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Titre : |
Le regard ambivalent des consommateurs sur la personnalisation en ligne |
Type de document : |
Mémoire |
Auteurs : |
Marylou ORTIZ, Auteur |
Année de publication : |
2020 |
Importance : |
137 p. |
Note générale : |
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Langues : |
Français (fre) |
Mots-clés : |
Management CONSOMMATEUR ; COMPORTEMENT DU CONSOMMATEUR ; COMMERCE ELECTRONIQUE
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Résumé : |
L’objet de cette thèse est d’introduire le concept de personnalisation en ligne et de répondre à la question suivante :
En quoi la personnalisation telle qu’elle est perçue par différents profils d’internautes
impacte-t-elle leurs attentes concernant l’expérience en ligne ?
Au travers d’entretiens de quatorze répondants consommateurs, quatre professionnels et d’une analyse quantitative (161 réponses) nous avons pu mener une étude en deux temps associant revue de littérature et réalité sur le terrain.
Les résultats de l’analyse ont montré que les attentes des consommateurs concernant leur expérience en ligne sont influencées positivement par la perception des bénéfices de la personnalisation. Les bénéfices perçus sont le gain de temps, l’aide dans la prise de décision, l’accès à de meilleures offres et à un contenu pertinent. L’étude prouve également que les émotions positives ressenties par le consommateur lors d’une expérience de personnalisation influencent positivement les bénéfices perçus. Nous avons également étudié l’effet des risques perçus sur les attentes des consommateurs mais la relation n’est pas significative. Toutefois, notre recherche nous permet d’affirmer que les consommateurs les plus à l’aise avec internet et les nouvelles technologies web percevront moins de risques de la personnalisation.
Au-delà d’un travail de recherche, cette thèse professionnelle a pour objectif de produire des recommandations stratégiques et opérationnelles afin de mettre en place des stratégies de personnalisation efficaces permettant de répondre aux attentes des consommateurs, d’améliorer leur expérience en ligne et les pousser à l’achat. |
Programme : |
MS Marketing & Data Analytics |
Permalink : |
https://cataloguelibrary.neoma-bs.fr/index.php?lvl=notice_display&id=534266 |
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