Influence des technologies d’aide à la vente sur les performances du commercial : étude des médiateurs interpersonnels et intrapersonnels

Les technologies d’aide à la vente en B2B et leur utilisation

Les technologies d’aide à la vente – aussi appelées SFA ou Sales Force Automation – correspondent à l’ensemble des outils technologiques qui facilitent le travail du commercial en vue d’assurer une meilleure gestion de la relation client (Jelinek, 2013 : 636; Speier et Venkatesh, 2002 : 99). Le concept d’utilisation des technologies d’aide à vente, quant à lui, correspond à l’infusion, c’est-à-dire l’étendue de l’utilisation des technologies (Jones et al, 2002 : 147). Ce construit comprend deux niveaux d’analyse distinct : l’un organisationnel qui se focalise sur l’intégration des technologies dans les systèmes de travail opérationnels ou de gestion d’une organisation (Zmud et Apple, 1992) ; et l’autre individuel qui se centre sur l’étendue de l’utilisation de ces technologies par le commercial (Jones et al, 2002 ; Sundaram et al, 2007). Nous nous focalisons pour cette étude sur le niveau individuel. Aussi, nous définissons l’utilisation des technologies d’aide à vente comme la mesure dans laquelle le commercial utilise les technologies d’aide à la vente pour améliorer sa productivité (Jones et al, 2002).

Dans la littérature, deux approches sont utilisées pour l’étude des technologies d’aide à la vente : soit (1) l’étude d’un outil technologique spécifique d’aide à la vente pour en comprendre ses effets, tels que le CRM (e.g., Agnihotri et al., 2017 ; Avlonitis et Panagopoulos, 2005 ; Nelson et al., 2020), les média sociaux (e.g., Agnihotri et al., 2016) ou les logiciels de management (Hernandez et al., 2008) ; soit (2) l’étude d’une combinaison d’outils technologiques d’aide à la vente qui permet de tenir compte de la diversité des outils utilisés par le commercial dans sa pratique (e.g., Agnihotri et al., 2009 ; Rapp et al., 2012 ; Ahearne et al., 2004). Nous avons choisi cette seconde approche pour deux raisons principales : (1) la diversité et l’hétérogénéité des outils correspond à la réalité de la pratique quotidienne des commerciaux ; et (2) les mécanismes intrapersonnels (i.e., surcharge de rôle et risques de burnout) vont jouer un rôle clé lorsque les commerciaux sont confrontés à un nombre important d’outils technologiques dont le but, l’usage et les modalités de fonctionnement sont variés et hétérogènes. Ainsi, l’approche fondée sur la fréquence d’utilisation d’une combinaison d’outils technologiques nous semble plus à même d’expliquer un sentiment de surcharge ou de burnout, ce que l’étude d’un outil spécifique permettait moins.

Avec les possibilités offertes par les outils technologiques d’aide à la vente, le processus de vente en B2B – i.e., comprendre le client, l’approche, la découverte des besoins, la présentation, la clôture et le suivi – s’en trouve largement modifié (Andzulis et al., 2012). Des travaux montrent que les technologies d’aide à la vente sont notamment utilisées pour collecter des informations sur les clients et leurs besoins afin de mieux les comprendre (Jones et al., 2005 ; Lacoste, 2016), développer des relations personnelles sur le long terme (Itani et al., 2017), construire un réseau et interagir entre parties prenantes d’un contrat (Agnihotri et al., 2012 ; Bocconcelli et al., 2017 ; Lacoste, 2016), ou rencontrer des prospects, proposer de nouvelles offres et s’assurer que les clients suivent les actualités de l’entreprise (Moore et al., 2013). En améliorant la vitesse et la qualité du flux d’informations entre le vendeur, le client et l’organisation, les outils technologiques d’aide à la vente soutiennent le processus de vente (Speier et Venkatesh, 2002), et par voie de conséquence les résultats du commercial.

Les conséquences pour le commercial

Les responsables de la force de vente sont particulièrement intéressés par deux types de résultats (Bagozzi, 1978) : le premier concerne les performances de vente et les facteurs qui affectent cette performance ; et le second, la satisfaction au travail et au bien-être des personnes composant la force de vente. Concernant les performances de vente, si les technologies d’aide à la vente libèrent du temps pour les commerciaux en réduisant les tâches répétitives, elles fournissent, en même temps, des ressources supplémentaires pour effectuer des tâches abstraites et créatives (Cirillo et al., 2021. En effet, les commerciaux sont souvent confrontés à des processus de vente complexes impliquant de multiples acteurs, et ils doivent trouver des solutions nouvelles et originales pour répondre aux besoins du client et réussir leur vente. Aussi, il est désormais nécessaire d’évaluer les performances du commercial en tenant compte à la fois de ses performances en termes de vente, mais également en termes de performance créative. Dans ce travail, les performances du commercial sont ainsi conceptualisées comme l’association des performances de vente et des performances créatives du commercial. Les performances de vente se définissent comme la capacité du commercial à produire des résultats de vente clés (Sundaram et al., 2007 : 104), alors que les performances créatives correspondent aux capacités du commercial à développer des solutions originales pour répondre aux besoins spécifiques de chaque client (Wang et Netemeyer, 2004 : 806).

Concernant la satisfaction au travail et le bien-être de la force de vente, cette approche des résultats reflète une orientation plus humaniste de la gestion des ressources humaines. Issues de la recherche en psychologie sociale, les travaux se focalisent sur l’étude des attitudes au travail (job attitudes). Les attitudes au travail constituent des évaluations fondamentales des expériences professionnelles qui influencent potentiellement les comportements des employés et les résultats organisationnels (Sessa et Bowling, 2020). Le champ d’étude des attitudes au travail est vaste et regroupe les construits psychologiques liés au cadre du travail tels que la satisfaction au travail (Harter et al., 2002), la justice organisationnelle (Martínez-Tur et al., 2020), le soutien organisationnel perçu (Kurtessis et al., 2017), ou l’implication au travail (Diefendorff et al., 2020). Parmi ces attitudes, la satisfaction au travail est le construit le plus étudié (Judge et al., 2017), car elle correspond à la manifestation d’un ensemble d’attitudes professionnelles tout en constituant une évaluation globale. Les managers réalisent d’ailleurs, et de plus en plus, l’importance de mesurer la satisfaction au travail (Judge et al., 2020). Selon Weiss (2002 : 175), la satisfaction au travail est « un état émotionnel agréable ou positif résultant de l’évaluation de son travail ou de ses expériences professionnelles ». Elle correspond à un jugement évaluatif global de son travail allant du positif au négatif (Judge et Kammeyer-Mueller, 2012 ; Judge et al., 2017 ; Weiss, 2002). La satisfaction au travail contient des aspects cognitifs relatifs aux croyances ou jugements sur le travail, des aspects affectifs liés aux sentiments que le travail suscite et des aspects comportementaux mettant en évidence les tendances de comportements au travail (Rosenberg et Hovland, 1960 ; Schleicher, Hansen et Fox, 2011). Elle est ainsi liée à une variété de comportements pertinents sur le plan individuel et organisationnel, y compris l’exécution des tâches, l’absentéisme et le turnover (Judge et Kammeyer-Mueller, 2012 ; Judge et al., 2020). Dans le domaine du commerce, la satisfaction au travail est importante pour le commercial, mais aussi pour l’entreprise, car elle est associée au turnover de la force de vente (Behrman et al., 1981) et correspond à une mesure de performance (Brown et Peterson, 1993 ; Walker Jr et al., 1977).

