Comportement du consommateur bancaire algérien : application des modèles multi-attributs à des produits bancaires

• Auteur / Autrice : Abderrezak Benhabib
• Direction : Jean-Pierre Védrine
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de gestion
• Date : Soutenance en 1990
• Etablissement(s) : Clermont-Ferrand 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Marketing comportemental

Algérie

Banques

Résumé

La Gestion Bancaire Algérienne a montré de nombreuses insuffisances non seulement dans sa philosophie mais aussi ses techniques. Pour surmonter ces faiblesses, nous proposons une approche marketing adaptée aux réalités bancaires Algériennes. Cependant, l’application d’un marketing bancaire suppose l’étude du comportement du consommateur. Or ce comportement est fonction de plusieurs variables dont une, l’attitude constitue la pièce déterminante. Notre objectif est de mesurer cette attitude par le biais des modèles multi-attributs. Il s’agit de tester les modèles les plus performants pour les produits bancaires Algériens : cinq marques de comptes chèque, cinq marques de comptes à terme/épargne or l’application de ces modèles suppose d’abord la compréhension de la sémantique de l’attribut et du choix des méthodes d’identification des attributs. Ceci constitue l’objet de la première partie. La seconde partie concerne la méthodologie de notre étude. Ainsi, après avoir fixé les objectifs et choisi les schémas d’analyse, nous présentons six modèles, nous avons développé deux (*) qui constituent un prolongement des quatre autres modèles. Ensuite nous avons abordé la méthodologie de l’enquête. La troisième partie concerne l’application des modèles multi-attributs. Après une analyse des résultats, nous avons procédé à des analyses globale et individuelle. Il ressort de ces analyses que les modèles Multiplicatif non-linéaire et le Lexicographique normal enregistrent de faibles performances. A l’opposé, les modèles conjonctif et lexicographique d’Ecart (*) exhibent de bonnes performances pour peu d’attributs. Pour un nombre d’attributs élevé les modèles Additif linéaire et Additif non-linéaire* réussissent de bons scores. Par ailleurs la segmentation par l’attribut commun semble donner de meilleurs résultats que la simple segmentation basée sur des critères descriptifs.