ความตั้งใจซื้อและบุพปัจจัยที่มีผลต่อการซื้อสินค้าออนไลน์ของผู้บริโภคกลุ่ม Silver Generation ในเขตกรุงเทพมหานคร
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาอิทธิพลของการรู้เท่าทันดิจิทัล ความกังวลในดิจิทัล การรับรู้ความสามารถของตนเอง การรับรู้ความง่ายในการใช้งาน การรับรู้ถึงประโยชน์ ความตั้งใจซื้อสินค้าออนไลน์ ที่มีผลต่อการซื้อสินค้าออนไลน์ของผู้บริโภคกลุ่ม Silver Generation ในเขตกรุงเทพมหานคร โดยเป็นการวิจัยเชิงปริมาณ และเก็บข้อมูลด้วยแบบสอบถามออนไลน์จากกลุ่มเป้าหมายที่เคยมีประสบการณ์ซื้อสินค้าออนไลน์ จำนวน 500 คน วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา และทดสอบสมมุติฐานการวิจัยด้วยการใช้แบบจำลองสมการโครงสร้าง และวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม AMOS
ผลการวิจัย พบว่า ผู้บริโภคกลุ่ม Silver Generation มีความรู้เท่าทันดิจิทัล รับรู้ความสามารถของตนเอง รับรู้ความง่ายในการใช้งาน รับรู้ถึงประโยชน์ และตั้งใจซื้อสินค้าออนไลน์ในระดับมาก โดยมีความกังวลในดิจิทัลในระดับปานกลาง และมีการซื้อสินค้าออนไลน์ในระดับปานกลางเช่นกัน โดยการซื้อสินค้าออนไลน์ขึ้นอยู่กับความตั้งใจซื้อสินค้าออนไลน์ ขณะที่ตัวแปรการรู้เท่าทันดิจิทัล ความกังวลในดิจิทัล การรับรู้ความสามารถของตนเอง การรับรู้ความง่ายในการใช้งาน และการรับรู้ถึงประโยชน์ ส่งผลทางอ้อมต่อการซื้อสินค้าออนไลน์โดยผ่านความตั้งใจซื้อสินค้าออนไลน์ ผลการวิจัยบ่งชี้ว่าผู้บริโภคกลุ่ม Silver Generation เริ่มปรับตัวยอมรับเทคโนโลยี รวมถึงการซื้อสินค้าออนไลน์ และจะส่งผลให้เกิดพฤติกรรมการซื้อสินค้าออนไลน์ในท้ายที่สุด
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความวิชาการ บทความวิจัย และบทวิจารณ์หนังสือในวารสารดุษฎีบัณฑิตทางสังคมศาสตร์ เป็นความคิดเห็นของผู้เขียน มิใช่ของคณะผู้จัดทำ และมิใช่ความรับผิดชอบของสมาคมปรัชญาดุษฎีบัณฑิตทางสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง (กรณีการทำวิจัยในมนุษย์ ผู้วิจัยต้องผ่านการอบรมจริยธรรมการวิจัยในมนุษย์ และนำหลักฐานมาแสดง)
References
Abdullah, D., Kamal, S. B. M., Azmi, A., Lahap, J., Bahari, K. A., & Din, N. (2019). Perceived website interactivity, perceived usefulness and online hotel booking intention: A structural model. Malaysian Journal of Consumer and Family Economics, 21(S1), 45-57.
Abdullah, F., Ward, R., & Ahmed, E. (2016). Investigating the influence of the most commonly used external variables of TAM on students’ Perceived Ease of Use (PEOU) and Perceived Usefulness (PU) of e-portfolios. Computers in Human Behavior, 63(2), 75-90.
Angsuchot, S., Wichitwanna, S., & Pinyopanuwat, R. (2011). Statistical analysis for social and behavioral science research: Technique for LISREL programming. Charoendeemunkhong Printing. [In Thai]
Bandura, A. (1977). Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review, 84(2), 191-215.
Boxme. (2020). 8 Reasons Why customers do not shop online. Retrieved from https://blog.boxme.asia/th/2020/10/21/reasons-customers-shoppingonline [In Thai]
Branded Content. (2020). The 1 insight revealed behavior of elderly, spending for health, dressing up, and not afraid of online shopping. Retrieved from https://brandinside.asia/the-1-insight-aging-consumer-shopping-online [In Thai]
Chang, C. T., Hajiyev, J., & Su, C. R. (2017). Examining the students’ behavioral intention to use e-learning in Azerbaijan? The general extended technology acceptance model for e-learning approach. Computers & Education, 111(1), 128-143.
Comrey, A. L., & Lee, H. B. (1992). A first course in factor analysis (2nd ed.). Lawrence Erlbaum.
Davis, F. D. (1985). A Technology Acceptance Model for empirically testing new end-User information systems: Theory and results. Unpublished Doctoral Dissertation, Massachusetts Institute of Technology.
Davis, F. D. (1993). User acceptance of information technology: System characteristics, user perceptions and behavioral impacts. International Journal of Man-Machine Studies, 38(3), 475-487.
Doleck, T., Bazelais, P., & Lemay, D. J. (2018). Is a general extended technology acceptance model for e-learning generalizable?. Knowledge Management & E-Learning: An International Journal, 10(2), 133-147.
Downey, J. P., & Kher, H. V. (2015). A longitudinal examination of the effects of computer self-efficacy growth on performance during technology training. Journal of Information Technology Education, 14(1), 91-111.
