Au-delà de l’utilisabilité : les facteurs de la qualité de service en ligne Sandrine Prom Tep Ph.D. – Marketing, HEC Montréal Chaire sur le E-commerce du Groupe Financier RBC http://wwww.chairerbc.com Aude Dufresne Professeure titulaire - Communication, Université de Montréal LRCM Director, http://lrcm.com.umontreal.ca/dufresne/ IHM 2010: 22 Septembre 2010 Commentaires JEF: TAM (ease of use & usefulness) dév dans une perspective très entreprise avec usefulness dominante car dans un contexte de travail. Acceptance. QQ auteurs ont montré, que sur Internet, c’est l’inverse, usefulness est moins importante que ease of use. Article Hue, etc.

Aperçu de la Présentation Domaines de recherches L’utilisabilité facteur critique des services en ligne? Contexte du e-commerce Critères de la qualité des services Satisfaction et complétion des tâches Schéma d’analyse Hypothèses Methodologie Analyse des données et résultats Conclusions et implications Forces, limites et recherches futures Research question Research context Concepts, variables and measures

Intersection des domaines de recherche e-Commerce Comportements des consommateurs Qualité des services en ligne Utilisabilité des sites Internet /navigabilité Résultat et technique visant ce résultat (Système d’Information) Concept au cœur des études en Interaction Homme-Machine (croisement entre sciences informatiques et cognitives)

Research Question « L’utilisabilité est un aspect critique de l’image d’une entreprise sur Internet » (Agarwal & Venkatesh, 2002) Q En ce qui concerne la performance et la satisfaction des consommateurs, comment se compare l’utilisabilité par rapport aux autres aspects de la qualité des e-services ?? Sur les 5 aspects de la qualité des e-service: l’utilisabilité est 1er pour la prédiction du succès et la 2e pour l’appréciation du consommateur Question que je me pose: jusqu’à quel point critique? Prépondérance FU à déterminer efficacité site Web vs concept qualité global = apport Vs Prendre pour acquis la qualité de service électronique globale (construit multidimensionnel) comme prémisse évidente de performance des sites de commerce électronique et de satisfaction des consommateurs Préciser : selon point de vue usager et dans une perspective expréientielle) R

Contexte global de la recherche Internet (internetworldstats.com) 2010 Taux de pénétration aux EU : 76,9% e-Commerce (Global digital economy report from BuddeComm, Oct. 2009 2010 US ventes au détail e-Commerce. $152 (billions) excluant les voyages Croissance régulière (+12,7%) 2010: Publicité en ligne 13% des dépenses à travers le monde 2010: en Chine prédiction du marché commercial en ligne : $953 millions Comportements des consommateurs en ligne : (eMarketer) 2009: 86% des utilisateurs sont des consommateurs en ligne. 2010: 51% des utilisateurs aux ÉU complètent des achats en ligne. Souvent ignoré, l’exploration sur Internet influence 3 fois plus d’achats en magasin que que d’achats en ligne. US retail market has remained steady due mostly to the lower prices, selection and convenience offered via online shopping Retail E-Commerce Forecast, emarketer june 2009 online shoppers—they browse, research and compare products on the Internet, but do not necessarily buy online "E-commerce gained share of consumers` wallets in most product categories best performing categories in2009 were jewelry and watches, consumer electronics, computer software, event tickets and book and magazines. Main obstacle: Security and privacy concerns Social media, especially product reviews, emerged as an influence on consumer buying Internet « Nouveau » medium informationnel et transactionnel à qualité encore très variable Particularité unique de cette expérience de service pour le consommateur Se fait en interaction avec un « système » vs « man-to-man » Médiation technologique (Hoffman et Novak, 1996)

Qualité des e-Services Définition and mesures des attitudes Important au niveau du Marketing de mesurer la qualité de l’interaction d’un usager avec un site offrant un service sur Internet (Hoffman and Novak, 1996) Évaluation de la qualité des services en ligne, telle que perçue par les consommateurs utilisant le site. Netqu@l: Échelle de qualité des e-Service (Bressoles, 2004) 19 items couvrant 5 facteurs Utilisabilité perçue Qualité / Quantité d’Information Design Visuel Confiance en la sécurité des informations Personnalisation des interactions

Satisfaction et Complétion des tâches L’étude confronte les résultats des critères de qualité des e-services de Netqu@l Mesure d’attitude Échelle de satisfaction (Chen et al., 2002) Satisfaction rapportée par les participants sur la consultation du site. Mesure comportementale de complétion de la tâche Succès ou échec à trouver l’information demandée Efficacité subjective et objective de la performance du site.

