2. i
REMERCIEMENTS
Mes remerciements s’adressent tout d’abord à mon directeur de mémoire, Sylvain Sénécal,
professeur agrégé au service de l’enseignement du marketing à HEC Montréal et titulaire
de la Chaire de recherche en commerce électronique RBC Groupe Financier. Sa
disponibilité, son efficacité et ses conseils toujours judicieux m’ont permis de construire ce
projet de recherche de façon méthodologique et pertinente. Je tiens par ailleurs à le
remercier pour sa confiance en m’accordant un poste d’analyste au sein de la Chaire de
recherche. Les projets sur lesquels j’ai travaillé m’ont énormément apporté. Je remercie
aussi grandement, Léger Marketing, partenaire de la Chaire, pour leur professionnalisme,
leur efficacité et la mise à disposition de leurs panels pour la collecte de données.
Je souhaite également remercier ma mère qui m’a toujours soutenue à tous les égards.
Merci aussi à mon petit frère pour son écoute et son soutien à toute heure.
Un grand merci enfin à mon fiancé qui a toujours cru en moi et encouragé sans relâche. J’ai
puisé ma motivation, ma persévérance et ma force dans ta foi et ton amour.
3. ii
SOMMAIRE
La littérature portant sur les services financiers et l’Internet s’est surtout intéressée à
l’aspect transactionnel des sites web des institutions financières, négligeant ainsi leur valeur
informative. La présente étude a pour objectif d’étudier la valeur informative d’Internet
pour les services financiers complexes. Il s’agit plus précisément de déterminer les facteurs
influençant le degré d'utilisation d'Internet en tant que source d'information pour les
services financiers.
En nous appuyant sur le modèle de congruence tâche-technologie (Task-Technology Fit),
les variables suivantes sont étudiées : les caractéristiques de la tâche (la complexité perçue
de la recherche d'information pour un service financier, le risque perçu du service
financier), les caractéristiques de la technologie (l’utilité perçue d'Internet) et les
caractéristiques individuelles (la connaissance subjective de la catégorie de produit,
l'expérience avec Internet). Cette étude postule que les effets de ces variables sur le degré
d'utilisation d'Internet afin de s'informer sur un service financier sont médiés par la
congruence perçue entre la tâche, la technologie et l’individu.
Une enquête en ligne fut effectuée auprès de 218 adultes québécois portant sur le
comportement de recherche d’information sur les prêts hypothécaires et les cartes de crédit.
Cette étude démontre la valeur du modèle de congruence tâche-technologie en validant le
rôle médiateur de la congruence tâche-technologie entre le risque perçu du service
financier, l’utilité perçue d’Internet et le nombre relatif d’attributs recherchés sur Internet.
4. iii
Ce rôle médiateur est également vérifié dans la relation existant entre l’utilité perçue
d’Internet et le temps relatif de recherche effectuée sur Internet.
Mots-clés : Task-technology fit, congruence tâche-technologie, services financiers, Internet,
recherche d’information
5. iv
TABLE DES MATIÈRES
Remerciements ................................................................................................................... i
Sommaire .......................................................................................................................... ii
Table des matières .............................................................................................................iv
Liste des tableaux ..............................................................................................................vi
Liste des figures............................................................................................................... vii
Chapitre 1 – INTRODUCTION.......................................................................................1
1.1 Importance de l’étude................................................................................................1
1.2 Objectifs de l’étude...................................................................................................2
1.3 Plan du mémoire.......................................................................................................2
Chapitre 2 – REVUE DE LA LITTÉRATURE................................................................3
2.1 Le comportement de recherche d’information ...........................................................3
2.1.1 Les types de processus décisionnels.............................................................4
2.1.2 La recherche d’information : types et objectifs.............................................5
2.1.3 Les variables étudiées en comportement de recherche d’information ...........7
2.2 Les sources d’information.........................................................................................8
2.2.1 Les typologies et la recherche sur les sources d’information ........................8
2.2.2 L’Internet ..................................................................................................11
2.3 Les types de produits et services..............................................................................16
2.3.1 Les critères de différenciation entre produits et services.............................16
2.3.2 Les services financiers...............................................................................20
2.4 L’influence des facteurs personnels.........................................................................27
2.4.1 Les variables socio-démographiques..........................................................27
2.4.2 La connaissance de la catégorie de produit.................................................28
2.4.3 L’expérience avec Internet.........................................................................31
2.5 Les modèles d’adoption technologique....................................................................32
2.5.1 Le modèle d’acceptation technologique .....................................................32
2.5.2 Le modèle de congruence tâche-technologie..............................................34
Chapitre 3 – CADRE CONCEPTUEL ET HYPOTHÈSES............................................38
3.1 Discussion des modèles théoriques..........................................................................38
3.2 Variables dépendantes.............................................................................................40
3.3 Variable médiatrice.................................................................................................41
3.4 Variables explicatives .............................................................................................42
3.4.1 Caractéristiques de la tâche........................................................................42
3.4.2 Caractéristiques de la technologie..............................................................43
3.4.3 Caractéristiques individuelles ....................................................................44
3.5 Relations de médiation............................................................................................47
Chapitre 4 – MÉTHODOLOGIE...................................................................................51
4.1 Contexte de l’étude .................................................................................................51
4.2 L’enquête................................................................................................................52
4.2.1 Construction de l’instrument de collecte de données..................................52
4.2.2 Choix des instruments de mesure...............................................................52
4.2.3 Pré-test ......................................................................................................57
4.3 Recrutement et déroulement de la collecte de données ............................................58
6. v
4.3.1 Recrutement ..............................................................................................58
4.3.2 Collecte de données...................................................................................59
Chapitre 5 – RÉSULTATS ET INTERPRÉTATION.....................................................62
5.1 Analyse descriptive de l’échantillon........................................................................62
5.2 Analyse de la fidélité et de l’unidimensionnalité des échelles de mesure .................64
5.2.1 Échelles de mesure unidimensionnelles .....................................................65
5.2.2 Échelle multidimensionnelle de congruence tâche-technologie ..................66
5.3 Analyse de la relation de médiation.........................................................................71
5.3.1 Régressions linéaires multiples successives ...............................................71
5.3.2 Tests de colinéarité....................................................................................73
5.3.3 Tests du modèle explicatif de la variable « ratio attribut »..........................74
5.3.4 Test du modèle explicatif de la variable « ratio temps » .............................80
5.3.5 Test du modèle explicatif de la variable « nombre de sites web visités »....81
5.4 Validation des hypothèses de recherche et interprétation des résultats .....................85
Chapitre 6 – CONCLUSION .........................................................................................87
6.1 Synthèse des résultats de l’étude .............................................................................87
6.1.1 Proportion d’attributs recherchés sur Internet pour les services financiers..88
6.1.2 Proportion de temps de recherche sur Internet pour les services financiers.90
6.1.3 Nombre de site web visités ........................................................................90
6.2 Contributions théoriques .........................................................................................92
6.3 Implications managériales.......................................................................................93
6.4 Limites de l’étude et voies de recherche..................................................................94
Annexe I – Énoncés des échelles de mesures (version prêt hypothécaire)..........................96
Annexe II – Unidimensionnalité des échelles de mesure .................................................100
Annexe III – Analyse factorielle, rotation varimax, 10 composantes ...............................105
Annexe IV – Analyse factorielle, rotation oblimin, 10 composantes................................108
Annexe V – Analyse factorielle, rotation oblimin ...........................................................112
Bibliographie..................................................................................................................115
7. vi
LISTE DES TABLEAUX
Tableau 4-1 : Collecte de données.....................................................................................60
Tableau 5-1 : Profil socio-démographique de l’échantillon ...............................................63
Tableau 5-2 : Fidélité des échelles de mesure unidimensionnelles.....................................65
Tableau 5-3 : Analyse factorielle ACP pour la congruence tâche-technologie ...................69
Tableau 5-4 : Analyse de la fidélité de l’échelle de congruence tâche-technologie ............70
Tableau 5-5 : Statistiques univariées des variables de l’étude............................................71
Tableau 5-6 : Résultats des régressions pour le modèle explicatif du « ratio attribut ».......78
Tableau 5-7 : Résultats des régressions pour le modèle explicatif du « ratio temps ».........83
Tableau 5-8 : Résultats des régressions pour le modèle explicatif du « nombre de sites web
visités ».....................................................................................................................83
Tableau 5-9 : Synthèse des analyses de régression ............................................................84
Tableau 5-10 : Synthèses des résultats d’hypothèses .........................................................85
8. vii
LISTE DES FIGURES
Figure 2-1 : Étapes du processus décisionnel d’achat (Roberts & Lilien, 1993)...................4
Figure 2-2 : Modèle d’acceptation technologique (Davis et al., 1989)...............................33
Figure 2-3 : Modèle de congruence tâche-technologie (Goodhue, 1998) ..........................36
Figure 3-1 : Cadre conceptuel adapté de Goodhue (1998) .................................................50
9. 1
Chapitre 1 – INTRODUCTION
1.1 Importance de l’étude
L’avènement d’Internet, en tant que technologie de l’information, remet en question les
résultats acquis par les études sur le comportement de recherche d’information
« traditionnelle ». Mais alors que la majorité des recherches se concentre sur les produits
simples (ex.: livre) ou plus complexes (ex.: automobile), peu de recherche ont investigué le
domaine des services. Les spécificités des services rendent en effet leur évaluation plus
difficile à effectuer sur Internet et donc d’aboutir à une décision satisfaisante (Tam, 2007).
Les services financiers particulièrement font l’objet de cette étude sur le comportement de
recherche d’information pour plusieurs raisons. Premièrement, avec le développement du
online banking, les recherches portant sur l’Internet et les services financiers se sont surtout
intéressées à l’aspect transactionnel des sites bancaires alors que ceux-ci représentent aussi
une source d’information pour les consommateurs (Waite & Harrison, 2002). Il convient en
effet de bien différencier la littérature portant sur le comportement d’achat en ligne et le
comportement de magasinage en ligne (McKechnie, Winklhofer, & Ennew, 2006),
Deuxièmement, bien que la recherche d’information sur les produits et services soit un
motif principal d’utilisation d’Internet, les services financiers sont des services complexes
nécessitant en général assistance durant le processus de décision (Vroomen et al., 2005).
L’utilisation d’Internet dans sa valeur informative pour les services financiers est donc à
étudier.
