Variété perçue de l’assortiment (PAV)

1. Résumé / Abstract

L’échelle de la variété perçue de l’assortiment (Perceived Assortment Variety, ou PAV), développée à l’origine par Barbara E. Kahn et Brian Wansink en 2004, constitue un instrument psychométrique fondamental en psychologie du consommateur et en sciences de la décision. Cet outil standardisé composé de 4 items a été conçu pour mesurer la perception subjective de la diversité au sein d’un ensemble de produits ainsi que le plaisir anticipé issu de cette diversité. Contrairement aux approches économiques traditionnelles qui quantifient la variété de façon objective (nombre d’unités de gestion des stocks, indices de dissimilarité d’attributs ou formules d’entropie de Shannon), l’échelle PAV capture la réponse cognitive et affective globale du consommateur face à la structure organisationnelle de l’assortiment.

L’instrument mobilise un format de réponse en 9 points, combinant des ancrages d’accord/désaccord (Items 1 à 3 : 1 = « Fortement en désaccord » à 9 = « Fortement d’accord ») et un ancrage quantitatif direct de la variété perçue (Item 4 : 1 = « Très peu de variété » à 9 = « Une très grande variété »). Les dimensions conceptuelles sous-jacentes intègrent la valeur hédonique associée au choix, l’adéquation perçue avec les préférences personnelles, la polyvalence perçue des modes de consommation et l’estimation holistique de la variété. Sur le plan psychométrique, l’échelle présente une consistance interne robuste, avec des coefficients alpha de Cronbach oscillant généralement entre 0,78 et 0,86 selon les contextes expérimentaux. Les analyses factorielles confirment une structure unidimensionnelle dominante, permettant le calcul d’un score composite moyen qui prédit de façon significative les volumes de consommation et la satisfaction décisionnelle.

2. Mots-clés / Keywords

Variété perçue, psychologie du consommateur, assortiment de produits, comportement alimentaire, prise de décision hédonique, structure d’affichage, satiété sensorielle spécifique, heuristiques cognitives, volume de consommation, psychométrie appliquée, biais perceptuel, marketing expérimental.

3. Auteurs / Authors

L’échelle a été conceptualisée et validée empiriquement par deux chercheurs de premier plan dans le domaine du marketing et des sciences du comportement :

• Barbara E. Kahn, Ph.D. : Professeure émérite de marketing à la Wharton School de l’Université de Pennsylvanie (États-Unis). Spécialiste mondialement reconnue du comportement d’achat en magasin, de la théorie du choix varié (variety seeking), du merchandising visuel et du design de l’expérience client. Ses recherches théoriques ont démontré comment l’organisation spatiale influence la perception sans altérer le contenu réel des assortiments.
• Brian Wansink, Ph.D. : Chercheur spécialisé dans l’économie comportementale appliquée à l’alimentation et la psychologie nutritionnelle, anciennement affilié à l’Université Cornell (Dyson School of Applied Economics and Management) et à l’Université de l’Illinois à Urbana-Champaign. Ses travaux ont exploré les signaux environnementaux externes qui stimulent la consommation non consciente et les portions alimentaires.

4. Objectif / Purpose

L’objectif fondamental de l’échelle PAV est de quantifier la discordance psychologique fréquente entre la variété objective (nombre réel d’options distinctes et de caractéristiques différenciatrices) et la variété subjective (évaluation mentale formée par le consommateur lorsqu’il scrute un étalage). Dans les paradigmes classiques de la décision rationnelle, on postulait que l’individu calcule précisément les alternatives offertes. Or, la psychologie cognitive a largement démontré que le système perceptif humain utilise des raccourcis heuristiques, rendant l’impression de variété très dépendante de variables contextuelles comme la symétrie, l’ordre chromatique, la catégorisation visible et la facilité de repérage visuel.

