การศึกษาพฤติกรรมของผู้บริโภคในช่วงสถานการณ์โควิด-19 ที่มีผลต่อการเลือกใช้เทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) ในธุรกิจร้านอาหาร
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยฉบับนี้เป็นการศึกษาพฤติกรรมการเลือกใช้เทคโนโลยี IoT ของผู้บริโภคในธุรกิจร้านอาหารช่วงสถานการณ์โควิด 19 โดยมีการศึกษาปัจจัยด้านฟังก์ชั่นที่เหนือกว่า การดึงดูดด้านสุนทรี ความสะดวกสบายในการใช้งาน และการแสดงตัวตนของเทคโนโลยี IoT ที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจใช้งานอย่างต่อเนื่อง และการบอกต่อแบบปากต่อปาก โดยใช้เครื่องมือ ในการเก็บข้อมูลผ่านแบบสอบถามออนไลน์กับประชากรในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล ที่มีประสบการณ์การใช้งานเทคโนโลยี IoT ในธุรกิจร้านอาหารช่วงสถานการณ์โควิด-19 ระบาด ในการหากลุ่มตัวอย่างได้เลือกใช้สูตรของ Cochran และได้กลุ่มตัวอย่างที่สามารถนำมาวิเคราะห์ 514 ราย สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ และค่าการวิเคราะห์สมการถดถอยเชิงพหุคูณ ระดับนัยสำคัญทางสถิติที่ .05 ผลการศึกษาพบว่า ตัวแปรตั้งต้นทั้ง 4 ปัจจัย มีอิทธิพลต่อตัวแปรตาม โดยมีตัวแปรคั่นกลางเข้ามาเกี่ยวข้อง ซึ่งปัจจัยการแสดงตัวตนมีอิทธิพลมากที่สุดต่อปัจจัยด้านการใช้งานอย่างต่อเนื่องที่ร้อยละ 69.80 แต่เมื่อมีปัจจัยด้านการสร้างประสบการณ์ร่วมเข้ามาเป็นตัวแปรคั่นกลางทำให้ค่าลดลงเหลือร้อยละ 32.3 นอกจากนี้การศึกษาปัจจัยด้านการสร้างประสบการณ์ร่วมยังมีอิทธิพลต่อการบอกต่อแบบปากต่อปากโดยมีการใช้งานอย่างต่อเนื่องเป็นตัวแปรคั่นกลางที่ร้อยละ 81.6
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
1.บทความที่ตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของวารสารวิชาการศิลปศาสตร์ประยุกต์ การนำเนื้อหา ข้อความหรือข้อคิดเห็น รูปภาพ ตาราง ของบทความไปจัดพิมพ์เผยแพร่ในรูปแบบ ต่าง ๆ เพื่อใช้ประโยชน์ในเชิงพาณิชย์ ต้องได้รับอนุญาตจากกองบรรณาธิการวารสารอย่างเป็นลายลักษณ์อักษร
2.ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่อง เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับวารสารวิชาการศิลปศาสตร์ประยุกต์ และบุคลากร คณาจารย์ท่านอื่น ๆ ในวารสารฯ แต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใด ๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
References
Ashton, K. (2009). That ‘internet of things’ thing. RFID journal, 22(7), 97-114.
Balaji, M. S., and Roy, S. K. (2017). Value co-creation with Internet of things technology in the retail industry. Journal of Marketing Management, 33(1-2), 7-31.
Bezos, J. (2018). The Journey to Creating Amazing Customer Experiences. Retrieved from https://digitalbusinessblog. wordpress.com/2018/01/17/if-you-make-customers-unhappy-in-the-physical-world-they-might-each-tell-6-friends-if-you-make-customers-unhappy-on-the-internet-they-can-each-tell-6000-friends-jeff-bezos/
Bhattacherjee, A., (2001). An empirical analysis of the antecedents of electronic commerce service continuance. Decision Support Systems, 32(2), 201–214.
Bolton, R. N., Gustafsson, A., McColl-Kennedy, J., Sirianni, N. J., and Tse, D. K. (2014). Small details that make big differences: A radical approach to consumption experience as a firm's differentiating strategy. Journal of Service Management, 25(2), 253-274.
Chitturi, R., Raghunathan, R., and Mahajan, V. (2008). Delight by design: The role of hedonic versus utilitarian benefits. Journal of marketing, 72(3), 48-63.
Cobos, L. (2017). Determinants of continuance intention and word of mouth for hotel branded mobile app users (Doctoral Thesis, University of Central Florida, USA). Retrieved from https://stars.library.ucf.edu/ cgi/viewcontent.cgi?article=6719&context=etd
Cochran, W. G. (1977). Sompling Techniques (3rd ed.). New York: Wiley.
Courtland, L. B., & William, F. A. (1984). Contemporary Advertising. Journal of Marketing, 48(2), 101-103.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.
Filieri, R., and Lin, Z. (2017). The role of aesthetic, cultural, utilitarian and branding factors in young Chinese consumers repurchase intention of smartphone brands. Computers in Human Behavior, 67, 139-150.
Fishbein, M., and Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intentions, and behaviour: An introduction to theory and research. Boston, MA: Addison-Wesley.
Gefen, D., and Straub, D.W. (2003). Managing user trust in B2C e-Services. e-Service Journal, 2(2), 7-24.
Gubbi, J., Buyya, R., Marusic, S., and Palaniswami, M. (2013). Internet of things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions. Future Generation Computer Systems, 29(7), 1645–1660.
Gunawardena, C. N. (1995). Social presence theory and implications for interaction and collaborative learning in computer conferences. International journal of educational telecommunications, 1(2), 147-166.
