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L'approche relationnelle et son impact sur la clientèle bancaire au Cameroun

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par David MAHOPP
Institut Universitaire Catholique Saint Jerome de Douala - Master 2 2015
  

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B. L'analyse factorielle à correspondance principale

L'analyse factorielle à correspondance principale, sert à apprécier la validité des échelles de mesure, c'est-à-dire à vérifier si les différentes variables peuvent se prêter à une analyse factorielle. Les indices KMO, du test de Bartlett et la variance totale expliquée permettent de répondre à cette question.

Avant de procéder aux différentes analyses statistiques, il est indispensable de vérifier la fidélité et la validité des échelles de mesure utilisées. Selon Penien, Chéron et Zins (1983, p 173), la fidélité se définit comme le degré avec lequel les instruments de recherche utilisés mesurent de façon constante le construit étudié, alors que la validité correspond au degré avec lequel les instruments de recherche utilisés mesurent parfaitement le construit étudié.

Dans le cadre de ce mémoire, la validité des échelles de mesure a été possible grâce à l'analyse factorielle en composante principale. Cette dernière permet d'évaluer la capacité des items à mesurer parfaitement et uniquement un construit (Perrien, Cheron, Zins, 1983).

Les critères de KMO>0,5 et du test de sphéricité de Bartlett (p=O, OOO) ont été respectés pour l'ensemble des construits (Peterson, 1995).

Les tableaux de 3.8 à 3.15 présentent les résultats des analyses factorielles à correspondance principale relatives à chacune des échelles de mesure utilisées dans cette étude.

ANALYSE FACTORIELLE DE LA CONFIANCE

La variance de la variable « confiance » comporte 14 items, allant de « Les services proposés par cette banque m'apportent de la sécurité à Le personnel est toujours bienveillant envers les clients ».

Pour vérifier la validité des échelles de mesure, nous nous servirons de le l'indice KMO et de la variance totale expliquée.

Tableau 3.8. Indice KMO de la confiance

Indice KMO et test de Bartlett

Mesure de précision de l'échantillonnage de Kaiser-Meyer-Olkin.

,754

Test de sphéricité de Bartlett

Khi-deux approximé

249,458

ddl

91

Signification de Bartlett

,000

Déjà nous nous rendons compte que Les critères de KMO>0,5 et du test de sphéricité de Bartlett (p=O, OOO) ont été respectés. Examinons maintenant la variance totale expliquée.

Tableau 3.9. Variance totale expliquée de la confiance

Variance totale expliquée

Composante

Valeurs propres initiales

Extraction Sommes des carrés des facteurs retenus

Total

% de la variance

% cumulés

Total

% de la variance

% cumulés

1

4,421

31,581

31,581

4,421

31,581

31,581

2

1,509

10,781

42,362

1,509

10,781

42,362

3

1,349

9,636

51,998

1,349

9,636

51,998

4

1,114

7,955

59,953

1,114

7,955

59,953

5

,971

6,935

66,888

,971

6,935

66,888

6

,863

6,165

73,053

,863

6,165

73,053

7

,674

4,814

77,866

,674

4,814

77,866

8

,629

4,491

82,357

,629

4,491

82,357

9

,558

3,985

86,342

,558

3,985

86,342

10

,499

3,562

89,904

,499

3,562

89,904

11

,462

3,298

93,202

,462

3,298

93,202

12

,397

2,833

96,035

,397

2,833

96,035

13

,348

2,489

98,524

,348

2,489

98,524

14

,207

1,476

100,000

,207

1,476

100,000

Méthode d'extraction : Analyse en composantes principales.

La lecture de la variance totale expliquée indique que sur 14 composantes, les 3 premières à elles seules restituent plus de 51,99% de l'information.

ANALYSE FACTORIELLE DE L'ENGAGEMENT

Comme pour la confiance, pour mesurer la validité, nous nous sommes servis de l'indice KMO>0,5 et du test de sphéricité de Bartlett (p=O, OOO)

Tableau 3.10. Indice KMO de l'engagement

Indice KMO et test de Bartlett

Mesure de précision de l'échantillonnage de Kaiser-Meyer-Olkin.

,741

Test de sphéricité de Bartlett

Khi-deux approximé

175,369

ddl

45

Signification de Bartlett

,000

On aperçoit KMO supérieur à 0,5 et le test de sphéricité de Bartlett (p=O, OOO)

Tableau 3.11.Variance totale expliquée de l'engagement

Variance totale expliquée

Composante

Valeurs propres initiales

Extraction Sommes des carrés des facteurs retenus

Total

% de la variance

% cumulés

Total

% de la variance

% cumulés

1

3,713

37,126

37,126

3,713

37,126

37,126

2

1,234

12,340

49,466

1,234

12,340

49,466

3

1,126

11,263

60,729

1,126

11,263

60,729

4

,905

9,045

69,774

,905

9,045

69,774

5

,839

8,390

78,164

,839

8,390

78,164

6

,601

6,010

84,174

,601

6,010

84,174

7

,587

5,875

90,049

,587

5,875

90,049

8

,409

4,088

94,137

,409

4,088

94,137

9

,319

3,188

97,325

,319

3,188

97,325

10

,267

2,675

100,000

,267

2,675

100,000

Nous rappelons que sur les 10 items que compte la variable engagement, les 3 premières à elles seules restituent plus de 60,72% de l'information.

