إطار مقترح للعلاقة بين التوافق والصورة الذهنية و تبني تكنولوجيا انترنت الأشياء وأداء المبيعات الداخلية: دراسة تطبيقية

مقدمة:

إن مصطلح "إنترنت الأشياء" يتألف من شقين, الأول "إنترنت" وهو يكز على رؤية موجه نحو الشبكة network oriented vision التي تعمل على ربط "الأشياء" التي تمثل الشق الثاني والذي يركز على الأهداف objects العامة التي يتم تكاملها integrated في إطار مشترك (Atzori et al., 2010).

ومن الجدير بالذكر أنه للقيام بذلك الدور يعمل إنترنت الأشياء IOT على توصيل الكائنات/الأهداف objects في الواقع عن طريق تقنية المستشعرات Sensors بشكل أساسي (Swan, 2012). وتتعدد التقنيات الرئيسة المصاحبة التي يمكن أن يعتمد عليها إنترنت الأشياء, ومنها ما أشارت إليه دراسة (Chen & Jin, 2012) حيث قسمت التكنولوجيات الرئيسية لإنترنت الأشياء إلى ثلاث تقنيات رئيسية وهما تحديد الهوية عبر ترددات الراديو RFID ورموز المنتج الإلكترونية وتقنية ZigBee, وأضافت دراسة كلا من (Madakam et al., 2015; Desai & Mahalakshmi S, 2018) تقنيات أخري هامة ترتبط بمجال تطبيقات إنترنت الأشياء, فأضافت فضلا عن تقنية المستشعرات كل من تقنية الرمز الشريطي وكود الاستجابة السريعة وتقنية الاتصالات الميدانية القريبة وبروتوكول الإنترنت (IP) وتقنية البلوتوث وتقنية الذكاء الاصطناعي.

وبهذا فإن هذا النموذج/الإطار  paradigm  الجديد (إنترنت الأشياء) يمكنه ربط الوجود المنتشر حولنا عبر مجموعة متنوعة من الأشياء أو الأهداف  objects وذلك سواء باستخدام التقنيات اللاسلكية أو السلكية للوصول إلى الأهداف المرجوة (Yang et al., 2013.

وفي هذا الإطار قد سعت العديد من الدراسات في مجال الإدارة إلى تناول هذه التكنولوجيا الجديدة ومنها  دراسة كل من (Yang et al., 2013; Sinha et al., 2017; Tu, 2018; Wang et al., 2022) . ودراسة ((Karahoca et al., 2018 التي فحصت تبني منتجات إنترنت الأشياء واستخدمت منهج نظرية انتشار الإبداع Innovation Diffusion Theory (IDT).

في حين لم تكتفي دراسة (Ahlin & Huang, 2018) بفحص تأثير تبني الشركات لإنترنت الأشياء على الأداء فقط  بل امتدت لتقوم بتوسيع نموذج انتشار الإبداع لتفحص إلى جانب السمات الخمسة لروجر الصورة الذهنية وذلك تبعا لما قدمته دراسة  (Moore & Benbasat, 1991) التي سعت لتطوير أداة لقياس تصورات تبني ابتكار تكنولوجيا المعلومات بتوسيع النموذج الخاص بانتشار الإبداع من خلال تضمين عنصر الصورة الذهنية Image كسمة محددة لتبني الإبداع, حيث أنه لم يتم إدراج عنصر الصورة الذهنية كسمة منفصلة بنظرية انتشار الإبداع بل تم تضمينها كجانب من الميزات النسبية المتعلقة بالموافقة الاجتماعية, ولهذا السبب قامت الدارسة بفصل عنصر الصورة الذهنية للوقوف على مساهمته فيما يخص مجال تبني إنترنت الأشياء.

إلى جانب ما سبق, فإنه عند النظر إلى التطور المتلاحق لأداء للمبيعات الداخلية من خلال تنفيذ واستخدام تكنولوجيات الاتصالات المختلفة (Ohiomah et al., 2015), واستخدام تكنولوجيات إنترنت الأشياء في لعب دوراً أساسياً وفاعل في المبيعات (Caro & Sadr, 2019), فضلا عن الإطار الزمني الذي نشهده من  تفشي جائحة COVID-19 والتي جعلت من تقنيات إنترنت الأشياء حلول لاستمرارية مبيعات الشركات في ظل اتخاذ إجراءات تضمن التباعد المادي بالإضافة إلى الاتصال المحدود في بيئة العمل (Pandey, 2022). تتجه الدراسة إلى السعي نحو التعرف على طبيعة العلاقة بين التوافق والصورة الذهنية وتبني تكنولوجيا انترنت الأشياء وأداء المبيعات الداخلية.

أولا: الإطار النظري وبناء الفروض:

1-   التوافق Compatibility:

هي السمة الخامسة من السمات الخمس للإبداع التي أشارت إليها نظرية انتشار الإبداع (IDT) كعامل محدد لتبني الإبداع (Rogers, 1983).

وتشير دراسة (Moore & Benbasat, 1991) إلى أن توافق الإبداع يمكن أن يكون أحد مقصدين, الأول: التوافق مع قيم أو معايير المتبنين المحتملين وهذا ينطوي على نوع من التوافق المعياري normative أو المعرفي cognitive (التوافق مع ما يشعر feel به الناس أو يعتقدون think بشأن التكنولوجيا), الثاني: أن التوافق يمثل انسجامًا مع الممارسات الحالية للمتبنين أي يمكن أن يكون أكثر علاقة بالممارسة practical أو العملياتية operational (التوافق مع ما يفعله الناس compatibility with what people do). وتوضح الدراسة أنه في كلتا الحالتين، يرتبط توافق الإبداع مع المتبنين المحتملين، نظريًا theoretically ارتباطًا إيجابيًا بتبني adoption وتنفيذ implementation الإبداع. حيث يستخدم كلا التعريفين للتوافق في الدارسات السابقة التي تتعلق بخصائص الإبداع innovation characteristics، رغم أنه من الصعب في بعض الأحيان التفريق بين الاثنين.

ويعرف (Rogers, 2003) التوافق بأنه الدرجة التي يدرك بها الإبداع على أنه متسق مع القيم الحالية existing values والخبرات السابقة past experiences والاحتياجات needs المتعلقة بالمُتبنين المحتملين. حيث أنه لن يتم تبني فكرة تتنافى مع قيم وقواعد النظام الاجتماعي بالسرعة التي يتم بها تبني إبداع متوافق.

أما دراسة (Carter & Belanger, 2004) المطبقة على جامعة فرجينيا للتكنولوجيا في الولايات المتحدة الأمريكية والتي تناولت العلاقة بين خصائص الإبداع وتبني الحكومة الإلكترونية e-Government Adoption عبر نهج نظرية انتشار الإبداع (IDT), فقد وصفت توافق الإبداع بأنه ملائمة استخدام النظام التكنولوجي مع نمط حياة lifestyle المستخدم من حيث طريقة جمع المعلومات gathering information والتفاعل interacting. وتوصلت الدراسة عبر نتائجها إلى أن هناك مستويات عالية من التوافق ترتبط بشكل إيجابي بمستويات عالية لنية استخدام الخدمات الحكومية الإلكترونية, حيث أوضحت الدراسة أن تمتع مستخدمين التجارة الإلكترونية بالراحة في البحث عن المعلومات والخدمات المتعلقة بكل من المعلومات الشخصية وإجراء المعاملات إلكترونياً يؤدي إلى تبني أعلى لاستخدام الخدمات الحكومية الإلكترونية من أولئك الذين يرون هذه الخدمات غير ملاءمة مع نمط حياتهم.

