Evaluation de la présence des capacités marketing: Proposition d’un index multidimensionnel et hiérarchique

Abstract

Notre ambition est de proposer un instrument multidimensionnel permettant de décrire le degré de présence des principales capacités marketing sur trois niveaux d’abstraction. Après avoir présenté le cadre théorique relatif aux capacités marketing, l’article souligne tout d’abord les limites des principales échelles proposées par Vorhies et al. (1999 ; 2009), Vorhies et Harker (2000), et Vorhies et Morgan (2003 ; 2005). Ensuite, les étapes nécessaires au développement et à la validation d’un index multidimensionnel formatif de troisième ordre sont détaillées. Sur la base d’une collecte de données réalisée auprès d’un échantillon de 199 PME françaises, la phase d’analyse de la validité convergente et discriminante de l’instrument est réalisée à l’aide de l’approche PLS aux modèles à variables latentes (PLS-PM). Enfin, la validité nomologique de l’instrument proposé est confirmée via l’étude de l’influence des capacités marketing sur la performance organisationnelle.

Keywords

Approche PLS aux modèles à variables latentes capacités marketing construit formatif hiérarchique index composite

Introduction

Après plus de 30 ans de recherches, la contribution des capacités marketing à la performance est aujourd’hui largement démontrée (Crook et al., 2008 ; Krasnikov, 2008). Les études de référence sur le sujet ont principalement mobilisé le socle d’échelles issu des travaux de Vorhies et al. (1999 ; 2009), Vorhies et Harker (2000), et Vorhies et Morgan (2003 ; 2005) afin de mesurer la plus ou moins grande présence des capacités marketing au sein des entreprises. En ligne avec la théorie des ressources¹, ce corpus d’échelle a permis de démontrer comment la présence de certaines capacités marketing contribue à la création de l’avantage concurrentiel (Barney, 2014 ; Kozlenkova et al., 2014 ; Morgan, 2012). Ces échelles reposent sur une approche comparative de la mesure, les répondants devant évaluer le degré de possession de capacités marketing par rapport à leurs principaux concurrents (Moorman et Day, 2016). Or, nombre d’auteurs rappellent que l’obtention d’un avantage concurrentiel repose moins sur le différentiel de capacités organisationnelles que sur l’habileté avec laquelle elles sont efficacement orchestrées (Sirmon et al., 2007 ; 2011). Les échelles issues des travaux de Vorhies et al. (1999 ; 2009), Vorhies et Harker (2000) et Vorhies et Morgan (2003 ; 2005) s’avèrent par conséquent peu adaptées à l’étude des mécanismes qui sous-tendent la bonne organisation et la bonne exploitation des capacités marketing disponibles (Molloy et al., 2011 ; Moorman et Day, 2016). Les appels se multiplient en faveur du développement d’instruments alternatifs permettant de décrire « dans l’absolu » la plus ou moins grande présence des capacités marketing (Katsikeas et al., 2016 ; Molloy et al., 2011 ; Moorman et Day, 2016 ; Morgan, 2012). Les capacités étant par essence multidimensionnelles et hiérarchiques (Grewal et Slotegraaf, 2007 ; Molloy et al., 2011), il faut pouvoir également capturer les principales facettes des capacités marketing sur plusieurs niveaux d’abstraction (Merrilees et al., 2011 ; Molloy et al., 2011 ; Morgan, 2012 ; Nielsen, 2014). Sur le plan instrumental, ces attentes induisent de pouvoir lever certaines difficultés à la fois conceptuelles et méthodologiques mais la récente synthèse théorique proposée par Morgan (2012) et l’émergence de nouvelles méthodes d’analyse (Esposito Vinzi et al., 2010 ; Tenenhaus et al., 2005 ; Wold, 1975) apportent aujourd’hui les éléments nécessaires à la construction et à la validation d’un tel instrument.

Sur ces sujets, le contexte très spécifique des PME françaises constitue un terrain de recherche pertinent à plusieurs titres². Une approche descriptive et non pas comparative de la mesure permettrait tout d’abord de tester le postulat selon lequel les PME souffriraient d’un manque de capacités marketing (Aldrich et Auster, 1986 ; Kilenthong et al., 2010 ; Siu et Kirby, 1998). L’absence d’instrument adapté n’a malheureusement pas permis à ce jour de tester cette hypothèse, malgré l’importance de cette question sur le plan conceptuel (Donaldson, 1996). Sur le plan managérial, la mise à disposition d’un tel instrument de mesure ouvrirait la voie à certaines analyses particulièrement précieuses tant pour le dirigeant que pour l’ensemble des acteurs concernés par l’amélioration des PME françaises. L’identification des capacités marketing étant un préalable à leur bonne exploitation, l’analyse des données collectées à l’aide de l’index proposé offre la possibilité pour une entreprise, à un moment donné, d’évaluer la qualité de son portefeuille de capacités marketing et d’identifier les capacités à activer et/ou à renforcer³ (Bocconcelli et al., 2016). Le développement d’un tel instrument permettrait, entre autres, de pouvoir réaliser une matrice Importance-Performance (Abalo et al., 2007), outil potentiellement très utile pour assister le dirigeant dans la bonne gestion de son portefeuille de ressources. Fort de ces différentes attentes et opportunités, la présente recherche a pour objectif le développement et la validation d’un index multidimensionnel et hiérarchique permettant de décrire la plus ou moins grande présence des principales dimensions et sous-dimensions du construit « capacités marketing » (i) dans l’absolu et non de manière comparative et (ii) sur plusieurs niveaux d’abstraction (Carlson et Herdman, 2012 ; Morgan, 2012 ; Moorman et Day, 2016). Le présent article est organisé comme suit. Dans un premier temps, une revue des travaux sur les capacités marketing est réalisée afin de mettre en perspective les voies de recherche émergentes et les attentes sur le plan instrumental auxquelles les échelles proposées par Vorhies et al. (1999 ; 2009), Vorhies et Harker (2000) et Vorhies et Morgan (2003 ; 2005) ne permettent pas de répondre. Dans un deuxième temps, les étapes nécessaires au développement puis à la validation de l’index proposé à l’aide de l’approche PLS aux modèles à variables latentes⁴ sont présentées et expliquées. Dans un troisième temps, les différentes facettes de la validité de l’index proposé sont testées et confirmées sur la base d’une collecte de données réalisée fin 2012 auprès de 199 dirigeants de PME. Enfin, les principales contributions conceptuelles et managériales, les limites et les voies de recherche sont finalement discutées.

