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L’émergence d’Internet en tant que média et l’accroissement de son utilisation a favorisé le développement du bouche à oreille électronique. En effet, Internet permet de pérenniser la relation entre les internautes et l’entreprise en ligne, aussi entre les internautes eux-mêmes à travers par exemple les e-mails, les sites web, les forums, réseaux sociaux, sites web marchands, etc.

Une notion répandue agissant sur le comportement du consommateur est le bouche à oreille (WOM); il joue un rôle important dans la formation des attitudes et des comportements des consommateurs. (Katz et Lazarsfled, 1995) trouvent que le WOM est sept fois plus efficace que les journaux et les magazines, quatre fois plus efficace que les vendeurs et deux fois aussi efficace que les radios dans l’influence du consommateur pour changer une marque. Il est qualifié comme étant le palliatif de la communication formelle (Kapferer, 1984). Le WOM est aussi considéré comme étant un facteur et une variable parmi d’autres comme (la publicité, l’expérience) responsable de la détermination de la qualité des services (Zeithaml et al., 1985). D’ailleurs, la communication via le WOM est une partie importante des interactions des cyberconsommateurs, en particulier dans l’environnement des communautés en ligne (Brown et al., 2007).

Toutefois, la littérature sur le bouche à oreille électronique est abondantes (par exemple Bambauer-Sachse et Mangold, 2011; Chevalier et Mayzlin, 2006, Themba et Mulala, 2013) néanmoins elles restent très limitées dans le contexte tunisien malgré le nombre croissant d’internautes tunisiens qui est estimé en 2012 à 4,2 millions[2].

Aucune étude ne s’étant à notre connaissance intéressée par le passé à l’effet d’e-WOM sur l’image de marque, l’attitude et l’intention d’achat dans le domaine de l’industrie agroalimentaire, malgré que ces hypothèses ont été testées auparavant dans des recherches antérieures (Wang et Yang, 2010, Wu et al., 2011, Jalilvand et Samiei, 2012); dans plusieurs contextes (Chine, Iran, etc.) et dans plusieurs autres domaines (l’industrie automobile, l’industrie du tourisme, etc.). A cet égard, nous avons décidé de nous intéresser à l’impact de ces variables dans le contexte tunisien.

Nous avons choisi le domaine de l’agroalimentaire car il est dynamique. Il contribue à l’exportation, à la création de la valeur ajoutée (20 % de la valeur ajoutée industrielle en 2012)[3], donc, il représente un secteur stratégique qui mérite l’attention.

Le consommateur tunisien est devenu plus ouvert et plus libre surtout après la révolution de 2011 qui a favorisé l’utilisation d’Internet en toute liberté, d’une part et le développement des relations entre les internautes, d’autre part. En effet, plusieurs consommateurs utilisent Internet (comme les réseaux sociaux, les sites de commentaires, les forums de discussion en ligne, etc.) pour communiquer entre eux et échanger des informations au sujet des produits ou des services, (Gupta et Harris, 2010).

Ces différents constats, nous ont poussé donc à réaliser ce travail de recherche, en proposant un modèle intégrant les variables indépendantes (e-WOM, attitude, image de marque), afin d’étudier l’intention d’achat du consommateur tunisien dans l’industrie de l’agroalimentaire. Plus précisément, il s’agit d’examiner dans quelle mesure l’e-WOM auprès des consommateurs tunisiens peut influencer l’image de marque, l’attitude et l’intention d’achat dans l’industrie agroalimentaire. En fait, nous cherchons à répondre à la problématique suivante : le bouche à oreille électronique peut- il affecter l’image de marque, l’attitude et l’intention d’achat du consommateur tunisien ? Et quelles sont les variables qui expliquent ce phénomène ?

Cet article est organisé comme suit. Tout d’abord, nous présentons une revue de la littérature sur le WOM, l’e-WOM et les effets d’e-WOM sur l’image de marque, l’attitude et l’intention d’achat. Ensuite, nous présentons les hypothèses et le modèle de la recherche suivi de la méthodologie de recherche appliquée et la discussion des résultats. Enfin, nous clôturons cet article par la présentation des implications, les limites et les voies futures de recherche.

