Technology Acceptance Affecting Continuance Intention and Recommendation Intention towards Food Ordering Application Users in Thailand

Authors

  • Boonchai Wongpornchai Graduate College of Management, Sripatum University at Chonburi, Thailand
  • Chonlatis Darawong Graduate College of Management, Sripatum University at Chonburi, Thailand

Keywords:

Technology Acceptance, Continuance Intention, Recommendation Intention, Food Ordering Application

Abstract

The use of food ordering applications in Thailand is currently highly competitive, causing application developers to continuously adapt in order to gain user acceptance and recommend others to use them. Although the food delivery business continues to grow in terms of overall market value, stakeholders in the industry still face significant business challenges and risks, including competition among restaurant operators on food delivery platforms, both from large restaurant chains and new entrants entering the market. Competition often involves promotions to maintain market share. Therefore, entrepreneur are accelerating the development of applications to increase food ordering channels for consumers in the digital age.
This study aimed to study the factors of technology acceptance that affect the intention to continue using and recommending food ordering applications in Thailand by considering the technology acceptance of 7 factors, include performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, price value, habit, and 4 factors that were added from the interview results: promotion package, privacy and security, partnership, and physiological needs which used quantitative research method was conducted by collecting questionnaires from 591 food ordering application users in Thailand and used descriptive statistics, exploratory factor analysis, and Structural Equation Modeling were employed in data analysis. The research found that 10 factors, including performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, price value, habit, promotion package, privacy and security, and physiological needs significantly affect the continuance intention and intention to recommend. These results can help application developers to improve the quality of service and marketing strategy in order to increase continuance intention and recommendation intention from application users in Thailand.

References

จุฬารัตน์ ปัญญายืน. (2565). ส่วนประสมทางการตลาดบริการ คุณภาพบริการทางอิเล็กทรอนิกส์และการยอมรับเทคโนโลยีที่มีผลต่อความพึงพอใจในการสั่งอาหารดิลิเวอรีผ่านแอพพลิเคชั่นของผู้บริโภคในอำเภอเมืองลำปาง จังหวัดลำปาง. วารสารบริหารธุรกิจและศิลปศาสตร์ ราชมงคลล้านนา, 10(2),65-82.

ณัฐวุฒิ แสงสว่าง. (2563). ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุความตั้งใจใช้บริการรับส่งอาหารผ่านแอพพลิเคชั่นแกร็บฟู้ดของผู้บริโภคในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล. วารสารศิลปการจัดการ, 4(2), 503-520.

ติณณมินทร์ สุขสมัย. (2562). การยอมรับเทคโนโลยีแอพพลิเคชั่นสั่งและส่งอาหารของลูกค้าในกรุงเทพมหานครและปริมณฑล. วารสารวิชาการ การจัดการภาครัฐและเอกชน, 1, 70-79.

พิมพพรรณ สุวรรณศิริศิลป์. (2561). ปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับและใช้งานบรการชำระเงินทางอิเล็กทรอนิกส์แบบพร้อมเพย์. วารสารบริหารธุรกิจ, 41(158), 1-18.

ภรญ์สุภัศศ์ สิริโชคโสภณ. (2565). การยอมรับเทคโนโลยีและปัจจัยส่วนประสมทางการตลาดที่ส่งผลต่อการตัดสินใจสั่งอาหารออนไลน์ของผู้บริโภคในเขตอำเภอเมืองเชียงใหม่ จังหวัดเชียงใหม่. วารสารสุทธิปริทัศน์, 34, 19-36.

ศูนย์วิจัยกรุงศรี. (2565). การวิเคราะห์ตลาดการจัดส่งอาหารและการขนส่งของประเทศไทย. ค้นเมื่อ 10 กันยายน 2567, จาก https://www.krungsri.com/th/research/industry/ industry-outlook/logistics/road-freight-transportation/io/road-freight-transportation-2022-2024

ศูนย์วิจัยกสิกรไทย. (2565). Food Delivery ปี65 รุ่ง รุกต่างจังหวัดขยายฐานลูกค้าใหม่. ค้นเมื่อ 15 กันยายน 2567, จาก https://mgronline.com/news1/detail/9640000122083

อัครพันธ์ รัตสุข. (2565). บทบาทของความปลอดภัยในอาหารต่อความตั้งใจในการซื้อซ้ำของลูกค้า: การเป็นสื่อกลางของความเสี่ยงที่รับรู้ได้และความเชื่อมั่น ในการบริการส่งอาหารเดลิเวอรี่ในกรุงเทพฯ ในชวง COVID-19. วารสารบริหารธุรกิจ, 45(175), 71-93.

