Dans le cadre de la recherche que nous avons menée concernant l’effet de levier du parrainage sur l’efficacité d’une action de marketing direct [3], nous ne nous sommes pas contenté de mesurer les intentions comportementales. Nous avons retenu le comportement réel des participants comme variable dépendante.
Pour ce faire, l’enseigne parrain qui était le sponsor cible de notre étude a accepté, pendant les trois semaines de l’opération, de collecter les coupons de participation à la tombola (en cas de participation) et les bons de réduction (en cas d’achat) remis aux caisses des 28 magasins de l’enseigne de la région concernée.
Ce partenariat a permis de suivre les comportements réels de visite et d’achat de chacun des individus ayant reçu l’une des deux versions du publipostage (cf. chapitre 3 §1.). Le courrier ayant été envoyé aux nom et prénom des participants sélectionnés, ces derniers devaient montrer une pièce d’identité avant de pouvoir remettre l’un des deux coupons ou les deux à la caisse d’un magasin. Ce faisant, nous nous sommes assuré que la personne qui se rendait physiquement en magasin était bien celle qui avait reçu le publipostage.
60
Nos résultats indiquent que la mention du soutien de l’enseigne parrain dans le publipostage a eu un effet sur le comportement de visite et d’achat des supporters (visite et achat : 7,9 % vs 4,1 %, p=0,004 ; achat : 5,5 % vs 2,9 %, p=0,015), mais pas des non-supporters.
Mesurer les réponses comportementales ne paraît pas, de prime abord, constituer une chose aisée. Cependant, le comportement ne se limite pas à la visite ou à l’achat d’un
consommateur. En définissant le comportement comme des actions26 menées par les
participants de façon consciente ou non, Morales, Amir et Lee (2017) incluent également des
formes plus subtiles de comportements comme des réponses automatiques ou physiologiques, ou encore diriger son regard vers un endroit particulier sur un écran d’ordinateur, ou encore avoir un rythme cardiaque élevé. Les mesures comportementales peuvent ainsi être non-intentionnelles (distance physique qu’une personne choisit de laisser avec un autre participant, le temps passé dans un restaurant, mimétisme), prendre la forme de réactions automatiques, physiques voire physiologiques (mouvement des yeux, intonations de la voix, expressions faciales, rythme cardiaque, niveau de testostérone, etc.).
Pour Morales, Amir et Lee (2017), retenir des variables dépendantes correspondant à des comportements qui induisent une forme de conséquence (sociale, financière, effort, temps, auto-efficacité) traduit davantage le comportement réel des consommateurs. Ces auteurs
donnent plusieurs exemples permettant d’améliorer le réalisme des variables dépendantes. Ils conseillent par exemple d’analyser les expressions faciales ou la qualité de la voix plutôt que de demander aux participants d’indiquer comment ils se sentent sur une échelle de mesure. Il est également possible de mesurer un comportement qui constitue un proxy du construit
que l’on cherche à mesurer. Sans que cela ne constitue une liste exhaustive, les exemples ci-
après permettent d’illustrer cet aspect : enregistrer le temps que les individus attendent pour obtenir une récompense ou leur demander de chercher une récompense et mesurer l’effort qu’ils sont prêts à faire, plutôt que de mesurer leur évaluation de cette récompense sur une échelle ; mesurer le temps de lecture concernant un nouveau produit plutôt que de mesurer leur intérêt par rapport à ce nouveau produit ; mesurer les inscriptions des participants à une autre session de l’étude expérimentale plutôt que de leur demander si participer à une future session les intéresse ; demander aux participants de signer une pétition au lieu de mesurer leur degré d’accord ou de désaccord avec une certaine politique.
Dans le cadre d’une expérimentation visant à étudier des effets de combinaison de couleurs, Deng, Hui et Hutchinson (2010) ont demandé aux participants de se rendre sur un configurateur en ligne (NikeID) pour personnaliser une paire de chaussures de sport. Ce faisant, les répondants pouvaient choisir les couleurs parmi celles proposées par le configurateur, rendant la mesure des effets plus réaliste par rapport au fait de leur demander d’imaginer quelles couleurs ils auraient choisi (ce qui aurait d’ailleurs eu pour conséquence d’attirer leur attention de façon artificielle sur le thème de la recherche). Notons toutefois que les choix (de couleurs) réalisés ne semblent pas induire une quelconque forme de conséquence (hormis peut-être le temps passé à choisir les couleurs) dans la mesure où les répondants n’allaient pas jusqu’à acheter les chaussures ainsi personnalisées.
26 En fonction du contexte, une même action peut être considérée comme une mesure comportementale ou non.
Par exemple, l’action de cliquer sur un bouton d’une souris d’ordinateur peut être utilisée pour répondre à des items d’une échelle (mesure non comportementale), ou pour mesurer le degré de persévérance ou d’agacement concernant une tâche précise (mesure comportementale au travers du nombre de clics) (Morales, Amir et Lee, 2017)
Le chercheur devrait donc chercher à associer la mesure du comportement à une certaine forme de conséquence. Par exemple, plutôt que de mesurer la probabilité que les participants
fassent un don à une œuvre de charité, il est préférable de faire en sorte que les participants puissent faire réellement un don s’ils le souhaitent. Permettre aux participants de prendre un risque en faisant un pari avec leur propre argent est moins artificiel que mesurer leur degré d’aversion par rapport au risque. Plutôt que de mesurer les intentions d’achat, il est préférable de proposer des billets ou des coupons de réductions. Permettre aux participants de chercher activement plus d’informations sur Internet ou d’écrire à un ami constitue autant de solutions permettant de se rapprocher des comportements réels lors de la mesure des effets (Morales, Amir et Lee, 2017).
Toujours sur le plan de la mesure des effets, certaines limites dont souffrent les mesures traditionnelles, explicites, auto-rapportées (chapitre 2 §1) peuvent être palliées par le recours à des mesures indirectes, par exemple les mesures implicites de restitution mémorielle. Les résultats de deux études quasi-expérimentales que nous avons menées lors des
6ème et 7ème édition d’un tournoi de tennis auprès de l’audience directe des spectateurs [5, 6 et
7] illustrent l’intérêt des mesures implicites de restitution mémorielle d’un concept unique (i.e., mesures implicites de mémorisation) (Trendel et Warlop, 2005) (encadré 22).
Encadré 22 : l’intérêt des mesures implicites de restitution mémorielle pour le contrôle de