The Impact of the Internet on Information Search for Automobiles

Auteurs: Ratchford Briant.T, Muying-Soo Lee, Talukdar Debrata

Ratchford, B. T., Lee, M. S., & Talukdar, D. (2003). The impact of the Internet on information search for automobiles. Journal of Marketing research, 40(2), 193-209.

Mots clés: consumer education, Decision making, Electronic information resource searching, automobile purchasing, electronic information resources

Dans cette étude , les auteurs à partir de données provenant d’enquêtes menées auprès d’acheteurs d’automobiles en 1990 et 2000. Les auteurs étudient les motivations de l’utilisation d’Internet comme source d’information sur les voitures , son impact sur l’utilisation d’autres sources et son impact sur l’effort total de recherche.

Conclusion

Les résultats indiquent que Internet attire l’attention dans une proportion à peu près identique à partir d’autres sources. Les résultats montrent également que ceux qui utilisent Internet pour rechercher des automobiles sont plus jeunes et plus instruits et qu’ils effectuent des recherches de manière plus générale. Toutefois, l’analyse indique également qu’ils auraient cherché encore plus si Internet n’avait pas existé.

Références

Alba, Joseph and J. Wesley Hutchinson (1987), “Dimensions ofConsumer Expertise,” Joumal of Consumer Research, 13(March), 411-54..

John Lynch. Barton Weitz. Chris Janiszewski, RichardLutz, Alan Sawyer, and Stacy Wood (1997), “Interactive HomeShopping: Consumer. Retailer, and Manufacturer Incentives toParticipate in Electronic Marketplaces,” Journal of Marketing,61 (July), 38-53.

Bakos, J. Yannis (1997), “Reducing Buyer Search Costs: Implica-tions for Electronic Marketplaces,” Management Science, 43(December). 1613-30.Beatty.

Sharon E. and Scott M. Smith (1987). “Extemal SearchEtTort: An Investigation Across Several Product Categories,”Joumal of Consumer Research, 14 (June), 83-93.

Bettman, James R.. Mary Frances Luce, and John W. Payne (1998).”Constructive Consumer Choice Proces.ses,” Joumal of Con-sumer Research, 25 (December). 187-217.

Claxton, John D.. Joseph N. Fry. and Bernard Portis (1974), “ATaxonomy of Purchase Information Gathering Patiems,” Joumalof Consumer Research, 1 (December), 35-42.Consoli, J. (2000), “Counterpoint: The Media Respond,” Media-week, (July 17), 7.

Dickson, Peter R. (2000), “Understanding the Trade Winds: TheGlobal Evolution of Production. Consumption and the Intemet.”Joumal of Consumer Research, 27 (June). 115-21.

Dreazen, Y. (1999), “Online Ad Spending Is Expected to MoreThan Triple by Year 2004,” The Wall Street Joumal, (August 12),BI2.

Furse. David H., Girish N. Punj, and David W. Stewart (1984),”Typologies of individual Search Strategies Among Purchasersof New Automobiles,” Joumal of Consumer Research, 10(March), 417-31.Gablehouse, G. (2000), “Print Is Alive and Well: Study,” Media-week, {iu\y 17), 6-7.

Hauser, John, Glen Urban, and Bruce Weinberg (1993), “HowConsumers Allocate Their Time When Searching for Informa-tion.” Joumal of Marketing Research, 30 (November). 452-66.J.D. Power and Associates (2000). Sew Autoshopper.com Study.Aguora Hills. CA:

J.D. Power and AsscKiaies.Kiel, Geoffrey C. and Roger A. Layton (1981), “Dimensions ofConsumer Infonnation Seeking Behavior.” Joumal of MarketingResearch, 18 (May), 233-39

.Klein, Lisa R. and Gary T. Ford (2001), “Consumer Search forInformation in the Digital Age: An Empirical Study of Pre-Purchase Search for Automobiles,” working paper,

Jesse H.Jones Graduate School of Management, Rice University.Lai, Rajiv and Miklos Sarvary (1999), “When and How Is theIntemet Likely to Decrease Price Competition?” Marketing Sci-ence, 18(4). 485-503.Lynch.

John and Dan Ariely (2000). “Wine Online: Search CostsAffect Competition on Price. Quality and Distribution.” Market-ing Scietice, 19 (Winter). 83-103.Marmorstein.

Howard, Dhruv Grewal, and Raymond PH. Fishe(1992), “The Value of Time Spent in Price Comparison Shop-ping,” Jourruil of Consumer Research, 19 (June), 52-61.

Moorthy, K. Sridhar, Brian T. Ratchford, and Debabrata Talukdar(1997), “Consumer Information Search Revisited: Theory andEmpirical Analysis,” Jourtial of Consumer Research, 23(March), 263-77.