La Communication

Comme pour l'engagement, pour mesurer la validité, nous nous sommes servis de l'indice KMO>0,5 et du test de sphéricité de Bartlett (p=O, OOO)

Tableau 3.12. Indice KMO de la communication

Indice KMO et test de Bartlett

Mesure de précision de l'échantillonnage de Kaiser-Meyer-Olkin.

,660

Test de sphéricité de Bartlett

Khi-deux approximé

29,098

ddl

6

Signification de Bartlett

,000

Nous constatons que KMO est supérieur à 0,5 et le test de sphéricité de Bartlett (p=O, OOO)

Tableau 3.13. Variance totale expliquée de la communication

Variance totale expliquée

Composante

Valeurs propres initiales

Extraction Sommes des carrés des facteurs retenus

Total

% de la variance

% cumulés

Total

% de la variance

% cumulés

1

1,878

46,959

46,959

1,878

46,959

46,959

2

,848

21,210

68,169

,848

21,210

68,169

3

,764

19,111

87,280

,764

19,111

87,280

4

,509

12,720

100,000

,509

12,720

100,000

 

La variance totale expliquée de la communication fait remarquer que sur les 4 items que compte cette variable, les 2 premières à elles seules restituent plus de 68,16% des informations.

Tableau 3.14. Indice KMO de la fidélité

Indice KMO et test de Bartlett

Mesure de précision de l'échantillonnage de Kaiser-Meyer-Olkin.

,812

Test de sphéricité de Bartlett

Khi-deux approximé

450,327

ddl

136

Signification de Bartlett

,000

Tableau 3.15. La variance totale expliquée de la fidélité

Variance totale expliquée

Composante

Valeurs propres initiales

Extraction Sommes des carrés des facteurs retenus

Total

% de la variance

% cumulés

Total

% de la variance

% cumulés

1

6,191

36,415

36,415

6,191

36,415

36,415

2

1,749

10,290

46,705

1,749

10,290

46,705

3

1,421

8,359

55,064

1,421

8,359

55,064

4

1,142

6,718

61,781

1,142

6,718

61,781

5

1,082

6,365

68,146

1,082

6,365

68,146

6

,832

4,896

73,042

,832

4,896

73,042

7

,711

4,183

77,225

,711

4,183

77,225

8

,665

3,912

81,136

,665

3,912

81,136

9

,579

3,404

84,541

,579

3,404

84,541

10

,526

3,096

87,637

,526

3,096

87,637

11

,445

2,616

90,253

,445

2,616

90,253

12

,390

2,295

92,547

,390

2,295

92,547

13

,352

2,070

94,617

,352

2,070

94,617

14

,307

1,807

96,424

,307

1,807

96,424

15

,234

1,377

97,801

,234

1,377

97,801

16

,207

1,216

99,017

,207

1,216

99,017

17

,167

,983

100,000

,167

,983

100,000

Méthode d'extraction : Analyse en composantes principales.

Enfin pour ce qui est de la fidélité, les trois premières composantes à elles seules, restituent plus de 55, 064% de l'information.

L'analyse de la régression nous permet de faire les tests d'hypothèses. Elle est développée au chapitre suivant et traitera essentiellement de :

- L'impact de la confiance sur la fidélité ;

- L'impact de l'engagement sur la fidélité ;

- L'impact de la communication sur la fidélité.

CHAPITRE 4 : L'IMPACT DE L'APPROCHE RELATIONNELLE SUR LA FIDELITE DE LA CLIENTELE BANCAIRE

Après avoir détaillé la méthodologie de recherche utilisée pour cette étude, le chapitre qui la clôt, présente les résultats de recherche, ainsi que les recommandations formulées au secteur bancaire camerounais. Les analyses présentées dans ce chapitre permettent de répondre à la problématique et aux hypothèses de départ. Ce chapitre comporte deux sections : le test des hypothèses à la section, puis quelques recommandations au secteur bancaire camerounais.

I. L'IMPACT DE L'APPROCHE RELATIONNELLE SUR LA FIDELITE

Cette partie consiste à tester les hypothèses de recherche de l étude. Pour ce faire, l'analyse de régression a été choisie comme technique d'analyse statistique. Dans les études de marché en marketing, cette analyse sert à comprendre, expliquer et prédire les phénomènes importants pour les gestionnaires de marketing (Daghfous, 2006). Dans le cadre de cette recherche, la variable dépendante est la fidélité, alors que les variables indépendantes sont la confiance, l'engagement et la communication.

Pour l'analyse de la régression simple, nous nous sommes basés sur deux éléments pour évaluer la relation entre notre variable dépendante qu'est la fidélité et les variables indépendantes que sont : la communication, l'engagement et la communication (Daghfous, 2006). Il s'agit de :

La qualité du modèle, avec le test du R2 selon la règle que:


· Si R2 <0, 3, le modèle linéaire est mauvais ;


· Si R2<0, 5, le modèle linéaire est acceptable ;


· Si R2<0,7, le modèle linéaire est bon ;


· Si R2< l, le modèle linéaire est très bon.

La significativité du coefficient de régression et le tableau ANOVA, pour tester les hypothèses

A partir de la nature de la relation, en analysant les résultats du tableau d'ANOVA,

On parle d'une relation significative si Sig< 0,5. Aussi, nous allons tenir compte du coefficient de régression Beta « B » et du test de student « t » pour tester nos différentes hypothèses. A titre de rappel, l'indice beta varie entre 0 et 1.

Pour ce qui est de la présente étude, nous procèderons à l'analyse de chaque variable indépendante avec chaque item de la variable dépendante correspondante, c'est-à-dire la communication sera analysée avec chaque item de la fidélité cognitive, l'engagement avec chaque item de la fidélité affective. Enfin, nous indiquerons si l'hypothèse est validée ou infirmée au vu des postulats définis ci-dessus.