واستخدمت دراسة ((Karahoca et al., 2018 التي تبعت نهج نظرية انتشار الإبداع (IDT) أيضا, عنصر التوافق كمحدد لنية التبني لمنتجات إنترنت الأشياء(IoT)  التي تخص الرعاية الصحية, ووصفته بأنه ملاءمة الإبداع التكنولوجي للروتين اليومي daily routine ونمط الحياة الخاص بالمستخدم, وبينت نتائج الدراسة أن التوافق له تأثير معنوي إيجابي على تبني المنتجات التكنولوجية الصحية الذكية التي تعتمد على تكنولوجيا إنترنت الأشياء.

في حين أوضحت  دراسة (Ahlin & Huang, 2018) أن لكل من التوافق Compatibility  والصورة الذهنية Image سمات مشابهة تتعلق بالجانب الاجتماعي، ولكن الصورة الذهنية تركز بشكل أكبر على خارج outside المنظمة وكيفية الترويج لهوية الشركة company’s identity، بينما يركز التوافق على المستخدم نفسه أو داخل inside المنظمة, واعتمادا على أن الشركات تختار في كثير من الأحيان تعزيز هويتها identity وقيمها values، فإنه يمكن إيجاد علاقة بين التوافق والصورة الذهنية انطلاقا من التعريف الذي وضعه كل من (Moore & Benbasat, 1991; Rogers, 2003) للتوافق كونه يمكن النظر إليه على أنه درجة الإبداع المدركة المتسقة مع القيمة الحالية, فأوضحت الدراسة أن إدراك perceived الشركات لاستخدام إنترنت الأشياء على أنه متسق consistent وملائم fit لقيمتها الحالية وثقافتها التنظيمية، من الطبيعي أن يشجع على استخدام إنترنت الأشياء لتحسين صورتها الذهنية. وبذلك اقترحت الدراسة فحص تأثير الصورة الذهنية على التوافق, مبررة ذلك بأن توافق إنترنت الأشياء مع القيم والاحتياجات القائمة للشركات، سوف يساعده تعزيز وضعها/حالتها الاجتماعية social status مع توافر إنترنت الأشياء.

على صعيد آخر وصفت دراسة (Lu, 2021) التي تمت في الولايات المتحدة التوافق بأنه تماشي إنترنت الأشياء مع الوضع الحالي والطريقة التي تنجز بها المهام و أسلوب العمل, وقامت الدراسة بفحص العوامل التي تؤثر على تبني المستخدم لإنترنت الأشياء كنموذج تكنولوجي, وأوضحت عبر نتائجها أن التوافق هو العامل الأكثر تأثيرًا الذي يقود تبني استخدام إنترنت الأشياء.

أما دراسة (Pandey, 2022) التي تناولت تبني التكنولوجيات الجديدة الخاصة بإنترنت الأشياء داخل المنظمات, من خلال مراجعة الأدبيات حول تنبني إنترنت الأشياء للشركات الصغيرة والمتوسطة أثناء جائحة كرونا, فقد أوضحت أنه لتوافر عنصر التوافق عند تنفيذ الأفكار الجديدة المتعلقة بتقنيات إنترنت الأشياء لابد من تماشي تقنيات إنترنت الأشياء مع الاحتياجات والعمليات التنظيمية القائمة والبنية التحتية والنظام الموجود لتسهيل عملية التكامل داخل المنظمة.

وتبعا لما تناولته الدراسات السابقة تقوم الدراسة بفحص عنصر التوافق للوقوف على مدى مساهمة توافق تكنولوجيات إنترنت الأشياء في اتخاذ قرار تنفيذ هذه التكنولوجيا الجديدة, كما يمتد الفحص ليشمل دراسة تأثير التوافق على الصورة الذهنية؛ وذلك للتحقق من وجود دور للتوافق في إيجاد صورة ذهنية إيجابية. وبذلك تقترح الدراسة الفرضان التاليان:

(H₁): يوجد تأثير معنوي إيجابي للتوافق على تبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء.

(H₂): يوجد تأثير معنوي إيجابي للتوافق على الصورة الذهنية.

2-   الصورة الذهنية Image:

تعرف دراسة (Moore & Benbasat, 1991, p. 215) الصورة الذهنية بأنها "الدرجة التي يعزز بها استخدام الإبداع التكنولوجي بالمنظمة لصورة الشخص أو حالته/وضعه status مع وجود within المنظمة". حيث أنه بسبب استخدام المنظمة لهذا النظام التكنولوجي يرى الناس من خارج المنظمة الموظف ذو قيمة أعلى more valuable employee, ويشعر الموظف بوضع prestige أعلى من الشركات الأخرى غير المستخدمة للنظام التكنولوجي فيتمتع بوجهه رفيعة المستوى high profile, وبذلك يكون هذا النظام التكنولوجي رمز المكانة status symbol الخاصة بالمنظمة.

وأشارت دراسة  (Venkatesh & Davis, 2000)التي استهدفت تحسين الفهم لسلوك تبني المستخدم وقامت بأربعة دراسات تطبيقية على أربعة منظمات مختلفة إلى أن الصورة الذهنية الإيجابية يمكن إدراكها من خلال وجود النظام التكنولوجي الذي ينشأ عنه وجوده حالة / مكانة status توجد وضع ووجهة عالية لمستخدميه. وتوصلت الدراسة إلى وجود تأثير للصورة الذهنية على المنفعة المدركة للمستخدم التي تؤدي إلى تأثير إيجابي على نية المستخدم لتبني الخدمات التكنولوجية الجديدة.

وقد حذت دراسة (Carter & Belanger, 2004) على نهج دراسة (Moore & Benbasat, 1991) من حيث فصل عنصر الصورة الذهنية كسمة محددة لتبني الابتكار عن عنصر الميزة النسبية, وأشارت هذه الدراسة التي فحصت تأثير خصائص الإبداع على تبني الحكومة الإلكترونية e-Government Adoption من خلال إتباع منهج نظرية انتشار الإبداع (IDT) إلى أن درجة الصورة الذهنية ترتفع عندما يساهم استخدام النظام التكنولوجي في تحسين الحالة الاجتماعية social status ويعكس وجهة رفيعة المستوى ووضع أعلى من الذين لا يستخدمونه. وتوصلت إلى أن المستويات العالية من الصورة الذهنية ترتبط بشكل إيجابي بمستويات عالية من النية لاستخدام الخدمات الحكومية.

وقد وصفت دراسة ((Karahoca et al., 2018 المطبقة بتركيا والتي تمت بغرض فحص العوامل الحاسمة التي تؤثر على النية لتبني منتجات إنترنت الأشياء(IoT)  التي تخص الرعاية الصحية, الصورة الذهنية بأنها الدرجة التي يكون عندها استخدام تكنولوجيا إنترنت الأشياء دلالة للمكانة status symbol حيث يعطي المستخدم حالة / مكانة status ووضع أعلى من الذين لا يستخدمونه والعكس. وبينت النتائج الخاصة بالدراسة أن الصورة الذهنية تؤثر بشكل إيجابي على تبني المنتجات التكنولوجيا الصحية الذكية smart health technology products التي تعتمد على تكنولوجيا إنترنت الأشياء.

