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.

Badrinarayanan, V.A., Sierra, J.J., Martin, K.M. (2015). “A dual identification framework of online multiplayer video games: The case of massively multiplayer online role playing games (MMORPGS)”. Journal of Business Research, 68, pp. 1045-1052

Idée / Dominante : L’identification des utilisateurs au MMORPG et à sa communauté explique les comportements d’achats des joueurs.

Résumé : Cette étude développe et teste un modèle expliquant les comportements d’achat des joueurs de MMORPGS par l’identification au jeu et à la communauté des joueurs.

L’identification des utilisateurs au jeu est expliquée par les caractéristiques de l’environnement du jeu et les caractéristiques du joueur. Tandis que l’identification à la communauté s’explique par l’identification au jeu et par les caractéristiques du joueur.

Pour qu’un joueur s’identifie à un MMORPG, celui-ci doit comporter un certain challenge, c’est-à-dire proposer des opportunités d’action au joueur. Le MMORPG doit également être conçu de telle manière que le joueur puisse se plonger dans l’univers du jeu. Le terme téléprésence définit un état où le joueur oublie l’environnement physique qui l’entoure et se sent présent dans l’univers virtuel. Cela implique que l’univers du jeu soit vivant et interactif.

L’engagement du joueur est positivement corrélé à son identification au MMORPG et à la communauté du MMORPG. On parle d’engagement lorsque le joueur perçoit des bénéfices hédoniques dans le fait de jouer à un MMORPG et que cela motive son intérêt pour le jeu. L’importance que le joueur accorde aux interactions avec les autres joueurs est aussi un facteur d’identification au jeu et à la communauté de joueurs tant les relations sociales sont un élément important des MMORPGS.

Les identifications au jeu et à la communauté du jeu ont des conséquences en termes de comportement d’achat. L’étude détermine ainsi que les MMORPGS sont une plateforme où les joueurs s’engagent dans une expérience sociale collective de consommation. L’identification aux autres joueurs est un facteur d’achat d’objets virtuels, de diffusion de bouche à oreille positif, et d’engagement au sein de la communauté des joueurs. Cette identification des utilisateurs au jeu et à la communauté des joueurs amène les joueurs à recruter de nouveaux membres au sein du jeu. Cet engagement se manifeste également dans la volonté de suggérer de nouvelles idées pour améliorer le jeu et proposer de nouveaux services.

Note d’intérêt : Cet article donne une définition complète de ce qu’est un MMORPG, à savoir un jeu se déroulant dans un univers persistant et jouable en ligne par des milliers d’utilisateurs. L’article ne prend pas simplement en compte l’identification aux autres joueurs mais l’identification au jeu en lui-même avec les notions de téléprésence et de flow. L’immersion du joueur dans le jeu, grâce à un challenge bien dosé, motive l’engagement au sein du MMORPG et la consommation de biens virtuels.

Références :

Algesheimer, R., Dholakia, U., & Hermann, A. (2005). Interplay between brand and brand
community: Evidence from European car clubs. Journal of Marketing, 69(3), 19–34.

Amaral, M., & Monteiro, M. (2002). To be without being seen: Computer-mediated communication and social identity management. Small Group Research, 33(5), 575–589.

Ang, C. S., & Zaphiris, P. (2010). Social roles of players in MMORPG guilds: A social
network analytic perspective. Information, Communication & Society, 13(4), 592–614.

Ang, C. S., Zaphiris, P., & Mahmood, S. (2007). A model of cognitive loads in massively
multiplayer online role playing games. Interacting with Computers, 19(2), 167–179.

Armstrong, J. S., & Overton, T. S. (1977). Estimating nonresponse bias in mail surveys.
Journal of Marketing Research, 14(3).

Ashforth, B. E., & Johnson, S. A. (2001). Which hat to wear? The relative salience of multiple identities in organizational contexts. Social Identity Processes in Organizational
Contexts, 31, 48.

