lucie rodrigues-goncalves- marketing-mobile et géolocalisationn

Master 2 Professionnel Gestion-Economie

Mention Sciences de Gestion – Spécialité Marketing Opérationnel International (MOI)

Mémoire de Master 2011/2012

Marketing Mobile : les

consommateurs sont-ils prêts

à être géolocalisés ?

Lucie Rodrigues Goncalves

UFR de Sciences Economiques, Gestion, Mathématiques et Informatique (SEGMI)

Département Gestion

Mémoire Master 2 MOI Lucie Rodrigues Goncalves

2

1. Sommaire

2. Introduction………………………………………………………………….….……4

2.1. Préambule………………………………………………………………….….……4

2.2. Mise en place d’un objet d’analyse……………………………………….….…….4

2.3. Sujet de recherche………………………………………………………….….……4

2.4. Définition de la problématique………………………………………….….………4

3. Cadre d’analyse……………………………………………………………….……...8

3.1. Le mobile : état des lieux………………………………………………..………….8

3.1.1. Chiffres clés……………………………………………………………..………..8

3.1.2. Usages……………………………………………………………………..…..…12

3.1.3. Avenir…………………………………………………………………….….…..14

3.2. Concept de vie privée………………………………………………………..…….17

3.2.1. Vie privée et nouvelles technologies : prédominance de l’approche

informationnelle...............................................................................................................17

3.2.2. Conséquences de la préoccupation des consommateurs………………….…..….20

a. Modèle « IUIPC »……………………………………………………………...…….20

b. Question du « privacy paradox »…………………………...………………………..24

3.3. Modèle explicatif de l’acceptation de la géolocalisation……………………...…...26

3.3.1. Caractéristiques individuelles…………………………...……………………….26

a. Préoccupation vis-à-vis de la vie privée………………………………..……………27

b. Expérience………………………..………………………………………………….28

c. Innovativité …………………………….......………………………………………...29

d. Variables sociodémographiques………………...…………………………………...30

3.3.2. Variables contextuelles……………………….......……………………………...32

a. Types de bénéfices procurés………………………………...……………………….32

b. L’acteur à l’initiative de la géolocalisation : le consommateur vs. Le prestataire de

service………………………………………………...………………………………...34


3

3.3.3. Relation avec l’enseigne, notamment, la confiance vis-à-vis de l’usage des

données personnelles…………………………………………………………………...35

4. Hypothèses……………………………………………………...……………………37

5. Méthode…………………………………………………………...…………………40

5.1. Définition du type de recherche………………………………………………...….40

5.2. Plan d’échantillonnage et méthode de recueil………………………………....…..41

5.2.1. Cible………………………………………………………………………...……41

5.2.2. Support…………………………………………………………………...………41

5.2.3. Timing……………………………………………………………………..…….41

5.2.4. Outil………………………………………………………………………...……42

5.2.5. Définition des variables….……………………………………………...……….43

5.2.6. Traitement des données……………………………………………………….....47

6. Résultats……………………………………………………………...………………49

6.1. Caractéristiques de l’échantillon……………………………………………..……49

6.2. Scores moyens des scénarios et analyse factorielle…………………………...…...56

6.3. Test des hypothèses…………………………………………..……………………58

7. Discussion des résultats……………………………………………...………………69

8. Limites et les voies de recherches………………………………………..………….74

9. Implications managériales………………………………………..………………….75

10. Conclusion…………………………………………...……………………………..76

11. Références……………………………………………...…………………………..77

12. Annexes………………………………………………………..…….....…………..82

13. Liste des figures, tableaux et graphiques………………………………….………..89


4

2. Introduction

2.1. Préambule

Dans le cadre du Master 2 Professionnel Gestion-Economie, Mention Sciences de

Gestion, Spécialité Marketing Opérationnel International, à l’Université de Paris Ouest

Nanterre La Défense, notre attention et notre motivation se porteront sur une étude du

marketing mobile, plus particulièrement, sur les services de géolocalisation. Nous

souhaitons aborder cette notion en nous concentrant essentiellement sur une échelle

d'acceptation de la géolocalisation tout en abordant les questions de la vie privée.

2.2. Mise en place d’un objet d’analyse

Aujourd’hui, le trafic web en provenance des mobiles ne cesse d’augmenter. Le

marketing mobile, par le biais de la géolocalisation, apparaît donc comme un nouveau

canal pour promouvoir une marque et atteindre le consommateur n’importe où et

n’importe quand, favorisant l’interaction et la personnalisation. Grâce à l’ascension

grandissante de ce créneau, nous avons l’opportunité d’aborder de près cette réalité, se

révélant ainsi un objet d’analyse pertinent de par son actualité et son importance pour la

stratégie digitale des entreprises.

2.3. Sujet de recherche

Le questionnement de ce concept nous permettra de mesurer le degré d’acceptation des

messages, d’exploiter la notion de dévoilement de soi et d’identifier des pistes d’actions

pour toutes organisations s’interrogeant sur la mise en place de solutions de

géolocalisation.

2.4. Définition de la problématique

En 1993, IBM décide de lancer « Simon », connu comme le premier téléphone

intelligent ou bien encore le smartphone. Téléphoner, envoyer et recevoir des faxs, des

emails, disposer d’un agenda, d’une calculatrice et d’un bloc note tout en un, était

désormais possible. Depuis, bien d’autres entreprises ont tenté l’aventure du téléphone

portable mais c’est au 21ème

siècle que le smartphone connait un véritable renouveau.

De l’arrivée du Nokia N95 qui comporte un récepteur GPS pour la géolocalisation au


5

lancement de l’emblématique iPhone d’Apple, le mobile qui démocratise le smartphone,

en passant par de nombreux autres téléphones ultra-innovants, l’univers de la téléphonie

mobile ne sera plus jamais le même.

La société commence alors à oublier que la principale fonction de ces appareils est de

pouvoir téléphoner. Ils deviennent très vite indispensables dans le quotidien des

individus et sont utiles pour de nombreuses raisons : les achats en ligne sur mobile,

l’accès à des services bancaires, la connexion vidéo en temps réel, des applications

sociales mais aussi et de plus en plus des applications de géolocalisation.

Ainsi, à l’heure où le marché des smartphones est en plein essor, la géolocalisation

représente un créneau prometteur pour les entreprises. Les applications de localisation

en temps réel sur des supports tels que les smartphones ne cessent de pousser comme

des champignons. Néanmoins, celles-ci ne sont pas les seules à favoriser cette nouvelle

forme de marketing. Les réseaux sociaux dotés d’une fonctionnalité de géolocalisation,

eux aussi, se multiplient sans oublier les moteurs de recherche et le web en général. Le

principe est simple : « Dis-moi où tu es et je te dirai où aller ». La technique : situer en

temps réel les utilisateurs d’un mobile équipé d’un GPS en vue de leur envoyer des

promotions disponibles à proximité.

Les annonceurs disposent dorénavant d’un outil qui leur permet de générer du trafic en

points de vente, de fidéliser la clientèle et d’adapter leur offre en fonction de la

localisation du client, donnant lieu à un ciblage plus précis et personnalisé. Face à cela,

la tendance est de croire qu’intégrer systématiquement la géolocalisation dans une

stratégie de marketing digital est incontournable. Pour autant, le marketing mobile par

le biais de la géolocalisation est embryonnaire et n’a pas encore réussi à s’intégrer

complètement. En effet, il existe un réel paradoxe. Autant les consommateurs “exigent”

des offres personnalisées et précises, autant ils bloquent leurs informations dès qu’ils le

souhaitent. Certes beaucoup d’entre eux acceptent de communiquer leurs noms,

prénoms, email, adresse et aussi leur profession mais qu’en est-il du lieu où–ils se

trouvent en temps réel ? Les mobinautes n’apprécient pas d’être traqués et la

manipulation que peuvent subir leurs données personnelles les perturbent. La

confidentialité et la protection de leur vie privée restent deux sujets très sensibles.

Dans un monde où il est possible de localiser chaque individu et par conséquent de le


6

confronter aux gestes et mouvements des autres, nous pouvons en déduire que « se

géolocaliser équivaut à laisser que l’on pénètre son intimité ». Christophe Benavent

(2012). Pour comprendre quels sont les facteurs qui poussent les consommateurs à

disponibiliser ce type d’information à des marques, des amis, des opérateurs

téléphoniques, des réseaux sociaux, une banque, un restaurant entre autres, nous

analyserons ce phénomène en ayant pour objectif, répondre aux questions suivantes :

Les consommateurs sont-ils prêts à être géolocalisés ?

Pourquoi certains mobinautes sont sensibles à la géolocalisation et d’autres

non ?

Quels sont les facteurs d’acceptation ?

Pour ce faire, nous avons mené une étude empirique sur un échantillon de 266

personnes. Celle-ci nous a permis de générer une dizaine de situations marketing

relativement ambiguës afin de déterminer les raisons pour lesquelles certains

mobinautes accepteraient d’être géolocalisés et d’autres non.

Nous avons décidé de nous concentrer sur une population plus ou moins ouverte au

numérique en utilisant l’emailing, les réseaux sociaux et des forums pour diffuser le

questionnaire parce que cela nous permis de transmettre plus facilement l’enquête. En

outre, les répondants ayant accès à ces plateformes sont directement concernés par

l’utilisation des données personnelles, par des tiers sur Internet. En effet, les

consommateurs habitués à utiliser les nouvelles technologies sont confrontés de façon

permanente à des choix comme celui de dévoiler des informations privées.

Par ailleurs, le cadre d’analyse fortement centré sur la préoccupation envers les données

personnelles et la vie privée nous permettra de soumettre la théorie aux résultats obtenus

à l’issue de notre enquête. Après avoir fait brièvement un état des lieux sur le marché du

marketing mobile, nous aborderons dans une première partie le concept de vie privée

dans le cadre des nouvelles technologies et les questions de la préoccupation des

consommateurs envers leurs données personnelles. Cela nous permettra d’identifier

diverses façons d’appréhender le concept de « privacy concern » et ses conséquences.

Ensuite, nous nous intéresserons aux facteurs explicatifs de l’acceptation de la

géolocalisation et ce, en nous concentrant sur les caractéristiques individuelles, les


7

variables contextuelles et la relation consommateur-marque en termes de confiance face

à l’usage d’informations personnelles par les entreprises.

Une fois cela réalisé, nous présenterons la méthodologie utilisée pour mener notre

recherche, suivie de la présentation des résultats et de leur signification. Enfin, nous

tenterons d’identifier les limites de notre étude, de donner des pistes de recherches

futures ainsi que des recommandations managériales afin que cette étude puisse

contribuer à la satisfaction des consommateurs tout en rendant les entreprises plus

efficaces dans leur approche.


8

3. Cadre d’analyse

3.1. Le mobile : états des lieux

3.1.1. Chiffres clés

69.5 millions de clients aux services en France

Selon une étude de l’Autorité de régulation des communications électroniques et des

postes (ARCEP), publiée en mai 2012, il y aurait 69.5 millions de clients aux services

mobiles, soit un taux de pénétration de 105.8 % en France métropolitaine et de 124.5 %

dans les DOM-TOM.

Graphique nº 1 : « Le nombre de clients aux services mobile en France » - Source : « Observatoire des

marchés des communications électroniques en France », Autorité de régulation des communications

électroniques et des postes (ARCEP), 1er trimestre 2012

« C’est l’année du mobile »?

Ces dernières années, nombreuses ont été les fois où cette affirmation a fait l’actualité.

Incontestablement, le succès des smartphones est une des causes de l’expansion du

marché de la téléphonie mobile. Effectivement, plusieurs facteurs illustrent cette

évolution. Le téléphone portable devient, jour après jour, un accessoire primordial dans


9

le quotidien des individus. D’après une étude sur l’économie des télécoms en France de

la Fédération Française des Télécoms (FFT) lancée en février 2012, « 91% des Français

ont toujours leur téléphone portable à portée de main ». Surfer sur internet, utiliser les

réseaux sociaux, écouter de la musique, prendre des photos ou faire des vidéos sont des

fonctions parmi tant d’autres qui, depuis un moment, ont devancé l’utilité première du

téléphone portable.

Par ailleurs, les opérateurs téléphoniques continuent de multiplier leurs efforts quant au

développement des nouveaux usages, à l’instar des services TV sur mobile, du paiement

en ligne ou bien encore de l’Internet haut débit. A ce propos, l’ancien Ministre de

l’Industrie, de l’Energie, et de l’Economie numérique, Eric Besson, rappelait, lors de

son discours dans la commune de Chevry-Cossigny en Seine et Marne, le 27 juillet

2011, que « 95% des Français bénéficient d’une couverture en haut débit mobile ». De

ce fait, les mobinautes ont la possibilité de se connecter en tout lieu. Les transports sont

ainsi le premier point de connexion avec 61% de mobinautes connectés, selon la 3ème

édition de l’Observatoire de l’Internet Mobile du Groupm SFR Régie diffusée en avril

2011.

Les marques, elles aussi, tentent de s’adapter en proposant une communication adéquate

et en investissant dans des outils conformes à la configuration des supports mobiles. Les

applications mobiles, les sites mobiles entre autres sont des solutions qui ne cessent de

naître chaque jour.

Enfin, un autre évènement se distingue : l’entrée de Free Mobile sur le marché français,

venu démocratiser les forfaits illimités et permettant aux mobinautes une connexion

quasi continue et à un prix abordable.

40% des Français possèdent un smartphone

Dans son baromètre de l’économie numérique, la Chaire Economique de la fondation

Paris-Dauphine réalisée par Médiamétrie estimait à 19,3 millions le nombre d’équipés

d’un smartphone 1 au premier trimestre 2012 contre 17 millions au troisième trimestre

2011, soit une hausse de 14% en six mois.

L’agence Dagobert a également mené une étude qui confirme la tendance :

1 Le smartphone se définit, dans ce contexte, par un téléphone mobile doté d’un système d’exploitation (OS).


10

Figure nº 1 : « Equipement et connexion des Français » – Source : « Etat des lieux du mobile en France »,

Agence Dagobert, Mai 2012

La « smartphone attitude »

D’après le cabinet d’études de marché et conseils en marketing GFK France, 11,4

millions de smartphones ont été vendus en France pendant l’année 2011. Hommes,

femmes, petits et grands : ils sont de plus en plus à céder à la tentation du smartphone.

Le nombre de possesseurs n’a jamais été aussi élevé. Un compagnon de vie, un meilleur

ami ou un assistant personnel, tous les rôles lui sont attribués. Cet appareil qui

accompagne l’individu en toutes circonstances : au travail, à la maison, dans les

transports en commun, en magasin, au restaurant… est un phénomène qui bouleverse

progressivement les habitudes de la société.

Quand « autrefois » les Hommes étaient assis devant un écran d’ordinateur concentrés à

surfer sur internet, aujourd’hui, ils se promènent dans la rue, sont dans le métro ou assis

dans un café, et lisent leurs emails, publient un post sur Facebook, twittent un message,

recherchent une information sur un produit ou un lieu, jouent « angry birds ». Le

smartphone ne manque pas de mettre son grain de sel. Par conséquent, dans un monde

ou une grande partie de l’humanité est constamment connectée, la question « to be or

not to be digital » ne se pose pas…

En 2010, l’Observatoire sociétal du téléphone mobile AFOM/TNS Sofres relevait déjà

dans son étude que « 90% des équipés en smartphone déclaraient à 52% que ce


11

téléphone intelligent avait modifié de manière importante leur vie quotidienne et celle

de leur famille ». Certains se sentiront emprisonnés de par cette dépendance mais

d’autres auront une sensation de liberté. Le pouvoir d’être dans un endroit quelconque et

de ne pas être cloisonné à la maison ou au bureau pour attendre un appel, mais surtout le

pouvoir d’accéder à l’adresse d’un restaurant, aux coordonnées d’un dentiste, aux

horaires de la poste, à un compte en banque, peut naturellement procurer une sensation

de maîtrise de soi-même et de son entourage.

Ainsi, les consommateurs sont maîtres de leur choix et ne souhaitent plus se plier à un

système qui leur impose des horaires réguliers : radio et journaux le matin, information

télévisée le soir. Ce comportement mais surtout cette exigence peut donc s’avérer

source de profit pour les annonceurs. Faire partie de la vie du consommateur de manière

stratégique est fondamental : créer des contenus, raconter des histoires, promouvoir une

conversation, entamer un dialogue et inciter la participation des consommateurs, au bon

endroit et à la bonne heure, sont des astuces que désormais nulle marque ne peut

ignorer.

4,5 milliard d’euros de revenus générés par la téléphonie mobile au 1er

trimestre 2012

L'observatoire des communications électroniques en France du premier trimestre 2012

publié par le régulateur des télécoms, l'Arcep, identifie la somme de 4.5 milliard

d’euros en ce qui concerne les revenus générés par la téléphonie mobile : un chiffre

prometteur malgré un recul de 4,5% par rapport aux précédents chiffres.