Revue de littérature et hypothèses de recherche

wom et e-wom

Une communication par bouche à oreille, en ligne ou hors ligne, est une forme d’interaction interpersonnelle (Zhang et al., 2010). Le bouche à oreille traditionnel joue un rôle important dans les décisions d’achat des consommateurs en influençant le choix du consommateur (Katz et Lazarsfled, 1955). En effet, (Katz et Lazarsfled, 1955; Smith et al, 2005; Trusov et al, 2009) montrent que le bouche à oreille est plus efficace que les outils marketing traditionnels, de la vente personnelle et des supports publicitaires classiques.

Aujourd’hui, Internet est devenu un élément important voir indispensable pour la communication et l’information et un média puissant de marketing pour les entreprises. Il constitue un outil essentiel pour faciliter la diffusion de l’information dans les communautés en ligne (Sun et al., 2006). En se référant aux avantages d’Internet, (Varadarajan et Yadav, 2002) ont répertorié plusieurs avantages d’e-WOM. Il permet de faciliter l’accès au type et à la quantité de l’information voulues et associée aux différentes attributions des produits offerts; il améliore la qualité de l’information reçue de la part du consommateur en comparant ses sources et il permet aussi d’organiser et de structurer l’information qui circule.

A la différence du WOM classique l’impact des commentaires en ligne est sans limites, puisque tout consommateur en quête d’information peut accéder à un site web, peu importe son origine. (Godes et Mayzlin, 2004) considèrent que l’e-WOM est une forme particulière du WOM classique. Ainsi, il est considéré comme étant une énonciation positive ou négative faite par des consommateurs actuels, anciens ou potentiels sur un produit/service ou une entreprise, qui est rendu disponible à une multitude d’autres personnes et institutions via Internet (Hennig-Thurau et al., 2004).

La recherche menée par (Arndt, 1967) est l’un des premiers travaux qui se sont intéressés à l’influence du WOM sur la décision du consommateur. Une communication par bouche à oreille est souvent définie comme une communication interpersonnelle entre un récepteur et une source (émetteur). Autre définition de (Brown et Reingen, 1987) qui ont défini le WOM selon deux niveaux; le niveau macro qui correspond aux flux de communication à travers des groupes et le niveau micro qui se définit comme étant des flux d’information entre des dyades ou des groupes. (Silverman, 2001, p. 4) l’a défini, comme « une communication informelle à propos de services ou de produits entre des individus qui sont indépendants de la compagnie qui offre les services et produits dans un médium aussi perçu comme indépendant de l’entreprise ». Ce moyen de communication se développe et s’épanouit dans des situations économiques et sociales favorables et/ou défavorables. C’est-à-dire, il peut être fatal et dévastateur pour l’entreprise, sur le plan interne et sur le plan externe lorsqu’on ne connaît pas l’émetteur ou la source, comme la (concurrence).

L’émergence de nouveaux moyens de communication permet au bouche à oreille de prendre un nouvel élan (Stambouli et Briones, 2002). Alors, l’e-WOM est défini comme un « échange d’opinion basé sur l’affect ou l’expérience pour un bien/service par le biais d’un outil interactif électronique : Internet » (Riegner, 2007, p. 444). Aussi, (Marteaux, 2006) définit l’e-WOM comme une technique qui s’appuie sur un processus de communication écrite à travers des échanges en ligne (e-mails, forums ou sites web). D’ailleurs, les avis et les commentaires des cyberconsommateurs est l’une des formes de bouche à oreille électronique; ils permettent de fournir des informations ou des recommandations pour les internautes; ils jouent un rôle important dans le processus de décision d’achat des produits ou services (Yayli et Bayram, 2010). L’e-WOM est devenu un élément permanent du marketing mix en ligne, contribuant ainsi à l’image de marque, l’attitude, l’intention d’achat et la décision d’achat des consommateurs en ligne, (Bambauer-Sachse et Mangold, 2011; Chevalier et Mayzlin, 2006; Chatterjee, 2001; Jalilvand et Samiei, 2012).

