Modèle de mesure du comportement de visite continue

1. Résumé / Abstract

Le Modèle de mesure du comportement de visite continue (en anglais : Continuous Visiting Behavior – Measurement Model, ou CVB-MM), élaboré par Cahigas et al. (2023), constitue un instrument psychométrique conçu pour identifier, modéliser et quantifier les déterminants sociocognitifs et environnementaux régissant la fidélité comportementale des touristes envers les structures d’hébergement. Développé et validé empiriquement dans le contexte des destinations d’hébergement touristique à Palawan (Philippines), cet outil opérationnalise une synthèse novatrice entre la théorie de la réduction de l’incertitude (Uncertainty Reduction Theory, URT) et la théorie de la confirmation des attentes (Expectation Confirmation Theory, ECT). L’architecture initiale de l’inventaire comportait 30 items issus de la littérature académique spécialisée (notamment Al-Refaie, 2014 ; El-Adly, 2018). À la suite d’analyses factorielles confirmatoires rigoureuses, le modèle finalisé s’est articulé autour de neuf construits latents fondamentaux : l’incertitude interactive, la performance perçue, la confirmation, l’environnement physique, l’attitude du personnel, l’expérience de service, l’acceptation du prix, la satisfaction du touriste et le comportement effectif de visite continue.

Les données psychométriques issues de l’échantillon d’adultes philippins mettent en évidence d’excellentes qualités de mesure. La cohérence interne de l’instrument s’avère particulièrement robuste, avec des coefficients alpha de Cronbach s’échelonnant entre 0,73 et 0,91 pour les différentes dimensions retenues. La validité convergente a été confirmée pour la majorité des facteurs par une variance moyenne extraite (Average Variance Extracted, AVE) supérieure au seuil canonique de 0,50. Pour les dimensions où l’AVE oscillait au seuil limite en raison de saturations factorielles proches de 0,50, la validité convergente a été maintenue sur la base du critère méthodologique de Fornell et Larcker (1981), conditionné par une fiabilité composite (CR) excédant 0,60. La validité discriminante a été corroborée à la fois par la comparaison des variances partagées et par le ratio hétérotrait-monotrait (HTMT). Les items sont administrés selon une échelle de réponse de type Likert à 5 points, fournissant aux chercheurs et gestionnaires du tourisme un outil diagnostique et prédictif de haute précision.

2. Mots-clés / Keywords

comportement de visite continue, fidélité touristique, théorie de réduction de l’incertitude, théorie de la confirmation des attentes, satisfaction du touriste, hébergement touristique, modélisation par équations structurelles, validation psychométrique, acceptation du prix, expérience de service

3. Auteurs / Authors

Le modèle a été développé et publié par une équipe internationale de chercheurs en ingénierie industrielle, systèmes d’information et comportement du consommateur :

• Maela Madel L. Cahigas : School of Industrial Engineering and Engineering Management, Mapúa University, Manille, Philippines.
• Yogi Tri Prasetyo : International Bachelor Program in Engineering, Yuan Ze University, Taoyuan, Taïwan ; School of Industrial Engineering and Engineering Management, Mapúa University, Manille, Philippines. (Identifiant ORCID : 0000-0003-3535-9657 ; Correspondance : [email protected]).
• Reny Nadlifatin : Department of Information Systems, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, Indonésie.
• Satria Fadil Persada : Entrepreneurship Department, BINUS Business School Undergraduate Program, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonésie.
• Ma. Janice J. Gumasing : School of Industrial Engineering and Engineering Management, Mapúa University, Manille, Philippines.

4. Objectif / Purpose

L’objectif fondamental du Continuous Visiting Behavior – Measurement Model (CVB-MM) est de déchiffrer, mesurer et expliciter les mécanismes psychologiques et environnementaux qui gouvernent la fidélisation des consommateurs dans l’industrie de l’accueil et du tourisme. Dans un contexte post-pandémique caractérisé par une hyper-compétitivité des destinations de villégiature et une volatilité accrue des flux touristiques, la rétention de la clientèle constitue une priorité stratégique et économique majeure. Les approches traditionnelles du comportement du consommateur se sont fréquemment limitées à l’analyse linéaire de la satisfaction globale ou de la qualité perçue des services. Le modèle de Cahigas et al. (2023) comble une lacune théorique substantielle en modélisant le continuum cognitif qui s’étend de la phase pré-visite (recherche d’informations et réduction de l’ambiguïté) à la phase post-visite (répétition intentionnelle et fidélité active).