Les mécanismes interpersonnels

Les technologies d’aide à la vente visent à améliorer la gestion de la relation client, et par là même les performances du commercial. Or, les mécanismes médiateurs sous-jacents permettant d’expliquer cette relation sont encore peu étudiés. De premières études montrent l’influence des technologies d’aide à la vente sur le comportement de vente adaptatif (Itani et al., 2017 ; Park et al., 2010) et la qualité de la relation (Agnihotri et al., 2012 ; Park et al., 2010). Selon Mullins et al. (2014 : 39), la qualité de la relation perçue par le commercial se définit comme une combinaison de la perception du commercial vis-à-vis de la confiance, de la satisfaction et de l’engagement du client envers lui. Elle se conceptualise comme un construit de second ordre comportant trois dimensions : la confiance, l’engagement et la satisfaction interpersonnelle (Palmatier et al., 2006). Le comportement de vente adaptatif, quant à lui, se définit comme « la modification des comportements de vente lors d’une interaction client ou entre ces interactions sur la base d’informations perçues sur la nature de la vente » (Weitz et al., 1986 : 175). Les mécanismes interpersonnels (i.e., qualité de la relation et comportement de vente adaptatif) semblent ainsi jouer un rôle clé dans la relation entre l’utilisation des technologies d’aide à la vente et les conséquences pour le commercial.

Les mécanismes intrapersonnels

Si les technologies d’aide à la vente visent à améliorer la gestion de la relation client, elles exigent en même temps des commerciaux un apprentissage de leur utilisation. Par ailleurs, les outils technologiques d’aide à la vente sont en constante évolution, ce qui complexifie le rôle du commercial (Jones et al., 2005 ; Jones et al., 2000). Certains commerciaux peuvent ressentir cette pression comme excessive, voire se sentir submergés. Ce conflit interne peut se manifester chez les commerciaux par un sentiment de surcharge associé à leur rôle (Brown et al., 2005 ; House, 1980 ; Singh, 2000), ainsi qu’un accroissement du risque de burnout (Westbrook and Peterson, 2020).

Concernant la notion de surcharge de rôle, nous utilisons la conceptualisation de Beehr et al. (1976 : 42) qui définissent la surcharge de rôle comme le fait d’avoir trop de travail à faire par rapport au temps imparti. Lorsque l’employé se voit confié plus de travail qu’il ne peut en gérer efficacement, un stress associé à la surcharge de rôle est alors ressenti (Miles et Perreault (1976). Selon Rutkowski et Saunders (2018), la surcharge de rôle se compose de la surcharge émotionnelle (i.e. frustration, stress) et de la surcharge cognitive (i.e. incapacité à traiter l’information, augmentation des erreurs commises, difficultés pour effectuer tous les calculs demandés). A l’instar de nombreux travaux (e.g., Bolino et Turnley, 2005), nous focalisons notre étude sur la dimension cognitive de la surcharge de rôle. La surcharge du rôle est un problème grave et croissant dans de nombreux environnements de travail (Brown et al., 2005). En effet, lorsque les exigences du rôle créent la perception que les ressources disponibles sont insuffisantes pour y faire face, entraînant une distraction et du stress, les individus subissent une surcharge du rôle (Kahn et al., 1964). Pour le cas du rôle de commercial, ce problème est particulièrement important. En effet, les commerciaux disposent d’une plus grande flexibilité dans l’organisation de leur travail que la plupart des employés (Jones et al., 2007), notamment pour planifier des appels téléphoniques, des déplacements professionnels, ou des tâches administratives. Mais, en retour, les organisations ont des attentes plus élevées vis-à-vis d’eux (Jones et al., 2007). Par exemple, une organisation de vente qui vient d’acheter un nouveau logiciel d’automatisation de la force de vente peut s’attendre à ce que les commerciaux assistent à des séminaires de formation sur les logiciels pendant leur « temps libre ». Les demandes associées au rôle sont ainsi jugées écrasantes par rapport aux capacités et aux ressources disponibles (Jones et al., 2007). Cette surcharge du rôle peut conduire au burnout.

Le burnout (ou épuisement professionnel) est défini comme un état d’épuisement physique, émotionnel et mental (Pines et Aronson, 1988 : 263). Le concept de burnout intéresse les chercheurs comme les praticiens (Malach-Pines, 2005), et correspond au résultat final d’un processus d’attrition par lequel des individus très motivés perdent leur esprit (Freudenberger et Richelson, 1980 ; Maslach, 1982 ; Pines et Aronson, 1988). L’utilisation des technologies d’aide à la vente peut provoquer une surcharge de stress chronique (Berg-Beckhoff et Ladekjær, 2017). Une utilisation intensive des technologies d’aide à la vente accroît le temps et la vitesse de travail (Green, 2004). Elle augmente également le multitâche, provoque des perturbations dans les routines de travail et conduit à une surexposition à l’information (Mano et Mesh, 2010), ce qui peut provoquer de l’anxiété et de la frustration pouvant aller jusqu’au burnout (O’Discroll et al., 2010). Cette surcharge liée à l’utilisation intensive des technologies d’aide à la vente est susceptible d’influencer la santé (i.e., burnout) et les performances du commercial. Nous envisageons donc la surcharge du rôle de commercial et les risques de burnout comme des mécanismes intrapersonnels explicatifs de l’influence de l’utilisation des technologies d’aide à la vente sur les performances du commercial.

L’utilisation des technologies d’aide à la vente et les performances du commercial

A l’instar d’Agnihotri et al. (2009), Rapp et al. (2012) et Ahearne et al. (2004), nous envisageons l’utilisation des technologies d’aide à la vente comme l’usage combiné de divers outils technologiques accompagnant le commercial dans ses activités de vente. Ces outils technologiques d’aide à la vente sont variés et incluent notamment les logiciels de gestion de la relation client, de prospection automatisée ou les réseaux sociaux. En permettant une plus grande efficacité dans la réalisation des tâches à accomplir, l’utilisation des technologies d’aide à la vente par le commercial doit permettre l’amélioration de ses performances en termes de vente (Franke et Park, 2006 ; Park et al., 2010). Par ailleurs, les informations auxquelles le commercial peut accéder, via les logiciels CRM ou les réseaux sociaux notamment, peuvent lui permettre d’identifier de nouveaux besoins client, de trouver des solutions nouvelles et de conclure des ventes (Park et al., 2010). Ainsi, plus le degré d’utilisation des outils technologiques d’aide à la vente est important, plus les performances du commercial devraient être élevées. Aussi, nous faisons l’hypothèse que les performances – de vente et créative – du commercial sont améliorées par l’utilisation des technologies d’aide à la vente.

H1 : L’utilisation des technologies d’aide à la vente influence positivement les performances du commercial.

