Résultats d’une méta-analyse sur la valeur perçue de magasinage

Abstract

La valeur reste un concept très étudié en marketing, notamment selon l’approche de la valeur perçue de magasinage de Babin et al., qui est l’un des outils les plus utilisés pour évaluer la valeur sous ses différentes formes. Bien que les réflexions sur le concept de valeur perçue ne cessent de s’approfondir, des questions subsistent. Par une approche méta-analytique, cette note de recherche a pour objectif d’offrir un éclairage supplémentaire sur l’interaction entre valeur utilitaire et valeur hédonique. Les résultats confirment un lien positif entre valeur utilitaire et valeur hédonique, remettant ainsi en question l’hypothèse selon laquelle ces deux dimensions se situeraient aux extrémités d’un même spectre de valeurs. Par ailleurs, par une méta-régression, nous explorons les variables qui pourraient expliquer l’hétérogénéité des résultats que nous constatons dans la littérature. Le mode d’enquête est une variable modératrice : les relations sont plus fortes pour des enquêtes on-line que pour des enquêtes off-line. En outre, nous confirmons l’existence de liens positifs entre les valeurs utilitaire et hédonique, d’une part, et la satisfaction client, d’autre part. Les résultats mettent enfin en évidence une hétérogénéité importante dans les études existantes, ce qui souligne la nécessité de poursuivre les recherches consacrées à la valeur perçue, de manière à pouvoir proposer aux managers des recommandations plus pertinentes.

Keywords

méta-analyse PSV satisfaction valeur hédonique valeur perçue de magasinage valeur utilitaire

Introduction

Bien que la performance d’une entreprise et la valeur soient intrinsèquement liées, historiquement, la littérature en management n’a pas toujours fait de la valeur un concept central pour expliquer le succès des entreprises. Vers la fin du XX^e siècle, la littérature en Marketing a mis en lumière le caractère critique de la notion de valeur, en reconnaissant non seulement son importance, mais aussi sa complexité. Une approche expérientielle de la valeur s’est ainsi développée, conduisant à une appréciation du concept allant au-delà d’un simple indice monétaire généralement assimilé au prix (Hirschman et Holbrook, 1982 ; Holbrook, 1986 ; Zeithaml, 1988). Ce Numéro Spécial de Recherche et Applications en Marketing met en évidence l’effort continu qui a été entrepris pour faire de la valeur un construit fondamental pour mieux comprendre les réactions des clients aux activités Marketing.

La valeur reste un concept explicatif central en Marketing. Aussi, une multitude de conceptualisations, de modèles et de mesures ont été proposés (Picot-Coupey et al., 2020 ; Sánchez-Fernández et Iniesta-Bonillo, 2007). Rivière et Mencarelli (2012) offrent peut-être l’une des meilleures tentatives de développement d’une théorie de la valeur en Marketing. Leur travail propose une classification des définitions et des mesures de la valeur, ainsi qu’une synthèse des antécédents et des conséquences de la valeur perçue les plus couramment examinés. En outre, ils fournissent des exemples concrets sur la manière dont la valeur perçue, lorsqu’elle est bien comprise, peut renforcer l’effet des efforts stratégiques et tactiques des organisations. Les contributions additionnelles de Babin et James (2010) proposent une rétrospective de la valeur perçue qui met en lumière ses liens épistémiques avec la Service-Dominant Logic (SDL). Ils concluent que le service et la valeur sont indissociables, dans la mesure où la valeur est le résultat et l’élément central du service. L’une des conséquences logiques en est que tous les acteurs engagés dans l’échange de service créent collectivement de la valeur. Plus spécifiquement, une entreprise offre une proposition de valeur, dont le potentiel est actualisé par le savoir-faire et les actions du client. Aussi de nombreux auteurs reconnaissent-ils que la valeur est le résultat d’une co-création (Babin et al., 2019 ; Merle et al., 2008 ; Nicod et Llosa, 2018).

