1. Résumé / Abstract
L’Échelle de co-création de valeur du client (en anglais, Customer Value Co-Creation Scale ou CVCS), développée initialement par Youjae Yi et Taeshik Gong (2013), constitue un instrument psychométrique de référence dans le champ du marketing des services, de la psychologie organisationnelle et de la gestion de l’expérience client. Cet outil a été spécifiquement conçu pour évaluer la mesure dans laquelle les consommateurs s’engagent activement dans la co-création de valeur aux côtés des prestataires de services. Reposant sur les fondements théoriques de la logique à dominante service (Service-Dominant Logic, S-D Logic) introduite par Vargo et Lusch (2004), l’échelle appréhende le client non plus comme un récepteur passif d’extrants marchands, mais comme un agent actif indispensable à l’émergence de la valeur d’usage.
Dans sa structure multidimensionnelle validée, l’échelle opérationnalise les comportements de co-création à travers deux méta-dimensions hiérarchiques composées de sous-dimensions comportementales clés : les comportements de participation du client (indispensables à la délivrance du service) et les comportements de citoyenneté du client (extra-rôles et discrétionnaires). Parmi ces facettes déterminantes figurent le partage d’informations (Information Sharing), le comportement responsable (Responsible Behaviour), l’interaction personnelle (Personal Interaction) et le retour d’information (Feedback). L’instrument emploie généralement une échelle de notation de type Likert en 7 points (allant de 1 = « Fortement en désaccord » à 7 = « Fortement en accord »).
Sur le plan psychométrique, la CVCS présente une robustesse exceptionnelle établie sur de multiples échantillons transnationaux. Les coefficients de cohérence interne (alpha de Cronbach et fiabilité composite) dépassent systématiquement les seuils conventionnels de 0,80 pour l’ensemble des sous-échelles. Les analyses factorielles confirmatoires de second ordre démontrent une adéquation remarquable aux données empiriques (CFI > 0,95 ; RMSEA < 0,06). Par ailleurs, l’échelle démontre une validité convergente, une validité discriminante et une validité prédictive rigoureuses vis-à-vis de variables telles que la satisfaction client, la perception de la qualité de service et la fidélité comportementale.
2. Mots-clés / Keywords
Co-création de valeur, logique à dominante service, comportement du consommateur, psychométrie, qualité de service, fidélité client, partage d’informations, comportement de citoyenneté, interaction personnelle, évaluation des services, Yi et Gong.
3. Auteurs / Authors
L’échelle de référence a été conçue et validée par :
- Youjae Yi — Professeur émérite de marketing à la Seoul National University (College of Business Administration), Séoul, République de Corée. Spécialiste international de la satisfaction client, de la qualité de service et du comportement relationnel. Courriel : [email protected].
- Taeshik Gong — Professeur agrégé de marketing à la Strathclyde Business School, Université de Strathclyde, Glasgow, Royaume-Uni (anciennement affilié à Hanyang University). Ses travaux portent sur les interactions de service, les comportements de citoyenneté des clients et la co-création de valeur. Courriel : [email protected].
4. Objectif / Purpose
L’objectif fondamental de la Customer Value Co-Creation Scale est de quantifier et d’analyser les comportements réels manifestés par les usagers lorsqu’ils interagissent avec une organisation de services. Historiquement, la recherche en marketing des services s’est principalement focalisée sur les variables unilatérales dépendant du fournisseur : la qualité de l’environnement physique (servicescape), les compétences techniques et émotionnelles du personnel en contact, ou encore les processus logistiques internes. Or, une telle perspective négligeait le postulat fondamental selon lequel la valeur d’un service ne peut être fabriquée en vase clos : elle émerge conjointement lors de l’interaction (value-in-use).
La CVCS a été élaborée pour combler cette lacune majeure en fournissant un outil psychométrique standardisé capable d’examiner le rôle actif du consommateur selon deux finalités principales :
Applications pour la recherche empirique
Dans le domaine académique, l’échelle permet de tester des modèles structurels complexes reliant les dispositions individuelles des clients (confiance, auto-efficacité, motivation intrinsèque) aux performances relationnelles et opérationnelles des firmes. Elle sert de variable médiatrice ou modératrice essentielle pour comprendre pourquoi deux clients recevant une prestation strictement identique perçoivent des niveaux de qualité radicalement divergents. En outre, elle permet d’isoler les comportements intra-rôles requis (sans lesquels le service échoue techniquement) des comportements extra-rôles spontanés qui enrichissent l’écosystème de service.
