Les caractéristiques d'un site web qui influencent la e-fidélité : le cas du tourisme
Notice bibliographique
Résumé
Le tourisme est « un important moteur économique pour le Québec » (Dutilly, Lefrançois et Lemieux, 2006). Parallèlement, depuis plusieurs d'années, l'utilisation d'Internet dans les familles québécoises est en constante augmentation (CEFRIO, 2009 p.16). Les chercheurs s'intéressent au comportement du consommateur en ligne depuis plusieurs années afin de comprendre comment fidéliser cette nouvelle clientèle virtuelle (Cadiat et De Moerloose, 2002 ; Chouk et Perrien, 2004). Dans cet axe, ce projet de recherche porte sur l'influence des caractéristiques d'un site web sur la fidélité d'un consommateur dans l'industrie touristique. Le modèle développé par Toufaily (2011) a été retenu pour cette étude, car il conceptualise de manière intéressante celle influence dans le secteur financier. Cette recherche avait donc pour but de vérifier si son modèle est applicable à un autre secteur dans le domaine des services : le tourisme. Tout comme suggéré par Toufaily (2011), deux variables médiatrices (la satisfaction et la confiance) ont été relevées afin de faire le lien entre les caractéristiques web et la fidélité. Puis, onze caractéristiques d'un site ont été identifiées comme étant des antécédents de la satisfaction et de la confiance en ligne dans le secteur touristique. Les caractéristiques sont divisées en deux sous-groupes : fonctionnelle (le design, la facilité d'utilisation, la qualité du contenu, la sécurité/confidentialité, l'interactivité, et l'enjouement) et relationnelle (la personnalisation, la qualité du support, la communication intelligente, la présence sociale, et la présence d'une communauté virtuelle). Une caractéristique d'un site web propre au secteur touristique (l'enjouement) a été identifiée et a donc été ajoutée au modèle conceptuel de Toufaily (2011) dans cette recherche. La collecte de données a été effectuée auprès d'étudiants de l'UQAM à l'aide d'un questionnaire auto-administré. En tout, 220 questionnaires valides ont été obtenus. Les répondants devaient évaluer le dernier site touristique sur lequel ils ont magasiné ou effectué une transaction. C'est majoritairement les sites d'achats de voyage (tel qu'Expédia, Voyage à rabais) et des sites de billets d'avion (Air Canada) qui ont été analysés. L'analyse des résultats s'est déroulée en 3 temps. Tout d'abord, chaque échelle de mesure a été examinée pour sa fiabilité et sa validité. Puis, vu la présence de multicolinéarité entre certaines variables, chaque hypothèse de recherche a été vérifiée à l'aide de modèle de régression linéaire simple. Enfin, des régressions linéaires multiples ont été réalisées afin de souligner l'importance relative des caractéristiques web. Les tests permettent de conclure que toutes les caractéristiques fonctionnelles et relationnelles ont un impact significatif sur la satisfaction en ligne. Aussi, toutes les caractéristiques fonctionnelles ont un impact sur la confiance en ligne. On a pu aussi établir qu'il y a un effet partiel de la présence d'une communauté virtuelle et la présence sociale sur la confiance et un effet significatif de la personnalisation, la communication intelligente et la qualité du support sur la confiance. Enfin, la confiance et la satisfaction influencent significativement le niveau de fidélité d'un cybertouriste. Les résultats obtenus ressemblent à ceux de Toufaily (2011) obtenus dans le secteur financier. Les caractéristiques fonctionnelles qui ont le plus d'impact sur la confiance et la satisfaction sont l'utilité (le design, la facilité d'utilisation et la qualité du contenu), la sécurité/confidentialité et l'interactivité. La caractéristique relationnelle qui a le plus fort impact sur la confiance et la satisfaction est la qualité du support. À partir de ces conclusions, on peut conseiller aux administrateurs d'un site web touristique d'optimiser ces caractéristiques afin d'augmenter la fidélité de leurs consommateurs. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Commerce électronique, satisfaction, confiance, fidélité, tourisme, site web.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».