L’achat en ligne: le risque perçu et la culture d’achat

  1. Facteurs explicatifs de l’achat en ligne au Cameroun
  2. TIC et historique du commerce électronique
  3. Définition et état de lieux de l’achat en ligne
  4. TIC au Cameroun et comportement du consommateur
  5. Les plates-formes de commerce en ligne au Cameroun
  6. L’achat en ligne, analyse et composantes du risque perçu
  7. Les dimensions du risque perçu par le consommateur
  8. Influence du risque perçu sur l’achat en ligne
  9. Le concept de culture dans l’achat en ligne
  10. Influence de la culture dans l’achat en ligne
  11. Les facteurs influençant l’intention d’achat en ligne
  12. Analyse des facteurs : l’échec de l’achat en ligne
  13. L’achat en ligne: le risque perçu et la culture d’achat

L’impact du risque perçu et de la culture d’achat sur l’achat en ligne

Section 2 Analyse de l’impact du risque perçu et de la culture d’achat sur l’achat en ligne.

Dans cette partie, nous allons vérifier les hypothèses émises dans notre recherche, afin de les valider ou de les rejeter.

Pour ce faire, nous vérifierons premièrement l’impact du risque perçu sur l’achat en ligne. Deuxièmement, nous vérifierons l’influence de la culture sur l’achat en ligne.

I- Influence du risque perçu sur l’achat en ligne

Dans cette partie, nous désirons savoir s’il existe une relation entre le risque Perçu par les consommateurs et l’achat des produits ou service en ligne.

A partir du moment où le risque perçu est tridimensionnelle nous effectuerons des analyses de régression linéaire multiple pour vérifier l’impact du risque perçu sur l’achat en ligne.

Tableau 20 Synthèse de l’analyse de la qualité du modèle de régression du risque perçu

ANOVA
Modèle Somme des carrés Ddl Moyenne des carrés F Sig.
1 Régression 96,589 3 32,196 57,644 ,000b
Résidu 118,411 212 ,559
Total 215,000 215
Source : nos enquêtes

Nous constatons à la lecture du résultat que la valeur de F obtenue pour le modèle retenu permet de rejeter l’hypothèse nulle (H0).

En effet, la valeur F de 57, 644 est significatif à p=0,000. Ainsi, nous pouvons passer à l’évaluation de la qualité de l’ajustement et des paramètres du modèle de régression. Ceci est présenté dans le tableau ci-dessous.

Tableau 21 : récapitulatif des résultats de l’analyse de régression du risque perçu

Modèle Qualité du modèle Coefficients non standardisés Coefficients standardisés T Sig.
A Erreur standard Bêta
(Constante) 3,855E-017 ,051 ,000 1,000
RISQFIN ,165 ,051 ,165 3,235 ,001
RISQPER ,538 ,051 ,538 10,558 ,000
RISQPSY ,364 ,051 ,364 7,141 ,000
R ,670
R2 ajusté ,441
F de Fisher 57,644
Source : nos Analyse

Le coefficient de corrélation multiple R de 0,670 montre que la relation linéaire entre les trois dimensions du risque perçu et l’achat en ligne est bonne.

Le modèle retenu fait apparaitre un R2 de 0,449. La valeur du coefficient de détermination étant inférieure à 0,5, témoigne de la qualité médiocre de la relation. Le test de robustesse du modèle relève un F de Fisher de 57,644 au seuil de signification de p= ,000 pour 3 à 215 degrés de liberté.

De plus, la valeur du t de Student est de 3,235 pour la variable RIQFIN, 10,558 pour la variable RISQPER et 7,141 pour la variable RISQPSY, tous significatif au p=0,000 sauf pour la première variable qui est de 0,001 avec un coefficient de régression β=,165 ; β= ,538 et β= ,364.

Ces résultats montrent que c’est le risque de performance qui influence plus l’achat en ligne, suivie du risque psychologique, et enfin la contribution du risque financier est expliquée à 16,5%.