Ainsi, comme couramment observé dans l’histoire de la science, le concept de valeur perçue continue-t-il d’évoluer ; et nous en approfondissons progressivement notre compréhension au fil du temps. Par exemple, les modèles récents étendent les applications traditionnelles de la valeur à de nouveaux contextes, tels que celui de l’innovation (Rivière, 2015). Bien que le concept de valeur ait été, ainsi, approfondi, des questions demeurent. Cette note de recherche tente d’éclairer quelques-unes de ces questions par une approche méta-analytique. Plus précisément, elle se concentre sur l’interaction entre valeur utilitaire et valeur hédonique, en intégrant les résultats publiés dans les principales revues de Marketing. En outre, elle explore la relation entre ces deux dimensions de la valeur et la satisfaction, qui est l’une des conséquences de la valeur les plus fréquemment étudiées.

Questions de recherche

A partir d’un état de l’art de la valeur en Marketing, Babin et James (2010) proposent 9 axiomes qui visent à clarifier la nature de la valeur perçue. L’un de ces axiomes postule que la consommation est le processus qui crée de la valeur à partir du service. Ainsi, la valeur ne réside pas simplement dans les objets de consommation. Les objets peuvent être une ressource, faisant partie intégrante de la proposition de valeur, grâce auxquels la valeur peut être co-créée ; mais une action est nécessaire pour que la valeur en soit extraite. La valeur perçue est donc inhérente à une approche expérientielle de la consommation.

Avec pour point de départ cette approche expérientielle, un autre axiome a trait à la dimensionnalité de la valeur. Incontestablement, la valeur peut être et a pu être théorisée selon différents niveaux d’abstraction et selon différents niveaux de complexité (Antéblian et al., 2014 ; Rivière et Mencarelli, 2012). Par exemple, certains auteurs ont proposé des mesures de la valeur perçue comprenant de 1 à 7 dimensions, voire plus. Pour tenter d’en dégager un compromis pertinent, Babin et al. (1994) ont développé une échelle de mesure de la valeur perçue de magasinage (Personal Shopping Value - PSV). Ils considèrent cette échelle comme une mesure parcimonieuse, permettant d’appréhender la valeur selon deux dimensions, tout en reconnaissant qu’une approche plus complexe permettrait de prendre en compte davantage de dimensions. La nature parcimonieuse de l’échelle PSV a probablement joué un rôle important, d’une part, pour sa diffusion, et, d’autre part, pour la généralisation de l’approche conceptuelle de la valeur perçue qui a sous-tendu son développement.

L’échelle PSV prend pour appui la littérature consacrée à la consommation expérientielle, et distingue deux dimensions de la valeur (Holbrook, 1986). La valeur utilitaire a trait à la « finalité » de la valeur, au sens où une action, comme le téléchargement d’une application, permet la réalisation d’un objectif (par exemple, commander de la nourriture). La valeur hédonique a quant à elle trait à la gratification résultant de l’expérience. Les émotions accompagnant un jeu vidéo en sont un exemple. Picot-Coupey et al. (2020) valident la structure bidimensionnelle de la valeur perçue dans différents contextes, élargissant ainsi la validité de cette conceptualisation aux contextes commerciaux contemporains. Comme elles le relèvent, même si le comportement d’achat des consommateurs peut évoluer, la recherche de valeur utilitaire et hédonique dans les experiences de consommation reste valable.

