Typologie prédictive de consommateurs sur la base de leurs chainages moyens-fins : Une approche par réseau de neurones et algorithme génétique

par Hervé Le Goff

Thèse de doctorat en Gestion

Sous la direction de Joël Jallais.

Soutenue en 1997

à Rennes 1 .


  • Résumé

    La plupart des modèles proposés a ce jour pour comprendre le comportement du consommateur sont soit trop généraux, soit trop complexes, pour être exploités a des fins opérationnelles ou stratégiques. Il apparait donc plus que jamais nécessaire, dans ce domaine, de s'orienter vers des approches qui permettent la prédiction de comportements précis. Cela impose notamment d'analyser finement des pratiques de consommation spécifiques. Dans cette optique, l'approche des chainages moyens-fins est particulièrement intéressante. Elle permet en effet de connecter l'individu (caractérisé par ses valeurs) au produit (caractérisé par ses attributs), par l'intermédiaire de conséquences (bénéfices attendus de la consommation du produit). La méthodologie de typologie prédictive proposée, particulièrement bien adaptée au cas des données moyens-fins, repose sur l'association d'un réseau de neurones et d'un algorithme génétique. Elle conduit a des résultats forts satisfaisants (l'expérimentation a été menée dans le domaine du tourisme), tant sur le plan typologique que sur celui de la prédictivité, dont elle permet en outre de cerner les mécanismes sous-jacents. A ce double titre, l'approche développée surpasse toutes celles envisagées jusqu'a maintenant dans ce domaine. Elle contribue également a une plus large diffusion de l'approche moyens-fins en raison de la vérification de la superiorité, en termes de collecte et de prédictivite, de la technique des fiches sur celle du laddering, très majoritairement employée aujourd'hui malgré ses nombreux inconvenients.

  • Titre traduit

    Means-end based consumer predictive typology : a neural network and genetic algorithm approach


  • Résumé

    Most of the models previously proposed to understand consumer behavior are either too general or too complex to be used in an operational or strategic way. Therefore, it seems necessary, in this field, to turn towards approaches that allow accurate behavior prediction. This obliges researchers to analyse finely specific consumption practices. In this way, the means-end approach is especially interesting. The individual (distinguished by its values) is connected to the product (distinguished by its attributes) through the medium of consequences (benefits expected from product consumption). The methodology of predictive typology that we propose is well adapted to the case of means end data : it is founded on the association of a neural network and a genetic algorithm. This methodology brings about very satisfactory results (the experimentation has been conducted in the tourism field), as regards typology as well as predictivity, thus enabling to identify means end underlying mecanisms. For these two reasons, this approach seems to be highly superior to all the other previously contemplated in this field. It also contributes to a wider diffusion of means-end approach because of the confirmation of the superiority, in terms of collection and predictivity, of the card sorting task on laddering, widely used nowadays in spite of its numerous drawbacks.

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Informations

  • Détails : 2 vol., 911 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : 406 ref.

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  • Bibliothèque : Université de Rennes 1. Service commun de la documentation. BU Centre.
  • Disponible pour le PEB
  • Bibliothèque : Université de Rennes 1. Service commun de la documentation. BU Centre.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TGRENN1997/7/1-2

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  • Cote : GM1201-1997-4
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  • PEB soumis à condition
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