Sur le plan de la recherche scientifique, cet instrument a été spécifiquement étalonné pour évaluer l’impact croisé des stratégies communicationnelles (notamment la recherche d’avis interpersonnels et numériques), des composantes matérielles tangibles (qualité des infrastructures hôtelières, confort spatio-temporel), des interactions humaines de service (attitude, empathie et professionnalisme des équipes d’accueil), ainsi que de l’évaluation économique (justice distributive perçue à travers l’acceptation des prix). L’objectif est d’offrir une matrice psychométrique standardisée permettant d’alimenter des modélisations par équations structurelles (Structural Equation Modeling, SEM) pour tester des relations de médiation et de modération complexes entre l’incertitude initiale, la confirmation des attentes préalables et la satisfaction cumulée.

Sur le plan appliqué et managérial, le CVB-MM permet aux directeurs d’hébergements touristiques, aux agences de marketing de destination et aux consultants en hospitalité de disposer d’un diagnostic granulaire des facteurs de rupture ou de renforcement de l’expérience client. Plutôt que d’appréhender le comportement de revisite comme un phénomène monolithique, l’échelle permet de localiser avec exactitude les dimensions sous-performantes : s’agit-il d’un déficit dans la transmission d’informations fiables avant l’arrivée, d’un désalignement entre les promesses promotionnelles et la réalité physique du site, d’une défaillance dans le comportement du personnel, ou d’une perception de tarification abusive ? Cette capacité diagnostique en fait un levier opérationnel précieux pour l’optimisation des politiques d’assurance qualité et la conception d’expériences mémorables génératrices de loyauté durable.

5. Construit psychologique / Construct

Le CVB-MM opérationnalise un construit multidimensionnel hiérarchisé englobant les étapes cognitives, affectives et conatives de l’expérience touristique. Le modèle théorique original intègre neuf composantes latentes articulées de manière systémique :

1. L’incertitude interactive (Interactive Uncertainty – IU)

Ce construit quantifie le recours actif du voyageur aux réseaux sociaux directs, à sa famille et à ses pairs pour collecter des recommandations et atténuer l’ambiguïté inhérente à la réservation d’un hébergement inconnu. Contrairement à la recherche passive d’informations (consultation unilatérale de sites Internet), l’incertitude interactive implique une communication dialogique et interpersonnelle dans laquelle le jugement d’autrui pèse lourdement sur la prise de décision (ex. : la dépendance envers les retours d’expérience des proches pour finaliser un choix d’hébergement).

2. La performance perçue (Perceived Performance – PP)

La performance perçue capture la croyance a priori et l’évaluation cognitive du voyageur quant à la capacité de l’établissement à délivrer un niveau de service conforme à sa réputation en ligne et aux avis collectés. Elle mesure la confiance accordée aux signaux d’information préalables et l’anticipation positive de la valeur du séjour (ex. : la certitude que les avis numériques reflètent fidèlement la fiabilité de l’établissement).

3. La confirmation des attentes (Confirmation – C)

Ancrée dans la psychologie cognitive du consommateur, la confirmation représente le différentiel perçu entre les attentes initiales formulées avant le voyage et la réalité concrètement expérimentée sur le lieu d’hébergement. Elle évalue l’intégrité contractuelle de l’opérateur touristique : respect des promesses publicitaires, conformité des représentations visuelles et maintien des engagements de service (ex. : la fidélité de l’hébergement quant aux descriptions et photographies fournies en amont).

4. L’environnement physique (Physical Environment – PE)

Cette dimension évalue les éléments tangibles, esthétiques et sensoriels du cadre de séjour. Elle englobe le confort thermique, l’agencement spatial, l’insonorisation, la propreté irréprochable des chambres, la qualité du mobilier ainsi que la modernité des installations sanitaires et technologiques. L’environnement physique constitue le décor matériel indispensable à la formation du bien-être touristique.

5. L’attitude des employés (Attitude of Employees – AE)

Le facteur relationnel appréhende la compétence perçue, la courtoisie, l’empathie, la promptitude et la bienveillance proactive du personnel hôtelier. Il mesure dans quelle mesure les interactions humaines contribuent à sécuriser le touriste, à résoudre ses problèmes imprévus et à personnaliser son expérience vécue.

6. L’expérience de service (Service Experience – SE)

Ce construit intégrateur reflète l’évaluation holistique de l’ensemble des points de contact vécus lors du séjour : de la fluidité des procédures d’arrivée et de départ à la qualité générale des prestations logistiques, récréatives et d’infrastructure mises à disposition des résidents.

