วารสารวิจัยวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏสุรินทร์

ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความพึงพอใจของผู้ใช้บริการและการบอกต่อแบบปากต่อปากผ่านสื่ออิเล็กทรอนิกส์ของผู้บริโภค Generation Z ในประเทศไทย: บริบทคาเฟ่ฮอปปิ้ง

2026-04-05T17:20:10+07:00

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความพึงพอใจของผู้ใช้บริการร้านคาเฟ่ในบริบทของพฤติกรรมคาเฟ่ฮอปปิ้ง (Café Hopping) และศึกษาอิทธิพลของความพึงพอใจที่มีต่อการบอกต่อแบบปากต่อปากผ่านสื่ออิเล็กทรอนิกส์ของผู้บริโภค Generation Z ในประเทศไทย กลุ่มตัวอย่างคือ ผู้บริโภค Generation Z ที่มีประสบการณ์ใช้บริการร้านคาเฟ่ จำนวน 400 คน เก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้แบบสอบถามออนไลน์ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมาน ได้แก่ การวิเคราะห์ถดถอยเชิงพหุและการวิเคราะห์ถดถอยอย่างง่าย

ผลการวิจัยพบว่า ปัจจัยด้านการแสวงหาความแปลกใหม่มีอิทธิพลเชิงบวกต่อความพึงพอใจของผู้ใช้บริการมากที่สุด (β = .247, p < .001) รองลงมาคือ แรงจูงใจทางสังคม (β = .209, p < .001) ภาวะกลัวตกกระแส (β = .180, p < .001) และความสอดคล้องทางภาพลักษณ์ (β = .166, p = .001) ตามลำดับ นอกจากนี้ ความพึงพอใจของผู้ใช้บริการมีอิทธิพลเชิงบวกต่อการบอกต่อแบบปากต่อปากผ่านสื่ออิเล็กทรอนิกส์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (β = .461, p < .001)

ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่า การสร้างประสบการณ์คาเฟ่ที่มีความแปลกใหม่ ตอบสนองแรงจูงใจทางสังคม สอดคล้องกับภาพลักษณ์ของผู้บริโภค และเชื่อมโยงกับกระแสสังคม สามารถช่วยเพิ่มความพึงพอใจและส่งเสริมพฤติกรรมการบอกต่อผ่านสื่ออิเล็กทรอนิกส์ของผู้บริโภค Generation Z ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

A Structural Equation Model of Key Factors Influencing Consumer Purchase Decisions in the Online Cosmetics Industry of Shandong, China

2026-06-12T12:51:45+07:00

This study aims to investigate the direct and indirect effects of social media marketing, user engagement, online influencers, and purchase motivation on consumer purchase decisions in the online cosmetics industry of Shandong Province, China, while constructing an empirically validated model to optimize marketing strategies. Employing a quantitative research design, the study surveyed consumers through WeChat and Douyin and collected 502 valid questionnaires. The data were analyzed using SmartPLS 4.0 through structural equation modeling (SEM). The results indicate that social media marketing, user engagement, online influencers, and purchase motivation have significant positive effects on consumer purchase decisions. In addition, user engagement, online influencers, and purchase motivation play important mediating roles in the relationship between social media marketing and purchase decisions. The constructed structural relationship model was consistent with the empirical data, confirming the robustness and explanatory power of the research framework. Furthermore, the structural equation model demonstrated good reliability and validity, as indicated by Cronbach’s Alpha values greater than 0.70, composite reliability (CR) values greater than 0.70, and average variance extracted (AVE) values greater than 0.50, along with a high level of model fit with the empirical data. The main contributions of this study are twofold. First, from a theoretical perspective, the study reveals the pathways through which social media marketing influences purchase decisions through the mediating roles of user engagement, online influencers, and purchase motivation. Second, from a practical perspective, the study provides specific marketing optimization strategies for practitioners in the online cosmetics industry in Shandong Province, China. These strategies can help enhance corporate competitiveness, improve consumer satisfaction, and strengthen marketing effectiveness in the digital market. Overall, this study offers empirical support for understanding consumer behavior and improving marketing effectiveness in the online cosmetics industry.

The Influence of Short Travel Videos on Travel Intention: The Mediating Role of Destination Image in Chengdu, China

2026-04-24T16:42:42+07:00

This research aims to: 1) examine the direct effects of the content quality of short marketing videos, user experience of short marketing videos, and destination image on tourists’ travel intention to visit Chengdu, China; 2) examine the mediating role of destination image in the relationships among the content quality of short marketing videos, user experience of short marketing videos, and tourists’ travel intention to visit Chengdu, China; and 3) develop a conceptual model to enhance tourists’ travel intention to visit Chengdu, China for the tourism industry. Survey data were collected from 400 respondents who had watched Chengdu-related short tourism videos using a multi-stage non-probability sampling method, consisting of quota sampling across four major tourist attractions and purposive sampling based on respondents’ eligibility criteria. The conceptual model was tested using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The results indicate that both the content quality of short marketing videos and user experience of short marketing videos have significant positive direct effects on tourists’ travel intention. Destination image also significantly predicts tourists’ travel intention and partially mediates the relationships between the exogenous stimuli and tourists’ travel intention. This study contributes to digital tourism research by empirically validating the mediating mechanism of destination image within the S-O-R framework. The findings also provide practical implications for destination marketers seeking to optimize short-video strategies to enhance tourists’ travel intention to visit Chengdu, China.

Digital Transformation in the Tourism Industry: Leveraging AI Technologies and Innovation Management for Enhanced Tourist Experiences

2026-05-06T13:54:48+07:00

Artificial intelligence (AI) and digital technologies are reshaping how tourism services are organized and experienced. However, much of the existing scholarship documents post-adoption outcomes without explaining the organizational mechanisms through which AI generates value or how those changes are interpreted by tourists themselves. This study aims to address that gap. It pursues two objectives: first, to examine how AI adoption drives organizational transformation and business model innovation in tourism firms; and second, to analyze how these internal changes shape the tourist experience along the dimensions of service efficiency, personalization, and engagement.

The study adopts a qualitative research approach combining document analysis and reflexive thematic analysis. Forty-seven publicly available documents (industry reports, government policy papers, and media articles published between 2020 and 2025) were analyzed, supplemented by eighteen semi-structured interviews conducted with three stakeholder groups: eight tourists, six tourism managers, and four technology providers. Participants were recruited through purposive sampling, and interview transcripts were coded thematically. Trustworthiness was established through data triangulation, member checking, and an audit trail.

Three findings emerged. First, AI adoption is associated with reorganization of workflows and cross-departmental coordination rather than mere task automation. Second, firms are migrating from product-centric to platform-based and data-driven business models that enable real-time service personalization. Third, these internal changes translate into a tourist experience characterized by faster service delivery, individually tailored recommendations, and a more participatory role for tourists in co-creating their journeys.

The study contributes to service-dominant logic and experience economy theory by showing how AI mediates value co-creation between firms and tourists. Practically, it offers tourism managers a framework for aligning AI investment with organizational redesign and customer-experience strategy.