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IMPACT DE LA QUALITE SUR LA SATISFACTION DES CLIENTS EN

MILIEU BUSINESS TO BUSINESS

Najjar Hechmi

Doctorant en Marketing à la Faculté des Sciences Economiques et de Gestion de Tunis

najjar_hechmi@yahoo.fr

Zaiem Imed

Maître de Conférences à la Faculté des Sciences Economiques et de Gestion de Nabeul

imed.zaiem@fsegt.rnu.tn

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IMPACT DE LA QUALITE SUR LA SATISFACTION DES CLIENTS EN

MILIEU BUSINESS TO BUSINESS

Résumé :

Cet article propose d’étendre l’étude de l’impact de la qualité sur la satisfaction des clients en

milieu Business to Business. L’étude empirique, réalisée en milieu industriel tunisien, a

permis tout d’abord de valider une échelle de mesure de la qualité perçue dans l’industrie.

Deux composantes apparaissent dominantes : la qualité de produit et la qualité des services.

Par la suite, l’application d’une analyse structurale a permis de confirmer l’impact positif de

la qualité sur la satisfaction. L’effet direct de la qualité de produit sur la satisfaction est plus

faible que l’effet indirect prenant en considération la qualité des services en tant que variable

médiatrice. Enfin, l’étude a montré l’importance du rôle modérateur intitulé « mode

d’utilisation de l’offre industrielle » sur cette relation.

Mots-clés : Qualité perçue – Satisfaction – Marketing B to B – Analyse structurale.

IMPACT OF QUALITY ON CUSTOMERS’ SATISFACTION IN

BUSINESS TO BUSINESS CONTEXT

Abstract:

The object of this research is to enlarge a theoretical basis for evaluating the impact of quality

on satisfaction in Business to Business environment and to test this theoretical basis

empirically. A reliable and valid scale was developed to measure the two dimensions of

perceived quality: product quality and service quality.

Then, the proposed scale in this study is used in order to validate the impact of perceived

quality on satisfaction in Tunisian industrial firms, using a SEM analysis.

Finally, results show the importance of mediating effect of service quality and test the impact

of moderating variable entitled « industrial offer usage » on the link between quality and

satisfaction.

Key words: Perceived quality – Satisfaction – Marketing B to B – Structural analysis.

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INTRODUCTION

L’environnement Business to Business dispose d’un ensemble de caractéristiques qui le

différencient du domaine Business to Consumer. Les liens transactionnels et relationnels qui

régissent les rapports entre les fournisseurs et les clients industriels sont devenus de plus en

plus complexes suite à l’évolution de la technologie et à la globalisation des marchés. Les

moyens de compétitions classiques se trouvent de plus en plus accessibles par les entreprises

industrielles, surtout lorsqu’il s’agit de la disposition des moyens et des méthodes capables

d’accélérer les processus de production et de gérer les ressources humaines d’une part, et de

répartir les tâches d’autre part.

Par conséquent, l’entreprise qui adopte une approche marketing « orientée clients » doit se

concentrer sur des nouvelles procédures et des nouveaux axes stratégiques afin de satisfaire

ses clients et de maintenir la relation avec eux, chose qui lui permettra d’atteindre ses

principaux objectifs à savoir la continuité, la rentabilité et la performance.

En effet, les recherches académiques antérieures ont mis en lumière l’importance du concept

de la satisfaction et sa contribution à la fidélité des clients (Anderson et Sullivan 1993, Boss

1999) et à la rentabilité de l’entreprise (Yeung Ging Ennew 2002).

Vu que la qualité est considérée comme l’un des principaux déterminants de la satisfaction

des clients (Churchill et Surprenent 1982, TSE et Wilton 1988, Chumpitaz et Swaen 2004),

notre recherche vise essentiellement à atteindre les objectifs classiques de l’étude de la

relation entre la qualité et la satisfaction en milieu Business to Business. Ce choix est expliqué

par le fait que cette relation a été largement étudiée en plus en milieu Business to Consumer

mais peu en milieu Business to Business. Les résultats des études antérieures ont montré

l’existence d’une relation significative entre ces deux concepts.

Plus précisément, les objectifs spécifiques de cette recherche sont :

1. Tester l’impact de la qualité de l’offre industrielle sur la satisfaction en milieu B to B.

2. Valider une échelle de mesure de la qualité perçue dans l’industrie.

3. Etudier l’effet de la variable modératrice « mode d’utilisation de l’offre industrielle »

sur le lien entre la qualité et la satisfaction.

Afin de clôturer cette communication, nous tenons à présenter les implications, les apports,

les limites et les voies futures de recherche.

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CADRE CONCEPTUEL

Tout d’abord, il est intéressant de présenter les spécificités de notre secteur d’étude avant de

présenter et spécifier les concepts de la qualité perçue et de la satisfaction.

Les spécificités du milieu Business to Business

Le milieu Business to Business se caractérise par plusieurs critères qui le différencient de

celui du Business to Consumer.

Sur le plan conceptuel, Malaval (1996) précise que le Business to Business est un anglicisme

désignant l’ensemble des entreprises qui fournissent des produits et / ou des services aux

autres entreprises. Ce terme considéré comme étant « prétentieux » ou « ésotérique » a été

traduit par plusieurs locutions telles que le marketing professionnel, le marketing industriel, le

marketing des affaires, etc. D’autres auteurs (Lindon, Levy, Lendrevie, 2003), le différencient

du domaine Business to Consumer à travers trois tentatives de discrimination à savoir un

processus de transformation complexe, un investissement financier très élevé et une

maintenance continue.

Sur le plan opérationnel et organisationnel, Malaval (1996) montre que le milieu Business to

Business présente un nombre restreint de clients potentiels généralement concentrés,

spécialisés, hétérogènes et souvent internationaux. La demande est exigeante. Quant au

processus d’achat, il est intéressant d’évoquer le rôle actif du client suite à une forte

implication entre les acteurs qui favorisent un processus d’achat en groupe.

