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INTRODUCTIONL’utilisation d’Internet participe dans l’évolution des rapports « B to B ». En effet,pressées par une concurr...
a bénéficié d’une bonne validation dans plusieurs études empiriques (Taylor 1995,Yousfzai et Pallister 2007, Bruner et Kum...
- L’utilité perçue et l’attitude à l’utilisationL’utilité perçue a présenté le degré auquel l’utilisateur croit que l’util...
influence sur l’adoption des nouveaux produits rendent aussi compte de l’importancequi devra être accordée à ce construit ...
II/ METHODOLOGIE DE LA RECHERCHETout au long de notre recherche nous avons suivi la démarche suivante :L’administration du...
à 1.96 , en plus le signe de Beta est positif (0.301)). De même la recherche a montréque l’utilité perçue exerce une influ...
III/ LES IMPLICATIONS MARKETING DE LA RECHERCHECette recherche a mis à la disposition des spécialistes marketing un ensemb...
Au niveau de la tarification bancaireLes banques peuvent favoriser l’utilité par la possibilité de la négociation des vale...
BIBLIOGRAPHIEAjzen I (1985) - intentions to actions: a theory of planned behavior, New York.Bagozzi RP, Dabholkar PA (2002...
Guimond Alexander (2008) - La notion de confiance et le droit du commerceélectronique, LX Electronica , Vol 12, N°3 .Gyamp...
Salam F et Amoako Gyampah K(2004) - An extension of technology acceptance model inan ERP implementation environment, Infor...
ANNEXE 1:     Tableau 1 : Les résultats de la purification des échelles de mesure      Echelles de mesure                 ...
ANNEXE 2:    Tableau 2 : Les paramètres du modèle de régression facilité et utilité sur                                   ...
ANNEXE 3:    Tableau 3 : Les paramètres du modèle de régression attitude sur intention                                    ...
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  1. 1. LES DETERMINANTS DE LUTILISATION D’INTERNET DANS LE RAPPORTBANQUE/ENTREPRISE ET L’EFFET MODERATEUR DE L’INNOVATIVITE : CASDE LA TUNISIE Regaieg Essafi Raida, Docteur en sciences de gestion, Assistante à l’Institut Supérieur de Gestion de Tunis, regaieg.raida2@yahoo.fr Bouslama Néji, Professeur en sciences de gestion, Faculté des Sciences Economiques et de Gestion de Tunis, neji.bouslama@yahoo.fr -1-
  2. 2. LES DETERMINANTS DE LUTILISATION D’INTERNET DANS LE RAPPORTBANQUE/ENTREPRISE ET L’EFFET MODERATEUR DE L’INNOVATIVITE : CASDE LA TUNISIERESUME :Ayant pour objectif de comprendre le processus expliquant les déterminants del’utilisation d’Internet dans le rapport banque / Entreprise, ce travail de recherchepermettra une meilleure compréhension des facteurs explicatifs de l’utilisation de labanque sur Internet par les chefs d’entreprise. Le modèle de la recherche adoptés’inspire essentiellement du modèle d’acceptation de la technologie (TAM) (Davis1989) avec une prise en considération de l’effet modérateur de l’innovativité.L’objectif étant de déterminer les facteurs explicatifs de cette consommation digitaleet de développer des recommandations marketing favorisant la diffusion de labanque sur Internet.MOTS CLES : attitude, utilité perçue, facilité perçue, utilisation d’Internet, InnovativitéABSTRACT: Thus designed to understand the process explaining determinants ofInternet use in the relationships between bank and firm, this research work will allowa best understanding of explanatory factors using Internet bank at the businessdevelopment. The type of the research adopted inspire essentially to the technologyacceptance model TAM (Davis 1989). Labor research takes into consideration ofmoderating effect of the innovativeness. The followed objectives determineexplanatory factors of this digital consumption and develop guidelines that guide theprocess of delivering e-banking.KEYS WORD: Attitude, perceived usefulness, perceived ease, use of Internet,innovativeness. -2-
