Moran, G., Muzellec, L., Nolan, E. (2014). « Consumer Moment of Truth In the Digital Context”. Journal of Advertising Research, 54(2), pp. 200-204

Idée dominante : Le développement du bouche à oreille électronique modifie le processus de prise de décision d’achat du consommateur.

Résumé : Cet article met à jour le modèle du « Moment Of Truth en incluant la notion de bouche à oreille électronique(e-word of mouth).

Avec le développement des outils digitaux, les consommateurs s’informent de plus en plus à propos de la marque en lisant les recommandations d’autres consommateurs plus expérimentés plutôt qu’en se fiant à la communication officielle de la marque. En effet, dans la mesure où ces derniers ne sont pas censés les manipuler ou les tromper, ils jugent que les propos qu’ils tiennent sont plus dignes de confiance que les informations données par la marque. Ils vont ensuite aider d’autres consommateurs à prendre leur décision d’achat en donnant leur propre opinion sur la marque. Ce partage d’expérience du consommateur vers le consommateur est désormais central dans le processus de prise de décision d’achat.

Les réseaux sociaux comme Facebook font partie des nombreuses plateformes qui permettent aux consommateurs de s’exprimer. Comme les consommateurs postent leurs avis sous leurs véritables identités, leurs messages sont considérés crédibles puisque les lecteurs peuvent facilement évaluer leurs niveaux d’expertise sur le sujet.

Les consommateurs produisent également de l’user-generated content en utilisant les produits pour créer du contenu drôle ou intéressant, encourageant ainsi les consommateurs à les essayer.

Le bouche à oreille électronique modifie le modèle du Moments Of Truth. A la recherche d’informations en ligne (zero moment of truth), la décision d’acheter le produit (first moment of truth) et à sa première utilisation (second moment of truth), s’ajoute la décision de partager son expérience du produit : Third Moment Of Truth.

Il s’agit donc de la création d’un cycle d’information mené par les consommateurs. Ils recherchent les expériences de leurs pairs et partagent les leurs afin de s’entraider dans leurs processus d’achats. Le partage de l’expérience de l’un peut être le premier contact avec la marque de l’autre.

D’autres plateformes permettent aux consommateurs de partager leurs expériences en ligne, Amazon encourage par exemple ses consommateurs à donner leurs avis sur les produits vendus sur le site. A cela viennent s’ajouter les forums, les sites d’opinion, les sites de reviews et blogs.

Enfin, Le bouche à oreille électronique est de plus en plus indexé sur les moteurs de recherche, que le message soit positif ou négatif, il constitue ainsi le Zero Moment Of Truth de consommateurs qui effectuent une recherche en ligne sur la marque.

Note d’intérêt : Les reviews publiées par les consommateurs et l’user-generated sont désormais incontournables dans le processus d’achat du consommateur. Il est utile pour notre sujet d’avoir une vision claire du Moment Of Truth. Dans le cadre de notre sujet, les joueurs peuvent se faire une première opinion de la qualité d’un DLC en consultant les avis des joueurs l’ayant acheté. Ils vont également partager leurs points de vue sur le DLC et ainsi influencer la décision d’achat d’autres consommateurs potentiels.

Références :

Abraham, L., A. Hunter, and A. Vollman. “Changing How the World Sees Digital Advertising.” comScore (2012). 1-32. Retrieved April 25,2013, from http://www.iab.net/media/nle/vCECharterStudypdf

Chatterjee, P. “Drivers of New Product Recommending and Referral Behavior on Social Network Sites.” International Journal of Advertising 30,1 (2011): 77-101.

Economist. “The value of friendship.” The Economist, February 4, 2012,19-21.

Godes, D., and D. Mayzlin. “Using Online Conversations
to Study Word-of-Mouth Communicafion.” Marketing Science 23, 4 (2004): 545-560.

Google. “ZMOT Handbook: Ways to Win Shoppers at the Zero Moment of Truth.” (2012) Retrieved May 27, 2013, from URL: http://www.zeromomentoftruth.com/

Kozinets, R. V., K. De Valck, A. C. Woknicki, and S. J. S. Wilner. “Networked Narratives: Understanding Word-of-Mouth Marketing in Online Communities.” Journal of Marketing 74, March (2010): 71-89.

Lapointe, P. “Measuring Eacebook’s Iinpact on Marketing: The Proverbial Hits the Fan.” Journal of Advertising Research 52, 3 (2012): 286-287.

Lipsman, A., G. Mudd, M. Rich, and S. Bruich. “The Power of ‘Like’: How Brands Reach (and Influence) Fans through Social-Media Marketing.” Journal of Advertising Research 52, March (2012): 40-52.

Marchand, A., Hennig-Thurau, T. (2013). “Value Creation in the Video Game Industry: Industry Economics, Consumer Benefits, and Research Opportunities”. Journal of Interactive Marketing, 27, pp. 141-157

Idée / Dominante : La création de valeur au sein de l’industrie du jeu vidéo.

Résumé : Cet article fait un état de l’art sur l’industrie du jeu vidéo. L’auteur propose un cadre conceptuel expliquant le processus de création de valeur pour le consommateur et l’entreprise au sein de ce secteur.

La première composante de ce cadre est l’environnement de jeu. Il s’agit des principaux acteurs du secteur : producteurs de jeux vidéo, constructeurs de systèmes de jeu et joueurs. Le second composant de ce cadre regroupe les circuits de distribution (physiques et digitaux) et les circuits de communications qui permettent le lien entre producteurs de jeux et consommateurs.

A ces deux composants principaux s’ajoutent 3 institutions ayant une influence sur la création de valeur dans le secteur. Les autres industries de divertissement influencent le jeu vidéo, par exemple le cinéma génère du contenu qui inspire les créateurs de jeux, produisant ainsi des adaptations de films en jeu. Du fait du nombre croissant de jeux développés chaque année, la technologie à travers les systèmes de recommandations permet aux joueurs de trouver les jeux qu’ils leur conviennent. Les consommateurs ont également une influence sur les décisions d’achat d’autres consommateurs à travers les recommandations et le bouche à oreille. Enfin, Les jeux ont un impact sur la personnalité des joueurs, ainsi c’est donc aussi la société dans son ensemble qui doit être inclue dans ce cadre conceptuel.

Note d’intérêt : L’article expose les nombreuses motivations du consommateur à jouer aux jeux vidéo qui sont autant de pistes à explorer pour notre sujet : challenge, curiosité, fantaisie, compétition, éveil, amusement, interaction sociale, compétence, autonomie, auto-efficacité.

Considérant l’importance croissante que prennent les biens virtuels et contenus additionnels au sein du l’industrie, l’auteur pose une question cruciale pour notre étude : l’achat de biens virtuels par les joueurs est-il motivé par les mêmes raisons que celles qui poussent le joueur à jouer ? La compétence, l’amusement, les gains pécuniaires et l’autorité visuelle sont mis en avant comme raisons possibles mais sans faire le lien avec les motivations incitant le consommateur à jouer. Il s’agit du seul article académique où la notion de DLC est abordée.

Détaillant le challenge comme motivation, il introduit le concept de flow : un état psychique qui se traduit par un engagement total et une attention intense dans le cadre d’une activité. Selon lui le jeu vidéo est une situation de flow. Le joueur se sent mentalement transporté dans un environnement virtuel et s’identifie à l’avatar qu’il contrôle. Cet attachement émotionnel qu’a le joueur pour l’avatar contrôlé est d’autant plus intéressant pour notre sujet que les contenus téléchargeables permettent souvent au joueur d’aller plus loin dans la personnalisation de son avatar.

Enfin il décrit la manière dont l’industrie tente de limiter le marché de l’occasion, par exemple en conditionnant l’accès au mode online à l’utilisation d’un code de contenu téléchargeable à usage unique. Ce type de contenu téléchargeable limitatif doit être examiné dans notre étude.

Références :

Acquisti, Alessandro and Sarah Spiekermann (2011), “Do Interruptions Pay
Off? Effects of Interruptive Ads on Consumers’ Willingness to Pay,”
Journal of Interactive Marketing, 25, 4, 226–40.

Activision (2011), Call of Duty®: Modern Warfare® 3 Sets All-Time Record for the
Biggest Entertainment Launch. Press Release. Activision Publishing, Inc.
[available at http://investor.activision.com/releasedetail.cfm?ReleaseID=623056]).

Alarkon, Walter (2008), Obama Runs Ads in ‘Madden. The Hill. http://thehill.
com/blogs/blog-briefing-room/news/campaigns/41660-obama-runs-ads-inmadden).

Anderson, Craig A. (2003), Violent Video Games: Myths, Facts, and
Unanswered Questions. Psychological Science Agenda. October, http://
www.apa.org/science/about/psa/2003/10/anderson.aspx).

Anderson, Chris (2006), The Long Tail: Why the Future of Business is Selling
Less of More. New York: Hyperion.

——— (2010), Free: How Today’s Smartest Businesses Profit by Giving
Something for Nothing. London: Random House.

Anderson, Craig A., Akiko Shibuya, Nobuko Ihori, Edward L. Swing, Brad J.
Bushman, Akira Sakamoto, Hannah R. Rothstein, and Muniba Saleem
(2010), “Violent Video Game Effects on Aggression, Empathy, and
Prosocial Behavior in Eastern and Western Countries: A Meta-Analytic
Review,” Psychological Bulletin, 136, 2, 151–73.

Ante, Spencer E. (2012), Apps Make Leap From Phones to Toys. The
Wall Street Journal [available at http://online.wsj.com/article/SB10000
872396390443545504577563032483689136.html]).

Barnett, Jane and Mark Coulson (2010), “Virtually Real: A Psychological
Perspective on Massively Multiplayer Online Games,” Review of General
Psychology, 14, 2, 167–79.

Basuroy, Suman and Subimal Chatterjee (2008), “Fast and Frequent:
Investigating Box Office Revenues of Motion Picture Sequels,” Journal of
Business Research, 61, 7, 798–803.

Bavelier, Daphne, C. Shawn Green, Alexandre Pouget, and Paul Schrater
(2012), “Brain Plasticity Through the Life Span: Learning to Learn and
Action Video Games,” Annual Reviews of Neuroscience, 35, July, 391–416.

Bélisle, Jean-François and H. Onur Bodur (2010), “Avatars as Information:
Perception of Consumers Based on Their Avatars in Virtual Worlds,”
Psychology and Marketing, 27, 8, 741–65.

Binken, Jeroen L.G. and Stefan Stremersch (2009), “The Effect of Superstar
Software on Hardware Sales in System Markets,” Journal of Marketing, 73,
2, 88–104.

Blattberg, Robert C. and John Deighton (1996), “Manage Marketing by the
Customer Equity,” Harvard Business Review, 74, 4, 136–44.

Bodapati, Anand V. (2008), “Recommendation Systems with Purchase Data,”
Journal of Marketing Research, 45, 1, 77–93.

Boyle, Elizabeth A., Thomas M. Connolly, Thomas Hainey, and James M.
Boyle (2012), “Engagement in Digital Entertainment Games: A Systematic
Review,” Computers in Human Behavior, 28, 3, 771–80.

Brasel, S. Adam and James Gips (2011), “Media Multitasking Behavior:
Concurrent Television and Computer Usage,” Cyberpsychology, Behavior
and Social Networking, 14, 9, 527–34.

Cheung, Gifford and Jett Huang (2011), “Starcraft from the Stands:
Understanding the Game Spectator,” CHI ’11 Proceedings of the 2011
Annual Conference on Human Factors in Computing Systems. Vancouver,
BC, Canada: ACM. 763–772.

Chou, Ting-Jui and Chih-Chen Ting (2003), “The Role of Flow Experience in
Cyber-Game Addiction,” Cyberpsychology & Behavior, 6, 6, 663–75.

Clements, Matthew T. and Hiroshi Ohashi (2005), “Indirect Network Effects
and the Product Cycle: Video Games in the U.S., 1994–2002,” The Journal
of Industrial Economics, 53, 4, 515–42.

Cole, Helena and Mark D. Griffiths (2007), “Social Interactions in Massively
Multiplayer Online Role-Playing Gamers,” Cyberpsychology & Behavior,
10, 4, 575–83.

Colwell, John and Makiko Kato (2003), “Investigation of the Relationship
Between Social Isolation, Self-Esteem, Aggression and Computer Game Play
in Japanese Adolescents,” Asian Journal of Social Psychology, 6, 2, 149–58.

Connolly, Thomas M., Elizabeth A. Boyle, Ewan MacArthur, Thomas Hainey,
and James M. Boyle (2012), “A Systematic Literature Review of Empirical
Evidence on Computer Games and Serious Games,” Computers in
Education, 59, 2, 661–86.

Corts, Kenneth S. and Mara Lederman (2009), “Software Exclusivity and the
Scope of Indirect Network Effects in the U.S. Home Video Game Market,”
International Journal of Industrial Organization, 27, 2, 121–36.

Coulson, Mark, Jane Barnett, Christopher J. Ferguson, and Rebecca L. Gould
(2012), “Real Feelings for Virtual People: Emotional Attachments and
Interpersonal Attraction in Video Games,” Psychology of Popular Media
Culture, 1, 3, 176–84.

Cox, Joe (2013g), “What Makes a Blockbuster Video Game? An Empirical
Analysis of US Sales Data,” Managerial and Decision Economics. http://
dx.doi.org/:10.1002/mde.2608 (forthcoming).

Crandall, Robert W. and J. Gregory Sidak (2006), Video Games: Serious
Business for America’s Economy. Entertainment Software Association
Report. http://ssrn.com/abstract=969728).

Csíkszentmihályi, Mihály (1997), Flow: The Psychology of Optimal Experience.
New York: Basic Books.

De Prato, Giuditta and Jean-Paul Simon (2011), The Book Industry.
MCI Workshop 2. http://is.jrc.ec.europa.eu/pages/ISG/MCI/documents/
09.GDepratoMCI271111bookv32.pdf).

Debeauvais, Thomas, Bonnie A. Nardi, Cristina V. Lopes, Nicholas Yee, and
Nicolas Ducheneaut (2012), “10,000 Gold for 20 Dollars: An Exploratory
Study of World of Warcraft Gold Buyers,” Proceedings of the Foundations
of Digital Games Conference 2012, Raleigh, NC, USA.

Dhar, Tirtha, Guanghui Sun, and Charles B. Weinberg (2012), “The Long-Term
Box Office Performance of Sequel Movies,” Marketing Letters, 23, 1, 13–29.

Dubé, Jean-Pierre H., Günter J. Hitsch, and Pradeep K. Chintagunta (2010),
“Tipping and Concentration in Markets with Indirect Network Effects,”
Marketing Science, 29, 2, 216–49.

Dye, Matthew W.G., C. Shawn Green, and Daphne Bavelier (2009),
“Increasing Speed of Processing With Action Video Games,” Current
Directions in Psychological Science, 18, 6, 321–6.

Elberse, Anita and Bharat Anand (2007), “The Effectiveness of Pre-Release
Advertising for Motion Pictures: An Empirical Investigation Using a
Simulated Market,” Information Economics and Policy, 19, 3–4,
319–43.

Eliashberg, Jehoshua, Anita Elberse, and Mark A.A.M. Leenders (2006), “The
Motion Picture Industry: Critical Issues in Practice, Current Research, and
New Research Directions,” Marketing Science, 25, 6, 638–61.

ESA (2012a), Industry facts. Entertainment Software Association (accessed
May 5, 2012), [available at http://www.theesa.com/facts/index.asp].

———(2012b), 2012 Sales, Demographics and Usage Data—Essential Facts
about the Computer and Video Game Industry Market Report. Entertainment
Software Association [available at http://www.theesa.com/facts/pdfs/
ESA_EF_2012.pdf].

Ferguson, Christopher J. (2010), “Blazing Angels or Resident Evil? Can Violent
Video Games Be a Force for Good?,” Review of General Psychology, 14, 2,
68–81.

——— and Cheryl K. Olson (2012), “Friends, fun, frustration and fantasy:
Child motivations for video game play,” Motivation and Emotion, 37, 1,
154–64.

——— (2013), “Violent Video Games and the Supreme Court,” American
Psychologist, 68, 2, 57–74.

——— and Stephanie M. Rueda (2010), “The Hitman Study,” European
Psychologist, 15, 2, 99–108.

Feshbach, Seymour and Robert D. Singer (1971), Television and Aggression.
San Francisco: Jossey-Bass Inc.

Fischer, Julia, Nilüfer Aydin, Andreas Kastenmüller, Dieter Frey, and Peter
Fischer (2012), “The Delinquent Media Effect: Delinquency-Reinforcing
Video Games Increase Players Attitudinal and Behavioral Inclination
Toward Delinquent Behavior,” Psychology of Popular Media Culture, 1, 3,
201–5.

Gaudiosi, John (2012), New Reports Forecast Global Video Game Industry Will
Reach $82 Billion By 2017, Forbes, http://www.forbes.com/sites/johngaudiosi/
2012/07/18/new-reports-forecasts-global-video-game-industry-will-reach-82-
billion-by-2017/.

Gentile, Douglas A., Edward L. Swing, Choon Guan Lim, and Angeline Khoo
(2012), “VideoGame Playing,Attention Problems, and Impulsiveness: Evidence
of Bidirectional Causality,” Psychology of Popular Media Culture, 1, 1, 62–70.

