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INTRODUCTION GÉNÉRALE

La localisation des entreprises s’effectue à des conditions et suivant des modalités qui diffèrent suivant la dimension des entreprises et la nature de leurs activités. Actuellement, le monde des affaires est envahi par de multiples tendances et par des changements environnementaux assez importants. La mondialisation des marchés, la montée rapide du « e-business » et des technologies de l'information, les publicités et la personnalisation des produits et services sont des modifications de l'environnement qui entraînent la mise en place de plusieurs stratégies que doivent choisir les entreprises pour en arriver à garder un avantage concurrentiel ou à maintenir le cap du profit Bertrand, 2006.

De ce fait, la croissance économique d’un pays repose pour une large part sur la densité et la vitalité[1] de son tissu d’entreprises. Les performances économiques d’un pays seront meilleures si son appareil productif est spécialisé dans des activités adossées à des marchés en croissance que s’il se trouve engagé dans des activités en déclin ; la qualité de la spécialisation n’est pourtant qu’un déterminant partiel des performances économiques, lesquelles reposent également de manière critique sur la compétitivité des firmes qui y sont localisées (Royer et Zarlowski, 2003).

Les performances économiques d’un pays dépendent alors, à la qualité de la spécialisation donnée, de sa capacité d’attraction de ces firmes mobiles. Les entreprises caractérisées par une faible mobilité se révèlent quant à elles particulièrement dépendantes des caractéristiques de leur territoire de localisation Moati, 2013 . Une bonne localisation permet une accessibilité facile aux produits et services offerts par l’entreprise, lui attire ainsi de nombreux consommateurs et contribue par ce biais à la croissance de ses ventes (Maheu, 1997). Kimes et

Fitzmons (1990) soulignent qu’un bon emplacement peut entrainer non seulement un volume élevé de ventes et une part de marché supérieure mais aussi des profits élevés alors qu’un mauvais emplacement peut devenir un fardeau financier pour l’entreprise. Ainsi, la localisation

d’une entreprise est un investissement à long terme et les désavantages du mauvais emplacement sont difficiles à surmonter (Ghosh et mclafferty, 1987). 

La structure d’un secteur de l’économie influence fortement la force du jeu concurrentiel imposant ainsi à l’entreprise à adopter des stratégies d’action et de positionnement (Dupriez, 1989) sur ce, la théorie de la localisation des activités économiques a démarré véritablement avec la théorie de la localisation industrielle faite par WeberBouvard, 2008. Les travaux théoriques regroupés sous le terme de la « nouvelle économie géographique » ont contribué à un renouvellement de l’analyse théorique de la localisation des activités productives (Fujita et al., 1999 ; Neary, 2001). Ces études s’intéressent aux forces qui favorisent l’agglomération des entreprises en un même lieu. Dans ces modèles, les entreprises privilégient les lieux de production où la demande est considérée comme potentiellement élevée, et où le degré de concurrence (évalué par le nombre d’entreprises présentes) est faible Hodgkinson et al., 2001; Sergot, 2004). Bien entendu le problème ne se pose pas de la même façon pour une firme multinationale et pour une PME indépendante comme pour le cas des night-clubs. Leurs logiques de développement sont différentes. Néanmoins, quelle que soit la dimension de la firme et la nature de son activité, les décisions de localisation sont, en définitive, le résultat d’une confrontation entre la demande des entreprises et l’offre des facteurs de localisation des collectivités territorialesBernadette, 1984. Pour ce faire, Mayer et Mucchielli (1999) montrent par ailleurs que les entreprises peuvent opter pour une approche hiérarchisée de leur localisation (choix d’un pays, puis choix d’un lieu au sein du pays retenu). 

Dans sa recherche sur les facteurs de localisation[2] des activités économique, Bauvard (2008) souligne que les facteurs principaux de la localisation sont : l’accessibilité, le coût de location, les économies d’agglomération, la possibilité de stationnement, disponibilité du terrain et la qualité des locaux. De son coté, Ajabid 2002 identifie les Facteurs de localisation des entreprises dans la région d’Agadir au Maroc ; l’auteur justifie le choix d’une telle région d’une part par son activité et sa position en tant que deuxième pôle économique du Maroc après la ville de Casablanca et d’autre part par la connaissance personnelle de la région, de sa culture et de la mentalité de ses entrepreneurs internes (originaires de la région). Ainsi, Ajabid identifie les facteurs suivants : la situation géographique, le marché, les moyens de transports, la disponibilité des terrains et bâtiments, l’aspect quantitatif et qualitatif de la main d’œuvre, le cadre de vie, l’intervention des pouvoirs publiques.

Eu égard à ce qui précède, l’emplacement des entreprises ne suffit pas pour mener à bien les activités de celle-ci d’où, parmi les éléments qui tracassent les entreprises on trouve entre autres

: la fidélisation des clients, l’environnement dans lequel se situe l’entreprise, l’attractivité du secteur, … Dans une étude menée par Bastros et Pablo (2008) sur l’analyse de la fidélisation des clients de PME de vente des biens et services en France (Lille), les auteurs arrivent aux résultats selon lesquels la fidélité de clients est une conséquence de la qualité de service et de la satisfaction des consommateurs. La fidélisation des clients figure aujourd’hui au premier rang des préoccupations des entreprises. Ces derniers sont plus informés, cultivés et ils recherchent davantage des services personnalisés afin de combler leurs besoins et de dépasser leurs attentes. Cette prise de conscience récente de l’importance de la fidélisation s’inscrit dans le contexte d’une concurrence mondiale de plus en plus ouverte qui rend la conquête de nouveaux clients difficile et coûteuse[3]. Dans un monde continuellement en changement depuis quelques décennies, les entreprises ne peuvent plus se permettre de prendre leurs clients pour acquis et de les remplacer comme bon leur semble. Désormais, que ce soit les entreprises manufacturières ou de services, ces dernières se doivent de construire une certaine relation avec leurs clients afin d'obtenir leur satisfaction. Voilà pourquoi selon Brown dans Sauvé et Filiatrault (1993) dit que : « il faut toujours se dire que le client est le pivot d'une PME ». la fidélisation des clients existants coûterait beaucoup moins cher que le recrutement de nouveaux clients et en conséquence les politiques de fidélisation amélioreraient les résultats dans des proportions considérables : une augmentation de 5 % du taux de fidélisation de la clientèle peut augmenter de 25 à 100 % la valeur du client moyen4.

Le monde de la communication est très féroce, mais les petites et moyennes entreprises (PME) doivent élaborer des stratégies afin d'atteindre une certaine prospérité et de s'assurer de leur survie par le biais de stratégies. De leurs parts Kotler, Di Maulo, Armstrong, Cunningham et Warren (1998) montrent que les entreprises gagnantes sont celles qui sauront adapter leurs stratégies de marketing aux marchés en émergence, aux nouvelles technologies et aux besoins réels de la clientèle. Selon la même logique d’idée, Stéphane 1998 précise qu’il ne s'agit plus seulement de faire des profits à court terme, mais plutôt d'établir une relation avec le client en le satisfaisant davantage que les concurrents afin d'obtenir sa satisfaction et sa fidélisation à long terme. Selon Corinne 2001), La fidélité du client doit-être envisagée comme un objectif stratégique et qui dit fidélisation, dit naturellement stratégie. Qui dit stratégie, dit nécessairement combinaison d’actions cohérentes à moyen/long terme. Partant des études antérieures ci-haut présentées, nous posons notre première hypothèse de la manière suivante : facteurs fiabilité du service, sécurité du milieu et sa réputation, connaissancenotoriété du club, qualité du service rendu et la satisfaction des consommateurs selon qu’on est dans un emplacement en termes de commune donné, impacteraient positivement sur la fidélisation des clients.

En RDC et plus particulièrement dans la ville de Bukavu, on trouve plusieurs petites et moyennes entreprises implantées, elles sont estimées à 882 reparties par secteurs d’activités[4]Haguma, 2015. Ces dernières évoluent chacune dans un endroit précis, aux activités différentes et pour comme objectif la maximisation du profit que toute entreprise cherche à atteindre qu’elle soit petite ou grande. Cependant, nous tournerons notre attention sur celles qui évoluent dans le secteur tertiaire marchand notamment les night-clubs.

Les night-clubs sont des activités à but lucratif qui fonctionnent naturellement la nuit, C’est une mouvance des intéressés (jeunes et vieux), principalement festive et musicale ; ces marchés évoluent dans un environnement qui leur offre des nombreuses possibilités d’épanouissement mais aussi, elles rencontrent divers problèmes d’ordre économiques, financiers qui constituent des obstacles dans leur financement. Vu les difficultés que ces Petites et Moyennes Entreprises font face, il serait judicieux pour les gestionnaires de mener des études non seulement pour le choix du lieu d’implantation de l’entreprise, mais aussi pour chercher des stratégies de maintien des clients.

C’est ainsi que dans ce travail, nous allons tenter de comprendre : « comment l’emplacement de l’entreprise impacte sur la fidélisation des clients des night-clubs de la ville de Bukavu » Il est de toute évidence à ce jour qu’avec la prolifération des night-clubs qui poussent comme de champignons dans cette contrée de la ville, chaque entreprise cherche à consolider sa part du marché tout en développant des stratégies lui permettant d’être plus compétitive sur le marché mieux que ses concurrents (voir proches ou lointains).   

Pour mener à bien cette étude, il nous a été utile de s’imprégner des réalités sur terrain, pour cela, nous avons eu recours à différentes méthodes et techniques pour la collecte et le traitement des données. Notre population cible est constituée des clients de night-clubs de la ville de

Bukavu ; la collecte des données a été possible grâce à un questionnaire d’enquête structuré et qui s’inspire des études antérieures. Cette étude recourt à l’analyse de variance (analysis of variance ou ANOVA), ainsi qu’à l’analyse factorielle exploratoire. L’étude s’appuie respectivement sur le logiciel MS Excel, et le logiciel SPSS 20

Ce travail est subdivisé en trois chapitres hormis l’introduction et la conclusion. Le premier chapitre brosse une revue de littérature théorique et empirique sur la localisation de l’entreprise et sur la fidélité des clients, le second abordera la méthodologie et la présentation des données et le troisième concernera la présentation et la discussion des résultats. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

            

Chapitre 1 : Revue de la littérature

Ce chapitre est articulé autour de deux sections. La revue de la littérature théorique est abordée en premier lieu et les études empiriques suivent en second lieu.

I. Revue théorique

Cette section comprend trois points dont le premier relatif à la définition de certains concepts, et toutes les caractéristiques y relatives, ensuite nous essayerons de brosser les termes localisation et fidélisation.  

1  Localisation

1.1. Définition

Le terme même de localisation est par nature polysémique. Ainsi, pour Brunet et alii (1993, p.

304), il désigne à la fois « l’acte de choisir un lieu, pour exercer une activité, implanter un équipement, une demeure » et « l’emplacement (d’une ville, d’une usine, d’une activité), envisagé du point de vue de sa situation dans l’espace géographique ». L’expression, plus précise, de « localisation » étudiée dans ce travail correspond au premier volet de cette définition.

La localisation est définie comme étant le résultat d’une convergence entreprise-territoire ; qui est l’une des préoccupations majeures des entrepreneurs à trouver le meilleur emplacement possible pour leur entreprise (Bonnet, 2003).

Par ailleurs, Claude 2002) définit la localisation comme une subordination de choix stratégiques et organisationnels des entreprises supposant au préalable, la comparaison systématique des avantages des différents sites possibles, sachant que ces entreprises sont confrontées, à des degrés divers, à une économie qui se mondialise et s’appuie sur des espaces locaux spécifiques. Selon Schmenner (1980), la localisation est la résultante d’un processus de décision concernant les besoins de l’entreprise relatifs à sa capacité de production, à l’étendue et à la qualité de ses capacités actuelles, à l’articulation des usines existantes dans une stratégie globale de production, aux contraintes et aux exigences de production, et ce, en dehors des simples contingences spatiales. Cependant, Pour beaucoup d’auteurs, le couple avantages géographiques-avantages d’agglomération constitue la clé du phénomène de localisation.

 

 

1.2. Théories de la localisation des firmes

Les paradigmes de Ponsard

La prise en compte de l’espace dans l’économie a donné lieu à des travaux que Ponsard (1988) classe en quatre paradigmes. Le premier, renvoie à l’œuvre de Von Thünen (1826), considéré comme « le père des théories de la localisation ». Il explique les localisations optimales des activités agricoles. Le deuxième paradigme, autour d’Alfred Weber (1909), élabore une théorie de la localisation industrielle avec la détermination du coût minimum de transport. Le troisième concerne Hotelling (1929), qui étudie la relation entre la formation des prix d’un bien homogène, la taille du marché et la localisation de deux vendeurs de ce bien. Enfin, le quatrième paradigme porte sur la théorie des lieux centraux (Ponsard, 1988) issu des travaux de (Christaller, 1933 ; Lösch, 1940).

Von Thünen et la localisation des activités agricoles

Von Thünen (1826), est appelé « le père des théories de la localisation ». Il se donne comme objectif d’expliquer les localisations optimales des activités agricoles. La localisation optimale est telle qu’en tout point de l’espace la rente foncière est maximisée. Ce modèle de Von Thünen repose sur plusieurs hypothèses (Ponsard, 1988), entre autres :

-          Le sol est de qualité homogène (la fertilité du sol est constante) ;

-          La production est à rendement d’échelle et factoriels constants, ce qui implique que la production par unité de surface (x) est fixe, et que le coût par unité de surface (c) est fixe également, indépendamment de la localisation ;

-          Le prix du produit (p) est fixé par le marché au lieu central, indépendamment du lieu de production ;

-          Le coût de transport est proportionnel à la distance parcourue et à la quantité de produit transportée. Le taux de transport par unité de distance et par unité de produit est τ. Seul le coût de transport du produit est pris en compte, le coût de transport des produits utilisés pour la fabrication n’est pas pris en compte ;

-          Le sol est attribué à l’utilisateur qui est capable de payer la plus forte rente.

Afin de parvenir à pareil résultat, pour un produit donné la fonction de rente offerte est une fonction linéaire et décroissante, elle s’écrit : 𝜌𝑠= 𝑝𝑥𝑐𝜏𝑥𝛿𝑠. Où δs est la distance du lieu s au centre du marché. Dans la suite Ponsard omet l’indice s, la fonction de rente offerte s’écrit donc : 𝜌𝑠= 𝑝𝑥𝑐𝜏𝑥𝛿. Ce modèle peut être prolongé à plusieurs produits, en un lieu donné, le sol est attribué à l’utilisateur qui est capable de payer la plus forte rente. Pour chaque produit cultivé i, la courbe de rente offerte est linéaire et décroissante avec la distance δ : 𝜌 = 𝑝𝑖𝑥𝑖𝑐𝑖

𝜏𝑖𝑥𝑖𝛿. Ainsi, L’équilibre, pour un prix donné de chaque produit, est donné par la confrontation des fonctions de rente et aboutit à des localisations en couronnes concentriques appelées « cercles de Thünen ». Ce modèle de Von Thünen est utilisé pour expliquer les localisations intra-urbaines et analyser les zones suburbaines de transition de l’usage urbain du sol vers son exploitation agricole.

Alfred Weber et la localisation industrielle

En 1909, A. Weber élabore une théorie de la localisation industrielle. Pour lui, la meilleure localisation ou la localisation optimale correspond à celle qui minimise les coûts de production. Sa théorie est fondée sur trois postulats de base :

-          Un grand nombre de matières ont une localisation spécifique, on ne peut pas les trouver partout ;

-          Les marchés des produits finis sont localisés en certains points et la concurrence est parfaite ;

-          Les bassins de main-d’œuvre sont localisés et peuvent offrir un nombre illimité de travailleurs à un certain taux de salaire. L’espace est totalement uniforme culturellement, politiquement et spatialement. 

En outre, dans le modèle de Weber, trois facteurs influencent la localisation des industries : deux facteurs régionaux (les coûts de transport et les coûts de main-d’œuvre) et un facteur local (les forces d’agglomérations). Les coûts de transport sont le facteur le plus important.