Un autre axiome de Babin et James (2010 : 476) est relatif à la notion d’extraction simultanée des deux sources de valeur : « la valeur utilitaire et la valeur hédonique ne sont pas mutuellement exclusives ». La littérature aborde souvent la valeur hédonique comme étant l’opposé de la valeur utilitaire, et adopte une terminologie du type « valeur utilitaire versus valeur hédonique » (voir par exemple Kim et Kim, 2016). Selon cette approche, la coexistence de la valeur utilitaire et de la valeur hédonique est alors impossible. Les auteurs décrivent parfois la valeur utilitaire sous un angle négatif, comme détournant de la valeur hédonique (Gill, 2008). Une requête sur GoogleScholar fait état de dizaines d’articles utilisant une terminologie opposant valeur utilitaire et valeur hédonique, ou inversement. Une telle approche est en contradiction avec l’axiome selon lequel les deux dimensions de la valeur ne sont pas mutuellement exclusives. Une conséquence en est que les meilleures expériences de consommation peuvent induire des niveaux élevés de valeur utilitaire et de valeur hédonique. Si, en contradiction avec l’axiome avancé par Babin et James (2010), les deux dimensions de la valeur sont mutuellement exclusives, nous devrions alors observer une corrélation de −1 entre ces deux dimensions. Alternativement, en conformité avec cet axiome, les deux dimensions de la valeur devraient être distinctes, sans forte corrélation négative. Nous formulons par conséquent la question de recherche (QR) suivante :

QR1 : quelle est la direction et la force de la relation entre les dimensions utilitaire et hédonique de l’échelle PSV ?

Rivière et Mencarelli (2012) distinguent sur le plan théorique la satisfaction et la valeur perçue. L’une des principales différences tient à la place des attentes comme fondement du jugement de satisfaction. Mais il est clair que la satisfaction, tout comme la valeur, sont deux conséquences importantes des actions Marketing. Des recherches récentes tentent de déterminer si c’est la valeur ou la satisfaction qui est la plus importante pour la performance Marketing. Une étude compare ainsi le pouvoir prédictif de la satisfaction et de la valeur perçue dans le secteur de la vente de détail, et montre un lien plus fort entre valeur perçue et performance financière (James et al., 2019). L’étude de Babin et al. (2019) confronte des théories concurrentes dans la vente de détail et dans les services, et met en évidence un lien plus fort entre les dimensions de l’échelle PSV et la réalisation de valeurs personnelles qu’entre ces dimensions et la satisfaction. Ces deux études, comme d’autres travaux antérieurs (par exemple, Babin et al. (2007) et Picot-Coupey et al. (2020)), ainsi que leur nature conceptuelle, suggèrent une relation positive entre valeur perçue et satisfaction client. Nous formulons par conséquent la question de recherche suivante :

QR2 : quelle est la relation entre les dimensions de l’échelle PSV et la satisfaction client ?

Méta-analyse

Bien que l’échelle PSV ne soit pas le seul instrument qui permette de mesurer la valeur perçue de magasinage, elle compte près de 7 000 citations à ce jour, et est probablement l’outil de mesure de la valeur le plus couramment utilisé. Par conséquent, dans cette note, nous retenons l’échelle PSV de Babin et al. (1994), telle qu’elle a été utilisée dans les revues de référence en Marketing : Journal of Retailing (JR), Journal of Marketing (JM), Journal of Consumer Research (JCR), Journal of Marketing Research (JMR), Journal of the Academy of Marketing Science (JAMS), Journal of Business Research (JBR), Recherche et Applications en Marketing (RAM), European Journal of Marketing (EJM), et Psychology & Marketing (P&M). La première étape de notre étude nous a permis de lister les articles qui font référence à Babin, Darden et Griffin (1994) ou à Babin et al. (1994). Une recherche par les mots-clés « valeur hédonique (de magasinage) », « valeur utilitaire (de magasinage) », « valeur de magasinage » et « valeur » nous a par ailleurs permis d’élargir nos critères de recherche. Enfin, nous avons cherché à identifier les articles potentiellement manquants, en ajoutant aux mots-clés « Babin ».

