อิทธิพลขององค์ประกอบของการพาณิชย์แบบใช้เทคโนโลยีดิจิทัลต่อความตั้งใจซื้อสินค้าออนไลน์ของผู้บริโภค (Influences of digital technology commerce constructs on consumer online purchase intentions)

Main Article Content

ธาดาธิเบศร์ ภูทอง (Thadathibesra Phuthong)

Abstract

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาถึงอิทธิพลขององค์ประกอบของการพาณิชย์แบบใช้เทคโนโลยีดิจิทัลต่อความตั้งใจซื้อสินค้าออนไลน์ของผู้บริโภค พัฒนากรอบแนวคิดในการวิจัยด้วยการบูรณาการทฤษฎีเครือข่ายสังคม และทฤษฎีความวางใจต่อการถ่ายโอนข้อมูลผ่านระบบอิเล็กทรอนิกส์ ผนวกกับตัวแบบความเหมาะสมระหว่างงานและเทคโนโลยี ประกอบด้วยปัจจัยด้านการสนับสนุนด้านข้อมูล ความเชื่อมั่นในชุมชน ความไว้วางใจต่อชุมชน ความไว้วางใจต่อเพื่อนสมาชิก ความง่ายในการค้นหาข้อมูลคุณภาพบริการอิเล็กทรอนิกส์ และความตั้งใจซื้อสินค้าออนไลน์ของผู้บริโภค เครื่องมือที่ใช้ในงานวิจัยคือ แบบสอบถามซึ่งพัฒนามาจากการทบทวนวรรณกรรม และการตรวจสอบความเที่ยงโดยการทดสอบค่าสัมประสิทธิ์อัลฟ่าครอนบาค แบบสอบถามได้กระจายต่อกลุ่มตัวอย่างซึ่งเป็นผู้ใช้บริการอินเทอร์เน็ตที่เป็นผู้ที่มีประสบการณ์ในการซื้อสินค้าหรือบริการผ่านทางเว็บไซต์ออนไลน์ โดยใช้วิธีสุ่มตัวอย่างแบบสะดวก


ผลการวิจัยจากแบบสอบถามจำนวน 153 ชุด ได้นำมาตรวจสอบความตรงของตัวชี้วัด ก่อนการทำการตรวจสอบสมมติฐานด้วยวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลสถิติแบบเส้นทางกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (Partial Least Square: PLS) ด้วยโปรแกรมสำเร็จรูป SmartPLS เพื่อวิเคราะห์ตัวแปรที่มีอิทธิพลเชิงสาเหตุต่อความตั้งใจซื้อสินค้าออนไลน์ของผู้บริโภค โดยพบว่าปัจจัยด้านคุณภาพบริการอิเล็กทรอนิกส์มีอิทธิพลสูงที่สุด (TE = 0.390) ต่อความตั้งใจซื้อสินค้าออนไลน์ของผู้บริโภค รองลงมาคือ ความง่ายในการค้นหาข้อมูล (TE = 0.222) อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ตามลำดับ


This research aims at studying the influences of digital technology commerce constructs on online purchase intentions from consumers.The research framework was developed by integrating the Social Network Theory and the Trust Transfer Theory with the Task-Technology Fit Model.This included information support, community commitment, trust towards community, trust towards members, ease of use, electronics service quality, and consumer online purchase intentions. The questionnaire was developed after reviewing the literature and testing the reliability using coefficient alpha. The questionnaires were distributed by convenience sampling technique to those samples who had experience of using online sites for buying goods or services.
The data were collected from 153 questionnaires and then analyzed by Structural Equation Modeling (SEM) by using a Partial Least Square approach with SmartPLS software for variables analysis to investigate the influence on the causes of consumer online purchasing intentions.The study found that electronics service quality was the most influential factor (TE = 0.390) followed by the ease of use (TE = 0.222) (p<0.05), respectively.

