ÖZ

Teknolojik gelişmeler birçok sektörde olduğu gibi restoran sektöründe de önemli değişikliklere sebep olmuştur. Günümüz restoran yöneticileri, operasyonlarını daha verimli bir şekilde kontrol etmek, müşterilere daha iyi hizmet sağlamak ve başarılı pazarlama uygulamalarını takip edebilmek için restoran bilgi sistemlerini etkin bir şekilde kullanmaktadırlar. Bu çalışma, DeLone ve McLean’in bilgi sistemi başarı modelini analiz temeli olarak kullanarak, restoran işletmelerinde bilgi sistemlerinin başarısını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Araştırma modelinde, restoranlarda bilgi sistemlerinin başarısını ölçmek için bilgi kalitesi, sistem kalitesi, kullanım, kullanıcı memnuniyeti, bireysel etki ve kurumsal etki değişkenlerinden faydalanılmıştır. Araştırma kapsamında tam zamanlı hizmet veren 404 restoran çalışanından elde edilen veriler iki model oluşturularak incelenmiştir. Buna göre bilgi kalitesinin sistem kullanımına etkisi her iki modelde de desteklenmemiş olup, sistem kalitesinin sistem kullanımı üzerine anlamlı bulunmuştur. Yine sistem kalitesinin kullanıcı memnuniyetine herhangi bir anlamlı etkisi bulunmazken; bilgi kalitesinin kullanıcı memnuniyeti üzerine etkisi anlamlıdır. Dahası, kullanıcı memnuniyeti ve sistem kullanımı, bireysel performansın iyileştirilmesine katkıda bulunan ve nihayetinde kurumsal performansı etkileyen kritik faktörler olarak ortaya çıkmaktadır.

JEL Sınıflaması: M150, O320.

1. Giriş

Turizm endüstrisi başta konaklama, ulaşım ve yeme içme olma olmak üzere farklı alt sektörlerde hizmetler sunmaktadır. Turizmin alt ana sektörlerinden biri olan yeme-içme (restoran, kafe vb.) sektörü de ekonomiyi destekleyen önemli sektörlerden biridir (Cheong vd., 2010). Günümüzde yeme- içme yerleri/restoranlar bireylere sadece yiyecek, içecek ve yardım sağlamakla kalmamakta, aynı zamanda insan gruplarının sosyalleşmek, bağlantı kurmak ve paylaşmak için bir araya geldikleri bir yer olarak da işlev görmektedirler (Saeed vd., 2016). Restoranların bu faaliyetleri sırasında da önemli bir büyüklükte ticari hacim ve ekonomik faaliyet gerçekleşmektedir. Küresel restoran endüstrisinden elde edilen gelir 2020 yılında 1,4 trilyon ABD dolarına ulaşırken, 2027’de 1,7 trilyon ABD dolarına yükseleceği tahmin edilmektedir. Bu ekonomik büyüklük sektördeki rekabeti artırmaktadır. Mevcut firmalar arasında artan rekabet, pazara giren yeni firmalarla birlikte iyice artmaktadır. Sektörün rekabetçi doğası göz önüne alındığında, restoran işletmeleri de satışlarını artırmak, maliyetlerini düşürmek ve nihayetinde verimliliklerini, karlılıklarını artırmak için sürekli olarak yollar aramakta (Huber vd., 2010) ve teknoloji kullanımını bu yollardan biri olarak görmektedir.

Telekomünikasyon endüstrisinin gelişmesi, bilgisayar yeteneklerindeki ilerlemeler ve hizmet sunumunu desteklemek için yazılımların geliştirilmesi ile teknoloji, iş operasyonlarında önemli bir faktör haline gelmiştir (Buhalis, 1998; Olsen ve Connolly, 2000; Parsa ve Van der Rest, 2017). İşletmelerin kullanmaya başladıkları teknolojik gelişmelerden biri de bilgi sistemleridir. Gustafsson vd., (1982), bir bilgi sisteminin, kullanıcılarına belirli bir örgütsel bağlamda belirli konularda bilgi sağlayan bilgisayar tabanlı bir sistem olduğunu belirtmektedirler. Brynjolfsson ve Hitt (2000), bilgi teknolojisini “koordinasyon, iletişim ve bilgi işleme maliyetlerini azaltma konusunda geniş bir güce sahip bilgisayarlar ve ilgili dijital iletişim teknolojisi” olarak tanımlamıştır. Çalışmalar, bilgi teknolojisine yatırım yapan şirketlerin gelir artışının yanı sıra maliyet tasarrufu da sağlayabildiklerini göstermiştir (Kauffman ve Walden, 2001; Kulatilaka ve Venkatraman, 2001; Sambamurthy vd., 2003; Patil ve Wongsurawat, 2015; Ruth vd., 2015). İşletmeler, yönetim bilgi sistemlerini hem verileri düzenlemek ve yönetmek için operasyonel bir araç olarak, hem de karar verme sürecini desteklemeye yardımcı olacak stratejik bir araç olarak kullanmaktadır (Kamaludin ve Kamaludin, 2017). Araştırmalar, bilgi teknolojilerinin şirket performansı ve üretkenliği üzerine önemli etkilerinin olduğunu ortaya koymaktadır. Bu anlamda şirketin sahip olduğu bilgi teknolojisi ile verimlilik ve şirketin temel performans göstergeleri (gelir artışı, karlılık, maliyet tasarrufu vb.) arasında önemli ve olumlu bir ilişkiler dikkat çekmektedir (Çavuşoglu, 2019). Bu nedenle işletmeler iş süreçlerinin verimliliğini artırmak, yönetimin karar vermesini desteklemek ve üretkenliği artırmak amacıyla bilgi teknolojilerine yüksek yatırımlar yapmaktadırlar (Ham vd., 2005; Lam vd., 2007; Kim vd., 2008).

Teknolojik gelişmeler birçok sektörde olduğu gibi restoran sektörünü de etkilemiştir. Restoran bilgi sistemleri; satış tahminleri yapmada, satışların analizinde, yiyecek ve içecek üretiminde; reçetelerin hazırlanmasında, envanter kontrolünde, satın almada, işçilik maliyetlerinin hesaplanmasında ve idari birimlere veri sağlama konularında uygulayıcılara yardımcı olmaktadır (Keiser, 1989). Restoran bilgi sistemleri, kullanıcılarına sipariş sürecinde harcanan sürenin kısalması, gıda üretiminde gelişmiş işleme, daha hızlı servis ve ödeme, iyileştirilmiş geri bildirim ve azaltılmış işçilik maliyeti avantajları sağlamaktadır (Kimes, 2008; Cavuşoğlu, 2019). Bilgi sistemlerinin restoranlarda artan kullanımı ve olumlu etkileri; restoran endüstrisindeki çoğu işletmeyi üretim, satış ve dağıtım konularında daha fazla bilgi teknolojisi ve sistemi kullanmaya yöneltmektedir (Çobanoğlu, 2007; Oronsky ve Chathoth, 2007).