ومن خلال الاعتماد على الدراسات السابقة في مجال انتشار الإبداع التكنولوجي, تقوم الدراسة بفحص عنصر الصورة الذهنية, وذلك للتعرف على الآراء الخاصة بالقائمين على تكنولوجيات إنترنت الأشياء حول مدى مساهمة توافر إنترنت الأشياء في التحسين من واجهتهم فضلا عن مكانة الشركة, للتعرف على انعكاس ذلك على تبني الشركة لتكنولوجيات إنترنت الأشياء من خلال اقتراح الفرض التالي:

 (H₃): يوجد تأثير معنوي إيجابي للصورة الذهنية على تبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء.

3-   تبني تكنولوجيا انترنت الأشياء Adopting Internet of Things Technology:

يعرف (Rogers, 1983) التبني بأنه قرار استخدام  use وتنفيذ implement فكرة جديدة.

ووصفت دراسة (Zhou et al., 2010) التي فحصت تبني الخدمات المصرفية عبر الهاتف المحمول التبني بأنه قرار استخدام الخدمات التكنولوجية, وتمت هذه الدراسة على 250 فرد من عملاء أكبر شركتان للاتصالات في الصين وهما شركة تشاينا موبايل China Mobile وشركة تشاينا يونيكوم China Unicom, وفي السبيل لفحصت التبني قامت الدراسة بدمج كل من نموذج ملاءمة تكنولوجيا المهمة task technology fit (TTF) والنظرية الموحدة للقبول واستخدام التكنولوجيا Unified theory of acceptance and usage of technology (UTAUT), وأسفرت نتائجها عن وجود علاقة بين تبني المستخدم للخدمات التكنولوجية المصرفية عبر الهاتف المحمول والأداء المتوقع لهذه الخدمات.

 وعبرت أيضا دراسة (D'Ambra et al., 2013) التي فحصت تبنيى استخدام الكتب الإلكترونية باستراليا عن التبني بأنه القرار المتعلق باستخدام التكنولوجية الجديدة, وقامت الدراسة باستخدام كل من نظرية انتشار الإبداع (IDT) ونموذج ملائمة تكنولوجيا المهمة (TTF) ضمن النماذج والنظريات التي اعتمدت عليها في فحص تبني الكتب الإلكترونية, وتوصلت النتائج إلى وجود تأثير إيجابي مباشر لتبني الكتب الإلكترونية على الأداء التدريسي للأكاديميين.

في حين تناولت دراسة (Ohiomah, 2015) تبني المبيعات لأسلوب المبيعات الداخلية ووصفته بأنه استخدام رجال المبيعات مجموعة متنوعة من أساليب البيع عبر الوسائل التكنولوجية الحديثة, واستخدمت الدراسة نموذج نظرية سلسلة التكنولوجيا في سبيل قياس أداء المبيعات الداخلية, وتوصلت عبر نتائجها إلى أن استخدام أنظمة إدارة المبيعات المعتمدة على التكنولوجيا تؤثر على أداء المبيعات الداخلية من خلال تحسين عمليات التبني المتعلق بالبائعين, حيث أوضحت النتائج الإحصائية أن التبني له دور وسيط في العلاقة بين إدارة العملاء المحتملين الخاصة بالمبيعات sales lead management  المعتمدة على تكنولوجيا المعلومات وأداء المبيعات الداخلية, فضلا عن وجود تأثير مباشر للتبني على أداء المبيعات الداخلية.

أما دراسة (Tu, 2018) فقد أشارت إلى تبني إنترنت الأشياء بأنه اتخاذ إجراءات تنفيذ implementing تكنولوجيات إنترنت الأشياء, وقد هدفت هذه الدراسة إلى التوصل لوضع رؤى مثمرة من أجل تطوير نموذج لتبني إنترنت الأشياء من خلال فحص العوامل التي تؤثر على تبني إنترنت الأشياء في الخدمات اللوجستيه logistics وإدارة سلسلة التوريد supply chain management بتيوان وأوضحت الدراسة أن المنافع Benefits التي تنظر إليها الشركة على أنها مزايا مدركة perceived advantages وكذلك التكاليف المتعلقة بتنفيذ تكنولوجيا إنترنت الأشياء من أهم العوامل الداخلية للشركة التي تؤثر في تبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء في الخدمات اللوجستيه وإدارة سلاسل التوريد.

وتناولت دراسة (Ahlin & Huang, 2018) تبني إنترنت الأشياء بأنه التنفيذ implementation لتكنولوجيات إنترنت الأشياء في الأعمال القائمة للشركة. واستخدمت هذه الدراسة في سبيل فحص العوامل التي تؤثر على الأداء عند تبني الشركة لإنترنت الأشياء المبني على الإبداع نظرية انتشار الإبداع IDT, وأسفرت النتائج وجود تأثير لتبني الإبداع (تبني تكنولوجيات إنترنت الأشياء) على الأداء, حيث بينت الدراسة أن تبني تكنولوجيات إنترنت الأشياء يساهم في تحسين الأداء الخاص بالشركات محل الدراسة.

ويتبين مما سبق أن التبني يتم تناوله بمعنى استخدام  use عندما يتعلق التبني بالأفراد بينما عندما يخص التبني الشركات يتم استخدام لفظ تنفيذ implement, وبهذا تعتمد الدراسة على قياس تبني الإبداع للتعرف على مدى تنفيذ الإبداعات التكنولوجية المتعلقة بإنترنت الأشياء وتأثير ذلك على أداء المبيعات الداخلية في الشركات محل الدراسة, وفضلا عن العرض السابق للدراسات الخاصة بعلاقة تبني الإبداع بالأداء, وبالاعتماد عن العرض السابق للدراسات الخاصة بعلاقة تبني الإبداع (التكنولوجيا الجديدة) بالأداء, والعرض الذي يسبقه بتناول علاقات التوافق بمتغير تبني الإبداع ومتغير الأداء, يمكن اقتراح الفروض التالية:

 (H₄): يوجد تأثير معنوي إيجابي لتبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء على أداء المبيعات الداخلية.

4- أداء المبيعات الداخلية Inside Sales Performance:

أشارت دراسة (Narus & Anderson, 1986) إلى أن اعتماد المبيعات الداخلية Inside Sales على تكنولوجيات الاتصالات الإبداعية innovative telecommunications أدى إلى تولي قوة المبيعات الداخلية مسؤولية المهام البيعية الروتينية والمتكررة لتجنب التكلفة المتزايدة التي تتسبب بها استخدام المبيعات الخارجية outside sales في هذه المهام. وتنبأت هذه الدراسة بأن غالبية قوى المبيعات في المستقبل سوف تعتمد بشكل عالي على المبيعات الداخلية التي قد تتولى مهام في المستقبل أكثر تعقيدا.

