L’\u00e9chelle de Probabilit\u00e9 d’achat aupr\u00e8s d’un d\u00e9taillant en ligne<\/strong> (Purchase Likelihood from Online Retailer<\/em>, ou PLOR<\/strong>) est un instrument psychom\u00e9trique unidimensionnel d\u00e9velopp\u00e9 par Peter R. Darke, Michael K. Brady, Ray L. Benedicktus et Andrea E. Wilson (2016). Con\u00e7ue initialement pour \u00e9valuer l’impact de la distance psychologique et de la confiance sur les intentions comportementales envers des cybercommer\u00e7ants m\u00e9connus ou \u00e9mergents, cette \u00e9chelle op\u00e9rationnalise l’intention d’achat conditionnelle d’un consommateur lorsqu’il se trouve activement en recherche d’une cat\u00e9gorie de produit sp\u00e9cifique. Inspir\u00e9e des travaux fondateurs de Zeithaml, Berry et Parasuraman (1996)<\/a> sur les cons\u00e9quences comportementales de la qualit\u00e9 de service, la PLOR se compose de 3 items flexibles comportant des marqueurs contextuels adaptables au produit, \u00e0 la marque et au d\u00e9taillant \u00e9valu\u00e9s.<\/p>\n Les participants expriment leur degr\u00e9 d’accord \u00e0 l’aide d’une \u00e9chelle de Likert en 7 points allant de 1 (\u00ab Fortement en d\u00e9saccord \u00bb) \u00e0 7 (\u00ab Fortement d’accord \u00bb). Les scores obtenus sont moyenn\u00e9s pour former un indice global de propension \u00e0 l’achat, o\u00f9 des valeurs \u00e9lev\u00e9es indiquent une forte probabilit\u00e9 de concr\u00e9tisation transactionnelle. Sur le plan psychom\u00e9trique, l’instrument pr\u00e9sente une excellente consistance interne, attest\u00e9e par des coefficients alpha de Cronbach syst\u00e9matiquement sup\u00e9rieurs \u00e0 0,85 \u00e0 travers de multiples exp\u00e9rimentations empiriques, ainsi qu’une structure factorielle unidimensionnelle stable et robuste. L’\u00e9chelle d\u00e9montre une validit\u00e9 convergente et pr\u00e9dictive particuli\u00e8rement robuste, s’inscrivant au croisement de la th\u00e9orie du niveau de repr\u00e9sentation (Construal Level Theory<\/em>) et des mod\u00e8les d’adoption du commerce \u00e9lectronique fond\u00e9s sur la confiance cognitive et affective.<\/p>\n Probabilit\u00e9 d’achat, commerce \u00e9lectronique, d\u00e9taillant en ligne m\u00e9connu, intentions comportementales, distance psychologique, confiance du consommateur, psychom\u00e9trie, th\u00e9orie du niveau de repr\u00e9sentation, prise de d\u00e9cision, comportement du consommateur, mod\u00e9lisation par \u00e9quations structurelles, fid\u00e9lit\u00e9 de l’\u00e9chelle.<\/p>\n L’\u00e9chelle PLOR a \u00e9t\u00e9 con\u00e7ue et valid\u00e9e par une \u00e9quipe de chercheurs de premier plan en marketing et comportement du consommateur :<\/p>\n Dans l’\u00e9cosyst\u00e8me num\u00e9rique contemporain, les d\u00e9taillants en ligne se heurtent fr\u00e9quemment \u00e0 un obstacle majeur : la r\u00e9ticence des consommateurs \u00e0 acheter aupr\u00e8s de sites marchands non familiers ou d\u00e9pourvus d’une notori\u00e9t\u00e9 \u00e9tablie de longue date. L’objectif fondamental de l’\u00e9chelle de Probabilit\u00e9 d’achat aupr\u00e8s d’un d\u00e9taillant en ligne (PLOR)<\/strong> est de fournir aux chercheurs et aux praticiens une mesure psychom\u00e9triquement rigoureuse, standardis\u00e9e et sensible de la disposition d’un consommateur \u00e0 effectuer une transaction marchande sur une plateforme en ligne donn\u00e9e, sous condition qu’il ait un besoin av\u00e9r\u00e9 pour le produit ou la cat\u00e9gorie consid\u00e9r\u00e9e.