Mesure des variables explicatives :

Les variables explicatives du modèle, présentées dans le troisième chapitre sont : la couleur du site, l’ergonomie du site, la technologie utilisée par le site, le volume d’information du site.

Il est utile de rappeler que selon Mehrabian et Russel (1974), les internautes ont deux types de comportement quant à l’adoption d’une technologie (ici la fréquentation du site), soit un comportement d’approche, soit un comportement d’évitement.

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Les comportements d’approche renferment tous les comportements dits positifs. Il est clair que plusieurs variables peuvent être utilisées pour appréhender le comportement d’approche.

Comme nous l’avons vu précédemment, les théories qui ont étudié les comportements des individus à ce niveau de recherche les plus importantes sont : la théorie de l’action raisonnée d’Ajzen et Fishbein (1980) et la théorie du comportement planifié d’Ajzen (1991).

Les fondateurs de la théorie de l’action raisonnée (TRA) présentent l’intention comme une composante conative intermédiaire entre l’attitude et le comportement. Elle présente le désir, le souhait, la détermination ou la volonté d’émettre un comportement (Limayem et al, 2000).

La théorie du comportement planifié (TPB), développée par Ajzen en 1991 est une extension de la théorie de l’action raisonnée.

La TPB diffère de celle de TRA en introduisant la notion de contrôle perçu du comportement comme variable déterminante de l’intention du comportement.

Triandis (1979) reprend la TRA pour élaborer sa théorie des comportements interpersonnels en partant du principe que de nombreux comportements se manifestent sans pour autant découler d’une volonté consciente. En effet, il définit l’intention comme un ensemble d’instructions que se donne un individu à lui-même avant d’opter pour un comportement déterminé. Il intègre à son modèle la force de l’habitude et introduit la notion des conditions extérieures à l’individu facilitant ou complexant l’adoption du comportement souhaité.

Wong et Sheth (1985) considèrent que pour prédire qu’un individu va faire une action particulière, il suffit de lui demander s’il a l’intention ou non de la faire.

Taylor et Todd (1995), grâce à un pouvoir de prédiction d’utilisation, affirment que les intentions sont les meilleurs déterminants de l’adoption d’une innovation.

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Quant a O’shaugnessy (1992), il définit l’intention comme étant le résultat d’un désir qui a été traité cognitivement.

L’intention représente donc le désir, le souhait, la détermination ou la volonté d’émettre un comportement, (Limayem et al 2000).

Selon Eagly et Chaiken (1993), l’intention désigne le niveau conscient d’une personne d’exercer un effort afin de réaliser un comportement.

Pour Taylor et Todd (1995), les intentions permettent de prédire le comportement grâce à un pouvoir de prédiction de l’utilisation. Davis (1989) précise que les intentions d’utiliser un système sont un déterminant direct de l’utilisation.

Bien que cette variable soit fréquemment traitée comme une variable dépendante, plusieurs recherches comme celles de Chen et al. (2002) et Georges (2002) ont trouvé que c’est un déterminant important du comportement en ligne.

1.2.1.1 Mesure de la couleur du site :

Les couleurs permettent d’attirer l’attention et d’activer le registre émotionnel, en ciblant prioritairement les dimensions affectives (Dooley et Harkins, 1970). Sur un plan physiologique, la tension musculaire, la relaxation musculaire ou le tonus varient en fonction des différentes couleurs (Birren, 1978). Les teintes chaudes comme les rouges ou les oranges sont stimulantes tandis que les teintes froides comme le bleu et le vert sont reposantes. Ceci pourrait expliquer l'association des humeurs avec ces couleurs : le rouge avec l'excitation, comme un stimulant, le jaune avec la gaieté, comme une réponse neutre, et le bleu avec la tranquillité, comme relaxant (Odom et Sholtz, 2004).

