Does Fear of New Car Technologies Influence Brand Loyalty Relationship?

Introduction

               Saat ini, teknologi adalah bagian dari kehidupan sehari-hari. Masyarakat menantikan produk yang menawarkan sistem teknologi canggih yang dapat meningkatkan cara mereka melakukan sesuatu (yaitu selama mengemudi). Pertumbuhan pesat sistem teknologi yang diadopsi dalam industri otomotif telah memaksa pembuat mobil untuk membuat sistem teknologi tinggi ke dalam produk mobil mereka untuk mendapatkan keunggulan kompetitif yang dapat meningkatkan tingkat kekuatiran di kalangan konsumen otomotif (yaitu pengemudi). Dalam konteks penyelidikan ini, perasaan pelanggan (yaitu kecemasan) terhadap teknologi yang dipasang di mobil mereka akan menjadi poin penting untuk memahami niat pelanggan untuk mengulang pembelian mereka saat membeli mobil. Namun, Osswald dkk. (2012) mencatat bahwa ada tingkat kecemasan yang tinggi di masyarakat terhadap mobil berteknologi maju, yang dianggap sebagai perilaku pelanggan yang buruk.

Selain itu, karena penduduk di negara-negara industri seperti Amerika Utara, Eropa, dan Jepang tumbuh dengan lambat, kerugian pelanggan dapat menjadi bencana bagi perusahaan. Hal ini disebabkan lebih sedikit pelanggan baru yang tersedia untuk menggantikan mereka yang pergi (Blackwell et al., 2012). Dari konteks penelitian ini, pertumbuhan populasi yang lambat di negara berkembang seperti Malaysia, telah menyebabkan kesulitan perusahaan otomotif dalam memperoleh pelanggan baru (MIDA, 2012). Persaingan ketat dalam lingkungan bisnis telah mendorong perusahaan untuk mengambil tindakan dalam membangun hubungan dekat dengan pelanggan mereka dan mendorong hubungan jangka panjang.

Karena fenomena ini, membangun dan mempertahankan loyalitas merek tidak mudah dicapai oleh perusahaan karena layanan yang ditawarkan kepada pelanggan tidak memuaskan dan pengiriman lambat, terlepas dari kualitas produk (Es, 2012).

               Oleh karena itu, pemasar perlu mengambil fenomena ini secara serius karena kualitas layanan dapat membantu mereka mencapai keunggulan kompetitif yang berkelanjutan dan loyalitas merek pelanggan (Yarimoglu, 2014). Selain itu, perusahaan dipaksa untuk menanamkan nilai yang sangat baik ke dalam produk dan layanan mereka karena individu saat ini dapat beralih merek dengan mudah karena berbagai merek hadir di pasar (Koller et al., 2011). Dengan demikian, perusahaan perlu memahami faktor penentu kesetiaan merek di antara pelanggan yang ada dan calon pelanggan.

Topik ini diharapkan menjadi prioritas dalam membangun merek, terutama di pasar yang tumbuh cepat dan berkembang (Meyer, 2014). Hal ini diterima dengan baik oleh para sarjana dan praktisi di bidang pemasaran bahwa setidaknya lima kali lebih hemat biaya untuk mempertahankan pelanggan yang ada dibandingkan dengan menarik pelanggan baru (Oladele dan Akeke, 2012). Kesetiaan merek adalah istilah yang banyak digunakan dan disalahgunakan. Meskipun banyak digunakan, banyak ahli menyelidiki determinan yang berbeda dari loyalitas merek pelanggan, sehingga kurangnya konsistensi dalam temuan investigasi (Es, 2012; Thompson et al., 2010; Sugiati et al., 2013; Kassim et al. , 2014). Asumsi yang sering adalah bahwa pelanggan yang puas adalah alasan bagi pelanggan untuk mengulang pembelian dari pemasok yang sama (Alex dan Thomas, 2011; Chinomona dan Sandada, 2013; Goel, 2014). Namun, banyak faktor lain yang dapat memengaruhi pelanggan untuk mengulang pembelian. Oleh karena itu, penyelidikan ini bertujuan untuk menjembatani kesenjangan penelitian dengan mengeksplorasi dan memeriksa faktor-faktor kunci yang mempengaruhi loyalitas merek, serta peran moderasi kecemasan teknologi dalam memperkuat hubungan antara kualitas layanan merek dan nilai merek terhadap loyalitas merek.

