Analyse des facteurs explicatifs de l’échec de l’achat en ligne
Chapitre 4 : Analyse des facteurs explicatifs de l’échec de l’achat en ligne
Dans le chapitre précèdent nous avons présenté la méthodologie de la recherche ainsi que les variables qui seront utilisées pour l’analyse des données. Dans ce présent chapitre, nous présenterons les analyses proprement dites sur une base SPSS v.20.
Section 1 Analyse descriptive de l’achat en ligne
Dans cette section, nous ferons une analyse des caractéristique de la connexion Internet de notre échantillon d’une part, et de l’autre part en cas de variable mesurée par plusieurs items, utilisons-nous l’analyse en composantes principales (ACP) pour confirmer ou non le caractère unidimensionnel du concept en présence.
I- Usage marchand de l’internet au Cameroun
Dans cette partie, nous mettons en exergue les usages de l’internet au Cameroun, les outils utilisés pour se connecter à l’internet et le nombre d’acheteur via Internet ainsi que leur fréquence d’achat.
1. Usage de l’Internet
Au Cameroun, la connexion au réseau Internet a été amorcée en 1997 suite à laréussite du «programme de numérisation».
La stratégie nationale d’ancrage à la société de l’information a été de cibler le secteur de l’éducation comme porte d’entrée des technologies émergentes.
Aujourd’hui, l’usage d’Internet s’est répandu de plus en plus vite dans le contexte camerounais, contexte de mondialisation des échanges deproduits et de services, de concurrence de plus en plus exacerbée et de rapidesmutations technologiques. En effet, objet de préoccupation majeure, Internet estdevenu progressivement un sujet de recherche en marketing et est au centre depréoccupation des consommateurs camerounais.
Avec une taille d’échantillon estimé à216 répondants, tous les répondants affirment leur utilisation d’Internet dans leurquotidien.
Parmi les TIC, Internet apparaît comme la technologie qui véhicule le plusd’espoirs pour les consommateurs camerounais puisque c’est par l’Internet que transitele flux d’information qui serait un vecteur de développement. L’utilisation de l’Internet peut contribuer à combler le manque d’enseignants et de ressourcesdocumentaires pour les camerounais.
Tableau 14 : usage de l’internet
| Effectifs | Pourcentage valide | ||
| Valide | Oui | 216 | 100,0 |
Source : Les résultats de nos enquêtes
2. Les outils médias utilisés par les consommateurs camerounais et leur motif d’usage de l’Internet
Dans le cadre de notre recherche, nous avons mis en exergue trois outils media susceptible d’être adopter par les consommateurs pour leur besoin de connexion : letéléphone mobile et l’ordinateur portable ou fixe ou même les deux. Téléphone ouordinateur, l’usage que l’on en fait n’est pas le même.
D’après les données de notre enquête, le téléphone mobile est désormais leterminal le plus souvent utilisé pour surfer sur internet (40,3%) devant l’ordinateur (4,6%).
Ce pourcentage peut également s’expliquer par le fait des progrès dans lestéléphones mobiles permettent non seulement d’effectuer des appels, mais aussi desurfer sur le web à partir de pratiquement n’importe où, de consulter ses comptesbancaires, de partager des fichiers, de payer ses factures ou même d’acheter un produitou un service sur Internet.
Le graphique ci-contre nous présente le pourcentage de chaque outil.
Figure 6 : pourcentage d’adoption des outils de connexion Internet.
Source : Les résultats de nos enquêtes
Au Cameroun, l’internet est utilisé pour plusieurs motifs. Les réponses desquestionnés quant à la question « Pour quelles raisons ou motifs vous-vous connectez sur Internet ? » se veulent multiples et peuvent se présenter dans le tableau ci-contre
Tableau 15 : Récapitulatif des principaux motifs d’usage de l’internet
| MOTIFUSAG fréquences | ||||
| Réponses | Pourcentage d’observations | |||
| N : | Pourcentage : | |||
| Motif d’usage de l’Internet | usage faite de l’internet(pour la recherche d’information) | 210 | 22,1% | 97,7% |
| usage faite de l’internet (pour accéder à un réseau social) | 206 | 21,7% | 95,8% | |
| usage faite de l’internet (pour payer les factures) | 141 | 14,8% | 65,6% | |
| usage faite de l’internet (pour consulter des comptes bancaires) | 97 | 10,2% | 45,1% | |
| usage faite de l’internet (pour effectuer des achats) | 121 | 12,7% | 56,3% | |
| usage faite de l’internet (pour travailler à distance) | 47 | 4,9% | 21,9% | |
| usage faite de l’internet ( pour partager des documents) | 129 | 13,6% | 60,0% | |
| Total | 951 | 100,0% | 442,3% | |
| a. Groupe de dichotomies tabulé à la valeur 1. |
Source : Notre analyse
3. Les e-consommateurs camerounais et leur fréquence d’achat
L’essor de l’Internet, la forte pénétration du mobile et le développement dessolutions de mobile money ont transformé peu à peu les habitudes des consommateurscamerounais et mis en place des nouveaux modes d’achat connu sous le nom d’achaten ligne.