Les enjeux relatifs à l’opérationnalisation des capacités marketing

Cadre théorique et instrumental

Issus de la théorie des ressources (Barney, 1991 ; Penrose, 1959 ; Wernerfelt, 1984), les travaux sur les capacités marketing ont pour vocation d’étudier la contribution du marketing à la performance des entreprises (Barney, 2014 ; Kozlenkova et al., 2014 ; Morgan, 2012). Définies comme l’ensemble des mécanismes organisationnels permettant d’exploiter les actifs disponibles afin de créer une valeur pertinente sur le marché (Grant, 1991), l’étude de la contribution des capacités marketing s’est développée fortement depuis le début des années 90⁵. Dans la continuité des premiers travaux menés par Day (1994), Vorhies et Yarbrough (1998) ou encore Fahy et Smithee (1999), un grand nombre d’études ont été menées. Le caractère stratégique de la contribution des capacités marketing à la performance est aujourd’hui largement avéré (Crook et al., 2008 ; Krasnikov, 2008).

Le corpus d’échelles proposé par Vorhies et Morgan (2005) et, dans une moindre mesure, les travaux de Vorhies et al. (1999 ; 2009), de Vorhies et Harker (2000) et de Vorhies et Morgan (2003) constituent le socle instrumental de référence au sein de ce courant de recherche (cf. Tableau Supplémentaire 1). Malgré leurs différences, ces instruments ont pour vocation de couvrir les principaux périmètres de la fonction marketing, depuis la génération et l’exploitation de l’information nécessaire à la formulation de la stratégie marketing jusqu’à la gestion des éléments du mix marketing. Le Tableau Supplémentaire 2 récapitule les principales dimensions étudiées⁶.

Sur le plan conceptuel, la mise en comparaison des différentes échelles met en lumière une certaine parcellisation quant à la manière de justifier de la classification et de la définition données aux dimensions et sous-dimensions des construits étudiés. On note également une certaine fertilisation croisée au début des années 90 entre le courant sur les capacités marketing et celui relatif à l’étude de l’Orientation Marché⁷ (Attia et Hooley, 2007 ; Kraaijenbrink et al., 2010). Sur le plan instrumental, à l’inverse, ces échelles partagent une approche de la mesure, à la fois subjective et comparative puisque fondée sur une estimation par les répondants du niveau de possession de capacités marketing par rapport à leurs principaux concurrents (Molloy et al., 2011 ; Moorman et Day, 2016). Cette formulation des questions⁸, héritée des premiers travaux de Conant et al. (1990), est commune à l’ensemble des échelles développées sur ces questions depuis le début des années 90 tant en stratégie (Boyd et al., 2012) qu’en marketing (Hult, 2011 ; Ketchen et Hult, 2011 ; Kozlenkova et al., 2014). Cette approche comparative de la mesure illustre selon Foss et Stieglitz (2012) une perspective principalement économique de la RBV fondée sur le postulat selon lequel l’hétérogénéité des ressources stratégiques constitue la principale source de création de l’avantage concurrentiel (Kraaijenbrink et al., 2010). Elle est aujourd’hui régulièrement dénoncée, les critiques soulignant la fragilité du postulat d’hétérogénéité des ressources et la dimension tautologique que pose leur contribution à la performance (Armstrong et Shimizu, 2007 ; Kraaijenbrink et al., 2010).

Nouvelles voies de recherche et limites des échelles disponibles

Si la maturité des travaux a permis de démontrer la contribution des capacités marketing à la performance, nombre d’auteurs rappellent que la création d’un avantage concurrentiel ne saurait reposer sur le seul postulat d’hétérogénéité, ces capacités étant relativement disponibles sur le marché des facteurs (Kozlenkova et al., 2014 ; Maritan et Peteraf, 2011). Au-delà de la seule possession de certaines ressources stratégiques, les voies de recherche défendent désormais une approche plus organisationnelle. L’obtention d’un avantage concurrentiel dépendrait en effet moins de la seule possession de ressources stratégiques que surtout de la plus ou moins grande habileté avec laquelle les entreprises orchestrent et exploitent les synergies entre ressources complémentaires. Comme le rappellent Sirmon et al. (2007 : 274) : “(…) possessing valuable, rare, inimitable, and non-substitutable resources is a necessary but insufficient condition for value creation. Indeed, value is created only when resources are evaluated, manipulated, and deployed appropriately within the firm’s environmental context”. Les efforts s’orientent désormais vers l’étude des microfondations (Foss, 2011) et plus spécifiquement vers une meilleure compréhension des phénomènes d’orchestration des ressources (Sirmon et al., 2007). Ces courants partagent l’ambition de mieux identifier et comprendre les mécanismes par lesquels les entreprises créent, développent, organisent et exploitent les capacités marketing en leur possession (Barney, 2014 ; Fahy et al., 2006 ; Hunt, 2011 ; Kozlenkova et al., 2014 ; Srivastava et al., 2001). Sur le plan instrumental, les échelles de référence proposées par Vorhies et al. (1999 ; 2009), Vorhies et Harker (2000) et Vorhies et Morgan (2003 ; 2005) s’avèrent peu adaptées à ces nouvelles voies de recherche et les appels se multiplient en faveur de la création d’instruments plus adéquats. Afin de pouvoir dépasser le caractère tautologique de la démarche comparative et démontrer la pertinence de la RBV en termes de recommandations managériales, il faut tout d’abord pouvoir disposer d’instruments permettant de décrire « dans l’absolu » la plus ou moins grande présence des capacités marketing, sans avoir à recourir à une comparaison par rapport aux concurrents (Hult et al., 2005 ; Molloy et al., 2011 ; Moorman et Day, 2016 ; Srivastava et al., 2001). Les capacités marketing étant par essence multidimensionnelles et hiérarchiques (Grewal et Slotegraaf, 2007 ; Molloy et al., 2011) il faut également pouvoir rendre compte des dimensions et sous-dimensions qui les constituent (Grewal et Slotegraaf, 2007 ; Hoopes et Madsen, 2008 ; Merrilees et al., 2011). Sur ces sujets, les échelles proposées par Vorhies et al. (1999 ; 2009), Vorhies et Harker (2000), et Vorhies et Morgan (2003 ; 2005) ne permettent pas de décrire de manière large et profonde l’état du portefeuille de « capacités marketing » au sein d’une entreprise donnée. Dans un souci de réductionnisme et de validité de la mesure, les échelles proposées par Vorhies et al. (1999), Vorhies et Harker (2000) et Vorhies et Morgan (2005) (cf. Tableau Supplémentaire 1) identifient tout d’abord les différentes capacités marketing à l’aide de construits non seulement distincts, mais aussi improprement caractérisés comme réflectifs et validés comme tels. De plus, afin de concilier exhaustivité de la mesure et contraintes de parcimonie, chaque indicateur identifie une facette distincte du construit mesuré. Les indicateurs de chaque échelle étant par définition non-interchangeables et non nécessairement corrélés, il s’agit en réalité de construits formatifs pour lesquels les méthodes classiques de validation des qualités psychométriques de la mesure s’avèrent inadaptées (Diamantopoulos et Winklhofer, 2001). Ces pratiques altèrent potentiellement la validité du contenu⁹ même des échelles en favorisant l’élimination de certains indicateurs pourtant essentiels pour décrire le phénomène observé¹⁰ (Diamantopoulos et Winklhofer, 2001 ; Jarvis et al., 2003 ; Podsakoff et al., 2006). A l’inverse, l’échelle proposée par Vorhies et al. (2009) et Vorhies et Morgan (2003) (cf. Tableau Supplémentaire 3) illustre le souci des auteurs de parvenir à étudier les capacités marketing à un niveau d’abstraction plus élevé. Conscients de la nécessité de pouvoir étudier les capacités marketing sur plusieurs niveaux, sans allongement disproportionné du nombre de questions, les auteurs proposent de mesurer deux construits théoriques, les architectural capabilities et les specialized capabilities, à l’aide d’une dizaine d’indicateurs à peine. En l’absence de construits intermédiaires qui permettraient une mesure véritablement hiérarchisée des dimensions et sous-dimensions des deux construits à observer (cf. Figure Supplémentaire 1), cette modalité d’observation induit une distanciation excessive entre le niveau théorique et le niveau empirique, ce qui fragilise potentiellement la validité de contenu et la validité prédictive de l’instrument (Hoopes et Madsen, 2008 ; Podsakoff et al., 2006).