Toutefois, il faut noter que le consommateur camerounais porte plus d’importance au risque de performance car dans l’achat sur Internet, le consommateur manque de sensation sensoriel en termes de toucher et sensation du produit.

Dans des pareilles circonstances, la confiance dans les performances du produit devient l’une de tache les plus difficiles pour les consommateurs. Tout comme le risque de performance, le risque psychologique également influence l’achat en ligne.

Il s’explique par la probabilité qu’un achat entraîne une déception de l’individu ouencore une incompatibilité ou une contradiction avec l’image que l’individu a de lui-même, mais aussi de l’image que son entourage aura de lui. Par ailleurs, le contexte camerounais présente une faible importance pour le risque financier.

Pour conclure, nous pouvons constater à travers la synthèse des résultats que le risque perçu à un effet négatif sur l’achat en ligne.

Toutefois, les différentes relations établies ci-dessus nous permettent de conclure qu’il existe une influence négative entre le risque perçu et l’achat en ligne.

Pour cela, en remplaçant chaque dans l’équation, nous obtiendrons la droite de régression suivante :

Y= 0 ,165RISQFIN+0,538RISQPER+0,364RISQPSY-3,855E-017+ℇ

3,255 10,558 7,141 0,000

– Y= l’achat en ligne

– RISQFIN, RISQPER et RISQPSY sont respectivement le risque financier, le risque de performance et le risque psychologique.

– (,000 ; 3,235 ; 10,558 ; 7,141) sont les coefficients t de Student respectivement pour la constante, le risque financier, le risque de performance et le risque psychologique.

Au terme de cette analyse, les résultats de cette régression multiple nous ont permis d’obtenir un modèle qui est statistiquement significatif.

L’interprétation des coefficients prédit que les trois dimensions du risque perçu influence l’achat en ligne. Cette conclusion nous permet de confirmer notre hypothèse 1 de recherche selon laquelle le risque perçu influence l’achat en ligne.

Ce résultat n’est pas nouveau, dans la mesure où plusieurs recherches ont pudémontrer une relation entre le risque financier et l’achat en ligne.

En effet, cettedimension du risque influence de façon significative et négative l’intention d’achat sur internet ainsi que les interactions avec le site web. Ce résultat a été égalementconfirmé par Janouri et Gharbi (2008). De même, Beaucoup de recherches ont montré l’influence du risque psychologique sur l’achat en ligne.

Parmi les études portant sur l’achat en ligne des services, nous citerons les travaux d’expérimentation et des groupes de discussion de Burke (1997) qui ont montré l’impact considérable des entraves psychologiques qui défavorisent le magasinage dans un environnement virtuel.

C’est dans cette perspective que Cox (1967) souligne que « le risque n’est pas perçu uniquement par rapport aux aspects purement économiques ou fonctionnels de l’achat, mais également par rapport aux satisfactions psychosociales de l’achat ».

II-Influence de la culture sur l’achat en ligne

Dans cette partie, nous désirons savoir s’il existe une relation entre la cultured’achat et l’achat en ligne.

Étant donné que la culture d’achat est tridimensionnelle,nous effectuerons des analyses de régression linéaire multiple pour vérifier l’impactdes dimensions culturelles sur l’achat en ligne des produits, dont nous résumons le résultats dans les tableaux ci-dessous :

Tableau 22 : Synthèse de l’analyse de la qualité du modèle de régression de la culture d’achat
ANOVA
Modèle Somme des carrés Ddl Moyenne des carrés F Sig.
1 Régression 96,468 3 32,156 57,513 ,000b
Résidu 118,532 212 ,559
Total 215,000 215

Source : nos analyses

A partir de la lecture de la valeur F obtenu pour le modèle, l’hypothèse nulle (H0) peut être rejetée. Il y’a une relation significative entre les trois dimensions de la culture d’achat et l’achat en ligne.

En effet, la valeur F de 57,513 est significative à p= 0,000 inférieur à 0,05. Pour cela, nous pouvons à l’évaluation de la qualité de l’ajustement et des paramètres du modèle de régression aux données. Ceci se présente dans le tableau ci-dessous.