Hair, J. F., Black, W. C., Robin, B. J. and Anderson, R. E. (2014). Multivariate data analysis. (7th ed.). Harlow: Pearson Education Limited.
Hamid, A. A., Razak, F. Z. A., Bakar, A. A., and Abdullah, W. S. W. (2016). The effects of perceived usefulness and perceived ease of use on continuance intention to use e-government. Procedia Economics and Finance, 35, 644-649.
Hansen, J., Saridakis, G., and Benson, V. (2017). Risk, trust, and the interaction of perceived ease of use and behavioral control in predicting consumers’ use of social media for transactions.. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/320994032_Risk_Trust_and_the_Interaction_of_Perceived_Ease_of_Use_and_Behavioral_Control_in_Predicting_Consumers'_Use_of_Social_Media_for_Transactios
Hassanein, K., and 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.
Hoffman, D. L., and Novak, T. P. (2015). Emergent Experience and the Consumer in the Smart Home Assemblage and the Internet of Things. Retrieved from
Huang, M., Cai, F., Tsang, A. S., and Zhou, N. (2011). Making your online voice loud: the critical role of WOM information. European Journal of Marketing, 7/8(45), 1277-1297.
Huang, Y. C., Yang, M., and Wang, Y. C. (2014). Effects of green brand on green Purchase intention. Marketing Intelligence & Planning, 32(3), 250–268.
Iansiti, M., and Lakhani, K. R. (2014). Digital ubiquity: How connections, sensors, and data are revolutionizing business (digest summary). Harvard Business Review, 92(11), 91–99.
Kasikornresearch. (2020). Restaurant Business, 2020: Turnover to Decline by THB26.5-36.5 billion due to COVID-19 Fears (Current Issue No.3090). Retrieved from https://www.kasikornresearch.com/EN/analysis/k-econ/business/Pages/z3090.aspx
Lavie, T., and Tractinsky, N. (2004). Assessing dimensions of perceived visual aesthetics of web sites. International journal of human-computer studies, 60(3), 269-298.
Lemeshow, S., Hosmer, D. W., Klar, J., Lwanga, S. K., and World Health Organization. (1990). Adequacy of sample size in health studies. Technology and Its Impact on Consumer Behavior, 15(1), 11–48.
Likert, R. (1970). A technique for the measurement of attitudes. In G.F. Summers (Ed.), Attitude measurement (pp.149-158). London: Kershaw Publishing Company.
Mencarelli, R., and Rivière, A. (2014). Perceived value in B2B and B2C: A comparative approach and cross-fertilization. Marketing Theory, 15(2), 201–210.
Mukerjee, K. (2020). Impact of self-service technologies in retail banking on cross-buying and word-of-mouth. International Journal of Retail & Distribution Management, 5(48), 485-500. doi: 10.1108/IJRDM-08-2019-0261
Ogonowski, A., Montandon, A., Botha, E., & Reyneke, M. (2014). Should new online stores invest in social presence elements? The effect of social presence on initial trust formation. Journal of Retailing and Consumer Services, 21(4), 482-491.
Ozturk, A. B., Nusair, K., Okumus, F., & Hua, N. (2016). The role of utilitarian and hedonic values on users’ continued usage intention in a mobile hotel booking environment. International Journal of Hospitality Management, 57, 106-115.
Pine, B. J., & Gilmore, J. H. (1998). Welcome to the experience economy. Harvard Business Review, July-August, 98-105.
Preacher, K. J., & Hayes, A. F. (2008). Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirect effects in multiple mediator models. Behaviour Research Methods, 4(3), 879–889.
Roy, S. K., Balaji, M. S., Quazi, A., & Quaddus, M. (2018). Predictors of customer acceptance of and resistance to smart technologies in the retail sector. Journal of Retailing and Consumer Services, 42, 147-160.
Roy, S. K., Singh, G., Hope, M., Nguyen, B., & Harrigan, P. (2019). The rise of smart consumers: role of smart service scape and smart consumer experience co-creation. Journal of Marketing Management, 35(15-16), 1480-1513.
Sheng, M. L., & Teo, T. S. (2012). Product attributes and brand equity in the mobile domain: The mediating role of customer experience. International Journal of Information Management, 32(2), 139-146.
Shin, D., Song, J. H., & Biswas, A. (2014). Electronic word-of-mouth (eWOM) generation in newmedia platforms: The role of regulatory focus and collective dissonance. Marketing Letters, 25(2), 153–165.
Teo, T., Fan, X., & Du, J. (2015). Technology acceptance among pre-service teachers: Does gender matter. Australasian Journal of Educational Technology, 31(3), 235-251.
Tsai, C. T. S., & Wang, Y. C. (2017). Experiential value in branding food tourism. Journal of Destination Marketing & Management, 6(1), 56–65.
Van der Heijden, B. (2002). Prerequisites to guarantee life‐long employability. Personnel review, 1(31), 44-61. doi: 10.1108/00483480210412418
Vargo, S. L., & Lusch, R. F. (2008). Service-dominant logic: Continuing the evolution. Journal of the Academy of Marketing Science, 36(1), 1–10.
Waritsara Sonchit (2016). Online Purchase Intention of Goods or Service Through Smartphone. NRRU Community Research Journal, 10(1), 45-52.
Weinberg, B. D., Milne, G. R., Andonova, Y. G., & Hajjat, F. M. (2015). Internet of things: Convenience vs. privacy and secrecy. Business Horizons, 58(6), 615–624.
Xavier, W.J.L. & Summer, G.Y.S. (2009). Viral Marketing Communication: The Internet Word-of-Mouth: A Study on Consumer Perception and Consumer Response (Unpublished Master thesis), Blekinge Institute of Technology, Sweden.