e-wom et intention d’achat

L’intention d’achat est définie comme la probabilité ou la volonté d’acheter un produit (Dodds, Monroe, et Grewal, 1991). Il est très souvent considérée, dans les travaux relatifs au bouche à oreille électronique, comme une variable plus populaire (Park et Lee, 2009; Xiaofen et Yiling, 2009) (Xiaofen et Yiling, 2009) suggèrent que l’e-WOM a beaucoup d’influence sur l’intention d’achat dans la mesure où les informations recueillies d’e-WOM impactent de manière positive et significative l’intention d’acheter un produit. C’est dans ce cadre que s’inscrit notre recherche qui cherche à examiner l’effet d’e-WOM sur l’attitude, l’image de marque et l’intention d’achat du consommateur.

e-wom et attitude

L’attitude des consommateurs est une combinaison des perceptions, des valeurs et des croyances. Le consommateur doit d’abord percevoir le produit, ensuite se concentrer sur les croyances et les valeurs et par la suite prendre une décision d’acheter ou de ne pas acheter le produit. Pour modifier une attitude donnée, il faut donc modifier l’évaluation des caractéristiques de l’objet par l’individu (Zajonc et Markus, 1982). L’attitude est définie comme « les connaissances, les croyances, les opinions et les sentiments d’un individu ou d’un groupe d’individus à l’égard d’un objet » (Lendrevie et al., 2003, p 155). (Darpy et Volle, 2007, p 119) définissent aussi l’attitude comme « une prédisposition à évaluer d’une certaine manière (positive ou négative) un produit ou une marque ». Quelle que soit la définition, les attitudes ont toujours été considérées comme ayant une composante évaluative forte (Petty et al., 2007). L’attitude peut être déterminée par les réponses, les commentaires et l’implication des internautes. En effet, (Sen et Lerman, 2007) ont étudié l’impact d’e-WOM sur l’attitude du consommateur dans le contexte électronique. Ils ont montré que les commentaires en ligne affectent significativement l’attitude de l’internaute vis-à-vis du produit. (Lee et al., 2008) ont montré également que les avis des cyberconsommateurs sont utiles pour le traitement d’informations et peuvent donc influencer leurs attitudes vis-à-vis du produit ou service.

Effets d’e-wom sur l’image de marque, l’attitude et l’intention d’achat

L’e-WOM est un processus d’influence personnelle, dans laquelle les communications entre l’émetteur (expéditeur) et le récepteur peuvent changer l’attitude et l’intention d’achat du récepteur (Cheung et al., 2009). Plusieurs auteurs montrent que l’e-WOM peut avoir un impact potentiel sur le processus de décision du consommateur, (Hennig-Thurau et al, 2004; Lee et al, 2006 et Rowley, 2001).

Internet offre sans doute plusieurs alternatives de communication en ligne (forums de discussion, e-mails, sites web, facebook, twitter, etc.) comme sources d’e-WOM pour l’adoption et l’utilisation des produits et services (Subramani et Rajagopalan, 2003). Par ailleurs, les expériences agréables et satisfaisantes des consommateurs peuvent intensifier le bouche à oreille positif et conduire à des visites répétées ce qui augmente les ventes en ligne (Pentina et Amialchuk, 2011). (Xia et Bechwati, 2008) considèrent également que le bouche à oreille électronique joue un rôle important dans l’influence des attitudes et d’intention d’achat du consommateur.

Par ailleurs, la littérature a montré que l’image de marque a été jugée capitale pour de nombreuses industries (Jalilvand et Samiei, 2012). Elle se définit donc comme « un ensemble de perceptions concernant une marque, reflétées par les associations relatives à cette marque détenues en mémoire. Les associations relatives à la marque sont des liens informationnels contenant la signification de la marque pour les consommateurs », (Keller, 1993, p. 3). L’amélioration de l’image de marque est une partie intégrante de la stratégie générale de l’entreprise. En effet, Les marques fortes peuvent accroître la confiance des clients envers un produit ou un service acheté. L’e-WOM est devenue un élément permanent et indispensable du mix marketing en ligne en contribuant beaucoup à l’image de marque et la décision d’achat des consommateurs en ligne (Cheung et al., 2008).

