Inventaire du modèle de mesure de la gestion du marketing sans contact

1. Résumé / Abstract

L’Inventaire du modèle de mesure de la gestion du marketing sans contact (en anglais, Contactless Marketing Management – Measurement Model Inventory, ou CMM-MM), développé par Minjung Cho, Hyesu Yun et Eunju Ko en 2023, constitue un outil psychométrique et managérial de pointe conçu pour évaluer la perception par les consommateurs des activités de marketing sans contact médiatisées par les technologies émergentes, notamment au sein de l’industrie de la mode. L’essor accéléré des technologies « sans contact » (souvent désignées sous le vocable sud-coréen untact), catalysé par la transformation numérique mondiale et les mutations comportementales post-pandémiques, a profondément transformé les points de contact entre les marques et leurs clients. Le modèle CMM-MM permet de quantifier précisément l’impact de ces initiatives technologiques sur la satisfaction globale du consommateur ainsi que sur son intention de revisite ou de réutilisation du service.

L’instrument est structuré autour de 29 items mesurant sept construits psychologiques distincts : cinq dimensions reflétant les attributs perçus de la gestion du marketing sans contact — le divertissement (entertainment, 5 items), l’interaction (interaction, 4 items), le caractère branché ou modernité (trendiness, 3 items), la personnalisation (customization, 4 items) et l’engagement visuel (visual engagement, 5 items) — ainsi que deux construits consécutifs d’évaluation comportementale et affective : la satisfaction (satisfaction, 4 items) et l’intention de revisite (revisit intention, 4 items). L’ensemble des énoncés est évalué à l’aide d’une échelle de Likert en cinq points allant de 1 (« fortement en désaccord ») à 5 (« fortement d’accord »).

Sur le plan des propriétés psychométriques, l’outil a fait l’objet d’une validation rigoureuse via la modélisation par équations structurelles aux moindres carrés partiels (PLS-SEM) et l’analyse factorielle confirmatoire (AFC). Les résultats attestent d’une excellente cohérence interne, avec des coefficients alpha de Cronbach oscillant entre 0,766 et 0,902 et une fiabilité composite (CR) comprise entre 0,850 et 0,930. La validité discriminante a été solidement démontrée selon les critères de Fornell et Larcker, couplée à des facteurs d’inflation de la variance (VIF) strictement inférieurs à 2,280, écartant tout problème de multicolinéarité. Cette échelle s’avère incontournable pour la recherche académique en marketing digital, en psychologie du consommateur et en gestion de l’expérience client dans les environnements de vente connectés.

2. Mots-clés / Keywords

Marketing sans contact, Gestion du marketing, Comportement du consommateur, Industrie de la mode, Modélisation par équations structurelles, Satisfaction client, Intention de revisite, Personnalisation, Engagement visuel, Évaluation psychométrique, Expérience utilisateur, Technologies immersives.

3. Auteurs / Authors

L’instrument a été conçu et validé par une équipe de chercheurs du Département du vêtement et des textiles de l’Université Yonsei à Séoul, en République de Corée :

• Minjung Cho : Ph.D., Department of Clothing & Textiles, Yonsei University, Séoul, République de Corée. Identifiant ORCID : 0000-0003-3932-5251. Courriel : [email protected].
• Hyesu Yun : Chercheuse, Department of Clothing & Textiles, Yonsei University, Séoul, République de Corée. Courriel : [email protected].
• Eunju Ko (Auteure correspondante) : Professeure émérite / titulaire, Department of Clothing & Textiles, Yonsei University, 50 Yonsei-ro, Seodaemun-gu, Séoul, 03722, République de Corée. Courriel : [email protected].

4. Objectif / Purpose

L’avènement de la quatrième révolution industrielle et l’intégration massive de l’intelligence artificielle, de la réalité augmentée (RA), de la réalité virtuelle (RV) et des bornes interactives dans le commerce de détail ont redéfini la nature même des interactions de service. Dans ce contexte, la société sud-coréenne a forgé le concept de « technologie untact » (marketing sans contact humain direct), une approche qui privilégie des prestations de service digitalisées sans l’intervention physique de personnel de vente. Si ces innovations améliorent l’efficacité opérationnelle et répondent à des impératifs sanitaires et d’autonomie, leur réception psychologique par les consommateurs soulève d’importantes questions scientifiques. L’objectif fondamental du modèle CMM-MM (Cho, Yun, & Ko, 2023) est d’opérationnaliser et de mesurer comment les jeunes consommateurs perçoivent, évaluent et réagissent aux activités de marketing sans contact déployées par les marques de mode.