1. Impact de la communication sur la fidélité cognitive

Rappelons encore que, la variable indépendante communication, comptait quatre items et la variable dépendante « fidélité cognitive » en comptait elle aussi quatre. L'item, j'ai fréquenté cette banque pendant une longue période, n'a pas été pris en compte, car elle n'est pas significative.

Concernant le lien entre la variable indépendante « communication » et le premier item de la variable dépendante «  je connais assez bien les caractéristiques de cette banque pour l'évaluer par rapport à d'autres », nous notons au vu des tableaux que 3 items de la variable indépendante ont été exclus de cette analyse. Il s'agit de : « Selon vous, toute information susceptible d'aider le client lui est transmis par la banque ; Selon vous, les échanges d'informations ont lieu de manière régulière ; On attend que les partenaires s'échangent des informations sensibles si celles-ci sont utiles à l'autre partie ».

A la lecture des tableaux ci dessous, nous remarquons que :

R2=0, 76, Donc le pouvoir explicatif du modèle est faible

B=0,276

Sig=0,28

Tableau 4.1. ANOVA, du 1er item de la fidélité cognitive

ANOVAa

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

7,723

1

7,723

5,094

,028b

Résidu

94,011

62

1,516

 

 

 
 
 
 
 
 

Total

101,734

63

 

 

 

Variable dépendante : je connais assez bien les caractéristiques de cette banque pour l'évaluer par rapport à d'autres

b. Valeurs prédites : (constantes), Selon vous, chaque partenaire tient l'autre informé de tout événement ou changement qui affecterait l'autre partie

Tableau 4.2. Coefficient de régression du 1er item de la fidélité cognitive

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

2,250

,423

 

5,315

,000

Selon vous, chaque partenaire tient l'autre informé de tout événement ou changement qui affecterait l'autre partie

,271

,120

,276

2,257

,028

Quant au lien entre la variable indépendante « communication » et le deuxième item de la variable dépendante «  cette banque a des équipements modernes », nous notons au vu des tableaux que 3 items de la variable indépendante ont été exclus de cette analyse

A la lecture des tableaux ci-dessous, nous remarquons que :

R2=0,128, ce qui veut dire que les variables explicatives contribuent à raison de 12,8% dans la variabilité de la variable expliquée. Donc le pouvoir explicatif du modèle est faible

B=0,358

Sig=0,04

Tableau 4.3. ANOVA, du 2ème item de la fidélité cognitive

ANOVAa

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

8,235

1

8,235

9,097

,004b

Résidu

56,125

62

,905

 

 

Total

64,359

63

 

 

 

a. Variable dépendante : cette banque a des équipements modernes

b. Valeurs prédites : (constantes), Selon vous, toute information susceptible d'aider le client lui est transmise par la banque

Tableau 4.4. Coefficient de régression, du 2ème item de la fidélité cognitive

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

2,890

,323

 

8,932

,000

Selon vous, toute information susceptible d'aider le client lui est transmise par la banque

,274

,091

,358

3,016

,004

Pour ce qui est du lien entre la variable indépendante « communication » et le dernier item de la variable dépendante « Supposons que lorsque j'ai envie de faire des transactions, j'ai le choix entre 3 banques seulement, cette banque doit en faire partie  », nous notons au vu des tableaux que 2 items de la variable indépendante ont été exclus de cette analyse.

A la lecture des tableaux ci-dessous, nous remarquons que :

R2=0,165, pour le modèlé1 de 0,253, pour le modèle 2. Donc le pouvoir explicatif du modèle est faible.

B=0,406

Sig=0,000

Tableau 4.5. ANOVA, du dernier item de la fidélité cognitive

ANOVAa

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

15,607

1

15,607

12,228

,001b

Résidu

79,128

62

1,276

 

 

Total

94,734

63

 

 

 

2

Régression

23,985

2

11,993

10,340

,000c

Résidu

70,749

61

1,160

 

 

Total

94,734

63

 

 

 

a. Variable dépendante : Supposons que lorsque j'ai envie de faire des transactions, j'ai le choix entre 3 banques seulement, cette banque doit en faire partie

b. Valeurs prédites : (constantes), Selon vous, chaque partenaire tient l'autre informé de tout événement ou changement qui affecterait l'autre partie

c. Valeurs prédites : (constantes), Selon vous, chaque partenaire tient l'autre informé de tout événement ou changement qui affecterait l'autre partie, Selon vous, toute information susceptible d'aider le client lui est transmise par la banque

Tableau 4.6.Coefficient de régression, du dernier item de la fidélité cognitive

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

2,375

,388

 

6,115

,000

Selon vous, chaque partenaire tient l'autre informé de tout événement ou changement qui affecterait l'autre partie

,386

,110

,406

3,497

,001

2

(Constante)

1,680

,452

 

3,721

,000

Selon vous, chaque partenaire tient l'autre informé de tout événement ou changement qui affecterait l'autre partie

,308

,109

,324

2,827

,006

Selon vous, toute information susceptible d'aider le client lui est transmis par la banque

,286

,107

,308

2,688

,009

De ce qui précède, nous notons au regard de la lecture du coefficient de régression que tous les Beta sont positifs, partout d'ailleurs les tableaux affichent sig inférieur à 0,5 et « t » de student positif, donc l'hypothèse H1 : la communication avec le client bancaire développe une attitude positive vis-à-vis de sa banque: l'hypothèse1 (H1) est confirmée.