10. 2
1.2 Objectifs de l’étude
Cette recherche a pour objectif d’étudier Internet en tant que source d’information sur les
services financiers pour les consommateurs. Surtout, il s’agit d’étudier les facteurs
explicatifs du degré d’utilisation de ce médium, au-delà de la simple adoption ou non. Le
modèle de congruence tâche-technologie (Task-Technology Fit) développée par Goodhue
(1998) sert de référence théorique pour notre cadre conceptuel. L’étude postule que les
relations entre le degré d’utilisation d’Internet pour s’informer sur le service financier et 1-
les caractéristiques de la tâche (la recherche d’information sur un service financier
caractérisée par la complexité de la tâche et le risque du service financier), 2-les
caractéristiques de la technologie (l’utilité perçue d’Internet), 3-les caractéristiques
individuelles (la connaissance subjective de la catégorie de produit, l’expérience avec
Internet) sont médiées par la congruence perçue entre la tâche et la technologie.
1.3 Plan du mémoire
L’étude s’ouvre sur une revue de la littérature portant sur le comportement de recherche
d’information et permettant un focus spécifique sur l’Internet, les services financiers, les
variables et les modèles théoriques utilisés (chapitre 2). Le cadre conceptuel et les
hypothèses de recherche sont ensuite posés dans le chapitre 3. Le chapitre 4 expose les
choix méthodologiques. Le chapitre 5 décrit les résultats. Enfin le chapitre 6 clôt l’étude sur
une synthèse des résultats, les implications théoriques et managériales, les limites de la
recherche et les avenues de recherche envisageables.
11. 3
Chapitre 2 – REVUE DE LA LITTÉRATURE
2.1 Le comportement de recherche d’information
Le comportement de recherche d’information représente un champ de recherche
extrêmement riche, volumineux et dont l’étude remonte à plusieurs décennies. Peterson et
Merino (2003) soulignent ainsi que l’étude empirique la plus fréquemment citée dans ce
domaine remonte à plus de cinquante ans (Katona & Muller, 1954). Pour observer
l’importance de ce sujet, il suffit par ailleurs de remarquer la présence et la place
importante accordée à la recherche d’information dans la quasi-totalité des manuels
scolaires (Peterson & Merino, 2003). Outre le marketing, la recherche d’information fut
également l’objet de recherche de diverses disciplines comme l’économie, la psychologie,
la sociologie et la géographie (Peterson & Merino, 2003). L’intérêt majeur pour ce champ
de recherche s’explique par la nécessité d’effectuer une recherche d’information avant
presque toute prise de décision et tout acte d’achat (Peterson & Merino, 2003). La
recherche d’information représente en effet une étape définie du processus décisionnel
d’achat durant laquelle le consommateur collecte et intègre de l’information provenant de
plusieurs sources, internes et externes, avant d’effectuer un choix (Schmidt & Spreng,
1996).
12. 4
Figure 2-1 : Étapes du processus décisionnel d’achat (Roberts & Lilien, 1993)
Notre étude porte spécifiquement sur l’étape de recherche d’information.
Avant de nous concentrer sur l’étape de la recherche d’information, il est intéressant
cependant de nous pencher sur les différents types de processus décisionnels. Le type de
processus privilégié par l’individu déterminera en effet les choix de stratégie en termes de
recherche d’information.
2.1.1 Les types de processus décisionnels
Trois types de processus décisionnels peuvent être définis : les processus décisionnels
indépendants (own based decision making), dépendants (other based decision making) et
hybrides (hybrid decision making process) (Olshavsky & Granbois, 1979; Olshavsky &
Rosen, 1985). Avec un processus de type indépendant, la recherche, l’analyse et le
traitement de l’information pour évaluer les alternatives et les attributs du produit sont
Reconnaissance d’un besoin
Recherche d’information
Évaluation des alternatives
Achat
Évaluation post-achat
13. 5
effectués sans recours à d’autres personnes. L’individu réalise ces opérations sur la base de
ses connaissances. Ce type de processus est possible lorsque l’individu possède la capacité
de traiter les informations trouvées ainsi que d’effectuer un processus de décision complexe
(Olshavsky & Rosen, 1985). Avec un processus de type dépendant (ou sous-contracté),
l’individu externalise complètement sa prise de décision en sollicitant d’autres personnes
afin d’obtenir des recommandations sur l’alternative à choisir (Rosen & Olshavsky, 1987).
Enfin, avec un processus de type hybride, l’individu utilise plusieurs sources d’information
pour prendre sa décision finale, par réduction du nombre d’alternatives ou du nombre
d’attributs à évaluer (Olshavsky & Granbois, 1979; Rosen & Olshavsky, 1987).
Sur la base de ces définitions, il est clair de voir que le comportement de recherche
d’information, étape définie du processus décisionnel, est naturellement affecté par le type
de processus adopté. Les individus choisissant une stratégie de type dépendant effectueront
très peu de recherche, la recherche d’information étant sous-contractée. Tandis que les
individus aux processus indépendants ou hybrides rechercheront davantage d’information
par eux-mêmes, la recherche pouvant être interne ou externe. La présente étude ne
s’intéresse qu’aux individus ayant choisi un processus de type indépendant ou hybride.
2.1.2 La recherche d’information : types et objectifs
La recherche d’information comprend deux types de recherches fondamentales : la
recherche d’information interne et externe (DeSarbo & Choi, 1999). La recherche
d’information interne fait appel à la mémoire et intervient avant la recherche d’information
externe, tandis que la recherche d’information externe implique toute recherche
14. 6
n’impliquant pas la mémoire. Bien que ces deux types de recherche soient théoriquement
distingués, ceux-ci sont extrêmement liés entre eux car toute recherche externe s’opère sur
la base de la mémoire et la recherche d’information dans son ensemble représente un
processus itératif (Peterson & Merino, 2003). Et à moins qu’un individu soit vierge de toute
connaissance vis-à-vis d’un sujet quelconque, toute recherche d’information implique la
mémoire comme point de départ du processus (Bettman, 1979).
En ce qui concerne les objectifs de la recherche d’information externe, un individu peut
s’engager dans une recherche d’information externe dans un objectif précis ou sans objectif
particulier (Peterson & Merino, 2003). Le besoin de s’informer dans un but précis inclut la
recherche d’information pré-achat ou encore la nécessité de résoudre un problème
spécifique. Le besoin de s’informer sans but précis est au contraire caractérisé par la
continuité, la régularité et la généralité de l’activité de recherche d’information. Pour le cas
de la recherche d’information sur Internet, Hoffman et Novak (1996) définissent de
manière précise ces deux types de recherche sur six dimensions. Ainsi la recherche
d’information spécifique est motivée de manière extrinsèque, elle est instrumentale,
l’implication est situationnelle, les bénéfices sont utilitaires, la recherche est dirigée et le
comportement de recherche dépend des objectifs de la recherche. La recherche
d’information générale est au contraire caractérisée par une motivation intrinsèque, elle est
rituelle, l’implication est de long-terme, les bénéfices sont hédoniques, la recherche est non
dirigée et le comportement de recherche dépend de la navigation.
La recherche académique s’est intéressée de façon inégale à ces deux objectifs de
recherche. La plupart des études se sont penchées sur le comportement de recherche
d’information pré-achat dans le but de réduire l’incertitude et le risque (Peterson & Merino,
15. 7
2003). Les études portant sur l’acquisition continue de l’information ont de leur côté
exploré la valeur hédonique ou récréative de l’activité de recherche (Holbrook &
Hirschman, 1982) ou encore l’implication à long terme d’un individu envers un produit ou
un service (Bloch, Sherrell, & Ridgway, 1986).
Bien que la recherche d’information générale reste à explorer davantage, notre étude a pour
objectif de continuer l’approfondissement des connaissances sur la recherche d’information
spécifique.
2.1.3 Les variables étudiées en comportement de recherche d’information
La problématique du comportement de recherche d’information a été abordée dans la
littérature de diverses manières. Dans le cadre de la recherche d’information dans un
objectif précis tel que l’achat, un premier intérêt de recherche concerne le comportement de
recherche en lui-même, que ce soit relatif à l’étendue de la recherche, du temps consacré à
la recherche, du nombre et du type de source ou du temps consacré à chaque type de source
(Peterson & Merino, 2003). D’autres chercheurs se sont intéressés au type d’information
recherché, tel que les informations sur les marques versus les attributs ou encore les
informations de nature positive versus négative (Lussier & Olshavsky, 1979). Enfin
d’autres recherches se sont concentrées sur les antécédents, les modérateurs ou les
médiateurs de la recherche d’information (Ratchford & Srinivasan, 1993). Srinivasan and
Ratchford (1991) ont identifié près de 60 variables influençant la recherche d’information
externe. Ces variables indépendantes peuvent être catégorisées comme suit : les types de
16. 8
sources d’information, les types de produits et attributs produits et enfin les variables
individuelles (Klein & Ford, 2003).
Les sections suivantes présentent plus en détail la littérature portant sur ces trois catégories
de variables.
2.2 Les sources d’information
Notre recherche a pour objectif l’étude d’Internet comme source d’information pour les
services financiers. Cette section permet de présenter succinctement les différentes
typologies des sources d’information, pour ensuite nous pencher plus en profondeur sur la
source Internet.
2.2.1 Les typologies et la recherche sur les sources d’information
Andreasen (1968) propose une typologie des sources d’information identifiant quatre
catégories : 1-Impersonal advocate (ex. : médias), 2-Impersonal independent (ex. :
Consumer Report), 3-Personal advocate (ex. : personnel de vente), 4-Personal independent
(ex. : amis). Beatty et Smith (1987) utilisent une classification des sources légèrement
différente afin d’y inclure les expériences personnelles de produits : 1-les médias (ex. :
magazines, journaux, télévision, radio), 2-les individus (ex. : amis, personnel de vente,
experts), 3-les détaillants (ex. : magasins, catalogues), 4-les expériences directes de produit
(ex. : échantillon). Un autre type de classification identifie également quatre sources mais
cette fois sur la base du type d’individu possédant le contrôle du contenu informatif : 1-les
17. 9
marketers, 2-les distributeurs, 3-les tierce-parties, 4-les sources interpersonnelles (Schmidt
& Spreng, 1996).
Avec l’arrivée d’Internet, les individus peuvent accéder en théorie à une quantité et une
variété d’information quasi-infinies pour des coûts minimes en termes d’effort, de temps et
d’argent, mais en pratique l’information offerte par Internet est semblable à celle acquise
dans un environnement physique (Peterson & Merino, 2003). Internet peut plutôt être
considérée comme une source d’information alternative (électronique) permettant de
rechercher de l’information dans les différents types de sources traditionnelles (Peterson &
Merino, 2003; Strebel, Erdem, & Swait, 2004). Ceci est empiriquement supporté par Klein
et Ford (2003) qui concluent que les deux dimensions traditionnellement utilisées pour
classer les sources d’information (impersonnelle vs interpersonnelle et indépendante vs
dépendant du vendeur) peuvent être étendues afin d’ajouter une troisième dimension en
ligne/hors ligne. Ces auteurs observent et prédisent d’ailleurs une tendance croissante de
substitution des sources traditionnelles par leur équivalent en ligne. Il s’agit là d’une
première vision d’Internet en tant version électronique des sources traditionnelles.