Literature Review

Sejak 1950-an, peneliti pemasaran telah melakukan beberapa penelitian dalam konteks branding (Bastos dan Levy, 2012) karena pentingnya meningkatkan penjualan (Li dan Green, 2011). Secara historis, loyalitas merek hanya dijelaskan dalam hal perilaku pelanggan (yaitu pembelian berulang) dan sejak 1969, Day meluncurkan konsep dua dimensi yang mencakup sikap dan perilaku (Sivarajah dan Sritharan, 2014). Namun, karena temuan yang tidak memadai mengenai dua dimensi kesetiaan pelanggan, peneliti di bidang pemasaran menambahkan dimensi lain yang dikenal sebagai komposit (Kaur dan Soch, 2013; Tabaku dan Kushi, 2013). Oleh karena itu, tiga dimensi (yaitu sikap, perilaku dan komposit) diperlukan untuk memahami dan mengukur level of brand loyalty (Chuah et al., 2014).

Dalam lingkungan bisnis yang semakin inovatif dan agresif, persaingan sengit terjadi di antara perusahaan. Salah satu faktor kunci keberhasilan perusahaan adalah bagaimana pelanggan mempersepsikan kualitas layanan yang ditawarkan kepada mereka (Auka et al., 2013), karena menentukan tingkat kepuasan mereka (Ivanauskienė dan Volungėnaitė, 2014). Ini karena, laba dan penjualan suatu perusahaan bergantung pada perilaku pelanggan (Rahman, 2014). Oleh karena itu, penting bagi perusahaan untuk fokus tidak hanya pada peningkatan kualitas produk mereka untuk menciptakan niat untuk membeli, tetapi juga untuk meningkatkan kualitas layanan mereka. Di masa lalu, sedikit usaha telah dihabiskan dalam mempertahankan hubungan dengan pelanggan setelah mereka membeli barang dalam bisnis ritel meskipun kualitas layanan Brand ditemukan untuk mendorong pelanggan dalam melakukan pembelian berulang dan tetap setia kepada Brand (Auka et al., 2013). Kualitas layanan Brand diakui sebagai sikap positif pelanggan terhadap suatu Brand (Chinomona et al., 2013). Namun, menawarkan layanan berkualitas tinggi bukan satu-satunya cara untuk meningkatkan tingkat loyalitas Brand di antara pelanggan, karena kecemasan terhadap alat teknologi terbaru yang dipasang di mobil juga memainkan peran penting dalam memengaruhi loyalitas Brand pembeli.

Dalam dunia bisnis saat ini, setiap perusahaan berusaha menarik perhatian pelanggan potensial mereka dengan menanamkan nilai tinggi ke dalam produk mereka. Nilai Brand merupakan elemen penting dalam mendapatkan keunggulan kompetitif (Sugiati et al., 2013). Ini dapat didefinisikan sebagai apa yang pelanggan pikirkan tentang Brand, termasuk kesenjangan antara harga yang dibayarkan dan manfaat yang diperoleh dari produk yang ditawarkan oleh perusahaan (Thaichon et al., 2013). Pelanggan yang melihat produk atau layanan memiliki nilai lebih dari harapan mereka akan mendorong mereka untuk melakukan pembelian berulang dengan perusahaan yang sama (Alex dan Thomas, 2011; Goel, 2014) hal ini dapat diukur dengan memeriksa apakah Brand tersebut menawarkan harga yang wajar dan harga yang adil serta memberikan nilai tinggi atas uang yang dihabiskan dalam membeli produk, bukan dari pesaingnya (Auka et al., 2013). Berfokus pada nilai Brand membantu perusahaan untuk mempertahankan hubungan yang lebih lama dengan pelanggan karena membangun kepercayaan terhadap Brand produk (Hanzaee dan Andervazh, 2012) yang akhirnya akan mengarah pada loyalitas Brand (Geçti dan Zengin, 2013).

               Penelitian ini bertujuan untuk menambah sedikit pengetahuan dengan memasukkan FAKTOR kecemasan terhadap teknologi baru sebagai variabel ketika menguji tingkat loyalitas brand di antara konsumen otomotif. Seperti halnya dengan industri lain, penggunaan komponen elektronik dalam industri otomotif telah meningkat pesat karena berbagai aspek mengemudi mobil modern dikendalikan oleh teknologi elektronik canggih seperti akselerasi, pengereman, keamanan, dan navigasi (Osswald et al., 2012).

Selain itu, dengan teknologi terbaru, pabrikan mobil saat ini memproduksi banyak mobil hemat bahan bakar yang diyakini dapat melindungi lingkungan, sebagai tanggapan terhadap laporan bahwa transportasi bertanggung jawab atas sekitar 20 persen emisi gas rumah kaca global yang dilepaskan ke udara (Benthem dan Reynaert, 2015). Selanjutnya, teknologi dapat digunakan sebagai salah satu alat pencegahan dalam memberikan keamanan yang lebih besar dan menghindari pencurian (Laguador et al., 2013). Oleh karena itu, konsumen lebih memilih untuk membeli mobil yang lebih aman yang mencakup fitur keselamatan tambahan seperti airbag, sistem rem anti penguncian dan sistem alarm anti pencurian.