  3. 3. INTRODUCTIONL’utilisation d’Internet participe dans l’évolution des rapports « B to B ». En effet,pressées par une concurrence internationale de plus en plus vive et par l’invasiondes technologies de l’information et de la communication, les entreprises cherchentde plus en plus des solutions pour assurer leurs performances et leurs survies.Confrontées à ce défi, les banques essayent d’être à la hauteur des exigences deleurs clientèles professionnelles. Or malgré le grand intérêt accordé à laconsommation d’Internet dans le rapport « B to B » la majorité des études se sontinvesties dans la compréhension du processus de son utilisation dans le rapport « Bto C » (Davis 1989, Limayem et Frini 2004, Zaoui et El Akremi 2003, Dulyalak et al2005, Pavlou 2003). Cependant le besoin de compréhension des déterminants de laconsommation digitale dans le rapport « B to B » se fait de plus en plus sentir. De cefait, cette recherche présente une tentative pour mieux comprendre les déterminantsde cette consommation au niveau du rapport banque /entreprise. Ainsi nous allonsprésenter un cadre conceptuel permettant de comprendre le processus expliquant lecomportement de l’utilisation de la banque sur Internet. Le modèle conceptuel va êtretesté au niveau du contexte tunisien afin de faire ressortir les facteurs les plusdéterminants dans le processus d’adoption d’Internet. Ces facteurs vont servir pourorienter les recommandations marketing vers l’intégration de la consommation decette technologie au niveau professionnel.I/ L’UTILISATION D’INTERNET DANS LE RAPPORT BANQUE/ ENTREPRISELes fondements théoriquesLa recherche s’est inspirée essentiellement du modèle d’acceptation de latechnologie (TAM) de Davis (1989) permettant d’expliquer l’utilisation des nouvellestechnologies de l’information dans les organisations (Zaoui et El Akremi 2003,Dulyalk 2005). En effet le TAM peut prédire les déterminants de l’acceptation d’unsystème et orienter les changements nécessaires même avant que les usagersn’aient de l’expérience avec le système étudié (Taylor 1995), de même Il peutexpliquer le succès ou l’échec de l’adoption des nouvelles technologies. Ce modèle -3-
  4. 4. a bénéficié d’une bonne validation dans plusieurs études empiriques (Taylor 1995,Yousfzai et Pallister 2007, Bruner et Kumar 2005) et reste à priori le modèle le plussolide dans l’explication du comportement d’adoption des technologies d’information(Dulyalak et Settapong 2005). En effet le TAM a été appliqué aussi sur différentsmode d’utilisation (Huang 2005, Salam 2004, Chau et Hu 2002, Lin et Wu 2004,Gyampah et al 2005). Dans ce modèle, Davis (1989) s’inspire de la théorie del’action raisonnée, il relie l’utilité perçue et la facilité d’utilisation perçue à l’attitude quiinfluence à son tour l’intention de l’utilisation.En se basant sur le fait que ce modèle peut intégrer des facteurs additionnels pourexplorer son utilité et sa spécificité dans le comportement organisationnel, nousallons adopter l’extension postulée par la théorie planifiée (Ajzen 1985), qui prend enconsidération la présence des effets de contrôle sur le comportement. Ce qui est enmesure de renforcer, ralentir ou modifier le comportement d’adoption.Les déterminants de l’utilisation d’Internet dans le rapport banque/ entrepriseTout en se basant sur plusieurs travaux de recherche ayant pour objectif l’explicationdes déterminants de l’utilisation des innovations technologiques (Davis 1989, Leoryet al 2005, Pavlou 2003, Limayem et Frini 2004, Dulyalak et al 2005), nous noussommes basés sur le fait que : - La facilité perçue et l’attitude à l’utilisationLa facilité perçue a présenté le degré auquel l’utilisateur croit que l’utilisation estdénuée d’effort (Davis 1989). Elle traduit le degré de non complexité du système(Bagozzi et al 1989). C’est l’aisance avec laquelle l’utilisateur a appris à se servir dela banque sur Internet. Elle influence positivement l’attitude à l’utilisation destechnologies (Leory et al 2005, o’cass 2003, Guimond 2008, Chen et al 2002, Zaouiet el Akremi 2003, Pearson et al 2007). En effet la diffusion de l’innovation dépendde la perception du degré de difficulté de l’utilisation (Roger 1995).H1 : La facilité perçue de l’utilisation d’Internet dans le rapport banque /entrepriseinfluence positivement l’attitude à son utilisation. -4-