2. Impact de l'engagement sur la fidélité affective

La variable indépendante « engagement », comptait 10 items et la variable dépendante fidélité affective en comptait six.

Pour ce qui est du lien entre la variable indépendante « engagement » et le premier item de la variable dépendante « Cette banque est une banque qui m'intéresse », nous notons à la lumière des tableaux que 8 items de la variable indépendante ont été exclus de cette analyse.

A la lecture des tableaux ci-dessous, nous en concluons que :

R2= 0,217 pour le modèle1 de 0,342, pour le modèle2. Donc le pouvoir explicatif du modèle est acceptable.

B=0,466

Sig=0,000

Tableau 4.7. ANOVA, du 1er item de la fidélité affective

ANOVAa

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

15,703

1

15,703

16,920

,000b

Résidu

56,614

61

,928

 

 

Total

72,317

62

 

 

 

2

Régression

24,701

2

12,351

15,563

,000c

Résidu

47,616

60

,794

 

 

Total

72,317

62

 

 

 

a. Variable dépendante : Cette banque est une banque qui m'intéresse

b. Valeurs prédites : (constantes), Cette banque mérite que je lui reste fidèle

c. Valeurs prédites : (constantes), Cette banque mérite que je lui reste fidèle, J'apprécie cette banque

Tableau 4.8. coefficient de régression du 1er item de la fidélité affective

 

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

2,426

,322

 

7,543

,000

Cette banque mérite que je lui reste fidèle

,388

,094

,466

4,113

,000

2

(Constante)

1,197

,471

 

2,544

,014

Cette banque mérite que je lui reste fidèle

,355

,088

,426

4,042

,000

J'apprécie cette banque 

,365

,108

,355

3,367

,001

En ce qui concerne lien entre la variable indépendante « engagement » et le deuxième item de la variable dépendante « J'ai des préférences pour cette banque dans cette ville », nous notons au vu des tableaux que 8 items de la variable indépendante ont été exclus de cette analyse.

A la lecture des tableaux ci-dessous, nous nous rendons compte que :

R2= 0,261 pour le modèle1, de 0,336, pour le modèle2. Donc le pouvoir explicatif du modèle est acceptable.

B=0,511

Sig=0,000

Tableau 4.9. ANOVA, du 2er item de la fidélité affective

ANOVAa

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

22,295

1

22,295

21,541

,000b

Résidu

63,134

61

1,035

 

 

Total

85,429

62

 

 

 

2

Régression

28,719

2

14,359

15,192

,000c

Résidu

56,710

60

,945

 

 

Total

85,429

62

 

 

 

a. Variable dépendante : J'ai des préférences pour cette banque dans cette ville

b. Valeurs prédites : (constantes), Cette banque représente exactement ce que je recherche

c. Valeurs prédites : (constantes), Cette banque représente exactement ce que je recherche, Parce que cette banque agit pour mon bien, il est juste que je la soutienne

Tableau 4.10. coefficient de régression du 2eme item de la fidélité affective

 

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

1,793

,404

 

4,437

,000

Cette banque représente exactement ce que je recherche

,572

,123

,511

4,641

,000

2

(Constante)

1,032

,484

 

2,132

,037

Cette banque représente exactement ce que je recherche

,441

,128

,394

3,444

,001

Parce que cette banque agit pour mon bien, il est juste que je la soutienne

,323

,124

,298

2,607

,012

Pour ce qui est du lien entre la variable indépendante « engagement » et le troisième item de la variable dépendante « Faire des transactions avec cette banque en dit long sur ce que je suis  », nous notons au regard des tableaux que 9 items de la variable indépendante ont été exclus de cette analyse.

A la lecture des tableaux ci-dessous, nous remarquons que :

R2= 0,177, Donc le pouvoir explicatif du modèle est faible.

B=0,421

Sig=0,001

Tableau 4.11. ANOVA, du 3ème item de la fidélité affective

ANOVAa

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

18,605

1

18,605

13,138

,001b

Résidu

86,379

61

1,416

 

 

Total

104,984

62

 

 

 

a. Variable dépendante : Faire des transactions avec cette banque en dit long sur ce que je suis 

b. Valeurs prédites : (constantes), Je m'identifie fortement à cette banque

Tableau 4.12. Coefficient de régression du 3ème item de la fidélité affective

 

Coefficient de régression

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

1,589

,413

 

3,846

,000

Je m'identifie fortement à cette banque

,465

,128

,421

3,625

,001

A propos du lien entre la variable indépendante « engagement » et le quatrième item de la variable dépendante « Cette banque est une banque dont je pourrais parler longuement  », nous notons au vu des tableaux que 9 items de la variable indépendante ont été exclus de cette analyse.

A la lecture des tableaux ci-dessous, il ressort que :

R2= 0,249, Donc le pouvoir explicatif du modèle est faible.

B=0,499

Sig=0,000

Tableau 4.13. ANOVA, du 4ème item de la fidélité affective

ANOVAa

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

28,092

1

28,092

20,186

,000b

Résidu

84,892

61

1,392

 

 

Total

112,984

62

 

 

 

a. Variable dépendante : Cette banque est une banque dont je pourrais parler longuement 

b. Valeurs prédites : (constantes), Cette banque mérite que je lui reste fidèle

Tableau 4.14. Coefficient de régression du 4ème item de la fidélité affective

 

Coefficient de régression

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

1,346

,394

 

3,417

,001

Cette banque mérite que je lui reste fidèle

,519

,115

,499

4,493

,000

Au sujet du lien entre la variable indépendante « engagement » et le cinquième item de la variable dépendante «je continuerais à faire des transactions dans cette banque même si les prix augmentent quelque peu   », nous notons après lecture des tableaux que 9 items de la variable indépendante ont été exclus de cette analyse.

