Thèse soutenue

Les déterminants à l'achat de produits issus du commerce équitable : une approche par les chaînages cognitifs

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Auteur / Autrice : Florence de Ferran
Direction : Elyette Roux
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences de gestion
Date : Soutenance en 2006
Etablissement(s) : Aix-Marseille 3

Mots clés

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Résumé

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Cette recherche explore les motivations d’achat de produits équitables au moyen de deux études utilisant une méthodologie basée sur les chaînages cognitifs. Une première étude, de nature exploratoire, a été menée au regard de la structuration et du développement du marché de produits équitables en deux réseaux de distribution parallèles et porteurs d’idéaux distincts. Des différences au niveau des motivations et, plus particulièrement, au niveau des chaînages cognitifs sous-jacents à l’achat de café équitable ont été déterminées selon que l’acheteur fréquente des magasins spécialisés ou des GMS. Nous avons ensuite conduit une deuxième étude auprès d’acheteurs de café équitable en GMS. Elle a identifié, d’une part, les critères de choix, les bénéfices-produit et les valeurs sous-jacents à cet achat, ainsi que sept groupes de motivations et différents styles de consommation. D’autre part, elle a défini cet achat comme relevant davantage d’un jugement fragmentaire qu’affectif, et comme un comportement plus utilitaire que symbolique. En ce sens, l’achat de produits équitable dépend davantage des bénéfices-produit que des valeurs qu’il permet d’atteindre. Par ailleurs, le contenu et la structure des chaînages cognitifs ont présenté une certaine instabilité au regard de variables contextuelles telles que des variables attitudinales, comportementales, sociodémographiques et situationnelles. Au-delà de ces résultats, cette recherche a également conduit au développement d’une nouvelle technique de collecte des chaînages cognitifs par l’ajout d’un support à la technique des protocoles écrits, à la comparaison de différentes techniques de collecte des chaînages cognitifs et à l’amélioration de leur analyse quantitative par PLS