D’un point de vue théorique, le modèle comble une lacune majeure dans la littérature en sciences de gestion et en psychologie du consommateur. La plupart des instruments antérieurs se focalisaient soit sur l’acceptation technologique pure (e.g., facilité d’utilisation ou utilité perçue dans le cadre du TAM), soit sur le marketing digital classique orienté vers les réseaux sociaux ou le commerce électronique traditionnel. Or, le marketing sans contact englobe une écologie expérientielle hybride, associant des interactions immersives sur des applications mobiles, des miroirs connectés en boutique, des cabines d’essayage virtuelles et des systèmes d’achat autonomes. L’instrument vise ainsi à décomposer cette expérience globale en vecteurs sensoriels, cognitifs et hédoniques spécifiques afin de comprendre comment ces stimuli technologiques façonnent l’évaluation subjective globale de l’usager.

Sur le plan appliqué et managérial, l’outil permet aux directions marketing, aux concepteurs d’expérience utilisateur (UX) et aux consultants d’identifier précisément les forces et faiblesses de leurs interfaces sans contact. Plutôt que de traiter la technologie comme un bloc monolithique, l’échelle permet de diagnostiquer si un déficit d’adhésion client provient d’un manque d’attractivité visuelle, d’une interactivité défaillante, d’un contenu informationnel obsolète ou d’une personnalisation insuffisante. En recherche comme en entreprise, cet inventaire offre une grille standardisée pour tester l’efficacité comparée de différents dispositifs technologiques (par exemple, un showroom virtuel versus une application mobile de recommandation prédictive).

5. Construit psychologique / Construct

Le modèle de mesure du marketing sans contact opérationnalise une structure conceptuelle multidimensionnelle intégrant à la fois des déterminants expérientiels (les caractéristiques du service) et des réponses attitudinales et conatives (les issues psychologiques). Les sept dimensions constitutives du modèle sont détaillées ci-dessous :

Divertissement (Entertainment)

Le divertissement renvoie à la valeur hédonique intrinsèque que le consommateur retire de l’utilisation de la plateforme ou du service sans contact. Il capte le sentiment de plaisir, d’amusement, de détente et la capacité du système à captiver l’attention de l’usager au point d’induire un état psychologique proche du flow (l’absorption temporelle optimale). Ce construit postule que dans le secteur de la mode, l’interaction avec une interface ne doit pas être purement utilitaire mais doit susciter une expérience récréative plaisante. Cinq énoncés mesurent cette composante (ex. : la perception que l’utilisation du service est amusante ou permet de passer le temps agréablement sans ennui).

Interaction (Interaction)

L’interaction désigne le degré auquel le système sans contact permet une communication fluide, bidirectionnelle, immédiate et conviviale entre l’utilisateur et l’interface numérique de la marque. Cette dimension reflète la facilité d’accès, la réactivité perçue et la simplicité avec laquelle le client peut exprimer son avis, naviguer et obtenir une rétroaction instantanée. Quatre items mesurent ce construit, évaluant si le service est accessible sans friction, immédiatement mobilisable et aisé à manipuler.

Modernité / Tendance (Trendiness)

La modernité fait référence à la perception que le service sans contact est à la pointe de l’innovation, reflète les dernières tendances de consommation et dispense un contenu informationnel hautement actualisé. Dans l’univers de la mode, où le cycle de vie des produits est particulièrement court, l’adéquation temporelle de l’information et l’aspect novateur de la technologie utilisée renforcent la perception d’avant-gardisme de la marque. Trois items évaluent cette dimension (ex. : la fourniture de contenus récents et l’accès à des informations inédites).

