SECONDE PARTIE : METHODOLOGIE DE RECHERCHE, L’ANALYSE DES DONNEES INTERPRETATION DES RESULTATS
L’incidence de l’audit marketing sur la performance financière des Systèmes Financiers Décentralisés (SFD) au Bénin
Chapitre III : Méthodologie de la recherche
Ce chapitre présente d’abord le positionnement épistémologique et la nature de l’étude pour l’atteinte des objectifs.
Section 1 : Positionnement épistémologique et nature de l’étude
Cette recherche, adoptant l’approche mixte (posture constructiviste et posture positiviste) permet d’appréhender l’influence de la pratique marketing sur la performance financière des SFD. Cependant, cette méthode constitue un itinéraire de la recherche et généralise en même temps les étapes de choix, de production, de recueil, de traitement, d’analyse (ou d’interprétation) des données.
C’est pourquoi Munzimi (2007, p. 7), affirme que la méthodologie est indispensable à la démarche scientifique en ce qu’elle joue le même rôle qu’une boussole dans un bateau. Il est opportun d’adopter une approche mixte pour appréhender l’effet de l’AM sur la performance des SFD.
1. Positionnement épistémologique
La position épistémologique est l’ensemble cohérent d’hypothèses relatives à l’étude de la constitution des connaissances valables (Piaget, 1967). La recherche scientifique implique le paradigme du courant positiviste qui prône la possibilité de dépeindre le réel tel qu’il est, de manière objective et universelle.
Il permet de s’en tenir aux faits tels énoncés. Par contre, le courant d’orientation constructiviste croit en un relativisme épidémique c’est-à-dire ce qu’il pense être vrai n’est que le fruit d’une influence réciproque entre sa perception subjective et des faits vécus (Bertereau et al., 2019). Pour cette étude, la collecte des données issues des interviews permettra de construire des nouvelles idées de perception de l’audit marketing, d’où l’approche constructiviste.
Dans ce cadre, l’analyse des données provenant des rapports et des informations collectées auprès des SFD fustige l’approche positiviste.
2. Nature de l’étude
Pour bien mener cette étude, les données primaires de nature qualitative et quantitative sont respectivement collectées. Pour Aderomou (2019 p.159), la distinction entre l’approche qualitative et quantitative est du dualisme sujet/objet. Ainsi, l’approche quantitative teste la théorie objective tandis que l’approche qualitatives teste la théorie subjective afin d’examiner les relations d’inter-variables. Cette méthode permet de caractériser l’effet de l’audit marketing sur la performance financière des institutions. La méthode d’analyse des données est l’ensemble ordonné de principes, règles et d’opérations intellectuelles permettant de faire une analyse en vue d’atteindre un résultat Grawitz (1993).
Section 2 : Outils de collecte des données et méthodes d’analyse
1. Approche quantitative
1.1. Outils de collecte des données
Selon Thiétart (2014, p. 262) un questionnaire est un « outil de collecte de données primaires le mieux adapté pour réaliser des enquêtes et des sondages à partir d’informations quantitatives et/ou qualitatives ». Il est formé à base d’un instrument de mesure, l’instrument est « ouvert », « semi-ouvert » ou « fermé ». Il s’agira pour cette recherche de collecter des données à base d’un questionnaire et des entretiens individuels à base d’un guide d’entretien avec les dirigeants des SFD.
Il est adressé aux responsables à divers niveaux, aux chefs services, aux responsables marketing. Dans ces travaux Mbengue et Vandangeon (1999), mentionne que la position épistémologique est relativement liée avec les outils disponibles qui assurent l’identification du mode d’investigation et les procédés d’analyse. Ils sont collectés par trois techniques principales : entretiens, observations, documents et revêtent trois formes : qualitatives, quantitatives, financières (Krief & Zardet, 2013). Cette étude s’intéresse aux données primaires qualitatives et quantitatives.
1 .2. Méthodes d’échantillonnage
L’ensemble d’individus extrait d’une population initiale de façon aléatoire et représentatif est appelé l’échantillon. Le Bénin compte 112 SFD agréés par le Ministère de l’Economie et des Finances25. Cependant, la présente recherche porte sur dix (10) SFD sans critère de distinction. Le questionnaire est orienté vers les chefs services, les responsables à divers niveaux et les chefs d’agences ou chef bureaux de l’institution soit 30 par institution pour un échantillon de 300 personnes. Ces institutions de microfinance sont retenues de façon aléatoire.