Restoran işletmelerinde bilgi sistemlerinin kullanımı özellikle son 20 yılda artmıştır. Bilgi sistemi kullanımı ile ilgili olumlu gelişmelere rağmen, sistemin başarılı ve tam olarak kullanılmaması verimlilik sorununu ortaya çıkarmıştır. Bilgi sistemleri etkili kullanıldığında işletmelere önemli kazanımlar yaratırken; standart özelliklerinin ötesinde kullanımı olmayan bilgi sistemleri atıl yatırımlar haline gelebilmektedir (Venkatesh ve Davis, 2000: 186). Bu noktada ciddi maliyetlere katlanılarak elde edilen sistemlerin düşük kullanım oranları ve zayıf getirileri verimlilik paradoksu yaratmaktadır (Sichel, 1997). Bilgi sistemlerinin yüksek teknoloji içeren yapısı ve etkin kullanımında birçok içsel ve dışsal faktörün rol oynaması (Ham vd., 2008) atıl kapasite sorununu arttırmaktadır. Bu da sistemin başarılı olmasını zorlaştırmaktadır. Bilgi sistemi teknolojilerinin başarılı bir şekilde uygulanması firma performansını artırırken, başarıya ulaşmamış uygulamalar çeşitli finansal kayıplar ve çalışan memnuniyetsizliği yaratabilmektedir (Venkatesh ve Davis, 2000). Sistemin optimum düzeyde kullanılması ve atıl kapasite sorununun engellenmesi adına sistem başarısının düzenli ölçülmesi gerekmektedir. Bilgi sistemlerinin başarısının veya etkinliğinin ölçülmesi, bilgi sistemleri yönetim eylemlerinin ve bilgi sistemi yatırımlarının değerini ve etkililiğini anlamamız için kritik öneme sahiptir. Fakat çok az işletme bilgi sistemleri faaliyetlerinin başarısını düzenli olarak ölçmektedir (DeLone ve McLean, 2003; Ngai ve Wat, 2006). Oysaki büyük yatırımlar yapılarak elde edilen bu sistemlerin kullanıcılar tarafından nasıl algılandığını bilmek, sistemin başarı derecesini ölçmek ve başarısına etki eden unsurları tespit etmek, başarı önündeki engeller için gerekli önlemleri almak sistemin geliştirilmesi adına katkılar sunacaktır. Sistemin etkinlik ve verimlilik çerçevesinde kullanımı ile de atıl kapasite sorunu ortadan kaldırılacaktır.

Tüm bu açıklamalar doğrultusunda bu çalışma, bilgi sistemi uygulamalarının başarısına odaklanmaktadır. Spesifik olarak, çalışmada restoran işletmelerinde kullanılan bilgi sistemlerinin başarısının ölçümü ile bu ölçüme ilişkin kavramsal bir model geliştirilerek doğrulanması amaçlanmaktadır. Çalışmada DeLone ve McLean (1992, 2003) tarafından oluşturulan bilgi sistemleri başarı modeli esas alınmıştır. Literatürde bilgi sistemleri başarısını ölçen birçok model bulunmaktadır. Bu modeller içerisinde en yaygın kullanımı olanı D&M IS Başarı Modeli’dir. Bu model ortaya konduktan sonra çeşitli eksiklikler nedeni ile DeLone ve McLean tarafından revize edilmiştir. Literatürde model, bilgi sisteminin başarısını ölçen 6 boyuttan (bilgi kalitesi, sistem kalitesi, kullanım, kullanıcı memnuniyeti, bireysel etki, örgütsel etki) oluşmaktadır. Biz, bu çalışmada D&M IS Başarı Modelini birleştiren teorik bir model sunaya çalışacağız. Çalışmanın sonuçları, geliştirilen yeni IS başarı modelinin restoranlarda bilgi sistemleri başarısını ölçmek için uygun bir araç olup olmadığını ortaya koyacaktır.

Bilgi sistemlerinin işletmelerde kullanımının artmasına paralel olarak bu sistemlerin kullanıcılar tarafından nasıl algılandığı, sistemin kabulü (Chung vd., 2017; Fussell ve Truong, 2022; Han ve Sa, 2022) ve sistem başarısı (DeLone ve McLean, 2003; Baraka vd., 2013; Liu ve Chang, 2013) ve ölçümüne olan ilgide artmıştır. Turizm endüstrisinde de bilgi sistemlerinin artan kullanımı araştırmacıları bu alanda çalışmaya yöneltmiştir. Turizm endüstrisinde bilgi teknolojilerinin etkinliğini ölçen çalışmaların gerek otel sektörünü (Kaplanidou ve Vogt, 2006; Lam vd., 2007; Morosan ve Jeong, 2008; Huang vd., 2019) gerekse restoran sektörünü (Ham vd., 2008; Kim vd., 2008; Lee vd., 2018; Park vd., 2018 Najib ve Fahma, 2020) içerdiği görülmektedir. Yine bu çalışmalarda daha çok kullanıcıların teknoloji kabulünün araştırıldığı ve ölçüm modeli olarak Teknoloji Kabul Modeli’nin (Davis, 1989) kullanıldığı görülmektedir. Bu anlamda bu çalışma diğer çalışmalardan farklı olarak bilgi sistemlerinin turizm endüstrisindeki kullanımını ve başarısını özellikle restoran bilgi sistemlerini ölçerek alan yazındaki bu boşluğu dolduracaktır.

2. Teorik Çerçeve

2.1. Restoran Bilgi Sistemleri

Bilgi teknolojisindeki (BT) gelişmeler ağırlama ve turizm işletmelerinin çalışma şeklini kökten değiştirmiştir. Konaklama endüstrisi bir hizmet işletmesi olması sebebiyle, doğası gereği teknoloji odaklı değildir. Ancak müşterilerin artan karmaşık talepleri, endüstrinin bilgi yoğun özellikleri ile birlikte yöneticilerin bilgi teknolojilerini mevcut ve gelecekteki iş gereksinimlerini karşılamak üzere benimsemelerine teşvik etmektedir (Law vd., 2013).

