2002, I. Prim et D. Darpy 1 Fiche Carte perceptuelle

LES CARTES PERCEPTUELLES DE POSITIONNEMENT

PRINCIPES : Le positionnement consiste dlimiter un territoire propre la marque dans lesprit du consommateur en fonction des concurrents. Bien souvent le positionnement voulu diffre du positionnement peru. Llaboration dune carte perceptuelle de positionnement est alors ncessaire pour un diagnostic des perceptions actuelles des consommateurs. Une carte perceptuelle de positionnement reprsente graphiquement les perceptions des consommateurs par rapport un nombre de marques dtermin par le charg dtude. Ces perceptions ne sont pas des opinions des marques mais des valuations des consommateurs.

Deux approches sont envisageables.

La premire est fonde sur lanalyse des similarits entre les marques. Des scores de proximits sont alors calculs. Lanalyse est conduite ensuite au moyen de lanalyse des similarits (MDS Multi Dimensional Scaling). Cette mthode longtemps employe est accessible lorsque le nombre de marques comparer est relativement rduit. En effet les scores de proximits se calculent partir de comparaison par paires. Si le nombre dobjets comparer est n, alors le nombre comparaisons raliser est n(n-1)/2. La seconde approche sappuie sur des scores dattitude mesurs sur les attributs dterminants du choix des produits. Cette dernire approche sappuie sur une Analyse en composantes principales est prsente ici1.

CAS PERCEPTION DES RESTAURANTS : Description des donnes et de lenqute 300 tudiants de MSG1 ont t interrogs en 1998 sur leurs perceptions des diffrents restaurants entrant dans leur ensemble de considration.

Lensemble de considration, dfini par une runion de groupe, comprend les enseignes suivantes : Pizza Hut, Bistro Romain, Restau U, McDonalds, Flunch, Quick, Lon de Bruxelles, Hard Rock Caf, Planet Hollywood.

Aprs avoir dterminer les croyances dterminantes (c'est--dire les attributs dterminants sur lesquels on peut effectivement choisir entre deux produits), un questionnaire t conu pour recueillir les attitudes correspondantes en utilisant un chelle en sept points marque aux extrmes Pas du tout daccord Tout fait daccord .

1 La ralisation dune carte perceptuelle suppose lassimilation de la technique danalyse en composantes principales, prsente dans une fiche spare.

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Pour limiter la longueur du questionnaire, chaque tudiant interrog n'a donn une opinion que pour 3 restaurants. Trois questionnaires sont donc soumis.

Pour saisir les donnes on considrera que chaque restaurant pour un individu i, est en fait une observation, donc une ligne saisir dans SPSS. Ce que l'on recherche dans un premier temps, c'est la structure factorielle (rduction de donnes) des mesures d'attributs. A ce titre chaque observation (cest--dire un restaurant pour un individu) est un individu au titre d'un tableau individu X caractristiques, qui sert de base une ACP.

Analyse factorielle ACP 1 sans rotation Ce tableau indique le pourcentage reprsent par les axes extraits ci-dessous pour chacune des variables. Ainsi les variables JEUNE et CONVIV sont mal reprsents par les axes. Cela signifie que l'opration de rduction de donnes ne reprsente pas ces deux variables. Il faudra probablement choisir entre accepter un troisime axe pour rsumer les donnes ou supprimer ces variables de l'analyse.

Qualit de reprsentation

1,000 ,5231,000 ,5371,000 ,6171,000 ,3271,000 ,3681,000 ,7731,000 ,684

PRIXQUALITEPROPREJEUNECONVIVRAPIDESERVICE

Initial Extraction

Mthode d'extraction : Analyse des principaux composants.

L tudiant n 1 rpondaux questions pour les restaurants

1, 2, & 3

L tudiant n 1 rpondaux questions pour les restaurants

1, 2, & 3

Merci de bien vouloir nous donner votre opinion sur les trois restaurants suivants :Il n'y a pas de bonne ou de mauvaise rponse, c'est votre avis qui nous intresse(et vous pouvez en avoir un sans tre jamais all dans ces restaurants).Si vraiment vous n'en savez rien, laissez les cases correspondantes blanches.

