Nous avons pr´esent´e dans ce chapitre les outils m´ethodologiques pour la mise en place de notre syst`eme interactif d’aide `a la d´ecision. Nous avons consid´er´e en particulier les deux premi`eres phases de notre mod`ele d’aide `a la d´ecision d´efini dans le premier chapitre.
• Recueil de l’information et mise en forme des donn´ees brutes : il s’agit dans cette
´etape de repr´esenter les distributions des scores partiels disponibles et ce pour chacun des crit`eres. L’impr´ecision de ces scores ainsi que leur disponibilit´e variable, nous a conduit `a consid´erer la repr´esentation par des distributions de possibilit´e. Nous avons ´egalement analys´e ces distributions de possibilit´e par des indicateurs quantitatifs de description : indicateur de position, indicateur d’impr´ecision moyenne, indicateur d’asym´etrie et indi-cateur de divergence.
• Exploitation et analyse de l’information : Il s’agit dans un premier temps d’agr´eger les
distributions de possibibilit´e relatives aux crit`eres d’entr´ee en utilisant l’int´egrale de Cho-quet. Nous avons ´egalement d´efini les indicateurs de distributions relatifs `a la distribution propag´ee. Nous avons fourni dans un second temps des ´el´ements d’explication et de jus-tification quant au r´esultat d’agr´egation. En effet, nous avons d´efini les contributions des ´evaluations partielles `a la distribution agr´eg´ee en termes de distributions d’une part, et les contributions des indicateurs de description de chacune des distributions d’entr´ee `a ceux de la distribution de sortie d’autre part. Ces r´esultats ont ´et´e par la suite ´etendus au cas de la comparaison de distributions agr´eg´ees de deux alternatives concurrentes. Nous allons voir dans le chapitre suivant l’application de ces outils math´ematiques sur un cas r´eel. Cette application concerne la mise en place d’un support d’aide `a la d´ecision pour soutenir les ´equipes marketing et benchmarking d’un site de e-commerce dans la gestion des retours d’exp´eriences de cyber-consommateurs.
Application au marketing et au
benchmarking de sites e-commerce
Le t´emoignage est une des meilleures fac¸ons de communiquer les avantages de vos produits et leur sup´eriorit´e par rapport `a la comp´etition sans pour autant faire de l’autopromotion
Maxime Grandchamp Marketing Internet
Ecoutes les conseils de tous et prends celui qui te convient
3.1 Introduction
De nos jours, les Technologies de l’Information et de la Communication (TIC) tiennent d´esormais une place pr´epond´erante dans nos ´economies. L’explosion de ces technologies de l’information et de la Communication ou Nouvelles Technologies de l’Information et de la Communication (NTIC) a fait de l’Internet un outil incontournable, tant au niveau personnel que professionnel.
FIG. 3.1 – ´Evolution de l’utilisation de l’Internet en France
Aussi, beaucoup d’entreprises ont souhait´e se placer sur ce cr´eneau. De nouveaux mod`eles d’en-treprises bas´es sur le web apparaissent et conduisent `a une red´efinition radicale du fonctionne-ment des organisations et du paysage concurrentiel de nombreuses industries. Soumis `a une forte pression de la concurrence, plusieurs chefs d’entreprises sont tr`es conscients de l’enjeu important que repr´esente l’int´egration des nouvelles technologies, en particulier l’informatique et l’Internet (Figure3.1).
L’une des applications les plus impressionnantes bas´ees sur le web est le e-commerce. En effet, l’essor du commerce ´electronique a un impact ind´eniable sur les entreprises et va modifier en profondeur les mod`eles ´economiques et les r`egles du jeu de la concurrence pour les entreprises. Il s’agit l`a, non seulement d’un nouveau mode de commercialisation des produits et services pay´es, mais aussi d’une nouvelle approche du syst`eme de gestion de l’entreprise (approvision-nements `a la production, logistique, service apr`es vente, services comptables et financiers, etc)1. L’outil informatique permet de suivre au mieux la demande des clients et de lancer presque simultan´ement des ordres de fabrication aux sous-traitants.
Par ailleurs, pour les consommateurs, le commerce ´electronique de biens et de services sur Inter-net permet une mise en concurrence des offres et des prix quasi instantan´ee et illimit´ee.