Ashforth, B. E., & Mael, F. (1989). Social identity theory and the organization. Academy of
Management Review, 14(1), 20–39.

Binken, J. L. G., & Stremersch, S. (2009). The effect of superstar software on hardware sales in systems markets. Journal of Marketing, 73(2), 88–104.

Carlson, B. D., Suter, T. A., & Brown, T. J. (2008). Social versus psychological brand community: The role of psychological sense of brand community. Journal of Business
Research, 61(4), 284–291.

Chien, S. H., Chen, Y. H., & Hsu, C. Y. (2012). Exploring the impact of trust and relational
embeddedness in e-marketplaces: An empirical study in Taiwan. Industrial
Marketing Management, 41(3), 460–468.

Choi, D., & Kim, J. (2004).Why people continue to play online games: In search of critical
design factors to increase customer loyalty to online contents. CyberPsychology &
Behavior, 7(1), 11–24.

Choi, B., Lee, I., Choi, D., & Kim, J. (2007). Collaborate and share: An experimental study of the effects of task and reward interdependencies in online games. CyberPsychology &
Behavior, 10(4), 591–595.

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

Dupuis, E. C., & Ramsey, M. A. (2011). The relation of social support to depression in
massively multiplayer online role-playing games. Journal of Applied Social
Psychology, 41(10), 2479–2491.

Fisher, R. J., &Wakefield, K. (1998). Factors leading to group identification: A field study of
winners and losers. Psychology & Marketing, 15(1), 23–40.

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

Gruen, T.W., Summers, J. O., & Acito, F. (2000). Relationship marketing activities, commitment, and membership behaviors in professional associations. Journal of Marketing, 64(3), 34–49.

Gwinner, K., & Swanson, S. R. (2003). A model of fan identification: Antecedents and
sponsorship outcomes. Journal of Services Marketing, 17(3), 275–294.

Hair, J. F., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2006). Multivariate data analysis
(6th ed.). NY: Prentice Hall.

Hoffman, D. L., & Novak, T. P. (1996). Marketing in hypermedia computer-mediated
environments: Conceptual foundations. Journal of Marketing, 60(3), 50–68.

Hoffman, D. L., & Novak, T. P. (2009). Flow online: Lessons learned and future prospects.
Journal of Interactive Marketing, 23(1), 23–34.

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), 728–738.

Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure
analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation
Modeling, 6(1), 1–55.

Huang, M. -H. (2006). Flow, enduring, and situational involvement in the Web environment:
A tripartite second-order examination. Psychology & Marketing, 23(5), 383–411.

Jung, H. S., Kim, K. H., & Lee, C. H. (2014). Influences of perceived product innovation upon usage behavior for MMORPG: Product capability, technology capability, and user
centered design. Journal of Business Research, 67(10), 2171–2178.

Kim, J.W., Choi, J., Qualls,W., & Han, K. (2008). It takes a marketplace community to raise brand commitment: The role of online communities. Journal of Marketing
Management, 24(3–4), 409–431.

Kowert, R., Festl, R., & Quandt, T. (2014). Unpopular, overweight, and socially inept:
Reconsidering the stereotype of online gamers. Cyberpsychology, Behavior and Social
Networking, 17(3), 141–146.

Kozinets, R. V. (1999). E-tribalized marketing? The strategic implications of virtual
communities of consumption. European Management Journal, 17(3), 252–264.

Kuenzel, S., & Halliday, S. V. (2008). Investigating antecedents and consequences of brand identification. Journal of Product & Brand Management, 17(5), 293–304.

Kwon, O., & Wen, Y. (2010). An empirical study of the factors affecting social network
service use. Computers in Human Behavior, 26(2), 254–263.

Landsman, V., & Stremersch, S. (2011). Multihoming in two-sided markets: An empirical
inquiry in the video game console industry. Journal of Marketing, 75(6), 39–54.

Laurent, G., & Kapferer, J. N. (1985). Measuring consumer involvement profiles. Journal of
Marketing Research, 22(1), 41–53.