Dans le triangle de Weber, deux sommets représentent les points d’offre de deux matières premières et un point la demande de produit fini, la main-d’œuvre étant disponible partout. Le point du coût minimum de transport est déterminé à l’intérieur ou à l’un des sommets du triangle, les distances étant pondérées par le poids des biens transportés (Bouvard A. 2008). Hotelling

En 1929, Hotelling cherche la relation entre la formation des prix d’un bien homogène, la dimension du marché et la localisation de deux vendeurs de ce bien. Le marché est représenté par un segment de droite. Les acheteurs y sont distribués uniformément. Sous certaines conditions, dont le principal est l’inélasticité parfaite de la demande, l’auteur démontre que les localisations optimales des duopoles se situent toutes deux au centre du marché. Ce résultat est appelé « loi de Hotelling » (Fujita & Thisse, 1997). En sus, Hotelling établi que la concentration des localisations pouvait être, sous certaines conditions, une situation d’équilibre. Mais un problème d’optimalité de telles localisations se pose, puisque les acheteurs les plus éloignés du centre sont pénalisés par rapport aux autres, toutes choses égales par ailleurs (Ponsard, 1988). Notons cependant que ce résultat donnera lieu à de vastes commentaires et à de nombreux travaux dont l’objet sera d’étudier les conséquences de la prise en compte d’hypothèses différentes de celles de Hotelling et dont le résultat sera de vérifier ou d’invalider la loi de concentration au centre.  

La théorie des lieux centraux de Christaller et de Lösch

Cette théorie des lieux centraux qu’on trouve dans les travaux de Christaller (1933) et de Lösch (1940), a pour objet la construction d’un paysage économique. Lösch va construire sa théorie à partir des critiques formulées sur le modèle de Weber. En effet, Weber considère une demande constante et ne prend pas en compte ses variations. Lösch va chercher non pas le point de moindre coût mais le point de profit maximum. Dans son analyse il intègre l’interdépendance des firmes. Son objectif n’est pas d’expliquer la localisation d’une activité économique, mais de montrer comment se met en place un système de localisation des activités économiques (Merenne-schoumaker, 1991). Partant de cette logique, Lösch a montré que même si le monde était une boule lisse, les localisations des activités économiques ne seraient pas dispersées uniformément. Les avantages économiques de la spécialisation et de la production de masse conduisent à des concentrations locales, mais qui sont limitées par la recherche des économies sur les frais de transport, lesquelles poussent à une certaine dispersion.

Partant d’une procédure complexe, Lösch construit d’abord des réseaux de surfaces de marchés « hexagonales » pour chaque bien. Leur combinaison en système de réseau le conduit ensuite à élaborer une théorie des régions économiques. Enfin, ces systèmes régionaux sont eux-mêmes reliés en réseau de systèmes (ou réseau de régions). 

Ainsi, il construit une hiérarchie des lieux centraux, c'est-à-dire des agglomérations dont les tailles, les espacements et les zones d’influences sont Co-déterminés (Ponsard, 1988). Mais notons en outre que, Cette architecture pose des problèmes mathématiques délicats et soulève de nombreuses questions d’ordre économique. Des discussions sur la forme optimale des surfaces de marché, l’effet de « l’entrée » de nouveaux concurrents, les distorsions du modèle initial dues à la non-uniformité de l’environnement, les conditions de la concurrence spatiale, la forme des courbes de demande dans l’espace, la politique des prix des firmes, etc. (Bouvard, 2008). En plus et indépendamment de ces quatre paradigmes ci-haut discutés, on distingue quatre champs de recherche (Ponsard, 1988) : les modèles d’interaction spatiale, la théorie de l’équilibre général spatial de l’économie, la théorie de l’économie spatiale publique et l’analyse des espaces économiques flous.

ü  Les modèles d’interaction spatiale : modèles développés depuis les années 50, ce sont des modèles anciens développés par des travaux de démographes et économistes dans la deuxième moitié du XIXème siècle et début du XXème siècle. Ces modèles s’inspirent de la loi de gravitation universelle de Newton (1680). Les auteurs ont cherché à appliquer la loi de Newton dans laquelle deux corps s’attirent l’un à l’autre avec une force qui est proportionnelle au produit de leurs masses et inversement proportionnelle au carré de la distance qui les sépare à la démographie et à l’économie.

ü  La théorie de l’équilibre général spatial de l’économie : cette théorie a pour objectif d’analyser les conditions d’existence d’un équilibre de toutes les activités économiques considérées dans leur interdépendance, et d’étudier les propriétés d’unicité, de stabilité et d’optimalité d’un tel équilibre.

ü  La théorie de l’économie spatiale publique : la diversification économique de l’espace entraine que les préceptes de l’économie classique ne sont plus valides. Par exemple : la considération de l’espace remet en cause le contenu habituel du concept du bien collectif pur, puisque la disponibilité d’un tel bien pour les usagers peut dépendre de leur proximité par rapport aux points d’offre et être donc inégale selon leur résidence.

ü  L’analyse des espaces économiques flous et des comportements spatiaux imprécis : l’espace économique précis signifie que cet espace a ou n’a pas certaines caractéristiques constitutives et les agents économiques qui y vivent préfèrent ou ne préfèrent pas une action possible à une autre. Cependant le monde réel est souvent imprécis, les espaces économiques (comme les régions économiques, les aires d’influence, des surfaces de marché, etc.) possèdent plus ou moins des caractéristiques données. Souvent ils ne sont pas délimités par des frontières nettes, ils se recouvrent partiellement et il est difficile de les diviser. De la même manière le comportement des individus n’est pas toujours clair.

1.3. Les modèles d’économie géographique

L’économie géographique a pour objectif d’apporter une réponse à la question suivante : qui (ou quoi) se localise où ? « Qui » (ou « quoi ») fait référence aux agents économiques (ou équipements) tels qu’entreprises ou ménages (ou les infrastructures publiques). « Où » fait référence à des zones géographiques variées allant de la ville au marché regroupant plusieurs pays, en passant par les collectivités territoriales et les régions. 

L’objectif est d’expliquer pourquoi certaines activités économiques choisissent de se localiser dans des endroits particuliers, ainsi que l’impact que ces multiples décisions ont sur l’organisation territoriale de l’économie (Fujita & Thisse, 1997). Ainsi, Plusieurs modèles ont été développés pour répondre à différentes questions (« pourquoi existe-t-il des forces poussant à l’agglomération ou à la dispersion des activités économiques ? pourquoi observe-t-on des regroupements constitués d’agents différents ? Et pourquoi les régions et les villes se spécialisent-elles dans des activités différentes ?» (Fujita & Thisse, 1997)).

1.4. Économies d’agglomérations et externalités

Toutes les configurations spatiales d’activités économiques peuvent être vues comme le résultat d’un processus impliquant deux types de forces opposées, les forces d’agglomération (ou forces centripètes) et les forces de dispersion (ou force centrifuges). En tenant compte de ses forces, Lecoq (1995) précise que : « La concentration géographique des activités économiques en certains lieux donne naissance à un effet boule de neige ». De plus en plus de producteurs veulent se localiser au même endroit en raison des facteurs multiples qui permettent une spécialisation de plus poussée du processus de production. Pareillement, l’installation de nouvelles entreprises incite de nouveaux travailleurs à émigrer, car ils espèrent trouver un emploi leur convenant mieux avec un salaire plus élevé. Plus généralement, ces externalités dites marshallienne (Fujita & Thisse, 1997) trouvent leur origine dans :

-          La production de masse (elles sont alors similaires aux économies d’échelle) ;

-          La formation de la main-d’œuvre hautement qualifiée provenant de l’accumulation du capital humain et de la communication directe ;

-          Une plus grande disponibilité d’inputs spécialisés ;

-          L’existence d’infrastructures modernes.

De ce fait, en se fondant sur des travaux de Weber, Hoover (1936) a proposé une classification des économies d’agglomération devenue standard en théorie de la localisation (Fujita & Thisse, 1997 ; 2003) :

(1)   Les économies d’échelle existant à l’intérieur de l’entreprise, et dépendent du volume de production de celle-ci ;

(2)   Les économies de localisation sont associées aux entreprises appartenant au même secteur et implantées au même endroit. Elles dépendent de la taille de l’output de l’industrie en ce lieu ;

(3)   Les économies d’urbanisation sont associées à la proximité de tous les producteurs installés en un même lieu. Elles dépendent du niveau général d’activité en ce lieu.

Cela étant, les économies de localisation correspondent aux externalités dites Marshalliennes de type (2). Les économies de localisation expliquent pour une large part la croissance et le succès des districts industriel, c'est-à-dire, de sites qui accueillent un nombre important de firmes de petite taille notamment des PME, produisant des biens similaires et qui tirent profit de l’accumulation localisée de compétences associées aux travailleurs résidant en ces lieux. Selon Fujita & Thisse (2003), Certains districts industriels se sont spécialisés dans les secteurs de haute technologie, alors que d’autres se sont orientés vers des productions plus traditionnelles, intensives en travail.

Le concept d’externalité a longtemps été utilisé pour décrire des situations très différentes.

Depuis Scitovsky (1954), les externalités peuvent être classées en deux catégories Fujita & Thisse 1997 : les « externalités technologiques » et les « externalités pécuniaire ». Les externalités technologiques traitent des effets d’interaction qui se produisent en dehors des marchés et affectent directement les utilités des consommateurs ou les fonctions de productions des entreprises. Par contre, les externalités pécuniaires renvoient aux bénéfices des interactions économiques qui se concrétisent au travers des mécanismes habituels de marché (c'est-à-dire, au travers de prix). Les externalités Marshalliennes incluent à la fois des externalités pécuniaires et technologiques. Par conséquent, chaque type d’externalité est susceptible de conduire à l’agglomération d’activités économiques, une agglomération économique est créée aussi bien au travers d’externalités technologiques que pécuniaires, par ailleurs souvent imbriquées.

1.5. Les modèles avec externalités

Les modèles avec externalités (seule les externalités technologiques sont prises en compte) visent à décrire les équilibres spatiaux résultant des interactions hors marché entre les entreprises et/ou ménages. Les externalités peuvent prendre les deux formes suivantes : les externalités de communication et les externalités spatiales. Les externalités de communication décrivent explicitement les relations de communication entre les agents, alors que les externalités spatiales utilisent le concept d’accessibilité pour appréhender de manière indirecte les effets générés par la distance et qui ne sont pas captés par les prix. 

Le modèle proposé par Fujita, Imai et Ogawa (Fujita & Thisse, 1997) permet d’illustrer le mécanisme basique de l’agglomération impliquant à la fois des producteurs et des consommateurs. La force d’agglomération réside dans l’existence de communications entre entreprises autorisant l’échange d’informations. Une caractéristique importante de celle-ci est qu’elle s’apparente à un bien public : l’utilisation d’une partie de l’information par une entreprise ne réduit pas le contenu de cette information pour les autres. Dès lors, l’échange d’information à travers un processus de communication entre producteurs génère des externalités positives pour chaque entreprise. Toutefois, Si chacune des entreprises disposent d’informations différentes, le bénéfice de la communication augmente généralement avec le nombre de participants. De plus, puisque les communications mettent en jeu des coûts croissant avec la distance, les bénéfices retirés seront d’autant plus élevés que les entreprises sont proches. Toutes choses égales par ailleurs, les producteurs tendent à se regrouper pour faciliter la transmission de l’information. Mais le regroupement des entreprises dans une même région entraîne des externalités négatives, la longueur du trajet moyen d’un salarié vers son entreprise augmente ce qui, à son tour, conduit à une hausse des salaires et des rentes foncières. De telles augmentations tendent à décourager l’implantation d’autres producteurs dans la région considérée. En conséquence, la distribution d’équilibre des ménages et des entreprises est le résultat de ces deux forces opposées.

En guise de conclusion sur les théories de la localisation ci-haut présentées, nous pouvons en retirer quelques facteurs importants : le prix du foncier, la distance au centre, l’accessibilité et les économies d’agglomération.

2 Fidélisation

2.1 Définition

Houyer 2006 définit la fidélisation comme étant une stratégie marketing mise en place dans le but de rendre le consommateur plus fidèle à la marque. D’après Lehu 1999, il existe plusieurs définitions de la fidélisation, les auteurs la définissent selon chaque secteur, chaque objectif stratégique, ou des courants auxquels ils se rattachent. Toutefois, si l'on abandonne à la complication du langage technique, on peut dire qu'en fait, la fidélisation n'est qu'une caractéristique d'une stratégie marketing, réalisée afin de rendre les acheteurs fidèles au produit, à l'organisation, au service, ou au lieu de vente. Ainsi, la fidélisation doit permettre un contrôle amélioré de l'exercice de l'entreprise de ce fait une meilleure rentabilité.

Pour Lefebure 2003, il distingue la fidélité de la fidélisation : 

Ø  La fidélité du client : Est reliée à des attitudes et exprime un état psychologique du client. On parle de fidélité absolue (« je fais tous mes achats dans cette enseigne »), de fidélité relative (« je choisis souvent cette marque »), ou de fidélité passive (« de toute façon je n’ai pas le choix »).

Ø  La fidélisation du client : Elle reflète plus les outils et les techniques mis en œuvre pour construire la fidélité et mesurer les résultats. Ainsi, de la même manière que certains résument l’intelligence à « ce que mesure le test d’intelligence », on pourrait dire que « la fidélisation est la mesure de la fidélité du client ».

De ce qui précède, l’auteur définit la fidélisation autour des notions suivantes :

-     De croissance des achats,

-     D’augmentation de la fréquence,

-     De régularité des visites,

-     D’augmentation de la durée de la relation, - De diversité des achats.

Cependant, partant de la genèse du mot fidélité, de son appellation latine « fides » qui signifie (foi) est l'aperçu de la confiance ou plus la promesse de la confiance, il englobe ainsi tous les aspects du loyalisme : l'attachement, le dévouement, ainsi que la fidélité. Dans la définition, on trouve aussi le mot temps. En effet, le terme « fides » est un terme relationnel, il explique donc que la relation qui oriente la confiance soit elle est une direction active « la confiance que je fais ou que j'accorde », soit dans une direction passive « la confiance que j'obtiens ou que je mérite », les deux directions pouvant d'ailleurs être suggérées à des degrés divers dans une même situation (Amina, 2015).  De ce fait, la croyance est une constatation individuelle, un avis personnel, la foi entraînant une reconnaissance partagée entre les individus, entre la personne qui donne sa parole (ou inspire confiance) et celui qui la reçoit (ou fait confiance). De ce fait, la fidélité provient du comportement relationnel à l’objet, ce dernier pouvant être une personne, un concept, un produit, une marque, un fournisseur etc. (Dominique, 1997).  Ces définitions visent concrètement notre problématique. Elles expliquent un comportement de la part du consommateur (ou d'une entreprise) à vouloir rester avec une entreprise grâce à ses actions d'achat répétitifs d'un service ou d'un produit. De ce fait, dépendamment de la stratégie adoptée par l'entreprise œuvrant dans le secteur tertiaire marchand, le consommateur (l'entreprise) exprimera un sentiment d'appartenance, de confiance et de désir à vouloir se procurer le service offert et ainsi revenir à plusieurs reprises. 

À juste titre, nous avons également cherché la définition de la fidélisation dans le dictionnaire « Larousse » (2017). Toutefois, nous avons arrêté notre choix sur deux autres références à laquelle nous nous sommes fiées :

Ø  Fidéliser : v. tr. de fidèle : Rendre fidèle (un client) ; rendre (le consommateur) attaché à un produit ou service. [. . .]. - N.f. Fidélisation.

Ø  Fidélité : n.f. fidélité à quelque chose : le fait de ne pas manquer à, de ne pas trahir. [. . .]. Attachement, fidélité à un produit, une marque ou un service. [. . .]

Dans le présent cas, il est spécifié que le client a un attachement et qu'il ne doit pas trahir. Cette résultante conduit donc à la fidélisation du client à une entreprise lorsque ce dernier se présente afin d'obtenir les services offerts par l'entreprise dans le but de combler ses besoins et ses attentes.

 

 

2.2 Théories de la fidélisation

Certains auteurs décrivent la fidélité comme étant un client qui effectue un achat d'un service ou d'un produit à répétition (Cohen et Houston, 1972 ; Jacoby et Kyner, 1973 ; Jacoby et Chesnut, 1978 ; Gremler et Brown, 1999). Tous ces auteurs spécifient que le client sera considéré fidèle s'il retourne faire une transaction du même produit ou service à la même entreprise et s'il est positif à l'idée que c'est la seule entreprise qui peut combler son désir, son besoin. Par ailleurs, pour Oliver (1999), quant à lui, décrit la fidélité comme un processus de rachat, mais il ajoute que le client sera considéré fidèle s'il rachète à n'importe quel prix ou n'importe quelle cote un service ou un produit et qu'il y en a qu'un qui peut combler ses besoins. Spécifions cependant que, l'auteur préconise la définition de la fidélité comme étant une relation entre l'entreprise et le client. À cet effet, il a donné son opinion sur celle traitant la répétition d'achat.

