Les facteurs influençant l’intention d’achat en ligne

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

Deuxième partie : les facteurs influençant l’intention d’achat en ligne: une analyse empirique

Cette deuxième partie est consacrée à la présentation de la partie empirique de notre travail.

La méthodologie de la recherche employée et les résultats obtenus sont présentés et commentés dans cette partie. Ainsi, elle se compose des deux derniers chapitres du mémoire.

Dans le troisième chapitre, nous exposons et justifions, dans un premier temps, la posture épistémologique adoptée et le cadre méthodologique pertinent à notre étude, et dans un second temps, nous présentons et justifions nos choix des méthodes statistiques employées pour obtenir les résultats qui seront exposés dans le chapitre suivant. Le quatrième chapitre est consacré à la présentation des résultats.

Ainsi nous passerons à la vérification des hypothèses émises plus haut afin de donner quelques recommandations nécessaires pouvant permettre la renaissance de l’achat en ligne au Cameroun.

Chapitre 3 : présentation du canevas d’investigation et mise en œuvre de la démarche empirique

Nous visons dans ce mémoire en faisant une analyse du point de vue des consommateurs, à étudier les facteurs explicatifs de l’échec de l’achat en ligne au Cameroun.

Après avoir présenté la revue de littérature et choisi le cadre conceptuel de la recherche, qui nous a permis de délimiter notre objet de la recherche, nous consacrons ce chapitre pour présenter notre choix épistémologique et méthodologique de la recherche.

En effet, la définition de l’objet de la recherche nous conduit à choisir le positionnement épistémologique pertinent par rapport aux différentes approches en sciences de gestion et ensuite la démarche méthodologique adéquate.

Ainsi, notre démarche se construit au fur à mesure comme l’explique Gavard-Perret et al. (2012) , d’après eux, « La réflexion épistémologique intervient plutôt comme une rationalisation a posteriori[……..]le chercheur est conduit à bien vérifier que sa démarche offre une cohérence nécessaire entre les choix épistémologiques, laou les stratégies, les techniques (de collecte et d’analyse) et les exigences de validation /légitimation de son travail de recherche ».

Ce chapitre vise deux objectifs principaux. Premièrement, il vise à présenter les principaux paradigmes épistémologiques abordés dans la littérature, notre positionnement épistémologique et enfin le cadre méthodologique pertinent à notre étude.

Deuxièmement, il vise à présenter ou d’exposer la mesure des variables et les outils d’analyses statistiques dans le but de tester nos hypothèses de recherche.

Section I : positionnement épistémologique et choix méthodologiques

Cette section vise à exposer le cadre épistémologique et méthodologique adoptés dans cette recherche.

Dans un premier temps, nous dégagerons les principaux paradigmes épistémologiques abordés dans la littérature, qui nous aident par la suite à choisir et à justifier notre positionnement épistémologique.

Notons que le choix du paradigme de recherche retenu a des implications sur la conception de la stratégie de collecte et de traitement des données qui seront aussi exposées dans un deuxième temps.

I- La posture épistémologique de la recherche

L’épistémologie est « l’étude critique de la connaissance, de ses fondements, de ses principes, de ses méthodes, de ses conclusions et des conditions d’admissibilité de ses propositions » (Legendre, 1993).

Dans notre étude, elle présente l’étude de la connaissance dans les sciences, en autre terme, elle s’intéresse aux connaissances qui forment les sciences en se demandant comment ces connaissances émergent, se structurent et évoluent (Thiétart, 2014).

Cette étape est un passage indispensable dans la recherche comme le souligne Gavard-Perret et al. (2012) : « la spécification du cadre épistémologique dans lequel le chercheur inscrit son projet de recherche est un acte fondateur, qui porte à conséquence sur l’ensemble de la recherche ».

L’explication de la méthode retenue permet de contrôler la démarche de la recherche, d’accroître la validité de la connaissance qui en est issue et de lui conférer un caractère cumulable. D’ailleurs, d’après Gavard-Perret et al. (2012) le questionnement épistémologique vise à « clarifier la conception de la connaissance sur laquelle le travail de recherche reposera et la manière dont seront justifiées les connaissances qui seront élaborées »

Dans cette sous-section nous présenterons d’abord, les trois grands paradigmes épistémologiques et ensuite nous présenterons et justifierons notre positionnement épistémologique.

1. Les paradigmes épistémologiques

La littérature en science social distingue entre trois grands paradigmes épistémologiques : le positivisme, l’interprétativisme et le constructivisme.

Le paradigme se définit par Gavard-Perret et al. (2012) comme « le modèle fondamental ou schéma partagé par une communauté qui organise notre vision de quelque chose », donc l’intérêt du paradigme est de guider le chercheur dans ce qu’il doit regarder pour obtenir des réponses aux questions qu’il se pose.

Les sciences de gestion se caractérisent dans la plupart des cas par la mobilisation de l’un ou l’autre de ces trois paradigmes épistémologiques.