Personnalisation (Customization)

La personnalisation représente la capacité perçue du service technologique sans contact à adapter ses offres, recommandations et interfaces aux exigences, goûts et caractéristiques spécifiques de chaque utilisateur. Elle mesure dans quelle mesure l’algorithme ou le système d’aide à la décision fournit une réponse sur-mesure aux besoins individuels du consommateur. Quatre énoncés quantifient ce construit, mesurant la concordance entre les propositions de la plateforme et les préférences personnelles déclarées ou inférées.

Engagement visuel (Visual Engagement)

L’engagement visuel englobe l’esthétique perçue, l’harmonie de la composition graphique, le professionnalisme de la conception visuelle et le caractère vivant et accrocheur de la présentation. Dans le commerce de détail d’habillement, la vue constitue le vecteur sensoriel prépondérant pour évaluer les coupes, les matières et le style. Cette dimension mesure à quel point l’attrait visuel de la technologie captive l’attention sensorielle du consommateur à travers cinq items spécifiques.

Satisfaction (Satisfaction)

La satisfaction correspond à l’état affectif et cognitif résultant d’une évaluation globale positive de l’expérience vécue au travers du service sans contact. Conçue comme une variable médiatrice pivot, elle intègre le contentement, le sentiment de bonheur dérivé de l’interaction et la confirmation que l’arbitrage en faveur de ce service constituait une décision avisée. Quatre énoncés composent cette échelle évaluative.

Intention de revisite (Revisit Intention)

L’intention de revisite constitue la finalité conative et comportementale du modèle. Elle traduit la propension déclarée du consommateur à réutiliser régulièrement le service sans contact dans le futur, à y recourir à nouveau pour ses achats et à s’engager dans un bouche-à-oreille positif (recommandation active auprès des pairs). Quatre énoncés en fournissent une mesure robuste.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

L’architecture conceptuelle du CMM-MM repose principalement sur le paradigme Stimulus-Organisme-Réponse (S-O-R) formulé à l’origine par Mehrabian et Russell (1974) dans le champ de la psychologie environnementale, puis adapté au marketing expérientiel digital par de nombreux auteurs (ex. : Lemon & Verhoef, 2016). Selon ce paradigme :

• Les Stimuli (S) de l’environnement correspondent aux attributs objectifs et perçus de la technologie sans contact, ici déclinés en cinq composantes : le divertissement, l’interactivité, la modernité, la personnalisation et l’engagement visuel. Ces caractéristiques façonnent le paysage technologique offert à l’usager.
• L’Organisme (O) représente les états affectifs et cognitifs internes déclenchés chez le consommateur lors de sa confrontation avec ces stimuli. Dans le modèle de Cho et al. (2023), cet état intermédiaire est principalement capturé par la Satisfaction, qui synthétise le bilan émotionnel et évaluatif de l’usager.
• La Réponse (R) désigne les comportements d’approche ou d’évitement adoptés à l’issue de l’expérience, concrétisés ici par l’Intention de revisite et la recommandation d’usage.

En complément, le modèle s’articule avec la Théorie des Usages et Gratifications (UGT) (Katz, Blumler, & Gurevitch, 1973). L’UGT postule que les individus choisissent activement certains médias et canaux technologiques afin de satisfaire des besoins spécifiques : des besoins cognitifs (recherche d’informations actuelles, matérialisée par la modernité), des besoins hédoniques (recherche d’amusement et de détente, matérialisée par le divertissement), des besoins utilitaires et individualisés (satisfaits par la personnalisation) et des besoins d’intégration interactive (interaction bidirectionnelle). L’engagement visuel vient quant à lui nourrir les gratifications esthétiques indispensables dans le domaine de la mode.

Enfin, le modèle s’inscrit dans la continuité des théories de l’acceptation technologique, telles que le Technology Acceptance Model (TAM) de Davis (1989) et l’UTAUT (Venkatesh et al., 2003). Cho, Yun et Ko dépassent néanmoins le cadre strictement fonctionnel (utilité perçue / facilité d’utilisation) pour intégrer pleinement la dynamique hédonique, sensorielle et relationnelle requise pour la gestion moderne de l’expérience client (CRM).

7. Validité / Validity

La validité psychométrique du modèle de mesure CMM-MM a été démontrée à travers un protocole empirique rigoureux administré auprès d’un échantillon représentatif de jeunes consommateurs sud-coréens habitués aux technologies numériques et au secteur de la mode.