Bir restoran işletmesinde doğru ürünleri, doğru fiyatlarla doğru zamanda, doğru konuklara ulaştırmak için üretim ve hizmet zincirinin tüm aşamalarının uyum içinde hareket etmesi gerekmektedir. Restoran teknolojilerinin kullanımı, bu faaliyetleri zamanında ve odaklanmış bir şekilde izlenmesi ve koordine edilmesini sağlayan önemli bir unsurdur (Collins ve Malik, 1998). Restoranlarda bilgi sistemi kullanımı ile maliyetlerin en aza indirilmesi, çalışanların daha iyi yönetilmesi, gelir yönetimi, rekabet avantajı elde etme, müşteri tercihlerini analiz etme ve menüleri belirli maliyetlere göre ayarlama gibi konular amaçlanmaktadır (Ansel ve Dyer, 1999). Kimes (2008), bilgi teknolojilerinin gelir yönetimi ilkeleriyle birlikte kullanıldığına, her türden restoranın gelir ve karı artırmasına yardımcı olabileceğini belirtmiştir. Gelişmiş satış noktası sistemlerinin kullanılması gibi uygulamaların yemek deneyiminde teknolojinin başarılı bir şekilde uygulanması, bir restoranın finansal performansını artırmaya yardımcı olmakla kalmamakta, aynı zamanda daha yüksek düzeyde müşteri memnuniyeti sağlamaktadır (Kimes, 2008).

Ellison ve Mann (2000), bilgi teknolojileri içinde; satın alma, envanter kontrolü, üretim, satış, pazarlama, menü planlama, çalışan çizelgeleme, bordro ve finansal raporlama gibi manuel işlemlerini ofis süreçleri; yemek servisi işletimi içindeki süreçlerin yanı sıra, yemek servisi üretimi ile bağlantılı rezervasyon sistemleri, satış noktası ve üretim zamanlaması, ekipman ara yüzleri, tedarikçilerle bağlantılı satın alma, besin analizi, iç ve dış e-posta işlemleri ve işletme verilerinin intranet sistemleri üzerinden şirket ofislerine aktarılması gibi işlemleri entegre yönetim; pazar bilgisi için bilgi sistemlerinin kullanımı, pazarlama ve satın alma analizi, tedarik zinciri yönetimi, veri depolama ve / veya madenciliği ve tahmin için sistemlerin kullanımını ise taktiksel süreçler olarak sınıflandırmışlardır. Yapılan araştırmalarda, restoran şirketlerinin çoğunun büro alanındaki kullanımlarda bulunduğu, bunu sıra ile entegre yönetim ve taktiksel kullanımın izlediği görülmektedir (Ellison ve Mann, 2000).

Bir başka sınıflandırmayı yapan Huber vd. (2010), bilgi teknolojileri kullanımını maliyet analizi, tahmin, idari, hizmet ve ileri teknolojiler olarak sınıflandırmışlardır. Maliyet analizi kategorisi, gıda ve işgücü maliyetlerini kontrol etmek için kullanılan uygulamaları; tahmin kategorisi, satış raporlaması ve tahmin modellerini; idari kategori, ofiste kullanılan sözcük işlem, e-posta ve defter tutma gibi uygulamaları; hizmet kategorisi, sunucu performansının izlenmesi veya hizmet teslim süreleri gibi hizmet kalitesiyle ilgili uygulamaları; ileri teknoloji kategorisi, endüstride henüz kullanılmayan, yeni ortaya çıkan uygulamaları içermektedir. Çalışma sonuçları tüm kategorilerde, daha başarılı olan restoranların teknolojiyi daha fazla kullanan işletmeler olduğunu ortaya koymuştur.

2.2. DeLone ve McLean Bilgi Sistemleri Başarı Modeli

Özellikle insanı, süreci, prosedürü ve bunların teknoloji ve sistemle ilişkilerini araştırıyor olmasından dolayı, uzun yıllardır bilgi sistemleri ve bilgi teknolojisi çalışmaları özel ilgi uyandırmaktadır (Arshad vd.,2013). Bununa birlikte bilgi sistemlerinin kurumların başarısında kritik bir başarı faktörü haline gelmesi, bilgi sistemleri literatüründe çok sayıda bilgi sistemleri etkililik modelinin ortaya çıkmasına neden olmuştur (DeLone ve McLean, 1992; Lang ve Welker 2002; Seddon, 1997). Teknoloji Kabul Modeli (TAM) (Davis, 1989), Yenilik Yayılımı Teorisi (DOI) (Rogers, 1995), Gerekçeli Eylem Teorisi (TRA) (Ajzen ve Fishbein, 1980), Planlı Davranış Teorisi (TPB) (Ajzen, 1985); Birleşik Teknoloji Kabul ve Kullanım Teorisi (UTAUT) (Venkatesh vd., 2003) ve DeLone ve McLean Bilgi Sistemleri Başarı Modeli (DMISM) (Delone ve Mclean, 1992; 2003) bunlardan bazılarıdır. Bu modellerden en yaygın olarak kullanılan DeLone ve McLean Bilgi Sistemleri Başarı Modeli (1992)’nin temeli, Shannon ve Weaver’ın 1949 yılında oluşturduğu iletişim araştırması ve Mason’un 1978 yılında oluşturduğu etki teorisine dayanmaktadır (DeLone ve McLean, 2003; Pai ve Huang, 2011). 1949 yılında Shannon ve Weaver (1949) tarafından geliştirilen iletişim modeli üç seviyeden oluşmaktaydı. Teknik seviye bilginin doğruluğunu ve etkinliğini; şemantik seviye mesajın transfer edilebilme kabiliyetini, etkililik seviyesi ise alıcının etkisini içermektedir (Subaeki vd., 2019). Mason tarafından örnek alınarak 1978 yılında geliştirilen bu model; bilginin alınması, alıcının üzerine etkisi ve sisteme olan etkisi şeklinde tanımlanmıştır (Mason, 1978). Bilişim sistemlerinin uygulama başarısının tarifinde birtakım eksiklikler olduğunu belirten DeLone ve McLean 1993 yılında Shannon ve Weaver (1949) ile Mason (1978)’ın çalışmasından yararlanarak bir model ortaya koymuştur. Bu model, bilgi sistemleri başarısını daha net tanımlayan altı değişkenden oluşmaktadır. Bu altı değişken; sistem kalitesi, bilgi kalitesi, organizasyonel etki, bireysel etki, kullanıcı tatmini ve sistem kullanımından oluşmaktadır. “Sistem kalitesi” teknik başarıyı; “bilgi kalitesi” anlamsal başarıyı ve “kullanım”, “kullanıcı memnuniyeti”, “bireysel etkiler” ve “kurumsal etkiler” etkililik başarısını ölçmektedir (Delone ve McLean, 2003).

