Fiche de lecture – Managing Consumer Privacy Concerns in Personalization: A Strategic Analysis of Privacy Protection

Référence :
Lee, D.J., Ahn, J.H. & Bang, Y. (2011). Managing Consumer Privacy Concerns in Personalization: A Strategic Analysis of Privacy Protection. MIS Quarterly, 35 (2), 423-444

Idée / dominante :Dans la mesure où les technologies de l’information et de la communication ont beaucoup évolué au cours des dernières années, les entreprises sont maintenant capables de fournir une offre personnalisée à leurs clients, basée sur les informations récoltées auprès d’eux. Ces collectes d’informations personnelles ont été le vecteur de sérieuses inquiétudes liées à l’invasion de la vie privée des particuliers, par les entreprises. L’étude se concentre sur les motivations des entreprises de protéger la vie privée de leurs consommateurs, et l’impact potentiel de cette protection sur la concurrence et sur la bien-être social., dans un contexte de personnalisation du prix et du produit.

 

Résumé :Le développement des sites de e-Commerce proposant des offres personnalisées n’a pu se faire sans la récolte d’informations personnelles des internautes, de façon à cibler au maximum. Cela a soulevé des nombreuses inquiétudes du côté des consommateurs. Pour affronter cette problématique, les auteurs ont choisi d’étudier l’application et les impacts des FIPs (Fair Information Practices), qui reposent sur 5 points : l’information, le choix, l’accès, la sécurité, et la mise en place. Mais ces FIPs utilisés par les entreprises ne suffisent pas à apaiser le débat. Plusieurs travaux ont déjà été faits sur ce sujets (Awad et Krishman (2006), Culnan et Armstrong (1999), Hui et al. (2007) ou encore Xu et al. (2009)). Il en ressort que les FIP affaiblissent les inquiétudes des consommateurs et les incitent à livrer plus d’informations personnelles. Il en résulte un perpétuel calcul coûts/bénéfices (cf. Dinev et Hart (2006) et Xu et al. (2009)).

Questions de recherche :

1)    Quel est le rôle de la protection de la vie privée dans la stratégie de pricing des entreprises faisant le choix de la personnalisation ?

2)    Quels sont les meilleurs choix pour la protection de a vie privée, du côté de l’entreprise ? La protection est alors considérée comme un coût fixe, se chiffrant entre 5 et 10 millions de dollars par an (von Reden, 2004).

3)    Comment la protection de la vie privée impacte le bien-être social et peut-il être amélioré via une régulation gouvernementale sur les entreprises mettant en place des FIPs ?

Pour répondre à ces questions de recherche, les auteurs construisent le modèle suivant : un marché sur lequel se trouvent deux entreprises concurrentes : A et B. Chaque consommateur doit choisir l’une des deux pour effectuer un achat, sachant que l’entreprise A protège la vie privée de ses clients et que B ne le fait pas. Les consommateurs sont tous supposés différents, en termes de préférence et de niveau d’inquiétude. Il y a les fondamentalistes (ne partagent aucune donnée personnelle), les pragmatiques (partagent les informations personnelles avec les entreprises qui protègent la vie privée), et les non-inquiets (partagent leurs informations personnelles avec toutes les entreprises).

Principaux résultats :

–       plus il y a de pragmatiques, plus l’effet de concurrence augmente : la protection des données n’est pas un moyen nécessaire pour affronter les inquiétudes des consommateurs.

–       La stratégie de protection de la vie privée devrait être basée sur le coût d’investissement de cette protection et sur l’importance du niveau de personnalisation. Par exemple, quand on propose un faible niveau de personnalisation, il est préférable de se doter d’une protection de la privacy pour maximiser les profits.

–       Le choix délibéré de la part d’une entreprise ayant une offre personnalisée peut améliorer le bien-être social en réduisant le gap d’inutilité d’un produit.

–       Forcer la mise en place de FIPs par le moyen d’une régulation gouvernementale serait appréciée de la société, car elle limiterait la propension des entreprises à exploiter l’effet « competition-mitigation » lorsque les pragmatiques sont les plus représentés et que le coût d’investissement est faible.

 

Notes d’intérêt pour la recherche en cours : Enjeux des politiques de protection de la vie privée, impact sur un marché concurrentiel, l’inquiétude des consommateurs incite de plus en plus les entreprises à se doter d’outils de protection de la vie privée. Il s’agit d’améliorer le bien-être social, en capitalisant sur le bien-être des consommateurs. Importance sur calcul coûts-bénéfices dans les action des consommateurs, cf Xu et al. (2009).

Ce qui n’a pas été abordé :

Etude basée sur le e-commerce et les sites de « personal-shopping », rien sur SNS.

Références :

Acquisti, A., and Varian, H. (2005). Conditioning Prices on Purchase History, Marketing Science, 24(3), 367-381.

Anand, B., Rukstad, M. G., and Paige, C. H. (2001). Capital One Financial Corporation, Harvard Business School Case No. 9-700-124, Rev. May 1.

Arora, N., Drèze, X., Ghose, A., Hess, J. D., Iyengar, R., Jing, B., Joshi, Y., Kumar, V., Lurie, N., Neslin, S., Sajeesh, S., Su, M., Syam, N., Thomas, J., and Zhang, Z. J. (2008). Putting One-to- One Marketing to Work: Personalization, Customization and Choice, Marketing Letters, 19(3-4), 305-321.