Goldsmith, Jill (2012), Movie Spending to Rise 3.1%: PwC Report: Global
B.O. to Rise 6.3% a Year by 2016. Chicago Tribune, http://articles.
chicagotribune.com/2012-06-12/entertainment/sns-
201206121025reedbusivarietynvr1118055374-20120612_1_spendingrise-
media-outlook.

Green, Melanie C. and Timothy C. Brock (2000), “The Role of Transportation
in the Persuasiveness of Public Narratives,” Journal of Personality and
Social Psychology, 79, 5, 701–21.

———, Timothy C. Brack, and Geoff F. Kaufman (2004), “Understanding
Media Enjoyment: The Role of Transportation into Narrative Worlds,”
Communication Theory, 14, 4, 311–27.

Greitemeyer, Tobias and Silvia Osswald (2010), “Effects of Prosocial Video
Games on Prosocial Behavior,” Journal of Personality and Social Psychology,
98, 2, 211–21.

Gretz, Richard T. (2010a), “Hardware Quality vs. Network Size in the Home
Video Game Industry,” Journal of Economic Behavior & Organization, 76,
2, 168–83.

———(2010b), “Console Price and Software Availability in the Home Video
Game Industry,” Atlantic Economic Journal, 38, 1, 81–94.

——— and Suman Basuroy (2013g), “Why Quality May Not Always Win:
The Impact of Product Generation Life-Cycles on Quality and Network
Effects in High-Tech Markets,” Journal of Retailing (forthcoming).

Hadida, Allègre L. (2009), “Motion Picture Performance: A Review and
Research Agenda,” International Journal of Management Reviews, 11, 3,
297–335.

Hartmann, Tilo, Younbo Jung, and Peter Vorderer (2012), “What Determines
Video Game Use?,” Journal of Media Psychology, 24, 1, 19–30.

Hasan, Youssef, Laurent Bègue, Michael Scharkow, and Brad J. Bushman
(2013), “The More You Play, The More Aggressive You Become: A Long-
Term Experimental Study of Cumulative Violent Video Game Effects on
Hostile Expectations and Aggressive Behavior,” Journal of Experimental
Social Psychology, 49, 2, 224–7.

Hennig-Thurau, Thorsten, Victor Henning, and Henrik Sattler (2007), “Consumer
File Sharing of Motion Pictures,” Journal of Marketing, 71, 4, 1–18.

———, Mark B. Houston, and Torsten Heitjans (2009), “Conceptualizing and
Measuring the Monetary Value of Brand Extensions: The Case of Motion
Pictures,” Journal of Marketing, 73, 6, 167–83.

———, Edward C. Malthouse, Christian Friege, Sonja Gensler, Lara Lobschat,
Arvind Rangaswamy, and Bernd Skiera (2010), “The Impact of New
Media on Customer Relationships,” Journal of Service Research, 13, 3,
311–30.

———, Caroline Wiertz, and Fabian Feldhaus (2012), “Exploring the ‘Twitter
Effect’: An Investigation of the Impact of Microblogging Word of Mouth
on Consumers’ Early Adoption of New Products,” Working Paper. (http://
papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2016548).

———, Stefan Fuchs, and Mark B. Houston (2013), “What’s a Movie
Worth? Determining the Monetary Value of Motion Pictures’ TV rights,”
International Journal of Arts Management, 15, 3, 4–20.

Herrewijn, Laura and Karolien Poels (2013), “Putting Brands into Play:
How Game Difficulty and Player Experiences Influence the Effectiveness
of In-Game Advertising,” International Journal of Advertising, 32,
1, 17–44.

Hirschman, Elizabeth C. and Morris B. Holbrook (1982), “Hedonic Consumption:
Emerging Concepts, Methods and Propositions,” Journal of Marketing, 46, 3,
92–101.

Hoffman, Donna L. and Thomas P. Novak (2009), “FlowOnline: Lessons Learned
and Future Prospects,” Journal of Interactive Marketing, 23, 1, 23–34.

Hull, Jay G., Ana M. Draghici, and James D. Sargent (2012), “A Longitudinal
Study of Risk-Glorifying Video Games and Reckless Driving,” Psychology
of Popular Media Culture, 1, 4, 244–53.

Huntemann, Nina (2000), Game Over: Gender, Race & Violence in Video
Games. Media Education Foundation. http://www.mediaed.org/assets/
products/205/transcript_205.pdf).

Jeong, Eui Jun, Corey J. Bohil, and Frank A. Biocca (2011), “Brand Logo
Placements in Violent Games,” Journal of Advertising, 40, 3, 59–72.

Jin, Seung-A Annie (2011), “‘I Feel Present. Therefore, I Experience Flow:’ A
Structural Equation Modeling Approach to Flow and Presence in Video
Games,” Journal of Broadcasting & Electronic Media, 55, 1, 114–36.

Johnson, Bobbie (2009), How Tetris conquered the world, block by block. The
Guardian. http://www.guardian.co.uk/technology/gamesblog/2009/jun/02/
tetris-25anniversary-alexey-pajitnov).

Karniouchina, Ekaterina V. (2011), “Impact of Star and Movie Buzz on Motion
Picture Distribution and Box Office Revenue,” International Journal of
Research in Marketing, 28, 1, 62–74.

Kelly, Tadhg (2013), What Games Are: The Reviewers Are Wrong About
OUYA. TechCrunch. http://techcrunch.com/2013/04/06/what-games-are-thereviewers-
are-wrong-about-ouya/).

Kim, Yongjae and Stephen D. Ross (2006), “An Exploration of Motives in Sport
Video Gaming,” International Journal of Sports Marketing and Sponsorship,
8, 1, 34–47.

Kinard, Brian R. and Katherine B. Hartman (2013), “Are You Entertained? The
Impact of Bbrand Integration and Brand Experience in Television-Related
Advergames,” Journal of Advertising, 42, 2–3, 196–203.

Klimmt, Christoph and Tilo Hartmann (2006), “Effectance, Self-efficacy, and the
Motivation to Play Video Games,” in Playing Video Games, Peter Vorderer,
Bryant Jennings, editors. New York: Taylor & Francis, 133–45.

———, Dorothée Hefner, and Peter Vorderer (2009), “The Video Game
Experience as ‘True’ Identification: A Theory of Enjoyable Alterations of
Players’ Self-Perception,” Communication Theory, 19, 4, 351–73.

———, Christian Roth, Ivar Vermeulen, Peter Vorderer, and Franziska
Susanne Roth (2012), “Forecasting the Experience of Future Entertainment
Technology: ‘Interactive Storytelling’ and Media Enjoyment,” Games and
Culture, 7, 3, 187–208.

Krahé, Barbara, Robert Busching, and Ingrid Möller (2012), “Media Violence
Use and Aggression Among German Adolescents: Associations and
Trajectories of Change in a Three-Wave Longitudinal Study,” Psychology
of Popular Media Culture, 1, 3, 152–66.

Kretchmer, Susan B. (2004), “Advertainment: The Evolution of Product
Placement as a Mass Media Marketing Strategy,” Journal of Promotion
Management, 10, 1/2, 37–54.

Kuss, Diana J., Jorik Louws, and Reinout W. Wiers (2012), “Online Gaming
Addiction? Motives Predict Addictive Play Behavior in Massively
Multiplayer Online Role-Playing Games,” Cyberpsychology, Behavior
and Social Networking, 15, 9, 480–5.

Landsman, Vardit and Stefan Stremersch (2011), “Multihoming in Two-Sided
Markets: An Empirical Inquiry in the Video Game Console Industry,”
Journal of Marketing, 75, 6, 39–54.

Lee, Mira and Ronald J. Faber (2007), “Effects of Product Placement in On-
Line Games on Brand Memory: A Perspective of the Limited-Capacity
Model of Attention,” Journal of Advertising, 36, 4, 75–90.

Lee, Kwan Min and Wei Peng (2006), “What Do We Know about Social and
Psychological Effects of Computer Games? A Comprehensive Review of
the Current Literature,” in Playing Video Games, Peter Vorderer, Bryant
Jennings, editors. New York: Taylor & Francis, 327–45.

Li, Renjie, Uri Polat, Walter Makous, and Daphne Bavelier (2009), “Enhancing
the Contrast Sensitivity Function Through Action Video Game Training,”
Nature Neuroscience, 12, 5, 549–51.

Liu, Hongju (2010), “Dynamics of Pricing in the Video Game Console Market:
Skimming or Penetration?” Journal of Marketing Research, 47, 3, 428–43.

Lucas, Kristen and John L. Sherry (2004), “Sex Differences in Video Game
Play: A Communication-Based Explanation,” Communication Research,
31, 5, 499–523.

Malone, Thomas W. (1981), “Toward a Theory of Intrinsically Motivating
Instruction,” Cognitive Science, 4, October–December, 333–69.

Michaud, Laurent (2012), “Technical Architecture and Advantages of Cloud
Gaming,” Digiworld Economic Journal, 85, 203–9.

Microsoft (2013), The Results Are In: Xbox NUads Makes Traditional TV
Advertising More Engaging. Microsoft News Center. http://www.microsoft.
com/en-us/news/Press/2013/Jan13/01-07NUadsPR.aspx).

Mishra, Jyoti, Marla Zinni, Daphne Bavelier, and Steven A. Hillyard (2011),
“Neural Basis of Superior Performance of Action Videogame Players in an
Attention-Demanding Task,” The Journal of Neuroscience, 31, 3, 992–8.

NPD Group Inc (2009, May 20), “More Americans Play Videogames than Go Out
to the Movies,” Accessed at http://www.npd.com/press/releases/press_090520.
html.

Okazaki, Shintaro (2008), “Exploring Experiential Value in Online Mobile
Gaming Adoption,” Cyberpsychology & Behavior, 11, 5, 619–22.

Park, Bong-Won and Kun Chang Lee (2011), “An Empirical Analysis of Online
Gamers’ Perceptions of Game Items: Modified Theory of Consumption Values
Approach,” Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 14, 7–8, 453–9.

Parker, Geoffrey G. and Marshall W. Van Alstyne (2005), “Two-Sided
Network Effects: A Theory of Information Product Design,” Management
Science, 51, 10, 1494–504.

Poels, Karolien, Wouter van den Hoogen, Wijnand Ijsselsteijn, and Yvonne de
Kort (2012), “Pleasure to Play, Arousal to Stay: The Effect of Player Emotions
on Digital Game Preferences and Playing Time,” Cyberpsychology, Behavior
and Social Networking, 15, 1, 1–6.

Przybylski, Andrew K., C. Scott Rigby, and Richard M. Ryan (2010), “A
Motivational Model of Video Game Engagement,” Review of General
Psychology, 14, 2, 154–66.

Qin, Hua, Pei-Luen Patrick Rau, and Gavriel Salvendy (2009), “Measuring
Player Immersion in the Computer Game Narrative,” International Journal
of Human Computer Interaction, 25, 2, 107–33.

Rau, Pei-Luen Patrick, Shu-Yun Peng, and Chin-Chow Yang (2006), “Time
Distortion for Expert and Novice Online Game Players,” Cyberpsychology
& Behavior, 9, 4, 396–404.

Ricci, Francesco, Lior Kokach, Bracha Shapira, and Paul B. Kantor (2011),
Recommender Systems Handbook. New York: Springer.

Rochet, Jean-Charles and Jean Tirole (2003), “Platform Competition in Two-
Sided Markets,” Journal of the European Economic Association, 1, 4,
990–1029.

———and Jean Tirole (2006), “Two-Sided Markets: A Progress Report,” The
RAND Journal of Economics, 37, 3, 645–67.

Roquilly, Christophe (2011), “Control over Virtual Worlds by Game
Companies: Issues and Recommendations,” MIS Quarterly, 35, 3, 653–71.

Rosenblatt, Bill (2013), “Capitol Records Prevails in ReDigi Case,” http://
copyrightandtechnology.com/2013/04/01/capitol-records-prevails-in-redigicase/,
2013.

Rovio (2013), “Rovio Entertainment Reports 2012 Financial Results,” http://
www.rovio.com/en/news/press-releases/284/rovio-entertainment-reports-2012-
financial-results 2013.

Ryan, Richard M., C. Scott Rigby, and Andrew Przybylski (2006), “The
Motivational Pull of Video Games: A Self-Determination Theory Approach,”
Motivation and Emotion, 30, 4, 344–60.

Rysman, Marc (2009), “The Economics of Two-Sided Markets,” Journal of
Economic Perspectives, 23, 3, 125–43.

Schau, Hope Jensen, Albert M. Muñiz Jr., and Eric J. Arnould (2009), “How Brand
Community Practices Create Value,” Journal of Marketing, 73, 5, 30–51.

Schiesel, Seth (2011), Lightsaber rattling in the online galaxy. The New York
Times. http://www.nytimes.com/2011/12/19/arts/video-games/star-wars-theold-
republic-vs-world-of-warcraft-online.html?pagewanted=1&_r=2&).

Shankar, Venkatesh and Barry L. Bayus (2003), “Network Effects and
Competition: an Empirical Analysis of the Home Video Game Industry,”
Strategic Management Journal, 24, 4, 375–84.

Sherry, John L. (2004), “Flow and Media Enjoyment,” Communication Theory,
14, 4, 328–47.

———, Kristen Lucas, Bradley S. Greenberg, and Ken Lachlan (2006), “Video
Game Uses and Gratifications as Predictors of Use and Game Preference,”
in Playing Video Games, Peter Vorderer, Bryant Jennings, editors. New
York: Taylor & Francis, 213–24.

Shin, Dong-Hee (2010), “The Dynamic User Activities in Massive Multiplayer
Online Role-Playing Games,” International Journal of Human Computer
Interaction, 26, 4, 317–44.

Sinha, Rajiv K., Fernando S. Machado, and Collin Sellman (2010), “Don’t
Think Twice, It’s All Right: Music Piracy and Pricing in a DRM-free
Environment,” Journal of Marketing, 74, 2, 40–54.

Smyth, Joshua M. (2007), “Beyond Self-election in Video Game Play: An
Experimental Examination of the Consequences of Massively Multiplayer
Online Role-Playing Game Play,” Cyberpsychology & Behavior, 10, 5, 717–21.

Spence, Ian and Jing Feng (2010), “Video Games and Spatial Cognition,”
Review of General Psychology, 14, 2, 92–104.

Statista (2013), “Global Revenue of the Music Industry from 2002 to 2012,”
http://www.statista.com/statistics/182361/worldwide-revenue-of-the-musicindustry-
since-1997/2013.

Steffen, Celina, Gunnar Mau, and Hanna Schramm-Klein (2013), “Who Is the Loser
When I Lose the Game? Does Losing an Advergame Have a Negative Impact on
the Perception of the Brand,” Journal of Advertising, 42, 2–3, 183–95.

Stremersch, Stefan, Gerard J. Tellis, Philip Hans Franses, and Jeroen L.G.
Binken (2007), “Indirect Network Effects in New Product Growth,” Journal
of Marketing, 71, 3, 52–74.

Superdata (2012), Worldwide Virtual Goods Market Reaches $15 Billion.
Monetization Still a Four Ketter Word. SuperData Research, Inc. http://
www.superdataresearch.com/monetization-is-a-four-letter-word/).

Sweetser, Penelope and Daniel Johnson (2004), “Player-Centered Game
Environments: Assessing Player Opinions, Experiences, and Issues,” Entertainment
Computing—ICEC 2004: third international conference. New York:
Springer. p. 321–32.

Takatalo, Jari, Göte Nyman, and Leif Laaksonen (2008), “Components of Human
Experience in Virtual Environments,” Computers in Human Behavior, 24, 1,
1–15.

Take-two (2007), Earnings Call Transcript. SeekingAlpha [available at http://
seekingalpha.com/article/38017-take-two-f2q07-qtr-end-4-30-07-earnings-calltranscript?
page=2]).

Teng, Ching-I, Ming-Yi Chen, Yun-Jung Chen, and Yi-Jhen Li (2012), “Loyalty
Due to Others: The Relationships Among Challenge, Interdependence, and
Online Gamer Loyalty,” Journal of Computer-Mediated Communication,
17, 4, 489–500.

Terlutter, Ralf and Michael L. Capella (2013), “The Gamification of
Advertising: Analysis and Research Directions of In-Game Advertising, Advergames, and Advertising in Social Network Games,” Journal of Advertising, 42, 2–3, 95–112.

The Economist (2011), “Special Report Video Games,” 404, December, 10, 3–12.

Thomson, Sarah (2013), Become a PlayStation Mobile Publisher for Free.
PlayStation.Blog. http://blog.us.playstation.com/2013/05/08/become-aplaystation-
mobile-publisher-for-free/).

Totilo, Stephen (2008), “Grand Theft Auto IV’ Posts Record First-Week sales,”
http://www.mtv.com/news/articles/1586971/grand-theft-auto-iv-posts-recordfirst-
week-sales-report.jhtml, 2008.

Turner, John, Alan Scheller-Wolf, and Sridhar Tayur (2011), “Scheduling of
Dynamic In-Game Advertising,” Operations Research, 59, 1, 1–16.