A la lecture des tableaux ci-dessous, nous remarquons que :

R2= 0,105, Donc le pouvoir explicatif du modèle est faible.

B=0,324

Sig=0,010

Tableau 4.15. ANOVA, du 5ème item de la fidélité affective

ANOVAa

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

10,274

1

10,274

7,172

,010b

Résidu

87,377

61

1,432

 

 

Total

97,651

62

 

 

 

a. Variable dépendante : je continuerais à faire des transactions dans cette banque même si les prix augmentent quelque peu 

b. Valeurs prédites : (constantes), le retrait de cette banque m'ennuierait beaucoup car aucune autre ne me convient autant

Tableau 4.16. Coefficient de régression du 5ème item de la fidélité affective

Coefficient de régression

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

1,749

,380

 

4,602

,000

le retrait de cette banque m'ennuierait beaucoup car aucune autre ne me convient autant

,311

,116

,324

2,678

,010

Pour ce qui est du lien entre la variable indépendante « engagement » et le dernier item de la variable dépendante «  », nous notons au regard des tableaux que 8 items de la variable indépendante ont été exclus de cette analyse.

A la lecture des tableaux ci-dessous, nous remarquons que :

R2= 0,230, pour le premier modèle et 0,312 pour le second modèle. Donc le pouvoir explicatif du modèle est acceptable.

B=0,479

Sig=0,000

Tableau 4.17. ANOVA, du dernier item de la fidélité affective

ANOVA

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

26,114

1

26,114

18,198

,000b

Résidu

87,536

61

1,435

 

 

Total

113,651

62

 

 

 

2

Régression

35,472

2

17,736

13,612

,000c

Résidu

78,179

60

1,303

 

 

Total

113,651

62

 

 

 

a. Variable dépendante : J'ai recommandé à d'autres personnes de fréquenter cette banque 

b. Valeurs prédites : (constantes), Parce que cette banque agit pour mon bien, il est juste que je la soutienne

c. Valeurs prédites : (constantes), Parce que cette banque agit pour mon bien, il est juste que je la soutienne, Etre client(e) de cette marque, c'est appartenir à une grande famille, un grand club

Tableau 4.18. Coefficient de régression, du dernier item de la fidélité affective

COEFFICIENT DE REGRESSION

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

1,151

,530

 

2,172

,034

Parce que cette banque agit pour mon bien, il est juste que je la soutienne

,599

,140

,479

4,266

,000

2

(Constante)

,491

,562

 

,874

,386

Parce que cette banque agit pour mon bien, il est juste que je la soutienne

,502

,139

,402

3,623

,001

Etre client(e) de cette marque, c'est appartenir à une grande famille, un grand club

,302

,113

,297

2,680

,009

De ce qui précède, nous notons que pour l'analyse visant à dégager l'impact de l'engagement sur la fidélité affective, les conditions énumérées ci-dessus sont respectées, à savoir sig<0,5 ; « t » de student positif dans tous les cas, et les beta sont tous positifs.

Nous pouvons donc conclure que l'hypothèse H2, est confirmée

3. Impact de la confiance sur la fidélité conative et action

- La fidélité conative

Concernant le lien entre la variable indépendante « confiance » et le premier item de la variable dépendante de la fidélité cognitive «J'éprouve vraiment un plaisir à transiger avec cette banque   », nous notons à la lumière des tableaux que 11 items de la variable indépendante ont été exclus de cette analyse.

A la lecture des tableaux ci-dessous, nous remarquons que :

R2= 0,159, pour le premier modèle et 0,237 pour le second modèle et 0,286, pour le troisième modèle. Donc le pouvoir explicatif du modèle est faible.

B=0,399

Sig=0,001

Tableau 4.19. ANOVA, du 1er item de la fidélité conative

ANOVAa

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

17,124

1

17,124

11,755

,001b

Résidu

90,314

62

1,457

 

 

Total

107,438

63

 

 

 

2

Régression

25,457

2

12,728

9,471

,000c

Résidu

81,981

61

1,344

 

 

Total

107,438

63

 

 

 

3

Régression

30,706

3

10,235

8,003

,000d

Résidu

76,732

60

1,279

 

 

Total

107,438

63

 

 

 

a. Variable dépendante : J'éprouve vraiment un plaisir à transiger avec cette banque 

b. Valeurs prédites : (constantes), Le personnel est sincèrement à l'écoute des clients

c. Valeurs prédites : (constantes), Le personnel est sincèrement à l'écoute des clients, Acheter des services proposés par cette banque, c'est une garantie

d. Valeurs prédites : (constantes), Le personnel est sincèrement à l'écoute des clients, Acheter des services proposés par cette banque, c'est une garantie, Les services proposés par cette banque m'apportent de la sécurité 

Tableau 4.20. coefficient de régression du 1er item de la fidélité conative

Coefficient de regression

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

1,686

,437

 

3,853

,000

Le personnel est sincèrement à l'écoute des clients

,406

,118

,399

3,429

,001

2

(Constante)

,518

,630

 

,822

,414

Le personnel est sincèrement à l'écoute des clients

,332

,117

,327

2,829

,006

Acheter des services proposés par cette banque, c'est une garantie

,399

,160

,288

2,490

,016

3

(Constante)

-,209

,711

 

-,294

,770

Le personnel est sincèrement à l'écoute des clients

,293

,116

,288

2,516

,015

Acheter des services proposés par cette banque, c'est une garantie

,336

,160

,242

2,107

,039

Les services proposés par cette banque m'apportent de la sécurité 

,288

,142

,231

2,026

,047

Pour ce qui du lien entre la variable indépendante « confiance » et le deuxième item de la variable dépendante «Je me considère très fidèle à cette banque   », nous notons au vu des tableaux que 13 items de la variable indépendante ont été exclus de cette analyse.