Validité de contenu et de construit

La validité de contenu a été initialement assurée par l’adaptation rigoureuse d’échelles préalablement validées dans la littérature en marketing relationnel, en commerce électronique et en communication interactive. Les items ont ensuite été affinés pour refléter fidèlement les spécificités des services sans contact des marques de mode. L’examen des chargements factoriels (outer loadings) via l’analyse factorielle confirmatoire a révélé que tous les items saturaient de façon hautement significative (p < 0,001) sur leurs dimensions théoriques respectives, démontrant une excellente validité convergente.

Validité discriminante

La validité discriminante — la preuve empirique que chaque dimension mesure un phénomène distinct des autres construits du modèle — a été testée et confirmée par deux méthodes statistiques complémentaires :

• Critère de Fornell et Larcker (1981) : Pour chaque construit latent, la racine carrée de la variance moyenne extraite (AVE, Average Variance Extracted) a été comparée aux coefficients de corrélation inter-construits correspondants. Les résultats confirment que la racine carrée de l’AVE de chaque variable latente est supérieure à toutes ses corrélations bivariées avec les autres dimensions.
• Contrôle de la multicolinéarité (VIF) : L’analyse a établi que les facteurs d’inflation de la variance (Variance Inflation Factor) de l’ensemble des indicateurs étaient strictement inférieurs au seuil critique de 2,280. Cette valeur, nettement en deçà du seuil d’alerte usuel de 3,3 ou 5,0 préconisé par Hair et al. (2019), écarte tout risque d’artéfact lié à la colinéarité entre les items.

Validité prédictive et nomologique

La validité nomologique du modèle a été établie par l’estimation du modèle structurel via PLS-SEM. Les dimensions de la gestion du marketing sans contact expliquent une proportion très substantielle de la variance de la satisfaction du client, laquelle exerce un effet prédictif direct, massif et statistiquement significatif sur l’intention de revisiter et de réutiliser le service, confirmant l’alignement théorique du modèle S-O-R.

8. Fidélité / Reliability

La fidélité d’une échelle psychométrique renvoie à la constance et à la précision de ses mesures, attestant de l’absence relative d’erreur de mesure aléatoire. L’évaluation de la consistance interne du CMM-MM a été réalisée au moyen de deux estimateurs majeurs : le coefficient alpha de Cronbach et la fiabilité composite (Composite Reliability, CR).

Construit / Dimension	Nombre d’items	Alpha de Cronbach (α)	Fiabilité Composite (CR)
Divertissement (Entertainment)	5	0,766 – 0,902	0,850 – 0,930
Interaction (Interaction)	4	0,766 – 0,902	0,850 – 0,930
Modernité (Trendiness)	3	0,766 – 0,902	0,850 – 0,930
Personnalisation (Customization)	4	0,766 – 0,902	0,850 – 0,930
Engagement visuel (Visual Engagement)	5	0,766 – 0,902	0,850 – 0,930
Satisfaction (Satisfaction)	4	0,766 – 0,902	0,850 – 0,930
Intention de revisite (Revisit Intention)	4	0,766 – 0,902	0,850 – 0,930

Les coefficients de cohérence interne (alpha de Cronbach) se situent tous au-dessus du seuil standard d’acceptabilité de 0,70, et plusieurs dimensions dépassent le niveau d’excellence de 0,85 voire 0,90. De surcroît, les indices de fiabilité composite (CR) s’échelonnent entre 0,850 et 0,930, satisfaisant amplement les exigences psychométriques les plus strictes (Hair et al., 2019). Ces indices confirment l’homogénéité des énoncés composant chaque échelle et leur fiabilité pour des protocoles d’administration empirique à grande échelle.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

L’analyse psychométrique de l’instrument a fait appel à une approche par étapes basée sur la modélisation en équations structurelles par moindres carrés partiels (PLS-SEM), mise en œuvre via le progiciel SmartPLS. Cette méthodologie est particulièrement adaptée aux modèles de recherche exploratoires et prédictifs intégrant des construits multidimensionnels complexes et des conditions de distribution non strictement normales.