Généralement, le processus complexe de prise de décision se déroule au sein d’une unité

appelée « le centre d’achat » faisant intervenir un ensemble de responsables tels que les

décideurs, les prescripteurs, les acheteurs, les utilisateurs et les filtres.

L’offre en milieu Business to Business constitue un champs très vaste et très diversifié. Par

conséquent, cette offre varie en fonction des activités de l’entreprise et de la nature des

relations entre les clients et les fournisseurs. Par ailleurs, les biens industriels sont si

hétérogènes de manière qu’il existe deux tentatives de classifications (Malaval, 1996). En

effet, on distingue :

− Une classification par destination des biens : qui discrimine entre les biens intégrés dans la

composition du produit final et ceux qui contribuent au processus de fabrication (Saporta,

1989).

− Une classification par type de produits et de services. En effet, la nature et le degrés de

complexité sont parmi les critères qui contribuent à la classification des biens industriels en

sept catégories (Mahin, 1991 ; Dayan, 1984).

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Selon Malaval (1996), il est possible de proposer une classification puisque aucune typologie

ne peut être complète ou idéale.

Le concept de la qualité perçue

Selon Kotler et Dubois (2003), le concept de la qualité forme « un ensemble de

caractéristiques d’un produit ou d’un service qui affectent sa capacité à satisfaire des besoins

exprimés ou implicites ».

En Marketing, le concept de la qualité est devenu de plus en plus important. En Business to

Business comme en Business to Consumer, une énorme bibliographie d’articles et de

publications s’intéresse à l’étude de l’intérêt porté à ce concept qui constitue pour les

entreprises un axe stratégique et un levier capable de soutenir les entreprises et de compenser

l’effet de plusieurs contraintes dues à l’hyper concurrence, à la pression du marché et à

l’exigence des clients.

Selon (Lindon, Lévy, Lendrevie, 2003), la qualité de l’offre se présente à partir de deux

niveaux :

− Un niveau objectif de la qualité qui s’intéresse de l’ensemble de caractéristiques objectives

permettant à une offre de remplir parfaitement ses fonctions.

− Un niveau subjectif permettant de confronter les caractéristiques de l’offre aux attentes des

clients.

Etant donné que le concept de la qualité perçue est défini clairement (selon Chumpitaz et

Swaen, 2004 c’est la confrontation entre la qualité rendue et les attentes du consommateur) sa

confusion avec le concept de la satisfaction a été un point de débat important pour les auteurs.

En effet, certains auteurs comme Nguyen (1992) considèrent que ces deux concepts

recouvrent une seule et même réalité et que la qualité semble être synonyme de la satisfaction.

Alors que d’autres (Bitner 1990, Carman 1990, Bolton et Drew 1994, Audrain et Evrard

2001) insistent sur la différence entre ces deux concepts moyennant les points suivants :

− La satisfaction est d’origine cognitive et affective alors que la qualité perçue est purement

cognitive.

− La satisfaction nécessite une expérience vécue, alors que la qualité est indifférente de l’acte

de consommation.

Certains auteurs tels que Averous (1998), précisent que le concept de la qualité perçue

s’intègre au sein d’une structure dynamique et évolutive appelée cycle de qualité. D’après

cette structure, la mesure de la satisfaction du client s’effectue par la déduction de l’écart

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entre la qualité perçue et la qualité attendue. Il est évident que les techniques de mesure de la

qualité perçue peuvent se diversifier. Cependant, la difficulté de mesurer la qualité perçue

réside dans :

• La variation de la nature et des caractéristiques de l’offre industrielle objet d’étude.

• L’importance accordée à certains indicateurs de mesure de la qualité perçue au détriment

des autres.

• La divergence d’évaluation des responsables d’achats et des intervenants dans le processus

de prise de décision.

• La présence de plusieurs échelles de mesure tel que SERVQUAL et SERVPERF.

Le tableau 1 qui suit, présente une synthèse des échelles de mesure de la qualité perçue les

plus souvent adoptées et validées en marketing.

Tableau 1 : Les échelles de mesures de la qualité Auteurs Echelles de

mesure Nombre d’items

Dimensions Validation des échelles

Parasuraman, Zeithaml et Berry (1988)

SERVQUAL 22 • Tangibilité. • Fiabilité. • Réponse. • Assurance. • Empathie.

α1 ≥ 0,72. α2 ≥ 0,83. α3 ≥ 0,82. α4 ≥ 0,81. α5 ≥ 0,86.

Yoo et Donthu (2001)

SITEQUAL 9 • Facilité d’utilisation. • Design. • Rapidité de réponse. • Sécurité.

α ≥ 0,63. GFI = 0,94. AGFI = 0,87. RMSEA = 0,09.

Chumpitaz et Swaen (2004).

Echelle de la qualité dans le domaine de la téléphonie

14 • Qualité de produit. • Accessibilité. • Service d’information et vente. • Service d’assistance technique.

Fiabilité : α > 0,6 Validité convergente : ρ >0,5 Validité discriminante : ρvc > carré de corrélation entre les variables latentes. GFI = 0,99. AGFI = 0,98. RMR = 0,068. RMSEA = 0,021.

Zhou (2004) SERVPERF 22 • Empathie / Réponse. • Fiabilité / Assurance. • Tangibilité.

α ≥ 0,8465. AGFI = 0,9. RMR = 0,091.

Gounaris (2005) INDSERV 22 • Potential quality • Hard process quality • Soft process quality • Output quality

α1 ≥ 0,81. α2 ≥ 0,79. α3 ≥ 0,83. α4 ≥ 0,84. GFI = 0,93. AGFI = 0,91. CFI = 0,90. RMSEA = 0,03.

L’élargissement du concept de la qualité perçue a rendu les échelles de mesure plus riches et

plus complexes. En effet, les travaux de Chumpitaz et Swaen (2004), basés sur la démarche

adoptée par Han, Kim et Srivastava (1998), ont montré la supériorité des coefficients

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d’ajustements appartenant à une structure multidimensionnelle de la qualité et ce lors de sa

comparaison par rapport à une échelle de mesure à un seule dimension.

