MARKETING MIX FACTORS AFFECTING TRUST, ENGAGEMENT, AND PURCHASE INTENTION FOR CLEAN FOOD ON THE TIKTOK PLATFORM
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
This study aims to examine the effects of marketing mix factors (Product, Price, Place, and Promotion) on consumers’ purchase intention toward clean food on the TikTok platform, considering the mediating roles of Trust and Engagement within the Stimulus–Organism–Response (S–O–R) framework. Data were collected from 400 respondents using quota sampling through an online questionnaire that was validated for content validity and reliability, and analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The results reveal that Product (β= 0.34), Price (β= 0.31), and Place (β= 0.37) positively influence Trust, while Promotion positively influences Engagement (β= 0.61). Both Trust (β= 0.38) and Engagement (β= 0.43) exert significant positive effects on Purchase Intention. The model explains 66.20%, 37.30%, and 52.80% of the variance in Trust, Engagement, and Purchase Intention, respectively. Furthermore, Product, Price, and Place indirectly affect Purchase Intention via Trust
(β = 0.13, 0.12, and 0.14), whereas Promotion indirectly affects Purchase Intention via Engagement ( = 0.25). Multi-group analysis indicates structural differences between prior purchasers and non-purchasers of clean food on TikTok. Purchase intention among prior purchasers is primarily driven by Trust, whereas non-purchasers are more strongly influenced by Promotion and Engagement. These findings highlight the distinct psychological mechanisms underlying purchase intention across consumer segments. Overall, the study demonstrates that a well-designed marketing mix on the TikTok platform—emphasizing product quality, value-for-money pricing, convenient distribution, and promotional activities that stimulate engagement—can enhance Trust and Engagement, thereby increasing consumers’ purchase intention toward clean food. The results provide strategic implications for practitioners seeking to retain existing customers through trust-building and attract new customers through engagement-oriented marketing initiatives.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความ ข้อความ ภาพประกอบ และตารางประกอบที่ลงพิมพ์ในวารสารเป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้นิพนธ์ ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้นิพนธ์แต่เพียงผู้เดียว กองบรรณาธิการไม่จำเป็นต้องเห็นตามและไม่มีส่วนรับผิดชอบใด ๆ
References
กมลวรรณ พงษ์กุล. (2565). ปัจจัยที่มีผลต่อแนวโน้มและข้อแนะนำการบริโภคอาหารคลีนเพื่อสุขภาพในทศวรรษ 2020. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏศรีสะเกษ, 2(2), AA1-AA9.
กิตติอำพล สุดประเสริฐ, พิชชรัตน์ รื่นพจน์, และวัชรพล วงศ์จันทร์. (2565). ปัจจัยส่วนประสมทางการตลาดที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของผู้บริโภคในการเลือกใช้แอปพลิเคชันไลน์แมนเพื่อบริการรับส่งอาหาร ในเขตอำเภอพุทธมณฑล จังหวัดนครปฐม. วารสารวิทยสารสนเทศและเทคโนโลยี, 2(2), 51–60.
ธนาคารกรุงเทพ. (2568). เจาะลึกพฤติกรรมผู้ใช้ TikTok ไทย! เทรนด์ฮิต & สินค้าขายดี 2025. สืบค้น 20 พฤศจิกายน 2568, จาก https://bangkokbanksme.com/en/bbl-info-tiktok-trend-2025.
ภาณุพันธ์ ขวัญวงษ์ และธนกร น้อยทองเล็ก. (2559). ส่วนประสมการตลาดที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อน้ำดื่มบรรจุขวด ของผู้ประกอบการในเขตอำเภอเถิน จังหวัดลำปาง. วารสารเทคโนโลยีภาคใต้, 9(1), 61–68.
วิศาล ภุชฌงค์, อรณิชชา ทศตา และศิรินธร เอี๊ยบศิริเมธี. (2568). อิทธิพลของกลยุทธ์การตลาดออนไลน์ที่มีต่อพฤติกรรมการตัดสินใจซื้อ ของผู้บริโภคในยุคดิจิทัล. วารสารวิทยาลัยนครราชสีมา สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์, 19(2), 63–81.
ศูนย์วิจัยกสิกรไทย. (2560). โอกาสทำเงิน เกาะกระแสอาหารสุขภาพ (K SME Analysis) (รายงานการวิจัย). กรุงเทพมหานคร: ธนาคารกสิกรไทย.
สำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน. (2561). Thailand: The kitchen of the world (รายงานการวิจัย). กรุงเทพมหานคร: สำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน.