Morton, Fiona Scott, Florian Zettelmeyer, and Jorge Silva Risso(2001), “Intemet Car Retailing,” Joumal of Industrial Econom-ics, 49 (4), 50\-\9.

Parker, B.J. and RE. Plank (2000), “A Uses and Gratifications Per-spective on the Intemet as a New Information Source,” Ameri-can Business Review, 18 (June), 43-49.

Punj, Giri.sh N. and Richard Staelin (1983), “A Model of Consumerinformation Search Behavior for New Automobiles,” Jourtial ofConsutner Research, 9 (March), 366-SO,Impact of the Internet on Information Search 209

Ratchford, Brian T. and Narasimhan Srinivasan (1993), “An Source,” Intemational Joumal of Electronic Commerce, 5Empirical investigation of Retums to Search,” Marketing Sci- (Spring), 7-21.ence, 12(1), 73-87. Westbrook,

Robert A. and Claes Fornell (1979), “Patterns of infor-, Debabrata Talukdar, and Myung-Soo Lee (2001), “A mation Source Usage Among Durable Goods Buyers,”Model of Consumer Choice of the intemet as an information of Marketing Research, 16 (August). 303-12

Consumer Search for Information in the Digital Age: An Empirical Study of Pre-Purchase Search for Automobiles

Auteurs : Lisa R.Klein et Gary T.Ford

Klein, L. R., & Ford, G. T. (2003). Consumer search for information in the digital age: An empirical study of prepurchase search for automobiles. Journal of interactive Marketing, 17(3), 29-49.

Mots clés : cousumer serach, internet, automobile purchasing

Dans cette étude, les auteurs cherchent à déterminer si les sources d’informations des consommateurs sont toujours les mêmes à l’ère du numérique. Grâce à une enque^te sur internet menée auprès d’acheteurs de voitures, ils examinent comment les individus utilisent internet pour la recherche de leur véhicule et qui sont ces types de consommateurs. La source d’infirmation se fait elle en ligne ou hors ligne.

Hypothèses :

Il y aura une relation inverse entre les revenus et la quantité d’informations recherchées.

Il y aura une relation directe entre l’éducation et la recherche d’informations.

  Il y aura une relation directe entre l’utilisation d’Internet et la quantité d’informations.

La recherche hors ligne représente une troisième dimension de la catégorisation des sources d’information, qui s’ajoute aux dimensions traditionnelles de dépendance et de personnalisation.

La proportion du temps de recherche en ligne par rapport au temps total de recherche en ligne sera directement liée à l’importance des attributs de recherche à distance par rapport aux attributs de recherche en personne et à l’expérience

La proportion du temps de recherche en ligne par rapport au temps de recherche total sera directement liée au nombre d’années pendant lesquelles le consommateur a utilisé l’Internet.

  La proportion du temps de recherche en ligne par rapport au temps de recherche total sera plus importante pour les acheteurs actuels que pour les acheteurs.

La proportion du temps passé chez le concessionnaire par rapport au temps total de recherche sera inversement liée aux niveaux de connaissance du produit et le niveau d’expérience du consommateur en matière d’Internet.

Conclusion

L’enquête conclu qu’il y a deux dimensions dans la source d’information, qu’elle est en ligne ou hors ligne, . La dimension hors ligne se fait par le vendeur et l’autre dimension représente la recherche personnelle que fait le consommateur pour rechercher des informations sur le véhicule.

Les utilisateurs les plus expérimentés d’internet effectuent une plus grande partie de leurs activités de recherche en ligne. A la différence des utilisateurs moins expérimentés qui feront appel directement à des professionnels.