Le concept de la satisfaction

Le concept de la satisfaction en milieu Business to Business a été défini par Chumpitaz et

Swaen (2004) de la manière suivante : « La satisfaction du client industriel est le résultat de la

comparaison entre les attentes et les performances perçues par les différents membres du

centre d’achat. Cette comparaison étant une évaluation globale basée sur le total des achats,

l’usage et les expériences des relations avec les fournisseurs du produit / service dans le

temps ».

La satisfaction se mesure de plusieurs manières suivant les objectifs recherchés. Les moyens

peuvent aller d’une simple notation globale à une échelle de mesure précise et complexe.

Entre ces deux extrêmes, il existe une variété de méthodes. Parmi les démarches adoptées on

distingue :

− Le recours aux grilles de mesures et aux systèmes de notations. En effet, selon Mulot

(1993) la méthode de pondération des composantes permet d’obtenir un résultat global qui

pourrait être un moyen de mesure efficace. Dans d’autres cas où les échelles de mesure sont

ordinales, les répondants sont répartis en insatisfaits, indifférents ou satisfaits. La

classification de Chandon et Barticowski (2004) permet d’identifier les limites de la zone

d’indifférence ou de neutralité qui s’intercale entre la zone de satisfaction et la zone

d’insatisfaction.

− L’ACSI (American Customer Satisfaction Index) constitue un moyen complexe pour

mesurer la satisfaction. L’ACSI utilise des indicateurs multiples. La satisfaction moyenne

représente une variable latente. Le résultat présenté sous forme de score (ou index) permet un

processus de comparaison. Fornell, Johnson, Cha, Buyant (1996) considèrent que l’ACSI

représente un nouveau moyen d’évaluation dans un contexte économique moderne.

Dans la littérature, les échelles de mesure de la satisfaction sont multiples. Le tableau 2

suivant synthétise les principales échelles de mesure de la satisfaction les plus récentes :

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Tableau 2 : Les échelles de mesure de la satisfaction Auteurs Echelles de

mesure Nombre d’items

Dimensions Validation de l’échelle

Patterson, Johnson et Spreng (1997)

Modèle conceptuel de la satisfaction.

3 • Satisfaction. Fiabilité : ρ = 0,95. Validité : ρvc = 0,85.

Bahia Kamilia (2004)

Satisfaction vis-à-vis de la qualité perçue

2 • Satisfaction vis-à-vis du service de base.

AGFI = 0,91 RMR = 0,04

Johnson et Grayson (2005)

Satisfaction vis-à-vis des services.

4 • Satisfaction vis-à-vis de l’interaction vécue.

α = 0,95. ρvc = 0,85.

Mzoughi, Touzani et Bouhlel (2005)

Echelle de satisfaction de Téléachat (STA).

17 • Qualité du produit. • Qualité de l’accueil au téléphone. • Démonstrations télévisées. • Existence d’un point de vente. • Fiabilité des informations données par le personnel.

α1 = 0,8973. α2 = 0,8032. α3 = 0,8549. α4 = 0,7359. α5 = 0,7128.

Ramaseshan, Yip et Pae (2006)

Satisfaction dans le domaine de distribution

7 • Satisfaction économique. • Satisfaction sociale.

α1 = 0,86. α2 = 0,82.

La satisfaction des clients contribue à atteindre les objectifs marketing traduits par la

continuité et la rentabilité des entreprises. Donc, l’importance de la satisfaction se focalise sur

ses conséquences :

• La satisfaction pourrait conduire à fidéliser les clients. D’après Anderson et Sullivan

(1993), la satisfaction est liée explicitement à la fidélité et exerce un effet positif sur

l’intention de réachat. Chumpitaz et Paparoidamis (2004), montrent que la satisfaction

constitue un antécédent de la fidélité des clients en milieu Business to Business.

• La satisfaction pourrait conduire à améliorer la rentabilité de l’entreprise. Les travaux de

Yeung et Ennew (2001), montrent que les clients satisfaits se trouvent prêts à renouveler leurs

achats et à créer le profit pour l’entreprise.

Relation entre la qualité et la satisfaction

Les résultats théoriques ont montré l’existence d’une relation significative entre la qualité et la

satisfaction. Malaval (1996) a montré que la qualité fournie par une entreprise en milieu

Business to Business se traduit par la satisfaction de ses clients. Si la qualité s’améliore, le

niveau de la satisfaction augmente.

Anderson et Sullivan (1993) ont introduit une structure analytique dans laquelle la satisfaction

est en fonction de la qualité perçue. Les travaux de Cronin et Taylor (1992) ont montré que la

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qualité des services exerce un effet positif sur la satisfaction. En effet, ces auteurs ont montré

la supériorité des coefficients d’ajustement du modèle SERVPERF afin de l’utiliser pour

mesurer le sens de causalité entre la qualité des services et la satisfaction. Churchill et

Surprenent (1982) ont montré que la qualité perçue et les attentes affectent directement la

satisfaction de manière durable. Parasuraman, Zeithaml et Berry (1994) ont montré que le

concept de la qualité est complexe et que le modèle causal proposé met en évidence

l’existence d’un lien significatif entre la qualité et la satisfaction. Tse et Wilton (1988) ont

montré que la qualité est un déterminant de la satisfaction. Finalement, le tableau 3 suivant

présente la plupart des travaux intéressants réalisés ces dernières années afin de tester le lien

entre la qualité et la satisfaction.

Tableau 3 : Relation entre la qualité et la satisfaction dans la littérature

Auteur Relation Domaine d’étude Cronin et Taylor (1992) la qualité des services exerce un effet

positif sur la satisfaction. Le secteur des services

Qualls et Roser (1995) Influence des dimensions de la qualité perçue sur la satisfaction des clients

Le secteur industriel

Sureshchander, Rajendran et Anantharaman (2002)

Etude de la relation entre la qualité et la satisfaction (construit multidimensionnel).