Cette revue critique des instruments actuellement disponibles illustre la nécessité d’un instrument alternatif permettant de décrire de manière valide et sur plusieurs niveaux d’abstraction le degré de présence des capacités marketing. L’opérationnalisation d’un tel construit nécessite le développement de modèle de mesure dit « hiérarchique » de « deuxième » ou de « troisième ordre » selon le degré d’abstraction souhaité (cf. Figure Supplémentaire 2).

Développement d’un l’index multidimensionnel et hiérarchique

Dans un premier temps, nous détaillons les étapes retenues afin de modéliser les dimensions et sous-dimensions de l’instrument proposé, spécifié comme étant un construit hiérarchique formatif de troisième ordre. Défini comme un index multidimensionnel formatif, nous justifions dans un deuxième temps pourquoi il relève spécifiquement d’une approche « composite » et non « factorielle » de la mesure (Diamantopoulos et Winklhofer, 2001 ; Wetzels et al., 2009).

Modélisation et spécification du modèle de mesure proposé

La démarche de traduction qui sous-tend le développement de tout instrument nécessite de mettre en correspondance les concepts (monde théorique) et les données (monde empirique) (Zeller et Carmines, 1980). Afin d’identifier et hiérarchiser les différentes dimensions et sous-dimensions qui composent l’instrument, nous avons privilégié une démarche descendante en partant du niveau d’abstraction le plus élevé vers celui le moins élevé jusqu’à atteindre le niveau empirique (Zeller et Carmines, 1980). Suivant les recommandations émises par Diamantopoulos et al. (2001) et Jarvis et al. (2004), nous avons tout d’abord spécifié et défini d’un point de vue théorique les différents construits qui composent notre instrument jusqu’à atteindre le niveau empirique. Puis nous avons caractérisé la nature des relations entre les différents construits théoriques et entre les construits théoriques et les indicateurs (cf. Figure Supplémentaire 3).

La structuration et la définition des différentes dimensions et sous-dimensions du construit global « capacités marketing » a été réalisée en prenant appui sur les travaux de Vorhies et al. (2009), de Vorhies et Morgan (2003) et surtout de Morgan (2012) tout en tenant compte des spécificités des pratiques marketing des PME (Bocconcelli et al., 2016 ; Hills et al., 2008 ; McCartan-Quinn et Carson, 2003 ; Siu et Kirby, 1998). Le construit « capacités marketing » est ainsi défini comme constitué de deux construits de deuxième ordre , les « capacités marketing stratégiques » (architectural capabilities) et les « capacités marketing spécialisées » (specialized capabilities)¹¹ (cf. Tableau 1). Cette même logique a été appliquée afin de spécifier et définir les construits de premier ordre . Les capacités marketing stratégiques incluent l’ensemble des activités permettant à la firme de générer et exploiter les connaissances sur l’environnement, le marché, les acteurs et les clients afin de formuler une stratégie de différenciation. Quatre périmètres d’activités sont généralement retenus (Morgan, 2012). Il s’agit tout d’abord des routines relatives au marketing dit « d’étude » qui permettent aux entreprises (i) de maintenir une veille sur l’environnement de marché (ii) d’analyser et anticiper les attentes (explicites ou implicites) des clients et (iii) de suivre la relation clients. A ces trois capacités s’ajoutent les capacités nécessaires à la formulation de la stratégie marketing dont les trois facettes essentielles sont relatives aux activités de segmentation, de ciblage et de positionnement (Hunt et Morgan, 1996 ; Morgan, 2012 ; Trinquecoste, 1999).

Tableau 1.

Spécification conceptuelle du construit de deuxième ordre « capacités marketing stratégiques » et des capacités marketing de premier ordre qui le composent.

Définition du construit de deuxième ordre	Définition du construit de premier ordre	Sous-dimensions identifiées
“Architectural marketing capabilities support differentiation strategies by collecting information from the market environment and developing marketing plans to act on the information collected from the market” (Vorhies et al., 2009 : 1313).	Market learning capabilities “The firm’s ability to actively and purposefully learn about customers, competitors, channel members, and the broader business environment in ways that not only allow a deep understanding of the current marketplace conditions but also permit future marketplace changes to be predicted” (Morgan, 2012 : 109)	Capacités de suivi et d’étude de l’environnement de marché
		Capacités de suivi et d’étude des concurrents
		Capacités de suivi et d’étude des attentes et besoins clients
		Capacités de suivi et d’étude de la satisfaction des clients
	Strategic market planning capabilities “The firm’s ability to conceive appropriate marketing strategies (related to) activities such as market segmentation, customer and competitor analysis, internal company analysis, market targeting, and envisioning desirable value propositions” (Morgan, 2012 : 108)	Capacités de segmentation clients
		Capacités de ciblage
		Capacités de positionnement de la proposition de valeur

Les capacités marketing spécialisées sont définies comme l’ensemble des routines relatives à la gestion du mix-marketing (Vorhies et al., 1999 ; Morgan, 2012), routines qui représentent la dimension « action » des activités marketing (Trinquecoste, 1999).

En cohérence avec la majorité des travaux actuels, les quatre principales facettes des capacités marketing opérationnelles identifiées sont relatives à la gestion du mix marketing et concernent respectivement : (i) la gestion du portefeuille produit (ii) la gestion de la politique tarifaire (iii) la gestion de la distribution et enfin (iv) la gestion de la communication intégrée. Nous avons choisi d’ajouter, aux côtés des capacités de création de nouveaux produits, celles relatives à la gestion du portefeuille de produits existants, tant ces deux facettes sont consubstantielles à la capacité d’une entreprise à mettre à disposition du marché une offre de valeur (cf. Tableau 2).

Tableau 2.

Spécification conceptuelle du construit de deuxième ordre « capacités marketing opérationnelles » et des capacités marketing de premier ordre qui le composent.