Alba, J.W., & Hutchinson, J.W. (1987). Dimensions of Consumer Expertise. Journal of Consumer Research,13(4), 411-454.
Beatty, S.E., & Smith, S.M. (1987). External Search Effort: An Investigation Across Several Product Categories.journal of Consumer Research, 14(1), 83-93.
Bettman, J.R. (1979). Information Processing Theory of Consumer Choice. Reading, MA: Addison-Wesley.
Brucks, M. (1985). The Effects of Product Class Knowledge
on Information Search Behavior. Journal ofConsumer Research, 12(1), 1-16.
Claxton,J.D.,Ery,J.N., & Portis, B. (1974). A Taxonomyof Prepurchase Information Gathering Patterns.Journal of Consumer Research, 1(3), 35-42.
Darby, M.R., & Karni, E. (1973). Free Competition and
the Optimal Amount of Eraud. Journal of Law andEconomics, 16, 67-86.
Eord, G., Smith, D.B., & Swasy, J.L. (1988). An EmpiricalTest of the Search, Experience and Credence Attributes Eramework. In M. Houston (Ed.), Advancesin Consumer Research (Vol. 15, pp. 239-243). Provo, UT: Association for Consumer Research.
Eurse, D.H., Punj, G.N., & Stewart, D.M. (1984). A Typology of Individual Search Strategies Among Purchasers of New Autos. Journal of Consumer Research,
10(2), 617-631. Greywiu, M. (2000). More Than Half of All New-Vehicle
Buyers Use the Internet During the Shopping Process. J.D. Power & Associates Reports, September 14.
Hammond, K., McWilliam, G., & Diaz, A.N. (1998). Eun
and Work on the Web: Differences in Attitudes Between Novices and Experienced Users. In J.W. Alba & J.W. Hutchinson (Eds.), Advances in Consumer
Research (Vol. 25, pp. 372-378). Provo, UT: Association for Consumer Research.
Hauser, J.R., & Urban, G.L. (1993). How Consumers Allocate Their Time When Searching for Information.Journal of Marketing Research, 30, 452-466.
Jain, S.P., & Posovac, S.S. (2001). Prepurchase Attribute Verifiability, Source Credibility, and Persuasion.Journal of Consumer Psychology, 11(3), 169-180.
Johnson, EJ., & Russo, J.E. (1984). Product Familiarity and Learning New Information. Journal of Consumer Research, 11(1), 542-550.
Kiel, G.C., & Layton, R.A. (1981). Dimensions of Consumer Information Seeking Behavior. Journal of Marketing Research, 28, 233-239.
Klein, L.R. (1998). Evaluating the Potential of Interactive
Media Through a New Lens: Search Versus Experience Goods. Journal of Business Research,
41(3), 195-203.
Lai, R., & Sarvary, M. (1999). When and How Is theInternet Likely to Decrease Price Competition? MarketingScience, 18(4), 485-503.
Moorthy, S., Ratchford, B.T., & Talukdar, D. (1997).Consumer Information Search Revisited: Theory and Empirical Analysis. Journal of Consumer Research

Sensory marketing strategies and consumer behavior: sensible selling using all five senses

Auteur: Hussain, Sharafat

Hussain, S. (2019). Sensory marketing strategies and consumer behavior: sensible selling using all five senses. IUP Journal of Business Strategy, 16(3), 34-44.

Mots clés: Consumer behavior, Marketing strategy, Selling

A travers cette étude, l’auteur veut montrer que les 5 sens sont essentiels afin d’aider à comprendre les processus de consommation dans lesquels le comportement et la prise de décision individuels sont des facteurs importants.

Le marketing sensoriel est une stratégie marketing innovante visant à stimuler la relation d’un client avec une marque et un produit, ce qui favorise une connexion émotionnelle durable qui optimise la fidélité à la marque. Cet article traite de ce qui constitue le marketing sensoriel, c’est-à-dire le marketing visuel, le marketing auditif, le marketing olfactif, le marketing tactile et le marketing gustatif, et de son impact possible sur le comportement des consommateurs.

Conclusion

L’étude conclut que le défi pour les spécialistes du marketing est de rechercher, comprendre et stimuler les cinq sens des consommateurs qui peuvent conduire à un changement de comportement du consommateur, en influençant directement les ventes.

Le marketing sensoriel est différent des autres types de marketing, car il influence directement les sens du consommateur. Le marketing visuel comprend les logos, les noms, les emballages, la conception des produits, etc. Il crée une perception de la qualité et conduit à l’achat, ce qui a un impact direct sur la construction d’une marque forte. Dans le marketing olfactif, les senteurs peuvent être appliquées sous différentes formes à un produit pour différencier, positionner et renforcer une marque et son image.

Les senteurs sont donc un élément important car elles influencent directement la mémoire du client et son potentiel à vivre une bonne expérience. En matière de marketing auditif, les entreprises doivent être sélectives en ce qui concerne la musique ; elles doivent s’efforcer d’influencer l’évaluation globale de l’environnement du magasin par les clients et l’expérience qu’ils en font.  .   

Le marketing tactile a une influence sur les achats des clients lorsqu’ils interagissent avec un produit, dont l’efficacité a été prouvée en ce qui concerne le nombre de produits achetés.  Les personnes ayant un besoin élevé de toucher sont plus susceptibles d’être positivement touchées par un marketing qui intègre le toucher.

Le marketing gustatif joue un rôle important, car manger et boire sont associés au bonheur ; c’est la raison pour laquelle l’aspect gustatif ne doit pas être négligé. En conclusion, le marketing sensoriel se concentre sur la façon dont l’entreprise traite les clients et sur les impressions qu’elle laisse aux consommateurs. Le défi pour les spécialistes du marketing consiste à rechercher, comprendre et stimuler les cinq sens des consommateurs, ce qui peut entraîner un changement de comportement de ces derniers et influencer directement les ventes, les bénéfices et les parts de marché.