A la lecture des tableaux ci-dessous, nous remarquons que :

R2= 0,114, pour le troisième modèle. Donc le pouvoir explicatif du modèle est faible.

B=0,337

Sig=0,006

Tableau 4. 21. ANOVA, du 2ème item de la fidélité conative

ANOVAa

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

9,665

1

9,665

7,961

,006b

Résidu

75,273

62

1,214

 

 

Total

84,938

63

 

 

 

a. Variable dépendante : Je me considère très fidèle à cette banque 

b. Valeurs prédites : (constantes), Cette banque est sincère vis-à-vis de ses clients

Tableau 4. 22.coefficient de régression du 2ème item de la fidélité conative

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

1,659

,570

 

2,912

,005

Cette banque est sincère vis-à-vis de ses clients

,409

,145

,337

2,821

,006

En étudiant le lien entre la variable indépendante « confiance » et le dernier item de la variable dépendante «Il y a de fortes chances que je retourne faire des transactions dans cette banque    », nous notons à partir des tableaux que 13 items de la variable indépendante ont été exclus de cette analyse.

A la lecture des tableaux ci-dessous, il ressort que :

R2= 0,253, donc le pouvoir explicatif du modèle est faible.

B=0,399

Sig=0,000

Tableau 4. 23. ANOVA, du dernier item de la fidélité conative

ANOVAa

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

20,234

1

20,234

21,040

,000b

Résidu

59,625

62

,962

 

 

Total

79,859

63

 

 

 

a. Variable dépendante : Il y a de fortes chances que je retourne faire des transactions dans cette banque 

b. Valeurs prédites : (constantes), J'ai confiance dans la qualité des services offerts par cette banque

tableau 4.2.24. coefficient de régression, du dernier item de la fidélité conative

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

1,574

,447

 

3,519

,001

J'ai confiance dans la qualité des services offerts par cette banque

,528

,115

,503

4,587

,000

FIDELITE ACTION

Pour ce qui du lien entre la variable indépendante « confiance » et le premier item de la variable dépendante de la fidélité action «  Je continuerai toujours à choisir cette banque avant les autres  », nous notons au vu des tableaux que 13 items de la variable indépendante ont été exclus de cette analyse.

A la lecture des tableaux ci-dessous, nous nous rendons compte que :

R2= 0,190, donc le pouvoir explicatif du modèle est faible.

B=0,435

Sig=0,000

Tableau 4.25. ANOVA, du 1er item de la fidélité action

ANOVAa

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

16,251

1

16,251

14,497

,000b

Résidu

69,499

62

1,121

 

 

Total

85,750

63

 

 

 

a. Variable dépendante : Je continuerai toujours à choisir cette banque avant les autres

b. Valeurs prédites : (constantes), Le personnel prend soin des intérêts des clients

Tableau 4. 26. Coefficient de régression du 1er item de la fidélité action

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

1,932

,355

 

5,434

,000

Le personnel prend soin des intérêts des clients

,377

,099

,435

3,808

,000

Au sujet du lien entre la variable indépendante « confiance » et le deuxième item de la variable dépendante « Je continuerai toujours à choisir les caractéristiques de cette banque avant les autres  », nous notons après lecture des tableaux que 13 items de la variable indépendante ont été exclus de cette analyse.

A la lecture des tableaux ci-dessous, nous remarquons que :

R2= 0,074, donc le pouvoir explicatif du modèle est faible.

B=0,272

Sig=0,030

Tableau 4.27. ANOVA, du 2ème item de la fidélité action

ANOVAa

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

6,878

1

6,878

4,960

,030b

Résidu

85,981

62

1,387

 

 

Total

92,859

63

 

 

 

a. Variable dépendante : Je continuerai toujours à choisir les caractéristiques de cette banque avant les autres

b. Valeurs prédites : (constantes), Le personnel prend soin des intérêts des clients

Tableau 4.28. Coefficient de régression du 2ème item de la fidélité action

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

2,230

,395

 

5,640

,000

Le personnel prend soin des intérêts des clients

,246

,110

,272

2,227

,030

Pour ce qui du lien entre la variable indépendante « confiance » et le troisième item de la variable dépendante « Je continuerai toujours à favoriser l'offre de cette banque avant les autres », nous notons au vu des tableaux que 13 items de la variable indépendante ont été exclus de cette analyse.

A la lecture des tableaux ci-dessous, nous en concluons que :

R2= 0, 076. Donc le pouvoir explicatif du modèle est faible.