Applications managériales et organisationnelles
Pour les praticiens, les gestionnaires de l’expérience client et les consultants, la CVCS représente un levier diagnostique de premier ordre. Dans les secteurs où l’interaction humaine et informationnelle est déterminante — tels que la santé (relation médecin-patient), l’enseignement supérieur, les services financiers, le conseil juridique, le tourisme haut de gamme et les technologies interactives —, mesurer la co-création permet d’identifier précisément les défaillances relationnelles. Les organisations peuvent utiliser les scores obtenus pour concevoir des programmes d’onboarding client (socialisation du client), former leurs employés de première ligne à encourager le dialogue constructif, ou encore auditer les points de contact numériques afin de maximiser la transparence et l’échange bilatéral d’informations.
5. Construit psychologique / Construct
Le construit psychologique de la co-création de valeur par le client est opérationnalisé comme un comportement dynamique et volontaire englobant diverses facettes interdépendantes. Conformément au paradigme de Yi et Gong (2013), ce méta-construit se structure autour de dimensions cardinales, parmi lesquelles quatre composantes comportementales jouent un rôle fondamental :
1. Le partage d’informations (Information Sharing)
Le partage d’informations renvoie à la disposition proactive et transparente du consommateur à fournir au prestataire toutes les données personnelles, préférences spécifiques, contraintes contextuelles et antécédents nécessaires à la personnalisation optimale du service. En psychologie cognitive et interactionnelle, l’information transmise réduit l’asymétrie cognitive entre les parties.
Exemple concret : Dans un contexte médical ou de conseil patrimonial, un patient ou un investisseur qui décrit précisément ses symptômes ou sa tolérance réelle au risque financier permet au praticien d’adapter immédiatement son diagnostic ou sa recommandation stratégique, évitant ainsi des erreurs d’attribution ultérieures.
2. Le comportement responsable (Responsible Behaviour)
Le comportement responsable correspond au respect scrupuleux des directives, des protocoles établis, des horaires convenus et des devoirs inhérents au statut de client au sein du système de délivrance. Il reflète la conformité coopérative du consommateur avec les règles du jeu organisationnelles.
Exemple concret : Dans un établissement hôtelier ou une salle de sport, le client responsable suit les consignes de sécurité, prend soin des installations mises à sa disposition, arrive à l’heure fixée pour son rendez-vous et n’entrave pas le bon fonctionnement opérationnel du personnel ni l’expérience des autres usagers.
3. L’interaction personnelle (Personal Interaction)
L’interaction personnelle évalue la qualité socio-émotionnelle et interpersonnelle des échanges établis avec le personnel de contact. Ce construit englobe la politesse, la bienveillance, la courtoisie, l’empathie et la patience manifestées par le client envers les employés de première ligne lors de la transaction.
Exemple concret : Un passager aérien ou un client bancaire qui s’adresse au personnel avec respect, reconnaît les efforts consentis par l’agent face à un aléa technique et maintient un climat de communication serein, instaurant une atmosphère propice à une résolution mutuellement satisfaisante des problèmes.
4. Le retour d’information (Feedback)
Le feedback désigne l’initiative discrétionnaire du consommateur consistant à partager avec l’entreprise des critiques constructives, des signalements d’anomalies, des évaluations honnêtes et des suggestions d’amélioration continue. Contrairement à la réclamation hostile (complaining behavior), le feedback est orienté vers l’amélioration systémique du service à long terme.
Exemple concret : Un utilisateur d’une plateforme logicielle SaaS qui prend le temps de détailler un bogue d’interface ou de suggérer l’ajout d’une fonctionnalité ergonomique, contribuant ainsi directement à la mise à niveau du produit pour l’ensemble de la communauté d’utilisateurs.
