การวิเคราะห์การรับรู้ความเสี่ยง เหตุการณ์ประสบการณ์ในชีวิต และความไว้วางใจต่อความตั้งใจใช้ธนาคารออนไลน์อย่างต่อเนื่อง
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ปัจจุบันปรากฎการณ์การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้บริโภคอาจเป็นปัจจัยสำคัญที่มีอิทธิพลกับการตัดสินใจของผู้บริโภคที่นักการตลาดไม่อาจมองข้ามได้ งานวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์อิทธิพลของการรับรู้ความเสี่ยง ความไว้วางใจ และบทบาทของเหตุการณ์ประสบการณ์ในชีวิตต่อความตั้งใจใช้บริการธนาคารออนไลน์อย่างต่อเนื่อง ของผู้บริโภค กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษา คือ ผู้บริโภคของธนาคารพาณิชย์ 5 แห่งในจังหวัดสุราษฎร์ธานี จำนวน 1,116 ตัวอย่าง เครื่องมือการวิจัย คือ แบบสอบถาม เก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้แบบสอบถามออนไลน์ และวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้โมเดลสมการโครงสร้าง ผลการวิจัยพบว่า การรับรู้ความเสี่ยงมีอิทธิพลทางอ้อมต่อความตั้งใจใช้บริการธนาคารออนไลน์อย่างต่อเนื่องโดยผ่านความไว้วางใจ นอกจากนั้นพบว่าการรับรู้ความเสี่ยงมีอิทธิพลต่อความตั้งใจใช้ธนาคารออนไลน์อย่างต่อเนื่องเมื่อได้รับอิทธิพลจากการระบาดของไวรัสโคโรนา 2019 และอิทธิพลจากโครงการของภาครัฐ สะท้อนให้เห็นว่าแท้จริงแล้วผู้บริโภคยังมีการรับรู้ความเสี่ยงแต่เมื่อมีเหตุการณ์มากระทบทำให้ผู้บริโภคมองข้ามไป ซึ่งหน่วยงานที่เกี่ยวข้องยังต้องตระหนัก และควรมีกิจกรรมหรือนโยบายเพื่อส่งเสริมสนับสนุนป้องกันความเสี่ยง ที่จะเข้ามาคุกคามบัญชีธนาคารออนไลน์ในระดับที่สูงขึ้น งานวิจัยครั้งนี้จะมีคุณค่ากับผู้บริโภคในด้านความปลอดภัยทางบัญชีธนาคาร โดยมีแตกต่างกับการศึกษาที่ผ่านมา ซึ่งเดิมส่วนใหญ่ทำการศึกษาในบริบทเทคโนโลยีทางการเงินที่ค่อนข้างเก่า แต่ครั้งนี้เป็นการศึกษาเทคโนโลยีทางการเงินสมัยใหม่ที่เกี่ยวกับธนาคารออนไลน์ และข้อจำกัดของงานวิจัยครั้งนี้คือทำการศึกษาเฉพาะในพื้นที่ภาคใต้ ซึ่งในอนาคตควรจะมีการศึกษาพฤติกรรมที่หลากหลาย ในต่างบริบท ต่างวัฒนธรรม
Article Details
References
Abdul-Hamid, I. K., Shaikh, A. A., Boateng, H., & Hinson, R. E. (2019). Customers' Perceived Risk and
Trust Using Mobile Money Services—an Empirical Study of Ghana. International Journal of E-Business Research (IJEBR), 15 (1), 1-19
Ajzen, I. (1985). From intentions to actions: A theory of planned behavior. In J. Kuhl, & J. Beckmann (Eds.), Action-control: From cognition to behavior, (pp. 11-39). Heidelberg: Springer.11-39.
Ajzen, I., & Fishbein, M. (1975). A Bayesian analysis of attribution processes. Psychological bulletin, 82(2): 261.
Ajzen, I., & Fishbein, M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Akter, S., Ray, P., & D’Ambra, J. (2013). Continuance of mHealth services at the bottom of the pyramid: the roles of service quality and trust. Electronic Markets, 23(1), 29-47.
Alalwan, A. A., Dwivedi, Y. K., Rana, N. P., & Algharabat, R. (2018). Examining factors influencing
Jordanian customers’ intentions and adoption of internet banking: Extending UTAUT2 with risk. Journal of Retailing and Consumer Services, 40, 125-138.