Baru-baru ini, para peneliti menunjukkan manfaat teknologi dalam industri otomotif, terutama dalam memberikan keamanan dalam hal informasi, lingkungan keselamatan dan bantuan tugas mengemudi (Osswald et al., 2012). Pesan di sini jelas: Rendahnya Kecemasan akan teknologi yang dipakai akan meningkatkan kepercayaan terhadap brand, sementara tingginya kecemasan kurangya teknologi mengurangi kepercayaan terhadap brand. Setelah pelanggan menempatkan kepercayaan mereka pada brand, mereka berniat untuk tetap setia dengan brand tersebut. Dalam kaitannya dengan perilaku konsumen dalam industri teknologi terkait, diakui bahwa hubungan antara infrastruktur teknologi dan niat pelanggan untuk dimoderasi oleh kekuatiran akan teknologi (Yang dan Forney, 2013). Oleh karena itu, kecemasan akan teknologi diyakini berperan dalam memperkuat hubungan loyalitas brand.

Dalam studi sebelumnya, peneliti menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) dan Car Technology Acceptance Model (CTAM) untuk mengukur tingkat kecemasan di antara pengguna terhadap teknologi (Osswald et al., 2012; Gelbrich dan Sattler, 2014). CTAM merupakan perpanjangan dari Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Teori UTAUT terutama dikembangkan untuk menjelaskan dan memprediksi penerimaan pengguna terhadap teknologi dari konteks organisasi. Karena model UTAUT hanya digunakan untuk mengukur kecemasan dalam konteks komputer (Yang dan Forney, 2013) dan bukan dari konteks sistem teknologi lainnya seperti penggunaan teknologi dalam mobil (Osswald et al., 2012), CTAM telah diperkenalkan oleh Venkatesh et al. (2012) untuk lebih meningkatkan kekuatan penjelas dari model. Oleh karena itu, untuk memprediksi kecemasan teknologi dalam konteks pelanggan mengenai sistem teknologi yang dipasang di mobil, penyelidikan ini bermaksud untuk meninjau kembali faktor-faktor yang diprediksi oleh CTAM dengan memperkenalkan kualitas layanan merek dan nilai merek untuk mengukur dan menganalisis kecemasan teknologi di antara pengemudi.

Conceptual Framework

               Sesuai dengan tinjauan literatur dan tujuan penyelidikan ini, kerangka yang diusulkan dibangun untuk menyelidiki pengaruh tidak langsung kualitas layanan merek dan nilai merek terhadap loyalitas merek, dengan peran moderasi kecemasan teknologi. Model yang diusulkan digambarkan pada Gambar 1

3.1 Relationship between Brand Service Quality and Brand Loyalty

               Es (2012) mengungkapkan hubungan positif antara kualitas layanan dan loyalitas merek dalam konteks industri komponen otomotif (misalnya, bahan dan aksesoris mobil). Penulis mengkonfirmasi dimensi kualitas layanan (yaitu, bukti fisik, jaminan, empati, daya tanggap, dan keandalan) sebagai memiliki hubungan positif dengan loyalitas merek. Namun, kualitas layanan ditemukan tidak memiliki hubungan langsung dengan loyalitas merek karena pengaruh kepuasan pelanggan terhadap hubungan tersebut. Penulis menyimpulkan bahwa keandalan kualitas layanan memegang nilai tertinggi dalam mengukur loyalitas merek.

               Selain itu, Zehir et al. (2011) meneliti hubungan antara kualitas layanan dan loyalitas merek dalam konteks merek otomotif global di Turki. Penelitian difokuskan pada pengaruh kualitas layanan dan komunikasi merek pada loyalitas merek yang dipengaruhi oleh kepercayaan merek. Para penulis menyimpulkan bahwa kualitas layanan merek berkorelasi positif dengan loyalitas merek. Di masa lalu, studi tentang loyalitas merek tidak cukup memperhatikan kualitas layanan merek (Ahmed et al., 2013; Chinomona et al., 2013). Oleh karena itu, untuk menciptakan loyalitas merek di antara pelanggan, manajer pemasaran perlu meningkatkan kualitas layanan yang diberikan kepada pelanggan mereka. Argumen-argumen ini menunjukkan bahwa kualitas layanan merek mempengaruhi loyalitas merek, yang dapat diusulkan sebagai:

               H1:  Ada hubungan positif antara kualitas layanan merek dan loyalitas merek.

               (There is a positive relationship between brand service quality and brand loyalty.)