1.3. Description et définition des variables
Pour cette étude, les différentes variables utilisées sont de trois catégories. Il s’agit notamment des variables dépendantes, variables indépendantes et des variables de contrôle.
1.3.1. Variable dépendante : la performance financière
Dans le cadre de cette recherche, la variable dépendante est la performance financière (PF) des SFD. Au prime à bord, tous les items de la performance financière ont été mis en commun et une analyse factorielle a été effectuée. Au terme de l’analyse factorielle, aucun item n’a été supprimé.
Cela se comprend du fait que les items pour capter les différentes dimensions de la performance financière sont déterminées par les études antérieures.
Après avoir apuré le construit, une solution à plusieurs facteurs fut testée par la méthode des équations structurelles. Les principaux indices d’ajustement du modèle de mesure aux données collectées sont supérieurs ou proches des critères d’acceptation. L’outil final comprend des facteurs ci-après : la Rentabilité Economique (ROA), l’Autosuffisance Opérationnelle (AO), la Qualité du Portefeuille (QaPor), l’Efficacité/productivité (EFprod) et la compétitivité (Compt). Le choix des indicateurs découle de la littérature empirique et de la disponibilité des données à collecter.
1.3.1.2. Variables indépendantes : Audits marketing
A ce niveau également, tous les items de l’audit marketing ont été mis en commun et une analyse factorielle a été effectuée. Au terme de l’analyse factorielle, aucun item n’a été supprimé. Cela se comprend du fait que les items pour capter les différentes dimensions de l’audit marketing sont déterminés par la revue de la littérature. Après avoir apuré le construit, une solution à plusieurs facteurs fut testée par la méthode des équations structurelles. Les principaux indices d’ajustement du modèle de mesure aux
25 https://finances.bj/wp-content/uploads/2020/07/Annuaire-des-SFD-2019-%C3%A9dition-2020.pdf
données collectées sont supérieurs ou proches des critères d’acceptation. L’outil final comprend des facteurs ci-après l’audit marketing de crise (AMC ), audit marketing d’anticipation ( AMA) et de l’audit marketing digital (AMD). Il s’agit généralement d’analyser la fréquence de la pratique de l’audit marketing au niveau des SFD à partir de l’échelle de Licket de degré 5 et les qualificatives des variables de la performance financière.
1.3.1.3. Variables de contrôle
Les variables permettent d’assurer que les résultats de l’expérience sont équitables, non faussés et non causés par la manipulation expérimentale.26 La variable taille est prise en compte dans cette étude à travers le nombre d’agences ou structures de bases ( taiLnbeag) de l’institution et le nombre de clients/membres ( Tailnbreclts) que dispose l’institution. Les variables de contrôle sont tout simplement des variables ajoutées par les chercheurs dans une régression pour éviter un biais à l’épreuve d’une estimation du paramètre d’intérêt. 27
Tableau 4: Synthèse des variables
Variables Indicateurs Calcul
d’Efficacité
/Productivité
(EF/prod)
Les charges d’exploitation rapportées au portefeuille
de crédits.
Montant des charges d’exploitations de la période / Montant brut moyen du portefeuille de crédits de la période
≤ 35 %
Performance financière (PF)
Le ratio de la qualité de portefeuille (QaPort )
Rentabilité
Taux de provision sur créance en souffrance
˃ 40 %
La rentabilité des fonds propres ˃ 15
%
Montant brut des provisions constitués/montant brut des créances en souffrance
Résultat d’exploitation hors subventions/ montant moyen des fonds propres pour la période
Compétitivité
(Comp)
Le nombre de clients/membres
Le nombre d’agence/structures de bases
Gestion du bilan (Ratcap)
Le ratio de capitalisation
˃ 15 %
Montant total des fonds propres de la période/ montant total de l’actif de la période
Source : Auteur à partir de la revue de la littérature
26 https://www.voxco.com/fr/blog/un-guide-detaille-sur-les-variables-de-controle-quoi-pourquoi-et- comment/
27 https://www.bsi-economics.org/236-%E2%98%86-qu%E2%80%99est-ce-qu%E2%80%99une- variable-de-controle-dans-une-regression
Tableau 5: Variables indépendantes et de contrôle
Variables indépendantes et de contrôle Les sous variables indépendantes Dénomination
Audit Marketing de crise AMC
Audit Marketing
(AM)
Taille de SFD
Audit marketing d’anticipation AMA Audit marketing Digital AMD Taille de SFD en terme du nombre
d’agences/structures de base Tnbreag
Taille de SFD en terme du nombre de
clients/membres Tnbreclts
Source : Auteur à partir de la revue de la littérature
2. Construction des variables et modelés empiriques
2. 1. Construction des variables
Il est question de présenter le modèle utilisé et l’ensemble des variables mobilisées
pour l’estimation.
