โมเดลความสัมพันธ์เชิงสาเหตุของการตลาดดิจิทัลเชิงเนื้อหากับความสำเร็จทางการตลาดของธุรกิจค้าปลีกและบริการในประเทศไทย
Structural Equation Modelling of Content Digital Marketing on Marketing Success of Retail Business and Service in Thailand
Keywords:
การตลาดดิจิทัลเชิงเนื้อหา, ความสำเร็จทางการตลาด, ธุรกิจค้าปลีกและบริการในประเทศไทย, Content Digital Marketing, Marketing Success, Retail Business and Service in ThailandAbstract
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาโมเดลความสัมพันธ์เชิงสาเหตุของการตลาดดิจิทัลเชิงเนื้อหากับความสำเร็จทางการตลาดของธุรกิจค้าปลีกและบริการในประเทศไทยโดยทำการเก็บรวบรวมข้อมูลจากผู้บริหารธุรกิจค้าปลีกและบริการในประเทศไทย จำนวน 460 คน และใช้แบบสอบถามเป็นเครื่องมือ สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน และการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ทั้งหมดด้วยเทคนิคการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง พบว่า โมเดลความสัมพันธ์โครงสร้างเชิงเส้นมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ โดยมีค่าดัชนีความสอดคล้องกลมกลืนของโมเดลสมการโครงสร้าง ได้แก่ Chi-square = 1.682, GFI = 0.912 ,AGFI = 0.923, CFI = 0.917, NFI = 0.921 และ RMSEA = 0.073 โดยสรุป 1) โมเดลความสัมพันธ์เชิงสาเหตุของการตลาดดิจิทัลเชิงเนื้อหากับความสำเร็จทางการตลาด ที่ผู้วิจัยพัฒนาขึ้นมีความสอดคล้องเหมาะสมกับข้อมูลเชิงประจักษ์ แสดงให้เห็นว่าการตลาดดิจิทัลเชิงเนื้อหามีอิทธิพลต่อความสำเร็จทางการตลาด 2) ขนาดอิทธิพลทางตรงโดยรวมของตัวแปรการตลาดดิจิทัลเชิงเนื้อหา ได้แก่ ความสัมพันธ์ การให้ข้อมูล ความเชื่อถือได้ คุณค่า เอกลักษณ์ อารมณ์ เนื้อหาอัจฉริยมีอิทธิพลทางบวกต่อความสำเร็จทางการตลาดอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.01 และ 3) ผลการทดสอบสมมติฐานความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวแปรการตลาดดิจิทัลเชิงเนื้อหามีความสัมพันธ์เชิงสาเหตุทางบวกต่อความสำเร็จทางการตลาดของธุรกิจค้าปลีกและบริการในประเทศไทย The purposes of this were to examine the causal relationship model between the content digital marketing on marketing success of retail business and service in Thailand. The sample were 460 retail business and service executives around Thailand that collected by questionnaire. Statistics were mean, standard deviation, factor analysis, correlation and path analysis were used to find out causal relationship with structural equation model (SEM). In addition, it was also found that the developed model conformed with the empirical data. Their goodness of fit indexes showed that Chi-square = 1.682, GFI = 0.912, AGFI = 0.923, CFI = 0.917, NFI = 0.921 and RMSEA = 0.073. 1. The structural equation modelling of content digital marketing on marketing success in this study indicates an excellent fit between the model and observed data. This shows that all factors comprising of the content digital marketing have impact on marketing success of retail business and service in Thailand. 2. The direct total effects of factors on content digital marketing all factors comprising of the relationship, information, reliability, value, identity, emotion and intelligent content have positive impact on marketing success of retail business and service in Thailand at the significant level of 0.01. 3. All hypotheses are accepted. This also shows that all factors comprising of the content digital marketing have positive impact on marketing success of retail business and service in Thailand.References
กรมพัฒนาธุรกิจการค้า. (2563). ข้อมูลทั่วไปผู้ประกอบการธุรกิจค้าปลีกในประเทศไทย. สืบค้นเมื่อวันที่ 20 กันยายน 2563, สืบค้นจาก https://www.dbd.go.th/.
ณภัทร จันทะกล. (2561). ความสัมพันธ์ระหว่างกลยุทธ์การบริการที่เป็นเลิศกับความสำเร็จ ทางการตลาดของธุรกิจสปาในประเทศไทย. วารสารศิลปะศาสตร์มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี, 14(2), 87-108.
นัทวี ตันติสาธรรม. (2562). ดิจิทัลมาร์เก็ตติ้งสำหรับยุคนั้นคือการเปลี่ยนเครื่องมือสื่อสาร จากเครื่องมือเก่าไปสู่เครื่องมือใหม่. กรุงเทพฯ: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์.
พีเอ็มจี คอร์ปอเรชั่น (2562). Smart SME รวมข้อมูลข่าวสาร เพื่อธุรกิจเอสเอ็มอี. กรุงเทพฯ: พีเอ็มจี คอร์ปอเรชั่น.
พรอนงค์ อร่ามวิทย์. (2564). จุฬาฯ : ดึง SME แห่งสังคมนวัตกรรม. กรุงเทพฯ: ธัญเศรษฐกิจ.