Alalwan, A. A., Dwivedi, Y. K., Rana, N. P., Lal, B., & Williams, M. D. (2015). Consumer adoption of Internet banking in Jordan: Examining the role of hedonic motivation, habit, self-efficacy and trust. Journal of Financial Services Marketing, 20(2), 145-157.
Alrajawy, I., Isaac, O., Ghosh, A., Nusari, M., Al-Shibami, A. H., & Ameen, A. A. (2018). Determinants of Student’s intention to use Mobile learning in Yemeni public universities: Extending the technology acceptance model (TAM) with anxiety. International Journal of Management And Human Science, 2(2): 1-9.
Ankit, K. & Shailendra, S. B. (2012). The impact of trust and perceived risk on internetbanking adoption in India: An extension of technology acceptance model. International Journalof Bank Marketing, 30 (4).
Baltes, P. B., Reese, H. W., & Lipsitt, L. P. (1980). Life-span developmental psychology. Annual review of psychology, 31(1): 65-110.
Bank of Thailand. (2021). Statistics for Using Online Banking [Online]. Retrieved July 5, 2021 from https://www.bot.or.th/App/BTWS_STAT/statistics/BOTWEBSTAT.aspx?reportID=688&language=TH.
Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: an expectation-confirmation model. MIS quarterly, 351-370.
Boonsiritomachai, W., & Pitchayadejanant, K., (2019). Determinants affecting mobile banking adoption by generation Y based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology Model modified by the Technology Acceptance Model concept. Kasetsart Journal of Social Sciences, 40(2): 349-358.
Campbell, M. C., Inman, J. J., Kirmani, A., & Price, L. L. (2020). In Times of Trouble: A Framework for
Understanding Consumers’ Responses to Threats. The Journal of Consumer Research, 47(3): 311–326.
Chang, S. E., Liu, A. Y., and Shen, W. C. (2017). User trust in social networking services: A comparison
of Facebook and LinkedIn. Computers in Human Behavior, 69, 207-217.
Dayour, F., Park, S., & Kimbu, A. N. (2019). Backpackers’ perceived risks towards smartphone usage
and risk reduction strategies: A mixed methods study. Tourism Management, 72, 52-68.
Department of Disease Control. (2022). Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). [Online]. Retrieved Feb 24, 2022 from https://ddc.moph.go.th/viralpneumonia/index.php
Dewi & Ketut, (2020) The Role of Trust in Mediating the effect of Percevied Risk and Subjective Norm
on Continuous usage Intention on Gopay Users in Denpasar.
Drake, K. E., Sheffield, D., & Shingler, D. (2011). The relationship between adult romantic attachment
anxiety, negative life events, and compliance. Personality and Individual Differences, 50(5): 742-746.
Elder, Jr, G. H. (1998). The life course as developmental theory. Child Development, 69(1) :1-12.
El-Masri, M., & Tarhini, A. (2017). Factors affecting the adoption of e-learning systems in Qatar and USA: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2). Educational Technology Research and Development, 65(3), 743-763.
Ennew, C. & Sekhon, H. (2007). “Measuring trust in financial services: the trust index”,Consumer
Policy Review, 17 (2),62-8.
Farzianpour, F., Pishdar, M., Shakib, M. D., & Toloun, M. R. S. H. (2014). Consumers’ Perceived Risk and its Effect on Adoption of Online Banking Services. American Journal of Applied Sciences, 11(1), 47.
Featherman, T., & Pavlou, S. (2002). Predicting E-Services Adoption. Journal of Online Security, 34(2), 83-107.
Flint, L., & Kotwal, A. (2020). The New Normal: Key Considerations for Effective Serious Illness Communication Over Video or Telephone During the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemic, 173(6): 486-488.
Gable, S. L., Reis, H. T., Impett, E. A., & Asher, E. R. (2004). What do you do when things go right?
The intrapersonal and interpersonal benefits of sharing positive events. Journal of Personality and Social Psychology, 87, 228–245.
Guo, X., Zhang, X., & Sun, Y. (2016). The privacy–personalization paradox in mHealth services acceptance of different age groups. Electronic Commerce Research and Applications, 16, 55-65.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate data analysis: Pearson new international edition. Essex: Pearson Education Limited.