Graphiqu

e nº 2 : « Revenus de la téléphonie et de l’accès à Internet » - Source : « Observatoire des marchés des


12

communications électroniques en France », Autorité de régulation des communications électroniques et

des postes (ARCEP), 1er trimestre 2012

L’effet Free

L’arrivée sur le marché du dernier opérateur français Free mobile a en effet

considérablement augmenté le nombre de clients aux services mobiles. Cela a bénéficié

les opérateurs tels que Bouygues Telecom, Free Mobile, Orange France et SFR ayant

acquis 940 000 nouveaux clients durant cette période, à eux quatre. Toutefois, les

opérateurs "virtuels" (MVNO), en d’autres mots ceux qui ne possèdent pas de réseau en

propre, ont perdu près de 90.000 clients.

En outre, bien que le marché du mobile souffre une baisse du chiffre d'affaires mobile

dû, selon l’'ARCEP, à « l'augmentation de la TVA pour les services d'accès

audiovisuels, que les opérateurs mobiles ont choisi de ne pas répercuter sur la facture de

leurs clients. Ils ont également anticipé l'arrivée de Free en proposant de nouvelles

gammes de forfaits sans engagement et à des prix inférieurs », les Français téléphonent

de plus en plus de par la réduction de la facture. Ces forfaits tout illimités ont aussi

favorisé les connexions Internet des consommateurs, explosant le marché de l’Internet

mobile.

Cette progression est sans aucun doute à prendre en compte. La navigation Internet sur

mobile entraîne un changement de comportement de recherche sur le web et d’accès à

l’information. Alors que l’internaute réalise des recherches d’informations, tout en

découvrant des sites et ce, en prenant son temps, le mobinaute souhaite atteindre un

objectif et a tendance à rechercher une information particulière de façon rapide et

efficace à un moment précis et dans un lieu déterminé.

3.1.2. Usages

L’agence Dagobert présentait en mai 2012 un état des lieux sur la téléphonie mobile. Au

sein de ce constat, les usages du smartphone en France sont identifiés par le site « Our

mobile planet » grâce à une étude réalisée en novembre 2011.


13

Figure nº 2 : « Les usages du smartphone en France » – Source : « Etat des lieux du mobile en France »,

Agence Dagobert, Mai 2012

Autrement dit…

Le smartphone est devenu indispensable : une dépendance s’est installée. En effet,

aujourd’hui, sortir sans son smartphone est devenu mission impossible. Cet appareil est

devenu une extension de l’être humain peu importe où il se trouve : chaque fois qu’un

utilisateur s’interroge, son réflexe naturel est de « questionner son smartphone ».

Par ailleurs, cet appareil est venu révolutionner le comportement des consommateurs.

Les recherches mobiles n’ont jamais été aussi nombreuses, sans parler des vidéos

consultées, des applications mobiles utilisées, des musiques écoutées ou bien des

réseaux sociaux fréquentés. Les utilisateurs se servent du mobile pour exécuter diverses

tâches. La recherche mobile est ainsi grandissante.

Les internautes sont constamment mis en relation avec le reste du monde car le

caractère urgent des recherches de mobinautes est évident. Le besoin d’obtenir des

informations locales, personnalisées et immédiates est permanent. Faire de la publicité

géolocalisée devient donc bénéfique pour les entreprises.

Cela nous indique les modes de consommation ont changé. Outre le fait d’être un outil

de communication, de socialisation et de divertissement, le smartphone est de plus en

plus utilisé avant et pendant l’acte d’achat et devient un outil de consommation. D’une


14

part, s’informer sur les caractéristiques des produits ou services et d’autre part,

supprimer tous les doutes quant à la qualité, fait partie des priorités des consommateurs

lors de ce processus. La décision des consommateurs pendant l’achat est

incontournablement impactée par le smartphone.

Nous pouvons ainsi conclure les marques ont un moyen de contact avec le

consommateur. Cet engouement pour les smartphones est tel, que les consommateurs

sont sans cesse en contact avec les annonceurs. Le dialogue peut enfin avoir lieu. Les

facteurs clés comme le timing, l’espace et le contenu ne peuvent donc pas être négligés

car, la pertinence du contact est primordiale pour susciter mais surtout pour maintenir

l’intérêt du mobinaute.

3.1.3. Avenir

Le marketing mobile est une évolution logique de la publicité via des dispositifs tels que

radio ou la télévision pour diverses raisons. En effet, les téléphones portables et plus

particulièrement les smartphones ont manifestement conquis la société. Ils permettent

de toucher un vaste public de consommateurs disposés et aptes à utiliser des outils et

services du marketing mobile. Les consommateurs sont devenus de plus en plus experts

quant à l’usage des technologies existantes, et ont pris conscience des possibles

récompenses qu’ils peuvent obtenir.

Les applications ne cessent de faire leur apparition : de la dématérialisation des cartes de

fidélité aux services de géolocalisation en passant par le couponing, les mobinautes ont

à leur disposition un panel élargi de services leur facilitant le quotidien et répondant à

leurs besoins. Alors, est-il légitime de penser que l’avenir est mobile ? Les avantages et

les opportunités sont multiples et il est évident que la course à l'innovation a

commencé : les entreprises commencent à profiter de ce support publicitaire, un terrain

encore vierge où l’expérimentation est encore possible.

A cela s’ajoute, pour la France, le plan numérique 2020 mis en place par le

gouvernement français. Effectivement, des mesures de soutien ont été prises et d’autres

développements sont en cours. Le haut débit mobile et prochainement la formule 4G en

sont la preuve. Le téléphone, la tablette mais aussi le terminal mobile, se renforcent au

niveau des fonctions : téléphone, agenda, courrier, réseaux sociaux, orientation, et


15

surtout avec la généralisation du sans contact NFC - carte de paiement et titre de

transport. Ces évolutions, soutenues par les autorités, ouvrent des opportunités aux

acteurs nationaux innovants, qui auront la possibilité d’offrir des services adaptés aux

besoins et aux attentes des consommateurs. La géolocalisation tend ainsi à trouver sa

place sur le marché.

Capture d’écran nº 1: « Chiffres clés » - Source : « Smartphone et vie privée », Commission Nationale de

l’Informatique et des Libertés (CNIL), Novembre 2011

La géolocalisation est une réalité de plus en plus présente. Auparavant, les principales

barrières de la géolocalisation étaient la vitesse, le coût et la disponibilité de la bande

mobile. Néanmoins, les progrès de la technologie et les efforts des autorités tendent à

faciliter cette nouvelle dimension venant consolider le marketing mobile.

Il est vrai que considérer la localisation d’un public ciblé pour segmenter une campagne

n’est pas une nouveauté dans l’univers du marketing. Cela existe déjà à travers la

segmentation par pays, ville, rue, adresses IP, entre autres. La seule différence au niveau

de la géolocalisation réside dans le fait que la segmentation peut être faite en temps réel.

La publicité géolocalisée est destinée à établir une connexion directe entre les

entreprises et les consommateurs, se révélant plus importante et utile que d'autres

canaux de publicité (Banerjee and Dholakia, 2008).

Face à la pertinence de ce service, une étude du cabinet TNS révèle en avril 2012 que

les services basés sur la localisation (LBS) ont atteint la première position d’un

classement global des fonctionnalités avec le plus grand potentiel de croissance dans les

téléphones portables. Selon les résultats de cette étude annuelle sur l’utilisation des

mobiles de TNS, appelée « Mobile life » présentés sur la carte géographique ci-dessous,

35% des Français non utilisateurs des services de géolocalisation souhaiteraient le faire

et surtout pour des services tels que : la navigation mobile (carte, GPS), la localisation


16

des restaurants ou des lieux, l’identification des centres d’intérêts à proximité, ou bien

des horaires de transports publics.

Figure nº 3 : « Comment les individus utiliseront-ils leur téléphone dans le futur ? » Source : Mobile life,

Agence TNS, Septembre 2012

En contrepartie, l’étude montre que les Français semblent plus réticents dès qu’il s’agit

de se géolocaliser à travers des « checkin » sur les réseaux sociaux comme Facebook,

Twitter et Foursquare.

Capture d’écran nº 2 : « La géolocalisation sous surveillance » - Source : « Smartphone et vie privée »,

Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés (CNIL), Novembre 2011

Nous constatons donc qu’un avenir prometteur est réservé au marketing mobile,

notamment, par le biais de la géolocalisation. Toutefois, l’acceptation de la

géolocalisation par les consommateurs n’est pas automatique, ces derniers semblent

n’accepter cette fonctionnalité que si elle leur rapporte un réel service car, l’enjeu est de

taille : le dévoilement de données personnelles est en question. Les circonstances dans

lesquelles ils ont sollicités, le mode d’utilisation de leurs données et le type de service


17

fourni sont des facteurs, qui cumulés ou non, ont une importance indéniable dans

l’esprit des consommateurs. Nous tenterons de comprendre dans les prochains chapitres

les raisons concrètes qui poussent les consommateurs à accepter ou refuser la

géolocalisation.

3.2. Concept de vie privée

3.2.1. Vie privée et nouvelles technologies : prédominance de l’approche

informationnelle

La préoccupation vis-à-vis du respect de la vie privée n’a jamais été aussi forte. En

effet, la société d’information et de vigilance dans laquelle nous nous trouvons

actuellement modifie de façon quantitative et qualitative les paradigmes d’autrefois. Les

nouvelles technologies de l’information, renforcées par l’évolution d’Internet, sont

devenues une conquête pour les organisations et les consommateurs. Elles ont permis

une démocratisation de l’accès à l’information. En revanche, l’augmentation du nombre

d’utilisateurs et d’informations disponibles sur Internet implique de nombreuses

problématiques, notamment, l’invasion grandissante de la vie privée des individus. Les

données fournies, souvent innocemment, par les internautes circulent sur la toile sans

aucune restriction. Ces informations sont difficiles à contrôler, car elles sont transmises

à une vitesse incalculable et atteignent une multitude de consommateurs, contribuant

ainsi à une diffusion de données et de faits qui a priori sont du ressort de l’intimité.

Nous observons donc que la popularisation des nouvelles technologies a facilité

l’obtention d’informations et le flux de communication, mais a à la fois rendu difficile

le combat contre d’éventuelles invasions de la vie privée des individus, de par la grande

liberté existante en termes de diffusion d’informations, permises par les nouveaux

médias. Le conflit entre vie privée et droit d’expression et à l’information se révèle ainsi

évident.

Cela dit, le concept de vie privée est complexe à déterminer et a engendré plusieurs

définitions et abordages que nous présentons ci-dessous.


18

Auteurs Définitions

Warren et Breis (1890) Le concept de vie privée se définit comme le droit à être seul : l'individu doit mener sa vie comme bon lui semble (cité par Lancelot Miltgen - 2005)

Westin (1967) La vie privée se réfère au droit de contrôler ses informations personnelles. (cité par Lancelot Miltgen - 2003)

Altman (1975) La vie privée est un élément processuel qui se constitue constamment par la gestion de frontières interpersonnelles. (cité par Herault - 2012)

Foxman et Kilcoyne (1993) La vie privée suppose la connaissance de la collecte d'informations et des droits liés à la vie privée. (cité par Herault - 2012)

Phelps, Nowak et Ferrell (2000)

La vie privée se définit comme le pouvoir d'influencer la transmission et l'utilisation d'informations personnelles collectées lors d'échanges avec les entreprises.

Brown et Muchira (2004) La vie privée est l'état ou la condition avec laquelle l'individu est capable de contrôler le dévoilement ou la dissémination de données personnelles.

Tableau 1 : Liste de définitions sur la vie privée

Comme nous pouvons le constater, ces définitions mettent principalement en avant une

dimension informationnelle. Et concrètement, lorsque l’on aborde le sujet de la vie

privée dans le contexte des NTIC, l’univers informationnel se distingue. Les individus

ont l’impression qu’il existe un manque de respect vis-à-vis de leur vie privée,

notamment, quand ils ne peuvent plus contrôler leurs interactions au niveau des

informations ou achat et/ou lorsque leurs données personnelles sont utilisées par les

organisations sans qu’ils soient notifiés (Caudill et Murphy, 2000). La préoccupation

envers la protection des renseignements existe depuis bien longtemps mais les nouvelles

technologies de l’information et de la communication ont changé la donne et l’ont

surtout amplifié. Belanger et Crossler (2011) rappelle que selon Mason (1986), «

l'avènement de l'utilisation grandissante des technologies de l’information ou de l'ère de

l'information, conduirait à quatre préoccupations majeures quant à l'utilisation de

l'information : la vie privée, l'exactitude, la propriété et l'accessibilité (PAPA) ». Cela

se vérifie incontestablement en ce qui concerne la vie privée qui suscite, en effet, de

nombreuses inquiétudes.

Cette problématique a suscité l’intérêt de Yuan li (2011) qui rappelle que plusieurs

études ont montré ceci : « les préoccupations liées à la confidentialité de l’information

affectent les intentions des individus dans l’utilisation des services en ligne : un degré

élevé de préoccupation entraînerait une baisse des intention s». (Bélanger et al., 2002;


19

Chellappa and Sin 2005; Eastlick et al. 2006; Pavlou et al. 2007; Resnick and Montania

2003). Ces préoccupations poussent aussi les individus à partager leurs données

personnelles avec des sites internet en moindre mesure. (Bélanger et al. 2002; Dinev

and Hart 2006; Hoffman et al. 1999).

De plus, l’actualité ne cesse de nous faire part des mauvaises pratiques de

confidentialité des entreprises qui ne font qu’augmenter la préoccupation des

consommateurs quant à leurs données personnelles, les rendant de plus en plus

méfiants.

Selon Belanger et Crossler (2011), la vie privée engendre souvent des conflits

d’objectifs entre les organisations et les consommateurs, à l’instar de ce qu’il se passe

dans l'e-business, ces derniers souhaitent que leurs données personnelles soient utilisées

pour ce qui est strictement nécessaire alors que les entreprises visent le maximum de

profit que peuvent leur rapporter les informations privées des individus. Ces volontés

inverses entraînent un déséquilibre et obligent les entreprises à disposer d’une certaine

délicatesse en ce qui concerne leurs pratiques de confidentialité. Dans le cas contraire,

elles risquent de perdre leur clientèle. En revanche, si elles n'utilisent pas l'information

disponible, une vulnérabilité s’installera et laissera une marge de manœuvre importante

à la concurrence pour remplir ce créneau.

En effet, un double problème s’impose : la croissance des entreprises et le droit des

consommateurs à la vie privée. La question de la vie privée représente un obstacle pour

l’avenir du commerce électronique (Cernev, 2002). Nous pouvons donc en déduire que

la géolocalisation, aussi, peut en subir les conséquences si la stratégie n’est pas

réfléchie. Cernev (2002) affirme que d’une part, les consommateurs et les

gouvernements sont d’accord sur le fait que la vie privée est un droit qui doit être

garanti et préservé sur Internet et dans les relations commerciales, ce qui restreint donc

certains acteurs. D’autre part, certains gouvernements semblent vouloir que l’Internet

domine, même si cela implique l’invasion de la vie privée.

Smith, Milberg et Burke (1996) ont justement catégorisé la vie privée en cinq grands

domaines : collecte, usage des données secondaires non autorisées, erreur et accès

inapproprié, qui représentent les cinq grandes préoccupations des consommateurs par

les pratiques de confidentialité de la vie privée menées par les entreprises. Entretemps,


20

des cinq inquiétudes, trois ont été souvent retenues par différents auteurs, notamment,

par Nowak et Phelps (1995) : usage des données secondaires non autorisées, invasion de

la vie privée et erreur.

Par conséquent, il convient de comprendre les perceptions des consommateurs par

rapport à la protection des données personnelles, c’est ce qu’ont justement étudié

Malhotra, Kim et Agarwal (2004). Ils ont souligné le manque de confiance des

consommateurs à cet égard et son impact direct sur l’évolution du commerce en ligne.

Nous aborderons ainsi le modèle suggéré par ces auteurs dans les prochaines sections.

3.2.2. Conséquences de la préoccupation des consommateurs

a. Modèle « IUIPC »

Aujourd’hui, les entreprises concentrent tous leurs efforts dans le déploiement de

stratégies en vue de cibler les consommateurs selon leur profil. Cela leur permet de

personnaliser leur discours et produits ou services. Pour ce faire, les organisations n’ont

d’autres solutions que d’avoir accès au maximum d’informations possibles sur leurs

prospects. C’est grâce à ces données qu’il leur est possible d’améliorer les services

rendus et par conséquent, fidéliser leur clientèle ainsi qu’acquérir de nouveaux clients.

La technologie est venue faciliter la vie des professionnels du marketing, l’exploitation

des informations de façon économique rapide et efficace quand réussie augmentent les

inquiétudes des individus via à vis de leur vie privée. Une hypothétique perte de

contrôle et le mode de collecte des données ne les rassurent pas, c’est ce que nous

rappelle Lancelot Miltgen et al. dans leur étude « Préoccupation des clients pour le

respect de la vie privée et réponse à une sollicitation portant sur des données

personnelles » en 2005, en citant une conclusion de Culnan (1993).

