อิทธิพลของส่วนประสมทางการตลาด เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ประสบการณ์ลูกค้า และ ความไว้วางใจที่มีต่อความตั้งใจเลือกใช้บริการโรงแรมในยุคดิจิทัล: กรณีจังหวัดนครราชสีมา
คำสำคัญ:
ส่วนประสมทางการตลาด (7Ps), ปัญญาประดิษฐ์, ประสบการณ์ลูกค้า, ความไว้วางใจ, ความตั้งใจเลือกใช้บริการบทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาระดับการรับรู้ของนักท่องเที่ยวต่อส่วนประสมทางการตลาด (7Ps) การใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ประสบการณ์ลูกค้า ความไว้วางใจ และความตั้งใจเลือกใช้บริการโรงแรมในยุคดิจิทัล 2) วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยส่วนประสมทางการตลาด (7Ps) การใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ประสบการณ์ลูกค้า ความไว้วางใจกับความตั้งใจเลือกใช้บริการโรงแรมในยุคดิจิทัล และ 3) สร้างสร้างสมการพยากรณ์ของปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจเลือกใช้บริการโรงแรมในยุคดิจิทัล กลุ่มตัวอย่าง ได้แก่ นักท่องเที่ยวที่เคยใช้บริการโรงแรมในจังหวัดนครราชสีมา จำนวน 400 คน โดยเลือก กลุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง ร่วมกับการเลือกแบบสะดวก เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยเป็นแบบสอบถามมาตราส่วนประมาณค่า 5 ระดับ ค่าความเชื่อมั่นเท่ากับ 0.75 วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สัน และการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณแบบขั้นตอน ผลการวิจัยพบว่า ระดับการรับรู้ของนักท่องเที่ยวต่อปัจจัยทั้งหมดอยู่ในระดับมาก ส่วนประสมทางการตลาดมีความสัมพันธ์เชิงบวกในระดับสูงกับความตั้งใจเลือกใช้บริการ (r = .826) ขณะที่ประสบการณ์ลูกค้าและความไว้วางใจมีความสัมพันธ์ในระดับปานกลาง และการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มีความสัมพันธ์เชิงลบในระดับต่ำ (r= −.234) ผลการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณแบบขั้นตอนพบว่า ส่วนประสมทางการตลาด ประสบการณ์ลูกค้า และความไว้วางใจ สามารถร่วมกันอธิบายความแปรปรวนของความตั้งใจเลือกใช้บริการได้ร้อยละ 79.60 (Adjusted R² = .796) โดยส่วนประสมทางการตลาดมีอิทธิพลสูงสุด ( = .739) ผลการวิจัยสะท้อนให้เห็นถึงความสำคัญของการบูรณาการกลยุทธ์การตลาดและประสบการณ์ลูกค้าเพื่อเสริมสร้างความสามารถในการแข่งขันในธุรกิจโรงแรมยุคดิจิทัล
เอกสารอ้างอิง
กัญญ์วิญาณ์ ศิริศรีมังกร. (2562). ส่วนประสมทางการตลาดที่ส่งผลต่อการรับรู้ในคุณค่าการบริการโรงแรมในเขตอำเภอเมือง จังหวัดนครราชสีมา. ใน รายงานสืบเนื่องการประชุมวิชาการระดับชาติ วิทยาลัยนครราชสีมา ครั้งที่ 6 ประจำปี 2562 เรื่อง สังคมผู้สูงวัย โอกาสและความท้าทายของอุดมศึกษา (น. 94–104). วิทยาลัยนครราชสีมา.
เฉลิมพล จตุพร. (2564). ความสัมพันธ์ระหว่างการท่องเที่ยวและการเติบโตทางเศรษฐกิจของประเทศไทย [วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต]. มหาวิทยาลัยแม่โจ้.
http://mdc.library.mju.ac.th/thesis/2564/chalermpon_jatuporn/fulltext.pdf
จารุวรรณ โพสาวัง และ กนกพร ชัยประสิทธิ์. (2564). ปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจในการเลือกใช้บริการที่พักประเภทโรงแรมขนาดใหญ่ของนักท่องเที่ยวชาวไทยในเขตพื้นที่เขาใหญ่ อำเภอปากช่อง จังหวัดนครราชสีมา. วารสารรังสิตบัณฑิตศึกษาในกลุ่มธุรกิจและสังคมศาสตร์, 7(1), 30–42.
ณัฏฐนันท์ พัชรนิวัฒนากุล และ สโรชินี ศิริวัฒนา. (2024). ปัจจัยที่ส่งผลต่อการเลือกใช้บริการการจัดประชุมและสัมมนาของธุรกิจโรงแรมและรีสอร์ทในจังหวัดชลบุรี. มจร การพัฒนาสังคม, 9(3), 179–191.