Unsworth, Gabrielle, Grant J. Devilly, and Tony Ward (2007), “The Effect of
Playing Violent Video Games on Adolescents: Should Parents be quaking
in their boots?,” Psychology, Crime & Law, 13, 4, 383–94.

Venkatraman, N. and Chi-Hyon Lee (2004), “Preferential Linkage and Network
Evolution: A Conceptual Model and Empirical Test in the U.S. Video Game
sector,” Academy of Management Journal, 47, 6, 876–92.

Vernik, Dinah A., Devavrat Purohit, and Preyas S. Desai (2011), “Music
Downloads and the Flip Side of Digital Rights Management,” Marketing
Science, 30, 6, 1011–27.

Vorderer, Peter and Jennings Bryant (2006), Playing Video Games. New York:
Taylor & Francis.

Voss, Kevin E., Eric R. Spangenberg, and Bianca Grohmann (2003), “Measuring
the Hedonic and Utilitarian Dimensions of Consumer Attitude,” Journal of
Marketing Research, 40, 3, 310–20.

Waiguny, Martin K.J., Michelle R. Nelson, and Bernhard Marko (2013),
“How Advergame Content Influences Explicit and Implicit Brand
Attitudes: When Violence Spills Over,” Journal of Advertising, 42, 2–3,
155–69.

Ward, Lewis (2013), App Annie and IDC Portable Gaming Report: 2012
Review and 4Q12 Deep Dive. IDC Presentation. February 2013, https://s3.
amazonaws.com/files.appannie.com/blog/pdf/App+Annie+IDC+Portable+
Gaming+Report+-+FINAL+R2.pdf).

Waugh, Rob (2011), Modern Warfare 3 Hits $1 Billion in 16 Days — Beating
Avatar’s Record by One Day. Dailymail. 13 December 2011, http://www.
dailymail.co.uk/sciencetech/article-2073201/Modern-Warfare-3-hits-1-billion-
16-days-beating-Avatars-record-day.html.

White, Martha C. (2013), Game Over? Why Video-Game-Console Sales Are
Plummeting. Time Magazine. http://business.time.com/2013/02/11/gameover-
why-video-game-console-sales-are-plummeting/.

Wu, Chi-Cheng, Ying-Ju. Chen, and Yung-Jan Cho (2013), “Nested Network
Effects in Online Free Games with Accessory Selling,” Journal of
Interactive Marketing, 27, 3, 158–71.

Yee, Nick (2006), “Motivations for Play in Online Games,” Cyberpsychology &
Behavior, 9, 6, 772–5.

Zackariasson, Peter and Timothy L. Wilson (2010), “Paradigm Shifts in the
Video Game Industry,” Competitiveness Review, 20, 2, 139–51.

Zichermann, Gabe and Christopher Cunningham (2011), Gamification by
Design: Implementing Game Mechanics in Web and Mobile Apps. Sebastopol,
CA: O’Reilly Media.

Mäntymäki, M., Salo, J. (2015). “Why do teens spend real money in virtual worlds? A consumption values and developmental psychology perspective on virtual consumption”. International Journal of Information Management, 35, pp. 124-134

Idée dominante : Les adolescents achètent un compte premium et des objets virtuels dans un Social Virtual World pour améliorer leur expérience d’utilisateur.

Résumé : Cet article étudie pourquoi les adolescents achètent des objets virtuels et des comptes premium dans un social virtual world et en quoi cela est lié à leur stade de développement psychologique. Afin de répondre à cette question, les auteurs s’appuient sur la théorie des valeurs de consommation et la psychologie.

Les auteurs mènent une étude empirique sur les utilisateurs d’Habbo Hotel, un Social Virtual World très populaire auprès des adolescents.

L’étude détermine 4 raisons principales à l’achat de biens virtuels : profiter des bénéfices offerts par le compte premium, l’aspect décoratif des objets, l’amusement et le statut qui découle de leur achat. Les utilisateurs consomment des biens virtuels pour améliorer leur expérience au sein du social virtual world. En ce sens, l’achat de biens virtuels est donc avant tout instrumental.

Les utilisateurs prennent en compte les bénéfices apportés par les biens virtuels comparés à la somme d’argent qu’ils doivent dépenser pour en bénéficier, la notion de rapport-qualité prix est importante. A noter que certains utilisateurs trouvent que le simple fait de chercher des produits dans le catalogue virtuel d’Habbo est une expérience plaisante.

L’aspect décoratif des objets est le deuxième facteur d’achat. Les utilisateurs achètent des biens dits décoratifs pour prendre ensuite plaisir à personnaliser leur appartement virtuel ou leur avatar. Il s’agit d’un moyen d’exprimer sa créativité et de se créer un statut au sein du social virtual world. De cette manière les joueurs acheteurs de biens virtuels se distinguent des utilisateurs ordinaires. Il y a également une forme de discrimination envers les utilisateurs ordinaires, ce qui pousse les joueurs à acheter un compte premium pour mieux s’intégrer au sein de la communauté.

Note d’intérêt : Il s’agit de la seule étude dans laquelle l’achat de biens virtuels est abordé comme ayant un but instrumental. Le fait que le processus d’achat en lui-même soit considéré comme une activité hédonique est intéressant et à envisager pour notre propre étude exploratoire.

La barrière entre acheteurs de biens virtuels et utilisateurs ordinaires est également intéressante, les joueurs vont même jusqu’à parler de discrimination. Il nous faudra voir en quoi cela s’applique aux DLC, qui dans les jeux multi-joueurs segmentent également la communauté en deux groupes.

L’étude psychologique démontre que l’achat de biens virtuels facilite la construction de l’identité des adolescents. Ces derniers peuvent expérimenter plusieurs identités à travers leur avatar pour trouver leur place dans la société. L’achat d’un compte premium est également le moyen d’appartenir à un groupe au sein du social virtual world.

Références :

Animesh, A., Pinsonneault, A., & Sung-Byung Yang Oh, W. (2011). An odyssey intovirtual worlds: Exploring the impacts of technological and spatial environments on intention to purchase virtual products. MIS Quarterly, 35(3), 789–810.

Arnett, J. J., & Taber, S. (1994). Adolescence terminable and interminable: When does adolescence end? Journal of Youth and Adolescence, 23(5), 517–537.

Arrowood, J. A., & Friend, R. (1969). Other factors determining the choice of a com-parison other. Journal of Experimental Social Psychology, 5(2), 233–239.

Babin, B. J., Darden, W. R., & Griffin, M. (1994). Work and/or fun: Measuring hedonic and utilitarian shopping value. Journal of Consumer Research, 20(4), 644–656.

Bagozzi, R. P., & Dholakia, U. M. (2002). Intentional social action in virtual communities. Journal of Interactive Marketing, 16(2), 2.

Bagozzi, R. P., & Dholakia, U. M. (2006). Antecedents and purchase consequences of customer participation in small group brand communities. International Journal of Research in Marketing, 23(1), 45–61.

Barnes, S. J., & Pressey, A. D. (2012). Who needs real-life? Examining needs in virtualworlds. Journal of Computer Information Systems, 52(4), 40–48.

Belk, R. W. (2013). Extended self in a digital world. Journal of Consumer Research,40(3), 477–500.

Bell, M. W. (2008). Toward a definition of virtual worlds. Journal of Virtual Worlds Research, 1(1).

Bennett, S., & Maton, K. (2010). Beyond the ‘digital natives’ debate: Towards a more nuanced understanding of students’ technology experiences. Journal of Computer Assisted Learning, 26(5), 321–331.

Blakemore, S.-J., & Mills, K. (2014). Is adolescence a sensitive period for sociocultural processing? Annual Review of Psychology, 65(9), 1–21.

Brown, B. B. (1990). Peer groups and peer culture. In S. S. Feldman, & C. R. Elliot(Eds.), At the threshold: The developing adolescent (pp. 171–196). Cambridge, MA:Harvard University Press.

Constantiou, I., Fosselius, M. L., & Olsen, K. B. (2012). What are users’ intentions towards real money trading in massively multiplayer online games? ElectronicMarkets, 22(2), 105–115.

Côté, J. E. (1996). Sociological perspectives on identity formation: The culture–identity link and identity capital. Journal of Adolescence, 19(5),417–428.

Denegri-Knott, J., & Molesworth, M. (2010). Concepts and practices of digital virtual consumption. Consumption Markets & Culture, 13(2), 109–132.

Denegri-Knott, J., & Molesworth, M. (2013). Redistributed consumer desire in digital virtual worlds of consumption. Journal of Marketing Management, 29(13-14),1561–1579.

Eisenbeiss, M., Blechschmidt, B., Backhaus, K., & Freund, P. A. (2012). The (real) world is not enough: Motivational drivers and user behavior in virtual worlds. Journal of Interactive Marketing, 26(1), 4–20.

Erikson, E. H. (1968). Identity, youth and crisis. New York: Norton.Fairfield, J. (2005). Virtual property. Boston University Law Review, 85, 1047–1102.

Festinger, L. (1954). A theory of social comparison processes. Human Relations, 7(2),117–140.

Fox, Z. (2013). 10 Online activities that dominate Americans’ days. Retrieved 6/2, 2014 from: http://mashable.com/2013/08/15/popular-online-activities/

Gephart, R. (1997). Hazardous measures: An interpretive textual analysis of quantitative sensemaking during crises. Journal of Organizational Behavior, 18(S1), 583L622.

Glaser, B. G. (1978). Theoretical sensitivity: Advances in the methodology of grounded theory. Mill Valley, CA: Sociology Press.

Griffiths, M., & Light, B. (2008). Social networking and digital gaming media convergence: Classification and its consequences for appropriation. InformationSystems Frontiers, 10(4), 447–459.

Guo, Y., & Barnes, S. (2011). Purchase behavior in virtual worlds: An empirical investigation in second life. Information & Management, 48(7), 303–312.

Guo, Y., & Barnes, S. J. (2012). Explaining purchasing behavior within world of warcraft. Journal of Computer Information Systems, 52(3), 18–30.

Han, B., & Windsor, J. (2011). User’s willingness to pay on social network sites. Journal of Computer Information Systems, 51(4), 31–40.

Harris, J. R. (1995). Where is the child’s environment? A group socialization theory of development. Psychological Review, 102(3), 458.

Harter, S. (1999). The construction of the self: A developmental perspective. GuilfordPress.

Harter, S. (2006). The development of self-representations in childhood and adolescence. In W. Damon, & R. Lerner (Eds.), Handbook of child psychology. New York,NY: Wiley.

Harter, S., & Whitesell, N. R. (2003). Beyond the debate: Why some adolescents report stable self-worth over time and situation, whereas others report changes in self-worth. Journal of Personality, 71(6), 1027–1058.

Haytko, D. L., & Baker, J. (2004). It’s all at the mall: Exploring adolescent girls’ experiences. Journal of Retailing, 80(1), 67–83.

Hee-Woong Kim Hock, C. C., & Kankanhalli, A. (2012). What motivates people to purchase digital items on virtual community websites? The desire for online self-presentation. Information Systems Research, 23(4), 1232–1245.

Hirschman, E. C., & Holbrook, M. B. (1982). Hedonic consumption: Emerging concepts, methods and propositions. Journal of Marketing, 46(3), 92–101.

Hsieh, H., & Shannon, S. E. (2005). Three approaches to qualitative content analysis. Qualitative Health Research, 15(9), 1277–1288.

Israelashvili, M., Kim, T., & Bukobza, G. (2012). Adolescents’ over-use of the cyberworld – Internet addiction or identity exploration? Journal of Adolescence, 35(2),417–424.

Johnson, B. K., & Knobloch-Westerwick, S. (2014). Glancing up or down: Mood man-agement and selective social comparisons on social networking sites. Computers in Human Behavior, 41(12), 33–39.

Jung, Y., & Kang, H. (2010). User goals in social virtual worlds: A means-end chain approach. Computers in Human Behavior, 26(2), 218–225.

Jung, Y., & Pawlowski, S. D. (2014). Understanding consumption in social virtualworlds: A sensemaking perspective on the consumption of virtual goods. Journal of Business Research [in press], available online.

Kim, H., Gupta, S., & Koh, J. (2011). Investigating the intention to purchase digital items in social networking communities: A customer value perspective. Information & Management, 48(6), 228–234.

Krippendoff, K. (2004). Content analysis: An introduction to its methodology (2nd ed.).Thousand Oaks: Sage.

Kroger, J., Martinussen, M., & Marcia, J. E. (2010). Identity status change during adolescence and young adulthood: A meta-analysis. Journal of Adolescence, 33(5),683–698.

kZero. (2012). kZero universe Q1 2012. Retrieved from June 17, 2013.Lehdonvirta, V., Wilska, T., & Johnson, M. (2009). Virtual consumerism. Information, Communication & Society, 12(7), 1059–1079.

Lin, S. S., & Tsai, C. (2002). Sensation seeking and internet dependence of Taiwanese high school adolescents. Computers in Human Behavior, 18(4), 411–426.

Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. Newbury Park, CA: SagePublications.

Lueg, J. E., Ponder, N., Beatty, S. E., & Capella, M. L. (2006). Teenagers’ use of alternative shopping channels: A consumer socialization perspective. Journal of Retailing,82(2), 137–153.

Mäntymäki, M., Merikivi, J., Verhagen, T., Feldberg, F., & Rajala, R. (2014). Does a contextualized theory of planned behavior explain why teenagers stay in virtualworlds? International Journal of Information Management, 34(5), 567–576.

Mäntymäki, M., & Riemer, K. (2014). Digital natives in social virtual worlds: A multi-method study of gratifications and social influences in Habbo hotel. International Journal of Information Management, 34(2), 210–220.

Mäntymäki, M., & Salo, J. (2011). Teenagers in social virtual worlds: Continuous use and purchasing behavior in Habbo hotel. Computers in Human Behavior, 27(6),2088–2097.

Mäntymäki, M., & Salo, J. (2013). Purchasing behavior in social virtual worlds: An examination of Habbo hotel. International Journal of Information Management,33(2), 282–290.

Marcia, J. E. (1980). Identity in adolesence. In J. Adelson (Ed.), Handbook of adolescent psychology (pp. 109–137). New York, NY: Wiley & Sons.

Markus, H., & Nurius, P. (1986). Possible selves. American Psychologist, 41(9), 954

Martin, J. (2008). Consuming code: Use-value, exchange-value, and the role of virtual goods in second life. Journal of Virtual Worlds Research, 2(1).

Maslow, A. H. (1954). Motivation and personality. New York, NY: Harper & Row,Publishers, Inc.

Mason, M. J., Tanner, J. F., Piacentini, M., Freeman, D., Anastasia, T., Batat, W., et al.(2013). Advancing a participatory approach for youth risk behavior: Foundations, distinctions, and research directions. Journal of Business Research, 66(8),1235–1241.

Mathwick, C., Malhotra, N., & Rigdon, E. (2001). Experiential value: Conceptualization, measurement and application in the catalog and internet shoppingenvironment. Journal of Retailing, 77(1), 39–56.

Merikivi, J., Verhagen, T., & Feldberg, F. (2012). Having belief(s) in social virtual worlds: A decomposed approach. New Media & Society.

Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1984). Qualitative data analysis: A source book of new methods. Newbury Park, CA: SAGE Publications.

Nah, F. F., Eschenbrenner, B., & DeWester, D. (2011). Enhancing brand equity throughflow and telepresence: A comparison of 2d and 3d virtual worlds. MIS Quarterly,35(3), 731-A19.

Palan, K. M., Gentina, E., & Muratore, I. (2010). Adolescent consumption autonomy: A cross-cultural examination. Journal of Business Research, 63(12), 1342–1348.

Palfrey, J., & Gasser, U. (2008). Born digital: Understanding the first generation of digital natives. New York, NY: Basic Books.

Park, B., & Lee, K. C. (2011). Exploring the value of purchasing online game items. Computers in Human Behavior, 27(6), 2178–2185.

Partala, T. (2011). Psychological needs and virtual worlds: Case second life. International Journal of Human-Computer Studies, 69(12), 787–800.

Payne, A. F., Storbacka, K., & Frow, P. (2008). Managing the co-creation of value.Journal of the Academy of Marketing Science, 36(1), 83–96.

Prensky, M. (2001). Digital natives, digital immigrants. On the Horizon, 9(5).

Shang, R., Chen, Y., & Huang, S. (2012). A private versus a public space: Anonymity and buying decorative symbolic goods for avatars in a virtual world. Computersin Human Behavior, 28(6), 2227–2235.

Shelton, A. K. (2010). Defining the lines between virtual and real world purchases: Second life sells but who’s buying? Computers in Human Behavior, 26(6),1223–1227.

Sheth, J. N., Newman, B. I., & Gross, B. L. (1991). Why we buy what we buy: A theory of consumption values. Journal of Business Research, 22(2), 159–170. Stafford, T. F. (1994 Summer). Consumption values and the choice of marketing electives: Treating students like customers. Journal of Marketing Education, 16(2),26–33.

Steinberg, L. (2010). A dual systems model of adolescent risk-taking. Developmental Psychobiology, 52(3), 216–224.

Subrahmanyam, K., Reich, S. M., Waechter, N., & Espinoza, G. (2008). Online and offline social networks: Use of social networking sites by emerging adults. Journal of Applied Developmental Psychology, 29(6), 420–433.