Une deuxième vision défend plutôt l’idée d’une nouvelle classification des sources due à
l’apparition d’Internet. Sénécal et Nantel (2004) proposent ainsi une classification des
sources propres à Internet. Ces auteurs identifient quatre types de sources classés sous une
première dimension, le caractère personnel ou impersonnel de la source et sur une
deuxième dimension inédite, la possibilité de délivrer des informations personnalisées ou
non. Les quatre sources sont : 1-les sources personnelles fournissant de l’information
personnalisée (ex : famille, amis), 2-les sources personnelles fournissant de l’information
non personnalisée (ex : expert), 3-les sources impersonnelles fournissant de l’information
18. 10
personnalisée (ex : agent de recommandation en ligne), 4-les sources impersonnelles
fournissant de l’information non personnalisée (ex : Consumer Reports). La plupart des
sources correspondent effectivement à l’équivalent électronique d’une source traditionnelle
mais cette classification permet de montrer que certaines sources sont propres à Internet.
Les typologies classiques des sources d’information ne sont donc plus appropriées dès lors
que l’on considère le médium Internet.
La recherche existant sur les sources d’information traditionnelles est riche. Avec Internet
cependant, les précédents résultats sont remis en cause et ce champ de recherche continue à
générer de l’intérêt et des études. Ainsi récemment, de nombreux auteurs se sont penchés
sur les facteurs influençant le choix et l’utilisation d’une ou plusieurs sources d’information
(Bei, Chen, & Widdows, 2004; Klein & Ford, 2003; Lee & Cho, 2005; Mourali, Laroche,
& Pons, 2005; Noble, Griffith, & Weinberger, 2005). D’autres se sont intéressés aux
différences de comportement de recherche d’information selon le type de source utilisé
(Lee & Cho, 2005; Noble et al., 2005). Enfin certains ont étudié les sources d’information
en interaction, i.e. l’impact de l’utilisation d’une source d’information sur l’utilisation
d’autres (Ratchford, Lee, & Talukdar, 2001; Ratchford, Talukdar, & Lee, 2007; Strebel et
al., 2004). De manière intéressante, Ahuja, Gupta et Raman (2003) montrent par ailleurs
que les choix de sources évoluent au fil des étapes du processus décisionnel : les
consommateurs se déplacent entre les sources en ligne et hors ligne selon qu’ils sont à
l’étape de pré-achat, d’achat ou de post-achat. Ce type de comportement a de plus
davantage de chance de se produire dans le cas de produit ou service complexe (Frambach,
Roest, & Krishnan, 2007). Les attentes sur les différents canaux semblent en effet différer
19. 11
selon que le consommateur soit en phase de recherche d’information (pré-achat) ou d’achat
(Neslin et al., 2006; Verhoef, Neslin, & Vroomen, 2005).
Notre recherche portant sur les facteurs explicatifs du degré d’utilisation d’Internet comme
source d’information, les paragraphes suivants sont consacrés à une présentation de ce
médium.
2.2.2 L’Internet
La croissance d’utilisation d’Internet au Canada
Selon l’Enquête canadienne sur l’utilisation d’Internet (Statistique Canada, 2008),
l’utilisation d’Internet par les Canadiens est en croissance : 73% des Canadiens âgés de 16
ans et plus (soit 19,2 millions) ont utilisé Internet pour des motifs personnels au cours des
12 derniers mois précédent l’enquête menée en 2007, alors qu’ils étaient 68% en 2005 (à
noter que l’étude de 2005 portait sur les Canadiens âgés de 18 ans et plus). L’étude montre
cependant la persistance d’une fracture numérique. De façon générale, les populations
urbaines, les jeunes, les personnes possédant un plus haut niveau d’éducation et les
personnes aux plus hauts revenus continuent d’être de plus grands utilisateurs de la
technologie. Concernant la fréquence d’utilisation d’Internet, 68% se connectent tous les
jours et 50% l’utilisent 5 heures ou plus par semaine. Une différence selon le sexe est
cependant constatée : les hommes utilisent Internet sur de plus longues périodes que les
femmes. A noter également que l’Internet haute vitesse à domicile se généralise avec 88%
des individus utilisant la haute vitesse alors qu’ils étaient 80% en 2005. Ce chiffre monte à
20. 12
90% pour les personnes en régions urbaines tandis qu’ils représentent 70% en régions
rurales. Le rapport indique également une diversification des activités effectuées en ligne
vers les blogues, le clavardage et le téléchargement mais les activités classiques (envoi de
courriel et navigation générale) restent les plus populaires.
L’Internet comme source d’information sur les produits et services
Peterson & Merino (2003) écrivaient que les individus utilisaient Internet dans le but de
rechercher de l’information et que ceux-ci se reposeraient de plus en plus sur cette source
d’information dans le futur. L’étude NETendances de 2007 (CEFRIO, 2008) produite par le
CEFRIO et portant sur l’évolution de l’utilisation d’Internet au Québec supporte cette
affirmation : l’utilisation d’Internet dans un objectif transactionnel est « en effervescence »
(CEFRIO, 2008). Cet objectif transactionnel couvre et distingue bien l’achat en ligne, qui
implique que la transaction est effectuée sur Internet, du magasinage en ligne, définie par
une recherche d’information pré-achat sur les produits et services. Ainsi selon cette étude
réalisée auprès de 1000 adultes québécois, 30% d’entre eux magasinent en ligne alors qu’ils
étaient 28% en 2006. L’utilisation d’Internet en tant que source d’information pré-achat est
donc en progression et touche près d’un tiers de la population québécoise adulte. Il est à
noter que l’achat en ligne progresse fortement de 15% en 2006 à 19% en 2007.
Pour connaître plus en détail les types de produits et services sur lesquels porte la recherche
d’information (ou magasinage), l’Enquête canadienne sur l’utilisation d’Internet
(Statistique Canada, 2008), fournit les statistiques sur 18 catégories de produits et services
dont les appareils électroniques, les vidéodisques numériques (DVD), les produits
21. 13
automobiles, les voyages, les médicaments d’ordonnance, les vêtements ou encore les biens
immobiliers. Les catégories représentées couvrent donc toutes sortes de produits du plus
simple (vidéodisques numériques) au plus complexe (biens immobiliers). Étonnamment les
services financiers ou même les produits d’assurance ne sont pas étudiés.
Finalement ces statistiques récentes montrent une proportion importante et en croissance
d’individus effectuant du magasinage en ligne mais les données manquent en ce qui
concerne le magasinage des services financiers. Les études s’intéressent plutôt aux
transactions bancaires en ligne (online banking) et pour lesquels des chiffres sont
disponibles : 41% des québécois adultes ont effectué des transactions bancaires en ligne en
2007 alors qu’ils étaient 37% en 2006 (CEFRIO, 2008). Or il est clair que les services
financiers sont multiples et diffèrent en termes de complexité et de risque et nécessitent
davantage d’études tant dans le cadre d’études de recensement que de la recherche
académique.
La théorie économique et le comportement de recherche en ligne
Les études sur le comportement de recherche d’information sont pour la grande majorité
d’entre elles basées sur la théorie économique de Stigler (1961). Cette théorie assume la
rationalité du consommateur effectuant inconsciemment un calcul coût-bénéfice afin de
définir sa stratégie de recherche d’information (quand, où et quelle quantité d’information
rechercher). Selon cette théorie, les individus continuent à chercher de l’information tant
que le bénéfice marginal perçu de la recherche excède le coût perçu (Klein & Ford, 2003).
22. 14
La théorie de Stigler (1961) reste largement applicable au contexte de recherche en ligne. Il
est cependant indispensable de redéfinir les variables utilisées dans la littérature
traditionnelle. Alors que la plupart des études admettent le temps consacré à la recherche
d’information comme principal coût de recherche, cela n’est plus vrai dès lors que l’on
considère la vitesse et l’efficience d’Internet pour l’acquisition d’information (Peterson &
Merino, 2003). Le coût de la recherche relève davantage de variables cognitives telles que
la capacité à traiter et à assimiler de vastes quantités d’information en plus de mesurer la
valeur des différentes sources d’informations disponibles (Klein & Ford, 2003). Ces coûts
sont appelés « cost of thinking » (Bakos, 1997). Par ailleurs, les bénéfices de la recherche
d’information peuvent être plus variés et incertains étant donné l’importance de la
compétence avec la technologie afin de pouvoir effectuer des recherches d’information de
manière efficiente. L’expérience avec Internet apparaît alors être une variable modératrice
dans les bénéfices perçus d’Internet comme source d’information (Klein & Ford, 2003).
L’utilité perçue d’Internet
L’utilisation d’Internet peut être motivée par deux grands types de bénéfices : les bénéfices
hédoniques et les bénéfices utilitaires (Dandouau, 2001; Hoffman & Novak, 1996). Mais si
l’on se limite à l’activité de recherche d’information pré-achat, les bénéfices recherchés
sont principalement de type utilitaire (Dandouau, 2001; Hoffman & Novak, 1996).
Plusieurs auteurs se sont intéressés aux différents bénéfices utilitaires offerts par l’Internet.
Grant et al. (2007) identifient et classifient ces bénéfices de la façon suivante : l’utilité du
contenu et l’utilité du format. De manière plus précise, ces bénéfices sont : 1-La quantité
23. 15
d’information disponible sur Internet, en termes d’étendue et de profondeur, rendue
possible grâce à la capacité d’Internet à pouvoir stocker des quantités quasiment infinies
d’informations dans différents espaces virtuels et ce à moindre coûts (Peterson,
Balasubramanian, & Bronnenberg, 1997; Xiao & Dasgupta, 2002). 2-L’exactitude
(accuracy) et la récence (currency) des informations grâce à la qualité dynamique de
l’Internet qui permet la mise à jour facile et rapide d’une quantité infinie d’information
(Waite & Harrison, 2002; Xiao & Dasgupta, 2002). Ces deux premiers bénéfices sont liés à
la dimension cognitive des sites Internet (Dandouau, 2001). 3-La praticité d’accès au
médium. L’Internet est un médium facile et pratique d’accès (Xiao & Dasgupta, 2002). Les
informations sont stockées dans différents espaces virtuels (Peterson, Balasubramanian &
Bronnenberg, 1997). De ce fait, l’information peut être accédée en tout temps et
pratiquement en tout lieu (Kraut et al., 1998). L’Internet est un médium virtuel disponible
« 24h/24 » (Waite & Harrison, 2002). 4-L’interactivité de l’Internet qui permet un contrôle
accru sur le flux de l’information (Peterson & Merino, 2003; Waite & Harrison, 2002).