L’achat en ligne au Cameroun a pris corps en 2013 avec l’ouverture du premiersite commercial jumia Cameroun. C’est avec l’arrivé du jumia au Cameroun que lanotion d’achat en ligne a trouvé sa place et pris place dans le vocabulaire des consommateurs camerounais.
C’est pourquoi, nous devons à jumia Cameroun leconcept de l’achat en ligne. Bien que le commerce électronique offre plusieursavantages de pratiquer le commerce, les consommateurs camerounais sont ancrés dansleurs habitudes par des valeurs, des normes, des symboles, et autres élémentscaractéristiques de leur culture et restent très réticent face à tout système risqué, c’est pourquoi à peine installer, l’achat en ligne a échoué au Cameroun.
Les tableaux ci-dessous nous présentent les nombres d’acheteurs en ligne ainsi que leurs fréquences d’achats.
| Tableau 16 : le nombre d’e-consommateur | |||||
| Effectifs | Pourcentage | Pourcentage valide | Pourcentage cumulé | ||
| Valide | Oui | 216 | 100,0 | 100,0 | 100,0 |
Source : Les résultats de nos enquêtes
Les réponses des questionnés quant à la question « A quelle fréquence effectuez-vous ces achat en ligne ? » permet de déterminer la fréquence d’achat des consommateurs acheteurs en ligne.
Figure 7 : fréquence d’achat en ligne au Cameroun
Source : Source : Les résultats de nos enquêtes
Une fois les caractéristiques de connexion Internet présentée, sur ce qui suit nous présenterons les analyses en composantes principales pour les variables mesurées par plusieurs items.
II- Dimensionnalité et validité interne des échelles de mesure
Dans cette partie, nous allons analyser la dimensionnalité et la validité interne des échelles de mesure utilisées dans notre recherche, afin de garantir la cohérence et la pertinence des informations obtenues auprès de notre échantillon.
Pour ce faire, nous effectuerons une analyse factorielle axée sur la « matrice des corrélations », la «variance totale expliquée» et la « rotation orthogonale Varimax » pour chacune de nos échelles de mesure, dans le but de purifier et tester l’homogénéité des échellesadoptées dans notre modèle et de s’assurer de la structure dimensionnelle des échelles de mesure utilisées dans notre recherche.
Tout au long de cette partie, nous analyserons au fur et à mesure les échelles demesure de notre modèle spécifique. Pour ce faire, nous effectuerons des analysesfactorielles et mesurerons les seuils de fiabilités des échelles de mesure à savoir : lerisque perçu, la culture d’achat et l’achat en ligne
1. Analyse factorielle et de fiabilité de l’échelle de mesure du risque perçu
L’échelle de mesure du risque perçu est composée de huit items. Dans un premier temps nous avons testé la fiabilité de notre instrument de mesure à travers le coefficient de l’alpha de cronbach auprès de huit items mesurant le risque perçu, et nous avons trouvé un alpha égal à 0,835 .
Dans un second temps, nous avons fait l’analyse factorielle des items mesurant le risque perçu avec rotation varimax. Nous avons d’emblée effectué un test pour vérifier les conditions de factorisation en observant l’indice de KMO et le test de Bartlett.
En effet, pour que les items soient factorisable, il faut que l’indice KMO soit supérieur à 0,5 et le test de Sphéricité de Bartlett soit significatif.
Ces deux tests permettent de confirmer que la matrice de corrélation n’est pas égale à la matrice d’identité, et donc les variables sont corrélées entre elles. Cependant, la mesure de précision de l’échantillonnage Kaiser-Mayer-Olkin est égale à 0,742. (Donc> 0.5).
Dans la même lancée, le test de sphéricité de Bartlett est significative dans la mesure où le khi-deux est égal à 1224,809 et p= 0,000
En plus, l’analyse factorielle révèle aussi la présence de trois facteurs du risque perçu qui expliquent 71,584% de l’information initiale avec des valeurs propre supérieurs à un, 3,978 et 1,394 et 1,067. Une analyse de fiabilité de ces facteurs montre que les coefficients Alpha de cronbach sont intéressants et sont respectivement de 0,730, 0,760 et 0,683.
Le tableau suivant récapitule les différents résultats de cette analyse.
