ส่วนประสมทางการตลาด และการรับรู้บทวิจารณ์ออนไลน์ ที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อเครื่องใช้ไฟฟ้าในครัวแบบออนไลน์ ของผู้บริโภคในกรุงปักกิ่งประเทศจีน

เยน  วันยิ; นิตยา  วงศ์ยศ

ผู้แต่ง

เยน วันยิ
นิตยา วงศ์ยศ nit

คำสำคัญ:

เครื่องใช้ไฟฟ้าในครัว, ส่วนประสมทางการตลาด, การรับรู้บทวิจารณ์ออนไลน์, การตัดสินใจซื้อ

บทคัดย่อ

การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) เพื่อศึกษาระดับความสำคัญของส่วนประสมทางการตลาด การรับรู้บทวิจารณ์ออนไลน์ และการตัดสินใจซื้อเครื่องใช้ไฟฟ้าในครัวเรือนของผู้บริโภคในกรุงปักกิ่ง ประเทศจีน 2) เพื่อศึกษาส่วนประสมทางการตลาด และการรับรู้บทวิจารณ์ออนไลน์ ที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อเครื่องใช้ไฟฟ้าในครัวเรือนของผู้บริโภคในกรุงปักกิ่ง ประเทศจีน กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษาคือ กลุ่มผู้บริโภคชาวจีนที่เคยซื้อเครื่องใช้ไฟฟ้าในครัวแบบออนไลน์ และอาศัยอยู่ในกรุงปักกิ่ง ประเทศจีน จำนวน 385 คน โดยใช้แบบสอบถามเป็นเครื่องมือในการเก็บข้อมูล สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ แบบ Enter

ผลการศึกษาพบว่า ผู้บริโภคให้ระดับความสำคัญเกี่ยวกับบทวิจารณ์ออนไลน์ที่ไม่เชื่อถือได้จะมีผลกระทบต่อการตัดสินใจซื้อเครื่องใช้ไฟฟ้าในครัว มากที่สุด ผู้บริโภคมองว่าบทวิจารณ์ออนไลน์ที่ขาดความน่าเชื่อถือ เช่น บทวิจารณ์ที่มีเนื้อหาไม่สอดคล้องกับข้อเท็จจริงหรือแสดงความคิดเห็นแบบเอนเอียง และความน่าเชื่อถือของแหล่งข้อมูลที่เผยแพร่บทวิจารณ์ออนไลน์ ทำให้ผู้บริโภครู้สึกมั่นใจว่าบทวิจารณ์ที่ได้อ่านนั้นสะท้อนประสบการณ์จริงของผู้ใช้ และสามารถนำไปพิจารณาประกอบการตัดสินใจซื้อได้อย่างมั่นใจ และผลการทดสอบการถดถอยพหุคุณโดยวิธี Enter พบว่า ส่วนประสมทางการตลาด (B=0.278) และการรับรู้บทวิจารณ์ออนไลน์ (B=0.574) พบว่ามีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อเครื่องใช้ไฟฟ้าในครัวแบบออนไลน์ ของผู้บริโภคในกรุงปักกิ่ง ประเทศจีน อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05

เอกสารอ้างอิง

กชกร พินิจรัตนารักษ์ และนิตยา วงศ์ภินันท์วัฒนา. (2562). อิทธิพลของการสื่อสารแบบปากต่อปากบนอินเทอร์เน็ตต่อทัศนคติต่อตราสินค้า การรับรู้คุณค่าของการบริโภคและการตัดสินใจซื้อโทรศัพท์เคลื่อนที่สมาร์ทโฟน (การค้นคว้าอิสระวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต 169273, มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์).

ผู้จัดการออนไลน์. (2566). ยอดผู้ใช้งานอินเทอร์เน็ตในจีนสูงแตะ 1.07 พันล้าน ‘ศก.ดิจิทัล’ โตแกร่ง. https://mgronline.com/china/detail/9660000079995

วิภาวรรณ บึงชัยภูมิ. (2557). ส่วนประสมทางการตลาดที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อเครื่องใช้ไฟฟ้า บริษัท พาเวอร์บาย จำกัด ของผู้บริโภค [วิทยานิพนธ์ปริญญาบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต]. มหาวิทยาลัยราชภัฎวไลยอลงกรณ์.

วีรญาดา ม่วงสีตอง. (2561). การสื่อสารตราสินค้าบนโซเชียลมีเดีย คุณภาพความสัมพันธ์ของตราสินค้า ค่านิยมและความสัมพันธ์ทางสังคม และทัศนคติต่อผลิตภัณฑ์ที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อสินค้าที่ผ่านการรีวิวออนไลน์ ของผู้บริโภคในกรุงเทพมหานคร [การค้นคว้าอิสระบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต]. มหาวิทยาลัยกรุงเทพ.

สำนักงานส่งเสริมการค้าในต่างประเทศ ณ เมืองกวางโจว. (2566). การเติบโตอุตสาหกรรมเครื่องใช้ไฟฟ้าในจีน. https://chengdu.thaiembassy.org/th/page/43373menu=

d81b7a315e39c2eb400530d

สุภัทรา รามสูต และทวีป พรหมอยู่. (2565). Marketing mix factors influencing residential electrical product purchasing decision of Electrical retailer in Southern of Thailand. The Journal of Pacific Institute of Management Science (Humanities and Social Science), 8(1), Article 1. https://so05.tci-thaijo.org/index.php/pacific/article/view/261908

อิราวัฒน์ ชมระกา, กมลวรรณ มั่งคั่ง, พิชญาพร พีรพันธุ์, และกุลยา อุปพงษ์. (2566). โมเดลความสัมพันธ์เชิงสาเหตุของส่วนประสมทางการตลาดออนไลน์ คุณค่าตราสินค้า และการตัดสินใจซื้อสินค้าผ่าน Shopee ของประชาชน ในเขตอำเภอเมือง จังหวัดอุตรดิตถ์. Maejo Business Review, 5(2), Article 2. https://doi.org/10.14456/mjba.2023.14

Ahn, Y., & Lee, J. (2024). The Impact of Online Reviews on Consumers’ Purchase Intentions: Examining the Social Influence of Online Reviews, Group Similarity, and Self-Construal. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 19(2), Article 2. https://doi.org/10.3390/jtaer19020055

CHEAA. (2023). Consumption of kitchen appliances in Beijing over the past 3 years. https://en.cheaa.org/contents/476/10470.html

Fernandes, S., Panda, R., Venkatesh, V. G., Swar, B. N., & Shi, Y. (2022). Measuring the impact of online reviews on consumer purchase decisions – A scale development study. Journal of Retailing and Consumer Services, 68, 103066. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2022.103066

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, G. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2014). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall.

Investing. (2024). ดัชนีจีดีพี (GDP) ของจีน. Investing.com ประเทศไทย. https://th.investing.com/economic-calendar/chinese-gdp-461

Nunnally, J. C. (1978). Psychometric Theory (2nd ed.).

Quan, H., Li, S., Zeng, C., Wei, H., & Hu, J. (2023). Big Data and AI-Driven Product Design: A Survey. Applied Sciences, 13(16), Article 16. https://doi.org/10.3390/app13169433

statista. (2024). China: GDP of Beijing 2023. Statista. https://www.statista.com/statistics/989741/china-gdp-of-beijing/

北京市人民政府. (2024). BEIJING, CHINA.https://english.beijing.gov.cn/beijinginfo /facts/population/202005/t20200514_1897476.html