ภีรญา อังคศิริวานนท์. (2564) 7 ประเภทของการตลาดเชิงเนื้อหาที่ช่วยดึงความเชื่อมั่นบนเฟสบุ๊ค. สืบค้นเมื่อ 21 กุมภาพันธ์ 2564, สืบค้นจาก https://stepstraining.co/social/content-marketing-boost-facebook-engagement.
ศูนย์วิเคราะห์เศรษฐกิจทีเอ็มบี. (2564). ธุรกิจค้าปลีกกับช่องทางออนไลน์เชื่อมต่อผู้บริโภค. กรุงเทพฯ: ศูนย์วิเคราะห์เศรษฐกิจทีเอ็มบี.
สุชาต ประสิทธิ์รัฐสินธุ์. (2551). ระเบียบวิธีการวิจัยทางสังคมศาสตร์. กรุงเทพฯ: สามลดา.
สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ. (2564). แนวโน้มการขยายตัวทางเศรษฐกิจของประเทศไทย. กรุงเทพฯ: สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ.
อโณทัย งามวิชัยกิจ. (2563). การสื่อสารการตลาดผ่านสื่อสังคมที่มีผลต่อความผูกพันของนักศึกษาต่อตราผลิตภัณฑ์มหาวิทยาลัย กรณีศึกษามหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. วารสารวิชาการนวัตกรรมสื่อสารสังคม, 7(2), 94-105.
อภิชัจ พุกสวัสดิ์. (2562). การประชาสัมพันธ์เพื่อการสร้างภาพลักษณ์. กรุงเทพฯ: ศูนย์หนังสือจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
Aaker, D. A. (2001). Consumer evaluations of brand extensions. Journal of Marketing, 54(1), 27–41.
Al-Azzam, A. F., & Al-Mizeed, K. (2018). The Effect of Digital Marketing on Purchasing Decisions: A Case Study in Jordan. The Journal of Asian Finance, Economics and Business, 8(5), 455-463.
Ambler, T., & Kokkinaki, K. (2014). Measures of marketing success. Journal of Marketing Management, 13(7), 37-41.
Ausra, K., & Ruta, M. (2016). Biotechnological Wastewater Treatment in Small-scale Wastewater Treatment Plants. Journal of Cleaner Production, 279, 123750. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123750.
Bentler, P. M. (1990). Comparative fit indexes in structural models. Psychological Bulletin, 107(2), 238–246. https://doi.org/10.1037/0033-2909.107.2.238.
Bentler, P. M., & Bonett, D. G. (1980). Significance tests and goodness of fit in the analysis of covariance structures. Psychological Bulletin, 88(3), 588–606. https://doi.org/10.1037/0033-2909.88.3.588.
Bollen, K. A. (1989). Structural Equations with Latent Variables. New York: Wiley.
Browne, M. W., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A. Bollen and J. S. Long (Eds.), Testing structural equation models. Newbury Park, CA: Sage.
Gagnon, J. (2014). Demographic Change and the Future of the Labour Force in the EU27, in other OECD Countries and Selected Large Emerging Economies. Matching Economic Migration, 11(16), 37-65.
Gunelius, S. (2011). Social Media Marketing: Step by Step Techniques to Spread the Words about your Business. New York: McGraw-Hill.
Gregoriades, A., Pampakab, M., Herodotoua, H., & Christodouloua, E. (2021). Supporting Digital Content Marketing and Messaging Through Topic Modelling and Decision Tree. Expert Systems with Applications, 184(1),115546. doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115546.
Hu, L. t., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit Indexes in Covariance Structure Analysis: Conventional Criteria Versus New Alternatives. Structural Equation Modeling, 6(1), 1–55.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis, (7th ed.). New Jersey: Pearson.
Han, J. Y., & Kim, W. K. (2015). The Effect of Product Type and Channel Prioritization on Effective Digital Marketing Performance. Journal of Distribution Science, 13(5), 91-102.
Joreskog, K. G., & Sorbom D. (1989). LISREL 7: A Guide to the Program and Applications. Chicago: SPSS.
Javornik, A., Raffaele, F., & Gumann, R. (2020). Don't Forget that Others Are Watching, Tool. The Effect of Conversational Human Voice and Reply Length on Observers' Perceptions of Complaint Handling in Social Media. Journal of Interactive Marketing, 50, 100-119.
Kucuk, S. U., & Krishnamurthy, S. (2007). An Analysis of Consumer Power on the Internet. Technovation, 27(1–2), 47-56.
Lal, R., Brevik, E. C., Dawson, L. A., & Field, D. J. (2020). Soil and the Sustainable Development Goals. Stuttgart: Catena Soil Sciences.
Limba, J. (2013). Trust and Power: Two Works by Niklas Luhman. New York: John Wiley & Sons.
Ludwig, J., Liebman, J. B., Kling, J. R., Duncan, G. J. Katz, L. F. & Kessler, R. C. (2012). What Can We Learn about Neighborhood Effects from the Moving to Opportunity Experiment. American Journal of Sociology, 114, 144–188.
Schumacker, R. E., & Lomax, R. G. (2004). A Beginner's Guide to Structural Equation Modeling. (2nd ed.). Lawrence Erlbaum: Associates Publishers.
Sugawara, S. (2020). Digital Content Refinement by Accumulation of Defectively Reliable Publications and Majority Voting Over a Network. Internet of Things, 11(3), 102-224.
Tanaka, J. S., & Huba, G. J. (1985). A Fit Index for Covariance Structure Models Under Arbitrary GLS Estimation. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 38(2), 197–201.