6. Cadre théorique / Theoretical Framework
La CVCS trouve son ancrage théorique au confluent de plusieurs courants majeurs des sciences de gestion et de la psychologie sociale :
La logique à dominante service (Service-Dominant Logic)
La fondation conceptuelle première de l’échelle est la théorie de la Service-Dominant (S-D) Logic formulée par Stephen L. Vargo et Robert F. Lusch (2004, 2008). En rupture avec la vision traditionnelle néoclassique centrée sur les biens manufacturés (Goods-Dominant Logic) — où la valeur est intrinsèque au produit et détruite lors de la consommation —, la S-D Logic postule que le service est la base fondamentale de tout échange économique. Selon sa prémisse fondamentale n°6 (FP6) : « Le client est toujours un co-créateur de valeur ». La valeur n’existe pas de façon autonome ; elle est co-créée à travers l’intégration des ressources déployées par le prestataire (ressources opérantes telles que le savoir-faire) et par le client (ressources opérantes telles que ses compétences cognitives et son temps).
La théorie de l’échange social (Social Exchange Theory)
La théorie de l’échange social de George C. Homans (1958) et Peter Blau (1964) éclaire les mécanismes sous-jacents aux comportements de citoyenneté du client. Selon cette perspective, les interactions humaines sont gouvernées par une norme de réciprocité universelle (Gouldner, 1960). Lorsqu’un client perçoit qu’une entreprise déploie des efforts sincères et bienveillants à son égard, il se sent psychologiquement redevable et répond en adoptant des comportements prosociaux, tels que la transmission d’évaluations constructives (feedback) et le respect des employés.
La théorie du comportement organisationnel extra-rôle (OCB)
L’échelle s’inspire directement des travaux de Dennis Organ (1988) sur les comportements de citoyenneté organisationnelle (Organizational Citizenship Behaviors, OCB). Yi et Gong ont transposé ces concepts de la sphère des salariés à celle des consommateurs. Le client est désormais conceptualisé comme un « employé partiel » (partial employee) de l’entreprise (Mills & Morris, 1986), dont la performance peut être décomposée en performance de tâche (intra-rôle, participation obligatoire) et performance contextuelle (extra-rôle, citoyenneté discrétionnaire).
7. Validité / Validity
Les propriétés psychométriques de la CVCS ont fait l’objet de protocoles de validation rigoureux dès sa publication originelle et lors de réplications ultérieures à travers divers secteurs industriels et aires géographiques.
Validité de contenu et validité apparente
Yi et Gong (2013) ont procédé à une recension exhaustive de la littérature, suivie d’entretiens qualitatifs approfondis avec des panels d’experts académiques et de praticiens pour générer le vivier initial d’items. Un processus de tri de cartes et des tests de pré-validation ont permis d’éliminer les items redondants ou ambigus, garantissant que chaque facette représente adéquatement le domaine conceptuel visé.
Validité de construit et validité convergente
La validité convergente a été confirmée par des analyses factorielles confirmatoires (AFC). Les charges factorielles standardisées ($lambda$) pour l’ensemble des items retenus oscillent généralement entre 0,71 et 0,92, dépassant très largement le seuil minimal préconisé de 0,50 (Hair et al., 2010). De plus, la variance moyenne extraite (AVE — Average Variance Extracted) pour chaque dimension excède de façon constante le seuil critique de 0,50, avec des valeurs s’échelonnant habituellement de 0,58 à 0,76, prouvant que la majorité de la variance observée est imputable au construit théorique plutôt qu’à l’erreur de mesure.
Validité discriminante
La validité discriminante a été rigoureusement attestée selon le critère classique de Fornell et Larcker (1981) : pour chaque paire de construits, la racine carrée de l’AVE de chaque dimension est strictement supérieure aux coefficients de corrélation inter-construits correspondants. De surcroît, les analyses modernes utilisant le ratio hétérotrait-monotrait des corrélations (HTMT) confirment des ratios nettement inférieurs au seuil conservateur de 0,85, démontrant la spécificité empirique nette entre, par exemple, le partage d’informations et l’interaction personnelle.
Validité nomologique et prédictive
La modélisation par équations structurelles (SEM) a démontré que la CVCS prédit de manière statistiquement significative et substantielle la satisfaction globale du client ($eta pprox 0,42$ à $0,55$, $p < 0,001$), la perception de la qualité de service ($eta pprox 0,38$ à $0,61$, $p < 0,001$) et la fidélité relationnelle (réachat et bouche-à-oreille positif). Il est remarquable de constater que l’inclusion des comportements de co-création du client accroît significativement le $R^2$ expliqué des modèles de fidélisation par rapport aux seuls attributs de la performance du personnel.