Liu, H. (2010). Dynamics of pricing in the video game console market: Skimming or
penetration? Journal of Marketing Research, 47(3), 428–443.

Mael, F., & Ashforth, B. E. (1992). Alumni and their alma mater: A partial test of the
reformulated model of organizational identification. Journal of Organizational
Behavior, 13(2), 103–123.

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(3), 141–157.

Marzocchi, G., Morandin, G., & Bergami, M. (2013). Brand communities: Loyal to the
community or the brand? European Journal of Marketing, 47(1/2), 93–114.

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

Muniz, A. M., Jr., & O’Guinn, T. C. (2001). Brand community. Journal of Consumer Research, 27(4), 412–432.

Nagygyörgy, K., Urbán, R., Farkas, J., Griffiths, M. D., Zilahy, D., Kökönyei, G., et al. (2012). Typology and socio-demographic characteristics of massively multiplayer online
game players. International Journal of Human-Computer Interaction, 29(3), 192–200.

Neter, J., Wasserman, W., & Kutner, M. (1990). Applied linear statistical models:
Regression, analysis of variance, and experimental designs (3rd ed.). Homewood,
IL: Richard D. Irwin.

Novak, T. P., Hoffman, D. L., & Yung, Y. F. (2000). Measuring the customer experience in
online environments: A structural modeling approach. Marketing Science, 19(1),
22–42.

PC Gamer (2013). Infographic shows $13 billion spent worldwide on MMOs in 2012.
http://www.pcgamer.com/2012/12/15/mmo-infographic/.

Park, S. B., & Chung, N. (2011). Mediating roles of self-presentation desire in online game
community commitment and trust behavior of massive multiplayer online roleplaying
games. Computers in Human Behavior, 27(6), 2372–2379.

Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J. -Y., & 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.

Riketta, M., & Dick, R. V. (2005). Foci of attachment in organizations: A meta-analytic
comparison of the strength and correlates of workgroup versus organizational
identification and commitment. Journal of Vocational Behavior, 67(3), 490–510.

Sheridan, T. B. (1992). Musings on telepresence and virtual presence. Presence:
Teleoperators and Virtual Environments, 1(1), 120–126.

Stetina, B. U., Kothgassner, O. D., Lehenbauer, M., & Kryspin-Exner (2011). Beyond the
fascination of online-games: Probing addictive behavior and depression in the
world of online-gaming. Computers in Human Behavior, 27(1), 473–479.

Suh, K. S., & Chang, S. (2006). User interfaces and consumer perceptions of online stores: The role of telepresence. Behaviour & Information Technology, 25(2), 99–113.

SuperData (2013). Monthly MMO metrics. http://www.superdataresearch.com/.

Tajfel, H., & Turner, J. C. (1985). The social identity theory of intergroup behavior. In S.
Worchel, & W. G. Austin (Eds.), Psychology of intergroup relations (pp. 7–24)
(2nd ed.). Chicago: Nelson-Hall.

Taylor, J., & Taylor, J. (2009). A content analysis of interviews with players of massively
multiplayer online role-play games (MMORPGs): Motivating factors and the impact on
relationships. Online Communities and Social Computing, 613–621. Berlin Heidelberg:
Springer.

Van Knippenberg, D., & Van Schie, E. (2000). Foci and correlates of organizational identification. Journal of Occupational and Organizational Psychology, 73(2), 137–147.

Yee, N. (2006). The demographics, motivations, and derived experiences of users of
massively multi-user online graphical environments. Presence: Teleoperators and
Virtual Environments, 15(3), 309–329.

Yeh, Y. H., & Choi, S. M. (2011). MINI-lovers, maxi-mouths: An investigation of antecedents
to eWOM intention among brand community members. Journal of Marketing
Communications, 17(3), 145–162.

Zaichkowsky, J. L. (1985). Measuring the involvement construct. Journal of Consumer
Research, 12(3), 341–352.