Agrebi, S. and Jallais, J. (2015). Explain the intention to use smartphones for mobile shopping. Journal of Retailing and Consumer Services, 22, 16–23.
Alanazi, T. M. (2022). Marketing 5.0: An empirical investigation of its perceived effect on marketing performance. Marketing and Management of Innovations, 13(4), 55–64.
Chan, T. H., Hung, K. and Tse, D. K. (2023). Comparing e-commerce micro- and macro-influencers in TikTok videos: Effects of strategies on audience likes, audience shares, and brand sales. Journal of Interactive Advertising, 23(4), 307–322.
Clisk.co., Ltd. (2568). เจาะลึกสถิติผู้ใช้งานโซเชียลมีเดียไทย ปี 2025 จากรายงานล่าสุด DataReportal. สืบค้น 20 พฤศจิกายน 2568, จาก https://www.clisk.co.th/news/thailand-social-media-statistics-2025-datareportal.
De Veirman, M., Cauberghe, V. and Hudders, L. (2017). Marketing through Instagram influencers: The impact of number of followers and product divergence on brand attitude. International Journal of Advertising, 36(5), 798–828.
Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M. and Mena, J. A. (2012). An assessment of the use of partial least squares structural equation modeling in marketing research. Journal of the Academy of Marketing Science, 40(3), 414–433.
Hajli, N. (2015). Social commerce constructs and consumer’s intention to buy. International Journal of Information Management, 35(2), 183–191.
Hollebeek, L. D. (2011). Demystifying customer brand engagement: Exploring the loyalty nexus. Journal of Marketing Management, 27(7–8), 785–807.
Islam, J. U. and Rahman, Z. (2017). The impact of online brand community characteristics on customer engagement: An application of Stimulus-Organism-Response paradigm. Telematics and Informatics, 34(4), 96–109.
Kim, D. J., Ferrin, D. L. and Rao, H. R. (2008). A trust-based consumer decision-making model in electronic commerce: The role of trust, perceived risk, and their antecedents. Decision Support Systems, 44(2), 544–564.
Kim, H. W., Xu, Y. and Gupta, S. (2012). Which is more important in Internet shopping, perceived price or trust? Electronic Commerce Research and Applications, 11(3), 241–252.
Kock, N. and Hadaya, P. (2018). Minimum sample size estimation in PLS-SEM: The inverse square root and gamma-exponential methods. Information Systems Journal, 28(1), 227–261.
Mehrabian, A. and Russell, J. A. (1974). An approach to environmental psychology. Cambridge, MA: MIT Press.
Napawut, W., Siripipatthanakul, S., Phayaphrom, B., Siripipattanakul, S. and Limna, P. (2022). The mediating effect of E-WOM on the relationship between digital marketing activities and intention to buy via Shopee. International Journal of Behavioral Analytics, 2(2), 1–13.
Nunnally, J. C. and Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). New York, NY: McGraw-Hill.
O.T.K. (2023). คนไทยเข้าเว็บอะไรมากที่สุด? เช็คสถิติการใช้สื่อดิจิทัล อินเทอร์เน็ต ของคนไทย ปี 2023. สืบค้น 20 พฤศจิกายน 2568, จาก https://droidsans.com/the-state-of-digital-in-thailand-in-2023/.
Park, M. and Lennon, S. J. (2009). Brand name and promotion in online shopping contexts. Journal of Fashion Marketing and Management, 13(2), 149–160.
Sarstedt, M. and Liu, Y. (2024). Advanced marketing analytics using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Journal of Marketing Analytics, 12(1), 1–5.
Vieira, V. A. (2013). Stimuli–organism–response framework: A meta-analytic review in the store environment. Journal of Business Research, 66(9), 1420–1426.
Wanvoraset, S. and Monjagapate, J. (2024). The determinants of customer satisfaction on food delivery platforms: a case study in Thailand. Srinakharinwirot Business Journal, 15(2), 113–128.
Wongkitrungrueng, A. and Assarut, N. (2020). The role of live streaming in building consumer trust and engagement with social commerce sellers. Journal of Business Research, 117, 543–556.
Wu, S.I. (2003). The relationship between consumer characteristics and attitude toward online shopping. Marketing Intelligence & Planning, 21(1), 37–44.
Wu, Y. and Huang, H. (2023). Influence of perceived value on consumers’ continuous purchase intention in live-streaming e-commerce—Mediated by consumer trust. Sustainability, 15(5), 4432.