3.2 Relationship between Brand Value and Brand Loyalty

Sebuah penelitian yang dilakukan oleh Sugiati et al. (2013) menemukan bahwa nilai pelanggan (mis. Fungsional, emosional, sosial, layanan pelanggan, dan kewajaran harga) memiliki peran positif dan signifikan dalam meningkatkan kepuasan pelanggan. Ini karena, nilai-nilai yang lebih baik tertanam dalam produk meningkatkan tingkat kepuasan yang menghasilkan loyalitas merek pelanggan meningkat. Namun, penulis membantah bahwa efek tidak langsung dari nilai merek pada loyalitas merek dapat dijelaskan lebih lanjut oleh kepuasan pelanggan. Demikian pula, Senel (2011) menyatakan bahwa persepsi nilai memiliki pengaruh tidak langsung pada loyalitas merek melalui kepuasan pelanggan dari konteks sektor mobil Turki. Karena ketidakberaturan dalam temuan ini, ada alasan untuk kekhawatiran karena beberapa peneliti telah menyimpulkan bahwa nilai merek memiliki pengaruh langsung pada loyalitas merek (Auka et al., 2013; Tabaku dan Kushi, 2013).

Di sisi lain, Koller dkk. (2011) menemukan bahwa nilai yang dirasakan memiliki pengaruh langsung pada loyalitas pelanggan merek, dalam konteks industri otomotif. Para penulis menyelidiki pengaruh dimensi nilai merek (yaitu fungsional, ekonomi, emosional dan sosial) pada loyalitas merek dan menyimpulkan bahwa nilai merek berdampak pada loyalitas merek dengan pengaruh penuh sub-dimensi nilai merek. Mendukung ini, penyelidikan yang dilakukan oleh Kuikka dan Laukkanen (2012) menunjukkan bahwa nilai merek memiliki pengaruh langsung pada loyalitas merek. Namun, penelitian di bidang ini telah memberikan sedikit perhatian untuk membedakan pengaruh nilai yang dirasakan dan nilai merek terhadap loyalitas merek. Oleh karena itu, penting untuk menyelidiki lebih lanjut hubungan langsung antara nilai merek dan loyalitas merek, yang dapat dirumuskan sebagai:

H2:       Ada hubungan positif antara nilai merek dan loyalitas merek.

(There is a positive relationship between brand value and brand loyalty.)

3.3 The Moderator Role of Technology Anxiety

Literatur yang ada telah menetapkan bahwa kecemasan akan teknologi dapat menyebabkan pola perilaku pelanggan yang berbeda (misalnya, Khan dan Khawaja, 2013; Nsairi dan Khadraoui, 2013; Yang dan Forney, 2013; Gelbrich dan Sattler, 2014). Beberapa peneliti mengakui bahwa kecemasan teknologi akan memperkuat hubungan loyalitas merek (Khan dan Khawaja, 2013), sementara yang lain memberikan bukti pada efek dari nilai yang dirasakan dan kecemasan terhadap loyalitas merek (Nsairi dan Khadraoui, 2013). Hal ini didukung oleh Yang dan Forney (2013) yang mengakui bahwa, kecemasan teknologi memainkan peran moderasi dalam hubungan adopsi belanja sementara peneliti lain mengklaim bahwa kecemasan teknologi adalah faktor penting selama keputusan pembelian pelanggan (Osswald et al., 2012). Mouakket dan Al-Hawari (2012) menyerukan perpanjangan pada model loyalitas merek yang ada dengan mengintegrasikan kecemasan teknologi sebagai variabel moderasi dalam mengukur loyalitas merek. Mengenai studi kegelisahan akan teknologi, penelitian sebelumnya berpendapat bahwa ada hubungan langsung antara kecemasan teknologi dan niat pelanggan (Gelbrich dan Sattler, 2014) dan ini memainkan peran moderasi dalam memperkuat hubungan antara kepercayaan dan perilaku pelanggan (Hsu, 2014); kualitas layanan dan pembelian berulang (Lee et al., 2009). Dukungan empiris untuk efek moderasi kecemasan teknologi pada loyalitas merek termasuk penelitian yang dilakukan oleh Khan dan Khawaja (2013) yang menemukan kecemasan teknologi memperkuat hubungan kausal antara pemasaran hubungan pelanggan dan loyalitas merek.