Harridge‐March, S., Zhao, A. L., Hanmer‐Lloyd, S., Ward, P., & Goode, M. M. (2008). Perceived risk and Chinese consumers' internet banking services adoption. International Journal of Bank Marketing.
Hossein, R., Dolat, A., Bahram. R., & Faeze, K, Z. (2012). Investigate the Customers' Behavioral Intention to Use Mobile Banking Based on TPB, TAM and Perceived Risk (A Case Study in Meli Bank). International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences. 2(10).
Juan, C, R., Juan, J, G., & Juan, J, de la Vega., 2008. The importance of perceivedtrust, security and privacyin online trading systems. Information Management & Computer Security, 17(2), 96 113.
Kaiwan, Y. (2013). Multivariatestatistical analysis for research. Bangkok: Chulalongkorn University
Koojaroenpaisan, P. & Wiratchai, N. (2002). Customer satisfaction as a consequence of job satisfaction of distributors/direct salespeople in a multi-layer marketing system. research project: The Thailand Research Fund.
Koufaris, M., & Hampton-Sosa, W. (2002). Customer trust online: examining the role of the experience
with the Web-site. Department of Statistics and Computer Information Systems Working Paper Series, Zicklin School of Business, Baruch College, New York.
LaTour, S. A., & Peat, N. C. (1979). Conceptual and methodological issues in consumer satisfaction
research. ACR North American Advances.
Liao, C., Palvia, P., & Chen, J. L. (2009). Information technology adoption behavior life cycle: Toward
a Technology Continuance Theory (TCT). International Journal of Information Management,
(4), 309-320.
Lu, H. P., Hsu, C. L., & Hsu, H. Y. (2005). An empirical study of the effect of perceived risk upon intention to use online applications. Information management & computer security.
Lynn, M. R. (1986). Determination and quantification of content validity. Nursing research.
Maditinos, D., Chatzoudes, D., & Sarigiannidis, L. (2013). An examination of the critical factors affecting consumer acceptance of online banking. Journal of Systems and information Technology.
Martin, J., Mortimer, G., & Andrews, L. (2015). Re-examining online customer experience to include purchase frequency and perceived risk. Journal of retailing and consumer services, 25, 81-95.
Marzi, A., Robertson, S. J., Haddock, E., Feldmann, F., Hanley, P. W., Scott, D. P., & Feldmann, H. (2015). VSV-EBOV rapidly protects macaques against infection with the 2014/15 Ebola virus outbreak strain. Science, 349(6249), 739-742.
Mathur, A., & Kasper, H. (2019). Application of the life course paradigm to the study of financial solvency and financial satisfaction in later life: A comparative study of American and Dutch elderly consumers. Journal of Global Scholars of Marketing Science, 29(4): 409-422.
Maunder, R., Hunter, J., Vincent, L., Bennett, J., Peladeau, N., Leszcz, M., ... & Mazzulli, T. (2003). The immediate psychological and occupational impact of the 2003 SARS outbreak in a teaching hospital. Cmaj, 168 (10), 1245-1251.
Meng, F., Guo, X., Zhang, X.,Peng, Z., & Lai, K. H. (2020, January). Examining the Role of Technology Anxiety and Health Anxiety on Elderly Users’ Continuance Intention for Mobile Health Services Use. In Proceedings of the 53rd Hawaii International Conference on System Sciences
Merhi, M., Hone, K., & Tarhini, A. (2019). A cross-cultural study of the intention to use mobile banking between Lebanese and British consumers: Extending UTAUT2 with security, privacy and trust. Technology in Society, 59, 101151.
Moschis, G. P. (2007). Life course perspectives on consumer behavior. Journal of the Academy of Marketing Science, 35(2): 295-307.
Moschis, G. P., Mathur, A., & Shannon, R. (2020). Toward Achieving Sustainable Food Consumption:Insights from the Life Course Paradigm. Sustainability, 12(13), 5359.
Moschis, G. P., Mathur, A., & Sthienrapapayut, T. (2020). Gerontographics and consumer behavior in later life: Insights from the life course paradigm. Journal of Global Scholars of Marketing Science, 30(1): 18-33.
Mulcahy, R., Letheren, K., McAndrew, R., Glavas, C., & Russell-Bennett, R. (2019). Are households ready to engage with smart home technology?. Journal of Marketing Management, 35(15-16), 1370-1400.
