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
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.
Au préalable du test des hypothèses, les qualités des échelles de mesure utilisées et d’ajustement du modèle testé sont analysées.
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).
Tableau 5. Analyse Factorielle Exploratoire des échelles de mesure
Tableau 6. Indices d’ajustement des échelles de mesure
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.
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).
a : Non significatif car < 0,5 Tableau 7. Test d’ajustement de Kolmogrov-Smirov des variables explicatives
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.
Tableau 8. Matrice de corrélation inter-items
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).
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