La couleur est une sensation physiologique reçue par l’intermédiaire de notre œil de la vision d’un élément coloré, Liée à trois dimensions à savoir : la nature de l’objet, la lumière, l’oeil qui perçoit le stimulus et le communique au cerveau (Déribéré, 2000). Elle est définie selon trois composantes : la teinte ou tonalité chromatique, la saturation, la luminosité (Trouvé, 1999), reconnue

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comme une variable de premier plan au sein de l’atmosphère des sites web (Lemoine, 2008).

A l’écran et au niveau de l’atmosphère la couleur apparaît sous la forme d’une charte graphique composée de deux couleurs (Itten, 1970) : couleur d’avant plan (dynamique), texte, images et tableaux, et couleur d’arrière plan (dominante).

Nous choisissons d’opérationnaliser cette variable à travers les items : stimulante /non stimulante, pour des raisons d’ordre méthodologique, comme suit : Les couleurs de ce site sont :

*Stimulantes *Non stimulantes

1.2.1.2. Mesure de l’ergonomie du site :

Selon Triandis (1979), les conditions facilitatrices sont les facteurs de l’environnement de l’individu qui facilitent le comportement à effectuer, « Ce sont des facteurs objectifs rendant un acte plus facile à accomplir ».

Comme on l’a énoncé précédemment, l’ergonomie du site suscite l’intérêt aussi bien des théoriciens que les managers puisque cette variable est déterminante pour générer le maximum de visiteurs internautes sur un site particulier.

Ladwein (2001) a bien démontré que l’ergonomie d’un site influence l’intensité et la qualité de la recherche d’information.

Suivant Rowley (2000), il est possible d’opérationnaliser l’ergonomie à travers les 2 critères suivants, ce sont :

- La rapidité de téléchargement des pages - L’efficacité des moteurs de recherche

Ainsi, on tentera de mesurer cette dimension de l’ergonomie d’une façon dichotomique comme suit :

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- La rapidité de téléchargement des pages : *Rapide

*Lente

- L’efficacité des moteurs de recherche :

On tentera de mesurer cette dimension de l’ergonomie qui n’est autre que la disponibilité du site sur les différents moteurs de recherche d’une façon dichotomique comme suit :

* Disponible *Non disponible

De cette manière, l’ergonomie permet principalement à l’internaute de gagner du temps puisqu’elle favorise la démarche de l’internaute dans sa navigation en l’accélérant ou elle défavorise sa démarche de navigation en le retardant.

1.2.1.3 Mesure du volume d’information du site :

Donovan et Rossiter (1982, 1994) ont bien illustré l’importance du volume d’information du site comme facteur influençant la stimulation des internautes.

Mehrabian et Russel (1974) ont proposé une mesure de la stimulation environnementale à travers le volume d’information d’un environnement par deux dimensions, à savoir la nouveauté et la complexité.

L’opérationnalisation de cette variable ne néglige pas non plus l’ensemble d’items suivants :

- L’organisation de l’information : produits regroupés en catégories homogènes, création et pertinence de rubriques dans les catégories, facilité à trouver un produit recherché

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Enfin de compte nous avons choisi d’opérationnaliser cette variable à travers l’item ‘densité’, et ce pour des raisons d’ordre méthodologique, comme suit :

- Le volume d’information de ce site est:  Dense

 Léger

1.2.1.4 Mesure de la technologie utilisée par le site :

La crédibilité accordée par l’internaute au site dépend également de sa perception du niveau technologique du site.

Nombreux sont les auteurs qui ont présenté des dimensions pour ce construit afin de le mesurer, on cite l’exemple de Hoque et Lohse (1999) qui ont montré que la vitesse de téléchargement d’un site est une dimension essentielle pour la satisfaction de l’internaute.

Hoffman et Novak (1996), quand à eux ont appuyé cela en démontrant que les temps de téléchargements longs limitent la recherche d’informations.

Shih (1998) a aussi expliqué que ces temps de téléchargement longs, limitent le comportement exploratoire.

On tentera ainsi, de mesurer la technologie d’une manière binaire comme suit :

 Nouvelle technologie.  Ancienne technologie.