  5. 5. - L’utilité perçue et l’attitude à l’utilisationL’utilité perçue a présenté le degré auquel l’utilisateur croit que l’utilisation est enmesure d’améliorer ses performances et son efficacité de la réalisation du travail(Davis1989). C’est le degré jusqu’auquel l’innovation est perçue comme offrant unavantage supérieur (Limayem et Frini 2004) et des conséquences positives (Chen etal 2002, Rogers 1995) que l’organisation pense tirer de l’utilisation d’Internet (Zaouiet Akremi 2003). Cette utilité est source d’attitude favorable (Meuter et al 2000,Constance et Naveen 2006, O’cass 2003, Dulyalak et Settapong 2005, Chen et al2002). Ceci étant aussi constaté au niveau bancaire (Chau et al 2003, Pearson et al2007).H2 : L’utilité perçue de l’utilisation d’Internet dans le rapport banque /entrepriseinfluence positivement l’attitude à son utilisation - L’attitude et l’intention d’utilisationL’attitude a présenté l’évaluation selon un degré de faveur ou de défaveur (Eagly etChaiken 1993) de l’utilisation de la technologie. Alors que l’intention permet deprédire le comportement de l’utilisation de la banque sur Internet. Plusieurschercheurs ont démontré que l’attitude détermine l’intention de l’utilisation de latechnologie (Legris et al 2003, Davis et al 2003, Bagozzi et Dabholar 2002, Leroy etal 2005, Gong 2004, Chau et Hu 2002, Limayem et Rowe 2003, Jannouri et Gharbi2008, Shih 2004, Huang 2005, Pearson et al 2007).H3 : L’attitude à l’utilisation d’Internet dans le rapport banque/entreprise influencel’intention de son utilisation.L’effet de l’innovativitéEn se basant sur le principe de la théorie de l’action planifiée, nous allons considérerqu’il peut y avoir la présence de certains facteurs qui peuvent modérer lecomportement du consommateur. Partant de cette hypothèse, nous avons intégrél’effet modérateur de l’innovativité. Les recherches effectuées sur l’innovativité et son -5-
  6. 6. influence sur l’adoption des nouveaux produits rendent aussi compte de l’importancequi devra être accordée à ce construit (Limayem et Rowe2003). L’innovativité est unconcept qui exprime l’ouverture de l’organisation et de ses membres à de nouvellesidées. (Rogers 1995, Leroy et al 2005). Ce facteur est en mesure d’encourager lesutilisateurs à l’acceptation de l’innovation technologique afin d’assurer laperformance organisationnelle. En effet, l’innovativité influence le comportementd’adoption d’Internet (Citrin et al 2000), elle motive l’intention d’achat sur Internet(Limayem et Rowe2003). Ainsi, nous allons postuler que :H4 : L’innovativité exerce un effet de modération sur la relation entre attitude etintention d’utilisation d’Internet au niveau du rapport banque /Entreprise.Le modèle à tester de notre recherche se présente ainsi :Schéma1 : Les déterminants de l’utilisation d’Internet dans le rapportbanque /entreprise Facilité Innovativité de l’utilisation perçue Intention Attitude à de l’utilisation l’utilisation Utilité de l’utilisation perçue -6-
  7. 7. II/ METHODOLOGIE DE LA RECHERCHETout au long de notre recherche nous avons suivi la démarche suivante :L’administration du questionnaireLe questionnaire a été pré-testé auprès de 10 chefs d’entreprises pour s’assurer dela validité de son contenu, puis il a été administré selon la technique de face à faceselon la technique d’administration via Internet auprès de 130 chefs d’entreprisestunisiennes tout en suivant la méthode de convenance. Concernantl’opérationnalisation des variables, nous nous sommes basés sur l’adaptation deséchelles de mesures existantes dans la littérature au contexte de l’utilisationd’Internet dans le rapport banque / entreprise.La conduite de l’analyse factorielleL’analyse factorielle a été conduite sous SPSS 17. En conséquence nous avonsconduit une analyse en ACP. Pour s’assurer de la purification et de la fiabilité deséchelles de mesures adaptées à l’utilisation d’Internet dans le rapport banque/entreprise, nous avons évalué l’alpha de cronbach qui s’est avéré bon et ou très bon(sa valeur varie entre 0.719 et 0.96).Nous avons retenu les facteurs ayant une valeur propre supérieure à 1 (la valeurpropre varie entre 1.934 et 4.324) (voir tableau 1). A ce niveau, l’utilité perçue, lafacilité perçue, l’attitude, l’intention et l’innovativité ont présenté des construitsunidimensionnels.Test des relations et discussion des résultats Test de l’influence de la facilité et de l’utilité sur l’attitudeLes résultats de la recherche ont montré que la facilité perçue exerce une influencepositive et significative sur l’attitude à l’utilisation d’Internet dans le rapportbanque/entreprise, donc nous avons validé l’hypothèse H1 (t facilité= 4.745 supérieur -7-