2.3. Araştırma Modeli ve Hipotezler

Bu çalışmayı yönlendirmek için kullanılan kavramsal model, Şekil 1’de gösterilmiştir ve Delone ve McLean (1992, 2003) tarafından geliştirilen modele dayanmaktadır. Model, bilgi kalitesi, sistem kalitesi, kullanıcı memnuniyeti, bireysel etki ve örgütsel etkinin başarı ölçütleri ve bir restoran bilgi sistemindeki başarı faktörleri olduğunu göstermektedir. Model öncelikle, sistem kalitesi ve bilgi kalitesi kullanıcı memnuniyeti ile sistem kullanımını nasıl etkilediğini; kullanıcı memnuniyeti ile sistem kullanımının bireysel etkinin doğrudan bir öncülü olduğunu ve bireysel etkinin nasıl örgütsel etkiye yol açtığını gösteren nedensel bir modeldir. Çalışma kapsamına alınan ve birbirleri ile ilişkisi araştırılacak boyutları aşağıdaki gibi açıklamak mümkündür:

Sistem Kalitesi: Sistem kalitesi, sistemde “hata” olup olmadığı, kullanıcı ara yüzünün tutarlılığı, kullanım kolaylığı, dokümantasyon kalitesi ve bazen de program kodunun kalitesi ve bakımı ile ilgili unsurlarla ilişkilidir (Seddon, 1997). Nelson vd., (2005), sistem kalitesinin erişilebilirlik, güvenilirlik, esneklik, cevap süresi ve entegrasyon olmak üzere beş temel boyuttan oluştuğunu öne sürmüşlerdir. DeLone ve McLean Bilgi Sistemleri Başarı Modeli’nde, sistem kalitesi, bilgi sistemi sürecinin kendisinin araştırma çalışmalarında bir ölçüm olarak başlamıştır ve sistem kalitesinin, sistemin kullanımı ve kullanıcı memnuniyeti üzerinde doğrudan etkisi vardır (DeLone ve McLean, 1992).

Bilgi Kalitesi: Bilgi kalitesi, “bilgi sistemleri ara yüzünde bilginin müşteriye tam, doğru, zamanında ve ne derece verildiği” olarak tanımlanabilir (Liu ve Chang, 2013). Bilgi kalitesi için kullanılan ölçütler bilginin doğruluğu, güvenilirliği, eksiksizliği, ilgi düzeyi, ihtiyaçları karşılaması ve zamanında olması, güncel olması, uygun bir formatta olması gibi unsurları içermektedir (Bailey ve Pearson, 1983; Doll ve Torkzadeh, 1988; Delone ve McLean, 2003; Nelson vd., 2005).

Kullanıcı Memnuniyeti: Kullanıcı memnuniyetini, bir kişinin bilgi sistemi ile etkileşimden elde etmeyi umduğu tüm faydaların toplamından kaynaklanan net haz veya hoşnutsuzluk hissi olarak tanımlanmaktadır (Seddon ve Kiew 1996). Kullanıcı tatmini; yeni teknolojilerin benimsenmesinde, algılanmasında, bu yeni sistemlerin kullanımının arttırılmasında önemli bir yer tutmaktadır (Dalcher ve Shine, 2003).

Kullanım: DeLone ve McLean Bilgi Sistemleri Başarı Modeli’nde sistemin kullanımının isteğe bağlı ve zorunlu olduğu alanlarda sistemin başarısını ölçmek için “kullanma niyeti” ve “kullanım” olmak üzere iki farklı unsur kullanılmıştır (Al-Fraihat vd., 2019). Ancak araştırmanın yapıldığı restoranlar işlevlerini yerine getirebilmeleri için bu sistemleri kullanmak zorundadır. Bu nedenle araştırmada sadece “sistem kullanımı” kullanılmıştır. DeLone ve McLean’e (1992) göre gerçek kullanım, bir bireyin bir bilgi sisteminin yeteneklerini kullanım sıklığı, doğası ve kullanım süresi açısından kullanma derecesidir ve sistem kullanımının bilgi sistemleri başarı faktörleri üzerindeki etkisinin değerlendirilmesine ihtiyaç duyulmaktadır.

Bireysel Etkiler: Bireysel etki, bilgi sisteminin kullanıcının sistemle olan deneyimini nasıl değiştirdiği ile ilgilidir. Yani, bireyin bir sistemi kullanmasının, işyerindeki performansına etkisini içermektedir (DeLone ve McLean, 1992). Araştırmacılar bireysel etkiyi, IS’nin karar verme süresi, güven ve kalite üzerindeki etkisi ve problemleri ve çözümleri tanımlamak için gelişmiş anlayış ve yetenek (Goslar vd., 1986; Srinivasan, 1985) ve daha iyi iş performansı olarak ölçmektedir (Sanders, 1984). Sistem kullanımının olumlu etkiler ortaya koyması ile kullanıcı performansının ve verimliliği artacaktır. Ortaya çıkan bireysel etkilerin kümülatif olarak örgütsel verimliliğin artmasına yardımcı olacağı düşünülmektedir.

Örgütsel Etkiler: Örgütsel etki, bilgi sisteminin genel örgütsel performans üzerindeki etkisini incelemektedir. İşletme maliyetinin azaltılması, toplam verimlilik artışları, artan satışlar, artan pazar payı, artan kar, yatırımın geri dönüşü, varlıkların geri dönüşü, iş hacminin artması, ürün kalitesi (DeLone ve McLean, 1992) ve işletmenin rekabet gücü (Huber, 2003) gibi unsurlar ile örgütsel etkiyi ölçmek mümkündür. Bakıldığında işletme ve yönetimi açısından bilgi sistemlerinden beklenen nihai fayda örgütsel etkiler olup, modeldeki diğer kriterler etki faktörleri (sistem kalitesi, bilgi kalitesi) veya aracı (kullanım, kullanıcı memnuniyeti, bireysel etki) faktörleridir.

Bu çalışmada DeLone ve McLean’ın (2003) önceki çalışmaları doğrultusunda oluşturulan restoran bilgi sistemlerinin başarısını değerlendirmeye yönelik teorik modelimiz, Şekil 1’de gösterilmektedir. Okların her biri, test dilecek hipotezlerden birini temsil etmektedir.