Le choix d’un positionnement épistémologique se construit généralement au fur et à mesure de l’avancement des réflexions et est influencé par plusieurs éléments : la démarche, les objectifs, la problématique de la recherche, le contexte et les choix méthodologiques de recherche.

Ce positionnement épistémologique se construit par les réponses aux trois questions proposées par Girod-Séville et Perret(1999). Le tableau suivant expose ces questions et leurs réponses

Tableau 2: Les questions d’un positionnement méthodologie et leurs réponses

Questions à se poser Réponses à apporter
Quelle est la nature de la connaissance produite ? Vision du monde social par le chercheur ; nature du lien sujet / objet ; nature de la réalité
Comment la connaissance scientifique est- elle engendrée ? Chemin de la connaissance empruntée
Quels sont la valeur et le statut de cette connaissance ? Critères de validité de la connaissance produite

Source : Girod-Séville et Perret (1999)

Les explications à ces questions, posées ci-dessus, dans les trois paradigmes positivisme, interprétativisme et constructivisme se présentent de la manière suivante :

1.1 Le paradigme positiviste et le post-positiviste.

Le paradigme positiviste est établi sur le principe ontologique proposé par Le Moigne (1990).

Ce principe propose que la science dispose d’un critère de vérité, et a pour but de découvrir la vérité en décrivant la réalité.

Le positivisme retient trois critères de validité : Vérifiabilité, Confirmabilité, et Réfutabilité

– La vérifiabilité : il s’agit de s’assurer de pouvoir procéder au test empirique de toute assertion

– La confirmabilité : il s’agit de l’introduction de la logique probabiliste au secours du principe de vérifiabilité, si l’on ne peut s’assurer que les généralisations émanant des tests empiriques sont forcément vraies, à tout le moins, il est possible de dire qu’elles sont probablement vraies.

– il s’agit de postuler qu’une théorie sera provisoirement vraie du moment qu’elle n’est pas réfutée

Le paradigme épistémologique qualifié de post-positiviste est un prolongement du paradigme positiviste/réaliste. Pour ce dernier, les connaissances se fondent sur le réel ou le réalisme scientifique.

Le rôle de l’observateur ou du chercheur serait alors de rendre compte de la réalité, en adoptant des attitudes d’objectivités et de neutralité vis-à-vis de l’objet de recherche. Cependant, pour le post-positiviste, courant se situant entre les positivistes et les constructivistes, il n’est pas toujours possible de saisir pleinement et parfaitement la réalité dans sa globalité.

Le chercheur doit alors se contenter de l’approcher « au plus près », en particulier en multipliant les méthodes.

De même, ce paradigme estime que le chercheur doit tout mettre en œuvre, pour tendre vers une objectivité maximale afin de contrôler le plus précisément possible les conditions dans lesquelles il réalise sa recherche.

Alors que les positivistes n’envisagent pas d’autres approches que la méthode expérimentale et la vérification des hypothèses par des tests statistiques, les post-positiviste acceptent (et même s’efforcent de construire) d’autres modes de données et s’attachent aussi à réfuter les hypothèses qu’a seulement les vérifier.

Relayant les propositions d’Avenir et Thomas(2011), nous pouvons considérer que les hypothèses épistémologiques fondatrices sur lesquelles repose le post-positivisme se présentent de la façon suivante :

  • le « réel » à une essence unique, indépendante de l’attention que peut lui porter un observateur qui la décrit ;
  • la « réalité social » est extérieure à l’individu ;
  • le « réel » est régi par des lois naturelles universelles immuables, dont beaucoup prennent la forme de relations.
1.2 Le paradigme interprétativiste

Le paradigme interprétativiste est établi sur l’hypothèse phénoménologique qui oppose l’hypothèse ontologique pour qui la réalité n’est « jamais indépendante de l’esprit, de la conscience de celui qui l’observe ou l’expérimente » (Girod-Séville et Perret, 1999). Ils notent que le chercheur interprète « les significations subjectives qui fondent le comportement des individus qu’il étudie ».

Il y a deux critères de validité de l’interprétativisme : l’idéographie et l’empathie.

D’après Girod-Séville et Perret (1999), l’idéographique est « la capacité à présenter l’étude en situation d’un phénomène, lequel doit être décrit de manière détaillée, et à fixer son attention sur les événements singuliers plutôt que de se concentrer sur la recherche de lois générales et régulières », et l’empathie d’une étude concerne « sa capacité à mettre à jour et à travailler non plus uniquement sur les faits mais sur la façon dont ceux-ci sont interprétés par les acteurs».

1.3 Le paradigme constructiviste

Le paradigme constructiviste partage la conception du paradigme interprétativisme en ce qui concerne le statut de la connaissance et la nature de la réalité.

Les critères de validité du constructivisme sont l’adéquation et l’enseignabilité.

D’après Charreire-Petit et Huault (2001), « une connaissance est adéquate, si elle suffit, à un moment donné, à expliquer ou à maîtriser suffisamment et finement une situation », et le critère de l’enseignabilité signifie que « toute connaissance est construite de manière projective et il ne saurait exister de réelle différence de statut entre connaissance scientifique et philosophique ».