Définition du construit de deuxième ordre	Définition du construit de premier ordre	Sous-dimensions identifiées
“(Specialized marketing capabilities) reflect task-specific marketing activities such as marketing communications, personal selling, pricing, product development, and, in goods-based industries, distribution. Specialized marketing capabilities are particularly important in firms emphasizing differentiation-based product-market strategy elements because the communication of benefits to current and potential customers is highly dependent on these firm capabilities” (Vorhies et al., 2009 : 1313).	Product management capabilities “The process of adapting, maintaining, and delivering product and service offerings to satisfy customer needs” (Morgan, 2012 : 106)	Capacités à adapter l’offre de produits et services existants
	New product development capabilities “The firm’s ability to create meaningful new value offerings for its target markets” (Morgan, 2012 : 108)	Capacités à développer une offre de produits/services innovants
	Pricing management capabilities “(The firm’s ability to) develop appropriate pricing strategies (…) impacts both the cost and perceived quality sides of the customer value equation” (Morgan, 2012 : 106)	Capacités à développer une stratégie tarifaire par les coûts
		Capacités à développer une stratégie tarifaire par la valeur
	Channel management capabilities “The ability to efficiently and effectively manage relationships with channel members (…) attract new channel members, add value to channel member businesses” (Morgan, 2012 : 107)	Capacités à attirer de nouveaux distributeurs
		Capacités à apporter de la valeur aux distributeurs existants
	Marketing communications capabilities “‘The firm’s ability to communicate the benefits of the firm’s new products and services to potential customers” (Morgan, 2012 : 107)	Capacités à communiquer le bénéfice de la proposition de valeur
		Capacités à atteindre les cibles de communication

Une fois la structure du modèle constituée, le sens des relations entre les différents construits a été spécifié afin de pouvoir caractériser la nature réflective ou formative du modèle de mesure (Diamantopoulos et Winklhofer, 2001 ; Wetzels et al., 2009). Chaque construit étant formé par les sous construits qui le composent, les relations de causalité vont donc des dix-sept indicateurs réels vers les huit construits de premier ordre (R3), puis des huit construits de premier ordre vers les deux construits de deuxième ordre (R2) qui eux-mêmes forment le construit de troisième ordre « capacités marketing » (R1). Le modèle de mesure est donc spécifié comme étant un construit hiérarchique formatif de troisième ordre (Wetzels et al., 2009), comme schématisé dans la Figure 1.

Figure 1.

Modélisation du domaine théorique du construit formatif hiérarchique de troisième ordre « capacités marketing ».

Justification de l’approche « composite »

La modélisation d’un tel instrument, multidimensionnel et hiérarchique, à l’aide des nouvelles approches d’analyses par équations structurelles impose au préalable d’arbitrer entre l’approche dite « factorielle » et l’approche dite « composite » (Sarstedt et al., 2016). Si certains auteurs évoquent la possibilité d’adopter l’approche « factorielle » afin de modéliser les construits hiérarchiques formatifs via des facteurs communs à indicateurs « formatifs¹² », cette démarche s’avère en réalité conceptuellement et empiriquement délicate (Rigdon, 2016). Le développement d’un index multidimensionnel tel que celui développé ici n’est en réalité pas compatible avec l’approche factorielle dont les fondamentaux relèvent par essence de la théorie psychométrique de la mesure (Rigdon, 2016). La modélisation par facteurs communs s’appuie en effet sur l’idée que tout construit latent, bien que non directement observable, existe par lui-même et qu’il peut être mesuré via un ensemble d’indicateurs réels réflectifs (Diamantopoulos et Winklhofer, 2001 ; Rigdon, 2016). Dans le cas d’une approche factorielle, les indicateurs sont donc par nature conceptuellement interchangeables (Diamantopoulos et Winklhofer, 2001), chaque construit est obtenu comme somme du facteur commun auquel s’ajoute une part de variance aléatoire reflétant l’erreur de mesure (Thiétart, 2014). Les indicateurs formatifs mobilisés dans le cadre d’une approche factorielle étant des variables exogènes qui restent structurellement liées à un construit non observable, une telle modélisation ne permet pas de déterminer totalement le construit (Bollen et Bauldry, 2011). Le construit « capacités marketing » étant formé par la combinaison des dimensions et sous-dimensions qui le composent¹³, il est défini selon Bollen et Bauldry (2011) comme un index relevant, de facto, d’une approche « composite » de la mesure (cf. Figure 2). Dans ce cas, la validité de contenu du construit à observer repose donc totalement sur le choix même des indicateurs utilisés (Bagozzi et Phillips, 1982 ; Diamantopoulos et Winklhofer, 2001). Le score de l’index est en effet estimé à partir d’une agrégation parfaite d’un ensemble d’indicateurs réels, sans estimation de la variance résiduelle (Diamantopoulos et Winklhofer, 2001). Ce faisant, elle s’affranchit du paradigme de « la vraie valeur » (Thiétart, 2014) et traduit donc davantage un positionnement épistémologique ancré dans une perspective « réaliste et critique » de la mesure¹⁴.

Figure 2.

Comparaison et description des méthodes d’analyses par équation structurelle.^{23, ²⁴}

Construction du questionnaire

Un questionnaire a été adapté à partir d’emprunts effectués auprès d’échelles existantes afin d’opérationnaliser le niveau empirique des capacités de premier ordre (cf. Tableau 3).

Tableau 3.

Indicateurs de l’index composite « capacités marketing ».