L’Internet a la capacité de pouvoir fournir toutes les sortes d’interactions : d’un à un, d’un à
plusieurs, de plusieurs à un et de plusieurs à plusieurs. Les interactions peuvent aussi être
définies selon l’origine et l’interface, i.e. d’humain à humain, d’humain à machine, de la
machine à l’humain ou de machine à machine (Peterson & Merino, 2003). L’interactivité
de l’Internet permet alors un contrôle accru sur le flux de l’information en termes de vitesse
et séquence (Waite & Harrison, 2002). 5-La qualité multimédia d’Internet qui permet de
présenter l’information sous une variété de formats (texte, graphisme, audio, vidéo, options
interactives) (Grant et al., 2007; Waite & Harrison, 2002). Cette qualité multimédia
différencie l’Internet des autres sources d’information en permettant de présenter le contenu
24. 16
de manière plus attrayante (Waite & Harrison, 2002). Internet permet en fait d’acquérir de
l’information jadis inaccessible (Kraut et al., 1998).
Conclusion sur Internet
De par certaines caractéristiques de l’Internet, il est raisonnable de penser que certains
consommateurs choisissent de changer leur comportement de recherche d’information afin
de tirer profit de cette technologie. Mais il est aussi primordial de considérer que d’autres
individus peuvent changer leur comportement de manière inconsciente ou simplement ne
pas changer de comportement du tout. Il importe donc d’être particulièrement vigilent et
critique avant d’accepter toute généralisation concernant l’influence de l’Internet sur le
comportement de recherche d’information (Peterson & Merino, 2003).
2.3 Les types de produits et services
La deuxième catégorie de variables étudiées en comportement de recherche d’information
concerne les types de produits et services. Notre étude portant sur les services financiers,
les critères de distinction entre produits et services sont présentés dans une première section
pour ensuite nous intéresser plus en détail aux services financiers.
2.3.1 Les critères de différenciation entre produits et services
Traditionnellement, la littérature définit quatre caractéristiques sur lesquelles les services se
distinguent des produits : l’intangibilité, l’inséparabilité, l’hétérogénéité et la périssabilité.
25. 17
Zeithaml, Parasuraman & Berry (1985) définissent ces différentes dimensions.
L’intangibilité décrit les services comme ne pouvant être vus, sentis, goûtés ou touchés de
la même manière que les produits. Cette caractéristique constitue la distinction
fondamentale entre les services et les biens tangibles, et de laquelle découlent les autres
différences. L’inséparabilité entre la production et la consommation implique une
simultanéité de la production et de la consommation pour la plupart des services. Si l’on
regarde la vente des services, celle-ci doit avoir lieu avant la production et la consommation
simultanée tandis que dans le cas des produits, celle-ci survient après la production et avant
la consommation. Le consommateur doit de fait être en contact proche avec le processus de
production du service pour pouvoir le consommer. L’hétérogénéité représente la possibilité
pour les services d’être très variables en termes de performance, que ce soit entre
fournisseurs du service, entre consommateurs ou dans le temps. Il existe donc toujours une
incertitude quant à la performance du service. Enfin la périssabilité rend compte de
l’impossibilité de stocker le service, et par conséquent il est souvent difficile d’équilibrer
l’offre et la demande.
Après avoir présenté ces quatre caractéristiques, il est intéressant de se pencher davantage
sur la dimension fondamentale qu’est l’intangibilité. L’intangibilité est en effet un concept
particulièrement important en marketing du fait de son rôle déterminant dans le processus
décisionnel du consommateur (Laroche, Bergeron, & Goutaland, 2001). Un produit
intangible est en effet plus difficile à évaluer (Häubl & Murray, 2003) et ce concept est a
fortiori particulièrement prépondérant dans le domaine du marketing des services. Shostack
(1977) définit la tangibilité d’un produit comme étant palpable et matériel tandis qu’un
produit intangible est impalpable et immatériel. Berry (1980) définit également
26. 18
l’intangibilité par le caractère impalpable mais aussi comme étant difficile à définir, à
formuler ou à saisir de façon précise, et ce sans ambiguïté. Laroche, Bergeron, &
Goutaland, (2001) donnent quant à eux une définition tridimensionnelle du concept en
identifiant l’inaccessibilité au sens, la généralité et l’intangibilité mentale. L’inaccessibilité
au sens décrit les produits et les services dont les attributs leur sont davantage rattachés
mentalement que physiquement (Hirschman, 1980). Le degré de généralité correspond au
fait que les consommateurs peuvent voir un service d’une manière générale ou spécifique
(Dubé-Rioux, Regan, & Schmitt, 1990). Enfin, l’intangibilité mentale, définit le fait que
certains produits peuvent être physiquement tangibles (accessibles aux sens), mais
mentalement intangibles, dans la mesure où il est difficile pour les consommateurs de se
faire une représentation mentale claire et précise de leur fonctionnement et de leur contenu
(Laroche, Bergeron, & Goutaland, 2001). Les produits peuvent finalement être classés sur
un continuum selon le degré de tangibilité de leurs attributs (Shostack, 1977). En effet, la
classification n’est pas de type dichotomique : les produits diffèrent selon leur proportion
relative des caractéristiques tangibles et intangibles et qui est propre à chaque produit
(Rushton & Carson, 1989).
Le deuxième critère fréquemment utilisé pour la classification des produits et services est la
difficulté d’évaluation. Nelson (1970; 1974) distingue ainsi deux types de produits selon la
difficulté d’évaluation de l’ensemble de leur composition. Un produit de type « recherche »
(search) est un produit présentant une information complète pour la majorité de ses
attributs et pouvant être acquise par le consommateur avant l’achat. Un produit de type
« expérience » (experience), au contraire, possède une majorité d’attributs dont
l’information complète ne peut être obtenue avant l’achat en raison de la difficulté ou du
27. 19
coût d’acquisition. Darby et Karni (1973) ajoutent à ces deux catégories les produits de
type « croyance » (credence). Les produits de type « croyance » sont définis comme les
produits dont les attributs sont difficiles ou impossible à évaluer même après
consommation. Cette classification permet alors de comprendre le processus de recherche
employé (King & Balasubramanian, 1994) et l’étendue de la recherche d’information selon
la nature de l’attribut évalué (Nelson, 1970).
Au regard des deux types de classification des produits et services, il est possible de voir
que ceux-ci s’accordent. En effet définir que les produits intangibles sont plus difficiles à
évaluer que les produits tangibles (Häubl & Murray, 2003) revient à surperposer le
continuum tangible-intangible sur celui de la classification « recherche / experience /
croyance » de Nelson (1970) et Darby & Karni (1973). Les produits tangibles, plus faciles à
évaluer, sont donc caractérisés par une dominance des attributs de type « recherche ». Les
produits intangibles, eux, sont plus difficiles à évaluer de par la présence majoritaire
d’attributs de type « croyance ». Enfin les produits « expérience » se situent vers le centre
du continuum de la tangibilité.
Ces définitions nous permettent de mieux comprendre les spécificités des services et de
leurs attributs. Ceci est primordial afin d’appréhender la perception et l’évaluation des
services et finalement le comportement qui en résulte, notamment en ce qui a trait à la
recherche d’information sur Internet. La section suivante se concentre à présent sur les
services financiers, objet de notre étude.
28. 20
2.3.2 Les services financiers
Les services financiers se distinguent donc des autres produits en tant que services. Comme
décrit précédemment, ils sont différenciés par les caractéristiques attribuées aux services,
soit l’intangibilité, l’hétérogénéité, l’inséparabilité et la périssabilité (Parasuraman,
Zeithaml, & Berry, 1985). De par ces caractéristiques, les services financiers sont faibles
en attributs « recherche » et forts en attributs « expérience » et « croyance » (McKechnie,
Winklhofer & Ennew, 2006; Tam, 2007; Waite & Harrison, 2002). Le processus de
décision pour les services financiers est alors beaucoup plus complexe (Lee & Cho, 2005;
Lin & Lee, 2004; Vroomen et al., 2005; Waite & Harrison, 2002). Il est en effet difficile
pour les consommateurs d’évaluer et de comparer ce service avant l’achat, et donc de faire
le bon choix en termes d’institutions financières et de services (Parasuraman, Zeithaml, &
Berry, 1985).
Surtout, les services financiers possèdent des spécificités les distinguant des autres services.
Les services financiers sont hétérogènes (Shostack, 1977) mais au-delà de la variabilité
entre fournisseurs, entre consommateurs ou sur le temps, ils sont aussi hétérogènes en
termes de complexité et de risque.
La complexité des services financiers
Premièrement les services financiers varient en complexité allant de services simples
comme les comptes courants à des services complexes comme les produits
d’investissements (Tam, 2007). Le niveau élevé de complexité influence plusieurs aspects
29. 21
du comportement de recherche d’information à cause d’une intangibilité mentale et
physique accrue (Devlin, 2007). Particulièrement, les consommateurs limitent le nombre de
critères pris en compte à cause de leur manque de connaissance ou des difficultés associées
à la compréhension de ces services financiers complexes (Harrison, 2000; McKechnie,
1992). Au contraire, il a été démontré que plus les consommateurs sont experts avec les
services financiers complexes, plus ceux-ci considèrent d’attributs (Kuusela & Spence,
1998). La complexité influe également sur le type de critères recherchés durant le processus
décisionnel : les individus s’appuient davantage sur des critères de choix plus faciles et plus
accessibles (extrinsic cues) tels que la marque, la publicité ou encore la force de la relation
avec l’institution (Zeithaml, 1988). Les attributs véritables du produit sont en effet trop
inaccessibles au niveau cognitif (intrinsic cues) (Zeithaml, 1988) et dans le cas des services
financiers, ces attributs seraient par exemple la performance, les taux ou les frais (Devlin,
2007). Enfin en ce qui concerne les sources d’informations privilégiées, les consommateurs
ont tendance à se tourner vers les sources d’information personnelles tel que le conseiller
financier (Kalbaugh, 2002) ou le bouche-à-oreille (Devlin, 2007; Tam, 2007). La littérature
que nous venons d’exposer concerne le niveau de complexité intrinsèque des services
financiers, que l’on peut également nommer complexité objective. Or plusieurs études
montrent que ce concept est à distinguer de la complexité subjective ou perçue (Maynard &
Hakel, 1997; Nadkarni & Gupta, 2007). Maynard et Hakel (1997) démontrent
empiriquement l’existence de ces deux concepts et que leur effet sur la performance dans
l’exécution d’une tâche est différencié. Nadkarni et Gupta (2007) effectuent également
cette distinction dans leur étude portant sur la complexité objective et subjective des sites
web sur l’expérience utilisateur. La complexité perçue peut en fait affecter le processus de
décision d’un individu de deux façons : en influant sur le choix de la stratégie à adopter
30. 22
et/ou en influant sur la capacité de l’individu à mettre en place la stratégie de prise de
décision choisie (Rao & Farley, 1987). Le choix du processus décisionnel influe alors
directement sur le comportement de recherche d’information.
