THE INFLUENCE OF MARKETING MIX AND BRAND VALUE ON THE CHOICE OF ONLINE AND OFFLINE COSMETIC PURCHASE CHANNELS AMONG UNIVERSITY STUDENTS IN CHIANG MAI PROVINCE
Keywords:
Marketing Mix, Brand Value, Channel Choice, Online-Offline Channel, CosmeticAbstract
This study examined the influence of the marketing mix and perceived brand value on the choice between online and offline channels for purchasing cosmetics among university students in Chiang Mai, and compared the levels of perception of both factors between students who purchased through online versus offline channels. A quantitative research design was employed, collecting data from 400 students across seven higher education institutions in Chiang Mai through stratified random sampling by university and year of study. A questionnaire that had been verified for content validity and reliability was used as the research instrument. Data were analyzed using descriptive statistics, binary logistic regression, and independent samples t-tests.
Results revealed that among the marketing mix elements, price (B = 1.448, Wald = 8.533, p = .004, Exp(B) = 4.255) and place (B = 1.169, Wald = 8.876, p = .003, Exp(B) = 3.220) significantly influenced the likelihood of choosing the online channel (Nagelkerke R2 = 0.473), while product (p = .093) and promotion (p = .592) showed no significant effect. Regarding perceived brand value, only brand trustworthiness (B = 0.982, Wald = 5.239, p = .022, Exp(B) = 2.670) and self-image congruence (B = 0.971, Wald = 4.889, p = .027, Exp(B) = 2.641) significantly influenced online channel choice (Nagelkerke R2 = 0.437), whereas brand awareness (p = .420) and perceived quality (p = .093) were not significant predictors. Furthermore, students who purchased online reported significantly higher perceptions of both the marketing mix (t = 14.385, p < .001, d = 1.489) and brand value (t = 13.869, p < .001, d = 1.428) across all dimensions compared to offline shoppers, with large effect sizes (Cohen’s d from independent-samples t-tests) observed for every variable. These findings indicate that the factors determining channel choice are distinct in nature from those shaping overall purchase intention. Price and channel convenience were the primary drivers of online purchasing, together with brand trustworthiness and self-image congruence, which help reduce the risk perceived when buying without physically experiencing the product beforehand. This study contributes new knowledge by demonstrating that channel-choice factors should be examined separately from overall purchase-intention factors, offering strategic insights for businesses developing Omni-channel marketing strategies that more effectively respond to the purchasing behavior of Generation Z consumers.
References
กฤษดา เชียรวัฒนสุข, ปิยาภรณ์ เทียบแก้ว, เก็จมณี ชลประเทศ และสันติ เติมผล (2567), ปัจจัยส่วนประสมทางการตลาดบริการที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์บำรุงผิวหน้าแบรนด์ EVE’S ผ่านช่องทางออนไลน์. วารสารวิชาการสถาบันเทคโนโลยีแห่งสุวรรณภูมิ, 10(1), 62-76.
จารุนันท์ นักรำ และทรงพร หาญสันติ. (2567). ปัจจัยส่วนประสมทางการตลาด และคุณค่าตราสินค้าที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อเครื่องสำอางแบรนด์ไทย : กรณีศึกษาแบรนด์ EVERPINK. Procedia of Multidisciplinary Research, 2(5), บทความเลขที่ 41.
ชญานิษฐ์ ฉวีวรรณภักดี และธนกฤต วงศ์มหาเศรษฐ์. (2567). กลยุทธ์การตลาดออนไลน์ที่ส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อเครื่องสำอางผ่านแพลตฟอร์ม TikTok ของเจเนอเรชันวาย. วารสารสุทธิปริทัศน์, 38(2), 20-35.
ณัฐชญา ดวงจินดา. (2568). การศึกษาปัจจัยส่วนประสมทางการตลาดเพื่อการตัดสินใจซื้อเครื่องสำอางสำหรับผิวหน้า.วารสารพัฒนาธุรกิจและอุตสาหกรรม, 5(1), 48-64.
วิทยาพล ธนวิศาลขจร. (2568). ปัจจัยส่วนประสมการตลาดในการเลือกซื้อเครื่องสำอางดูแลผิวผ่านทางพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ ของผู้บริโภคในกรุงเทพมหานคร. วารสารรัชต์ภาคย์, 19(62), 515-528.