Avant d’évaluer les relations structurelles (relations causales directes et indirectes), les auteurs ont procédé à une analyse factorielle confirmatoire (AFC) pour tester la structure réflexive du modèle de mesure. Dans ce cadre :

• Chaque indicateur a été modélisé comme étant le reflet de sa variable latente respective.
• Les poids et saturations factorielles (factor loadings) des 29 items se sont révélés substantiels, homogènes et significatifs, tous largement supérieurs au seuil minimal conventionnel de 0,708 requis pour attester qu’un indicateur partage au moins 50 % de sa variance avec son construit parent.
• La variance moyenne extraite (AVE) calculée pour l’ensemble des dimensions a dépassé le seuil de référence de 0,50, consolidant le caractère univoque et univarié des facteurs dégagés.

Cette validation factorielle confirmatoire confirme que le modèle à sept facteurs reproduit de manière optimale la matrice de covariance des données recueillies auprès des consommateurs, autorisant ainsi l’analyse subséquente des trajectoires structurelles reliant les dimensions du marketing sans contact à la satisfaction et à la fidélité de revisite.

10. Instrument de mesure / Instrument

L’inventaire du modèle de mesure de la gestion du marketing sans contact se présente sous une forme standardisée et facilement administrable :

• Nom de l’instrument : Contactless Marketing Management – Measurement Model Inventory (CMM-MM).
• Type de test : Échelle psychométrique d’auto-évaluation (self-report inventory) / Échelle de mesure d’attitude et de perception du consommateur.
• Nombre total d’items : 29 items.
• Structure sous-jacente : 7 dimensions réflexives (5 relatives aux caractéristiques du service, 2 relatives aux réponses attitudinales/comportementales).
• Format et échelle de réponse : Échelle de Likert à 5 points allant de 1 (« fortement en désaccord » / strongly disagree) à 5 (« fortement d’accord » / strongly agree).
• Populations cibles : Adultes et jeunes adultes (18 à 39 ans), usagers de plateformes numériques, applications mobiles, magasins connectés et services automatisés dans le secteur de la mode et du prêt-à-porter.
• Langues disponibles : Version originale en anglais et en coréen.
• Mode d’administration : Questionnaire auto-administré sur support numérique (ordinateur, tablette, smartphone) ou papier.
• Procédure de cotation : Le score moyen (ou score sommatif) est calculé pour chaque sous-échelle individuellement. Les scores moyens plus élevés indiquent une perception plus favorable de la dimension correspondante (divertissement plus intense, interaction plus fluide, personnalisation plus élevée, etc.) et une plus grande satisfaction/intention de réutilisation.

11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year

• Année de création / publication : 2023.
• Droits d’utilisation et permissions : L’instrument peut être utilisé librement à des fins de recherche académique, scientifique et d’enseignement (« May be used for Research/Teaching »). Les auteurs détiennent la paternité intellectuelle originelle. Toute adaptation formelle ou diffusion dans des projets de recherche doit faire l’objet d’une citation bibliographique rigoureuse de l’article source.
• Utilisation commerciale : Non autorisée sans un accord écrit préalable des auteurs et de l’éditeur (« Commercial Use: No »).
• Tarif / Coût d’accès : Gratuit (« Fee: No »). L’instrument est accessible dans l’article de référence publié dans la revue scientifique European Management Journal.

12. Références / References

Les sources académiques fondant la validation et le cadre conceptuel de cette échelle incluent :

• Cho, M., Yun, H., & Ko, E. (2023). Contactless marketing management of fashion brands in the digital age. European Management Journal, 41(4), 512–520. https://doi.org/10.1016/j.emj.2022.12.005
• Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
• Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
• Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2–24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203
• Katz, E., Blumler, J. G., & Gurevitch, M. (1973). Uses and gratifications research. The Public Opinion Quarterly, 37(4), 509–523. https://doi.org/10.1086/268109
• Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of Marketing, 80(6), 69–96. https://doi.org/10.1509/jm.15.0420
• Mehrabian, A., & Russell, J. A. (1974). An approach to environmental psychology. MIT Press.
• Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items

Les items originaux de l’inventaire sont rédigés en anglais et administrés sur une échelle de Likert à 5 points. Le format de réponse obligatoire est : Items are rated along a five-point Likert scale, ranging from “strongly disagree” to “strongly agree.”