Domaine des services

Chumpitaz et Swaen (2004)

La qualité de l’offre industrielle représente un déterminant de la satisfaction.

Le secteur industriel (domaine de la téléphonie)

Ting (2004) La qualité des services représente un antécédent de la satisfaction.

Le secteur bancaire

Maddern, Mall et Smart (2007)

La qualité technique des services joue un rôle déterminant dans la satisfaction des clients.

Le secteur des services financiers

Par conséquent, tous les résultats déjà cités prouvent que la satisfaction dépend positivement

de la qualité. Ces résultats n’excluent pas la présence d’un modèle alternatif qui exprime la

qualité en fonction de la satisfaction. Les travaux de Bolton et Drew (1991) ont montré, à

travers une étude longitudinale concernant l’impact du changement des services sur l’attitude

des consommateurs, que des niveaux plus élevés de la satisfaction, améliorent la qualité

perçue. Les résultats montrent généralement, que c’est la qualité qui exerce un impact sur la

satisfaction. En effet, les travaux de comparaison de Bahia (2004), ont abouti à une supériorité

des coefficients d’ajustement du modèle (Qualité → Satisfaction) au détriment du modèle

alternatif (Satisfaction → Qualité).

Le test des effets modérateurs sur la liaison entre la qualité perçue et la satisfaction en milieu

Business to Business constitue encore un champs d’exploration et d’investigation.

10

Néanmoins, en milieu Business to Consumer, certaines variables modératrices dans la

littérature ont été testées. Nous citons à titre d’exemple les travaux de Salerno (2001)

concernant le test des variables modératrices (identité de clientèle, suivi formel du client,

dépersonnalisation par la technologie) sur l’impact direct de la qualité perçue de la

personnalisation sur la satisfaction générale du client, ainsi que les travaux de Bressolles et

Nantel (2004) relatifs à l’analyse de l’impact de l’échelle « Sitequal » sur l’attitude envers un

site en fonction du type des biens vendus par le site.

En partant d’une optique relationnelle en milieu Business to Business, les travaux de Amine et

al. (1997) sur l’importance de la relation fournisseur-distributeur laisse penser à l’antériorité

et à la nature de la relation entre les firmes comme étant une variable modératrice de la

relation entre la qualité et la satisfaction. Cependant, nous nous situons dans une perspective

transactionnelle dont l’évaluation de la qualité et de la satisfaction ainsi que le lien entre ces

deux concepts se base essentiellement sur l’offre industrielle. Selon cette logique, les

variables qui peuvent potentiellement influencer le lien qualité-satisfaction doivent appartenir

à l’environnement de l’offre industrielle en milieu Business to Business. Par ailleurs, les

travaux de classification de Malaval (1996) distinguent les biens qui entrent dans la

composition du produit fini de ceux qui contribuent à sa fabrication. D’ailleurs, Kotler (2003)

s’est inspiré de ces travaux pour segmenter les biens en fonction de leur destination.

L’ensemble de ces travaux de recherche nous pousse à supposer que le « mode d’utilisation de

l’offre industrielle » pourrait avoir un rôle modérateur sur le lien entre la qualité et la

satisfaction en milieu Business to Business. Par conséquent, nous pouvons définir le mode

d’utilisation de l’offre industrielle comme étant « la façon avec laquelle un produit/ou service

sera utilisé ou introduit dans le processus de production et qui reflète ainsi sa raison

d’acquisition par une entreprise industrielle ».

L’intérêt de cette variable se manifeste à travers sa capacité de distinguer entre les biens

destinés à la fabrication du produit fini (matières premières, consommables,….) et les biens

destinés au processus de fabrication (machines, équipements,…), et qui pourrait avoir une

influence sur le lien entre la qualité et la satisfaction.

METHODOLOGIE

La démarche adoptée consiste à :

− Elaborer une échelle de mesure de la qualité perçue qui s’adapte à notre secteur d’étude,

en respectant les étapes du paradigme de Churchill (1979).

− Etudier l’impact de la qualité perçue sur la satisfaction.

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− Tester l’impact de la variable modératrice à savoir « le mode d’utilisation de l’offre

industrielle » sur le lien entre la qualité et la satisfaction dans le cadre d’une analyse

multi-groupes.

Par conséquent, une enquête a été menée auprès d’un ensemble d’entreprises industrielles

dans le but d’évaluer l’offre industrielle utilisée par les firmes.

Les indicateurs de mesures de la qualité et de la satisfaction ont été synthétisés sur la base

d’entretiens auprès de 20 experts (réunis à Tunis lors d’une foire sur les produits industriels),

et complétés par la consultation de la théorie et des échelles de mesure antérieures.

Par conséquent, nous avons recensé à priori une liste exhaustive de 18 indicateurs de mesure

de la qualité et 2 indicateurs pour la satisfaction. Nous avons éliminé les indicateurs ayant un

taux de réponses faible et ceux qui ne se regroupent pas sous les dimensions prévues.

Nous avons obtenu ainsi 7 indicateurs de mesures pour la qualité et 2 indicateurs pour la

satisfaction. Finalement, les indicateurs de mesure de la qualité perçue et de la satisfaction

(analysés et testés) se présentent dans le tableau 4 suivant :

Tableau 4 : Les indicateurs de mesure de la qualité

Indicateur de mesure Symbole Durée de vie du produit V 01 Degré de conformité aux normes V 03 Relation Qualité / Prix V 05 Garantie et services après vente V 07 Délais de livraison V 10 Mise en valeur et écoute des clients V 13 Sécurité et confiance financière V 16 Satisfaction vis-à-vis des produits V19 Satisfaction vis-à-vis des services V20

Les graduations des échelles retenues sont fidèles à celles utilisées par l’ACSI et les

graduations adoptées dans les travaux empiriques de Chumpitaz et Swaen (2004) en milieu

Business to Business. Il est à remarquer que les indicateurs de la satisfaction forment une

évaluation globale de ce concept.