Zhou, Z., Zhang, Q., Su, C., & Zhou, N. (2012). How do brand communities generate brand
relationships? Intermediate mechanisms. Journal of Business Research, 65(7),
890–895.

Comparing online and in-store shopping behavior towards luxury goods,

Xia Liu Alvin C. Burns Yingjian Hou, International Journal of Retail & Distribution Management

Résumé : Si les marques de luxe ont longtemps été réticentes vis-à-vis d’Internet, aujourd’hui le comportement de leurs clients a changé, ils sont de plus en plus nombreux à acheter en ligne. Les marques de luxe ont alors du s’adapter à ces changements en tâchant d’améliorer leur présence sur la toile. Aussi les auteurs de cet article Xia Liu, Alvin C. Burns et Yingjian Hou nous présentent la première étude exploratoire comparant les différentes motivations d’achat entre un achat en ligne et en boutique dans le cas spécifique des produits de luxe.

Une première étude qualitative est menée ayant pour but d’étudier les raisons pour lesquelles les clients des marques de luxe achètent de préférence en ligne ou en boutique. L’étude révèle ainsi dans un premier temps cinq motivations d’achat pour les acheteurs en ligne :

• la commodité : le fait de pouvoir acheter un produit n’importe où, n’importe quand.
• le prix : les acheteurs sont bien plus sensibles au prix et motivés par des prix plus attractifs sur le net. C’est donc une première constatation propre au secteur du luxe car l’étude réalisée par Donthu et Garcia nous montrait qu’en général pour tout secteur confondu, les acheteurs en ligne n’étaient pas plus attentifs au prix que les acheteurs en magasin.
• La disponibilité des produits, leur variété est un critère de motivation important pour l’achat en ligne tandis que la localisation limitée de certains points de vente de marques de luxe est un frein pour ces clients.
• L’acte même d’achat en ligne qui peut être plus attractif, interactif voire relaxant pour certains. Certains clients ressentent moins de pression d’achat face à l’ordinateur qu’en situation d’achat en boutique face à un vendeur.
• La confiance : celle-ci est basée sur les avis des consommateurs en ligne car ces consommateurs sont justement très influencés par les avis des autres.

En parallèle, les acheteurs de produits de luxe en boutique sont motivés par :

• l’aspect esthétique des boutiques de luxe qui font appel à la stimulation de nos sens
• la confiance : le fait de pouvoir observer le produit de près, de bénéficier des conseils de vendeurs sont quelques-unes de leurs motivations qui s’ajoutent à une méfiance envers Internet et les modalités de paiement en ligne.
• L’expérience de shopping qui est plus attractive, plus stimulante en boutique. Certains clients apprécient le fait de pouvoir faire les boutiques avec leurs proches.
• Le service client et le professionnalisme des équipes de vente
• La sensation de supériorité et de pouvoir : tout est mis en œuvre dans les boutiques de luxe pour que le client se sente spécial, unique.

L’étude 2, quantitative permet aux auteurs de confirmer leurs hypothèses émises à partir de la première étude. Ainsi, l’acheteur de produits de luxe en ligne est plus sensible à la disponibilité des produits et au prix que l’acheteur en boutique et fait preuve d’une plus grande confiance envers les avis des consommateurs en ligne que les acheteurs en boutique. L’acheteur des produits de luxe en boutique fait quant à lui preuve d’une plus grande méfiance à l’égard de l’achat en ligne, accorde plus d’importance au service présent en boutique, à l’interaction sociale, à l’échange généré par l’acte de faire du shopping que l’acheteur en ligne. En revanche, la confiance envers la boutique de luxe reste identique qu’il s’agisse d’un acheteur en ligne ou un acheteur en boutique.

Note d’intérêt : Les marques de luxe doivent porter une attention particulière au nouveau segment client que sont les consommateurs en ligne en proposant des prix attractifs puisque ceux-ci sont très sensibles au prix et en proposant une grande variété de produits en ligne pour pallier à l’indisponibilité de certains produits en magasin. L’importance de la confiance des consommateurs envers les avis des autres consommateurs est aussi un point important à prendre en compte. Les marques doivent soigner leur image en ligne. Mais il est également primordial pour ces marques qu’elles maintiennent une attention irréprochable accordée à leurs clients en boutique qui cherchent à vivre une véritable expérience afin de les fidéliser.