Le rôle médiateur des mécanismes interpersonnels

Le comportement de vente adaptatif est défini comme « la modification des comportements de vente lors d’une interaction client ou entre les interactions client sur la base d’informations perçues sur la nature de la vente » (Weitz et al., 1986). Le comportement de vente adaptatif se traduit par une efficacité à long terme lorsque les avantages de l’approche l’emportent sur les coûts – c’est-à-dire lorsque les ventes générées par la pratique de la vente adaptative l’emportent sur le coût de sélection et de formation des commerciaux à collecter des informations pertinentes auprès de leurs clients et à utiliser ces informations de manière appropriée (Spiro et Weitz, 1990). Les commerciaux qui ont pratiqué la vente adaptative par le passé seront prédisposés à continuer cette pratique à l’avenir. Dans le contexte actuel, l’utilisation des technologies d’aide à la vente par le commercial peut leur offrir des informations nécessaires pour comprendre les clients et leurs besoins, et ainsi leur permettre d’adapter leur comportement de vente en conséquence. Une source d’information de qualité améliore la capacité du commercial à s’adapter, et ce sur la base de données de marché de plus en plus complexes et facilement disponibles (Hunter et Perreault Jr, 2006). Ainsi, plus le degré d’utilisation des outils technologiques d’aide à la vente est important, plus l’adaptation du comportement de vente des commerciaux devrait être importante. Nous faisons donc l’hypothèse que le comportement de vente adaptatif est favorisé par l’utilisation des technologies d’aide à la vente en fournissant des informations utiles et pertinentes pour la vente.

H2a : L’utilisation des technologies d’aide à la vente par le commercial influence positivement son comportement de vente adaptatif.

La qualité de la relation perçue par le commercial repose sur trois dimensions (Palmatier et al., 2006) : l’engagement (Jap et Ganesan, 2000), la confiance (Palmatier et al., 2006) et la satisfaction (Crosby et al., 1990). Nous avons choisi d’étudier l’influence de la perception du commercial sur la qualité de la relation, car ce dernier connaît bien les caractéristiques de sa relation avec le client (Vosgerau et Anderson, 2004). Selon Ellis et Beatty (1995), les clients perçoivent des avantages relationnels lorsque les commerciaux se connectent avec eux à un niveau personnel. Or, l’utilisation des technologies d’aide à la vente, notamment les réseaux sociaux, permettent précisément au commercial de disposer d’informations personnelles sur les clients. Les commerciaux eux-mêmes considèrent les technologies d’aide à la vente comme un outil efficace pour accroître la connectivité, établir des relations personnelles et à long terme avec les clients et maintenir des relations (Marshall et al., 2012). Nous supposons donc qu’avoir plus d’informations grâce à l’utilisation des technologies d’aide à la vente par le commercial devrait contribuer à renforcer la qualité de la relation avec le client. Ainsi, plus le degré d’utilisation des outils technologiques d’aide à la vente est important, plus la qualité de la relation avec le client devrait être élevée.

H2b : L’utilisation des technologies d’aide à la vente par le commercial influence positivement la qualité de la relation avec le client.

Selon Park et al. (2010), peu de recherches se sont concentrées sur la relation entre le comportement de vente adaptatif et la qualité de la relation. Cette lacune dans la littérature est surprenante étant donné que l’un des objectifs du comportement de vente adaptatif est de renforcer les liens entre commercial et client (e.g., Spiro et Weitz, 1990 ; Weitz, 1978). La vente adaptative permet aux commerciaux d’adapter les messages à leurs acheteurs, et ainsi d’améliorer leur capacité à établir des relations de qualité avec les clients pour, in fine, augmenter leurs performances de vente (Jaramillo et al., 2007). Nous postulons donc que le comportement de vente adaptatif du commercial est susceptible d’améliorer la qualité de sa relation avec le client.

H2c : Le comportement de vente adaptatif du commercial influence positivement la qualité de la relation avec son client.

Spiro et Weitz (1990) soutiennent que les avantages liés à un comportement de vente adaptatif l’emportent sur les coûts de collecte et de réponse aux informations, notamment lorsque le commercial dispose des ressources nécessaires, que les tâches sont complexes et peuvent entraîner des commandes, et que les relations avec les clients sont peu conflictuelles et devraient se poursuivre à l’avenir. Les commerciaux peuvent utiliser les informations qu’ils collectent sur les prospects ou les clients avant ou pendant une interaction pour personnaliser le contenu et le format de leurs messages pour des communications plus efficaces (Franke et Park, 2006). La finalité du comportement de vente adaptatif est d’améliorer les performances du commercial, que ce soit en termes de ventes réalisées, ou en termes de capacité à répondre de manière originale et nouvelle aux attentes spécifiques d’un client. D’ailleurs, Weitz (1978) montre l’existence d’une relation positive entre le comportement de vente adaptatif et les performances de vente. Plus tard, Anglin et al. (1990) mettent en évidence que les commerciaux performants – identifiés comme tel par leur manager – sont aussi ceux qui sont le plus susceptibles de mettre en place des comportements de vente adaptatifs. Nous faisons donc l’hypothèse d’une influence positive du comportement de vente adaptatif sur les performances du commercial.

H2d : Le comportement de vente adaptatif influence positivement les performances du commercial.

Les échanges commerciaux varient sur un continuum allant du transactionnel au relationnel (Anderson et Narus, 1991). Selon Palmatier et al. (2006), le marketing relationnel repose sur l’hypothèse que l’établissement de relations client-fournisseur solides et durables influence positivement le résultat des échanges commerciaux. Pour le cas de la vente en B2B – où la qualité des relations client est particulièrement importante (Rauyruen et Miller, 2007), nous nous attendons à ce que plus la qualité de la relation est élevée, plus les performances du commercial sont fortes. Dans la littérature sur les ventes, des études montrent qu’une relation client-vendeur positive contribue à des niveaux plus élevés de fidélité client et d’intention de poursuivre la relation avec le vendeur (Crosby et al., 1990 ; Macintosh et Lockshin, 1997). Sur la base de ces résultats, nous proposons l’hypothèse suivante :

H2e : La qualité de la relation perçue par le commercial influence positivement les performances du commercial.

Selon Jaramillo et al. (2007), le comportement de vente adaptatif du commercial peut améliorer sa capacité à établir des relations de qualité avec les acheteurs et, par conséquent, augmenter ses performances au travail. Román et Iacobucci (2010) trouvent également l’existence d’effets positifs de la vente adaptative à la fois sur la satisfaction des clients à l’égard du commercial et sur les résultats obtenus par le commercial. Cependant, des résultats mitigés existent dans la littérature concernant l’effet du comportement de vente adaptatif sur les performances des commerciaux (Itani et al., 2017). Dans le cadre d’une relation commerciale, l’utilisation efficace des technologies d’aide à la vente améliore la capacité du commercial à anticiper et à répondre aux préoccupations et aux objections des acheteurs. Des travaux antérieurs ont étudié l’impact du comportement de vente adaptatif sur les performances des vendeurs (Chakrabarty et al., 2013 ; Román et Iacobucci, 2010 ; Park et al., 2010). Aussi, nous postulons l’existence d’une médiation complémentaire, c’est-à-dire d’un effet négatif indirect entre l’utilisation des technologies d’aide à la vente et les performances du commercial via les médiateurs interpersonnels (i.e., le comportement de vente adaptatif du commercial et la qualité de la relation avec les clients).