2. Le positionnement épistémologique adopté « le post-positivisme »

Fondées sur l’expérimentation scientifique, les recherches qui s’inscrivent dans un paradigme post-positiviste répondent à des critères « précis de rigueur, d’objectivité, de quantification et de cohérence » dans le but « d’expliquer les phénomènes et formuler les lois qui les régissent ».

Selon ce paradigme, c’est en formulant et en testant les différentes hypothèses, à la recherche de régularités, que le chercheur découvrira la réalité (D’Amboise, 1996).

Notre recherche se situe dans cette logique paradigmatique post-positiviste. En effet, songé entreprendre une recherche sur l’échec de l’achat en ligne au Cameroun, du point de vue des consommateurs, nous permet d’analyser, comme nous l’avons spécifié dans l’objet de recherche, les facteurs explicatifs de cet échec.

En tant que chercheur, situé à l’extérieur de l’entreprise, nous voulons ainsi rendre compte d’une réalité difficilement observable par les acteurs de e-commerce.

Le post-positivisme voudrait que la réalité soit rendue objectivement (Quintin, 2012). Pour cela, plusieurs relations de cause à effet seront testées en respectant ainsi le principe syllogistique : « si…alors ». Ainsi par exemple, si le risque est perçu alors il y’a pas achat via Internet.

Si la culture d’achat est absent alors il y’a pas achat via Internet.

Il ressort que la perspective choisie dans le cadre de notre recherche s’inscrit dans une position « post-positiviste ». Il s’agit de découvrir une structure sous-jacente de la réalité pour découvrir les facteurs explicatifs de l’échec de l’achat en ligne.

II- Méthode de collecte des données et technique d’échantillonnage

Dans cette sous partie, nous commencerons par présenter d’abord notre stratégie de la recherche avant de présenter la technique d’échantillonnage.

1. Le choix de la méthode quantitative comme stratégie de la recherche

Il a été souligné que la méthodologie ne représente qu’une des composantes de l’épistémologie (Gavard-Perret et al., 2012).

Ainsi, le cadre épistémologique, justifié précédemment, « la posture positiviste », nous amène à choisir un cadre méthodologique influencé par plusieurs éléments comme l’indique la littérature.

Ces éléments sont :

  • la nature de l’étude et des variables de mesures (qualitatives, quantitatives) ;
  • l’état de l’art dans le domaine ; les objectifs de la recherche ;
  • et enfin, les contraintes de temps et de budget qui sont allouées à l’étude.

En effet, les techniques quantitatives, étant trop souvent associées au paradigme épistémologique positiviste, sont adoptées à notre travail, parce qu’elles permettent le recueil d’une quantité élevée de données quantifiables auprès d’un nombre élevé d’individus pour réaliser les objectifs prédéfinis de la recherche et confirmer les hypothèses formulées.

Le manque des données statistiques sur les achats en ligne nous ont conduit donc à vouloir obtenir des données en mettant en œuvre une enquête quantitative.

La méthode quantitative choisie nous amène à adopter une position déductive qui se fonde sur la théorie existante à partir de laquelle le chercheur élabore des hypothèses qui seront ensuite testées à l’épreuve des faits.

Ainsi, nous retenons donc cette approche dans notre étude car elle semble adéquate avec notre problématique de recherche visant à analyser les facteurs explicatifs de l’échec de l’achat en ligne en se positionnant du point de vue des consommateurs.

Nous illustrons la démarche scientifique de notre position, déductive, dans le paragraphe suivant.

1.1 La démarche scientifique fondée sur une approche déductive

Le choix d’une approche méthodologique dépend de l’état d’avancement des connaissances théoriques sur le sujet, des concepts utilisés, mais aussi et surtout du type d’objectifs que le chercheur se fixe.

De façon globale, ce dernier a recours à deux types d’approche : l’approche inductive et l’approche déductive ou hypothético-déductive.

La logique inductive consiste à partir des observations des observations limitées afin d’inférer des hypothèses à partir de ces observations. En d’autres termes, elle permet de construire une théorie pour l’ensemble de la population étudiée.

La logique déductive quant à elle, consiste à générer un ensemble d’hypothèses d’un ou de plusieurs théories existantes. Par la suite, elle permet de vérifier leur validité par rapport aux données empiriques tirées de la population étudiée.

Ainsi, nous avons opté pour une logique déductive. Etant donné que cette approche est associée à une vérification des hypothèses par l’utilisation d’outils statistiques pour quantifier les données, elle est dite hypothético-déductive.

Cette méthode consiste à énoncer des hypothèses qui seront par la suite soumises à l’épreuve des faits.

Une fois le choix de l’approche étudiée, Nous présentons dans le paragraphe suivant notre choix de méthode de collecte de données.

1.2 Le choix du questionnaire comme méthode de collecte des données (Elaboration du questionnaire)

Les recherches de nature quantitative favorisent le questionnaire comme un mode de collecte de données.