L’étude du comportement d’achat en ligne des consommateurs de produits de luxe est encore très rudimentaire et ce sujet mérite d’être exploré plus en profondeur : quelles stratégies doivent mettre en place les marques pour mieux cibler ces consommateurs en ligne ? Comment améliorer l’expérience de shopping en ligne ? Quel est l’impact du bouche à oreille et des médias sociaux sur l’intention d’achat en ligne ? Cet article peut servir de base pour des futures recherches encore plus approfondies sur ce sujet qui est en passe de devenir un challenge incontournable pour toute marque de luxe.

Sustaining the luxury brand on the internet, de Uché Okonkwo, Journal of Brand Management

Résumé :

Le paradoxe existant entre luxe et Internet explique pourquoi les marques de luxe ont longtemps été réticentes à l’utilisation de l’e-commerce et qu’encore aujourd’hui certaines refusent toujours d’exister en ligne. Les raisons de cette résistance résident dans les caractéristiques même d’Internet et la définition propre du luxe qui s’opposent radicalement. Le principe de rareté, d’exclusivité d’un produit de luxe qui procure alors du désir chez le consommateur ne peut être respecté à travers Internet, média de masse par définition, accessible par tous. Les caractéristiques même de l’e-Retail (l’absence de contact physique avec un vendeur, la grande variété de produits disponibles, la rapidité de navigation entre plusieurs produits, plusieurs marques, l’accessibilité sans contraintes de temps ni de lieu, etc.) sont en totale disparité avec le secteur du luxe qui cible une niche de consommateur. L’absence de contact physique avec le produit ou les vendeurs est aussi en totale contradiction avec les produits de luxe qui par essence font appel à nos sens. Ce marketing sensitif inhérent à toute vente de luxe semble incompatible avec Internet et l’e-Retail.

Or, depuis quelques années, nous observons que de plus en plus de marques de luxe ont engrangé le tournant digital en adoptant les dernières technologies en matière d’Internet. Elles ont choisi de mettre en avant le caractère innovant du secteur du luxe et pour nombre d’entres elles ce nouveau canal de distribution présente une croissance fulgurante. La rapide évolution d’Internet, le changement de comportement des internautes de plus en plus connectés, la multiplication des outils de connexion portent à croire que Internet est une grande opportunité pour ce secteur. Les marques de luxe ont encore de nombreux challenges à relever en matière de e-Business, de publicité et branding en ligne, de social media, de e-Merchandising ou encore de e-CRM. Pour cela, elles doivent avant tout prendre conscience de l’importance et la puissance d’Internet dans l’économie actuelle et l’influence du comportement des consommateurs.

Note d’intérêt :

Malgré une certaine réticence des marques de luxe au digital découlant des multiples disparités entre le luxe et Internet, Onkonkwo affirme qu’Internet reste une grande opportunité, une source de valeur et d’évolution pour le secteur de luxe, à condition que celui-ci accepte certains challenges à relever :

• Les marques de luxe doivent accepter les changements que vont amener les technologies digitales dans leur stratégie globale. Elles devront intégrer un département spécifique à Internet et au digital et lui allouer des moyens spécifiques.

• Elles doivent intégrer le fait qu’Internet est plus qu’un simple média de communication ou un simple canal de distribution. On peut parler d’un canal multidimensionnel qui va permettre de servir de support au marketing, CRM, branding, développement de produit, etc. Internet est aujourd’hui un véritable monde virtuel à part entière dans lequel les consommateurs sont connectés entre eux, les marques sont exclues de cette communication.

• La représentation de l’essence de la marque à travers Internet est aussi un challenge à relever. Il s’agit pour les marques de luxe, de créer une webmosphère de luxe, une expérience en adéquation avec l’identité de marque.