Le respect de la vie privée est un facteur fondamental pris en compte par de nombreux

consommateurs lorsqu’ils sont dans un processus de choix et d’achat d’un produit et

d’une entreprise. Pechpeyrou et al. (2010) ont défini le respect de la vie privée «

comme la possibilité pour tout consommateur de connaître et de décider en

connaissance de cause de la diffusion et de l’utilisation des informations préalablement

à leur collecte, qu’elles soient collectées durant la relation ou qu’elles résultent des


21

transactions commerciales qu’il a engagées. Il concerne également le contrôle de

l’utilisation non souhaité de sollicitations commerciales quel qu’en soit le support

(mailing, e-mailing, téléphone, contact personnel,...). » Sans cette capacité, la

préoccupation augmente, alors, le doute lui aussi finit par grandir, freinant ainsi les

intentions d’achat.

Dans le modèle IUIPC, Malhotra, Kim et Agarwal (2004) attribuent trois facteurs à la

notion de préoccupation vis-à-vis de la vie privée, impliquant les utilisateurs d’Internet

et les informations personnelles : la collecte, le contrôle et la notification des pratiques

de confidentialité.

La collecte est la première dimension du modèle IUIPC et est définit comme le degré de

préoccupation d’un individu quant à la quantité de données spécifiques détenues par des

tiers, et ce par rapport à la valeur des prestations reçues.

Selon ces chercheurs, l’échange entre entreprise et consommateur doit être

équitable.

Le contrôle : Malhotra, Kim et Agarwal évoquent des études menées par Gilliland

(1993), Thibault and Walker (1975) selon lesquelles les consommateurs ont un besoin

de contrôler et influencer les changements dans les pratiques des organisations qu’ils

jugent être répréhensibles. Par ailleurs, ils notent que les individus sont moins inquiets

en ce qui concerne la collecte de données quand ces derniers ont la possibilité de donner

une autorisation aux organisations ou quand le choix leur est donné : opt in / opt out.

Les auteurs préconisent que le consommateur doit avoir un contrôle sur ses

données.

La notification est une dimension passive de l’échelle de confidentialité des

informations et indique dans quelle mesure un consommateur se sent concerné par la

notification qui lui est faite des pratiques de confidentialité menées par les entreprises.

En effet, Malhotra, Kim et Agarwal (2004) citent que d’après Hofman et al (1999), la

majorité des internautes refuse de révéler des données personnelles à des sites Internet

quand ils ne sont pas sûrs de la façon dont seront utilisées leurs informations.

Ils considèrent ainsi que le consommateur doit être convenablement informé sur


22

la façon dont seront utilisées ses informations.

Les auteurs ont alors mis en place un modèle prenant en compte ces trois dimensions en

les associant à différentes variables :

Figure nº 4 : « Modèle IUIPC » – Source : « Internet users’ Information Privacy Concerns (IUIPC) : The

Construct, the Scale, and a Causal Model », Malhotra et al., Décembre 2004

Ils ont ainsi constaté la véracité des hypothèses suivantes :

1) La préoccupation des internautes envers la vie privée aura un effet négatif sur la

confiance. Ils rappellent l’idée de « Trusting beliefs » définit comme le degré de

conviction des individus quant à la fiabilité des entreprises en termes de

protection des informations personnelles appartenant aux consommateurs par

Grazioli and Jarvenpaa 2000, Gefen et al., 2003.

2) La préoccupation des internautes vis-à-vis de la vie privée aura un effet positif

sur les risques perçus. Plus l’internaute est préoccupé, plus il perçoit le risque. Il

s’agit ici de la peur associée à la diffusion de données personnelles sur un site.

(Dowling and Staelin 1994).

3) La confiance aura un effet négatif sur les risques perçus. En d’autres mots, plus

un consommateur a confiance en un site internet, moins il perçoit le risque que

peut engendrer la diffusion de données personnelles.


23

4) La confiance aura un effet positif sur l’intention de révéler des informations

personnelles. Plus un internaute a confiance, plus facilement, il dévoile ses

données personnelles.

5) Les risques perçus auront un effet négatif sur l’intention de révéler des

informations personnelles. Plus un internaute considère qu’il y a un risque,

moins facilement, il révèle ses données. Nous pouvons ainsi classer le risque

perçu comme l’intensité de danger que l’individu identifie pendant sa décision

d’achat. Cette perception influence le degré d’implication du consommateur

quant à l’acquisition d’un produit ou d’un service.

Malhotra, Kim et Agarwal (2004) abordent encore une proposition de McKnight et al.

(1998) et McKnight et Chervany (2000) selon laquelle la confiance influencerait

directement les intentions. Ils attirent aussi l’attention sur ce qu’ont démontré Jarvenpaa

and Tractinsky (1999) : les risques perçus influencent la volonté d’un individu quant à

l’achat de livres sur des sites internet.

Le contexte a aussi été pris en compte par Malhotra, Kim et Agarwal (2004). Ces

derniers rappellent que la réaction des consommateurs face aux menaces sur la vie

privée dépend du type d’informations demandées par les marketers. (Phelps et al. 2000,

Sheehan and Hoy 2000, Wang and Petrison 1993). Ainsi, ils ont aussi vérifié les

hypothèses qui suivent :

1) La demande d’informations sensibles par un site aura un effet négatif sur la

confiance.

2) La demande d’informations sensibles par un site aura un effet positif sur les

risques perçus.

3) La demande d’informations sensibles par un site aura un effet négatif sur

l’intention de révéler des données personnelles.

Par conséquent, les auteurs s’attendent à ce qu’une demande d’informations

personnelles de la part d’un marketer rende le consommateur soupçonneux, cette

demande réduira le degré de confiance. Les risques perçus devraient eux augmenter.


24

Des covariables ont aussi fait partie de l’analyse, à l’instar de certaines caractéristiques

sociodémographiques et de l’expérience. Leur étude a prouvé, par exemple, que l’âge

avait un impact sur l’intention, l’éducation, quant à elle influençait négativement la

confiance et l’expertise réduisait les risques perçus. Le sexe n’avait lui aucun impact sur

la préoccupation envers les données personnelles.

Les auteurs en concluent que lorsqu’il s’agit de services en ligne, les consommateurs

estiment qu'il est plus important d’être au courant de quels type d’informations

disposent les entreprises et d’avoir un contrôle direct sur les renseignements personnels

stockées dans des bases de données marketing. Ils préconisent que les gestionnaires

s’assurent que leurs consommateurs puissent facilement vérifier le type d'information

collectées, si l'information est correcte, et comment cette information est utilisée à

l'intérieur et à l'extérieur de l'organisation. En outre, les consommateurs devraient être

autorisés à contrôler, c'est-à dire, ajouter, supprimer et modifier à volonté, les

informations détenues par les organisations.

b. Question du « privacy paradox »

La préoccupation vis-à-vis de la vie privée est en effet perceptible au sein de la société

et principalement à l’heure où la technologie évolue très rapidement. Toutefois, malgré

cette inquiétude, dès qu’il s’agit d’utiliser Internet, des comportements contradictoires

se vérifient. Il s’agit du « privacy paradox », un concept abordé par Barnes (2006),

(Hoadley et al., 2009) et rappelé par Bernard Pras, en mai 2012, dans la revue française

de gestion à travers son article « Entreprise et vie privée : le privacy paradox et

comment le dépasser? » Au cours de son écrit, l’auteur souligne que les individus

exigent le respect de la vie privée, le contrôle des données tout en souhaitant bénéficier

des avantages liés aux nouvelles technologies. Néanmoins, au quotidien, les bénéfices

finissent par être plus importants que les craintes, donnant ainsi lieu à un dévoilement

de données sans réelle prise de mesures de protection de la part des individus.

Cela démontre que les consommateurs ont un comportement contraire à leurs

inquiétudes et à leurs pensées. Pour expliquer les raisons de ce paradoxe, Stefanie

Pötzsch, auteur de l’article intitulé « Privacy Awareness : A Means to Solve the Privacy

Paradox? » (2010) met en évidence la fonction d’utilité pour décrire l’équilibre entre les

avantages et les coûts que peut engendrer le dévoilement de données personnelles.


25

Selon l’auteur, « il est possible de bénéficier de plusieurs avantages après avoir dévoilé

des informations personnelles », par ailleurs, « les individus ont leur propre

comportement et établissent leur propre évaluation du dévoilement de la vie privée, qui

peut être perçu comme le prix à payer ». Pötzsch (2010) présente dans le tableau ci-

dessous les arguments pour chacune des perspectives avantages/inconvénients quant au

dévoilement de données personnelles dans le cadre du e-commerce et au sein des

communautés sociales sur Internet.

Tableau nº 2 : « Bénéfices et coûts du dévoilement des données personnelles » - Source : « Privacy

Awareness : A Means to Solve the Privacy Paradox? », Stefanie Pötzsch, 2010

Ici, Pötzsch (2010) souligne que certaines études ont prouvé que lorsque les individus

sont sollicités au niveau de la vie privée en général, ils expriment une certaine

préoccupation. Toutefois, dans des situations concrètes comme le e-commerce ou les

communautés sociales sur le web, il est difficile de déterminer la valeur de la vie privée.

Des nouveaux amis ou des avantages sur le prix finissent par prendre le dessus.

Cela nous mène à considérer le concept du privacy calculus qui se traduit pour Culnan

et Bies (2003) par ce qui mène l’individu à échanger ses informations personnelles

quand il perçoit qu’il aura un bénéfice qui dépasse le risque lié au dévoilement des

données.

A ce sujet, Pauline de Pechpeyrou rappelle au sein de son étude « Privacy concern in

France: an integrated approach » (2011) une affirmation de Son & Kim (2008) selon

laquelle les utilisateurs d’Internet seraient moins réticents face au dévoilement

d’informations personnelles, quand leur jugement, se référant au « privacy calculus »,


26

leur indique qu’ils sont susceptibles d’obtenir des avantages si les entreprises détiennent

leurs données personnelles et ce, sans subir de conséquences négatives.

L’auteur (Pechpeyrou, 2011) aborde de façon plus approfondie le paradoxe de la

préoccupation vis-à-vis de la vie privée mettant en avant certaines études qui ont établi

plusieurs suggestions :

Auteurs Explications

Awad & Krishman (2006) Les consommateurs ne réalisent pas une analyse exacte du coût-bénéfice pour chaque échange d'informations, mais ils prennent en compte les compromis impliqués. (cité par Pechpeyrou - 2011)

Phelps, Nowak & Ferrell (2000)

La préoccupation vis-à-vis de la vie privée pourrait être atténuée si les entreprises offraient des avantages en échange de données à caractère personnel. (cité par Pechpeyrou - 2011)

Hoy & Milne (2010) L'absence d'inquiétude se doit en partie aux bénéfices obtenus de par la participation à un format de réseau social. (cité par Pechpeyrou - 2011)

Tableau nº 3 : Explications du paradoxe de la préoccupation vis-à-vis de la vie privée

Ces abordages nous font penser que la personnalisation de service que peuvent obtenir

les consommateurs et les circonstances dans lesquelles ils sont démarchés ont un poids

dans leur décision de dévoiler leurs données personnelles, les menant parfois à agir de

façon contraire à leurs convictions, car ils se sentent compensés.

3.3. Modèle explicatif de l’acceptation de la géolocalisation

3.3.1. Caractéristiques individuelles

Comme nous avons pu le vérifier, les individus ne se comportent pas tous de la même

manière dans le cadre du dévoilement de données personnelles, ce qui entraîne des

réactions différentes face à une stratégie donnée. Les types d’avantages proposés

peuvent en effet constituer une des raisons de ces écarts. Toutefois, d’autres facteurs

sont susceptibles d’expliquer ces variations d’attitudes, à savoir les caractéristiques

individuelles. Les déterminer permet de segmenter la population en fonction de

certaines variables et ainsi augmenter l’efficacité des plans stratégiques adoptés,

l’objectif étant un changement de comportement. En effet, la segmentation de marché

permet d’identifier des groupes de consommateurs qui se ressemblent et de créer des

stratégies marketing adressées aux divers groupes identifiés. Uns segment de marché

peut, par exemple, être un groupe de consommateurs plus fidèles à une marque mais il


27

existe d’autres dimensions qui peuvent être utilisées pour augmenter sa part de marché

D’après une étude de Lancelot Miltgen (2003) sur l’influence des caractéristiques

individuelles et situationnelles sur les attitudes et les comportements des internautes

face à la collecte de données personnelles, les caractéristiques individuelles se font

entendre avant une demande de données personnelles et influenceraient le

comportement général des consommateurs face à la collecte.

a. Préoccupation vis-à-vis de la vie privée

La préoccupation vis-à-vis des données personnelles existe manifestement chez

l’individu. Malhotra et al. (2004) ont mis en évidence ce concept, comme vu

précédemment, en soulignant trois facettes : collecte, contrôle et notification, lesquelles

ont un impact sur le dévoilement de données personnelles selon les auteurs. Cependant,

des différences peuvent subsister. C’est ce que beaucoup de chercheurs ont tenté de

prouver notamment Lancelot Miltgen et Gauzente (2006), à travers une typologie des

internautes français concernant leur comportement lors d’une demande de données

personnelles en ligne. Celle-ci a permis de faire une distinction entre les consommateurs

et donc d’identifier des groupes de consommateurs dont la facilité à dévoiler des

données n’est pas la même indépendamment du type de bénéfice.

La typologie obtenue s’est appuyé sur 9 bénéfices, à savoir, le gain de temps, la baisse

de prix, la confidentialité, le plaisir, la personnalisation, les cadeaux, l’argent, la sécurité

et le service.

Elles ont abouti à une typologie en 4 classes que l’on expose dans le tableau suivant :


28

Type d'internaute Comportement

1. "Partagent leurs informations personnelles dans la mesure où cela ne les

implique pas de façon trop importante."

2. "Sont demandeurs de sécurité et de confidentialité et si, à l’occasion, ils

peuvent « rendre service » et gagner du temps, cela leur convient."

3. "Ne sont pas dans une optique d’échange d’information intensive."

1. "Ont une attitude définitive et ferme."

2. "Ont un un comportement systématique concernant le dévoilement de

données personnelles"

3. "Se laissent très peu influencés par les garanties affichées par un site en

matière de sécurité et de confidentialité puisque leur position de principe

est de ne pas délivrer d’information."

1. "Adoptent une position de donnant-donnant en étant prêts à délivrer des

informations personnelles pour des avantages ponctuels comme : un

meilleur prix, un cadeau, une meilleure personnalisation."

2. "Ne délivrent pas systématiquement leurs informations personnelles mais

ont pris conscience du fait qu’elles représentent une valeur d’échange qu’ils

sont enclins à faire jouer lorsque la transaction proposée les intéresse."

1."Délivrent facilement leurs informations personnelles, quelles que soient

les circonstances, et ont ainsi le sentiment d’être utiles, de rendre service."

2. "Le fait qu’ils puissent obtenir des garanties et des avantages (prix,

cadeaux, etc.) est un élément incitatif mais probablement non décisif."

Désintéressés

Réticents

Négociateurs

Bienveillants

Tableau nº 4 : Typologie des internautes français concernant leur comportement lors d’une demande de

données personnelles – Source : « Vie privée et partage de données personnelles en ligne : une approche

typologique », Lancelot-Miltgen et Gauzente, Avril 2006

Nous en déduisons que certains consommateurs se révèlent plus touchés par les

questions de confidentialité des données personnelles et d’autres se montrent plus

intéressés par la possibilité d’obtenir des bénéfices via l’échange. La détermination du

profil de chaque internaute s’avère ainsi primordiale. Dissuader les consommateurs plus

méfiants et moins motivés dans le dévoilement d’informations personnelles passe par

une analyse approfondie de chacun pour faire en sorte que partager des renseignements

permette aux internautes d’obtenir de véritables bénéfices et conformes à leurs attentes

au lieu de simples publicités ciblées.

b. Expérience

L’expertise, c’est-à-dire, le degré d’expérience d’un individu dans l’utilisation des

nouvelles technologies, notamment, les achats et les services en ligne et donc à distance

peut constituer un facteur déterminant dans des situations de ce type de par sa capacité à

flexibiliser les individus face au dévoilement de la vie privée. C’est ce qu’ont démontré

Balabanis et Vassileiou (1999). Selon eux, un consommateur, doté d’expérience en ce

qui concerne l’usage d’Internet et de tout l’univers qui l’entoure, se montrera plus


29

permissif devant le risque que peut engendrer les transactions commerciales en ligne

qu’un autre individu n’ayant pas de connaissances.

Phelps, Nowak et Ferrell (2000) ne les démentent pas en identifiant que les

consommateurs qui avaient effectué un achat par catalogue au cours des six derniers

mois se révèleraient moins préoccupés sur la manière dont les entreprises utiliseraient

leurs informations personnelles que ceux qui avaient réalisé un achat il y a plus de sept

mois.

Nous pouvons donc entrapercevoir que ce trait semble favoriser l’intention d’utiliser des

services en ligne et dans le cas de notre étude, l’adoption d’applications de

géolocalisation. En effet, selon Hen Xu et al. (2010), les individus ayant une expérience

avec les applications mobiles sont plus susceptibles d’apprécier les bénéfices liés au

dévoilement de données personnelles dans le cadre des services de géolocalisation.

c. Innovativité

L’innovativité est une caractéristique personnelle détenue par les consommateurs à

différents degrés qui doit aussi entrer en ligne de compte lorsqu’il s’agit de demander

des informations personnelles.