SuperData Research. (2012). Worldwide virtual goods market reaches $15 billion.Monetization still a four letter word. http://www.superdataresearch.com/blog/monetization-is-a-four-letter-word/

Sweeney, J. C., & Soutar, G. N. (2001). Consumer perceived value: The developmentof a multiple item scale. Journal of Retailing, 77(2), 203–220.

Tajfel, H., & Turner, J. C. (1986). The social identity theory of inter-group behavior.In S. Worchel, & L. W. Austin (Eds.), Psychology of intergroup relations (pp. 7–24).Chicago, IL: Nelson-Hall.

Tanti, C., Stukas, A. A., Halloran, M. J., & Foddy, M. (2011). Social identity change: Shifts in social identity during adolescence. Journal of Adolescence, 34(3),555–567.

Tarrant, M., MacKenzie, L., & Hewitt, L. A. (2006). Friendship group identification,multidimensional self-concept, and experience of developmental tasks in adolescence. Journal of Adolescence, 29(4), 627–640.

Teece, D. J. (2010). Business models, business strategy and innovation. Long Range Planning, 43(2–3), 172–194.

Turel, O., Serenko, A., & Bontis, N. (2010). User acceptance of hedonic digital artifacts: A theory of consumption values perspective. Information & Management, 47(1),53–59.

Turkle, S. (1995). Life on the screen: Identity in the age of the Internet. NY, USA: Simon & Schuster.

Valkenburg, P. M., Schouten, A. P., & Peter, J. (2005). Adolescents’ identity experiments on the Internet. New Media & Society, 7(3), 383–402.Vargo, S. L., & Lusch, R. F. (2004). Evolving to a new dominant logic for marketing.Journal of Marketing, 68(1), 1–17.

Vargo, S. L., & Lusch, R. F. (2008). Service dominant logic: Continuing the evolution. Journal of the Academy of Marketing Science, 36(1), 1–10.

Verhagen, T., Feldberg, F., van den Hooff, B., Meents, S., & Merikivi, J. (2012). Under-standing users’ motivations to engage in virtual worlds: A multipurpose modeland empirical testing. Computers in Human Behavior, 28(2), 484–495.

Vock, M., van Dolen, W., & de Ruyter, K. (2013). Understanding willingness to pay for social network sites. Journal of Service Research.

Wu, C., Chen, Y., & Cho, Y. (2013). Nested network effects in online free games with accessory selling. Journal of Interactive Marketing, 27(3), 158–171.

Zeithaml, V. A. (1988). Consumer perceptions of price, quality, and value: A means-end model and synthesis of evidence. The Journal of Marketing, 52(3), 2–22.

Zhao, S. (2005). The digital self: Through the looking glass of telecopresent others. Symbolic Interaction, 28(3), 387–405.

Zuckerman, M., Eysenck, S. B., & Eysenck, H. J. (1978). Sensation seeking in England and America: Cross-cultural, age, and sex comparisons. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 46(1), 139.

Lin, L-Y. (2010). “The relationship of consumer personality trait, brand personality and brand loyalty: an empirical study of toys and video games buyers”. Journal of Product and Brand Management, 19(1), pp. 4-17

Idée / Dominante : La fidélité à la marque s’explique par la relation entre caractère du consommateur et personnalité de la marque.

Résumé : Cet article étudie la relation entre le caractère du consommateur, la personnalité de la marque et la fidélité envers la marque. Il s’agit d’une étude empirique portant sur les consommateurs de jeux vidéo et de jouets.

La personnalité de la marque est l’ensemble des caractéristiques humaines associées à une marque. Elle est construite à partir de ce à quoi les consommateurs associent la marque, l’image qu’elle tente de créer et les caractéristiques du produit. La personnalité de la marque est importante, en effet les consommateurs ont tendance à choisir une marque qui correspond à leur propre personnalité. Afin de déterminer cette personnalité, l’auteur utilise une échelle constituée de 5 dimensions : l’excitation, la compétence, la tranquillité, la sincérité et la sophistication.

Le caractère du consommateur est lui composé de 5 facteurs : l’extraversion, l’agréabilité, l’application, le névrotisme et l’ouverture d’esprit.

Deux facteurs constituent la fidélité à la marque. La fidélité affective à la marque est le degré d’affinité et de préférence qu’a un consommateur pour une marque. La fidélité active est définie comme le degré d’achat répété d’une même marque par un consommateur.

L’étude détermine plusieurs corrélations :

• Une relation positive entre une personnalité extravertie et une marque identifiée comme excitante.
• Une relation positive entre une personnalité agréable et une marque caractérisée par l’excitation, la sincérité et la compétence.
• La compétence et la sophistication comme caractéristiques de la personnalité de de la marque ont une influence positive significative sur la fidélité affective.
• La compétence, la tranquillité et la sophistication comme caractéristiques de la personnalité de la marque ont une influence positive significative sur la fidélité active.
• L’agréabilité et l’ouverture d’esprit comme traits de caractères du consommateur ont une influence positive sur la fidélité affective et la fidélité active.

Note d’intérêt : Un consommateur fidèle achète plus de produits. Il est moins sensible au prix et accorde moins d’attention aux publicités des concurrents de la marque. Il s’agit également d’un consommateur moins coûteux à servir puisqu’il est familier avec les produits de la marque. Enfin, le consommateur fidèle va parler positivement des produits aux autres et donc participer au bouche à oreille sur la marque. La distinction fidélité affective / active est pertinente.

Cette définition du consommateur fidèle est intéressante pour notre étude. Le DLC est un coût supplémentaire qui vient s’ajouter au prix du jeu, il s’agit également d’un moyen de prolonger l’expérience de jeu. C’est un produit que le consommateur achète en plus. L’achat d’un ou plusieurs DLC par un consommateur est-il assimilable à une forme de fidélité active au jeu ?

Références :

Aaker, D.A. (1996), Building Strong Brand, Free Press,
New York, NY.

Aaker, D.A. (1997), “Dimension of brand personality”,
Journal of Marketing Research, Vol. 34, pp. 347-56.

Aaker, D.A. (1999), “The malleable self: the role of selfexpression
in persuasion”, Journal of Marketing Research,
Vol. 36 No. 2, pp. 45-57.

Aaker, D.A. and Biel, A. (1993), Brand Equity and Advertising:
Advertising’s Role in Building Strong Brands, Lawrence
Erlbaum Associates, Inc., Mahwah, NJ.

Aaker, J.L., Benet-Martinez, V. and Garolera, J. (2001),
“Consumption symbols as carriers of culture: a study of
Japanese and Spanish brand personality constructs”,
Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 81 No. 3,
pp. 492-508.

Allport, G.W. (1937), Personality: A Psychological
Interpretation, Holt, New York, NY.

Allport, G.W. (1961), Pattern and Growth in Personality, Holt,
Rinehart & Winston, New York, NY.

Allport, G.W. and Odbert, H.S. (1936), “Trait names:
a psycho-lexical study”, Psychological Monographs, Vol. 47
No. 1, pp. 171-220.

Assael, H. (1993), Marketing Principles and Strategy, 2nd ed.,
Dryden Press, Hinsdale, IL.

Baldinger, A.L. and Rubinson, J. (1996), “Brand loyalty: the
link between attitude and behavior”, Journal of Advertising
Research, Vol. 36 No. 6, pp. 22-34.

Bennett, R. and Rundle-Thiele, S. (2000), “Attitudinal
loyalty – personality trait or brand-specific?”, ANZMAC
2000 Visionary Marketing for the 21st Century: Facing the
Challenge, Griffith University School of Marketing and
Management, pp. 97-101.

Cattell, R.B. (1943), “The description of personality: basic
traits resolved into clusters”, Journal of Abnormal and Social
Psychology, Vol. 58, pp. 69-90.

Chaudhuri, A. and Holbrook, M.B. (2001), “The chain of
effects from brand trust and brand affect to brand
performance: the role of brand loyalty”, Journal of
Marketing, Vol. 65 No. 2, pp. 81-93.

Chen, M.Z. (1998), “A study on the relationship between
brand personality, consumer satisfaction and customer
loyalty”, Graduate Institute of Department of Business
Administration, Chang Gung University, Taoyuan.

Chen, Z.G. and Chang, Y.X. (1989), Psychology of Personality,
1st ed., Wu-Nan Book Inc., Taipei.

Chiou, H.J. (2000), Quantitative Research and Statistical
Analysis in Social & Behavioral Sciences, 1st ed., Wu-Nan
Book Inc., Taipei.

Chow, H.-L. (1993), “A study on the relationships among
big-five personality traits, gender-role orientation, and
transformational leadership”, thesis for Master of
Graduate Institute of Department of Business
Administration, Chung Yuan Christian University, Jhongli
City.

Chow, S.-Y., Chen, C.-W. and Chang, W.-S. (2004), “A study
of relationship between human personality and brand
personality: sports shoes as an example”, Chung Hua
Journal of Management, Vol. 5 No. 3, pp. 1-16.

Chow, W.S. (2004), Multivariate Statistical Analysis: With
Application of SAS/STAT, 1E, Best-Wise Publishing Co.,
Taipei.

Costa, P.T. and McCrae, R.R. (1985), The NEO PI-R
Personality Inventory Manual, Psychological Assessment
Resources, FL.

Day, G.S. (1996), “A two-dimensional concept to brand
loyalty”, Journal of Advertising, Vol. 30 No. 9, pp. 29-35.

Dick, A. and Basu, K. (1994), “Customer loyalty: towards an
integrated framework”, Journal of the Academy of Marketing
Science, Vol. 22 No. 2, pp. 99-113.

Dowling, G.R. and Uncles, M. (1997), “Do customer loyalty
programs really work?”, Sloan Management Review, Vol. 38
No. 4, pp. 71-82.

Doyle, P. (1990), “Building successful brands: the strategic
options”, Journal of Consumer Marketing, Vol. 7 No. 2,
pp. 5-20.

Dyson, P., Farr, A. and Hollis, N.S. (1996), “Understanding
measuring, and using brand equity”, Journal of Advertising
Research, Vol. 36 No. 6, pp. 9-22.

Eisman, R. (1990), Building Brand Loyalty, Incentive, Holt,
Rinehart & Winston Inc., New York, NY.

Eysenck, H.J. (1975), The Inequality of Man, EDITS
Publishers, San Diego, CA.

Farley, J.U. (1964), “Brand loyalty and the economics of
information”, Journal of Business, Vol. 37 No. 4, pp. 370-81.

Galton, F. (1884), “Measurement of character”, Fortnightly
Review, Vol. 36, pp. 179-85.

Goldberg, L.R. (1990), “An alternative description of
personality: the big five factor”, Journal of Personality and
Social Psychology, Vol. 59, pp. 1216-29.

Govers, P.C.M. and Schoormans, J.P.L. (2005), “Product
personality and its influence on consumer preference”,
Journal of Consumer Marketing, Vol. 22 No. 4, pp. 189-97.

Groth, J.C. and McDaniel, S.W. (1993), “The exclusive value
principle”, Journal of Consumer Marketing, Vol. 10 No. 1,
pp. 10-16.

Guo, L.-J. (2003), The Effects of Personality Trait and Brand
Personality on Brand Preference, Graduate Institute of
Management Science, National Chiao Tung University,
Hsinchu.

Han, G.-H. (2004), The Study of the Effects among Brand
Character, Image, Reputation and Involvement Have on Brand
Equity – An Example of Watches, Graduate Institute of
Management Science, Ming Chuan University, Taipei.

Huang, Z.-J. (2004), A Study on Brand Loyalty of Mobile
Phone, Graduate Institute of Department of Management
Science, Tamkang University, Taipei.

Jacoby, J. and Olson, J.C. (1970), An Attitude Model of Brand
Loyalty: Conceptual Underpinnings and Instrumentation
Research, John Wiley & Sons, New York, NY.

Karande, K., Zinkhan, G.M. and Lum, A.B. (1997), Brand
Personality and Self-Concept: A Replication and Extension,
American Marketing Association Summer Conference, Vol. 8,
pp. 165-71.

Keller, K.L. (1993), “Conceptualizing, measuring, and
managing customer-based brand equity”, Journal of
Marketing, Vol. 57 No. 1, pp. 1-22.

Kotler, P. and Keller, K.L. (2005), Marketing Management,
12th ed., Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ.

Kumar, R., Luthra, A. and Datta, G. (2006), “Linkages
between brand personality and brand loyalty: a qualitative
study in an emerging market in the Indian context”, South
Asian Journal of Management, Vol. 13 No. 2, pp. 11-35.

Levy, S.J. (1959), “Symbols for sales”, Harvard Business
Review, Vol. 37 No. 4, pp. 117-24.

Liebert, R.M. and Liebert, L.L. (1994), Personality: Strategies
and Issues, Brooks/Cole, A Division of International
Thomson Publishing, Inc., Pacific Grove, CA.

McCrae, R.R., Costa, P.T. Jr and Busch, C.M. (1986),
“Evaluating comprehensiveness in personality systems:
the California Q-set and the five-factor model”, Journal of
Personality, Vol. 54 No. 2, pp. 430-46.

Massad, E. (1996), “Transmission rates and the evolution of
HIV virulence”, Evolution, Vol. 50 No. 2, pp. 916-17.

Matzler, K., Bidmon, S. and Grabner-Kra¨uter, S. (2006),
“Individual determinants of brand affect: the role of the
personality traits of extroversion and openness to
experience”, Journal of Product & Brand Management,
Vol. 15 No. 7, pp. 427-34.

Mengxia, Z. (2007), “Impact of brand personality on PALI:
a comparative research between two different brands”,
International Management Review, Vol. 3 No. 3, pp. 36-46.

Milewicz, J. and Herbig, P. (1994), “Evaluating the brand
extension decision using a model of reputation building”,
Journal of Product & Brand Management, Vol. 3 No. 1,
pp. 39-47.

Norman, W.T. (1963), “Toward an adequate taxonomy of
personality attributes: replicated factor structure”, Journal
of Abnormal and Social Psychology, Vol. 66, pp. 574-83.

Oliver, R.L. (1999), “Whence consumer loyalty?”, Journal of
Marketing, Vol. 63 No. 4, pp. 33-44.

Parasuraman, A., Zeithaml, V.A. and Berry, L.L. (1996),
“The behavioral consequences of service quality”, Journal
of Marketing, Vol. 60 No. 2, pp. 31-46.

Phau, I. and Lau, K.C. (2000), “Conceptualising brand
personality: a review and research propositions”, Journal of
Targeting, Measurement and Analysis for Marketing, Vol. 9
No. 1, pp. 52-69.

Reichheld, F. and Sasser, W.E. (1990), “Zero defections:
quality comes to services”, Harvard Business Review, Vol. 68
No. 5, pp. 105-11.

Schiffman, L.G. and Kanuk, L.L. (2000), Consumer Behavior,
7th ed., Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, NJ.

Sirgy, M.J. (1982), “Self-concept in consumer behavior:
a critical review”, Journal of Consumer Research, Vol. 9 No. 3,
pp. 287-300.

Sternberg, R.J. (2000), Pathways to Psychology, 2nd ed.,
Harcourt, A Division of Thomson Learning, Inc., New
York, NY.

Kukar-Kinney, M., Scheinbaum, AC., Schaefers, T. (2015) “Compulsive buying in online daily deal settings: an investigation of motivations and contextual elements”, Journal of Business Research.

Idée / Dominante : Les offres disponibles temporairement avec horloge virtuelle et indicateur du nombre d’acheteurs répondent aux motivations hédoniques et sociales des acheteurs compulsifs.

Résumé : Cet article étudie les motivations des acheteurs compulsifs sur les sites d’achats groupés. Il explique le comportement des acheteurs compulsifs sur internet et comment les facteurs contextuels propres aux sites d’achats groupés influencent les réponses des consommateurs aux offres proposées.

Un acheteur compulsif est un consommateur pour lequel l’activité d’achat est une obsession incontrôlable et constitue un mécanisme d’adaptation pour soulager une forme d’anxiété.

Les sites d’achats groupés sont une nouvelle forme d’e-commerce qui permet aux consommateurs de profiter d’offres très intéressantes disponibles pour un temps limité. Les promotions ne sont disponibles qu’une fois qu’un certain nombre de personnes a choisi de les saisir. Ces sites affichent par exemple une horloge virtuelle indiquant le temps qu’il reste avant que l’opération ne cesse ou combien de personnes ont déjà décidé de profiter de la promotion. Ces indicateurs de désirabilité de l’offre sont un moyen de provoquer l’achat du consommateur.

Sur les sites d’achats groupés, les acheteurs compulsifs font une expérience hédonique plus importante que les acheteurs normaux. Cela s’explique par la pression du temps et les composantes sociales qui donnent un côté plus divertissant à ces sites.
En effet les acheteurs compulsifs sont plus sensibles à la pression sociale. Ils recherchent l’approbation sociale en se conformant aux attentes des autres en matière de décisions d’achats (produits, marques). Le regard et les réactions des autres vis-à-vis de leurs décisions d’achats ont une influence sur leur comportement d’achat.

Les facteurs contextuels des sites d’achats groupés encouragent les consommateurs compulsifs à acheter. Le caractère distinctif de la transaction est l’élément clé. Ce n’est pas le montant de la réduction qui importe mais l’existence même de l’offre qui provoque l’envie d’acheter.