Echantillon

Au final, 19 articles et 22 études qui correspondent à l’ensemble des critères retenus ont été identifiés (voir Annexe A). Pour être intégrées dans l’analyse, les études devaient avoir utilisé les dimensions de l’échelle PSV, soit dans leur totalité (15 items), soit sous une forme réduite. En conséquence, les études qualitatives, les articles théoriques, et les articles économétriques ont été retirés de l’échantillon. En outre, la recherche portait sur l’atmosphère et la distribution de détail, excluant, de fait, les études menées dans les domaines bancaire, industriel, ou autres. Pour ce qui des types de données quantitatives recherchées, les études devaient reporter les corrélations entre les mesures jugées pertinentes (d’autres mesures d’association pouvaient être utilisées ; elles ont été alors transformées en une mesure d’association unique), ainsi qu’une estimation de la fiabilité des échelles utilisées. Etant donné que de nombreuses études emploient les modèles d’équations structurelles (SEM), le report, dans ces études, des corrélations expurgées des termes d’erreur a facilité le recueil des données. Nous ne nous sommes pas appuyés sur des estimations provenant de modèles de régression multiple, car toute interdépendance entre les variables indépendantes créerait un biais dans l’estimation bivariée des relations. Ce n’est que si les variables indépendantes l’étaient réellement (ce qui serait très improbable dans une recherche étudiant les expériences clients) que les coefficients de régression standardisés seraient alors un estimateur fiable des relations bivariées. Par ailleurs, les corrélations entre les dimensions de l’échelle ont été corrigées en utilisant les indices de fiabilité reportés dans les études retenues. Malheureusement, de nombreux articles ne reportent pas les statistiques descriptives nécessaires, telles que les moyennes et corrélations entre facteurs, ou ne résument pas clairement la procédure suivie pour la collecte des données. Par conséquent, comme c’est souvent le cas lors de méta-analyses (Grewal et al., 2018), la majorité des études identifiées lors de la première phase de la collecte ne remplissaient pas les conditions requises pour être intégrées dans l’étude. En outre, il nous a fallu parfois estimer les caractéristiques des base de l’échantillon, à partir des informations disponibles dans l’étude, comme le type d’enquête conduit. Nous n’avons pas identifié d’étude reportant des relations entre les construits étudiés qui aurait nécessité de transformer les mesures d’association en corrélations. Nous avons utilisé un modèle à effets aléatoires pour tenir compte du fait que l’effet réel varie probablement d’une population à l’autre (Borenstein, 2019).

Résultats

Relation valeur utilitaire (VU) – valeur hédonique (VH)

Notre méta-analyse a intégré 22 études reportant des corrélations entre valeur utilitaire (VU) et valeur hédonique (VH), soit, au total, 10 065 répondants. La corrélation a été utilisée comme mesure de la taille de l’effet étudié, puisqu’il s’agit de la seule mesure d’association qui était reportée dans les études retenues. La corrélation moyenne pondérée vaut 0,392, avec un intervalle de confiance à 95% (IC₉₅) s’étendant de 0,268 à 0,503. Un effet égal à 0,400 peut être considéré comme modeste (Borenstein et al., 2009). En outre, cet effet est positif, ce qui est clairement incompatible avec l’hypothèse d’une opposition entre valeur utilitaire et valeur hédonique ; hypothèse qui impliquerait que ces deux dimensions sont les deux extrémités d’un même spectre de valeurs.