Références bibliographiques:

  1. Aaker J L (1997), Dimensions of Brand Personality, p. 10.
  • Atwal G and Williams A (2009), “Luxury Brand Marketing – The Experience isEverything!”, Journal of Brand Management, Vol. 16, No. 5, pp. 338-346
  • Babin B J, Hardesty D M and Suter T A (2003), “Color and Shopping Intentions: TheIntervening Effect of Price Fairness and Perceived Affect”, Journal of Business Research,Vol. 56, No. 7, pp. 541-551.
  • Belk R W (2013), “Extended Self in a Digital World: Table 1”, Journal of ConsumerResearch, Vol. 40, No. 3, pp. 477-500.
  • Brakus J J, Schmitt B H and Zarantonello L (2009), “Brand Experience: What Is It? HowIs It Measured? Does It Affect Loyalty?”, Journal of Marketing, Vol. 73, No. 3, pp. 52-68.
  • Bruner G C (2009), “Music, Mood and Marketing”, Journal of Marketing, Vol. 54, No. 4,pp. 94-104.
  • Dahl Darren W (2010), Understanding the Role of Spokesperson Voice in Broadcast Advertising,pp. 169-182, Published in Sensory Marketing: Research on the Sensuality of Products,ISBN 978-1-84169-753-6, Routledge, New York [u.a.]

Marketing through Instagram influencers: The impact of the number of followers and product divergence on brand attitude

Fiche de lecture  :

Marijke De Veirman,Veroline Cauberghe &Liselot Hudders (2017), Marketing through Instagram influencers : The impact of the number of followers and product divergence on brand attitude, International Journal of Advertising, 798-828

Mot-clé : E-WOM, influencer marketingInstagram, social influence, social media marketing.

Marijke De Veirma, Veroline Cauberghe et Liselot Hudders démontrent comment le nombre de followers joue un rôle sur le choix de l’influenceur par une marque.

La notion de brand attitude est également explorée, expliquant qu’un influenceur avec de nombreux abonnés n’est pas forcément le choix le plus adapté pour une marque car cela affectera son unicité et donc l’image globale de la marque. Il est aussi décrypté la perception qu’on les « followee » (personnes que l’influenceur suit) d’un influenceur.

  • En premier lieu, nous analyserons comment l’audience d’un influenceur peut altérer la perception qu’ont les followers de ce dernier.
  • Nous soulignerons ensuite en quelques lignes l’impact que peut avoir l’audience d’un influenceur dans le choix des marques et l’effet d’unicité que peut avoir le produit.

Développement :

Selon Marijke De Veirma, Veroline Cauberghe et Liselot Hudders, l’interaction entre un abonné et son influenceur est influencée en partie par le nombre d’abonnés que ce dernier compte.  

Plus il comptera d’abonnés plus il génèrera de la confiance et une estime supérieure du fait de son nombre important d’abonnés.

Toutefois, toujours selon Marijke De Veirma, Veroline Cauberghe et Liselot Hudders, « les abonnés ne voient pas systématiquement pas un influenceur comme un opinion leader ».

Le type de produit mis en avant peut jouer un rôle dans cette confiance du follower à l’influenceur mais cela reste un facteur important déterminant le type d’audience auquel il va s’adresser.

Un autre facteur peut inverser la tendance, si l’influenceur suit très peu de compte et à très peu d’abonnements, une relation négative peut s’installer entre le follower et le followee. Il est observé que les femmes auront beaucoup plus tendance à réagir ainsi, celles-ci étant plus sensible au ration followers/followee de l’influenceur. Les auteures ont observé qu’un tweet positif d’une célébrité avec un nombre élevé d’abonnés génère plus d’achat et d’intérêt de l’audience qu’une célébrité avec un nombre d’abonnés moins important.

Les auteures ont émis 2 différentes hypothèses expliquant les raisons de ce comportement :

H3 : Les produits au design divergent évoquent des attitudes plus élevées à l’égard de la marque par rapport aux produits au design standard.

H4 : L’effet positif de la divergence des produits sur l’attitude à l’égard de la marque est atténué par la perception de l’unicité de la marque.

En effet, si le produit est posté par un influenceur ayant un nombre élevé d’adeptes, cela pourrait déclencher la théorie naïve de la popularité et des pensées selon lesquelles le produit est plutôt commun au lieu d’être unique. Dans ce cas, l’unicité du produit est remise en cause car beaucoup de personnes pourraient l’acheter également. Par conséquent, il est attendu à ce que la relation positive entre la divergence du produit et l’attitude envers la marque à travers la perception de l’unicité de la marque soit affaiblie lorsque le produit est affiché par un influenceur ayant un très grand nombre de followers.

Conclusion :

Il est observé ici que l’audience de l’influenceur joue un rôle non négligeable dans la perception, la crédibilité et le degré d’affection de l’adepte à l’influenceur. Plus un influenceur comptera des abonnées plus il construira une audience qui lui accorde une crédibilité supérieure qu’un influenceur ayant un plus faible nombre d’abonné.