Le WOM est considéré comme ayant une grande force de persuasion à travers la crédibilité perçue et la fiabilité (Chatterjee, 2001; Godes et Mayzlin, 2004; Mayzlin, 2006). De ce fait, le bouche à oreille électronique est plus efficace que le bouche à oreille traditionnel en raison de sa grande accessibilité, (Chatterjee, 2001). Internet et surtout les réseaux sociaux (Facebook, Twitter, You Tube, MySpace…) ont donc donné le pouvoir aux internautes pour influencer les autres à travers une variété d’outils, (Cheung et Thadani, 2012). En outre, (Jeong et Jang, 2011) considèrent l’e-WOM comme un moyen de communication ayant une forte influence sur le comportement du consommateur (augmentation de l’intention d’achat et de l’attitude du consommateur) ainsi que sur l’entreprise (création d’une image favorable à l’entreprise et à sa marque). De plus, l’image de marque peut influencer les bénéfices futurs de l’entreprise et les flux de trésorerie à long terme (Yoo et Donthu, 2001). L’amélioration de l’image de marque par l’augmentation de la variété des produits, l’amélioration de la qualité des produits, l’offre des produits dans le prix digne de la valeur et de fournir agréablement des services après-vente augmentent directement l’attitude et l’intention d’achat des produits (Jalilvand et Samiei, 2012).

Plusieurs chercheurs ont montré une relation significative entre le bouche à oreille et l’intention d’achat (Crocker, 1986; Maxham III, 2001; Ying et Chung, 2007). (Sen et Lerman, 2007) ont constaté que l’e-WOM (positifs ou négatifs) affecte significativement l’attitude du consommateur. D’autres chercheurs suggèrent que l’e-WOM influence significativement l’intention d’achat du consommateur à travers les informations recueillies et qui ont un effet sur l’attitude et l’intention d’achat des internautes qui ont été exposés à ce WOM (Xiaofen et Yiling, 2009).

Autres chercheurs (Chevalier et Mayzlin, 2006; Hennig-Thurau et Walsh, 2004; Brown et al., 2007; Park et Lee, 2009) montrent que l’exposition au WOM électronique influence la décision d’achat du consommateur. Dans ce sens, les commentaires des consommateurs en ligne qui incluent des recommandations et / ou évaluations des produits ont un impact significatif sur les intentions d’achat, les attitudes à l’égard de la marque et les décisions d’achat (Cheung et al 2009; Park et Kim, 2008; Davis et Khazanchi, 2008). Les études empiriques de (Jalilvand et Samiei, 2012; Cheung et Thadani, 2012; Tabbane et Hamouda, 2013) montrent qu’il y a une forte relation entre l’e-WOM, l’image de marque, l’attitude et l’intention d’achat. D’après ce qui précède, nous proposons les hypothèses suivantes :

H1. Le bouche à oreille électronique a un impact positif et significatif sur l’image de marque.

H2. Le bouche à oreille électronique a un impact positif et significatif sur l’attitude.

H3. Le bouche à oreille électronique a un impact positif et significatif sur l’intention d’achat.

H4. L’attitude a un impact positif et significatif sur l’intention d’achat.

H5. L’image de marque a un impact positif et significatif sur l’intention d’achat.

La littérature sur le bouche à oreille en ligne semble être d’accord que l’e-WOM peut avoir des effets sur des variables comme l’image de marque, l’attitude et l’intention d’achat. Etant donné l’effet présumé d’e-WOM sur l’attitude, l’image de marque et l’intention d’achat, nous nous proposons de vérifier ce résultat dans l’industrie agroalimentaire. Le lien entre ces différentes variables sera analysé suite à l’étude empirique menée à cet effet (Figure 1).