Lorsqu’il conduit une méta-analyse, le chercheur devrait examiner l’hétérogénéité entre les études comme un résultat aussi important que la taille de l’effet ; or, cette hétérogénéité n’est pas toujours aussi bien examinée. L’indicateur I², souvent considéré comme un indicateur d’hétérogénéité, mesure la proportion de la variablité entre études qui peut être attribuée à l’hétérogénéité et non au hasard (Higgins, 2008). Des valeurs de I² plus élevées indiquent des proportions croissantes de vraie hétérogénéité par rapport à l’hétérogénéité aléatoire. Compte tenu des difficultés à utiliser I² de manière pertinente, c’est l’intervalle de prédiction, et non I², qui est l’indicateur le plus précis pour estimer l’hétérogénéité (Borenstein, 2019). L’intervalle de prédiction estime la variabilité de l’étude, mesurée de manière identique à la taille de l’effet (c’est-à-dire, dans notre cas, la corrélation), et, contrairement à l’intervalle de confiance, décrit l’étendue des tailles d’effet. Dans notre cas, l’intervalle de prédiction à 95% (IP₉₅) s’étend de −0,277 à 0,805, ce qui suggère une très forte hétérogénéité entre les études et laisse envisager la possibilité d’effets nuls (voir le Tableau 1). Cependant, la limite inférieure de l’intervalle de prédiction ne se rapproche pas de −1, valeur qui indiquerait que valeur utilitaire et valeur hédonique sont mutuellement exclusives. En conclusion, ni la taille de l’effet, ni l’estimation de l’hétérogénéité, ne soutiennent l’hypothèse que valeur utilitaire et valeur hédonique sont les deux extrêmes d’un même continuum.

Tableau 1.

Résultats et synthèse des relations entre valeur utilitaire, valeur hédonique et satisfaction.

Relation	k	N	r	Intervalle de confiance à 95%		Intervalle de prédiction à 95%		Z	p-value	Fail-Safe N	Q	I ²	τ
Relation	k	N	r	Limite inférieure	Limite supérieure	Limite inférieure	Limite supérieure	Z	p-value	Fail-Safe N	Q	I ²	τ
VU-VH	22	10,065	0.392	0.268	0.503	−0.277	0.805	5.838	0.001	7,085	990.5	97.9	0.327
VU-SAT	8	3,754	0.434	0.243	0.593	−0.325	0.853	4.200	0.001	1,292	302.6	97.7	0.308
VH-SAT	8	3,754	0.408	0.244	0.550	−0.241	0.805	4.602	0.001	1,141	218.7	96.8	0.261

Relation VU – Satisfaction

Nous avons identifié 8 études, soit un total de 3 754 répondants, qui reportent une corrélation entre valeur utilitaire et satisfaction client. A nouveau, nous avons utilisé un modèle à effets aléatoires. Comme indiqué dans le Tableau 1, la corrélation moyenne pondérée vaut 0,434, ce qui représente un effet de taille modeste (IC₉₅ = [0,243 ; 0,593]) et ce qui confirme un lien positif entre valeur utilitaire et satisfaction client. L’intervalle de prédiction à 95% (IP₉₅) permet d’estimer l’hétérogénéité entre les études, et s’étend de −0,325 à 0,853. Par conséquent, bien que l’effet soit clairement positif, l’intervalle de prédiction indique une grande variation dans la relation entre valeur utilitaire et satisfaction.

Relation VH – Satisfaction

Les 8 mêmes études (3 754 répondants) reportent une corrélation entre valeur hédonique et satisfaction client. La taille de l’effet global vaut 0,408 (IC₉₅ = [0,244 ; 0,550]). Comme prédécemment, ceci suggère une taille d’effet positif et modeste. Par ailleurs, l’intervalle de prédiction à 95% (IP₉₅) s’étend de −0,241 à 0,805, ce qui est le signe d’une forte hétérogénéité entre les études. Les résultats sont très similaires pour les deux dimensions de la valeur, ce qui nous amène à conclure qu’en moyenne ces deux dimensions sont d’égale importance pour prédire la satisfaction client. Toutefois, l’étendue des intervalles de prédiction suggère que le contexte des études joue un rôle potentiellement important sur le lien entre ces dimensions et la satisfaction client.