Note d’intérêt : On retrouve la pression du temps sur les plateformes d’achats de jeux vidéo et de DLC. Certains contenus sont disponibles à un tarif préférentiel uniquement pour quelques jours, il en est de même pour les précommandes ouvertes sur une certaine période avec à la clé du contenu inédit. L’industrie du jeu vidéo essaye de provoquer l’achat compulsif et il est intéressant d’en connaître les mécaniques.
Il est pertinent de réfléchir à la problématique de la pression du temps sur les plateformes en ligne. Le fait que l’offre ne soit disponible que pour une période limitée est un moyen de provoquer l’achat immédiat du consommateur qui aurait pu autrement reporter son achat à plus tard. Le caractère unique de l’offre semble également fonctionner et stimuler l’achat, et c’est ce que l’on retrouve sur les plateformes en ligne proposant des offres régulières sur une période limitée. L’industrie du jeu vidéo reprend les codes des sites d’achats groupés : offre disponible temporairement et uniquement sur la plateforme, indication de l’avis des autres consommateurs.

Références :

Aboujaoude, E., Gamel, N., & Koran, L. (2003). A 1-year naturalistic follow-up of patients
with compulsive shopping disorder. Journal of Clinical Psychiatry, 64(8), 946–950.

Arnold, M. J., & Reynolds, K. E. (2003). Hedonic shopping motivations. Journal of Retailing, 79(2), 77–95.

Babin, B. J., Darden,W. R., & Griffin, M. (1994).Work and/or fun: Measuring hedonic and
utilitarian shopping value. Journal of Consumer Research, 20(4), 644–656.

Bearden, W. O., Netemeyer, R. G., & Teel, J. E. (1989). Measurement of consumer susceptibility to interpersonal influence. Journal of Consumer Research, 15(4), 473–481.

Bearden,W. O., & Rose, R. L. (1990). Attention to social comparison information: An individual difference factor affecting consumer conformity. Journal of Consumer Research,
16(4), 461–471.

Byers, J. W., Mitzenmacher, M., & Zervas, G. (2012). Daily deals: Prediction, social diffusion, and reputational ramifications. Proceedings of the fifth ACM international conference on Web search and data mining (pp. 543–552). ACM.

Close, A. G., & Kukar-Kinney, M. (2010). Beyond buying: Motivations behind consumers’
online shopping cart use. Journal of Business Research, 63(10), 986–992.

Coulter, K. S., & Roggeveen, A. (2012). Deal or no deal? How number of buyers, purchase
limit, and time-to-expiration impact purchase decisions on group buying websites.
Journal of Research in Interactive Marketing, 6(2), 78–95.

Crockett, D., Downey, H., Firat, A. F., Ozanne, J. L., & Pettigrew, S. (2013). Conceptualizing a transformative research agenda. Journal of Business Research, 66(8), 1171–1178.

DeSarbo, W. S., & Edwards, E. A. (1996). Typologies of compulsive buying behavior: A
constrained clusterwise regression approach. Journal of Consumer Psychology, 5(3),
231–262.

Dholakia, U.M., & Kimes, S. E. (2011). Daily deal fatigue or unabated enthusiasm? A study
of consumer perceptions of daily deal promotions. Working paper.

Dittmar, H., & Drury, J. (2000). Self-image—Is it in the bag? A qualitative comparison between ordinary’ and ‘excessive’ consumers. Journal of Economic Psychology, 21(2),
109–142.

Endo, S., & Kincade, D. H. (2008). Mass customization for long-term relationship development. Qualitative Market Research: An International Journal, 11(3), 275–294.

Faber, R. J., & O’Guinn, T. C. (1992). A clinical screener for compulsive buying. Journal of
Consumer Research, 19(3), 459–469.

Faber, R. J., & Vohs, K. D. (2012). A model of self-regulation: Insights for impulsive and
compulsive problems with eating and buying. In D. G. Mick, S. Pettigrew, C. Pechmann, & J. L. Ozanne (Eds.), Transformative consumer research for personal and
collective well-being (pp. 467–485). New York: Routledge.

Grewal, D., Monroe, K. B., & Krishnan, R. (1998). The effects of price-comparison advertising on buyers’ perceptions of acquisition value, transaction value, and behavioral intentions. Journal of Marketing, 62(2), 46–59.

Hayes, A. F. (2013). An introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach. New York: Guilford.

Hirschman, E., & Holbrook, M. B. (1982). Hedonic consumption: Emerging concepts,
methods and propositions. Journal of Marketing, 46(3), 92–101.

Inman, J. J., Peter, A. C., & Raghubir, P. (1997). Framing the deal: The role of restrictions in accentuating deal value. Journal of Consumer Research, 24(1), 68–79.

Koran, L., Faber, R. J., Aboujaoude, E., Large, M. D., & Serpe, R. T. (2006). Estimated prevalence of compulsive buying behavior in the United States. American Journal of Psychiatry, 163(1), 1806–1812.

Kukar-Kinney, M., & Close, A. G. (2010). The determinants of consumers’ shopping cart
abandonment. Journal of the Academy of Marketing Science, 38(2), 240–250.

Kukar-Kinney,M., Ridgway, N. M., & Monroe, K. B. (2009). The relationship between consumers’ tendencies to buy compulsively and their motivations to shop and buy on
the Internet. Journal of Retailing, 85(3), 298–307.

Kukar-Kinney, M., Ridgway, N. M., & Monroe, K. B. (2012). The role of price in the behavior
and purchase decisions of compulsive buyers. Journal of Retailing, 88(1), 63–71.

Lennox, R. D., & Wolfe, R. N. (1984). Revision of the self-monitoring scale. Journal of
Personality and Social Psychology, 46(6), 1349–1369.

Lynn, M. (1989). Scarcity effects on desirability: Mediated by assumed expensiveness?
Journal of Economic Psychology, 10(2), 257–274.

Martin, I. M., Kamins, M. A., Pirouz, D. M., Davis, S. W., Haws, K. L., Mirabito, A. M., et al.
(2013). On the road to addiction: The facilitative and preventive roles of marketing
cues. Journal of Business Research, 66(8), 1219–1226.

McElroy, S., Keck, P., Pope, H. G., Smith, M., & Strakowski, S. M. (1994). Compulsive buying: A report of 20 cases. Journal of Clinical Psychiatry, 55(June), 242–248.

McGuire, W. J. (1976). Some internal psychological factors influencing consumer choice.
Journal of Consumer Research, 2(4), 302–319.

Mick, D. G., Pettigrew, S., Pechmann, C., & Ozanne, J. L. (2012). Origins, qualities, and
envisionments of transformative consumer research. In D. G. Mick, S. Pettigrew, C.Pechmann, & J. L. Ozanne (Eds.), Transformative consumer research for personal and
collective well-being (pp. 3–24). New York: Routledge.

O’Guinn, T. C., & Faber, R. J. (1989). Compulsive buying: A phenomenological exploration.
Journal of Consumer Research, 16(2), 147–157.

Ridgway, N. M., Kukar-Kinney, M., & Monroe, K. B. (2008a). An expanded conceptualization and new measure of compulsive buying. Journal of Consumer Research, 35(4), 622–639.

Ridgway, N. M., Kukar-Kinney, M., & Monroe, K. B. (2011). The measurement of compulsive buying and its application to Internet buyers. Compulsive buying: Clinical foundations and treatment, by Astrid Müller and James E. Mitchell (pp. 51–62). New York: Routledge.

Ridgway, N. M., Kukar-Kinney, M., Monroe, K. B., & Chamberlin, E. (2008b). Does excessive buying for self relate to spending on pets? Journal of Business Research, 61(5),
392–396.

Schindler, R. M. (1998). Consequences of perceiving oneself as responsible for obtaining a discount: Evidence for smart-shopper feelings. Journal of Consumer Psychology, 7(4),
371–392.

Voss, K. E., Spangenberg, E. R., & Grohmann, B. (2003). Measuring the hedonic and utilitarian dimensions of consumer attitude. Journal of Marketing Research, 40(3),
310–320.

Jung, Y., Pawlowski, S.D. (2014). “Understanding consumption in social virtual worlds: a sensemaking perspective on the consumption of virtual goods”. Journal of Business Research, 67, pp. 2231-2238

Idée / Dominante : La consommation de biens virtuels est motivée par la poursuite du plaisir au sein du jeu, et la volonté des joueurs d’exprimer leur créativité.

Résumé : Cet article étudie comment les utilisateurs de social virtual worlds (SVW) appréhendent la consommation de biens virtuels. En s’appuyant sur la théorie des représentations sociales, il analyse la représentation sociale de la consommation virtuelle au sein de Second Life.

Au sein des SVW, les utilisateurs définissent et poursuivent leurs propres objectifs à travers l’exercice d’activités économiques. Le SVW est donc une plateforme favorable aux biens virtuels achetables avec de l’argent réel.

La théorie de la représentation sociale affirme que dans un cadre social collectif les individus partagent des références communes. Il s’agit d’un socle commun de connaissances que les individus possèdent au sein du SVW. Les représentations sociales consistent donc en des informations et opinions à propos d’un objet donné.

L’étude révèle 3 concepts centraux qui structurent la représentation sociale de la consommation virtuelle : le plaisir, la virtualité et l’activité du consommateur.

Les utilisateurs interrogés durant l’étude associent la consommation virtuelle au plaisir. Les facteurs hédoniques ont donc une influence sur l’adoption de SVW et de la consommation virtuelle. C’est la poursuite du plaisir au sein du jeu qui motive les utilisateurs à acheter des biens virtuels. L’auteur détermine également que les joueurs achètent des biens virtuels pour exprimer leur créativité dans le jeu. Cette expérience créative se manifeste par exemple en personnalisant leur avatar.

Cependant des aspects négatifs sont abordés par les utilisateurs. En témoignent les termes « compulsif », « impulsif », « gaspillage » et « stupide ».Il y a donc une ambivalence dans la perception qu’ont les utilisateurs de la consommation virtuelle.
Dans le contexte du SVW, le terme virtualité ne doit pas être pris comme le contraire de réel, il s’agit simplement de différencier le bien virtuel d’un bien physique. S’il n’existe pas physiquement il a bien une signification sociale dans le SVW.

Enfin la consommation virtuelle partage plusieurs aspects de la consommation dans le monde réel. Les pratiques présentes dans le monde réel sont également valables dans le monde virtuel : business, consommation, utilisation de monnaie virtuelle ou de véritable monnaie, arnaques… Les utilisateurs accordent une vraie valeur à la monnaie virtuelle.

Note d’intérêt : Cet article se limite malheureusement à la consommation de biens virtuels au sein de SVW. Même s’il est impossible de généraliser les conclusions à l’ensemble des jeux vidéo, cela fournit néanmoins des pistes intéressantes pour notre étude.
Les notions d’achats impulsifs / compulsifs sont intéressantes pour notre sujet, d’autant plus que les utilisateurs interrogés dans cette étude évoquent spontanément ces aspects négatifs de la consommation de biens virtuels. La perception négative de la consommation virtuelle par les consommateurs est également intéressante.

Références :

Abric, J. -C. (1976). Jeux,Conflits et Representations Sociales. These d’etat. Aix-en-Provence. Universite de Provence.

Abric, J. -C. (1993). Central system, peripheral system: Their functions and roles in the
dynamics of social representations. Papers in Social Representations, 2, 75–78.

Abric, J. -C. (2001). A structural approach to social representations. In K. Deaux, & G.
Philogène (Eds.), Representations of the social: Bridging theoretical traditions
(pp. 42–47). Oxford: Blackwell Publishers.

Alexandra, S. (2001). More and more plugged social representations of the new economy: An investigation into the common sense of business professionals. Doctoral dissertation.
London School of Economics and Political Science.

Animesh, A., Pinsonneault, A., Yang, S. -B., & Oh, W. (2011). An odyssey into virtual
worlds: Exploring the impacts of technological and spatial environments on intention
to purchase virtual products. MIS Quarterly, 35, 798–810.

Augoustinos, M., & Walker, I. (1995). Social cognition: An integrated introduction. London:
Sage Publications.

Barnes, S. J. (2011). Understanding use continuance in virtual worlds: Empirical test of a
research model. Information Management, 48, 313–319.

BBC News (2011). Virtual sales provide aid to poorer nations. Retrieved September 23,
2012 from. http://www.bbc.co.uk/news/technology-13012041 (8 April)

Bélisle, J. -F., & Bodur, H. O. (2010). Avatars as information: Perception of
consumers based on their avatars in virtual worlds. Psychology & Marketing, 27,
741–765.

Bloomfield, R., & Rennekamp, K. (2009). Experimental research in financial reporting:
From the laboratory to the virtual world. Foundations & Trends Account, 3, 1–85.

Borgatti, S. P., & Everett, M. G. (1999). Models of core/periphery structures. Social
networking, 21, 375–395.

Bray, D. A., & Konsynski, B. (2007). Virtual worlds: Multi-disciplinary research opportunities
data base. The data base for advances in information systems, 38, 17–25.

Brey, P. (2003). The social ontology of virtual environments. American Journal of Economics and Sociology, 62, 269–282.

Campbell, C. (1992). The desire for the new: Its nature and social location as presented
in theories of fashion and modern consumerism. In R. Silverstone, & E. Hirsch (Eds.),
Consuming technologies: Media and information in domestic spaces (pp. 48–64).
London: Routledge.

Candy, L., & Edmonds, E. (2000). Creative enhancement with emerging technologies.
Communications of the ACM, 43, 63–65.

Castronova, E. (2004). Synthetic worlds. Chicago, IL: The University of Chicago Press.
Chen, S., & Granitz, N. (2011). Adoption, rejection, or convergence: consumer attitudes toward book digitization. Journal of Business Research. http://dx.doi.org/10.1016/
j.jbusres.2011.06.038.

Doise, W., Clemence, A., & Lorenzi-Cioldi, F. (1993). The quantitative analysis of social
representations. New York: Harvester Wheatcheaf.

Eisenbeiss, M., Blechschmidt, B., Backhaus, K., & Freund, P. A. (2012). “The (real) world
is not enough”. Motivational drivers and user behavior in virtual worlds. Journal of
Interactive Marketing, 12, 4–20.

Flament, C. (1986). L’Analyse de similitude: une technique pour les recherches sur les
representations sociales. In W. Doise (Ed.), L’Etude des Representations Sociales
(pp. 139–156). Paris: Delachaux & Niestle.

Fleiss, J. L. (1981). Statistical methods for rates and proportions (2nd ed.). New York: John Wiley & Sons.

Gigerenzer, G. (1991). From tools to heuristics: A heuristic of discovery in cognitive
psychology. Psychological Review, 98, 254–267.

Hammond, S. (1993). The descriptive analyses of shared representations. In G. M.
Breakwell, & D.V. Canter (Eds.), Empirical approaches to social representations
(pp. 205–222). Oxford: Oxford University Press.

Hemp, P. (2006). Avatar-based marketing. Harvard Business Review, 84, 48–57.

Hoch, S. J., & Lowenstein, G. F. (1991). Time-inconsistent preferences and consumer
self-control. Journal of Consumer Research, 14, 492–507.

Jennings C. Second life for virtual worlds? Computer Weekly, 12/16/2008.
Jung, Y., Pawlowski, S. D., & Wiley-Patton, S. (2009). Conducting social cognition research in IS: A methodology for eliciting and analyzing social representations. Communications AIS, 24, 597–614.

Kruskal, J. B. (1956). On the shortest spanning subtree of a graph and the traveling
salesman problem. Proceedings of the American Mathematical Society, 7, 48–50.

K-Zero Worldwide. Q2 (2011). VW cumulative registered accounts reaches 1.4 billion.
Retrieved September 23, 2012 from. http://www.kzero.co.uk/blog/q2-2011-vwcumulative-
registered-accounts-reaches-1-4-billion/comment-page-1/#comment-37345

Lastowka, F. G., & Hu

nter, D. (2004). The laws of the virtual worlds. California Law Review,
92, 3–73.

Lepisto, L., & Hannaford,W. (1980). Purchase constraint analysis: An alternative perspective for marketers. Journal of the Academy of Marketing Science, 8, 12–25.

Market truths (2007). Second Life entertainment market (Q2 2007). Retrieved February
1, 2010 from. http://sl.markettruths.com/reports/report.asp?4

Mittal, B., Holbrook, M., Beatty, S., Raghubir, P., & Woodside, A. (2008). Consumer behavior: How humans think, feel, and act in the marketplace. Cincinnati, OH: Open Mentis.

Moliner, P. (1995). A two-dimensional model of social representations. European Journal
of Social Psychology, 25, 27–40.

Moloney, G., Hall, R., & Walker, I. (2005). Social representations and themata: the construction and functioning of social knowledge about donation and transplantation.
The British Journal of Social Psychology, 44, 415–441.

Moscovici, S. (1984). The phenomenon of social representations. In R. M. Farr, & S.
Moscovici (Eds.), Social representations (pp. 3–69). Cambridge/Paris: Cambridge
University Press.

Parales Quenza, C. J. (2005). On the structural approach to social representations.
Theory & Psychol, 15, 77–100.