Droidsans Channel. (2021). Seniors addicted to shopping online, trying a lot of apps for the first time-data from ASEAN consumer research. Retrieved from https://droidsans.com/covid-19-changing-sea-consumer-to-ecommerce [In Thai]
Erasmus, E., Rothmann, S., & Van Eeden, C. (2015). A structural model of technology acceptance. SA Journal of Industrial Psychology, 41(1), 1-12.
Eukeik.ee. (2020). Online shopping in 2020 growing up under unusual circumstance. Retrieved from https://marketeeronline.co/archives/165701 [In Thai]
Fathema, N., Shannon, D., & Ross, M. (2015). Expanding the Technology Acceptance Model (TAM) to examine faculty use of Learning Management Systems (LMSs) in higher education institutions. MERLOT Journal of Online Learning & Teaching, 11(2), 210-232.
Fayossy. (2017). Revealing statistics when online shoppers like to look, but do not buy. Retrieved from https://www.marketingoops.com/reports/behaviors/why-people-abandon-online-shopping-carts [In Thai]
Feriady, M., Nurkhin, A., Mahmud, N., Setiani, R., & Astuti, D. P. (2020). Influence of organizational support and digital literacy on lecturer acceptance of e-learning in Indonesia: A modification of technology acceptance model. International Journal of Scientific and Technology Research, 9(1), 2229-2233.
Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to theory and research. Addison-Wesley.
Gee, J. P. (2012). The old and the new in the new digital literacies. The Educational Forum, 76(4), 418-420.
Gilster, P., & Glister, P. (1997). Digital literacy. Wiley Computer.
Ha, N. (2020). The impact of perceived risk on consumers’ online shopping intention: An integration of TAM and TPB. Management Science Letters, 10(9), 2029-2036.
Hanif, A., Jamal, F. Q., & Imran, M. (2018). Extending the technology acceptance model for use of e-learning systems by digital learners. IEEE Access, 6, 73395-73404.
Hasan, B., & Ahmed, M. U. (2010). A path analysis of the impact of application-specific perceptions of computer self-efficacy and anxiety on technology acceptance. Journal of Organizational and End User Computing, 22(3), 82-95.
Kline, R. B. (2005). Principle and practice of structural equation modeling. Guilford.
Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 22(140), 5-55.
Line Thailand. (2020). LINE recommend Thai business to speed up adapting to changing consumer behavior from the COVID-19 crisis, continue to arm entrepreneurs with ready- to-Use online platforms and Tools. Retrieved from https://linecorp.com/th/pr/news/th/2020/3276 [In Thai]
Mac Callum, K., Jeffrey, L., & Kinshuk. (2014). Factors impacting teachers’ adoption of mobile learning. Journal of Information Technology Education, 13, 141-162.
Marafon, D. L., Basso, K., Espartel, L. B., de Barcellos, M. D., & Rech, E. (2018). Perceived risk and intention to use internet banking. International Journal of Bank Marketing, 36(2), 277-289.
Nasri, W., & Charfeddine, L. (2012). Factors affecting the adoption of internet banking in Tunisia: An integration theory of acceptance model and theory of planned behavior. The Journal of High Technology Management Research, 23(1), 1-14.
Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). The assessment of reliability. Psychometric Theory, 3, 248-292.
Parayitam, S., Desai, K. J., Desai, M. S., & Eason, M. K. (2010). Computer attitude as a moderator in the relationship between computer anxiety, satisfaction, and stress. Computers in Human Behavior, 26(3), 345-352.
Positioningmag. (2016). “Elderly” Strong customer trend! yet why marketers still overlook. Retrieved from https://positioningmag.com/1100674 [In Thai]
Probst, L., Frideres, L., Pedersen, B., Bolanowska, J., & Marchive, C. (2015). Silver Economy, Active aging, Business Innovation Observatory, PwC Luxembourg. European Union
Droidsans Channel. (2021). Seniors addicted to shopping online, trying a lot of apps for the first time-data from ASEAN consumer research. Retrieved from https://droidsans.com/covid-19-changing-sea-consumer-to-ecommerce [In Thai]
Rizun, M., & Strzelecki, A. (2020). Students’ acceptance of the Covid-19 impact on shifting higher education to distance learning in Poland. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(18), 6468-6487.
Sheppard, M., & Vibert, C. (2019). Re-examining the relationship between ease of use and usefulness for the net generation. Education and Information Technologies, 24(5), 3205-3218.
Sondakh, J. J. (2017). Behavioral intention to use e-tax service system: An application of technology acceptance model. European Research Studies Journal, 20(2A), 48-64.
Sun, P. C., Tsai, R. J., Finger, G., Chen, Y. Y., & Yeh, D. (2008). What drives a successful e-Learning? An empirical investigation of the critical factors influencing learner satisfaction. Computers & Education, 50(4), 1183-1202.
We Are Social. (2020). Digital use around the world in July 2020. Retrieved from https://wearesocial.com/uk/blog/2020/07/digital-use-around-the-world-in-july-2020
Wunderman Thompson Thailand (2021). 13 Trends in Thai shopping behavior and sale channel balance brand strategy “online-physical shop-D2C”. Retrieved from https://www.brandbuffet.in.th/2021/06/thailand-future-shopper-2021-online-physical-shop-d2c-trends [In Thai]
Zhao, Y., & Cziko, G. A. (2001). Teacher adoption of technology: A perceptual control theory perspective. Journal of Technology and Teacher Education, 9(1), 5-30.