Modérateurs potentiels

Nous avons examiné les variables qui pourraient expliquer l’hétérogénéité observée dans la taille des effets. Une méta-regression a été conduite pour prédire la taille de l’effet VU–VH en fonction de différentes caractéristiques des études. Une méta-régression avec k au moins égal à 10 est généralement considérée comme nécessaire pour pouvoir estimer l’hétérogénéité (Borenstein et al., 2009). Une méta-régression où 3 caractéristiques d’une étude étaient introduites comme variables indépendantes a été estimée (avec k=22). En premier lieu, l’effet du type de population cible a été examiné en codant l’échantillon d’étude selon qu’il provenait des Etats-Unis (12 études parmi 22) ou bien d’autres pays. En deuxième lieu, au fil du temps, les méthodes d’enquêtes se sont diversifiées, et ont évolué d’une approche « papier-crayon » aux méthodes on-line. DeSimone et Harms (2018) font état des défis posés par les enquêtes on-line, et des questions soulevées sur la qualité des données recueillies. En particulier, il a été constaté que les répondants en ligne ont une tendance à se précipiter, ce qui dégrade alors la qualité des réponses reccueillies (Smith et al., 2016). Aussi, une variable binaire indiquant si l’enquête avait été réalisée au format « papier-crayon » (13 études) ou on-line (9 études) a été intégrée au modèle de méta-régression. Enfin, en troisième lieu, l’année de publication a été introduite comme variable de contrôle.

Le Tableau 2 présente les résultats de la méta-régression : Q = 7,38 (pour 3 degrés de liberté) et R² = 0,27. La seule variable dont le coefficient de régression est significatif est le type d’enquête. Ce coefficient, estimé par Maximum de Vraisemblance (b), vaut −0,44 (p = 0,016), ce qui suggère une corrélation plus faible pour les enquêtes papier-crayon que pour les enquêtes on-line. Ni l’année de publication (b = −0,02) ni la variable Etats-Unis/autres pays (b = 0,26) ne sont statistiquement significatives. L’effet significatif du type d’enquête peut être approfondi en comparant les résultats par sous-groupes : l’effet pour l’échantillon on-line (r = 0,530) est sensiblement plus important que l’effet pour l’échantillon papier-crayon (r = 0,282). Tous les indicateurs VIF sont inférieurs à 2, ce qui dissipe toute question sur la multicollinéarité.

Tableau 2.

Résultats de la méta-régression (Maximum de Vraissemblance).

Variable	Coefficient	Erreur standard	IC₉₅		Z	p-value (bilatéral)	VIF
Variable	Coefficient	Erreur standard	Limite inférieure	Limite supérieure	Z	p-value (bilatéral)	VIF
Constante	33.444	24.0723	−13.7368	80.6248	1.39	0.1647
Type d’enquête	−0.4347	0.18	−0.7875	−0.082	−2.42	0.0157	1.507
Année de publication	−0.0164	0.012	−0.0398	0.0071	−1.37	0.1715	1.874
Etats-Unis/Autres pays	0.255	0.1647	−0.0678	0.5779	1.55	0.1216	1.308

R² = 0,27.

Malheureusement, pour ce qui est de l’examen des relations entre les deux dimensions de la valeur et la satisfaction client, k est inférieur à 10. Cependant, la variabilité potentielle de ces relations a pu être examinée par une comparaison des résultats selon le mode d’enquête (voir le Tableau 3). Une relation positive et modeste est observée, que la méthode d’enquête soit on-line ou non. Les tailles d’effet sont légèrement inférieures pour une enquête papier-crayon, mais cette différence est moins prononcée que pour la relation valeur utilitaire – valeur hédonique.

Tableau 3.

Taille des effets selon les groupes.

Effet	Groupe
	Papier-crayon				On-line
	r (taille de l’effet)	CI₉₅		Bilatéral	r (taille de l’effet)	CI₉₅		p-value (bilateral)
	r (taille de l’effet)	Limite inférieure	Limite supérieure	P-value	r (taille de l’effet)	Limite inférieure	Limite supérieure	p-value (bilateral)
VU-VH	0.282	0.141	0.413	0.001	0.530	0.320	0.690	0.001
VU-SAT	0.417	0.168	0.616	0.002	0.451	0.119	0.692	0.009
VH-SAT	0.382	0.158	0.569	0.001	0.434	0.155	0.648	0.003

Discussion et conclusion

La valeur a acquis une place centrale en Marketing, aussi bien comme concept explicatif que comme principe fondamental de l’efficacité des actions Marketing. Aussi, notre discipline a-t-elle besoin d’efforts concertés pour approfondir pleinement la théorie de la valeur, avec pour objectif une application normative. Ce Numéro Spécial est une étape importante vers la réalisation de cet objectif.