Tableau 23 : récapitulatif des résultats de l’analyse de régression de la culture d’achat

Modèle Qualité du modèle Coefficients non standardisés Coefficients standardisés T Sig.
A Erreur standard Bêta
(Constante) 5,602E-017 ,051 ,000 1,000
MODEPAIE ,493 ,051 ,493 9,668 ,000
ABSORELL ,446 ,051 ,446 8,743 ,000
ABSMARCH ,083 ,051 ,083 1,621 ,107
R ,670
R2 ajusté ,441
F de Fisher 57,513
Source : nos Analyse

Le coefficient de corrélation multiple R de 0,670 montre que la relation linéaire entre les trois dimensions retenues de la culture et l’achat en ligne est bonne.

Le modèle retenu fait apparaitre un R2 de 0,449 ajusté a une valeur de 0,441. Cette variation de R2 apparait comme significatif pour F=57,513 pour 3 à 215 degré de liberté (p=0,000). .

De plus, la valeur du t de Student est de 9,668 pour la dimension MODEPAIE, de 8,743 pour ABSORELL et 1,621 pour ABSMARCH, significatifs au p=0,000 sauf pour ABSMARCH qui est de p=0,107. Ce qui veut dire que les deux dimensions culture ont une influence sur l’achat en ligne à savoir le mode de paiement et l’absence d’orientation relationnelle.

Le MODEPAIE a une valeur t le plus élevé, ce qui signifie que dans le contexte Camerounais, les consommateurs se méfient plus des modes de paiement en ligne qu’au d’autres variables culturelles susceptible d’influencer l’achat en ligne.

Le mode de paiement induit une perception du risque associé à l’internet comme moyen d’achat. Les consommateurs sont préoccupés par le risque de piratage de carte de crédit ou même le piratage du mot de passe de leur compte orange money.

En effet, la méfiance des consommateurs camerounais est réelle, face à tout système de paiement qui leur donne l’impression d’une perte de contrôle direct sur leur argent.

Ceci peut s’expliquer par la valeur élevé du t de Student et significatif.

Tout comme le MODEPAIE, l’ABSORELL influence également l’achat en ligne puisqu’il a une valeur t supérieur à 2 et significatif à p=0,000.

Pour finir, on dire que seul l’ABSMARCH ne permet pas d’influencer l’achat en ligne car, l’observation de sa valeur t nous donne une valeur inférieur au seuil normal avec un p=0,107.

Ceci nous conduit directement à la construction de l’équation de régression pour prédire la valeur de Y. en remplaçant chaque paramètre dans la droite d’équation, nous obtenons une droite de régression linéaire multiple qui se présente comme suit :

Y=0,493MODEPAIE+0,446ABSORELL+0,083ABSMARCH-5,602E-017+ℇ

9,668 8,743 1,621 0,000

– Y= achat en ligne des produits ou services ;

– MODEPAIE, ABSORELL et ABSMARCH sont respectivement le mode de paiement, l’absence d’orientation relationnelle et l’absence de marchandage,

– (,000 ; 9,668 ; 8,743 ; 1,621) sont les coefficients t de student respectivement pour la contrainte, le mode de paiement, l’absence d’orientation relationnelle et l’absence de marchandage.

Au regard de tout ce qui précède, les résultats de cette analyse de la régression multiple nous ont permis d’obtenir une équation de droite. L’interprétation de nos résultats nous permet de dire que seules les deux dimensions de la culture d’achat ont une influence sur l’achat en ligne.

Cette conclusion nous permet alors de dire que le mode de paiement et l’absence d’orientation relationnelle influence l’achat en ligné.

Ce résultat renforce ce qui a été au préalable évoqué dans la littérature avec certains auteurs tel que Jean (2003), l’un des principaux obstacles au développement du commerce électronique entreprise à consommateur a été, notamment le mode de paiement avec l’utilisation de sa carte sur le net, souvent considéré comme une jungle hostile.