Roehrich G., Valette-Florence P. et Ferrandi J-M. (2002) présente dans leur article que

selon Midgley et et Dowling (1978) « l’innovativité concerne le niveau auquel une

personne est réceptive à de nouvelles idées et décide de les suivre indépendamment des

expériences communiquées par les autres personnes ». Autrement dit, l’innovativité ne

reflète pas seulement le comportement d’achat mais la tendance à appendre et à adopter

des innovations au sein de domaine spécifiques. (Midgley & Dowling 1978).

Les chercheurs abordent aussi l’étude de Goldsmith (2002) qui quant à lui fait la

distinction entre deux types d’innovativité : l’innovativité générale et celle relative à un

domaine, dans notre cas elle pourrait être relative à l’utilisation des applications de

géolocalisation. Elle se définit comme une « tendance à s’informer et à adopter les

innovations au sein d’un domaine spécifique d’intérêt ».

Pour Roehrich, (1994), l’innovativité est la caractéristique qui rend l’individu sensible à


30

la nouveauté. Il définit l’innovativité comme une « expression du besoin de stimulation

et du besoin d’unicité dans le contexte de la consommation des produits ». En d’autres

mots, il perçoit l’innovativité comme une attitude résultant de ces deux besoins, et de

l’histoire (au sens large) de l’individu qui finit par voir l’innovativité comme une

manière tout à fait acceptable de satisfaire le besoin de stimulation ou celui d’unicité, ou

bien les deux. Il aboutit à la réflexion suivante: l’innovativité comporte deux racines,

une racine hédoniste, liée plutôt au besoin de stimulation et une racine sociale liée au

besoin d’unicité. En effet, pour cette dernière, Roehrich (1994) a mis en évidence la

dimension sociale de l’innovativité, dimension essentielle du statut du consommateur-

innovateur, celle de la rareté et de l’unicité en soulignant que lorsqu’il possède le

produit nouveau, l’utilisateur précoce intègre le groupe des rares personnes qui ont déjà

adopté l’innovation. Il s’agit précisément du besoin d’unicité, lequel entraîne l’individu

à acquérir des produits nouveaux, les objets nouveaux étant rares de par le faible

nombre de personnes en possédant, pendant la brève période qui suit leur lancement.

En revanche, Im. et al. (2003) voient l’innovativité du consommateur comme la

prédisposition à acheter des produits nouveaux et différents au lieu de suivre les mêmes

choix et standards de consommation.

L’impact n’est donc pas négligeable pour ce qui est d’affronter un consommateur lors

d’une sollicitation de données personnelles. Les produits nouveaux, les nouveaux

concepts en d’autres mots l’inconnu, semblent ne pas faire hésiter les consommateurs à

l’esprit d’innovativité important.

Nous pouvons en déduire que, selon ce cadre d’analyse, les individus au degré élevé

d’innovativité auront tendance à posséder beaucoup de produits nouveaux ou à utiliser

des nouveaux services.

d. Variables sociodémographiques

Connaître les caractéristiques des consommateurs est un facteur essentiel pour définir le

marché d’un produit ou d’un service ou pour sélectionner les techniques appropriées à

utiliser pour un groupe donné.

Les changements et les tendances identifiés au sein des études démographiques se

révèlent pertinentes pour les professionnels du marketing, car ils peuvent être utilisés


31

pour localiser et prévoir une extension de marché pour de nombreux produits ou

services. C’est pourquoi l’impact de certaines variables sociodémographiques telles que

l'âge, l’éducation, le sexe entre autres, ont fait l'objet de certaines enquêtes.

Selon Rivas et al. (1999), les caractéristiques démographiques et économiques sont les

principales influences externes sur le comportement d’un consommateur. A travers

l’étude de ces variables, il est possible de segmenter et de caractériser le marché d’un

produit ou d’un service, ainsi qu’anticiper des possibles scénarios à l’avenir. Ils

soulignent l’environnement démographique (composé de tranches d’âge, mouvements

démographiques et niveaux d’éducation) et l’environnement économique (niveau

salarial et habitudes de consommation).

Pour Solomon et al. (2002), ces variables ont aussi des facteurs d’influence dans le

processus de prise de décision, à savoir: la famille, la classe sociale et les revenus, et

l’âge.

Miller et al. (1995) ont décidé de distinguer le concept de variables démographiques «

pures » comme par exemple les mouvements de population et de variables

démographiques « sociales » qui englobent des caractéristiques socio-économiques.

En ce qui concerne la préoccupation vis-à-vis de la vie privée et ses conséquences,

Phelps et al (2002) affirment au sein de leur étude que d’une série de caractéristiques

sociodémographiques telles que le statut marital, l’âge, l’éducation, le statut

professionnelle et les revenus, le niveau d’éducation a démontré avoir une influence sur

la préoccupation vis-à-vis de la vie privée.

En 2003, Karayanni démontrait que l’acceptation d’Internet devrait être associée à

l’âge, le genre et le niveau d’éducation. En contrepartie, Oueslati et El Louadi (2007)

ont mis en avant que d’autres études (Li et al., 1999 ; Teo, 2001) ont prouvé que les

caractéristiques sociodémographiques de l’individu contribuent faiblement à la variance

de l’achat sur Internet.

Par conséquent, nous souhaitons tester si dans le cadre de la géolocalisation, les

caractéristiques sociodémographiques jouent un rôle important dans la propension des

individus à accepter la géolocalisation. Notre enquête a été menée auprès d’individus en

tant que consommateurs, nous avons donc pris en compte les variables plus


32

intéressantes pour obtenir des conclusions sur l’adoption de services de géolocalisation :

âge, sexe, niveau d’éducation et catégorie-socio-professionnelle.

L’âge : les consommateurs de différents groupes ont des besoins et des désirs très

différents. Bien que des individus appartenant à la même tranche d’âge aient des

différences entre elles, elles ont une réelle tendance à partager un ensemble de valeurs et

d’expériences culturelles communes au long de leur vie.

Le genre : beaucoup de produits sont adressés aux hommes et d’autres aux femmes. La

majorité des consommateurs prend en compte ces différences.

Le niveau d’études : il permet d’englober les individus par degré d’apprentissage qu’ils

ont eu ont long de leur vie, ce qui peut influencer l’attitude, vu les différences de

sensibilité engendrées par les connaissances acquises.

La catégorie socioprofessionnelle : cette catégorie regroupe des individus au statut

professionnel semblable qui par exemple ont potentiellement les mêmes besoins de par

leur statut commun.

3.3.2. Variables contextuelles

a. Types de bénéfices procurés

Jusqu’ici nous nous sommes aperçus que des écarts de comportement existent en

fonction des niveaux de préoccupation et des caractéristiques individuelles des

individus quant à leur propension à accepter de dévoiler leurs données personnelles, que

nous transposons dans notre étude, à la propension à accepter de dévoiler leur

localisation en temps réel à une entreprise/organisation en ligne. Il est donc essentiel

d’observer pour quels types de bénéfices, les consommateurs, naturellement réticents en

ce qui concerne le dévoilement de données personnelles, seraient susceptibles de céder.

Pauline de Pechpeyrou (2010) met en évidence les différents bénéfices procurés que

certains auteurs ont identifiés au cours de plusieurs études. Nous les rassemblons dans

le tableau suivant :


33

Auteurs Explications

Awad & Krishman (2006)

Les consommateurs ne réalisent pas une analyse exacte du coût-bénéfice pour chaque échange d'informations, mais ils prennent en compte les compromis impliqués. (cité par Pechpeyrou - 2011)

Phelps, Nowak & Ferrell (2000)

La préoccupation vis-à-vis de la vie privée pourrait être atténuée si les entreprises offraient des avantages en échange de données à caractère personnel. (cité par Pechpeyrou - 2011)

Hoy & Milne (2010) L'absence d'inquiétude se doit en partie aux bénéfices obtenus de par la participation à un format de réseau social. (cité par Pechpeyrou - 2011)

Tableau nº 5 : Types de bénéfices procurés

Face à ces considérations, nous pouvons identifier en premier lieu un avantage de type

économique, un autre de type utilitaire et pour finir un avantage lié à la

personnalisation. Effectivement, ces trois avantages peuvent avoir un rôle essentiel pour

dissuader le consommateur à dévoiler ses données mais peuvent ne pas suffire, car les

individus réagissent différemment les uns des autres et selon la situation. Cela nous

mène à considérer l’étude de Meyer-Waarden et Benavent (2007) sur l’orientation

d’achat, propre à chaque individu dans le cadre des programmes de fidélisation. Ils ont

distingué 5 types de bénéfices, à savoir :

Economiques - la réduction des prix, les coupons, le but des consommateurs

étant de diminuer leurs dépenses.

Informationnels - simplifie les actes de consommation, fournit des informations

afin de réduire les coûts.

Fonctionnels – facilite également la consommation, peuvent, par exemple,

réduire le temps d’achat.

Hédoniste (ou récréatif, Pechpeyrou (2010) - le but est de se faire plaisir.

Relationnelles – l’objectif est d’être reconnu comme un client particulier tendant

donc à la personnalisation.

Les auteurs affirment qu’« il est important de comprendre que la perception de la valeur

des récompenses change probablement en fonction du secteur d’activité ». Par

conséquent, pour ce qui est des applications de géolocalisation dans différents

domaines, le type de bénéfice procuré pourra avoir un certain pouvoir en fonction de

chaque consommateur et de sa préférence ou orientation d’achat, sur le dévoilement de

données personnelles et plus précisément sur le dévoilement de leur localisation en


34

temps réel.

Dans le cadre de notre étude, nous nous sommes ainsi appuyés sur la diversité des

situations et des possibles bénéfices offerts aux clients pour mettre en place différents

scénarios de géolocalisation.

b. L’acteur à l’initiative de la géolocalisation : le consommateur vs. le prestataire

de service

Comme nous avons pu l’étudier, de nombreux facteurs peuvent influencer le processus

décisionnel des individus, des caractéristiques individuelles aux types de bénéfices en

passant par le degré d’inquiétude, les entreprises ne peuvent négliger ces aspects

lorsqu’elles décident d’approcher le consommateur en vue de lui demander des

informations personnelles. Le « privacy calculus » lui aussi exerce un rôle essentiel

comme vu précédemment. Tous ces facteurs sont susceptibles d’entraîner les

consommateurs à freiner le dévoilement de données personnelles ou bien au contraire

les fournir aux organisations.

En ce qui concerne les services de localisation, Xu et al. (2010) ont analysé l’adoption

de des applications de géolocalisation dans le cadre des mécanismes « pull » et

« push » et ce, en prenant en compte le « privacy calculus ». Ils définissent le

mécanisme « push » comme celui où le consommateur réalise une demande

d’informations et de services basés sur sa localisation. Quant au mécanisme « pull », il

s’agit de celui où le contenu sur la localisation des individus leur est envoyé après les

avoir identifié. Leur étude a démontré que les préoccupations vis-à-vis des informations

personnelles avaient un impact négatif sur l’intention d’utiliser la géolocalisation dans

le cadre du « push » ce qui n’est pas le cas quand il s’agit des consommateurs qui sont à

l’initiative de la géolocalisation (« pull »). Les consommateurs se sentent donc d’autant

plus menacés quand ils sont démarchés par les entreprises. En revanche, ils ont

démontré que les préoccupations vis-à-vis des informations personnelles ont un impact

en influençant les attentes des consommateurs en termes de performance du service

seulement dans le cadre du « pull ». Ayant fait un effort, les consommateurs ne

s’attendent pas à être déçus.


35

Selon les chercheurs, les préoccupations sont influencées par le niveau de contrôle

inhérent aux mécanismes de dévoilement de données concernant la localisation

(« push »/ « pull »). En effet, dans le mécanisme « pull », l’individu exerce un plus

grand contrôle étant donné qu’ils sont à l’initiative de la demande. Or, pour le « push »,

l’individu, bien qu’il ait préalablement donné l’autorisation, recevra des informations

non sollicitées grâce à l’identification de sa localisation.

Unni et Harmon (2007) ont également démontré au cours de leur enquête que les

inquiétudes des individus seraient amplifiées dans le cadre du « push », en soulignant

que cela ne serait pas le cas du mécanisme « pull », étant donné qu’il est l’expression

d’un besoin ou d’un désir. Ils rappellent que selon Edwards, Li, and Lee (2002), la

nature intrusive du « push » conduirait le consommateur à éviter complètement ce genre

de services et répondant négativement à ce type de sollicitation. Les auteurs estiment

que le bénéfice en provenance du « pull » serait davantage mieux perçu et plus valorisé

de par sa pertinence, qu’un bénéfice obtenu suite au « push ». Ainsi, l’intention

d’adopter la géolocalisation dans le cadre du « pull » serait a priori plus élevée que dans

le cadre du « push ».

La recherche démontre donc que l’individu, malgré ses préoccupations vis-à-vis des

données personnelles, se montre plus flexible s’il a pris l’initiative de demander des

informations. Les entreprises doivent évidemment agir avec prudence, car les

consommateurs démontrent une aversion pour l’intrusion qu’engendre le « push ».

3.3.3. Relation avec l’enseigne, notamment la confiance vis-à-vis de l’usage

des données personnelles par l’enseigne

Dans le domaine de l’Internet, il semble que la confiance, ou bien le manque de

confiance soient le mur qui fait obstacle ou du moins qui difficulte la conquête des

consommateurs par les entreprises. L’auteur Yoon (2002) y fait référence en rappelant

l’étude menée par l’agence Cheskin Research (1999) selon laquelle « le concept de

confiance est essentiel vu qu’il influence un nombre de facteurs importants pour les

transactions en ligne, c’est-à-dire la sécurité et la vie privée. Sans confiance le

développement de commerce électronique ne peut atteindre son potentiel ».

Gurviez et Gorchia (2002) ont défini le concept de confiance comme étant un ensemble


36

de présomptions accumulées concernant la crédibilité, l'intégrité et la bienveillance de la

marque dans l'échange. Trois dimensions de la confiance sont donc identifiées :

La crédibilité correspond à l’évaluation du consommateur quant à la capacité de

l’entreprise dans la satisfaction de ses besoins. Cette dernière doit démontrer un degré

d’expertise.

L’intégrité est l’idée d’honnêteté que le consommateur associe à la marque si elle

respecte ses promesses liées à l’échange.

La bienveillance est la qualité que le consommateur attribue à la marque sur sa tendance

à prendre en considération les intérêts du consommateur.

Leur étude a prouvé que ces trois dimensions avaient de l’influence sur le

comportement du consommateur, la crédibilité se révélant la dimension qui influence le

plus fortement la confiance. Par conséquent, selon ces chercheurs, « la confiance

influence significativement l’engagement dans la relation consommateur-marque ».

Pour ces auteurs, il est crucial que l’entreprise mobilise ses efforts afin de prendre en

compte ces différents paramètres, lesquels génèrent de la confiance, car ils affirment

que si un problème apparait au niveau du produit ou du service et vient perturber la

crédibilité de l’entreprise, celle-ci aurait tendance à se focaliser sur cet aspect en

oubliant l’intégrité et la bienveillance, ce qui pourrait avoir un impact négatif sur les

réactions des consommateurs. Ces derniers seraient envahis de doutes quant à la fiabilité

de l’entreprise augmentant ainsi leurs préoccupations vis-à-vis de la vie privée.

Enfin, pour renforcer cette idée, Pauline de Pechpeyrou (2010) rappelait au sein de son

étude que Selon Chellappa and Sin (2005), Eastlick, Lotz, & Warrington (2006) as well

as Taylor, Davis, & Jillapalli (2009), « la confiance envers une entreprise réduit les

préoccupations sur la protection de la vie privée ».


37

4. Hypothèses

Le cadre théorique et les notions théoriques abordés jusqu’ici nous ont permis de

formuler les hypothèses qui suivent et que nous tenterons de vérifier suite à notre étude

empirique.

1) L'expérience des individus dans l'utilisation des services Internet (ou degré

d'expertise) influence positivement l’intention d’adopter des applications de

géolocalisation.

Nous avons vu que plusieurs auteurs soutiennent que le degré d’expertise au niveau

d’Internet et aussi d’applications mobiles avait une influence positive sur l’acceptation

de services impliquant le dévoilement de données personnelles. Ainsi, nous essayerons

de vérifier si le fait que les individus soient expérimentés en ce qui concerne l’utilisation

des services Internet influence positivement l’intention d’adopter la géolocalisation.

2) Le degré d’innovativité influence positivement l’intention d’adopter des applications

de géolocalisation.

Pour Roehrich (1994), quand un individu dispose d’un certain degré d’innovativité,

celui-ci sera sensible à la nouveauté. La géolocalisation étant un concept innovant et

différent, nous souhaitons tester si l’innovativité a un impact sur l’acceptation de ce

service.