B=0,276

Sig=0,027

Tableau 4.29. ANOVA, du 3ème item de la fidélité action

ANOVAa

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

6,584

1

6,584

5,125

,027b

Résidu

79,650

62

1,285

 

 

Total

86,234

63

 

 

 

a. Variable dépendante : Je continuerai toujours à favoriser l'offre de cette banque avant les autres

b. Valeurs prédites : (constantes), Le personnel est toujours bienveillant envers les clients

Tableau 4.30 . Coefficient de régression du 3ème item de la fidélité action

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

2,177

,435

 

5,000

,000

Le personnel est toujours bienveillant envers les clients

,268

,118

,276

2,264

,027

Pour ce qui du lien entre la variable indépendante « confiance » et le dernier item de la variable indépendante de la fidélité action : « Je continuerai toujours à utiliser les services de cette banque par préférence aux concurrents ». Nous notons que sur les 14 items que compte la variable « confiance », 12 ont été exclus.

A la lecture des tableaux ci-dessous, nous notons :

R2=0,138 pour modèle1 et 0,229 pour modèle2, donc le pouvoir explicatif est faible.

B=0,372

Sig=0,002

Tableau 4.31. ANOVA, du dernier item de la fidélité action

ANOVAa

Modèle

Somme des carrés

ddl

Moyenne des carrés

D

Sig.

1

Régression

10,803

1

10,803

9,951

,002b

Résidu

67,307

62

1,086

 

 

Total

78,109

63

 

 

 

2

Régression

17,870

2

8,935

9,048

,000c

Résidu

60,239

61

,988

 

 

Total

78,109

63

 

 

 

a. Variable dépendante : Je continuerai toujours à utiliser les services de cette banque par préférence aux concurrents

b. Valeurs prédites : (constantes), Le personnel prend soin des intérêts des clients

c. Valeurs prédites : (constantes), Le personnel prend soin des intérêts des clients, Le personnel me considère comme un(e) ami(e)

Tableau 4.32. Coefficient de régression du dernier item de la fidélité action

Modèle

Coefficients non standardisés

Coefficients standardisés

t

Sig.

A

Erreur standard

Bêta

1

(Constante)

2,304

,350

 

6,588

,000

Le personnel prend soin des intérêts des clients

,308

,098

,372

3,154

,002

2

(Constante)

1,607

,423

 

3,794

,000

Le personnel prend soin des intérêts des clients

,280

,094

,339

2,997

,004

Le personnel me considère comme un(e) ami(e)

,259

,097

,303

2,675

,010

De ce qui précède, nous apercevons que pour la plupart des tests, la qualité du modèle, c'est-à-dire le pouvoir explicatif est faible. Mais en nous basant sur la nature de la relation du tableau Anova, nous notons sig<0,5. De plus, tous les Beta « B » sont positifs et tous les tests du t de student sont positifs. Donc l'hypothèse H3 : la confiance du client se matérialise par l'intention d'achat, est confirmée.

II. RECOMMANDATIONS AU SECTEUR BANCAIRE CAMEROUNAIS

Dans cette ultime section, nous allons préconiser quelques recommandations au secteur bancaire.

a. Par rapport à la Confiance

Les résultats de l'analyse de la régression simple, effectuée dans la présente étude montrent que la dimension confiance (confiance organisationnelle et confiance interpersonnelle) a un impact significatif sur le phénomène de fidélité cognitive des clients bancaires au Cameroun. En effet, la fidélité cognitive des clients bancaires au Cameroun augmente au fur et à mesure que le niveau de confiance envers la banque et envers ses représentants augmente. Ce résultat corrobore les propos de Ndubisi et al. (2006), qui avancent que la confiance est un élément important dans les rapports «entreprise-client», et dans le développement de la fidélité. Et de ce ajoutent, que les banques devraient s'efforcer pour gagner la confiance des clients.

La confiance qu'accorde un client à sa banque fait référence à une certaine crédibilité, garantie ou fiabilité. Cette crédibilité peut être mesurée par la capacité de la banque à exécuter les transactions dans les délais promis, à maintenir et stabiliser les prix (Toufaily, 2011) ou encore parce qu'elle propose au client des offres compétitives et étoffées (Gatfaoui, 2007. p: 6). À ce niveau, les gestionnaires marketing devraient accroître la crédibilité de leur offre, et ce, à travers un bon suivi des comptes du client : informer le client en cas d'anomalie sur son compte (retrait d'un montant dépassant la limite quotidienne autorisée, utilisation de sa carte de crédit dans des villes autres où le client habite, etc.), faire des propositions commerciales adaptées (forfait étudiant, forfait-personnes âgées, programme pour aider les jeunes entrepreneurs, etc.), solliciter le client lors du lancement de nouveaux produits ou services (essai de nouvelles cartes sans frais, etc.). Ils doivent mettre à jour des informations sur le site web de la banque.

Au-delà de la confiance du client envers sa banque elle-même, on trouve également la confiance envers les représentants. Ces derniers sont directement et personnellement impliqués dans la fabrication d'un service avec le client (Eiglier, 2002), d'où leur rôle central au sein de toute relation. La crédibilité du chargé de clientèle se mesure par sa capacité à effectuer son travail efficacement et rapidement. Ses compétences et son expertise se résument dans sa capacité à donner des informations précises et fiables sur les opérations alors que sa bienveillance consiste à veiller au bien-être des clients.