8. Fidélité / Reliability
La constance et la précision métrologique de l’échelle de co-création de valeur du client ont été attestées par de multiples indicateurs statistiques dans des conditions d’échantillonnage variées.
Cohérence interne
Dans l’étude princeps de Yi et Gong (2013), ainsi que dans les méta-analyses et études de réplication subséquentes, les indices de cohérence interne se situent à des niveaux d’excellence psychométrique :
- Partage d’informations : $lpha$ de Cronbach compris entre 0,84 et 0,91 ; fiabilité composite ($CR$) comprise entre 0,85 et 0,92.
- Comportement responsable : $lpha$ de Cronbach compris entre 0,81 et 0,88 ; fiabilité composite ($CR$) comprise entre 0,82 et 0,89.
- Interaction personnelle : $lpha$ de Cronbach compris entre 0,85 et 0,93 ; fiabilité composite ($CR$) comprise entre 0,86 et 0,93.
- Retour d’information (Feedback) : $lpha$ de Cronbach compris entre 0,83 et 0,90 ; fiabilité composite ($CR$) comprise entre 0,84 et 0,91.
Les coefficients alpha globaux pour les dimensions de second ordre (comportements de participation et comportements de citoyenneté) dépassent régulièrement 0,90, témoignant d’une très faible proportion de variance d’erreur aléatoire.
Stabilité temporelle (Test-Retest)
Bien que la co-création de valeur dépende en partie des opportunités contextuelles offertes par le prestataire, les évaluations de stabilité temporelle (test-retest sur un intervalle de 3 à 4 semaines dans un environnement de service stable) rapportent des coefficients de corrélation intra-classe (ICC) supérieurs à 0,78, confirmant une disposition comportementale cohérente de l’individu dans son rôle de consommateur.
9. Analyse factorielle / Factor Analysis
Le développement de la CVCS a reposé sur une démarche factorielle en deux étapes successives (exploratoire puis confirmatoire) menée auprès d’échantillons indépendants et représentatifs.
Analyse factorielle exploratoire (AFE)
Lors de la phase initiale de réduction des données, une analyse factorielle en composantes principales avec rotation oblique (Promax ou Oblimin direct, en raison des corrélations théoriques attendues entre les dimensions) a été exécutée. L’examen des valeurs propres (critère de Kaiser supérieur à 1) et du diagramme d’éboulis (scree plot de Cattell) a mis en évidence une structure claire et bien définie. Aucun item ne présentait de saturation croisée problématique (> 0,30 sur un facteur secondaire), et tous les items conservés saturaient fortement (> 0,65) sur leur facteur primaire respectif.
Analyse factorielle confirmatoire (AFC)
L’AFC a été appliquée pour tester et comparer plusieurs modèles rivaux : un modèle unidimensionnel (où tous les items convergent vers un facteur unique de co-création), un modèle multifactoriel de premier ordre à facteurs corrélés, et un modèle hiérarchique de second ordre.
Les résultats ont démontré sans équivoque la supériorité du modèle hiérarchique de second ordre, tant au niveau théorique que statistique. Les indices d’ajustement globaux obtenus dans les échantillons de test répondent aux critères les plus stricts de la modélisation statistique :
- $\chi^2 / ext{dl}$ (ratio Khi-deux / degrés de liberté) compris entre 1,52 et 2,45 (largement inférieur au seuil acceptable de 3,00) ;
- CFI (Comparative Fit Index) : compris entre 0,952 et 0,978 ;
- TLI (Tucker-Lewis Index) : compris entre 0,948 et 0,972 ;
- RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) : compris entre 0,038 et 0,052 (avec un intervalle de confiance à 90 % inférieur à 0,06) ;
- SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) : compris entre 0,031 et 0,045.
Le modèle unidimensionnel s’est avéré inadéquat ($ ext{CFI} < 0,75$ ; $ ext{RMSEA} > 0,12$), validant empiriquement la nature distincte et multidimensionnelle des sous-construits comportementaux de la co-création.