A noter également, le résultat principal d’une étude portant sur la sélection d’une institution
financière pour une assurance-vie qui montre que le premier critère de choix est la
possession d’un autre service financier dans l’institution (Devlin, 2007). Ce résultat
supporte le fait que les comportements de consommation des services bancaires relèvent
davantage d’une fidélité comportementale (Howcroft, Hamilton, & Hewer, 2007) et ce
même lorsqu’il s’agit de services plus complexes comme les assurances-vie (Devlin, 2007).
En effet, même dans le cas de services financiers complexes, les consommateurs tendent à
rester dans la même institution financière plutôt que de rechercher des informations chez la
concurrence. La notion de fidélité comportementale apportée par Brown (1952) permet de
décrire des consommateurs qui restent fidèles à une marque plutôt par inertie que par un
réel sentiment de loyauté envers la marque. Les recherches ont en effet démontré que la
majorité des consommateurs n’ont pas d’intérêt inhérent aux services financiers ou n’en
retirent aucun plaisir : le niveau d’implication général (à long terme) est très faible vis-à-vis
de la catégorie de produits « services financiers » (Howcroft, Hamilton, & Hewer, 2007).
Et bien que ce concept soit habituellement déterminant dans la littérature sur la recherche
d’information pré-achat (Mourali, Laroche et Pons, 2005), le niveau d’implication s’avère
être peu pertinent dans le cas des services financiers et la littérature sur cette catégorie de
services s’est alors davantage intéressée à la notion de risque (Howcroft, Hamilton, &
Hewer, 2007), notion que nous abordons dans le paragraphe suivant.
31. 23
Le risque des services financiers
Outre le niveau de complexité, l’hétérogénéité des services financiers s’exprime donc aussi
par la variation de leur degré de risque intrinsèque (Howcroft, Hamilton, & Hewer, 2007).
Le risque est habituellement conceptualisé de façon multidimensionnelle : les risques
psychologiques, financiers, physiques, sociaux, de performance et de temps (convenance)
(Kaplan, Szybillo, & Jacoby, 1974). Les risques psychologiques sont définis par les
réactions/émotions pouvant survenir après l’achat comme le regret. Les risques
fonctionnels peuvent survenir après traitement cognitif des informations portant sur des
aspects spécifiques du produit et comprennent les risques financiers (coût du produit),
physiques (crainte d’un méfait du produit après achat) et sociaux (crainte de conséquences
sociales néfastes à cause de l’achat du produit). Enfin le risque de performance concerne la
crainte que le produit ne livre pas les résultats attendus et le risque du temps est relatif au
temps passé afin d’effectuer la décision d’achat. L’identification de ces différents types de
risques permet de rendre compte de la diversité des produits en termes de risque
(Howcroft, Hamilton, & Hewer, 2007) mais également de souligner le fait que ces risques
deviennent saillants aux yeux du consommateur dès que celui-ci envisage l’achat d’un
produit (Bettman, 1973) et donc a fortiori dès lors qu’il entre dans le processus de
recherche d’information. Or la recherche d’information est très souvent identifiée dans la
littérature comme l’une des stratégies de diminution du risque (Howcroft, Hamilton, &
Hewer, 2007; Rao & Farley, 1987). Ceci est d’autant plus critique que la dominance des
attributs de type « expérience » et « croyance » des services financiers renforce le risque
perçu en accroissant leur difficulté d’évaluation (Laroche et al., 2005). On parle ici de
risque perçu car tout comme la complexité subjective est distincte de la complexité
32. 24
objective (Maynard & Hakel, 1997; Nadkarni & Gupta, 2007), il convient de différencier le
risque perçu et le risque objectif car les individus diffèrent dans leur perception du risque
pour une même situation (Cunningham, 1967). Cox (1967) suggère alors que le niveau et la
nature du risque perçu influent sur les sources, les types et la quantité d’information
recherchés. Plus précisément, Guetzkow (1959) et Schorder, Driver et Steufert (1967)
trouvent que quel que soit le niveau de complexité de l’environnement, le risque perçu
influe positivement sur la quantité d’information recherchée, tandis que d’autres
démontrent une relation positive entre cette variable et l’intention de recherche
d’information (Bauer, 1960; Cunningham, 1964, 1966; Roselius, 1971).
La typologie des services financiers
Nous venons de présenter les deux spécificités des services financiers, soit le degré de
complexité et le degré de risque. À partir de là une typologie des services financiers peut
être établie. Howscroft, Hamilton et Hewer (2007) classent ainsi les services financiers
selon quatre catégories croissantes en termes de complexité et de risque: 1-les comptes
courants, 2-les produits d’assurance génériques (maison, auto), 3-les crédits (prêt personnel,
hypothèque), 4-les produits d’investissements spécialisés ou complexes (actions). Ces
catégories couvrent en fait les besoins financiers des consommateurs identifiés au nombre
de trois : soit le besoin de transférer de l’argent (ex : cartes de débit, transactions bancaires
en ligne « online banking »), la volonté d’équilibrer ses finances dans le temps (ex :
épargne et crédit) et enfin le besoin d’accéder à des conseils de spécialistes avant l’achat de
services financiers plus complexes (ex : produits d’investissements).
33. 25
Le processus d’achat des services financiers
Enfin, le processus d’achat d’un service financier présente également une dernière
distinction par rapport à celui des autres services. La souscription à un service financier
requiert en effet le partage d’informations personnelles (Vroomen et al., 2005). De plus, ce
partage d’informations personnelles continue au-delà de la souscription puisque l’achat
d’un service financier implique une communication bidirectionnelle sur le long terme
(McKechnie, Winklhofer, & Ennew, 2006). Ces deux éléments constituent une différence
majeure avec la plupart des produits et services qui ne requièrent ni le partage
d’informations très personnelles, ni l’existence d’une multitude d’échanges sur le long
terme.
Finalement, il est intéressant de relever une définition des services complexes proposée par
Vroomen et al. (2005). Ces auteurs l’énoncent de la façon suivante :
« Des services offrant plusieurs valeurs par attribut, souvent sur-
mesure/personnalisés, achetés peu fréquemment, plus difficiles à
comprendre et requérant en général assistance durant le processus de
décision » (traduction libre).
À l’aide de cette définition et d’après la littérature exposée tantôt sur les services, les
attributs des produits et services et les services financiers, nous proposons la définition
suivante pour les services financiers complexes :
« Des services hétérogènes en termes de risque et de complexité, forts en
attributs expérience et croyance, offrant plusieurs valeurs par attribut,
souvent sur-mesure/personnalisés, plus difficiles à comprendre, requérant
en général assistance durant le processus de décision, achetés peu
34. 26
fréquemment et impliquant le partage d’informations personnelles et une
communication bidirectionnelle de long terme».
Cette définition enrichie et adaptée pour les services financiers permet de mettre en avant
les difficultés que peuvent rencontrer les consommateurs souhaitant utiliser le médium
Internet afin de magasiner un service financier complexe.
Notre étude portant sur la recherche d’information pour les services financiers, il est à
présent utile de présenter les spécificités des sites bancaires.
Les sites bancaires
Knight et al. (1999) identifient quatre fonctionnalités offertes par les sites bancaires. Au
niveau le plus élémentaire, Internet permet de présenter des informations sur l’institution
bancaires, sans offrir aucun moyen de contact au consommateur autre que le courriel. Au
niveau suivant, le site bancaire a la capacité de recevoir de l’information de la part du
consommateur, comme par exemple des formulaires de demande de prêt. Au troisième
niveau, le site donne la possibilité au client de recevoir de l’information telle que ses
transactions et son solde de compte. Enfin au niveau le plus élevé, le consommateur peut
traiter de l’information sur le site bancaire comme payer des factures sur le site ou effectuer
des transferts entre comptes. Et alors que la grande majorité des recherches se sont
intéressées au niveau fonctionnel le plus élevé des sites bancaires, soit la capacité de fournir
des services de transactions bancaires en ligne (online banking) (Branca, 2008; Farquhar &
Panther, 2007; Holmsen, Palter, Simon, & Weberg, 1998; Morrison & Roberts, 1998; Wan,
Luk, & Chow, 2005), cette fonctionnalité concerne principalement les services financiers
35. 27
les plus simples or le niveau élémentaire du site bancaire mérite d’être investigué davantage
dans sa capacité à répondre aux besoins d’information sur des services financiers
complexes. La complexité et le risque liés aux services financiers corrélés à la perception
du médium Internet peut en effet inhiber ou renforcer l’activité de recherche d’information
(Waite & Harrison, 2002).
Après présentation de la littérature sur l’Internet et les services financiers, la prochaine
section présente les caractéristiques personnelles influant également sur le comportement
de recherche d’information.
2.4 L’influence des facteurs personnels
Les études portant sur le rôle de ces facteurs sur le comportement de recherche
d’information se sont généralement penchées sur les variables sociodémographiques ou
psychologiques comme l’expertise, l’habileté ou l’expérience (Beatty & Smith, 1987;
Brucks, 1985; Srinivasan, 1990). Ces variables étant d’importance prépondérante dans la
littérature, notre étude tiendra compte de ces variables.
2.4.1 Les variables socio-démographiques
De nombreuses études se sont intéressées à l’influence de diverses variables
sociodémographiques sur le comportement de recherche d’information. L’âge, le sexe,
l’éducation, le revenu et l’éducation ont été vérifiés comme variables explicatives du choix
d’une source d’information (Kiel & Layton, 1981; Newman & Staelin, 1973; Westbrook &
36. 28
Fornell, 1979). L’influence de ces variables est également empiriquement démontrée dans
les études plus récentes incluant Internet. Ainsi Ratchford, Talukdar & Lee (2007), dans
leur recherche portant sur la recherche d’information sur les automobiles, trouvent ainsi que
l’utilisation d’Internet est positivement liée au fait d’être un homme, que l’utilisation des
amis et de la famille est positivement liée au fait d’être une femme et d’être jeune tandis
que l’utilisation d’une tierce partie est liée au fait d’être un homme et d’avoir un plus haut
niveau d’éducation.
Les variables sociodémographiques, bien qu’elles ne soient pas l’objet principal de notre
recherche, doivent être prises en considération en tant que variables contrôlées.