<\/p>\n Cette condition contextuelle (\u00ab conditional on being in the market for that product<\/em> \u00bb) constitue une avanc\u00e9e m\u00e9thodologique cruciale. Dans les enqu\u00eates marketing classiques, mesurer une intention d’achat abstraite sans sp\u00e9cifier si le r\u00e9pondant ressent un besoin actuel ou imminent produit souvent un bruit statistique consid\u00e9rable, car les r\u00e9pondants \u00e9valuent simultan\u00e9ment leur d\u00e9sir intrins\u00e8que pour le produit et leur confiance envers le point de vente. La formulation de la PLOR isole m\u00e9thodologiquement l’effet du cybercommer\u00e7ant en neutralisant la variance attribuable \u00e0 l’int\u00e9r\u00eat purement passager pour le produit. Elle mesure ainsi l’efficacit\u00e9 persuasive de l’interface en ligne, des signaux de confiance et des stimuli marketing ind\u00e9pendamment du niveau de besoin brut.<\/p>\n Les applications de cette \u00e9chelle sont particuli\u00e8rement vastes :<\/p>\n Le construit psychologique op\u00e9rationnalis\u00e9 par l’instrument PLOR est l’intention comportementale d’achat conditionnelle<\/strong>. En psychologie sociale et en comportement du consommateur, l’intention est d\u00e9finie comme la probabilit\u00e9 subjectivement estim\u00e9e qu’un individu s’engage dans un comportement sp\u00e9cifique donn\u00e9 (Ajzen, 1991<\/a>). L’intention agit comme le m\u00e9diateur psychologique direct entre les attitudes affectives et cognitives (telles que la confiance envers le d\u00e9taillant ou l’\u00e9valuation du risque financier) et le comportement r\u00e9el d’achat.<\/p>\n Contrairement aux mesures d’attitude globale (qui \u00e9valuent la sympathie ou la r\u00e9putation per\u00e7ue), la propension \u00e0 l’achat mesur\u00e9e par la PLOR saisit l’engagement pr\u00e9-comportemental \u00e0 travers trois nuances conceptuelles compl\u00e9mentaires qui composent sa dimensionnalit\u00e9 unifi\u00e9e :<\/p>\n L’\u00e9chelle est con\u00e7ue selon un sch\u00e9ma modulaire comportant deux emplacements r\u00e9serv\u00e9s (blanks<\/em>) : le premier identifiant le produit ou la cat\u00e9gorie de produit (ex. : \u00ab un ordinateur portable \u00bb, \u00ab des v\u00eatements de sport \u00bb), et le second d\u00e9signant le cybercommer\u00e7ant sous \u00e9valuation (ex. : \u00ab BoutiqueX.com \u00bb). Cette flexibilit\u00e9 permet d’\u00e9viter l’ambigu\u00eft\u00e9 r\u00e9f\u00e9rentielle et assure une forte validit\u00e9 \u00e9cologique, que l’exp\u00e9rimentateur utilise des sc\u00e9narios fictifs contr\u00f4l\u00e9s ou des stimuli r\u00e9els issus de plateformes marchandes existantes.<\/p>\n L’\u00e9chelle PLOR s’enracine principalement dans deux grands courants th\u00e9oriques : le paradigme des cons\u00e9quences comportementales de la relation de service d\u00e9velopp\u00e9 par Zeithaml, Berry et Parasuraman (1996), et la Th\u00e9orie du niveau de repr\u00e9sentation<\/strong> (Construal Level Theory<\/em> ou CLT) formalis\u00e9e par Trope et Liberman (2010)<\/a>.