Intentions comportementales envers le magasin (hypothétiques) (BISH)

1. Résumé / Abstract

L’échelle des Intentions comportementales envers le magasin (hypothétiques) (connue sous l’acronyme BISH pour Behavioral Intentions Toward the Store [Hypothetical]) est un instrument psychométrique concis et robuste conçu pour évaluer la disposition conative globale d’un consommateur à fréquenter un point de vente au détail dans un cadre prospectif ou contrefactuel. Développée et validée par Nicole J. Hess et ses collaborateurs (2020) dans le cadre de recherches publiées au sein du Journal of the Academy of Marketing Science, cette échelle tripartite capture trois facettes fondamentales de l’engagement comportemental anticipé : la propension hédonique (le plaisir attendu de magasiner), la propension transactionnelle (l’intention d’achat effective) et la propension à la préconisation interpersonnelle (la recommandation sociale ou le bouche-à-oreille positif).

Composée de trois items formulés rigoureusement au mode conditionnel (« I would… »), l’échelle BISH est expressément calibrée pour les protocoles expérimentaux basés sur des scénarios (scenario-based experimental designs) et les tests de concepts commerciaux où les participants évaluent des environnements de distribution physique ou virtuelle avec lesquels ils n’ont pas eu d’interaction physique préalable. L’évaluation s’effectue via une échelle de Likert en 7 points allant de 1 (« Pas du tout d’accord ») à 7 (« Tout à fait d’accord »). Les propriétés psychométriques établies dans la littérature de référence démontrent une cohérence interne remarquable (coefficients alpha de Cronbach et fiabilité composite supérieurs aux seuils conventionnels de 0,85 et 0,90), une structure factorielle strictement unidimensionnelle confirmée par des analyses factorielles confirmatoires rigoureuses, ainsi qu’une excellente validité convergente, discriminante et prédictive vis-à-vis des attitudes globales envers l’enseigne et des jugements d’équité perçue.

2. Mots-clés / Keywords

Intentions comportementales, psychologie du consommateur, distribution de détail, prise de décision, échelle psychométrique, scénarios hypothétiques, comportement conatif, bouche-à-oreille, expérience d’achat, modélisation par équations structurelles.

3. Auteurs / Authors

L’instrument a été conçu, opérationnalisé et validé par une équipe de chercheurs de premier plan spécialisés en marketing stratégique et en comportement du consommateur :

• Nicole J. Hess — Maître de conférences et chercheuse affiliée à la Newcastle Business School, Université de Newcastle (Callaghan, Australie). Ses recherches portent sur la psychologie du client, le commerce de détail et les dynamiques de relation client (CRM). Courriel institutionnel : [email protected].
• Corinne M. Karahanna — Professeure émérite distinguée de systèmes d’information (C. Herman and Mary Virginia Terry Distinguished Chair of Business Administration) au Terry College of Business, Université de Géorgie (Athens, GA, États-Unis). Spécialiste de l’adoption technologique et du comportement organisationnel. Courriel institutionnel : [email protected].
• Janice M. Lawrence — Chercheuse et professeure au Département de marketing, Terry College of Business, Université de Géorgie (Athens, GA, États-Unis).

4. Objectif / Purpose

Dans la recherche contemporaine en marketing et en psychologie environnementale appliquée aux services, l’étude des réactions des consommateurs face à de nouvelles configurations de magasins, à des interventions de design d’intérieur ou à des pratiques de tarification dynamique nécessite fréquemment l’utilisation de devis quasi-expérimentaux reposant sur des vignettes ou des scénarios hypothétiques. Les échelles conventionnelles d’intention de fidélité ou de visite reposent généralement sur des formulations au présent ou sur des retours d’expérience a posteriori (par exemple, « Je retourne fréquemment dans ce magasin » ou « Je prévois de continuer à faire mes achats ici »). De telles formulations introduisent un biais d’invalidation méthodologique substantiel lorsqu’elles sont administrées à des individus qui n’ont jamais posé le pied dans le point de vente étudié.

L’objectif de l’échelle BISH est de pallier précisément cette limite en fournissant une métrique standardisée, psychométriquement validée, permettant de mesurer la projection comportementale anticipée d’un individu face à une entité de vente au détail. L’instrument permet aux chercheurs et aux praticiens de quantifier avec précision l’attractivité conative générée par un environnement marchand perçu de façon indirecte (par exemple, à travers des photographies, des visites virtuelles à 360 degrés, des vidéos scénarisées, ou des narrations textuelles décrivant une nouvelle expérience d’achat).