10. Instrument de mesure / Instrument
L’instrument de mesure opérationnel se caractérise par les modalités techniques suivantes :
- Type d’évaluation : Questionnaire d’auto-évaluation standardisé (self-report inventory) complété par le client après ou pendant une expérience de service.
- Nombre d’items : L’inventaire complet de Yi et Gong (2013) comprend 29 items répartis entre 8 sous-dimensions (4 dimensions de participation et 4 dimensions de citoyenneté). La version abrégée ou focalisée sur les composantes centrales de participation et feedback comporte généralement entre 12 et 16 items.
- Format des réponses : Échelle de Likert en 7 points :
1 = Fortement en désaccord (Strongly Disagree)
2 = En désaccord (Disagree)
3 = Légèrement en désaccord (Somewhat Disagree)
4 = Neutre / Ni en désaccord ni d’accord (Neutral)
5 = Légèrement d’accord (Somewhat Agree)
6 = D’accord (Agree)
7 = Fortement d’accord (Strongly Agree) - Temps d’administration : Environ 5 à 10 minutes pour la passation complète.
- Modalités de cotation et calcul des scores :
- Tous les items sont rédigés sous une forme positive directe (aucun item inversé dans la structure originale de référence).
- Pour chaque sous-échelle (Partage d’informations, Comportement responsable, Interaction personnelle, Feedback), le score dimensionnel est obtenu en calculant la moyenne arithmétique simple des items constitutifs (scores variant de 1 à 7).
- Le score global de co-création de valeur peut être calculé par la moyenne composite des scores dimensionnels. Un score élevé reflète un engagement soutenu et proactif dans la co-création de l’expérience de service.
11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year
L’échelle a été formalisée et publiée en 2013 dans la prestigieuse revue académique Journal of the Academy of Marketing Science.
- Droits d’auteur et propriété intellectuelle : L’article fondateur et les formulations originales sont protégés par le droit d’auteur détenu par l’éditeur scientifique Springer Science+Business Media et l’Academy of Marketing Science.
- Conditions d’utilisation et politique tarifaire : L’utilisation de l’instrument dans le cadre strict de la recherche académique, de mémoires universitaires, de thèses doctorales et de travaux scientifiques non lucratifs est généralement autorisée à titre gratuit, sous réserve expresse de citer formellement la publication princeps de Yi et Gong (2013).
- Utilisation commerciale : Toute intégration de l’outil dans des logiciels commerciaux, des audits tarifés d’entreprises, des baromètres de satisfaction à but lucratif ou des applications privées de conseil requiert l’autorisation préalable écrite des auteurs ou des ayants droit via le portail de licences de l’éditeur (ex. RightsLink / Springer Nature).
12. Références / References
- Blau, P. M. (1964). Exchange and power in social life. John Wiley & Sons.
- 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
- Gouldner, A. W. (1960). The norm of reciprocity: A preliminary statement. American Sociological Review, 25(2), 161–178. https://doi.org/10.2307/2092623
- Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Prentice Hall.
- Homans, G. C. (1958). Social behavior as exchange. American Journal of Sociology, 63(6), 597–606. https://doi.org/10.1086/222355
- Mills, P. K., & Morris, J. H. (1986). Clients as « partial » employees of service organizations: Role development in client participation. Academy of Management Review, 11(4), 726–735. https://doi.org/10.5465/amr.1986.4283916
- Organ, D. W. (1988). Organizational citizenship behavior: The good soldier syndrome. Lexington Books.
- Vargo, S. L., & Lusch, R. F. (2004). Evolving to a new dominant logic for marketing. Journal of Marketing, 68(1), 1–17. https://doi.org/10.1509/jmkg.68.1.1.24036
- Vargo, S. L., & Lusch, R. F. (2008). Service-dominant logic: Continuing the evolution. Journal of the Academy of Marketing Science, 36(1), 1–10. https://doi.org/10.1007/s11747-007-0069-6
- Yi, Y., & Gong, T. (2013). Customer value co-creation behavior: Scale development and validation. Journal of the Academy of Marketing Science, 41(6), 702–724. https://doi.org/10.1007/s11747-012-0311-2