Il à été montré aussi que le followee aura une perception différente d’un produit en fonction de la personne qui va le mettra en avant.  

Les Outils DAP facilitant l’adoption au travers de l’ergonomie et la facilité d’utilisation

Des Outils pour faciliter l’adoption du numérique, PARISO T, 2020, IT for Business, mars 2020, pp.40-43

Mots clés : Adoption numérique, outils DAP, Digital adoption platform, parcours client, application adoption.

Le marché des applications mobiles business est en plein explosion. Les organisations managériales mènent de plus en plus leurs collaborateurs à utiliser les outils informatiques et mobiles afin de gagner en productivité et en autonomie. La documentation papier annexe ou support en ligne tels que les tutoriels, book d’information, guide d’installation et plateformes d’e-learning sont consultés par environ 5% des utilisateurs, contre 85% pour un système DAP.

Les outils de Digital Adoption dits DAP ont pour but d’aider l’utilisateur dans sa compréhension de l’utilisation de l’application.  Ces nouveaux dispositifs d’aide à l’adoption permettent par ailleurs d’atteindre plus facilement l’ergonomie et simplification de l’application souhaitée et attendue par le marché. Ils mènent un accompagnement pas à pas de manière intuitive tout en réduisant les couts et le temps passé à la formation.

Avec un outil DAP, non seulement la création et la maintenance des contenus sont trois fois plus rapides, mais par rapport aux formations classiques et aux autres approches (cours, lecture, démonstration, etc.), l’apprentissage est immédiat : l’utilisateur apprend directement dans l’application, au moment où il en a besoin. Du coup, les collaborateurs seraient plus impliqués et rassurés, améliorant le taux d’adoption. Ces outils sont d’accompagner en continu les utilisateurs dans un objectif d’amélioration de la productivité et de la performance.

Le plaisir perçu, un facteur de l’adoption numérique

  • Le plaisir d’entreprendre, Storhaye P., 2012
  • Proposition d’un modèle de facteurs explicatifs de l’adoption du QR code, dans un pays émergent, Rihab Bouri et Ramla Mezghenni Dhouib, Question(s) de management. 2017, 19(4), p. 101-116, IMCF 2017

Mots clés : plaisir, entreprendre, innovation, organisations et comportements individuels, degré d’adoption des innovations et plaisir perçu, marketing mobile.

Ces deux articles convergent vers l’idée que le plaisir perçu et ressenti dans le monde des affaires est très important. Qu’il s‘agisse d’un plaisir  L’environnement des affaires de nos jours est très évolutif et les conditions de compétitivité ont changé et se sont endurcies il faut donc en plus être innovant et redoubler de défiance. La plupart des pratiques managériales ont été conçu pour faire de la productivité mais s’avèrent inopérantes et insuffisantes pour répondre à ce défi.  Selon Patrick Storhaye l’arme salvatrice dans le monde des affaires serait le plaisir.

Les organisations managériales peuvent donc être source de déplaisir au travail pour le collaborateur. La motivation intrinsèque peut donc être synonyme de réussite des entreprises lorsque le collaborateur y trouve son propre plaisir en toute autonomie de pouvoir réaliser son travail correctement. Ce souffle du plaisir est apporté par tous les collaborateurs en permettant de transformer leurs propres comportements individuels. Mais aussi par les dirigeants et leaders qui insuffle une certaine dynamique. Notamment au travers de la mise à disposition des bons outils afin d’améliorer leur productivité.

Cette notion de plaisir est également perçue comme une variable influant sur l’attitude des consommateurs quant à leurs éventuelles adoption ou non d’une technologie. Parfois nommée « FUN » parfois renommée « Entertainment », elle se réfère au plaisir ressenti à l’utilisation de la technologie, une sensation agréable ainsi donc l’adoption sera facilitée. Une étude antérieure de (Bruner et Kumar 2005) a montré que la perception du plaisir est un facteur important conduisant à l’adoption d’une technologie. Les travaux de Choi, Lee et Sajjad en 2013 confirme le lien existant entre le plaisir et l’attitude.

Le plaisir perçu ou vécu par le collaborateur au travers d’une technologie mise à sa disposition aura un impact positif envers sa productivité et aussi envers l’adoption de cette dernière. Cet article confirme donc que le plaisir a un effet positif sur l’attitude du consommateur aussi bien au niveau d’une innovation que dans le domaine du marketing mobile, ainsi plus les nouvelles applications mobiles procureront du plaisir à l’usage plus elles seront adoptées par le consommateur. 