Par ailleurs, notre population se compose par les entreprises industrielles opérant en Tunisie.

Afin de sélectionner les entreprises de notre échantillon, nous avons effectué un choix

raisonné (basé sur les critères taille et secteur d’activité) en essayant de se rapprocher le plus

possible de la structure de la population. Par conséquent, les données ont été collectées auprès

de 70 entreprises industrielles. L’administration du questionnaire par la voie des enquêtes en

face à face, a permis de collecter en total 174 observations de la part des responsables qui

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interviennent dans le processus de prise de décision d’achat (membres du centre d’achat,

directions qualité, directeurs généraux).

La particularité de l’échelle proposée sur la qualité consiste à étudier la possibilité d’extension

de mesure de la qualité perçue en milieu Business to Business (en particulier dans le secteur

industriel) à travers la détection d’un ensemble d’indicateurs de mesure communs à une

variété de produits industriels.

Le traitement des données a été réalisé avec deux logiciels. L’analyse exploratoire et

descriptive a été traitée avec le logiciel SPSS 11, alors que le test des relations entre les

dimensions qualité et satisfaction, a été réalisé avec le logiciel AMOS 4.

LES RESULTATS

Les statistiques descriptives présentées dans le tableau 5 donnent un aperçu sur les

caractéristiques des entreprises enquêtées par rapport à celles de la population tunisienne1.

Tableau 5 : Caractéristiques de l’échantillon

Activité des entreprises industrielles Secteurs Pourcentage

dans l’échantillon

Pourcentage dans la

population Agro-alimentaire 14% 17% Matériaux de Construction, Céramique et Verre 10% 8% Mécanique et Métallurgique 8% 9% Electrique, Electronique et Electroménager 7% 5% Chimie (hors plastiques) 6% 5% Textile et Habillement 30% 38% Bois, Liège et Ameublement 9% 4% Cuir et Chaussures 1% 5% Divers 15% 9%

Taille des entreprises industrielles (de l’échantillon) Petites entreprises (moins de 50 employés) 27% Moyennes entreprises (entre 50 et 250 employés) 53% Grandes entreprises (Plus que 250 employés) 20%

Régime juridique (de l’échantillon) Entreprises publiques 1% Entreprises privées 99%

Nous constatons que les caractéristiques de notre échantillon sont proches de celles de la

population et montrent que le tissu industriel tunisien est formé par des entreprises privées

ayant une taille petites ou moyennes (80% des entreprises industrielles sont petites ou

1 Source : l’Agence de Promotion des Industries (API).

13

moyennes). 30% des entreprises de l’échantillon opèrent dans le secteur de textile et

habillement, contre un niveau inférieur à 5% pour le cuir et chaussures. Ces statistiques sont

relativement proches de la population choisie.

En second lieu, nous avons aussi jugé intéressant de croiser les notes moyennes relatives à la

qualité de produit (V01, V03, V05) et la qualité des services (V07, V10, V13, V16) et le

mode d’utilisation de l’offre industrielle (notre variable modératrice) avec le secteur

d’activité. (Voir tableau 17 et 18 de l’annexe A1). L’analyse du tableau 17 montre que les

notes moyennes accordées à la qualité des services sont légèrement plus importantes que

celles attribuées à la qualité de produit et ceci quelque soit le secteur d’activité. D’autre part,

l’analyse du tableau 18 montre que l’importance accordée à la qualité (aussi bien de produit

que des services) est plus importante dans le cas où l’offre industrielle est destinée au propre

usage de l’entreprise.

Mesure de la qualité perçue

Il s’agit de présenter les dimensions de la qualité perçue à l’aide des analyses factorielles

exploratoires de type ACP et de l’analyse factorielle confirmatoire.

Les résultats de l’analyse en composantes principales (ACP) prouvent l’existence de deux

dimensions. La structure de la matrice des composantes après rotation montre que les deux

dimensions de la qualité perçue sont la qualité de produit et la qualité des services. En effet, la

durée de vie du produit (V01), le degré de conformité aux normes (V03) et la relation entre la

qualité et le prix (V05) sont regroupés sous une seule variable latente que nous l’appelons

« Qualité de produit ». Par contre, la garantie et services après vente (V07), le délai de

livraison (V10), la mise en valeur et écoute des clients (V13), la sécurité et confiance

financière (V16) représentent tous « la qualité des services ». Le résultat de la matrice des

composantes après rotation figure dans le tableau suivant :

Tableau 6 : Matrice des composantes après rotation

Composante 1 2

V01 ,917 V03 ,898 V05 ,897 V07 ,634 V10 ,739 V13 ,882 V16 ,770

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

14

Le recours au coefficient Alpha de Cronbach (α), adopté en complément des analyses

factorielles exploratoires (ACP), permet l’évaluation de la fiabilité des variables latentes. Ce

coefficient s’appuie sur une mesure des variances des réponses aux indicateurs de mesure

comme le montre le tableau qui suit :

Tableau 7 : La fiabilité des variables latentes

Dimension Alpha de Cronbach (α) Qualité de produit (α1) 0,9168 Qualité des services (α2) 0,7865

Le tableau (7) montre que les valeurs de (α) sont supérieures à 0,6 et par conséquent les

mesures sont fiables.

Concernant l’analyse factorielle confirmatoire, nous avons vérifié le modèle de mesure

moyennant la fiabilité et la validité interne de chaque construit ainsi que le degré d’ajustement

de ce modèle. L’adoption de la méthode du maximum de vraisemblance se justifie par un

nombre d’observations compris entre 150 et 400 (Roussel et Al, 2002). Au niveau de cette

analyse confirmatoire, la fiabilité s’appuie sur une mesure des contributions factorielles (ou

loadings) des indicateurs de mesure appelée rhô de Jöreskog (ρ). Les résultats de ce

coefficient figurant dans le tableau (8) sont satisfaisants, car les valeurs de (ρ) sont

supérieures à 0,7 :

Tableau 8 : Fiabilité des dimensions de la qualité

Dimension Rhô de Jöreskog (ρ) Qualité de produit (ρ1) 0,92 Qualité des services (ρ2) 0,80

Concernant la validité des mesures, le recours à la démarche suivie par Fornell et Larcker

(1981) nous donne un résultat satisfaisant relatif à la validité convergente et la validité

discriminante. Le tableau (9) présente les résultats de la validité interne :

Tableau 9 : Vérification de la validité convergente et de la validité discriminante

Validité convergente : Variance moyenne

extraite Ρ> 0,5 ?