وقد وصفت دراسة  (Gessner & Scott Jr, 2009) المبيعات الداخلية بأنها المجموعات التي تستخدم تكنولوجيا التسويق عن بعد من داخل الشركة من خلال مكتب التسويق عبر الهاتف telemarketing bureaus وأطلقت عليها اسم فرق المبيعات الداخلية inside-sales teams, في حين أشارت إلى المبيعات الخارجية بأنها المبيعات التي تعتمد على أشخاص ينتقلون من موقع إلى موقع location to location بغرض زيارة العملاء الحالين أو المحتملين. وبينت الدراسة أنه مع ارتفاع تكاليف البيع الخارجي عن طريق زيادة نفقات النقل والمبيعات ذات الصلة، فإن عددًا من العملاء الذين كانوا مربحين بشكل مقبول لن يكونوا كذلك وقد يصل الأمر إلى تجاوز التكلفة الخاصة بخدمات البيع الخارجي الأرباح التي يتم تحقيقها, الأمر الذي يتبعه بحث مديرين وموظفين المبيعات في هذه الحالات عن أساليب منخفضة التكلفة، مثل استخدام فرق المبيعات الداخلية المعتمدة على التواصل من خلال التكنولوجيات الخاصة بالتسويق عن بعد وهذا ما يتيح لهم الاستمرار في خدمة عملائهم مع الحفاظ على مستويات مقبولة من الربحية. وبهذا قد أسفرت الدراسة عن أن استخدام التحليلات التنبؤية predictive analytics واستخراج البيانات data mining وغيرها من أدوات ذكاء الأعمال Business Intelligence Tools  من قِبل مجموعات المبيعات الداخلية يساعد في تخفيض التكاليف وتحقيق تحسن في أداء المبيعات.

في حين تشير دراسة (Rapp et al., 2012) التي تمت على 156 مؤسسة مبيعات في بلجيكا أن استخدام قوة المبيعات الداخلية يعني استخدام التكنولوجيات الحديثة التي تخص العمل عن بعد في تغير الدور التقليدي للمبيعات, وبينت الدراسة أن التغييرات في هيكل وظيفة المبيعات والاعتماد بشكل أكبر على رجال المبيعات الداخلية يدفعه الاستمرار في الإبداعات في مجال تكنولوجيا الاتصالات وكذلك الحاجة إلى قيام معظم الشركات بخفض التكاليف. فقد أوضحت الدراسة أن استخدام التعلم الإلكتروني eLearning وأدوات التكنولوجيا technology tools لهما تأثيرات معدلة moderating effects على العلاقة بين هيكل قوة المبيعات Sales Force Structure وكل من التوجه بالعميل Customer Orientation والتنسيق بين الوظائف Interfunctional Coordination, حيث تبين أن الأساليب التكنولوجية التي تخص المبيعات الداخلية أوجدت تأثير إيجابي لقوة المبيعات على التوجه نحو العميل والتنسيق بين الوظائف الأمر الذي تبعه تحسين أداء المبيعات.

وقد عرفت دراسة (Ohiomah et al., 2015) أداء المبيعات الداخلية بأنه درجة الكفاءة والفعالية التي يتحقق بها  أهداف تنظيم المبيعات الداخلية inside sales organization, وأوضحت الدراسة أن غالبا ما تتمثل هذه الأهداف في حجم الإيرادات revenue أو المبيعات sales إلا إذا اختلفت طبيعة الهدف المراد تحقيقه تبعا للمنظمة, حيث أن بعض المنظمات قد تقيس هذا الأداء من خلال عدد المكالمات التي يتم إجراءها. وأوضحت الدراسة أن المبيعات الداخلية هي مبيعات عن بعد remote sales يتم تنفيذها باستخدام تكنولوجيات الاتصال المختلفة different communication technologies, بدون وجود تفاعل تقليدي وجهاً لوجه بين البائع salesperson والعميل المحتمل lead (أي العميل المتوقع potential customer),

ووصفت دراسة (Ohiomah, 2015) التي تمت على 483 شركة اتصالات مصطلح المبيعات الداخلية بأنه المبيعات التي يتم تنفيذها عن بُعد باستخدام الهاتف أو تكنولوجيات الإنترنت. واعتمدت الدراسة عند قياس الأداء الخاص بهذه المبيعات على كل من (الحصة السوقية المحققة, وهامش الربح, والمدى الزمني للمبيعات, ومدى تحقيق الأهداف السنوية للإدارة العملاء المحتملين الخاصة بالمبيعات sales lead management), وقامت الدراسة بتضمين ثلاثة تصنيفات للتطبيقات الخاصة بتكنولوجيا المعلومات في المبيعات الداخلية وهي أولا الاستحواذ على العملاء customer acquisition: عبر دعم تكنولوجيا المعلومات للبيع الداخلي كأداة تساعد على التنقيب عن العملاء لتحديد المرشحين المحتملين للمبيعات وذلك سواء من خلال توليد العملاء المحتملين lead generation عبر الإعلانات أو حملات الويب أو أي جهود أخرى أو من خلال إدارة العملاء المحتملين التي تسعى إلى التتبع الفعال للعملاء حيث يتم جمع البيانات والمعلومات المطلوبة قبل إجراء التواصل مع العميل المحتمل. ثانيا الاحتفاظ بالعملاء customer retention: عبر أدوات تكنولوجيا المعلومات التي تزود أنظمة إدارة علاقات العملاء CRM systems بالمعلومات الضرورية التي يحتاجونها سواء من خلال البيع العابر cross selling والذي يعني تسويق وبيع منتجات أو خدمات مكملة وذات قيمة أعلى لعملائهم, أو من خلال البيع المرتفع up selling الذي يفسر بأنه الإبقاء على مدة طويلة أخرى وعلاقات ذات قيمة مع العملاء أو من خلال الاتصال وإدارة الحساب contact and account management الذي يمثل دعم وظائف البيع الداخلي بمعلومات عن التفاعلات السابقة والحالية مع العملاء الحاليين لتقديم خدمة مبيعات مخصصة بشكل أفضل. وأخيرا أنشطة المبيعات الأخرى Other Sales Activities: كتحليلات المبيعات sales analytics وإجراء التقييمات لتحسين تخطيط المبيعات sales planning والتنبؤ بها, (أنظر الشكل 1).

شكل (1) تطبيق تكنولوجيا المعلومات في المبيعات الداخلية

المصدر/ (Ohiomah, 2015)

وأشارت دراسة (Syam & Sharma, 2018) إلى أنه في ظل الثورة الصناعية الرابعة fourth industrial revolution التي صحبها النظم الفيزيائية السيبرانية cyber-physical systems التي تمكن من تفاعل البشر مع الآلات وانترنت الأشياء (IoT) الذي مكن من تفاعل الآلات مع بعضها, ستتحول المزيد من عمليات صنع القرار من البشر إلى الآلات. وهذه التغييرات الاجتماعية اللاحقة ستؤدي إلى تأثير عميق على كل من الأبحاث والممارسات الخاصة بالبيع وإدارة المبيعات, ومن خلال ذلك قامت الدراسة بالتركيز على فحص كل من التعلم الآلي machine learning والذكاء الاصطناعي artificial intelligence المصاحبان للتكنولوجيات الحديثة للثورة الصناعية الرابعة فيما يخص ارتباطهما بعملية البيع الشخصي وإدارة المبيعات. وقد أوضحت الدراسة أن إتباع مثل هذه التكنولوجيات الحديثة ليس بالأمر المستحدث حيث أنه بدأت المبيعات الداخلية inside sales في الشركات بالاعتماد على المهام الروتينية لتخفيف عبء العمليات المتكررة وغير المنتجة عن رجال المبيعات، وذلك خلال الثورة الصناعية الثالثة عبر الاستخدام المكثف لتقنيات الحوسبة computing والأتمتة automation ومع ظهور التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي نشأت أدوار متميزة للمبيعات الداخلية, ويمكن وصف ذلك التطور بأنه سلسلة متصلة بدأت من مهام بسيطة إلى معقدة. حيث بينت الدراسة أن التأثير الأكبر لهذه التكنولوجيات التي تتعامل مع التعقيدات الخاصة بعملية الشراء هو جميع الأنشطة والجهود التي تدخل في فهم سلوك العملاء وأنماط شرائهم من أجل تصميم وتقديم عروض مخصصة customized offerings وذلك سواء في سياق الأعمال إلى العميل business to- customer أو في سياق الأعمال إلى الأعمال business to-business.

