 2023. 04. 28.
  14. Fehér A. – Soós M. – Szakály Z. (2014): Az élelmiszer-fogyasztói magatartás vizsgálata online környezetben: Létezik-e hazánkban digitális élelmiszer-fogyasztó?, Táplálkozásmarketing, 1. évf. 1–2. szám: pp. 29–38. ISSN 2631-1380, DOI: 10.20494/tm/1/1-2/3
  15. Fehér A. (2015): The impact of the Internet on Hungarian food consumer’s ways of seeking information from the aspect of health awareness. Apstract – Applied Studies in Agribusiness and Commerce, Volumes 9, 3, pp. 13–18. ISSN 1789-221X, DOI: 10.19041/apstract/2015/3/2
  16. Galante, N. – López, E. G. – Monroe, S. (2013): The Future of Online Grocery in Europe. McKinsey & Company. pp. 22–31.
  17. GKI Digital-Árukereső.hu (2015): Hogyan vásárolunk online https://markamonitor.hu/2015/03/31/hogyan-vasarolunk-online 2023. 04. 29.
  18. GKI Digital (2020): A koronavírus nyertese?! – lendületben az e-kereskedelem. 2020. https://gkidigital.hu/2020/05/07/ koronavirus/ 2022.04.21.
  19. GKID (2021): Itt az e-TOPLISTA 2021 a GKID-től https://trademagazin.hu/hu/etoplista2021-a-legnagyobb-forgalmu-online-kereskedok-rangsora/ 2022. 05. 05.
  20. GKID, (2022): Közel 70 millió vásárlás pörgette tavaly az online kiskereskedelmet https://gkidigital.hu/2022/03/24/70-millio-online-vasarlas/ 2022. 10.12.
  21. GKID (2023): Madar Norbert: Digitális kereskedelmi körkép Törés vagy csak megtorpanás 2023. március 09. MTA Fogyasztás-gazdaságtan munkabizottság program MTA irodaházban
  22. Hsu, S.-H. - Luan, P. M. (2017): The Perception Risk of Online Shopping Impacted on the Consumer’s Attitude and Purchase Intention in Hanoi, Vietnam. Journal of Business & Economic Policy, Volumes 4, 4, pp. 19-29. ISSN 2375-0774, DOI: 10.12691/jbms-8-3-2
  23. Jayashree, P. R. (2016): A Study on Consumer Online Shopping Habits Using Cluster Anaysis. Imperial Journal of Interdisciplinary Research, Volumes 2, 11, pp. 515-518. ISSN 2454-1362, http://www.imperialjournals.com/index.php/IJIR/article/view/2567/2465 2022.11.20.
  24. Jepsen, A. L. (2007): Factors affecting consumer use of the Internet for information search. Journal of Interactive Marketing, 21. évf.3. szám: pp. 21–34. ISSN 1094-9968, DOI: 10.1002/dir.20083
  25. Jiang, L. – Yang, Z. – Jun, M. (2013): Measuring Consumer Perceptions of Online Shopping Convenience. Journal of Service Management, Volumes 24, 2, pp. 191–214, ISSN 1757-5818, DOI: 10.1108/09564231311323962
  26. Karpińska-Krakowiak, M. (2014): Consumer Behavior While Grocery Shopping Online — Research Propositions. Marketing i Rynek, Volumes 6, pp. 20–26, ISSN 1231-7853
  27. Katawetawaraks, C. ¬ Wang, C. L. (2011): Online Shopper Behavior: Influences of Online Shopping Decision. Asian Journal of Business Research, Volumes 1, 2, pp. 66-74. ISSN 2463-4522, DOI:10.14707/ajbr.110012
  28. Kau, A. K. – Tan, Y. E. – Ghose, S. (2003): Typology of online shoppers. Journal of Consumer Marketing, Volumes 20, 2, pp. 139-156. http://web.it.nctu.edu.tw/~etang/Tang_Publication/Typology.pdf DOI: 10.1108/07363760310464604
  29. Kohli, S. – Fabius, V. – Timelin, B. – Veranen, S. M. (2020): How COVID-19 is Changing Consumer Behavior – Now and Forever. URL: https://b2bsolutionsllc.com/ wpcontent/uploads/2020/12/McKinsey- Company-how-covid-19-is-changing-consumerbehaviornow-and-forever.pdf 2022. 09.04.
