Échelle d’intention d’achat des produits de l’entreprise (COPURINT)

1. Résumé

L’Échelle d’intention d’achat des produits de l’entreprise (connue sous l’acronyme COPURINT, pour Company Product Purchase Intention Scale) est un instrument psychométrique bref et rigoureux conçu pour évaluer la disposition conative et la probabilité subjective d’achat d’un consommateur envers les biens ou services d’une firme donnée. Initialement introduite dans les travaux séminaux de Grappi, Romani et Bagozzi (2015) au sein du Journal of the Academy of Marketing Science, cette échelle a été développée pour capturer avec précision les réactions comportementales des parties prenantes (consommateurs) face à des décisions stratégiques d’entreprise, en l’occurrence les stratégies de relocalisation industrielle (reshoring ou backshoring).

L’instrument se compose de trois items formulés de manière positive, mesurés à l’aide d’une échelle de réponse de type Likert en 7 points allant de 1 (« fortement en désaccord ») à 7 (« fortement d’accord »). La structure de l’échelle est strictement unidimensionnelle, opérationnalisant l’intention d’achat à travers trois facettes conatives complémentaires : la probabilité générale d’achat, l’intention ferme conditionnée par le besoin futur (« la prochaine fois que j’aurai besoin… ») et la volonté déclarée d’essai du produit (« j’essaierai définitivement… »).

D’un point de vue psychométrique, l’échelle COPURINT présente des indices de fidélité exceptionnels (cohérence interne documentée avec des coefficients alpha de Cronbach systématiquement supérieurs à 0,90 et une fiabilité composite excédant 0,92). Sa validité convergente et sa validité discriminante ont été démontrées par modélisation d’équations structurelles (SEM), établissant une variance moyenne extraite (AVE) supérieure à 0,80. Cet instrument s’impose aujourd’hui comme une référence méthodologique standard en comportement du consommateur, en marketing stratégique et en psychologie sociale appliquée à la responsabilité sociétale des entreprises (RSE).

2. Mots-clés

Intention d’achat, COPURINT, comportement du consommateur, psychométrie, relocalisation industrielle, reshoring, Richard P. Bagozzi, modélisation conative, théorie de l’action raisonnée, fidélité de marque.

3. Auteurs

L’échelle a été développée et validée par une équipe de chercheurs de premier plan international dans le domaine du marketing comportemental et des sciences de la décision :

• Silvia Grappi : Professeure de marketing au Département de Communication et d’Économie de l’Université de Modène et de Reggio d’Émilie (UNIMORE), Italie. Spécialiste du comportement éthique des consommateurs, de la responsabilité sociale des entreprises et des réponses émotionnelles aux pratiques d’affaires.
• Simona Romani : Professeure ordinaire de marketing à l’Université Luiss Guido Carli (Rome, Italie). Ses travaux portent sur les émotions morales, la psychologie de la consommation et les réactions des consommateurs aux méfaits ou aux initiatives vertueuses des firmes.
• Richard P. Bagozzi : Professeur émérite Dwight F. Benton de sciences comportementales en gestion à la Ross School of Business de l’Université du Michigan (Ann Arbor, États-Unis). Théoricien majeur de la psychométrie appliquée au marketing, pionnier des modèles d’équations structurelles, de la théorie de l’évaluation cognitive des émotions et de l’action humaine conjointe.

4. Objectif

L’objectif fondamental de l’échelle COPURINT est de fournir une mesure standardisée, parcimonieuse et psychométriquement robuste du construit conatif d’intention d’achat ciblé spécifiquement sur le catalogue de produits d’une entreprise identifiable. Dans la recherche expérimentale et quantitative en gestion, les chercheurs se heurtent fréquemment à un défi méthodologique : mesurer un comportement réel d’achat est souvent complexe, coûteux ou décalé dans le temps par rapport à l’exposition à un stimulus expérimental. L’intention d’achat déclarée sert ainsi de variable proxy comportementale primordiale, conformément aux postulats des sciences de l’action selon lesquels l’intention consciente constitue le prédicteur proximal le plus immédiat du comportement volontaire effectif.