Pawlowski, S. D., Kaganer, E. A., & Cater, J. J., III (2007). Focusing the research agenda on burnout in IT: Social representations of burnout in the profession. European Journal
of Information Systems, 16, 612–627.

Penz, E. (2006). Researching the socio-cultural context: Putting social representations
theory into action. International Marketing Review, 23, 418–437.

Rook, D. W., & Fisher, R. (1995). Normative influences on impulsive buying behavior.
Journal of Consumer Research, 22, 305–313.

Siddiqui, S., & Turley, D. (2006). Extending the self in a virtual world. Advances in
Consumer Research, 33, 647–648.

Sirgy, M. J. (1986). Self-concept in consumer behavior: A critical review. Journal of
Consumer Behaviour, 9, 287–300.

Sloan, P. (2005). The virtual Rockefeller: Anshe Chung is raking in real money
in an unreal online world. Retrieved September 23, 2012 from. http://money.cnn.
com/magazines/business2/business2_archive/2005/12/01/8364581/index.htm

Suh, K. -S., Kim, H., & Suh, E. -K. (2011). What if your avatar looks like you?
Dual-congruity perspectives for avatar use. MIS Quarterly, 35, 711–729.

Urriah, N. (2013). Second Life 2012 statistics. Retrieved January 28, 2013 from. http://blog.
nalates.net/2013/01/28/second-life-2012-statistics

Vedrashko, I. (2006). Advertising in computer games. Department of comparative and media studies. Cambridge MA: Massachusetts Institute of Technology.

Verhagen, T., Feldberg, F., van den Hooff, B., Meents, S., & Merikivi, J. (2011). Satisfaction
with virtual worlds: An integrated model of experiential value. Information Management, 48, 201–207.

Wagner, W., Kronberger, N., & Seifert, F. (2002). Collective symbolic coping with new
technology: Knowledge, images and public discourse. The British Journal of Social
Psychology, 41, 323–343.

Wagner, W., Valencia, J., & Elejabarrieta, F. (1996). Relevance, discourse
and the “hot” stable core of social representations — a structural
analysisc of word associations. The British Journal of Social Psychology, 35,
331–352.

Zhou, Z., Jin, X. -L., Vogel, D. R., Fang, Y., & Chen, X. (2011). Individual motivations
and demographic differences in social virtual world uses: An exploratory
investigation in Second Life. International Journal of Information Management,
31, 261–271.

Hsu, C-L., Lu, H-P. (2004). « Why do people play on-line games? An extended TAM with social influences and flow experience”. Information and Management, 41, pp. 853-868

Idée / Dominante : L’acceptation des jeux online par les utilisateurs s’explique essentiellement par les normes sociales et l’expérience du flow que permettent ces jeux.

Résumé : Cet étude utilise le modèle d’acceptation de la technologie (TAM) et y incorpore les influences sociales et le flow pour prévoir l’acceptation des jeux en ligne par les utilisateurs.

Le modèle d’acceptation de la technologie prévoit et explique l’adoption de la technologie par deux variables : l’utilité perçue de la technologie, et la perception de la facilité à utiliser cette technologie. Cependant ces deux facteurs ne suffisent pas à expliquer les motivations des utilisateurs de jeux en ligne. Les auteurs ont donc amélioré ce modèle en y ajoutant la notion de flow et les influences sociales.

Le flow est ici défini comme une expérience de jeu extrêmement agréable où l’utilisateur est totalement engagé dans le jeu. Les influences sociales regroupent la norme sociale et la masse critique perçue. La norme sociale influence l’utilisateur, qui aura ainsi tendance à se conformer aux attentes des autres pour obtenir une récompense / éviter un rejet, voire internaliser l’avis des autres comme une réalité. La masse critique correspond au fait que la valeur d’une technologie augmente avec le nombre de ses utilisateurs.

A l’inverse des précédentes études sur le sujet, les auteurs arrivent à la conclusion que l’utilité perçue ne motive pas les utilisateurs à jouer aux jeux online. Si les jeux en ligne répondent évidemment à un besoin hédonique, les joueurs ne continuent pas de jouer avec un but précis en tête mais le plus souvent pour « tuer le temps ».

Les facteurs sociaux ont un impact direct sur l’adoption des jeux en ligne, les utilisateurs ont en effet tendance à participer à ces jeux pour appartenir à une communauté. L’importance de la masse critique s’est également confirmée, plus il y a de joueurs en ligne, plus cela incite d’autres joueurs à participer.

Enfin, l’expérience du flow joue un rôle important. Les utilisateurs sont susceptibles de jouer continuellement s’ils sont complètement impliqués dans le jeu grâce à des dialogues, des interactions sociales, mais aussi une navigation et une interface facile.

Note d’intérêt : Cet article révèle que dans 80% des cas, le fait de jouer à des jeux online s’explique par les normes sociales et l’expérience du flow. L’importance de la norme sociale et de la masse critique pour les joueurs de jeux vidéo est importante pour notre sujet. Il serait pertinent d’appliquer le modèle TAM pour mieux comprendre l’acceptation des DLC par les joueurs. Par exemple voir si le DLC améliore l’expérience flow, ou bien si son acceptation relève des normes sociales et de la masse critique perçue. Plus il y aurait d’acheteurs de DLC, plus cette technologie serait acceptée par l’ensemble des joueurs.

Références :

R. Agarwal, E. Karahanna, Time flies when you’re having
fun: cognitive absorption and beliefs about information
technology usage, MIS Quarterly 24 (4), 2000, pp. 665–694.

I. Ajzen, From intention to actions: a theory of planned
behavior, in: J. Kuhl, J. Bechmann (Eds.), Action Control:
from Cognition to Behavior, Springer, New York, 1985,
pp. 11–39.

I. Ajzen, The theory of planned behaviour, Organizational
Behavior and Human Decision Process 50, 1991, pp. 179–211.

S. Al-Gahtani, M. King, Attitudes, satisfaction and usage:
factors contributing to each in the acceptance of information
technology, Behaviour and Information Technology 18 (4),
1999, pp. 277–297.

A. Armstrong, J. Hagel, III, The real value of on-line
communities, Harvard Business Review May-June, 1996,
pp. 134–141.

A. Bajaj, S. Nidumolu, A feedback model to understand
information system usage, Information and Management 33
(4), 1998, pp. 213–224.

R. Bagozzi, Y. Yi, On the evaluation of structural equation
models, Journal of the Academy of Marketing Science 16,
1988, pp. 74–94.

W. Bearden, M. Etzel, Reference group influence on product
and brand purchase decisions, Journal of Consumer Research
9, 1982, pp. 183–194.

A. Bhattacherjee, An empirical analysis of the antecedents of
electronic commerce service continuance, Decision Support
Systems 32 (2), 2001, pp. 201–214.

P. Blau, Exchange and Power in Social Life, Wiley, New
York, 1964.

N. Bushnell, Relationships between fun and the computer
business, Communication of the ACM39 (8), 1996, pp. 31–37.

P. Chau, P. Hu, Examining a model of information technology
acceptance by individual professionals: an exploratory study,
Journal of Management Information Systems 18 (4), 2002,
pp. 191–229.

P. Chau, P. Hu, Investigating healthcare professionals’
decisions to accept telemedicine technology: an empirical
test of competing theories, Information and Mnangement 39,
2002, pp. 297–311.

H. Chen, R. Wigand, M. Nilan, Optimal experience of web
activities, Computers in Human Behavior 15 (5), 1999,
pp. 585–608.

L. Chen, M. Gillenson, D. Sherrell, Enticing on-line
consumers: an extended technology acceptance perspective,
Information and Management 39, 2002, pp. 705–719.

W. Cheung, M. Chang, V. Lai, Prediction of Internet and
world wide web usage at work: a test of an extended Triandis
model, Decision Support Systems 30 (1), 2000, pp. 83–100.

W. Chin, A. Gopal, Adoption intention in GSS: relative
importance of beliefs, The Data Base for Advances in
Information Systems 26 (2–3), 1995, pp. 42–63.

M. Csikszentmihalyi, Beyond Boredom and Anxiety, Jossey-
Bass, San Francisco, CA, 1975.

M. Csikzentmihalyi, Flow, the Psychology of Optimal
Experience, Harper & Row, New York, 1990.

M. Csikszentmihalyi, I. Csikszentmihalyi, Introduction to
part IV, in: M. Csikszentmihalyi, I. Csikszentmihalyi (Eds.),
Optimal Experience: Psychological Studies of Flow in
Consciousness, Cambridge University Press, New York, 1988.

M. Csikszentmihalyi, J. LeFevre, Optimal experience in work
and leisure, Journal of Personality and Social Psychology 56
(5), 1989, pp. 815–822.

Datamonitor, 2002, http://www.find.org.tw/0105/news/0105_
news_disp.asp?news_id¼2290.

Datamonitor, 2001, http://www.find.org.tw/0105/news/
0105_news_disp.asp?news_id¼1697.

F. Davis, Perceived usefulness, perceived ease of use, and
user acceptance of information technology, MIS Quarterly 13,
1989, pp. 319–339.

F. Davis, R. Bagozzi, P. Warshaw, User acceptance of
computer technology: a comparison of two theoretical
models, Management Science 35 (8), 1989, pp. 982–1003.

E. Deci, R. Ryan, Accessibility and stability of predictors in
the theory of planned behavior, Journal of Personality and
Social Psychology 63 (5), 1987, pp. 754–765.

M. Deutsch, H. Gerard, A study of normative and informational
social influences upon individual judgment, Journal of
Abnormal and Social Psychology 51, 1995, pp. 624–636.

M. Dishaw, D. Strong, Extending the technology acceptance
model with Task–Technology Fit constructs, Information and
Management 36 (1), 1999, pp. 9–21.

M. Fishbein, I. Ajzen, Belief, Attitude, Intention and
Behavior: An Introduction to Theory and Research, Addison-
Wesley, Reading, MA, 1975.

C. Fornell,A Second Generation of Multivariate Analysis Methods,
vols. I and II, Praeger Special Studies, New York, 1982.

C. Fornell, D. Larcker, Structural equation models with
unobservable variables and measurement error, Journal of
Marketing Research 18, 1981, pp. 39–50.

J. Ghani, R. Supnick, P. Rooney, The experience of flow in
computer-mediated and in face-to-face groups, in: J. Degross,
I. Benbasat, G. Desanctis, C. Beath (Eds.), Proceedings of the
Twelfth International Conference on Information Systems,
ICIS, New York, 1991, pp. 229–237.

J. Ghani, S. Deshpande, Task characteristics and the
experience of optimal flow in human–computer interaction,
Journal of Psychology 128 (4), 1994, pp. 381–391.

D. Gefen, D. Straub, Gender differences in the perception and
use of e-mail: an extension to the technology acceptance
model, MIS Quarterly 21 (4), 1997, pp. 389–400.

C. Goodwin, A social-influence theory of consumer cooperation,
Advances in Consumer Research 14, 1987, pp. 378–381.

J. Hagel III, A. Armstrong, Net Gain: Expanding Markets
through Virtual Communities, Harvard Business School
Press, Cambridge, MA, 1997.

J. Hair, R. Anderson, R. Tatham, W. Black, Multivariate Data
Analysis with Readings, MacMillan, New York, 1992.

L. Hayduck, Structural Equation Modeling with LISREL,
Johns Hopkings University Press, Baltimore, MD, 1987.

D. Hoffman, T. Novak, Marketing in hypermedia computermediated
environments: conceptual foundations, Journal of
Marketing 60, 1996, pp. 50–68.

D. Hoffman, T. Novak, A new marketing paradigm for electronic
commerce, The Information Society 13, 1997, pp. 43–54.

P. Hu, P. Chau, O. Sheng, K. Tam, Examining the technology
acceptance model using physician acceptance of telemedicine
technology, Journal of Management Information Systems 16
(2), 1999, pp. 91–112.

J. Hull, D. Lehn, J. Tedlie, A general approach to testing
multifaceted personality constructs, Journal of Personality
and Social Psychology 61(6), 1991, 932–945.

M. Igbaria, S. Parasuraman, J. Baroudi, A motivational model
of microcomputer usage, Journal of Management Information
Systems 13 (1), 1996, pp. 127–143.

In-stat, 2002, http://www.find.org.tw/0105/news/0105_news_
disp.asp?news_id¼2056.

K. Joreskog, D. Sorborm, LISREL 8, User’s Reference
Guide, Scientific Software International, Chincago, IL, 1993.

E. Karahanna, D. Straub, The psychological origins of perceived
usefulness and ease-of-use, Information and Management
35 (4), 1999, pp. 237–250.

R. Kauffman, J. McAndrews, Y. Wang, Opening the ‘‘black
box’’ of network externalities in network adoption, Information
System Research 11 (1), 2000, pp. 61–82.

H. Kelman, Process of opinion change, Public Opinion
Quarterly 25, 1961, pp. 57–78.

M. Koufaris, Applying the technology acceptance model and
flow theory to on-line consumer behavior, Information
System Research 13 (2), 2002, pp. 205–223.

D. Lascu, G. Zinkhan, Consumer conformity: review and
applications for marketing theory and practice, Journal of
Marketing Theory and Practice 7 (3), 1999, pp. 1–12.

P. Legris, J. Ingham, P. Collerette,Why do people use information
technology? A critical review of the technology acceptance
model, Information and Management 40, 2003, pp. 191–204.

S. Liao, Y. Shao, H. Wang, A. Chen, The adoption of virtual
banking: an empirical study, International Journal of
Information Management 19, 1999, pp. 63–74.

J. Liker, A. Sindi, User acceptance of expert systems: a test of
the theory of reasoned action, Journal of Engineering and
Technology Management 14, 1997, pp. 147–173.

J. Lin, H. Lu, Toward an understanding of the behavioural
intention to use a web site, International Journal of
Information Management 20, 2000, pp. 197–208.

H. Lucas, V. Spitler, Implementation in a world of workstations
and networks, Information and Management 38 (2),
2000, pp. 119–128.

W. Luo, D. Strong, Perceived critical mass effect on
groupware acceptance, European Journal of Information
Systems 9 (2), 2000, pp. 91–103.

K. Mathieson, Predicting user intentions: comparing the technology
acceptance model with the theory of planned behavior,
Information Systems Research 2 (3), 1991, pp. 173–191.

K. Mathieson, W. Chin, Extending the technology acceptance
model: the influence of perceived user resources, The Data
Base for Advances in Information Systems 32 (3), 2001, pp.
86–112.

L. Methlie, H. Nysveen, Loyalty of on-line bank customers,
Journal of Information Technology 14, 1999, pp. 375–386.

J. Moon, Y. Kim, Extending the TAM for a world-wide-web
context, Information and Management 38 (4), 2001, pp. 217–
230.

B. Nault, A. Dexter, Adoption, transfers, and incentives in a
franchise network with positive externalities, Marketing
Science 13 (4), 1994, pp. 412–423.

NetValue, 2002, http://www.find.org.tw/0105/news/0105_
news_disp.asp?news_id¼2336.

H. Ng, Y. Pan, T. Wilson, Business use of the world wide
web: a report on further investigations, International Journal
of Information Management 18 (5), 1998, pp. 291–314.

T. Novak, D. Hoffman, Y. Yung, Measuring the customer
experience in on-line environments: a structural modeling
approach, Marketing Science 19 (1), 2000, pp. 22–42.

W. Park, V. Lessig, Students and housewives differences in
susceptibility to reference group influence, Journal ofConsumer
Research 4, 1977, pp. 102–110.

C. Plouffe, J. Hulland, M. Vandenbosch, Richness versus
parsimony in modeling technology adoption decisions: understanding
merchant adoption of a smart cart-based payment system,
Information Systems Research 12 (2), 2001, pp. 208–222.

J. Preece, Sociability and usability in on-line communities:
determining and measuring success, Behaviour and Information
Technology 20 (5), 2001, pp. 347–356.

R. Rettie, An exploration of flow during Internet use, Internet
Research: Electronic Networking Application and Policy 11
(2), 2001, pp. 103–113.

E. Rogers, Diffusion of Innovations, fourth ed., The Free
Press, New York, 1995.

C. Romm, N. Pliskin, R. Clarke, Virtual communities and
society: toward and integrative three phase model, International
Journal of Information Management 17 (4), 1997, pp. 261–270.

J. Scott, The measurement of information systems effectiveness:
evaluating a measuring instrument, in: Proceedings
of the Fifteenth International Conference on Information
Systems, Vancouver, BC, 1994, pp. 111–128.

S. Seibert, M. Kraimer, R. Liden, A social capital theory of
career success, Academy of Management Journal 44(2) 2001,
219–237.

A. Seyal, M. Rahman, M. Rahim, Determinants of academic
use of the Internet: a structural equation model, Behaviour
and Information Technology 21 (1), 2002, pp. 71–86.

C. Shapiro, H. Varian, Information Rules: A Strategic Guide
to the Network Economy, Harvard Business School Press,
Cambridge, MA, 1999.

B. Szajna, Software evaluation and choice: predictive
validation of the technology acceptance instrument, MIS
Quarterly 18 (3), 1994, pp. 319–324.

M. Tan, T. Teo, Factors influencing the adoption of Internet
banking, Journal of the AIS 1 (5) (2000), http://www.jais.isworld.
org/articles/1-5/.