Çalışmada Şekil 2’de gösterilen hipotezlerin test edilmesi önerilmektedir. Şekil 2’de sistem kalitesi ve bilgi kalitesinin kullanıcı memnuniyeti ile olumlu bir şekilde ilişkili olduğu varsayılmaktadır. Diğer şartlar sabitken, sistem kalitesi kullanıcılar tarafından ne kadar yüksek algılanırsa, sistemden o kadar memnun oldukları ve sistemi kullandıkları varsayılmaktadır. Benzer şekilde, kullanıcılar tarafından bilgi kalitesi ne kadar yüksek olarak algılanırsa, sistemden o kadar memnun oldukları ve sistemi kullandıkları düşünülmektedir (Ivari, 2005). Ayrıca, kullanım ve kullanıcı memnuniyeti birbiriyle yakından ilişkilidir. Süreç anlamında kullanım, kullanıcı memnuniyetinden önce gelmelidir. Ancak nedensel anlamda kullanımla ilgili olumlu deneyim, kullanıcı memnuniyetinin artmasına, aynı şekilde artan kullanıcı memnuniyeti, kullanımın artmasına yol açacaktır (Khayun vd., 2012). Bir firma içinde, daha yüksek kullanıcı memnuniyeti, bir sistemin daha iyi takdir edilmesi anlamına gelebilir. Bir sistem kullanıcıları tatmin ettiğinde, kullanıcı tarafından faydalı olarak algılanır ve kullanıcının performansı ve etkinliği üzerinde daha yüksek bir etkiye sahip olur (DeLone ve McLean, 1992). Orijinal modellerinde, Delone ve Mclean (1992), bilgi sistemlerinin bir bireyin performansı üzerindeki etkisinin sonunda organizasyon üzerinde bir miktar etkisi olacağını varsaymışlardır. Bu argüman mantıklıdır çünkü bilgi sistemlerini kullanmaktan fayda sağlayan bir kullanıcı, aynı zamanda kuruluş için bu zamandan ve emekten de tasarruf sağlamaktadır (Harr, vd., 2019).

Yukarıda bahsedilen ilişkiler sonucu oluşturulan hipotezlere ile bu hipotezleri doğrulayan geçmiş araştırmalara Tablo 1’de yer verilmiştir. Delone ve McLean tarafından geliştirilen modelden faydalanarak bilgi sistemlerinin başarısını ölçen birçok araştırma yapılmış olmasına rağmen, restoran işletim sistemlerinin başarısını ölçme ile ilgili bir araştırmaya mevcut alan yazında rastlanmamıştır. Ancak alan yazında restoran bilgi sistemlerinin etkinliği ölçen bazı araştırmalarda Teknoloji Kabul Modeli (Davis, 1989)’nin kullanıldığı görülmüştür (Ham vd., 2008; Lee vd., 2018; Najib ve Fahma, 2020).

3. Yöntem

3.1. Örneklem ve Veri Toplama

Araştırmanın örneklemini, restoran bilgi sistemlerini kullanan Türkiye’nin en büyük şehri olan İstanbul’daki restoranlarda tam zamanlı çalışanlar oluşturmaktadır. Araştırmacılar ile potansiyel katılımcılar arasındaki iletişimi kolaylaştırmak için kuruluşlarla iletişime geçilmiştir. Bu sayede araştırmanın amacı ve toplanan verilerin gizliliği açıklanmış; anketlerin dağıtılması için onay alınmıştır. Anket katılımcılarını; restoranlarda ürünün üretilmesinde ve sunulması aşamasında görev alan garson, barmen, kasiyer, mutfak çalışanları ve yöneticileri oluşturmaktadır. Anket verileri Mart 2022 ve Haziran 2022 tarihleri arasında yüz yüze olarak toplanmıştır. Toplamda 411 anket toplanmış, bu anketlerden 404’ü analizlerde kullanılmaya uygun bulunmuştur.

Çalışamaya katılan restoran çalışanlarının çoğunluğu garson (%53), erkek (%57,3) ve üniversite mezunudur (%37,4). Ayrıca katılımcıların %41,1’i şu an kullandığı restoran bilgi sistemini 2-4 yıldır kullanmaktadır. Katılımcıların %60’ı sisteme günlük 15-20 kez giriş yapmakta ve %48’i sistemi günlük toplam 30-45 dakika arası kullanmaktadır.

3.2. Ölçüm Araçları

Ölçekler ve yapı belirlenirken bilgi sistemleri başarısının ölçülmesine ilişkin literatür gözden geçirilmiştir. Alan yazında teknolojik faktörlerin (yani sistem kalitesi, bilgi kalitesi) ve sosyal/insan faktörlerin (kullanım, kullanıcı memnuniyeti, bireysel etkiler ve örgütsel etkiler), restoran yönetim sistemlerinin başarısının ölçümünde sıklıkla kullanıldığı görülmüştür. Araştırmada önerilen ölçeklerin içerik geçerliliğini sağlamak için, yapılar için seçilen maddeler önceki bilgi sistemleri çalışmalarından derlenmiştir. Bu anlamda araştırma kapsamında kullanılan ölçeklerin tamamı mevcut literatürde doğrulanmış ölçeklerden uyarlamıştır. Tablo 2’de kullanılan ölçeklerin maddeleri, madde sayıları ve hangi çalışmadan alındığı yer almaktadır.

Ölçeklerin tamamında katılımcıların maddeleri, 1’in “kesinlikle katılmıyorum” ve 5’in “kesinlikle katılıyorum” anlamına geldiği beşli Likert ölçeği ile derecelendirmeleri istenmiştir. Ölçme aracını doğrulamak için bir ön test ve bir pilot test yapıldı. Ön test, restoran bilgi sistemlerini kullanan 6 çalışan ile yapılmıştır. Tekrarı ortadan kaldıracak ve çalışanın yaptığı işe yönelik olmayan maddeleri belirleyerek, yorum yapmaları istenmiştir. Bununla birlikte her bir maddenin uzunluğu ve netliği hakkında da geri bildirimde bulunmaları istenmiştir. Araştırmacıların ön test sonucu aldığı geri bildirimlere dayanarak, kafa karışıklığına neden olan, anlaşılmasının zor olduğu düşünülen ve amacına hizmet etmeyen sorular çıkarılmıştır veya yeniden düzenlenmiştir. Pilot test ise 46 restoran çalışanı ile gerçekleştirilmiştir.

Verileri analiz etmek için SmartPLS programı kullanılmıştır. Kısmi En Küçük Kareler (PLS) yöntemi, diğer kovaryans tabanlı yapısal eşitlik modelleme tekniklerinden farklı olarak, dağılım varsayımlarına sahip değildir. Program hem ölçüm modeli hem de yapısal model üzerinde eş zamanlı değerlendirmeler yapabilmektedir. Yine farklı grupları karşılaştırarak yol katsayılarını analiz edebilmektedir (Ringle vd., 2012). Araştırma modelinin nispeten karmaşık olması ve çok sayıda yapıyı içermesi PLS’nin seçiminde etkili olmuştur. Yine PLS yaklaşımı, karar ilgisi olan ve tahmine odaklanan yönetim odaklı problemler için en uygun olanıdır (Fornell ve Bookstein, 1982; Huber vd., 2007).

