บทบาทตัวแปรกำกับด้านประสบการณ์ในการใช้อินเทอร์เน็ตต่อความตั้งใจในการยอมรับการช้อปปิ้งออนไลน์ของผู้สูงอายุ

ผู้แต่ง

  • ปาริชาติ เบ็ญฤทธิ์ คณะมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลังสงขลานครินทร์ วิทยาเขตปัตตานี
  • วรพจน์ ปานรอด คณะมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลังสงขลานครินทร์ วิทยาเขตปัตตานี
  • นุรซาร์ฮิดาห์ อุเซ็ง คณะมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลังสงขลานครินทร์ วิทยาเขตปัตตานี

คำสำคัญ:

ความตั้งใจในการยอมรับ, ประสบการณ์ในการใช้อินเทอร์เน็ต, ช้อปปิ้งออนไลน์, ผู้สูงอายุ

บทคัดย่อ

การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์บทบาทของตัวแปรกำกับคือ ประสบการณ์ในการใช้อินเทอร์เน็ต ที่มีอิทธิพลต่อความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต้นประกอบด้วย 5 ปัจจัยได้แก่ การรับรู้ถึงประโยชน์ที่เกิดจากการใช้ ความง่ายในการใช้งาน ความสนุก ความเชื่อใจในผู้ขายและความเสี่ยง กับความตั้งใจในการยอมรับการช้อปปิ้งออนไลน์ของผู้สูงอายุ ประชากรในการศึกษาคือผู้ที่มีอายุ 60 ปีขึ้นไป ในพื้นที่สามจังหวัดชายแดนภาคใต้ แบบสอบถามถูกใช้เป็นเครื่องมือการวิจัย เก็บกลุ่มตัวอย่างจำนวน 450 ราย การวิเคราะห์ข้อมูลใช้ PLS-SEM แบบพหุกลุ่ม ทดสอบความแตกต่างของกลุ่มผู้สูงอายุที่มีประสบการณ์ในการใช้อินเทอร์เน็ตน้อยและมาก ผลการศึกษาพบว่า ความสัมพันธ์ของการรับรู้ถึงประโยชน์ที่เกิดจากการใช้กับความตั้งใจในการยอมรับออนไลน์ช้อปปิ้งของกลุ่มที่มีประสบการณ์ในการใช้อินเทอร์เน็ตมาก มีค่ามากกว่าความสัมพันธ์ของการรับรู้ถึงประโยชน์ที่เกิดจากการใช้กับความตั้งใจในการยอมรับการช้อปปิ้งออนไลน์ของกลุ่มที่มีประสบการณ์ในการใช้อินเทอร์เน็ตน้อย และมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างผู้สูงอายุทั้งสองกลุ่ม  ในขณะที่ตัวแปรอื่น ๆ คือ ความง่ายในการใช้งาน ความสนุก ความเชื่อใจในผู้ขายและความเสี่ยง ผลการศึกษารายงานว่าไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างผู้สูงอายุทั้งสองกลุ่ม ซึ่งผลจากการศึกษาสามารถนำมาใช้ประโยชน์ต่อกลุ่มต่าง ๆ คือ ผู้ประกอบการออนไลน์ รัฐบาล นักวิชาการและผู้ที่ต้องการศึกษาวิจัยเพิ่มเติมต่อไปอีกด้วย

เอกสารอ้างอิง

Ajzen, I. (1991), Theory of planned behavior. Organization Behavior and Human Decision Process. 50(2), 179-211.

Armstrong, G., & Kotler, P. (Eds.). (2020). Marketing an introduction (14th ed.). England: Pearson Education.

Ashfaq, M., Yun, J., Waheed, A., Khan, M. S., & Farrukh, M. (2019). Customers’ expectation, satisfaction, and repurchase intention of used products online: Empirical evidence from China. SAGE Open, 9(2), 2158244019846212.

Bertea, P. E., & Zait, A. (2013). Perceived risk vs. intention to adopt e-commerce a pilot study of potential moderators. Trziste/Market, 25(2), 213-229.

Chen, H., Rong, W., Ma, X., Qu, Y., &Xiong, Z. (2017). An extended technology acceptance model for mobile social gaming service popularity analysis. Mobile Information Systems, 2017.

Corbitt, B. J., Thanasankit, T., & Yi, H. (2003). Trust and e-commerce: a study of consumer perceptions. Electronic Commerce Research and Applications, 2(3), 203-215.

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 319-340.