Awad, N. F., and Krishnan, M. S. (2006). The Personalization Privacy Paradox: An Empirical Evaluation of Information Transparency and the Willingness to be Profiled Online for Personalization, MIS Quarterly 30(1), 13-28.

Bakos, Y. (1997). Reducing Buyer Search Costs: Implications for Electronic Marketplaces, Management Science, 43(12), 1676-1692.

Bouckaert, J., and Degryse, H. (2006). Opt In Versus Opt Out: A Free-Entry Analysis of Privacy Policies, CESifo Working Paper No. 1831, CESifo Group Munich .

Chellappa, R., and Shivendu, S. (2008). An Economic Model of Privacy: A Property Rights Approach to Regulatory Choices for Online Personalization, Journal of Management Information Systems, 24(3), 193-225.

Chen, Y., and Iyer, G. 2002. Research Note: Consumer Address- ability and Customized Pricing, Marketing Science, 21(2), 197-208.

Chen, Y., Narasimhan, C., and Zhang, Z. (2001). Individual Mar- keting with Imperfect Targetability, Marketing Science, 20(1), 23-41.

Choi, J. P., (2006). Tying in Two-Sided Markets with Multi- Homing, CESifo Working Paper No. 2073, CESifo Group Munich.

Choudhary, V., Ghose, A., Mukhopadhyay, T., and Rajan, U. (2005). Personalized Pricing and Quality Differentiation, Management Science, 51(7), 1120-1130.

Cranor, L. F. (2003). I Didn’t Buy It for Myself: Privacy and E- ommerce Personalization, in Proceedings of the 2003 ACM Workshop on Privacy in the Electronic Society, Washington, DC, October 30, 111-117.

Culnan, M. J. (1999). Georgetown Internet Privacy Policy Survey: Report to the Federal Trade Commission, Georgetown University, Washington, DC.

Culnan, M. J., and Armstrong, P. K. (1999). Information Privacy Concern, Procedural Fairness, and Impersonal Trust: An Empirical Investigation, Organization Science, 10(1), 103-115.

Culnan, M. J., and Bies, R. J. (2003). Consumer Privacy: Balancing Economic and Justice Considerations, Journal of Social Issues, 59(2), 323-342.

Culnan, M. J., and Milberg, S. T. (1998). The Second Exchange: Managing Customer Information in Marketing Relationships, Unpublished Manuscript, Georgetown University, Washington, DC.

D’Innocenzio, A. (2007). How Do I Find the Right Fit for Clothes?, The Washington Post, March 20.

Dewan, R., Jing, B., and Seidmann, A. (2000). Adoption of Internet-Based Product Customization and Pricing Strategy, Journal of Management Information Systems, 17(2), 9-28.

Dewan, R., Jing, B., and Seidmann, A. (2003). Product Customization and Price Competition on the Internet, Management Science, 49(8), 1055-1070.

Dinev, T., and Hart, P. (2006). An Extended Privacy Calculus Model for E-Commerce Transactions, Information Systems Research, 17(1), 61-80.

Economist Intelligence Unit. (2007). Personalized Products and Services Can Increase Companies’ Revenue and Improve Customer Loyalty, Study Finds, Economist Intelligence Unit, London (available at http://www.eiuresources.com/mediadir/ default.asp?PR=1750001975).

Federal Trade Commission. (2009). Fair Information Practices Principles, Washington, DC (available at http://www.ftc.gov/ reports/privacy3/fairinfo.shtm).

Ghose, A. and Huang, K.-W. (2009). Personalized Pricing and Quality Customization, Journal of Economics and Management Strategy, 18(4), 1095-1135.

Gomes, L. (2009). The Hidden Cost of Privacy, Forbes, June 8 (available at http://www.forbes.com/forbes/2009/0608/034- privacy-research-hidden-cost-of-privacy.html).

Harris Interactive. (2002). Privacy On and Off the Internet: What Consumers Want, Harris Interactive Inc., New York.

Harris Louis & Associates, and Westin, A. F. (1991). Harris-Equifax Consumer Privacy Survey, Equifax, Inc., Atlanta, GA.

Hinz, O, Hann, I-H, and Spann, M. (2011). Price Discrimination in E-Commerce? An Examination of Dynamic Pricing in Name- Your-Own-Price Markets, MIS Quarterly, 35(1), 81-98.

Hoofnagle, C. J. (2005). Privacy Self Regulation: A Decade of Disappointment, Electronic Privacy Information Center, Washington, DC (available at http://epic.org/reports/ decadedisappoint.pdf).

Hui, K.-L., and Png, I. P. L. (2006). The Economics of Privacy, in Economics and Information Systems, T. Hendershott (ed.), Amsterdam: Elsevier, 471-497.

Hui, K.-L., Teo, H. H., and Lee, S.-Y. T. (2007). The Value of Privacy Assurance: An Exploratory Field Experiment, MIS Quarterly, 31(1), 19-33.

Imhoff, C., Loftis, L., and Geiger, J. G. (2001). Building the Customer-Centric Enterprise: Data Warehousing Techniques for Supporting Customer Relationship Management, New York: Wiley.