Méthodologie

Mesure des variables

La vérification du modèle conceptuel présenté précédemment dans la partie théorique suppose le choix d’une méthodologie de recherche convenable à la problématique. Pour atteindre les objectifs de l’étude, un questionnaire auto administré a été développé sur la base de la revue de la littérature. Il a été pré testé auprès de 30 répondants et révisé. Ce pré-test permet de vérifier la clarté et éviter la redondance. Le questionnaire contenant les construits utilisés dans ce travail : (1) e-WOM (six items); (2) l’image de marque (trois items); (3) l’attitude (trois items); (4) l’intention d’achat (trois items, et (5) la démographie.

Les répondants ont été interrogés sur l’utilisation d’e-WOM (Bambauer-Sachse et Mangold, 2011). Concernant « l’image de marque », les répondants ont été invités à indiquer leur degré d’accord/désaccord sur l’importance de l’image de marque dans l’industrie agroalimentaire en ce qui concerne la marque X (Davis et al., 2009). Ensuite les répondants ont été interrogés sur leur intention d’acheter cette marque X (Shukla, 2010). Enfin pour « l’attitude », les répondants ont été conviés à évaluer leur attitude envers la marque X (Bodur et Grohmann, 2005). Malgré l’existence d’un grand nombre d’échelles disponibles pour mesurer ces concepts, nous avons choisi d’utiliser ces différentes échelles car elles présentent dans l’ensemble de meilleures garanties psychométriques qui ont été mentionnées par la littérature. De plus, elles ont été développées précisément dans le domaine qui nous intéresse (le commerce électronique). Ces mesures ont été effectuées en utilisant une échelle de Likert à sept niveaux, allant de fortement d’accord (1) à fortement en désaccord (7), sauf, la mesure de l’attitude qui a été effectuée par une échelle sémantique différentielle. Le recours à une échelle d’intervalle permet d’effectuer des analyses uni variées (Malhotra, 1999). Les mesures des variables sont présentées dans le Tableau 1.

FIGURE 1

Modèle de recherche

Modèle de recherche

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Tableau 1

Echelles de mesures utilisées

Echelles de mesures utilisées

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Collecte de données et méthodes d’analyse

Les questionnaires ont été distribués auprès d’un échantillon basé sur une méthode d’échantillonnage non probabiliste et recueillis par rapport à une marque X (une marque agroalimentaire bien connue dans l’industrie agroalimentaire en Tunisie). Cette méthode a été choisie dans la mesure où il n’existe pas une base de sondage. En se basant sur le critère temps, l’échantillon par convenance a été retenu. 350 questionnaires ont été distribués durant le mois de Mai en 2013, il y a eu 270 réponses valides, soit un taux de réponse de 77 %. Sur un échantillon total de 270 répondants (tableau 2), 150 hommes soit 55,6 % et 120 femmes soit 44,4 %.

Tableau 2

Caractéristiques démographiques de l’échantillon

Caractéristiques démographiques de l’échantillon

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La méthode des équations structurelles a été retenue pour tester notre modèle conceptuel. En effet, notre modèle englobe un ensemble de variables latentes et des relations de causalité sous jacentes. La méthode des équations structurelles est considérée comme une extension de la régression car elle offre la possibilité de traitement des relations linéaires simultanées entre les variables explicatives et les variables à expliquer d’un modèle prédéfini (Evrard et al., 2003). La contribution principale de cette méthode par rapport aux autres méthodes classiques (la régression, l’analyse discriminante et l’analyse conjointe) est qu’elle permette le traitement simultané de plusieurs relations causales et l’introduction de l’erreur de mesure directement dans le processus d’estimation (Roussel et al., 2002). Nous avons choisi d’utiliser pour l’estimation des paramètres la méthode de maximum de vraisemblance (ML) qui est très recommandée par la littérature malgré l’existence de plusieurs autres méthodes comme la méthode des moindres carrés généralisés (GLS) (Roussel et al., 2002).