Ce mode permet de mener l’étude auprès d’un grand échantillon de répondants donc de recueillir d’une quantité élevée de données quantifiables. Dans le cadre de cette étude, c’est le questionnaire auto-administré qui a été notre instrument de mesure privilégié.

Le questionnaire n’est pas une simple série de questions. C’est un instrument de mesure à construire de façon logique et cohérente.

Dans sa conception, il faut veiller à ce que le répondant se sente intéressé et à l’aise lors de l’administration. Il convient de rappeler que l’objet de notre questionnaire est de nous permettre d’obtenir des réponses qui serviront à tester nos hypothèses et à atteindre nos objectifs.

Chaque problème va générer son propre besoin en information, ce qui signifie que chaque questionnaire sera unique.

Le problème de recherche doit être à la base du questionnaire. Pour rendre un problème opérationnel, il faut le concrétiser par un besoin en information. Le questionnaire apparaît alors comme un outil de communication privilégié entre le chercheur et les personnes chargées de répondre aux questions.

Ainsi, un questionnaire commence généralement par des questions relativement simples et fermées.

Les questions plus impliquantes, plus complexes ou encore ouvertes sont de préférence regroupées à la fin du document. Dans le cadre de la présente étude portant sur l’achat en ligne, nous avons commencé par des questions portant sur l’utilisation de l’Internet, Les questions portant sur les comportements des consommateurs face à l’achat en ligne sont à la deuxième partie du questionnaire.

A la fin du questionnaire, nous retrouvons les questions portant sur les caractéristiques

1.3 Le choix du mode d’administration du questionnaire

Le choix du questionnaire comme méthode de collecte des données nous oblige de choisir une voie d’administration bien déterminée. Il existe plusieurs modes d’administration du questionnaire.

Ce dernier peut être administré en face à face, par téléphone, par voie postale ou par voie électronique (Gavard-Perret et al., 2012). Le choix d’un de ces modes d’administration dépend de trois critères selon Gavard-Perret et al. (2012) : le coût du recueil, sa durée et la qualité des informations recueillies.

Pour Jolibert et Jourdan (2006), les critères de décision pour retenir un mode de collecte sont regroupés en cinq considérations majeures qui doivent faire l’objet d’un examen attentif par le chargé d’études :

  • Adapter l’administration du questionnaire au type d’étude (exploratoire, ou confirmatoire) ;
  • Opter pour la méthode qui optimise le recrutement (le mode de collecte retenu doit minimiser les refus de répondre et permettre de toucher toutes les classes sociales qui forment l’échantillon) ;
  • Privilégier la facilité d’administration ;
  • Raisonner en fonction du coût de l’enquête ;
  • Tenir compte du caractère ad hoc ou récurrent de l’étude.
1.3.1 Le choix d’administration en face à face

Notre choix d’administration du questionnaire en face à face n’est pas dû au hasard. Plusieurs raisons nous ont conduites à ce choix :

* Ce mode présente de nombreux avantages par rapport à d’autres modes. Ce mode est considéré comme le mode de collecte le plus performant en termes de quantité et de qualité des informations recueillies.

Il permet à l’enquêteur de contrôler la compréhension des questions par le répondant et la qualité de ses réponses (Jolibert et Jourdan, 2006). Le seul inconvénient est le coût élevé pour le mettre en œuvre.

* Le fait d’être proche de la personne interrogée. Cela nous a aidé à utiliser des vocabulaires plus familiers pour les personnes interrogées permettant d’expliquer nos questions et de collecter donc des informations de qualité.

1.3.2 Le choix d’administration par l’Internet

Le premier mode d’administration du questionnaire en face à face, retenu dans notre recherche, est complété par l’envoi du questionnaire par la voie électronique « Internet ».

Ce mode d’administration est presque non pratiqué dans les recherches académiques dans notre contexte alors qu’ailleurs, il est de plus en plus utilisé et connaît un succès croissant ces dernières années. Selon Gavard-Perret et al. (2012) : « l’enquête en ligne permet de développer une présentation graphiquement soignée et interactive, et garantit l’anonymat des répondants ».

Pour notre travail, nous avons opté pour un questionnaire présenté à partir du Google Forms. Ce dernier fournit tous les éléments nécessaires d’une manière simple en peu de temps et ne demande pas d’être spécialiste en programmation.

Après avoir construit et mis en ligne notre questionnaire, les répondants ont été contactés sur invitation (lien hypertexte) à travers leurs numéros téléphoniques, et des réseaux sociaux (Whatssapp, Facebook, instagram) entre le 27 Août et le 15 Septembre.

Ainsi, pour mieux comprendre le fonctionnement de la méthode du questionnaire sur site web; on va se référer à Gueguen et Yami (2004) en adoptant leur processus d’administration du questionnaire sur Internet à notre étude.