Kasanoff, B. (2001). Making It Personal: How to Profit from Personalization without Invading Privacy, Cambridge, MA: Perseus Publishing.

Kim, Y. (2007). “Weighted Order-Dependent Clustering and Visualization of Web Navigation Patterns, Decision Support Systems, 43(4), 1630-1645.

Knowledge@Wharton. (2002). The Failure of Customization: Or Why People Don’t Buy Jeans Online, The Wharton School, University of Pennsylvania (available at http://knowledge. wharton.upenn.edu/article.cfm?articleid =535).

Krane, D. (2007). Many U.S. Adults Are Satisfied with Use of Their Personal Health Information, press release, Harris Interactive, New York (available at http://www. harrisinteractive. com/vault/Harris-Interactive-Poll-Research-Health-Privacy- 2007-03.pdf).

Krane, D. (2008). Majority Uncomfortable with Websites Customizing Content Based Visitors Personal Profiles, press release, Harris Interactive, New York (available at http://www. harrisinteractive.com/vault/Harris-Interactive-Poll-Research- Majority-Uncomfortable-with-Websites-Customizing-C-2008- 04.pdf).

Kumar, V. K., and Reinartz, W. J. (2006). Customer Relationship Management: A Databased Approach, Hoboken, NJ: Wiley.

Laufer, R. S., and Wolfe, M. (1977). Privacy as a Concept and a Social Issue: A Multidimensional Developmental Theory, Journal of Social Issues, 33(3), 22-42.

Malhotra, N. K., Kim, S. S, and Agarwal, J. (2004). Internet Users’ Information Privacy Concerns (IUIPC): The Construct, the Scale, and a Causal Model, Information Systems Research, 15(4), 336-355.

Moe, W. W., and Fader, P. S. (2004). Dynamic Conversion Behavior at E-Commerce Sites, Management Science, 50(3), 326-335.

Moorthy, K. S. 1988. “Product and Price Competition in a Duopoly,” Marketing Science (7:2), pp. 141-168.

Odlyzko, A. (2003). Privacy, Economics, and Price Discrimination on the Internet, in Proceedings of the 5th International Con- ference on Electronic Commerce, N. Sadeh (ed.), Pittsburgh, PA, September 30-October 3, 355-366.

Peppers, D., Rogers, M., and Dorf, B. (1999). The One to One Field- book: The Complete Toolkit for Implementing a 1 to 1 Marketing Program, New York: Currency/Doubleday.

Posner, R. A. (1981). The Economics of Privacy, American Economic Review, 71(2), 405-409.

Privacy International. (2007). A Race to the Bottom: Privacy Ranking of Internet Service Companies, Privacy International, London (available at http://www.privacyinternational.org/ article.shtml?cmd[347]=x-347-553961).

Reuters. (2007). Online Personal Clothing Shop Where Everything Fits and Flatters Your Unique Shape, Reuters, December 4.

Reuters. (2008). Spain’s New Study Launches Worldwide Examination of Fashion and Body Image; myShape Leads U.S. Industry with Revolutionary Online Shopping for Women, Reuters, February 14.

Riemer, K., and Totz, C. (2003). The Many Faces of Personaliza- tion: An Integrative Overview of Mass Customization and Personalization, in The Customer Centric Enterprise: Advances in Mass Customization and Personalization, M. M. Tseng, and F. T. Piller (eds.), New York: Springer, 35-50.

Roberts, M. (2003). Internet Marketing: Integrating Online and Offline Strategies, Boston: McGraw-Hill.

Schwaig, K. S., Kane, G. C., and Storey, V. C. (2005). Privacy, Fair Information Practices and the Fortune 500: The Virtual Reality of Compliance, The DATA BASE for Advances in Information Systems, 36(1), 49-63.

Schwaig, K. S., Kane, G. C., and Storey, V. C. (2006). Compliance to the Fair Information Practices: How Are the Fortune 500 Handling Online Privacy Disclosures?, Information & Management, 43(7), 805-820.

Shaffer, G., and Zhang, Z. (1995). Competitive Coupon Targeting, Marketing Science, 14(4), 395-416.

Shaffer, G., and Zhang, Z. (2002). Competitive One-to-One Promotions, Management Science, 48(9), 1143-1160.

Sheng, H., Nah, F. F.-H., and Siau, K. (2008). An Experimental Study on U-Commerce Adoption: The Impact of Personalization and Privacy Concerns, Journal of the Association for Information Systems, 9(6), 344-376.

Stewart, K. A., and Segars, A. H. (2002). An Empirical Examination of the Concern of Information Privacy Instrument, Information Systems Research, 13(1), 36-49.

Stigler, G. J. (1980). An Introduction to Privacy in Economics and Politics, Journal of Legal Studies, 9(4), 623-644.

Streitfeld, D., (2000). On the Web, Price Tags Blur, Washington Post, September 27, page A01 (available at http://www. washingtonpost.com/ac2/wp-dyn/A15159-2000Sep25).

Syam, N. B., and Kumar, N. (2006). On Customized Goods, Standard Goods, and Competition, Marketing Science, 25(5), 525-537.

Syam, N. B., Ruan, R., and Hess, J. D. (2005). Customized Products: A Competitive Analysis, Marketing Science, 24(4), 569-584.