Kahn et Wansink (2004) ont développé cet instrument afin de répondre à des problématiques majeures :

• Expliquer les mécanismes de surconsommation : L’un des apports majeurs de l’article princeps est de prouver qu’une augmentation de la variété perçue — même lorsqu’elle est purement illusoire et causée par un agencement chaotique ou une dispersion de couleurs — entraîne une hausse substantielle des quantités consommées. L’échelle PAV agit comme la variable médiatrice clé reliant la présentation visuelle de l’assortiment aux quantités ingérées ou achetées.
• Mesurer l’anticipation du plaisir décisionnel : Choisir au sein d’un ensemble perçu comme varié suscite une réactivité hédonique positive. L’échelle évalue non seulement l’impression cognitive de pluralité, mais également l’excitation et la satisfaction anticipée issues du processus de sélection.
• Applications en merchandising et ergonomie commerciale : En recherche appliquée, le test permet aux distributeurs et ergonomes d’optimiser l’expérience de navigation dans les magasins physiques ou sur les plateformes de commerce électronique, en identifiant les présentations qui maximisent la richesse perçue sans générer de surcharge cognitive paralysante.
• Recherche sur la nutrition et la santé publique : Dans l’étude des troubles du comportement alimentaire ou de la régulation de l’appétit, l’échelle permet de diagnostiquer dans quelle mesure des stimuli alimentaires composites (par exemple, des friandises multicolores ou des buffets) désactivent précocement les signaux d’inhibition physiologique en augmentant la variété perçue.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit de variété perçue de l’assortiment mesuré par cette échelle n’est pas une simple estimation géométrique ou numérique. Il s’agit d’un état psychologique composite intégrant des composantes cognitives, évaluatives et conatives. Ce construit s’articule autour de quatre dimensions fondamentales complémentaires :

5.1. Valeur hédonique anticipée du choix (Hedonic Variety Value)

La première facette (opérationnalisée par l’item 1) postule que la variété est intrinsèquement valorisée par les individus car elle transforme une tâche décisionnelle potentiellement fastidieuse en une expérience intrinsèquement gratifiante. Dans les modèles de motivation, la présence perçue d’une diversité d’alternatives active le système d’approche comportementale (Behavioral Activation System), stimulant la curiosité et le plaisir exploratoire. L’individu anticipe que le fait de choisir sera agréable parce que l’environnement offre un potentiel de stimulation sensorielle optimal.

5.2. Alignement sur les préférences individuelles (Preferred Option Availability)

La deuxième dimension (évaluée par l’item 2) renvoie à la certitude subjective que l’assortiment contient des options en parfaite adéquation avec les goûts du consommateur. Un assortiment peut posséder une grande diversité d’options exotiques, mais si aucune d’elles ne résonne avec le répertoire de préférences du sujet, la variété perd de sa valeur fonctionnelle. Cette composante mesure le degré de congruence perçue entre l’offre globale et les désirs idiosyncrasiques du consommateur, consolidant l’impression que la variété répond directement à ses attentes.

5.3. Polyvalence et pluralité des modes de consommation (Consumption Versatility)

La troisième facette (mesurée par l’item 3) capture la flexibilité d’usage offerte par l’assortiment. Face à un ensemble diversifié, l’individu projette différents scénarios d’utilisation dans le temps et dans l’espace (ex. consommer différents arômes à des moments variés de la journée, alterner les textures, combiner les éléments). Cette flexibilité mentale retarde l’apparition de l’habituation et de l’ennui, augmentant l’utilité prospective du lot de produits.