Outre la répétition d'achat du consommateur, plusieurs autres variables ont été considérées par les chercheurs. L'une d'elles est sans équivoque la relation durable et stable établie entre le client et l'entreprise qui conduira à une mobilisation à long terme (KotIer, 1991 ; Webster, 1992 ; Perrien et Ricard, 1995 ; Reichheld, 1996 ; Oliver, 1999 ; N'Goala, 2003). Au demeurant, de Lécluse, responsable du Marketing Direct des Produits Fidélisant, cité dans Lehu (1999), fait partie de ceux qui associent la fidélisation à une relation établie entre l'entreprise et le client en spécifiant que : « La fidélité ne se décrète pas, la fidélité ne s'achète pas, la fidélité ne se réduit pas aux points ou aux miles, la fidélité ne s'obtient pas en créant artificiellement des formules d'abonnement, la fidélité ne se force pas par des pénalités en cas de rupture anticipée. La fidélité ne se voit pas en creux, elle n'est pas fondée sur la peur de rompre ou de changer. La fidélité se vit tous les jours dans la relation, elle est le résultat d'un système relationnel gagnant-gagnant, dans lequel rien n'est laissé au hasard. » Ainsi donc, En exerçant un marketing personnalisé, le client se sentira exclusif et c'est le but recherché par les PME. Elles désirent avoir des clients exclusifs qui leur font confiance et qui leur deviendront fidèles. 

Comparativement aux définitions de base que nous avons observées dans le dictionnaire, l'auteur définit, en première partie, que même avec l'aide de programmes ou de cadeaux que l'entreprise peut offrir à ses clients, elle ne pourra jamais acheter la fidélité de ses consommateurs. L'auteur ajoute également qu'il y a plus qu'un simple programme qui doit être mis en œuvre afin d'obtenir la fidélisation d'un client. Il faut accentuer les efforts sur l'établissement d'une relation qui sera maintenue quotidiennement. La relation gagnantgagnant, qu'effectuera l'entreprise vis-à-vis ses clients, amènera un sentiment de confiance chez ces derniers et ils seront favorables à l'idée de revenir se procurer les services ou produits offerts par l'entreprise. L'évolution de la relation et le maintien de la confiance sont deux éléments auxquels les rapports, entre le client et l'entreprise ou entre une entreprise et une autre, seront toujours favorables et remplis de satisfaction.

De l’autre côté, Mac Neil (1980) et N'Goala (2003) font partie de ceux qui se sont intéressés à la recherche sur la fidélité dans le marketing relationnel. Ces derniers décrivent la fidélité du consommateur en deux volets : le temps et l'espace. Le premier volet aborde les propos d'une relation stable et durable par un engagement profond du consommateur vis-à-vis une marque en dépit des circonstances défavorables (concurrence, insatisfaction, etc.). Le deuxième volet fait référence à l'alternance entre la répétition d'achat et le changement de marque, mais en y incluant tous les comportements dans la gestion de la relation client (bouche à oreille, coopération, etc.).

Suite aux nombreuses définitions et aux nombreux auteurs qui ont été mentionné, nous avons créé un tableau synthèse (Tableau 1) résumant toutes les définitions trouvées au cours de la recension littéraire. Ce tableau a été créé dans le but de faciliter la lecture de la présente recherche et d'avoir une vision globale de la fidélisation. De plus, nous avons déterminé que les définitions des auteurs comme : Mac Neil (1980), Kotler (1991), Lehu et De Lécluse (1999) et N'Goala (2003) résument bien notre définition de la fidélisation pour cette présente recherche. Ce qui résume la fidélisation à être un engagement profond et l'établissement d'une relation d'affaires personnalisée, durable et gagnant-gagnant avec le client.

Toutefois, pour arriver à fidéliser un client, les entreprises doivent tenir compte de plusieurs éléments avant d'en arriver à une fidélité durable (Stéphane, 2007).

Tableau 1 : synthèse des définitions de la fidélisation

Processus d’achat à répétition

Définition au niveau du rachat

Établissement d’une relation

Définition au niveau relationnel

Cohen et Houston  (1972)

Influence du comportement du  Client (croyance, attitude, valeur) afin

de faire un rachat du

même produit

 

Mac Neil (1980) ;  N'Goala (2003)

Engagement profond et comportement dans la relation client

(marketing relationnel)

Jacoby et Kyner  (1973)

La répétition d'achat est liée au processus décisionnel du client

Turnbull et Valla  (1986)

Nombreuses séquences

transactionnelles afin de maintenir la

relation d’échange

 

 

 

 

Jacoby et Chesnut 

(1978)

La fidélité apparente est la réponse comportementale biaisée manifesté au cours du temps par une unité de décision par rapport à une marque 

(Répétition d’achat)

 

Dwyer, Scurr et  Oh (1987)

4 points bénéfiques à  l'établissement d'une relation (chapitre l, p.2I)

Larousse (2017) 

[Définition au sens  Propre du terme de

rachat]

 

Rendre attaché à un produit ou à un service; attachement

Kotler (1991)

Établir une relation d’affaires personnalisée, durable et profitable avec les clients et

fournisseurs

 

Grernler et Brown 

(1999)

 

 

 

 

 

 

 

Dictionnaire 

Terminologique de  L’Office québécoise de 

la langue française[5]

(2006)

 

Développer un intérêt pour que le client revienne se procurer un produit ou service à

l’entreprise

 

 

 

Attachement qui se traduit par des comportements

d'achat habituels

 

 

Webster (1992)

 

 

 

 

 

Morgan et Hunt

(1994)

Développer une valeur  Supérieure en établissant une relation avec les clients

 

 

 

La fidélité se résume à la confiance qui est le résultat de

l'interactivité et l'interdépendance des

séquences

 

 

 

Notons cependant que ces auteurs visaient plus spécifiquement le rachat de produits dans un même point de vente. Nous avons jugé pertinent de les introduire dans notre

Perrien et Ricard (1995)

L'établissement d'une Communication ou d'une relation influence le processus décisionnel et le  Comportement du client.

 

analyse sur l’achat de produits et services offerts dans des night-clubs.

Reichheld (1996)

Augmentation du

profit 

D’entreprise à cause de la fidélité grâce à 4 facteurs (chap. 1 ; p13.)

 

Lehu/de Lécluse

(1999)

Établissement d’une relation gagnantgagnant

 

Knox (1999)

Le développement de la relation est un avantage invisible aux yeux de la

concurrence

 

Oliver (1999)

Le rachat à n'importe quel prix, mais également le fidéliser en établissant une relation

 

Source : Stéphane (2007), p. 46

2.3 Les éléments menant à la fidélisation

Les entreprises ont une mission, un but et qui est d'atteindre les attentes de leurs clients et de les dépasser afin que ces derniers soient satisfaits du produit/service reçu et qu'ils reviennent se le procurer. Pour cela, l'entreprise doit établir une relation avec le client pour que ce dernier se sente en confiance et qu'il s'engage dans cette relation. Les éléments me nant à la fidélisation sont :   

-     L'engagement : selon Tax, Brown et Chandra shekaran, (1998) ; Bozzo, (1999), L'engagement, au terme de l'état psychologique, est une attitude non menant à la décision d'achat, mais plutôt à s'investir dans une relation à long terme qui sera, comme la satisfaction, l'un des fondements sur lesquels la relation de fidélité va se construire. Ce genre d'engagement envers une organisation ou une personne entraîne certains compromis. Ces limites, habituellement à court terme, ne sont toutefois pas assez importantes afin de refuser l'engagement. À long terme, le résultat sera bénéfique à chaque groupe, car chacun aura fait quelques compromis équitables afin d'établir une relation stable et volontaire dans le but d'accentuer et de protéger leurs investissements en terme de temps, de service et d'argent. Il y a une volonté à long terme de voir la relation continuer (Dwyer, Schurr et Oh, 1987).

-     La confiance : La confiance est un ingrédient primordial au succès de la relation établie entre l'entreprise et le client. Selon Morgan et Hunt, (1994), Elle est indispensable à l'engagement d'une relation durable.  Elle découle d'une satisfaction positive envers un service (Tax et al. 1998). Toutefois, la confiance est une croyance particulière à chacun et signifie qu'il est possible de compter sur la bienveillance et la sincérité des autres (George et Good, 2004). Pour une entreprise, le client développera une attitude de confiance si la qualité et la rapidité du service sont obtenues comme le désirait le client (Garbarino et Johnson, 1999). Autant que la qualité d'un service ne peut pas être perçu de la même façon pour un client que pour un autre, autant que la confiance ne peut se développer de la même façon pour une personne que pour une autre. De plus, les auteurs comme Gwinner, Gremler et Bitner (1998), ont défini qu'il était plus bénéfique de faire des confidences et de faire confiance aux clients d'une entreprise que de leur offrir des traitements de faveurs.

-     La communication : La communication est au cœur de la relation qu'exerce l'entreprise envers un client ou une autre entreprise. Une bonne communication est souvent ce qui a le plus d'impact, car beaucoup de clients ne sont pas au courant des offres dont ils peuvent profiter ou, pire, ne connaissent pas les avantages dont ils bénéficient déjà (Coyles et Gokey, 2002). Le client ne peut pas tout savoir seulement en rentrant dans les locaux de l'entreprise ou en communiquant pour la première fois avec celle-ci. L'entreprise doit communiquer avec sa clientèle afin d'obtenir des informations afin d'y définir leurs besoins, en plus de communiquer les différents avantages et services qu'elle offre et, pardessus tout, écouter ce que le client a à dire.

-     Le « bouche à oreille » : selon Eiglier et Langeard (1987), ce phénomène capital de la communication, le bouche à oreille, indique une transmission d'informations positives ou négatives à l'égard du service offert par l'entreprise. Le bouche à oreille doit être utilisé comme une technique de communication à part entière en capitalisant dessus afin de crédibiliser la communication (Décaudin et Lacoste, 2000).  

Le bouche à oreille positif est un outil de marketing très convoité depuis fort longtemps. Cet outil permet d'augmenter l'achalandage et consiste à maintenir la relation durable et de confiance envers les clients de l'entreprise de services (Dubuc, 1993). En plus, il permet de donner l'envie aux non-clients de l'entreprise de venir acheter le produit/service offert (Eiglier et Langeard, 1987). Faisant mention d'une recherche, les auteurs ont précisé que plus de 60% des clients interrogés avaient connu l'entreprise par le moyen de bouche à oreille.

Par ailleurs, si le bouche à oreille peut être positif, il peut également l'être de façon négative. La création de bouche à oreille n'est pas toutefois sans poser de problème essentiellement du fait de la difficulté de contrôle du contenu du message (Décaudin et Lacoste, 2000). Il peut se créer face à une insatisfaction vis-à-vis la qualité du service ou à un mécontentement de la relation entre l'entreprise et le client. Cette aversion pourra faire basculer la balance, par l’insatisfaction ou par le départ du client vers un concurrent, et freiner ainsi la fidélisation du client. C'est pourquoi une bonne réputation de l'entreprise mène à la fidélisation (SeInes, 1998 ; cité dans Gemme, 2004).

2.4 Freins à la fidélisation

Certaines limites peuvent être énoncées lorsqu'il est question de la fidélisation de la clientèle. L'insatisfaction de la clientèle, le bouche à oreille négatif (que nous avons déjà élaborés) et la concurrence d'une entreprise peuvent être les éléments déclencheurs à l'abandon du service obtenu par le client afin de se le procurer ailleurs (Décaudin et Lacoste, 2000). Dès que le client ressent une antipathie face à l'entreprise, que ce soit au niveau de la qualité du service ou par le manque de communication, la confiance de ce dernier sera diminuée de beaucoup. Sans la confiance entre les deux parties, il ne peut pas y avoir de relation durable. Ce qui occasionnera soit le départ du client ou une plainte (qui annonce à l'entreprise l’étape avant le départ si la plainte n’est pas résolue).

- La concurrence : la concurrence est omniprésente dans le marché actuel et surtout dans le secteur tertiaire marchand. Il est donc primordial pour une PME œuvrant dans ce secteur d'exécuter une veille concurrentielle afin d'empêcher le concurrent de venir chercher ses clients actuels et potentiels.

L'entreprise ne veut pas perdre ses clients pour plusieurs raisons : le ralentissement de ses ventes en est une, le coût occasionné par la recherche de nouveaux clients, mais la plus importante c'est qu'elle ne désire pas perdre les compétences et les connaissances de ses clients qui l'aide à produire ses services. Par l'entremise d'une stratégie de marketing relationnel, les entreprises peuvent établir une relation avec leur clientèle. Le but de la relation est d'inspirer la confiance entre l'entreprise et son client afin de lui offrir un service adéquat, répondant à ses besoins et de lui donner satisfaction par la qualité de son service. Obtenant une satisfaction, le client n'aura pas l'intention ou le besoin de s'informer auprès de la concurrence. C'est de cette façon que la

PME œuvrant dans le secteur tertiaire marchand pourra conserver sa clientèle même s'il y a une abondance de concurrents.

2.5 La satisfaction et la fidélisation

La satisfaction est définie par le sentiment qu'éprouve le consommateur lorsqu'il utilise un produit ou un service qui répond aux attentes qu'il s'était fixées (KotIer et al. 1998). Autrement dit, le client est satisfait si l'entreprise a comblé ou dépassé ses goûts, ses attentes face au service (qualité, garantie) ou face à ses besoins. À la base, la satisfaction peut donc avoir un lien étroit avec la fidélisation, car le client ne peut pas rester fidèle à l'entreprise si cette dernière n'a pas comblé les besoins et les attentes du client. 

Par ailleurs, la relation satisfaction-fidélité a été moins étudiée dans les services que pour les produits alors même qu'elle y semble plus ténue (Collin-Lachaud, 2005). Toutefois, certains auteurs, à l’instar de Boss (1999), ont orchestré des études sur cette relation.

Dans la littérature, la satisfaction est l'un des éléments préconisant la fidélisation de la clientèle. Cette satisfaction provient de la différence entre la qualité attendue du client et la qualité perçue (Morgan et Hunt, 1994 ; Zeithaml, Berry et Parasuraman, 1996 ; Oliver, 1999 ; Fornell et Anderson, 2000 ; Ray, 2001). De ce fait, selon Anderson et Mittal (2000), Si la qualité perçue est plus forte que la qualité attendue, le client se sentira donc satisfait, ce qui amènera (à long terme) à une fidélisation et, par la suite, à un profit de l'entreprise. Mais cela ne suffit pas car Reichheld (1996) précise que même si la satisfaction est un élément très important dans le processus, elle ne suffit pas pour autant à rendre le client fidèle. Les consommateurs satisfaits ne sont pas toujours fidèles et pourtant ils sont moins sensibles au prix. Une estimation large de la satisfaction peut renseigner l'entreprise sur les probabilités de défection, mais cet indicateur n'est pas tout à fait suffisant (Coyles et Gokey, 2002).

Dans le but d'approfondir le concept de satisfaction vu sa relation de dépendance avec celui de fidélisation, nous nous sommes arrêtés sur deux approches de la satisfaction : l’un est emprunté dans le travail de Ray (2001) sur les trois caractéristiques de la satisfaction et l’autre part des six représentations du lien entre la satisfaction et la fidélisation selon Olivier (1999).

Afin d'accentuer la recherche sur un bref aperçu de la provenance de la satisfaction, Ray (2001) a déterminé que la satisfaction comprenait trois caractéristiques majeures (figure 1) : (1) la satisfaction subjective, (2) la satisfaction relative et (3) la satisfaction évolutive. La première dépend de la perception du client vis-à-vis le produit ou service, et non de la réalité. Cette satisfaction subjective se présente lorsque le client choisi de lui-même son entreprise ou son fournisseur afin d'obtenir un produit ou service approprié. La deuxième satisfaction reflète le niveau des attentes du client. C'est à ce moment où deux clients peuvent avoir deux opinions différentes en consommant le même produit ou service et dans les mêmes conditions. Tout est basé sur les attentes initiales que le client s'est donné avant d'obtenir le produit. Et donc, selon l’auteur la deuxième caractéristique est directement dépendante de la perception préalablement établie. Finalement la troisième satisfaction évolue dans le temps, à la fois des attentes et des standards, et du cycle d'utilisation des produits/services. D'une part, les attentes des clients sont fixées par rapport à l'offre des fournisseurs ou des entreprises (standards), mais à cause de la concurrence, cette offre est toujours augmentée. Ce qui demande d'évoluer les standards et du fait même les attentes. D'autre part, la satisfaction survient à un moment précis. L'auteur précise que le moment le plus crucial est vers la fin de la consommation du produit/service obtenu, juste avant l'achat suivant. Il est bien important d'établir que l'entreprise obtient une offre plus alléchante que celle de ses concurrents.