7. L’acceptation du prix (Price Acceptance – PA)

L’acceptation du prix opérationnalise la perception d’équité et de justice distributive tarifaire. Elle mesure le consentement à payer du touriste, sa sensibilité aux politiques promotionnelles (rabais, offres spéciales) et son appréciation du rapport qualité-prix des services annexes (restauration, bien-être, suppléments d’équipements).

8. La satisfaction du touriste (Tourist Satisfaction – TS)

La satisfaction correspond à l’état affectif et émotionnel global résultant de l’expérience de consommation. Elle évalue non seulement la complétude du séjour, mais également le sentiment gratifiant d’avoir rentabilisé le temps et les efforts investis dans la recherche préalable d’informations.

9. Le comportement de visite continue (Continuous Visiting Behavior – CVB)

Construit d’aboutissement conatif, le comportement de visite continue quantifie l’intention ferme et répétée de revenir séjourner dans le même hébergement lors de voyages futurs dans la région (Palawan), la propension à privilégier cet établissement face aux offres concurrentes, et le développement d’une loyauté durable envers la marque ou la structure.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

Le modèle de mesure développé par Cahigas et al. (2023) repose sur l’intégration théorique et conceptuelle de deux paradigmes majeurs de la psychologie et des sciences du comportement : la théorie de la réduction de l’incertitude (Berger & Calabrese, 1975) et la théorie de la confirmation des attentes (Oliver, 1980 ; Bhattacherjee, 2001).

Initialement formulée dans le champ de la communication interpersonnelle, la théorie de la réduction de l’incertitude (URT) postule que face à des environnements non familiers ou des partenaires inconnus, les individus éprouvent un inconfort cognitif généré par l’imprévisibilité. Pour pallier cet état aversif, ils déploient des stratégies d’acquisition d’informations catégorisées en modes passif (observation discrète, lecture passive de traces numériques), actif (recherche indirecte sans contact direct avec la cible) et interactif (questionnement direct, dialogue délibéré). Dans le contexte du choix d’un hébergement touristique situé dans une région insulaire ou isolée comme Palawan, le touriste se trouve confronté à une asymétrie d’information significative. La sous-échelle de l’incertitude interactive modélise précisément comment le recours aux cercles de pairs, à la famille et aux communautés virtuelles permet d’atténuer le risque perçu et de construire une première représentation de la performance attendue de l’établissement.

La théorie de la confirmation des attentes (ECT), conceptualisée à l’origine par Richard L. Oliver (1980) puis adaptée aux systèmes d’information et à l’usage continu par Bhattacherjee (2001), fournit le socle explicatif de la phase post-consommation. Selon cette théorie, les consommateurs forment des attentes préalables à l’achat. Après avoir fait l’expérience du service, ils comparent la performance effective perçue à ces attentes initiales. De cette confrontation découle une confirmation (la performance égale ou dépasse l’attente) ou une infirmation négative (la performance s’avère inférieure à l’attente). La confirmation génère un niveau élevé de satisfaction, qui agit à son tour comme le déterminant psychologique direct de l’intention de continuer le comportement de consommation.

L’originalité théorique du CVB-MM réside dans la soudure de ces deux cadres théoriques au sein d’une chaîne causale unifiée. L’incertitude interactive influence directement la performance perçue initiale. Cette dernière, confrontée aux facteurs environnementaux et relationnels concrets vécus sur place (l’environnement physique, l’attitude des employés, l’expérience globale de service et l’acceptation tarifaire), conditionne la confirmation des attentes. Enfin, cette confirmation alimente la satisfaction globale, qui cristallise la décision conative d’adopter un comportement de visite continue. Ce cadre intégré permet d’embrasser l’intégralité du cycle de décision touristique, en démontrant que la fidélité à long terme ne se joue pas uniquement lors de la prestation de service, mais puise ses racines dans la résolution de l’incertitude pré-séjour.

7. Validité / Validity

L’évaluation des propriétés psychométriques du CVB-MM a fait l’objet d’un protocole d’analyse rigoureux fondé sur la modélisation par équations structurelles. L’ensemble des indices statistiques a été calculé à partir des réponses obtenues auprès de l’échantillon de touristes philippins ayant séjourné dans les hébergements de la province de Palawan.