5.4. Évaluation holistique du niveau de variété (Global Perceived Variety Level)

Enfin, la quatrième composante (item 4) fournit une estimation quantitative directe et synthétique. Elle reflète le jugement intuitif produit par le système cognitif après balayage visuel de l’étalage. Cette composante intègre les contrastes de couleurs, la dispersion spatiale, la salience des contours et l’organisation visuelle perçue, traduisant le traitement perceptif brut en une appréciation métrique globale.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

L’échelle PAV s’enracine à la croisée de plusieurs courants majeurs de la psychologie cognitive, de la psychologie sensorielle et de l’économie comportementale :

6.1. La théorie de la satiété sensorielle spécifique

Développée initialement par Barbara Rolls et ses collaborateurs (Sensory-Specific Satiety), cette théorie neurobiologique stipule que la consommation continue d’un aliment présentant une caractéristique sensorielle unique (saveur, texture, couleur) entraîne un déclin rapide du plaisir éprouvé pour cet aliment précis, alors que le plaisir pour d’autres stimuli distincts reste intact. Kahn et Wansink (2004) étendent ce modèle en démontrant que la perception psychologique de variété réactive la motivation à consommer, même lorsque les différences réelles entre options sont minimes ou inexistantes (par exemple, des bonbons gélifiés ayant le même goût de base mais des couleurs différentes). L’échelle PAV permet de mesurer précisément l’intensité de ce réarmement perceptif.

6.2. La psychologie de la Gestalt et l’organisation perceptuelle

La théorie de la Gestalt (Wertheimer, Koffka) stipule que l’esprit humain regroupe automatiquement les éléments visuels selon des lois de proximité, de similarité, de continuité et de clôture. Dans leurs travaux, Kahn et Wansink ont montré que lorsque des articles sont présentés de manière désorganisée ou dispersée, les consommateurs perçoivent paradoxalement davantage de variété que lorsque les mêmes articles sont rigoureusement classés par catégories de couleur ou de saveur. L’effort de traitement cognitif plus élevé induit par l’absence d’ordre est interprété par le système perceptif comme le signe d’une plus grande complexité et d’une diversité supérieure.

6.3. Le paradoxe du choix et le niveau optimal de stimulation

Le cadre théorique convoque également la théorie du niveau optimal de stimulation de Berlyne (1960) et les travaux sur le paradoxe du choix (Iyengar & Lepper, 2000). Selon ces approches, les êtres humains recherchent un niveau modéré à élevé de variété pour éviter la monotonie psychologique. Cependant, si la recherche de variété devient cognitivement trop coûteuse, elle peut mener à la fatigue décisionnelle. L’échelle PAV capte l’équilibre où la variété est perçue comme stimulante et génératrice de satisfaction, tout en évaluant la propension de l’individu à exploiter cette abondance perceptuelle.

7. Validité / Validity

La solidité psychométrique de l’échelle PAV a été rigoureusement démontrée à travers une série d’expérimentations en laboratoire et sur le terrain :

7.1. Validité de construit et validité convergente

Dans l’étude originale de Kahn et Wansink (2004), l’échelle a démontré une excellente validité convergente en réagissant systématiquement aux manipulations expérimentales de la structure d’assortiment. Les chercheurs ont testé des conditions manipulant la symétrie de l’affichage, l’organisation spatiale (assortiment ordonné versus mélangé/désorganisé) et la redondance des options. L’échelle a systématiquement enregistré des scores significativement plus élevés dans les conditions désorganisées par rapport aux conditions organisées, même lorsque le nombre physique d’options était strictement identique ($p < 0{,}01$). De plus, les scores de la PAV corrèlent positivement ($r = 0{,}62$ à $0{,}74$) avec d’autres indices de complexité visuelle et de liberté de choix perçue.

7.2. Validité discriminante

La validité discriminante a été confirmée en montrant que l’échelle PAV se distingue nettement de construits voisins tels que :

• La difficulté décisionnelle perçue : La corrélation entre la variété perçue et la difficulté de choix demeure modérée à faible ($r < 0{,}25$), prouvant que l’augmentation de la variété perçue mesurée par cet outil n’est pas synonyme de confusion ou de surcharge cognitive.
• L’appréciation globale de la marque : Les variations de l’échelle PAV surviennent indépendamment des attitudes préexistantes envers la marque du produit testé.

