Author(s) : Weiquan Wang, Izak Benbasat, March 2005

Introduction:

Les agents en ligne de recommandation sont, essentiellement, des technologies basées sur le WEB. Les consommateurs peuvent utiliser des agents de recommandation pour obtenir des conseils en ce qui concerne le produit à acheter ainsi que l’endroit où l’acheter. Le conseiller virtuel étudié dans cette étude est sous la propriété de l’evendor et fournit seulement le conseil d’achats sur quel produit à acheter. Selon TAM (modèle technologique d’acceptation), les agents qui sont plus utiles et plus faciles à utiliser, seront adoptés (utilisés) plus facilement.

En outre, l’utilité perçue (PU), est influencée par l’effort que doit dépenser les utilisateurs pour utiliser la technologie (Davis, 1989).

Ainsi un agent qui demande moins d’effort et qui est plus facile à utiliser sera perçu comme plus utile.

 Hypothèses:

La présente étude se concentre sur le rôle de la confiance initiale des consommateurs dans les décisions à adopter des agents de recommandation en ligne. Les participants à cette expérience sont des individus qui n’avaient encore utilisé un agent de recommandation, c’était leur première rencontre avec un agent de recommandation.

•  H1: PU (l’utilité perçue) d’un agent de recommandation en ligne aura un impact positif sur l’intention des consommateurs d’adopter l’agent.

• H2: PEOU (facilité d’utilisation perçue) d’un agent de recommandation en ligne aura un impact positif sur l’intention des consommateurs d’adopter l’agent.

• H3: PEOU (facilité d’utilisation perçue)  d’un agent de recommandation en ligne affectera positivement PU de cet agent. Bien que TAM (modèle technologique d’acceptation) soit considéré comme le modèle dominant pour les technologies de l’information (TI)

• H4: la confiance initiale en un agent de recommandation en ligne affectera positivement les intentions des consommateurs d’adopter l’agent.

• H5: la confiance initiale en un agent de recommandation en ligne affectera positivement le PU (l’utilité perçue) de l’agent.

• H6: PEOU (facilité d’utilisation perçue) d’un agent de recommandation en ligne affectera positivement la confiance en cet agent.

 Résultats:

La confiance initiale des consommateurs influence directement leurs intentions d’adopter les agents de recommandation, tout en présentant également des effets indirects par une hausse de l’utilité perçue (PU) des agents par les consommateurs. En termes d’effets directs, les résultats de l’expérience montrent que l’utilité perçue (PU) exerce l’influence la plus déterminante sur les intentions d’adopter.

Les effets totaux d’utilité perçue (PU) et de confiance sur les intentions sont similaires et sont plus importants que ceux de PEOU (facilité d’utilisation perçue). L’impact de PEOU (facilité d’utilisation perçue) sur les intentions d’adopter les agents est complètement absorbé par PU (l’utilité perçue)  et la confiance. Cependant ce constat n’est pas nouveau, dans la mesure où de nombreuses autres études de TAM (par exemple, Davis, 1989) ont constaté que PEOU est absorbée par PU, et Gefen et al. (2003a) ont également constaté que PEOU est absorbée par la confiance, même si cela a été testé uniquement avec des consommateurs expérimentés.

Conclusion:

 L’étude montre que l’utilité des agents (compétence à répondre aux besoins du client) et la confiance que les consommateurs portent à ces agents, sont très importantes dans les intentions des consommateurs à adopter les agents de recommandations en ligne. L’impact de la facilité d’utilisation des agents (PEOU) est minime par rapport à son utilité perçue (PU) et à la confiance que les consommateurs lui portent.

Cette étude montre des similitudes  pour les systèmes d’information de recherche sur la nature de la confiance aux artefacts technologiques, et acceptation par les utilisateurs de technologies Web.

Les résultats de cette étude et la littérature antérieure montrent que la nature de la confiance aux artefacts technologiques ne devrait pas être fondamentalement différente de la confiance interpersonnelle.

Par conséquent, les théories de confiance dans le domaine interpersonnel peuvent s’appliquer généralement à la confiance aux artefacts technologiques.

Néanmoins, il pourrait y avoir des éléments uniques pour la confiance aux objets technologiques.

A noter que l’expérience a été réalisé sur un seul type d’agent de recommandation, donc cela ne garantit des résultats concluants dans d’autres cas.

 Auteurs:

Weiquan Wang, Izak Benbasat (2005)

"Trust in and adoption of Online Recommendation Agents"

Journal of the Association for Information Systems Vol. 6 No.3, pp.72-101/March 2005

 Références bibliographiques:

Adams, D.A., R.R. Nelson and P.A. Todd (1992) "Perceived Usefulness, Ease of Use,

and Usage of Information Technology: A Replication" MIS Quarterly, (16)2, pp.

227-247.

Ajzen, I. 1985. "From intentions to actions: A theory of planned behavior". In Actioncontrol:

From cognition to behavior, J. Kuhl and J. Beckman (Ed.), Heidelberg

Springer, New York, pp. 11-39.

Ajzen, I. 1989. "Attitude Structure and Behavior". In Attitude Structure and Function, A. R.

Pratkanis, S. J. Breckler and A. G. Greenwald (Ed.), Lawrence Erlbaum

Associates, Hillsdale, NJ, pp. 241-274.

Ajzen, I. (1991) "The theory of planned behavior" Organizational Behavior and Human

Decision Processes, (50), pp. 179-211.

Ajzen, I. and M. Fishbein. 1980. Understanding Attitudes and Predicting Social Behaviour.

Prentice Hall.

Andersen, V., C.B. Hansen and H.H.K. Andersen. 2001. Evaluation of Agents and Study

of End-user needs and behaviour for E-commerce. COGITO Focus group

experiment Report CHMI -01-01, Riso National Laboratory, Roskilde.

Ansari, A., S. Essegaier and R. Kohli (2000) "Internet Recommendation Systems" Journal

of Marketing Research, (37)3, pp. 363-375.

Ba, S. (2001) "Establishing online trust through a community responsibility system"

Decision Support Systems, (31)4, pp. 323-336.

Barclay, D., R. Thompson and C. Higgins (1995) "The Partial Least Squares (PLS)

Approach to Causal Modeling: Personal Computer Adoption and Use as an

Illustration" Technology Studies, (2)2, pp. 285-309.

Bergen, M. and S. Dutta (1992) "Agency Relationships in Marketing: A Review of the

Implications and Applications of Agency and Related Theories" Journal of

Marketing, (56)3, pp. 1-24.

Cassell, J. and T. Bickmore (2000) "External Manifestation of Trustworthiness in the

Interface" Communications of the ACM, (43)12, pp. 50-56.

Chau, P.Y.K. (1996) "An empirical assessment of a modified technology acceptance

model" Journal of Management Information Systems, (13)2, pp. 185-204.

Chopra, K. and W.A. Wallace. 2003. Trust in electronic environments. In Proceedings of

the 36th Hawaii International Conference on System Sciences, Big Island, Hawaii.