การพัฒนาโมเดลความคาดหวังส่วนประสมการตลาดบริการที่มีต่อการยอมรับเทคโนโลยี ต่อความตั้งใจซื้อและการตัดสินใจซื้อสินค้าผ่านสื่อสังคมออนไลน์ ของนักศึกษากลุ่มเจเนอเรชั่นซี ในเขตกรุงเทพและปริมณฑล
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาปัจจัยความคาดหวังส่วนประสมการตลาดบริการที่ส่งผลต่อการยอมรับเทคโนโลยีที่มีต่อความตั้งใจซื้อและการตัดสินใจซื้อสินค้าผ่านสื่อสังคมออนไลน์ ของนักศึกษากลุ่มเจเนอเรชั่นซี ในเขตกรุงเทพและปริมณฑล และ 2) พัฒนาโมเดลความคาดหวังส่วนประสมการตลาดบริการที่ส่งผลต่อการยอมรับเทคโนโลยีที่มีต่อความตั้งใจซื้อและการตัดสินใจซื้อสินค้าผ่านสื่อสังคมออนไลน์ ของนักศึกษากลุ่มเจเนอเรชั่นซี ในเขตกรุงเทพและปริมณฑล ประชากร คือ นักศึกษาระดับปริญญาตรีมหาวิทยาลัยในเขตกรุงเทพและปริมณฑล กลุ่มตัวอย่าง คือ นักศึกษาระดับปริญญาตรีที่กำลังศึกษาอยู่ในสาขาวิทยาศาสตร์ มนุษยศาสตร์ และวิศวกรรมศาสตร์ จำนวน 1,504 คน ได้มาจากการสุ่มแบบหลายขั้นตอน เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย คือ แบบสอบถามแบบมาตรประมาณค่า วิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานโดยใช้สถิติเชิงบรรยาย วิเคราะห์ความตรงเชิงโครงสร้างด้วยวิธีวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน วิเคราะห์คุณภาพของเครื่องมือด้านความเที่ยงโดยใช้สัมประสิทธิ์แอลฟาของครอนบาค
ผลการวิจัยพบว่า โมเดลความคาดหวังส่วนประสมการตลาดบริการที่มีต่อการยอมรับเทคโนโลยี และการตัดสินใจซื้อสินค้าผ่านสื่อสังคมออนไลน์มี 3 ตัวแปรแฝง คือ ความคาดหวังส่วนประสมการตลาดบริการ การยอมรับเทคโนโลยี และการตัดสินใจซื้อสินค้าผ่านสื่อสังคมออนไลน์ ตัวแปรแฝงมีความเที่ยงอยู่ในช่วงระหว่าง .842 - .897 คุณภาพเครื่องมือด้านความตรงเชิงโครงสร้างด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน พบว่า โมเดลความคาดหวังส่วนประสมการตลาดบริการที่ส่งผลต่อการยอมรับเทคโนโลยีที่มีต่อความตั้งใจซื้อและการตัดสินใจซื้อสินค้าผ่านสื่อสังคมออนไลน์ที่พัฒนาขึ้นมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ โดยมีค่า chi-square= 48.13 , df= 33, p=0.043, GFI=1.00, AGFI=0.98, RMR=0.0058, RMSEA =0.017
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ทุกบทความที่ตีพิมพ์ในวารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ร่มพฤกษ์เป็นทัศนะและข้อคิดเห็นของผู้เขียนมิใช่ทัศนะของมหาวิทยาลัยเกริกหรือกองบรรณาธิการ การนำบทความส่วนใดส่วนหนึ่งหรือทั้งหมดไปพิมพ์เผยแพร่ต้องอ้างอิงที่มาให้ชัดเจน
เอกสารอ้างอิง
ณิชาภา เทพณรงค์ และ ประภัสสร วิเศษประภา. (2564). ปัจจัยส่วนประสมทางการตลาดออนไลน์ที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อสินค้าออนไลน์ผ่านแอปพลิเคชันของผู้บริโภคในเขตกรุงเทพมหานคร (การค้นคว้าอิสระ ปริญญามหาบัณฑิต ไม่ได้ตีพิมพ์). มหาวิทยาลัยรามคำแหง.
ภัศรา อุทธา. (2558). ความคาดหวังและความพึงพอใจในกระบวนการจัดการด้านลูกค้าสัมพันธ์ของบุคลากรในสถานพยาบาลต่อผู้แทนขายเวชภัณฑ์ในเขตกรุงเทพมหานคร (การค้นคว้าอิสระ ปริญญามหาบัณฑิต ไม่ได้ตีพิมพ์). มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.
Alfadda, H. A., & Mahdi, H. S. (2021). Measuring Students’ Use of Zoom Application in Language Course Based on the Technology Acceptance Model (TAM). Journal of Psycholinguist Research, 50(2021), 883–900. https://doi.org/10.1007/s10936-020-09752-1
Armstrong, G. & Kotler, P. (2009). Marketing an introduction (9th ed.). Pearson Prentice Hall.
Boone, L. E., & Kurtz, D. L. (2015). Contemporary marketing (17th ed.). Cengage Learning.
Digital Government Development Agency. (2021, June 1). Statistics of current students in higher education Institutions classified by educational level and gender.
https://data.go.th/dataset/univ_std_11_01
Do, N. T. T. (2021). Factors leading to online purchase intentions: customized gifts industry in Denmark. ABAC Journal, 41(1), 100-120.
ETDA (2022, August 23). Report of the survey results of internet users in Thailand in 2022 (Thailand Internet User Behavior 2022). Electronic Transactions Development Agency. https://www.etda.or.th/th/pr-news/iub2022.aspx.
Hair, J., Black, W., Babin, B. & Anderson R. (2010). Multivariate data analysis a global perspective. Hamilton Printing Co.
Hart, O. A., Nwibere, B. M., & Inyang, B. J. (2015). The Uptake of Electronic Commerce by SMEs: A Meta the Retical Framework Expanding the Determining Constructs of TAM and TOE Frameworks. Journal of Global Business Technology, 6(1), 1-27.
Internet World Stats. (2022, July 31). Internet 2022 Usage in Asia. https://www.internetworldstats. com/stats3.htm.
Nongyai, P., & Wiroonrath, S. (2019). Guidelines for using marketing mix and social media marketing of small online businesses: a case study of fashion products in the EEC region. Journal of Global Business Review, 21(2), 23-39.
Ooi, K. B., & Tan, G. W. H. (2016). Mobile Technology Acceptance Model: An Investigation Using Mobile Users to Explore Smartphone Credit Card. Expert Systems with Applications, 59(3), 33-46. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.04.015
Phothikitti, K. (2021). Factors Impacting on Online Purchasing Behavior toward Consumers in Bangkok, Thailand. AU-GSB E-JOURNAL, 13(2), 120-126.
Solomon, M. R. (2018). Consumer Behavior: Buying, Having, and Being (12th ed.). Pearson Educational.
Valentina Dencheva. (2022). Social media platforms used by marketers worldwide 2022. statista. https://www.statista.com/aboutus/our-research-commitment/3315/valentina-dencheva.
Unai E., & Uzun A. M. (2020). Understanding university students’ behavioral intention to use Edmodo through the lens of an extended technology acceptance model. British Journal of Educational Technology, 52(2), 619-637. https://doi.org/10.1111/bjet.13046.