อนาวิล ศักดิ์สูง. (2563). การยอมรับเทคโนโลยีโทรศัพท์มือถือและพฤติกรรมผู้บริโภคออนไลน์ ที่ส่งผลต่อการเลือกใช้บริการสั่งอาหารผ่านทางแอพพลิเคชั่นของผู้บริโภคในจังหวัดลำปาง. วารสารวิจัยมหาวิทยาลัยเวสเทิร์น มนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์, 6(3), 162-174.

Akhileshwari, A., & Majumdar, J. (2024). Factors influencing the adoption of digital lending: A comprehensive literature review. Retrieved Sep 10, 2024, from https://www.researchgate.net

Alalwan, et al. (2017). Factors influencing adoption of mobile banking by Jordanian bank customers: Extending UTAUT2 with trust. International Journal of Information Management, 37(3), 99-110.

Alalwan, A. A. (2020). Mobile food ordering apps: An empirical study of the factors affecting customer e-satisfaction and continued intention to reuse. International Journal of Information Management, 50, 28-44.

Bhattacherjee, A. (2001). Understanding Information Systems Continuance: An Expectation-Confirmation Model. MIS Quarterly, 25(3), 351-370.

Byrne, B. M. (2013). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming (2nd ed.). Routledge.

Davis, F., Bagozzi, R., and Warshaw, P. (1989). User Acceptance of Computer Technology: a Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, 35(8), 982-1003.

Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics. (4th ed.). Sage Publications.

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson.

Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1998). Multivariate data analysis (5th ed.). Prentice-Hall.

Hoelter, J. W. (1983). The analysis of covariance structures: Goodness-of-fit indices. Sociological Methods & Research, 11(3), 325-344.

Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1995). Evaluating model fit. In R. H. Hoyle (Ed.), Structural equation modeling: Concepts, issues, and applications (pp. 76–99). Sage Publications.

Kline, R. B. (1998). Principles and practice of structural equation modeling. Guilford Press.

Naranjo-Zolotov, M., Oliveira, T., & Casteleyn, S. (2019). Citizens’ intention to use and recommend e-participation: Drawing upon UTAUT and citizen empowerment. Computers in Human Behavior, 99, 206-215.

Niyomves, B., Songsraboon, R., Thongtao, J., Chaijariyavet, S., & Opaspong, P. (2022). Service Innovation Affecting the Success of Using the Food Ordering Application During the COVID-19 Pandemic. Interdisciplinary Academic and Research Journal, 2(4), 433–446.

Pal, D., Herath, T., & Rao, H. R. (2020). A review of factors affecting online consumer behavior in mobile commerce: Future research directions. Information Systems Frontiers, 22(3), 889-925.

Purimapant, K. (2020). Behavior of Choosing to Order Food via Apps Among Customers in Bangkok and the Metropolitan Area. Journal of Public and Private Sector Management, 27(2), 45-59.

Schumacker, R. E., & Lomax, R. G. (2016). A beginner's guide to structural equation modeling (4th ed.). Routledge.

Statista. (2023). Online Food Delivery - Thailand. Retrieved Sep 10, 2024, from https://www.statista.com/outlook/emo/online-food-delivery/thailand

Stieger, J. (1990). A general method for evaluating the goodness-of-fit of a model. Multivariate Behavioral Research, 25(1), 123-138.

Sukdai, T. (2019). Technology Acceptance of Food Ordering and Delivery Applications Among Customers in Bangkok and the Metropolitan Area. Journal of Public and Private Management, 1, 70-79.

Sweeney, J. C., & Swait, J. (2008). The effects of brand credibility on customer loyalty. Journal of Retailing and Consumer Services, 15(3), 179-193.

Thanhapachcharakul, K. (2023). Quality of Life Analysis and Platform Selection Guidelines forFood Delivery Work in Mueang District, Chiang Mai Province. Interdisciplinary Academic and Research Journal, 3(1), 501–516.

Van der Heijden, H. (2004). User acceptance of hedonic information systems. MIS Quarterly,28(4), 695–704.

Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science, 46(2), 186-204.

Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27(3), 425-478.

Downloads

Published

2025-03-31

How to Cite

Wongpornchai, . B., & Darawong, C. . (2025). Technology Acceptance Affecting Continuance Intention and Recommendation Intention towards Food Ordering Application Users in Thailand. The Journal of Development Administration Research, 15(1), 134–153. retrieved from https://so01.tci-thaijo.org/index.php/JDAR/article/view/276509

Issue

Section

Research Articles