Construits de premier ordre	Sous-dimensions	Indicateurs retenus		Adapté de
Capacités d’étude de l’environnement marché	Suivi de l’environnement de marché	CAP1	Votre entreprise suit régulièrement l’évolution de son environnement extérieur : secteur, marché, tendance, consommation	Vorhies et Morgan (2005) Roach (2011)
Capacités d’étude de l’environnement marché	Suivi de l’activité concurrentielle	CAP2	Votre entreprise analyse dans le détail ses concurrents, leurs points forts, leurs offres et leurs performances	Vorhies et Morgan (2005)
Capacités d’étude des besoins consommateurs	Etude des besoins exprimés	CAP3	Votre entreprise réalise des études ou enquêtes sur les besoins de sa clientèle	Vorhies et Morgan (2005)
Capacités d’étude des besoins consommateurs	Etude des besoins non-exprimés	CAP4	Votre entreprise s’efforce de déceler des besoins non exprimés de sa clientèle	Vorhies et Morgan (2005)
Capacités d’étude de la relation clients	Suivi réactif de la satisfaction clients	CAP5	Votre entreprise évalue la satisfaction de ses clients	Roach (2011)
Capacités d’étude de la relation clients	Suivi proactif de la satisfaction clients	CAP6	Votre entreprise recueille les suggestions ou critiques de ses clients pour faire évoluer l’offre des produits ou services	Roach (2011)
Capacités de formulation de la stratégie marketing	Capacités de segmentation	CAP7	Au sein de votre entreprise, diriez-vous que vous déterminez différentes catégories de clientèle potentielle en fonction de leurs besoins ou de leurs profils	Vorhies et Morgan (2005)
	Capacités de ciblage	CAP8	Votre entreprise sélectionne et cible les catégories de clients identifiées ou potentielles les plus pertinentes	Vorhies et Morgan (2005)
	Capacités de positionnement de l’offre	CAP9	L’offre de produits et de services proposée par votre entreprise est clairement différenciée de celle proposée par vos concurrents	Taghian et Shaw (2010) Conant et al. (1990)
Capacités de gestion du portefeuille produits	Gestion des innovations	CAP10	Le développement de vos nouveaux produits et services répond aux attentes des clients	Vorhies et Morgan (2005)
Capacités de gestion du portefeuille produits	Gestion de l’offre existante	CAP11	Votre entreprise maintient, ou fait évoluer, ses produits ou services pour qu’ils demeurent adaptés aux exigences du marché	Roach (2011)
Capacités de gestion de la politique tarifaire	Gestion des prix selon une approche “cost-based”	CAP12	Les prix de vos produits ou services sont déterminés après une analyse précise de leur prix de revient et de leur profitabilité	Vorhies et Morgan (2005) Liozu et al. (2012)
Capacités de gestion de la politique tarifaire	Gestion des prix selon une approche “demand-based”	CAP13	Les prix de vos produits ou services sont déterminés en fonction de leurs avantages concurrentiels et de leur perception par les clients	Vorhies et Morgan (2005) Liozu et al. (2012)
Capacités de gestion du réseau de distribution	Sélection et organisation des distributeurs	CAP14	Vous sélectionnez et animez les distributeurs les mieux adaptés à votre activité	Vorhies et Morgan (2005)
Capacités de gestion du réseau de distribution	Apport de valeur au réseau	CAP15	Vous fournissez à votre réseau commercial ou force de vente des argumentaires, de la documentation ou des outils d’aide à la vente	Vorhies et Morgan (2005)
Capacités de gestion de la communication marketing intégrée	Alignement du message avec la stratégie marketing	CAP16	Au-delà des caractéristiques techniques des produits, la communication de votre entreprise exprime aussi les bénéfices apportés aux clients	Gabrielli et Balboni (2010)
Capacités de gestion de la communication marketing intégrée	Adaptation et personnalisation de la communication	CAP17	La communication de votre entreprise est personnalisée en fonction du profil et du comportement de vos clients	Lee et Park (2007)

Si les dirigeants des PME constituent une des principales sources d’information pour l’étude des capacités marketing (O’Cass et Ngongang, 2007), le caractère parfois abstrait de certains concepts marketing peut induire un possible biais d’instrumentation relatif à la mauvaise formulation des questions (Morrish et al., 2010). L’élaboration du questionnaire a donc été menée en collaboration avec quatre experts spécialisés dans la conduite de mission de conseil et d’études marketing auprès de ce type de cibles afin de garantir une formulation particulièrement compréhensible et univoque des questions (Thiétart, 2014). La modalité de réponse proposée est une échelle de LIKERT en quatre points, allant d’un plus grand accord à un plus grand désaccord. Le recours à quatre modalités de réponse, sans point neutre, facilite la conduite de questionnaires sans modifier les résultats obtenus par rapport à une échelle en 5 ou 7 points (Gavard-Perret et al., 2012). Elle permet de limiter le biais de statu quo susceptible d’être rencontré avec une échelle impaire incluant une option neutre (Alexandrov, 2010). Compte tenu du risque de non-réponse toujours possible avec les dirigeants de PME, nous avons ajouté une cinquième modalité « ne sait pas » qui offre aux répondants la possibilité de ne pas avoir d’avis, tout en limitant le risque de réponses aléatoires. Enfin, considérant que toutes les PME contactées peuvent ne pas être concernées par la sélection et l’animation d’intermédiaires-distributeurs, une sixième option de réponse (« non concerné ») a été rajoutée aux deux questions relatives aux capacités de gestion de la distribution. Le questionnaire a été pré-testé auprès d’une vingtaine de PME afin de s’assurer de la bonne compréhension des répondants puis mis en œuvre après quelques modifications mineures.

Méthode retenue pour la collecte des données

La collecte des informations a été réalisée en novembre 2012 par une société d’étude spécialisée dans le cadre d’une étude commanditée par le Ministère de l’Economie et des Finances afin d’étudier la valeur ajoutée des pratiques marketing au sein des PME françaises¹⁵. L’enquête par téléphone a été conduite selon la méthode des quotas jusqu’à atteindre une taille d’échantillon de 300 observations à partir d’une liste de sondage de 8 505 adresses. Cette méthode, bien que non probabiliste, permet d’assurer une bonne validité externe, tout en tenant compte des contraintes budgétaires et méthodologiques propres aux entretiens par téléphone (Thiétart, 2014). Un échantillon de 199 observations a finalement été obtenu après élimination (i) des répondants “non concernés” par les deux questions relatives aux capacités de gestion de la distribution et (ii) des entreprises de plus de 100 personnes, ceci afin de renforcer l’homogénéité des profils.

Validation de l’index proposé

Méthode retenue

Au regard de la nature formative et hiérarchique de l’instrument de mesure proposé pour évaluer la présence des capacités marketing, nous avons retenu une approche des modèles à variables latentes basée sur les index composites (composite-based SEM) et plus spécifiquement l’approche PLS (PLS-PM) (Esposito Vinzi et al., 2010 ; Tenenhaus et al., 2005 ; Wold, 1975). L’ensemble des analyses statistiques a été conduit à l’aide du logiciel XLSTAT, suivant la méthode dite « par répétition des indicateurs » (Chin, 1998 ; Wetzels et al., 2009) comme schématisé à l’aide de la figure 3.

Figure 3.

Modélisation de l’index de troisième ordre selon la méthode par répétition des indicateurs.

Les indicateurs étant par définition non-interchangeables et non nécessairement corrélés, l’estimation de la cohérence interne à l’aide de l’alpha de Cronbach s’avère inadaptée car susceptible de nuire fortement à la validité de contenu des construits (Diamantopoulos et al., 2008 ; Diamantopoulos et Winklhofer, 2001 ; Jarvis et al., 2003). L’évaluation de la validité discriminante, de la validité convergente et de la capacité prédictive a été effectuée en suivant les recommandations formulées par Diamantopoulos et Winklhofer (2001) relatives à la validation des index formatifs.

Evaluation de la validité discriminante

L’analyse de la table des corrélations entre les indicateurs réels et entre les indicateurs réels et les construits de premier ordre, ainsi que les valeurs de l’index VIF (cf. Tableau 4 et Tableaux Supplémentaires 4 et 5) atteste (i) de la nature formative des construits de premier ordre, (ii) de l’absence de problèmes relatifs à une trop forte multicolinéarité¹⁶ et (iii) de la bonne validité discriminante au niveau des construits de premier ordre puisque chaque indicateur propre à chacun des huit construits de premier ordre est plus corrélé avec son construit de référence qu’avec les autres construits de même niveau (Bagozzi, 1994).