Sur le plan des applications empiriques, l’échelle BISH s’avère particulièrement adaptée à plusieurs axes d’investigation :

• L’évaluation des nouveaux concepts de distribution : Mesurer l’adhésion potentielle des consommateurs avant le déploiement physique de points de vente coûteux ou de formats hybrides (phygitaux).
• L’analyse des ruptures de service et des compensations : Évaluer comment différentes stratégies de réparation de service influencent la volonté conative d’un consommateur d’accorder sa confiance à un magasin après un incident critique décrit dans une vignette expérimentale.
• Les expérimentations de merchandising sensoriel : Tester l’effet de l’atmosphère perçue (couleurs, éclairage, disposition spatiale dépeinte virtuellement) sur le désir d’explorer, de consommer et d’en faire l’éloge auprès de son réseau social.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit mesuré par l’échelle BISH s’ancre dans la composante conative de l’attitude triadique (affect, cognition, conation) formalisée en psychologie sociale. Il s’agit des intentions comportementales envers le point de vente, conceptualisées non pas comme une action isolée, mais comme un agrégat intégratif de trois vecteurs d’action interdépendants qui définissent la relation client-magasin :

1. La propension hédonique et exploratoire (Enjoyment)

Matérialisée par l’item « I would enjoy shopping at this store », cette dimension évalue l’anticipation du bien-être subjectif, de la gratification émotionnelle et du plaisir intrinsèque retirés du simple fait de déambuler et d’effectuer des achats au sein du magasin. Le shopping n’est pas uniquement un acte utilitaire de réduction de tension ou de ravitaillement matériel ; il constitue une activité expérientielle majeure. L’anticipation hédonique sert de catalyseur puissant : un consommateur qui anticipe une expérience agréable manifeste une volonté d’immersion prolongée, réduisant ainsi les barrières cognitives associées au coût d’opportunité temporel.

2. La propension transactionnelle (Purchase Willingness)

Mesurée par l’assertion « I would buy from this store », cette facette renvoie à l’engagement économique direct. Elle représente la finalité instrumentale du processus décisionnel du consommateur. Bien qu’une personne puisse trouver un magasin esthétiquement plaisant ou conceptuellement innovant, cette disposition affective ne se traduit pas nécessairement par une volonté de transférer des ressources financières réelles en échange de biens ou de services. La composante transactionnelle ancre ainsi le construit dans la viabilité commerciale directe de l’enseigne.

3. La propension au plaidoyer interpersonnel (Advocacy / Recommendation)

Traduite par l’item « I would recommend this store to my friends », cette dimension mesure l’intention d’émettre un bouche-à-oreille positif (Word-of-Mouth). Dans la théorie du capital social et du comportement du consommateur, recommander un magasin engage la crédibilité personnelle et le statut social de l’individu vis-à-vis de son réseau de pairs. C’est l’un des indices les plus puissants de loyauté attitudinale et de confiance envers une marque, car l’individu prend le risque symbolique d’engager sa réputation interpersonnelle au profit de l’établissement commercial.

Bien que ces trois composantes reflètent des nuances théoriques distinctes, elles convergent empiriquement vers un construit réflexif global de second ordre (ou un facteur général unique de premier ordre) représentant l’attraction conative totale exercée par l’enseigne sur l’individu.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

Le développement de l’échelle BISH repose sur plusieurs fondements théoriques cardinaux de la psychologie cognitive et de la psychologie environnementale :

La Théorie de l’Action Raisonnée et la Théorie du Comportement Planifié

Initiées par Martin Fishbein et Icek Ajzen (Theory of Planned Behavior, 1991), ces théories postulent que l’intention comportementale constitue le déterminant proximal immédiat et le prédicteur le plus fidèle du comportement effectif. Dans ce paradigme, les intentions capturent les facteurs motivationnels qui influencent un comportement donné ; elles indiquent le degré d’effort que les personnes sont prêtes à déployer pour exécuter l’action. L’échelle BISH opérationnalise l’intention comme une résultante conative issue de la pondération conjointe des croyances comportementales (attitudes envers le magasin), des normes subjectives (partage social via la recommandation) et du contrôle perçu.

Le modèle Stimulus-Organisme-Réponse (S-O-R) de Mehrabian et Russell

Formulé par Albert Mehrabian et James A. Russell en 1974, puis adapté au commerce de détail par Donovan et Rossiter (1982), le cadre S-O-R conceptualise l’impact de l’environnement physique sur le comportement humain. Le modèle soutient que les stimuli environnementaux (S) activent des états émotionnels internes chez l’organisme (O) — classiquement articulés autour du plaisir (Pleasure), de l’activation (Arousal) et de la dominance (Dominance) — qui déclenchent subséquemment des réponses d’approche ou d’évitement (R). Les comportements d’approche incluent le désir d’explorer, de rester dans l’environnement, de dépenser de l’argent et de communiquer positivement avec autrui. L’échelle BISH constitue une mesure prototypique des réponses conatives d’approche (R) dans des situations où les stimuli (S) sont présentés sous forme de simulations ou de scénarios contrôlés.

