Behavioral Economics of Consumer Buying Decisions Through Social Network Market Under Dynamic Situations in The Northeastern Region of Thailand

Authors

  • Penporn Pukahuta Rajamangala University of Technology Isan

Keywords:

Technology Adoption, Marketing Mix, Dynamic Capabilities, Consumer Behavior, Purchasing Decision

Abstract

 Due to the situation of uncertainty arising from the rapid spread of the new COVID-19 strain in the country, leaders have implemented guidelines for adopting a "New Normal" lifestyle, which includes the transition to an online society.

 The objective of this research is confirmatory factor analysis in the causal relationship model of consumer purchasing decisions by establish empirical evidence based on numerical data and the magnitude of mediating effects to validate our findings. Data were collected through a questionnaire administered to 400 participants aged between 40 and 60 years, who had utilized online social market services at least three times within one month before data collection. These participants lived in the provinces of Nakhon Ratchasima, Khon Kaen, Ubon Ratchathani, and Udon Thani.

The research results revealed two patterns emerging from the experience of the challenging circumstances: 1) The perception of marketing mix factors had an indirect influence on consumers' purchasing decisions through online behavior, with a magnitude of 0.326 units. 2) Dynamic capabilities factors exerted an indirect influence of 0.485 units on purchasing decisions through consumer selection, acting as an intermediary variable in the context of online behavior (Partial Mediation). Additionally, the research identified that the awareness and acceptance of risks associated with technology usage positively impacted the decision to purchase products and services through social media marketing.

 Therefore, E-Commerce businesses must consider and decide on marketing promotion strategies in designing and planning operations. One need to change communication styles to meet the needs of the target audience is to ensure effective communication and understanding.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Dhanya, T. S., and Ambilikumar, V. (2020). Impact of Covid-19 on Behavioral Intention to Use Information and Communication Technology. PalArch’s Journal of Archaeology of Egypt, 17(12), 220–235.

Meepien, P., and Chaivisuttangkun, S. (2023). Factors Affecting the Behavioral Intention to Use Mobile Fintech Payment Channel in Bangkok, Journal of Innovation in Business Management, and Social Sciences, 4(2), 114–138.

Kotler, P., and Armstrong, G. M. (2018). Principles of Marketing. (17th ed). New Jersey: Pearson Prentice Hall.

Jameel, A. S., and Abdulkarem, M. (2022). Perceived Trust and Enjoyment: Predicting Behavioural Intention to use Mobile Payment Systems. International Conference on Intelligent Technology, System and Service for Internet of Everything (ITSS-IoE). IEEE, 2022.

Lie, R.Y., Harwani, Y., Soelton, M., and Hariani, S. (2021). The Implication of Trust that Influences Customers’ Intention to Use Mobile Banking. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 8(1), 353–361.

วุฒิกร บุญลือ และพัชร์หทัย จารุทวีผลนุกูล. (2562). การยอมรับเทคโนโลยีและส่วนประสมทางการตลาดที่ส่งผลต่อความพึงพอใจในการใช้แอปพลิเคชันซื้อขายเกษตรอินทรีย์ของกลุ่มลูกค้าในประเทศไทย. วารสารวิชาการการตลาดและการจัดการ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี, 6(2), 1-16.

อรอนงค์ ทองกระจ่าง. (2560). การศึกษาส่วนประสมทางการตลาด การยอมรับเทคโนโลยีและการสื่อสารแบบบอกต่อที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อสินค้าผ่านทางแอปพลิเคชั่น Shoppe [การค้นคว้าอิสระปริญญาบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต], มหาวิทยาลัยกรุงเทพ.

กรณษา แสนละเอียด พีรภาว์ ทวีสุข และศรีไพร ศักดิ์รุ่งพงศากุล. (2560). การยอมรับเทคโนโลยีที่มีอิทธิพลต่อแนวโน้มความตั้งใจในการใช้บริการซื้อสินค้าผ่านช่องทางออนไลน์ของกลุ่มเบบี้บูมเมอร์ในกรุงเทพมหานคร. วารสารปัญญาภิวัฒน์, 9(3), 1-15.

Lin et al. (2016). Factors Influencing Online Shopping Behavior: The Mediating Role of Purchase Intention. Procedia Economics and Finance, 35, 401–410.

ศิรินทิพย์ เหลืองสุดใจชื้น. (2559). ปัจจัยที่มีผลต่อพฤติกรรมการซื้อสินค้าผ่านทางระบบพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ของนักศึกษาปริญญาตรีในมหาวิทยาลัยเขตอำเภอเมือง จังหวัดนครปฐม. [วิทยานิพนธ์ปริญญาบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต], มหาวิทยาลัยศิลปากร.

ศูนย์วิเคราะห์ข้อมูล สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม. (2565). รายงานผลการสำรวจพฤติกรรมผู้ใช้อินเทอร์เน็ตในประเทศไทย ปี 2565. กรุงแทพฯ: สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม.

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., and Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). New Jersey: Pearson Prentice Hall.

Tsai, T. H., Chang, H. T., Chen, Y. J., and Chang, Y. S. (2017). Determinants of user acceptance of a specific social platform for older adults: An empirical examination of user interface characteristics and behavioral intention. PLoS ONE, 12(8), 1-23.

Diamantopoulos, A., and Siguaw, J. A., (2000). Introduction to LISREL: A guide for the uninitiated. London: SAGE Publications, Inc.

Schiffman, L. G., and Kanuk, L. L. (2007). Consumer Behavior. (9th ed). NJ: Prentice-Hall.

เพ็ญพร ปุกหุต ปฏิมา ถนิมกาญจน์ และพรทิพย์ รอดพ้น. (2565). การยอมรับเทคโนโลยีและพฤติกรรมผู้บริโภคที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อสินค้าออนไลน์ของผู้กำลังจะเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุในอำเภอเมือง จังหวัดนครราชสีมา. วารสารวิชาการ มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย มนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์, 42(4), 16-35.

Richard, M. O., and Chebat, J. C. (2016). Modeling online consumer behavior: Preeminence of emotions and moderating influences of need for cognition and optimal stimulation level. Journal of Business Research, 69, 541–553.

Downloads

Published

2025-12-29

How to Cite

Pukahuta, P. (2025). Behavioral Economics of Consumer Buying Decisions Through Social Network Market Under Dynamic Situations in The Northeastern Region of Thailand. Srinakharinwirot Research and Development Journal of Humanities and Social Sciences, 17(2, July-December), 270057. retrieved from https://so04.tci-thaijo.org/index.php/swurd/article/view/270057