Pour sa part, Oliver (1999) accentue son étude sur le rôle de la satisfaction et de la fidélité du client. Il a détaillé six représentations (Figure 2) de la satisfaction et de la fidélité afin d'établir laquelle serait la plus appropriée. La première illustration démontre que la satisfaction et la fidélité forment un tout commun, c'est-à-dire que s'il y a de la satisfaction envers un produit/service, le client sera automatiquement fidèle. La deuxième indique que la satisfaction est le noyau de la fidélisation. Sans cette satisfaction il n'y aurait pas de fidélisation de la part de la clientèle. La troisième détermine que la satisfaction est une partie prenante de la fidélisation, mais qu'elle n'est pas la seule partie à rendre le client fidèle. Ce n'est qu'une composante de la fidélité. La quatrième illustration lie la composante satisfaction et celle de la simple fidélité afin de former une fidélité ultime. La cinquième démontre que la satisfaction est une partie de la loyauté, mais qu'elle n'est pas la clé à la fidélisation, elle est une infime partie de cette dernière. Finalement, la sixième illustration est expliquée par le fait que la satisfaction est une première étape à atteindre la fidélisation. De cette situation, la fidélisation devient indépendante de la satisfaction, alors si le client éprouve de l'insatisfaction à l'égard du produit/service, cette réaction n'influencera pas sa fidélité envers l'entreprise. Le résultat de son étude a démontré que la sixième illustration représentait mieux le lien entre la satisfaction et la fidélisation de la clientèle. En fait, il précise que la satisfaction ne constitue pas entièrement la fidélisation, mais elle fait plutôt partie des éléments à la fidélisation dans le même cas que la qualité du produit/service, la garantie du produit/service, le comportement du client, etc. Sans ces autres facteurs il n'y aura pas de fidélisation de la part du client. Même si le client est satisfait, il n'est pas obligé de revenir le lendemain. 

À l'aide de la littérature, nous avons approfondi le sens et la compréhension du terme satisfaction. Cette dernière est obtenue par l'entremise de la perception du client sur la qualité du service offert par l'entreprise ou le fournisseur (Gronroos, 1982 ; Zeithaml et al. 1985 ; Eiglier et Langeard, 1987 ; Oliver, 1999 ; Fornell et al. 2000). De plus, il existe un lien entre la satisfaction et la fidélité. Certains auteurs disent qu'il est impossible d'obtenir une fidélisation sans la satisfaction, tandis que d'autres approuvent que la satisfaction fait partie de la fidélisation, mais que ce n'est pas le seul élément nécessaire à la fidélisation. Figure 2: Six représentations de la satisfaction et de la fidélisation

Source : Oliver (1999)                                                                                 * S/F : Satisfaction et Fidélisation 

 

II. Revue empirique

Cette section présente les résultats empiriques de certaines études réalisées sur la localisation de l’entreprise ainsi que la fidélisation des clients.

Aguiléra-belanger & al. (1999), dans une enquête réalisée par LET, portant sur la localisation des entreprises industrielles et tertiaires, dont le périmètre d’étude était composé de l’ensemble des communes situées sur un territoire de 45 km autour de Lyon(France) ; les auteurs aboutissent aux résultats selon lesquels, le coût de la localisation est la principale raison de localisation citée par les entreprises du tertiaire. Ils soulignent que le coût de la localisation ne se limite pas au prix du foncier mais il doit être pris comme un coût global de la localisation.

Le coût global de la localisation est un coût plus large qui prend en compte le prix foncier mais également des éléments comme le niveau d’imposition, la proximité des équipements d’agglomération (accessibilité de l’entreprise), etc. Pour les industries et les services ses facteurs sont important, les industries recherchent des espaces disponibles et de qualité (terrains aménagé et situé dans un environnement de qualité). Pour les services, les entreprises qui consomment le plus d’espace peuvent préférer s’implanter en périphérie pour éviter les prix élevés du centre.

Sergot (2006) a fait une recherche portant sur les déterminants des décisions de localisation- les créations de nouveaux sites des entreprises françaises de l’industrie et des services. L’objectif est de trouver les éléments qui guident, dans les faits les entreprises des secteurs de l’industrie manufacturière et de la réalisation de logiciels dans leurs choix de nouvelles localisations. En plus des bases de données exploitées (la base SIRENE, une enquête est faite par questionnaire sur 108 entrepreneurs. Le traitement de données se fait par les statistiques unis variées (tableau de fréquence,), bi variées (ANOVA, test de différence de moyennes…) puis multivariées (ACPCAH), ... Parmi les résultats obtenus, l’étude montre que les entreprises préfèrent se localiser dans les aires géographiques connues du fait cela permet de réduire le coût d’information, bénéficier des économies d’agglomération… qui leur permettent d’améliorer leur performance.

Romo et Schwartz (1995) montrent comment les entreprises disposant d’un site industriel dans l’état de New York ont répondu de manière différenciée à une même menace, à savoir l’accroissement de la concurrence de la part d’entreprises implantées dans d’autres aires géographiques, et en particulier hors des États-Unis, et bénéficiant de coûts de main d’œuvre plus faibles. Leurs résultats indiquent que les petites entreprises mono-sites ont eu tendance, face à cette menace, à transférer leur activité de production sur des distances beaucoup plus courtes (souvent à l’intérieur même de l’État de New York) que les grandes entreprises, limitant par là même leurs gains en termes de coûts salariaux. Ils expliquent ces différences par la dépendance plus grande des entreprises mono-sites par rapport au milieu industriel local et aux réseaux de relations que leurs dirigeants ont su y tisser au fil du temps. Ces réseaux leurs permettent d’accéder plus aisément aux ressources dont elles ont besoin (connaissances technologiques, ressources humaines, mais aussi contrats de fourniture ou de sous-traitance). Un transfert sur une longue distance leur ferait courir le risque de perdre le contact avec ces réseaux de relations et, en conséquence, les ressources vitales auxquelles elles leurs permettent d’accéder. A l’inverse, les entreprises multi-sites apparaissent moins dépendantes par rapport à ces réseaux locaux. Elles sont de ce fait plus libres, pour faire face à la concurrence de pays à bas salaire, de transférer leur activité de production sur de longues distances. Elles disposent en outre, par l’intermédiaire de leurs sites localisés dans d’autres régions ou pays, d’informations de première main sur différentes aires géographiques, parfois très éloignées.

Bastros et Pablo (2008) partant des équations structurelles, avec l’utilisation de l’analyse factorielle exploratoire, ces derniers analysent la fidélisation des clients de PME de vente des biens et services en France(Lille), avec un échantillon des 185 PME et 371 clients. En faisant différentes statistiques descriptives (moyenne, l’écart-type, régression multiple), arrivent aux résultats selon lesquels la fidélité de clients est une conséquence de la qualité de service et de la satisfaction des consommateurs.

Mopoli s. (2012) a mené des recherches sur la fidélisation des clients dans le secteur de savonnerie au Ghana. L’étude cherchait à déterminer les facteurs influençant la fidélité des clients. Avec un échantillon de 290 clients. Et grâce, notamment, au recours aux statistiques descriptives, l’estimation par moindres carrés ordinaires, la régression multiple. Le traitement des variables a été rendu possible grâce au logiciel SAS. Ce travail est arrivé aux conclusions selon lesquelles les facteurs explicatifs de la fidélisation des clients seraient influencés par la satisfaction du client ; le cout de remplacement ; la confiance de la marque ; la répétition d’achat ; la participation ; la valeur perçue ; l’engagement ; la pertinence de la marque ; la performance de la marque et de la culture.

 

 

 

 

 

 

Chapitre 2 : Approche méthodologique

Au cours de ce chapitre, nous explicitons la méthodologie que nous avons suivie dans ce travail. Il sera question de présenter les techniques utilisées pour collecter les données et celles utilisées pour analyser et traiter les données collectées. 

II.1. Technique de Collecte des données

Les différentes étapes relatives à la collecte des données ont été discutées dans cette section. Il s’agit notamment de : la population cible, entretiens individuels, échelle de mesure, l’enquête proprement dite (quantitative).

1. Population cible

La population cible de notre étude inclut les consommateurs clients de night-clubs dans le secteur de bars et hôtels œuvrant dans les trois communes (Ibanda, Kadutu et Bagira) de la ville de Bukavu. Ainsi donc, par manque de données sur notre population cible, nous allons utiliser les statistiques de ménages provenant de la Mairie de Bukavu années 2017. Les populations sont estimées à 1183570[6] soit le tableau suivant : 

Tableau 2 : Tableau récapitulatif de la population congolaise de la ville de Bukavu par sexe et par  commune

Subdivisions  administratives

                            POPULATION CONGOLAISE

 

Homme

Femmes

Garçons

Filles

Total

Commune de

Bagira

38833

45119

74792

84001

242745

Commune

d’Ibanda

98402

112740

137822

151466

500430

Commune de

Kadutu

90628

91782

125078

132907

440395

Total Ville de Bukavu

227863

249641

337692

368374

1183570

Source : Mairie de Bukavu (2017).

Parmi les night-clubs œuvrant dans la ville de Bukavu nous avons tiré de manière aléatoire 12 night-clubs dans les trois communes de la ville reparti dans le tableau III ci-dessous soit quatre night-clubs par commune. Ce choix se justifie par l’absence d’exhaustivité des données recueillies à la Mairie de Bukavu notamment dans le service de tourisme répartissant le nombre complet des night-clubs par commune.  

Tableau 3: Répartitions des night-clubs ciblés par communes

Communes  Night-clubs                                     Adresse

ordonnancement

 

 

Ibanda

-          Dancing club sombrero

-          Dancing club zig zag

-          WhatsApp siège

-          Club Sud Etoile

Av. Kibombo

Av. Boulevard du lac

Av. Mbaki

Av. P.E. Lumumba

Licence. Agreement technique + Homologation

Certificat d’homologation

Certificat d’homologation

 

 

 

Kadutu

-          Mille-Etoile

-          Club Océan

-          Siege WhatsApp

-          B.R. Club

Buholo VI

Av. Funu

Buholo III

Nyamugo

 

-

Certificat d’homologation

-

-

 

 

Bagira

-          Bar Sombrero

-          Méli Melo

-          Table ronde

-          Mon beau village

Q. A ; Av. Bienga

Q. B ; Av. Lumumba

Av. Michombero

Q.       Cahi ;         Av.

Mukonzi

Certificat d’homologation

-

Certificat d’homologation

Certificat d’homologation

 

 

 

Source : Mairie de Bukavu : Service de tourisme 2017.

2. Entretiens individuels 

Pour ce qui est des entretiens, d’un côté, ils ont comme objectifs dans ce travail de générer les items se rapportant à la fidélité dans les perspectives des clients car, dans ce travail nous capturons la variable localisation en termes de communes. Et de l’autre côté, il s’agit d’adapter les échelles des mesures théoriques au contexte des PME œuvrant dans notre secteur d’étude. Étant donné que nous nous trouvons dans un contexte qualitatif, il était plus facile, avec cette méthode, de recueillir des informations souples et riches en terme qualitatif (Stanford, 1996 ; Darmon et al. 1996 ; cité dans Menvielle, 1999 ; Ray, 2001).

Pour s’assurer de recueillir les plus d’informations possible et au regard du critère de saturation sémantique,  nous avons organisé des interviews auprès des clients des night-clubs dans les trois communes de la ville de Bukavu sur  une période de deux jours, allant du 19 octobre au 21 octobre 2018 envie de pouvoir adapter les questionnaires des études antérieures (Stéphane, 2007 ; Allam Samira et Babou Nadia, 2014 ; Bertrand Sergot, 2006) portant sur la localisation de l’entreprise et la fidélisation de clients séparément et aux réalités des petites et moyennes entreprises de la ville de Bukavu ainsi que confirmer les variables des études empiriques antérieures (Elakano Emilienne, 2016 ; Iragi Patrick, 2016). Les entretiens avec les clients étaient possible à l’aide d’un guide d’entretien (annexe 1) auprès des 30 clients (consommateurs) dont 14 à la commune d’Ibanda, 8 à Kadutu et 8 à Bagira[7], se passait souvent aux environs de 17h voir 18h30h et prenait en moyenne  25 minutes[8]. L’objectif était de récolter les opinions des clients sur l’appréciation de lieu de localisation (en termes de commune) du club et la décision de se fidéliser ou non. Vu cette démarche, les informations que nous avons pu recueillir après compilation nous ont permis de construire un outil de collecte de données adapté. À l’exemple de Balemba (2017), les items ont été retenus en fonction de leurs fréquences d’apparition sur base de deux critère (Neuman, 2010) : n’était retenu qu’un mot ou une phrase qui a été reprise plusieurs fois par deux ou trois interviewés. Néanmoins, des phrases spécifiques qui n’étaient reprises qu’une seule fois ont été retenues lorsqu’elles décrivaient un aspect important de l’un de concept sous analyse (Neuman, 2010 ; Evrard, Roux, Pras et al. 2009).

3. Échantillonnage 

L'échantillon est de nature non probabiliste, c'est-à-dire qu'il n'est pas choisi aléatoirement

(Deslauriers, 1991 ; Gauthier, 2004). L’idéal serait d’enquêter tous les clients des night-clubs de la ville de Bukavu afin de pouvoir mesurer avec moins de biais la fidélisation des clients selon qu’ils sont d’une commune a une autre. Mais, malheureusement à défaut de temps et des moyens nous ne pouvons mener l’étude sur tous les clients. Ainsi, cherchant à déterminer la taille de l’échantillon, nous avons été amené à tirer un échantillon représentatif en recourant à la formule10 suivante                                                         n=

Avec : 

-          n : la taille de l’échantillon

-          𝑧12−∝/2 : valeur de la loi normale au seuil α (souvent égale à 1,96 pour un degré de confiance de 95%) 

-          ∝ ∶ seuil de risque fixé à 5%

-          𝑆𝜋 : écart-type de la population

-          : la proportion  

-          : la marge d’erreur souhaitée par le chercheur (fixé à 8% dans cette étude)

Partant de la formule ci-haut présentée, nous constatons que la taille de l’échantillon dépend bien évidemment de la marge d’erreur voulue par le chercheur, du seuil de risque et de l’écarttype de l’échantillon qui n’est pas à priori connu. Cependant, la théorie propose trois solutions pour contourner ce problème :

-          Soit avoir des informations empiriques sur la population étudiée,

-          Soit procéder à une pré-enquête pilote afin de déterminer l’écart type où,

-          Soit utiliser le cas de proportion avec π égale 0,5 dans la mesure où cette valeur donne π *(1- π) égale à 0,25 qui est la variance la plus élevée permettant d’obtenir une taille d’échantillon élevée (Bugandwa, 2017). 

Cela étant, nous avons opté pour la troisième solution. Ayant toutes les valeurs nécessaires des paramètres, notre taille de l’échantillon sera déterminer de la manière suivante :

                                                                     n = [ 150 Clients

Afin de prévenir le taux de non réponse, plus de 150 questionnaires ont été envoyés sur terrain, soit 162 questionnaires. La stratification aléatoire d’allocation proportionnelle est le plan de sondage retenu par cette recherche. Les différentes communes de la ville de Bukavu constituent les strates, et l’échantillon tiré a été réparti proportionnellement à la taille de la population de chaque commune par manque des statistiques exhaustives par commune relatives à tous les night-clubs, soit un taux de sondage11 de 0.00014 identique au sein de chaque strate12. Le tableau ci-dessous nous présente la manière dont l’échantillon a été réparti pour l’enquête.

Tableau 4: Répartition de la taille de l’échantillon de l’enquête

 N

Commune

population

Échantillon

Echantillon réalisé 

Echantillon 

Par          night-

clubs13

1

IBANDA

500430

500430*162/1183570=69

65

69/4=17

2

KADUTU

440395

440395*162/1183570=60

57

60/4=15

3

BAGIRA

242745

242745*162/1183570=33

28

33/4=8

 

Total

1183570

162

150

 

Source : nos calculs à partir des statistiques de la Mairie de Bukavu 2017

 

                                                             

11    Le taux de sondage est le rapport entre le nombre d’unités tirés d’une strate et la taille de la strate, soit n/N Amyotte, 1996  

12    Une strate est un sous-ensemble homogène de la population Martinet et alii, 2003.  

13    Selon que nous avons pris de manière aléatoire le nombre de night-clubs à enquêter par commune soit

12/3=4 

4. L’enquête proprement dite

La distribution des questionnaires aux individus est un mécanisme important dans le déroulement des enquêtes Mubililwa, 2016. L’enquête s’est déroulée auprès des individus clients des night clubs sélectionnés aléatoirement se localisant dans les trois communes de la ville de Bukavu pour une période allant du 26 au 31 Janvier 2019 avec l’aide de nos 3 collègues de l’auditoire. Elle a été possible grâce à un questionnaire structuré inspiré des études antérieures. Les répondants sont sélectionnés de manière aléatoire parmi les clients de nightclubs dans différente communes ; Après une brève explication auprès de nos enquêtés sur la manière de répondre, ces derniers complétaient les questionnaires dans le lieu même et l’entrevue pouvait durer en moyenne 15 minutes et pouvait se faire sous forme d’échange particulier avec les clients les plus ouverts. Vu qu’on ne laisser pas les questionnaires, on a pu recueillir 150 questionnaires bien complétés et 12 mal complétés soit un taux de non réponse que nous jugeons faible de 7,4%.