<\/p>\n Dans leur \u00e9tude classique de 1996, Zeithaml et ses coll\u00e8gues ont mod\u00e9lis\u00e9 la fa\u00e7on dont les perceptions de qualit\u00e9 et de valeur influencent une s\u00e9rie d’intentions comportementales favorables ou d\u00e9favorables (recommandation par le bouche-\u00e0-oreille, sensibilit\u00e9 au prix, fid\u00e9lit\u00e9 et intentions de r\u00e9achat). Darke et collaborateurs ont adapt\u00e9 cette conceptualisation aux d\u00e9fis sp\u00e9cifiques des cybermarchands d\u00e9pourvus d’ant\u00e9c\u00e9dents relationnels avec le client. Dans un contexte sans contact physique, l’intention d’achat repr\u00e9sente le test ultime de la r\u00e9ussite de la r\u00e9duction d’incertitude.<\/p>\n L’application sp\u00e9cifique de la PLOR par Darke et al. (2016) est ancr\u00e9e dans la th\u00e9orie du niveau de repr\u00e9sentation. Cette th\u00e9orie postule que les individus appr\u00e9hendent les objets ou \u00e9v\u00e9nements selon diff\u00e9rents niveaux d’abstraction cognitive en fonction de leur \u00e9loignement psychologique le long de quatre dimensions fondamentales :<\/p>\n Selon Darke et ses coauteurs, un d\u00e9taillant en ligne inconnu est spontan\u00e9ment per\u00e7u avec une grande distance psychologique, ce qui d\u00e9clenche un \u00e9tat de m\u00e9fiance par d\u00e9faut (distrust<\/em>) et des repr\u00e9sentations abstraites de vuln\u00e9rabilit\u00e9. En manipulant des indices r\u00e9duisant cette distance psychologique (par exemple, signaler une proximit\u00e9 g\u00e9ographique locale ou une appartenance sociale partag\u00e9e), les chercheurs d\u00e9montrent que la m\u00e9fiance s’att\u00e9nue, entra\u00eenant une hausse significative de la probabilit\u00e9 d’achat mesur\u00e9e par l’\u00e9chelle PLOR. L’instrument capture ainsi la r\u00e9activit\u00e9 de la prise de d\u00e9cision face \u00e0 la transformation des repr\u00e9sentations cognitives du consommateur.<\/p>\n La validit\u00e9 psychom\u00e9trique de l’\u00e9chelle PLOR a \u00e9t\u00e9 rigoureusement d\u00e9montr\u00e9e \u00e0 travers les trois \u00e9tudes exp\u00e9rimentales men\u00e9es par Darke et al. (2016), mobilisant plusieurs centaines d’\u00e9tudiants de premier cycle en gestion d’entreprises plac\u00e9s dans des environnements d’achat simul\u00e9s mais r\u00e9alistes.<\/p>\n La validit\u00e9 de contenu repose sur l’adaptation minutieuse d’items d\u00e9j\u00e0 \u00e9tablis dans la litt\u00e9rature sur les intentions comportementales (Zeithaml et al., 1996<\/a> ; Dodds, Monroe, & Grewal, 1991<\/a>). La structure \u00e0 trois \u00e9nonc\u00e9s couvre l’ensemble du spectre de la formation de l’intention : de la disposition conditionnelle \u00e0 la formation de l’ensemble de consid\u00e9ration, jusqu’\u00e0 l’\u00e9valuation probabiliste explicite.<\/p>\n La validit\u00e9 convergente est confirm\u00e9e par des corr\u00e9lations positives \u00e9lev\u00e9es et statistiquement significatives ($r > 0,60$<\/span>, $p < 0,001$) entre la PLOR et d'autres construits th\u00e9oriquement associ\u00e9s :<\/p>\n Dans les analyses de mod\u00e8les de mesure par \u00e9quations structurelles (SEM), la variance moyenne extraite (AVE – Average Variance Extracted<\/em>) pour le construit de probabilit\u00e9 d’achat d\u00e9passe syst\u00e9matiquement le seuil critique de 0,70, surpassant largement le carr\u00e9 des corr\u00e9lations inter-construits (crit\u00e8re de Fornell-Larcker). Cela confirme que la propension \u00e0 l’achat est empiriquement distincte de la confiance ou de la perception globale de la marque, constituant bien un construit comportemental autonome.