Meskipun panggilan untuk pemahaman yang lebih baik dari loyalitas merek pelanggan melalui pertimbangan nilai merek dan kecemasan teknologi, konsep loyalitas pelanggan merek mungkin tidak sepenuhnya dipahami. Kekurangan terbesar adalah dalam pemahaman dan inklusi kegelisahan teknologi dalam mengukur loyalitas pelanggan merek. Banyak pengukuran kecemasan dianggap tidak mampu mengukur loyalitas merek pelanggan terutama di sektor otomotif, karena penelitian sebelumnya telah memeriksa kecemasan dari konteks gadget teknologi seperti komputer dan ponsel (misalnya Vlachos et al., 2010; Nsairi dan Khadraoui, 2013; Yang dan Forney, 2013; Gelbrich dan Sattler, 2014). Argumen-argumen ini menunjukkan efek tidak langsung kualitas layanan merek dan nilai merek pada loyalitas merek, yang dimoderasi oleh kecemasan teknologi yang dapat diusulkan sebagai:

H3a:           Semakin rendah tingkat kecemasan akan teknologi, semakin tinggi dampak layanan merek terhadap loyalitas merek

(The lower the level of technology anxiety, the higher will be the impact of brand service quality on brand loyalty)

H3b:           Semakin rendah tingkat kegelisahan teknologi, semakin tinggi pula dampak nilai merek terhadap loyalitas merek

(The lower the level of technology anxiety, the higher will be the impact of brand value on brand loyalty)

Research Methodology

Penelitian ini merupakan Investigasi eksplanatif yang bertujuan untuk mengungkapkan dan menguji hubungan antara kualitas layanan merek, nilai merek, kecemasan akan teknologi, dan loyalitas merek. Data diperoleh dengan mengelola kuesioner yang didistribusikan kepada responden yang dipilih. Responden yang dipilih adalah konsumen otomotif di Semenanjung Utara Malaysia (yaitu, Perlis, Kedah, dan Penang). Selanjutnya, sesuai dengan kerangka yang diusulkan dalam penyelidikan ini, variabel penelitian ini terdiri dari variabel eksogen (independen) termasuk brand service quality (BSQ) dan brand value (BV), variabel moderasi yang terdiri dari technology anxiety (TA) dan endogen (tergantung ) variabel yang terdiri dari brand loyalty (BL). Setiap variabel penelitian adalah variabel laten yang tidak teramati yang diukur dengan membandingkan jumlah indikator. Setiap indikator terdiri dari item yang telah dikonstruksi menjadi pernyataan. Data berada dalam skala Likert yang dilabeli oleh 1 (sangat tidak setuju) hingga 5 (sangat setuju) yang menunjukkan sejauh mana kesepakatan dan ketidaksepakatan terhadap pernyataan. Data yang diperoleh kemudian dikonfirmasi untuk validitas dan reliabilitasnya melalui analisis.

Partial Least Squares (PLS) yang merupakan teknik yang telah sering diadopsi oleh penelitian sebelumnya (misalnya, Chinomona et al., 2013; Sugiati et al., 2013; Wang et al., 2013) dipekerjakan dalam penyelidikan ini untuk menganalisis model yang diusulkan. PLS telah membenarkan asumsi pada data distribusi non-normal, ukuran sampel kecil responden dan direkomendasikan untuk konstruksi yang terukur secara formal (Hair et al., 2014). Karena sampel uji coba dalam penelitian ini relatif kecil, PLS ditemukan lebih cocok untuk tujuan penyelidikan ini. Untuk menganalisis model yang diusulkan, penyelidikan ini mengikuti prosedur dua langkah untuk analisis data yang mencakup model pengukuran dan model struktural (Hair et al., 2013).

Untuk menilai model pengukuran, investigasi ini mengukur validitas konvergen dan diskriminatif. Pengukuran validitas konvergen menunjukkan kedekatan hubungan antar item dalam konstruk yang sama, sedangkan validitas konvergen menganalisa composite reliability (CR) dan average variance extracted (AVE). Peneliti dalam penelitian berbasis PLS menggunakan CR sebagai alternatif yang lebih disukai untuk alpha Cronbach untuk menguji validitas konvergen dalam model reflektif. Ini karena alpha Cronbach dapat over-atau meremehkan skala keandalan, biasanya yang terakhir (Garson, 2016). Seperti yang disarankan oleh Hair et al. (2014), nilai CR harus sama atau lebih besar dari 0,7. Namun, ada pengecualian untuk studi eksplorasi karena nilai CR harus sama atau lebih besar dari 0,6 (Chin dan Newsted, 1999). Selanjutnya, nilai AVE harus lebih besar dari 0,5 (Fornell dan Larcker, 1981; Chin dan Newsted, 1999), serta lebih besar daripada pemuatan silang, di mana faktor-faktor harus menjelaskan setidaknya setengah varians dari indikator reflektif mereka (Garson). , 2016). Oleh karena itu, hasil dalam penyelidikan ini dapat diterima ketika CR dan nilai-nilai AVE sama atau lebih besar dari 0,6 dan 0,5, masing-masing.

