Résumé : Cette recherche a pour objet l’étude des déterminants du mode de traitement de l’internaute dans le cadre d’une visite expérientielle du site web d’une marque.





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Tableau 4. Analyse Factorielle Exploratoire et fiabilité des échelles de mesure

  1. Collecte des données :

En vue du tester les hypothèses développées en première partie, une étude empirique de type expérimentation est réalisée. Elle a concerné 196 étudiants (54 garçons, 142 filles) dont l’âge est compris entre 22 et 26 ans et elle a porté sur 8 sites web de marque, 4 sites web de marques automobiles et 4 sites web de marques de montres. Le choix de ces 2 catégories de produit s’explique par la valeur expérientielle assez dissemblable entre les marques de chaque catégorie de produit et par les différences manifestes au niveau des caractéristiques de leurs sites web. Par ailleurs, l’homogénéité relative de l’échantillon utilisée est un atout majeur permettant de contenir l’effet de l’âge et de l’attitude à l’égard du média Internet.

L’expérimentation s’est déroulée en deux étapes. Tout d’abord, l’implication envers de la catégorie du produit du répondant ainsi que son intention d’achat du produit dans les dix prochains mois sont mesurées. Ceci, afin de tenir compte des influences potentielles de ce type d’objectif sur le comportement de visite du site web. Ensuite, le répondant est invité à visiter le site web d’une marque de la catégorie du produit. La durée de visite recommandée aux répondants est de 10 minutes au minimum. Aucune instruction particulière concernant la démarche de visite ne leur a été imposée. A l’issue de la visite, la valeur d’imagerie du site, le mode de traitement et le style de traitement de l’internaute sont évalués. Ce processus est, ensuite, réitéré pour la deuxième catégorie de produit.

  1. Analyse des données :

Au préalable du test des hypothèses, les qualités des échelles de mesure utilisées et d’ajustement du modèle testé sont analysées.

  1. Qualité des échelles de mesure :

En vue de s’assurer de la validité et de la fiabilité des échelles de mesure, des analyses factorielles confirmatoires selon la méthode des analyses en composantes principales et puis selon la méthode des équations structurelles sont effectuées. Les structures factorielles, les indices de fiabilité et d’ajustement qui en ressortent confirment leurs qualités psychométriques (tableau 5, tableau 6).

Echelles

Indices

Valeur d’imagerie

(Paivio, 1971)

SOP

(Childers et al, 1985)

Implication durable

(Strazzieri, 1994)

Nombre d’items

2

8

6

Taille de l’échantillon du test

191

196

193

Test KMO

0,500

0,771

0,894

Test de sphéricité

(ddl)

279,459

(1)

732,965

(28)

1063,090

(15)

Dimensions

F1

Verbal

Visuel

F1

Valeur propre

1,879

3,397

2,272

4,636

Variance expliquée

%

93,959

42,460

28,406

77,266

70,866

Alpha de Cronbach

0,935

0,790

0,940

Tableau 5. Analyse Factorielle Exploratoire des échelles de mesure


  1. Indices

    Seuil (Roussel et al., 2002)

    Echelle implication

    Echelle S.O.P

    χ²

    -

    44,952

    31,988

    ddl

    -

    9

    18

    χ²/ ddl

    La plus faible entre 1 et 2/3, voir 5

    4,99

    1,777

    NFI

    > 0,9

    0,954

    0,870

    NNFI

    > 0,9

    0,943

    0,924

    GFI

    > 0.90

    0,879

    0,921

    AGFI

    > 0.80

    0,718

    0,841

    CFI

    > 0,9

    0,966

    0,951

    RMR

    [0-1]

    0,157

    0,169

    SRMR

    [0-1]

    0,043

    0,083

    RMSEA

    <0,08

    0,164

    0,097

    AIC

    La plus faible possible

    15,553

    -9,295

    CAIC

    La plus faible possible

    -17,072

    -70,834
    Données estimées selon la méthode robuste

  2. Données estimées selon la méthode du maximum de vraisemblance

Tableau 6. Indices d’ajustement des échelles de mesure

  1. Qualités d’ajustement du modèle :

La nature binaire de la variable à expliquer « mode de traitement » et métrique des variables explicatives implication durable, valeur d’imagerie et style de traitement, incite le recours à des régressions de type Probit ou Logit pour le test des relations supposées par le modèle conceptuel (Evrard et al, 2003). La méthode Probit est utilisée dans le cas d’une distribution normale et la méthode Logit est utilisée dans le cas d’une distribution logistique.

    1. Test de normalité :

Le test d’ajustement de Kolmogrov-Smirov indique que les variables implication durable et style de traitement verbal suivent une distribution normale alors que les variables valeur d’imagerie et style de traitement visuel ne respectent pas la condition de normalité (tableau 7). À la vue de ces résultats, une régression de type Logit est privilégiée pour l’ensemble du modèle (Evrard et al. (2003).



Implication durable

Valeur d'imagerie

Style de traitement verbal

Style de traitement visuel

N

193

193

166

166

Différences les plus extrêmes

Absolue

0,077

0,135

0,128

0,128



Positive

0,059

0,100

0,096

0,096



Négative

-0,077

-0,135

-0,128

-0,128

Z de Kolmogorov-Smirnov

1,070

1,871

1,655

1,655

Signification asymptotique (bilatérale)

0,202

0,002a

0,100

0,008a

a : Non significatif car < 0,5

Tableau 7. Test d’ajustement de Kolmogrov-Smirov des variables explicatives

    1. Test de colinéarité des variables indépendantes :

L’indépendance des variables explicatives est une condition nécessaire à l’application de la régression. Une forte corrélation entre ces variables a pour effet de rendre instable l’estimation des coefficients de régression (Evrard et al., 2003). Dans ce cas précis, l’analyse de la matrice de corrélation indique l’absence de corrélation significative (>0.3) entre les différentes variables et par conséquent l’inexistence d’éventuel problème de multicolinéarité entre elles.



Implication durable

Valeur d'imagerie

Traitement verbal

Traitement visuel

Implication durable

1,000

0,280

0,174

0,128

Valeur d'imagerie

0,280

1,000

-0,011

0,226

Traitement verbal

0,174

-0,011

1,000

0,036

Traitement visuel

0,128

0,226

0,036

1,000

Tableau 8. Matrice de corrélation inter-items

    1. Test d’ajustement du modèle :

Le bon ajustement du modèle aux données empiriques est un préalable nécessaire au test des relations entre les différentes variables. Dans ce sens, le test χ² d’ajustement de Pearson est effectué. Le seuil de signification qu’il présente vérifie la condition du bon ajustement du modèle (tableau 9).

Indices

Khi-deux

ddl(a)

Seuil de signification observé

Test de χ² d'ajustement de Pearson (P)

158,537

154

0,384
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