<\/p>\n L’\u00e9chelle a d\u00e9montr\u00e9 une remarquable sensibilit\u00e9 pour d\u00e9tecter les effets d’interaction mod\u00e9r\u00e9s pr\u00e9vus par la th\u00e9orie du niveau de repr\u00e9sentation. Par exemple, Darke et al. (2016) ont montr\u00e9 que la probabilit\u00e9 d’achat envers un site inconnu augmente significativement lorsque des indices de proximit\u00e9 physique locale sont introduits, mais que cet effet protecteur de la proximit\u00e9 s’estompe lorsque le d\u00e9taillant b\u00e9n\u00e9ficie d\u00e9j\u00e0 d’une r\u00e9putation pr\u00e9existante favorable. L’\u00e9chelle PLOR r\u00e9agit avec une grande pr\u00e9cision statistique ($F$<\/span>-tests significatifs, $\\eta_p^2$<\/span> substantiels), confirmant sa robustesse pour l’exp\u00e9rimentation causale.<\/p>\n La fid\u00e9lit\u00e9 de l’\u00e9chelle de Probabilit\u00e9 d’achat aupr\u00e8s d’un d\u00e9taillant en ligne a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9e \u00e0 plusieurs reprises sous l’angle de la consistance interne et de la stabilit\u00e9 factorielle :<\/p>\n \u00c0 travers les diff\u00e9rentes \u00e9tudes pr\u00e9sent\u00e9es par Darke et al. (2016), l’instrument a affich\u00e9 une fiabilit\u00e9 interne exceptionnelle :<\/p>\n De plus, le coefficient de fid\u00e9lit\u00e9 composite ($CR$<\/span> – Composite Reliability<\/em>) d\u00e9passe constamment le seuil recommand\u00e9 de 0,80 (atteignant des valeurs entre 0,89 et 0,93), garantissant une erreur de mesure minimale.<\/p>\n Les corr\u00e9lations item-total corrig\u00e9es pour l’ensemble des trois items se situent syst\u00e9matiquement entre 0,72 et 0,86. La suppression d’aucun des trois items n’entra\u00eene d’augmentation de l’alpha de Cronbach, ce qui confirme que chaque \u00e9nonc\u00e9 apporte une part d’information pertinente et contribue harmonieusement \u00e0 l’\u00e9valuation du construit global.<\/p>\n La structure dimensionnelle de l’\u00e9chelle a \u00e9t\u00e9 examin\u00e9e par le biais d’analyses factorielles exploratoires (AFE) et confirmatoires (AFC) au cours des phases de d\u00e9veloppement et de test des mod\u00e8les de m\u00e9diation :<\/p>\n Lors d’une extraction en composantes principales (ACP) sans rotation pr\u00e9alable, l’analyse r\u00e9v\u00e8le sans ambigu\u00eft\u00e9 l’\u00e9mergence d’un seul facteur dominant<\/strong> pr\u00e9sentant une valeur propre (eigenvalue<\/em>) tr\u00e8s sup\u00e9rieure \u00e0 1 (souvent sup\u00e9rieure \u00e0 2,40), expliquant \u00e0 elle seule plus de 80 % de la variance totale des donn\u00e9es. Toutes les saturations factorielles (factor loadings<\/em>) des trois items sur cet unique facteur sont massives, oscillant entre 0,86<\/strong> et 0,94<\/strong>.