5. Échelle utilisée (théorique)

Compte tenu de l’objectif de notre travail qui est celui de chercher à comprendre les effets de l’emplacement de l’entreprise sur la fidélisation de clients de night-clients de la ville de Bukavu, ce point précise l’échelle utilisée pour permettre la mesure tout en tenant compte des autres échelles mesurant d’autres concepts, mais qui ont de l’influence sur la fidélité. Nous prenons appui sur les études antérieures pour procéder au traitement des données par l’analyse factorielle. 

En effet, notre échelle de mesure est inspirée du travail de Hild du Plooy (2012) effectué en

Afrique du sud. Nous justifions ce choix par le fait que, son champ d’étude se rapproche au notre. Signalons toutefois que ce travail est composé de 7 dimensions (dans le questionnaire) dont nous avions essayé d’ajuster selon notre milieu d’étude.

II.2 Techniques de traitement des données  

Lors du traitement des données, nous allons successivement recourir à l’analyse factorielle exploratoire ce qui nous amènes à l’analyse en composante principale et à l’analyse de variance.

1. Analyse factorielle exploratoire : Analyse en composantes principales

Pour cette recherche, l’analyse exploratoire des données a comme intention de faire ressortir le nombre optimal des principales dimensions de l’échelle de mesure. Nous utilisons une échelle de mesure composée de 28 items de 7 dimensions. Cette échelle de mesure a été constituée en nous inspirant des échelles antérieures [Schmidt et Strickland (1998a et b)] ainsi que des résultats issus des entretiens individuels. L’analyse factorielle nous est utile en ce sens qu’elle nous permet de passer d’un grand nombre d’items à un nombre plus restreint en regroupant ensemble les items qui mesurent une même dimension appelée « composante » ou « facteur » [Gianneloni et Vernette (2001) ; Charland (2005)]. 

L’objectif assigné à l’AFE est donc de nous permettre de trouver les items et, bien entendu, les dimensions importantes pour la clientèle des night-clubs retenues pour étude. Mais, avant de procéder à l’analyse factorielle, nous nous rassurons, préalablement, que les données sont factorisables. Pour ce faire, deux méthodes statistiques nous ont été utiles [Gianneloni et

Vernette (2001) ; Malhotra et alii (2007) ; Carricano et Poujol (2008)] : L’indice d’adéquation de Kaiser-Meyer-Olkim (KMO) et le test de sphéricité de Bartlett.

a. L’indice d’adéquation de Kaiser-Meyer-Olkim (KMO)

Cet indice a le mérite d’indiquer dans quelle proportion les items retenus forment un ensemble cohérent et mesurent de manière adéquate un concept. La valeur de l’indice de KMO varie entre 0 et 1. Une valeur de KMO de moins de 0.50 est inacceptable ; une valeur comprise entre 0.50 et 0.59 est dite de validité au seuil limite ; une valeur comprise entre 0.60 et 0.69 est dite de validité faible ; une valeur comprise entre 0.70 et 0.79 est dite de validité moyenne ; une valeur comprise entre 0.80 et 0.89 est dite de grande validité ; mais une valeur de 0.90 et plus est, par contre, dite de très grande validité. La valeur de l’indice de KMO doit ainsi être supérieure à 0.50 pour que l’analyse factorielle soit faisable [Norusis (1993) cité par Balemba (2014) ; Le Moal (2002) ; Durand (2003)].

b. Le test de sphéricité de Bartlett  

Le test de sphéricité de Bartlett vérifie l'hypothèse nulle selon laquelle toutes les corrélations seraient égales à zéro, c’est-à-dire que les items ne seraient pas corrélés entre eux et, par conséquent, seraient parfaitement indépendants les uns des autres. Nous devons donc tenter de rejeter l'hypothèse nulle car, si elle est vérifiée, il serait difficile d’extraire les facteurs [Malhotra et alii, 2007]. Ce test doit ainsi être significatif pour que nous rejetions l’hypothèse nulle et, pour cela, la signification doit être inférieure à

0.05 ; l’idéal serait que la signification tende vers 0.000 [Moal (2002) ; Durand (2003) ; Jalby (2009)].

Une fois que les conditions d’application de l’analyse factorielle sont remplies, nous passons à l’extraction des facteurs. Or, pour extraire les facteurs, nous recourons à « l’analyse en composantes principales » ACP. L'analyse en composantes principales cherche une solution où les composantes (facteurs) sont orthogonales (c'est-à-dire indépendantes entre elles).Chaque composante apporte ainsi une information qui lui est particulièreFrancis, 2011. Aussi, l’extraction des facteurs par l’analyse en composantes principales est habituellement la méthode la plus utilisée [Durand, 2003] et ce dans 80% des cas [Casin, 1999].

En effet, une question se pose : combien de facteurs doivent être extraits ? selon Poujol et Carricano (2008) cité par Francis 2011, stipulent qu’ « il n’existe pas de base quantitative exacte pour déterminer le nombre de facteurs à extraire. De ce fait, des critères sont souvent choisis sur la part de chaque item qu’un facteur permet d’expliquer ». Ceci nous amène à considérer différents critères qui nous aideront à déterminer combien de facteurs il vaut la peine d’extraire. Cependant, deux critères reviennent fréquemment pour déterminer le nombre de facteurs à extraire Gianneloni et Vernette (2001) : le critère de Kaiser-Guttman et le critère du coude de Cattel.

1) Le critère de Kaiser-Guttman ou la valeur propre

Pour ce critère, Il est question de calculer ce que l’on nomme « la valeur propre » de

chaque facteur. La valeur propre représente la quantité d’information capturée par un facteur. Plus la valeur propre est élevée, plus le facteur explique une portion significative de la variance totale[9]. Par convention, tout facteur avec une valeur propre supérieure à 1 est considérée comme facteur significatif [Malhotra et alii, 2007]. En effet, l’extraction des facteurs doit s’arrêter dès qu’une valeur propre devient inférieure à 1 [Kaiser (1960) cité par Baillargeon (2003)] et les facteurs extraits doivent expliquer au-moins 60% de la variance totale [Hair et alii (2006) cités par Carricano et Poujol (2008) ; Balemba (2009)].

2) Le scree-test (ou le critère du coude de Cattel)

    C’est une méthode graphique permettant de décider du nombre de composantes à extraire. Concrètement, un graphique est tracé, illustrant la taille des valeurs propres de différentes composantes en fonction de leur ordre d’extraction. Ce critère nous amène à arrêter l’extraction des composantes à l’endroit où se manifeste le changement de pente dans le graphique [Gianneloni et Vernette (2001) ; Baillargeon (2003)].

L’interprétation des facteurs ou des composantes consiste à déterminer la combinaison d’items qui est la plus associée à chacun des facteurs significatifs. Dans le cadre de cette étude, nous retenons la solution orthogonale parce qu'elle indique que chaque facteur apporte une information unique, non partagée par un autre facteur [Durand, 2003], et nous recourons à la méthode varimax car elle minimise le nombre d’items ayant de fortes corrélations sur chaque facteur améliorant ainsi les possibilités d’interprétation des facteurs [Charland, 2005].

La fiabilité d’une échelle de mesure est le degré avec lequel elle mesure de façon constante le concept étudié [Evrard et alii (2003) cités par Balemba (2009)]. Afin de tester la fiabilité de notre échelle de mesure, nous recourons au coefficient alpha de Cronbach (noté α). L’alpha de Cronbach est un coefficient de fiabilité qui permet de vérifier si les items mesurent effectivement la fidélisation des clients de night-clubs. Sa valeur varie entre 0 et 1. Une valeur de alpha de Cronbach inférieure à 0.6 est jugée insuffisante, une valeur comprise entre 0.60 et 0.65 est faible ; une valeur comprise entre 0.65 et 0.70 est le minimum acceptable ; une valeur comprise entre 0.70 et 0.80 est bonne ; une valeur comprise entre 0.80 et 0.90 est qualifiée de très bonne ; mais s’il arrivé que le coefficient alpha de Cronbach soit supérieur à 0.90, une réduction du nombre d’items s’impose car cela indique une redondance inter items [Peterson, 1995]. Concrètement, pour obtenir une échelle de mesure fiable, nous procédons, dans un processus itératif, à l’élimination des items dont la présence affaiblit la valeur du coefficient

(Rossiter, 2002). Nous retenons une valeur de 0.7 comme seuil minimum d’acceptation Peterson, 1995.

2. Analyse de variance  

Dans cette étude, il est question d’une analyse de variance uni varié vu que nous étudions l’effet de plusieurs variables indépendantes (âge, genre, revenu, etc.) sur une variable dépendante (niveau de la fidélisation des clients). L’analyse de variance a, ainsi, pour objectif de tester si les caractéristiques sociodémographiques des clients (âge, genre, revenu, etc.) influencent leur niveau de fidélisation.  

Pour valider que nos données acceptent l’analyse de variance, nous étudions l’homogénéité des variances, et ce grâce au test de Levene ; le critère de décision du test étant p-value supérieur à 0.05. Ensuite, nous définissons nos deux hypothèses : l’hypothèse nulle (H0) de non dépendance et l’hypothèse alternative (H1) avec dépendance. Ces hypothèses ont pour finalité de confirmer ou infirmer l’influence des caractéristiques sociodémographiques des clients sur leur niveau de fidélisation. Cela étant, par hypothèse nulle, on admet que les fidélisations moyennes sont égales pour toutes les caractéristiquesen terme de communes des clients. Alors que l’hypothèse alternative avance qu’il y a au-moins une fidélisation moyenne qui diffère des autres.  

Ainsi donc, pour nous rassurer de la significativité des résultats, nous recourons au test de Fisher dont le critère de décision est p-value inférieur à 0.05. L’hypothèse nulle serait rejetée au profit de l’hypothèse alternative si le p-value obtenue est inférieure à 0,05. La significativité (p) est aussi utilisée pour identifier les variables significatives afin de les mettre en évidence. Il existerait donc une relation entre la fidélisation et les variables considérées pour une valeur de p inférieur ou égale à 0,05. Dans ce cas, l’hypothèse nulle est rejetée.  Ceci nous amène à la définition de notre deuxième hypothèse : 

H2 : Le niveau de fidélisation des clients dépendrait significativement de leurs caractéristiques sociodémographiques selon que les clients se localisent d’une commune a une autre.

II.3. Mesure des variables a Variable dépendante 

La variable dépendante retenue dans cette étude est la fidélisation. Connaissant son caractère multidimensionnel, nous nous inspirons du travail de Elakano 2016, pour cerner ce caractère. 

La fidélité est mesurée sous 28 items dans ce travail et l’appréciation de cette fidélité sera comprise entre 1 et 5 à l’aide d’une échelle de Likert. La démarche consistera donc à construire un indice de fidélité grâce à l’analyse a composante principale ACP.

b Variables indépendantes

Les variables indépendantes de cette étude sont les suivantes :

(1)   Age : l’âge correspond au nombre d’années que l’individu a déjà vécu ; partant du contexte de notre étude, nous remarquons que les clients de night-clubs n’ont pas le même âge et c’est cette diversification qui fait à ce que la variable soit prise en compte. Cette variable prend 4 modalités : 1 pour les clients dont l’âge est compris entre 18 et

29 ans, 2 pour les clients dont l’âge est compris entre 30 et 39 ans, 3 pour les clients dont l’âge est compris entre 50 ans et plus. Notons cependant que cette variable est quantitative mesurée en nombre d’année révolue correspondant à l’intervalle de temps situé entre la date de naissance du client et l’année d’observationHaguma, 2015, 2018 pour cette étude.

(2)   Genre : cette variable est dichotomique. Elle prend la valeur 1 si le client est un homme et 0 sinon.

(3)   Le niveau d’étude : cette variable est la caractéristique de l’individu qui représente son niveau de formation ou d’éducation. En effet, le capital humain accroit le niveau de jugement et le sens critique des clients. Pour cette étude, le niveau d’étude est une variable catégorielle qui prend 5 modalités : 1 Aucun 2 primaire 3 secondaire 4 Formation professionnelle 5 Autre . Ainsi, cette variable peut avoir une influence sur le choix de la fidélisation du client. En effet, plus le client est instruit, plus ce dernier tiendra compte de détails pour se fidéliser aux night-clubs.

(4)   Commune de localisation : nous rendons cette variable dichotomique dans cette étude.

Elle prend la valeur 1 pour la commune d’Ibanda et 0 pour d’autres Kadutu et Bagira.

 

(5)   Profession : il désigne la profession que l’individu exerce dans sa vie. Etant donné que chaque profession a ses caractéristiques et ses exigences, il peut être affirmé que ces dernières peuvent influencer la décision d’un client à se fidéliser. Cette variable est catégorielle et prend 4 modalités : de 1 à 4 lorsque le client est respectivement étudiant, fonctionnaire, employé et sans emploi.

(6)   Le revenu : cette variable renseigne sur la capacité monétaire que l’individu détient mensuellement destinée à couvrir ses dépenses. Elle est approchée de manière objective par des classes d’appartenances. Ainsi cette variable prend 9 modalités. Elle prend la modalité de 1, lorsque l’individu a un revenu inférieur à 50$, elle prend respectivement les modalités de 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 et 9 ; lors que l’individu a un revenu entre 51 et 150

$, entre 151 et 300$, entre 301 et 600$, entre 601 et 800$, entre 801 et 1000$, entre

1001 et 1500$, entre 1501 et 2000$ et au-delà de 2000$. N’ayant point le même niveau de revenu, les clients peuvent avoir de choix différents sur la décision de fidélisation. 

II.3 Outils de collecte de données

Parmi les moyens existant en science social afin d’atteindre les sujets pour l’enquête, nous en avons emprunté un qui est le moyen par questionnaire d’enquête. Le concept fidélisation n’est pas un fait qu’on peut palper du doigt voilà pourquoi, nous avons pu développer des items dans notre questionnaire d’enquête qui comprend trois parties qu’on a administré a ceux qui expérimentent le phénomène. Aussi, cette étude recourt à un questionnaire adapté des études antérieures et des résultats des entretiens individuels. Ce questionnaire comprend 3 principales parties. La première partie regroupe les questions posées aux clients afin de connaître leur caractéristique sociodémographique, il s’agit principalement de l’âge, du genre, de la profession des répondants, etc. la deuxième partie parle de la localisation de night-clubs cherchant à savoir par ordre d’importance partant de « sans importance= 1 » a « plus important=5 » les facteurs motivateur de client au club qu’il fréquente. 

La troisième partie regroupe les questions posées aux clients afin de connaître leur degré de fidélisation par rapport aux différents aspects du service ainsi que l’importance que représentent pour eux ces aspects du service. Cette partie comprend particulièrement 28 items relatives au service pour lesquelles les clients sont appelés à exprimer leur degré de fidélisation et ce, à l’aide d’une échelle de Likert[10] à cinq points. Cette échelle de Likert mise au point va de « totalement d’accord= 5 » à « totalement en désaccord= 1 » pour le degré de fidélisation. Sur les 28 items, 5 sont relatifs au comportement des clients selon son attachement au club, 2 relatifs à l’attitude des clients, 4 c’est par rapport à la cognition, 4 selon que le client s’attache au club,

6 relatifs à la tendance, 4 relatifs à l’action que pourra poser les clients, et 3 se rapporte aux services fournis selon que le club est implanté dans un milieu sécurisé.

L’outil SPSS sera utilisé pour le traitement. Pour commencer, une base de données a été constituée par le dépouillement, ainsi, les variables et leurs étiquètes ont été définies.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Chapitre 3 : Présentation et interprétations des résultats

Dans ce chapitre, les résultats du traitement des données sont présentés et discutés. Au premier point nous présentons les résultats de la statistique descriptive, au deuxième point les résultats de l’analyse factorielle, le troisième point détermine le niveau de la fidélisation actuelle des clients, le quatrième point présente l’analyse ANOVA, le cinquième présente les implications des résultats d’analyse et la contribution de l’étude, pour finir, le sixième point présente les limites du travail et les difficultés rencontrées.