Le processus d’adoption par l’innovation

  • Consumer Innovativeness and the Adoption Process, Manning Kenneth C., Bearden William O., Madden Thomas J., Journal of Consumer Psychology (Taylor & Francis Ltd). 1995, Vol. 4 Issue 4, p329. 17p. 1 Diagram, 3 Charts.
  • Business analytics adoption process: An innovation diffusion perspective, Nam Dalwoo, Lee Junyeong, International Journal of Information Management. Dec2019, Vol. 49, p411-423. 13p.

Mots clés :adoption process, decision making, new product development, data infrastructure, data quality management.

Le processus d’adoption respecte différentes étapes et ce, quelques soient les déterminants pré- établis pour attirer le consommateur vers son utilisation. L’innovation est assimilée à une recherche de nouveauté par le consommateur par laquelle il prouve son attrait pour la différence et la curiosité. C’est ainsi que cette phase de recherche de nouveauté est intimement liée au processus d’adoption. Comprendre mieux les différentes étapes du processus d’adoption de la technologie permettra de mieux s’adapter.

C’est ainsi que Klonglan et Coward ont développé en 1970 un modèle détaillé du processus d’adoption qui comprend plusieurs étapes : sensibilisation, intérêt, évaluation, essai, adoption (ou rejet).

  • La sensibilisation étant la phase ou le consommateur prend connaissance dans son environnement d’un nouveau produit ou nouveau service.
  • La phase d’intérêt s’effectue par une recherche d’information par le consommateur. Il est important de référencer correctement les données d’informations portant sur a technologie afin de mettre à disposition de l’acheteur/utilisateur la bonne information au bon endroit au bon moment.
  • La troisième phase est celle d’envisager ou non un essai. Le consommateur réfléchit à quand essayer et pourquoi pas essayer.
  • Le consommateur se décide par la suite à essayer à petite échelle le produit ou service. « L’essayer c’est l’adopter » (ou le rejeter).
  • Enfin, l’étape de l’adoption (ou du rejet) ; le consommateur décide de l’utiliser souvent et à large escient.

Les travaux et Midgley et Dowling  en 1978 ont mis en exergue l’hypothèse que les adopteur précoces sont prêts à prendre le risque de l’adoption sans obtenir d’informations de leurs systèmes sociaux et, par conséquent, ont tendance à acheter de nouveaux produits plus tôt que les autres. Il s’agit là d’une intention purement individuelle et guidée par la connaissance des nouvelles technologies.

L’adoption se fait en 5 phases consécutives chez l’utilisateur. On suppose que les consommateurs qui ont tendance à ne pas chercher d’informations ou d’assistance sur les nouveaux produits auprès d’autres personnes sont prédisposés à adopter rapidement les nouveaux produits. L’adoption est différente d’un consommateur à un autre, certains ont besoin de l’approbation de leur système social quant d’autre ont tendance à adopter de nouveaux produits plus facilement.

L’adoption numérique par l’approche sociologique de la diffusion de l’innovation

  • Deshpande Rohit, 1983, A COMPARATIVE REVIEW OF INNOVATION DIFFUSION BOOKS, Journal of Marketing Research (JMR). Aug1983, Vol. 20 Issue 3, p327-334. 8p.
  • Early versus potential adopters, Yen Thing Helena, International Journal of Retail & Distribution Management. 2010, Vol. 38 Issue 6, p443-459. 17p. 1 Diagram, 8 Charts,
  • “Early Adopters as “”Conformists”” and Later Adopters as “”Pragmatists””: Lead Director Adoption”, Wei Shi, Academy of Management Annual Meeting Proceedings. 2014, Vol. 2014 Issue 1, p1-1. 1p.

Mots clés : Innovation Diffusion, Patterns of technological innovations, Adoption innovation, Adoption des utilisateurs, Consumer Behaviour, Technological innovations.

Ces articles mettent en exergue une approche sociologique de l’innovation : de sa diffusion à l’adoption. En effet il est démontré que si l’espérance de performance, l’espérance d’effort, les conditions de facilitation et l’influence sociale ont un impact sur l’intention d’utilisation globale, les perceptions de ces antécédents varient considérablement entre les utilisateurs potentiels et les utilisateurs précoces. Les travaux originels d’Everett Rogers révèle l’existence de cinq profils d’acheteurs intervenant dans le cycle d’adoption de l’innovation. Le Modèle de la courbe de diffusion illustre les cinq catégories comme suit:

-Les innovateurs (2,5%) L’utilisateur est dans ce cas techno enthousiaste, il veut être le premier à utiliser un nouveau bien ou service. Il est compté comme utilisateurs « acquis » d’avance par l’entreprise. Il faut d’ailleurs englober ce type d’utilisateur dans la diffusion de cette nouvelle technologie en tant que testeur en avant-première.

-Les Early adopters (13,5% de la population totale) possèdent un fort pouvoir de prescription et sont plus exigeants. Pour cette cible d’utilisateurs il faut s’assurer de leur satisfaction et en faire des ambassadeurs.

