การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันของปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจใช้บริการแอพพลิเคชั่นการจัดส่งอาหารในเขตเทศบาลนครอุดรธานี
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบความกลมกลืนแบบจำลองปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจใช้บริการแอพพลิเคชั่นการจัดส่งอาหารในเขตเทศบาลนครอุดรธานี กับข้อมูลเชิงประจักษ์ กลุ่มตัวอย่างคือประชาชนที่อาศัยอยู่ในเขตเทศบาลนครอุดรธานีจำนวน 400 ราย โดยใช้แบบสอบถามเป็นเครื่องมือที่ในการวิจัย ใช้เกณฑ์มาตรวัดแบบประมาณค่า 5 ระดับ ทำการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน ผลจากการวิจัยพบว่าปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจใช้บริการแอพพลิเคชั่นการจัดส่งอาหารมี 6 องค์ประกอบ ได้แก่ ด้านการโฆษณา การประชาสัมพันธ์ การส่งเสริมการขาย การรับรู้ประโยชน์ การรับรู้ใช้งานง่าย ทัศนคติ มีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ โดยพิจารณาค่าดัชนีไค-สแควร์สัมพัทธ์ (/df) มีค่าเท่ากับ 1.17 ค่าดัชนีวัดระดับความกลมกลืน (GFI) เท่ากับ .96 ค่าดัชนีวัดระดับความกลมกลืนหลังการปรับแก้แล้ว (AGFI) เท่ากับ .94 ค่ารากกำลังสองของความคลาดเคลื่อนโดยประมาณ (RMSEA) เท่ากับ .02 และค่ารากของค่าเฉลี่ยกำลังสองของเศษเหลือในรูปคะแนนมาตรฐาน (Standardized RMR) เท่ากับ .02 ผลการศึกษานี้เป็นประโยชน์ต่อผู้ประกอบการเพื่อใช้เป็นกำหนดแนวทางกลยุทธ์ในการให้บริการ และการพัฒนาระบบแอพพลิเคชั่นต่อไป
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของคณะวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏอุดรธานี
ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่องในวารสารวิชาการเล่มนี้
ไม่ใช่ความคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้จัดทำ บรรณาธิการ กองบรรณาธิการ และคณะวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏอุดรธานี ความรับผิดชอบด้านเนื้อหาและการตรวจร่างบทความแต่ละเรื่องเป็นความคิดเห็นของผู้เขียนบทความแต่ละท่าน
References
กรมการปกครอง. (2561). จำนวนประชากรทั่วราชอาณาจักร ตามหลักฐานทะเบียนราษฎร. กรุงเทพฯ: กระทรวงมหาดไทย.
ชุตินันท์ สงวนประสิทธิ์. (2563). กสิกรไทยชี้โควิด-19 ฉุดรายได้ท่องเที่ยวหด 7.87 แสนล้านบาท คาดวีซ่า STV ช่วยเพิ่มรายได้ 1.5 -2 พันล้านบาท. สืบค้นเมื่อ 22 ตุลาคม 2563, จาก https://thestandard.co/covid-19-tourism-revenue-by-7-87-million-baht/
.
ณัฐศาสตร์ ปัญญานะ และ วัชรพจน์ ทรัพย์สงวนบุญ. (2562). ปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจใช้บริการอาหารตามสั่งแบบจัดส่ง. วารสารเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยทักษิณ. 11(1), 53-66.
เทศบาลนครอุดรธานี. (2560). การจัดตั้งชุมชนในเขตเทศบาลนครอุดรธานี(เพิ่มเติม). สืบค้นเมื่อ 22 ตุลาคม 2563, จาก http://udoncity.go.th/public4/sites/default/files/news/การจัดตั้งชุมชนในเขตเทศบาลนครอุดรธานี.pdf
ยุพเรศ พิริยพลพงศ์. (2558). ปัจจัยและพฤติกรรมที่มีผลต่อการตัดสินใจใช้โมบายแอพพลิเคชั่นซื้อสินค้าผ่านทางสมาร์ทโฟนและแท็บเล็ตของผู้บริโภค ในเขตกรุงเทพมหานคร. ใน การประชุมวิชาการระดับชาติ ประจำปี 2558 สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์. หน้า 301-317.กรุงเทพฯ: สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์.