Tableau 3 : Méthode du questionnaire en ligne
Méthode du questionnaire en ligne
Source: Modèle adapté de Gueguen et Yami (2004)

1.4 Le contenu du questionnaire

La rédaction du questionnaire est la phase la plus critique et délicate du processus de l’étude car il est la première matérialisation de l’étude et sa qualité est capitale pour la qualité du processus dans son ensemble.

La valeur du questionnaire est sensible à trois points essentiels, à savoir la qualité de la formulation des questions, la qualité de la formulation des modalités de réponses, et la qualité d’organisation du questionnaire (Gravard et al., 2012). Ces trois points sont liés à trois impératifs :

  • Le chercheur : qui est obligé de respecter et de suivre un modèle théorique et ses concepts ;
  • Le répondant : qui doit comprendre les questions posées pour pouvoir y répondre ;
  • Les méthodes d’analyses des données : qui sont imposées par les outils statistiques.

En respectant les points soulignés ci-dessus et les travaux antérieurs, nous avons choisi de formuler les questions d’une manière fermée avec des modalités de réponse précodées.

  • des questions dichotomiques (deux réponses sont proposées oui ou non) ;
  • des questions à choix simple (les répondants choisissent une seule réponse possible parmi une liste de choix) ;
  • des questions à choix multiples (les répondants choisissent un ou plusieurs réponses parmi une liste de choix proposées) ;
  • des questions d’échelles à catégories spécifiques (échelles de Likert).

De ce fait, notre questionnaire contient quatre thèmes :

  • Questions relatives à l’usage de l’internet ; de la Q1 à la Q3
  • Question relatives à l’achat sur Internet, de Q4 à Q6
  • Questions relatives au risque perçu de l’achat sur Internet, il s’agit de Q7
  • Questions relatives à la culture d’achat, il s’agit de Q8
  • Questions relatives à l’identification des répondants, Q9 à Q15

Au-delà de ce fractionnement du questionnaire, nous devons noter que chaque question a un objectif précis comme l’indique le tableau suivant.

Tableau 4: Finalité des questions

Variables observés Questions correspondantes
Usage de l’Internet et motif d’usage Q1, Q2, Q3,
Utilisation marchand de l’Internet Q4, Q5
Achat en ligne des produits et services Q6
Le risque perçu de l’achat en ligne Q7
La culture d’achat Q8
Questions descriptives Q9, Q10, Q11, Q12, Q13, Q14, Q15

Source : nous même

Comme on peut le constater, plusieurs questions, sous réserve de celles visant à tester les hypothèses de recherche, ont été introduites dans le questionnaire.

Leur objectif est d’appréhender la finalité de l’utilisation de l’Internet par les consommateurs Camerounais.

2. Technique d’échantillonnage et taille de l’échantillon

Dans la littérature on peut retrouver deux approches en matière d’échantillonnage: une approche dite probabiliste et une approche dite non probabiliste.

Dans le cadre de notre étude, nous avons utilisé la technique non probabiliste comme méthode d’échantillonnage.

En effet, une approche non probabiliste est une approche qui consiste à administrer un sondage sans tenir compte aux préalables d’une liste établie d’avance comportant des individus faisant partie de la population à étudier.

Elle a été utilisée pour réduire la contrainte et l’erreur d’échantillonnage lors de la collecte de données, ce qui entraînera une meilleure précision et cohérence du résultat généré. Il existe quatre façons de procéder dans un échantillon non probabiliste pour en tirer la population étudiée: La convenance, le jugement, le quota et la boule de neige.

La méthode d’échantillonnage qui semble s’adapter le mieux à notre étude serait un échantillonnage de convenance.

2.1 Echantillonnage de convenance

On l’appelle aussi « échantillon accidentel » parce qu’il est constitué d’individus qui se trouvaient à l’endroit et au moment où l’information a été collectée.

Autrement dit, Les échantillons de convenance sont composés de répondants sélectionnés en fonction des seules opportunités qui se sont présentés au chercheur, sans qu’aucun critère de choix ne soit défini au préalable.

En ce qui nous concerne, compte tenu de la particularité de notre sujet de recherche, nous avons opté la méthode de convenance comme complément à la méthode de boule de neige.

2.2 Taille de d’échantillon

Il s’agit de tirer d’une population déterminée une fraction dans laquelle les différents Caractères sont connus.

Autrement dit, on doit veiller à ce que le caractère donné dans l’échantillon se rapproche le plus possible de l’ensemble de la population. Etant donné que notre échantillon sera confronté à certains tests statistiques, nous avons enquêté dans le but d’obtenir un échantillon dont la taille serait au moins (300) individus exploitables.

Aussi, sachant qu’un échantillon de grande taille reproduit avec plus de précision les caractéristiques de la population nous avons interrogé (302) consommateurs.

Le tableau ci-dessous nous présente la taille de notre échantillon.