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Toutefois, malgr´e ses innombrables avantages, l’Internet nous a propuls´es dans un monde de pos-sibilit´es et de choix sans limites. En effet, grˆace `a cette abondance d’informations, les internautes peuvent choisir entre des milliers de produits high-tech, des millions de livres, etc. N´eanmoins, face `a un nombre toujours croissant de sites web de e-commerce, il n’est pas surprenant de constater que les cyber-consommateurs (clients) n’ont pas un comportement d’achat exclusif : ils se montrent circonspects vis-`a-vis de l’achat en ligne car ils se sentent d´emunis devant le choix du site le plus adapt´e `a leur besoin d’une part, et la pl´eiade de produits et de services ´equivalents qui leur sont propos´es d’autre part. Leur connaissance souvent tr`es superficielle du site, du produit ou du service recherch´e, les informations souvent succinctes et subjectives dont ils disposent, ne leur permettent pas d’´evaluer et de comparer objectivement, rationnellement et exhaustivement une pl´ethore de sites tous susceptibles de satisfaire `a leur besoin [Terveen & Hill(2001)] [McNee
et al.(2003)].
Ainsi, confront´es `a ce choix, les clients sans a priori, ont tendance `a se tourner naturellement vers les opinions et les exp´eriences d’autres cyber-consommateurs. Ce comportement est `a l’ori-gine du concept de e-recommandation : les sites de e-recommandation sont d´edi´es `a soutenir, g´erer et automatiser les partages d’opinions et de recommandations de communaut´es de cyber-consommateurs. Ces sites de e-recommandation donnent ´egalement `a leurs membres la possibi-lit´e d’une ´evaluation multi dimensionnelle des sites de e-commerce ainsi que des produits qu’ils proposent selon un ensemble pr´ed´efini de crit`eres.
Nous nous int´eressons plus particuli`erement au rˆole de ces sites de recommandation dans l’´evaluation et le choix de sites de e-commerce. En effet, ces sites de recommandation se pr´esentent comme des guides de s´election des sites de e-commerce. La s´election qu’ils proposent repose sur les critiques et les ´evaluations des cyber-consommateurs eux-mˆemes, au regard d’un panel de crit`eres d’appr´eciation des sites de e-commerce : convivialit´e du site, mise `a jour, SAV, stocks, etc. Par cons´equent, le manager d’un site de e-commerce se trouve continˆument confront´e `a une ´evaluation multicrit`ere par les consommateurs de son site. Il doit donc savoir ˆetre r´eactif face `a cette ´evaluation multicrit`ere qui d´ecidera de sa notori´et´e sur le site d’e-recommandation et donc, par suite, de son chiffre de ventes : il doit ˆetre capable d’identifier `a tout moment les dimensions les plus attractives ou les plus critiques de son activit´e.
En sus de l’aspect multicrit`ere de son diagnostic, le manager est confront´e `a un v´eritable probl`eme de gestion d’incertitude. Cette incertitude peut relever de plusieurs aspects. On dis-tingue essentiellement l’incertitude li´ee `a l’´economie de march´e (impr´evisibilit´e du monde ´economique, dynamique du march´e concurrentiel, ´evolution technologique,. . . ) et celle li´ee au traitement de l’information (dispersion et impr´ecision des avis des consommateurs, variabilit´e des avis (subjectivit´e, divergence), etc). Comme nous l’avons introduit dans le premier chapitre, nous limitons notre ´etude au cas o`u l’incertitude est li´ee `a l’imperfection de l’information. Notre objectif peut alors se formuler de la fac¸on suivante : pour aider un manager de site de e-commerce `a analyser et am´eliorer son ´evaluation multicrit`ere sur un site de e-recommandation, nous proposons de formaliser la relation entre un site de commerce et un site de e-recommandation sous l’angle de l’agr´egation multicrit`ere en univers incertain. Nous avons
pro-pos´e dans les deux premiers chapitres un cadre formel `a travers un mod`ele de processus d’aide `a la d´ecision. Nous verrons dans ce chapitre l’application et la mise en place de ce mod`ele dans le cadre applicatif de la e-recommandation d´edi´ee aux sites de e-commerce en univers incertain. Dans cette optique, le site de e-commerce est assimil´e `a une entreprise qui chercherait `a opti-miser ses performances au vu des indicateurs r´esultant de l’´evaluation collective et multicrit`ere recueillie par le site d’e-recommandation. Ce travail est particuli`erement d´edi´e aux ´equipes de marketing et benchmarking d’un site de e-commerce.
3.2 Les activit´es de marketing et de benchmarking dans le