وفيما يخص مجال المبيعات الداخلية المتعلق بقنوات البيع بالتجزئة والمعتمد على تكنولوجيا إنترنت الأشياء (IoT) أفادت دراسة (Caro & Sadr, 2019)  أن قناة المبيعات تقدم وظيفتين أساسيتين وهما توصيل كل من (المعلومات, والمنتجات) للعملاء. ويمكن أن تسمح تجارة التجزئة عبر أسلوب قناة أومني/ قناة التسويق الشاملة  Omnichannel  - التي تمسح الحدود بين القنوات - بفصل هاتين الوظيفتين عبر تمكين المستهلكين بمعرفة المنتجات من خلال قنوات تختلف عن القنوات المستخدمة في الشراء, فأسلوب قناة أومني يقضي على فكرة القناة البيعية التقليدية القائمة بذاتها التي يتم بها التعرف على المنتج وشرائه من نفس القناة البيعية, حيث يعتمد هذا الأسلوب على تكامل القنوات ويتيح الجمع بين توصيل المعلومات وتوصيل المنتجات بمنهجين مختلفين فمنهج العرض showrooming يتيح (التجربة في المتجر ولكن الطلب عبر الإنترنت) ومنهج التصفح webrooming يتيح (النقيب عن توافر المنتجات عبر الإنترنت قبل شرائها من المتجر). ومن خلال ذلك أوضحت الدراسة أنه لتناسب سرعة حركة العرض والطلب التي تخص هذه القناة يتم استخدام تكنولوجيا إنترنت الأشياء (IoT) الذي يمكن أن يلعب دوراً أساسياً في التكامل الذي يتطلب حدوثه والسماح للشركات بإحداث توازن بين العرض والطلب (أنظر الجدول 3). وأوصت الدراسة أنه في سبيل تحقيق هذا التوازن ينبغي أن تدرس كل شركة التحديات التي قد تصادفها نظرا لتفاوت إمكانات الشركات وتجنب المبالغة غير المرغوب فيها في إتباع تكنولوجيا إنترنت الأشياء (IoT).

ونظرا لتفاوت المهام المتعلقة بالمبيعات الداخلية تبعا لأنشطة الشركات؛ تقوم الدراسة بقياس أداء المبيعات الداخلية للشركات التي تستخدم تكنولوجيات إنترنت الأشياء بأي صورة في عمليات المبيعات الخاصة بها.

جدول (1 ) تطبيقات لانترنت الأشياء تستخدم في كل من العرض والطلب

المصدر (Caro & Sadr, 2019).

ومن الجدير بالذكر أنه؛ انطلاقا من أن الدراسة تركز على قياس أداء المبيعات الداخلية للشركات التي تستخدم إنترنت الأشياء في أنشطة المبيعات الداخلية الخاصة بها, وبناءاً على ما أشارت إليه دراسة  (Ghosh, 2018) من أن تكنولوجيات إنترنت الأشياء ترتبط "بالأشياء المادية" فقط ولا تنطوي أنظمتها على تحليلات سلوكية تخص المبيعات. يقوم البحث بقياس أداء المبيعات الداخلية للشركات, من زاوية المهام التكنولوجية فقط لإنترنت الأشياء.

وفي ضوء ما تم عرضه من دراسات سابقة تم اقتراح نموذج للعلاقة بين متغيرات الدراسة موضح بالشكل التالي رقم (2):

شكل (2) النموذج المقترح للدراسة

المصدر: من إعداد الباحثون اعتمادا على الدراسات السابقة.

ثانيا: مشكلة وتساؤلات البحث.

في ضوء الدراسات السابقة توجه الباحثون للتعرف على طبيعة الدور الوسيط للصورة الذهنية وتبني تكنولوجيا انترنت الأشياء في العلاقة بين التوافق وأداء المبيعات الداخلية, وذلك من خلال إجراء المقابلات الشخصية مع مسئول مبيعات الدلتا لبقات إنترنت الأشياء بشركة فودافون[1] ومسئول مبيعات الدلتا لبقات إنترنت الأشياء بشركة اتصالات[2] وهما الشركتان المتفردتان بهذا النوع من تقديم الخدمة للشركات التجارية, وامتدت هذه المقابلات لعدد من مسئولي المبيعات بالشركات التي تستخدم تكنولوجيات انترنت الأشياء في عمليات المبيعات الخاصة بها وتم إجراء المقابلات معهم بناء على العينة الميسرة, وبلغ عدد المسئولين 15 فرد من 15 شركة تقع في نفس المدينة, وقد تم إعداد الأسئلة التي وجهت بالمقابلات الشخصية بناء على مراجعة الدراسات السابقة حول متغيرات الدراسة, وتوصل الباحثون إلى الآتي:

1-      التباين في التوافق لتكنولوجيا إنترنت الأشياء مع المبيعات الداخلية.  

ومن مظاهره: افتقار بعض الشركات للخبرات وبعض الاحتياجات التي تحسن من توافق تكنولوجيات إنترنت الأشياء مع المعرفة التي تخص الشركات وكذلك عمليات المبيعات الداخلية.

2-      التباين في الصورة الذهنية الناتجة عن تنفيذ تكنولوجيا إنترنت الأشياء في المبيعات الداخلية.  

ومن مظاهره: عدم وعي بعض القائمين على تكنولوجيات إنترنت الأشياء حول مدى مساهمة إنترنت الأشياء في التحسين من واجهتهم فضلا عن مكانة الشركة.

3-      التباين في مستوى تبني بعض تكنولوجيات إنترنت الأشياء في مجال المبيعات الداخلية.  

ومن مظاهره: عدم وعي الشركات الكامل بكيفية تنفيذ بعض التكنولوجيات التي تخص إنترنت الأشياء  في مجال البيع عبر الوسائل التكنولوجية الحديثة.

4-      التباين في تحقيق تكنولوجيا إنترنت الأشياء الأهداف خاصة بالمبيعات الداخلية.  

ومن مظاهره: عدم وعي الشركات الكامل بكيفية تعزيز الاستفادة من الأنظمة والبرامج المتعلقة بإنترنت الأشياء في تحسين إدارة المبيعات الداخلية.

الأمر الذي يثير التساؤلات البحثية التالية:

1-      هل يوجد تأثير معنوي لكل من التوافق و الصورة الذهنية على تبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء؟

2-       ما هي طبيعة تأثير تبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء على أداء المبيعات الداخلية للشركة؟

ثالثا: أهداف البحث:

يتمثل الهدف الرئيسي لهذا البحث في محاولة التعرف على كيفية استخدام انترنت الأشياء في تحقيق أداء مرتفع للمبيعات الداخلية للشركة, وذلك من خلال طبيعة العلاقة بين التوافق والصورة الذهنية وتبني تكنولوجيا انترنت الأشياء وأداء المبيعات الداخلية, ويتضمن ذلك عدة أهداف فرعية, وهى:

1-    الوقوف على طبيعة التأثير المباشر لخصائص التكنولوجيا على ملاءمة تكنولوجيا المهمة.