3) La confiance des individus vis-à-vis des pratiques de l'entreprise influence

positivement l'intention de dévoiler des données personnelles.

Gurviez et Korchia (2002) ont suggéré que la confiance était composée de trois

dimensions : crédibilité, intégrité et bienveillance, en indiquant que la confiance avait

un impact significatif dans une relation entre une entreprise et un consommateur. En

conséquence, il est important de vérifier si la confiance joue aussi un rôle en ce qui

concerne l’intention d’adopter des services de géolocalisation.

4) La préoccupation des individus vis-à-vis de la vie privée influence négativement

l’intention d’adopter des applications de géolocalisation. En particulier, cette

préoccupation augmente avec :


38

a) la collecte des données

b) le manque de contrôle sur les données

c) l’importance attribuée à la notification sur le destin des données

Malhotra et al. (2004) ont proposé dans leur modèle conceptuel que la préoccupation

vis-à-vis de la vie privée se constituait de trois dimensions : la collecte, le contrôle et la

notification. Ces trois facettes auraient une influence sur le dévoilement de données

personnelles, leur pouvoir étant d’augmenter la préoccupation des individus si elles ne

sont pas prises en compte. Nous tenterons donc de vérifier si la préoccupation vis-à-vis

de la vie privée influence négativement l’intention d’adopter la géolocalisation, et si elle

augmente plus spécifiquement quand ces trois dimensions sont négligées.

5) Le risque perçu influence négativement l’intention d’adopter des services de

géolocalisation.

Les travaux menés par Malhotra et al. (2004) ont aussi démontré que la préoccupation

vis-à-vis de la vie privée influençait positivement le risque perçu et que celui-ci aurait

un impact sur l’intention de dévoiler des données personnelles. Dans notre étude, nous

souhaitons comprendre si ce risque perçu a un effet sur l’acceptation de la

géolocalisation.


39

Voici le modèle que nous proposons :

Expérience

Préoccupations vis-à-vis de la vie privée

Risque perçu

Confiance

Innovativité

Caractéristiques sociodémographiques

NB : influence positive ; influence négative

Figure nº 5 : Modèle explicatif sur l’acceptation de la géolocalisation

Nous avons décidé d’intégrer également les caractéristiques sociodémographiques afin

de contrôler les effets qu’elles pourraient avoir sur l’acceptation de la géolocalisation, à

savoir, le sexe, le niveau d’éducation, la catégorie socioprofessionnelle et l’âge.

Acceptation de la Géolocalisation


40

5. Méthode

Dans ce chapitre, nous exposerons la méthodologie utilisée au cours de notre étude :

l’identification des variables, l’échantillon considéré pour la collecte de données, le

processus et le traitement de données utilisé.

5.1. Définition du type de recherche

En ce qui concerne le type de recherche adopté, nous avons mis en place une étude

quantitative, le but étant de vérifier nos hypothèses, mesurer et connaître le potentiel

comportement des consommateurs face aux applications de géolocalisation et

d’identifier des caractéristiques susceptibles d’expliquer leur attitude dans le cadre de la

géolocalisation. Pour ce faire, nous avons établi un questionnaire afin d’y soumettre un

échantillon de la population.

L’étude quantitative nous a permis de limiter les biais au niveau individuel, car nous

avons établi un questionnaire standardisé pour tenter d’avoir des questions et des items

identiques en termes de formulation. L’ensemble de la population étudiée a été interrogé

selon la même procédure.

Il est ainsi utile de noter le processus que nous avons suivi pour mener notre enquête :

Figure nº 6 : Tableau : « Méthodologie de l’étude quantitative » – Source : Cours de marketing

fondamental, Association des Universités pour le développement de l'enseignement numérique en

Economie et Gestion (AUNEGE)


41

5.2. Plan d’échantillonnage et la méthode de recueil

5.2.1. Cible

Compte-tenu de la spécificité de notre objet d’étude : la géolocalisation, nous avons

souhaité aborder une population variée à différents degrés. En effet, le smartphone est

un dispositif utilisé et/ou connu par la majorité des grands et petits, homme et femmes,

quel que soit le niveau d’éducation ou la catégorie socio-professionnelle. Les hommes

et femmes de – de 18 ans jusqu’à plus de 50 ans, des étudiants aux retraités, tous étaient

susceptibles de pouvoir participer. Notre analyse a été orientée dès le départ vers des

individus ayant accès à Internet en France car il était ainsi plus facile pour nous de les

aborder, nos moyens étant limité. Le moyen le plus logique et qui était à notre portée

était effectivement le numérique, ce qui nous a permis de cibler des individus

utilisateurs des nouvelles technologies, plus particulièrement, Internet.

5.2.2. Support

Pour ce faire, nous avons créé un questionnaire en ligne administré par plusieurs

moyens :

Courrier électronique

Réseaux sociaux

Forums (adolescents et séniors)

Cela nous a donné la possibilité de diffuser plus facilement et rapidement le

questionnaire que si l’on avait opté pour le face-à face. Nous avons fait ce choix, aussi,

afin de viser un maximum d’individus aux caractéristiques et au quotidien distincts,

qu’ils soient ou non utilisateurs de smartphone.

5.2.3. Timing

Notre enquête a été réalisée via plusieurs envois journaliers pendant deux mois :

- Au mois de Juin, nous avons transmis le questionnaire à travers les réseaux

sociaux tels que Facebook et Twitter et par email : 211 questionnaires ont été remplis.

- Au mois de Juillet, nous avons obtenu 55 questionnaires complétés grâce à des

forums constitués de seniors et d’adolescents, car jusqu’ici, la tranche d’âge n’était pas


42

suffisamment diversifiée.

Au total, 266 questionnaires ont été remplis.

5.2.4. Outil

Nous avons utilisé « Google Drive » pour la collecte des données. Cet outil s’est avéré

être le plus adapté pour notre étude de par sa simplicité et sa mobilité. Sa facilité de

diffusion à travers les différents moyens utilisés et son accessibilité sur smartphone et

tablette, étaient deux avantages pour mener à bien notre enquête.

Ce dispositif nous a permis de créer différentes sections, d’établir plusieurs questions et

d’identifier le type de réponse souhaité. En conséquence, le questionnaire comportait 32

questions et s’organisait en 4 parties :

I. Géolocalisation

II. Usage des services Internet

III. Vie privée & Internet

IV. Profil


43

5.2.5. Définition des variables

Le tableau ci-dessous décrit les variables utilisées au sein de cette étude :

Variable Partie du questionnaire Type de réponse Type d'échelle Références

Acceptation de la

géolocalisationGéolocalisation Degré d'accord Likert (Ordinale)

Article Meyer-Waarden et

Benavent (2007) + CNIL

"Smartphone et vie privée" 2011

+ réflexion intuitive

ExpérienceUsage des différents

services InternetFréquence d'usage Ordinale Phelps, Nowak et Ferrell (2000)

Préoccupation vis-à-vis de

la vie privéeVie privée & Internet Degré d'accord Likert (Ordinale) Malhotra, Kim et Agarwal (2004)

Risque perçu Vie privée & Internet Degré d'accord Likert (Ordinale) Malhotra, Kim et Agarwal (2004)

Confiance Vie privée & Internet Degré d'accord Likert (Ordinale) Gurviez et Korchia (2002)

Innovativité Profil Degré d'accord Likert (Ordinale)Roerich, Valette-Florence et

Ferrandi (2002)

Caractéristiques

sociodémograhiquesProfil Age, CSP, Sexe, Education Nominale

Divers articles - voir "variables

sociodémographiques".p.31

Tableau nº 6 : Liste des variables utilisées

Avant de préciser le type de questions posées, il est important de souligner que nous

avons préféré mettre en place des échelles de Likert en 4 points, en d’autres mots, retirer

le point neutre, afin d’inciter les individus à répondre.

Une question de sélection initiait notre questionnaire. Celle-ci nous a permis de filtrer

les individus et d’ainsi rediriger vers des situations de géolocalisation, ceux qui étaient

utilisateurs de smartphone. Les autres étaient directement orientés vers la partie III : Vie

privée et Internet.

La finalité était d’exposer les répondants utilisateurs de smartphone à des scénarios de

géolocalisation pour analyser leur propension à accepter ces services, dans quelles

circonstances et en échange de quel type de bénéfice. Pour cela, nous nous sommes en

partie inspirés de l’étude menée par la CNIL en novembre 2011, l’article Meyer-

Waarden et Benavent (2007) et avons réalisé une réflexion intuitive sur d’autres

services susceptibles d’intéresser et d’être utiles dans le quotidien des consommateurs.

Nous les présentons ci-dessous :

- Vous avez besoin de trouver un itinéraire. Accepteriez-vous d’être géolocalisé

par Google afin de consulter le chemin exact vers votre destination ?

- Vous effectuez régulièrement vos courses dans la même grande surface.


44

Accepteriez-vous d'être géolocalisé afin de recevoir des offres promotionnelles lorsque

vous êtes à proximité ?

- Vous visitez un site touristique. Accepteriez-vous d'être géolocalisé par un

Office du tourisme afin de recevoir des informations utiles sur ce lieu ?

- Vous vous dirigez à l'aéroport pour prendre l'avion. Accepteriez-vous d'être

géolocalisé par la compagnie aérienne afin de connaître l'état du trafic routier en temps

réel ?

- Vous partez en vacances en voiture. Accepteriez-vous d'être géolocalisé pendant

toute la durée du voyage par votre compagnie d'assurances afin qu’elle vous envoie une

dépanneuse rapidement si vous tombez en panne ?

- Vous êtes à proximité d'un restaurant que vous fréquentez habituellement.

Accepteriez-vous d'être géolocalisé aux heures de repas (déjeuner ou dîner) afin de

recevoir une proposition de réduction sur l'addition ?

- Vous recherchez un distributeur de billets de banque. Accepteriez-vous d'être

géolocalisé par votre banque afin qu'elle vous indique le guichet le plus proche ?

- Vous êtes en voyage. Accepteriez-vous d'être géolocalisé par une chaîne d'hôtels

afin de connaître les hôtels les plus proches ?

- Vous êtes en déplacement et connecté en même temps à Facebook via votre

Smartphone. Accepteriez-vous d'être géolocalisé pendant ce déplacement afin d'être

alerté si l'un de vos amis se trouve près de votre localisation ?

- Vous êtes en déplacement et connecté en même temps à Twitter via votre

Smartphone. Accepteriez-vous d'être géolocalisé pendant ce déplacement afin d'être

alerté si l'un de vos contacts se trouve près de votre localisation ?

- Vous souhaitez commander un taxi. Accepteriez-vous d'être géolocalisé par un

service spécialisé (application mobile) qui vous permettra, lorsque vous en faites la

demande, de vous envoyer le taxi le plus proche ?

La variable « expérience » a été prise en compte suite à l’analyse de l’article des auteurs

Phelps, Nowak et Ferrell (2000) selon lesquels les consommateurs qui avaient effectué


45

un achat en ligne par catalogue dans les six derniers mois seraient potentiellement

moins inquiets sur la façon dont les entreprises utilisent leurs données personnelles que

ceux qui avaient réalisé un achat de ce genre il y a plus de sept mois. Nous l’avons

mesuré pour trois questions selon une échelle ordinale, à savoir la fréquence

d’utilisation. Nous avons ainsi pu ordonner les données unanimement et hiérarchiser les

catégories : Très souvent - Souvent - Rarement – Jamais.

L’objectif que nous avions en intégrant cette variable était de comprendre quel était le

degré d’expertise qu’avaient nos répondants en ce qui concerne l’utilisation d’Internet

sur smartphone et pouvoir ainsi établir un lien avec l’acceptation ou non d’être

géolocalisé. Par conséquent, nous avons mis en place 3 questions :

- Utilisez-vous les réseaux sociaux et Internet en général sur votre Smartphone ?

- Réalisez-vous des achats en ligne avec votre Smartphone ?

- Utilisez-vous des QR Codes pour vous rendre plus facilement sur un site web ?

La variable « préoccupation vis-à-vis de la vie privée » a été mesurée selon les trois

items proposés par Malhotra, Kim et Agarwal (2004) : collecte, contrôle et notification.

L’objectif étant d’identifier le degré de préoccupation des internautes face aux trois

angles d’une demande de données personnelles. Ces trois facettes nous ont permis de

mettre en place trois items ci-dessous mentionnés, mesurés selon une échelle nominale,

celle de Likert en 4 points :

- Vous vous sentez gêné(e) lorsqu' une société en ligne vous demande vos

informations personnelles.

- Le fait de ne pas pouvoir contrôler vos informations personnelles sur Internet

constitue une invasion de votre vie privée.

- Le fait d'être informé(e) sur la façon dont vos informations personnelles seront

utilisées par les sociétés en ligne est important pour vous.

La variable « risque perçu » provient également de l’étude menée par Malhotra, Kim et

Agarwal (2004) et ce, pour mesurer la perception des internautes quant aux risques que

peut entraîner le dévoilement de données personnelles à une entreprise en ligne. Une


46

échelle de Likert en 4 points à la seule question posée a été établie :

- Vous considérez qu'il est risqué de communiquer vos données personnelles à une

société sur Internet.

La variable « confiance » a été mesurée par l’échelle de trois items de Gurviez et

Korchia (2002) selon laquelle la confiance implique trois dimensions : la crédibilité, la

bienveillance et l’intégrité, ce qui a permis de « comprendre et de mesurer la relation de

confiance qui lie le consommateur et la marque » :

Les trois items proposés qui ont été au sein de notre questionnaire sont :

- Vous communiquez plus facilement vos informations personnelles à une

entreprise sur internet dont les produits et/ou services sont de qualité.

- Vous communiquez plus facilement vos données personnelles à une entreprise

sur internet qui respecte ses engagements.

- Vous communiquez plus facilement vos informations personnelles à une

entreprise sur internet qui cherche continuellement à répondre aux besoins des

consommateurs.

Cette section du questionnaire se désignait de « Vie privée et Internet » : la protection

de la vie privée est incontournablement un des aspects sensibles à prendre en compte

lorsque l’on se rend sur Internet. Il était donc essentiel d’identifier les inquiétudes des

consommateurs interrogés face à Internet et de cette manière mesurer son impact sur

l’utilisation des applications de géolocalisation.

La variable « innovativité » a été mesurée par l’échelle de Roehrich (1994) qui identifie

deux niveaux d’innovativité générale à l’égard des produits nouveaux : innovativité

hédoniste et innovativité sociale. Nous avons pu ainsi identifier l’impact du degré

d’innovativité des consommateurs sur l’acceptation des services de géolocalisation. Une

échelle de Likert en 4 points a été mise en place pour les réponses aux questions

suivantes :

- Vous avez tendance à toujours vouloir tester des produits et/ou services

nouveaux et différents.


47

- Vous préférez acheter des produits nouveaux que des produits connus.

- Vous êtes au courant de la sortie de nouveaux produits/services plus rapidement

que votre entourage.

- Vous en savez toujours plus sur les caractéristiques des nouveaux

produits/services que votre entourage.

Les variables « sociodémographiques » ont été intégrées après lecture de plusieurs

articles. Pour ce qui est de notre étude, nous avons souhaité savoir si des segments de

consommateurs étaient plus enclins à accepter la géolocalisation : l’âge, le niveau

d’études, la catégorie socioprofessionnelle et le sexe ont été les indicateurs sur lesquels

nous nous sommes appuyés.

La section « Profil » de notre questionnaire consistait non seulement à recueillir les

caractéristiques sociodémographiques des répondants et connaître leur impact sur

l’acceptation d’être géolocalisé mais aussi de connaître leur degré d’innovativité,

autrement dit, leur ouverture d’esprit quant aux produits nouveaux. Ces informations

nous permettraient d’établir un lien entre l’utilisation des services de géolocalisation et

l’attitude de chacun face aux nouveautés, dans la vie quotidienne.

5.2.6. Traitement des données

Une fois la collecte des données effectuée, les données ont été recodées dans le fichier

Excel que Google Drive disponibilise afin de pouvoir les traiter dans le programme

SPSS.

Nous avons procédé à un traitement en plusieurs étapes.

En premier lieu, nous avons réalisé un score moyen sur les 11 scénarios de

géolocalisation, en d’autres mots, nous avons calculé une moyenne. Par la suite, nous

avons effectué une analyse en composante principale (ACP). L'ACP est une des

méthodes d'extraction des facteurs proposées par SPSS et fait partie de la méthode

générique « analyse factorielle ». Il s'agit de réduire un grand nombre d'items en un plus

petit nombre de facteurs ou dimensions. Cela signifie que nous avons regroupé les

scores de nos 11 scénarios de géolocalisation en grands groupes, dans ce cas-ci, au

nombre de trois. Cela nous permis de gérer un plus petit nombre de facteurs au lieu d’un


48

nombre important de scénarios de départ pour lesquels nous souhaitions étudier le degré

d'acceptation. Cette méthode quantitative permet d’expliquer la portion la plus grande

de la covariance par de nouvelles variables. Ces dernières ont été créées de toute pièce

par l’analyse, il s’agit d’analyses construites que l’on appelle « composantes », «

facteurs » ou bien encore « axes factoriels ». Elles n’ont donc pas été mesurées mais

générées. « Ces composantes ou facteurs regroupent, dans une certaine mesure, des

éléments (variables) ou plutôt des variables corrélées dans le but d'expliquer un

phénomène par une quantité plus restreinte d'éléments».