Result

5.1 Reliability and Validity

Model pengukuran dalam penelitian ini diimplementasikan untuk menguji validitas indikator (Hair et al., 2014); di mana loading faktor masing-masing indikator secara hati-hati diperiksa dan indikator dengan pemuatan lebih besar dari 0,7 diterima (Hair et al., 2013). Sebagai akibatnya, 9 item dengan pemuatan kurang dari 0,7 telah dihapus setelah uji coba telah dilakukan dalam rangka meningkatkan keandalan komposit atau AVE dalam komponen urutan pertama BSQ dan BV.

Analisis reliabilitas dilakukan dengan menghitung alpha Cronbach, dengan masing-masing dari tujuh langkah melebihi ambang 0,7 diperlukan untuk penelitian ini (Nunnaly dan Bernstein, 1994), mewakili pengukuran reliabilitas konsistensi internal. Investigasi ini mencapai tingkat keandalan yang tinggi karena nilai reliabilitas komposit berkisar dari 0,888 hingga 0,919, sedangkan nilai koefisien rentang alpha Cronbach dari 0,830 hingga 0,882 untuk tiga konstruk yang ditunjukkan pada Tabel 1. Semua konstruk dalam penelitian ini memperoleh tingkat keandalan komposit yang dapat diterima yang berada di atas titik potong .6 seperti yang disarankan oleh Chin dan Newsted (1999). Oleh karena itu, menunjukkan bahwa skala yang digunakan untuk mengukur dimensi untuk setiap konstruk dalam penelitian ini dapat diandalkan.

Table 1: Reliability and Validity

Note: BSQ= Brand service quality; BV= Brand value; BL= Brand loyalty; C.R= Composite Reliability; AVE= Average Variance Reliability

Selain itu, nilai maksimum koefisien jalur kuadrat adalah .5 (Hair et al., 2013), semua konstruksi yang diteliti dalam penelitian ini melebihi koefisien jalur kuadrat. Nilai-nilai untuk AVE berkisar antara 0,668 hingga 0,739 dan validitas konvergen untuk masing-masing konstruk menunjukkan loading faktor pada setiap konstruk lebih dari 0,5. Sementara itu, ukuran validitas diskriminan disajikan dalam penyelidikan ini (Tabel 2) dengan menghitung akar kuadrat AVE yang melebihi inter-korelasi konstruk dalam model yang diusulkan seperti yang direkomendasikan oleh Fornell dan Larcker (1981). Ketika menganalisis sepasang konstruk, nilai AVE untuk setiap konstruk harus lebih besar dari koefisien jalur struktural kuadrat antara dua konstruk untuk didukung oleh validitas diskriminan. Berdasarkan Tabel 2, elemen diagonal (dalam huruf tebal), yang mewakili akar kuadrat AVE, lebih besar dari elemen nondiagonal lain yang mewakili korelasi variabel laten. Oleh karena itu, ini menegaskan bahwa validitas diskriminan telah ditetapkan dalam penyelidikan ini.

Table 2: Fornell-Larcker criterion

Catatan: Elemen diagonal (dalam huruf tebal) adalah akar kuadrat dari Average Variance Extracted. Unsur nondiagonal lainnya adalah korelasi variabel laten.

5.2 Hypotheses Testing

Seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3 dan pada Gambar 2, temuan untuk pengujian hipotesis dalam penelitian ini diperoleh dengan menggunakan perangkat lunak Smart PLS. Semua estimasi koefisien signifikan (p <.05) sesuai dengan arah yang dihipotesiskan. Hasil yang diperoleh mendukung semua dua (2) hipotesis. Kedua hipotesis dirumuskan menjadi positif dan signifikan. H1 dan H2 berhipotesis bahwa kualitas layanan merek dan nilai merek memiliki pengaruh tidak langsung pada loyalitas merek.

Dalam menguji hipotesis yang diajukan, koefisien jalur standar diharapkan setidaknya .2 dan lebih disukai lebih besar dari 0,3 (Chin dan Newsted, 1999). Namun, Garson (2016) menyatakan bahwa koefisien jalur adalah koefisien jalur standar di mana bobot lintasan bervariasi dari -1 ke +1. Bobot yang paling dekat dengan absolut 1 menunjukkan jalur terkuat, sedangkan berat paling dekat ke 0 menunjukkan jalur terlemah. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2, bobot jalur 0,550 dan 0,395 menunjukkan bahwa kualitas layanan merek dan nilai merek memiliki efek positif pada loyalitas merek.

