ปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อบริการสุขภาพผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ ในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล
DOI:
https://doi.org/10.65205/jmsr.2026.e286587คำสำคัญ:
บริการสุขภาพ, แพลตฟอร์มออนไลน์, เทคโนโลยีทางการตลาด, ส่วนประสมทางการตลาดบทคัดย่อ
งานวิจัยนี้เป็นงานวิจัยเชิงปริมาณ ศึกษาเกี่ยวกับ “ปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อบริการสุขภาพผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล” มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อศึกษาและพัฒนาองค์ความรู้ปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อบริการสุขภาพผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ และ 2) เพื่อประยุกต์ใช้ผลการศึกษาเป็นแนวทางเชิงกลยุทธ์สำหรับผู้ให้บริการด้านสุขภาพและผู้พัฒนาแพลตฟอร์มออนไลน์ในการออกแบบบริการและกำหนดกลยุทธ์ทางธุรกิจให้สอดคล้องกับพฤติกรรมและความต้องการของผู้บริโภค ตลอดจนเพิ่มประสิทธิภาพในการเข้าถึงและตอบสนองต่อกลุ่มผู้บริโภค โดยกลุ่มตัวอย่างที่ใช้คือ กลุ่มประชากรวัยทำงาน อายุประมาณ 21-59 ปี จำนวน 482 ตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างด้วยวิธีแบบเฉพาะเจาะจงผ่านการเก็บข้อมูลด้วยแบบสอบถามออนไลน์ที่มีลักษณะคำถามแบบปลายปิด โดยมีการทดสอบความเที่ยงตรงของเนื้อหาอยู่ระหว่าง 0.600-1.000 และความน่าเชื่อถือของแบบสอบถาม ได้ค่าสัมประสิทธิ์แอลฟาของครอนบาช เท่ากับ 0.976 เพื่อใช้ในการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและใช้การวิเคราะห์ด้วยแบบจำลองสมการโครงสร้าง ผลการวิเคราะห์พบว่าโมเดลมีความสอดคล้องกลมกลืนกับข้อมูลเชิงประจักษ์ในระดับที่ดี โดยพิจารณาจาก CMIN/df = 1.960, GFI = 0.971, AGFI = 0.945 และ RMSEA = 0.045 เป็นไปตามเกณฑ์ที่กำหนดโดยผลการวิจัย พบว่า ปัจจัยด้านการรับรู้ถึงประโยชน์ และ ปัจจัยด้านการรับรู้ความง่ายในการใช้งาน มีอิทธิพลเชิงบวกต่อการทำให้เกิด ความตั้งใจใช้งาน ได้ร้อยละ 52 โดยปัจจัยด้านการรับรู้ความง่ายในการใช้งาน มีอิทธิพลมากที่สุด ทั้งนี้มี 2 ปัจจัยที่ร่วมกันส่งผลต่อปัจจัยด้านการรับรู้ความง่ายในการใช้งาน ได้แก่ ปัจจัยด้านพฤติกรรมของผู้ใช้งาน และปัจจัยด้านส่วนประสมทางการตลาด พบว่าร่วมกันส่งผลต่อ ได้ร้อยละ 63 โดยปัจจัยด้านพฤติกรรมของผู้ใช้งานเป็นปัจจัยที่ส่งผลมากที่สุด และปัจจัยด้านการรับรู้ความง่ายในการใช้งาน ปัจจัยด้านคุณภาพของเทคโนโลยี และ ปัจจัยด้านส่วนประสมทางการตลาด พบว่าร่วมกันส่งผล ปัจจัยด้านการรับรู้ถึงประโยชน์ ได้ร้อยละ 59
เอกสารอ้างอิง
Chaengsuk, N., (2022). The Impact of Marketing Communication Strategies of Private Hospitals on Bangkok Consumer’s Decision making Processes When Purchasing Health Check-Up Packages. [Independent study for M.B.A]. Dhurakij Pundit University. [in Thai]
Chowdhury, A. (2024, October 22). Mastering the 4E Marketing Strategy. Primal. https://www.primal.co.th/marketing/what-is-4e-marketing/
Chulabhorn Royal Academy. (2024, Oct 30). Revealing figures: Thai people trend towards 400,000 NCD deaths per year, accounting for 74% of all causes of death!. Hfocus. https://www.hfocus.org/content/2024/10/32092
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), pp. 319–340.
DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean model of information systems success: a ten-year update. Journal of Management Information Systems, 19(4), 9-30.
Faulkner, E., Holtorf, A-P., Walton, S., Liu, C., Lin, H., Biltaj, E., Brixner, D., Barr, C., Oberg, J., Shandhu, G., Siebert, U., Snyder, S-R., Tiwana, S., Watkins, J., Pharm, D., IJzerman, M-J., Payne, K. (2020). Being Precise About Precision Medicine: What Should Value Frameworks Incorporate to Address Precision Medicine? A Report of the Personalized Precision Medicine Special Interest Group. Value in Health, 23(11), pp. 529-539, https://doi.org/10.1016/j.jval.2019.11.010
Khongmalai, O., & Distanont, A. (2018). Research techniques in technology and innovation management. Bangkok: Thammasat University. [in Thai]
Limpitaporn, P. (2024). Marketing innovation and technology affecting purchase decisions of sleep supplement products via online platforms. [Master’s thesis]. Thammasat University. [in Thai]
Lorthamma, P., & Suphunnakul, P. (2020). Using Mobile Application for Stroke Screening in Risk Groups. Boromarajonani College of Nursing, Uttaradit Journal, 12(1), pp. 52-58, https://he01.tci-thaijo.org/index.php/unc/article/view/243584/165381
Meng, F., Guo, X., Zhang, X., Peng, Z., & Lai, K.-H. (2020). Examining the role of technology anxiety and health anxiety on elderly users’ continuance intention for mobile health services use. In F. Meng (Ed.), The 53rd Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii. https://scholarspace.manoa.hawaii.edu/server/api/core/bitstreams/ca8f49a0-451a-466c-bf6b-f8274392886d/content
National Statistical Office. (2023). The 2023 Health and Welfare Survey. https://www.nso.go.th/nsoweb/storage/survey_detail/2023/20230929131046_99194.pdf
Songprakob, H. (2020). The Acceptance of Using E-Commerce: Healthy Products. [Master’s thesis]. Thammasat University. [in Thai]
Srisuwatcharee, U. (2019). Purchase intention for health and beauty products via online channels. [Independent study for M.B.A], Thammasat University. [in Thai]
Tanthiew, P. (2020). Factors influencing innovation organization: A case study of Metropolitan Waterworks Authority. [Master’s thesis]. Thammasat University. [in Thai]
TTB analytics. (2025, March 27). TTB Analytics forecasts low growth of 3% for private hospitals in 2025, with revenue reaching 330 billion baht. TTB Bank. https://media.ttbbank.com/5004/analytics_business_and_industry/179-th.pdf
