បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះកំណត់ពីឥទ្ធិពលនៃការធ្វើទីផ្សារតាមមាតិកា (UGC និង FGC) ទៅលើដំណើរការនៃការសម្រេចចិត្តទិញផលិតផល និងសេវាកម្មទូរគមនាគមន៍ ព្រមទាំងប្រៀបធៀបថាតើមាតិកាប្រភេទណាមានឥទ្ធិពលជាងគេ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវបរិមាណបែបពណ៌នា ដោយប្រមូលទិន្នន័យពីអ្នកប្រើប្រាស់បណ្តាញទូរស័ព្ទចល័តនៅក្នុងតំបន់ Kurdistan។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| User-Generated Content (UGC) មាតិកាដែលបង្កើតដោយអ្នកប្រើប្រាស់ (UGC) |
ផ្តល់នូវព័ត៌មានជាក់ស្តែងពីបទពិសោធន៍របស់អ្នកប្រើប្រាស់ផ្សេងទៀត និងមានឥទ្ធិពលវិជ្ជមានលើការយល់ដឹងពីគុណតម្លៃមាតិកា (Content Valence)។ | ពិបាកក្នុងការផ្ទៀងផ្ទាត់ប្រភពនៃព័ត៌មាន ហើយកម្រិតនៃភាពគួរឱ្យទុកចិត្ត (Trustworthiness) មិនមានឥទ្ធិពលជាអត្ថន័យស្ថិតិទៅលើការសម្រេចចិត្តទិញក្នុងវិស័យនេះទេ។ | មានឥទ្ធិពលវិជ្ជមានកម្រិតមធ្យមទៅលើដំណើរការទិញរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ដោយមានតម្លៃ Beta = 0.172 ។ |
| Firm-Generated Content (FGC) មាតិកាដែលបង្កើតដោយក្រុមហ៊ុន (FGC) |
មានប្រភពច្បាស់លាស់ពីស្ថាប័នផ្លូវការ ងាយស្រួលវាយតម្លៃភាពគួរឱ្យទុកចិត្ត និងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងការផ្តល់ព័ត៌មានលម្អិតពីបច្ចេកទេសឬសេវាកម្ម។ | អាចត្រូវបានអ្នកប្រើប្រាស់មួយចំនួនមើលឃើញថាមានភាពលម្អៀង ឬព្យាយាមលាក់បាំងចំណុចខ្សោយរបស់ផលិតផលក្នុងគោលបំណងផ្សព្វផ្សាយ។ | មានឥទ្ធិពលវិជ្ជមានខ្លាំងជាងគេទៅលើដំណើរការទិញរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ដោយមានតម្លៃ Beta = 0.347 (ខ្ពស់ជាង UGC)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះពឹងផ្អែកជាចម្បងទៅលើការប្រមូលទិន្នន័យតាមរយៈការស្ទង់មតិអនឡាញ និងការប្រើប្រាស់កម្មវិធីវិភាគស្ថិតិ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយប្រមូលទិន្នន័យពីប្រជាជននៅក្នុងតំបន់ Kurdistan នៃប្រទេសអ៊ីរ៉ាក់ (KRI) កំឡុងពេលរាតត្បាតកូវីដ១៩ ដោយផ្តោតតែទៅលើអតិថិជនរបស់ក្រុមហ៊ុនទូរគមនាគមន៍ (Korek, Asiacell, Zain Iraq)។ ទិន្នន័យនេះមិនអាចតំណាងឱ្យឧស្សាហកម្មផ្សេងៗ ឬប្រទេសដែលមានបរិបទវប្បធម៌ និងការប្រើប្រាស់បណ្តាញសង្គមខុសគ្នាដូចជាកម្ពុជានោះទេ ដែលទាមទារឱ្យមានការសិក្សាបន្ថែមដើម្បីបញ្ជាក់ពីភាពត្រឹមត្រូវក្នុងបរិបទក្នុងស្រុក។
