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Enregistrement W2468164436

Les déterminants de l'attitude envers le marketing mobile et de l'intérêt pour une application mobile marchande

2016· article· fr· W2468164436 sur OpenAlexaboutno aff
Sara-Kim Diotte

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On prévoit qu'en 2015, ce sera plus de 72,7% des internautes canadiens qui utiliseront un téléphone intelligent, et 51,1% qui utiliseront une tablette électronique (eMarketer 2015b). Due à l'augmentation du taux de pénétration des appareils mobiles dits intelligents et aux récents développements des caractéristiques et fonctionnalités des appareils et de la technologie mobile, le « mobile » s'est transformé en un outil marketing permettant aux entreprises d'être omniprésentes auprès des consommateurs, soit n'importe où et n'importe quand (Varnali et Toker, 2010). Les téléphones intelligents offrent la possibilité de fusionner de riches campagnes de promotions avec les fonctionnalités de géolocalisation et permet ainsi de mettre en place des stratégies de publicités mobiles ciblées sur les consommateurs (Husson et Ask, 2014). Par ailleurs, avec la croissance rapide des utilisateurs de téléphones intelligents, les applications mobiles sont perçues avec de plus en plus d'intérêt en tant que plate-forme de communication marketing (Kim et al., 2013). Dans ce contexte, comment les détaillants du domaine de la mode arrivent-ils à développer et à mettre en place des stratégies de marketing mobile efficaces? Comment peuvent-ils cibler et segmenter le marché de manière à maximiser le succès de leurs campagnes promotionnelles? Ainsi, la problématique de cette étude se posera principalement sur les éléments suivants : Quels sont les déterminants qui influencent l'attitude des consommateurs envers la publicité/promotion des ventes mobiles et leur intérêt pour une application mobile marchande, dans le domaine de la mode? De façon plus particulière, le cas de la chaussure mode sera utilisé. Depuis l'avènement des appareils mobiles intelligents, tels que nous les connaissons aujourd'hui, il semble qu'aucune étude ne se soit penchée sur les déterminants de l'intérêt pour une application mobile marchande et que peu d'études se soient intéressées aux déterminants de l'attitude envers le marketing mobile (Gao et al., 2013; Gao et al., 2012; Persaud et Azhar, 2012; Megdadi et Nusair, 2011). La plupart des recherches existantes se sont penchées sur l'effet de l'attitude du consommateur sur l'intention comportemental ou l'adoption face au marketing mobile, en appliquant les grands modèles théoriques, tels que le TRA (Theory of Reasoned Action) de Fishbein et Azjen (1975), le TPB (Theory of Planned Behavior) d'Ajzen (1991), et le TAM (Technology Acceptance Model) de Davis (1989). Ces modèles sont encore largement reportés dans la littérature d'aujourd'hui, par contre, ils se concentrent sur des variables directement liés à la technologie mobile. Ainsi, cette étude se distingue particulièrement, en mettant de l'avant d'autres variables pertinentes, qui sont davantage liées aux caractéristiques de l'individu. De façon plus précise, les variables clés « âge du consommateur », « degré d'innovativité avec la technologie », « niveau d'implication face au produit », « fidélité à la marque », « étendue d'utilisation des appareils mobiles » et « type d'appareil mobile possédé », représentent les déterminants proposés à l'étude. De plus, cette recherche porte un regard unique sur la relation directe entre l'attitude envers la publicité/promotion des ventes mobiles et l'intérêt pour une application mobile marchande. Ancrée dans un design confirmatoire, une recherche descriptive en coupe instantanée simple a été la base de cette étude, qui s'est effectuée en collaboration avec un partenaire commercial, un détaillant dans le domaine de la chaussure mode œuvrant au Canada. Les données furent collectées par ce dernier, auprès d'un échantillon de clients, à l'aide d'un sondage par Internet (lien unique) en utilisant des quotas au niveau du genre. La taille de l'échantillon s'élève à 3017 répondants anglo-canadiens, tous propriétaires d'un appareil mobile intelligent. Les résultats sont analysés à l'aide du logiciel statistique SPSS. Les principaux résultats obtenus démontrent que l'âge, le niveau d'implication face au produit et le degré d'innovativité avec la technologie influencent l'attitude envers la publicité/promotion des ventes mobiles et l'intérêt pour une application mobile marchande. Toutefois, il n'y a pas de relation significative entre le degré de fidélité à la marque et l'intérêt pour une application mobile, ainsi qu'entre le type d'appareil mobile possédé et l'attitude envers la publicité/promotion des ventes mobiles. D'autre part, l'étendue d'utilisation des appareils mobiles a une influence plus importante sur l'attitude envers la publicité/promotion des ventes mobiles, que sur l'intérêt pour une application mobile. De plus, il existe une relation étroite entre l'attitude envers la publicité/promotion des ventes mobiles et l'intérêt pour une application mobile marchande. En résumé, dans le domaine de la chaussure mode, le consommateur le plus intéressé à une application mobile marchande est âgé de 24 ans ou moins, innovateur à l'égard de la technologie, impliqué face au produit et réceptif aux publicités promotionnelles de la marque. De plus, ce dernier détient à la fois un téléphone intelligent et une tablette électronique et fait de multiples usages de ses appareils mobiles lors du magasinage de produit/service, tels que rechercher de l'information, comparer les prix, faire un achat, naviguer sur le site d'un commerçant, trouver un coupon-rabais et/ou une offre promotionnelle. Ainsi, en plus d'approfondir les connaissances théoriques au niveau du marketing mobile, cette recherche suggère aux détaillants œuvrant dans le domaine de la chaussure mode de nombreuses implications managériales. En effet, en fonction de chacune des variables ayant démontrées une influence significative, des recommandations ciblées et détaillées sont proposées aux gestionnaires marketing, afin de développer des stratégies de marketing mobile performantes. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Marketing mobile, commerce mobile, application mobile marchande, publicité mobile, promotion, appareil mobile, attitude, intérêt, âge, degré d'innovativité avec la technologie, implication, fidélité à la marque, étendue d'utilisation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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