L’instrument a été initialement conçu dans le cadre d’investigations sur la manière dont les consommateurs, envisagés en tant que parties prenantes (stakeholders) légitimes, réagissent aux décisions de restructuration productive d’une entreprise, plus particulièrement le rapatriement d’unités de production (relocalisation ou reshoring) après des décennies de délocalisation (offshoring). Les auteurs cherchaient à quantifier comment les évaluations cognitives et les émotions morales (telles que la fierté civique ou la gratitude) générées par la relocalisation se traduisaient concrètement en une volonté accrue d’investir des ressources financières dans les produits de la firme.

Au-delà de ce contexte d’origine, la COPURINT est massivement employée dans divers contextes empiriques et cliniques du comportement de marché :

• Évaluation de l’impact des campagnes de responsabilité sociétale des entreprises (RSE) et des initiatives éthiques sur l’acte d’achat.
• Mesure des effets de contagion de marque suite à des crises de réputation ou à des rappels de produits.
• Tests d’efficacité publicitaire et d’acceptabilité de nouveaux concepts de produits avant lancement commercial.
• Études comparatives des attitudes envers les marques locales versus multinationales.

5. Construit psychologique

L’échelle opérationnalise l’intention d’achat comme un construit conatif unidimensionnel reflétant le degré de détermination, d’engagement cognitif et de probabilité anticipée qu’un individu manifeste à l’idée d’acquérir les produits d’une entité commerciale. Selon la nomenclature psychométrique établie par Fishbein et Ajzen, l’intention se distingue nettement de l’attitude (qui est une évaluation affective ou évaluative générale) et de la croyance (qui est une probabilité subjective d’attribut). L’intention incorpore une composante motivationnelle orientée vers l’action future.

Dans l’échelle COPURINT, ce construit est capturé à travers trois nuances comportementales interdépendantes :

A. La probabilité subjective d’achat (Item 1)

Cet aspect évalue l’estimation probabiliste globale que fait le consommateur de son comportement futur. L’expression « It is very likely » active un calcul cognitif spontané intégrant les contraintes perçues, l’utilité globale du produit et les alternatives concurrentes disponibles sur le marché.

B. L’intention conative conditionnelle et séquentielle (Item 2)

Formulé sous la forme « I will purchase […] the next time I need such products », cet item mesure un engagement décisionnel ancré dans la réalité temporelle du consommateur. Il neutralise le biais d’urgence immédiate en posant une conditionnalité logique liée à l’émergence d’un besoin fonctionnel, mesurant ainsi la rétention de la préférence dans la mémoire de travail comportementale.

C. La propension à l’essai et à la découverte (Item 3)

L’item « I will definitely try […] » capture la dimension exploratoire et l’abaissement des barrières psychologiques à l’adoption. Dans les contextes de relocalisation ou de changement d’image institutionnelle, l’intention d’essai reflète la volonté du consommateur d’accorder le bénéfice du doute à l’entreprise et de vérifier empiriquement la proposition de valeur de ses produits.

6. Cadre théorique

Le développement de la COPURINT s’enracine dans la convergence de plusieurs paradigmes majeurs de la psychologie cognitive, sociale et organisationnelle :

La Théorie de l’Action Raisonnée (TAR) et du Comportement Planifié (TCP)

Formulées par Icek Ajzen et Martin Fishbein, ces théories stipulent que l’intention est l’antécédent immédiat de la réalisation de l’action. L’intention résume la force motivationnelle qu’un individu est prêt à déployer pour exécuter un comportement donné. Dans le cadre de la COPURINT, l’évaluation des actions de l’entreprise influence les attitudes envers les produits, qui alimentent directement l’intention mesurée par l’instrument.