• Elles doivent comprendre qu’Internet est un univers très vaste qui existe au-delà des propres sites des marques. Il faut alors s’attacher à son positionnement dans ce cyberespace, garder le contrôle de son image.

• Il est évident aujourd’hui que les plus gros consommateurs de luxe utilisent Internet, achètent en ligne, partagent et influencent les autres consommateurs via Internet. Internet a changé le comportement des clients du luxe dans le monde et va amener les marques de luxe à s’attarder sur la segmentation des profils des internautes et sur la compréhension de leurs attitudes en ligne.

• Les marques font aussi face au challenge de l’e-Retail et des problématiques de quoi vendre et comment vendre en ligne. Entrent en jeu le problème de la segmentation client en fonction de la géographie, de la logistique mais aussi le design de l’e-boutique, la création d’une webmosphère, d’un e-merchandising et d’un e-CRM afin de créer une expérience mémorable conforme à l’identité de marque.

• Le dernier challenge est l’approche du social web, le web 2.0. Les marques doivent prendre place dans ces communautés de consommateurs à consommateurs dans lesquels le client est roi, il a le contrôle de l’image de la marque à travers sa critique. Les marques doivent créer un dialogue avec leurs clients en ligne afin de garder un contrôle de leur image sur la toile.

Limites et propositions d’outils d’investigation :

L’article n’apporte pas de réponses aux questions posées et l’absence d’investigation ne permet pas à l’auteur d’appuyer ces affirmations. Enfin, l’article datant de 2009, certaines réponses aux problèmes évoqués ont pu être apportées depuis compte tenu de l’évolution fulgurante d’Internet et de la sphère digitale.

Selling luxury goods online : effects of online accessibility and price display, Philipp Nikolaus Kluge & Martin Fassnacht, International Journal of Retail & Distribution management

Résumé :

Les marques de luxe ont longtemps été très sceptiques sur le fait de vendre en ligne ou pas leurs produits. Vendre en ligne pourrait altérer la perception de rareté, d’exclusivité de la marque chez le client et donc dégrader sa désirabilité. D’autre part, les maisons de luxe sont tentées par le fait de pouvoir réaliser des ventes additionnelles sur le net en touchant une nouvelle cible de consommateur au travers d’un nouveau canal de distribution. Cette contradiction, ce paradoxe que Kapferer et Bastien ont appelé le « dilemme d’Internet » a été de nombreuses fois discuté dans la littérature où l’on trouve des avis divisés. Par conséquent, les auteurs de cet article se proposent d’apporter une réponse plus empirique à leurs travaux d’investigation et ainsi répondre à la question : comment l’accessibilité des produits de luxe en ligne et l’affichage de leurs prix affectent-ils la perception d’exclusivité d’une marque et de fait sa désirabilité chez le client ?

Dans un premier temps, les auteurs ont réalisé sept entretiens avec des experts de l’industrie du luxe. Si dans l’ensemble les avis sur le sujet étaient mitigés, certains experts ont évoqué des solutions pour préserver la désirabilité d’une marque qui vend ses produits en ligne. Il faut selon eux, imposer des « barrières » au client. Cela peut être par exemple ne donner accès à l’e-boutique que sur invitation, accepter els achats en ligne uniquement sur demande, proposer des collections dédiées au e-commerce, etc. Ainsi les auteurs ont mené une première expérience analysant les effets de l’accessibilité des produits de haute horlogerie en ligne. A partir d’un faux site internet d’une marque fictive de haute horlogerie, les participants étaient confrontés à différents boutons : « Plus de détails » ; « Trouver un joaillier à proximité » ; « Commander sur demande » ;  « S’inscrire pour accéder à l’e-boutique » et enfin « Acheter en ligne ». Le test a ensuite mesuré la perception d’exclusivité, la facilité d’achat et l’intention d’achat en fonction des différents boutons auxquels étaient confrontés les participants. Enfin, l’étude 2 avait pour but de confirmer les résultats de l’étude 1 et d’analyser l’effet de la communication sur le prix des produits mis en ligne. Cette fois-ci les différents groupes de participants sont confrontés à quatre faux sites d’une marque fictive de produits de calligraphie de luxe, plus accessible que les produits de l’étude 1. Ces sites en apparence identiques diffèrent dans le fait de pouvoir acheter le produit en ligne ou non et dans le fait d’indiquer le prix des produits ou non.