  30. Kotler, P. – Keller, K. L. (2006): Marketingmenedzsment, Akadémiai Kiadó, Budapest
  31. Központi Sttaisztikai Hivatal: Fókuszban a vármegyék 2022. I-IV. negyedév. https://www.ksh.hu/docs/hun/xftp/megy/224/index.html 2023. 03.14.
  32. Kurucz I. (2009): Online vásárlói tipológia. IH2009 előadás. 2. rész. https://onlime.blog.hu/2009/12/02/online_vasarloi_tipologia_ih2009_eloadas_2_resz 2014. 03. 16.
  33. Magyar, Á. (2020): Virágzik az online kereskedelem Magyarországon a koronavírus-járvány miatt https://hu.euronews. com/2020/04/01/viragzik-az-online-kereskedelem-magyarorszagon-a-koronavirus-jarvany-miatt 2022.06.26.
  34. Mican, D. – Sitar-Taut, D. A. (2020): Analysis of the Factors Impacting the Online Shopping Decision-Making Process. Studia Universitatis Babes-Bolyai Oeconomica, Volumes 65, 1, pp. 54–66. ISSN 2065-9644, DOI: 10.2478/subboec-2020-0004
  35. Molnár A. – Józsa L. – Dernóczy-Polyák A. (2022): Az élelmiszer-vásárlási szokások változása a covid járvány alatt Szlovákiában és Magyarországon, helyzetkép Dél-Szlovákiában és Nyugat-Magyarországon. Táplálkozásmarketing, 9. évf. 1. szám: pp. 55-70, ISSN 2064-8839, DOI: 10.20494/tm/9/1/5
  36. Mortimer, G. – Hasan, F. M. – Andrews, L. – Martin, J. (2015): Online Grocery Shopping: The Impact of Shopping Frequency on Perceived Risk. The International Review of Retail, Distribution and Consumer Research, Volumes 26, 2, pp. 202–223, ISSN 1466-4402, DOI: 10.1080/09593969.2015. 1130737
  37. Nagy K. – Keller V. (2017): 90 másodperc avagy az online vásárlás a jövő?! https://kgk.sze.hu/images/dokumentumok/kautzkiadvany2017/Nagy_Keller_Kautz_2017.pdf 2023. 04. 29.
  38. Piros E. – Fehér A. (2020a): Az élelmiszer-vásárlói magatartás vizsgálata online környezetben – szakirodalmi áttekintés. Táplálkozásmarketing, 7. évf. 1. szám: pp. 67-78, ISSN 2064-8839, DOI: 10.20494/tm/7/1/5
  39. Piros E. – Fehér A. (2020b): Egyetemi hallgatók online élelmiszer-vásárlói magatartás vizsgálata a TAM-modell alapján. Táplálkozásmarketing, 7. évf. 2. szám: pp. 3-19, ISSN 2064-8839, DOI: 10.20494/tm/7/2/1
  40. Pragarauskaité, J. – Dzemyda, G. (2012): Visual decisions in the analysis of customers online shopping behavior. Nonlinear Analysis: Modelling and Control, Volumes 17, 3, pp. 355-368, ISSN 1392-5113, https://www.mii.lt/na/issues/NA_1703/NA17308.pdf DOI: 10.15388/na.17.3.14061
  41. Prashar, S. – Vijay, T. S. – Parsad, C. (2016): Segmenting online shoppers: A study of consumers’web portal selection motivations for e-shopping. Asian Academy of Management Journal, Volumes 21, 1, pp. 27-46. http://web.usm.my/aamj/21012016/aamj21012016_2.pdf
  42. PWC 2020 – Perger, J. – Péterfi, Cs. – Ardelean, A.: Kényszerpihenő helyett túlórák, avagy kik a COVID-19 nyertesei. URL: https://www.pwc.com/hu/hu/kiadvanyok/assets/pdf/ Kenyszerpiheno_helyett_tulorak_avagy_ kik_a_COVID-19_nyertesei.pdf 2023.03.20.