H2f : Les mécanismes interpersonnels (i.e., le comportement de vente adaptatif du commercial et la qualité de la relation avec le client) ont un rôle de médiateur complémentaire entre l’utilisation des technologies d’aide à la vente et les performances du commercial.

Le rôle médiateur des mécanismes intrapersonnels

Les outils technologiques d’aide à la vente peuvent entraîner des distractions et une diminution de la productivité sur le lieu de travail (Delpechitre et al., 2019). La littérature sur les technologies de l’information suggère qu’une surutilisation de la technologie sur le lieu de travail peut entraîner une surcharge cognitive par le stockage accru, les capacités de traitement et de récupération de l’information et l’utilisation d’Internet (Farhoomand et Drury, 2002 ; Ho et Tang, 2001). Ce sentiment de surcharge du rôle est particulièrement présent chez les commerciaux, car une partie de leur rémunération dépend de la réalisation de leurs objectifs. Selon Karimikia et Singh (2019), l’utilisation des technologies d’aide à la vente renforce l’impression parmi les commerciaux qu’ils doivent travailler plus dur et plus vite, contribuant à une perception qu’ils sont surchargés de travail. Aussi, les exigences liées à l’utilisation de nouvelles technologies peuvent être vécues comme contraignantes en éloignant le commercial de ses objectifs de vente. Nous faisons donc l’hypothèse que l’utilisation des technologies d’aide à la vente devrait accroître le sentiment de surcharge de rôle perçu par le commercial dans la cadre de ses activités.

H3a : L’utilisation des technologies d’aide à la vente influence positivement la surcharge du commercial.

L’utilisation des technologies peut involontairement contribuer à l’augmentation des interruptions de travail et à une accumulation de tâches imprévues et imprévisibles (Fonner et Roloff, 2012). Cela peut affecter négativement le bien-être des employés (Chesley, 2014 ; Diaz et al., 2012). Par exemple, l’utilisation des courriers électroniques peut entraîner du stress en raison de la peur de surcharge et de perte de contrôle (Barley et al., 2011). La visioconférence et la messagerie instantanée sont également associées au stress dû aux interruptions (Fonner et Roloff, 2012). Les tâches lourdes et complexes peuvent entrainer l’épuisement des ressources mentales et physiques des employés et des symptômes de burnout (Ter Hoeven et al., 2016). Aussi, nous faisons l’hypothèse que l’utilisation des technologies d’aide à la vente comporte le risque de voir s’accroitre le burnout des commerciaux.

H3b : L’utilisation des technologies d’aide à la vente par le commercial influence positivement son burnout.

Le concept original de burnout indique que l’expérience était liée aux exigences du travail et à un manque de ressources (Maslach et Jackson, 1984) et considère que la surcharge de rôle est l’un des principaux facteurs de stress au travail (Harris et Bladen, 1994). L’utilisation intensive des technologies d’aide à la vente change les routines de travail (Mano et Mesh, 2010) et peut nécessiter une augmentation du nombre d’heures travaillées (Green, 2004). Cela peut provoquer des sentiments négatifs (e.g., anxiété, frustration) pouvant mener les individus à un épuisement professionnel (O’Discroll et al., 2010). Le burnout est donc devenu l’une des conséquences principales de la surcharge de rôle (Jamal, 2005 ; Sweeney et Summers, 2002). Les demandes associées au rôle du commercial peuvent être jugées excessives au regard de ses capacités et ressources (Jones et al., 2007). Cette surcharge peut conduire au burnout. Nous suggérons donc que la surcharge de rôle du commercial devrait le conduire à un état d’épuisement physique, émotionnel et mental.

H3c : La surcharge de rôle du commercial influence positivement le burnout de celui-ci.

La surcharge de rôle est une forme de conflit entre la personne et le rôle (Jones et al., 2007), ce qui peut nuire à sa satisfaction au travail (Jones et al., 2007). Le rôle du commercial devient de plus en plus exigeant et complexe. Les commerciaux sont confrontés à une augmentation des attentes des clients, à une concurrence accrue résultant de la mondialisation, à une technologie en constante évolution, à un changement continu du marché, à la prévalence croissante de l’utilisation d’Internet par les clients et à une moindre différenciation des produits et services (Jones et al., 2005 ; Jones et al., 2000). Ces facteurs combinés peuvent submerger les commerciaux. Par conséquent, l’effet de tels conflits internes peut se manifester par un sentiment de surcharge de rôle, ce qui constitue une préoccupation croissante (Brown et al., 2005 ; House, 1980 ; Singh, 2000). Aussi, nous pensons que la surcharge de rôle du commercial devrait nuire à sa satisfaction au travail.

H3d : La surcharge de rôle du commercial influence négativement sa satisfaction au travail.

Le burnout est systématiquement lié à des attitudes négatives à l’égard du travail, qui induisent de faibles niveaux de motivation, de satisfaction au travail et d’engagement organisationnel, mais aussi des niveaux élevés d’incertitude au travail (Maslach et al., 2001 ; Schaufeli et Enzmann, 1998). Plus l’épuisement professionnel est élevé, plus la satisfaction au travail du commercial est faible (Low et al., 2001). Nous suggérons donc que le degré d’épuisement professionnel du commercial devrait réduire sa satisfaction au travail.

H3e : Le burnout du commercial influence négativement sa satisfaction au travail.

La littérature sur le stress lié à la technologie montre que les exigences liées à la mise en œuvre des technologies d’aide à la vente entraînent des résultats psychologiques négatifs (Moore, 2000), notamment un risque accru de surcharge du rôle de commercial pouvant entrainer un burnout. A leur tour, ces résultats psychologiques négatifs (i.e. burnout) peuvent endommager la satisfaction au travail du commercial (Matthews et Rutherford, 2020). Nous faisons donc l’hypothèse de l’existence d’une médiation compétitive, c’est-à-dire d’un effet négatif indirect entre l’utilisation des technologies d’aide à la vente du commercial et sa satisfaction au travail via les mécanismes intrapersonnels (i.e., surcharge du rôle du commercial et burnout).

H3f : Les mécanismes intrapersonnels (la surcharge de rôle et le burnout du commercial) ont un rôle de médiateur compétitif entre l’utilisation des technologies d’aide à la vente et la satisfaction au travail du commercial.

La relation réciproque entre la satisfaction au travail et les performances du commercial

Si l’existence d’une relation entre la satisfaction au travail et la performance au travail a été confirmée dans de nombreuses études (voir pour une revue : Judge et al., 2001), en revanche, les mécanismes sous-jacents de cette relation restent peu étudiés (Loan, 2020). La nature de l’influence entre la performance et la satisfaction au travail est notamment une question récurrente dans la recherche sur la force de vente (Franke et Park, 2006). Le débat porte sur la directionnalité de la relation (Yang et Hwang, 2014), à savoir : est-ce que la performance influence la satisfaction au travail ? Ou à l’inverse, est-ce la satisfaction qui influence la performance ? De nombreux travaux en management de vente montrent que la performance conduit aux résultats souhaités, tels que le salaire, la reconnaissance et la promotion, qui à leur tour conduisent à la satisfaction (Yilmaz, 2002). Ainsi, les performances du commercial exercent une influence positive sur sa satisfaction au travail (Aftab, 2012 ; Brown and Peterson, 1993 ; Fu et Deshpande, 2014 ; Iqbal et al., 2012 ; Li et al., 2018 ; Walker Jr et al., 1977). Edwards et al. (2008) ont également trouvé une relation statistiquement significative et positive entre la satisfaction globale et les performances du commercial. A l’inverse, d’autres travaux montrent que les attitudes au travail (dont la satisfaction) sont plus susceptibles d’influencer les performances que l’inverse (Riketta, 2008). Selon Springer (2011) les managers peuvent améliorer les performances des commerciaux en appliquant des stratégies managériales permettant d’accroître la satisfaction au travail. Lorsqu’un commercial réussit à maintenir sa clientèle existante, à trouver de nouveaux clients et à augmenter ses performances commerciales, sa satisfaction au travail augmente. Un niveau élevé de satisfaction au travail devrait à la fois faciliter les ventes et la production de solutions nouvelles et originales pour répondre aux besoins spécifiques des clients. Robbins et Judge (2021), quant à eux, indiquent que les deux approches sont correctes. La satisfaction au travail entraîne une amélioration du rendement au travail, et réciproquement, un niveau élevé de rendement au travail accroît le sentiment de satisfaction au travail. Yang et Hwang (2014) montrent qu’il existe une influence mutuelle significative entre la performance au travail et la satisfaction au travail. Nous émettons donc l’hypothèse que la performance du commercial et la satisfaction au travail ont une influence mutuelle et positive. Cela revient à postuler l’existence d’une relation réciproque – i.e., relation entre deux construits, l’un étant la cause, l’autre la conséquence et réciproquement – entre la satisfaction au travail du commercial et ses performances.

H4 : (a) Les performances du commercial influencent positivement sa satisfaction au travail, et réciproquement (b), la satisfaction au travail influence positivement les performances du commercial.

La figure 1 représente l’utilisation des technologies d’aide à la vente comme déterminant, les conséquences pour le commercial (i.e., la satisfaction au travail et les performances du commercial), ainsi que les mécanismes médiateurs interpersonnels (i.e., le comportement de vente adaptatif et la qualité de la relation) et intrapersonnels (i.e., la surcharge de rôle du commercial et le burnout). Elle détaille également l’ensemble des hypothèses.

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Figure 1.

Le modèle proposé.

Procédure

Concernant l’organisation du questionnaire, nous avons structuré les questions de la manière suivante : (1) les questions filtres liées au métier (i.e., âge, intitulé de poste, ancienneté et secteur d’activité); (2) les questions liées aux mécanismes interpersonnels (i.e., qualité de la relation et comportement de vente adaptatif) ; (3) les questions liées aux performances du commercial (i.e., performances créatives et performances de vente) ; (4) les questions liées à l’utilisation des outils technologiques (i.e., fréquence d’utilisation d’un panel large d’outils et utilisation des technologies d’aide à la vente) ; et (5) les questions liées aux mécanismes intrapersonnels (i.e., satisfaction au travail, surcharge du rôle et burnout).

Afin de réduire a priori les risques liés au biais de méthode et d’évaluer l’attention du répondant, des contrôles d’attention doivent être mis en œuvre (Paas et Morren, 2018). Pour cela, nous avons intégré au questionnaire un item « Si vous lisez cette question, merci de cocher ‘Très faiblement d’accord’ ». Nous avons suivi les recommandations de Delacroix et al. (2020 : 74) en organisant notre questionnaire en blocs thématiques. En effet, le regroupement par thèmes canalise l’attention de l’enquêté et rend le questionnaire cohérent (Vilatte, 2007). De plus, nous avons physiquement séparé chaque construit par une nouvelle phrase d’introduction et/ou de mise en contexte (Hulland et al., 2018).

Echantillon

L’échantillon comprend 199 réponses de commerciaux français en B2B collectées via la plateforme et un panel Qualtrics (société de panel en ligne). Les données de 328 répondants n’ont pas été retenues car ils n’ont pas répondu correctement à la variable de contrôle ou n’ont pas complété le questionnaire, ce qui a laissé un échantillon final de 199 commerciaux pour l’analyse des données. De plus, suite au croisement entre l’âge déclaré par les commerciaux et leur nombre d’années d’ancienneté, il a été mis en évidence des incohérences dans les déclarations de trois commerciaux ; en conséquence, les réponses de ces répondants ont été retirées de la base de données. L’âge des répondants variait de 18 à plus de 65 ans, la catégorie d’âge la plus importante étant de 25 à 44 ans. L’échantillon comporte 45,5% d’hommes et 54% de femmes (0,5% n’ayant pas répondu). La durée moyenne d’activité des commerciaux interrogés était de 11,5 ans (ET : 9,2), avec des durées d’expériences allant de 3 mois à 42 ans. Le salaire moyen annuel est compris entre 30 et 40k€, avec un minimum de 20k€ et un maximum dépassant les 90k€. L’utilisation moyenne des technologies d’aide à la vente est de « une fois par semaine » allant de « jamais » à « plusieurs fois par jour ». Les principaux secteurs d’activités représentés sont les suivants : Commerce et négoce (33,2%) ; Industrie (22,5%) ; Services (21%) ; Banque et assurances (14,1%). Les professionnels de la vente ayant répondu au questionnaire ont été informés que la recherche était menée à des fins uniquement scientifiques et non commerciales.

Echelles de mesure

Pour l’utilisation des technologies d’aide à la vente, nous nous sommes fondés sur l’adaptation par Agnihotri et al. (2016) de l’échelle de Jones et al. (2002) sur l’infusion d’un nouveau système. L’objectif de l’étude étant de mesurer le degré d’utilisation d’une combinaison d’outils, l’approche choisie pour la mesure de l’utilisation des technologies d’aide à la vente est celle d’un continuum allant de (1) « Pas du tout d’accord » à (7) « Totalement d’accord ».

Choix de la méthode

Associée à ces bonnes performances, la facilité d’utilisation de la macro Process (Hayes 2018 : 527) lui permet un large développement au sein de la communauté scientifique. Cependant, dans le cas de modélisations complexes avec plusieurs médiations, la modélisation par les équations structurelles est jugée préférable aux régressions associées au test des effets indirects au moyen de la macro Process (Preacher et Hayes, 2004 : 722). De plus, la macro Process peut être utilisée uniquement dans le cas où le modèle testé présente une seule variable dépendante (Hayes 2018 : 613). Aussi, il n’est pas possible de tester une relation réciproque via la macro Process, alors qu’une modélisation par les équations structurelles le permet. D’un point de vue méthodologique, une relation réciproque existe lorsqu’un construit sert à la fois de prédicteur et de résultat pour un autre construit unique (Hair et al., 2019 : 707). Une relation réciproque peut être testé via les équations structurelles au moyen de modèle de structure dit non-récursif (feedback loops) ; les relations structurelles établies entre les deux construits sont alors bidirectionnelles (Dampérat et al., 2020). Les modèles non-récursifs comportent des boucles causales, ce qui correspond à un effet de rétroaction (Kline, 2015).

En ce qui concerne la taille de l’échantillon requis, Hair et al. (2019 : 132–133) proposent trois lignes directrices basées sur : (1) la taille absolue de l’ensemble de données. Les auteurs indiquent que la taille de l’échantillon devrait être, de préférence, de 100 ou plus. A mesure que le nombre de variables augmente, ils suggèrent des échantillons beaucoup plus grands (de 200 et plus). Or, dans le cas de population difficile à rejoindre, ils indiquent qu’il existe une tolérance sur la taille de l’échantillon. Notre échantillon, composé de 196 commerciaux professionnels est donc considéré comme acceptable dans l’absolu ; (2) le rapport répondants/variables observées. Concernant le rapport entre les observations et les variables, la règle générale est d’avoir au moins cinq fois plus d’observations que le nombre de variables à analyser (soit 5 : 1), et une taille d’échantillon plus acceptable aurait un rapport de 10:1. Pour cette étude, le rapport est de quasiment 8 : 1 (196 : 25, soit 7,84), ce qui est donc acceptable. Si le rapport de 5 : 1 est atteint, cela indique que les résultats devraient être généralisables dans la mesure où l’échantillon est représentatif (Hair et al., 2019: page 279) ; et (3) la « force » des résultats de l’analyse. En suivant les règles de décisions de McQuitty (2004), pour obtenir un pouvoir statistique supérieur à 0,80 avec un modèle comportant plus de 250 degrés de liberté, il faut réunir un échantillon supérieur à 90 observations. Notre modèle comporte 267 degrés de liberté, ce qui met en évidence le pouvoir statistique élevé du modèle. Afin de réduire les risques liés à l’absence de multi-normalité et à la surestimation des paramètres, nous avons mis en place une procédure de Bollen-Stine bootsrap (Bollen et Stine, 1992). Cette procédure permet d’établir un intervalle de confiance pour chacun des paramètres à estimer et de tester la robustesse du modèle. Les résultats du test de bootstrap de type Bollen-Stine basé sur la création de 200 échantillons de bootstrap montrent un niveau de signification de 0,299, ce qui est supérieur au seuil de signification de 0,05. Il n’y a donc pas de différence statistiquement significative entre les estimations avant et après bootstrap. Le modèle est donc robuste et présente une bonne adéquation aux données. Pour conclure, une modélisation via la méthode des équations structurelles est acceptable compte tenu de la taille de notre échantillon.

Evaluation du modèle de mesure

Les moyennes et écarts-types des items, ainsi que la matrice de corrélation, sont présentés dans l’annexe A. Afin d’évaluer la qualité des échelles utilisées dans cette recherche, nous avons suivi les recommandations de Steenkamp et Van Trijp (1991). Une analyse factorielle confirmatoire (AFC) a été effectuée pour tester le modèle de mesure et évaluer la validité convergente et discriminante des construits. L’AFC a été réalisée sur la base des indices recommandés par Hu et Bentler (1998) et les résultats, présentés dans l’annexe B, confirment l’adéquation du modèle de mesure aux données : Khi²/234 = 1,966 (p = 0,000) ; RMSEA = 0,070 ; TLI = 0,886 ; CFI = 0,903 ; SRMR = 0,063. Notons que l’échelle de burnout n’a pas été incluse dans le modèle de mesure, car il s’agit d’un index. En termes de fiabilité, l’échelle de burnout présente un alpha de Cronbach satisfaisant (0,897). Pour les échelles multi-items incluses dans le modèle de mesure, les tests de fiabilité, validité convergente et discriminante présentent de bons résultats (voir tableau 1). La validité convergente est vérifiée avec des valeurs de variance extraite moyenne supérieures à 0,50 pour chaque construit (Fornell and Larcker, 1981). Sur la base de la procédure préconisée par Fornell et Larcker (1981), la validité discriminante a également été vérifiée pour tous les construits, puisque la variance extraite moyenne de chaque construit est supérieure au carré des corrélations des construits pris deux-à-deux. Ces résultats nous permettent de poursuivre les analyses et de procéder au test des hypothèses.

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Tableau 1.

Fiabilité, validité convergente, validité discriminante.

Construits	V.E.	Carrés des corrélations
		TU	ASB	RQ	RO	JS	PC
TU	0,82 (a)	0,91 (b)
ASB	0,53	0,12 (c)	0,72
RQ	0,71	0,07	0,12	0,84
RO	0,65	0,04	0,04	0,00	0,80
JS	0,50	0,12	0,15	0,14	0,06	0,71
PC	0,58	0,15	0,38	0,24	0,00	0,41	0,81

(a) La variance extraite moyenne (AVE Average Variance Extracted) par construit est présentée dans la deuxième colonne et est en gras.

(b) Les coefficients alpha sont présentés dans la diagonale et sont en italique.

(c) Les carrés des corrélations entre construits sont présentés dans le triangle inférieur.

Afin d’évaluer l’effet de méthode, nous avons effectué successivement deux tests : tout d’abord celui du facteur unique d’Harman réalisé au moyen d’une analyse factorielle exploratoire (1), puis ensuite celui du facteur commun de méthode non mesuré latent unique réalisé au moyen d’une analyse factorielle confirmatoire comme Podsakoff et al. (2003) le recommandent (2). L’ensemble des variables de mesure des échelles multi-items sont incluses dans les analyses effectuées (i.e., utilisation des technologies d’aide à la vente, la surcharge de rôle du commercial, le comportement de vente adaptatif, la confiance, l’engagement, la satisfaction, la satisfaction au travail, les performances créatives et les performances commerciales). Les résultats de l’analyse factorielle exploratoire présentent une variance totale expliquée de 78,6% pour neuf facteurs, contre 27,7% pour un seul facteur. Cette absence d’effet méthode est confirmée par les résultats de l’analyse factorielle confirmatoire qui mettent en évidence une variance extraite pour le facteur commun de méthode de 13,1%, ce qui correspond à la moyenne de la variance due à l’effet de méthode en marketing, estimé à 15,8% (Cote et Buckley, 1987).

Evaluation du modèle de structure

Le modèle de structure (H1 à H4) a été testé en une fois via les équations structurelles suivant la méthode du maximum de vraisemblance (SPSS-AMOS 27). Pour l’analyse des résultats, nous nous sommes basés sur les indices et standards de qualité recommandés par Hu and Bentler (1998). Le modèle proposé présente des résultats satisfaisants (voir tableau 2 et annexe C) : Khi²/258 = 1,444 ; RMSEA = 0,048 ; TLI = 0,945 ; CFI = 0,953 ; SRMR = 0,058.

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Tableau 2.

Résultats du test du modèle propose.

				Coef.stand.	Ecart type	test t	p
L’utilisation des technologies d’aide à la vente comme déterminant
H1	Utilisation des technologies d’aide à la vente	→	Performances du commercial	0,16	0,020	2,216	0,027
Le rôle des mécanismes interpersonnels
H2a	Utilisation des technologies d’aide à la vente	→	Comportement de vente adaptatif	0,36	0,043	4,425	0,000
H2b	Utilisation des technologies d’aide à la vente	→	Qualité de la relation	0,16	0,047	1,799	0,072
H2c	Comportement de vente adaptatif	→	Qualité de la relation	0,28	0,101	2,951	0,003
H2d	Comportement de vente adaptatif	→	Performances du commercial	0,44	0,055	4,283	0,000
H2e	Qualité de la relation	→	Performances du commercial	0,31	0,045	3,568	0,000
Le rôle des mécanismes intrapersonnels
H3a	Utilisation des technologies d’aide à la vente	→	Surcharge du rôle de commercial	−0,19	0,061	−2,443	0,015
H3b	Utilisation des technologies d’aide à la vente	→	Burnout du commercial	0,05	0,039	0,741	0,458
H3c	Surcharge du rôle de commercial	→	Burnout du commercial	0,58	0,055	8,139	0,000
H3d	Surcharge du rôle de commercial	→	Satisfaction au travail	0,09	0,045	1,220	0,222
H3e	Burnout du commercial	→	Satisfaction au travail	−0,42	0,064	−5,077	0,000
Les conséquences pour le commercial
H4a	Satisfaction au travail	→	Performances du commercial	0,53	0,188	4,716	0,000
H4b	Performances du commercial	→	Satisfaction au travail	0,31	0,075	2,456	0,014
Mesures d’adéquation globale
	χ² / ddl	372,501 / 258 (1,444)
	RMSEA	0,048
	TLI	0,945
	CFI	0,953
	SRMR	0,058

Concernant l’utilisation des technologies d’aide à la vente, les résultats montrent que l’utilisation combinée des technologies d’aide à la vente a une influence significative et positive sur les performances du commercial (H1 : ɣ = 0,16 ; p = 0,027). Ainsi H1 est validée.

Concernant les mécanismes interpersonnels, l’utilisation des technologies d’aide à la vente influence significativement et positivement le comportement de vente adaptatif (H2a : β = 0,36 ; p = 0,000) mais n’a pas d’influence directe sur la qualité de la relation (H2b : β = 0,16 ; p = 0,072). H2a est validée mais pas H2b. Le comportement de vente adaptatif a, lui, une influence significative et positive sur la qualité de la relation (H2c : β = 0,28 ; p = 0,003), ainsi H2c est validée. Le comportement de vente adaptatif influence significativement et positivement les performances du commercial (H2d : β = 0,44 ; p = 0,000). La qualité de la relation, elle aussi, influence significativement et positivement les performances du commercial (H2e : β = 0,31 ; p = 0,000). H2d et H2e sont donc validées.

Concernant les mécanismes intrapersonnels, l’utilisation des technologies d’aide à la vente a une influence significative mais négative sur la surcharge de rôle du commercial (H3a : β = −0,19 ; p = 0,015), et elle n’a pas d’influence sur le burnout (H3b : β = 0,05 ; p = 0,458). Ainsi H3a est validée et H3b ne l’est pas. La surcharge de rôle influence significativement et positivement le burnout (H3c : β = 0,58 ; p = 0,000) mais n’a pas d’influence direct sur la satisfaction au travail (H3d : β = 0,09 ; p = 0,222). H3c est validée mais pas H3d. Le burnout, lui, a une influence significative et négative sur la satisfaction au travail (H3e : β = −0,42 ; p = 0,000). Ainsi H3e est validée.

Concernant les conséquences pour le commercial, les performances du commercial influencent significativement et positivement sa satisfaction au travail (H4a : β = 0,53 ; p = 0,000), et réciproquement (H4b : β = 0,31 ; p = 0,014). H4a et H4b sont validées.

Test des effets indirects via les équations structurelles

Suivant les préconisations de Preacher et Hayes (2004), nous avons utilisé les équations structurelles avec la technique du bootstrap, disponible sur AMOS 27, pour le test des effets indirects. En raison de la complexité de la modélisation proposée et la présence de multiples médiateurs, les équations structurelles doivent être préférées à la macro Process (Preacher et Hayes, 2004 : 722). Les résultats, présentés dans le tableau 3, mettent en évidence l’existence d’effets indirects et positifs entre l’utilisation des technologies d’aide à la vente et la performance du commercial (H2f : Coef. Stand. = 0,32 є [0,21 ; 0,47] ; p = 0,004), ainsi qu’entre l’utilisation des technologies d’aide à la vente et la satisfaction au travail (H3f : Coef. Stand. = 0,26 є [0,11 ; 0,39] ; p = 0,015). Si nous attendions bien des effets indirects positifs (a*b*c = 0,36*0,28*0,31) et donc l’existence d’une médiation complémentaire pour H2f, nous postulions l’existence d’effets indirects négatifs et donc suppresseurs pour H3f. Or ces derniers s’avèrent positifs (a*b*c*d = -0,19*0,58*−0,42*0,53) donc montrant également une médiation complémentaire, et non une médiation compétitive comme nous en avons émis l’hypothèse. Ainsi H2f est validée, mais H3f ne l’est pas.

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Tableau 3.

Test des effets médiateurs.

	Coef stand.	Borne basse	Borne haute	p. value
Effets indirects via le comportement de vente adaptatif et la qualité de la relation (H2f)
Utilisation des technologies d’aide à la vente (TU) → Performances du commercial (PC)	0,32	0,21	0,47	0,004
Effets indirects via la surcharge de rôle et le burnout (H3f)
Utilisation des technologies d’aide à la vente (TU) → Satisfaction au travail (JS)	0,26	0,11	0,39	0,015

Implications managériales

D’un point de vue managérial, nos conclusions sont favorables à l’utilisation des technologies d’aide à la vente par les commerciaux. En effet, l’utilisation des technologies d’aide à la vente améliore la satisfaction au travail du commercial et les performances, et ce à la fois directement et indirectement par l’intermédiaire de mécanismes interpersonnels et intrapersonnels. Ancrée dans le développement massif de la digitalisation et des outils technologiques mis à disposition des commerciaux, cette étude s’intéresse aux défis imposés par la technologie, amplifiés par la pandémie, mais généralisables au-delà de ce seul contexte. Aussi, les retombées des résultats concernent à la fois les commerciaux eux-mêmes, mais également leurs managers.

Pour les commerciaux, les résultats les invitent à (1) prendre le temps de se former à l’utilisation des technologies d’aide à la vente ; (2) à accepter de changer leurs pratiques et leurs routines ; et (3) utiliser les informations recueillies pour mieux gérer la relation client. S’il n’est pas toujours facile de dégager du temps pour se former et modifier ses routines, cela s’avère utile quand il s’agit d’intégrer de nouveaux outils d’aide à la vente. L’ergonomie des nouveaux outils en font des alliés pour une plus grande performance de vente, mais aussi permet de dégager du temps pour trouver des solutions innovantes et créatives aux problématiques, souvent complexes, des clients d’affaires en B2B. Concrètement, les technologies d’aide à la vente permettent d’améliorer l’adaptation du comportement de vente des commerciaux aux besoins spécifiques de chaque client, et en retour d’accroître la qualité de leur relation avec le client. L’utilisation des technologies d’aide à la vente sont une source de gain d’efficacité dans l’accomplissement des tâches du commercial. Ces nouveaux outils permettent d’adapter les comportements de vente aux besoins du client, favorisant ainsi le développement d’une relation client de meilleure qualité. Les tâches administratives peuvent aussi être automatisées et libérer du temps qui peut être réaffecté vers le développement et le maintien de relations client de qualité, ce qui constitue la principale valeur ajoutée des commerciaux (Julienne et al., 2019). Pour autant, Agnihotri (2021) indique qu’un grand nombre de commerciaux en B2B se considèrent en difficulté face aux outils numériques et peu à l’aise avec une interface numérique, il reste donc encore du chemin à parcourir pour rendre cette utilisation plus accessible. Une partie de ce travail relève du commercial, mais également de sa direction des ventes.

Pour les managers, nos résultats nous amènent à leur suggérer (1) de mener une veille sur les nouveaux outils d’aide à la vente ; (2) de développer l’utilisation des technologies d’aide à la vente par leurs commerciaux ; et (3) de former leurs équipes de vente et de les accompagner dans leur utilisation des outils technologiques. Sur la base des travaux antérieurs, nous envisagions des mécanismes intrapersonnels défavorables en raison de la surcharge que sont susceptibles d’induire l’apprentissage et l’usage de nouvelles technologies. Or, nos résultats montrent que ces technologies permettent également d’accroître les performances du commercial (i.e., performances de vente et performances créatives) via une réduction de la charge de rôle perçue par le commercial. Aussi, il semble particulièrement important d’accompagner les commerciaux lors des périodes de changement pour leur éviter tout surcharge de rôle lors de l’installation d’un nouvel outil, car nos résultats montrent l’existence des mécanismes intrapersonnels complexes, tels que moins de surcharge, conduit à moins de burnout, qui amène à plus de satisfaction au travail, et ainsi de meilleures performances. Nous invitons donc les managers de vente à proposer à leurs équipes un accompagnement pour apprendre à utiliser les nouveaux outils technologiques, et ainsi éviter le cercle vicieux surcharge/burnout/insatisfaction/réduction des performances.

Limites et perspectives de recherche

Il existe plusieurs limites à notre étude et la principale concerne les échelles de mesure. Premièrement, les mesures utilisées sont autodéclarées par le commercial, alors qu’un échantillon dyadique aurait été préférable. Cependant, Agnihotri et al. (2016) affirment qu’en général, « les employés en contact sont de bonnes sources d’information sur les attitudes des clients (Bitner et al., 1994) et qu’une mesure perceptive peut être utilisée lorsqu’une mesure objective précise n’est pas disponible (Dess and Robinson Jr, 1984) ». En plus de la perception des commerciaux, des futurs travaux devraient examiner la question du point de vue des directeurs des ventes et des clients. Une telle recherche permettrait de nouveaux éclairages sur l’utilisation des technologies d’aide à la vente. Deuxièmement, l’échelle de performance du commercial que nous utilisons pour ce travail se structure autour de deux dimensions, i.e. performance de vente et performance créative, qui présentent chacune de bons résultats en termes de fiabilité et de validité. Cependant, cette échelle bi-dimensionnelle a été largement remaniée par rapport aux échelles d’origine. Ce choix a été guidé, d’une part, par le besoin d’adapter les items à notre contexte d’étude spécifique, et d’autre part, par un souci de parcimonie nous conduisant à réduire le nombre d’items pour chaque échelle afin de limiter la lourdeur du questionnaire comme le recommande Hair et al. (2019). Ce choix a l’avantage de permettre d’inclure dans une même étude les deux dimensions importantes, et pourtant peu étudiées, de la performance du commercial ; mais constitue également une limite à ce travail qui mérite des investigations complémentaires pour s’assurer de la réplicabilité des résultats. Troisièmement, pour la mesure de l’utilisation des technologies d’aide à la vente, nous avons choisi de mesurer le degré d’utilisation d’une combinaison d’outils technologiques en nous basant sur les travaux issus de l’infusion d’un nouveau système (Agnihotri et al., 2016 ; Jones et al., 2002). Néanmoins, notre approche pourrait être complétée par une évaluation de la (sur-)charge mentale (ou overloading) liée à l’utilisation des technologies d’aide à la vente, en qualité de variable psychologique, afin d’étudier la perception de surcharge liée à l’utilisation des technologies d’aide à la vente par les commerciaux.

Dans ce travail, notre étude s’est centrée sur les outils technologiques d’aide à la vente envisagés comme le degré d’utilisation d’une combinaison d’outils et non pas l’utilisation d’un outil en particulier. L’avantage de cette approche consiste en la prise en compte de la fréquence d’utilisation d’outils technologiques variés et hétérogènes auxquels sont confrontés les commerciaux dans l’exercice quotidien de leur métier. Néanmoins, il serait intéressant de poursuivre les investigations dans deux directions : l’une sur l’étude de la force de vente d’une entreprise spécifique (en contrôlant ainsi pour les effets de la variété des outils à disposition) afin de comprendre les déterminants individuels de l’utilisation des technologies d’aide à la vente ; et l’autre sur l’étude d’outils technologiques d’aide à la vente spécifiques (e.g., prospection automatique ou média sociaux) pour en comprendre l’impact sur la pratique des commerciaux. A l’instar d’Agnihotri et al. (2016) qui s’intéressent au rôle des médias sociaux sur la qualité de la relation ou de Nelson et al. (2020) qui étudient le rôle de logiciels CRM sur l’utilisation de l’information, il serait utile de compléter notre étude par une analyse d’outils spécifiques pris séparément. La finalité de chacun des outils, la manière dont ils sont déployés et utilisés par les commerciaux sont susceptibles de varier et d’expliquer des différences dans la performance des commerciaux. Il serait également intéressant d’approfondir les raisons pour lesquelles la relation entre l’utilisation des technologies d’aide à la vente et la qualité de la relation n’est pas significative, et ce via l’étude de modérateurs, tels que l’intelligence émotionnelle ou la proximité sociale. A l’instar des travaux de Westbrook et Peterson (2020) et comme le propose Rapp et Beeler (2021), il serait intéressant d’étudier les outils d’aide à la vente (en anglais “sales force enablement”) qui ajoutent une notion de mise à disposition de ressources et d’accompagnement à l’utilisation des outils d’aide à la vente. Cela nous permettrait d’étudier les bonnes pratiques pour déployer et maintenir au mieux des solutions technologiques d’aide à la vente. Nous avons fait le choix de l’accumulation et la variété des outils technologiques qui induisent la surcharge. Il s’agirait de poursuivre les travaux sur la base d’une flotte de commerciaux pour une entreprise spécifique dont nous connaissons la palette d’outils, afin de contrôler la quantité et la diversité des outils.

Par ailleurs, notre étude s’est focalisée sur la dimension cognitive de la surcharge de rôle. Cependant, la surcharge de rôle comporte également une dimension affective qu’il s’agirait d’examiner plus en profondeur, notamment via l’étude du rôle de variables telles que la frustration ou le stress. Bien qu’il existe de nombreux défis liés à l’identification des deux dimensions distinctes de surcharge de rôle (Saunders et al. 2017), il serait utile de comprendre l’influence de la dimension affective de la surcharge de rôle, et plus particulièrement, le rôle de la frustration liées à des difficultés rencontrées dans les tâches à effectuées, ainsi que le rôle d’un stress chronique sur la satisfaction au travail et les performances du commercial.