Direct and indirect effect of last mile logistics performance on user intention of crowdsourced delivery services

Abstract

La literatura sobre logística colaborativa" (CSL) y logística de última milla hasta ahora se ha centrado principalmente en la percepción de los consumidores como "co-creadores. Sin embargo, hay una brecha en la literatura sobre la percepción de los consumidores como destinatarios de esta logística. El propósito de esta investigación fue analizar el efecto directo del Rendimiento Logístico de Última Milla (LMLP), sobre la Intención de Usuario (UI) del usuario final de las plataformas de entrega colaborativas, e indirecto a través de la Confianza Percibida (PT) y la Expectativa de Desempeño (PE ). La metodología aplicada consta de 721 encuestas, recolectadas a través de un instrumento validado. Para el análisis se aplicó un Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM), por mínimos cuadrados parciales. El modelo seleccionado presentó Índices de Ajuste fuertes (CFI=0.976; TLI=0.970; RMSEA; = 0.044; SRMR=0.025). No hay efecto directo de LMLP y PT sobre UI (p = 0,175, 0,054), pero sí existen relaciones indirectas. La conclusión es que LMLP y PT son considerados por los usuarios finales de los servicios de entrega colaborativos como parte del desempeño de la empresa en su conjunto al momento de decidir utilizar estas plataformas. Para futuras investigaciones, se recomienda primero, investigar factores asociados a la cultura; segundo, estratificar los resultados para evaluar diferencias entre grupos de edad; tercero, estudiar factores internos que pueden afectar la intención de uso de estas plataformas, como la experiencia del usuario, la facilidad de uso, el control percibido, que no fueron considerados; cuarto, realizar una investigación que contemple las diferencias de marca.The literature on crowdsourced logistics" (CSL) and edge logistics so far has primarily focused on the perception of consumers as "co-creators of logistics". However, there is a breach in the literature about the perception of consumers as recipients of these logistics services. The purpose of this research was to analyze the direct effect of Last Mile Logistics Performance (LMLP), on the User Intention (UI) of the end user of crowdsourced delivery platforms, and indirect through Perceived Confidence (PT) and Performance Expectation (PE). The applied methodology comprises 721 surveys, gathered through a validated instrument. For the analysis, a Structural Equations Model (SEM) was applied, by partial least squares. The selected model had strong Fit Indexes (CFI=0.976; TLI=0.970; RMSEA; = 0.044; SRMR=0.025). There is no direct effect of LMLP and PT over UI (p = 0.175; 0.054). However, the standardized indirect effect of LMLP in IU, mediated by PT is, 0.699; while the standardized indirect effect of PT in IU, mediated by PE is 0.664. The conclusion is that LMLP and PT are seemed by the final users of crowdsourced delivery services as part of the performance of the business as a whole at the moment of deciding to use these platforms. For future research, it is recommended first, to investigate factors associated with culture; second, to stratify the results to assess differences between age groups; third, to study internal factors that can affect the intention to use these platforms, such as user experience, ease of use, perceived control, which were not considered; fourth, to perform an investigation that contemplates brand differences.