En ce sens, nous avons proposé dans cette note de recherche d’examiner la validité des axiomes de la valeur, et plus spécifiquement ceux qui sont relatifs à l’hypothèse – souvent implicite – d’une exclusivité mutuelle entre valeur utilitaire et valeur hédonique. En outre, cette recherche s’est intéressée à l’efficacité relative de la valeur utilitaire et de la valeur hédonique. La synthèse des résultats des travaux publiés dans les revues de référence en Marketing a permis de conclure, clairement, que valeur utilitaire et valeur hédonique ne sont pas mutuellement exclusives. Les résultats de notre méta-analyse suggèrent une corrélation positive, robuste, et de taille modeste entre ces deux dimensions. Aussi, plutôt que d’être mutuellement exclusives, ces deux dimensions de la valeur s’avèrent-elles être complémentaires. Les expériences de consommation les plus intenses sont ainsi caractérisées par des niveaux relativement élevés sur ces deux dimensions. Par extension, les marques les plus fortes sont celles qui portent à la fois une forte valeur utilitaire et une forte valeur hédonique. Ces marques sont performantes et vivantes. Bien que nous reconnaissions que la question de savoir si l’une des dimensions de la valeur est davantage liée à la performance que l’autre soit importante, nous n’avons pu identifier que 8 études reportant une corrélation entre ces dimensions et la satisfaction client. L’analyse de ces 8 études amène à conclure qu’il existe une corrélation positive, et de taille modeste, entre ces deux dimensions et la satisfaction. La valeur utilitaire et la valeur hédonique paraissent, par conséquent, d’importance égale.

Bien que l’examen de potentiels modérateurs ait été limité par le faible nombre d’études partageant les mêmes caractéristiques ou étudiant les mêmes relations, un modérateur intéressant a toutefois pu être mis en évidence. La relation entre valeur utilitaire et valeur hédonique semble plus forte lorsque le mode d’enquête est on-line plutôt que papier-crayon. Etant donné que la plupart des chercheurs administrent l’échelle PSV d’un seul bloc, plutôt que de répartir les items au sein de l’enquête, ce résultat peut s’expliquer par la plus faible implication des répondants et par un biais de consentement plus fort dans les enquêtes on-line. L’étude des modérateurs des relations entre dimensions de la valeur et satisfaction client a permis d’observer des relations sensiblement plus faibles (bien que non statistiquement significatives) pour un mode d’administration papier-crayon. Bien entendu, d’autres raisons pourraient expliquer ces différences, mais l’effet du mode d’enquête mériterait d’être approfondi.

Nous ne prétendons pas que notre étude offre une synthèse complète des travaux existants ; ce qui impliquerait de lister de manière plus exhaustive les recherches publiées et non publiées. Les résultats qui sont présentés ici ne sont qu’un aperçu de ce qu’une synthèse plus complète pourrait révéler. Néanmoins, ces résultats sont fidèles aux travaux récents qui confirment la robustesse des deux dimensions de la valeur dans différents contextes de magasinage (Picot-Coupey et al., 2020). Ces deux études mettent en lumière l’importance de pouvoir prendre en compte simultanément valeur hédonique et valeur utilitaire dans les expériences de consommation, et ce, malgré la transformation constante des comportements des consommateurs. Toutefois, comme cela est souvent le cas lorsque l’on examine attentivement la littérature, les travaux existants souffrent de fractionnement et du faible report de certaines informations élémentaires (i.e., statistiques descriptives). Ce sont deux éléments qui dévalorisent la recherche académique (Ellson, 2009). En effet, dans la quête de nouvelles connaissances en marketing, il manque un ensemble cumulatif de connaissances sur des principes fondamentaux tels que la valeur pourtant nécessaire pour parvenir à des conclusions scientifiques (Babin et al., 2016).