Validité convergente

La validité convergente évalue la mesure dans laquelle les items d’un même construit partagent une proportion significative de variance commune. Elle a été examinée principalement au moyen de la variance moyenne extraite (Average Variance Extracted, AVE) et de la fiabilité composite (CR). Les analyses rapportées par Cahigas et al. (2023) indiquent que l’AVE des construits suivants a franchi avec succès le seuil conventionnel de 0,50 préconisé par la communauté psychométrique :

• Incertitude interactive (IU) : AVE > 0,50
• Performance perçue (PP) : AVE > 0,50
• Attitude des employés (AE) : AVE > 0,50
• Expérience de service (SE) : AVE > 0,50
• Acceptation du prix (PA) : AVE > 0,50
• Satisfaction du touriste (TS) : AVE > 0,50
• Comportement de visite continue (CVB) : AVE > 0,50

En revanche, les construits relatifs à la confirmation (C) et à l’environnement physique (PE) ont présenté des valeurs d’AVE inférieures à 0,50. Les auteurs soulignent que cette situation résulte de charges factorielles individuelles qui, tout en restant significatives, se situaient à proximité immédiate du plancher minimal de 0,50. Pour justifier le maintien de ces deux construits cruciaux dans le modèle théorique, les auteurs se sont référés à la règle méthodologique établie par Fornell et Larcker (1981) : lorsque l’AVE est inférieure à 0,50 mais que la fiabilité composite (ou la cohérence interne mesurée par le CR) atteint ou dépasse 0,60, la validité convergente du construit demeure statistiquement acceptable, la variance capturée par le construit latent restant adéquate face à l’erreur de mesure.

Validité discriminante

La validité discriminante, qui garantit que chaque construit mesure un phénomène empiriquement distinct des autres variables latentes du modèle, a été confirmée par deux procédures complémentaires :

• Le critère de Fornell-Larcker : La racine carrée de l’AVE de chaque construit a été comparée aux corrélations inter-construits correspondantes. Dans tous les cas vérifiés, la variance partagée entre un construit et ses propres indicateurs était supérieure à la variance partagée entre ce construit et n’importe quel autre construit du modèle.
• Le ratio Hétérotrait-Monotrait (HTMT) : Les valeurs obtenues pour le ratio HTMT se sont toutes situées en deçà du seuil conservateur de 0,85 (ou du seuil plus libéral de 0,90 préconisé par Henseler et al., 2015), attestant formellement l’absence de colinéarité excessive ou de chevauchement conceptuel entre les neuf dimensions opérationnalisées.

8. Fidélité / Reliability

La fiabilité de l’instrument a été évaluée à travers l’analyse de sa cohérence interne, mesurée au niveau de chaque sous-échelle par le coefficient alpha de Cronbach (α) et la fiabilité composite (CR) :

• Cohérence interne globale : Les coefficients alpha de Cronbach calculés pour l’ensemble des dimensions retenues dans la structure finale s’échelonnent de 0,73 à 0,91. Toutes les valeurs dépassent largement le seuil standard de 0,70 requis en psychométrie pour valider la consistance interne d’un outil d’évaluation de recherche, témoignant d’une très forte homogénéité des items au sein de leurs facteurs respectifs.
• Fiabilité composite : Parallèlement aux alphas, les indices de fiabilité composite (CR) ont tous satisfait au critère d’acceptabilité minimal (CR ≥ 0,60, et dans la majorité des cas CR ≥ 0,80), confirmant la robustesse de l’instrument face aux fluctuations d’échantillonnage.
• Stabilité et homogénéité : L’élimination méthodique des items à faible saturation a permis d’optimiser les corrélations item-total et de minimiser la variance d’erreur aléatoire, assurant une reproductibilité élevée des scores obtenus auprès de populations touristiques comparables.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

La structure factorielle du CVB-MM a fait l’objet d’une analyse factorielle confirmatoire (AFC) approfondie. À l’origine, le pool initial comprenait plusieurs dimensions potentielles (notamment l’incertitude passive et la qualité de la restauration / Food and Beverage) et un total de 30 items opérationnels adaptés d’échelles antérieures validées.

Durant le processus de purification psychométrique et d’adéquation structurale du modèle, les auteurs ont procédé à des suppressions ciblées de construits et d’items afin de corriger les problèmes de colinéarité, de saturations croisées indésirables ou de faibles contributions à la variance expliquée :

• Suppression de construits entiers : Le facteur Incertitude passive (PU, 4 items) et le facteur Alimentation et boissons (FB, 4 items) ont été intégralement écartés de la solution finale, leurs contributions n’atteignant pas les critères de parcimonie et d’ajustement structurel nécessaires au modèle global.
• Suppression d’items isolés : Au total, 18 items spécifiques ont été éliminés au fil des itérations de l’AFC en raison de saturations factorielles inférieures au seuil critique de 0,50 ou d’un apport marginal insuffisant. Les items retirés sont : PP2, PP4, IU4, PE4, PE6, PE7, PE8, PE9, AE4, SE3, SE4, SE5, SE7, PA2, PA3, PA5, PA7, et CVB4.