Dans un deuxième temps, nous avons lancé une analyse de variance, aussi appelée

ANOVA. Celle-ci sert à tester si des scores moyens sont différents entre des groupes de

consommateurs. L’ANOVA se fonde sur l’idée selon laquelle les variances peuvent être

décomposées. L’analyse de la variance a pour objectif le test de la significativité

statistique des différences entre moyennes.

Ensuite, nous avons réalisé une régression linéaire. La régression est un processus de

statistiques utilisé pour analyser les liens entre une variable quantitative dépendante et

une ou plusieurs variables quantitatives indépendantes. Dans notre analyse, celle-ci

nous a permis de tester l'effet de variables continues sur une autre variable continue, par

exemple, le degré d'expertise a-t-il une influence sur la propension à accepter la

géolocalisation ?

Pour Malhotra (2001), la régression peut être utilisée pour :

a) Déterminer si les variables expliquent une variation significative au niveau de la

variable endogène (variable expliquée) : s’il existe une relation.

b) Déterminer que peuvent expliquer les variables exogènes (variables explicatives)

de la variation des variables endogènes : intensité de la relation.

c) Déterminer la structure ou la forme de relation : l’équation mathématique qui

relie les variables endogènes et exogènes.


49

6. Résultats

Ce chapitre vise la présentation de l’ensemble des résultats de notre recherche. Nous la

décomposerons en trois parties. Dans un premier temps, nous tâcherons d’exposer les

caractéristiques de l'échantillon interrogé afin d’avoir un aperçu global sur le domaine

étudié. Ensuite, viendra le score moyen des scénarios et l’analyse factorielle suivis du

test des hypothèses pour rejeter ou accepter les hypothèses statistiques en fonction de

notre échantillon.

6.1. Caractéristiques de l’échantillon

Graphique n. º 3 : Répartition de l’échantillon selon le sexe

Parmi les 266 individus interrogés, 54 %, à savoir 143, sont des femmes, et 46%, c’est-

à-dire, 123, sont des hommes. Nous pouvons affirmer que notre échantillon est assez

équilibré.


50

Graphique n. º 4 : Taux d’utilisateurs de smartphones

Sur les 266 répondants, 73 %, à savoir 193, sont des utilisateurs de smartphone et 27%,

c’est-à-dire, 73, n’en n’ont pas. Cela rejoint l’idée que le smartphone est de plus en plus

populaire. L’étude de l’institut GFK Retail and Technology en 2011 le confirme. Les

résultats indiquent que les ventes de smartphones vont tripler d’ici 2015.

Graphique n. º 5 : Taux d’utilisateurs de smartphone selon le sexe

Nous pouvons observer que les hommes sont plus utilisateurs de smartphone que les

femmes. Bien que le nombre de personnes interrogées ne soit pas élevé, ces résultats

confirment la tendance observée par la CNIL au sein de son enquête « Smartphone et

vie privée » réalisé en novembre 2011 auprès de 2 315 individus âgés de 15 ans et plus


51

selon laquelle il y a plus d’hommes que de femmes qui utilisent ces appareils.

Graphique n. º 6 : Répartition de l’échantillon selon l’âge

L’échantillon est majoritairement composé d’individus entre 18 et 25 ans, pouvant

s’expliquer par le nombre assez conséquent de personnes de cette tranche d’âge autour

de nous. Bien que nous ayons utilisé les réseaux sociaux, des plateformes très prisées

par les adolescents, ainsi que diffusé notre questionnaire sur des forums qui leur sont

dédiés, les moins de 18 ans sont en minorité. Cela peut être dû au thème de notre

questionnaire. Nous présumons que les plus jeunes auront plus tendance à démontrer

peu d’intérêt pour ce genre d’enquête.


52

Graphique n. º 7 : Taux d’utilisateurs et non utilisateurs de smartphone selon l’âge

Nous observons que toutes les tranches d’âge ont un taux d’utilisateurs de smartphone

supérieur à celui des non utilisateurs, à l’exception des + de 50 ans, mais ce, dans le

cadre de notre étude. Or, la tendance montre que les séniors sont de plus en plus

utilisateurs de smartphone, c’est pourquoi, il faut considérer que dans le cadre de notre

enquête, l’échantillon n’est pas assez élargi.

Graphique n. º 8 : Répartition de l’échantillon selon le niveau d’études

La population étudiée dispose dans la plupart des cas d’un minimum d’études. Encore


53

une fois, cela peut se justifier par la composition de notre entourage assez orienté dans

ce sens. Néanmoins, il est important de rappeler que selon une étude menée par l’INSEE

en 2010, « L’équipement en connexion à Internet varie nettement en fonction du

diplôme du répondant. Ainsi, le taux d’équipement des ménages dont le répondant a un

niveau d’études inférieur au bac est beaucoup plus faible que celui d’un répondant ayant

le bac ou un diplôme supérieur. »

Graphique n. º 9 : Taux d’utilisateurs et non utilisateurs de smartphone selon le niveau

d’études

Les résultats obtenus indiquent que les personnes interrogées dont le niveau d’études

n’est pas très élevé sont celles qui sont le moins équipés en smartphone. Ce constat

vient confirmer l’étude de l’INSEE ci-dessus mentionnée concernant l’équipement

Internet. Par ailleurs, nous ne pouvons interpréter le taux des « sans diplôme », car notre

enquête ne dispose que d’un seul et unique répondant se situant à ce niveau d’études.


54

Graphique n. º 10 : Répartition de l’échantillon selon l’âge

Les cadres et professions intellectuelles supérieures, les employés et les étudiants sont

en plus grand nombre. Cette répartition semble inégale et nous pouvons, par exemple,

émettre l’hypothèse que ces catégories socioprofessionnelles utilisent davantage

Internet, notamment, les réseaux sociaux et les forums, que d’autres.


55

Graphique n. º 11 : Taux d’utilisateurs et non utilisateurs de smartphone selon l’âge

En ce qui concerne les utilisateurs et non utilisateurs de smartphone selon la catégorie

socio-professionnelle, nous pouvons vérifier la tendance évoquée précédemment, selon

laquelle, les plus de 50 ans sont moins équipés en smartphones, et dans ce cas, les

retraités. En outre, les « autres personnes sans activité professionnelle », bien que peu

représentées au sein de notre enquête, sont celles qui comportent moins de possesseurs.

Nous pourrions émettre l’hypothèse que le coût qu’impliquent ces dispositifs est trop

élevé pour des individus appartenant à cette CSP : a priori, ne percevant pas de revenus

élevés.


56

6.2. Scores moyens des scénarios et analyse factorielle

Tableau nº 7 : Propension générale à accepter la géolocalisation selon le scénario

Avantages Moyenne Ecart-

type

n analyse

Connaitre son itinéraire 3,48 ,729 193

Bénéficier de l’envoi du taxi le plus proche 3,04 ,895 193

Obtenir des informations sur le trafic routier 2,85 ,986 193

Obtenir des informations sur un lieu touristique 2,83 1,014 193

Trouver le guichet de banque le plus proche 2,65 1,080 193

Obtenir une promotion au restaurant 2,36 1,067 193

Bénéficier d’une dépanneuse envoyée par

l’assurance 2,20 1,063 193

Connaître les hôtels les plus proches 2,10 1,003 193

Bénéficier d’une promotion en grande surface

Connaître la localisation de ses amis

2,03

1,89

1,048

972

193

193

Connaître la localisation de ses contacts 1,85 ,996 193

La propension moyenne à accepter d’utiliser les applications de géolocalisation et, par

conséquent, de dévoiler la localisation en temps réel a été calculée pour chaque scénario

que l’on a classé ci-dessus du plus accepté au moins accepté.

Le score final de propension à divulguer la localisation en temps réel selon le scénario

étant calculé sur l’ensemble des 11 items, nous constatons que les consommateurs sont

manifestement plus enclins à révéler des informations afin de connaître l’itinéraire à

suivre (m=3,48) et pour obtenir le taxi le plus proche (m=3,04). En revanche, ils sont

plus réticents pour ce qui est de dévoiler leur localisation dans le but de connaître celle

de leurs contact (m=1,85) et celle de leurs amis (m=1,89).


57

Nous avons effectué une analyse factorielle, plus particulièrement une analyse en

composantes principales en utilisant la méthode de rotation Varimax avec normalisation

de Kaiser. Cela nous a permis d’identifier trois dimensions, à savoir une catégorie de

scénarios générant des « activités marchandes connexes au déplacement », une autre

concernant des « activités utilitaires liées au déplacement en lui-même » et enfin une

catégorie d’ « activités sociales associées à l’emplacement ».

Tableau nº 8 : Propension à accepter la géolocalisation selon le type d’activité

Composante

1 2 3

Itineraire ,877

Promo_courses ,715

Info_tourisme ,375 ,513

Info_trafic ,395 ,544

Promo_restau ,778

Suivi_assurance ,690

Guichet_proche ,585 ,347

Hôtels_proches ,702

Alerte_amis ,908

Alerte_contacts ,927

Taxi_proche ,639

Légende : 1. Activités marchandes connexes au déplacement ; 2. Activités utilitaires

liées au déplacement en lui-même ; 3. Activités sociales associées à l’emplacement

Pour la première dimension, nous constatons que les scénarios peuvent être liés entre

eux étant donné que l’obtention des bénéfices a lieu pendant le déplacement et sont de

nature marchande. Les scénarios en question correspondent à toutes sortes de services

susceptibles d’optimiser ce même déplacement. Nous constatons également que l’envoi


58

d’une dépanneuse et l’identification d’un guichet de banque proche sont dans l’esprit du

consommateur des items associés à une offre marchande. Nous pouvons imaginer que le

consommateur considère que c'est la contrepartie de l'assurance qu'il paie chaque année

en ce qui concerne sa compagnie d’assurance et celle qu’il paie à sa banque chaque

mois ou chaque année.

La deuxième est extrêmement liée au déplacement en soi, car il s’agit de scénarios au

sein desquels le déplacement est facilité. Les bénéfices sont effectivement de nature

utilitaire.

Enfin, la troisième dimension nous renvoie à des scénarios impliquant le contact avec

les autres, en d’autres mots, les rapports entre un individu et les autres membres de la

société, au moyen des réseaux sociaux. L’avantage est de nature sociale, car des deux

scénarios intégrés dans cette dimension, l’un permet la socialisation avec les amis

proches, l’autre avec les contacts.

6.3. Test des hypothèses

Tableau nº 9 : Impact de de la confiance, l’innovativité et l’expérience sur

l’acceptation moyenne de la géolocalisation

Coefficientsa

Modèle

Coefficients Bêta

Sig.

1

(Constante) ,006

CONFIANCE_MOYENNE ,354 ,000

INNOVATIVITE_MOYENNE ,218 ,002

EXPERIENCE ,134 ,054

a. Variable dépendante : ATTITUDE_MOYENNE

Notre première hypothèse postulait un impact positif de l’expérience sur l’intention


59

d’adopter les applications de géolocalisation. Ce degré d’expérience a été mesuré au

travers de la fréquence d’usage d’Internet, la fréquence d’achat sur smartphone et la

fréquence d’utilisations de QR codes. La significativité étant de 0,054, elle dépasse la

moyenne conventionnelle, cependant, nous pouvons affirmer qu’il existe un effet

marginalement significatif. En effet, le risque est de 5.4%. L’hypothèse n° 1 est donc

validée, en prenant en compte l’effet marginalement significatif. Par ailleurs, ce résultat

s’avère logique, car nous pouvons penser qu’un individu plus expert en termes d’usages

d’Internet et par conséquent plus connaisseur de toutes ses spécificités, n’aurait aucune

crainte à se lancer dans l’aventure de la géolocalisation, de par sa possible capacité à

maîtriser toutes les contraintes.

La variable innovativité présente une significativité inférieure à 0.05. Ainsi,

l’innovativité augmente l’intention d’adopter des applications de géolocalisation.

L’hypothèse nº 2 est validée. Rappelons que pour Roehrich (1994), l’innovativité est

composée de deux dimensions : une liée au besoin de stimulation, hédoniste, et l’autre

attachée au besoin d’unicité et de rareté, sociale. Les consommateurs semblent donc

stimulés, et avoir la sensation d’utiliser un service rare.

La confiance déclenche fortement l’intention de révéler la localisation en temps réel.

D’après la régression effectuée, la significativité de la confiance est de 0.000. Cela veut

dire que la confiance a effectivement un impact positif sur l’acceptation de la

géolocalisation. Notre hypothèse nº 3 est donc validée. Notons que selon Gurviez et

Korchia (2002), « la confiance influence significativement l’engagement dans la

relation consommateur-marque ».


60

Afin de mettre en place une analyse plus fine, nous avons réalisé une régression linéaire

pour confronter chacune de nos variables aux trois dimensions identifiées.

Tableau nº 10 : Impact de la confiance, l’innovativité et l’expertise sur l’acceptation de

la géolocalisation liée aux activités marchandes

Coefficientsa

Modèle Coefficients Bêta Sig.

1

(Constante) ,001




a. Variable dépendante : Activités marchandes liées au déplacement

Nous constatons que la variable confiance présente une significativité inférieure à 0.05.

La confiance continue d’avoir un impact positif sur l’intention d’utiliser des

applications de géolocalisation, mais dans ce cas, quand le bénéfice est de nature

marchande. Plus l’internaute a confiance en l’entité, plus il sera prédisposé à dévoiler sa

localisation en temps réel. Cela nous mène à penser que si la confiance n’existe pas,

l’individu se montre réticent, même s’il s’agit d’avantages de ce type, par conséquent,

de gagner de l’argent.

En revanche, pour ce qui est de l’innovativité, cette dernière ne révèle pas d’impact

significatif sur la propension à accepter la géolocalisation pour percevoir des bénéfices

issus d’activités marchandes. Cette situation se révèle contraire au niveau de propension

obtenu pour l’acceptation de la géolocalisation en générale. La rareté et la stimulation

ne semblent pas être au rendez-vous.

Le niveau d’expérience n’a lui non plus aucun impact sur la propension à accepter des

services de géolocalisation dont les bénéfices sont de type commercial, la significativité

étant de 0.783 donc supérieur à 0.05. En d’autres mots, le fait que les utilisateurs de


61

smartphones soient expérimentés en termes d’usage d’internet et des nouvelles

technologies ne les influence pas davantage à accepter la géolocalisation lorsque celle-ci

les fait bénéficier d’avantages de type marchand.

La dimension utilitaire comme visible ci-dessous apporte des différences au niveau de

l’innovativité et de l’expérience par rapport aux résultats de la propension moyenne à

accepter la géolocalisation en général.


la géolocalisation liée aux activités utilitaires

Coefficientsa

Modèle Coefficients

Bêta

Sig.

1

(Constante) ,000




a. Variable dépendante : UTILITAIRE

Une régression linéaire fait apparaître que la confiance exerce à nouveau une influence

sur la propension à accepter la géolocalisation générant des avantages utilitaires. Plus un

consommateur a confiance, plus il accepte d’utiliser des applications de géolocalisation

qui engendrent des bénéfices utilitaires.

Concernant l’innovativité, cette dernière a simplement un effet marginalement

significatif. Le trait innovateur qu’apporterait l’utilité pourrait stimuler le

consommateur. En effet, comme évoqué précédemment, Roehrich (1994) soutient que

l’innovativité s’exprime également par un besoin de stimulation.

Toutefois, l’acceptation des services de géolocalisation qui engendrent des bénéfices de

type utilitaire est impactée par le degré d’expertise. La significativité est inférieure à

0.05. Plus les internautes ont de l’expérience concernant Internet, plus ils sont


62

susceptibles d’adopter des applications de géolocalisation dont le bénéfice facilite le

déplacement. Cela vient confirmer ce que Phelps, Nowak et Ferrell (2000) ont souligné

: les consommateurs ayant fait des achats par catalogue sur internet dans les six derniers

sont plus susceptibles de dévoiler leurs données personnelles que ceux qui en avaient

fait il y a plus de sept mois. Dance ce cas, concret, la géolocalisation orientée «

avantage utilitaire » est susceptible d’être acceptée par les plus expérimentés en termes

d’usage.


la géolocalisation liée aux activités sociales

Coefficientsa

Modèle Coefficients

Bêta

Sig.

1

(Constante) ,000




a. Variable dépendante : SOCIALE

Pour ce qui est de la dimension sociale, une régression linéaire révèle que l’expérience

n’a pas d’impact significatif sur l’intention d’adopter des services de géolocalisation

dont le bénéfice serait de nature sociale.

L’innovativité, elle, a une influence sur l’acceptation de la géolocalisation dont

l’avantage est social. Les mobinautes friands d’innovativité sont susceptibles d’accepter

de dévoiler leur localisation à leur entourage. La possibilité de pouvoir savoir où se

trouvent leurs proches ou contacts stimulent les individus avec un certain degré

d’innovativité.