พิมใจ พรหมสุวรรณ, จตุรภัทร จันทร์ทิตย์, และ สุดา ยาลาพานี. (2566). ปัจจัยที่ส่งผลต่อรายได้การท่องเที่ยวของไทยจากนักท่องเที่ยวต่างชาติ. ใน รายงานสืบเนื่องการประชุมวิชาการระดับชาติ ครั้งที่ 13 ประจำปีการศึกษา 2565 เรื่อง Nouveau Economy for Human Security: เศรษฐกิจวิถีใหม่เพื่อความมั่นคงของมนุษย์ (น. EP221–EP227). วิทยาลัยเทคโนโลยีภาคใต้.
Booms, B. H., and Bitner, M. J. (1981). Marketing strategies and organization structures for service firms. In J. H. Donnelly Jr. and W. R. George (Eds.), Marketing of services (pp. 47–51). American Marketing Association.
Cochran, W. G. (1977). Sampling techniques (3rd ed.). John Wiley & Sons.
Davenport, T. H., Guha, A., Grewal, D. and Bressgott, T. (2020). How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 24–42. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
Dwivedi, Y. K., Hughes, D. L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T.,Duane, A., Dwivedi, R., Edwards, J., Eirug, A., Galanos, V., Ilavarasan, P. V.,Janssen, M., Jones, P., Kar, A. K., Kizgin, H., Kronemann, B., Lal, B.,Lucini, B., Medaglia, R., … Williams, M. D. (2021). Artificial intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 57, 101994. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002
Flavián, Carlos and Casaló, Luis V. (2021). Artificial intelligence in services: current trends, benefits and challenges. The Service Industries Journal, 41(13-14), 853-859.
DOI: 10.1080/02642069.2021.1989177
Gefen, D., Karahanna, E. and Straub, D. W. (2003). Trust and TAM in online shopping: An integrated model. MIS Quarterly, 27(1), 51–90. https://doi.org/10.2307/30036519
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M. and Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). Sage. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80519-7
Han, H., Nguyen, H. N., Song, H., Chua, B.-L., Lee, S. and Kim, W. (2020). Drivers of brand loyalty in the chain coffee shop industry. International Journal of Hospitality Management, 86, 102328. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2019.102328
Han, H., Al-Ansi, A., Chua, B. L., Tariq, B., Radic, A. and Park, S. H. (2020). The post-coronavirus world in the international tourism industry. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(18), 6485. https://doi.org/10.3390/ijerph17186485
Huang, M. H. and Rust, R. T. (2018). Artificial intelligence in service. Journal of Service Research, 21(2), 155–172. https://doi.org/10.1177/1094670517752459
Kandampully, J., Zhang, T. and Jaakkola, E. (2018). Customer experience management in hospitality. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 30(1), 21–56. https://doi.org/10.1108/IJCHM-10-2016-0549
Klaus, P. and Maklan, S. (2013). Towards a better measure of customer experience. International Journal of Market Research, 55(2), 227–246. https://doi.org/10.2501/IJMR-2013-021
Kotler, P. and Armstrong, G. (2018). Principles of marketing (17th ed.). Pearson.
Lemon, K. N. and Verhoef, P. C. (2016). Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of Marketing, 80(6), 69–96. https://doi.org/10.1509/jm.15.0420
Lestari, S. (2026). Digital marketing strategies, consumer behavior, and competitive advantage. in the global business environment. Jurnal Ilmiah Manajemen Kesatuan, 14(1), 179–190. https://doi.org/10.37641/jimkes.v14i1.4560
Mariani, M. M. and Borghi, M. (2024). Artificial intelligence in service industries: Customers’ assessment of service production and resilient service operations. International Journal of Production Research, 62(15), 5400–5416. https://doi.org/10.1080/00207543.2022.2160027
McKnight, D. H., Choudhury, V. and Kacmar, C. (2002). Developing and validating trust measures for e-commerce. Information Systems Research, 13(3), 334–359. https://doi.org/10.1287/isre.13.3.334.81
Mehrabian, A. and Russell, J. A. (1974). An approach to environmental psychology. MIT Press.
Sharabati, A.-A. A., Ali, A. A. A., Allahham, M. I., Hussein, A. A., Alheet, A. F. and Mohammad,
A. S. (2024). The impact of digital marketing on the performance of SMEs: An analytical study in light of modern digital transformations. Sustainability,16(19), 8667.https://doi.org/10.3390/su16198667
Suhartanto, D., Ali, M. H., Tan, K. H., Sjahroeddin, F. and Kusdibyo, L. (2019). Loyalty toward online food delivery service. Journal of Foodservice Business Research, 22(1), 81–97. https://doi.org/10.1080/15378020.2018.1546076
Tussyadiah, I. P. (2020). A review of research into automation in tourism. Annals of Tourism Research, 81, 102883. https://doi.org/10.1016/j.annals.2020.102883
Venkatesh, V. and Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186–204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2026 วารสารวิชาการและวิจัย มหาวิทยาลัยภาคตะวันออกเฉียงเหนือ
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