La théorie de la conformité cognitive et du conditionnel prospectif

D’un point de vue psycholinguistique et psychométrique, l’introduction explicite du mode conditionnel s’appuie sur la théorie de la cognition prospective (Gilbert & Wilson, 2007). Lors de l’évaluation de scénarios non vécus, les participants mobilisent des modèles mentaux de simulation épisodique future. Formuler un item à l’indicatif (« J’achète dans ce magasin ») engendre une dissonance cognitive chez le répondant non-client, qui doit mentalement corriger l’incongruité factuelle de l’affirmation, risquant ainsi d’accroître l’erreur de mesure aléatoire et systématique. L’ancrage conditionnel de l’échelle BISH aligne l’instrument sur l’architecture cognitive des tâches de jugement contrefactuel.

7. Validité / Validity

Les études de validation menées par Hess et ses collègues (2020), ainsi que les réplications ultérieures dans le champ du marketing de détail, apportent des preuves psychométriques substantielles concernant la validité du construit :

Validité de construit et convergente

La validité convergente de l’échelle BISH est étayée par des saturations factorielles standardisées (factor loadings, $lambda$) particulièrement élevées pour chaque item, oscillant systématiquement entre 0,84 et 0,94 dans les modèles d’équations structurelles confirmatoires (SEM). La variance moyenne extraite (Average Variance Extracted, AVE) excède largement le seuil standard de Fornell-Larcker de 0,50, atteignant des valeurs comprises entre 0,75 et 0,83 selon les échantillons d’analyse. Ces indicateurs confirment que plus de 75 % de la variance des indicateurs observés est imputable au construit latent des intentions comportementales hypothétiques.

Validité discriminante

La validité discriminante a été rigoureusement confirmée au moyen de deux critères méthodologiques majeurs :

• Le critère de Fornell-Larcker : La racine carrée de l’AVE pour l’échelle BISH est significativement supérieure aux corrélations inter-construits reliant BISH à des construits adjacents tels que l’attitude envers la marque (Brand Attitude), la justice distributive perçue, la qualité de service anticipée ou la confiance globale envers le distributeur.
• Le ratio Hétérotrait-Monotrait (HTMT) : Les ratios HTMT calculés entre l’échelle BISH et d’autres échelles d’attitudes demeurent tous inférieurs au seuil conservateur de 0,85, démontrant sans ambiguïté que l’intention comportementale hypothétique constitue une entité psychométrique distincte des simples évaluations évaluatives ou affectives.

Validité prédictive et nomologique

Dans les modèles structurels testés par Hess et al. (2020), l’échelle BISH s’intègre avec succès dans le réseau nomologique prévu par la théorie. Elle joue le rôle de variable dépendante clé expliquée par les perceptions de valeur globale et de traitement équitable. De surcroît, lorsqu’elle est mise en relation avec des choix comportementaux réels (comme la sélection d’un coupon d’achat pour le magasin à la fin de l’expérience), l’échelle BISH affiche un pouvoir prédictif élevé (coefficients de régression logistique standardisés statistiquement significatifs à $p < 0,001$).

8. Fidélité / Reliability

La consistance interne de l’échelle BISH a été vérifiée à travers de multiples sous-échantillons expérimentaux indépendants, démontrant une stabilité métrologique de tout premier ordre :

• Cohérence interne (Alpha de Cronbach) : Le coefficient $\alpha$ de Cronbach rapporté dans l’étude séminale de Hess et al. (2020) s’élève à 0,91 (avec des variations selon les groupes expérimentaux comprises entre 0,89 et 0,93). Ces valeurs indiquent une fiabilité optimale sans redondance excessive des items.
• Fiabilité composite (Composite Reliability – CR) : Le coefficient de fiabilité composite de Raykov/Jöreskog dépasse régulièrement le niveau de 0,90 (valeurs typiquement enregistrées entre 0,91 et 0,94), confirmant l’absence d’erreurs de mesure substantielles au sein du bloc d’items.
• Corrélations inter-items : Les corrélations bivariées de Pearson entre les trois items s’établissent dans une fourchette étroite et harmonieuse comprise entre 0,72 et 0,81 ($p < 0,001$), ce qui atteste d’une grande homogénéité du contenu psychologique mesuré tout en couvrant les facettes hédonique, transactionnelle et sociale.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

