Résumé Cet article présente le processus de développement et de validation d’une échelle de mesure de la qualité perçue des services bancaires par Internet.





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Méthodologie de développement de l’échelle de mesure de l’Internet bancaire



Avant de présenter cette méthodologie, les résultats de l’étude qualitative qui l’a précédé sont exposés ci-après.
II.1. Étude qualitative
Dans un souci de peaufiner les conclusions de la littérature et confirmer voire enrichir ces dimensions, une étude qualitative a été conduite. 20 entretiens semi-directifs avec des répondants utilisateurs de l’Internet bancaire ont été réalisés. Le choix de cette méthode de collecte (entretien semi directif au lieu de la réunion de groupe), est favorisé par le fait que l’utilisateur de l’Internet bancaire accomplit sa tâche de façon individuelle. Il s’agit d’une expérience personnelle et sans tabous singuliers. Les répondants ont été choisis au hasard. Les entretiens ont duré entre 50 et 60 minutes. Ils se sont déroulés dans des lieux publics (médiathèques, universités, cafés). Chaque entretien a été enregistré et intégralement retranscrit. Les répondants étaient principalement des jeunes âgés entre 25 et 34 ans (65% de l’échantillon), d’un niveau d’étude supérieur (bac +5 et bac +4) (75%), avec supériorité pour les hommes 75% contre 25% pour les femmes. La majorité des interviewés ont une expérience récente dans l’utilisation de l’Internet bancaire, 65% parmi eux l’utilise il y a moins de 2 ans, 60% fréquentent leurs sites bancaires d’une façon régulière. Quand aux lieux utilisés pour consulter leurs sites bancaires, 70% des répondants avancent le domicile et le travail. Les services bancaires utilisés par les répondants peuvent être scindés en deux catégories : (a) la consultation de données informationnelles personnelles relatives à l’évolution de compte(s) bancaire(s) : consultation de solde(s) et d’opérations réalisées, simulations de crédits, recherche d’informations. (b) la réalisation de transactions : en l’occurrence, l’exécution de virements entre des comptes détenus par un client au sein d’un même établissement (ex. entre un compte de chèques et un compte d’épargne ; opérations boursières).
Après avoir été enregistré est intégralement retranscrit, le contenu des entretiens semi-directifs a été analysé en utilisant la technique de l’analyse de contenu thématique horizontale est verticale inspirée des travaux de Bardin (1998) et Giannelloni et Vernette (2001). L’analyse horizontale nous a permis de ressortir douze dimensions considérées comme déterminantes par les répondants quant à l’évaluation de la qualité perçue de l’Internet bancaire. Ces dimensions sont la rapidité d'exécution, le gain de temps, la facilité d’utilisation, l’interactivité, le respect de la vie privée (Privacy), la fiabilité des résultats, la commodité, la sécurité financière, le design du site, la qualité de l’information et le moindre coût d’utilisation.

II.2. Développement de l’échelle de mesure de l’Internet bancaire



La procédure de construction de l échelle de mesure de la qualité perçue de l’Internet bancaire a suivi la démarche de Churchill (1979) dont les étapes sont présentées ci-après.
II2.1. Génération d’items
Les items de l’échelle de la qualité perçue de l’Internet bancaire à développer dans cette recherche ont été générés sur la base des échelles existantes dans la littérature sur la qualité perçue numérique d’une part et des citations des 20 répondants aux entretiens réalisés auprès d’utilisateurs réels de services bancaires par Internet d’autre part (voir annexe 1). L’étude qualitative effectuée a permis d’enrichir et de confirmer les critères d’évaluation issus de la revue de littérature. Ensuite, les 71 items ainsi générés ont été soumis à quatre experts (professeurs de marketing) afin de juger leur pertinence par rapport au concept à mesurer. Quatorze items ont été écartés en tenant compte des avis des experts.

Afin de purifier les items, deux collectes de données ont été opérées.
II.2.2.Première collecte de données
La première collecte se fixe pour objectifs :


  • L’épuration des items caractérisant le construit de la qualité perçue de l’Internet bancaire ;

  • L’identification des dimensions sous-jacentes au concept ;

  • L’examen de la fiabilité de l’échelle.


Cette première collecte de données a été réalisée à l’aide d’un questionnaire mis en ligne. Un échantillon de convenance de 203 utilisateurs de services bancaires par Internet a été constitué. Il comprend 42.4% d’hommes et 57.6% de femmes. 92.2% appartiennent à la tranche d’âge 18-34 ans, 29.8% ont un niveau de formation licence ou maîtrise et 49.8% un niveau troisième cycle ou doctorat. En plus, 92.2% des répondants utilisent le site de leurs banques pour gérer leurs comptes depuis 2 ans (consultation de soldes, virements en ligne, simulations de crédits, demande de conseils, recherche d’informations….) et enfin plus de la moitié ont un revenu moyen par foyer de moins de 1067 euros.