En bref, le personnel en contact, doit effectuer les tâches nécessaires à la production et la prestation du service, c'est le rôle opérationnel, très comparable à celui de l'ouvrier dans l'usine. Le personnel en contact doit de plus, et en même temps, s'adresser et parler aux clients, c'est le rôle relationnel. En outre, le personnel en contact est une variable très importante dans la gestion de la qualité du service. Plusieurs recherches en matière de qualité révèlent que les clients sont sensibles à la prestation de service rendue par le personnel. Dans ce cadre, Jean-Louis Chandon et al. (1997) indiquent que les clients évaluent la rencontre de service en fonction de trois dimensions qui sont : la compétence, la capacité d'écoute et le dévouement

A ce niveau, on recommande aux gestionnaires marketing de faire une sélection très minutieuse lors du recrutement des chargés de la clientèle, de développer leur savoir-faire commercial en leur faisant participer à des séminaires, en leur offrant des formations continues et sur mesure, axées sur l'orientation client, le sens pointu de l'accueil des clients, et de limiter la forte rotation du personnel. Ces recommandations avaient aussi été formulées par Perrien et Ricard (1994 ), dans le contexte canadien.

b. Par rapport à l'engagement

Les analyses de régression effectuées dans cette étude montrent que la variable engagement a un impact significatif et positive sur le phénomène de fidélité des clients bancaires au Cameroun.

Les résultats de régressions ont démontré que l'engagement a un impact significatif sur la fidélité affective des clients bancaires au Cameroun. Ce résultat concorde avec celui de Fullerton (2003) selon lequel ce type d'engagement est celui ayant le plus d'impact sur la performance à long terme d'une relation et celui ayant le plus grand effet sur la fidélisation des clients. Dans le même ordre d'idées et dans le milieu de grande consommation, Amine (1999), rajoute qu'il conduit à une fidélité plus durable et stable qu'un engagement calculé qui entraîne une fidélité opportuniste susceptible de disparaître dès que le bénéfice perçu devient inférieur au coût de changement. De plus, Moulin et Roux (2008), déclarent qu'il exerce généralement l'influence la plus déterminante sur le comportement de l'individu définissant par là une forte loyauté à l'entreprise ou une forte fidélité à la marque ou à l'enseigne. Ces résultats impliquent qu'un client qui s'engage affectivement envers sa banque est un client fidèle.

Nous recommandons donc aux gestionnaires marketing de mettre en place des stratégies qui permettent de bâtir des relations affectives avec leurs clients, les développer et les maintenir à long terme. Notons que l'engagement affectif a le grand avantage d'être plus difficilement transposable que les modèles de loyauté plus transactionnels (Cristau et Laceuilhe, 2008).

c. Par rapport à la communication

Pour finir, les résultats obtenus dans la présente étude démontrent que la communication représente un autre facteur important pour établir la fidélité des clients bancaires camerounais. Ce résultat implique que les banques qui réussissent à communiquer une information transparente, cohérente et régulière qui peut répondre aux attentes des clients les rendent de plus en plus fidèles à celles-ci. Comme le déclarent Lova et Ricard (2007), une bonne communication contribue à la réussite de toute relation. Ils rajoutent que : « l'information doit être visible, claire et précise » (p.60).

Les gestionnaires devraient communiquer le plus ouvertement et le plus fréquemment possible avec leurs clients, les informer de tout événement ou changement dans leurs dossiers, et leur transmettre toute information susceptible de les aider. De plus, ces informations doivent être reliées aux besoins, aux intérêts et aux préférences du client (Toufaily, 2011).

CONLUSION GENERALE

Il a été question tout au long de cette analyse de vérifier l'impact de l'approche relationnelle sur la clientèle bancaire Cameroun. Il en ressort qu'elle en compte plusieurs composantes, mais les plus citées dans la littérature marketing restent : la confiance, l'engagement et la communication. Quant à la fidélité, nous en avons dégagé quatre dimensions conformément à la littérature marketing. Une dimension cognitive, une dimension affective, une dimension conative et une dimension action. Concernant les formes de fidélité, nous en dénombrons deux : une fidélité behaviouriste, qui consiste pour un client de répéter les actes d'achat et une fidélité attitudinale, qui pour un client, se traduit par la manifestation d'une attitude favorable vis-à vis de la marque. Toutefois, il est important de souligner que ni la fidélité behaviouriste, ni la fidélité attitudinale ne suffisent pour donner une définition complète de la fidélité. C'est la raison pour laquelle, il faut combiner les deux approches pour avoir une meilleure définition de celle-ci. Dans ce cas, on parlera de fidélité composite qui, pour un client, se manifeste par une attitude favorable vis-à vis de la marque et la répétition des actes d'achat. Sur la question de départ, celle qui consistait à savoir si les composantes de l'approche relationnelle peuvent garantir la fidélité de la clientèle, nous dirons au vu des résultats, qu'il existe un lien significatif entre ces composantes et la fidélité (confère tableau ANOVA et le tableau de coefficient de régression). Enfin, plusieurs recommandations peuvent être adressées au secteur bancaire camerounais.

A propos de la confiance, les banques doivent faire une sélection très minutieuse lors du recrutement des chargés de la clientèle, afin de développer leur savoir-faire commercial. Elles doivent en outre leur faire participer à des séminaires, en leur offrant des formations continues et sur mesure, axées sur l'orientation client, le sens pointu de l'accueil des clients, et limiter la forte rotation du personnel, en envoyant périodiquement des clients mystères pour évaluer le front office.

Pour ce qui est de l'engagement, les banques doivent mettre en place des stratégies permettant de bâtir des relations affectives avec leurs clients, les développer et les maintenir à long terme. Notons que l'engagement affectif a le grand avantage d'être plus difficilement transposable que les modèles de loyauté plus transactionnels.

En ce qui concerne la communication, les gestionnaires devraient communiquer le plus ouvertement et le plus fréquemment possible avec leurs clients. En effet, la banque devrait le plus souvent former ses clients sur les modes d'utilisation de nouveaux services, pour que ces derniers s'y familiarisent.

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