De nos hypothèses, nous pouvons estimer le modèle d’équation de régression linéaire impliquant l’audit marketing (AM), l’audit marketing de crise ( AMC) , l’audit marketing d’anticipation ( AMA ) et l’audit marketing digital (AMD). De, même les variables de contrôle dépendent chacune linéairement des effets sur la performance financière, la taille de SFD en terme du nombre d’agences ou structures de base ( Tnbreag ) et en termes de nombre de clients / membres ( Tnbreclts ) peuvent impacter la performance financière (PF).
2. 2. Modèle de régression utilisé
Soit Y et X les variables dépendantes et indépendantes respectivement on a :
𝒀𝒊𝒕 = �� + � 𝐗𝐢� + 𝛆𝐢�
Avec : �0 la constante de l’estimation, � est le coefficient mesurant l’influence de variables X et (i ; t) le nombres de SFD et la durée d’observations. Car, la validation des hypothèses de recherche se focalisera sur l’équation économétrique suivante pour déterminer le lien entre l’audit markéting et la performance financière.
Le lien entre la performance financière et des audits marketing s’écrit :
PFit = �𝛐+ �� ∗ AMC+ �� ∗ AMA+ �� AMD + �� ∗ 𝐓𝐧��𝐞�𝐠 + �� ∗ 𝐓𝐧��𝐞�𝐥�� + 𝛆𝐢 t
PF it = 0.721 -0.176*AMC + 0.073* AMA + 0.102* AMD + 0.072* 𝐓𝐧��𝐞�𝐠 +0.067 *
𝐓𝐧��𝐞�𝐥�� R²= 87% et R² Ajusté = 77%
Avec : α0 ∶ La constante de l’estimation, β1… β5 indique le coefficient de l’effet de chaque variable exogène sur la performance financière qui sont des paramètres à estimer, (I, t) représentent l’audit marketing et l’année
2.3 Approche qualitative
Cette phase requiert une investigation prolongée sur le sujet auprès de la cible sur le terrain.
2.3.1. Outils de collecte des données qualitatives
De manière générale la collecte des données qualitatives est basée sur le mode de l’entretien individuel, l’entretien de groupe, ainsi que l’observation. Mais pour notre travail, l’entretien individuel est retenu à base d’un guide d’entretien.
2.3.2. Méthode d’échantillonnage des données qualitatives
Le guide d’entretien, basé sur un entretien semi-directif auprès des responsables opérationnels, financier et marketing. L’échantillonnage choisi est basé sur la catégorie socio-professionnelle de 10 agents en services dans les SFD soit au moins un (1) responsable par SFD. Cette démarche consiste à étudier auprès des spécialistes du domaine l’effet de l’AM sur la performance financière des SFD.
2.4. Méthodes d’analyse des données quantitatives et qualitatives
Dans le cadre de cette recherche, il est utilisé une approche mixte explicative. Selon Crewell (2013), les méthodes mixtes séquentielles explicatives sont celles dans lesquelles le chercheur effectue d’abord une recherche quantitative, analyse les résultats, puis s’appuie sur les résultats pour les expliquer plus en détail avec une recherche qualitative.
Elle est considérée comme explicative parce que les résultats initiaux des données quantitatives sont expliqués plus en détail par les données qualitatives. Il est considéré comme séquentiel parce que la phase quantitative initiale est suivie de la phase qualitative. Ce type de conception est populaire dans les domaines à forte orientation quantitative (le projet commence donc par une recherche quantitative), mais il présente les difficultés d’identifier les résultats quantitatifs à approfondir et la taille inégale des échantillons pour chaque phase de l’étude.
En ce qui concerne l’aspect quantitatif, dans le cadre de cette recherche, les régressions linéaires ont été effectuées à l’aide de SPSS 25. Du point de vue qualitatif, l’analyse du contenu a été utilisée pour synthétiser le discours des directeurs marketing. Les différents résultats ont été mis ensemble pour conclure sur l’effet de l’audit marketing.
Chapitre IV : Présentation, analyse et discussion des résultats
A ce point, le but principal est d’expliquer les résultats obtenus de la recherche auprès des SFD au Bénin. En effet, les hypothèses seront confirmées ou non par ces résultats.