4.1. Ölçüm Modelinin Test Edilmesi

Araştırmada kullanılacak ölçüm modelinin test edilmesinde güvenirlik ve geçerlik, iç tutarlılık güvenirliği, gösterge güvenirliği yakınsama ve ayrışma geçerliliği test edilmiştir (Lewis vd., 2005). Ölçüm modelinin test edilmesi aşamasında hem standardize edilmiş katsayısı 0,70’in altında olan maddeler en düşükten başlayarak modelden çıkarılmıştır. Yapılan analizler Model 1 ve Model 2’de çok yakın sonuçlar vermiştir ve her iki modelde de SK boyutunda yer alan sk3 ve sk4 ifadeleri ile örgütsel etki boyutunda yer alan öe2 ifadesi analizden çıkarılmıştır (Hair vd., 2017). İki modelin faktör yükleri ve yapı güvenirliğine ilişkin değerler birbirine çok yakın olduğu için tek bir modele ilişkin değerler Tablo 3’te yer almaktadır.

SmartPLS programında ileri sürülen yapısal eşitlik modellemesinde sağlanması gereken madde ve yapı güvenirliği değerlerine göre Cronbach Alpha ve Bileşik Güvenirlik (CR) katsayısının >70; Ortalama Açıklanan Varyans (AVE) katsayısının ise >50 (Hair vd., 2017) olması beklenmektedir. Ölçüm modelini oluşturan değişkenlerin Cronbach Alpha katsayılarının her iki model içinde 0,919 ile 0,825; CR katsayıların her iki model için 0,920 ile 0,866; rho_A katsayısı her iki model için ise 0,921 ile 0,831 aralığında olması iç tutarlılık güvenirliğinin sağlandığını göstermektedir. Boyutlara ilişkin AVE katsayılarının da Model 1’de 0,820 ile 0,545, Model 2’de 0,820 ile 0,545 arasında olması birleşme geçerliliğinin sağlandığına işaret etmektedir. Yine ölçüm modeli için hesaplanan AVE değeri eşik değerlerin üzerinde yer almaktadır. Ayrıca, varyansın sıklığını ölçen Varyans Büyütme Faktörü (VIF) aracılığıyla ölçek maddeleri çoklu doğrusallık açısından test edilmiştir. Doğrusallık probleminin olmaması için öğelerin genel olarak kabul görmüş 10’dan küçük VIF eşiğini karşılaması gerekmektedir (Diamantopoulos ve Winklhofer, 2001). Tüm maddeler bunu karşılamaktadır, bu nedenle çoklu doğrusallık yapıda bir sorun teşkil etmemektedir.

Ayırıcı geçerlilik, latent değişkenler arasındaki ilişkiyi test etmek için kritik bir analizdir ve yapı ölçümlerinin benzersizliğini sağlamaktadır (Henseler vd., 2009). Ayırıcı geçerliliği değerlendirmek için genellikle Fornel-Larcker kriterinin ve çapraz yüklemelerin incelenmesine başvurulmaktadır. Ancak, korelasyonların HTMT değeri ayırıcı geçerliliği değerlendirmek için alternatif bir yoldur. Bu nedenle, ayırıcı geçerlilik HTMT değeri aracılığıyla araştırılmış ve 0,9’un altında olduğu belirlenen her faktör için HTMT puanları gösterilmiştir (Henseler vd., 2009). Tablo 4’e göre HTMT için tüm değerlerin 0,9’un altında olduğu görülmektedir.

4.2. Yapısal Modelin Test Edilmesi

Ölçme modelinin doğrulanmasının ardından yapısal model analiz edilmiş ve yapılar arasında varsayılan ilişkiler test edilmiştir. Araştırmanın modelinde yer alan kullanım ve kullanıcı memnuniyeti aralarındaki ilişkiler aynı anda test edilemeyeceği için iki ayrı modelden yararlanılmıştır. Etkinin sistem kullanımından kullanıcı memnuniyetine doğru olduğunu varsayan Model 1 (H5a); kullanıcı memnuniyetinden sistem kullanımına doğru olduğu varsayan Model 2’dir (H5b). İki yapısal model için gerçekleştirilen testlerin sonuçları Şekil 2’de gösterilmektedir.

Yapısal modeli değerlendirmek için Urbach ve Ahlemann’ın (2010) önerdiği gibi belirleme katsayısı (R²), yol katsayıları (β) ve etki büyüklüğü (f²) kullanılmıştır. Genel olarak, her iki model de gizli değişkenlerdeki varyansın önemli bölümünü açıklamıştır. Bağımlı değişkenlerden kullanımının (R²A=0,785; R²B=0,807), kullanıcı memnuniyetinin (R²A=0,663; R²B=0,625) ve bireysel etkinin (R²A-B=0,744) varyansının yarısından fazlası açıklanmıştır. Ek olarak, örgütsel etki güçlü bir R² (R²A-B=0,777) göstermektedir. Bir sonraki adımda, modelin gizli değişkenleri arasındaki yol katsayıları değerlendirilmiştir. Benzer çalışmalarda olduğu gibi modelde yol katsayısının öncelikle 0.001 düzeyinde, sonrasında 0,01 düzeyinde ve son olarak en az 0.050 düzeyinde anlamlı olması gerektiği üç düzey belirlenmiştir (Urbach vd., 2010; Ghobakhloo ve Tang, 2015; Harr vd., 2019).

Sistem kullanımını açıklamak için sistem kalitesi ve bilgi kalitesi yararlanılmıştır. Her iki modelde de bilgi kalitesinin (β_A=0.184, p=0,273 β_B=0.076, p=0,642) sistem kullanımı üzerinde anlamlı etkisi yokken; sistem kalitesinin (β_A=0,720, p=0,00; β_B=0.631, p=0.00) sistem kullanımı üzerinde etkisi anlamlı bulunmuştur. Bu durumda H₁ kabul edilirken H₂ hipotezi reddedilmiştir.

 Benzer şekilde modelde kullanıcı memnuniyeti sistem kalitesi ve bilgi kalitesi ile açıklanmaktadır. Her iki modelde de sistem kalitesinin kullanıcı memnuniyeti üzerinde anlamlı etkisi bulunmaktadır (β_A=0,067, p=0.017; β_B=0,370, p=0.017). Bununla beraber bilgi kalitesinin kullanıcı memnuniyetine etkisi (β_A=0,368, p=0,811; β_B=0,445, p=0,049) yalnızca ikinci modelde anlamlı bulunmuştur. H₃ hipotezi kabul edilirken; H₄ hipotezi kısmen kabul edilmiştir.