Tang, Z., Hu, Y., and Smith, M. (2008). Gaining Trust Through Online Privacy Protection: Self-Regulation, Mandatory Stan- dards, or Caveat Emptor, Journal of Management Information Systems, 24(4), 153-173.

Taylor, C. R. (2004). Consumer Privacy and the Market for Customer Information, Rand Journal of Economics, 35(4), 631-51.

Taylor, H. (2003). Most People Are ‘Privacy Pragmatists’ Who, While Concerned about Privacy, Will Sometimes Trade it Off for Other Benefits, The Harris Poll #17, Harris Interactive, New York, March 19 (available at http://www.harrisinteractive. com/harris_poll/index.asp? pid=365).

Tedeschi, B. (2006). No Substitute for Getting Personal, If You Want the Perfect Fit, The New York Times, November 20 (available at http://www.nytimes.com/2006/11/20/ technology/ 20ecom.html?fta=y).

Thisse, J.-F., and Vives, X. (1988). On the Strategic Choice of Spatial Price Policy, American Economic Review 78(1), 122-137.

Tirole, J. (1988). The Theory of Industrial Organization, Cambridge, MA: The MIT Press.

von Reden, A. (2004). The Costs and Benefits of Privacy, presentation to the 26th International Conference on Privacy and Data Protection, September 14-16 (available at http:// 26konferencja.giodo.gov.pl/data/resources/RedenA_pres.pdf).

Weinberg, B. D., Cavalieri, J., and Madonia T. (2003). Personalization in the Wireless World, in The Power of One: Gaining Business Value from Personalization Technologies, N. Pal and A. Rangaswamy (eds.), Victoria, BC: Trafford Publishing, 58-81.

Wind, J., and Rangaswamy, A. (2001). Customerization: The Next Revolution in Mass Customization, Journal of Interactive Marketing, 15(1), 13-33.

Xu, H., Teo, H.-H., Tan, B. C. Y., and Agarwal, R. (2009). The Role of Push-Pull Technology in Privacy Calculus: The Case of Location-Based Services, Journal of Management Information Systems, 26(3), 135-174.

Zhang, J., and Krishnamurthi, L. (2004). Customizing Promotions in Online Stores, Marketing Science, 23(4), 561-578. 

 

Fiche de lecture – Cultivating Trust and harvesting Value in Virtual Communities

Référence : 

Porter, C.E., and Donthu, N. (2008). Cultivating Trust and harvesting Value in Virtual Communities. Management Science, 54 (1), 113-128

Idée / dominante :Etude empirique pour démontrer le rôle de la création de confiance au sein des communautés online crées et gérées par les entreprises. Cette confiance est principalement créée par l’intégration des membres de la communauté ainsi que par la qualité du contenu des contenus diffusés. L’encouragement des interactions entre entreprise et consommateurs par le moyen de ces communautés en ligne n’a, quant à lui, pas d’influance significative sur la création de confiance. L’article vise principalement à répondre à la question suivante : comment créer de la confiance sans l’intervention d’un label tiers ou d’une politique de confidentialité.
Résumé :L’hypothèse de départ est que les efforts de l’entreprise pour fournir un contenu de qualité, renforcer l’intégration des membres et encourager les interactions améliorent la croyance des consommateurs en l’entreprise et la confiance dans la communauté virtuelle. Ces communautés virtuelles sont un échec pour les entreprises. Le but initial est d’augmenter les ventes, de véhiculer le bouche-à-oreille, d’améliorer le partage d’informations et d’élargir le réservoir de données marketing.

La confiance est définie dans ce papier comme la croyance fondée sur la démonstration d’un comportement non-intéressé, intègre et sensé de la part des entreprises envers leurs consommateurs. Rationnellement, la confiance abaisse les barrières d’auto-protection et favorise la prise de risque (Jarvenpaa et al., 1998, Mayer et al., 1995). Le principe de communauté online/virtuelle comprend plusieurs acceptions. Dans cet article, on se restreint à celles qui sont organisées et gérées par une entreprise commerciale. Elles peuvent être hébergées en interne, sur le site web de l’entreprise, mais aussi en externe, sur un site tiers.

Les auteurs s’attachent à évaluer l’impact de trois critères sur la création de confiance sur les communautés virtuelles. Ces trois critères ont fait l’objet de travaux préalable :
–       la qualité du contenu : peut mener au succès de la communauté (Brown et al., 2007)
–       l’intégration des membres : les consommateurs se sentent comme des membres de l’organisation/entreprise (Bhattacharaya et Sen, 2003).
–       l’interaction entre entreprise et consommateur : moteur de la participation (Dholakia et al, 2004).

L’enquête a été menée en ligne, par le moyen d’un questionnaire. 1000 réponses collectées.
Principaux résultats de l’enquête :
–       Les efforts des entreprises pour maximiser l’intégration des membres des communautés et pour fournir un contenu qualitatif ont un effet positif sur la construction de la confiance avec les consommateurs.
–       Les efforts pour encourager les interactions n’ont, quant eux, pas d’impact significatif sur la création de confiance ; cela ne suffit pas.
–       La création d’un contenu de qualité a un impact moins important que l’intégration du consommateur à la communauté.
–       Cette intégration du consommateur a un double effet :

  • Elle facilite la croyance en un partage de valeurs entre le consommateur et l’entreprise (dimension altruiste).
  • Elle renforce la croyance sur le côté « opportuniste » de telles communautés en ligne. Cela n’a cependant pas d’effet sur la confiance, ce qui va dans le même sens que les travaux de Brashear et al. (2003).
    => les consommateurs semblent tolérer un peu d’opportunisme de la part de l’entreprise sans que cela affecte le degré de confiance accordé. Ils connaissent le but commercial de ces communautés online.