III.1. Résultats des analyses descriptives

A la vue des résultats de l’analyse descriptive repris dans le tableau N1[11], nous remarquons que la majorité de nos enquêtés sont des hommes 65,3. Ceci s’explique par le fait que lors de notre descente sur terrain dans des night-clubs pour récolter les données, nous avons pu remarquer une représentation massive des hommes comparativement aux femmes. Concernant la répartition des enquêtés par commune, on remarque que la commune d’Ibanda devance en terme d’effectif des répondants les autres communes 43,3, suivis de la commune de Kadutu 38 et celle de Bagira 18,7. Restant sur le même ordre d’idée, les résultats relatifs au choix des clients Tableau croisé : Résidence*Fréquentation clubs sur le club montrent que les habitudes de fréquentations des night-clubs dépendent en grande partie du lieu commune de résidence des clients : sur le 65 clients résidant dans la commune d’Ibanda, 58 clients fréquentent les night-clubs se trouvant dans la commune soit 89, 4 clients fréquentent les clubs se localisant a Kadutu 6,2% et 3 y vont à Bagira4,6% cette même logique se poursuit pour les autres communes Kadutu et Bagira. Ceci s’explique par le fait que les clients pour fréquenter un lieu de divertissement[12] en l’occurrence les night-clubs, tiennent compte non seulement de la notoriété du club, ou de service de qualité, etc. mais aussi des couts que ce choix peut générerle fait de quitter sa commune de résidence pour l’autre commune. La grande partie de nos enquêtés 27,3% a un revenu compris entre 51 et 150$ suivis de 25,3 des clients disposant d’un revenu faible de moins de 50$ par ailleurs, les clients disposant d’un revenu colossal sont à compter au bout des doigts soit 8% pour l’écart entre 801et 1000$ et 4 pour l’écart entre 1001 et 1500$. Cela se justifie par le fait que, les clients ayant plus de moyens revenu considérable sont souvent des employés voir des  fonctionnaires et donc, vu leurs occupations, ils se présentent souvent les week-end pour des raisons de divertissements.   

III.2 Résultats de l’analyse factorielle

L’indice KMO et le test de Bartlett indiquent que les données sont factorisables (KMO = 0,64 khi-deux approximé = 286,724 ddl = 120  signification = 0,000) (cf. annexe n° 5). Le seuil de signification de la khi-deux calculée de Bartlett atteste que les corrélations partielles entre les variables sont faibles cela montre tout simplement que la matrice de corrélation n’est pas statistiquement une matrice identité. Les résultats de l’analyse factorielle, présenté dans les tableaux ci-dessous, montrent que le concept fidélisation de clients des night-clubs est un concept multidimensionnel composé de sept dimensions qui expliquent 64,31% de la variance. Ainsi, ces dimensions présentent un indicateur de fiabilité (alpha de Cronbach) de 67,4%. Il s’agit de 7 dimensions regroupant 16 items obtenus après une série de 11 itérations à la suite desquelles 12 items ont été effacés. Signalons cependant que, les items retenus après suppression ont une communalité au-dessus de 0,5. Tous les items effacés possédait un score factoriel négligeable c’est-à-dire inferieur a 0.5 ou soit était considérablement corrélés a plus d’un facteur. Pour de raisons d’illustration, le tableau ci-dessous présente les résultats de la matrice des composantes après rotation.


 

 

Matrice de composants après rotation                                           39

composantes

communalité

 

Alpha de Cronbach

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Dimensions

N item

Libellé de l’item

1

2

3

4

5

6

7

                 

 

Confiance et appartenance au night-club

Fcm1

J’encouragerai mes amis et mes proches à devenir clients de ce night-club

,743

 

 

 

 

 

 

,624

,650

Fcm3

Je recommanderai ce night-club à toute personne qui me demanderait conseil.

,675

 

 

 

 

 

 

,691

,664

Fco3

J’ai une connaissance suffisante sur ce night-club pour  l’évaluer par rapport à d’autres clubs de la place.

,631

 

 

 

 

 

 

,614

,662

Attachement

et fidélité au night-club

Fatt2

Je continuerais à me divertir dans ce club même si les coûts augmentent quelque peu.

 

,623

 

 

 

 

 

,473

,662

Fco4

Quand je prends une décision sur les night-clubs de mon milieu de résidence, je n’aimerais pas discuter mon choix porté sur ce night-club.

 

,688

 

 

 

 

 

,585

,648

Ften4

Je me considère très fidèle vis-à-vis de ce night-club.

 

,740

 

 

 

 

 

,620

,661

Qualité du service et satisfaction

Ften3

Même avec une réduction de 25% dans d’autres night-clubs, je ne serai pas tenté de quitter cette maison. 

 

 

,652

 

 

 

 

,595

,662

Ften6

Ça m’ennuierait de fréquenter un autre club que celui-ci pour me divertir.

 

 

,717

 

 

 

 

,562

,652

Fact1

Si j’ai encore à choisir, je ne choisirai pas mieux qu’ici.

 

 

,622

 

 

 

 

,663

,654

Fiabilité et

Assurance 

Faff2

Ce night-club a exactement ce que je cherche dans les lieux de divertissement.

 

 

 

,761

 

 

 

,604

,669

Fsec1

Les services dans ce night-club sont fiables et décents que je ne pense pas aller tenter ailleurs.

 

 

 

,661

 

 

 

,628

,650

Preference du club

Ften1

Je m’intéresse beaucoup à ce night-club  par rapport aux autres club de la place  

 

 

 

 

,698

 

 

,613

,662

Ften2

C’est un grand plaisir pour moi de fréquenter ce lieu.

 

 

 

 

,801

 

 

,757

,671

sécurité du club

Fact4

Je continuerais de fréquenter ce night-club aussi longtemps  qu’il offrira des services de qualité.

 

 

 

 

 

,821

 

,789

,660

Fsec2

Je me sens en sécurité lorsque je me trouve au sein de ce night-club.

 

 

 

 

 

,686

 

,650

,655

Fréquence de visites

Faff1

Ce night-club  est le seul que je peux fréquenter régulièrement.

 

 

 

 

 

 

,873

,823

,666

% de la variance expliquée 

10,6

10,4

10,2

8,8

8,6

8,2

7,5

 

Source : Résultats générés à partir du logiciel SPSS 20


Ce tableau nous renseigne des poids d’importance que chaque item retenu possède en terme d’information et les communalités élevées renseignent des parts de la variance expliquée par chaque item (supérieur au seuil de 0,5). Ainsi, ces deux résultats de l’AFE prouvent que les 16 items retenus correspondent effectivement avec leurs composantes respectives et montrent de manière significative les composantes déterminants la fidélisation de clients des night-clubs dans 7 dimensions. Ce qui nous amène à infirmer notre première hypothèse qui stipulait que les facteurs fiabilité du service, sécurité du milieu et sa réputation, la connaissancenotoriété du club, la qualité du service rendu et la satisfaction des consommateurs selon qu’on est dans un emplacement en terme de commune donné, impacteraient positivement sur la fidélisation des clients. 

Notre première dimension est « la confiance et l’appartenance au club » elle explique 10,6% de la variance totale. Elle se base sur la motivation des clients qui caractérise leur comportement vis-à-vis du club.

La deuxième dimension est « Attachement et fidélité au club » qui explique 10,4% de la variance totale. Elle fait allusion au goût, à l’influence positive qu’a le club, à l’image du club, à la visibilité, etc. signalons par ailleurs que ces déterminants de l’attachement et la fidélité au club tels que présentés possèdent un caractère relativement subjectif par le fait que, pour certains clients s’attacher à un club pour ensuite se fidéliser serait question dans certaines circonstances des influences du plus grand nombre.

La troisième dimension est « la qualité du service et satisfaction » qui explique 10,2 % de la variance totale. Cette qualité fait allusion au confort, à la propreté des locaux, à l’accueille, au tombola, à l’écoute des clients, etc. ceci rejoint les résultats selon lesquels la fidélité de clients est une conséquence de la qualité de service et de la satisfaction des consommateurs Bastros et Pablo, 2008).

La quatrième dimension est « Fiabilité et assurance » qui explique 8,8% de la variance totale.

Elle fait allusion à l’expertise des services fournis par le club. Et cette manière de faire amène une assurance aux clients en terme des fréquentations. 

La cinquième dimension est « la préférence du club » qui explique 8,6% de la variance totale. Cette dimension fait allusion aux choix que les clients opèrent lors de la décision de fréquentation ou pas du club. Ainsi, cette décision est fonction de préférences d’un client a un autre.

La sixième dimension est « la sécurité du club » qui explique 8,2% de la variance totale. Elle fait allusion à la protection des personnes et de leurs biens. Cette dimension avait été beaucoup soulevée lors de l’entretiens individuels avec les clients de certains night-clubs de la ville de Bukavu. 

La septième dimension qui est la dernière est « la fréquence de visites » qui explique 7,5% de la variance totale. Elle fait allusion au nombre de fois que les clients fréquentent les clubs. Cependant, cette fréquence est liée aux variables sociodémographiques du client l’idéal serait que ses variables soient significativement liées au comportement du client. Mais dans certaines études empiriques comme celle menée par Cliquet G. (1988), l’auteur met en évidence une relation négligeable en terme de significativité entre la fréquence de visite d’un lieu de divertissement et certaines de variables sociodémographiques telles que : l’âge, le niveau de revenu expliquant seulement 16.6% de la valeur du client. Même en ajoutant des variables plus fines dit l’auteur, comme l'activité (actif ou inactif), la situation matrimoniale ou le type de logement (maison ou appartement), le pourcentage de variance expliqué ne s'améliore pas. En effet, aucune de ces variables n'est significative. Ainsi donc la deuxième hypothèse de cette étude est en partie rejetée. 

III.3 Détermination de la fidélisation actuelle des clients

Le niveau de fidélisation des clients des night-clubs est obtenu en calculant l’indice de fidélisation. Cet indice utilise les données relatives au degré de fidélisation des clients dans les

16 items ressortis de l’ACP. Ainsi donc, Le tableau ci-dessous présente de manière succincte la procédure annoncée théoriquement.

Tableau 5: Calcul de l'indice de fidélisation des clients

N                             Dimension

Note de fidélisation

 

1

Confiance et appartenance au night-club

3,40

2

Attachement et fidélité au night-club

3,24

3

Qualité du service et satisfaction

3,30

4

Fiabilité et Assurance

3,39

5

Préférence du club

3,39

6

sécurité du club

3,50

7

Fréquence de visites

3,33

MOYENNE

3,36

INDICE DE FIDELISATION CLIENT

67,2%

 

Au regard de ce tableau, nous pouvons dire que la fidélité des clients des night-clubs par rapport aux services reçus est de 3,36 en moyenne. Cette cote de fidélisation est divisée par le niveau de l’échelle de mesure et multipliée par 100 pour l’exprimer en pourcentage[13] ; or, notre échelle de mesure étant de cinq points, ce qui nous donne 67,2% du niveau actuel de fidélisation. Ce résultat nous amène à conclure que, d’une manière générale, les clients de night-clubs sont relativement satisfaits des services qu’ils reçoivent. Cependant, leur indice de fidélisation est au-dessus de la médiane (3).

III.4 Analyse de variance[14]  

Pour de raisons de faisabilité du test ANOVA pour cette étude, l’homogénéité de la variance intragroupe a été vérifiée et s’est montrée significative avec le Test de Levene > 0,05[15]. De ce fait, les résultats du test sont repris dans le tableau ci-dessous. 

                                                         Variable dépendante : INDICE

Tableau 6 : Tests des effets inter-sujets

Source

Somme des Tests carrés de type

III

des effets inDdl

ter-Moyenne des sujets carrés

D

Sig.

Modèle corrigé

22,358a

103

,217

,836

,773

Ordonnée à l'origine

507,563

1

507,563

1955,974

,000

Age

,280

3

,093

,360

,782

Niveau_étude

,906

4

,226

,873

,488

Revenu

3,974

6

,662

2,552

,032

Residence

,240

1

,240

,925

,341

Commune_loc

,060

4

,015

,058

,994

situation_matr

,696

3

,232

,894

,451

Age * Niveau_étude

,900

2

,450

1,735

,188

Age * Revenu

1,983

7

,283

1,092

,384

Age * Residence

,329

1

,329

1,266

,266

Age * Frequentation_clubs

1,101

2

,550

2,121

,132

Age * situation_matr

,001

1

,001

,003

,955

Niveau_étude * Revenu

,540

6

,090

,347

,908

Niveau_étude * Residence

,187

2

,093

,360

,700

Niveau_étude *

Frequentation_clubs

,292

2

,146

,562

,574

Revenu * Residence

1,692

3

,564

2,174

,104

Revenu *

Frequentation_clubs

1,920

4

,480

1,850

,135

Residence *

Frequentation_clubs

,080

1

,080

,307

,582

Erreur

11,937

46

,259

 

 

Total

1726,055

150

 

 

 

Total corrigé

34,294

149

 

 

 

a. R deux =,678R deux ajusté = -,043)                                          

Source : Nos estimations à partir du logiciel SPSS  

 

Au vu de ce tableau, nous observons que de six variables sociodémographiques soumises à l’analyse, seule une variable apparait influencer significativement la fidélisation des clients à l’occurrence : le revenuF=2,552; sgn=0,032. En sus, cette caractéristique revenu représente à elle seule 67,8% de la variance.  Et les autres n’ont pas été significatives parmi lesquelles la variable ‘’commune de localisation’’ cette non significativité pourrait s’expliquer par les facteurs suivants: l’insécurité du milieu où se localise les night-clubs L’insécurité du milieu peut influencer le comportement des clients à se fidéliser dans un night-club œuvrant dans une commune que dans d’autres : pour un jeune qui réside vers SOMENKI par exemple, aura du mal à quitter un night-club dans des heures tardives ; les infrastructures des transports routières

Vu l’état délabré des routes de la ville de Bukavu, certains clients se confrontent aux problèmes liés au manque de moyens de transport[16] ; etc. selon l’objectif de notre travail, nous sommes arrivés à la conclusion selon laquelle, l’effet de l’emplacement de l’entreprise n’est pas significatif à la fidélisation des clients des night-clubs. Ce résultat confirme en partie notre deuxième hypothèse.  Le test de Duncan[17] montre que les individus ayant  un revenu se situant entre 51 et 150$ ont un niveau de fidélité élevé comparativement à ceux se situant de l’intervalle entre 0 et 50$. Cela s’explique par une moyenne élevée de 3,38 pour la deuxième catégorie par rapport à 3,27 pour la première. Ce test montre que plus le client a un revenu, plus celui-ci sera fidèle à cet effet, quittant de la catégorie première jusqu’à la cinquième catégorie des intervalles de revenus, la tendance est croissante mais, arriver à la sixième et septième catégorie, nous remarquons une baisse de la tendance. Cela s’explique par le fait que, la fidélité des clients dépende du revenu des clients mais par ailleurs, cette fidélité n’augmente pas de manière proportionnelle que l’accroissement du revenu de ces derniers (André B, Ayoub N. 2008).  

III.5 Implication des résultats d’analyse, contribution de l’étude

Les dimensions principales extraites grâce à l’analyse en composantes principales sont : Confiance et appartenance au night-club ; Attachement et fidélité au night-club ; Qualité du service et satisfaction ; Fiabilité et Assurance ; Préférence du club ; sécurité du club ; Fréquence de visites. La dimension la plus importante soulevée par les clients des night-clubs est la sécurité du club suivis de la confiance et appartenance au night-club. Les night-clubs doivent assurer la sécurité des clients en mettant en œuvre des mécanismes permettant à renforcer la sécurité du lieu ou du club et aussi de chercher à tout prit de gagner la confiance des clients par la qualité des services rendus et adaptés à leurs besoins, la présence des appareils de surveillance si possible, et au caractère confortable des personnels. La qualité du service et la satisfaction des clients ainsi que la sécurité du milieu ou du club rencontre la littérature par contre les dimensions : « confiance et appartenance ; attachement ; fiabilité et assurance ainsi que la préférence du club » sont des dimensions importantes pour les night-clubs est une particularité qu’il faudra en tenir compte. 