  8. 8. à 1.96 , en plus le signe de Beta est positif (0.301)). De même la recherche a montréque l’utilité perçue exerce une influence positive sur l’attitude à l’utilisation de cettetechnologie donc l’hypothèse H 2 est validée (t attitude = 9.179 supérieur à 1.96 etle signe de Beta est positif (0.582)). (Voir tableau 2).Test de l’Influence de l’attitude sur l’intentionLe F calculé est supérieur à la valeur critique de F (1, 128)= 3.84 (au seuil deconfiance 0.05), donc nous pouvons conclure que le modèle de régression est dequalité. De même t =10.395 est significatif et le signe de Beta (0.677) est positif (Voirtableau 3). Ainsi l’attitude influence positivement l’intention de l’utilisation d’Internetdonc l’hypothèse H3 est valide.Test de l’effet de l’innovativitéPour tester l’effet de modération, nous avons utilisé les méthodes de régressionsmultiples hiérarchiques adaptées à l’analyse des effets d’interaction (Chumpitaz et al2003, Wacheux et Akremi 2005). Les variables indépendantes de notre modèleprésentent des mesures métriques (Chumpitaz et al 2003), de même il y a unejustification des fortes fiabilité des échelles de mesure (Alpha de cronbach élevée),de l’existence de faible multi-colinéarité (Carricano et Poujol 2008) montrant que lesvariables explicatives sont peu corrélées entre elles ce qui est un indice de qualité dumodèle et qui se traduit par le fait que les tolérances et les facteurs d’inflation de lavariance (VIF) sont dans les limites recommandées (tolérance supérieur à 0.3 etVIF< 3).Le recours à ces méthodes a permis de retenir l’innovativité dont l’effet multiplicatifd’interaction avec la variable explicative conduit a un effet significatif (t supérieur à1.96 et p inférieur à 0.05). L’apport de cette recherche consiste dans ladémonstration de l’effet de modération engendré par l’intégration de l’innovativité (H5valide). Ainsi pour stimuler davantage le lancement de la banque en ligne, il découledes implications managériales à prendre en considération. -8-
  9. 9. III/ LES IMPLICATIONS MARKETING DE LA RECHERCHECette recherche a mis à la disposition des spécialistes marketing un ensemble defacteurs à exploiter pour diffuser la consommation de la banque sur Internet auprèsdes chefs d’entreprises.Au niveau du marketing stratégique, il peu y avoir une segmentation de la cibleselon le caractère innovateur ainsi les actions de sensibilisation marketing peuventêtre orientées en premier lieu vers le segment des innovateurs.Au niveau du marketing opérationnel, toutes les actions développées seront enmesure de mettre en avant la capacité de la banque sur Internet à offrir de la facilitéet de l’utilité de l’utilisation :Au niveau de l’offre bancaireLes banques sont appelées à mettre en valeur l’utilité de l’utilisation en développantl’aspect fonctionnel tout en offrant les avantages de l’offre en ligne à travers laréalisation de virements de masse, la consultation instantanée de la bourse etl’envoie d’alerte en cas de problème à régler. Pour faciliter l’utilisation, lesapplications web bancaires peuvent contenir des rubriques de contact qui expliquenten détail le mode d’utilisation de la technologie.Au niveau de la communication bancaireL’objectif essentiel est de démontrer les qualités objectives de la consommation de labanque sur Internet. Les banques sont appelées à communiquer pour faire préféreret utiliser la banque sur Internet par les chefs d’entreprises. A ce niveau, il estrecommandé d’orienter les axes publicitaires vers la mise en valeur de l’utilité et dela facilité. Elles sont appelées à pourvoir la publicité sur les lieux de ventes pourmettre en valeur la visibilité des apports fonctionnels et assurer des démonstrationspar un serveur vocal interactif et dans les salons professionnels. -9-