–       La confiance a un impact positif sur trois comportements potentiels de la part des consommateurs :

  • La propension à partager des informations personnelles : même pour les communautés en ligne, où les consommateurs s’inscrivent d’eux-mêmes, il faut que les entreprises cultivent la confiance pour y récolter des informations fiables.
  • La volonté de coopérer, notamment dans le cas du lancement d’un nouveau produit.
  • La fidélité envers la marque.

Notes d’intérêt pour la recherche en cours :

Comment créer de la confiance au sein de communautés en ligne (à but commercial), et quelles sont les retombées marketing de cette confiance pour les entreprises ?

Ce qui n’a pas été abordé :

Traite uniquement  les communautés créées et gérées par les entreprises en interne ou en externe de leur propre site internet. N’inclue aucunement la sphère des réseaux sociaux qui constitue pourtant le meilleur exemple de communauté virtuelle.

Références :

Anderson, J. C , Gerbing. D. W. (1988). Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach. Psychological Bulletin. 103(3), 411-423.

Armstrong, A., Hagel, J. (1995c). Real profits from virtual communities. McKinsey Quart. 3. Accessed June 4, 2007, http://vww. McKinseyquarterly.com.

Armstrong, J., Overton. T. S. (1977). Estimating nonresponse bias in mail surveys. Marketing Research. 14(3), 396-402.

Ba, S. (2001). Establishing online trust through a community responsibility system. Decision Support Systems, 31(3), 323-336.

Ba, S., Pavlou, P.A. (2002). Evidence of the effect of trust building technology in electronic markets; Price premiums and buyer behavior. MIS Quarterly. 26(3), 243-268.

Balasubramanian, S., Mahajan. V. (2001). The economic leverage of the virtual community. International Journal of Electronic Commerce, 5(3), 103-138.

Balasubramanian, S., Konana, P., Menon. N. M. (2003). Customer satisfaction in virtual environments: A study of online investing. Management Science, 49(7), 871-889.

Baron, R. M., Kenny. D. A. (1986). The moderator-mediator distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51, 1173-1182.

Bhattacharaya, C. B., Sen. S. (2003). Consumer-company identification: A framework for imderstanding customers’ relationships with companies. Journal of Marketing, 67(2) 76-88.

Bhattacharaya, C. B., Hayagreeva, R., Glynn, M. A. (1995). Understanding the bond of identification: An investigation of its correlates among art museum members. Journal of Marketing, 59(4), 46-57.

Brashear, T. G., Boles, I., Bellenger, D., Brooks, C. M. (2003). An empirical test of trust-building processes and outcomes in sales manager-salesperson relationships. Journal of the Academy of Marketing Science. 31(2), 189-200.

Brown, S. L., Tilton, A., Woodside, D. M. (2002). The case for on-line communities. McKinsey Quart. 1. Accessed lune 4, 2007, http://www.McKinseyquarterly.com.

Butler, J. K., Jr. (1999). Toward understanding and measuring conditions of trust: Evolution of a conditions trust inventory. Journal of Management, 17(3), 643-663.

Chen, Q., W. D. Wells. (1999). Attitude toward the site. Journal of Advertising Research, 39(5), 27-37.

Churchill, G. A. (1979). A paradigm for developing better measures of marketing constructs. Journal of Marketing Research. 16(1), 64-73.

De Wulf, K., Odekerken-Schrbder, G., Iacobucci. D. (2001). Investments in consumer relationships: A cross-country and cross- industry exploration. Journal of Marketing, 65(4), 33-50.

Dholakia, U . M ., Bagozzi, R., Pearo, L. K. (2004). A social influence model of consumer participation in network- and small-group-based virtual communities. International Journal of Research of Marketing, 21(3) 241-263.

Dillon, R. S. (1992). Respect and care: Toward moral integration. Canadian Journal of Phiios, 22(1) 105-132.

Doney, P. M., Cannon. J. P. (1997). An examination of the nature of trust in buyer-seller relationships. Journal of Marketing, 61(2), 35-51.

Eisher, R. J., Maltz, E.,Jaworski. B. (1997). Enhancing communication between marketing and engineering: The moderating role of relative functional identification. Journal of Marketing, 61(3) 54-7

Flavian, C, Guinaliu, M. (2005). The influence of virtual communi- ties on distribution strategies in the Internet. International Journ of Retail Distribution Management, 33(6),405-425.

Fornell, C, Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservabie variables and measurement error. Journal of Marketing Research. 18(1), 39-50.

Ganesan, S., Hess, R. (1997). Dimensions and levels of trust: Implications for commitment to a relationship. Marketing Letters. 8(4), 439-448.

Gefen, D., Karahanna, E., Straub, D. W. (2003). Trust and TAM in online shopping: An integrated model. MIS Quarterly. 27(1), 51-90.