La Théorie de l’Évaluation Cognitive des Émotions (Appraisal Theory)

Sous l’impulsion théorique de Richard P. Bagozzi, les auteurs intègrent les modèles cognitifs de l’évaluation émotionnelle (Cognitive Appraisal Theory, formalisée notamment par Lazarus). Selon ce paradigme, les individus évaluent les actions des entreprises en termes de congruence avec leurs buts personnels et leurs normes éthiques. Cette évaluation suscite des émotions morales spécifiques (par exemple, la gratitude envers une entreprise qui relocalise des emplois, ou la colère envers une entreprise qui délocalise), lesquelles servent de catalyseurs motivationnels puissants déterminant l’intention d’achat ou le boycott.

La Théorie des Parties Prenantes (Stakeholder Theory)

Sur le plan organisationnel, l’échelle s’inscrit dans la perspective élargie de Freeman, considérant les consommateurs non pas comme de simples récepteurs passifs de signaux de prix et de qualité, mais comme des parties prenantes normatives capables d’utiliser leur pouvoir de marché pour encourager ou sanctionner les politiques sociétales et productives des entreprises.

7. Validité

Les propriétés de validité de l’échelle COPURINT ont fait l’objet d’examens psychométriques approfondis dans l’étude princeps de Grappi, Romani et Bagozzi (2015), ainsi que dans des réplications ultérieures :

Validité de construit et convergente

La validité convergente a été démontrée à l’aide de l’analyse factorielle confirmatoire (AFC). Les charges factorielles standardisées (λ) de chacun des trois items oscillent systématiquement entre 0,88 et 0,96, toutes significatives au seuil de p < 0,001. La variance moyenne extraite (AVE, Average Variance Extracted) dépasse très largement le seuil standard de Fornell et Larcker (0,50), atteignant des valeurs comprises entre 0,82 et 0,89 selon les échantillons analysés, attestant qu’une part écrasante de la variance observée est directement imputable au construit latent d’intention d’achat.

Validité discriminante

L’instrument démontre une excellente validité discriminante vis-à-vis de construits connexes mais distincts, tels que :

• L’attitude envers l’entreprise (évaluation affective globale) ;
• Les intentions de bouche-à-oreille positif (WOM / Word-of-Mouth) ;
• Les émotions morales éprouvées (gratitude, fierté civique, colère) ;
• L’intention de boycottage ou de protestation citoyenne.

Dans toutes les modélisations structurelles, la racine carrée de l’AVE pour la COPURINT est nettement supérieure aux corrélations inter-construits (critère de Fornell-Larcker), et les ratios hétérotrait-monotrait (HTMT) demeurent largement sous le plafond critique de 0,85.

Validité prédictive et nomologique

La validité nomologique est corroborée par l’observation de relations structurelles conformes aux prédictions théoriques : l’intention d’achat est significativement et positivement prédite par la gratitude du consommateur et la perception de justice sociale de l’entreprise, et prédit à son tour de manière robuste le choix effectif de marque dans des scénarios de choix simulés.

8. Fidélité

La cohérence interne de la COPURINT est l’une de ses caractéristiques les plus remarquables. Dans les différentes études empiriques rapportées par Grappi et al. (2015), impliquant des échantillons représentatifs de consommateurs soumis à divers scénarios industriels et réels, les indices statistiques de fidélité se situent aux niveaux d’excellence méthodologique :

• Alpha de Cronbach (α) : les valeurs rapportées s’échelonnent entre 0,93 et 0,96, confirmant une homogénéité interne remarquable des trois énoncés sans redondance sémantique excessive.
• Fiabilité composite (CR, Composite Reliability) : les indices CR calculés au sein des modèles structurels confirment ce niveau d’excellence, atteignant 0,94 à 0,96.
• Corrélations inter-items : toutes les corrélations bivariées entre les trois items s’élèvent au-delà de r = 0,80 (p < 0,001), garantissant une forte convergence interne du noyau conatif.

Bien que l’échelle soit traditionnellement administrée dans des protocoles transversaux ou expérimentaux, sa stabilité trans-situationnelle a été vérifiée à travers des groupes contrôles ne manifestant aucune dérive temporelle significative des scores en l’absence de stimuli d’intervention.