2.4.2 La connaissance de la catégorie de produit
Bien que la relation entre la connaissance de la catégorie de produit et le comportement en
recherche d’information ait fait l’objet de très nombreuses recherches, les résultats
s’avèrent être divergents. Brucks (1985) fournit une revue exhaustive de ces résultats
divergents. Ainsi un certain nombre d’études trouve une relation linéaire négative entre
l’expérience avec le produit et l’intensité de la recherche, d’autres trouvent une relation
linéaire positive entre la connaissance et l’intensité de la recherche, d’autres aboutissent à
une relation en U inversé tandis que certaines n’aboutissent à aucune relation. Dans les
études soutenant une relation négative, plusieurs arguments sont avancés : 1-les individus
expérimentés possèdent une connaissance antérieure sur les attributs produits des
différentes alternatives et n’ont pas besoin de s’engager dans une recherche d’information
externe, 2-les individus expérimentés sont plus efficaces et passent moins de temps dans
37. 29
leur recherche car ils possèdent les connaissances nécessaires pour déterminer les attributs
les plus importants à considérer afin de discriminer les alternatives, ou 3-les individus avec
une forte connaissance sont plus confiants quant à leur capacité à faire le bon choix tandis
que les individus avec une faible connaissance produit, peu confiants vont rechercher plus
d’informations. Dans les études soutenant une relation positive, une connaissance préalable
du produit encourage les individus à rechercher plus d’informations car il est plus facile
pour eux de traiter l’information nouvelle. La connaissance permet de réduire le coût
cognitif et donc d’accroître le bénéfice reçu de la recherche supplémentaire. Enfin, les
études aboutissant à une relation en U inversé sont particulièrement attrayantes de par leur
proposition de concilier les résultats contradictoires. Selon cette théorie, les individus ayant
une faible connaissance produit n’ont pas la capacité de reconnaître les informations dont
ils ont besoin et limitent alors leur recherche. Quant aux individus possédant un fort niveau
de connaissance produit, ceux-ci limitent également leur recherche externe mais du fait
d’une plus grande efficacité dans leur recherche ou d’une sollicitation plus forte de la
connaissance interne. Finalement les individus ayant le plus de chance de s’engager dans
une recherche d’information intensive sont ceux possédant une connaissance produit
moyenne. Punj et Staelin (1983) qui ont explicitement tenté de démontrer ce type de
relation en U n’ont cependant pas obtenu de résultats en ce sens et aboutissent à une
relation linéaire négative. De même, Bruck (1985) rejette la relation en U inversé mais en
concluant à une relation linéaire positive entre la connaissance et l’intensité de la recherche.
Devant ces résultats contradictoires, il convient de s’interroger sur le concept de la
connaissance. Il semble en fait que ce manque de convergence provienne de l’utilisation de
différentes mesures de ce concept (Hoyer & MacInnis, 2001). Il est en effet nécessaire de
38. 30
distinguer plusieurs mesures possibles de la connaissance : la connaissance subjective
(mesure de la perception individuelle de la connaissance), la connaissance objective
(connaissance effectivement stockée en mémoire) et l’expérience passée avec le produit
(Brucks, 1985; Raju, Lonial, & Mangold, 1995). Ces trois types de connaissances semblent
avoir des effets différents sur le comportement du consommateur (Raju, Lonial, &
Mangold, 1995). Selon Brucks (1985) l’expérience avec le produit ne peut cependant être
retenue comme variable explicatrice des différences comportementales en recherche
d’information. En effet, si l’on considère qu’il y a traitement de l’information par
l’individu, l’expérience ne peut avoir un effet sur le comportement que lorsque cette
expérience entraîne des différences au niveau de la mémoire. Plus précisément si les
individus apprennent des choses différentes à partir d’expériences similaires, ceux-ci ont
plus de chance d’exhiber des comportements différents. De ce fait, le comportement est
davantage lié à la connaissance subjective et à la connaissance objective, qu’à l’expérience
avec le produit, et ce particulièrement pour les catégories de produits où l’habitude n’est
pas un facteur essentiel (Brucks, 1985). Par ailleurs la connaissance subjective diffère de la
connaissance objective lorsque l’individu surestime ou sous-estime sa connaissance
(Brucks, 1985). Il faut en effet voir dans la connaissance subjective, le degré de confiance
de l’individu par rapport à sa connaissance alors que la connaissance objective représente
ce que l’individu connaît réellement de la catégorie de produit. Au-delà de cette distinction
théorique, Brucks (1985) trouve des effets différents de ces deux types de connaissance sur
le comportement de recherche d’information. Dans le cas de décisions complexes, la
connaissance objective du produit facilite l’acquisition d’information nouvelle et accroît
l’efficacité de la recherche tandis que la connaissance subjective permet de faciliter la
recherche d’information par l’élimination des alternatives non appropriées (Brucks, 1985).
39. 31
Mais si l’on s’intéresse à l’influence de la connaissance sur les motivations des
consommateurs à s’engager dans un comportement, la mesure de la connaissance subjective
constitue un meilleur facteur explicatif des choix comportementaux que la connaissance
objective (Raju, Lonial, & Mangold,, 1995; Selnes & Gronhaug, 1986).
2.4.3 L’expérience avec Internet
Les études montrent que l’expérience avec un domaine spécifique influence très fortement
l’évaluation de ce domaine par les individus et sa préférence relative (Alba & Hutchinson,
1987; King & Balasubramanian, 1994; Landy & Becker, 1987). En ce qui concerne
l’utilisation d’Internet comme source d’information, ce résultat s’applique
également. Plusieurs auteurs démontrent empiriquement l’influence significative positive
de l’expérience avec Internet sur l’utilisation de ce médium comme source d’information
pré-achat (Frambach, Roest, & Krishnan, 2007; Klein & Ford, 2003; Mafé & Blas, 2006).
En effet, les individus possédant une forte expérience d’Internet ont plus de chance
d’évaluer différemment les attributs de cette technologie par rapport à ceux possédant peu
d’expérience avec cette technologie (Frambach, Roest, & Krishnan,, 2007). Dans un
contexte de distribution multicanale incluant Internet, il est donc primordial pour les
entreprises de tenir compte de l’effet modérateur de l’expérience avec Internet (Bart,
Shankar, Sultan, & Urban, 2005).
40. 32
2.5 Les modèles d’adoption technologique
2.5.1 Le modèle d’acceptation technologique
Prenant pour source la théorie des actions raisonnées (Theory of Reasonned Action - TRA),
le modèle d’acceptation technologique (Technology Acceptance Model - TAM) de Davis
(1986) permet d’expliquer l’adoption d’une technologie d’information (Davis 1989). Davis
a de plus développé ce modèle afin qu’il soit applicable sur une grande variété de
technologies d’information et à toute sorte d’individus (Davis 1986).
Selon ce modèle (voir figure 2-2), deux facteurs principaux déterminent l’adoption d’une
technologie : l’utilité perçue et la facilité d’utilisation perçue. Les deux facteurs ont un effet
direct sur l’attitude envers l’utilisation de la technologie. L’intention d’utilisation est
ensuite influencée par l’attitude envers la technologie mais aussi par l’utilité perçue. Enfin,
l’intention d’utilisation détermine l’utilisation ou non de la technologie. Afin d’expliquer
l’adoption d’une technologie d’information, ce modèle suggère donc plusieurs types de
facteurs explicatifs : les variables externes, les croyances envers la technologie
d’information (l’utilité perçue et la facilité d’utilisation perçue), les attitudes et les
intentions.
Bien que le modèle du TAM ait pour objectif principal l’explication de l’utilisation d’une
technologie à partir de l’utilité perçue et la facilité d’utilisation perçue à travers les
croyances, les attitudes et les intentions, la prise en compte de variables externes est
nécessaire afin de tenir compte de l’impact de divers facteurs sur le comportement tels que
les différences individuelles ou situationnelles. Ces variables ont une influence indirecte sur
le comportement d’utilisation de la technologie (Davis, Bagozzi, & Warshaw, 1989).
41. 33
Figure 2-2 : Modèle d’acceptation technologique (Davis et al., 1989)
L’utilité perçue est définie comme la probabilité perçue par l’utilisateur potentiel que
l’utilisation de la technologie d’information étudiée permettra d’augmenter sa performance
dans un contexte organisationnel spécifique. La facilité d’utilisation quant à elle, définit à
quel point l’utilisateur potentiel croit que l’utilisation de la technologie se fera sans effort
(Davis, Bagozzi, & Warshow, 1989). Ces auteurs suggèrent par ailleurs que les effets de
ces deux variables sur l’intention d’utilisation sont inégaux : l’utilité perçue est un facteur
explicatif majeur tandis que la facilité d’utilisation est un facteur secondaire. Ces deux
variables affectent alors l’attitude envers l’utilisation de la technologie.
Davis (1986) définit l’attitude comme le degré d’évaluation affective envers l’utilisation de
la technologie. L’attitude est déterminée par les deux variables de croyance mentionnées
précédemment et représente un facteur clé de l’intention d’adoption.
L’intention représente la force avec laquelle l’utilisateur potentiel réalise le comportement
présent à son esprit. Cette variable est déterminée par les attitudes : une attitude positive
Variables
externes
Utilité
perçue
Facilité
d’utilisation
perçue
Attitude
envers
l’utilisation
Intention
d’utilisation
Utilisation
42. 34
envers un comportement influence positivement l’adoption de ce comportement. Cependant
l’intention est également déterminée par l’utilité perçue. En effet un individu peut avoir
l’intention d’utiliser la technologie malgré que son attitude envers celle-ci soit négative
(Davis, 1986; Davis, Bagozzi, & Warshow, 1989).
Finalement l’intention d’utilisation influe positivement sur le comportement réel
d’utilisation de la technologie (Davis, 1986, 1989; Davis, Bagozzi, & Warshow, 1989).
Cette théorie est largement acceptée et de nombreuses études ont vérifié l’influence
significative de l’utilité perçue et de la facilité d’utilisation perçue. Dans le contexte qui
nous intéresse, à savoir l’utilisation d’Internet comme source d’information et les services
financiers, il est intéressant de noter l’étude de Shih (2004) qui a appliqué un modèle
d’acceptation technologique enrichi afin d’expliquer l’adoption d’Internet dans le cas
d’exécution de tâches avec un objectif spécifique. McKechnie, Winklhofer
et Ennew (2006) ont également utilisé le TAM afin d’expliquer le degré d’utilisation
d’Internet en tant que canal de distribution des services financiers.
2.5.2 Le modèle de congruence tâche-technologie
Le modèle de congruence tâche-technologie (Task-technology fit – TTF) développé par
Goodhue en 1988 permet de comprendre l’impact de la technologie sur la performance
d’un individu à réaliser une ou plusieurs tâches (Goodhue & Thompson, 1995). Le modèle
est présenté dans la figure 2-3.
Le TTF a été élaboré dans un contexte organisationnel où l’objectif est d’expliquer l’impact
d’une technologie d’information sur la performance des acteurs de l’organisation (Goodhue
43. 35
& Thompson, 1995). Dans ce contexte, l’utilisation de la technologie est considérée comme
imposée par l’organisation et la théorie indique que la performance dépend de l’évaluation
de l’utilisateur par rapport à la congruence perçue entre les fonctionnalités de la technologie
et les caractéristiques de la tâche à accomplir.