Geng, X., Whinston, A. B., Zhang, H. (2005). Health of electronic communities: An evolutionary game approach. Journal of Management Information Systems, 21(3), 83-110.

George, J. M., Jones, G. R. (1997). Organizational spontaneity in context. Humafi Performance, 10(2), 153-170.

Granovetter, M. S. (1985). Economic action and social structure: The problem of embeddedness. The American Journal of Sociology, 91(3), 481-510.

Hair, J. F., Jr., Anderson, R. E., Tatham, R, L., Black. W. C. (1992). Multivariate Data Analysis, 5th ed. Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ.

Herzlinger, R. E. (1996). Can public trust in nonprofits and governments be restored. Harvard Business Review, 74(2), 97-107.

Hu, L., Bentler, M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alter- natives. Structural Equation Model. 6(1), 1-55.

Jarvenpaa, S. L., Knoll, K., Leidner. D. E. (1998). Is anybody out there? Antecedents of trust in global virtual teams. Journal of Management Information Systems, 14(4), 29-64.

Jarvenpaa, S. L., Shaw, T. R., Staples. S. D. (2004). Toward contextualized theories of trust: The role of trust in global virtual teams. Information Systems Research, 15(3),250-267.

John, G. (1984). An empirical investigation of some antecedents of opportunism in a marketing channel. Journal of Marketing Research. 21(3), 278-289,

Jones, E, E., Davis, K. (1965). From acts to dispositions: The attribution process in person perception. L. Berkowitz, ed. Advances in Experimental Social Psychology, Vol. 2. Academic Press, New York, 219-266.

Joreskog, K. G., Sorbom, D. (1996). LISREL 8 Users Reference Guide. Scientific Software International, Chicago, IL.

Kannan, P, K., Chang, A., Whinston, A. B. (2000). Electronic com- munities in e-business: Their role and issues. Information Systems Frontiers, 1(4), 415-426.

Kim, A. (2000). Community Building on the Web. Peachpit Press, Berkeley, CA.

Kim, D, Benbasat, I. (2006). The effects of trust-assuring arguments on consumer trust in Internet stores: Application of Toulmin’s model of argumentation. Information Systems Research. 17(3), 286-300.

Ko, H., Cho, C., Roberts, M.S. (2005). Internet uses and gratifications: A structural equation model of interactive advertising, Journal of Advertising, 34(2), 57-70.

Kozinets, R. V. (2002). The field behind the screen: Using etnography for marketing research in online communities, Journal of Marketing Research. 39(1), 61-72.

Landry, T. D., Arnould, T. J., Stark, J. B. (2005). Retailer community embeddedness and consumer patronage. Journal of Retailing Consumer Services, 12(1), 65-72.

Macchiette, B., Abhijit, R. (1992). Affinity marketing: What is it and how does it work? Journal of Services Marketing, 6(3), 47-57.

Matei, S. A. (2005). From counterculture to cyberculture: Virtual community discourse and the dilemma of modernity. Journal ofComputer-Mediated Communication, 10(3). Accessed June 4, 2007, http://janc. indiana.edu/vo!10/issue3/matei.html.

Maxham, J. G., Netemeyer, R. G. (2003). Firms reap what they sow: The effects of shared values and perceived organizational justice on customers’ evaluations of complaint handling. Journal of Marketing, 67(1), 46-62.

Mayer, R. C., Davis, J. H., Schoorman, F. D. (1995). An integrative model of organizational trust. Academic Management Review. 20(3), 709-734,

McAlexander, J. H., Schouten, J. W., Koenig, H. F. (2002). Building brand community. Journal of Marketing 66(1) 38-54.

McAllister, D. J, (1995). Affect- and cognition-based trust as foundations for interpersonal cooperation in organizations. Acadamy of Management Journal. 38(1), 24-59.

McKnight, D. H., Chervany, N.L. (2002). What trust means in e-commerce customer relationships: An interdisciplinary conceptual typology. International Journal of Electronic Commerce, 6(2), 35-59.

Mishra, S., Umesh, U. N., Stem, D.E. Jr. (1993). Antecedents of the attraction effect: An information-processing approach, Journal of Marketing Research. 30(3), 331-349.

Mohr, J. J., Sohi., R.S. (1995). Communication flows in distribution channels: Impacts on assessments of communication quality and satisfaction. Journal of Retail. 71(4), 393-416.

Morales, A. C. (2005). Giving firms an “e” for effort: Consumer responses to high-effort firms. Journal of Consumer Research, 31(4), 806-812.

Morgan, R, M., Hunt, S. D. (1994). The commitment-trust theory of relationship marketing. Journal of Marketing, 58(3), 20-38.

Mufiiz, A. M., Jr., Schau, H. J. (2005). Religiosity in the abandoned Apple Newton brand community. Journal of Consumer Research. 31, 737-747.

Nambisan, S, (2002). Designing virtual customer environments for new product development: Toward a theory. Academic Management Review. 27(3), 392-413.

Nunnally, J. C, Bernstein, I. H. (1994). Psychometric Theory. McGraw- Hill, New York.

Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Paine, J. B., Bachrach, D.G. (2000). Organizational citizenship behaviors: A critical review of the theoretical and empirical literature and suggestions for future research, Journal of Management, 26(3), 513-563.