สำนักงานจังหวัดเชียงใหม่. (2568). แผนพัฒนาจังหวัดเชียงใหม่ (พ.ศ. 2566 - 2570) ฉบับทบทวนปี พ.ศ. 2568. สำนักงานจังหวัดเชียงใหม่ กลุ่มงานยุทธศาสตร์และข้อมูลเพื่อการพัฒนาจังหวัด. http://www.chiangmai.go.th/managing/public/D2/2D23Jan2025085023.pdf
สำนักงานปลัดกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (2568). จำนวนนักศึกษารวม ปีการศึกษา 2568 ภาคเรียนที่ 1 จำแนกตามกลุ่มสาขาวิชา กลุ่มสถาบัน ชื่อสถาบัน ชื่อคณะ ชื่อหลักสูตร ระดับการศึกษา ชั้นปี และเพศ (ประมวลผล ณ 16 ธันวาคม 2568). กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.).
สุจิตรา อันโน. (2568, 16 พฤษภาคม). Industry Analysis & ESG Reports ธุรกิจขายเครื่องสำอาง. Krungthai COMPASS. https://media.settrade.com/settrade/Documents/2025/May/20250516-Krungthai-COMPASS-Cosmetic-update.pdf
สุชาติ ปรักทยานนท์, สุรเชษฐ์ โล่ห์ทองคำ, และกฤษฎากรณ์ รุจิธำรงกุล, (2568). ปัจจัยที่ส่งผลให้เกิดความตั้งใจซื้อเครื่องสำอางช่องทางออฟไลน์และช่องทางออนไลน์ของผู้บริโภคในเขตกรุงเทพมหานคร.วารสารเสฎฐวิทย์ปริทัศน์, 5(2), 1025-1035.
อัชญา กล้าเวช, พงศ์ศรัณย์ วงศ์ชนเดช และ ณัฎฐา อุทัยทรัพย์. (2568). ปัจจัยด้านส่วนประสมทางการตลาด ภาพลักษณ์ตราสินค้า และการบอกปากต่อปากบนอินเทอร์เน็ตที่ส่งผลต่อความพึงพอใจ : กรณีศึกษาเครื่องสำอางแบรนด์ไทยที่ไม่ทดลองกับสัตว์ (Cruelty-free) ของผู้บริโภคในเขตกรุงเทพมหานคร. Journal of Business Administration and Languages, 13(1), 105-115.
Aaker, D. A. (1991). Managing brand equity: Capitalizing on the value of a brand name. Free Press.
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
Beck, N., & Rygl, D. (2015). Categorization of multiple channel retailing in Multi-, Cross-, and Omni-Channel Retailing for retailers and retailing. Journal of Retailing and Consumer Services, 27, 170-178. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2015.08.001
Beregovskaya, T. A., & Grishaeva, S. A. (2020). Generation Z: Consumer behavior in digital ecosystem. Vestnik Universiteta, 2020, (1), 92-99. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2020-1-92-99
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019) Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.
Kantar. (2025). From watching to buying: Why Gen Z are embracing content-driven shopping. Kantar.
Keller, K. L. (1993). Conceptualizing, measuring, and managing customer-based brand equity. Journal of Marketing, 57(1), 1-22. http://doi.org/10.1177/002224299305700101
Kotler, P., & Keller, K. L. (2016). Marketing management (15th ed.). Pearson Education.
McCarthy, E. J. (1960). Basic marketing: A managerial approach. Richard D. Irwin.
Menard, S. (2002). Applied logistic regression analysis (2nd ed.). Sage Publications.
Neslin, S. A., Grewal, D., Leghorn, R., Shankar, V., Teerling, M. L., Thomas, J. S., & Verhoef, P. C. (2006). Challenges and opportunities in multichannel customer management. Journal of Service Research, 9(2), 95-112. http://doi.org/10.1177/1094670506293559
Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory (2nd ed.). McGraw-Hill.
Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Kee, J. Y., & Podsakoff, N. P. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5), 879-903. https://doi.org/10.1037/0021-9010.88.5.879
Verhoef, P. C., Kannan, P. K., & Inman, J. J. (2015). From multi-channel retailing to omni-channel Retailing: Introduction to the special issue on multi-channel retailing. Journal of Retailing, 91(2), 174-183. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2015.02.005
Yamane, T. (1967), Statistics: An Introductory Analysis (2nd ed.) Harper and Row.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Journal of Value Chain Management and Business Strategy
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