7.3. Validité prédictive

La validité prédictive de l’instrument est particulièrement spectaculaire dans le domaine comportemental :

• Dans les études de consommation alimentaire de Kahn et Wansink (2004), les participants exposés à un assortiment produisant un score PAV élevé ont consommé en moyenne 40 % à 69 % de bonbons supplémentaires (par exemple, M&M’s multicolores disposés dans des récipients organisés vs mélangés), confirmant que la variété perçue est un déterminant direct et puissant du volume consommé.
• Dans des réplications ultérieures portant sur des assortiments de biens durables ou semi-durables, des scores élevés à l’échelle PAV prédisent une plus grande fidélité au point de vente, un panier moyen plus élevé et une intention d’achat accrue.

8. Fidélité / Reliability

Les propriétés de fidélité de l’instrument ont été documentées avec précision dans la littérature expérimentale :

8.1. Consistance interne

Dans l’article princeps de Kahn et Wansink (2004), l’analyse de la cohérence interne des quatre items a révélé des coefficients alpha de Cronbach systématiquement élevés à travers les différentes études :

• Étude 1 : $\alpha = 0{,}84$ (contexte d’assortiment de confiseries avec manipulation de l’organisation).
• Étude 2 : $\alpha = 0{,}80$ (contexte de manipulation de la taille de l’assortiment et de la symétrie visuelle).
• Études 3 à 6 : Les coefficients se sont maintenus dans une fourchette stable de $\alpha = 0{,}78$ à $\alpha = 0{,}86$, démontrant que les quatre items s’agrègent de manière très homogène malgré la nuance d’ancrage du quatrième item.

Les corrélations item-total corrigées dépassent toutes le seuil conventionnel de 0,50 (variant généralement de 0,58 à 0,76), indiquant que chaque énoncé contribue de façon substantielle et harmonieuse à la variance totale du score global.

8.2. Fidélité test-retest et stabilité

Bien que l’échelle PAV soit conçue prioritairement pour des contextes expérimentaux d’exposition immédiate à un stimulus visuel, les études testant la stabilité temporelle dans des conditions de présentation inchangées indiquent un coefficient de corrélation intraclasse ($ICC$) supérieur à 0,81 sur un intervalle court (deux semaines), confirmant la robustesse du protocole d’évaluation.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

Les examens statistiques de la structure latente de l’instrument valident le modèle unidimensionnel sous-jacent :

9.1. Analyse factorielle exploratoire (AFE)

Lors de l’analyse en composantes principales avec extraction sans contrainte, un seul facteur émerge avec une valeur propre (eigenvalue) nettement supérieure au critère de Kaiser ($> 1{,}0$), atteignant typiquement des valeurs de 2,45 à 2,85. Ce facteur unique explique entre 62 % et 71 % de la variance totale des réponses selon les échantillons. Le test de sédimentation (scree plot de Cattell) met en évidence un coude d’inflexion univoque après le premier facteur.

Les saturations factorielles (factor loadings) standardisées des 4 items sur cette composante unique sont particulièrement solides :

• Item 1 (Choix agréable / Variété stimulante) : $\lambda \approx 0{,}82 – 0{,}88$
• Item 2 (Options appréciées disponibles) : $\lambda \approx 0{,}71 – 0{,}79$
• Item 3 (Polyvalence des modes de consommation) : $\lambda \approx 0{,}76 – 0{,}83$
• Item 4 (Quantité globale de variété) : $\lambda \approx 0{,}84 – 0{,}89$

9.2. Analyse factorielle confirmatoire (AFC)

Les modélisations en équations structurelles menées dans des recherches subséquentes confirment l’adéquation optimale d’un modèle factoriel à facteur unique. Les indices d’ajustement couramment rapportés sont exemplaires :

• $\chi^2 / \mathrm{ddl} < 2{,}0$
• CFI (Comparative Fit Index) $ge 0{,}98$
• TLI (Tucker-Lewis Index) $ge 0{,}97$
• RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) $le 0{,}05$ (avec intervalle de confiance à 90 % compris entre 0,00 et 0,08)
• SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) $le 0{,}03$

Ces données confirment sans ambiguïté la parcimonie et la légitimité théorique de combiner les 4 items en un indice unifié de variété perçue.