Akurasi prediksi model dapat diukur dengan menganalisis koefisien determinasi (R2). Seperti yang disarankan oleh Hair et al. (2014), aturan praktis pada R2 yang dapat diterima adalah 0,75, 0,50 dan 0,25, menjelaskan tingkat akurasi prediktif, moderat atau lemah masing-masing. Seperti yang disajikan pada Gambar 2, nilai R2 untuk variabel endogen adalah 0,773 menunjukkan bahwa kualitas layanan merek dan nilai merek menyumbang 77,3% dari varians dalam loyalitas merek. Berdasarkan hasil, variabel eksogen memiliki kekuatan prediktif yang kuat terhadap loyalitas merek, seperti yang dikonfirmasi oleh nilai R2 lebih besar dari ambang 0,75 disarankan oleh Hair et al. (2011).

Keandalan koefisien dalam penyelidikan ini diperoleh dari bootstrap. Sebanyak 500 resample direkomendasikan untuk tujuan eksplorasi, sedangkan jumlah yang lebih besar (5.000 resample) sesuai untuk tujuan konfirmasi (Garson, 2016). Untuk menilai signifikansi koefisien jalur, kesalahan standar, t-nilai dan p-nilai dari jalur yang dihipotesiskan dalam penyelidikan ini, metode bootstrap (500 resample) digunakan. Semua nilai tv lebih besar dari 1,96 dianggap signifikan pada tingkat 0,05, sedangkan untuk p-nilai, semua jalur signifikan ketika lebih besar dari tingkat probabilitas 0,001 (Garson, 2016). Ini memberikan dukungan untuk hipotesis dengan koefisien jalur signifikan di atas 0,2. Nilai t dan p masing-masing disajikan pada Tabel 3

Table 3: Results of structural equation model analysis

*** indicates p < .01; ** indicates p < .05 (*** menunjukkan p <.01; ** menunjukkan p <.05)

Figure 2: Measurement and Structural Model Results

Note: BSQ = Brand service quality; BV = Brand value; BL = Brand loyalty

5.3 Test of the Moderating Effect

“Variabel moderator memiliki relevansi yang tinggi karena hubungan yang kompleks biasanya tunduk pada kontinjensi” (Vinci et al., 2010).

            Namun, variabel moderator jarang diuji dalam konteks pemodelan persamaan struktural (Henseler dan Fassott, 2010). Hipotesis moderator dalam sebuah penelitian menegaskan apakah efek interaksi (yaitu, jalur c) signifikan, independen dari besarnya koefisien jalur a dan b, sesuai dengan ide yang diusulkan oleh Baron dan Kenny (1986). Selanjutnya, Henseler dan Fassott (2010) menyarankan pendekatan dua tahap PLS bagi para peneliti dalam studi berbasis PLS untuk memperkirakan efek moderasi menggunakan konstruk formatif. Skor variabel laten akan diestimasi pertama selama tahap pertama sebelum digunakan pada tahap kedua untuk menentukan koefisien fungsi regresi dengan menggunakan rumus. Model jalur PLS yang digambarkan pada Gambar 3, termasuk efek moderasinya dapat dirumuskan secara matematis sebagai berikut:

Y = a + b · X + c · M + d · (X × M)

Berdasarkan rumus matematika, Henseler dan Fassott (2010) lebih lanjut menjelaskan bahwa a adalah intercept, dan b dan c adalah lereng eksogen (X) dan moderator (M), masing-masing. Pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen dengan bantuan moderator dan variabel interaksi terhadap variabel endogen diperkirakan dalam penyelidikan ini untuk menguji efek moderasi (lihat Gambar 3).

Figure 3: Measurement and Structural Model Results with Moderator

Note: BSQ = Brand service quality; BV = Brand value; TA = Technology anxiety; BL = Brand loyalty

Untuk menafsirkan efek moderasi dalam formatif membangun untuk penelitian berbasis PLS, ada dua langkah untuk mengikuti (Henseler dan Fassott, 2010): (1) menentukan signifikansi efek moderasi, dan (2) menentukan kekuatan moderasi efek. Pada langkah pertama, disarankan untuk melakukan bootstrapping untuk memperkirakan kesalahan standar dari parameter model (Chin et al., 2003). Model PLS juga dapat diuji menggunakan tes Chow untuk mengukur apakah koefisien jalur tertentu berbeda di seluruh kelompok (Chow, 1978). Dalam penelitian ini, kami menemukan koefisien jalur antara kualitas layanan merek dan loyalitas merek dengan peran moderasi dari kecemasan teknologi adalah .174. Ini menunjukkan bahwa kecemasan teknologi tingkat tinggi meningkatkan hubungan antara kualitas layanan merek dan loyalitas merek.

Sebaliknya, koefisien jalur antara nilai merek dan loyalitas merek dengan peran moderasi dari kecemasan teknologi adalah -0.175. Ini menunjukkan bahwa kecemasan teknologi tingkat tinggi memperlemah hubungan antara nilai merek dan loyalitas merek. Oleh karena itu, H3b didukung dalam penyelidikan ini sedangkan H3a tidak didukung. Langkah kedua dalam menafsirkan efek moderasi adalah dengan menentukan kekuatan efek moderasi.