Sistem kullanımının kullanıcı tatminini üzerinde etkisi (β_A=0,420, p=0,363) ile kullanıcı tatminin sistem kullanımına etkisi anlamlı değilken; ikinci modelde (β_B=0,241, p=0,031) anlamlı bulunmuştur. H_5a ve H_5b hipotezleri kabul edilmiştir. Bununla birlikte sistem kullanımının bireysel etki üzerinde (β_A-_B=0,627, p=0,000) yüksek bir etkisi varken, kullanıcı memnuniyetinin bireysel etki üzerindeki (β_{A –B}=0,279; p=0,020) etkisi orta düzeylidir ve her iki modelde de anlamlı bir etki görülmüştür. H₆ ve H₇ hipotezleri kabul edilmiştir. Son olarak bireysel etkinin örgütsel etki üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Bireysel etkinin örgütsel etki üzerinde yüksek düzeyde (β_A-B=0,882, p=0,000) etkili olduğu görülmüştür. Böylece araştırmanın son hipotezi olan H₈ kabul edilmiştir.

Son olarak, bir değişkenin diğerine olan etki büyüklüğünü f²değerleri hesaplanarak değerlendirilmiştir (Cohen, 1988; Yıldız, 2020). Dışsal bir gizli değişkenin içsel bir gizli değişken üzerindeki etkisini belirleyen f²’nin 0,020 ile 0,150 arasında olması küçük, 0,150 ile 0,350 arasında olması orta, 0,350’nin üzerinde olması büyük bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir (Cohen, 1988; Gefen vd., 2000; Sarstedt vd., 2017). Hipotez değerlendirmesinin sonuçları Tablo 5’te özetlenmiştir.

5. Tartışma

Bu araştırma restoran bilgi sistemlerinin başarısını ölçmek amacı ile yapılmıştır. Bu amacı gerçekleştirmek için restoran bilgi sisteminin başarısının çok boyutlu doğasını yakalayan DeLone ve McLean (1992) tarafından geliştirilen bilgi sistemleri başarı modeli temel alınmıştır. Araştırma kapsamında teorik model ampirik olarak test ettiğimiz yapısal eşitlik modeline dönüştürülmüştür. Sonuçlar; bilgi kalitesi, sistem kalitesi, kullanım, kullanıcı memnuniyeti, bireysel etkiler ve örgütsel etki değişkenlerinin; restoran bilgi sistemlerinin başarısının geçerli ölçütleri olduğunu göstermektedir.

Önerilen modelde restoran bilgi sistemlerinin kullanımı sistem kalitesi ve bilgi kalitesi ile açıklanmaktadır. Model, restoran bilgi sistemlerinin kullanımındaki değişkenliği Model 1’de (kullanım, kullanıcı memnuniyetini açıkladığında) %78,5’ini ve Model 2’de (kullanıcı memnuniyeti, kullanımı açıkladığında) %80,7’sini açıklamaktadır. Çalışma kapsamında üretilen hipotezlerin büyük bir çoğunluğu her iki modelde desteklenirken, hipotezlerden bir tanesi (sistem kalitesi>>kullanıcı memnuniyeti) sadece Model 2’de (kısmen) desteklenmiştir. Hipotezlerden biri (bilgi kalitesi>> kullanım) ise her iki modelde de desteklenmemiştir.

Sistem kalitesi sistem kullanımını her iki modelde olumlu yönde etkilemiştir. Geçmiş çalışma sonuçlarına bakıldığında; kullanılan restoran bilgi sisteminin kullanışlılığını gösteren sistem kalitesinin, sistemin kullanımını olumlu yönde etkiliyor olması beklenen bir durumdur (Rai vd., 2002; Livarı, 2005; Khayun vd., 2012; Alshibly, 2014; Tam ve Oliveria, 2016; Al-Hattami, 2021). Sistemin kullanım kolaylığı sağlaması, anlaşılabilir olması, kullanıcılar tarafından öğrenim kolaylığı sunması, ihtiyaçlara doğrultusunda değişiklik yapmaya olanak sağlaması; kullanıcıların sistemi kullanma konusunda isteklendirmektedir.

Ancak, beklenenin aksine bilgi kalitesi kullanıcıların sistem kullanımına karşı olumlu bir tutum sergilemesine etki göstermemiştir. Her iki modelde de desteklenmeyen hipotez bilgi kalitesinin sistem kullanımını etkilediğini varsayan bu hipotezdir. Her ne kadar kurulan modelde beklenenin aksine bir sonuç çıkmış olsa da araştırma sonucuna benzer bir şekilde bilgi kalitesinin sistem kullanımını etkilemediği sonucuna varan geçmiş araştırmaların da literatürde mevcut olduğu görülmektedir (Iivari, 2005; Jang vd., 2006; Urbach vd., 2010).

Önerilen modelde kullanıcı memnuniyeti de sistem kullanımı ile benzer şekilde bilgi kalitesi ve sistem kalitesi ile açıklanmaktadır. Model, kullanıcı memnuniyetindeki değişkenliği Model 1’de %66,3’ünü ve Model 2’de (kullanıcı memnuniyeti kullanımı açıkladığında) %62,5’ini açıklamaktadır. Araştırma sonucunda kullanıcı memnuniyetini açıkladığını düşündüğümüz sistem kalitesi ve bilgi kalitesi içeren hipotezler Model 2’de desteklenirken, Model 1’de sadece bilgi kalitesinin kullanıcı memnuniyetine etkisini gösteren hipotez desteklenmiştir. Bu da sistem kalitesinin kullanıcı memnuniyetini açıkladığını öne süren hipotezin kısmen desteklendiği anlamına gelmektedir. Bilgi kalitesi ve sistem kalitesinin yüksek olması, çalışanların mevcut bilgi sisteminden memnun olmaları ile sonuçlanması araştırmanın beklentileri arasındadır ve bu literatürdeki birçok çalışma ile de ortaya konmuştur (Park vd., 2011; Urbach vd., 2011; Al-Debei vd., 2013; Ghobakhloo ve Tang, 2015; Tajuddin, 2015; Sirsat ve Sirsat, 2016; Tam ve Oliveria, 2016). Modele göre bir bilgi sisteminin kaliteli olmasını sağlayan iki unsur olan yüksek bilgi kalitesi ve sistem kalitesinin kullanıcı memnuniyetini arttırıyor olması beklenen bir durumdur.