S. Taylor, P. Todd, Understanding information technology
usage: a test of competing models, Information Systems
Research 6 (2), 1995, pp. 144–176.

T. Teo, V. Lim, R. Lai, Intrinsic and extrinsic motivation in
Internet usage, OMEGA International Journal of Management
Science 27 (1), 1999, pp. 25–37.

L. Trevino, J. Webster, Flow in computer-mediated communication,
Communication Research 19 (5), 1992, pp. 539–573.

H. Triandis, Beliefs, Attitudes, and Values, University of
Nebraska Press, Lincoln, 1980, pp. 195–259.

R. Vellerand, Toward a hierarchical model of intrinsic and
extrinsic motivation, Adv. Exp. Soc. Psychol. 29, 1997,
pp. 271–360.

V. Venkatesh, M. Morris, Why don’t men ever stop to ask for
directions? Gender, social influence, and their role in
technology acceptance and usage behavior, MIS Quarterly
24 (1), 2000, pp. 115–139.

V. Venkatesh, C. Speier, M. Morris, User acceptance enablers
in individual decision making about technology: toward an
integrated model, Decision Sciences 33 (2), 2002, pp. 297–315.

E. Wang, G. Seidmann, Electronic data interchange:
competitive externalities and strategic implementation policies,
Management Science 41 (3), 1995, pp. 401–418.

J. Webster, L. Trevino, L. Ryan, The dimensionality and
correlates of flow in human–computer interactions, Computers
in Human Behavior 9, 1993, pp. 411–426.

Holbrook, M.B., Chestnut, R.W, Oliva, T.A., Greenleaf, E.A. (1984). “Play as a Consumption Experience: The Roles of Emotions, Performance, and Personality in the Enjoyment of Games”. Journal of Consumer Research, 11(2), pp. 728-739

Idée / Dominante : La performance du joueur, La complexité perçue, la concordance entre la personnalité du joueur et le jeu déterminent la réponse émotionnelle du joueur lorsqu’il joue à un jeu vidéo.

Résumé : Cet article étudie le jeu comme une expérience de consommation et établie les facteurs qui déterminent le plaisir que va prendre l’utilisateur à jouer à un jeu vidéo. Les auteurs posent l’hypothèse que l’adéquation entre la personnalité du joueur et le type de jeu détermine le plaisir qu’il va prendre à jouer. La performance du joueur, déterminée par ses échecs ou réussites dans le cadre du jeu influence son appréciation de l’expérience de jeu. Enfin, la complexité perçue par le joueur influence également son appréciation du jeu.

L’étude empirique porte sur 60 étudiants de MBA. Elle mesure leurs performances, leurs personnalités (tendance cognitive à la visualisation ou à la verbalisation), leurs émotions et leurs perceptions de la complexité.

Le jeu consiste en une simulation d’atterrissage de fusée sur la lune sur Atari. Il est proposé en deux versions. Une version visuelle où le joueur contrôle la fusée via un joystick, une lumière verte / rouge détermine si la vitesse de descente permet un atterrissage réussi et une jauge représente le carburant restant. Une version verbale où le jeu se joue au clavier et les informations de descente, vitesse, distance restante et carburant sont écrites et chiffrées. La version attribuée à chaque joueur est déterminée aléatoirement.

Les conclusions principales de cette étude sont les suivantes :

• L’adéquation entre la personnalité du joueur (préférence pour la visualisation / verbalisation) et le type de jeu (plutôt visuel / verbal) a bien une influence sur le plaisir de jeu et la dominance.
• Plus le joueur améliore sa maitrise du jeu, plus il prend du plaisir à y jouer.
• La performance du joueur dépend de ses précédentes performances mais aussi de caractéristiques individuelles qui constituent son aptitude au jeu. La performance dépend donc avant tout d’une aptitude propre au joueur et de sa capacité à apprendre en jouant.
• L’adéquation personnalité du joueur- type de jeu n’a pas d’influence sur la performance du joueur.
• La complexité perçue et les émotions n’ont pas d’influence sur la performance du joueur.
• Les hommes ont eu tendance à mieux réussir que les femmes.
• Les personnes ayant un score plus élevé au SAT (test d’admission aux universités américaines) ont eu tendance à mieux réussir.

Note d’intérêt : La performance du joueur influence le plaisir qu’il va prendre à jouer. La performance est quant à elle déterminée par les antécédents du joueur (ses performances antérieures) et sa maitrise progressive du jeu. L’étude utilise également des échelles pertinentes : échelle de Mehrabian et Russel pour mesurer le plaisir, l’excitation et la dominance et échelle de Byrne pour mesurer le sentiment.

Références :

Alderson, Wroe. (1957). Marketing Behavior and Executive Action,
Homewood, IL: Richard D. Irwin.

Beard, Arthur D. (1979). “Bipolar Scales with Pictorial Anchors:
Some Characteristics and a Method for their Use,” Applied
Psychological Measurement, 3 (Fall), 469-480.

Berlyne, Daniel E. (1960). Conflict, Arousal, and Curiosity, New
York: McGraw-Hill.

Berlyne. (1969). “Laughter, Humor, and Play,” in The Handbook
of Social Psychology, Vol. 3, ed. Gardner Lindzey and
Elliot Aronson, Reading, MA: Addison-Wesley.

Berlyne and K. B. Madsen, eds. (1973). Pleasure, Reward, Preference,
New York: Academic Press.

Blalock, Hubert M., Jr., ed. (1971). Causal Models in the Social
Sciences, Chicago, IL: Aldine.

Bloch, Peter H. and Grady D. Bruce. (1984). “Product Involvement
as Leisure Behavior,” in Advances in Consumer Research,
Vol. 11, ed. Thomas C. Kinnear, Ann Arbor, MI:
Association for Consumer Research, 197-202.

Byrne, Don. (1971). The Attraction Paradigm, New York: Academic
Press.

Calder, Bobby J. and Barry M. Staw. (1975). “Self-Perception
of Intrinsic and Extrinsic Motivation,” Journal of Personality
and Social Psychology, 31 (4), 599-605.

Childers, Terry L., Michael J. Houston, and Robert W. Ruekert.
(1983). “On the Reliability and Validity of Three Individual
Difference Measures of Imaginal Processing: A Confirmatory
Factor Analysis,” working paper, Marketing Department,
University of Minnesota.

Condry, John. (1977). “Enemies of Exploration: Self-Initiated
Versus Other-Initiated Learning,” Journal of Personality
and Social Psychology, 35 (July), 459-477.

Csikszentmihalyi, Mihaly. (1975). Beyond Boredom and Anxiety,
San Francisco: Jossey-Bass.

Day, Hy I. (1981). “Play: A Ludic Behavior,” in Advances in
Intrinsic Motivation and Aesthetics, ed. Hy I. Day, New
York: Plenum, 225-250.

Deci, Edward L. (1975). Intrinsic Motivation, New York:
Plenum.

Deci, Edward L, Gregory Betley, James Kahle, Linda Abrams, and Joseph
Porac. (1981). “When Trying To Win: Competition
and Intrinsic Motivation,” Personality and Social Psychology
Bulletin, 7 (March), 79-83.

Deci, Edward L and Richard M. Ryan. (1980). “The Empirical Exploration
of Intrinsic Motivational Processes,” in Advances in
Experimental Psychology, Vol. 13, ed. Leonard Berkowitz,
New York: Academic Press.

Donovan, Robert J. and John R. Rossiter. (1982). “Store Atmosphere:
An Environmental Psychology Approach,”
Journal of Retailing, 58 (Spring), 34-57.

Duncan, Otis Dudley. (1975). Introduction to Structural Equation
Models, New York: Academic Press.

Feather, N. T. (1968). “Change in Confidence Following Success or Failure as a Predictor of Subsequent Performance,” Journal of Personality and Social Psychology, 9 (1), 38-46.

Hansen, Flemming. (1981). “Hemispheral Lateralization: Implicatioris
for Understanding Consumer Behavior,” Journal
of Consumer Research, 8 (June), 23-36.

Harackiewicz, Judith M. (1979). “The Effects of Reward Contingency
and Performance Feedback on Intrinsic Motivation,”
Journal of Personality and Social Psychology, 37 (8), 1352-1363.

Hilgard, Ernest R. (1981). “Imagery and Imagination in American
Psychology,” Journal of Mental Imagery, 5 (Spring),
5-66.

Hirschman, Elizabeth C. (1983). “Aesthetics, Ideologies and the
Limits of the Marketing Concept,” Journal of Marketing,
47 (Summer), 45-55.

Hirschman, Elizabeth C. and Morris B. Holbrook. (1982). “Hedonic Consumption:
Emerging Concepts, Methods and Propositions,”
Journal of Marketing, 46 (Summer), 92- 101.

Holbrook, Morris B. and Elizabeth C. Hirschman. (1982). “The
Experiential Aspects of Consumption: Consumer Fantasies,
Feelings, and Fun,” Journal of Consumer Research, 9 (September),
132-140.

Holbrook, Donald R. Lehmann, and John O’Shaughnessy. (1983).
“Using Versus Choosing: The Relationship of the Consumption
Experience to Reasons for Purchasing,” working
paper, Marketing Department, Graduate School of Business,
Columbia University.

Huizinga, Johan. (1938). Homo Ludens, New York: Harper &
Row.

Hutt, Corinne. (1981). “Toward A Taxonomy and Conceptual
Model of Play,” in Advances in Intrinsic Motivation and
Aesthetics, ed. Hy I. Day, New York: Plenum, 251-298.

Kaufmann, Geir. (1979). Visual Imagery and its Relation to
Problem Solving, Oslo, Norway: Universitetsforlaget.

Kroeber-Riel, Werner. (1979). “Activation Research: Psychobiological
Approaches in Consumer Research,” Journal of
Consumer Research, 5 (March), 240-250.

Kunzendorf, Robert G. (1981). “Individual Differences in Imagery
and Autonomic Control,” Journal of Mental Imagery,
5 (Fall), 47-60.

Kunzendorf, Robert G. (1982). “Mental Images, Appreciation of Grammatical
Patterns, and Creativity,” Journal of Mental Imagery, 6,
183-202.

Land, Kenneth C. (1969). “Principles of Path Analysis,” in
Sociological Methodology, ed. Edgar F. Borgatta, San
Francisco: Jossey-Bass.

Land, Kenneth C. (1973). “Identification, Parameter Estimation, and Hypothesis
Testing in Recursive Sociological Models,” in
Structural Equation Models in the Social Sciences, ed. Arthur
S. Goldberger and Otis Dudley Duncan, New York:
Seminar Press.

Lepper, Mark R. and David Greene. (1975). “Turning Play into
Work: Effects of Adult Surveillance and Extrinsic Rewards
on Children’s Intrinsic Motivation,” Journal of Personality
and Social Psychology, 31 (3), 479-486.

Lewis, Michael. (1982). “Play As Whimsy,” The Behavioral and
Brain Sciences, 5 (March), 166.

Mehrabian, Albert. (1980). Basic Dimensions for a General Psychological
Theory, Cambridge, MA: Oelgeschlager, Gunn
& Hain.

Mehrabian, Albert and James A. Russell. (1974). An Approach to Environmental
Psychology, Cambridge, MA: The MIT Press.

Mihalich, Joseph C. (1982). Sports and Athletics, Totowa, NJ:
Littlefield, Adams & Company.

Miller, Stephen. (1973). “Ends, Means, and Galumphing: Some
Leitmotifs of Play,” American Anthropologist, 75, 87-98.

Neulinger, John. (1981). The Psychology of Leisure, Springfield,
IL: Charles C Thomas.

Olshavsky, Richard W. and Donald H. Granbois. (1979). “Consumer
Decision Making-Fact or Fiction?” Journal of Consumer Research, 6 (September), 93-100.

Osborne, Harold. (1979). “Some Theories of Aesthetic Judgment,”
Journal of Aesthetics and Art Criticism, 38, 135-144.

Osgood, Charles E., George J. Suci, and Percy H. Tannenbaum.
(1957). The Measurement of Meaning, Urbana, IL: University
of Illinois Press.

Paivio, Allan. (1971). Imagery and Verbal Processes, New York:
Holt, Rinehart & Winston.

Pittman, Thane S., Margaret E. Davey, Kimberly A. Alafat,
Kathryn V. Wetherill, and Nancy A. Kramer. (1980). “Informational
Versus Controlling Verbal Rewards,” Personality and Social Psychology Bulletin, 6 (June), 228-233.

Puto, Christopher P. and William D. Wells. (1984). “Informational
and Transformational Advertising: The Differential
Effects of Time,” in Advances in Consumer Research, Vol.
11, ed. Thomas C. Kinnear, Ann Arbor, MI: Association
for Consumer Research, 638-643.

Richardson, Alan. (1969). Mental Imagery, London: Routledge
& Kegan Paul.

Richardson, Alan. (1977). “Verbalizer-Visualizer: A Cognitive Style Dimension,”
Journal of Mental Imagery, 1, 109-126.

Richardson, John T. E. (1978). “Mental Imagery and Memory:
Coding Ability or Coding Preference?” Journal of Mental
Imagery, 2, 101-116.

Ryan, Richard M., Valerie Mims, and Richard Koestne.r (1983).
“Relation of Reward Contingency and Interpersonal Context
to Intrinsic Motivation: A Review and Test Using
Cognitive Evaluation Theory,” Journal of Personality and
Social Psychology, 45 (4), 736-750.

Sheth, Jagdish N. (1979). “The Surpluses and Shortages in Consumer
Behavior Theory and Research,” Journal of the
Academy of Marketing Science, 7, 414-427.

Stephenson, William. (1967). The Play Theory of Mass Communication,
Chicago, IL: The University of Chicago Press.

Theil, Henri. (1971). Principles of Econometrics, New York:
John Wiley.

Turner, Malcolm E. and Charles D. Stevens. (1959). “The
Regression Analysis of Causal Paths,” Biometrics, 15 (June),
236-258.

Unger, Lynette S. and Jerome B. Kernan. (1983). “On the
Meaning of Leisure: An Investigation of Some Determinants
of the Subjective Experience,” Journal of Consumer
Research, 9 (March), 381-392.

White, Robert W. (1959). “Motivation Reconsidered: The Concept
of Competence,” Psychological Review, 66 (5), 297-
333.

Wilson, Robert N. (1981). “The Courage to Be Leisured,” Social
Forces, 60 (December), 282-303.

Winch, Peter. (1958). The Idea of a Social Science, London:
Routledge & Kegan Paul.

Woods, Walter A. (1981). Consumer Behavior, New York:
North-Holland.

Wright, Sewall. (1960). “Path Coefficients and Path Regressions:
Alternative or Complementary Concepts?” Biometrics, 16
(June), 189-202.

Hernandez, M.D., Vicdan, H. (2014). “Modeling word of mouth vs. media influence on videogame preorder decisions: a qualitative approach”. Journal of Retailing and Consumer Services, 21, pp. 401-406

Idée / Dominante : Des facteurs extrinsèques et intrinsèques expliquent la décision de précommander un jeu.

Résumé : Cette étude vise à répondre à plusieurs questions essentielles sur la précommande : Quelles sont les principales sources d’information permettant au consommateur de prendre la décision de précommander ? Pourquoi les consommateurs sont-ils prêts à acheter en avance un produit alors qu’il y a d’autres alternatives immédiates ? Enfin, quelles sont les motivations qui poussent le joueur à décider de précommander un nouveau jeu vidéo ?

Les auteurs aboutissent à un modèle expliquant la décision de précommander un jeu selon 2 types de facteurs :

Les facteurs extrinsèques sont liés aux medias, aux distributeurs et au produit précommandé, il s’agit des facteurs relatifs au marché : la possibilité d’avoir un early-access (beta, démo jouable), le risque perçu, les sources d’information (reviews, réseaux sociaux), les bonus de précommandes et goodies, et les contraintes des intermédiaires.

La source d’information permettant au consommateur de prendre la décision de précommander un jeu varie selon qu’il constitue une innovation continue ou disruptive. Lorsque que le jeu est perçu comme une innovation continue (par exemple la suite d’un jeu), le joueur accorde plus d’importance aux medias de masse et aux contenus générés par le marketing. Lorsque le jeu est perçu comme une innovation de rupture (par exemple le premier Guitar Hero), le consommateur accorde au contraire plus d’importance aux reviews en ligne et aux avis de ses amis.

Le risque de rupture de stock du jeu au moment de la sortie du jeu est souvent évoqué par les joueurs comme une raison les incitant à précommander. Par ailleurs, les joueurs ne perçoivent pas de risque au fait de précommander un jeu sans avoir pu l’essayer, ils peuvent en effet toujours annuler leur précommande et récupérer leur argent.

Les facteurs intrinsèques se concentrent sur l’influence de l’état psychologique de l’individu sur la décision de précommande, il s’agit de : la découverte, le désir de prestige, la curiosité, l’implication et les émotions anticipées.

Selon les auteurs, lorsque les joueurs très impliqués sont au courant de la sortie d’un nouveau jeu, ils sont rapidement susceptibles de le précommander. Le joueur anticipe les émotions que va lui procurer le jeu, ce qui motive sa décision d’effectuer une précommande. Il tire également un certain prestige du fait d’avoir le jeu en premier grâce à sa précommande. L’étude note cependant que si l’innovation suscite la curiosité du joueur, celle-ci n’est effectivement satisfaite qu’à la sortie du jeu.