-La majorité précoce (34% de la population totale) représente une population à convaincre. Cela passe par les rassurer, les assister, leur offrir un essai et leur apporter une assistance maximale.

– La majorité tardive autant que la majorité précoce, fait attention aux signaux négatifs. Il faut donc savoir répondre aux critiques de cette population.

-Enfin, pour les retardataires (16%) tous les moyens sont bons pour les convaincre à adopter la technologie souhaitée ! (par exemple baisser le prix de la technologie).

Par ailleurs, Rogers rappelle que les médias de masse sont le canal le plus efficace pour retenir l’attention de l’audience. Mais c’est par le bouche à oreille et par les réseaux sociaux que se fait l’adoption de l’innovation. L’entreprise doit pouvoir alimenter cette innovation via sa distribution, son prix, l’ajustement de son produit et de sa communication.  La courbe de diffusion de l’innovation est complétée par Geoffrey Moore, lorsqu’il met en lumière l’écart entre les Early adopters et la majorité précoce. Les mécanismes de diffusion sont différents : on passe d’une logique techno push où la technologie crée ses propres débouchés à une logique demande pull où l’entreprise doit prendre en compte les attentes de client devenus plus conservateur. Et ceci par les moyens d’ajuster le produit à l’utilisateur ou d’adapter sa chaine de valeur.

Ces différentes recherches démontrent bien que la diffusion d’une innovation est tout sauf linéaire. Il existe autant de profils d’utilisateur que d’innovations et le dilemme étant de bien les identifier afin de répondre à leurs besoins différents. Nous devons d’abord l’identifier afin de savoir quelles actions nous pouvons mettre en place.

La théorie de l’action raisonnée & Le modèle d’acceptation de la technologie

  • Utilizing technology acceptance model (TAM) for driverless car technology adoption, Koul Sahil, Eydgahi Ali, Journal of Technology Management & Innovation. 2018, Vol. 13 Issue 4, p37-46. 10p.
  • Proposition d’un modèle d’analyse des déterminants de l’adoption et de l’usage des systèmes de paiement électronique «B2C», Management & Avenir. 2011, 45(5), p. 223-237, Amir Hasnaoui et Frank Mahé Lentz

Mots clés : Technology acceptance model, l’adoption des technologies de l’information, Modèle d’acceptation des technologies, Théorie de la diffusion des innovations, modèle d’équation structurelle.

L’adoption et l’utilisation des technologies de l’information étant largement considérées comme une nécessité dans la pratique des affaires, il s’agit donc d’une source d’opportunités pour l’utilisateur et pour l’entreprise de renforcer et développer leurs liens. Cependant, même si cela peut leur apporter beaucoup de bénéfices et répondre à leurs besoins, ou faire croître leur business, les utilisateurs sont souvent peu disposés à utiliser les systèmes d’information disponibles. Pourtant s’ils étaient utilisés à bon escient, convenablement, dans le temps, ces systèmes leurs généreraient des gains de performance importants.

Le modèle d’acceptation de la technologie TAM repose sur la suggestion que l’utilité perçue et la facilité d’utilisation perçues sont deux facteurs importants pour l’expliquer l’intention ou non d’adoption des utilisateurs individuels. Le TAM met la lumière sur la prédiction de l’utilisation et l’acceptation d’un système d’information et de la technologie.  Le TAM est lui-même inspiré d’un autre modèle de la théorie de l’action raisonnée fondée établi par Fishbein et Ajzen en 1975. Ce dernier a pour objectif d’expliquer et de prédire l’adoption des comportements individuels.

Dans le cas du marketing mobile, la facilité d’utilisation perçue se « réfère à la perception des consommateurs de la facilité avec laquelle leurs téléphones mobiles peuvent être utilisés pour accéder ou télécharger un contenu, partager un contenu de manière virale, accéder aux informations à propos des activités sociales ou de divertissement, et recevoir des offres et promotions » (Bruner& Kumar, 2003 ; Venkatesh, 2000).

Dans ce modèle, le seul facteur qui influencerait directement le comportement d’un individu est son intention d’effectuer ce comportement qui est déterminée soit par son attitude soit par les normes subjectives.  Les croyances et les évaluations de ses conséquences influencent son attitude alors que les croyances subjectives sont influencées par les croyances normatives à se plier aux normes. Il s’agit donc du facteur déterminant de la relation entre l’utilité perçue, la facilité d’utilisation perçue et l’utilisation future prévue de nombreuses technologies émergentes.

Il existe des modèles explicatifs au travers de déterminants l’utilisation ou la non utilisation d’une technologie.  L’utilité perçue et la facilité d’utilisation perçue auront un effet positif ou négatif sur l’utilisation réelle d’une technologie. Mais ne sont pas en reste d’autres caractéristiques associées à la nouvelle technologie indépendantes de l’utilisateurs et inhérente et à sa perception : avantage relatif, image acquise par l’utilisation, caractère volontaire de l’utilisation, visibilité, possibilité de tester, compatibilité, et démontrabilité des résultats de la technologie.