Tableau 4.

Analyse de la validité convergente du modèle externe.

Indicateurs	Poids	Poids (Bootstrap)	Valeur critique	Erreur type	Intervalle de confiance (95%)		VIF
Indicateurs	Poids	Poids (Bootstrap)	Valeur critique	Erreur type	Inférieure	Supérieure	VIF
CAP1	0,778***	0,778	8,396	0,093	0,591	0,935	1,631
CAP2	0,431***	0,423	3,431	0,126	0,170	0,656	1,336
CAP3	0,514***	0,506	3,474	0,148	0,196	0,807	1,439
CAP4	0,696***	0,686	5,126	0,136	0,356	0,915	1,423
CAP5	0,671***	0,641	3,546	0,189	0,208	0,962	1,309
CAP6	0,502**	0,506	2,489	0,202	0,081	0,888	1,345
CAP7	0,397***	0,392	2,874	0,138	0,135	0,666	1,445
CAP8	0,513***	0,491	4,013	0,128	0,195	0,716	1,433
CAP9	0,462***	0,470	3,588	0,129	0,204	0,723	1,284
CAP10	0,680***	0,656	4,772	0,143	0,315	0,899	1,707
CAP11	0,476***	0,487	3,101	0,154	0,190	0,804	1,539
CAP12	0,622***	0,616	4,411	0,141	0,320	0,867	1,236
CAP13	0,642***	0,627	4,666	0,138	0,345	0,874	1,273
CAP14	0,462***	0,459	3,711	0,125	0,190	0,674	1,312
CAP15	0,705***	0,701	6,710	0,105	0,499	0,905	1,590
CAP16	0,697***	0,692	6,634	0,105	0,442	0,883	1,459
CAP17	0,490***	0,486	4,274	0,115	0,247	0,703	1,418

***

significatif à p < 0,01 ; **significatif à p < . 0,05.

Nb de réplications bootstrap = 500.

L’analyse des corrélations entre les différents construits de premier ordre qui composent le modèle structurel (cf. Tableau Supplémentaire 6) confirme également (i) de la nature formative des construits de deuxième ordre, (ii) l’absence de problèmes de multicolinéarité au niveau des construits de premier ordre et (iii) le fait que chacun des construits de premier ordre présente une liaison plus forte avec son construit de référence qu’avec l’autre construit de deuxième ordre. La bonne validité discriminante de l’index composite est donc avérée.

Evaluation de la validité convergente

Les construits formatifs étant mesurés par l’agrégation des indicateurs qui les constituent, l’évaluation de la validité convergente du modèle nécessite d’analyser successivement (i) l’importance et la significativité de la contribution de chaque indicateur à la formation de son construit de référence puis (ii) l’importance et la significativité de la contribution de chaque sous-construit sur le construit d’ordre supérieur (Bollen, 1989). L’analyse du Tableau 4 confirme la bonne validité convergente du modèle externe, chaque indicateur contribuant fortement et significativement à la formation de son construit de référence. L’analyse des estimations de poids obtenues par la procédure de bootstrapping démontre la stabilité du modèle externe, les estimations ponctuelles et la moyenne des estimations bootstrap des poids de chaque indicateur étant très proches¹⁷. L’étude des valeurs critiques et des intervalles de confiance empiriques confirme la significativité des contributions des différents indicateurs. Tous les coefficients liant les indicateurs à leur construit de référence sont significativement différents de zéro et supérieurs à la valeur seuil de 0,1 recommandée pour les construits formatifs par Bollen et Lennox (1991).

L’étude de l’importance et de la significativité des relations entre les différents construits qui composent le modèle structurel révèle également une bonne validité convergente comme en témoigne le Tableau 5.

Tableau 5.

Analyse de la validité convergente du modèle structurel.

Construits de premier ordre	Coefficients standardisés	Erreur type	t	Contribution au R² (%)	Construits de deuxième ordre	Coefficients standardisés	Construit de troisième ordre
Capacités d’étude de l’environnement marché	0,361***	0,003	124,536	27%	Capacités marketing stratégiques	0,556***	Capacités marketing
Capacités d’étude des besoins consommateurs	0,333***	0,003	117,795	24%
Capacités d’étude de la relation clients	0,359***	0,003	140,944	21%
Capacités de formulation de la stratégie marketing	0,379***	0,003	137,037	28%
Capacités de gestion du portefeuille produits	0,366***	0,002	189,146	25%	Capacités marketing opérationnelles	0,556***
Capacités de gestion de la politique tarifaire	0,330***	0,002	173,696	22%
Capacités de gestion du réseau de distribution	0,364***	0,002	176,080	27%
Capacités de gestion de la communication marketing intégrée	0,354***	0,002	173,343	26%

Evaluation de la validité nomologique

Afin d’évaluer la validité nomologique de l’index, nous avons choisi de tester l’influence du construit de troisième ordre (les capacités marketing) sur la performance organisationnelle (cf. Figure Supplémentaire 4), définie ici comme le degré auquel l’entreprise atteint les objectifs qu’elle s’est assignés (Katsikeas et al., 2016). La validité de cette modalité de mesure de la performance, bien que subjective, est désormais reconnue (Gruber et al., 2010) et très souvent mobilisée dans le cadre de travaux sur les capacités marketing, dont certains ont permis de confirmer l’hypothèse proposée ci-dessus (Gao, 2010 ; Vorhies et al., 2009). Peu sensible aux différences sectorielles (Song et al., 2005), adaptée au contexte PME (Coviello et al., 2006 ; Coviello et Brodie, 1998), elle permet de mieux rendre compte de l’influence du processus décisionnel dans les travaux portant sur les capacités marketing. Afin d’opérationnaliser le construit « performance organisationnelle », nous avons retenu l’approche proposée par Moorman et Rust (1999). Quatre périmètres de performance ont été plus spécifiquement retenus au regard de leur importance pour les PME : la performance financière, la performance commerciale, la performance des innovations et enfin la performance de la relation clients¹⁸ (Bocconcelli et al., 2016) (cf. Tableau 6).

Tableau 6.

Dimensions du construit « performance organisationnelle ».