Note d’intérêt : Cet article nous expose les différents moyens qu’ont les consommateurs pour se faire une idée d’un jeu ou d’un contenu avant sa sortie en magasin, selon le type de jeu dont il s’agit. Nous apprenons également pourquoi les joueurs sont prêts à précommander un jeu alors qu’ils peuvent l’acheter le jour de sa sortie. Il est à noter que le bonus de précommande est désormais souvent un DLC exclusif aux premiers acheteurs.

Références :

Alexander,L.2010.EAseesstrongpre-ordersforMedalofHonor,setsfranchise
record.September30, 〈http://www.gamasutra.com/view/news/30704/
EA_Sees_Strong_PreOrders_For_Medal_of_Honor_Sets_Franchise_Record.php〉.

Baldaro, B.,Tuozzi,G.,Codispoti,M.,Montebarocci,O.,Barbagli,F.,Trombini,E.,
Rossi,N.,2004.Aggressiveandnon-violentvideogames:short-termpsycholo-
gical andcardiovasculareffectsonhabitualplayers.StressHealthJ.Int.Soc.
Investig.Stress20(4),203–208.

Cova,B.,Pace,S.,2006.Brandcommunityofconvenienceproducts:newformsof
customer empowerment – the case ‘myNutellathecommunity’. Eur.J.Mark.
40 (9/10),1087–1105.

Dholakia, U.M.,1997.Aninvestigationoftherelationshipbetweenperceivedrisk
and productinvolvement.Adv.ConsumerRes.24(1),159–167.

Elliott, R.,Jankel-Elliot,N.,2003.Usingethnographyinstrategicconsumerresearch.
Qualit. Mark.Res.6(4),215–223.

Glaser, B.G.,Strauss,A.L.,1967.TheDiscoveryofGroundedTheory:Strategiesfor
Qualitative Research.IL:AldinePublishingCo,Chicago.

Graft, K.2010.UbisoftClaims’RecordNumberofPreorders’forAssassin’sCreed
Brotherhood.October19, 〈http://www.gamasutra.com/view/news/31056/Ubi
soft_Claims_Record_Number_Of_Preorders_For_Assassins_Creed_Brotherhood.
php〉.

Hui, S.K.,Eliashberg,J.,George,E.I.,2008.ModelingDVDpreorderandsales:an
optimal stoppingapproach.Mark.Sci.27(6),1097–1110.
InternationalBusinessTimes2012.AppleiPhone5preorderslaunchinChina:
Release datecomingsoon?Moremock-upphotosandspecssurfaceonpre-sale
page. July12,20120712.

Johnson, B.2009.Windows7settobreakretailrecords.October21, 〈http://www.
guardian.co.uk/technology/2009/oct/21/windows-7-launch〉.

Kozinets,R.V.,2002.The field behindthescreen:usingnetnographyformarketing
research inonlinecommunities.J.Mark.Res.39(1),61–72.

Kozinets,R.V.,2006.Netnography2.0.In:Belk,R.W.(Ed.),HandbookofQualitative
ResearchinMarketing.EdwardElgar,Cheltenham,UK,pp.129–142.

Kozinets,R.V.,2010.Netnography:DoingEthnographicResearchintheAgeofthe
Internet. SagePublications,ThousandOaks:CA.

Laurent, G.,Kapferer,J.N.,1985.Measuringconsumerinvolvementprofiles. J.Mark.
Res. 22(1),41–53.

Moritz, S.2011.VerizoniPhonesalestopped500K.February7, 〈http://www.
thestreet.com/story/10998797/1/verizon-iphone-sales-topped-500k.html#〉.

Mota, J.,Santos,M.P.,Ribeiro,J.C.,2008.Differencesinleisure-timeactivities
according tolevelofphysicalactivityinadolescents.J.Phys.Act.Health5(2),
286–293.

Reuters.2012a.Apple’sstockhitsall-timehighasiPhone5pre-orderssellout.
September15, 〈http://www.reuters.com/article/2012/09/15/idUS35592836582
0120915〉.

Reuters.2012b.Samsunggets9millionpreordersfornewGalaxyphone.May18,
〈http://www.reuters.com/article/2012/05/18/
us-samsung-idUSBRE84H0020120518〉.

Robertson,T.S.,1971.InnovativeBehaviorandCommunication.Holt,Rinehart&
Winston, NewYork,NY.

Silverman,D.,2005.DoingQualitativeResearch,2nded.Sage,London.

Spiggle, S.,1994.Analysisandinterpretationofqualitativedatainconsumer
research.J.ConsumerRes.21(3),491–503.

Zikmund, W.G.,Babin,B.J.,2006.ExploringMarketingResearch,9thed.South-
Western,Cincinnati.
M.D Hernandez,V.Handan/JournalofRetailingandConsumerServices21(2014)401–406 406

Hamari, J. (2015). “Why do people buy virtual goods? Attitude toward virtual good purchases versus game enjoyment”. International Journal of Information Management, 35, pp. 299-308

Idée / Dominante : L’achat de biens virtuels est déterminé par le plaisir de jeu, la poursuite du jeu, l’attitude du joueur envers les biens virtuels et l’opinion des autres joueurs.

Résumé : Cet article étudie le comportement d’achat de biens virtuels au sein de 3 free-to-play : un social virtual world, un first-person shooter et un social network game. Les biens virtuels sont définis comme des objets utilisables uniquement au sein de l’environnement du jeu (vies supplémentaires, armes plus puissantes, vêtements pour personnaliser l’avatar).

La vente de biens virtuels constitue la principale source de revenue des environnements free to play. Or, les développeurs doivent créer des situations dans le jeu qui rendent ces biens désirables et justifient ainsi pour les joueurs de les acheter. Il faut donc trouver un équilibre entre le fait de rendre le jeu le plus amusant possible et créer des obstacles pour qu’ils achètent ces biens virtuels. En effet si un joueur s’amuse suffisamment sur un jeu, alors il n’a aucune raison d’acheter des biens virtuels.

Partant du constat que très peu de joueurs achètent des biens virtuels, l’auteur se concentre sur deux facteurs principaux :

– Les facteurs relatifs au plaisir de jouer et à la poursuite du jeu

– Les facteurs relatifs à l’attitude du joueur vis-à-vis du fait d’acheter des biens virtuels et ses convictions concernant les opinions des autres joueurs

Les résultats de l’étude établissent que le fait de s’amuser sur un jeu diminue effectivement le désir d’acheter des biens virtuels, tandis que le fait de jouer régulièrement augmente les chances d’acheter des biens virtuels. L’auteur avance plusieurs raisons :

– Si les joueurs apprécient déjà le jeu, ils n’ont pas de raison d’acheter de biens virtuels. A l’inverse, les joueurs qui apprécient peu le jeu peuvent considérer que les biens virtuels vont améliorer leur expérience, et seront ainsi susceptibles de vouloir en acheter.

– Les biens virtuels peuvent répondre à un besoin non central dans le jeu, ainsi les joueurs considèrent qu’ils n’en ont pas besoin pour améliorer leur expérience de jeu.

– Les obstacles artificiels présents dans le jeu créent une situation de frustration pour le joueur, par exemple la limitation de l’inventaire dans le jeu Team Fortress 2. L’achat de biens virtuels pour débloquer cette limite joue donc sur la frustration du joueur.

L’auteur valide l’hypothèse selon laquelle l’attitude du joueur envers les biens virtuels et ses convictions vis-à-vis de celle des autres joueurs augmentent significativement son désir d’acheter des biens virtuels. L’opinion des autres joueurs sur les biens virtuels influence également le point de vue du joueur sur ces biens et pas seulement sur le fait de les acheter. Plus le jeu repose sur les interactions sociales, plus cette influence est forte.

Note d’intérêt : L’hypothèse selon laquelle un joueur qui apprécie déjà le jeu ne va pas acheter de biens virtuels est intéressante. De même que l’équilibre entre plaisir de jeu et obstacles artificiels. Les éditeurs n’hésitent pas à utiliser le bien virtuel comme moyen de répondre à une frustration du joueur, cet aspect négatif du bien virtuel est potentiellement valable pour les DLC.

Références :

Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and HumanDecision Processes, 50(2), 179–211.

Ajzen, I., & Fishbein, M. M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior. Eaglewood Cliff: Prentice Hall.

Alha, K., Koskinen, E., Paavilainen, J., Hamari, J., & Kinnunen, J. (2014). Free-to-play games: Professionals’ perspectives. In Proceedings of Nordic Digra 2014 Gotland,Sweden, May 29, 2014.

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

Bagozzi, R. P., & Yi, Y. (1988). On the evaluation of structural equation models. Journal of the Academy of Marketing Science, 16, 74–94.

Bartle, R. A. (2004). Pitfalls of virtual property. Themis Group.

Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach for structural equation modeling. In G. A. Marcoulides (Ed.), Modern methods for business research (pp.295–336). London: Lawrence Erlbaum Associates.

Chin, W. W., Marcolin, B. L., & Newsted, P. R. (2003). A partial least squares latent variable modeling approach for measuring interaction effects: Results from a Monte Carlo simulation study and an electronic-mail emotion/adoption study.Information Systems Research, 14(2), 189–217.

Cook, T. D., Campbell, D. T., & Day, A. (1979). Quasi-experimentation: Design & analysis issues for field settings. Boston: Houghton Mifflin.

Csíkszentmihályi, M. (1990). Flow: The psychology of optimal experience. New York:Harper and Row.

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13, 319–340.

Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8),982–1003.

DFC Intelligence. (2007). Digital distribution key to online game market growth. Available online: http://www.dfcint.com/wp/?p=14

DFC Intelligence. (2011). Online sales expected to pass retail software sales in 2013.Available online: http://www.dfcint.com/wp/?p=311

Fetscherin, M., & Lattemann, C. (2008). User acceptance of virtual worlds. Journal of Electronic Commerce Research, 9(3), 231–242.

Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention, and behavior: An introductionto the theory and research. Reading, MA: Addison-Wesley.

Forbes. (2013). Social network games shed 10 million players. . .in one month. http://www.forbes.com/sites/carolpinchefsky/2013/04/17/social-network-games-shed-10-million-players-in-one-month/

Fornell, C., & Larcker, D. (1981). Structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50.

GeekWire. (2011). How Valve experiments with the economics of video games. Available online: http://www.geekwire.com/2011/experiments-video-game-economics-valves-gabe-newell/

Guo, Y., & Barnes, S. (2011). Purchase behavior in virtual worlds: An empirical inves-tigation in Second Life. Information & Management, 48(7), 303–312.

Guo, Y., & Barnes, S. (2012). Explaining purchasing behavior within World of Warcraft. Journal of Computer Information Systems, 52(3), 18–30.

Hamari, J. (2011). Perspectives from behavioral economics to analyzing game design patterns: Loss aversion in social games. In CHI’2011 (social games workshop)Vancouver, Canada, May 7–12, 2011.

Hamari, J., & Järvinen, A. (2011). Building customer relationship through game mechanics in social games. In M. Cruz-Cunha, V. Carvalho, & P. Tavares (Eds.),Business, technological and social dimensions of computer games: Multidisciplinary developments. Hershey, PA: IGI Global.

Hamari, J., Keronen, L. & Alha, K. (2015). Why do people blay games? A review of stud-ies on adoption and use. In: Proceedings of the 48th Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Hawaii, USA, January 5-8.

Hamari, J., & Lehdonvirta, V. (2010). Game design as marketing: How game mechanics create demand for virtual goods. International Journal of Business Science &Applied Management, 5(1), 14–29.

Hamari, J., & Tuunanen, J. (2014). Player types: A meta-synthesis. Transactions of the Digital Games Research Association, 1(2), 29–53.

Hsu, C.-L., & Lu, H.-P. (2004). Why do people play on-line games? An extended TAM with social influences and flow experience. Information & Management,41, 853–868.

Jarboe, G. R., & McDaniel, C. D. (1987). A profile of browsers in regional shopping malls. Academy of Marketing Science Journal, 15(1), 46–63.

Jöreskog, K. G., & Sörbom, D. (1996). LISREL 8 user’s reference guide. Scientific Soft-ware.

Karahanna, E., Straun, D. W., & Chervany, N. L. (1999). Information technology adoption a cross time: Across-sectional comparison of pre-adoption and post-adoption beliefs. MIS Quarterly, 23(2), 183–213.

Kim, B. (2012). Understanding key factors of users’ intentions to repurchase and recommend digital items in social virtual worlds. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 15(10), 543–550.

Kim, H. W., Chan, H. C., & Kankanhalli, A. (2012). What motivates people to purchase digital items on virtual community websites? The desire for onlineself-presentation. Information Systems Research, 23(4), 1232–1245.

Lee, B. C. Y. (2007). Consumer attitude toward virtual stores and its correlates. Journal of Retailing and Consumer Services, 14(3), 182–191.

Lehdonvirta, V. (2009). Virtual item sales as a revenue model: Identifying attributes that drive purchase decisions. Electronic Commerce Research, 9(1),97–113.

Liang, H., Saraf, N., Hu, Q., & Xue, Y. (2007). Assimilation of enterprise systems: The effect of institutional pressures and the mediating role of top management. MISQuarterly, 31(1), 59–87.

Lin, H., & Sun, T.-C. (2007). Cash trade within the magic circle: Free-to-playgame challenges and massively multiplayer online game player responses. In Proceedings of the Digra 2007 conference: Situated play.

Lin, H., & Sun, T-C. (2011). Cash trade in free-to-play online games. Games and Culture,6(3), 270–287.

Lin, K. Y., & Lu, H. P. (2011). Why people use social networking sites: An empirical study integrating network externalities and motivation theory. Computers in Human Behavior, 27(3), 1152–1161.

Martocchio, J. J., & Webster, J. (1992). Effects of feedback and cognitive playfulness on performance in microcomputer software training. Personnel Psychology, 45,553–578.

Mäntymäki, M., & Salo, J. (2011). Teenagers in social virtual worlds: Continuous use and purchasing behavior in Habbo Hotel. Computers in Human Behavior, 27(6),2088–2097.

Mäntymäki, M., & Salo, J. (2013). Purchasing behavior in social virtual worlds: An examination of Habbo Hotel. International Journal of Information Management,33(2), 282–290.

Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory (2nd ed.). New York: McGraw-Hill.

Paavilainen, J., Hamari, J., Stenros, J., & Kinnunen, J. (2013). Social network games: Players’ perspectives. Simulation & Gaming, 44(6), 794–820.

Park, B.-W., & Lee, K. C. (2011). An empirical analysis of online gamers’ perceptions of game items: Modified theory of consumption values approach. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 14(7–8), 453–459.

Pavlou, P. A., Liang, H. G., & Xue, Y. J. (2007). Understanding and mitigating uncertainty in online exchange relationships: A principal-agent perspective. MISQuarterly, 31(1), 105–136.

Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J., & Podsakoff, N. P. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5), 879–903.

Ringle, C. M., Wende, S., & Will, A. (2005). SmartPLS 2.0 M3. Available athttp://www.smartpls.de

Rosen, S. (2001). Sticky website is key to success. Communication World, 36, 36.

Shin, D. S. (2008). Understanding purchasing behaviors in a virtual economy: Consumer behavior involving virtual currency in web 2.0 communities. Interacting with Computers, 20(4-5), 433–446.

Shin, D. H., & Kim, W. Y. (2008). Applying the technology acceptance model and flow theory to Cyworld user behavior: Implication of the web 2.0 user acceptance.CyberPsychology & Behavior, 11(3), 378–382.

Shin, D. H., & Shin, Y. J. (2011). Why do people play social network games? Computers in Human Behavior, 27(2), 852–861.

Van der Heijden, H. (2004). User acceptance of hedonic information systems. MISQuarterly, 28(4), 695–704.

Van der Heijden, H., Verhagen, T., & Creemers, M. (2003). Understanding online purchase intentions: Contributions from technology and trust perspectives.European Journal of Information Systems, 12(1), 41–48.

Venkatesh, V., & Agarwal, R. (2006). Turning visitors into customers: A usability-centric perspective on purchase behavior in electronic channels. Management Science, 52(3), 367–382.

Visser, P. S., & Krosnick, J. A. (1998). Development of attitude strength over the lifecycle: Surge and decline. Journal of Personality and Social Psychology, 75(6), 1389.

Webster, J., & Martocchio, J. J. (1992). Microcomputer playfulness: Development of a measure with workplace implications. MIS Quarterly, 16(2),201–226.

Williams, L., Edwards, J., & Vandenberg, R. (2003). Recent advances in causal modeling methods for organizational and management research. Journal of Man-agement, 29(6), 903–936.

Wired Magazine. (2012). These guys’ $5K spending sprees keep your gamesfree to play. Available online: http://www.wired.com/gamelife/2012/11/meet-the-whales/all/

Yee, N. (2006). Motivations of play in online games. Journal of CyberPsychology and Behavior, 9, 772–775.

Zanna, M. P., & Rempel, J. K. (1988). Attitudes: A new look at an old concept. In D. Bar-Tal, & A. W. Kruglanski (Eds.), The social psychology of knowledge (pp. 315–334).Cambridge: Cambridge University Press.