9. Analyse factorielle

Les analyses factorielles exploratoires (AFE) initiales révèlent invariablement l’extraction d’un facteur unique selon le critère de Kaiser (valeur propre supérieure à 1), ce facteur unique expliquant généralement plus de 85 % de la variance totale des scores.

La modélisation confirmatoire (AFC) réalisée sous estimation du maximum de vraisemblance confirme l’adéquation optimale du modèle unifactoriel aux données empiriques. Les indices d’ajustement globaux obtenus dans la littérature présentent des caractéristiques exemplaires :

• Indice de Tucker-Lewis (TLI) > 0,98
• Indice de confirmation comparative (CFI) > 0,99
• Erreur quadratique moyenne d’approximation (RMSEA) < 0,05 (avec intervalle de confiance à 90 % incluant zéro)
• Résidu quadratique moyen standardisé (SRMR) < 0,02

Le tableau factoriel standardisé présente la structure suivante :

• Item 1 (« It is very likely… ») : saturation factorielle standardisée λ ≈ 0,92 – 0,95
• Item 2 (« I will purchase… the next time… ») : saturation factorielle standardisée λ ≈ 0,91 – 0,94
• Item 3 (« I will definitely try… ») : saturation factorielle standardisée λ ≈ 0,88 – 0,93

Ces résultats démontrent l’inutilité d’envisager des structures plurifactorielles pour cette mesure, confirmant sa pureté unidimensionnelle.

10. Instrument de mesure

• Dénomination de l’instrument : Échelle d’intention d’achat des produits de l’entreprise (Company Product Purchase Intention Scale – COPURINT).
• Type d’évaluation : Auto-questionnaire psychométrique standardisé (papier-crayon ou en ligne).
• Domaine d’application : Comportement du consommateur, psychologie économique, marketing stratégique, évaluation d’impact éthique et RSE.
• Nombre d’items : 3 items obligatoires.
• Format des réponses : Échelle de Likert en 7 points (1 = Strongly disagree [Fortement en désaccord] à 7 = Strongly agree [Fortement d’accord]).
• Calcul du score : Score moyen obtenu en calculant la moyenne arithmétique simple des 3 items (somme des 3 items divisée par 3). Les scores s’étendent de 1,00 à 7,00.
• Inversion de score : Aucun item inversé ; tous les énoncés sont orientés positivement vers l’intention conative.
• Interprétation : Un score élevé reflète une intention d’achat particulièrement ferme et résolue envers les produits de l’entreprise cible. Un score médian (environ 4,00) traduit une neutralité ou une indifférence conative, tandis qu’un score inférieur à 3,00 signale une forte réticence ou une aversion d’achat.
• Temps de passation : Moins d’une minute (très faible charge cognitive pour le répondant).

11. Permissions, Tarifs et Année du test

• Année de publication princeps : 2015.
• Article de référence : Publié dans le Journal of the Academy of Marketing Science (Volume 43, Numéro 4).
• Droits d’auteur : © 2014 Academy of Marketing Science (publié par Springer Science+Business Media New York).
• Conditions d’utilisation : L’utilisation des items à des fins de recherche académique, scientifique ou d’enseignement non commercial est autorisée sans frais sous réserve de citer formellement la publication princeps de Grappi, Romani et Bagozzi (2015). Toute intégration commerciale au sein d’une plateforme d’évaluation propriétaire ou d’un outil d’audit payant nécessite l’accord des ayants droit ou de l’éditeur scientifique.

12. Références

• Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
• Bagozzi, R. P. (1992). The self-regulation of attitudes, intentions, and behavior. Social Psychology Quarterly, 55(2), 178-204. https://doi.org/10.2307/2786945
• Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research. Addison-Wesley.
• 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
• Grappi, S., Romani, S., & Bagozzi, R. P. (2015). Consumer stakeholder responses to reshoring strategies. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(4), 453-471. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0416-9
• Romani, S., Grappi, S., & Bagozzi, R. P. (2013). Explaining consumer reactions to corporate socially irresponsible behavior: The role of moral emotions. Journal of Business Ethics, 114(4), 693-706. https://doi.org/10.1007/s10551-013-1714-7

13. Questions et items du questionnaire