Section 1 : Présentation des résultats d’estimation
Les résultats obtenus montrent différents effets de l’audit marketing sur la performance financière des SFD. A ce niveau, il convient d’évaluer la significativité de la variable audit marketing mise en évidence par l’analyse de la performance financière. L’analyse de la variance à un facteur (ANOVA) a été effectuée. La régression linéaire est réalisée en tenant compte de la réduction des dimensions par l’analyse factorielle, ce qui a permis d’explorer des items ayant un coefficient alpha de Cronbach inférieur à 6
1.1. Présentation et discussion des résultats d’estimation
1.1.1. Lien entre l’audit marketing et la performance financière des SFD
Tableau 6:Résumé du modèle de régression
Récapitulatif des modèles
Modèle R R-deux R-deux ajusté Erreur standard de l’estimation 1 0,872a 0,771 0,754 0,554
a. Prédicteurs : (Constante), Institutions mutualistes ou coopératives d’épargne et de crédit, L’audit marketing d’anticipation, Audit marketing de crise, Les clients/membres de l’institution augmente chaque année, Les agences ou structures de bases de l’institution augmentent chaque année, Audit marketing digital
Source : Données sorties de l’auteur sous IBM SPSS
La valeur du coefficient de corrélation multiple est de 0.87. Cette donnée figure au niveau de la colonne de « R ». Cette valeur suggère que les données sont très bien ajustées au modèle, le modèle est validé. La valeur R² (0.77) indique que la proportion de la variabilité de la performance financière et l’audit marketing est expliqué par le modèle de régression.
On peut conclure que les variables d’audit marketing de crise, d’anticipation et digital peuvent expliquer près de 77,10 % de la variation de la performance financière. Pour qu’un modèle soit pertinent, l’amélioration obtenue avec la variable indépendante doit être grande et les résiduels entre les valeurs observées et la droite de faibles. Pour tester cela, SPSS procède au test de la valeur F. Cette valeur se trouve dans le Tableau 6.
Tableau 7:Analyse de la variance
Modèle Somme des
ANOVA a
Carré
carrés Ddl
moyen F Sig.
Régression 3,154 6 0,526 45,291 0,000b
1 de Student 12,144 261 0,22-7
Total 15,297 267
a. Variable dépendante : Performance Financière
b. Prédicteurs : (Constante), Institutions mutualistes ou coopératives d’épargne et de crédit, L’audit marketing d’anticipation, Audit marketing de crise, Les clients/membres de l’institution augmente chaque année, Les agences ou structures de base de l’institution augmente chaque année, Audit marketing digital
Source : Données sorties de l’auteur sous IBM SPSS
Les données issues de nos enquêtes traitées par SPSS affichent la valeur de F et le degré de signification. Dans le cadre de l’étude, la valeur de F est de 45,291 et de degré de significativité nul. Par conséquent la probabilité d’obtenir une valeur F de cette taille par hasard est inférieur à 0,05 %. Il y a donc une relation statistiquement significative entre l’audit marketing et la performance financière.
Tableau 8:Résultats de la régression estimant le lien entre l’audit marketing et la
performance financière des SFD
Coefficients a
Modèle Coefficients non standardisés
BErreur standard
Coefficients standardisé s
Bêta
T Sig.
1 (Constante) 0,721 0,151 4,783 0,000
Audit marketing de crise -0,176 0,043 -0,245 -4,115 0,000
L’audit marketing d’anticipation
0,073 0,034 0,125 2,111 0,036
Audit marketing digital 0,102 0,028 0,220 3,599 0,000
Nombre de clients / membres au Bénin Nombre d’agences ou structures de bases au Bénin
0,072 0,024 0,174 3,057 0,002
0,067 0,015 0,258 4,416 0,000
Statut juridique 0,027 0,025 0,064 1,111 0,267 a. Variable dépendante : Performance Financière
Source : Données sorties de l’auteur sous IBM SPSS
Le tableau ci-dessus résume la régression de la performance financière par l’audit marketing de crise qui indique un lien négatif de (-0,176) mais significatif. Cela signifie que la pratique de l’audit marketing de crise implique que l’audit marketing de crise impacte négativement à court terme mais significatif pour des raisons des dépenses y afférentes à sa réalisation. Mais à long terme, la pratique aura un impact positif sur la performance financière.