Deux méthodes d’analyse de données sont utilisées dans cette étude : l’analyse factorielle exploratoire (AFE) à savoir l’analyse en composantes principales (ACP) pour l’étude de la structure des variables latentes et l’analyse factorielle confirmatoire (AFC) qui permet de tester les hypothèses émises dans la partie théorique. Elle permet de vérifier la fiabilité (avec le Rhô de Jöreskog) et la validité interne (convergente et discriminante) des construits. Ces deux méthodes d’analyse sont très fortement liées : l’AFE identifie la structure d’une échelle et l’AFC confirme cette structure. Pour les analyses exploratoires, le traitement des données a été réalisé par le logiciel SPSS; alors que les tests des liens de causalité ou des effets directs ont été réalisés par le logiciel AMOS.

Analyse des données et résultats

L’analyse factorielle exploratoire (AFE) et l’analyse factorielle confirmatoire (AFC)

L’Analyse Factorielle Exploratoire

Pour appliquer l’ACP, certaines conditions doivent être remplies. Ainsi nous pouvons remarquer que le déterminant de la matrice de corrélation est différent de zéro et que le Kaiser-Meyer-Olkin est supérieur à 0,5.

Ensuite nous pouvons remarquer aussi que la valeur d’Alpha, qui permet de vérifier la consistance interne d’un construit, est supérieure à 0,7 (compris entre 0,79 à 0,95); en effet, plus ce coefficient est proche de 1, plus la cohérence interne et la fiabilité de l’échelle est forte (Thiéthart et Coll, 2003). Donc le niveau de cohérence interne de chaque variable de notre modèle est acceptable. Les résultats de cette analyse sont récapitulés dans le tableau 3.

L’Analyse Factorielle Confirmatoire

Ajustement et estimation du modèle de mesure

L’évaluation de la qualité d’ajustement d’un modèle sur la base des indicateurs d’ajustement qui figurent dans le tableau (4) montre que tous les indicateurs obéissent aux qualités d’ajustement, hormis le Khi2 Normé et l’AGFI. Mais globalement nous pouvons accepter la qualité d’ajustement du modèle.

La fiabilité des construits : Le Rho de Joreskog

Le Rho de Joreskog représente un indicateur de fiabilité d’un construit qui s’appuie sur les mesures des contributions factorielles des items (Roussel et al., 2002). Pour notre étude les valeurs du Rho sont dans le tableau 5. La formule de Rho de Joreskog est la suivante :

forme: forme pleine grandeur

Tableau 3

Les résultats de l’analyse factorielle exploratoire

Les résultats de l’analyse factorielle exploratoire

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Tableau 4

La qualité d’ajustement du modèle de mesure

La qualité d’ajustement du modèle de mesure

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En se référant au seuil minimum préconisé par (Bagozzi et Yi, 1988) qui est de 0,60 les résultats figurant dans le tableau 5 sont tous acceptables.

Tableau 5

Les résultats de la fiabilité des construits

Les résultats de la fiabilité des construits

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La validité des mesures

Pour vérifier la validité convergente, nous avons utilisé la formule de (Fornell et Larcker, 1981) qui consiste à calculer la Variance des Moyennes Extraites (VME) laquelle doit être supérieure à 0,5. Dans notre cas, la validité convergente est vérifiée car tous les coefficients sont supérieurs au seuil de 0,5 (tableau 6). La formule de la VME est la suivante :

forme: forme pleine grandeur

Tableau 6

Les résultats de la validité convergente

Les résultats de la validité convergente

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Et pour vérifier la validité discriminante nous avons fait appel à l’approche de (Fornell et Larcker, 1981) qui veut que la VME de chaque construit soit supérieure au carré du lien structurel qui le lie à un autre construit. La validité discriminante est vérifiée car les VME sont supérieures aux carrés de liens structurels entre les construits (tableau 7).

Tableau 7

Les résultats de la validité discriminante

Les résultats de la validité discriminante

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L’évaluation des hypothèses et discussion des résultats

L’objectif de cette section est d’évaluer l’ajustement du modèle de structure afin de tester les hypothèses qui nous conduiront à la discussion des résultats trouvés en faisant une comparaison avec la littérature.