(Fornell et Larcker, 1981)

Validité discriminante : Variance moyenne extraite par les variables latente> au carré de la corrélation entre

ces variables (δ2) ? (Fornell et Larcker, 1981)

Qualité du produit (QP) 0,79 0,79> δ2QP – QS = 0,25

Qualité des services (QS) 0,50 0,50> δ2QP – QS = 0,25

15

Finalement, la dernière phase de validation de cette échelle consiste à présenter l’échelle de

mesure bidimensionnelle (voir Figure 1). Le tableau 10 présente un bon ajustement relatif à la

mesure de la qualité perçue en milieu Business to Business.

Figure 1 : Modèle de mesure sur la qualité

,85

V01,79

V03,74

V05

,41

V07

,44

V10

,58

V13

,56

V16

e01

e03

e05

e07

e10

e13

e16

Qual Pro

Qual Ser

,92

,89

,86

,64

,66

,76

,75

,50

Tableau 10 : Présentation des coefficients d’ajustements du modèle

Indice Chi deux GFI AGFI RMRS RMSEA NFI CFI valeur 55,76 0,92 0,82 0,071 0,1 0,92 0,94

Afin de tester le lien causal entre la qualité perçue et la satisfaction, nous allons utiliser

l’échelle de mesure bidimensionnelle déjà obtenue, ayant comme variables latentes la qualité

de produit et la qualité des services.

Impact de la qualité perçue sur la satisfaction

En se basant sur les principaux résultats théoriques antérieurs, nous avons choisi d’étudier

l’impact de la qualité perçue sur la satisfaction. Les résultats du modèle structurel se

présentent par le tableau d’ajustement (11) suivie de la figure (2):

Tableau 11 : Coefficients d’ajustement du modèle causal

Indice Chi deux GFI AGFI RMRS RMSEA NFI CFI Valeur 62,11 0,93 0,86 0,058 0,09 0,95 0,96

16

Figure 2 : Impact de la qualité sur la satisfaction

,86

V01,79

V03,73

V05

,40

V07

,47

V10,54

V13,56

V16

,80

V19

,49

V20

e01

e03

e05

e07

e10

e13

e16

e19

e20

Qual Pro

,26

Qual Ser

,60

Satisfac

,89

,70

,93

,89

,86

,63

,69

,73

,75

,51

,66

,18 s

q

Tableau 12 : Significativité des liens de causalité

Lien causal T de Student Significativité Qualité de produit → Qualité des services 5,24 Sig. Qualité de produit → Satisfaction 2,21 Sig. Qualité des services → Satisfaction 5,98 Sig.

Le modèle causal suivant possède un bon ajustement et permet d’expliquer l’impact de la

qualité (avec ses deux dimensions) sur la satisfaction comme le montre le tableau 12. D’après

le modèle causal suivant, nous remarquons que la qualité de produit agit positivement sur la

satisfaction de façon directe et indirecte. L’effet indirect de la qualité de produit sur la

satisfaction est plus fort que l’effet direct (car 0,51*0,66 = 0,3366 est supérieure à 0,18). La

qualité des services représente une variable médiatrice et contribue à l’amélioration de la

satisfaction des clients industriels en se basant sur la qualité de produit.

Il est à remarquer que l’impact de la qualité des services sur la satisfaction est important.

Ainsi, il est intéressant pour toutes les entreprises industrielles de tenir compte de la qualité

des services et de l’améliorer de façon continue.

17

Impact du mode d’utilisation de l’offre industrielle sur le lien entre la qualité perçue et la

satisfaction

Jusqu’à présent, nous avons testé l’impact de la qualité perçue sur la satisfaction. Cependant,

il est intéressant de spécifier ce type de lien entre ces deux concepts. Par conséquent, nous

avons étudié l’effet d’une variable modératrice sur cette relation. Nous avons désigné « le

mode d’utilisation de l’offre industrielle » comme étant une variable nominale dichotomique.

En effet, l’offre industrielle pourrait être adoptée soit dans le cadre des activités de

l’entreprise industrielle ou bien elle peut être intégrée dans le processus de fabrication du

produit fini. Afin de détecter l’effet de cette variable modératrice sur le lien entre la qualité

perçue et la satisfaction, nous avons utilisé une analyse multi-groupes à invariance partielle,

où les erreurs de mesures et les variances / covariances entre les dimensions sont libres, mais

les loadings sont invariants.

Les résultats du tableau 13 relatifs au test de différence de Chi-deux permettent de montrer

l’existence d’une différence significative (P < 0,05), ce qui affirme la présence d’un effet

modérateur au niveau des loadings.

Tableau 13 : Test de différence de Chi-deux à invariance partielle

Hypothèse Chi-deux DL Niveau de probabilité

Egalité (H0) 206,51 69 1,22346E-15

Inégalité (H1) 166,92 57 1,01345E-12 Différence 39,59 12 8,40877E-05

Le test de Chi-deux calculé dans le tableau 14 montre qu’il existe une relation significative

entre la nature de l’offre industrielle et son mode d’utilisation par l’entreprise.

Par conséquent, le tableau 15 montre que l’offre intégrée dans le processus de fabrication du

produit fini est assimilée beaucoup plus à une matière première ou bien un ensemble

d’ingrédients ou de consommables, alors que dans le cas d’une offre à usage propre à

l’entreprise industrielle, celle-ci se compose essentiellement de machines, de grands

équipements ou de matériaux pouvant être à l’origine d’un ensemble de relations entretenues

et de prestations procurées par les fournisseurs.