2-    فحص التأثير المباشر لملاءمة تكنولوجيا المهمة على تبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء.

3-    قياس التأثير المباشرة لتبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء على أداء المبيعات الداخلية للشركة.

رابعاً: أهمية الدراسة:

تم تقسيم أهمية الدراسة إلى جانبين هما:

أ‌-       الأهمية العلمية: يعتقد الباحثون بوجود أهمية كبيرة لهذه الدراسة على المستوى العلمي يمكن الإشارة إليها فيما يلي:

1-  تقديم مساهمة بحثية تساعد على سد الفجوة  المتعلقة بقلة الدراسات في مجال تكنولوجيات إنترنت الأشياء المستخدمة في التسويق، حيث يسعى البحث إلى تضييق هذه الفجوة عن طريق فحص العلاقة بين التوافق والصورة الذهنية و تبني تكنولوجيا انترنت الأشياء وأداء المبيعات الداخلية.

2-  تركيز الضوء على فحص عنصر الصورة الذهنية كسمة منفصلة بنظرية انتشار الإبداع للوقوف على  مساهمة هذا المتغير فيما يخص مجال تبني إنترنت الأشياء وذلك على غرار دراسة كلا من (Moore & Benbasat, 1991; Ahlin & Huang, 2018).

ب‌-   الأهمية التطبيقية: تستمد هذا الدراسة أهمية تطبيقية من سعيها لتقديم مساهمة من الزاوية الإدارية لدعم التعامل مع هذه التقنيات الواعدة التي تخص إنترنت الأشياء, وذلك من خلال ما يلي:

1-  رسم إطار واضح للمنظمات والمسوقين في داخل مصر وخارجها عن كيفية تنفيذ تكنولوجيات إنترنت الأشياء في الشركات المصرية وتحقيق أداء عالي للمبيعات الداخلية للشركة عبر تقنياتها.

2-  يمكن أن تسهم نتائج الدراسة في مساعدة مديري التسويق بشكل عام ومسئولي المبيعات الداخلية بشكل خاص في تحسين نقاط القوة وتجنب نقاط الضعف - ذات الصلة -  لتحسين أداء المبيعات الداخلية للشركة, إذا ثبت وجود تأثيرات معنوية تخص العلاقات المقترحة للدراسة.

خامسا: منهجية الدراسة:

يقوم الإطار النظري أو فروض البحث على أساس  النظريات, فضلا عن القيام بمحاولة شرح العلاقات بين المتغيرات في إطار هذه النظريات والدراسات السابقة التي نهجتها, وفي ضوء ذلك يتم استخدام ما يطلق عليه نموذج المعادلة البنائية لاختبار الفرضيات والتعرف على صحتها أو رفضها ومن ثم فإن المنهج الاستنتاجي هو المنهج المناسب للدراسة الحالية (Saunders et al. 2009), وتتضمن طريقة البحث النقاط التالية:

1- مجتمع وعينة الدراسة:

أ- مجتمع الدراسة.

يتمثل مجتمع الدراسة في الشركات التي لها تمثيل تجاري بمراكز التسوق التجارية الكبرى والتي تقع في نطاق محافظتي القاهرة والدقهلية؛ وتستخدم إنترنت الأشياء في نظم إدارة المبيعات الداخلية الخاصة بها, وذلك لأن المراكز التجارية الكبرى يُقبل عليها شركات لديها قدرات وتكنولوجية تمكنها من تنظيم مبيعاتها والتواصل مع العملاء. وبناءا على مراجعات موقع جوجل الموضح بالجدول رقم (2),  قد تم اختيار المراكز التجارية الأعلى تقيما, والذي يعكس تقيمها عدد عالي من المترددين.

جدول (2 ) تقييمات الشركات محل الدراسة بناء على مراجعات جوجل

المصدر/  من إعداد الباحثون اعتمادا على مراجعات جوجل.

ب- عينة الدراسة:

قد تم الاعتماد على العينة غير الاحتمالية بسبب توافر شروط استخدامها وهي: عدم معلومية حجم المجتمع ونوعية المفردات فيه (Saunders et al., 2012, p.219), وتم تحديد حجم العينة لمجتمع غير معلوم عند حدود خطأ 5% ومستوى ثقة 95% بعدد 384 مفردة Saunders et al, 2019)). وتمثلت وحدة المعاينة في العاملين بقطاعات المبيعات الداخلية للشركات التي تستخدم إنترنت الأشياء في نظم إدارة المبيعات الداخلية الخاصة بها والتي لها تواجد في المراكز التجارية في كل من محافظة القاهرة ومحافظة الدقهلية.

وتبعا لذلك, تم توزيع 415 استمارة استبيان على العاملين بقطاعات المبيعات الداخلية للشركات التي تستخدم إنترنت الأشياء في نظم إدارة المبيعات الداخلية الخاصة بها, والتي لها تواجد داخل مراكز التسوق لكل من (ستي ستارز - كايرو فستيفال سيتي مول - ستي سنتر الماظة - المعادي جراند مول) بمحافظة القاهرة, وأيضا الشركات التي تستخدم إنترنت الأشياء في نظم إدارة المبيعات الداخلية والتي لها تواجد في مركز تسوق (الجامعة بلازا مول) بالدقهلية, حرصا على تحقيق أعلى نسبة استجابة وبذلك حصل الباحثون على كامل العينة المستهدفة بنسبة استجابة 100%, حيث بلغ عدد الاستمارات الصحيحة 396 استمارة, وذلك لاستبعاد عدد 19 استمارة غير صحيحة, ووفقا لهذا العدد بلغت نسبة الاستمارات الصحيحة 95.4% كما هو موضح في الجدول رقم (3).

 جدول رقم (3)  نسبة استجابة مفردات العينة

المصدر: إعداد الباحثون اعتماداً على البيانات المجمعة من قوائم الاستبيان.

2- قياس متغيرات الدراسة:  

اعتمد الباحثون في تجميع بيانات الدراسة الميدانية من مصادرها الأولية على قائمة استبيان تم إعدادها خصيصاً لهذا الغرض, وتم الإجابه عنها بمعرفة المستقصي منه وبنفسه. بحيث تشمل مجموعة من الأسئلة لقياس متغيرات الدراسة وتعتمد على مقياس ليكرت الخماسي والتي تقع في مستويات تتراوح بين موافق تماماً (5) إلى غير موافق تماماً (1). وشملت قائمة الاستقصاء أربعة أجزاء, كما موضح في ملحق (1). وبهذا تحتوي هذه الدراسة على المتغيرات التالية:

1- التوافق Compatibility:

لقد تم قياس متغير التوافق من خلال مقاييس دراسات كل من (Zhu et al., 2006; Karahoca et al., 2018) وذلك من خلال 3 عبارات قد عكست هذا المتغير.

2- الصورة الذهنية Image: لقد تم قياس متغير الصورة الذهنية من خلال مقاييس دراسات كل من (Venkatesh & Davis, 2000; Carter & Belanger, 2004; Karahoca et al., 2018) وذلك من خلال 3 عبارات قد عكست هذا المتغير.