Cependant, ce modèle a ses limites et présente l’importance d’autres facteurs comme l’âge de l’utilisateur (en relation avec l’utilisation de la nouvelle technologie) et son expérience passée. En effet l’étude de Nees en 2016 sur l’acceptation de la technologie des voitures sans conducteur a conclu que l’acceptation de la technologie des voitures sans conducteur était faible chez les personnes âgées et les personnes ayant une plus grande expérience de la conduite. Persiste les doutes de la non confiance en l’application qui sont des limites à l’utilisation de l’application malgré une facilité d’utilisation perçu.

L’application mobile, aide à la lutte contre le coronavirus, traçage numérique ? L’outil fait polémique.

Meddah H., Garreau M., (2020), “Application mobile.Traçage numérique, l’outil fait polémique”. 

Mots clés: RGPD, Santé, Application pour appareil mobile données personnelles, opinion publique, cybercriminalité. 

Cet article, aborde dans un premier temps l’apparition si brusque du COVID-19 en France et dans le monde. Aucun pays n’était prêt à faire face à une épidémie de cette envergure. Le nombre total de pertes du virus à été recensé à environ 583 672 dans le monde entier. Les pays tentent de faire face, d’adapter les conditions, et de prendre toute mesure pouvant tuer le virus ou sauvé les cas confirmés recensés à environ 13 382 020. Parmis ces pays impactés, nous retrouvons la France, qui effectue un recours aux technologies numérique dans la lutte contre le COVID-19. C’est alors qu’a émergé la possibilité d’une application mobile pour aider à cette chasse au virus, mais quelles sont ses limites ? 

En effet, le projet “stop covid” vu le jour alors que les cas se multipliaient, celui-ci consiste à la création d’une application qui enregistrerait l’identifiant de la personne croisée. L’application indiquera l’état de contagion au virus (nulle ou haute) de la personne en face, à la condition qu’elle détienne également l’application et se soit faite dépistée. En allant plus loin, nous comprenons que l’application se basera sur une traçabilité numérique. Aux prémices du projet, l’application se servait de la géolocalisation, technologie qui avait été jugée trop intrusive, et s’est vue écartée au profit du Bluetooth, qui évali l’ID de l’utilisateur en fonction du signal capté, à une certaine distance. 

Toutefois, l’application serait inutile si un dépistage massif n’est pas fait, en outre, qu’en est-il de la protection des données dans la traçabilité numérique ? Il s’agit d’un traçage des contacts pour remonter la chaîne de propagation du COVID-19. Des informations paradoxales sont communiquées entre le fonctionnement de l’application et l’usage des données, comme l’indique par exemple le secrétaire d’Etat, Cédric O., personne ne pourra retracer qui a été infecté ni qui a infecté qui, Annie Blandi quant à elle confirme cette information en indiquant que le dispositif évoqué ne permet pas de connaître l’identité de la personne infectée croisée ni de constituer une liste d’individus infectés, mais alors comment savoir quel identifiant correspond à quelle personne. 

La limite réside dans le respect de la protection des données personnelles étant intégrée dans le design de conception et nepermet pas de constituer une liste d’individus infectés.

Face aux réticences des bêta testeur, les pilote du projet réaffirme l’objectif premier de l’application, n’étant pas de surveiller les malades ou le déplacement des français, mais d’enregistrer les interactions sociales afin de remonter la chaîne de transmission du virus. Annie Blandin, professeur de droit et membre du conseil national du numérique, affirme que l’adhésion de la population comptera : “inscrire ce projet dans une perspective de solidarité et entraide, de protection globale de la santé publique, peut être un levier de motivation” estime–t-elle. 

En sommes, la volonté d’inclure le numérique dans la lutte contre le coronavirus est une bonne pensée. Il existe toutefois des risques en terme de cybersécurité, dans un premier lieu le piratage très probable, en effet, pour une application comme celle-ci, il faudrait un point central de collecte de données pour contacter les gens, cette sensibilité et exposition aux cyber attaques serait moindre si le nombre d’information de cette base de donnée serait restreintes. Dans un second temps, la diligence demandé face au COVID-19 ne permettra pas aux équipes d’effectuer  les deux mois de tests nécessaire avant la mise en production; test en profondeur, attaque mode red team, exploitation de tous les moyens possibles pour faire tomber le système. Finalement, la création d’applications frauduleuse n’ayant pour but que de voler des données personnelles. Dans un projet comme celui-ci, il faut évaluer la question de proportionnalité, soit d’équilibre entre les apports et les risques.