La qualité d’ajustement du modèle de structure

La vérification de l’ajustement du modèle de structure vient après l’acceptation du modèle de mesures et suit la même logique que celle du modèle de mesure. Les résultats de l’ajustement du modèle sont dans le tableau 8. Ces résultats sont tous satisfaisants dans la mesure où ils dépassent les seuils recommandés.

Tableau 8

La qualité d’ajustement du modèle de structure

La qualité d’ajustement du modèle de structure

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Vérification des hypothèses et discussion des résultats

Cette phase constitue la partie la plus importante de ce travail. Elle consiste à la vérification et la validation ou non des hypothèses. Pour chaque hypothèse nous disposons d’un Ratio Critique et d’une probabilité qui nous permet de nous prononcer sur sa validation ou non validation (tableau 9).

L’hypothèse (H1) propose de tester que l’e-WOM a un effet positif sur l’mage de marque. Cette relation a fait l’objet de la première hypothèse de notre recherche. Les résultats montrent que le lien structurel est significatif, le coefficient de régression est de 0,459, t=3,545, p=0,00. Par conséquent l’hypothèse est validée. Ces résultats sont conformes aux résultats de (Jalilvand et Samiei, 2012) qui ont montré que l’e-WOM affecte positivement et significativement l’image de marque.

Nous avons émis dans l’hypothèse (H2) que l’e-WOM influence positivement l’attitude. Le coefficient de régression est de 0,349, t=2,768 et p=0,00. Donc l’hypothèse (H2) est validée. Ce résultat a été mentionné dans de nombreuses études préalables à notre étude (par exemple Tabbane et Hamouda, 2013,), mais pas dans l’industrie agroalimentaire.

L’hypothèse (H3) stipule que l’e-WOM influence de manière positive l’intention d’achat. Les résultats montrent un effet significatif : le lien structurel est de 0,638, t=8,787 et p=0,00. Il en ressort que l’hypothèse est validée. Ces résultats sont conformes aux résultats de (Jalilvand et Samiei, 2012) qui ont montré qu’il ya une relation significative et positive entre l’e-WOM et l’intention d’achat en ligne.

Tableau 9

Les résultats du modèle de structure

Les résultats du modèle de structure

*** : p<0.000

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L’hypothèse (H4) stipule que l’attitude affecte positivement l’intention d’achat. Les résultats du lien entre ces variables sont significatifs. Nous avons la valeur du lien structurel qui est de 0.708, t=7,49 et p=0,00. Donc (H4) est validée. Ceci est conforme à la littérature. En effet, l’étude de (Cheung et Thadani, 2012) a bien établi et validé la relation entre l’attitude et l’intention d’achat des consommateurs en ligne.

Pour l’hypothèse (H5) nous avions prédit que l’image de marque affecte positivement l’intention d’achat. Cette hypothèse est validée. En effet, la valeur du lien structurel est de 0,349, t=2,768 et p=0,00. Ce résultat est conforme au résultat de (Jalilvand et Samiei, 2012) qui ont montré que l’image de marque affecte positivement et significativement l’intention d’achat des consommateurs.

Notre recherche montre que l’e-WOM a un effet sur l’image de marque, l’attitude et l’intention d’achat, en particulier dans l’industrie agroalimentaire. Ces résultats suggèrent que, comparativement aux autres supports promotionnels, la communication e-WOM constitue un antécédent à l’intention d’achat, l’attitude et l’image de marque. Les résultats statistiques, résumés dans le tableau 9, débouchent sur un certain nombre de conclusions :

La communication par e-WOM affecte positivement l’image de marque;

La communication par e-WOM influence positivement l’attitude;

La communication par e-WOM a un impact positif sur l’intention d’achat;

L’attitude a un impact positif et significatif sur l’intention d’achat, et

L’image de marque a un impact positif et significatif sur l’intention d’achat.