3- تبني تكنولوجيا انترنت الأشياء Adopting Internet of Things Technology: تم قياس متغير تبني تكنولوجيا انترنت الأشياء اعتمادا على مقاييس  دراسة كل من (Zhou et al., 2010; Ohiomah, 2015) والتي تضمنت 3 عبارات عكست المتغير.

4- أداء المبيعات الداخلية Inside Sales Performance:

تم قياس متغير أداء المبيعات الداخلية اعتمادا على مقاييس  دراسة (Ohiomah, 2015) والتي تضمنت 4 عبارات عكست المتغير.

ثالثا: تحليل البيانات:

اعتمد الباحثون على أسلوب تحلیل المسار لاختبار الفروض باستخدام برنامج AMOS V.25 ویعتمد ھذا البرنامج على نموذجین وھما القیاسي والھیكلي ویمكن توضیحھما كما یلي:

 (1) تقييم نموذج القياس: قام الباحثون في ھذا الجزء باستخدام نموذج المعادلة الھیكلیة Structural Equation Modeling (SEM) للتأكد من الصدق البنائي لمقیاس الدراسة, ومن صحة النموذج وصلاحیته والتأكد من مطابقته  لبیانات الدراسة قبل إجراء اختبار الفروض وذلك من خلال اتباع الخطوات التالية:

أ‌-   تحدید اعتمادیة معاملات التحمیل (Loadings) ويتضح من الجدول (3) أن جميع معاملات التحميل مقبولة, حيث يرى (Hair et al.,  2010) أن قيم معاملات التحميل المقبولة لابد أن تكون مساوية أو أكبر من 0.50.

ب‌- حساب معامل الثبات المركب (Composite Reliability) ومعامل ألفا كرونباخ (Cronbach’s alpha) للقوف على ثبات الاتساق الداخلي للمقیاس، وكما ھو موضح بجدول (3) أظهرت نتائج اختبار الثبات أن معامل لكرونباخ لكل من التوافق والصورة الذهنية وتبني اتكنولوجيا إنترنت الأشياء وأداء المبيعات الداخلية كان 0.913 و 0.921 و 0.949 و 0.923 على الترتيب, ومن ثم فإن جمیع معاملات ألفا لكرونباخ مقبولة حیث یرى (Hair et al., 2010)  أن قیم ألفا المقبولة تكون أكبر من ٠٫٧ . یشیر إلى درجة عالیة من الاعتمادیة على المقاییس المستخدمة. اما عن ثبات المكونات Composite Reliability (CR) فقد أظھرت نتائج التحلیل الإحصائي والتي یوضحھا جدول (3) أن جمیع قیم مقبولة، حیث یرى أن قیم (CR) مقبولة لابد أن تكون مساویة أو أكبر من ٠.٧٠ . (Hair et al., 2010).

ت‌- اس الصدق التقاربي convergent Validiity  ویشیر إلى المدى الذي تتقارب فیه العبارات التي تقیس البعد أو المتغیر، أو یمكن تحمیلھا معاً على بعد أو متغیر واحد، ویتم قیاسھ عن طریق متوسط التباین المستخرج Average variance extracted (AVE)، والذي لابد أن تزید قیمتھ عن ٠٫٥٠ لكل بعد أو متغیر یتم قیاسه. وقد أظھرت نتائج التحلیل الإحصائي والتي یوضحھا الجدول رقم ( 3) أن جمیع قیم بولة (AVE).

ث‌- صدق التمایزي Discriminant Validity: ویشیر إلى المدى الذي یكون فیه كل بعد أو كل متغیر مختلف عن البعد أو المتغیر الآخر، ویتم قیاسه عن طریق الجذر التربیعي لمتوسط التباین المستخرج (square root of AVE)، حیث أنھ لابد أن یزید ارتباط  البعد أو المتغیر بنفسه عن قیمه ارتباطه بباقي متغیرات الدراسة الأخرى. وقد أظهرت  نتائج التحلیل الإحصائي والتي یوضحھا الجدول رقم ( 4) أن جمیع القیم مقبولة.

جدول (4) معاملات التحمیل والثبات والصدق التقاربي

التوافق (CPL), الصورة الذهنية (IM), تبني تكنولوجيا انترنت الأشياء (AIT), أداء المبيعات الداخلية (ISP).

المصدر: إعداد الباحثون اعتماداُ على نتائج التحليل الإحصائي.     

جدول (5) مصفوفة الارتباط والجذر التربیعي لـ (AVE)

المصدر: إعداد الباحثون اعتماداُ على نتائج التحليل الإحصائي.      Significance: *< 0.05, **< 0.01, ***< 0.001

ومن الجدول (5) يتضح أن قيمة الجذر التربيعي لمتوسط التباين المستخرج (Square root of AVE) بالنسبة لمتغير التوافق كانت (0.879) وللصورة الذهنية (0.898) وتبني تكنولوجيا انترنت الأشياء (0.923) و) وأداء المبيعات الداخلية (0.842), وهي كلها قيم مقبولة، حيث أن جميع معاملات ارتباط كل متغير بنفسه أكبر من قيمة ارتباطه بباقي متغيرات الدراسة الأخرى.

كما أوضحت النتائج وجود علاقة ارتباط معنوية موجبة بين المتغيرات التي تفحصها الدراسة, فقد بلغ أقل معامل ارتباط  0.551)) عند مستوى معنوية 1% بين التوافق وتبني تكنولوجيا انترنت الأشياء, وبلغ أعلى معامل  ارتباط  ((.700 عند مستوى معنوية 1% بين تبني تكنولوجيا انترنت الأشياء وأداء المبيعات الداخلية, كما تلي ذلك أن بلغ معامل الارتباط 0.637) ) عند مستوى معنوية 1% بين التوافق  والصورة الذهنية, وبلغ معامل الارتباط  ((0.610 عند مستوى معنوية 1%  بين الصورة الذهنية و وتبني تكنولوجيا انترنت الأشياء.

ویتضح في الجدول ( 6) نتائج اختبار التحلیل الإحصائي للنموذج الھیكلي للدراسة حیث یوضح العلاقة بین التوافق والصورة الذهنية و تبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء وأداء المبيعات الداخلية.

جدول (6) نتائج تحلیل معاملات المسار

مستوى المعنوية: † p < 0.100, * p < 0.050, ** p < 0.010, *** p < 0.001            

المصدر: إعداد الباحثون اعتماداُ على نتائج التحليل الإحصائي.  

ويتضح من الجدول (6) أن مؤشرات جودة النموذج مقبولة، وتشير نتائج اختبار النموذج الهيكلي للدراسة إلى وجود تأثير معنوي إيجابيمباشر للتوافق على تبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء بمعامل مسار (0.175) عند مستوى معنوية 0.01, كما أظهرت النتائج أن معامل التحديد R ² بلغ 0.625 , وهذا يعني التوافق يفسر 62.5% من التباين في تبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء والنسبة المتبقية وتبلغ  0.375 ترجع لعوامل أخرى لم يشملها النموذج بالإضافة إلى الخطأ العشوائي. ويتضح من هذه النتائج ثبوت صحة الفرض الأول (H1).

وتوصلت النتائج إلى وجود تأثير معنوي إيجابيمباشر للتوافق على الصورة الذهنية بمعامل مسار (0.841) عند مستوى معنوية 0.01, كما بينت النتائج أن معامل التحديد R ² بلغ 0.707 , وهذا يعني التوافق يفسر 70.7% من التباين في الصورة الذهنية والنسبة المتبقية وتبلغ  0.293 ترجع لعوامل أخرى لم يشملها النموذج بالإضافة إلى الخطأ العشوائي. ويتضح من هذه النتائج ثبوت صحة الفرضالثاني (H2).