Selon cette théorie, l’impact sur la performance résulte de la congruence entre trois
facteurs : les caractéristiques de la technologie, les caractéristiques de la tâche et les
caractéristiques de l’individu. Dans un contexte général, les technologies sont définies
comme les outils utilisés par les individus afin d’accomplir leurs tâches. Les tâches sont
définies de façon générale comme étant les actions à mener par les individus afin de
transformer des ressources (inputs) en produits (outputs). Enfin les individus utilisent une
technologie afin de les aider à accomplir des tâches. Plusieurs caractéristiques individuelles
(expérience avec la technologie, connaissance de la tâche…) peuvent alors affecter la
facilité avec laquelle un individu parvient à utiliser la technologie (Goodhue & Thompson,
1995).
44. 36
Figure 2-3 : Modèle de congruence tâche-technologie (Goodhue, 1998)
La performance est directement influencée par l’évaluation de l’utilisateur sur la capacité
de cette technologie à effectuer les tâches ciblées par l’individu, soit l’évaluation de la
congruence entre la tâche spécifique et la technologie utilisée. Goodhue (1998), dans son
étude dédiée à la révision de l’échelle de mesure de la congruence tâche-technologie,
aboutit à une échelle comportant 12 dimensions : 1-le niveau de détail de l’information
(level of detail), 2-la justesse de l’information (accuracy), 3-l’actualisation de l’information
(currency), 4-la facilité d’utilisation de la technologie et des logiciels (ease of use of
hardware and software), 5-la présentation de l’information (presentation), 6-la
compatibilité de l’information entre les différentes sources (compatibility), 7-la
compréhension de l’information (meaning), 8-l’absence de confusion dans l’organisation
des fichiers/de l’information (confusion), 9-la facilité de recherche de l’information
(locatability), 10-la disponibilité de l’information (accessibility), 11-L’accès à de
l’assistance (assistance), 12-la fiabilité des systèmes (systems reliability) (Goodhue, 1998).
Ces 12 dimensions ont été validées à travers une étude portant sur des organisations du
Caractéristiques de
la tâche
Caractéristiques
individuelles
Caractéristiques de
la technologie
Congruence tâche-
technologie
Impacts sur la
performance
45. 37
domaine de l’assurance, de la production et de la distribution, de l’électronique, de
l’informatique, du médical et des agences gouvernementales.
Dans l’étude de Goodhue & Thompson (1995), la factorisation de 16 dimensions originales
de mesure du TTF aboutissaient à 8 dimensions : quality, locatability, authorization,
compatability, ease of use/training, production timeliness, systems realiability, relationship
with others. Goodhue & Thompson (1995) avec l’instrument original de mesure du TTF
comportant donc des dimensions légèrement différentes de l’échelle révisée de Goodhue
(1998) démontrent qu’il y a un effet significatif des variables antécédents sur le TTF, c’est-
à-dire les caractéristiques de la tâche, de la technologie et de l’individu ont une influence
significative sur plusieurs des dimensions du TTF. Enfin l’effet significatif positif du TTF
sur la performance a également été validé.
L’intérêt de ce modèle réside dans la prise en compte de la congruence entre les
caractéristiques de la tâche, de la technologie et des différences individuelles afin
d’expliquer la performance d’un individu à accomplir une tâche spécifique à l’aide d’une
technologie.
46. 38
Chapitre 3 – CADRE CONCEPTUEL ET HYPOTHÈSES
Ce chapitre présente une première section justifiant des modèles théoriques sur lequel
repose le cadre conceptuel, une deuxième section sur les hypothèses de recherche et enfin
le cadre conceptuel synthétisant l’ensemble des hypothèses.
3.1 Discussion des modèles théoriques
Le modèle d’acceptation technologique est un modèle théorique fréquemment utilisé dans
la littérature du comportement de recherche d’information. Plusieurs études ont en effet
démontré les influences significatives de l’utilité et de la facilité d’utilisation perçues de
diverses technologies sur leur intention d’utilisation et finalement leur adoption effective.
Ce modèle ne s’applique cependant qu’aux recherches s’intéressant à l’adoption ou non
d’une technologie. Or notre étude a pour objectif d’expliquer le degré d’utilisation
d’Internet lorsque le comportement d’utilisation est déjà acquis. De ce fait le modèle de
congruence tâche-technologie est davantage adéquat pour résoudre notre problématique. Le
modèle de Goodhue (1998) s’intéresse en effet à l’impact de l’utilisation de la technologie
une fois que celle-ci est adoptée. Plus précisément, même si l’adoption est imposée par
l’organisation car la théorie s’est développée pour le contexte organisationnel, l’application
de ce modèle peut être étendue au contexte consommateur avec le même pré-requis que
l’utilisation de la technologie pour l’exécution de la tâche spécifique est déjà effective.
L’intérêt de ce modèle réside dans la prise en compte de la congruence entre les
47. 39
caractéristiques de la tâche, de la technologie et des différences individuelles avec une
échelle de mesure spécifique valide. Surtout la mesure de la congruence est basée sur
l’évaluation et non sur des croyances comme suggérée par le modèle d’acceptation
technologique. La mesure de l’évaluation s’avère être davantage pertinente pour notre
recherche car celle-ci a pour but de comprendre le degré d’utilisation d’Internet à partir
d’expérience vécue d’utilisation de la technologie pour effectuer la tâche de recherche
d’information (évaluation) et non d’expliquer l’intention d’utilisation à partir de croyances
sur la congruence tâche-technologie. Par ailleurs, l’adaptation du modèle à notre recherche
est cohérente dans la mesure où la performance peut être remplacée conceptuellement par
le degré d’utilisation d’Internet, c’est-à-dire plus l’individu perçoit une congruence entre la
tâche de recherche d’information sur le service financier, l’Internet et ses compétences
individuelles, plus il utilisera Internet pour exécuter la tâche car Internet lui permet une
meilleure performance par rapport à d’autres sources d’information. Le modèle de Goodhue
(1998) constitue donc le socle théorique de notre recherche.
Le modèle de Davis (1986) contribue cependant à notre cadre théorique dans la mesure où
nous tenons compte de l’utilité perçue de la technologie. Cette variable a empiriquement
démontré son rôle significatif dans de nombreuses recherches et il nous paraît primordial de
l’inclure dans notre modèle. En ce qui concerne la facilité d’utilisation perçue, son rôle est
également d’importance et mais nous ne considérons pas cette variable en tant que telle, ce
concept semblant être capté dans les dimensions de la congruence tâche-technologie
comme la facilité d’accès à l’information, de comparaison ou de compréhension.
Finalement notre cadre conceptuel repose sur le modèle de congruence tâche-technologie
mais intègre l’utilité perçue de la technologie, variable-clé du modèle d’acceptation
48. 40
technologique. La littérature sur le comportement de recherche d’information a par ailleurs
permis d’identifier les variables d’intérêt pour notre étude.
Les sections suivantes présentent donc les hypothèses testant notre cadre conceptuel en
commençant par les hypothèses posées sur les variables dépendantes, la variable médiatrice
de congruence tâche-technologie et enfin les variables indépendantes classées en trois
catégories : les caractéristiques de la tâche, les caractéristiques de la technologie et enfin les
différences individuelles.
3.2 Variables dépendantes
Les méthodes d’opérationnalisation de la variable de degré de recherche d’information sont
nombreuses : dans la littérature classique, les auteurs ont mesuré le nombre de magasins
visités, le nombre de marques évaluées, le nombre de caractéristiques du produit
considérées, le temps passé sur la décision d’achat, le nombre de sources d’information
utilisées, etc. (Rao & Farley, 1987). Dans le cadre de notre recherche, nous choisissons
pour variables dépendantes le nombre d’attributs produit recherchés, le temps de recherche
d’information et le nombre de sites web visités. Le nombre de sites web visités dans un but
d’information est une variable utilisée par Ratchford, Talukdar et Lee (2007) et nous la
reprenons pour notre étude. En ce qui concerne le nombre d’attributs produit et du temps de
recherche d’information, nous prenons pour modèle l’étude de Klein et Ford (2003) et
choisissons d’intégrer dans celles-ci la mesure de l’importance d’Internet en comparaison
aux autres sources d’informations. Nous calculons alors le nombre d’attributs recherchés
sur Internet sur le nombre total d’attributs recherchés pour obtenir la variable « ratio
49. 41
attribut ». De même nous construisons la variable « ratio temps » qui représente la
proportion de temps passée à la recherche en ligne sur le temps total de recherche toutes
sources confondues.
3.3 Variable médiatrice
Selon le modèle théorique de Goodhue (1998), le niveau de congruence perçu entre la tâche
et la technologie influence directement et positivement la performance. Sur la base de ce
modèle, nous posons les hypothèses suivantes :
H1a : Plus le niveau de congruence tâche-technologie perçu est élevé, plus
le ratio nombre d’attributs produit recherchés sur Internet / nombre total
d’attributs produit recherchés est élevé.
H1b : Plus le niveau de congruence tâche-technologie perçu est élevé, plus
le ratio temps de recherche sur Internet / temps de recherche total est élevé.
H1c : Plus le niveau de congruence tâche-technologie perçu est élevé, plus
le nombre de sites web visités est élevé.
50. 42
3.4 Variables explicatives
3.4.1 Caractéristiques de la tâche
La tâche, en l’occurrence la recherche d’information sur les services financiers, est
caractérisée par les niveaux perçus de complexité et de risque.
Une tâche portant sur un produit complexe peut être considérée comme étant une tâche
complexe. Or la littérature montre que plus la complexité perçue est forte, plus l’individu se
tourne vers des sources d’information personnelles (Devlin, 2007; Kalbaugh, 2002; Tam,
2007), moins ils recherchent d’attributs produit (Harrison, 2000; McKechnie, 1992) et plus
ils favorisent des critères extrinsèques d’évaluation du produit (Zeithaml, 1988). Par
conséquence, nous pouvons poser l’hypothèse que plus la tâche de recherche d’information
est perçue comme complexe (car portant sur un service financier perçu comme complexe),
moins l’individu percevra la technologie Internet comme étant adéquat pour accomplir la
tâche. L’hypothèse H2 peut donc s’énoncer de la manière suivante :
H2 : Plus la complexité perçue de la tâche est élevée, plus le niveau de
congruence tâche-technologie perçu est faible.
De même, le risque perçu influe sur la préférence pour une source d’information
(Cunningham, 1967; Midgley, 1983). Plus le risque perçu est élevé, plus les individus
recherchent des informations provenant de sources interactives et personnelles (Mitra,
Reiss, & Capella, 1999). Et en ce qui concerne les services financiers particulièrement, le
bouche-à-oreille représente une source importante d'information (File & Prince, 1992).
Ceci est d’autant plus important que le risque perçu d’un produit avant la décision d’achat
51. 43
influe sur la durée et l’intensité de ce processus (Howscroft, Hamilton, & Hewer 2007).