II.2.2.1. Analyse factorielle exploratoire (AFE 1)
Pour purifier la batterie d’items de départ, une première analyse factorielle en composantes principales a été réalisée sur les 57 items. Au préalable de cette analyse, l’adéquation des données à ce type d’analyse a été vérifiée. L’indice de KMO est de 0.89 indiquant que les données sont « factorisables » et le test de sphéricité de Bartlett est significatif (sig : 0.000), justifiant ainsi l’utilisation de l’ACP.
Au départ, l’ACP ne donne pas une structure factorielle claire. Le tableau des communalités fait apparaître une mauvaise qualité de représentation de certains items. Aussi l’examen des contributions factorielles de chaque item sur les facteurs permet d’identifier les items qui sont mal représentés par les facteurs et qui doivent être éliminés. Ont été éliminés les items dont les contributions factorielles sont inférieures à 0.50 (voir annexe 2).
Ont été éliminés également l’item : RAPID5 « Les transactions sur le site sont plus rapides que dans une agence », qui présente une communalité inférieure à 0.50 (com.= 0.472) et l’item PRIVACY3 « Le site de ma banque affiche des engagements explicites sur la confidentialité des données personnelles » qui présente une contribution factorielle supérieure à 0.30 sur deux facteurs en même temps (voir annexe 3).
Ensuite une deuxième itération a été réalisée par une analyse factorielle en composantes principales avec rotation oblique (Promax) sur les items restants. Ce type de rotation s’impose du fait de l’interdépendance des douze dimensions qui sont supposées constituer un même construit : la qualité perçue de l’Internet bancaire. Ce processus itératif a été reconduit jusqu’à ce qu’une structure factorielle plus claire a été identifiée c'est-à-dire que la procédure est arrêtée lorsqu’aucun item n’est à éliminer. Elle a pris fin à la septième itération.
Les résultats de l’ACP à la fin de la septième itération donnent une structure factorielle à 8 dimensions qui restitue 69,66% de la variance totale et montrent que l’ensemble des items présentent une bonne qualité de représentation (> 0.50) à l’exception de l’item INFQ5 que nous conservons à ce stade en dépit d’une communalité non satisfaisante (com.= 0.486) (voir annexe 4).
Cette structure factorielle est claire (c.f tableau 2) et explique une part importante de l’information. De plus, les dimensions sont conceptuellement distinctes. Toutefois, on peut noter que l’item SECU2 : « j’ai confiance en la sécurité du site de ma banque » factorise avec les items relatifs à la dimension « Privacy ». Ceci nous conduit à nous interroger sur la formulation de cet item SECU2 qui évoque la confiance par rapport à la sécurité qui peut englober à la fois la sécurité des informations financières et personnelles. Également, le tableau 2 indique que les items ont des contributions factorielles claires et supérieures à 0.50 sur chaque facteur commun. Chaque item associé à un facteur a une saturation forte sur ce seul axe factoriel (voir annexe 5).Ensuite, le processus d’épuration a été poursuivi par l’examen de la fiabilité des 8 dimensions dégagées par l’ACP.

II.2.2.2. Examen de la fiabilité de cohérence interne 
Comme le précise Roussel (2005), l’analyse de la fiabilité couplée à l’analyse factorielle permet de tester l’homogénéité des sous-échelles. C’est-à-dire, la capacité d’un ensemble d’items à ne représenter qu’une seule et même facette d’un construit. L’appréciation de la fiabilité est basée à la fois sur le calcul du coefficient alpha de Cronbach pour chaque dimension de la qualité perçue de l’Internet bancaire et l’analyse des statistiques par échelle : les corrélations entre chaque item et le score total de son échelle et les corrélations moyennes inter-items. Les règles empiriques recommandent de confronter l’alpha de Cronbach obtenu au seuil de 0.70 (Nunnally, 1978) et à comparer l’inter-corrélation des items au seuil de 0.30 et la corrélation entre l’item et son échelle au seuil de 0.50 (Hair et al. 1998).


  • La dimension : « Facilité d’utilisation » 


Item

Libellé

Moy.

Écart-type

Corrélation item-échelle

Alpha si

l’item est

éliminé

FACUT1

Il est facile pour moi d'apprendre comment utiliser le site de ma banque

4,35

,889

,714

,869

FACUT2

Il est facile d’obtenir ce que je veux sur le site de ma banque

3,83

,990

,605

,883

FACUT3

Il est facile de se rappeler comment utiliser le site de ma banque

4,35

,826

,689

,873

FACUT4

La relation que j’établie par l’intermédiaire du site de ma banque, est claire

3,83

,965

,650

,877

FACUT5

Je trouve le site de ma banque facile à utiliser

4,24

,890

,790

,860

FACUT6

Le site de ma banque est facile d’accès

4,25

,949

,686

,873

FACUT7

Il est simple de naviguer sur ce site

4,09

,897

,668

,875




Alpha de la dimension « Facilité d’utilisation »

0,889
Tableau 1 : Fiabilité de la dimension «Facilité d’utilisation » (1 ère collecte ; n=203)

Les corrélations entre les items et le score de l’échelle sont très bonnes. Elles sont supérieures à 0.50 montrant que tous les items contribuent fortement et de façon homogène à la représentation de la dimension « Facilité d’utilisation ». Le niveau de l’alpha de Cronbach est très satisfaisant (0,889) et le retrait d’aucun item ne permet d’améliorer ce coefficient. La corrélation moyenne entre les items est supérieure à 0.30 (0.54).




  • Item

    Libellé

    Moy.

    Écart-type

    Corrélation item-échelle

    Alpha si

    l’item est

    éliminé

    DESIGN1

    Le site de ma banque est visuellement agréable

    3,60

    1,017

    ,783

    ,879

    DESIGN2

    Le site de ma banque est visuellement attrayant

    3,41

    1,037

    ,820

    ,873

    DESIGN3

    Le design du site de ma banque est innovant

    2,89

    ,991

    ,716

    ,889

    DESIGN4

    Le design du site de ma banque est créatif

    2,78

    ,983

    ,744

    ,885

    DESIGN5

    Le site de ma banque présente des couleurs bien disposées

    3,55

    ,936

    ,702

    ,891

    DESIGN7

    Le design est approprié au type de site

    3,68

    ,915

    ,646

    ,899




    Alpha de la dimension « Design »

    0,903
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