Ainsi, l’audit marketing de crise est un examen complet de l’organisation mis en œuvre au moment où des déficiences sont constatées dans le fonctionnement des institutions, de manière brusque. L’effet de l’audit marketing reste significatif au seuil de 5 %.
La régression de la performance financière par l’audit marketing d’anticipation perçue par les dirigeants des SFD, montre un effet positif (0.073) et significatif de p < 0.05. Ce résultat signifie que lorsque les SFD pratiquent l’audit marketing par anticipation avant la prise des décisions stratégies, cela améliore la performance financière afin de rendre l’institution pérenne et viable.
L’audit marketing digital exploité au sein des SFD comme un outil de diagnostic et d’inspection en ligne influence positivement et significativement la performance financière des SFD. Car la régression indique un effet positif (0.102) et très significatif de l’audit marketing digital. Ce qui montre que les dirigeants et des responsables marketing ont intérêt à mettre en œuvre des recommandations issues du rapport de l’audit marketing.
1.1.2. Lien entre l’audit marketing de crise et la performance financière
Le tableau n° 8 à l’annexe montre que la valeur du coefficient de corrélation multiple est de 0,75. Cette valeur nommée R suggère que les données sont ajustées au modèle.
Ici la valeur de R² (0,56) indique la proportion de la variabilité de l’audit marketing de crise et la performance financière liées à la maîtrise des charges d’exploitation rapportées au portefeuille de crédits, détermine l’efficacité /productivité d’une institution. On peut conclure par-là que la variable audit marketing de crise affecte près de 56 % la fluctuation de la performance financière. Les résultats obtenus de SPSS montrent que les sommes des carrés et carrés moyens donnent un F de 8,159 relatives au résultat ANOVA et est significative de p<0,0005.
Ce qui explique la probabilité d’obtenir une valeur F de l’audit marketing de crise par hasard est inférieur au seuil de 0,05%. On peut conclure que le respect des charges d’exploitation rapportées au portefeuille de crédits, affecte positivement la performance financière ; il y a donc une relation statistiquement significative entre l’audit marketing et performance financière.
1.1.3. Lien entre l’audit marketing d’anticipation et la performance financière
(Tableau 8 et -9 annexe)
Pour cette régression la valeur du coefficient de corrélation multiple est de 0,91. Cette donnée figure au niveau de R, le modèle est bien ajusté et la valeur de R² (0,83) relative au résultat ANOVA, indique la probabilité de variabilité de la performance financière induite par l’audit marketing d’anticipation par le modèle de régression. On peut conclure que la variable AMA affecte à 83% aujourd’hui la performance financière. De même, la valeur de F est de 4,72 et est significative à p < 0,0005 d’où la probabilité d’effectuer l’AMA est inférieure à 0,05%. Il y a donc une relation statiquement significative entre l’audit marketing d’anticipation et l’amélioration de la performance financière.
1.1.4. Lien entre l’audit marketing digital et la performance financière
(Tableau 10-11 annexe)
Le coefficient de corrélation multiple est de 0,74. La valeur de R² sortie par SPSS est de 0,54, on peut dire que le modèle est bien ajusté par rapport aux données. Ce qui explique la fluctuation de la variabilité de la performance financière et l’audit marketing digital, est de 54%. La pertinente du modèle provient d’une forte l’amélioration de la performance financière entre l’audit marketing digital. SPSS procède au test de la valeur F dont la valeur est 33,58 relative aux résultats ANOVA et significative de p< 0,0003 au seuil de 0,05%. Il y a donc un lien statiquement significatif entre l’audit marketing et la performance financière des SFD.
De manière général, il peut être retenu que la pratique globale de l’audit marketing influence sur la performance financière des SFD et joue un rôle important dans la prise des décisions, dans la recherche des solutions idoines aux défaillances, et la préservation de l’institution sur le marché.
1.1.5. Lien entre les variables de contrôle et la performance financière des SFD .
Les résultats de la régression du tableau n°16 (annexe 1) indiquent que les variables de contrôle choisies (le nombre de clients/ membres et le nombre d’agence ou structures de base) dont disposent les SFD impactent positivement et significativement la performance financière et permettent aux SFD d’être plus complétifs et rentables. Ce résultat consolide ceux obtenus avec les variables indépendantes.
Par contre, le résultat de la régression lié à la forme juridique, présente une probabilité critique de 26.7% supérieure au seuil de 5 %. Ce résultat montre que la forme juridique est positive mais non significative, par conséquent n’affecte pas directement la performance financière des SFD.