Facteurs explicatifs de l'achat en ligne au Cameroun

SECTION 2 ANALYSE DE L'IMPACT DU RISQUE PERCU ET DE LA CULTURE D'ACHAT SUR L'ACHAT EN LIGNE.

Dans cette partie, nous allons vérifier les hypothèses émises dans notre
recherche, afin de les valider ou de les rejeter. Pour ce faire, nous vérifierons
premièrement l'impact du risque perçu sur l'achat en ligne. Deuxièmement, nous
vérifierons l'influence de la culture sur l'achat en ligne.

I- INFLUENCE DU RISQUE PERCU SUR L'ACHAT EN LIGNE

Dans cette partie, nous désirons savoir s'il existe une relation entre le risque Perçu par les consommateurs et l'achat des produits ou service en ligne. A partir du moment où le risque perçu est tridimensionnelle nous effectuerons des analyses de régression linéaire multiple pour vérifier l'impact du risque perçu sur l'achat en ligne.

Tableau 20 Synthèse de l'analyse de la qualité du modèle de régression du risque perçu

ANOVA
Modèle		Somme des carrés	Ddl	Moyenne des carrés	F	Sig.
1	Régression	96,589	3	32,196	57,644	,000^b
	Résidu	118,411	212	,559
	Total	215,000	215
Source : nos enquêtes

Nous constatons à la lecture du résultat que la valeur de F obtenue pour le modèle retenu permet de rejeter l'hypothèse nulle (H0). En effet, la valeur F de 57, 644 est significatif à p=0,000. Ainsi, nous pouvons passer à l'évaluation de la qualité de l'ajustement et des paramètres du modèle de régression. Ceci est présenté dans le tableau ci-dessous.

Tableau21 : récapitulatif des résultats de l'analyse de régression du risque perçu

Modèle			Qualité du modèle	Coefficients non standardisés		Coefficients standardisés	T	Sig.
				A	Erreur standard	Bêta
	(Constante)			3,855E-017	,051		,000	1,000
	RISQFIN			,165	,051	,165	3,235	,001
	RISQPER			,538	,051	,538	10,558	,000
	RISQPSY			,364	,051	,364	7,141	,000
	R		,670
	R^2 ajusté		,441
	F de Fisher		57,644
Source : nos		Analyse

Le coefficient de corrélation multiple R de 0,670 montre que la relation linéaire entre les trois dimensions du risque perçu et l'achat en ligne est bonne. Le modèle retenu fait apparaitre un R² de 0,449. La valeur du coefficient de détermination étant inférieure à 0,5, témoigne de la qualité médiocre de la relation. Le test de robustesse du modèle relève un F de Fisher de 57,644 au seuil de signification de p= ,000 pour 3 à 215 degrés de liberté.De plus, la valeur du t de Student est de 3,235 pour la variable RIQFIN, 10,558 pour la variable RISQPER et 7,141 pour la variable RISQPSY, tous significatif au p=0,000 sauf pour la première variable qui est de 0,001avec un coefficient derégression â=,165 ; â=,538 et â=,364.

Ces résultats montrent que c'est le risque de performance qui influence plus l'achat en ligne, suivie du risque psychologique, et enfin la contribution du risque financier est expliquée à 16,5%.

Toutefois, il faut noter que le consommateur camerounais porte plus d'importance au risque de performance car dans l'achat sur Internet, le consommateur manque de sensation sensoriel entermes de toucher et sensation du produit. Dans des pareilles circonstances, la confiancedans les performances du produit devient l'une de tache les plus difficiles pour lesconsommateurs. Tout comme le risque de performance, le risque psychologique également influence l'achat en ligne. Il s'explique par la probabilité qu'un achat entraîne une déception de l'individu ou
encore une incompatibilité ou une contradiction avec l'image que l'individu a de lui-même, mais aussi de l'image que son entourage aura de lui. Par ailleurs, le contexte camerounais présente une faible importance pour le risque financier.

Pour conclure, nous pouvons constater à travers la synthèse des résultats que le risque perçu à un effet négatif sur l'achat en ligne. Toutefois, les différentes relations établies ci-dessus nous permettent de conclure qu'il existe une influence négative entre le risque perçu et l'achat en ligne. Pour cela, en remplaçant chaque dans l'équation, nous obtiendrons la droite de régression suivante :

Y= 0 ,165RISQFIN+0,538RISQPER+0,364RISQPSY-3,855E-017+E

3,255 10,558 7,141 0,000

ü Y= l'achat en ligne

ü RISQFIN, RISQPER et RISQPSYsont respectivement le risque financier, le risque de performance et le risque psychologique.

ü (,000 ; 3,235 ; 10,558 ; 7,141) sont les coefficients t de Student respectivement pour la constante, le risque financier, le risque de performance et le risque psychologique.

Au terme de cette analyse, les résultats de cette régression multiple nous ont permis d'obtenir un modèle qui est statistiquement significatif. L'interprétation des coefficients prédit que les trois dimensions du risque perçu influence l'achat en ligne. Cette conclusion nous permet de confirmer notre hypothèse 1 de recherche selon laquelle le risque perçu influence l'achat en ligne.

Ce résultat n'est pas nouveau, dans la mesure où plusieurs recherches ont pu
démontrer une relation entre le risque financier et l'achat en ligne. En effet, cette
dimension du risque influence de façon significative et négative l'intention d'achat surinternet ainsi que les interactions avec le site web. Ce résultat a été également
confirmé par Janouri et Gharbi (2008). De même, Beaucoup de recherches ont montré l'influence du risque psychologique surl'achat en ligne. Parmi les études portant sur l'achat en ligne des services, nousciterons les travaux d'expérimentation et des groupes de discussion de Burke (1997)qui ont montré l'impact considérable des entraves psychologiques quidéfavorisent le magasinage dans un environnement virtuel. C'est dans cette perspectiveque Cox (1967) souligne que « le risque n'est pas perçu uniquement par rapport auxaspects purement économiques ou fonctionnels de l'achat, mais également par rapportaux satisfactions psychosociales de l'achat ».