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Record W2468164436

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

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

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDigital Marketing and Social Media
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from 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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.045

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.229 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
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