ទោះបីជាមានភាពខុសគ្នានៃទីតាំងភូមិសាស្ត្រក៏ដោយ ការរកឃើញនៃការសិក្សានេះមានតម្លៃយ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ការរៀបចំយុទ្ធសាស្ត្រទីផ្សារឌីជីថលនៅកម្ពុជា ជាពិសេសក្នុងវិស័យដែលទាមទារទំនុកចិត្តខ្ពស់។
ជារួម អាជីវកម្មនៅកម្ពុជាគួរតែផ្តល់អាទិភាពលើការបង្កើតមាតិកាផ្លូវការដែលច្បាស់លាស់ និងមានភាពជឿជាក់ (FGC) មុននឹងពឹងផ្អែកទាំងស្រុងលើការវាយតម្លៃរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ (UGC) សម្រាប់ផលិតផលនិងសេវាកម្មដែលទាមទារការពន្យល់ពីបច្ចេកទេស។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| User-Generated Content (UGC) | មាតិកាទាំងឡាយណា (ដូចជាការបញ្ចេញមតិ វីដេអូ ឬរូបភាព) ដែលត្រូវបានបង្កើត និងចែកចាយដោយអ្នកប្រើប្រាស់ ឬអតិថិជនផ្ទាល់ មិនមែនតំណាងឱ្យក្រុមហ៊ុននោះទេ។ វាមានឥទ្ធិពលតាមរយៈការចែករំលែកបទពិសោធន៍ពិត។ | ដូចជាពេលដែលមិត្តភក្តិរបស់អ្នកបង្ហោះរូបញ៉ាំអីនៅហាងមួយ ហើយសរសេរសរសើរថាឆ្ងាញ់នៅលើគណនីហ្វេសប៊ុករបស់គេ។ |
| Firm-Generated Content (FGC) | មាតិកាផ្សព្វផ្សាយនានាដែលបង្កើតឡើង និងបង្ហោះដោយស្ថាប័ន ឬក្រុមហ៊ុនផ្ទាល់នៅលើបណ្តាញសង្គមផ្លូវការរបស់ខ្លួន ដើម្បីទាក់ទាញអតិថិជន និងផ្តល់ព័ត៌មានពីផលិតផល។ | ដូចជាផ្ទាំងផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម ឬការបង្ហោះប្រូម៉ូសិន (Promotion) ចេញពីទំព័រហ្វេសប៊ុក (Page) ផ្លូវការរបស់ក្រុមហ៊ុន។ |
| Consumer Buying Process | ដំណើរការជាជំហានៗដែលអតិថិជនឆ្លងកាត់មុននឹងទិញផលិតផលអ្វីមួយ ដែលចាប់ផ្តើមពីការដឹងពីតម្រូវការ ស្វែងរកព័ត៌មាន វាយតម្លៃជម្រើស សម្រេចចិត្តទិញ និងការវាយតម្លៃក្រោយពេលទិញរួច។ | ដូចជាពេលអ្នកឃ្លាន (ដឹងតម្រូវការ) រកមើលហាងក្នុង Foodpanda (រកព័ត៌មាន) ប្រៀបធៀបតម្លៃ (វាយតម្លៃ) កុម្ម៉ង់ទិញ (សម្រេចចិត្ត) ហើយឱ្យផ្កាយ៥ពេលញ៉ាំរួច (វាយតម្លៃក្រោយទិញ)។ |
| Content Valence | កម្រិតនៃអារម្មណ៍ ឬអាកប្បកិរិយា (វិជ្ជមាន ឬអវិជ្ជមាន) ដែលបង្កប់នៅក្នុងមាតិកាផ្សព្វផ្សាយ ដែលអាចទាក់ទាញផ្លូវចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ឱ្យជឿជាក់លើម៉ាកយីហោ។ | ដូចជាការប្រើពាក្យពេចន៍ទន់ភ្លន់ ឬរំភើបនៅក្នុងវីដេអូ ដែលធ្វើឱ្យអ្នកមើលមានអារម្មណ៍ល្អ និងចង់ទិញផលិតផលនោះភ្លាមៗ។ |