وأوضحت النتائج وجود تأثير معنوي إيجابيمباشر للصورة الذهنية على تبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء بمعامل مسار (0.460) عند مستوى معنوية 0.01, كما أظهرت النتائج أن معامل التحديد R ² بلغ 0.717 , وهذا يعني الصورة الذهنية يفسر 71.7% من التباين في تبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء والنسبة المتبقية وتبلغ 0.283 ترجع لعوامل أخرى لم يشملها النموذج بالإضافة إلى الخطأ العشوائي. ويتضح من هذه النتائج ثبوت صحة الفرض الثالث (H3).

وأخيرا, أشارت نتائج الدراسة إلى وجود تأثير معنوي إيجابيمباشر لتبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء على أداء المبيعات الداخلية بمعامل مسار (0.820) عند مستوى معنوية 0.01, وهذا يعني تبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء تفسر 82 % من أداء المبيعات الداخلية والنسبة المتبقية وتبلغ 0.18 ترجع لعوامل أخرى لم يشملها النموذج بالإضافة إلى الخطأ العشوائي. ويتضح من هذه النتائج ثبوت صحة الفرض الرابع (H4).

رابعا: مناقشة النتائج:

تبين وجود تأثير معنوي إيجابي مباشر للتوافق على تبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء, ويعني أنه عندما يكون نظام إنترنت الأشياء متناسب مع قيم الشركة وثقافتها وأسلوب العمل والطريقة التي تدار بها العمليات والأنشطة البيعية, فإن ذلك يساعد على اتخاذ قرار باستخدام الأفكار الخاصة بتقنيات إنترنت الأشياء داخل إدارة المبيعات الداخلية. وتتوافق هذه النتيجة مع ما توصلت إليه دراسة كل من ((Karahoca et al., 2018; Lu, 2021 حول العلاقة بين متغير التوافق ومتغير التبني.

توصلت النتائج إلى وجود تأثير معنوي إيجابيمباشر للتوافق على الصورة الذهنية, وهذا يعني أنه عندما يكون نظام إنترنت الأشياء متسق مع قيم وخبرات واحتياجات الشركة, فإن تطبيقه يساهم في رفع مكانة الشركة الاجتماعية بشكل عام.

وأوضحت نتائج الدراسة وجود تأثير معنوي إيجابي مباشر للصورة الذهنية على تبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء, وهذا يعني أن تعزيز استخدام الإبداع التكنولوجي المتعلق بنظام إنترنت الأشياء لمكانة الشركة, من شأنه أن يوجد تأثير إيجابي بشأن قرار استخدام الأفكار الخاصة بتقنيات إنترنت الأشياء داخل إدارة المبيعات الداخلية. وتتوافق هذه النتيجة مع ما توصلت إليه دراسة (  (Karahoca et al., 2018حول العلاقة بينت متغير الصورة الذهنية ومتغير التبني,

وأخيرا قد أشارت نتائج الدراسة إلى وجود تأثير معنوي إيجابي مباشر لتبني تكنولوجيا إنترنت الأشياء على أداء المبيعات الداخلية, وهذا يعني أن استخدام تقنيات إنترنت الأشياء في التخطيط والتحليلات والتفاعلات الخاصة بالمبيعات الداخلية, يساهم في تحقيق الأهداف البيعية الموضوعة. وتتوافق هذه النتيجة مع ما توصلت إليه دراسة كل من (D'Ambra et al., 2013; Ohiomah, 2015; Ahlin & Huang, 2018) حول العلاقة بين متغير التبني ومتغير الأداء.

سابعا: التوصيات:

في ضوء ما أسفرت عنه نتائج الدراسة, يمكن للباحث تقديم التوصيات التالية مع آلية تنفيذها, والذي يرى أنها يمكن أن تساهم في تعزيز نقاط القوة, فضلا عن المساهمة في علاج نقاط الضعف والقصور لدى الشركات التي تستخدم إنترنت الأشياء في نظم إدارة المبيعات الداخلية الخاصة بها, وذلك على النحو التالي:

1-  تنقيح الأفكار الجديدة والمتطورة التي تخص تنفيذ تقنيات إنترنت الأشياء بما يتسق مع الاحتياجات الفعلية, فضلا عن العمل على التهيئة الثقافية لضمان نجاح هذه الأفكار الجديدة, وذلك من خلال ما يلي:

-         الاختيار الدقيق للأفكار التقنية التي تتناسب مع نمط الممارسات والعمليات التي تحكم إدارة المبيعات الداخلية.

-    لابد من توفير عنصر التوافق المعرفي للقائمين على التنفيذ والاستخدام, من خلال اختيارهم بناءاً على مستوى المعرفة والقدرة على التعامل مع التقنيات والمهارات المكتسبة من خبرات سابقة في التعامل مع التكنولوجيا.

2-  لابد أن تسعى الشركة لتنفيذ الأفكار الجديدة والمتطور المتعلقة بإنترنت الأشياء على الدوام وتحديثها بشكل مستمر, للمحافظة على وضع الشركة ومكانتها, بما يحقق صورة ذهنية للشركة أعلى  من الشركات الأخرى غير المستخدمة للأفكار المتطورة أو غير الحديثة, وذلك بما يتلاءم مع إمكانات الشركات لتجنب المبالغة غير المرغوب فيها في إتباع تكنولوجيا إنترنت الأشياء, وذلك من خلال ما يلي:

-    وضع نهج استراتيجي وخطط لتطوير كل من العمليات والأدوات والبرمجيات الخاصة بإنترنت الأشياء, وذلك لضمان وضع الشركة في مكانة متقدما بشكل مستمر.

ثامنا: مقترحات لبحوث مستقبلية:

يوصي الباحثون بمزيد من الاهتمام بمجال دراسة إنترنت الأشياء وتبنيه كتكنولوجيا تسويقية جديدة في مجال المبيعات الداخلية, وفيما يلي عرض لبعض الأفكار المقترحة لمزيد من البحث:

1-  تم إجراء هذه الدراسة من وجهة نظر الشركات, وبهذا يمكن إجراء هذه الدراسة من وجهة نظر العملاء فيما يخص قبولهم لتبني هذه التقنية الجديدة على غرار دراسة كل من(Gao & Bai, 2014; Kahlert, 2016; Wu et al., 2016; Tsai et al., 2017), مع عمل مقارنة بين وجهة نظر العملاء ووجهة نظر العاملين بقطاعات المبيعات الداخلية للشركات التي تستخدم إنترنت الأشياء في نظم إدارة المبيعات الداخلية الخاصة بها.

2-  تناولت الدراسة الحالية تبني تقنيات إنترنت الأشياء بشكل عام, وبذلك يمكن التعمق بشكل أكبر في هذا المجال البحثي, عبر التركيز بشكل أكثر تفصيلا على تبني إحدى التقنيات الرئيسية لإنترنت الأشياء.

3-  تبعا لتقسيم (Rogers, 2003) والذي يشير إلى أن الابتكارات التكنولوجية لها مكونان: جانب الأجهزة وجانب البرامج, يمكن فحص تأثير تبني البرمجيات بشكل منفصل عن فحص تأثير تبني الأجهزة المتعلقة بإنترنت الأشياء.