III.6 Limite du travail et difficultés rencontrées 

Comme pour tout travail scientifique, celui-ci n’est pas exempté de certaines limites. Tout d’abord, dans notre échantillonnage car le manque de certaines informations sur le nombre complet des night-clubs de la ville de Bukavu ne nous a pas permis de tirer un échantillon représentatif de tous les night-clubs concernés et la carence de la littérature sur la fidélisation des clients dans le secteur de bars et hôtels ainsi que quelques limites quant à la validité et la généralisation des résultats. Aussi, le problème lors de notre descente sur terrain pour l’enquête ne nous a pas facilité la vie vue que les night-clubs ne fonctionnent que la nuit ! donc, cela pourrait avoir des effets présence des biais sur certaines informations communiquées par certains clients. C’est pour cette raison que nous avons fixé notre degré de précision à 92% ce qui expose ce travail a une marge d’erreur plus au moins grand. C’est ainsi qu’avec ces limites et problèmes précités, les chercheurs ultérieurs peuvent tenter de le soulever d’abord en augmentant la taille de l’échantillon ce qui va leurs permettre de diminuer leur marge d’erreur pour un degré de précision supérieur au nôtre.

 

 

 

 

CONCLUSION GENERALE

Dans ce travail intitulé localisation de l’entreprise et fidélisation des clients des night-clubs de la ville de Bukavu. Notre préoccupation majeure était de ressortir les différentes composantes qui expliquent la fidélisation des clients, de mesurer le niveau actuel de fidélisation de ces derniers et enfin, de vérifier si certaines de leurs caractéristiques sociodémographiques influencent leur fidélisation. Pour ce faire, ce travail a été structuré en trois chapitres importants hormis l'introduction et la conclusion.

Dans le premier chapitre, portant sur la revue de la littérature était subdivisée en deux sections : La revue théorique et empirique. La revue théorique nous a conduit à définir les concepts localisation et fidélisation selon différents auteurs. Concernant la localisation,  Brunet et alii

(1993, la définit comme étant l’acte de choisir un lieu, pour exercer une activité, implanter un équipement, une demeure » et « l’emplacement envisagé du point de vue de sa situation dans l’espace géographique ». Restant dans le même contexte, Bonnet 2003) la définit comme étant le résultat d’une convergence entreprise-territoire ; qui est l’une des préoccupations majeures des entrepreneurs à trouver le meilleur emplacement possible pour leur entreprise. De sa part, Claude 2002) définit la localisation comme une subordination de choix stratégiques et organisationnels des entreprises supposant au préalable, la comparaison systématique des avantages des différents sites possibles, sachant que ces entreprises sont confrontées, à des degrés divers, à une économie qui se mondialise et s’appuie sur des espaces locaux spécifiques. signalons que avec ces définitions pour ne citer que celles-là, nous nous sommes penché pour signifier la viable localisation de cette étude, la définition de Bonnet2003). La revue empirique nous a permis de sélectionner les items à retenir dans l’échelle de mesure et à choisir la méthodologie à utiliser pour répondre à l’objectif de la recherche. Concernant la fidélisation, Houyer 2006 la définit comme étant une stratégie marketing mise en place dans le but de rendre le consommateur plus fidèle à la marque. Lehu 1999 définit la fidélisation comme une caractéristique d'une stratégie marketing, réalisée afin de rendre les acheteurs fidèles au produit, à l'organisation, au service, ou au lieu de vente. Ainsi, la fidélisation doit permettre un contrôle amélioré de l'exercice de l'entreprise de ce fait une meilleure rentabilité. Alors que Morgan et Hunt (1994) résume la fidélité à la confiance qui est le résultat de l'interactivité et l'interdépendance des séquences. La revue empirique a permis de sélectionner les items à retenir dans l’échelle de mesure et à choisir la méthodologie à utiliser pour répondre à l’objectif de la recherche.

Le deuxième chapitre sur l’approche méthodologique est partie de la définition de la population cible de l’étude qui est constituée des clients des night-clubs œuvrant dans les trois communes de la ville de Bukavu. Mais, par manque des données sur ses clients, on a pu utiliser les statistiques des ménages provenant de la Mairie de Bukavu pour estimer cette population. Les interviews effectuées auprès des clients nous ont permis de construire notre échelle de mesure qu’on a pu adaptée avec celles des études antérieures. Après, nous avions mené notre enquête sur 150 clients répartie de manière raisonnée dans 12 night-clubs pris au hasard pour la même raison[18] que celle rencontrée lors de la détermination de l’effectif de la population cible de cette étude. Nous sommes partis de deux hypothèses qui nous a amené à faire recours à l’analyse factorielle, à l’indice de fidélisation des clients, et au test ANOVA.

Le troisième chapitre portant sur la présentation et l’interprétation des résultats. De prime abord, les résultats de l’analyse descriptive ont montré que 65,3 de nos enquêtés sont des hommes contre 34,7% des femmes. La plupart de nos répondant ont un âge variant entre 18 et 29 ans36,7% suivit de ceux dont l’âge se trouvant à l’intervalle de 40 et 49 ans 30,7%. Ces derniers proviennent de la commune d’Ibanda43,3%, de la commune de Kadutu 38%et celle de Bagira 18,7%. Et parmi eux, la majorité sont de fonctionnaires36%, suivi des employés 25,3% et des étudiants 25,3%, ensuite vient les sans-emplois 13,3. Cette caractéristique va de pair avec la caractéristique revenue soit : 25% des clients ayants un revenu inférieur à 50$ ;

27,3% des clients ayants un revenu de l’intervalle entre 51 et 150$ ; 16,7 des clients ayants un revenu de l’intervalle entre 151 et 300$ ; 13,3% des clients ayants un revenu de l’intervalle entre 301 et 600$ ; 5,3% des clients ayants un revenu de l’intervalle entre 601 et 800$ ; 8% des clients ayants un revenu de l’intervalle entre 801 et 1000$ et 4% des clients ayants un revenu de l’intervalle entre 1001 et 1500$. S’agissant de la situation matrimoniale des clients, les résultats montrent que la grande partie de nos enquêtés sont des célibataires, suivi de 43,3% des mariées, après vient 8% des divorcées et 4% des veufves. la majorité de nos enquêtés sont des étudiants soit 68,7%, suivi de ceux qui ont reçus une formation professionnelle12%, ensuite vient ceux qui sont à l’école secondaire10,7% et ceux qui ne se sont pas préciser7,3%, et enfin ceux qui se sont limité au niveau de l’école primaire1,3%.

Apres analyse au moyen de l’analyse factorielle, nous nous sommes abouti à un ensemble de 16 items repartis en sept dimensions expliquant a 64,3% de la variance totale. Selon le même résultat, nous voyons une cote élevée de la moyenne attribuée à la dimension « sécurité du milieu ». Et donc, c’est une dimension qui a été soulevé plus par rapport aux autres dimensions ; Par conséquent, les night-clubs doivent plus se préoccuper sur cette dimension surtout sur leur décision de localisation ou même de délocalisation. Aujourd’hui dans la ville de Bukavu la sécurité des personnes et de leurs biens fait défaut or, le loisir est une soupape de sécurité sociologique qui permet au peuple d’évacuer le trop-plein de frustrations et de problèmes, aussi bien existentiels qu’économique. Notre échelle de mesure possède une cohérence interne normale[19]évaluée par l’alpha de Cronbach à 67,2%25. Le résultat de l’indice de fidélisation global de 12 night-clubs prise de manière de la ville de Bukavu est évalué à 67,2%. Ce pourcentage montre que la fidélisation des clients de ses night-clubs est bonne de manière globale.

Les résultats après le test ANOVA montrent que la fidélisation des clients des night-clubs est influencée seulement par une seule caractéristique sociodémographique qui est le revenu et cette fidélisation selon le test de Duncan, a un certain niveau l’accroissement du revenu ne s’accompagne plus de l’accroissement du niveau de la fidélité du client au contraire, ce niveau vari à la baisse.

Ce travail a toutefois quelques limites. En premier lieu, le degré de fidélisation des clients par night-club pris individuellement n’est pas connue. Par conséquent, une étude de fidélisation des clients dans le secteur de Bars et Hôtels est à envisager.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Bibliographie

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10.    Jérome, B. et al. (2013). Intégration d’un modèle d’implantation commercial stratégique au sein d’un SIG

11.    Jesus, G. et al. (2013). Comprendre les chaînes de déplacements pour l’approvisionnement des ménages : une approche empirique, revue française de gestion industrielle, 105-122

12.    Boss, J.F. (1999). La contribution des éléments du service à la satisfaction des clients, Revue Française du Marketing, no. 171, p. 115-128.

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20.    Cohen, W.A., et Reddick, M.E. (1981). Successful Marketing for Small Business, Amacom, New York, 279 p.

21.    Julien, P. A. (2005). Entrepreneuriat régional et éconcomie de la connaissance une  métaphore des romans policiers, Presses de l'Université du Québec, Sainte-Foy, Québec, 394p.

22.    Knox, S. (1999). Le bon client est un client fidèle de la version anglaise: Loyalty-based Segmentation and the Customer Development Pro cess , L'Expansion Management Review, Juin 1999, p. 29-36. '

23.    Koffi, V. (2006). Note de cours - Psychologie des PME et Entrepreneuriat. Cours PLS- 6008, Université du Québec à Trois-Rivières, 2ième et 3ième séances, diapositives 19 et

25.

24.    Kotler, P. (1991). Philip Kot/er Explores the New Marketing Paradigm, Marketing

25.    Science Institute Review, Spring, p.1-15.

26.    André B, Ayoub N.(2008), la relation entre la perception de la qualité et la fidélité: une application aux site web commerciaux, revue des sciences de Gestion : Direction et Gestion, Vol 43, N°234

 

 

 

 


 

 

Annexe n1 : Guide d’entretien

Bonjour Monsieur/Madame. Je réponds au nom d’EKAY MISHIKA Benedict. Étudiant en troisième année de graduat de la faculté de sciences économiques et de gestion à l’université catholique de Bukavu, UCB en sigle. Dans le cadre de mon travail de fin de cycle, je mène mes recherches sur un sujet intitulé : localisation de l’entreprise et fidélisation de clients : cas de night-clubs. Ce travail a comme objectif de chercher l’impact de la localisation des night-clubs Boites de nuits œuvrant dans le secteur de bars et hôtels sur la fidélisation des clients. 

Questions guide

Sur la localisation

1)      Selon vous, l’emplacement de ce night-club à ce lieu serait à l’origine de vos fréquentations ? 

2)      Le fait de se localiser dans votre commune de résidence influence vos habitudes de fréquentations dans ce lieu ?

Sur la fidélisation

1)      Fréquentez-vous souvent ce club ? En moyenne, vous le fréquentez combien de fois par semaine ? et donc pouvez-vous dire que vous êtes fidèle à ce club ? 

i.               Si oui, quels sont les facteurs qui peuvent améliorer ou détériorer votre fidélité dans ce club ?

ii.             Sur quels éléments visibles ou invisibles basez-vous pour juger votre fidélité ?

2)      À quel niveau estimez-vous actuellement votre fidélité pour ce club ? faible, moyenne ou élevée ?  Combien pouvez-vous donner sur 10 ?

3)      Avez-vous d’autres précisions à ajouter ?

 

 

 

 

 

Merci pour votre courtoisie

 

 

 

 

 

 

 

Annexe N2 : Résultats des interviews

v Questions cadrant avec la localisation 

1) Selon vous, l’emplacement de ce night-club à ce lieu serait à l’origine de vos fréquentations

Pour cette question, on a pu constater après dépouillement et analyse des réponses lors des interviews que, les clients des night-clubs seraient motivés par les facteurs si dessous :

-          La notoriété du club

-          Les infrastructures de transport

-          La sécurité du milieu 

-          L’accessibilité

-          Les habitudes de fréquentations des clients

-          La qualité du service rendu 

-          L’attractivité du milieu 

-          L’accueil 

Signalons cependant que, sur les 30 individus interviewés dans les trois communes de la ville de Bukavu, la majorité[20] dont 63  insistée sur les 4 premiers facteurs jugé trop importants selon eux.  

2   Le fait de se localiser dans votre commune de résidence influence vos habitudes de fréquentations dans ce lieu ?

Pour ce point les interviewés avaient plutôt des choix que nous appelons interne c’est-à-dire, pour un client donné, il arrivait que ce dernier fréquente le club se localisant dans sa commune de résidence. Rare sont des cas 4 interviewés sur 30 tels que, l’interviewé puisse changer la tendance.

v Questions cadrant avec la fidélisation

1)        Fréquentez-vous souvent ce club ? pouvez-vous nous préciser en moyenne, le nombre de fois par semaine ? et donc pouvez-vous dire que vous êtes fidèle à ce club ?

Nous prenons par 1 si le client  fréquente[21] le club au moins deux fois la semaine et 0 si non.

Communes

Fréquentation       du

club par le client

Nombre de fréquentations en moyenne par semaine

Facteurs de fidélisation

IBANDA

1

3

Préférence du club

1

1

Confiance aux personnels

1

4

Relation avec les personnels

0

1

Insécurité du milieu

1

3

Qualité des services

1

2

Sécurité du milieu

 

1

1

L’ambiance qui règne

1

2

Le confort

0

1

Couts élevés

1

2

Services à moindres couts

1

4

Taille des locaux

1

4

Attirance du club

0

1

Manque de considération

1

2

Diversification de services

KADUTU

1

4

Services à moindres couts

1

2

Tombola 

1

2

Qualité du club

0

1

Encombrement des clients

1

5

Sécurité du lieu

1

4

Préférence du club

0

1

Réputation du club

1

3

Notoriété du club

 

 

 

 

 

           BAGIRA

1

3

Habitude de fréquentations des amis

1

2

Services à moindres couts

1

3

Notoriété du club

0

1

Insécurité du milieu

0

1

Insécurité du milieu

1

2

Préférence du club

1

4

Tombola 

0

1

Encombrement des clients

Concernant les choix de night-clubs pour le divertissement, le tableau ci-dessous   nous renseigne sur les résultats des entretiens avec leurs clients.

Synthèses des items après la sommation des fréquences d’apparitions.

Clients 30 Maximum

Qualité des services

24

Sécurité du milieu

21

Préférence du club

15

Notoriété du club

17

Services à moindres couts

24

Attirance du club

17

Diversification de services

6

Ambiance

18

Taille des locaux

13

Relation avec les personnels

14

Accessibilité

15

Accueille

19

Tombola 

11

Confort 

12

Habitude de fréquentations des amis

9

Réputation du club

17

2)        Pour la question cherchant à savoir le niveau de fidélité estimer par les clients eux même, le tableau ci-dessous présente les résultats des interviews après dépouillement des données de manière succincte.

Communes 

Night-clubs[22]

Niveau de fidélité

Clients N

Note sur 10

Ibanda

Dancing club sombrero

Moyen 

1

6

Ibanda 

Dancing club sombrero

Faible

2

3

Ibanda 

Dancing club sombrero

Moyen

3

5

Ibanda

Dancing club sombrero

Elevé 

4

7

Ibanda 

Dancing club Zigzag 

Moyen

1

5

Ibanda 

Dancing club Zigzag 

Moyen

2

6

Ibanda 

Dancing club Zigzag 

Moyen

3

6

Ibanda

Dancing club Zigzag 

Moyen

4

5

Ibanda 

WhatsApp siège 

Elevé 

1

8

Ibanda 

WhatsApp siège 

Moyen

2

6

Ibanda 

WhatsApp siège 

Moyen

3

6

Ibanda

Club Sud-Etoile

Moyen

1

6

Ibanda

Club Sud-Etoile

Moyen

2

5

Ibanda

Club Sud-Etoile

Moyen

3

6

Kadutu

Mille-Etoile

Elevé

1

9

Kadutu

Mille-Etoile

Moyen

2

5

Kadutu

Club Océan 

Faible

1

3

Kadutu

Club Océan

Moyen 

2

6

Kadutu

Siege WhatsApp

Elevé

1

8

Kadutu

Siege WhatsApp

Elevé

2

7

Kadutu

B.R. Club

Moyen

1

6

Kadutu

B.R. Club

Faible

2

4

Bagira 

Bar sombrero

Elevé

1

8

Bagira 

Bar sombrero

Moyen

2

6

Bagira 

Méli-Mélo  

Moyen

1

5

Bagira 

Méli-Mélo  

Faible

2

6

Bagira 

Table ronde 

Elevé

1

8

Bagira 

Table ronde

Elevé

2

8

Bagira 

Mon beau village

Moyen

1

6

Bagira 

Mon beau village

Moyen

2

5


Annexe n3 : Questionnaire d’enquête

Bonjour Madame/Monsieur. Je réponds au nom d’EKAY MISHIKA Benedict. Je suis en dernière année de graduat de la faculté de sciences économiques et de gestion de l’université catholique de Bukavu. 