Selon vous, chez P iz z a Hut :Pas du tout Tout fait

d'accord d'accord

C 'est trs cherLa nourriture est de trs bonne qualitLa propret est irrprochableLa clientle est particulirement jeuneLe cadre est trs convivial On peut manger trs rapidementLe service est irrprochable

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Variance explique totale

2,503 35,751 35,751 2,503 35,751 35,7511,326 18,944 54,695 1,326 18,944 54,695,980 14,006 68,700,632 9,028 77,728,590 8,422 86,151,519 7,414 93,564,450 6,436 100,000

Composante1234567

Total% de la

variance == % cumuls Total% de la

variance == % cumuls

Valeurs propres initiales Sommes des carrs charges

Mthode d'extraction : Analyse des principaux composants.

Alors que deux composantes sont extraites, les variables ne composent pas distinctement une dimension plutt qu'une autre.

Cela signifie qu'il faut peut-tre ralis une rotation des axes pour obtenir une matrice des composantes plus lisible.

Analyse factorielle - ACP2 avec rotation varimax

Cette seconde ACP extrait deux axes expliquant 35% et 19% de variance.

La matrice des composantes aprs rotation permet de visualiser plus facilement quels sont les variables qui composent chacune des dimensions ou facteurs. Les scores sont des indice de saturation par rapport chaque composante. Ce sont les coordonnes dans l'espace par rapport aux deux droites orthogonales que sont les composantes.

Ces deux droites sont en fait des rsums des diffrents points reprsents par chacune des observations. Elles peuvent tre interprtes comme des droites de rgression. Les coefficient affichs dans les composantes sont en fait les a et b de la droite de rgression.

Cette matrice des composantes permet de souligner qu'une des variables ("JEUNE") compose la fois la dimension 1 et la dimension 2. Compte tenu de sa faible reprsentation dans les deux composantes extraites (voir tableau de Qualit de reprsentation) on va dcider d'liminer cette variable dans la procdure suivante ACP3

Analyse factorielle ACP3 avec rotation varimax La matrice des composantes issue de la troisime ACP peut se reprsenter graphiquement, en ayant pris le soin de slectionner loption Carte factorielle dans la bote de dialogue Rotation des choix proposs pour lanalyse factorielle.

Qualit de reprsentation

1,000 ,5231,000 ,5371,000 ,6171,000 ,3271,000 ,3681,000 ,7731,000 ,684

PRIXQUALITEPROPREJEUNECONVIVRAPIDESERVICE

Initial Extraction

Mthode d'extraction : Analyse des principaux composants.

Matrice des composantes aprs rotationa

,825 ,779 ,680 -,273,574 -,197,137 ,868,273 -,670

-,212 ,532

SERVICEPROPREQUALITECONVIVRAPIDEPRIXJEUNE

1 2Composante

Mthode d'extraction : Analyse en composantes principales. Mthode de rotation : Varimax avec normalisation de Kaiser.

La rotation a converg en 3 itrations.a.

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Sur la base de la matrice de composante, il est possible de calculer les scores factoriels pour chaque observation, cest--dire les coordonnes pour chaque observation dans lespace ci-dessus. Le calcul des scores factoriels pour chaque observation est accompli en entrant la valeur de chaque observation dans la droite de rgression dcrite par chacune des composantes dans la matrice des composantes aprs rotation.

Ainsi un score 6 pour l'observation n, au niveau de la variable SERVICE, sera entre en lieu et place de SERVICE dans la formule Composante 1 = 0.822*SERVICE + 0.787 PROPRE, etc....

En slectionnant dans la bote de dialogues Facteurs loption Rgression SPSS va faire le calcul de la coordonne par rapport aux de deux axes de chaque observation. Deux nouvelles variables sont alors cres dans l'diteur de donnes.

Les scores factoriels ci-dessus ont t calculs pour chacune des observations. Or nous souhaitons disposer d'un score global par type de restaurant. En saisissant nos donnes nous avions pris soin d'entre le numro du restaurant, dans la variable Resto. Cette variable a 9 modalits (pour les neuf restaurants). Nous souhaitons calculer le barycentre de chacun des groupes forms par les 9 modalits restaurant.

Pour cela la fonction Agrgation des donnes nous fournira une aide prcieuse.

Agrgation des donnes

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Le tableau obtenu dans un nouveau fichier rsume les scores factoriels moyens pour chacun des restaurants, partir duquel on ralise diagramme de dispersion (Graphe > Diagramme de Dispersion>Simple).

Ne pas oublier de cliquer Afficher les tiquettes dobservations en slectionnant le boutons Option.

Une fois le graphique affich, double-cliquer sur ce dernier pour accder aux options de mise en forme graphique. Pour afficher les droites de composantes slectionner Graphe>Droite de rfrence> Echelle X (et plus tard Y) et ajouter 0, la droite.

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