THE INFLUENCE OF THE MARKETING COMMUNICATION MIX ON TECHNOLOGY ACCEPTANCE OF LIVESTREAM CONCERTVIA AIS PLAY APPLICATION AMONG USERS IN BANGKOK, METROPOLITAN AREAS AND OTHER PROVINCES
Keywords:
Marketing communication, Technology Acceptance ModAbstract
This research aimed to 1) examine consumer behavior in using the AIS Play application for watching live concert streams, 2) investigate satisfaction with marketing communication factors and enjoyment perceptions related to perceived ease of use, 3) study satisfaction with marketing communication factors and perceived ease of use related to perceived usefulness, and 4) explore satisfaction with marketing communication factors, enjoyment perceptions, ease of use, perceived usefulness, and attitudes towards the intended use of the AIS Play application for live concert streaming. The researcher used a survey research method with a self-administered questionnaire to collect data from a sample of 384 users of the AIS Play application.
Findings : The research findings reveal the following: 1 )Perceived ease of use is influenced by satisfaction with marketing communication factors. The relationships with various marketing communication tools are as follows: advertising tools have a positive relationship at 0.103, public relations tools have a positive relationship at 0.210, personal selling tools have a positive relationship at 0.131, and perceived enjoyment has a positive relationship at 0.507, all of which are statistically significant at the 0.05 level. 2 )Perceived benefits are influenced by satisfaction with marketing communication factors. The relationships with various marketing communication tools are as follows: public relations tools have a positive relationship at 0.117, special event activities have a positive relationship at 0.138, and perceived ease of use has a positive relationship at 0.697, all of which are statistically significant at the 0.05 level. 3 ) Usage behavior of the AIS Play app for watching live-streamed concerts is influenced by satisfaction with marketing communication factors. The relationships with various factors are as follows: marketing communication advertising tools have a positive relationship at 0.082, perceived enjoyment has a positive relationship at 0.136, perceived ease of use has a positive relationship at 0.127, perceived benefits have a positive relationship at 0.208, and attitude has a positive relationship at 0.394, all of which are statistically significant at the 0.05 level.
References
กาญจนรัตน์ รัตนสนธิ. (2544). การศึกษาผลกระทบของการตลาดดิจิทัลต่อพฤติกรรมผู้บริโภค.วารสารการตลาดไทย,18(1),45-58.
ชลธิชา ศรีแสง. (2555). การยอมรับการใช้งานของระบบการชำระเงินทางอิเล็กทรอนิกส์ กรณีศึกษาธนาคารกรุงศรีอยุธยา จำกัด (มหาชน). วารสารวิจัยมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลศรีวิชัย,4(1),35-51.
ชีวรัตน์ ชัยสำโรง.(2561). การยอมรับเทคโนโลยีการเรียนภาษาผ่านแอปพลิเคชันออนไลน์ ของผู้บริโภคในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล.[การค้นคว้าอิสระบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์].
ธนวรรณ แสงสุวรรณ. (2547). การศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อสินค้าผ่านอินเทอร์เน็ต. วารสารบริหารธุรกิจ, 21(3), 83-92.
ธิติพัฒน์ เอี่ยมนิรันดร์. (2548). การวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้บริการอินเทอร์เน็ตในกลุ่มผู้บริโภค. วารสารวิทยาการจัดการ,12(2), 201-214.
นิภารัตน์ ป้อสีลา. (2557). ปัจจัยที่มีผลต่อความพึงพอใจของผู้ใช้บริการแอปพลิเคชันบนโทรศัพท์มือถือ.วารสารการจัดการธุรกิจ,16(4),112-127.
ปัณณวิช สนิทนราทร. (2560). ตัวแบบสมการโครงสร้างของตัวแปรที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจใช้บริการฟังเพลงแบบสตรีมมิ่งอย่างต่อเนื่องของผู้บริโภคในอุตสาหกรรมดนตรีของประเทศไทย.[วิทยานิพนธ์ศิลปศาสตรมหาบัณฑิต,สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์].
ศักรินทร์ ตันสุพงษ์. (2558). ปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับแอพพลิเคชั่นไลน์. [การค้นคว้าอิสระวิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยกรุงเทพ].
ศิริชัย กาญจนวาสี. (2544).ทฤษฎีการรับรู้ในพฤติกรรมการบริโภค.วารสารการตลาดและการจัดการธุรกิจ,8(1),30-45.
อรทัย เลื่อนลั่น. (2555). การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างการรับรู้ความเสี่ยงและพฤติกรรมการซื้อสินค้าผ่านช่องทางออนไลน์. วารสารการตลาด,13(2),62-74.
Agrebi, S., & Jallais, J. (2015). The impact of trust and perceived risk on consumers’ online purchase intentions: An empirical investigation. Journal of Electronic Commerce Research, 16(2), 108-122.
Blyth, C. (2000). The role of technology in consumer behavior. Journal of Consumer Studies, 22(3), 245-259.
Coch,W.G. (1977) Wiley: Sampling Techniques. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly. 13(3) : 319-340.
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1992). Extrinsic and intrinsic motivation to use computers in the workplace. Journal of Applied Social Psychology, 22(14),1111-1130.
Ezell, A., Walker, R., & Stanton, P. (2000). The influence of marketing strategies on brand loyalty in online services. Journal of Marketing Research,37(2),145-158.
Fayad,R. (2015). The Technology Acceptance Model E-Commerce Extension: A. Procedia Economics
and Finance, 26, 1000–1006.
Kim, Y. (2012). Exploring the relationships among online shopping motivation, perceived benefits, and customer satisfaction. Journal of Business Research, 65(10), 1393-1401.
Kotler,P .(2003). Marketing Management.. 11th ed. Upper Saddle River, N.J: Pearson Prentice Hall.
Oh, J. (2014). Validation of Haptic Enabling Technology Acceptance Model (HE-TAM): Integration of IDT and TAM. Telematics and Informatics, 31, 585–596.
Park, H. (2012). Consumer behavior in digital environments: A longitudinal study of online purchase decision-making. Journal of Consumer Psychology, 23(2), 134-146.
Rao, S. (2007). Consumer behavior and marketing strategy: An empirical study in the Indian context. Journal of Marketing Research, 42(3), 295-308.
S H Hong and J H Yu.(2018).Identification of external variables for the Technology Acceptance Model (TAM) in the assessment of BIM application for mobile devices. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering,10,1088/1757-899.
Shin, D. (2016). The effects of digital payment adoption on consumer trust and transaction satisfaction. Journal of Business Research, 69(7), 2668-2675.