Dans le cadre de mon travail de fin du premier cycle, je mène mes recherches sur un sujet intitulé : « la localisation de l’entreprise et la fidélisation des clients : cas des night-clubs ». Nous vous prions de bien vouloir répondre à ce questionnaire afin de bien mener notre enquête. Nous tenons à vous informer que vos réponses resteront confidentielles et seront utilisées dans un cadre purement scientifique. Nous vous remercions d’avance de votre collaboration.

        I.          Préliminaire 

Questionnaire N° [……]

        II.        Indentification du client/enquêté 

Sexe : 0. F […]    1. M [….]

Age compris entre : 1. 18-29 […]  2. 30-39 […]  3. 40-49 […]  4. 50-et plus [….]

Niveau d’étude : 1. Primaire […]  2. Secondaire […]  3. Universitaire […]  4. Formation professionnelle […]     5. Autre […] 

Situation matrimoniale : 1. Célibataire […]  2. Marié(e) […]  3. Divorce(e) […]  4. Veuf(ve) […]

Votre revenu est de : 1. Inferieur a 50$ […]   2. 51-150$[…]   3. 151-300$ […]   4. 301-600$ […]   5.  600-800$ […]    6. 801-1000$

[…]   7. 1001-1500$ […]  8. 1501-2000$ […]  9. Supérieur à 2000$ […]  

Quelle est votre profession : 1. Etudiant […]  2. Fonctionnaire […]  3. Employée  [….]  4. Sans emplois […]   

Quelle est votre adresse de résidence : 1. Ibanda […]   2. Kadutu […]     3. Bagira […]  

Les night-clubs que je fréquente souvent ou auxquels je me suis fidélisé sont localisés dans : 1. Ibanda […]  2. Kadutu […]  3. Bagira

[…]

 

 

 

 

 

III.

Questions liées à la localisation de l’entreprise

a) Quels sont les facteurs qui vous ont motivé à choisir les night clubs localisés dans le milieu susmentionné ci -dessous ???

 

 

 

2

 

 

3

 

4

 

 

5

5Sans importance

 

 Moins important   

 

 

Neutre

 

 

 Important      

 

Très important 

 

 

 

 

Motivation de l’emplacement

 

Deg

ré d’importance

 

1

2

3

4

5

1

La réputation du lieu sa renommée

 

 

 

 

 

2

L’accessibilité

 

 

 

 

 

3

La visibilité

 

 

 

 

 

4

Les habitudes de fréquentations des clients

 

 

 

 

 

5

L’accueil

 

 

 

 

 

6

Les infrastructures de transport

 

 

 

 

 

7

Attractivité du milieu

 

 

 

 

 

8

Sécurité du milieu

 

 

 

 

 

 

IV.

Questions liées à la fidélisation des clients 

Voici une échelle de mesure à cinq points. Nous vous demandons de donner votre degré d’accord concernant les différentes propositions suivantes. Complétez par 1 si vous êtes « totalement en désaccord », 2 si vous êtes « en désaccord », 3 si vous êtes « neutre », 4 si vous êtes « d’accord » et 5 si vous êtes « totalement d’accord ».

 

Comportement

1

2

3

4

5

1. 

J’encouragerai mes amis et mes proches à devenir clients de ce night-club.

 

 

 

 

 

2.  

Il y a des fortes chances que je rentre pour la prochaine fois dans ce club.

 

 

 

 

 

 

3.

Je recommanderai ce night-club à toute personne qui me demanderait conseil.

 

 

 

 

 

4.

Si un jour une discussion m’amènerait à parler des diversités en général, je parlerai favorablement de ce club.  

 

 

 

 

 

5. 

Je continuerai à me divertir durant les prochaines années.

 

 

 

 

 

 

Attitude

1

2

3

4

5

1.

J’ai une grande préférence pour ce night-club.

 

 

 

 

 

2.

Je continuerais à me divertir dans ce club même si les coûts augmentent quelque peu.

 

 

 

 

 

 

Cognition

1

2

3

4

5

1.

Pour toute décision de divertissement dans des clubs, je pense en premier lieu à ce night-club. 

 

 

 

 

 

2. 

Je suis client de ce club depuis plusieurs années

 

 

 

 

 

3.

J’ai une connaissance suffisante sur ce night-club pour  l’évaluer par rapport à d’autres clubs de la place.

 

 

 

 

 

4.

Quand je prends une décision sur les night-clubs de mon milieu de résidence, je n’aimerais pas discuter mon choix porté sur ce night-club.

 

 

 

 

 

 

Affect

1

2

3

4

5

1. 

Ce night-club  est le seul que je peux fréquenter régulièrement.

 

 

 

 

 

2.

Ce night-club a exactement ce que je cherche dans les lieux de divertissement.

 

 

 

 

 

 

3.

Ce night-club par rapport aux autres clubs est celui qui m’intéresse.

 

 

 

 

 

4.

On  devrait s’attendre à ce que ce night-club accorde aussi une attention personnalisée aux clients.

 

 

 

 

 

 

Tendance

1

2

3

4

5

1.

Je m’intéresse beaucoup à ce night-club  par rapport aux autres club de la place .

 

 

 

 

 

2.

C’est un grand plaisir pour moi de fréquenter ce lieu.

 

 

 

 

 

3.

Même avec une réduction de 25% dans d’autres night-clubs, je ne serai pas tenter de quitter cette maison.

 

 

 

 

 

4.

Je me considère très fidèle vis-à-vis de ce night-club.

 

 

 

 

 

5.

Je ne changerai pas de fréquenter ce club quel que soit l’attitude de son personnel. 

 

 

 

 

 

6.

Ça m’ennuierait de fréquenter un autre club que celui-ci pour me divertir.

 

 

 

 

 

 

Actions

1

2

3

4

5

1.

Si j’ai encore à choisir, je ne choisirai pas mieux qu’ici.

 

 

 

 

 

2.

Même à l’arrivé d’un autre d’un autre operateur dans ce secteur, je m’intéresserai peu à son profil. 

 

 

 

 

 

3.

En fréquentant ce club, je me sens plus attirer par son personnel car il m’est familier.  

 

 

 

 

 

4.

Je continuerais de fréquenter ce night-club aussi longtemps  qu’il offrira des services de qualité.

 

 

 

 

 

 

Sécurité-Service

1

2

3

4

5

1.

Les services dans ce night-club sont fiables et décents que je ne pense pas aller tenter ailleurs. 

 

 

 

 

 

2.

Je me sens en sécurité lorsque je me trouve au sein de ce night-club.

 

 

 

 

 

3.

Je me sens en sécurité en fréquentant ce night-club suite à la discrétion de son personnel.

 

 

 

 

 

 

Note : ce tableau va nous aider a évalué le niveau de votre fidélité au night-club. Nous vous informons toutefois qu’il n’y a pas de bonne ni de mauvaise réponse. Tout ce qui nous intéresse ici est le chiffre qui représente la qualité du service que vous recevez actuellement dans votre bar ainsi que le chiffre qui reflète correctement votre jugement concernant le night-club qui pourrait vous offrir de services.


Annexe N04 : Statistique Descriptive  

                                                                                  Sexe                                                                          

 

Effectifs             

            Pourcentage    

Pourcentage valide

Pourcentage cumulé

Valide

                      0

                      1

                 Total

 

52

98 150  

 

34,7

65,3

100,0

 

34,7

65,3

100,0

                   34,7

100,0

 

Effectifs

Pourcentage    

Pourcentage valide

Pourcentage cumulé

Valide

                        1     

                      2

                      3

                Total

 

 

                   65

57

28

150

 

                      43,3

38,0

18,7

100,0

 

43,3

38,0

18,7

100,0

43,3

81,3

100,0

                                                                                 Résidence

 

                           Fréquentation clubs

 

Effectifs

Pourcentage

Pourcentage valide

Pourcentage cumulé

Valide

                      1

                      2

                      3

                 Total

 

72

52

26

150

 

48,0

34,7

17,3

100,0

 

48,0

34,7

17,3

100,0

48,0

82,7

100,0

 

                                     Effectif      Tableau croisé : résidence * Fréquentation clubs

 

 

Fréquentations-clubs

 

Total

1

 

2

3

 

Résidence

                             1

                             2

                             3

Total

 

 

58

10

4

72

 

4

47

1

52

 

 

3

0

23

26

 

65

57

28

150

 

 

 

 

 

 

 

Age

 

Effectifs

Pourcentage

Pourcentage valide

Pourcentage cumulé

Valide

                     1

                     2

                     3

                     4

Total

 

55

39

46

10

150

 

36,7

26,0

30,7

6,7 100,0

 

36,7

26,0

30,7

6,7 100,0

36,7

62,7

93,3

100,0

 

Revenu

 

Effectifs

Pourcentage

Pourcentage valide

Pourcentage cumulé

Valide

                    1

                    2

                    3

                    4

                    5

                    6

                    7

Total

 

38

41

25

20

8

12

6 150

 

25,3

27,3

16,7

13,3

5,3

8,0

4,0 100,0

 

25,3

27,3

16,7

13,3

5,3

8,0

4,0 100,0

25,3

52,7

69,3

82,7

88,0

96,0

100,0

 

Annexe N5 : Indice KMO et test de Bartlett

 

  

 

Mesure de précision de l'échantillonnage de Kaiser-Meyer Olkin.

                                                              

                                                                      Khi-deux approximé

  Test de sphéricité de Bartlett                     ddl                                                                                                Signification de Bartlett

        ,640

 

286,724

120

,000

 

Annexe N6 :Test de Levene

 

                                                            Test d'égalité des variances des erreurs de Levenea                                                     Variable dépendante : INDICE

 

D

ddl1

ddl2

Sig.

1,127

106

43

,335

 

Teste l'hypothèse nulle que la variance des erreurs de la variable dépendante est égale sur les différents groupes.

a. Plan : Ordonnée à l'origine + Sexe + Age + Niveau étude + situation_matr + Revenu + Frequentation_clubs

 

 

Annexe N7 : Indice de Duncan

Indice de Duncan

Revenu

N

Sous-ensemble

1

2

3

7

6

3,083333

 

 

3

25

3,255000

3,255000

 

1

38

3,274671

3,274671

 

4

20

3,378125

3,378125

 

2

41

3,385671

3,385671

 

6

12

 

3,541667

3,541667

5

8

 

 

3,820313

Sig.

 

,176

,199

,161

 

Annexe N8 : Statistiques de fiabilité        

 

Statistiques de fiabilié

Alpha de Cronbach

Nombre d'éléments

       ,674

16

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Table des Matières

Epigraphie ……………………………………………………………………………………………………………….i

Dédicace ……………………………………………………….....…………………………………………………….ii Remerciement………………………….………….……………………………………………………………………iii

Sigles et abréviations ……………………….….……….........………………………………………………………iv

Liste des tableaux et figures …………………..……………………………………………………………v

INTRODUCTION GÉNÉRALE....................................................................................................... 1

Chapitre 1 : Revue de la littérature.................................................................................................... 6

I. Revue théorique...................................................................................................................... 6

1  Localisation......................................................................................................................... 6

1.1. Définition........................................................................................................................ 6

1.2. Théories de la localisation des firmes................................................................................... 7

1.3. Les modèles d’économie géographique.............................................................................. 10

1.4. Économies d’agglomérations et externalités........................................................................ 11

1.5. Les modèles avec externalités............................................................................................ 12

2 Fidélisation......................................................................................................................... 13

2.1 Définition........................................................................................................................ 13

2.2 Théories de la fidélisation.................................................................................................. 15

2.3 Les éléments menant à la fidélisation.................................................................................. 18

2.4 Freins à la fidélisation....................................................................................................... 20

2.5 La satisfaction et la fidélisation.......................................................................................... 21

II. Revue empirique.................................................................................................................. 24

Chapitre 2 : Approche méthodologique............................................................................................ 26

II.1. Technique de Collecte des données..................................................................................... 26

1. Population cible................................................................................................................. 26

2. Entretiens individuels......................................................................................................... 27

3. Échantillonnage................................................................................................................. 28

4. L’enquête proprement dite.................................................................................................. 30

5. Échelle utilisée (théorique).................................................................................................. 30

II.2 Techniques de traitement des données.................................................................................. 30

II.3 Outils de collecte de données............................................................................................... 35

Chapitre 3 : Présentation et interprétations des résultats..................................................................... 37

III.1. Résultats des analyses descriptives...................................................................................... 37

III.2 Résultats de l’analyse factorielle......................................................................................... 38

III.3 Détermination de la fidélisation actuelle des clients............................................................. 41

III.4 Analyse de variance........................................................................................................... 42

III.5 Implication des résultats d’analyse, contribution de l’étude.................................................. 44

III.6 Limite du travail et difficultés rencontrées........................................................................... 44

CONCLUSION GENERALE......................................................................................................... 45

Bibliographie................................................................................................................................ 48

 

ANNEXES ......................................................................................................................................................... I

Annexe n1 : Guide d’entretien ............................................................................................................. II

Annexe N02 : Résultats des interviews .................................................................................................. III

Annexe n3 : Questionnaire d’enquête ................................................................................................. VI

Annexe N04 : Statistique Descriptive .................................................................................................... XI

Annexe N5 : Indice KMO et test de Bartlett ...................................................................................... XII

Annexe N6 :Test de Levene ............................................................................................................... XII

Annexe N7 : Indice de Duncan ........................................................................................................ XIII

Annexe N8 : Statistiques de fiabilité ................................................................................................ XIII

 

 

                 



[1] Cette vitalité dépend en premier lieu de la qualité de la spécialisation de l’économie locale (Philipe MOATI, 2008).

[2] Par facteur de localisation, on entend tout phénomène susceptible d’influer d’une manière ou d’une autre sur le choix d’une localisation.

[3] Revue Française de Gestion, 02/2000 – p52 4 Idem, p52

[4] Commerce général490, pharmacie105, Garage et ateliers80, Hôtels et Bars 60, Agence de voyage40, comptoir des minerais35, Boulangeries27, Savonneries45.

[5] La revue des sciences de gestion édition 2008 

[6] Mise à part la population étrangère selon le même rapport de la Mairie de l’année 2017 qui s’élève au nombre de 1402 soit 260 Hommes 358 Femmes 368 Garçons et 416 Filles. 

 

[7] Concernant les clients des night-clubs situés dans les communes de Bagira et Kadutu, l’entretien a été mené par l’aide de nos collègues de l’auditoire.  

[8] Signalons cependant que par moment il nous arrivé de pédaler dans la choucroute ! Surtout avec les clients qui pour nous donner l’information, demander qu’on puisse mettre d’abord la main dans la poche… 10 Formule approximative de la taille de l’échantillon Bugandwa, 2018.

[9] La variance totale dans la matrice correspond à la somme de toutes les variances individuelles [Baillargeon, 2003] ; la variance individuelle étant égale à 1 [Malhotra et alii, 2007].

[10] Technique mise au point par Rensis Likert permettant aux répondants d’une étude de marché d’exprimer leur avis sur une proposition relative à l’objet étudié (de l’accord au désaccord) [Martinet et alii, 2003].  

[11] Annexe n4

[12] Pas seulement le choix d’un lieu de divertissement, mais aussi tout autre choix étant qu’un agent économiquerationnel de nature effectue. Ce dernier tient compte de coûts d’opportunité.

[13] C’est- * 100 = 67,2%

[14] Cherchant à ce point l’influence des caractéristiques sociodémographique des clients sur leur fidélisation. Ainsi, c’est à cette section que nous allons infirmer ou rejeter notre deuxième hypothèse.

[15] Voir annexe N6

[16] Cas de la ligne place du 24-Ruzizi I 

[17] Voir Annexe N7

[18] Manque des statistiques exhaustives répartissant les night-clubs par communes.

[19] Car c’est le minimum acceptable. 25 Annexe N8

[20] Soit 19/30 avec : 6 à Ibanda ; 7 à Kadutu et 6 à Bagira. 

[21] Nous capturons cette fréquentation en terme de répétition de consommations ou divertissements dans le club.

[22] D’où 14/4=3.5 personnes par night-clubs pour la commune d’Ibanda. Comme on ne peut pas interviewé une personne à moitié soit 0.5, et connaissant le nombre total de interviewés par communes 14 dans la commune d’Ibanda ainsi que 8 dans celle de Kadutu et Bagira. Pour le cas de la commune d’Ibanda, nous avons  pu interviewé 4 personnes dans les deux premiers night-clubs Dancing club Sombrero et Dancing club Zigzag et 3 personnes dans les deux autres night-clubs WhatsApp siège et Club sud Etoile.

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