Au terme de ces développements, les résultats de nos analyses nous ont permis de mettre en évidence la relation entre les différentes variables impliquées dans les hypothèses de recherche.

Leurs analyses et interprétations conduisent à valider d’autres hypothèses de notre modèle, comme le montre le tableau suivant synthétisant nos résultats :

Tableau 24: récapitulatif des différentes hypothèses de recherche et leur validité

H1 Le risque perçu influence négativement l’achat en ligne Validée
H2 La culture d’achat influence négativement l’achat en ligne Rejetée

Source : nous même

En définitif, cette section nous a permis d’examiner différents résultats des tests Statistiques. Ces résultats ont été accompagnés des discussions qui ont permis de confirmer ou d’infirmer nos hypothèses de recherche.

Figure 9 : Modèle à posteriori de recherche

 

l’achat en ligne: le risque perçu et la culture d’achat

Source : nous même

En conclusion de ce chapitre, nous pouvons dire que toutes les variables qui sont impliquées dans la recherche ont été décrites et nous ont permis de valider la première hypothèse avec ses sous hypothèse et de valider partiellement la deuxième hypothèse.

En somme, cette deuxième partie a permis de mettre en évidence une analyse empirique des facteurs explicatifs de l’échec de l’achat en ligne au Cameroun.

Pour y arriver, nous avons exposé dans un premier temps sur le canevas de recherche et description de l’échantillon. Celui-ci nous a conduits au choix de l’approche hypothético-déductive et à une étude instantanée.

Nous sommes partis de la méthode de collecte des données à la mesure des variables en passant par le processus d’échantillonnage.

Dans un second temps, il a fallu d’abord procéder à la description de l’échantillon afin d’identifier les e-consommateurs afin de tester les hypothèses de recherche. Ces hypothèses ont été soumises à la méthode de régression linéaire multiple.

A l’issue des tests statistiques, la première hypothèse a été validée et la deuxième hypothèse a été partiellement validée.

Conclusion générale

Parvenu au terme de notre travail qui avait pour thématique « identification des facteurs explicatifs de l’échec de l’achat en ligne au Cameroun : une analyse du point de vue des consommateurs », il serait intéressant de faire un bilan et des recommandations à l’endroit des acheteurs sur Internet.

Rappel de la problématique et questions de recherche

Rappelons que dans cette étude, nous avons voulu analyser facteurs explicatifs de l’échec de l’achat en ligne en se positionnant du point de vue des consommateurs.

De cette problématique, nous nous sommes posé la question de savoir quels sont les facteurs explicatifs de l’échec de l’achat en ligne au Cameroun?

Notre objet de recherche à susciter les questions suivantes :

– Quels sont les dimensions de risque perçu susceptibles d’influencer l’achat enligne par les consommateurs au Cameroun ?
– Quels sont les facteurs culturels à l’origine du comportement de non-achat enligne des consommateurs Cameroun ?

Rappel des objectifs de recherche

Pour répondre à cette question, nous nous sommes fixés un certain nombre d’objectifs à savoir :

– Analyser les risques perçu par le consommateur dans son processus d’achat enligne ;
– Analyser les aspects culturels distinctifs susceptibles d’influencer le comportement d’achat en ligne du consommateur Cameroun.

Rappel des hypothèses de recherche

Ces objectifs ont servi de guide dans la revue de la littérature. Ainsi, le cadre d’analyse a été construit à partir de l’analyse du risque perçu et de ses dimensions mais aussi une analyse de la culture d’achat sous-estimé.

L’analyse de la culture était accès sur les deux dimensions culturelles à savoir : collectivisme/individualisme et l’incertitude à l’achat en ligne.

La revue de la littérature nous a permis d’aboutir aux hypothèses de recherche suivantes :

H1 « Le risque perçu influence négativement l’achat en ligne par lesconsommateurs au Cameroun »

De cette hypothèse a découlé les sous-hypothèses suivantes :H1.1 « le risque financier influence négativement l’achat en ligne »H1.2 « le risque de performance influence négativement l’achat en ligne »H1.3 « le risque psychologique influence négativement l’achat en ligne »

H2 « la culture d’achat influence négativement l’achat en ligne par les consommateurs Camerounais ».