Porter, C. E. (2004). A typology of virtual communities: A multi- disciplinary foundation for future research. Journal of Computer-Mediated Communication. 10(1). Accessed June 4, 2007, http://jcmc.indiana.edu/ vollO/issuel/porter.html.

Preece, J. (2000). Online Communities: Designing Usability, Supporting Sociability. John Wiley & Sons, Chichester, UK.

Rao, H., Davis, G. F., Ward, A. (2000). Embeddedness, social idenHty and mobility: Why firms leave the NASDAQ and join the New York stock exchange. Administrative Science Quarterly. 45(2), 268-292.

Ridings, C. M., Gefen, D., Arinze, B. (2002). Some antecedents and effects of trust in virtual communities. Journal of Strategic Information Systems, 11(3-4), 271-295.

Rigdon, E. (1998). Structural equation modeling, G. A. Marcoulides,
ed. Modern Methods for Business Research. LEA, Mahwah, N, 251-294.

Rindskopf, D., Rose, T. (1988). Some theory and applications of confirmatory second-order factor analysis. Multivariate Behavioral Research. 23(1), 51-67.

Rokkan, A. I., Heide, J. B., Wathne, K. H. (2003). Specific investments in marketing relationships: Expropriation and bonding effects. Journal of Marketing Research, 40(2), 210-224.

Schoenbachler, D. D., Gordon, G. L. (2002). Trust and customer willingness to provide information in database driven relationship marketing,  Journal of Interactive Marketing 16(3) 2-16.

Schubert, P., Ginsburg, M. (2000). Virtual communities of transaction: The role of personalization in electronic commerce. Electronic Markets, 10(1), 45-55.

Sirdeshmukh, D., Singh, J., Sabol, B. (2002). Consumer trust, value, and loyalty in relational exchanges. Journal of Marketing, 66(1), 15-37.

Sitkin, S. B, Roth, N. L. (1993). Explaining the limited effectiveness of legalistic “remedies” for trust/distrust. Organizational Science, 4(3), 367-392.

Smith, J. B., Barclay, D.W.  (1997). The effects of organizational differences and trust on the effectiveness of selling partner rela- tionships. Journal of Marketing, 61(1), 3-21.

Stump, R. L., Athaide, G. A., Joshi, A. W. (2002). Managing seller-buyer new product development relationships for customized products: A contingency model based on transaction cost analysis and empirical test. Journal of Product Innovation Management, 19(6), 439-454.

Tyler, T. R. (1994). Psychological models of the justice motive: Antecedents of distributive and procedural justice. Journal of  Personality and Social Psychology, 67(5), 850-863.

Urban, G. L., Sultan, F., Quails, W. J. (2000). Placing trust at the center of your Internet strategy. Sloan Management Review. 42(1), 39-48.

Uzzi, B. (1996). The sources and consequences of embeddedness for the economic performance of organizations: The network effect. American Sociology Review, 61(4), 674-698.

Wang, R. Y, Strong, D. M. (1996). Beyond accuracy: What data quality means to data consumers. Journal of Management Information Systems, 12(4), 5-34.

Webb, D. J., Mohr, L. A. (1998). A typology of consumer responses to cause-related marketing: From skeptics to socially concerned. Journal of Public Policy and Marketing, 17(2), 226-238.

Wellman, B., Salaff, J., DimitRiva, D., Garton, L., Guila, M., Haythornthwaite, C. (1996). Computer networks as social networks: Collaborative work, telework, and virtual community. Annual Review of Sociology, 22(1), 213-238.

Williamson, O. E. (1975). Markets and Hierarchies: Analysis and Anti- Trust Implications: A Study in the Economics of Internal Organization. Free Press, New York.

Wuyts, S., Geykens, I. (2005). The formation of buyer-supplier relationships: Detailed contract drafting and ciose partner selection. Journal of Marketing, 69(4), 103-117.

Yakov, B., Shankar, V., Suitan, F., Urban, G. L. (2005). Are the drivers and role of online trust the same for all websites and consumers? A large-scale exploratory empirical study. Journal of Marketing, 69(4), 133-152.

Yoo, W., Suh, K., Lee, M. (2002). Exploring the factors enhancing member participation in virtual communities. Journal of Global Information Management, 10(3), 55-71.

ZeithamI, V. A., Berry, L. L., Parasuraraman, A. (1996). The behavioral consequences of service quality. Journal of Marketing, 60(2), 31-46

Fiche de lecture – An investigation of gender differences in on-line privacy concerns and resultant behaviors

Référence :
Bartel Sheenan, K. (1999). An investigation of gender differences in on-line privacy concerns and resultant behaviors. Journal of Interactive Marketing, 13 (4), 24-38

Idée / dominante :

Les femmes sont plus inquiètes que les hommes pour la protection de leur vie privée face à différentes situations impliquant la récolte d’informations personnelles. Cependant, les hommes sont plus enclins à changer de comportement online lorsqu’ils sont inquiets pour leur vie privée. Ceux-ci peuvent adopter plusieurs types de réactions (aussi bien passives qu’actives), alors que les femmes ont un attitude plus passive et moins conflictuelle.