Note d’intérêt :

Les résultats des deux études menées par Philipp Nikolaus Kluge et Martin Fassnacht n’ont pas permis d’affirmer que l’accessibilité des produits de luxe en ligne influence négativement la perception de rareté d’une marque. Que cela concerne un produit de luxe très onéreux ou plus accessible et que le prix soit indiqué ou non, la possibilité d’achat en ligne ne dégrade pas la perception d’exclusivité et donc la désirabilité de la marque chez le client. Par conséquent, les « barrières » mises en place dans le but de limiter l’accès des produits aux internautes n’ont pas apporté les résultats attendus puisqu’ils n’ont pas eu d’impact significatifs sur la perception de rareté de la marque. L’étude a permis d’affirmer partiellement que la possibilité d’achat de produits de luxe en ligne augmentait la facilité d’achat. Enfin, nous pouvons affirmer que même dans le secteur du luxe, les clients sont plus enclins à acheter lorsque l’achat est facilité et sans « barrières ».

En conséquence, pour les auteurs, les marques de luxe ont tout intérêt à vendre leurs produits en ligne et ne doivent plus hésiter devant cette grande opportunité de croissance que représente l’e-commerce. Cet avis rejoint celui d’Onkonkwo (Sustaining the luxury brand on the internet) pour qui Internet est une grande opportunité à saisir pour les maisons de luxe.

Limites et pistes d’investigation :

Ce vaste sujet qui induit de nombreux débats et avis divisés mérite d’être d’autant plus exploré. Le digital évoluant considérablement vite, il serait judicieux de mener de nouveau ce même type d’étude sur les effets de l’accessibilité des produits de luxe en ligne car les tendances de consommation évoluent elles aussi très rapidement.

Les futures investigations pourraient être menées de manière différente. En effet, les participants sont ici mis dans une situation d’achat fictive, ce qui peut être un biais dans les résultats. Il peut aussi être intéressant de comparer cette étude pour des marques de luxe avec une étude identique dans le cas de marques ordinaires. Il peut aussi être pertinent de comparer différents secteurs du luxe, et dans le cas de mon sujet se focaliser sur le secteur de la haute-couture.

Luxury web atmospherics : an examination of homepage design, Philipp Nikolaus, Jerome Alexander Königsfeld, Martin Fassnacht, Ferdinand Mitschke, International Journal of Retail and Distribution Management

Résumé : Malgré le paradoxe existant entre le luxe et Internet que Kapferer et Bastien ont appelé le « dilemme d’Internet », il est aujourd’hui indispensable pour une marque de luxe d’être présente sur le net. Néanmoins, les marques de luxe disposent de peu de connaissances sur comment préserver leur image et retranscrire leur univers sur Internet, encore très peu de recherches ont été menées à ce sujet.

La page d’accueil est l’élément le plus important d’un site internet, le « visage de la marque dévoilé au monde », le point central de navigation sur le site pour un internaute et aussi la première impression qu’un internaute a de la marque. De nombreuses caractéristiques composent cette page telle que la police, les couleurs, le positionnement des éléments, etc. Ce sont toutes ces caractéristiques qui vont influencer l’internaute. Des auteurs comme Okonkwo ont mis en avant le concept de luxemosphère, une série de caractéristiques et stratégies permettant la création d’une expérience multisensorielle à travers le net pour une marque de luxe : des visuels en haute résolution, une harmonie de couleur, etc. De toute évidence, ces concepts restent abstraits et théoriques et méritent une approche plus empirique.               C’est pourquoi cet article se propose d’étudier les principales caractéristiques des sites internet de marques de luxe en analysant leurs pages d’accueil et d’étudier l’impact de ces caractéristiques sur la perception d’image de marque de luxe chez les internautes.