A partir de cette hypothèse a découlé les sous-hypothèses suivantes :
H2.1 « le mode de paiement influence négativement l’achat en ligne »
H2.2 « l’absence de l’orientation relationnelle influence négativement l’achat enligne »
H2.3 « l’absence de marchandage influence négativement l’achat en ligne »

Ces hypothèses ont constitué des solutions provisoires à nos questions de recherche.

Rappel de la démarche méthodologique

Sur le plan épistémologique, cette recherche s’inscrit dans la posture positiviste.

La démarche méthodologique qu’elle a utilisée est de nature hypothético-déductive. L’outil de collecte de donnée que nous avons utilisé est le questionnaire et l’outil Google nommé Google drive.

Le questionnaire en ligne et en face à face ont étéadministré auprès des consommateurs. Ainsi, nous avons eu 292 réponses exploitables. Après dépouillement de ces questionnaires, les données sont soumises aux tests

Statistiques à partir du logiciel SPSS. L’outil statistique utilisé est la régression multiple.

Rappel des résultats obtenus

Par ailleurs, on peut souligner les résultats des tests réalisés sur les différentes hypothèses émises dans cette recherche :

* Validation de la première hypothèse selon laquelle le risque perçu influence négativement l’achat en ligne ;

– Validation de la première sous-hypothèse selon laquelle le risque financier influence négativement l’achat en ligne ;

– Validation de la deuxième sous-hypothèse selon laquelle le risquede performance influence négativement l’achat en ligne ;

– Validation de la troisième sous-hypothèse selon laquelle le risque de psychologique influence négativement l’achat en ligne ;

* Validation partielle de la deuxième hypothèse selon laquelle la culture d’achat impact sur l’achat en ligne ;

– Validation de la première sous hypothèse selon laquelle le mode de paiement influence l’achat en ligne ;

– Validation de la deuxième sous hypothèse selon laquelle l’absence d’orientation relationnelle influence l’achat en ligne ;

– Non confirmation de l’effet l’absence de marchandage sur l’achat en ligne.

Implications managériales

L’aboutissement de cette étude nous a donné l’opportunité de comprendre lerisque perçu par les consommateurs dans leurs achats de service sur Internet mais aussila culture d’achat.

Plus spécifiquement, cette recherche nous a permis de nousconcentrer sur l’échec du seul acteur du processus d’achat en ligne (Jumia) afin desavoir comment les futurs startup au Cameroun pourraient offrir des services avec lemoindre risque au consommateur final. Ainsi, il s’avère nécessaire de préciser auxlecteurs que l’étude a été faite le plus méticuleusement possible dans le but de respecterles règles précises de la méthodologie de la recherche.

Cette démarche à la foisrigoureuse, mais laborieuse nous a permis de mieux cerner notre problématiquemanagériale.

Les limites de la recherche

Malgré que nous ayons suivi une approche rigoureuse durant notre recherche, dans le but d’éviter toutes incohérences entre les données recueillies auprès des répondants volontaires et la méthodologie utilisée. Toutefois, nous avons constaté quelques limites.

L’une des principales limites est liée à la longueur de notre questionnaire.

En effet, le questionnaire est composé de quatre parties. Et chacune des parties (variables) comporte plusieurs questions afin de répondre aux objectifs spécifiques de la recherche. Ainsi, certains répondants de l’enquête ont exprimé quelques réserves sur leur participation volontaire à la recherche.

Cette réticence des répondants s’explique par le temps maximum de 25 minutes approximativement à consacrer pour répondre au sondage en face de leur ordinateur ou téléphone.

