ช่องทางโซเชียลมีเดียและกลยุทธ์การตลาดที่มีผลต่อการตั้งใจ เข้าร้านอาหาร
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้เพื่อศึกษาระดับและความสัมพันธ์ของช่องทางโซเชียลมีเดียและกลยุทธ์การตลาดที่มีผลต่อการตั้งใจเข้าร้านอาหารในจังหวัดอุบลราชธานี โดยผู้วิจัยใช้แบบสอบถามจำนวน 16 ข้อเป็นเครื่องมือในการเก็บรวบรวมความเห็นของกลุ่มตัวอย่าง 400 คน สถิติที่ใช้วิเคราะห์ได้แก่ ความถี่ ร้อยละ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ความคลาดเคลื่อน One-Way ANOVA, MANOVA และ Correlation ผลวิจัยพบว่า ระดับค่าเฉลี่ยของกลยุทธ์การตลาดที่มีผลต่อการตั้งใจเข้าร้านอาหาร พบว่า โดยรวมมีค่าเฉลี่ยเท่ากับ 5.97 ซึ่งมีความคิดเห็นอยู่ในระดับมาก โดยปัจจัยกลยุทธ์ด้านสถานที่มีค่าเฉลี่ยความคิดเห็นสูงที่สุดเท่ากับ 4.07นอกจากนี้ ปัจจัยที่มีผลต่อการตั้งใจเข้าร้านอาหาร ด้านกลยุทธ์การตลาดประกอบด้วย กลยุทธ์ด้านการสนับสนุนการขาย และกลยุทธ์ด้านสถานที่ พบว่าปัจจัยทั้ง 2 มีผลต่อการตั้งใจเข้าร้านอาหารอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ 0.05 และปัจจัยดังกล่าวสามารถร่วมพยากรณ์ปัจจัยที่มีผลต่อการตั้งใจเข้าร้านอาหารได้ร้อยละ (R = 0.663)
Article Details
References
ไทยรัฐ (2564). พาณิชย์ ติวเข้มร้านอาหารแนะใช้ระบบดีลิเวอรี่ ปรับตัวรับชีวิตวิถีใหม่. หนังสือพิมพ์ไทยรัฐ วันที่ 17 มีนาคม 2564
นรีรัตน์ มาทอง (2561). กลยุทธ์ทางการตลาด คุณภาพการบริการ และรูปแบบการดำเนิน
ชีวิตมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมการบริโภคอาหารตามสั่งของกลุ่มคนวัยทำงานในกรุงเทพมหานคร. บัณฑิตวิทยาลัย : มหาวิทยาลัยกรุงเทพ.
วีระศักดิ์ จินารัตน์ (2564). ระเบียบวิธีวิจัยสมัยใหม่ (Modern Research Methodology).อุบลราชธานี: สำนักพิมพ์ยงสวัสดิ์อินเตอร์กรุ๊ป
หทัยชนก ชินสมัย. (2558).ปัจจัยที่มีผลต่อความพึงพอใจของผู้ใช้บริการร้านอาหารประเภท
pub & restaurant : กรณีศึกษาร้านหลบมุมจังหวัดพระนครศรีอยุธยา. บัณฑิตวิทยาลัย :มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.
Bauer, R. (1967). Consumer behavior as risk taking. In Risk Taking and
Information Handling in Consumer Behavior; Cox, D., Ed.; Harvard University Press: Cambridge, MA, USA, 1967.
Chen, X., Sheng, J., Wang, X., &Deng, J. (2016) Exploring determinants of
attraction and helpfulness of online product review: A consumer behaviour perspective. Discrete Dyn. Nat. Soc. 2016, 1–19.
Homer, P.M., & Yoon, S.G. (1992) Message framing and the interrelationships
among ad-based feelings,affect, and cognition. J. Advert.1992, 21,19-33.
Jacoby, J., & Kaplan, L.B. (1974) Components of perceived risk in product
purchase: A cross-validation. J. Appl. Psychol. 1974, 59, 287–291.
Kara, A., Kaynak, E., &Kucukemiroglu, O. (1995). Marketing strategies for fast-
food restaurants: A customer view. International Kucukemiroglu, O. Journal of Contemporary 7(4), Hospitality Management, 16-22.
Kostecki, M. (1996). Waiting lines as a marketing issue. Eur. Manag. J. 1996, 14,
–303.
Kotler, P., Kartajaya H., &Setiawan, I. (2017). Marketing 4.0: Moving from Traditional to Digital. John Wiley & Sons, Inc., New Jersey, U.S.A.
MAEIL. (2020) Hwasa of Mamamu, Will she Become a Top 4 Leader in Food
Trends Together with Wednesday Food Talk, Live Info Show, and Lee Young ja? Available online: http://news.imaeil.com/Broadcast/ 2018072611004784199 (accessed on 15 June 2020).
McCarthy, E. J. (1975). Basic marketing: A managerialapproach. Homewood.
McQuail, D. (2005). Mass communication theory (5th ed.). London: Sage.
Medaglia, R., & Zhu, D. (2017). Public deliberation on government-managed social media: Astudy on Weibo users in China. Government Information Quarterly.
Petty, R.E. (1986).Cacioppo, J.T. The elaboration likelihood model of persuasion.
Adv. Exp. Soc. Psychol. 1986, 19, 123-205.
Sung, H.J., Kim, H.Y. (2019). The effects of food service information attributes
on perceived information usefulness and visit intention in TV food
contents broadcasting programs: Moderating effect of market
mavenism. J. Hosp. Tour.
Sutton-Brady, C., &Czinkota, M. R., Ronkainen, I. (2010). International marketing.
South-Western Cengage Learning.
Tversky, A., & Koehler, D. J. (1994). Support theory: A nonextensional
representation of subjective probability. Psychological Review, 101(4), 547-567.
Wilkie, W.L. (1990). Consumer Behavior; Wiley: New York, NY, USA, 1990.
Zhou, T.; Lu, Y.; Wang, B. Examining online consumers' initial trust building from an elaboration likelihood model perspective. Inf. Syst. Front. 2016, 18, 265–275.