Tableau 17: Synthèse du résultat de l’ACP sur le risque perçu
| Items | Composante | Communalité | ||
| FAC1_1 | FAC2_1 | FAC3_1 | ||
| l’idée d’achat en ligne me fait supporter des pressions inutiles | ,904 | ,872 | ||
| le fait de penser à l’achat en ligne m’amène à m’interroger sur la fiabilité du produit | ,906 | ,871 | ||
| si je pense à l’achat en ligne, je crains que le produit acheté ne soit pas de performance comme il devrait être | ,833 | ,756 | ||
| je ne suis pas convaincu de la fiabilité de ce service | ,826 | ,775 | ||
| si j’achète en ligne, j’ai peur d’avoir une offre inférieure à l’argent que j’ai payé | ,789 | ,693 | ||
| si j’achète en ligne, j’aurais peur que le montant d’argent ne soit pas judicieusement dépensé | ,786 | ,659 | ||
| si j’achète en ligne, je peux engendrer d’importantes pertes financières | ,751 | ,643 | ||
| j’ai peur de divulguer mes informations personnelles | ,724 | ,613 | ||
| je pense que le manque de contact avec le vendeur augmente le risque perçu de l’achat en ligne | ,655 | ,557 | ||
| Valeur propre | 3,978 | 1,394 | 1,067 | |
| % variance expliquée | 44,201 | 15,493 | 11,854 | |
| Alpha de cronbach par facteur | 0,730 | 0,760 | 0,683 | |
| Alpha de cronbach pour tous les items | 0,835 | |||
| Indice KMO | 0,742 | |||
| Signification du test de Sphéricité de Bartlett | 0,000 |
Source : Nos analyses
Il convient maintenant d’expliquer la signification de chaque facteur.
– Le premier facteur (FAC1_1) explique 44,20% de l’information totale contenue dans l’analyse. Ce facteur peut être appelé « Risque financier ( RISQFIN) »
– Le second facteur (FAC2_1) explique 15,49% de l’information totale contenue dans l’analyse. Ce facteur peut être appelé « Risque de performance( RISQPER)»
– Le troisième facteur (FAC3_1) explique 11,85% de l’information totale contenue dans l’analyse. Ce facteur peut être appelé « Risque psychologique (RISQPSY) »
Après avoir fait l’analyse de fiabilité et factorielle, nous allons procéder à l’analyse factorielle de la culture d’achat.
2. Analyse factorielle et de fiabilité de l’échelle de mesure de la cultured’achat
L’échelle de mesure de la culture d’achat est composée de onze items.
Dans un premier temps nous avons testé la fiabilité de notre instrument de mesure à travers le coefficient de l’alpha de cronbach auprès de onze items mesurant la culture d’achat, et nous avons trouvé un alpha égal à 0 ,879 .
Par la suite, nous avons fait l’analyse factorielle des items mesurant la culture d’achat. En effet, la mesure de précision de l’échantillonnage Kaiser-Mayer-Olkin est égale à 0,901 (donc> 0.5). Dans la même lancée, le test de sphéricité de Bartlett est significatif dans la mesure où le Khi-deux est égal à 966,725 et p = 0.000.
Cette analyse en composante principale a été réalisée avec une rotation VARIMAX et fait ressortir trois facteurs ayant une valeur propre supérieure à 1.
Nous avons retenu dans nos explications tous les trois facteurs avec une valeur propre de 5,093 pour le premier facteur, 1,181 pour le deuxième facteur et 1,031 pour le troisième facteur.
Une analyse de fiabilité de ces trois facteurs nous donne un coefficient Alpha de cronbach qui sont respectivement de 0,810 pour FAC1_2 ; 0,802 pour FAC2_2 et 0,651 pour FAC3_2. Le tableau ci-contre récapitule les différents résultats de cette analyse.
Tableau 18: Synthèse du résultat de l’ACP sur la culture d’achat
| Items | Composante | Communalité | ||
| FAC1_2 | FAC2_2 | FAC3_2 | ||
| si je ne marchande pas, j’ai l’impression de faire une mauvaise affaire | 0,887 | 0,845 | ||
| l’absence de marchandage diminue la valeur ajoutée du produit | 0,787 | 0,714 | ||
| je pense que le manque de contact avec le vendeur augmente le risque perçu de l’achat en ligne | 0,747 | 0,717 | ||
| ce n’est pas facile de trouver des personnes pour m’assister | 0,630 | 0,667 | ||
| j’en manque des ressources nécessaires pour utiliser le service de paiement électronique | 0,789 | 0,663 | ||
| j’ai peur de divulguer mes informations personnelles | 0,783 | 0,660 | ||
| je pense que le manque de contact avec le vendeur diminue la crédibilité d’information sur le produit | 0,775 | 0,664 | ||
| je pense que le manque de contact avec le vendeur diminue les chances de faire le bon choix de produit | 0,734 | 0,610 | ||
| je trouve que le service électronique est difficile à utiliser | 0,715 | 0,586 | ||
| l’absence de marchandage en ligne me donne l’impression d’être dupé sur le prix | 0,665 | 0,599 | ||
| je ne suis pas convaincu de la fiabilité de ce service | 0,588 | 0,581 | ||
| Valeur propre | 5,093 | 1,181 | 1,031 | |
| % variance expliquée | 46,301 | 10,737 | 9,374 | |
| Alpha de cronbach par facteur | 0,810 | 0,802 | 0,651 | |
| Alpha de cronbach pour tous les items | 0,879 . | |||
| Indice KMO | 0,901 | |||
| Signification du test de Sphéricité de Bartlett | ,000 |
Source : nos analyses
Il convient maintenant d’expliquer la signification de chaque facteur.