Schéma des analyses Poids relatifs des facteurs de qualité des service en ligne dans la mesure globale, sur la performance sur l’appréciation

Methodologie (1) Expérimentation Données recueillies par le groupe de la chaire de ecommerce du Groupe Financier RBC qui comparait l’achat en ligne pour divers secteurs de commerce en ligne De sept. 2004 à Jan. 2005 21 sites des secteurs: finance, rénovation, électronique, voyage Participants assignés au hasard aux sites et se voient assignés des tâches (ex. trouver la scie la moins cher) Questionnaires après la tâche: réponse de la tâche, dimensions de la qualité des service, satisfaction et données sociodémographiques) Succès ou échec sont déterminés d’après les réponses. Tâches: Recherche du taux annuel de prêt hypothécaire à taux fixe pour un an (Inst. financières) Une paire de billets pour Cancun entre le 1er et le 8 mai 2005 (voyage) Scie sauteuse la moins chère (réno) Collecte de données 4 secteurs d’activités Institutions financières, Rénovation, Électronique et Voyage De sept. 2004 à janvier 2005 (env.un secteur/mois) Test du site Web à domicile = remote testing Exemple: Appareil photo de 4 Megapixels le moins cher (électronique) Questionnaire post tâche en ligne pour évaluer la qualité du site testé, la satisfaction globale et quelques questions socio-démographiques Compilation automatique des données dans une BD divisée par secteur Succès ou échec de la tâche déterminé à partir des réponses des testeurs

Methodologie (2) Échantillon N= 4144 participants Distribution égale dans les quatre secteurs Recrutement selon des degrés variables d’expérience sur Internet de façon représentative de la population générale – Léger Marketing panel Internet Pas seulement des sujets étudiants !! 50$ CAD de compensation à chaque participant Tâches: Recherche du taux annuel de prêt hypothécaire à taux fixe pour un an (Inst. financières) Une paire de billets pour Cancun entre le 1er et le 8 mai 2005 (voyage) Scie sauteuse la moins chère (réno) Collecte de données 4 secteurs d’activités Institutions financières, Rénovation, Électronique et Voyage De sept. 2004 à janvier 2005 (env.un secteur/mois) Test du site Web à domicile = remote testing Exemple: Appareil photo de 4 Megapixels le moins cher (électronique) Questionnaire post tâche en ligne pour évaluer la qualité du site testé, la satisfaction globale et quelques questions socio-démographiques Compilation automatique des données dans une BD divisée par secteur Succès ou échec de la tâche déterminé à partir des réponses des testeurs

Validation de la grille Netqu@l 86,5% 25% 23% 15% 12% 11,3% 1 Les cinq dimensions de la qualité des service explique 86,5% de la variance totale Confirme l’importance du facteur Utilisabilité sur la qualité globale

Facteurs de qualité des services et performance d’interaction 1 Confirme l’importance du facteur Utilisabilité sur la performance

Analyse des résultats (1) Les facteurs de qualité des e-services influencent la performance Analyse discriminante Facteur de la qualité des services Corrélation Facilité d’utilisation 0.898 Qualité et quantité d’information 0.839 Personnalisation de l’interaction 0.655 Confiance dans l’information et la sécurité 0.362 Design visuel 0.308 Pour s’assurer de la représentativité de chacun des scores, ils ont été calculés en effectuant la moyenne des réponses aux questions qui concernaient chacun des concepts, en remplaçant les valeurs manquantes par la moyenne des réponses du répondant lorsque le sujet avait au moins répondu aux trois-quarts des questions composant le score d’un concept. Dans tout autre cas, les scores devenaient des valeurs manquantes pour les sujets pour lesquels on ne pouvait les calculer. Les scores des cinq dimensions en fonction du succès ou de l’échec de la tâche est placé en annexe 3. 74,6% des cas correctement classés par validation croisée  rule of thumb autour de 80% = bon Validation croisée = chque cas est classé par les fonctions obtenues de tous les cas autres que celui classé = mode de calcul plus conservateur que celui par défaut ..nom …? > 70% du proportional chance criterion et assez proche de 80%, ce qui est bon Corrélation de la FU avec la fonction = 0,898 dans la matrice de structure de la fonction discriminante = la plus forte de toutes les dimensions dans la matrice de structure de la fonction discriminante = bon car proche de 1 Corrélation de la FU avec la fonction de 0,898 Mais suivie de proche par QI à 0,838 et le reste est loin derrière Qualité de site Web explique de façon intéressante la satisfaction des consommateurs R2 ajusté = 76,4% Qualité explique ¾ variance de la satisfaction FU seule explique 62% variance de la satisfaction Corrélation très élevée de la Facilité d’utilisation : 0,898

Facteurs de qualité des services et appréciation de l’interaction 2 1 Le facteur Utilisabilité est aussi lié à l’appréciation du site (Chen et Wells, 1999)