  10. 10. Au niveau de la tarification bancaireLes banques peuvent favoriser l’utilité par la possibilité de la négociation des valeursdes commissions à travers des rubriques de contact à distance. De même ellespeuvent permettre une fixation du tarif d’abonnement différencié donnant du privilègepréférentiel aux utilisateurs de la banque sur Internet qui ont tendance deconsommer cette technologie de manière régulière pour valoriser leur fidélisation.Au niveau des transactions bancairesLes banques sont appelées à offrir plus d’utilité sans avoir le besoin de recourir àd’autres méthodes traditionnelles complémentaires pour vérifier le déroulement de latransaction. Elles sont appelées d’assurer la mise en valeur de l’aspect utilitaire àtravers la présence d’un personnel bancaire qualifié dans la commercialisation de labanque sur Internet.CONCLUSIONCette recherche a favorisé une identification des facteurs expliquant le comportementde consommation de la banque sur Internet par les chefs d’entreprises. Les résultatsconfirment les relations établies par Davis(1989) tout en montrant que la facilité etl’utilité de l’utilisation perçues influencent positivement l’attitude qui influence à sontour l’intention de l’utilisation de la banque sur Internet par les chefs d’entreprises. Demême, en se basant sur le fait que le comportement de l’utilisateur est partiellementcontrôlé, nous avons intégré dans ce modèle la possibilité de la prise enconsidération du contrôle exercé par l’effet modérateur de l’innovativité.Donc la possibilité de diffusion de la consommation de la banque sur Internet est enfonction de l’appréciation de ses apports utilitaires et innovateurs. Il faut mettre envaleur, faire connaître et faire convaincre de l’existence de la facilité et de l’utilitéd’utilisation pour favoriser une attitude favorable à l’utilisation de la banque surInternet et assurer sa consommation au niveau professionnel. - 10 -
  11. 11. BIBLIOGRAPHIEAjzen I (1985) - intentions to actions: a theory of planned behavior, New York.Bagozzi RP, Dabholkar PA (2002) - An attitudinal model of technology-based selfservice: Moderating effect s of consumer traits and situational factors, Academy ofMarketing Science Journal, Greenvale, Vol 30, N°3.Bruner GC, Kumar A (2005) - Explaining consumer acceptance of handheld internetdevices, Journal of Business Research, N°58.Carricano Manu et Poujol Fanny (2008) - Analyse des données avec SPSS,Collection Synthex, Pearson Education.Chau PYK et Hu P (2004) -Investigating health care professionals decisions toaccept telemedicine technology: an empirical test of competing theories, Informationand Management, Vol 39, N°4.Chen Q et WD Wells (2002) - Attitude toward the site II: new information, Journal ofAdvertising Research, Vol 42, N°2,Chumpitaz Rubén Caceres, Vanhamme Joelle(2003) - Les processus modérateurs etmédiateurs : distinction conceptuelle, aspects analytiques et illustrations, Rechercheet Applications en Marketing, Vol 18, N°2.Citrin , Alka Varma, David E, Sprott, Steven N Sliverman et Donalt E Stem Jr (2000) -Adoption of internet shopping : the role of consumer innovativeness , IndustrialManagement and Data Systems 100(July).Constance Elise Porter, Naveen Donthu (2006) - Using the technology acceptancemodel to explain how attitudes determine Internet usage: the role of perceivedaccess barriers and demographics, Science Direct, Journal of Business Research,59.Davis, Bagozzi RP et Warshaw PR (1989) - User acceptance of computertechnology: a comparison of two theoretical models, Management Science, Vol 35,N° 8 August.Dulyalak Phuangthon et Settapong Malisawan (2005)- A study of behavioral intentionfor 3G mobile Internet Technology : Preliminary research on mobile learning , AProceedings of the second international conference on e learning for knowledge –Based Society, Bankok, Tailand August 4-7.Eagly, Alice H et Chaiken, Shelly (1993)- The psychology of attitudes, Montréal,Jovanovich College.Gong MY et Yu Y (2004) - An enhanced technology acceptance model for web-based learning , Journal of Information Systems Education, Vol 15, N°4. - 11 -