La confiance tout comme pour l’expertise n’exerce pas d’influence sur la propension à

dévoiler des données personnelles comme la localisation à des amis ou des contacts. Le


63

consommateur peut en effet avoir confiance dans l’entité mais cela ne l’incitera pas

pour autant à accepter de se géolocaliser.

Tableau nº 13 : Impact des caractéristiques sociodémographiques sur la propension à

accepter la géolocalisation

Tests des effets inter-sujets

Source Somme des

carrés de

type III

ddl Moyenne des

carrés

D Sig.

TRANCHE_AGE ,614 4 ,153 ,347 ,846

EDUCATION 1,754 6 ,292 ,661 ,682

CSP 2,216 7 ,317 ,715 ,659

SEXE ,050 1 ,050 ,112 ,738

Variable dépendante: ATTITUDE_MOYENNE

Une analyse de variance univariée nous permet de conclure que les caractéristiques

sociodémographiques à savoir la tranche d’âge, le niveau d’éducation, la catégorie

socioprofessionnelle et le sexe n’exercent aucune influence sur la propension des

individus à accepter les services de géolocalisation. Phelps et al. (2002) affirmaient

également que seul le niveau d’éducation avait un impact sur la préoccupation vis-à-vis

des données personnelles. Or, dans notre étude portant sur la géolocalisation, même ce

facteur ne réussit pas à influencer l’acceptation de de ce type de service.


64

Tableau nº 14 : Impact des caractéristiques sociodémographiques sur la propension à

accepter la géolocalisation selon le type d’activité

Tests des effets inter-sujets

Source Variable dépendante D Sig.

TRANCHE_AGE

ACTIVITES MARCHANDES ,339 ,851

ACTIVITES UTILITAIRES ,231 ,921

ACTIVITES SOCIALES ,976 ,423

ETUDES

ACTIVITES MARCHANDES 1,480 ,191



CSP



ACTIVITES SOCIALES 1,098 ,369

SEXE




Tout comme pour les autres variables, nous avons souhaité obtenir des résultats plus

spécifiques concernant l’impact des caractéristiques sociodémographiques sur

l’acceptation de la géolocalisation en fonction des trois dimensions identifiées

précédemment.

Nous aboutissons à la conclusion suivante, que l’on soit homme ou femme, que l’on soit

plus jeune ou plus âgée, que l’on soit titulaire d’un diplôme ou pas, que l’on dispose de


65

tel ou tel statut, le dévoilement de données personnelles reste un sujet sensible. La

préoccupation traverse tous types d’individus. L’acceptation de dépend pas des

caractéristiques sociodémographiques : quelle soit le type d’activité : marchande,

utilitaire ou sociale, elles n’exercent aucune influence sur la propension à utiliser des

applications de géolocalisation.

Tableau nº 15 : Impact de la préoccupation vis-à-vis de la vie privée sur la propension

générale à accepter la géolocalisation

Coefficientsa

Modèle Coefficients non

standardisés

Coefficients

standardisés

t Sig.

A Erreur

standard

Bêta

1

(Constante) 3,349 ,309 10,828 ,000

COLLECTE -,270 ,058 -,333 -4,654 ,000

Manque de

CONTRÔLE -,149 ,075 -,147 -1,981 ,049

Importance

de la

NOTIFICATION

,134 ,070 ,136 1,923 ,056

a. Variable dépendante : ATTITUDE_MOYENNE

Nous avons réalisé une régression afin de mesurer l’impact de la préoccupation vis-à-vis

des informations personnelles sur la propension générale à accepter la géolocalisation.

La collecte des données personnelles démontre effectivement avoir une influence

négative sur l’acceptation de la géolocalisation. Plus les consommateurs se sentent

gênés par la collecte des données, moins ils sont susceptibles d’accepter la

géolocalisation.

Le manque de contrôle sur les données, lui aussi, exerce une influence négative sur


66

l’intention d’utiliser des applications de géolocalisation. Cela signifie que le fait de

pouvoir contrôler leurs données personnelles est important pour les consommateurs :

moins ils ont la sensation de maîtriser leurs données, moins leur propension à accepter

la géolocalisation est élevée.

En ce qui concerne le manque de notification, nous pouvons affirmer que bien que le

résultat ne soit pas significatif au niveau conventionnel de 0.05, il suggère un effet

marginalement significatif, en d’autres mots, il pourrait être important pour les

individus qu’ils soient informés sur la façon dont leurs informations personnelles sont

utilisées, cela favoriserait leur propension à accepter la géolocalisation.

Nous considérons donc que l’hypothèse nº 4 est validée avec un seuil de risque de 5.6%

pour la troisième dimension.

Tableau nº 16 : Impact du risque perçu sur l’acceptation de la géolocalisation

Coefficientsa


standardisés

Coefficients

standardisés

t Sig.

A Erreur

standard

Bêta

1

(Constante) ,256 ,355 ,720 ,472

COLLECTE ,390 ,067 ,373 5,847 ,000

Manque de

CONTRÔLE ,355 ,086 ,272 4,115 ,000

Importance

de la

NOTIFICATION

,134 ,080 ,106 1,682 ,094

a. Variable dépendante : RISQUE PERÇU

Des trois dispositions personnelles identifiées dans le modèle IUIPC comme étant les

trois facettes de la préoccupation vis-à-vis de la vie privée, la collecte des données et le


67

manque de contrôle sont les deux préoccupations majeures des individus. D’une part,

plus les individus se sentent gênés par la collecte des données, plus ils perçoivent le

risque. D’autre part, plus le manque de contrôle des données est élevé, plus les individus

perçoivent le risque. En effet, la significativité obtenue nous permet d’affirmer que la

collecte des d’informations et le manque de contrôle sur les données a un impact sur le

risque perçu du dévoilement des données personnelles. Les individus se révèlent

inquiets, considérant qu’il existe un risque s’ils ne peuvent maîtriser ces deux facteurs

comme mis en évidence par Malhotra, Kim et Agarwal.

Néanmoins, nous observons que la troisième dimension de la préoccupation vis-à-vis de

la vie privée identifiée par ces auteurs présente à nouveau un effet marginalement

significatif (p<0,10) sur le risque perçu quant au dévoilement de données personnelles.

En effet, notre étude révèle que plus le consommateur attribue de l’importance à la

notification, plus il se montrera réticent, selon le niveau de rigueur que nous souhaitons

appliquer à la significativité.

Nous constatons ainsi que les trois items - collecte, manque de contrôle et importance

de la notification - sont corrélés au risque perçu. Cela explique l’attitude à l’égard de la

géolocalisation : plus je suis préoccupé, plus je perçois le risque et moins j’accepte la

géolocalisation.

L’hypothèse n° 4 est validée avec un seuil de risque de 10 % pour la troisième facette.

Tableau nº 17 : Impact du risque perçu sur le refus de dévoiler des informations

personnelles

Coefficientsa


standardisés

Coefficients

standardisés

t Sig.

A Erreur

standard

Bêta

1

(Constante) 2,754 ,174 15,849 ,000

RISQUE PERÇU ,258 ,053 ,335 4,916 ,000


68

a. Variable dépendante : REFUS

Le risque perçu apparaît comme un facteur ayant une influence sur la propension à

dévoiler des données personnelle. En d’autres mots, plus les individus perçoivent qu’il

existe un risque, plus ils refusent de dévoiler leurs données personnelles. Soulignons à

nouveau que selon Malhotra et al. : les risques perçus ont un effet négatif sur l’intention

de révéler des informations personnelles.

L’hypothèse n° 5 est validée.


69

7. Discussion des résultats

Voici la synthèse de nos résultats :

Tableau nº 18 : Synthèse des résultats

Propension géneraleActivités marchandes

connexes au déplacement

Activités utilitaires liées au

déplacement en lui-même

Activités sociales associées

à l'emplacement

Confiance_Moyenne + + + Ns

Innovativité_Moyenne + Ns + +

Expérience + Ns + Ns

Caractéristiques socio-démographiques Ns Ns Ns Ns

Préoccupation vis-à-vis de la vie privée -

Risque perçu -

+ = effet positif ; - = effet négatif ; Ns = Non significatif

La géolocalisation est un sujet hautement sensible de par les questions de vie privée en

jeu. Nous avons donc proposé au sein de cette étude d’identifier les facteurs susceptibles

de bloquer l’utilisation de ces services ou bien ceux qui pourraient entraîner

l’acceptation de la géolocalisation.

Trois types de situations ont été mis en évidence à travers une série de scénarios de

géolocalisation soumis aux répondants : (1) activités marchandes connexes au

déplacement, (2) activités utilitaires liées au déplacement en lui-même et (3) activités

sociales associées au déplacement.

Le type de bénéfice proposé par la situation de géolocalisation explique une attitude

favorable du consommateur à l’égard de de ce service. Ainsi, le consommateur accepte

davantage les avantages utilitaires, ensuite ceux du type marchand et se révèle plus

réticent face aux avantages de nature sociale.

1) L'expérience des individus dans l'utilisation des services Internet (ou degré

d'expertise) influence positivement l’intention d’adopter des applications de

géolocalisation.

Nous avons pu observer que le degré d’expérience, même si marginalement significatif

et donc à prendre avec précaution, a un impact sur la propension générale à accepter la


70

géolocalisation. Cela signifie que lorsqu’il s’agit de services où l’on collecte des

données de localisation, le niveau d’expérience en Internet des individus peut plus les

inciter à accepter de se géolocaliser. Cependant, cette acceptation varie en fonction du

bénéfice.

En effet, nous avons constaté que l’expérience n’a pas d’impact sur l’acceptation de la

géolocalisation dont la situation était liée à des activités marchandes connexes au

déplacement, ce résultat n’est pas le même que celui obtenu concernant l’impact de

l’expérience sur l’acceptation de la géolocalisation en général, cependant, il parait

logique. Nous pouvons imaginer qu’une plus grande expérience en ce qui concerne

Internet, fait justement en sorte que les individus soient plus exigeants quant au type de

bénéfice en cause. Un avantage marchand devrait donc être très alléchant pour réussir à

convaincre les plus expérimentés.

Or, pour ce qui est des avantages engendrés par les activités utilitaires liés au

déplacement en lui-même, les individus au degré d’expertise élevé se montrent plus

ouverts. Nous pouvons, en premier lieu, interpréter cela dans le même sens que

l’interprétation précédente. Les plus expérimentés accepteraient d’être géolocalisés par

utilité, car c’est justement leur niveau d’expérience qui a mis en place une habitude

d’utilisation. La fréquence d’usage leur a fait prendre conscience des services utiles que

peut rapporter la technologie, ce qui leur simplifie la vie.

Quant aux activités sociales attachées à l’emplacement : l’expérience ne les pousse pas

davantage à accepter ce type de service, ceux qui sont expérimentés ont probablement

une connaissance plus approfondie de la dimension sociale qu’apporte Internet et qui est

forte à l’heure actuelle de par la quantité de réseaux sociaux. D’une part, ce service ne

peut ne pas leur être utile, ce qui peut expliquer l’absence d’influence de l’expérience.

D’autre part, leur expérience peut ne pas suffire pour avoir la sensation de maîtrise de la

situation dans ce cas concret, d’autres facteurs devraient sûrement être mobilisés pour

les convaincre.

2) Le degré d’innovativité influence positivement l’intention d’adopter des applications

de géolocalisation.

Selon notre étude, l’innovativité a un effet significatif sur l’intention d’adopter la

géolocalisation. Il semblerait donc que les consommateurs à l’esprit d’innovativité


71

accepteraient davantage ces services. Cela signifie qu’ils perçoivent la géolocalisation

comme un produit nouveau, rare et stimulant.

Toutefois, en ce qui concerne les activités marchandes connexes au déplacement,

l’innovativité ne les pousse pas davantage à accepter la géolocalisation. Cela peut

signifier plus particulièrement que les services de géolocalisation dont le bénéfice

advient d’activités marchandes ne stimulent pas les consommateurs, en prenant en

compte le besoin de stimulation lié à l’innovativité, énoncé par Roehrich (1994).

Les activités utilitaires liées au déplacement en lui-même, elles, sont susceptibles de

convaincre les individus au degré d’innovativité élevé, simplement l’effet est

marginalement significatif. Ces derniers ont besoin de découvrir des choses nouvelles,

de satisfaire leur besoin de stimulation, ces services de géolocalisation pourraient

répondre à leurs attentes si l’utilité est différente et innovante.

Enfin, notre étude a révélé que plus un consommateur est doté d’innovativité, plus il

aura tendance à accepter la géolocalisation autour des activités sociales attachées à

l’emplacement, nous pouvons expliquer cela en soulignant que communiquer sa

localisation dans un endroit et par la même occasion en profiter pour tenir informés les

amis, voire les contacts, leur procurent une sensation d’unicité, ils se montreraient

enthousiastes. Par ce moyen, les individus, friands de nouvelles tendances, auraient la

possibilité de savoir où se trouvent leurs amis et par conséquent de découvrir peut-être

de nouveaux endroits.

3) La confiance des individus vis-à-vis des pratiques de l'entreprise influence

positivement l'intention de dévoiler la localisation en temps réel.

Comme prévu initialement, la confiance a effectivement un effet significatif sur

l’intention de dévoiler le lieu où on se trouve. Plus les consommateurs ont confiance,

plus ils acceptent de dévoiler leur localisation en temps réel. Cela n’est pas étonnant. La

confiance vient supprimer une barrière dans la relation entre une entreprise/organisation

et un individu.

En revanche, il est important de noter que la confiance peut avoir un pouvoir différent

en fonction du type de service proposé.

La confiance joue, selon notre enquête, un rôle important dans l’intention d’utiliser des


72

applications de géolocalisation dont le bénéfice est de nature marchande. Pour les

activités utilitaires liées au déplacement en lui-même, la confiance est aussi un levier

positif pour faire en sorte que les individus acceptent de se géolocaliser. Il nous est

possible d’interpréter cela de la façon suivante : pour les individus, pouvoir bénéficier

d’avantages qui leur facilitent ou optimisent la vie est alléchant, avoir confiance vient

renforcer cette attractivité.

En ce qui concerne les activités sociales, une conclusion intéressante se soulève. En

effet, le fait d'avoir confiance dans le prestataire ne va pas pour autant pousser les

consommateurs à accepter des services de géolocalisation fondés sur des réseaux d'amis

ou de connaissances. Bien que les individus se trouvent sur les réseaux sociaux et

partagent des détails sur leur vie, ces derniers se montrent plus réticents lorsqu’il s’agit

de dévoiler leur localisation, laquelle ressort de l’intimité, à des proches ou des contacts.

Avoir confiance ne suffit pas.

4) La préoccupation des individus vis-à-vis de la vie privée influence négativement

l’intention d’adopter des applications de géolocalisation. En particulier, cette

préoccupation augmente avec :

a) la collecte des données

b) le manque de contrôle sur les données

c) l’importance attribuée à la notification sur le destin des données

Notre étude démontre, effectivement, que la préoccupation influence négativement

l’intention d’adopter des applications de géolocalisation et qu’elle augmente avec les

trois dimensions ci-dessus mentionnées (bien que pour la troisième facette, un risque de

10% subsiste). Ces résultats sont cohérents. Les individus préoccupés auront

naturellement davantage de difficultés à dévoiler des informations si intimes.

5) Le risque perçu influence négativement l’intention d’adopter des services de

géolocalisation :

En effet, plus les individus perçoivent la possibilité d’un risque, moins, ils acceptent de

dévoiler des données personnelles. Ce résultat est naturel, car il est lié à la

préoccupation et ne peut donc être discuté. La perception du risque, suppose un degré de


73

préoccupation, ce qui constitue un obstacle à l’intention de fournir des données

personnelles.


74

8. Limites et voies de recherche

Notre étude a, en effet, permis d’apporter des conclusions intéressantes. Celle-ci

présente tout de même quelques limites qui doivent être considérées comme des pistes

de recherches et d’amélioration dans ce domaine.

La première limite concerne l’orientation des répondants dans le questionnaire en

fonction du fait qu’il soit utilisateur ou non utilisateur de smartphone. En effet, nous

avons choisi de confronter les utilisateurs de smartphone aux divers scénarios de

géolocalisation. Néanmoins, les non utilisateurs, eux, ont été directement redirigés vers

les questions de la vie privée. Or, ces derniers pourraient aussi imaginer leur

comportement lors de situation de ce type même s’ils ne possèdent pas de « téléphones

intelligents ».

Enfin, la deuxième limite concerne les questions mises en place sur les craintes liées au

dévoilement de données personnelles. Cette section du questionnaire a essentiellement

visé la préoccupation vis-à-vis des données personnelles en générale et non pas

particulièrement celles engendrées par la géolocalisation.

En conséquence, nous pouvons identifier plusieurs pistes de recherches futures :

Cibler les non-utilisateurs de smartphone se révèlerait pertinent dans le sens où ces

derniers sont de potentiels clients. Leur abordage passerait par une question du type :

« Vous n’avez pas de smartphone mas vous envisagez un achat de ce genre ? ». Leur

intention d’achat indiquerait déjà l’existence d’une idée formée sur le sujet.