Article Details

Section
บทความประจำฉบับ

References

Altimeter Group. (2014). New 2014 Data Identifies Key Trends & Shows How Companies Are Investing in Digital Customer Experience. [Online]. Retrieved June 14, 2018 from https://www. marketwired.com/press-release/altimeter-groupreleases-new-study-on-the-state-of-digitaltransfor-mation-1931438.htm

Altimeter Group. (2017). Six Stages of Digital Transformation. [Online]. Retrieved June 14, 2018 from https://www.huffingtonpost.com/vala-afshar/6-stages-of-digitaltrans_b_9822640.html

Bangkokbiznews. (2015). Developing digital commerce to the online market of AEC, entering the online market (ปั้นพาณิชย์ดิจิทัลเจาะ AEC รุกค้าขายตลาดออนไลน์). [Online]. Retrieved June 3, 2018 from https://www.aseanthai.net/ewt_news.php?nid=4474&filename=index

Blome, C., Hollos, D. & Paulraj, A. (2014). Green procurement and green supplier development: antecedents and effects on supplier performance. International Journal of Production Research, 52(1): 32-49.

Booasang, Pimnipa. (2018). Digital transformation: the business transformation with digital concepts strategies (Digital Transformation: พลิกโฉมธุรกิจด้วยแนวคิดดิจิทัล). [Online]. Retrieved June 3, 2018 from https://www.scbeic.com/th/detail/product/4327

Chen, J. & Shen, X. L. (2015). Consumers’ decisions in social commerce context: An empirical investigation. Decision Support Systems, 79: 55-64.

Electronic Transactions Development Agency. (2017). Value of e-Commerce Survey in Thailand 2017 (รายงานผลการสำรวจมูลค่าพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ในประเทศไทย ปี 2560). [Online]. Retrieved June 3, 2018 from https://www.etda.or.th/publishing-detail/value-of-e-commerce-survey-2017.html

Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A. & Buchner, A. (2007). G*Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods, 39(2): 175-191.

Fornell, C. & Larcker, D. F. (1981). Evaluating Structural Equation Models with Unobservable and Measuremenr Error. Journal of Marketing Research, 34(2): 161-188.

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.

Hair, J. F., Ringle, C. M. & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a silver bullet. Journal of Marketing theory and Practice, 19(2): 139-152.

Hair, J. F. (Jr.), Hult, G. T. M., Ringle, C. M. & Sarstedt, M. (2014). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). California, CA: Sage Publications.

Liang, T. P. & Turban, E. (2011). Introduction to the special issue social commerce: A research framework for social commerce. International Journal of Electronic Commerce, 16(2): 5-14.

Liang, T. P., Ho, Y. T., Li, Y. W. & Turban, E. (2011). What drives social commerce: The role of social support and relationship quality. International Journal of Electronic Commerce, 16(2): 69-90.

Lin, T. C., Ku, Y. C. & Huang, Y. S. (2014). Exploring top managers’ innovate IT (IT) championing behavior: Integrating the personal and technical contexts. Information and Management, 51(1): 1-12.

Ourgreenfish. (2017). What is the DIGITAL DISRUPTION?, And how does it impact businesses? (DIGITAL DISRUPTION คืออะไร เกี่ยวข้องอย่างไรกับการทำธุรกิจ). [Online]. Retrieved June 3, 2018 from https://ourgreenfish.com/th/digital-disruption-คืออะไร-business/

Peng, D. X. & Lai, F. (2012). Using partial least squares in operations management research: A practical guideline and summary of past research. Journal of Operations Management, 30(2012): 467-480.

Ringle, C. M., Götz, O., Wetzels, M. & Wilson, B. (2009). On the use of formative measurement specifications in structural equation modeling: A Monte Carlo simulation study to compare covariance-based and partial least squares model estimation methodologies. METEOR Research Memoranda, (RM/09/014).

Ringle, C. M., Wende, S. & Becker, J. M. (2015). SmartPLS 3. Bönningstedt: SmartPLS. [Online]. Retrieved June 14, 2018 from https://www.smartpls.com

Sarstedt, M., Ringle, C. M., Smith, D., Reams, R. & Hair, J. F. (2014). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM): A useful tool for family business researchers. Journal of Family Strategy, 5(1): 105-115.

Ye, B. H., Fu, H. & Law, R. (2016). Use of impact-range performance and asymmetry analyses to improve OTA website quality. Journal of Hospitality and Tourism Management, 26: 9-17.

Zhang, H., Lu, Y., Gupta, S. & Zhao, L. (2014). What motivates customers to participate in social commerce? The impact of technological environments and virtual customer experiences. Information and Management, 51(8): 1017-1030.

Zhang, K. Z. K., Benyoucef, M. & Zhao, S. J. (2016). Building brand loyalty in social commerce: The case of brand microblogs. Electronic Commerce Research and Applications, 15: 14-25.