Tableau 14:Tests du Khi-deux

Valeur ddl Signification asymptotique (bilatérale) Khi-deux de Pearson 135,783 8 0,000 Rapport de vraisemblance 171,870 8 0,000 Association linéaire par linéaire 117,173 1 0,000 Nombre d'observations valides 174

a 9 cellules (50,0%) ont un effectif théorique inférieur à 5. L'effectif théorique minimum est de ,47.

18

Tableau 15 : Croisement entre la nature de l’offre industrielle et son mode d’utilisation

Mode d’utilisation de l’offre industrielle

Nature de l’offre industrielle Offre intégrée dans la fabrication de produit

fini

Offre destinée aux propres activités de

l'entreprise Matière première 64,5% 2,5% Matière transformée 6,5% 1,2% Consommables 16,1% 1,2% Ingrédients et matériaux incorporables

6,5% 2,5%

Pièces détachées 3,2% 8,6% Machines, outils et bureautique 1,1% 56,8% Grands équipements 22,2% Services 2,2% 3,7% Produits de grandes consommations destinées aux industries

1,2%

Total 100,0% 100,0%

La comparaison des liens entre la qualité de produit, la qualité des services et la satisfaction

(au niveau du tableau 16), montre que ces relations varient entre les deux groupes. En effet, la

relation entre la qualité et la satisfaction est plus importante pour le groupe 2, ce qui justifie

l’importance accordée par les responsables à la qualité lorsqu’il s’agit des biens

d’équipements et des machines, dont les investissements et la durée d’utilisation sont

relativement importants.

Par ailleurs, le tableau 16 prouve dans les deux cas que la relation entre la qualité des services

et la satisfaction est plus forte que la relation entre la qualité de produit et la satisfaction. Cela

s’explique par le fait, qu’avec le nivellement des capacités technologiques, les industriels

accordent de plus en plus d’importance à la qualité des services surtout lorsque l’offre

industrielle est destinée à des fins de production (équipements, machines, etc.).

Tableau 16 : Comparaison des corrélations entre les groupes

Coefficients standardisés Groupe 1 : Offre intégrée dans le

processus de fabrication du produit fini Groupe 2 : Offre acquise pour les propres activités de l’entreprise

Qp ↔Qs 0,49*** 0,53***

Qp ↔ Sat 0,39*** 0,61***

Qs ↔ Sat 0,52*** 0,91***

Qp : Qualité de produit. Qs : Qualité des services. Sat : Satisfaction ns : non significatif. * p < 0,05 ** p < 0,01 *** p < 0,001

CONCLUSION

Les contributions de cette recherche sont nombreuses. D’abord, la contribution à enrichir la

diversité des échelles de mesure de la qualité perçue forme une première orientation vers

19

l’extension des mesures sachant que les items portent sur un échantillon prélevé d’une

branche industrielle dont la nature et l’usage de l’offre divergent, et dont le processus de prise

de décision varie en fond et en forme. Dans ce cadre, les résultats montrent la supériorité de la

structure bidimensionnelle au détriment de la structure unidimensionnelle et confirme que la

qualité industrielle est scindée en deux : qualité du produit et qualité des services.

Ensuite, cette recherche étudie et valide une relation classique bien qu’elle soit, dans notre

recherche spécifique et extensive. En effet, la spécificité se base tout d’abord sur le choix du

secteur Business to Business comme domaine d’application, et deuxièmement sur le test d’un

effet modérateur « mode d’utilisation de l’offre industrielle » sur le lien entre la qualité et la

satisfaction. D’un autre côté, l’extension de l’étude d’une telle relation repose essentiellement

sur la diversité des activités des entreprises industrielles enquêtées et ce dans une perspective

de généralisation des résultats. Les résultats ont montré un lien causal significatif entre la

qualité des services et la satisfaction et rejoignent ainsi la plupart des recherches antérieures.

Par conséquent, les résultats ont été fructueux, montrant ainsi l’importance d’investir dans les

achats durables sur le potentiel de maintenir, voire d’entretenir des relations par les services

industriels. Par ailleurs, l’effet médiateur, manifesté par la dimension « Qualité des services »,

nous a permis de constater que l’effet indirect entre la qualité de produit et la satisfaction est

plus important que l’effet direct.

Enfin, les résultats du modèle causal permettent de définir le sens de causalité. En effet, c’est

plutôt sur la qualité qu’il faut agir pour améliorer la satisfaction des clients industriels. La

qualité constitue ainsi un défi de 1er ordre que toute entreprise prospère devrait relever. Cette

qualité devra dorénavant inclure beaucoup plus la dimension intangible liée à la qualité des

services entourant l’offre industrielle surtout lorsque cette offre est destinée à des fins de

production (équipements, machines, etc.).

Implications managériales et recommandations

Il est impératif d’avancer un ensemble de recommandations en faveur des responsables et des

dirigeants dans le secteur industriel :

− L’importance accordée à la qualité des services et traduite par une forte relation entre la

qualité des services et la satisfaction au niveau du modèle structurel invite les entreprises à

tenir compte de la qualité des produits et surtout de la qualité des services puisqu’elle est

valorisée aux yeux des clients industriels. Les résultats du tri à plat (voir tableau 17 de

l’annexe A1) montrent que cette qualité de service concerne beaucoup plus les entreprises

opérant dans les secteurs de chimie, du cuir et chaussures, du bois liège et ameublement et du

20

textile et habillement. En effet, les défis actuels sont d’ordre immatériel et par conséquent les

entreprises sont invitées à implanter et mettre en œuvre tout un programme de gestion,

d’amélioration et de contrôle de la qualité puisque l’investissement dans la qualité est devenu

une priorité permettant d’atteindre les objectifs stratégiques et opérationnels de l’entreprise.