Implications, Limites et voies futures de recherche

Le point de départ de ce travail était l’observation que l’Internet (Par exemple les forums, les réseaux sociaux) où les consommateurs peuvent diffuser leur expérience du produit, marque ou service, devient de plus en plus populaire. En outre, l’expérience pratique et les travaux antérieurs relatifs au WOM électronique suggèrent que les consommateurs sont particulièrement intéressés dans l’écriture et la lecture des expériences agréables et désagréables. Par conséquent, à partir d’un point de vue marketing, la question s’est posée est; quels sont les effets d’e- WOM qui pourrait avoir sur l’attitude, l’image et l’intention d’achat qui sont pertinents dans le domaine de réponse. Un domaine de réponse qui joue un rôle important dans l’économie de la Tunisie, mais, il n’a pas été pris en considération dans le contexte des effets de communication par WOM en ligne, est l’agroalimentaire. Par conséquent, il allait de soi pour étendre le corpus existant de la recherche sur les effets d’e-WOM dans un autre domaine en examinant les effets possibles d’e-WOM sur l’attitude, l’image de marque et l’intention d’achat. Cette recherche s’appuie sur des études antérieures et explore la contribution unique des influences interpersonnelles de l’image de marque, de l’attitude et de l’intention d’achat dans l’industrie agroalimentaire.

Les résultats de cette recherche sont intéressants, à la fois sur les plan théorique et managérial. Sur le plan théorique, cette recherche a permis une meilleure compréhension et a permis de vérifier l’impact de l’e-WOM sur l’attitude, l’image de marque et l’intention d’achat dans un autre domaine (l’industrie agroalimentaire).

Notre étude propose des justifications empiriques afin d’attirer l’attention des gestionnaires pour renforcer les marques de leurs produits. En effet, elle permet aux entreprises de prendre en considération ce moyen de communication vu l’importance des Technologies d’Information et de Communication et du nombre croissant des internautes. Grâce à Internet, la communication par bouche à oreille électronique peut créer une image de marque forte qui pourrait aider à l’amélioration de la stratégie de marketing en vue de réduire l’incertitude dans l’évaluation d’un produit/marque en augmentant l’intention d’achat des acheteurs en ligne.

On pourrait avancer aussi que l’arrivée de ce nouveau moyen de communication pourrait renforcer les alternatives du renforcement de la protection du consommateur. Au moment où les associations de défense des intérêts du consommateur et la société civile entre en scène pour attirer l’attention des pouvoirs publics et des consommateurs sur certaines dérives dans l’industrie agroalimentaire comme l’absence de transparence dans les opérations commerciales, la corruption et le souci du consommateur pour une meilleure traçabilité des produits, le bouche à oreille électronique opère un meilleur équilibre des forces entre les producteurs et les consommateurs.

Cette étude comporte quelques limites. Tout d’abord, le choix de l’échantillon de convenance peut limiter la généralisation des résultats. Une autre méthode d’échantillonnage pourrait donner des résultats différents. La deuxième limite se situe au niveau du choix des variables explicatives et à expliquer. D’autres variables pourraient mieux expliquer l’influence d’e- WOM sur l’intention d’achat.

L’affirmation que l’e-WOM peut provoquer l’intention d’achat est important pour les entreprises agroalimentaires. De ce fait, des recherches futures peuvent également étudier l’impact du bouche à oreille électronique dans l’activité de butinage du consommateur au sein des points de vente qui permet aux distributeurs de participer au développement du bouche à oreille sur les produits et sur le magasin. En outre, il serait intéressant d’analyser les effets de la communication par bouche à oreille en ligne sur la qualité de service. Enfin, il serait utile de tester un modèle élargi qui examine les signaux environnementaux (par exemple les caractéristiques des produits, la conception de sites Web, qualité du site, services, etc.) qui affectent l’image de marque perçue quand une nouvelle marque (contre une marque bien connue).

Conclusion

Pour conclure, cette étude donne un aperçu de l’état actuel de connaissances dans le domaine de la recherche en marketing et en particulier, en communication e-WOM. En outre, nous avons présenté un cadre conceptuel et identifier les variables clés. Nous croyons que cette étude stimule la recherche future sur la communication e-WOM en attirant l’attention sur les variables et les liens qui nécessitent un examen plus approfondi dans d’autres domaines.