Tableau 5 : Analyse du taux de retour et du taux de réponse

Nombre total des questionnaires administrés 302
Nombre total de questionnaire retournés 292
Taux de retour 292/302×100 96,68%
Nombre total des questionnaires mal remplis 10
Nombre total des questionnaires avant le tri à plat 292
Echantillon final retenu après le tri à plat 216
Taux de réponse exploitable 216/ 302×100 71,52%

Source : nous même

Au vu de ce tableau, nous pouvons dire que les différents taux calculés sont satisfaisants, pour minimiser le risque de non réponse. Cependant, nous retenons comme taille de l’échantillon, la taille finale retenu après le tri à plat (216).

Les paragraphes précédents ont bien souligné notre méthode d’échantillonnage. Sur ce qui suit, nous mettrons l’accent beaucoup plus sur la collecte de données envisagées afin d’atteindre nos objectifs de recherche.

Section 2 : Opérationnalisation des variables, outils d’analyse statistiques et caractéristiques de l’échantillon

Cette section va permettre de présenter la mesure de nos variables de recherche, de justifier le choix des outils statistiques en vue d’établir le lien entre ces variables et déterminer les caractéristiques de l’échantillon.

I- Caractéristique de la population de l’étude

Opérationnaliser une variable c’est déterminer la nature des données à collecter ; c’est-à-dire de passer du concept à la variable et de la variable aux données à mesurer.

Ainsi, l’objectif de cette partie sera d’opérationnaliser notre variable d’une part, et de l’autre part présenter les outils d’analyse statistique.

1. Mesure des variables

La mesure des variables est une phase importante du processus de recherche, puisque l’enjeu est de construire des mesures de variables fiables et valides. Les concepts que nous avons utilisés comportent des aspects non directement mesurables. Il faut donc trouver des dimensions révélatrices de chacun d’eux.

La mesure des variables est indispensable à toute recherche car elle permet de percevoir ce qui n’est pas directement appréhendée.

Mesurer dans ce cadre consiste d’une part à définir les différents indicateurs ou items, c’est-à-dire définir des caractéristiques, des traits observables dans la réalité étudiée et qui permettent d’appréhender la présence ou l’absence de tels attributs et d’autre part choisir les différentes modalités d’un attribut dans la réalité étudiée.

En marketing comme dans les autres domaines de gestion, les chercheurs ont recours généralement à quatre types d’échelle :

  • Les échelles nominales qui permettent de repérer des catégories ;
  • Les échelles ordinales qui permettent de classer les items selon une certaine logique ;
  • Les échelles d’intervalles qui permettent d’inférer des différences entre les éléments que l’on mesure ;
  • Et les échelles proportionnelles.

Dans le cadre de la présente recherche, nous avons défini et mis en relation plusieurs variables, que nous présenterons en précisant les différents items y afférents.

Ces items ont été conçus en se référant à la littérature et aux observations. Nous les regroupons en deux groupes : le risque perçu d’un côté et la culture d’achat de l’autre côté. Nous utilisons en l’occurrence l’échelle de Likert à 5 points. Elle permet de mesurer le degré d’accord ou de désaccord d’une proposition.

Les items utilisés sontprincipalement inspirés de la littérature sur notre sujet de recherche.

1.1 Mesure du risque perçu.

Le risque perçu a été mesuré par l’échelle de Jacoby et Kaplan (1972). Cette mesure du risque perçu est composée de neuf items. Cette variable du risque perçu est mesurée par une échelle de Likert à 5 points, comme présenté dans le tableau ci-après :

Tableau 6 : échelle de mesure du risque perçu

Items Nature de l’échelle
Si j’achète en ligne, j’ai peur d’avoir une offre inférieure à l’argent que j’ai payé (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
Si j’achète en ligne, je peux engendrer d’importantes pertes financières (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
Si j’achète en ligne, j’aurais peur que le montant d’argent ne soit pas judicieusement dépensé (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
L’idée d’achat en ligne me donne le sentiment d’une anxiété non désiré (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
L’idée d’achat en ligne me rend psychologiquement mal à l’ai (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
L’idée d’achat en ligne me fait supporter des pressions inutiles (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
Si je réalise l’achat en ligne, je serais douteux de recevoir le produit de qualité comme je l’ai Commandé (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
Si je pense à l’achat en ligne, je crains que le produit acheté ne soit pas de performance comme il devrait être (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
le fait de penser à l’achat de service en ligne m’amène à m’interroger sur la fiabilité du produit : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)

Source : adapté de Jacoby et Kaplan (1972)

1.2 Mesure de la culture d’achat

Cette variable est mesurée par une échelle de Likert à 5 points, comme présenté dans le tableau ci-après :

Tableau 7: échelle de mesure de la culture d’achat

Items Nature de l’échelle
Je trouve que le service de paiement électronique est difficile à utiliser (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
Je ne suis pas convaincu de la fiabilité de ce service (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
J’en manque des ressources nécessaires pour utiliser le service de paiement électronique (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
J’ai peur de divulguer mes informations personnelles (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
Ce n’est pas facile de trouver des personnes pour m’assister (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
Je pense que le manque de contact avec le vendeur augmente le risque perçu de l’achat en ligne (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
Je pense que le manque de contact avec le vendeur diminue la crédibilité d’information sur le produit (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
Je pense que le manque de contact avec le vendeur diminue les chances de faire le bon choix de produit (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
L’absence de marchandage diminue la valeur ajoutée du produit (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
L’absence de marchandage en ligne me donne l’impression d’être dupé sur le prix (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
Si je ne marchande pas, j’ai l’impression de faire une mauvaise affaire : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)