L’architecture dimensionnelle de l’échelle BISH a été validée par le biais d’analyses factorielles confirmatoires (AFC) utilisant la méthode du maximum de vraisemblance avec correction robuste (MLR) :

Structure unifactorielle

L’analyse confirme sans équivoque une structure unidimensionnelle pure. Les trois items saturent de manière massive et congruente sur un facteur latent unique représentant les intentions comportementales globales envers le magasin :

• Item 1 (Plaisir d’achat / Enjoyment) : $\lambda \approx 0,86$
• Item 2 (Achat direct / Buy) : $\lambda \approx 0,91$
• Item 3 (Recommandation / Recommend) : $\lambda \approx 0,88$

Indices d’ajustement global (Goodness-of-Fit)

Lors de son intégration dans des modèles confirmatoires plus vastes comprenant les prédicteurs amont (modèles de mesure complets), les indices d’adéquation démontrent un ajustement exceptionnel aux données empiriques :

• Indice de comparaison de Bentler (CFI) : > 0,97 (fréquemment supérieur à 0,99 dans les modèles de mesure isolés).
• Indice de Tucker-Lewis (TLI) : > 0,96.
• Erreur quadratique moyenne d’approximation (RMSEA) : < 0,05 (avec un intervalle de confiance à 90 % compris entre 0,00 et 0,07).
• Résidu quadratique moyen standardisé (SRMR) : < 0,03.

Ces paramètres confirment qu’il n’est nullement requis d’admettre de corrélations résiduelles entre les termes d’erreur pour obtenir une solution factorielle parcimonieuse et statistiquement irréprochable.

10. Instrument de mesure / Instrument

L’instrument de mesure se caractérise par une administration fluide et une cotation directe :

• Type d’évaluation : Questionnaire d’auto-évaluation psychométrique (self-report inventory) appliqué aux contextes expérimentaux, d’études de marché ou de prospective marketing.
• Format d’administration : Papier-crayon ou informatisé (plateformes en ligne de type Qualtrics, Gorilla Experiment Builder, Prolific, CloudResearch).
• Nombre d’items : 3 items formulés au conditionnel strict.
• Échelle de réponse : 7-point Likert scale (1 = Strongly disagree to 7 = Strongly agree).
• Modalités de cotation (Scoring) :
  • Aucun item inversé. Tous les énoncés sont orientés positivement vers l’approche du magasin.
  • Le score global individuel est obtenu en calculant la moyenne arithmétique non pondérée des trois items (somme des réponses divisée par 3).
  • Le score final est compris entre 1,00 et 7,00 : un score plus élevé reflète une intention comportementale d’approche et de fidélisation hypothétique plus intense.
  • Pour les modélisations par équations structurelles (SEM), les items peuvent être modélisés directement comme trois indicateurs manifestes d’une variable latente unique.

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

• Année de publication : 2020.
• Droits d’auteur et propriété intellectuelle : Détenus par les auteurs (Nicole J. Hess, Corinne M. Karahanna, Janice M. Lawrence) et l’Académie des Sciences du Marketing (Springer Nature).
• Conditions d’utilisation et permissions : L’échelle est disponible en accès libre pour les activités d’enseignement et la recherche académique non commerciale sans frais d’enregistrement préalable, sous réserve de citer scrupuleusement l’article princeps de référence (Hess et al., 2020). Les utilisations commerciales, audits d’enseignes privés ou intégrations dans des progiciels d’évaluation de la clientèle doivent faire l’objet d’une demande formelle auprès des titulaires des droits ou de Springer Nature via le service RightsLink.

12. Références / References

Les publications suivantes constituent le socle théorique, méthodologique et empirique de l’instrument :

• 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
• Donovan, R. J., & Rossiter, J. R. (1982). Store atmosphere: An environmental psychology approach. Journal of Retailing, 58(1), 34–57.
• 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
• Gilbert, D. T., & Wilson, T. D. (2007). Prospection: Experiencing the future. Science, 317(5843), 1351–1354. https://doi.org/10.1126/science.1144161
• Hess, N. J., Karahanna, C. M., & Lawrence, J. M. (2020). Designing engaging and fair retail services: Examining store environments and customer reactions. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(2), 340–360. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00685-6
• Mehrabian, A., & Russell, J. A. (1974). An approach to environmental psychology. MIT Press.
• Zeithaml, V. A., Berry, L. L., & Parasuraman, A. (1996). The behavioral consequences of service quality. Journal of Marketing, 60(2), 31–46. https://doi.org/10.1177/002224299606000203

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items