– Le premier facteur (FAC1_2), explique 46,30% de l’information totale contenue dans l’analyse. Ce facteur peut être appelé « Mode de paiement(MODEPAIE) » ;
– Le premier facteur (FAC2_2) explique 10,73% de l’information totale contenue dans l’analyse. Ce facteur peut être appelé « Absence d’orientation relationnelle (ABSORELL) » ;
– Le premier facteur (FAC3_2) explique 9,37% de l’information totale contenue dans l’analyse. Ce facteur peut être appelé « Absence de marchandage( ABSMARCH) »
Après avoir fait l’analyse factorielle et de fiabilité de la culture d’achat, sur ce qui suit nous mettons l’accent sur l’analyse factorielle et de fiabilité de l’achat en ligne.
3. Analyse factorielle et de fiabilité de l’échelle de mesure de l’achat en ligne
Rappelons que l’achat en ligne e un ensemble de transaction commerciale à destinations des particuliers, ou entre entreprises utilisant exclusivement internet ou un moyen électronique comme mode de commande et / ou de paiement. L’échelle de mesure de l’achat en ligne est composée de quatre items.
Dans un premier temps nous avons testé la fiabilité de notre instrument de mesure à travers le coefficient de l’alpha de cronbach auprès de quatre items, et nous avons trouvé un alpha égal à 0,756.
Par la suite, nous avons fait l’analyse factorielle des items mesurant l’achat en ligne. En effet, la mesure de précision de l’échantillonnage Kaiser-Mayer-Olkin est égale à 0,728 (donc> 0.5). Dans la même lancée, le test de sphéricité de Bartlett est significatif dans la mesure où le Khi-deux est égal à 207,125 et p = 0.000.
En plus, l’analyse factorielle révèle aussi la présence d’un seul facteur qui explique 57,709 % de l’information initiale avec une valeur propre supérieur à 1 qui est de 2,308.
Les Items retenus ont une corrélation significative avec des communalités supérieur à (0,5) sauf pour la variable « l’achat en ligne ne me donne pas l’accès à un large choix de produit ou service » avec une communalité de 0,488 et que nous avons retenu compte tenu du phénomène que nous mesurons.
Le tableau suivant récapitule les différents résultats de notre analyse de l’ACP.
Tableau 19: Synthèse du résultat de l’ACP sur l’achat en ligne
| Items | FAC1_3 | Communalité |
| l’achat en ligne ne favorise pas une livraison instantanée du produit ou service acheté | ,808 | ,653 |
| l’achat en ligne ne favorise aucune stratégie de garantie et de retour des
produits |
,769 | ,591 |
| l’achat en ligne exige la possession d’un Smartphone avec connexion
Internet |
,759 | ,576 |
| l’achat en ligne ne me donne pas l’accès à un large choix de produit ou service | ,699 | ,488 |
| Valeur propre | 2,308 | |
| % variance expliquée | 57,709 | |
| Alpha de cronbach pour tous les facteur | 0,756. | |
| Indice KMO | 0,728 | |
| Signification du test de Sphéricité de Bartlett | ,000 |
Source : nos analyses
Il convient maintenant d’expliquer la signification de notre facteur.
– FAC1_3 est constitué de quatre items qui expliquent 57,70% de l’information totale contenue dans l’analyse. Il peut être appelé « achat en ligne(ACHENLIGN) ».
Au terme de cette section, il était question d’analyser les caractéristiques de la connexion Internet de notre échantillon et en cas de variable mesurée par plusieurs items, réaliser une analyse en composantes principales (ACP) pour confirmer ou non le caractère unidimensionnel du concept en présence. Au terme de l’analyse nous avons trouvé trois facteurs pour la première variable, trois facteurs pour la deuxième variable et un seul facteur pour la troisième variable.
Ces derniers vont servir aux analyses nous permettant de valider ou d’infirmer nos hypothèses de recherche dans la section suivante.