Munoz-Leiva. F, Climent-Climent, S, & Liébana-Cabanillas, F. (2017). Determinants of intention to use the mobile bankingapps: An extension of theclassic TAM model. Spanish Journal of Marketing - ESIC, 21(1): 25-38.
Mutahar, A. M., Daud, N. M., Ramayah, T., Isaac, O., & Aldholay, A. H. (2018). The effect of awareness and perceived risk on the technology acceptance model (TAM): mobile banking in Yemen. International Journal of Services and Standards, 12(2), 180-204.
Oliver, R. L. (1980). A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions. Journal of marketing research, 17(4), 460-469.
Panyalimpanun, T. (2017). Founder of the Thai Internet Warning of inequality in the 4.0 era. [Online]. Retrieved July 14, 2021 from https://www.bbc.com/thai/thailand-41316885
Park, S., & Tussyadiah, I. P. (2017). Multidimensional facets of perceived risk in mobile travel booking. Journal of Travel Research, 56(7), 854-867.
Peterson, J. S., Canady, K., & Duncan, N. (2012). Positive life experiences: A qualitative, cross-sectional, longitudinal study of gifted graduates. Journal for the Education of the Gifted, 35(1): 81-99.
Plainbangyang, S. (2018). Anxiety of People for Using PromptPay Service Veridian E-Journal, Silpakorn University, 11(2): 2431-2446.
Prakitsuwan, P., & Moschis, G. P. (2020). Well-being in later life: a life course perspective. Journal of Services Marketing, 35(1): 131-143.
Pulkkinen, L., & Caspi, A. (2002). Paths to successful development: Personality in the life course. Cambridge: Cambridge University Press.
Richard, C. (2020). How COVID-19 Has Changed Consumers’ Entire View of the World—And Their Own Country. Retrieved 24 July 2021 from https://www.agilitypr.com.
Rinthaisong, I. (2020). Analysis of Structural Equation Models for Research in Behavioral Sciences and Social Sciences. Songkhla: C.P. Printing.
Roy, S. K., Kesharwani, A., & Bisht, S. S. (2012). The impact of trust and perceived risk on internet banking adoption in India. International Journal of Bank Marketing.
Shaikh, A. A., & Karjaluoto, H. (2015). Mobile banking adoption: A literature review. Telematics and informatics, 32(1): 129-142.
Shannon, R., Sthienrapapayut, T., Moschis, G. P., Teichert, T., & Balikcioglu, B. (2020). Family life cycle and the life course paradigm: A four-country comparative study of consumer expenditures. Journal of Global Scholars of Marketing Science, 30(1), 34-44.
Sharma, S. K., & Sharma, M. (2019). Examining the role of trust and quality dimensions in the actual usage of mobile banking services: An empirical investigation. International Journal of Information Management, 44, 65-75.
Slade, E. L., Dwivedi, Y. K., Piercy, N. C., & Williams, M. D. (2015). Modeling consumers’ adoption intentions of remote mobile payments in the United Kingdom: extending UTAUT with innovativeness, risk, and trust. Psychology & Marketing, 32(8), 860-873.
Susanto, A., Chang, Y., & Ha, Y. (2016). Determinants of continuance intention to use the smartphone banking services. Industrial Management & Data Systems.
Tang, K. L., Ooi, C. K., & Chong, J. B. (2020). Perceived Risk Factors Affect Intention To Use FinTech. Journal of Accounting and Finance in Emerging Economies, 6(2): 453-463.
Thielmann, I., & Hilbig, B. E. (2015). Trust: An integrative review from a person–situation perspective. Review of General Psychology, 19(3), 249-277.
Yang, H., Lee, H., & Zo, H. (2017). User acceptance of smart home services: an extension of the theory of planned behavior. Industrial Management & Data Systems.
Yang, Q., Pang, C., Liu, L., Yen, D. C., & Tarn, J. M. (2015). Exploring consumer perceived risk and trust for online payments: An empirical study in China’s younger generation. Computers in Human Behavior, 50, 9-24.
Yingwattanakul, P., & Moschis, G. P. (2019). A life course study of the effects of experienced life events on the onset and continuity of preventive healthcare behaviors. Health marketing quarterly, 36(1): 71-91.