Ini dapat diukur dengan membandingkan proporsi varian dijelaskan dalam model utama (yaitu model termasuk efek moderasi). Ide ini juga menjelaskan perkiraan parameter untuk ukuran efek. Sebagaimana dinyatakan oleh Cohen et al. (2013), peneliti dapat mengukur ukuran efek (f 2) dengan menggunakan rumus berikut:

f 2 =  R2 model with moderator – R2 model without moderator / 1 – R2 model with moderator

f 2 =  0.817 – 0.773 / 1 – 0.817

f 2 =  0.24

Efek moderat dengan ukuran efek, f 2 dari .02 dapat dianggap lemah, ukuran efek dari 0,15 dan di atas sebagai moderat, dan ukuran efek di atas .35 sebagai kuat. Oleh karena itu, ukuran efek dari perkiraan parameter dalam penyelidikan ini dianggap sebagai moderat ketika nilai f2 kurang dari 0,35 (yaitu, .24). Seperti yang dikemukakan oleh Chin (2010), "efek ukuran rendah (f 2) tidak selalu berarti bahwa efek moderator yang mendasarinya dapat diabaikan". Ini karena “bahkan efek interaksi kecil dapat berarti di bawah kondisi moderat yang ekstrim. Jika perubahan beta yang dihasilkan bermakna, penting untuk mempertimbangkan kondisi ini ”(Chin et al., 2003).

6.0 Discussion and Conclusion

Kualitas layanan merek memiliki pengaruh positif langsung yang kuat terhadap loyalitas merek, yang terjadi di atas efek tidak langsung, melalui pengurangan kecemasan akan teknologi. Ini berarti bahwa penolakan dalam menggunakan sistem teknologi yang terpasang di mobil terutama disebabkan oleh reaksi emosional para pengemudi karena mereka takut akan teknologi tetapi bukan sebagai hasil dari refleksi kognitif pada kualitas layanan merek. Dari temuan, kualitas layanan merek dan nilai merek bukanlah satu-satunya elemen penting dalam perusahaan untuk membangun hubungan jangka panjang dengan pelanggan, tetapi elemen-elemen ini memegang peran penting dalam meningkatkan kinerja perusahaan (Oladele dan Akeke, 2012). Ini karena perusahaan memiliki kemampuan untuk meminimalkan kecenderungan pelanggan mereka untuk berganti merek. Persepsi pelanggan yang baik pada kualitas produk dan layanan akan memuaskan dan mempertahankan pelanggan di dalam perusahaan, karena pelanggan cenderung tetap setia kepada merek saat ini yang telah mereka percaya dan kenal. Ini akan menghasilkan pangsa pasar yang lebih besar bagi perusahaan karena peningkatan loyalitas pelanggan.

Dari penyelidikan ini, itu menunjukkan bahwa tingkat kecemasan akan teknologi yang rendah mempengaruhi loyalitas merek di antara pelanggan ke tingkat yang jauh lebih besar daripada tingkat kecemasan yang tinggi. Oleh karena itu, agen pemasaran dalam industri otomotif yang ingin memasuki pasar Malaysia harus mengerahkan lebih banyak upaya untuk menyediakan pelanggan dengan informasi tentang sistem yang dipasang di mobil melalui manual instruksi sederhana dan mudah dibaca untuk mengurangi tingkat kecemasan di antara mereka. para pengemudi.

Selanjutnya, diakui bahwa model yang diusulkan dalam makalah ini terkenal di bidang pemasaran dan telah diuji pada produk dan layanan hanya di negara-negara maju. Namun, penelitian ini menjembatani kesenjangan penelitian dalam menyelidiki efek kecemasan teknologi dalam hubungan loyalitas merek, dalam konteks industri otomotif di negara berkembang seperti Malaysia. Pada saat yang sama, penelitian ini mampu memverifikasi model konseptual yang diusulkan dan menguji model di Negara Bagian Utara Peninsular Malaysia (yaitu, Perlis, Kedah dan Penang). Sangat disarankan bahwa penelitian masa depan menggunakan ukuran sampel yang lebih besar dan memeriksa variabel tambahan yang memengaruhi loyalitas merek (mis., Komunikasi merek, identitas merek, kepuasan merek, dan komitmen) untuk mendapatkan pemahaman yang jelas dan lebih baik tentang loyalitas merek. Ruang lingkup studi masa depan dapat difokuskan pada generasi Y, karena generasi ini mewakili persentase besar populasi di kedua negara maju dan berkembang.