Note d’intérêt :

La première étude a consisté à analyser 81 pages d’accueil de sites de maisons de luxe selon une grille d’évaluation de 31 critères puisés dans la littérature aussi bien spécifique au secteur du luxe qu’aux sites internet de marques ordinaires. Ces 31 critères ont ensuite été regroupés dans quatre catégories : la typographie, le graphisme, la navigation et le positionnement des éléments sur la page. En comparant les critères les plus pertinents d’une part pour les sites de maisons de luxe et d’autre part pour les sites de marques ordinaires, les auteurs ont pu identifier de nombreuses différences pour chaque catégorie de critères et ainsi relever les principaux aspects caractéristiques des sites de marques de luxe :

• Typographie : l’utilisation d’une police de type Arial blanche sur fond noir.
• Graphisme : le contenu principal du site occupe une place plus importante sur la page voire parfois le plein écran.
• Navigation : la barre de navigation est généralement horizontale.
• Le positionnement des éléments : une quantité réduite d’éléments composant la page d’accueil.

La deuxième étude consiste à analyser l’impact de ces caractéristiques propres aux sites de marques de luxe dans la perception du luxe chez les internautes. Une image de marque de luxe est définie selon Vigneron et Johnson par son caractère ostentatoire, son caractère d’exclusivité et de rareté, la grande qualité de ses produits et son caractère hédoniste soit le plaisir procuré chez le client. A partir des critères mis en évidence lors de la première étude, les auteurs ont crée deux sites internet fictifs l’un présentant les caractéristiques d’un site de marque de luxe et l’autre celles d’un site de marque ordinaire. Ils ont ensuite pu étudier la perception d’une image de luxe ou non chez un échantillon d’individus face à ces deux sites internet.

L’étude montre alors que l’utilisation d’un espace important de la page, d’images de haute résolution pour mettre en avant une sélection réduite de produits a un réel impact sur la perception du caractère ostentatoire et exclusif d’une marque de luxe. En revanche, si les caractéristiques relevées lors de l’étude 1 jouent un rôle sur la perception de la qualité et du caractère hédoniste de la marque, les résultats de l’étude 2 n’ont pas été assez significatifs et n’ont pas permis aux auteurs d’affirmer un lien direct entre la conception d’un site de marque de luxe et la perception de la qualité et du caractère hédoniste de la marque. Ceci est probablement dû à l’impossibilité pour les marques de luxe de créer une expérience multi-sensorielle en ligne pour le consommateur, car la stimulation des sens est indispensable pour communiquer sur la qualité de ses produits et pour faire vivre une expérience de plaisir multi-sensorielle chez son client.

Limites et pistes d’investigations :

La deuxième étude menée s’est focalisée sur le secteur des éléments des appareils électroménagers de luxe mais une étude sur d’autres secteurs du luxe en particulier comme le secteur de la haute couture pourrait étendre les connaissances sur ce sujet et servir mon sujet de mémoire.

Cet article ayant été rédigé en 2013, une nouvelle étude plus récente des sites de marques de luxe permettrait éventuellement de relever de nouveaux critères propres aux sites de maisons de luxe.

De plus, les auteurs se sont focalisés sur l’influence du design d’un site de marque de luxe sur la perception de l’image de marque de luxe définie par Vigneron et Johnson. Mais il est envisageable d’étudier l’impact de ce design spécifique sur d’autres facteurs comme la performance d’un site internet, le trafic sur le site (le temps de navigation, le parcours de navigation, le taux de clique, la fréquence de consultation du site, etc.), l’intention d’achat déclenchée chez l’internaute, etc.

Cet article est donc une base de travail importante pour mes futurs travaux de recherche sur ce sujet d’actualité qui mérite inévitablement d’être exploré.