Source : Nous même

1.3 Mesure de l’achat en ligne

Cette variable est mesurée par une échelle de Likert à 5 points, comme présenté dans le tableau ci-dessous:

Tableau 8 : échelle de mesure de l’intention l’achat en ligne

Items Nature de l’échelle
L’achat en ligne ne favorise pas une livraison instantanée du produit ou service ache (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
L’achat en ligne exige la possession d’un Smartphone/ordinateur avec connexion internet (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
L’achat en ligne ne me donne pas l’accès à un large choix de produit ou service (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)
L’achat en ligne ne favorise aucune stratégie de garantie et de retour des produits (1 : Absolument pas d’accord…..5 : absolument d’accord)

Source : adapté de Moon et Kim (2001)

2. Les outils d’analyse des données

L’outil utilisé lors du traitement des données est le logiciel d’analyse des données SPSS V20.0. The Statical Package for Social Science est une bibliothèque de programmes déjà écrits qu’il suffit d’utiliser pour résoudre la plupart des problèmes statistiques d’analyse des données.

Ce logiciel nous a servi d’instrument d’analyse de données nous permettant de soumettre les données recueillies à des tests. La parfaite connaissance de la nature des données collectées nous permet de mieux choisir le type de test à utiliser.

Pour tester les hypothèses, il existe plusieurs méthodes d’analyse statistique : les analyses unidimensionnelles concernent l’étude des variables une à une sans dimension préalable et les variables multidimensionnelles pour l’étude de plusieurs variables.

Nous avons donc choisi comme méthodes : la régression multiple en passant par le tri à plat et l’analyse en composantes principales

2.1 L’analyse unidimensionnelle

Cette méthode d’analyse des données unidimensionnelles concerne uniquement le tri à plat ou l’analyse des fréquences.

Elle a pour but de déterminer pour chaque question et surtout pour chaque variable la distribution des fréquences absolues et relatives des individus ou des variables.

Elle permet également de résumer au mieux l’information concernant une variable déterminée en faisant une description graphique et numérique (analyse descriptive)

2.2 Analyse multidimensionnelle

Cette analyse sera généralement réalisée pour le test de nos hypothèses de recherche. Elle sera complémentaire à l’analyse bidimensionnelle.

Nous allons procéder dans le cadre de notre travail d’abord à une analyse en composante principale (ACP) pour réduire les variables tout en vérifiant que nous conservons la plus grande quantité d’information du phénomène factorisé ensuite effectué une régression linéaire.

* L’analyse en composantes principales est une méthode d’analyse factorielle, qui vise à permettre une représentation plus accessible de la structure des données en retenant que l’essentiel de l’information.

C’est le type d’analyse factorielle qui est adapté ici pour l’analyse de notre opérationnalisation de certains concepts utilisés dans cette recherche.

Elle l’est d’autant plus dans la mesure où les indicateurs de ces variables sont pour l’essentiel mesurés par les échelles d’intervalles et sont donc quantitatives. Elle a entre autres pour objet d’identifier les facteurs qui expliquent les corrélations entre un ensemble d’items ou trait d’une même variable ou alors entre plusieurs variables.

Ce qui veut dire que l’ACP met en évidence la structure d’une variable à items et, partant, en dégage les dimensions qui résument les informations contenues le fichier

* La régression multiple : correspond à une généralisation à trois variables et plus des méthodes de la régression simple. Elle apparait comme un complément à l’analyse bidimensionnelle.

Son objectif est de trouver l’équation de régression qui explique le mieux le phénomène expliqué. Elle permet également d’exprimer la force globale de cette relation par le coefficient de corrélation multiple.

Les résultats de la régression sont examinés par trois tests :

– Le coefficient de détermination R2 qui indique la part de la variance de la variable expliquée restitué par le modèle. R2 est un coefficient synthétisant la capacité de la droite de régression à trouver les différentes valeurs de la variable expliqué il exprime donc la qualité de l’ajustement global.

Ainsi plus le coefficient est proche de 1 plus la restitution est parfaite.

– Le test F de Fisher Snedecor qui rapporte la variance expliquée à la variance résiduelle. Il permet d’évaluer la signification du coefficient de détermination en fonction du nombre d’observation. Par conséquent, c’est la qualité de l’ajustement global qui permet de juger de l’acceptabilité ou du rejet des hypothèses.

– Le test t de Student mesure la contribution de la variable explicative au modèle. Ainsi, ce test sur le coefficient de régression (β) permet d’examiner si pour la variable explicative, il existe une relation significative avec la variable à expliquer.