Dimensions	Définitions (adapté de Moorman et Rust, 1999 et Bocconcelli, 2016)
Performance financière	Atteinte des objectifs fixés en ce qui concerne le niveau de rentabilité, la solvabilité et la trésorerie
Performance commerciale	Atteinte des objectifs fixés en ce qui concerne la progression du chiffre d’affaires et/ou la part de marché
Performance des innovations	Atteinte des objectifs fixés pour le lancement de nouveaux produits et/ou services
Performance de la relation clients	Atteinte des objectifs fixés en ce qui concerne le degré de satisfaction et/ou de fidélisation des clients

Au regard de notre souhait d’étudier les fondations des capacités (Foss et Stieglitz, 2012) et plus particulièrement celles des capacités marketing (Sarasvathy et al., 2008 ; Varadarajan, 2010 ; Morgan, 2012), il était important de pouvoir pondérer la performance déclarée (niveau d’atteinte des objectifs) en fonction des priorités assignées par le dirigeant. Suivant la procédure suggérée par Gupta et al. (1984), un score a donc été obtenu en multipliant, pour chacune des quatre dimensions, la réponse obtenue sur l’atteinte des objectifs par celle sur la priorité. Le score obtenu pour chaque dimension est ensuite utilisé comme variable manifeste pour la formation du construit « performance organisationnelle ». Un questionnaire (cf. Tableau 7) a été élaboré afin de permettre d’évaluer successivement « le niveau d’atteinte des objectifs » et le « degré de priorité assigné aux objectifs ». Les réponses étaient apportées avec une échelle de LIKERT en quatre points allant de « oui, tout à fait » à « non, pas du tout » pour l’atteinte des objectifs et de « très prioritaire » à « pas du tout prioritaire » pour l’évaluation du degré de priorité.

Tableau 7.

Description et opérationnalisation de l’index « performance organisationnelle ».

Dimensions	Degré d’atteinte des objectifs		Priorité assignée
Performance financière	(O₁)	L’année dernière, votre entreprise a-t-elle atteint ses objectifs en termes de performance financière (rentabilité, solvabilité ou trésorerie) ?	(P₁)	Concernant la performance financière – rentabilité, solvabilité ou trésorerie : est-ce très prioritaire, plutôt prioritaire, pas tellement prioritaire ou pas du tout prioritaire au sein de votre entreprise ?
Performance commerciale	(O₂)	L’année dernière, votre entreprise a-t-elle atteint ses objectifs en termes de performance commerciale (chiffre d’affaires, parts de marché) ?	(P₂)	Concernant la performance commerciale – chiffres d’affaire, parts de marché : est-ce très prioritaire, plutôt prioritaire, pas tellement prioritaire ou pas du tout prioritaire au sein de votre entreprise ?
Performance des innovations	(O₃)	L’année dernière, votre entreprise a-t-elle atteint ses objectifs en termes de performance dans l’innovation (création de nouveaux produits et/ou services) ?	(P₃)	Concernant la performance dans l’Innovation – création de nouveaux produits et/ou services : est-ce très prioritaire, plutôt prioritaire, pas tellement prioritaire ou pas du tout prioritaire au sein de votre entreprise ?
Performance de la relation clients	(O₄)	L’année dernière, votre entreprise a-t-elle atteint ses objectifs en termes de performance dans la relation clients (satisfaction ou fidélisation de votre clientèle) ?	(P₄)	Concernant la performance dans la relation clients – satisfaction ou fidélisation de votre clientèle : est-ce très prioritaire, plutôt prioritaire, pas tellement prioritaire ou pas du tout prioritaire au sein de votre entreprise ?

L’analyse du Tableau 8 atteste de la bonne validité convergente du construit formatif « performance organisationnelle ».

Tableau 8.

Analyse de la validité convergente du construit « performance organisationnelle ».

Indicateurs	Poids	Poids (Bootstrap)	Valeur critique	Erreur type	Intervalle de confiance (95%)
Indicateurs	Poids	Poids (Bootstrap)	Valeur critique	Erreur type	Inférieure	Supérieure
P₁	0,197	0,209	0,065	3,030	0,050	0,319
P₂	0,428	0,421	0,044	9,670	0,331	0,520
P₃	0,480	0,471	0,078	6,165	0,314	0,621
P₄	0,277	0,269	0,050	5,555	0,153	0,376

L’analyse à l’aide de l’approche PLS du modèle en Figure Supplémentaire 4 confirme la contribution positive (β=+0,458) et très significative (p<0,001) du construit « capacités marketing » sur la « performance organisationnelle » (cf. Tableau 9).

Tableau 9.

Calcul de l’impact indirect sur la performance organisationnelle pour chacun des différents sous-construits constituant les capacités marketing.²²

Construits de premier ordre	Coefficients non standardisés	Impacts indirects	Construits de deuxième ordre	Coefficients non standardisés	Impacts indirects	Construit de troisième ordre	Coefficients non standardisés	Variable dépendante
Capacités d’étude de l’environnement marché	0,242	0,0569	Capacités marketing stratégiques	0,514	0,235	Capacités marketing	0,458	Performance organisationnelle
Capacités d’étude des besoins consommateurs	0,228	0,0537
Capacités d’étude de la relation clients	0,237	0,0558
Capacités de formulation de la stratégie marketing	0,290	0,0683
Capacités de gestion du portefeuille produits	0,251	0,0557	Capacités marketing opérationnelles	0,486	0,222
Capacités de gestion de la politique tarifaire	0,251	0,0559
Capacités de gestion du réseau de distribution	0,252	0,0559
Capacités de gestion de la communication marketing intégrée	0,250	0,0556

La comparaison du pouvoir explicatif du modèle structurel utilisant l’index composite (R²=21%, cf. Tableau 9), avec ceux constatés dans la majorité des travaux portant sur les capacités marketing en particulier (Vorhies et Morgan, 2005 ; Morgan et al., 2009a ; Morgan et al., 2009b ; Vorhies et al., 2009) confirme la bonne validité nomologique de l’instrument proposé¹⁹.

Afin de nous assurer de l’absence d’un éventuel biais de variance commune (Podsakoff et al., 2003), nous avons appliqué l’approche proposée par Lindell et Whitney (2001) et modifiée par Malhotra et al. (2006). Nous avons utilisé la plus petite corrélation originale entre les construits (cf. Tableau Supplémentaire 4) comme estimation du biais de variance commune²⁰. Sur la base de cette valeur, les corrélations entre les différents construits ont été corrigées du biais de variance commune puis les coefficients du modèle ont été de nouveau estimés. Les coefficients du modèle obtenus après correction du biais de variance commune restent significativement différents de zéro, l’influence des capacités marketing sur la performance organisationnelle restant positive (β=+0,364) et très significative (p<0,001). Ces résultats confirment l’absence de biais de variance commune dans nos données et la robustesse de nos résultats.

