อิทธิพลของการสื่อสารแบบปากต่อปากทางอิเล็กทรอนิกส์ต่อความตั้งใจชมภาพยนตร์ไทย
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Thai film industry is currently categorized in the creative industries supported by the government because it has a high economic value. It is also a powerful mean to promote Thai culture to others. However, the film production needs high investments, resulting that many Thai filmmakers suffer losses. Word-of-mouth, especially electronic word-of-mouth (E-WOM) such as via social networks or web board, could bring more audiences to watch movies. Thus, purposes of this research are to investigate the effects of factors relating to e-wom on consumers’ intention to watch Thai films, by applying the theory of reasoned action and the e-wom concept to develop a conceptual framework. The conceptual framework consists of four factors: perceived credibility, perceived positive comments/ reviews, perceived quality of movie, and perceived fits to receiver. Results show that perceived fits to receiver is the most influential factor, followed by perceived quality of movie, perceived positive comments/ reviews, and perceived credibility, respectively. This research also explore the relationship between intention to watch Thai films and the actual behavior. Thai film entrepreneurs could apply the results of this study to support the development of marketing plan for film successes.
Article Details
References
รักศานต์ วิวัฒน์สินอุดม. (2549). ทิศทางการพัฒนาอุตสาหกรรมภาพยนตร์ไทย. รายงานผลงานวิจัย คณะนิเทศศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, กรุงเทพฯ.
สำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ (2557). ตลาดทุน แหล่งเงินทุนของอุตสาหกรรมภาพยนตร์ มีนาคม 2557. สืบค้นเมื่อวันที่ 14 สิงหาคม 2557, จาก www.sec.or.th/TH/MarketDevelopment/Documents/Film%20industry-on-web.pdf
อัจฉรา ทองศรี.(2549). การศึกษารูปแบบ เนื้อหาและการใช้ประโยชน์จากการสื่อสารแบบบอกต่อ (Word-of-mouth Communication) เกี่ยวกับภาพยนตร์ในห้องเฉลิมไทย ของ www.pantip.com. รายงานโครงการเฉพาะบุคคล วารสารศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาการบริหารสื่อสารมวลชน คณะวารสารศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์, กรุงเทพฯ.
แน่งน้อย บุญยเนตร. (2549). การสื่อสารการตลาดเพื่อการชมภาพยนตร์ไทย. นิเทศศาสตรปริทัศน์, 10(1), 95-110.
Ajzen, I., & Fishbein, M. (1980). Understanding attitudes and predicting social. Behaviour. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
De Bruyn, A., & Lilien, G. L. (2008). A multi-stage model of word-of-mouth influence through viral marketing. International Journal of Research in Marketing, 25(3), 151-163.
East, R., Hammond, K. and Lomax, W. (2008). Measuring the impact of positive and negative word of mouth on brand purchase probability. Intern. J. of Research in Marketing., 25, 215–224
Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to theory and research.
Ginsburgh, V., & Weyers, S. (1999). On the perceived quality of movies.Journal of Cultural Economics, 23(4), 269-283.
Hawkins, D. I., & Roger, J. Best, and Kenneth A. Coney (1998). Consumer Behavior, Building Marketing Strategy.
Hennig-Thurau T. , Gwinner K. P. , Walsh G. , and Gremier D. D. (2004). Electronic word-of-mouth via consumer-opinion platforms: What motivates consumers to articulate themselves on the internet?. Journal of Interactive Marketing, 18(1), 38-52.
Hennig-Thurau, T., Houston, M. B., & Walsh, G. (2007). Determinants of motion picture box office and profitability: an interrelationship approach. Review of Managerial Science, 1(1), 65-92.
Kim S.H. , Park N. and Park S.H. (2013). Exploring the Effects of Online Word of Mouth and Expert Reviews on Theatrical Movies' Box Office Success. Journal of Media Economics, 26 ,98–114.
Lee, K. T., & Koo, D. M. (2012). Effects of attribute and valence of e-WOM on message adoption: Moderating roles of subjective knowledge and regulatory focus. Computers in Human Behavior, 28(5), 1974-1984.
Lee E.J. and Shin S.Y. (2013). When do consumers buy online product reviews? Effects of review quality, product type, and reviewer’s photo. Computers in Human Behavior., 31 ,356–366.
Lu, L.C. , Chang, W.P. and Chang, H.H. (2014). Consumer attitudes toward blogger’s sponsored recommendations and purchase intention: The effect of sponsorship type, product type, and brand awareness. Computers in Human Behavior., 34 ,258–266.
Richins, M. L., & Root-Shaffer, T. (1988). The role of evolvement and opinion leadership in consumer word-of-mouth: An implicit model made explicit.Advances in consumer research, 15(1), 32-36.
Rogers, E. M. (1995). Diffusion of innovation. New York: Free Press.
Shin, D. (2006). Movie Preference Before Watching: The Role of Perceived-fit Between Movies and Actors (Doctoral dissertation, University of Georgia).
Triandis, H.C. (1979). Values, Attitudes and Interpersonnel Behavior. In Nebraska Symposium on motivation, Beliefs, Attitudes, and Values.University of Nebraska Press, 66. Lincoln, N E, 195-259.
Yeap, J.A.L. , Ignatius, J. and Ramayah, T. (2013). Determining consumers’ most preferred eWOM platform for movie reviews: A fuzzy analytic hierarchy process approach. Computers in Human Behavior., 31 ,250–258.
Zarrad, H., & Debabi, M. (2012). Online Purchasing Intention: Factors and Effects. International Business and Management, 4(1), 37-47.
Zhuang, W., Babin, B., Xiao, Q., & Paun, M. (2014). The influence of movie's quality on its performance: evidence based on Oscar Awards. Managing Service Quality, 24(2), 122-138.