− L’effet modérateur sur le modèle général moyennant une invariance partielle montre

toujours une priorité à la qualité des services surtout lorsqu’il s’agit d’un investissement à

usage durable tel que les machines et les grands équipements. Ces résultats montrent qu’il est

impératif de tenir compte de la nature et du mode d’utilisation de l’offre industrielle vendue

aux yeux des clients surtout que cela influe directement sur la nature des prestations de

services fournis. En effet, le lien entre la qualité des services et la satisfaction est très élevé en

cas où l’offre industrielle est destinée pour les propres activités de l’entreprise. L’analyse

sectorielle (voir tableau 18 de l’annexe) nous a permis de conclure que pour notre échantillon,

la qualité des offres destinées au propre usage de l’entreprise concerne beaucoup plus

l’industrie agroalimentaire, le textile et habillement ainsi que l’industrie chimique, alors que

la qualité des offres intégrées dans le processus de fabrication des produits fini, concerne en

priorité le secteur des matériaux de construction céramique et verre, le secteur chimique, le

secteur du bois liège et ameublement et ainsi que le secteur de cuir et chaussures.

− L’amélioration de la qualité est conditionnée par la présence d’une offre industrielle

capable de remplir ses tâches, conforme aux normes et aux cahiers des charges, ayant un

rapport qualité / Prix raisonnable. Nous recommandons notamment les fournisseurs des offres

industrielles de consacrer leurs efforts à innover en intégrant les nouvelles technologies au

niveau de leur production et en respectant les normes et les certifications en vigueur. La mise

en place et le contrôle de la qualité représente une priorité pour les entreprises industrielles.

− Les responsables doivent savoir mettre en valeur la qualité des services par la

diversification des services après vente, la gestion des délais, la ponctualité lors de la livraison

et l’amélioration des moyens de sécurité financière. Par ailleurs, les fournisseurs sont invités à

innover dans les services afin d’assurer la satisfaction des clients et d’entretenir avec eux une

relation durable et rentable. En plus, la garantie et les services après vente rassurent le client

et augmentent sa confiance, ce qui invite les fournisseurs à diversifier leurs services après

vente et les personnaliser en fonction des besoins et des exigences de leurs clients.

La mise en valeur et l’écoute des clients constitue un élément clé pour le traitement des

plaintes des clients. Les entreprises doivent diversifier les moyens d’écoute et de

communication et doivent être proches de leurs clients en assurant les dispositifs et les

moyens nécessaires tel que les numéros verts, l’email et l’assistance technique.

21

− Tenir compte de l’importance des décisions des responsables d’achat ainsi que tous les

intervenants.

− En plus, il est impératif de former les personnels, d’investir dans les recherches et

développement, d’innover et d’être en veille afin d’atteindre le niveau de performance

souhaité. L’amélioration de la qualité conduit à la satisfaction et par conséquent à la fidélité

des clients, comme elle diminue le taux de défaillance et les difficultés de l’entreprise.

Apports et Limites

Cette recherche a apporté des résultats satisfaisants montrant les spécificités que peut

présenter le concept de la qualité sur un ensemble d’entreprises appartenant à différents

secteurs d’activité et dont l’évaluation s’adresse à une offre industrielle globale et plus

généralisée.

Les effets médiateurs et modérateurs permettent de spécifier cette relation lors de la définition

et l’explication de la nature du lien entre la qualité et la satisfaction.

Les limites de cette recherche se manifestent surtout par la taille moyenne de l’échantillon et

de l’application d’une méthode d’échantillonnage plutôt raisonnée, ce qui fait que les résultats

ne peuvent être généralisés sans précautions.

D’un autre côté, les indicateurs adoptés pour expliquer les variables latentes ne peuvent être ni

uniques, ni définitifs. Par conséquent, ces indicateurs peuvent varier selon la nature de l’étude

en question et les réponses collectées depuis les observations. Il en reste certainement possible

d’améliorer l’échelle proposée dans le domaine industriel.

Voies de recherche futures

Cette recherche ouvre la voie vers d’autres pistes potentielles. Bien que cette relation ait été

étudiée plus d’une fois, les résultats n’ont pas cessé de présenter des surprises, des nouveautés

et des résultats fructueux permettant des processus d’exploration et d’extension. En effet, la

prise en compte d’autant de variables modératrices telles que la région, le pays d’origine des

fournisseurs, la nature des produits et le secteur d’activité des entreprises etc., et l’extension

du modèle vers des mesures qui touchent aussi bien la satisfaction, la fidélité des clients mais

aussi des variables relatives à la performance de l’entreprise peuvent contribuer à améliorer la

qualité de notre modèle vers un autre plus intégrateur.

22

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26

ANNEXE A1: Spécification sectorielle de l’échantillon

Tableau 17 : Evaluation de la qualité selon les secteurs d’activité

Secteur Qualité de produit

Qualité des services

IAA 6,8 7 MCCV 6,4 6,9 MM 6,5 6,9 EEE 6 7,5 Chimie 7,6 8,5 TH 6,9 8 BLA 5,7 8,4 CC 8 9 Divers 5,9 7,4

Tableau 18 : Variation du mode d’utilisation selon les secteurs d’activité

Mode d’utilisation

Propre usage Intégration dans le produit fini

Secteur Qualité de produit

Qualité des services

Qualité de produit

Qualité des services

IAA 8,3 7,3 6,6 6,9 MCCV 5,8 6,7 7,4 7,2 MM 6,6 6,9 6,3 6,8 EEE 7,3 8,4 4,8 6,6 Chimie 8,5 8,8 7,4 8,5 TH 7,6 8,6 5,4 6,6 BLA 5,1 8,4 7,6 8,6 CC - - 8 9 Divers 8,3 8,7 5,5 7,1 Légende :

IAA : Industrie Agroalimentaire.

MCCV : Matériaux de Construction Céramique et Verre.

MM : Mécanique et Métallurgique.

EEE : Electrique, Electronique et Electroménager.

Chimie: Chimie (hors plastiques).

TH: Textile et Habillement.

BLA: Bois, Liège et Ameublement.

CC: Cuir et chaussures.