ศูนย์วิจัยกสิกรไทย. (2563). หลังโควิด-19 ธุรกิจ Food delivery ขยายตัวบนการแข่งขันที่ยิ่งรุนแรง..ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มรุกไปสู่ Super Application. สืบค้นเมื่อ 22 ตุลาคม 2563, จาก medias.thansettakij.com/pdf/2020/1596647026.pdf.
ศูนย์วิจัยกสิกรไทย. (2563). หลังโควิด19 แพลตฟอร์ม On-demand สร้างโอกาสทางธุรกิจเหมาะกับเงื่อนไขความต้องการที่ต่างกัน. สืบค้นเมื่อ 22 ตุลาคม 2563, จาก https://kasikornresearch.com/th/analysis/k-social-media/Pages/On-Demand-FB0705.aspx.
สำนักงานสถิติแห่งชาติ. (2562). รายงานสถิติจำนวนประชากรและบ้านประจำปี พ.ศ. 2562. สืบค้นเมื่อ 22 ตุลาคม 2563, จาก http://stat.bora.dopa.go.th/stat/statnew/statTDD/views/showDistrictData.php?rcode=41&statType=1&year=62.
สุวิมล ติรกานันท์. (2555). การวิเคราะห์ตัวแปรพหุในงานวิจัยทางสังคมศาสตร์. พิมพ์ครั้งที่ 2. กรุงเทพฯ: จุฬาลงกรณมหาวิทยาลัย.
Belanche, D., Flavian, M. & Rueda, A.P. (2020). Mobile Apps Use and WOM in the Food Delivery Sector: The Role of Planned Behavior, Perceived Security and Customer Lifestyle Compatibility. Sustainability 2020, 12(4275), 1-21.
Chai, L.T. & Chiang Yat, D.N., (2019). Online Food Delivery Services: Making Food Delivery the New Normal. Journal of Marketing Advances and Practices, 1(1), 64-79.
Cho, M., Bonn, M.A. & Li, J. (2019). Differences in Perceptions about Food Delivery Apps Between Single-person and Multi-person Households. International Journal of Hospitality Management, 77, 108-116.
Donthu, N. & Gustafsson, A. (2020). Effect of COVID-19 on Business and Research. Journal of Business Research, 117, 284-289.
Fill, C. (2013). Marketing Communications: Brands, Experiences and Participation. 4th edition. Harlow, England: Pearson Education.
Haider, T. (2018). A Study on the Influences of Advertisement on Consumer Buying Behavior. Business Studies Journal. 9(1), 1-13.
Hair, J, F., Black, W.C., Babin, B. J. & Anderson, R, E, (2010). Multivariate Data Analysis. Prentice Hall: Upper saddle River, NJ.
Kotler, F. & Keller K.L. (2016). Marketing Management. Global edition. Harlow, England: Pearson Education.
Li, C., Mirosa, M. & Bremer, P. (2020). Review of Online Food Delivery Platforms and their Impact on Sustainability. Sustainability 2020, 12(5528), 1-17.
Nunnally, J. C. (1978). Psychometric Theory. New York: McGraw Hill.
Panse, C., Rastogi, S., Sharma, A., & Dorji, N. (2019). Understanding Consumer Behaviour towards Utilization of Online Food Delivery Platforms. Journal of Theoretical and Applied Information Technology. 97(16), 4353-4365.
Piriyakul, M., (2010). Partial least square path modeling. Proceedings of the Applied Statistics Symposium, June 20-23, 2010, USA.
Rovinelli, R.J.& Hambleton, R. K. (1977). On the Use of Content Specialists in the Assessment of Criterion referenced Test Item Validity. Dutch Journal of Education Research, 2, 49-60.
Salunkhe, S., Udgir, S. & Pdtkar, S. (2018). Technology Acceptance Model in Context with Online Food Ordering and Delivery Services: An Extended Conceptual Framework. Journal of Management, 5(5), 73-79.