Résumé :

Afin de mener à bien son projet, l’auteur dresse une brève revue de la littérature, qui peut-être résumée dans le tableau ci-dessous :

Capture d’écran 2014-06-04 à 15.29.13

L’étude cherche à définir les différences entre hommes et femmes dans leur degré d’inquiétude pour la vie privée face aux activités marketing impliquant la collecte d’informations. L’auteur cherche ensuite à établir un lien (corellation) entre le niveau d’inquiétude et le comportement.

Méthodologie : enquête soumise par e-mail à un échantillon représentatif de la population. Mesure du degré d’inquiétude face à différentes situations (15) via une échelle de Likert (7 points).

Résultats : quelques situations ont montré une inquiétude significativement plus élevée de la part des femmes pour la privacy :

–       la réception d’e-mails non-sollicités
–       usage secondaire des données personnelles récoltées.
–       Le partage de différents types d’information
–       Recevoir des e-mails d’entités inconnues

Le tableau ci-dessous répertorie les réactions de internautes (hommes et femmes), et les compare au degré d’inquiétude mesuré lors de la première partie de l’enquête.
Capture d’écran 2014-06-04 à 15.53.38
De fait, les femmes étant globalement plus inquiètes que les hommes, ce sont ces derniers qui font réagissent le plus en termes de comportement en fonction de leur degré d’inquiétude pour leur vie privée.

Notes d’intérêt pour la recherche en cours :

Différences d’inquiétudes entre hommes et femmes quand à l’utilisation de leurs données sur internet.

Limites :

Article datant de 1999, certaines données sont obsolètes et ne prennent pas en compte cette problématique dans le cadre des réseaux sociaux. Se base principalement sur le mailing et la problématique des spams (publicités d’entreprises connues ou non).

Références :

Briones, M. (1998). Online Retailers Seek Ways to Close Shopping Gender Gap. Marketing News, 2.

Brunner, C, and Bennett, D. (1997). Technology and Gender: Differences in Masculine and Feminine Views. NAASP Bulletin, 81 (592), 46-52.

DeBare, I. (1996). Women Lining Up to Explore On-line. Sacramento Bee.

Garrubbo, G. (1998). What Makes Women Click? Advertising Age, 69 (5), 12a.

Gurak, L. J. (1995). On Bob, Thomas, and Other New Friends: Gender in Cyberspace. Computer-Mediated Communication Magazine, 2, 2.

Herring, S. (1993). Gender and Democracy in Computer-Mediated Communication. Electronic Journal of Communication, 3, 2.

Herring, S. (1994, June 27). Gender Differences in Computer Mediated Communication: Bringing Familiar Baggage to the New Frontier, keynote talk. “Making the Net *Work*: Is There Gender in Communication?” panel discussion. American Library Association annual convention, Miami.

Kramarae, C. and Taylor, H. J. (1993). Women and Men on Electronic Networks: A Conversation or a Monologue? In C. Kramarae (Ed.). Women, Infor- mation Technology, and Scholarship. Urbana, IL: Center for Advanced Study, University of Illinois at Urbana-Champaign.

Nowak, G. J. and Phelps, J. (1992). Understanding Privacy Concerns: An Assessment of Consumers’ Information Related Knowledge and Beliefs. Journal of Direct Marketing, 6 (4), 28-39.

Parks, M. R., and Floyd, K. (1996). Making Friends in Cyberspace. Journal of Communication, p. 46.

Pearson, J. C. (1985). Gender and Communication. Dubuque: William C. Brown Publishers.

Regan Shade, L. (1993). Gender Issues in Computer Networking. Talk presented at Community Networking: The International Free-Net Conference, Carle- ton University, Ottawa, August 17-19.

Savicki, V., Lingenfelter, D., and Kelly, M. (1997). Gender Language Style and Group Composition in Internet Discussion Groups. Journal of Computer Mediated Communications.

Selfe, C. and Meyer, P. (1991). Testing Claims for On-line Conferences. Written Communication, 8, 162-192.

Sheehan, K., and Hoy, M. (1997). WarningSigns oin the Information Highway: An Assessment of Privacy Concerns of Online Consumers. Presented at the Association for Education inJournalism and Mass Communications Annual Conference, Chicago.

Sheehan, K., and Hoy, M. (1998). Privacy and Online Consumers: Comparisons with Traditional Consumers and Implications for Advertising Practice. Presented at the 1998 American Academy of Advertising Conference, Lexington, KY.

Speer, T. L. (1996, May). They Complain Because They Care. American Demographics, p. 00.

Sukamar, R. (1998, October 10). Managing the Market- place: Netting the Better Half. Business Today, p. 156.

Teicholz, N. (1998, October 22). Women Want It All, and It’s All Online. New York Times on the Web.

Truong, H. (1993). Gender Issues in Online Communication. BaWIT.

Turkle, S. (1988). Computational Reticence: Why Women Fear the Intimate Machine. In C. Kramarae (Ed.). Technology and Women’s Voices. New York:Routledge Kegan Paul, pp. 41-61.

We, G. (1993). Cross-Gender Communication in Cyberspace, unpublished manuscript, Simon Eraser University.

Witmer, D. and Katzman, S. (1997). Online Smiles: Does Gender Make a Difference in the Use of Graphic Accents? Journal of Computer Mediated Communication.