Nous appelons par conséquent les chercheurs specialistes de la valeur à se focaliser sur des questions de recherche fondamentales, telles que la relation entre valeur perçue et satisfaction, entre valeur perçue et performance de l’entreprise, telles que le rôle de l’engagement du client dans la création de valeur, telles que la nature du service et de la valeur, telles que l’évolution des perceptions de la valeur dans le temps, ou encore le rôle de l’émotion et de la cognition dans la création de valeur. Toutes ces questions ne mériteraient pas qu’une seule étude leur soit consacrée, mais, plutôt, une série d’études, menées dans différents contextes. Ce n’est que lorsque tous ces travaux auront été menés que des modèles méta-analytiques pourront alors expliquer la grande hétérogénéité des tailles d’effet observés et élaborer une base plus solide qui servira d’appui pour des recommandations managériales pertinentes.

Footnotes

Appendix

Annexe A.

Etudes incluses dans la méta-analyse.

Numéro	Auteur	Année	Journal	Taille de l’échantillon	Répondants	Type d’enquête	Pays
1	Babin BJ, Darden WR et Griffin M	1994	JCR	N1=125 ; N2=440	Consommateur	Papier-crayon	ETATS-UNIS
2	Babin BJ et Darden WR	1995	JR	118	Consommateur	Papier-crayon	ETATS-UNIS
3	Griffin M, Babin BJ et Modianos D	2000	JR	N1=386 ; N2=128	Consommateur	Papier-crayon	N1=USA ; N2=Non-USA
4	Babin BJ et Attaway JS	2000	JBR	144	Consommateur	Papier-crayon	ETATS-UNIS
5	Michon R et Chebat J-C	2004	JBR	2 326	Consommateur	Papier-crayon	Non-USA
6	Stoel L, Wickliffe V et Lee KH	2004	JBR	276	Consommateur	Papier-crayon	ETATS-UNIS
7	Eroglu SA, Machleit K et Barr TF	2005	JBR	153	Consommateur		ETATS-UNIS
8	Babin BJ, Gonzalez C et Watts C	2007	P&M	214	Consommateur	Papier-crayon	ETATS-UNIS
9	Arnold MJ et Reynolds KE	2009	JR	578	Consommateur	On-line	ETATS-UNIS
10	Arnold MJ et Reynolds KE	2012	JR	1 080	Consommateur	On-line	ETATS-UNIS
11	Park EJ, Kim EY, Funches VM et al.	2012	JBR	356	Etudiant		Non-USA
12	Ha YW et Park MC	2013	P&M	399	Consommateur	On-line	Non-USA
13	Haas A et Kenning P	2014	JR	309	Consommateur	Interview	Non-USA
14	Garaus M, Wagner U et Kummer C	2015	JBR	497	Etudiant / Consommateur	Interview	Non-USA
15	Sirakaya-Turk E, Ekinci Y et Martin D	2015	JBR	345	Consommateur	Papier-crayon/ Interview	Non-USA
16	Pounders KR, Babin BJ et Close AG	2015	JAMS	N1=457 ; N2=202	N1=consommateur ; N2=étudiant	On-line	ETATS-UNIS
17	Nicod L et Llosa S	2018	RAM	557	Consommateur	Interview	Non-USA
18	Wongkitrungrueng A et Assarut N	2018	JBR	261	Consommateur	On-line	Non-USA
19	Makri K, Papadas K et Schlegelmich BB	2019	JBR	699	Etudiant		Non-USA

References

Antéblian

Filser

et Roederer

(2014) Consumption experience in retail environments: a literature review. Recherche et Applications en Marketing 28(3): 82–109.

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