Pour finir, il conviendrait de développer un outil plus spécifique sur les craintes

attachées aux données de géolocalisation, en d’autres mots, analyser de manière plus

approfondie le degré de préoccupation générée par la collecte de données sur la

localisation en temps réel.


75

9. Implications managériales

Notre recherche met en valeur qu’il est important de connaître les raisons qui incitent ou

qui empêchent les consommateurs à accepter la géolocalisation. Une étude de ce type

contribue à une meilleure gestion du marketing mobile, au sein de laquelle les managers

peuvent au minimum identifier des tendances.

Les entreprises doivent en premier lieu être attentives à la façon dont elles

s’approchent des individus : ne pas ignorer les explications et les implications du

service proposé afin de rassurer les individus en ce qui concerne leurs données

personnelles. Le niveau de préoccupation étant élevé, il est important dès le départ

d’être transparent en ce qui concerne la collecte des données, de permettre aux

individus d’avoir un certain degré de contrôle et de les tenir informés. Jouer sur

l’honnêteté et la clareté est essentiel. Cela pourra réduire le risque perçu et par

conséquent limiter le refus.

Faire l’effort de connaître les consommateurs leurs caractéristiques afin d’être

convenablement préparé à répondre aux attentes des consommateurs en leur

proposant un service auquel ils sont susceptibles de répondre favorablement. En

effet, l’identification des profils permettra un meilleur ciblage, les expérimentés

accepteront plus une situation, alors que les individus à l’esprit d’innovativité

auront un autre comportement pour cette même situation, par exemple. Ainsi, pour

chaque offre, il faut identifier la cible la plus susceptible de répondre

favorablement.

Tisser des relations de confiance avec les individus se révèle fondamental, ce

facteur a une importance majeure pour ce qui est de convaincre les individus à

accepter la géolocalisation. L’entreprise devra rassurer le potentiel client quant à

l’utilisation de leurs données personnelles, par exemple, en communiquant sur son

« bon comportement », ses valeurs et sur l’existence de règles.


76

10. Conclusion

Le travail empirique présenté avait pour objectif de mettre en évidence les facteurs

explicatifs de l’acceptation et du refus de la géolocalisation.

Bien que conscientes de l’avenir prometteur que peut leur réserver la géolocalisation,

les entreprises et les marques démontrent des difficultés à apprivoiser cet outil. La

volonté incessante d’obtenir le maximum d’informations possibles leur fait prendre des

mesures parfois critiques. Effrayés, les consommateurs se révèlent réticents, cependant

ceux qu’ils souhaitent, c’est être compris et de comprendre à leur tour.

Nous pouvons conclure que contrôler leur destin est important pour les

consommateurs : comme l’affirme C. Benavent (2012), « Nos jouissances ne valent que

pour autant qu'on les contrôle, nous pouvons laisser tout savoir de ce où nous sommes

pourvu que nous soyons sûr de maitriser ce que les autres feront de cette information. »

Ainsi, tout ce qui est flou rend les consommateurs soupçonneux et non réceptifs.


77

11. Références

Bibliographie

Balbanis, A. & Vassileiou, S., (1999). Some attitudinal predictors of home-shopping

through the Internet, Journal of Marketing Management, Vol. 15, pp. 361-385.

Banerjee, S., & Dholakia Rudy B., (2008). Mobile Advertising: Does Location-Based

Advertising Work?, International Journal of Mobile Marketing, 23p.

Bélanger, F. & Crossler, Robert E., (2011). Privacy in the digital age : a review of

information privacy research in information systems, MIS Quarterly, Vol. 35

Issue 4, p 1030-1031.

Caudill, Eve M. & Murphy, Patrick E., (2000). Consumer Online Privacy: Legal and

Ethical Issues, Journal of Public Policy & Marketing, Vol. 19 Issue 1, p7-19. 13p.

Cernev, Adrian K. & Correa Leite, J., (2005). Segurança na Internet: A Percepção dos

Usuários, ANPAD.

Culnan, M.J., and Bies, J.R. “Consumer Privacy: Balancing Economic and Justice

Considerations,” Journal of Social Issues (59:2), 2003, pp.323-342.

Heng Xu & Sumeet Gupta, Pan Shi, (2009). Balancing User Privacy Concerns in the

Adoption of Location-Based Services: An Empirical Analysis across Pull-Based

and Push-Based Applications, Electronic Markets.

Heng, Xu, Hock-hai, T., Bernard, C. Y. & Agarwal, R., (2010). The Role of Push–Pull

Technology in Privacy Calculus: The Case of Location-Based Services, Journal

of Management Information Systems, Vol. 26 Issue 3, p135.

Hérault, S. & Belvaux, B. (2012). Communication mobile : rôles de l'intrusion et du

contrôle de la vie privée" (application à la géolocalisation), 6ème journée

Communication AFM/Nancy 2.

Karayanni, D; A; (2003). Web shoppers and non-shoppers: compatibility, relative

advantage, and demographics, European business Review, Vol. 15 N. 3, pp141-


78

152

Lancelot-Miltgen, C., (2003). Vie privée et Internet : influence des caractéristiques

individuelles et situationnelles sur les attitudes et les comportements des

internautes face à la collecte de données personnelles, Cahier nº 317, Centre de

Recherche DMSP

Lancelot-Miltgen, C., & Volle P. (2005). Préoccupation des clients pour le respect de la

vie privée et réponse à une sollicitation portant sur des données personnelles,

Cahier nº 341, Centre de Recherche DMSP

Lancelot-Miltgen, C., & Gauzente, C., (2006). Vie privée et partage de données

personnelles en ligne : une approche typologique, Cahier nº 356, Centre de

Recherche DMSP

Lancelot-Miltgen, C., (2007). Réponse du consommateur face à une sollicitation de

données personnelles sur Internet : une approche expérimentale, Cahier nº 370,

Centre de Recherche DMSP

Malhotra, Naresh, (2001). Marketing Research: An Applied Orientation, 3rd edition of

Marketing Research.

Meyer-Waarden, Lars & Benavent, Christophe, (2007). L’impact différencié des

gratifications des programmes de fidélisation sur le comportement d’achat en

fonction des orientations d’achat, Actes du XXIIIème Congrès International de

l’AFM

Miller, B., (1995), A Beginner’s Guide to Demographics, Marketing tools, pp. 54-64

Nowak, G. J. & Phelps, J., (1995). Direct Marketing and the Use of Individual-Level

Consumer Information: Determining how and When “Privacy” Matters, Journal

of direct marketing, Vol. 9(1), p. 45-60.

Oueslati, H., & El Louadi, M., (2007). Caractéristiques individuelles et intention d'achat

sur Internet, Actes des 6èmes journées internationales de la recherche en sciences

de gestion.

Pechpeyrou, P., Nicholson, P., & Giard, N., (2010). Ne dites rien, je sais déjà tout de


79

vous : Vente à distance et utilisation de données nominatives, 5èmes Journées de

Recherche en Marketing de Bourgogne.

Pechpeyrou, Pauline, (2011). Privacy concern in France: an integrated approach, DMEF

Pras, Bernard, (2012). Entreprise et vie privée, Le « privacy paradox » et comment le

dépasser ?, Revue française de gestion. 2012/5 - N° 224

Phelps, J., Nowak, G. & Ferrell, E. (2000). Privacy concerns and consumer willingness

to provide personal information, Journal of Public Policy and Marketing, Vol. 19,

nº 1, p. 27-41.

Roehrich, G., (1994). Innovativité hédoniste et sociale : proposition d'une échelle de

mesure, Recherche et Applications en Marketing, Vol. 9, Issue 2, p.19-42.

Roehrich, G., Valette-Florence, P., Ferrandi, J.M., (2002). Comparaison de la validité

prédictive de deux conceptualisations de l’innovativité, Actes du 18ème congrès

international de l’AFM, pp. 295-310.

Smith, H. Jeff, Milberg, Sandra J. & Burke, Sandra J., (1996). Information Privacy:

Measuring Individuals' Concerns About Organizational Practices, MIS Quarterly,

Vol. 20 Issue 2, p167-196. 30p.

Solomon, M., Bamossy, G. & Askegaard, S., (2002), Consumer Behaviour – A

European Perspective, 2nd Edition, Prentice Hall.

Unni, R. & Harmon, R., Perceived Effectiveness of Push vs. Pull Mobile Location-

Based Advertising (2007)., Journal of Interactive Advertising, Vol. 7 Issue 2, p1.

24p.

Yoon, SJ., (2002).The Antecedents and Consequences of Trust In Online-

Purchase Decisions, Journal of Interactive Marketing; Vol. 16, n° 2;

pp. 47-63.


80

Webographie

AFMM, « Observatoire Economique des Services Mobiles »

http://www.afmm.fr/img/Publications/Observatoire_Economique_des_Services_

Mobiles.pdf

(mai 2011)

ARCEP, Observatoire des marchés des communications électroniques en France au 1er

trimestre 2012

http://www.arcep.fr/index.php?id=11303

(mars 2012)

AUNEGE, “Méthodologie de l’étude quantitative » ,

http://www.aunege.eu/ressources/M1/MarFonPda/co/L2_2_2_methodologie_etud

e_quantitative.html

Benavent, Christophe, « Intimités digitales : là où on est. », Technologies du marketing,

http://i-marketing.blogspot.fr/2012/06/intimites-digitales-la-ou-on-est.html

(juin 2012)

CNIL, « Smartphone et vie privée »

http://www.cnil.fr/fileadmin/documents/La_CNIL/publications/DEIP/CNIL-

Etude-SMARTPHONES-2011.pdf

(novembre 2011)

Connexité.fr, « Le programme national très haut débit vise la couverture de 100% des

foyers français en 2025 »

http://www.connexite.fr/actualites/2011072910407-programme-national-tres-

haut-debit-vise-couverture-100-foyers-francais-en-2

(juillet 2011)

Ebeno, Régine, « Dagobert ausculte le mobile, un media en plein boom »,

http://www.e-marketing.fr/Breves/Mobile-Un-media-qui-prend-de-l-importance-

selon-Dagobert-46560.htm

(mai 2012)

Gombaut, Vincent, « Deux ménages sur trois disposent d’internet chez eux », INSEE,

http://www.insee.fr/fr/themes/document.asp?ref_id=ip1340


81

(mars 2011)

GROUPM SFR Regie, “Observatoire de l’internet mobile », 3ème

édition,

http://fr.slideshare.net/khazd0rf/2011-group-sfrregieobservatoiredelinternetmobile

(avril 2011)

Le portail de l’Economie et des Finances, « Consultation en préparation du plan France

numérique 2020 »

http://www.economie.gouv.fr/files/consultation-en-preparation-du-plan-france-

numerique-2020-_0.pdf

(2011)

L’expansion avec AFP, « Les MVNO ont perdu 90 000 clients à cause de Free Mobile »

http://lexpansion.lexpress.fr/high-tech/les-mvno-ont-perdu-90-000-clients-a-

cause-de-free-mobile_293984.html

(mai 2012)

Mediamétrie, « Baromètre de l’économie numérique », Chaire économique numérique

de Paris Dauphine

http://www.fondation.dauphine.fr/fileadmin/mediatheque/docs_pdf/publications/B

arom%C3%A8tre_de_l__%C3%A9conomie_num%C3%A9rique_1.pdf

(2011)

Omnicom Media Group SFR Regie, “Le baromètre de l’Internet mobile, Edition 2011,

http://www.slideshare.net/mobile/RFONNIER/baromobile-2011-le-barometre-de-

linternet-mobile-sfr-rgie-omnicom-media-group

(2011)

Podvin, Pascal, « 2010 : l’Année du Mobile Commerce », Compario

http://www.compario.com/C-50087-blog/post/2010--le28099Annee-du-Mobile-

Commerce

(juin 2010)

TNS, “How will people use their phones in the future?”, Mobile life,

http://www.tnsglobal.com/mobile-life/map/global/feature/lbs/both

(avril 2010)

http://www.economie.gouv.fr/files/consultation-en-preparation-du-plan-france-numerique-2020-_0.pdf

http://www.economie.gouv.fr/files/consultation-en-preparation-du-plan-france-numerique-2020-_0.pdf


82

12. Annexes

Annexe 1 : Questionnaire


83


84


85


86


87


88

Annexe 2 : Forums utilisés

Le Guide Retraite des Seniors, Maison de retraite, Emploi, Rencontre : www.guide-

senior.com

CyberAdos.com - Le forum de discussions pour les ados : http://www.cyberados.com/


89

13. Liste des figures, tableaux et graphiques

- Capture d’écran nº 1: « Chiffres clés » - Source : « Smartphone et vie privée »,

Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés (CNIL), Novembre 2011

- Capture d’écran nº 2 : « La géolocalisation sous surveillance » - Source : «

Smartphone et vie privée », Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés

(CNIL), Novembre 2011

- Figure n. º 1 : « Equipement et connexion des Français » – Source : « Etat des lieux du

mobile en France », Agence Dagobert, Mai 2012

- Figure n. º 2 : « Les usages du smartphone en France » – Source : « Etat des lieux du

mobile en France », Agence Dagobert, Mai 2012

- Figure n. º 3 : « Comment les individus utiliseront-ils leur téléphone dans le futur ? »

Source : Mobile life, Agence TNS, Septembre 2012

- Figure n. º 4 : « Modèle IUIPC » – Source : « Internet Users’ Information Privacy

Concerns (IUIPC) : The Construct, the Scale, and a Causal Model », Malhotra et al.,

Décembre 2004

- Figure n. º 5 : Modèle explicatif sur l’acceptation de la géolocalisation

- Figure n. º 6 : Tableau : « Méthodologie de l’étude quantitative » – Source : Cours de

marketing fondamental, Association des Universités pour le développement de

l'enseignement numérique en Economie et Gestion (AUNEGE)

- Graphique nº 1 : « Le nombre de clients aux services mobile en France » - Source : «

Observatoire des marchés des communications électroniques en France », Autorité de

régulation des communications électroniques et des postes (ARCEP), 1er trimestre 2012

- Graphique n. º 2 : « Revenus de la téléphonie et de l’accès à Internet » - Source : «

Observatoire des marchés des communications électroniques en France », Autorité de

régulation des communications électroniques et des postes (ARCEP), 1er trimestre 2012

- Graphique n. º 3 : Répartition de l’échantillon selon le sexe


90

- Graphique n. º 4 : Taux d’utilisateurs de smartphone

- Graphique n. º 5 : Taux d’utilisateurs de smartphone selon le sexe

- Graphique n. º 6 : Répartition de l’échantillon selon l’âge

- Graphique n. º 7 : Taux d’utilisateurs et non utilisateurs de smartphone selon l’âge

- Graphique n. º 8 : Répartition de l’échantillon selon le niveau d’études

- Graphique n. º 9 : Taux d’utilisateurs et non utilisateurs de smartphone selon le niveau

d’études

- Graphique n. º 10 : Répartition de l’échantillon selon l’âge

- Graphique n. º 11 : Taux d’utilisateurs et non utilisateurs de smartphone selon l’âge

- Tableau n. º 1 : Liste de définitions sur la vie privée

- Tableau n. º 2 : « Bénéfices et coûts du dévoilement des données personnelles » -

Source : « Privacy Awareness : A Means to Solve the Privacy Paradox? », Stefanie

Pötzsch, 2010

- Tableau n. º 3 : Explications du paradoxe de la préoccupation vis-à-vis de la vie privée

- Tableau n. º 4 : Typologie des internautes français concernant leur comportement lors

d’une demande de données personnelles – Source : « Vie privée et partage de données

personnelles en ligne : une approche typologique », Lancelot-Miltgen et Gauzente,

Avril 2006

- Tableau n. º 5 : Types de bénéfices procurés

- Tableau n. º 6 : Liste des variables utilisées

- Tableau n. º 7 : Propension générale à accepter la géolocalisation selon le scénario

- Tableau n. º 8 : Propension à accepter la géolocalisation selon le type d’activité

- Tableau n. º 9 : Impact de de la confiance, l’innovativité et l’expertise sur l’acceptation

moyenne de la géolocalisation

- Tableau n. º 10 : Impact de la confiance, l’innovativité et l’expertise sur l’acceptation


91

de la géolocalisation liée aux activités marchandes


de la géolocalisation liée aux activités utilitaires


de la géolocalisation liée aux activités sociales

- Tableau n. º 13 : Impact des caractéristiques sociodémographiques sur la propension à

accepter la géolocalisation

- Tableau n. º 14 : Impact des caractéristiques sociodémographiques sur la propension à

accepter la géolocalisation selon le type d’activité

- Tableau n. º 15 : Impact de la préoccupation vis-à-vis de la vie privée sur la

propension générale à accepter la géolocalisation

- Tableau n. º 16 : Impact du risque perçu sur l’acceptation de la géolocalisation

- Tableau n. º 17 : Impact du risque perçu sur le refus de dévoiler des informations

personnelles

- Tableau n. º 18 : Synthèse des résultats

lucie rodrigues-goncalves- marketing-mobile et géolocalisationn

Documents