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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