  43. Soós G. (2020): Az élelmiszer-fogyasztói szokások változása a COVID-19 vírus megjelenéséhez kapcsolódóan Magyarországon. ELTE, EKE, Oeconomia, 54. évf. 3. szám: pp. 15–27, ISSN 1215-9093, DOI: 10.15170/MM.2020.54.03.02
  44. STATISTA (2020a): Raynor, D. B Share of consumers who purchased food or groceries online in selected countries in Europe from 2006 to 2019. 2020. https://www.statista.com/ statistics/915391/e-commerce-purchase-rate-of-food-or-groceries-in-europe-by-country/ 2022.06.22.
  45. STATISTA (2020b): Statista: E-commerce. 2020a https:// www.statista.com/outlook/243/100/ ecommerce/worldwide 2020. 06. 28.
  46. STATISTA (2022): Chevalier, S: E- commerce purchase rate of food or groceries in Europe 2006-2019, by country https://www.statista.com/statistics/915391/e-commerce-purchase-rate-of-food-or-groceries-in-europe-by-country/ 2023.06.21.
  47. STATISTA (2023): E-commerce in Hungary - Statistics & Facts https://www.statista.com/topics/6365/e-commerce-in-hungary/#topicOverview 2023. 04. 29.
  48. Szabó, D. (2020): Megváltoztak a magyarok vásárlási szokásai. 2020. https://www.napi.hu/ magyar_vallalatok/mastercard-online-vasarlas-fizetes.706423.html 2022.06.21.
  49. Szakály Z. (2013) :A funkcionális élelmiszerek marketingje és piacvezérelt fejlesztése. Zárótanulmány. GTK2 Munkacsoport. TÁMOP-4.2.2./B-10/1-2010-0019 számú „A Kaposvári Egyetem tudományos képzési tevékenységeinek és szakmai műhelyeinek fejlesztése” c. projekt. Kaposvár, Kaposvári Egyetem, GTK, Marketing és Kereskedelem Tanszék, 2013.
  50. Szakály Z. (szerk) (2017): Élelmiszer-marketing, Akadémiai kiadó Budapest
  51. Szakály, Z., Soós, M., Kontor, E. (2020): Élelmiszer-vásárlói magatartás változása. In: A magyar lakosság életmódja járványhelyzet idején: táplálkozás, testmozgás és lélek. Szerk.: Antal Emese, Pilling Róbert, Táplálkozás, Életmód és Testmozgás Platform Egyesület, Budapest, 58-60, 2020. ISBN: 9786150101248
  52. Toomey, A. – Wysocki, A. (2009): Distinguishing between Traditional and Online Retailing: Evaluating E-commerce with Respect to the Food System, EDIS. (10) https://journals.flvc.org/edis/ article/view/118204 2019.09.23.
  53. Trade magazin (2019): Egyre többen intézik online a heti nagybevásárlást. 2019. https://trademagazin.hu/hu/egyre-tobben-intezik-online-a-heti nagyb evasarlast/?fbclid=IwAR3sZRvXSA n 6 h u E Q e x 5 W A z 7 v u 9 q n Rmn U x U n - BLk5vQPaMLfHPnClzhkn8e0 2021.10.24.
  54. Zeng, L. ¬ Favier, M. ¬ Huang, P. ¬ Coat, F. (2012): Chinese Consumer Perceived Risk and Risk Relievers in E-shopping for Clothing. Journal of Electronic Commerce Research, Volumes 13, 3, pp. 255-274, ISSN 1526-6133
Database Logos