À l’issue de cette procédure de sélection empirique, l’ensemble des saturations factorielles standardisées (factor loadings) associées à chaque indicateur restant a dépassé le plancher minimal réglementaire de 0,50, la majeure partie des items présentant des saturations robustes comprises entre 0,65 et 0,88. Le modèle final à 9 variables latentes a démontré des indices d’ajustement global hautement satisfaisants, confirmant l’adéquation structurelle entre la matrice de covariance empirique observée et la structure théorique postulée.

10. Instrument de mesure / Instrument

• Nom complet de l’instrument : Modèle de mesure du comportement de visite continue (Continuous Visiting Behavior – Measurement Model, CVB-MM).
• Type d’instrument : Questionnaire d’auto-évaluation / Inventaire psychométrique standardisé.
• Construit cible : Comportement de revisite et processus cognitifs décisionnels en contexte touristique.
• Nombre d’items initialement testés : 30 items répartis à travers 11 sous-échelles potentielles.
• Format d’administration : Questionnaire papier ou formulaire numérique auto-administré.
• Échelle de réponse : Échelle ordinale de type Likert en 5 points :
  1 = Tout à fait en désaccord (Strongly Disagree)
  2 = En désaccord (Disagree)
  3 = Neutre (Neutral)
  4 = D’accord (Agree)
  5 = Tout à fait d’accord (Strongly Agree)
• Population cible : Adultes (18 ans et plus), hommes et femmes ayant effectué un séjour dans un hébergement touristique.
• Contexte d’étalonnage initial : Touristes philippins adultes ayant visité la destination de Palawan (Philippines).
• Cotation et calcul des scores : Le score de chaque sous-échelle s’obtient en calculant la moyenne arithmétique ou la somme des items composant la dimension concernée après épuration. Pour les modélisations prédictives avancées, il est recommandé d’utiliser les scores factoriels standardisés issus d’une analyse PLS-SEM ou CB-SEM.

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

• Année de publication : 2023.
• Auteurs dépositaires : Maela Madel L. Cahigas, Yogi Tri Prasetyo, Reny Nadlifatin, Satria Fadil Persada et Ma. Janice J. Gumasing.
• Conditions d’utilisation : Libre d’accès pour les contextes de recherche académique, d’enseignement universitaire et de diagnostic non lucratif. L’article original a été publié sous licence internationale Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0).
• Tarification : Utilisation totalement gratuite (aucun droit d’enregistrement ou redevance financière exigible).
• Usage commercial : Toute exploitation commerciale directe ou intégration dans des outils logiciels propriétaires payants nécessite obligatoirement l’accord écrit préalable des auteurs et le respect des clauses de citation de l’œuvre d’origine.

12. Références / References

Les sources théoriques, méthodologiques et empiriques sous-tendant le CVB-MM comprennent :

• Al-Refaie, A. (2014). Effects of human resource management on hotel performance using structural equation modeling. Computers in Human Behavior, 41, 1–9. https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.09.006
• Berger, C. R., & Calabrese, R. J. (1975). Some explorations in initial interaction and beyond: Toward a developmental theory of interpersonal communication. Human Communication Research, 1(2), 99–112. https://doi.org/10.1111/j.1468-2958.1975.tb00258.x
• Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model. MIS Quarterly, 25(3), 351–370. https://doi.org/10.2307/3250921
• Cahigas, M. M. L., Prasetyo, Y. T., Nadlifatin, R., Persada, S. F., & Gumasing, M. J. J. (2023). Determinants of continuous visiting behavior to Palawan, Philippines: Integrating Uncertainty Reduction Theory and Expectation Confirmation Theory. PLoS ONE, 18(10), Article e0291694. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0291694
• El-Adly, M. I. (2018). Modeling the relationship between hotel perceived value, customer satisfaction, and customer loyalty. Journal of Retailing and Consumer Services, 50, 322–332. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2018.07.007
• 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
• Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8
• Oliver, R. L. (1980). A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions. Journal of Marketing Research, 17(4), 460–469. https://doi.org/10.1177/002224378001700405

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items

Cette section présente les énoncés officiels de l’instrument tels qu’administrés dans l’étude princeps sous licence libre CC BY 4.0. Les répondants évaluent leur degré d’accord avec chaque proposition au moyen de l’échelle d’évaluation suivante :

• 1 = Strongly Disagree (Tout à fait en désaccord)
• 2 = Disagree (En désaccord)
• 3 = Neutral (Neutre)
• 4 = Agree (D’accord)
• 5 = Strongly Agree (Tout à fait d’accord)