Une autre limite de notre recherche réside au niveau de collecte des données. L’enquête par sondage en ligne a été menée auprès d’un nombre indéterminé des répondants car la méthode de boule de neige nous a permis de toucher non seulement la cible principale (mon contact de téléphone) mais aussi d’autres cibles secondaires.

Plus précisément, l’enquête a été menée sans la présence du chercheur.

L’absence du chercheur pour mieux faire face aux «éventuelles interrogations» du répondant peut être considérée comme une limite. En plus, pour dépasser cette limite il serait judicieux d’utiliser non seulement un lien pour participer à la recherche, mais aussi de pouvoir utiliser les adresses email pour certaines catégories des répondants.

Les axes futurs de recherche

Après avoir montré les limites de notre recherche dans la partie précédentes. Sur ce qui suit, nous pouvons considérer ces derniers comme des voies de recherche futures.

Il existe plusieurs autres problèmes qui affectent le commerce électronique au Cameroun, tel que le manque de confiance, la valeur prix et la qualité qui peuvent faire l’objet d’une étude.

Nous pouvons également, réemployer les variables du risque perçu pour chercher à étudier si le risque financier, le risque psychologique et le risque de performance sont plus perçus chez l’homme ou chez la femme.

Nous pouvons envisager d’étudier le problème lié au retard de livraison dans l’achat en ligne pour expliquer le réel motif du non achat des consommateurs au Cameroun.

Enfin, Notons que dans le cadre de cette étude nous avons utilisé l’approche quantitative. Ainsi, le futur chercheur pourrait utiliser la méthode mixte pour mener ses recherches. Le quantitatif lui permettra de comprendre le phénomène sur une grande population.

Le qualitatif consistera à l’interview en profondeur afin d’obtenir une meilleure et plus riche information sur le sujet.