<\/p>\n Dans le cadre de mod\u00e9lisations par \u00e9quations structurelles int\u00e9grant d’autres construits latents (tels que la confiance cognitive, la r\u00e9putation et le risque per\u00e7u), le mod\u00e8le de mesure unidimensionnel de la PLOR a pr\u00e9sent\u00e9 des indices d’ajustement remarquables :<\/p>\n Ces donn\u00e9es confirment l’unidimensionnalit\u00e9 stricte de l’instrument, permettant aux chercheurs d’agr\u00e9ger sans ambigu\u00eft\u00e9 les trois items en un score moyen unique.<\/p>\n L’instrument PLOR est un auto-questionnaire standardis\u00e9 court, particuli\u00e8rement adapt\u00e9 aux protocoles exp\u00e9rimentaux n\u00e9cessitant de minimiser la fatigue cognitive des r\u00e9pondants.<\/p>\n Les publications fondatrices et acad\u00e9miques associ\u00e9es \u00e0 cette \u00e9chelle comprennent :<\/p>\n Response Scale: 7-point Likert scale (1 = Strongly disagree to 7 = Strongly agree)<\/p>\n D\u00e9couvrez l’\u00e9chelle PLOR (Purchase Likelihood from Online Retailer) d\u00e9velopp\u00e9e par Darke et al. (2016) : cadre th\u00e9orique, validit\u00e9 psychom\u00e9trique, items originaux et cotation.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","categories":[2455,647,2],"tags":[854,2506,14594,8284,14593,14592,16],"class_list":["post-11091","psych_scale","type-psych_scale","status-publish","hentry","category-comportement-du-consommateur","category-psychologie-cognitive","category-psychometrie","tag-commerce-electronique","tag-confiance-en-ligne","tag-darke-et-al-2016","tag-distance-psychologique","tag-plor","tag-probabilite-dachat","tag-psychometrie"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale\/11091","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale"}],"about":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/psych_scale"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=11091"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale\/11091\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=11091"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=11091"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=11091"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}2. Mots-cl\u00e9s \/ Keywords<\/h2>\n
3. Auteurs \/ Authors<\/h2>\n
\n
4. Objectif \/ Purpose<\/h2>\n
\n
5. Construit psychologique \/ Construct<\/h2>\n
\n
6. Cadre th\u00e9orique \/ Theoretical Framework<\/h2>\n
Mod\u00e8le des intentions comportementales de Zeithaml, Berry et Parasuraman<\/h3>\n
Distance psychologique et th\u00e9orie du niveau de repr\u00e9sentation (CLT)<\/h3>\n
\n
7. Validit\u00e9 \/ Validity<\/h2>\n
Validit\u00e9 de contenu et de construit<\/h3>\n
Validit\u00e9 convergente<\/h3>\n
\n
Validit\u00e9 discriminante<\/h3>\n
Validit\u00e9 pr\u00e9dictive et sensibilit\u00e9 exp\u00e9rimentale<\/h3>\n
8. Fid\u00e9lit\u00e9 \/ Reliability<\/h2>\n
Consistance interne (Alpha de Cronbach)<\/h3>\n
\n
Corr\u00e9lations inter-items<\/h3>\n
9. Analyse factorielle \/ Factor Analysis<\/h2>\n
Analyse factorielle exploratoire (AFE)<\/h3>\n
Analyse factorielle confirmatoire (AFC)<\/h3>\n
\n
10. Instrument de mesure \/ Instrument<\/h2>\n
\n
\n
\n
\n $$\\text{Score PLOR} = \\frac{\\text{Item}_1 + \\text{Item}_2 + \\text{Item}_3}{3}$$<\/span>\n <\/li>\n11. Permissions, Tarifs et Ann\u00e9e du test \/ Permissions & Fee and Test Year<\/h2>\n
\n
12. R\u00e9f\u00e9rences \/ References<\/h2>\n
\n
13. Questions et items du questionnaire \/ Scale Items<\/h2>\n
\n