II- CARACTERISTIQUE GENERALE DE L’ECHANTILLON

Les caractéristiques d’échantillonnage renvoient aux différents aspects qui servent à définir les consommateurs interrogées.

Dans cette présente partie concerne les caractéristiques générales des répondants, nous parlerons du profil sociodémographique de notre échantillon global, nous présenterons la répartition de notre échantillon en fonction de l’âge, la profession et la répartition géographique..

1. Répartition de l’échantillon global en fonction du sexe

La synthèse de notre échantillon en fonction du sexe est consignée dans le tableau suivant :

Tableau 9: Répartition de l’échantillon global en fonction du sexe

Effectifs Pourcentage valide
Valide Homme 189 87,5
Femme 27 12,5
Total 216 100,0

Source : Les résultats de nos enquêtes

Il ressort de ce tableau que (87,5%) de notre échantillon sont constitués des répondants de sexe de masculin. Par ailleurs, (12,5%) représente le pourcentage valide des femmes

2. Répartition de l’échantillon global en fonction de l’âge

Le tableau ci-contre nous donne la répartition de l’échantillon suivant leur âge.

Tableau 10: Répartition de l’échantillon global en fonction de l’âge du répondant

Effectifs Pourcentage valide
Valide Moins de 20 ans 1 0,5
20 à 25 ans 16 7,4
26 à 30 ans 68 31,5
30 à 35 ans 65 30,1
plus de 35 ans 66 30,6
Total 216 100,0

Source : résultats de nos enquêtes

D’après ce tableau, nous constatons que le nombre de répondant âgé de26 à 30ans est plus important (31,5%), vient ensuite le répondant de plus de 35 ans (30,6%).

Toutefois, le répondant de moins de 20 ans était pratiquement absent (0,5%)

3. Caractéristique de l’échantillon en fonction de la répartition géographique

A l’issue de l’enquête, nous pouvons constater que l’enquête a été menée dans cinq villes. Le tableau ci-dessous nous en donne plus de détails.

Tableau 11 : caractéristique de l’échantillon selon la répartition géographique

Effectifs Pourcentage valide
Valide Garoua 23 10,6
Ngaoundéré 40 18,5
Maroua 11 5,1
Yaoundé 94 43,5
Douala 48 22,2
Total 216 100,0

Source : résultats de nos enquêtes

L’analyse du tableau montre la prédominance des répondants dans la ville de Yaoundé (43,5%), vient ensuite la ville de Douala (22,2%). Ceci peut s’expliquer par le fait que ces deux villes constituent le cœur du pays, et sont des premières villes à connaitre l’achat en ligne.

4. Caractéristique de l’échantillon selon le niveau d’instruction

L’analyse des tris à plat montre que la majorité de nos répondants est en partie constitué des universitaires du niveau licence (52,8%), vient par la suite, le niveau master et Doctorat (44,4%). Le tableau ci-dessous résume les informations.

Tableau 12: Caractéristique de l’échantillon selon le niveau d’instruction

Effectifs Pourcentage valide
Valide Secondaire 6 2,8
Licence 114 52,8
Master/ Doctorat 96 44,4
Total 216 100,0

Source : Les résultats de nos enquêtes

5. Caractéristique de l’échantillon selon la profession occupée

Concernant la profession exercée, notre population est dominée par le salarié (47,7%) de la taille globale de l’échantillon, suivi des travailleurs autonomes avec (27, 3%), ensuite les étudiants et élèves, vient encore les sans-emploi (9,3%) en fin les retraité (0,9%) de l’échantillon globale.

Le tableau ci-dessous nous récapitule les informations.

Tableau 13: Caractéristique de l’échantillon selon la profession

Effectifs Pourcentage valide
Valide Salarié 103 47,7
Retraité 2 0,9
Travailleur autonome 59 27,3
Sans emploi 20 9,3
Etudiant- Eleve 32 14,8
Total 216 100,0

Source : Les résultats de nos enquêtes

En somme, cette section a présenté les mesures des différentes variables impliquées dans nos hypothèses de recherche. De même, dans cette section, nous avons présenté les outils d’analyses statistiques que nous allons utiliser au cours de nos analyses et tests d’hypothèses.

Nous avons terminé l’analyse par la présentation des caractéristiques générales de l’échantillon.

Le but de ce chapitre était de présenter les choix épistémologiques et méthodologiques de la recherche. En effet, ce chapitre a complété notre démarche scientifique de la recherche car la recherche en science de gestion est lacombinaison d’un thème (quoi étudier), d’une finalité (pourquoi) et d’une démarche (comment procéder).

Après, nous avons présenté les items de mesure des différents concepts impliqués dans les hypothèses de recherche à tester. Nous avons mis sur pied un certain nombre d’outils d’analyse statistique permettant de tester les hypothèses formulées et présenter les caractéristiques générales de notre échantillon global.

Ainsi, dans le prochain chapitre nous allons procéder à l’étape d’analyse approfondie.

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