Modele katılan bütün değişkenlerin bireysel etkiyi açıklama oranı %74,4’tür. Bu yüksek oran literatürdeki birçok çalışma ile paralellik göstermektedir (Rai vd., 2002; Urbach vd., 2010; Urbach vd., 2011; Liu ve Chang, 2013; Roky ve Al Mariouh, 2015; Tam ve Oliveria, 2016; Harr vd., 2019). Literatürde yapılmış birçok çalışmada olduğu gibi sistem kullanımının bireysel etkiyi (Urbach vd., 2011; Liu ve Chang, 2013; Roky ve Al Mariouh, 2015; Tam ve Oliveria, 2016; Harr vd., 2019) olumlu anlamda etkilediği gibi, kullanıcı memnuniyeti de bireysel etkiyi (Iivari, 2005; Cho, 2007; Urbach vd., 2011; Liu ve Chang, 2013; Tam ve Oliveria, 2016; Harr vd., 2019) olumlu anlamda etkilemektedir. Sonuçlar, bilgi sistemlerinin çalışanlar tarafından kabul edildiği ve sık kullanıldığında bireylerin görevlerini daha etkin bir şekilde gerçekleştirmelerine yardımcı olduğunu, etkinliği ve verimliliği artırdığını göstermektedir. Aynı şekilde sistemden memnun olan kullanıcıların, sistemden daha fazla verim aldığı ve sistemin onlara daha fazla katkı sağladığı görülmektedir. Bununla birlikte sistemden memnun olan kullanıcıların, daha yüksek düzeyde kullanım göstermeleri ve nihayetinde de daha yüksek düzeyde bireysel anlamda olumlu etki sahibi olma olasılığı daha yüksektir.

Son olarak modele katılan bütün değişkenlerin örgütsel etkideki değişimin %64,7’sini açıkladığı görülmektedir. Araştırma sonuçları bireysel etkinin örgütsel etkiyi olumlu anlamda etkilediğini göstermektedir. Bu sonuç literatürdeki pek çok çalışma ile benzerlik göstermektedir (Roldan ve Lean, 2003; Cho, 2007; Bahari ve Mahmud, 2009; Urbach vd., 2010; Roky ve Al Mariouh, 2015; Tajuddin, 2015; Harr vd., 2019). Örgüt içinde bireysel performansın artması, bu performansın verimliliğe, etkinliğe ve üretkenliğe dönüşmesi ile bunun örgütsel sonuçlara yansıyor olması anlaşılabilir ve beklenen bir durumdur.

5.1. Teorik ve Uygulamaya Yönelik Öneriler

Alan yazında restoran bilgi sistemlerinin başarısını DeLone & McLean IS Başarı Modeli’ne göre inceleyen çalışmaya rastlanmamıştır. Bu nedenle bu araştırma, restoran bilgi sistemlerin başarısını belirlemek ve bunları kalite boyutları ve kullanıcı etkisi ile ilişkilendirmek amacıyla yapılmıştır. Dolayısıyla bu araştırma, restoran bilgi sistemlerinin örgütsel performansı etkisindeki başarısını incelemeye odaklanırken, aynı zamanda D&M IS Başarı Modeli’nin geçerliliğini restoran işletmeleri bağlamında ortaya koymayı amaçlamıştır. Daha önceki çalışmalar restoran bilgi sistemlerinin kabulünün önemini vurgularken (Ham vd., 2008; Lee vd.,2018; Najip ve Fahma, 2020), kabul sonrası davranışta kalitenin, kullanımın ve kullanıcı memnuniyetinin; bireysel ve örgütsel başarıdaki etkisinin araştırılmasının bu konuda çalışmalar yapan araştırmacılara fayda sağlayacağı düşünülmektedir.

Mevcut araştırma sonuçları, bilgi kalitesi, sistem kalitesi, kullanım, kullanıcı memnuniyeti, bireysel etki ve kurumsal etkinin restoran bilgi sistemlerinin başarısının geçerli ölçütleri olduğunu göstermektedir. Sonuçlar restoran bilgi sistemlerinin başarısını arttırmak amacıyla kullanımı ve kullanıcı memnuniyetini arttırmak isteyen yöneticilerin kullanıcı sistem kalitesine ve bilgi kalitesine odaklanması gerektiğini göstermektedir.

Kullanım ve kullanıcı memnuniyeti ise bireysel performansı arttırarak; örgütsel verimliliğin, kalitenin ve müşteri memnuniyetinin artmasına yardımcı olacaktır. Yine bilgi sistemlerinin kullanımı ile organizasyonel veri alışverişini kolaylaşması ile sağlanacak rekabet avantajı örgütsel performansı artıracaktır. Sonuçlar restoran bilgi sistemlerinin başarısını arttırmak amacıyla kullanımı ve kullanıcı memnuniyetini arttırmak isteyen yöneticilerin kullanıcı sistem kalitesine, bilgi kalitesine ve hizmet kalitesine odaklanması gerektiğini göstermektedir. Bununla birlikte restoran üst yönetimleri kullanılan restoran bilgi sistemini değerlendirerek, sistemin hedeflere ulaşıp ulaşmadığını, nasıl daha fazla etkin ve doğru şekilde kullanılabileceği konusunda çalışanlarını desteklemesi önemli görülmektedir. Yöneticilerin, bu değişkenler arasındaki ilişkileri anlayarak kullanılan bilgi sistemlerinin başarısını artırabileceği unutulmamalıdır.

5.2. Kısıtlar ve Gelecek Çalışmalar İçin Öneriler

Bu çalışmanın birkaç sınırlılığı bulunmaktadır. İlk olarak bu araştırmanın örneklemi anketi doldurmayı kabul eden çalışanlar arasından rastgele seçilmiştir. Bundan sonraki yapılacak çalışmalarda örneklem seçiminde farklı yöntemler kullanılabilir. İkinci olarak, bu araştırma Türkiye’de gerçekleştirilmiştir. Kültürel farklılıklar örgüt içerisinde bireylerin teknoloji kullanım yeteneklerini ve algılarını etkilemektedir (Al-Gahtahani vd., 2019; Sun vd., 2020). Gelecekte yapılacak araştırmaların farklı ülkelerde yapılması ile çalışmaya kültürler arası bir boyut kazandırılabilir. Bununla birlikte çalışmanın kesitsel bir çalışma olduğu söylenmelidir. Bu çalışmada değişkenler arasındaki ilişkiler geliştirilen hipotezler aracılığıyla ortaya konsa da gelecekte boylamsal bir çalışma yapılması araştırmanın önerileri arasında yer almaktadır. Bir diğer sınırlılık, önerilen araştırma modelini test etmek için sağlanan verilerin kişinin kendi bildirdiği ölçümlere dayanıyor olmasıdır. Son olarak DeLone ve McLean tarafından otaya koyulan model, özellikle bireysel etki ve örgütsel etkiden, kullanıcı memnuniyeti ve kullanımına kadar olan geri bildirim döngülerinden yoksundur. Bundan sonraki çalışmalarda bu geri bildirimler göz önüne alınarak modele yeni ilişkiler eklenerek, model geliştirilebilir.