Pratiques et tactiques de vente des concessionnaires automobiles au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Le présent rapport s’inscrit dans la continuité d’une vaste étude débutée en 2020 qui a pour objectif de mieux comprendre la préférence croissante de la population canadienne pour les véhicules énergivores ainsi que les facteurs (politiques, économiques, sociaux, etc.) qui contribuent à l’augmentation des ventes de ce type de véhicules. Le CIRANO a déjà contribué à travers plusieurs rapports publiés depuis 2020 et plus récemment par le biais d’une analyse des motivations d’achat de camions légers au Québec (Gruber, Peignier et Pentcheva, 2023). Le présent rapport complète les connaissances sur les consommateur(-trice)s en se concentrant plutôt sur l’environnement des concessionnaires automobiles et sur la manière dont il peut influencer le choix des consommateur(-trice)s. La littérature scientifique en marketing, et plus spécifiquement celle centrée sur le comportement des consommateur(-trice)s, montre que toute décision est prise dans un environnement qui exerce automatiquement une influence sur le choix d’un produit particulier. Les consommateur(-trice)s sont influencé(e)s par l’ordre dans lequel les produits sont présentés, par les images qui les accompagnent et par la manière dont les informations sur ces produits sont encadrées (Ungemach et coll., 2018). La décision d’acheter ou de ne pas acheter un véhicule donné est encore principalement prise chez les concessionnaires automobiles. Il est donc très important d’étudier la manière dont cet environnement particulier façonne les décisions des consommateur(-trice)s. À cette fin, nous avons eu recours à des observations sous la forme d’une enquête mystère, afin d’étudier l’environnement des concessionnaires automobiles (Wilson, 2011). Plus précisément, ce rapport présente l’approche méthodologique et les résultats des visites mystères effectuées chez trente concessionnaires automobiles ruraux, suburbains et urbains du Québec. Toutes les visites ont eu lieu entre septembre et décembre 2022. Les testeur(-euse)s ont été formés pour observer et noter le discours et les pratiques des vendeur(-euse)s. Les résultats montrent que les personnes chargées de la vente chez les concessionnaires automobiles ne poussent pas systématiquement la clientèle potentielle vers les gros véhicules. Elles façonnent plutôt, subtilement, sa perception en lui présentant un plus grand nombre d’arguments en faveur des gros véhicules. En outre, elles semblent moins bien connaître les arguments en défaveur des véhicules de plus grande taille. Par exemple, aucune d’entre elles n’a été capable de parler des différences d’émissions entre les différents types de véhicules sans avoir cherché au préalable cette information. De plus, les gros véhicules sont plus susceptibles d’être exposés à l’extérieur ou à l’intérieur du concessionnaire, ce qui constitue un point d’ancrage mental pour la clientèle potentielle qui entre dans un concessionnaire avec différentes options en tête. Conformément aux conclusions de Brazeau et Denoncourt (2021), ces images montrent souvent de gros véhicules dans la nature, ce qui les rend encore plus attrayants pour une hypothétique clientèle, même si celle-ci ne les utiliserait pas (ou ne pourrait pas les utiliser) dans un tel environnement. L’impact environnemental des différents types de véhicules et les implications en ce qui concerne la sécurité pour les autres usager(-ère)s de la route sont pratiquement absents du discours. Enfin, plusieurs de nos testeur(-euse)s ont noté que l’équipe des ventes est parfois incapable de justifier la raison pour laquelle la taille des véhicules continue d’augmenter sans que la clientèle en retire un avantage clair. Les résultats montrent qu’il est important de mieux former les équipes de ventes pour qu’elles puissent parler des implications en matière de sécurité et de l’impact sur l’environnement des différents véhicules.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».