Department Of Provincial Administration.(2018). Statistics of the elderly in Thailand, 77 provinces as December 31, 2017. Retrieved from http://www.dop.go.th/download/knowledge/th1533055363-125_1.pdf

Electronic Transactions Development Agency. (2020). Survey of internet user behavior in 2020. Retrieved from https:// https://www.etda.or.th/th/newsevents/pr-news/ETDA-released-IUB-2020.aspx

Electronic Transactions Development Agency. (2021). Summary of online complaints. Retrieved from https://www.etda.or.th/th/newsevents/pr/1212-OCC-Statistic-2020.aspx

Eneizan, B. I. L. A. L., Alsaad, A. B. D. A. L. L. A. H., Abdelbaset Alkhawaldeh, H. N., & Rawash, O. E. (2020). E-wom, trust, usefulness, ease of use, and online shopping via websites: the moderating role of online shopping experience. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 98(13), 2554-2565.

Faculty of Nursing, Mahidol University. (2021). Risks and impacts on the elderly during Covid-19. Retrieved from https://www.dmh.go.th/news-dmh/view.asp?id=30794

Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research. Philosophy and Rhetoric, 10(2).

Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. W. (2003). Trust and TAM in online shopping: An integrated model. MIS Quarterly, 27(1), 51-90.

Hair, J.F., Hult, G.T.M., Ringle, C.M., Sarstedt, M. (2013). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Sage, Thousand Oaks.

Hassanein, K., & Head, M. (2007). Manipulating perceived social presence through the web interface and its impact on attitude towards online shopping. International Journal of Human-Computer Studies, 65(8), 689-708.

Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of The Academy of Marketing Science, 43(1), 115-135.

Krejcie, R. V., & Morgan, D. W. (1970). Determining sample size for research activities. Educational and psychological measurement. 30(3), 607-610.

Lee, M. C. (2009). Predicting and explaining the adoption of online trading: An empirical study in Taiwan. Decision Support Systems, 47(2), 133-142.

Lin, K. M. (2011). E-learning continuance intention: Moderating effects of user e-learning experience. Computers and Education, 56(2), 515-526.

Macik, R., & Macik, D. (2016). Trust and product/sellers reviews as factors influencing online product comparison sites usage by young consumers. Managing Global Transitions, 14(2), 195-215.

Miller, R. L. (2015). Rogers' innovation diffusion theory (1962, 1995). In Information seeking behavior and technology adoption: Theories and trends (pp. 261-274). IGI Global.

Nabot, A., Garaj, V., & Balachandran, W. (2018). Consumer attitudes toward online shopping: an exploratory study from Iordan. In Mobile commerce: concepts, methodologies, tools, and applications (pp. 1110-1123). IGI Global.

Nielsen (2016).The new age of Thais. Retrieved from https://www.nielsen.com/th/th/press-room/2016/new-age-of-thais.html

Pappas, I. O., Pateli, A. G., Giannakos, M. N., & Chrissikopoulos, V. (2014). Moderating effects of online shopping experience on customer satisfaction and repurchase intentions. International Journal of Retail and Distribution Management.42(3), 187-204.

Positioning (2016), “Elderly market” Major market trends but overlooked by marketers? Retrieved from https://positioningmag.com/1100674

Rani, T. S., & Sripathi, N. (2017). Online shopping purchase patterns with special reference to demographic and informational influence. International Journal of Social Sciences and Management, 4(1), 38-43.

Rasool, A., Gupta, V., Slathia, B., & Mahajan, G. (2017). Online shopping adoption and influencing factors: A study in Karnataka. Apeejay-Journal of Management Sciences and Technology, 42, 29-40.

Songsom, A. (2018). Causal factors of electronic loyalty: A case study of online purchasing of the generation C consumers.Veridian E-Journal, Silpakorn University. 11(1), 2515-2529.

Statista .(2021). Leading countries based on retail e-commerce sales growth in 2020. Retrieved from https://www.statista.com/statistics/266064/revenue-growth-in-e-commerce-for-selected-countries

Swinyard, W. R., & Smith, S. M. (2003). Why people (don't) shop online: A lifestyle study of the internet consumer. Psychology and Marketing, 20(7), 567-597.

The Foundation of Thai Gerontology Research and Development Institute. (2019). Situation of the Thai elderly 2018. Printery Co., Ltd. Nakorn Pathom.

Zikmund, W. G., Carr, J. C., & Griffin, M. (2013). Business Research Methods. Cengage Learning.

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2022-01-31

รูปแบบการอ้างอิง

เบ็ญฤทธิ์ ป., ปานรอด ว., & อุเซ็ง น. (2022). บทบาทตัวแปรกำกับด้านประสบการณ์ในการใช้อินเทอร์เน็ตต่อความตั้งใจในการยอมรับการช้อปปิ้งออนไลน์ของผู้สูงอายุ. วารสารเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยทักษิณ, 14(1), 101–120. สืบค้น จาก https://so01.tci-thaijo.org/index.php/ecbatsu/article/view/251266

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย