Les réalités virtuelles dans l' e-commerce favorisent-elles l'acte d'achat du consommateur ? Comment la réalité augmentée s'insère-t-elle dans le processus d'achat ?
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1. Nomie Bonnefon Momar Diop Mlanie Gly Mael BerkoukMTHODOLOGIE
: LA RALITE AUGMENTE S
2. IntroductionS RA sur e-boutique de plus en plus dveloppeS
Sujet tendance, dactualit, permet de combiner notre double
comptenceS Quels profils dinternautes seraient susceptibles
dutiliser la RA ? Et comment la RA sinsre-t-elle dans le processus
dachat ?
3. SommaireS I- Problmatiques et MthodologieS II- Lanalyse
FactorielleS III- Croisement de donnes, Test de corrlation
4. Partie 1 : Les problmatiques et la mthodologieS 1.
Conception du questionnaireS 2 axes : cibles potentielles et
comportement dachatS 3 parties dans notre questionnaire : S
Habitudes des rpondants S Sujet dtude (avec visionnage de la vido)
S Connatre les personnes
5. Partie 1 : Les problmatiques et la mthodologie
6. Partie 1 : Les problmatiques et la mthodologieS Phrase
daccroche : S Pour se prsenter S Inciter rpondre aux questionnaires
"cela ne prendra que quelques minutes S Rassurer lutilisateur quand
lutilisation de donnes "ce questionnaire est anonyme"
7. Partie 1 : Les problmatiques et la mthodologieS 2. Pr-testsS
Sur lentourage (cible varie comme lchantillon que lon souhaite)S
Corrections derreurs et adaptation de certaines questions trop
techniques
8. Partie 1 : Les problmatiques et la mthodologieS 3.
Administration du questionnaireS Google documentsS Du 16 au 23
avrilS Facebook, service marketing de Lactel et Anterior
(dveloppement informatique)
9. Partie 1 : Les problmatiques et la mthodologieS 3.
Administration du questionnaireS Google documentsS Du 16 au 23
avrilS Facebook, service marketing de Lactel et Anterior
(dveloppement informatique)
10. Partie 1 : Les problmatiques et la mthodologieS 4.
Prsentation de lchantillon Sexe des rpondants Une femme 43% Un
homme 57%
11. Partie 1 : Les problmatiques et la mthodologieS 4.
Prsentation de lchantillon Sexe des rpondants ge des rpondants Plus
de 25 ans 17% Une femme 43% Un homme 57% De 0 25 ans 83%
12. Partie 1 : Les problmatiques et la mthodologieS 4.
Prsentation de lchantillon Temps pass sur internet 0 2h 2h 3h 3h 4h
> 4h Total Une femme 22,4% 11,9% 4,9% 4,2% 43,4% Sexe Un homme
9,8% 4,9% 1,4% 0,7% 16,8%
13. Partie 1 : Les problmatiques et la mthodologieS 4.
Prsentation de lchantillon Temps pass sur internet 0 2h 2h 3h 3h 4h
> 4h Total De 0 25 33,6% 25,2% 11,2% 13,3% 83,2% ans ge Plus de
9,8% 4,9% 1,4% 0,7% 16,8% 25 ans
14. Partie 1 : Les problmatiques et la mthodologieS 4.
Prsentation de lchantillon % de personnes connaissant la Ralit
augmente 40,4 % oui non 59,6 %
15. Partie 1 : Les problmatiques et la mthodologieS 4.
Prsentation de lchantillon Type de test effectu 25 22 21 20 18 15
15 15 11 10 Type de test effectu 4 5 0
16. Partie 2 : Analyses factorielles
17. Partie 2 : Analyses factorielles
18. Partie 2 : Analyses factorielles S Aprs analyse 2 profils
se dgagent :Un profil ax surle divertissementet lautre
surlutilisation dulogiciel commeaide dachat
19. Test de corrlationS Choix des variables pour le croisement
des donnes : S utilisationlogiciel S qualit S Aidedecision S
Variables les plus pertinentes pour rpondre notre problmatique
20. Rcapitulatif des profilsS HdonisteS DivertissementS Aide
achatS Utilitariste
21. Prsentation des rsultatsS Le profil hdoniste : S Considre
lapplication comme une aide la dcision S Par contre ces personnes
nutiliseront pas forcment le logiciel. Elles prfrent srement se
rendre en magasin pour faire leur achatS Profil utilitatiste : S
Les rsultats nous montrent que les utilitaristses vont lutiliser S
Ils considrent cette application comme une aide lachat.
22. Prsentation des rsultatsS Profil divertissement :Ils
utiliseront le logiciel simplement par curiosit pour soncot ludique
et amusant. Ils ne considrent en aucun caslapplication comme un
outil pour dcider et donc nelutiliseront pas pour acheterS Profil
aide achat :Ce type dacheteur est intress par lapplication.
Dunepart il lutilisera et dune autre part il sen servira comme
unoutil de dcision pour ses achats de meubles
23. Prsentation des rsultatsS Profil peureux :Ils utiliseront
le logiciel par simple curiosit. De naturemfiante, ils ne font pas
confiance cette application pourlachat de meubleS Profil
fascin:Enthousiaste lide de dcouvrir une nouvelleapplication, ils
lutiliseront et en feront une aide lachat
24. Rcapitulatif
25. ConclusionS Dgager des profils cibles : 6 profils
dutilisateursS Problme de qualit : Freins ?S RA -> atout pour
les entreprisesS Faire la diffrenceS Technologie amliorer