Discussion

Contributions

L’utilité de notre index repose principalement sur sa capacité à décrire le portefeuille de capacités marketing présentes au sein des PME, cette phase d’identification constituant une étape indispensable à la bonne exploitation et à la bonne gestion des capacités disponibles (Bocconcelli et al., 2016 ; Hills et al., 2008 ; Miles et Darroch, 2008). Le choix d’une approche descriptive, et non pas comparative, permet de décrire « dans l’absolu » le degré de présence des capacités marketing sans recourir à une comparaison par rapport aux concurrents, contrairement aux échelles existantes (Maritan et Peteraf, 2011 ; Moorman et Day, 2016). Sa nature multidimensionnelle et le souci que nous avons eu d’adapter la mesure au contexte très spécifique des PME (Merrilees et al., 2011 ; Molloy et al., 2011) offre la possibilité d’étudier la contribution à la performance des différentes facettes de la fonction marketing (Moorman et Day, 2016 ; Srinivasan et Hanssens, 2009). Du fait de la nature formative et hiérarchique de l’instrument proposé, cette contribution peut être étudiée à deux niveaux d’abstraction différents selon que l’on souhaite analyser soit l’apport de chacune d’entre elles à la variance de la performance (Kozlenkova et al., 2014) ou les contributions obtenues de la bonne orchestration de leurs relations de complémentarité (Vorhies et al., 2009). Sur le plan managérial, l’index proposé présente certaines spécificités potentiellement très utiles pour réaliser par exemple une matrice Importance/Performance (cf. Annexe A), outil potentiellement très utile pour éclairer le dirigeant dans la gestion de son portefeuille de capacités marketing (Abalo et al., 2007). Ce type de matrice constitue un outil particulièrement utile et opérationnel pour le dirigeant car elle combine deux éléments d’information précieux pour la bonne orchestration des ressources disponibles (Katsikeas et al., 2016). Elle permet, d’une part, d’évaluer « l’importance » relative de chaque capacité marketing via l’estimation de l’effet indirect sur la performance organisationnelle et, d’autre part, de positionner « l’excellence » du portefeuille de capacités d’une entreprise donnée par rapport à la moyenne constatée de l’échantillon. En croisant ces deux informations, la matrice obtenue permet d’identifier les forces et faiblesses du portefeuille de capacités et donc d’éclairer le décideur sur les leviers prioritaires à activer²¹.

Limites et voies de recherche

Si le développement croissant des méthodes d’analyse par équation structurelle s’accompagne de façon concomitante d’une diversification des approches possibles en la matière, la légitimation du degré de scientificité d’un nouvel instrument de mesure constitue un enjeu en soi (Baxter, 2009). Sur ce point, la recherche présente certaines limites empiriques et conceptuelles. Sur le plan empirique, l’approche PLS pour la modélisation par équation structurelle requiert dans l’idéal l’utilisation d’indicateurs quantitatifs. Dans notre cas, l’utilisation d’une échelle de LIKERT en quatre points, bien que très usitée dans les travaux en stratégie et en marketing, est critiquable du fait de la nature intrinsèquement ordinale des indicateurs réels utilisés (Gavard-Perret et al., 2012). L’application de méthodes non métriques permettant l’exploitation de données catégorielles dans les modèles PLS (Russolillo, 2012) constitue une voie de diversification des approches possibles qu’il conviendrait d’exploiter plus avant. Sur le plan conceptuel, la démarche suivie dans le cadre de notre recherche illustre les difficultés rencontrées par nombre d’auteurs pour justifier du paradigme théorique sous-jacent au développement de ce type d’instrument. Afin de dépasser la problématique relative à l’absence de consensus sur la définition même des construits étudiés (Attia et Hooley, 2007), nous avons fait le choix de structurer notre démarche sur le socle conceptuel proposé par Morgan (2012). Pour les auteurs adoptant une approche plus psychométrique de la mesure, cette posture est cependant critiquable puisqu’elle détermine le domaine conceptuel des construits étudiés et conditionne l’ensemble des indicateurs mobilisés afin d’identifier de manière exhaustive les construits de premier ordre (Diamantopoulos et Siguaw, 2006). Ce choix est cependant cohérent au regard du positionnement épistémologique retenu, à la fois réaliste et critique, pour l’articulation de la démarche de traduction (Bagozzi, 2011) et s’avère adéquat pour le développement d’index composites dans le champ du marketing stratégique (Thiétart, 2014 : 573). Sur ce point, les travaux sur l’O.M., bien que distincts d’un point de vue théorique (Hult, 2011), constituent sans nul doute un terrain de fertilisation possible particulièrement pertinent pour tenter de mieux décrire et ainsi mieux démontrer la contribution de la fonction marketing sur la performance (Lee et Cadogan, 2016 ; Moorman et Day, 2016 ; Rossiter, 2011). L’index proposé offre un instrument susceptible de contribuer aux travaux sur les questions de resources endowments and complementarities (Maritan et Peteraf, 2011) dont l’objet est d’identifier les facteurs déterminant la plus ou moins grande présence des ressources marketing au sein des organisations. Pour les tenants d’un certain déterminisme en la matière, la présence des ressources s’explique uniquement par les seuls critères structurels comme la taille ou l’âge (Coviello et al., 2000 ; Donaldson, 1996 ; Kilenthong et al., 2010). D’autres à l’inverse, soulignent les contradictions que pose ce postulat (Kraaijenbrink et al., 2010) et rappellent la nécessité de mieux tenir compte de l’influence de certains facteurs contingents (Connor, 2002 ; Miller, 2003) et/ou des choix stratégiques effectués par le(s) dirigeant(s) (Gopalakrishnan et Dugal, 1998 ; Hrebiniak et Joyce, 1985). Du fait de leurs contraintes de taille et d’âge, le postulat selon lequel les PME devraient souffrir d’un faible niveau de présence de capacités marketing, bien que régulièrement évoqué (Collinson et Shaw, 2001 ; Hills et al., 2008 ; Kraus et al., 2009 ; Morrish et al., 2010 ; O’Cass et Morrish, 2016 ; Stokes, 2000 ; Tzokas et al., 2001) n’a jamais pu être démontré empiriquement faute d’instrument adapté (Kilenthong et al., 2010).

Footnotes

Annexe A – Matrice importance/performance des huit capacités marketing de 1 er ordre

Les données collectées à l’aide de l’index proposé peuvent être mises à profit dans le cadre d’analyses plus poussées pour réaliser par exemple une matrice importance/performance (Abalo et al., 2007). Elle combine deux informations.

En croisant les données du Tableau 9 avec celles du Tableau Supplémentaire 7 on obtient une matrice importance/performance. Cette matrice permet d’identifier les forces et faiblesses du portefeuille de capacités marketing d’une entreprise et permet d’éclairer le décideur dans le choix de ses priorités. La Figure 4 présente à titre d’exemple les résultats pour 4 entreprises issues de notre échantillon. Chacune des quatre zones de la matrice renseigne sur la situation de chaque couple entreprise/capacité et sur les enjeux stratégiques associés :

Remerciements

Les auteurs tiennent à remercier le rédacteur associé ainsi que les trois relecteurs anonymes pour leurs suggestions et commentaires qui ont grandement contribué à améliorer l’article. Ils remercient très chaleureusement Didier Chassaing et Camille Ramin pour le travail d’équipe réalisé dans le cadre de l’étude sur la Valeur Ajoutée du Marketing pour les PME () ainsi que la Direction Générale des Entreprises pour le soutien apporté à cette recherche.

Matériel supplémentaire

Le matériel supplémentaire pour cet article peut être consulté à :

Notes

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