| Content Information Richness | ទំហំនិងគុណភាពនៃព័ត៌មានលម្អិត (ដូចជាលក្ខណៈបច្ចេកទេស មុខងារ និងអត្ថប្រយោជន៍) ដែលត្រូវបានបញ្ជ្រាបចូលទៅក្នុងមាតិកា ដើម្បីជួយឱ្យអតិថិជនយល់ច្បាស់ពីផលិតផលមុននឹងសម្រេចចិត្តទិញ។ | ដូចជាសៀវភៅណែនាំមួយដែលប្រាប់អ្នកយ៉ាងលម្អិតពីរបៀបប្រើប្រាស់ និងអត្ថប្រយោជន៍របស់ទូរស័ព្ទដៃថ្មីមួយគ្រឿង។ |
| Content Trustworthiness | កម្រិតនៃភាពគួរឱ្យជឿជាក់នៃប្រភពផ្តល់ព័ត៌មាន និងមាតិកាដែលបានផ្សព្វផ្សាយ ដែលធ្វើឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ហ៊ានពឹងផ្អែកលើព័ត៌មាននោះដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តទិញដោយគ្មានការសង្ស័យ។ | ដូចជាការជឿជាក់លើការណែនាំថ្នាំពេទ្យពីវេជ្ជបណ្ឌិតជំនាញ ជាជាងស្តាប់តាមការពោលអះអាងតៗគ្នាតាមទីផ្សារ។ |
| Multiple Linear Regression | វិធីសាស្ត្រវិភាគស្ថិតិដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីទស្សន៍ទាយ និងស្វែងយល់ពីឥទ្ធិពលនៃកត្តាជាច្រើន (អថេរឯករាជ្យ) ទៅលើលទ្ធផលតែមួយ (អថេរអាស្រ័យ) ក្នុងពេលតែមួយ។ | ដូចជារូបមន្តគណិតវិទ្យាដែលជួយទាយថាតើពិន្ទុប្រឡងរបស់អ្នកនឹងបានប៉ុន្មាន ដោយផ្អែកលើម៉ោងសិក្សា ម៉ោងគេង និងចំនួនសៀវភៅដែលអ្នកបានអានរួច។ |
| Multicollinearity | ជាបញ្ហាក្នុងការវិភាគទិន្នន័យស្ថិតិ នៅពេលដែលអថេរឯករាជ្យ (កត្តាដែលយកមកសិក្សា) ពីរ ឬច្រើន មានទំនាក់ទំនងគ្នា ឬស្រដៀងគ្នាខ្លាំងពេក ដែលធ្វើឱ្យពិបាកក្នុងការកំណត់ថាអថេរមួយណាពិតជាមានឥទ្ធិពលលើលទ្ធផល។ | ដូចជាការព្យាយាមស្វែងរកថាតើម៉ាស៊ីនត្រជាក់ ឬកង្ហារដែលធ្វើឱ្យបន្ទប់ត្រជាក់ជាង បើអ្នកបើកវាទាំងពីរព្រមគ្នាក្នុងកម្រិតខ្លាំងបំផុត។ |
| Variance Inflation Factor (VIF) | រង្វាស់ស្ថិតិមួយដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីត្រួតពិនិត្យមើលថាតើមានបញ្ហា Multicollinearity (ការជាន់គ្នានៃឥទ្ធិពល) កម្រិតណារវាងអថេរនៅក្នុងម៉ូដែលតម្រែតម្រង់។ ប្រសិនបើតម្លៃ VIF ធំពេក ម៉ូដែលនោះនឹងមិនរឹងមាំទេ។ | ដូចជាឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដែលប្រាប់ថាតើកត្តាដែលយើងកំពុងសិក្សាមានការជាន់គ្នាខ្លាំងកម្រិតណា ដើម្បីកុំឱ្យលទ្ធផលគណនាមានភាពច្របូកច្របល់។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