Nous posons donc l’hypothèse que le risque perçu d’un service financier influe
négativement sur l’adéquation perçue entre Internet et la tâche de recherche d’information
sur le service financier.
H3 : Plus le risque perçu du service financier est élevé, plus le niveau de
congruence tâche-technologie perçu est faible.
3.4.2 Caractéristiques de la technologie
L’activité de recherche d’information peut être inhibée ou renforcée selon la perception du
médium Internet (Waite & Harrison, 2002). L’activité de recherche d’information pré-achat
étant davantage motivée par des considérations utilitaires qu’hédoniques, une
caractéristique de la technologie qui nous intéresse particulièrement dans le cadre de notre
étude est l’utilité perçue. Selon le modèle d’acceptation technologique, l’utilité perçue à
une influence positive sur l’attitude envers la technologie, son intention d’utilisation et
finalement son utilisation effective (Davis, 1986, 1989). De même nous posons l’hypothèse
que l’utilité perçue d’Internet a une influence positive sur l’adéquation perçue de ce
médium avec la tâche de recherche d’information sur les services financiers :
H4 : Plus l’utilité perçue d’Internet est élevée, plus le niveau de congruence
tâche-technologie perçu est élevé.
52. 44
3.4.3 Caractéristiques individuelles
Effet de la connaissance subjective sur le niveau de congruence tâche-technologie perçu
La connaissance subjective est une variable largement utilisée dans la littérature sur le
comportement de recherche d’information. Les résultats sont cependant très mitigés quant à
la forme du lien existant entre la connaissance et l’intensité de recherche d’information.
Nous supposons donc qu’il existe une variable médiatrice expliquant la relation entre ces
deux variables. Nous pouvons alors poser l’hypothèse H5a que la connaissance influe
positivement sur la perception que la technologie est adéquat pour accomplir la tâche.
L’hypothèse sur la relation de médiation sera posée ultérieurement.
H5a : Plus la connaissance subjective est élevée, plus le niveau de
congruence tâche-technologie perçu est élevé.
Effets modérateurs de la connaissance subjective sur la complexité perçue, le risque
perçu et l’utilité perçue
Baron & Kenny (1986) définissent une variable modératrice comme étant une variable
qualitative ou quantitative qui affecte la direction et/ou la force d’une relation entre une
variable indépendante et une variable dépendante.
Par ailleurs, selon le modèle de Goodhue (1998), les caractéristiques individuelles
possèdent des effets modérateurs sur les effets des caractéristiques de la tâche et de la
technologie.
53. 45
D’après Campbell (1988), les habiletés cognitives affectent négativement la perception de
la complexité d’une tâche. Nous posons par ailleurs l’hypothèse que la connaissance affecte
négativement le risque perçu associé à l’achat d’un produit. Les bénéfices perçus de
l’utilisation d’Internet varient également selon les caractéristiques individuelles (Novak,
Hoffman, & Yung, 2000) : nous posons l’hypothèse que la connaissance amplifie les effets
positifs sur l’utilité perçue de la technologie.
La complexité et le risque perçus ont des effets négatifs sur le niveau de congruence tâche-
technologie, tandis que l’influence de l’utilité perçue est positive.
Nous déduisons donc les relations de modération suivantes :
H5b : L’influence négative de la complexité perçue sur le niveau de
congruence tâche-technologie perçu est plus faible lorsque le niveau de
connaissance subjective est élevé.
H5c : L’influence négative du risque perçu du produit sur le niveau de
congruence tâche-technologie perçu est plus faible lorsque le niveau de
connaissance subjective est élevé.
H5d : L’influence positive de l’utilité perçue d’Internet sur le niveau de
congruence tâche-technologie perçu est plus élevée lorsque le niveau de
connaissance subjective est élevé.
54. 46
Effet de l’expérience avec Internet sur le niveau de congruence tâche-technologie perçu
D’après la littérature, l’expérience avec Internet influence significativement le
comportement de recherche d’information et doit être prise en compte dans toute recherche
incluant l’Internet (Frambach, Roest, & Krishnan, 2007). Plusieurs études ont démontré
empiriquement la relation positive existant entre le niveau d’expérience avec Internet et sur
l’utilisation d’Internet comme source d’information (Frambach, Roest, & Krishnan, 2007;
Klein & Ford, 2003; Mafé & Blas, 2006). A fortiori nous posons l’hypothèse que
l’expérience avec Internet influe positivement sur la perception que cette source
d’information est adéquate pour s’informer sur les services financiers :
H6a : Plus l’expérience avec Internet est élevée, plus le niveau de
congruence tâche-technologie perçu est élevé.
Effets modérateurs de l’expérience avec Internet sur la complexité perçue, le risque
perçu et l’utilité perçue
L’expérience avec Internet a une influence positive sur la congruence tâche-technologie
tandis que la complexité a une influence dans le sens opposé. Nous suggérons donc une
relation modératrice réductrice de l’effet négatif de la complexité sur la congruence tâche-
technologie. En ce qui concerne l’effet modérateur sur le risque perçu, le même
raisonnement est appliqué. Enfin selon Shankar, Rangaswamy et Pusateri (2001) les
individus possédant une forte expérience avec Internet ont plus de chance de percevoir
différemment les attributs de cette technologie par rapport à ceux possédant peu
55. 47
d’expérience. L’expérience avec Internet apparaît alors être une variable modératrice dans
les bénéfices perçus d’Internet comme source d’information (Klein & Ford, 2003).
Finalement, nous posons les trois relations de modération suivantes :
H6b : L’influence négative de la complexité perçue sur le niveau global de
congruence tâche-technologie est plus faible lorsque le niveau d’expérience
avec Internet est élevé que lorsqu’il est faible.
H6c : L’influence négative du risque perçu du produit sur le niveau global
de congruence tâche-technologie est plus faible lorsque le niveau
d’expérience avec Internet est élevé que lorsqu’il est faible.
H6d : L’influence positive de la motivation utilitaire d’utilisation d’Internet
sur le niveau global de congruence tâche-technologie est plus élevée lorsque
le niveau d’expérience avec Internet est élevé que lorsqu’il est faible.
3.5 Relations de médiation
D’après Baron & Kenny (1986), une relation de médiation existe lorsque a) la variable
indépendante a un effet significatif sur la variable médiatrice; b) la variable médiatrice a un
effet significatif sur la variable dépendante; et c) lorsque les deux relations précédentes sont
contrôlées, la relation entre la variable indépendante et la variable dépendante qui était
auparavant significative, n’est plus significative (médiation parfaite) ou de moindre force
(médiation partielle).
56. 48
Selon le modèle de congruence tâche-technologie, le niveau de congruence tâche-
technologie est un médiateur de la relation entre les caractéristiques de la tâche, de la
technologie, de l’individu et de la variable dépendante performance perçue. Sur la base de
ce modèle nous pouvons donc poser les hypothèses suivantes :
H7 : La congruence tâche-technologie perçue est un médiateur de la relation
entre la complexité perçue et a) le ratio nombre d’attributs produit
recherchés sur Internet / nombre total d’attributs recherchés; b) le ratio
temps de recherche sur Internet / temps de recherche total; c) le nombre de
sites web visités.
H8 : La congruence tâche-technologie perçue est un médiateur de la relation
entre le risque perçu et a) le ratio nombre d’attributs produit recherchés sur
Internet / nombre total d’attributs recherchés; b) le ratio temps de recherche
sur Internet / temps de recherche total; c) le nombre de sites web visités.
H9 : La congruence tâche-technologie perçue est un médiateur de la relation
entre l’utilité perçue d’Internet et a) le ratio nombre d’attributs produit
recherchés sur Internet / nombre total d’attributs recherchés; b) le ratio
temps de recherche sur Internet / temps de recherche total; c) le nombre de
sites web visités.
H10 : La congruence tâche-technologie perçue est un médiateur de la
relation entre la connaissance subjective et a) le ratio nombre d’attributs
produit recherchés sur Internet / nombre total d’attributs recherchés; b) le
57. 49
ratio temps de recherche sur Internet / temps de recherche total; c) le
nombre de sites web visités.
H11 : La congruence tâche-technologie perçue est un médiateur de la
relation entre l’expérience avec Internet et a) le ratio nombre d’attributs
produit recherchés sur Internet / nombre total d’attributs recherchés; b) le
ratio temps de recherche sur Internet / temps de recherche total; c) le
nombre de sites web visités.
59. 51
Chapitre 4 – MÉTHODOLOGIE
Ce quatrième chapitre présente et justifie les choix méthodologiques pour l’étude. Les
échelles de mesure sont également décrites ici ainsi que la méthodologie de recrutement et
le déroulement de la collecte de données.
4.1 Contexte de l’étude
L’objectif de cette étude est de déterminer les variables explicatives du degré de recherche
d’information pour les services financiers. Plus précisément il s’agit de tester le rôle
médiateur du niveau de congruence tâche-technologie perçu entre la complexité perçue de
la tâche, le risque perçu du service financier, l’utilité perçue d’Internet, la connaissance
subjective, l’expérience avec Internet et le degré d’utilisation d’Internet comme source
d’information pour les services financiers.
Pour tester le modèle proposé, deux services financiers sont sélectionnés : le prêt
hypothécaire et la carte de crédit. Le choix d’étudier deux types de services financiers
plutôt qu’un seul est justifié par la nécessité d’obtenir suffisamment de variance sur les
variables indépendantes complexité perçue et risque perçu. Le prêt hypothécaire nous paraît
être un bon exemple de service financier complexe et risqué tandis que la carte de crédit
représente un service moins complexe et moins risqué.
60. 52
4.2 L’enquête
La méthode de collectes de données choisie pour tester les hypothèses de l’étude est
l’enquête via un questionnaire en ligne, auto-administré et anonyme. Le questionnaire web
est l’instrument de collecte de données privilégié en raison de sa praticité et de sa rapidité
tant dans le recrutement des participants que dans son administration. Ce questionnaire est
élaboré à l’aide du logiciel de sondage UNIPARK et également placé sur le serveur
UNIPARK.
4.2.1 Construction de l’instrument de collecte de données
Le questionnaire utilisé pour la collecte de données comporte 9 questions plus 5 questions
socio-démographiques (sexe, âge, niveau d’éducation, occupation, revenu,). La majorité
des questions proviennent d’échelles de mesure existant dans la littérature et dont les
qualités psychométriques ont été démontrées. Les items des échelles sélectionnées ont alors
été adaptés au contexte de l’étude et ont été soumis à une double traduction par deux
personnes bilingues afin de s’assurer de la préservation du sens des items originaux. En ce
qui concerne les variables construites pour l’étude, une description détaillée de leur
construction est donnée.
4.2.2 Choix des instruments de mesure
La majorité des échelles de mesure retenues pour le questionnaire proviennent de la
littérature et ces échelles ont toutes démontré leurs qualités psychométriques. Pour