Analyses et résultats (2) Les facteurs de qualité des e-services influence la satisfaction Régressions linéaires ajustées (R2=0.764) Facteur de la qualité des services Régressions R2 Facilité d’utilisation 0.618 Qualité et quantité d’information 0.497 Personnalisation de l’interaction 0.634 Confiance dans l’information et la sécurité 0.322 Design visuel 0.458 Modèle global de qualité des services 0.764 Pour s’assurer de la représentativité de chacun des scores, ils ont été calculés en effectuant la moyenne des réponses aux questions qui concernaient chacun des concepts, en remplaçant les valeurs manquantes par la moyenne des réponses du répondant lorsque le sujet avait au moins répondu aux trois-quarts des questions composant le score d’un concept. Dans tout autre cas, les scores devenaient des valeurs manquantes pour les sujets pour lesquels on ne pouvait les calculer. Les scores des cinq dimensions en fonction du succès ou de l’échec de la tâche est placé en annexe 3. 74,6% des cas correctement classés par validation croisée  rule of thumb autour de 80% = bon Validation croisée = chque cas est classé par les fonctions obtenues de tous les cas autres que celui classé = mode de calcul plus conservateur que celui par défaut ..nom …? > 70% du proportional chance criterion et assez proche de 80%, ce qui est bon Corrélation de la FU avec la fonction = 0,898 dans la matrice de structure de la fonction discriminante = la plus forte de toutes les dimensions dans la matrice de structure de la fonction discriminante = bon car proche de 1 Corrélation de la FU avec la fonction de 0,898 Mais suivie de proche par QI à 0,838 et le reste est loin derrière Qualité de site Web explique de façon intéressante la satisfaction des consommateurs R2 ajusté = 76,4% Qualité explique ¾ variance de la satisfaction FU seule explique 62% variance de la satisfaction L’utilisabilité explique 62% de la variance, Deuxième après la personnalisation des interactions (63%)

Validation des Hypothèses Valeur prédictive des mesures de qualité Qualité des e-Services  performance du site  Satisfaction du consommateur Hypothèses reliées à l’utilisabilité importance critique de l’utilisabilité dans l’interaction personne système sur la performance du site. Utilisabilité =  Facteur de qualité des e-services qui contribue le plus au succès ou à l’échec de la tâche Vérifié  Facteur de qualité des e-services qui contribue le plus à la satisfaction du consommateur (non vérifié l’utilisabilité se range 2e derrière la personnalisation. Starting point: predicting value of quality

Conclusions and implications L’étude confirme que les critrères de qualité de e- service ont définitivement un impact sur : La performance du site en termes d’efficacité des interactions La satisfaction du consommateur Implications d’affaire Les vitrines sur Internet doivent prioriser la facilité d’utilisation, la qualité et la quantité d’information et la personnalisation Current best practices call for spending about 10% of a design project's budget on usability. On average, this will more than double a website's desired quality metrics and slightly less than double an intranet's quality metrics (in Jakob Nielsen's Alertbox, August 25, 2003: Usability 101: Introduction to Usability) « Current best practices call for spending about 10% of a design project's budget on usability. On average, this will more than double a website's desired quality metrics …» Jakob Nielsen's Alertbox, August 25, 2003: Usability 101: Introduction to Usability

Forces , limites and recherches futures Très grand échantillon diversitfié 4 secteurs d’affaires Implications d’affaire claires Données de 2008 Traitement de données existantes Tâches orientées vers des buts seulement Forces 4 secteurs d’activité = variés (limite le biais sectoriel) Échantillon large et bien représentatif (vs de convenance) Implications managériales claires (vs discours dominant sur le ROI de l’utilisabilité difficile à mesurer) Limites Contexte expérimental quoique non en laboratoire Questionnaire d’appréciation post test  Score de satisfaction à l’égard du site peut avoir été influencé par le succès ou l’échec de la réalisation de la tâche Tâche de recherche d’info. est orientée vers un but non ludique Recherche future Facteur expérientiel (Holbrook et Hirschman, 1982) Tâche de furetage (perspective hédonique vs utilitaire) Intégrer la réponse émotionnelle à travers les mesures physiologiques

Chaire du Groupe financier RBC Remerciements… Chaire du Groupe financier RBC Jaques Nantel, Guy Champagne & Abdelouhab Mekki-Berrada pour nous avoir donné accès aux données de leur études …vous pour votre attention!  Pour information : sandrine.prom-tep@hec.ca http://ca.linkedin.com/in/sandrinepromtep http://Twitter.com/SandrinePromTep The paper will be available through the digital library

Annexe Échelle Netqu@l (Bressoles, 2004) Analyse discriminante Table de classification Matrice des fonctions Grille de qualité des services Liste des sites Web Information sur les données sociodémographiques

Échelle Netqu@l (Bressoles, 2004) retour

Analyse discriminante sur la performance (1) Validation de la prédiction du modèle selon les facteurs de qualité des services

F test pour l’influence des facteurs de qualité des services EOU Information Qual/Quant Visual Design Information security Interact. personalization retour

Liste des sites Web par secteurs retour

Échelle de satisfaction (Chen et Wells, 1999) retour

Sample socio-demos retour