Table de matières

Introduction générale 1
Première partie : cadre théorique et conceptuel de la recherche 14
Chapitre 1 : place de l’achat en ligne au Cameroun 16
Section I : concepts de base lies a l’achat en ligne 16
I- Définition et évolution des TIC 16
1. Définition des TIC 16
2. Evolution des TIC (Technologies de l’information et de communication). 17
II- Historique du commerce sur internet ou commerce électronique 19
1. L’échange de données informatisées (EDI) : point de départ 19
2. Le Passage de l’EDI vers le commerce électronique 20
III- Définition et état de lieux de l’achat en ligne 20
1. Définition de l’achat en ligne 20
1.1. Définition de l’AFTEL (Association française du télématique et multimédia) 21
1.2. Définition de l’OCDE 21
2. Etat de lieux de l’achat en ligne 22
1.1. Etat de lieux de l’achat en ligne dans le monde 22
1.2. Etat de lieux de l’achat en ligne en Afrique 24
Section 2 achat en ligne au Cameroun 27
I- Etats des lieux d’utilisation des TIC au Cameroun 28
II- Comportement du consommateur sur internet 32
1- Consommateur : définition 32
2- Le Consommateur et le web 2.0 32
III- Présentation des plates-formes de commerce populaire au Cameroun 33
1. Facebook 34
2. Instagram 35
Chapitre 2 : achat en ligne : entre risque perçu et culture d’achat 37
Section I : le risque perçu et son impact sur l’achat en ligne 37
I- Analyse et composantes du risque perçu 37
1. De la théorie des couts de transaction au risque perçu. 38
2. Manque de consensus sur le concept 39
3. Définition du risque perçu 40
4. Les composantes du risque perçu 42
4.1. L’incertitude 42
4.2. Les pertes et conséquences 43
II- Déterminants et dimensions du risque perçu 43
1. Déterminants du risque perçu 43
1.1. Le risque perçu selon l’individu ou le consommateur 44
1.1.1. Caractéristiques sociodémographiques 44
1.1.2. Les caractéristiques psychologiques 45
1.1.3. Les caractéristiques psychographique 46
1.2. Le risque perçu selon le produit (le service) 46
1.2.1. La nature du produit 47
1.2.2. La classe de produit 47
1.2.3. La marque 47
1.2.4. Le prix 48
1.2.5. Le pays d’origine 48
1.3. Le risque perçu selon la situation d’achat 48
1.3.1. La situation objective 49
1.3.2. La situation subjective 50
2. Les dimensions du risque perçu 50
2.1. Le risque financier 51
2.2. Le risque de performance 51
2.3. Le risque social 51
2.4. Le risque psychologique 51
2.5. Le risque physique 52
2.6. Le risque de perte de temps (time loss) 52
III- Influence du risque perçu sur l’achat en ligne par les consommateurs 52
Section 2 : le concept de culture dans l’achat en ligne 57
I- La culture : Des Sciences humaines au marketing 57
1. Les origines du concept de culture 58
2. Définition de culture 58
II- Achat en ligne : une culture d’achat sous-estimé 60
III- Influence de la culture dans l’achat en ligne 62
Deuxième partie : Les facteurs influençant l’intention d’achat en ligne: une analyse empirique 68
Chapitre 3 : Présentation du canevas d’investigation et mise en œuvre de la démarche empirique 70
Section I : Positionnement épistémologique et choix méthodologiques 70
I- La posture épistémologique de la recherche 71
1. Les paradigmes épistémologiques 71
1.1. Le paradigme positiviste et le post-positiviste. 72
1.2. Le paradigme interprétativiste 73
1.3. Le paradigme constructiviste 74
2. Le positionnement épistémologique adopté « le post-positivisme » 74
II- Méthode de collecte des données et technique d’échantillonnage 75
1. Le choix de la méthode quantitative comme stratégie de la recherche 75
1.1. La démarche scientifique fondée sur une approche déductive 76
1.2. Le choix du questionnaire comme méthode de collecte des données (Elaboration du questionnaire) 76
1.3. Le choix du mode d’administration du questionnaire 77
1.3.1. Le choix d’administration en face à face 78
1.3.2. Le choix d’administration par l’Internet 78
1.4. Le contenu du questionnaire 79
2. Technique d’échantillonnage et taille de l’échantillon 81
2.1. Echantillonnage de convenance 81
2.2. Taille de d’échantillon 81
Section 2 : opérationnalisation des variables, outils d’analyse statistiques et caractéristiques de l’échantillon 82
I- Caractéristique de la population de l’etude 82
1. Mesure des variables 83
1.1. Mesure du risque perçu. 84
1.2. Mesure de la culture d’achat 85
1.3. Mesure de l’intention d’achat en ligne 85
2. Les outils d’analyse des données 85
2.1. L’analyse unidimensionnelle 86
2.2. Analyse multidimensionnelle 86
II- Caractéristique générale de l’échantillon 87
1. Répartition de l’échantillon global en fonction du sexe 88
2. Répartition de l’échantillon global en fonction de l’âge 88
3. Caractéristique de l’échantillon en fonction de la répartition géographique
4. Caractéristique de l’échantillon selon le niveau d’instruction 89
5. Caractéristique de l’échantillon selon la profession occupée 89
Chapitre 4 : Analyse des facteurs explicatifs de l’échec de l’achat en ligne 91
Section 1 Analyse descriptive de l’achat en ligne 91
I- usage marchand de l’internet au Cameroun 91
1. Usage de l’Internet 91
2. Les outils médias utilisés par les consommateurs camerounais et leur motif d’usage de l’Internet 92
3. Les e-consommateurs camerounais et leur fréquence d’achat 94
II- Dimensionnalité et validité interne des échelles de mesure 96
1. Analyse factorielle et de fiabilité de l’échelle de mesure du risque perçu 96
2. Analyse factorielle et de fiabilité de l’échelle de mesure de la culture d’achat 98
3. Analyse factorielle et de fiabilité de l’échelle de mesure de l’achat en ligne 100
Section 2 Analyse de l’impact du risque perçu et de la culture d’achat sur l’achat en ligne. 101
I- Influence du risque perçu sur l’achat en ligne 102
II- Influence de la culture sur l’achat en ligne 104
Conclusion générale 110

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