  12. 12. Guimond Alexander (2008) - La notion de confiance et le droit du commerceélectronique, LX Electronica , Vol 12, N°3 .Gyampah Amoako K (2004) - ERP implementation factors: A comparison of managerial andend user perspectives, Business Process Management Journal, Vol 10, N°2.Huang E (2005) -The acceptance of women –centric web sites, The Journal ofComputer Information Systems, Vol 45, N°4.Janouri Faouzia et Gharbi Jamel Eddine (2008) - Affrontement entre le risque perçuet le capital marque dans la formation de la confiance dans un site marchand,www.esscp-eap.net/conferences/marketing/2008-cp/Materiali/Paper/Fr/Janouri-Gharbi.pdfLegris PJ Ingham P et Collerette (2003) - Why do people use information technology,A critical review of the technology acceptance model , Information and Management,vol 40.Leroy Robinson JR, Greg W Marshall, Miriam B Stamps (2005) - Sales force use oftechnology: antecedents to technology acceptance, Journal of Business Research,58.Limayem Moez et Frini Selma(2004) - Les déterminants de l’achat sur Internet :revue de la littérature et proposition de modèle,www.iae.univnantes.fr/emarket/emarket.Limayem Moez et Frantz Rowe(2003) - Comparaison des facteurs influençant lesintentions d’achat à partir du web à Hong Kong et en France : influence sociale,risque et aversion pour la perte de contact, 2 éme journée nantaise de recherche surle e-marketing, appel à communication, http://iae.univ-nantes.fr/emarket/c2003.htmlLin F et Wu j (2004) - An empirical study of end-user computing acceptance factors in smalland medium enterprises in Taiwan : analyzed by structural equation modeling ,Journal ofComputer Information Systems, Vol 44, N°3O’cass A et Frenech T (2003) - Web retailing adoption: exploring the nature ofInternet users web retailing behavior, Journal of Retailing and Consumer Services,N°10.Pavlou P A (2003) - Consumer acceptance of electronic commerce: integrating trustand risk with technology acceptance model, International Journal of Electroniccommerce, Vol 7, N°3.Pearson JM et Md nor Khalil (2007) - The influence of trust on internet bankingacceptance , Journal of Internet Banking and Commerce, Vol12, N°2 August, http//www.arraydev.com/commerce/jibc/Rogers M (1995) - Diffusion of innovations, Fourth Edition, The free press, New York - 12 -
  13. 13. Salam F et Amoako Gyampah K(2004) - An extension of technology acceptance model inan ERP implementation environment, Information and Management, Vol 41, N°6.Shih H (2004) - Extended technology acceptance model of Internet utilizationbehavior, Information and Management, Vol 41, N°6.Taylor S et Todd PA (1995) - Understanding information technology usage: a test ofcompeting models, Information System Research, Vol 6, N °2.Yousafzai Foxalle et Pallister (2007) -Technology acceptance: a meta analysis ofthe TAM, Journal of Modeling in Management, Vol 2, N°3.Zaoui I et Akremi A E (2003) - L’intention d’achat du consommateur sur Internet :Déterminants et rôle modérateur de la confiance, cas du site marchand du magasingénéral, Proceedings of the 8th AIM Conférence, Grenoble, Franc - 13 -
  14. 14. ANNEXE 1: Tableau 1 : Les résultats de la purification des échelles de mesure Echelles de mesure La valeur propre Cohérence interne : alpha de cronbach La facilité d’utilisation perçue 2.306 0.849 L’utilité d’utilisation perçue 2.617 0.823 L’attitude à l’utilisation perçue 2.788 0.855 L’intention d’utilisation perçue 4.324 0.96 L’innovativité 1.934 0.719 - 14 -
  15. 15. ANNEXE 2: Tableau 2 : Les paramètres du modèle de régression facilité et utilité sur l’attitude a Coefficients Coefficients Coefficients non standardisés standardisésModèle A Erreur standard Bêta t Sig.1 (Constante) -1,098E-16 ,059 ,000 1,000 facilité ,301 ,063 ,301 4,745 ,000 utilité ,582 ,063 ,582 9,179 ,000a. Variable dépendante : attitude - 15 -
  16. 16. ANNEXE 3: Tableau 3 : Les paramètres du modèle de régression attitude sur intention a Coefficients Coefficients Modèle Coefficients non standardisés standardisés A Erreur standard Bêta t Sig.1 (Constante) 9,640E-17 ,065 ,000 1,000 attitude ,677 ,065 ,677 10,395 ,000 a. Variable dépendante : intention - 16 -

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