10. Instrument de mesure / Instrument

Voici les caractéristiques techniques détaillées de l’instrument de mesure :

• Type de test : Auto-questionnaire psychométrique standardisé sur support papier ou électronique (ordinateur, tablette, mobile).
• Population cible : Consommateurs adultes et adolescents en situation de choix, d’achat ou de consommation (applicable aux contextes de biens alimentaires, produits de grande consommation, divertissement, etc.).
• Durée de passation : Moins de 2 minutes (généralement 60 à 90 secondes).
• Nombre total d’items : 4 items.
• Format des réponses : Échelle de Likert et d’évaluation en 9 points :
• Items 1 à 3 : Échelle d’accord en 9 points allant de 1 = « Fortement en désaccord » (Strongly Disagree) à 9 = « Fortement d’accord » (Strongly Agree).
• Item 4 : Échelle quantitative en 9 points allant de 1 = « Très peu de variété » (Very Little Variety) à 9 = « Une très grande variété » (A Great Deal of Variety).
• Consigne de passation : Le participant est invité à examiner attentivement un assortiment de produits (présenté physiquement ou via une photographie/mise en rayon virtuelle) avant de répondre immédiatement aux 4 questions.
• Calcul du score : Aucun item n’est inversé (aucun score inversé). Les scores des 4 items sont additionnés puis divisés par 4 pour obtenir un score composite moyen variant de 1 à 9 (il est également possible d’utiliser la somme brute allant de 4 à 36). Un score plus élevé indique une variété perçue supérieure et un plaisir d’assortiment accru.

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

• Année de publication : 2004.
• Droit d’utilisation et permissions : L’échelle a été publiée dans un article de recherche académique au sein du Journal of Consumer Research. À ce titre, elle fait partie de la littérature scientifique ouverte à des fins de recherche académique, d’enseignement et d’expérimentation sans but commercial, sous réserve de citer rigoureusement l’article princeps de Kahn et Wansink (2004). Pour des applications commerciales à grande échelle, des licences d’exploitation logicielle ou des intégrations industrielles propriétaires, il convient de se référer aux règles de gestion des droits de l’éditeur universitaire (University of Chicago Press / Oxford University Press).
• Coût : L’accès et l’utilisation de l’instrument pour la recherche scientifique non commerciale sont entièrement gratuits.

12. Références / References

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• Iyengar, S. S., & Lepper, M. R. (2000). When choice is demotivating: Can one desire too much of a good thing? Journal of Personality and Social Psychology, 79(6), 995–1006. https://doi.org/10.1037/0022-3514.79.6.995
• Kahn, B. E. (1995). Consumer variety-seeking among goods and services: An integrative review. Journal of Retailing and Consumer Services, 2(3), 139–148. https://doi.org/10.1016/0969-6989(95)00038-0
• Kahn, B. E., & Wansink, B. (2004). The influence of assortment structure on perceived variety and consumption quantities. Journal of Consumer Research, 30(4), 519–533. https://doi.org/10.1086/381570
• Morales, A., Kahn, B. E., McAlister, L., & Broniarczyk, S. M. (2005). Perceptions of assortment variety: The effects of visual presentation and internal product organization. Journal of Retailing, 81(4), 267–275. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2005.08.001
• Rolls, B. J., Rolls, E. T., Rowe, E. A., & Sweeney, K. (1981). Sensory specific satiety in man. Physiology & Behavior, 27(1), 137–142. https://doi.org/10.1016/0031-9384(81)90310-3

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items