Performance du E-commerce et évaluation de l'impact de l'utilisation de l'Internet

Moez B.

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Performance du E-commerce et évaluation de l'impact de l'utilisation de l'Internet

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Dés le début des années 1980, un certain nombre de recherches ont tenté d'étudier la relation entre les investissements en technologies de l'information (TI) et la performance de l'entreprise. Les résultats de ces travaux ont abouti à des résultats mitigés et parfois contradictoires. Les investissements massifs en TI opérés par les économies et par les entreprises n'ont pas été suivis de hausse de productivité, bien au contraire, leur effet est apparu parfois négatif (paradoxe de la productivité).

Sommaire

A. Approches d'évaluation de l'impact de l'investissement en TI
1. L'approche économique
2. L'approche organisationnelle
B. Evaluation de l'impact de l'investissement en e-commerce : synthèse des travaux empiriques
1. Modèle de Lynn et al. (2002)
2. Modèle de Huizingh (2002)
3. Le modèle de Geyskens et al. (2003)
4. Modèle de Lii et al. (2004)
5. La recherche de Prasad, Ramamurthy et Naidu (2001)
6. La recherche de Feinberg et Kadam (2002)
7. La recherche de Domke-Damonte et Levsen (2002)
8. La recherche de Drennan et McColl-Kennedy (2003)
9. La recherche de Karayanni et Baltas (2003)
10. La recherche de Ab Hamid et Kassim (2004)
C. Principales conclusions et synthèse

Références bibliographiques

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Extraits

[...] Au niveau de la firme, les résultats sont aussi controversés. Diewert et Smith (1994), Hitt et Brynjolfsson (1995), Dewan et Min (1997), Menon et al. (2000) et Devaraj et Kohli (2003), présentent des résultats qui soutiennent l'idée une relation positive entre les et la performance de l'entreprise. Cependant, Barua et al. (1995) et Strassman (1990) n'ont pas observé cette même relation entre TI et performance. La généralisation des résultats empiriques a été, comme le souligne Raymond (2002), un autre problème de la recherche sur les impacts des TI. [...]

[...] (1990), business value of computers”, Information Economics Press, New canaan, CT. Tallon P., Kraemer K.L. et Gurbaxani V. [...]

[...] L'information, sur les dates des évènements, a été réunie en contactant chaque journal individuellement et a été validée en consultant les archives des journaux. Le pouvoir au sein du canal de distribution est mesuré par le rapport de la contribution du fournisseur aux ventes du distributeur sur le nombre d'alternatives offertes au distributeur. L'intensité de l'expérience de distribution directe est opérationalisée comme le nombre de jours durant lesquels l'entreprise a été engagée dans des opérations de ventes directes avant l'ajout de l'Internet. [...]

[...] [on line] disponible à l'adresse URL : www.afccca.com/congres2001/textespdf . Chaffey D Mayer R Johnston K Ellis-Chadwick F. (2000), Internet Marketing, England, Pearson Education Limited. Damonte D.D. et Levsen V.B. (2002), effect of Internet usage on cooperation and performance in small hotels”, Advanced management Journal, Summer, vol.67, pp.31- DeLone W., McLean E., (1992), “Information systems success : the quest for the dependant variable”, Information Systems Research, vol pp.60-91. Desq S., Fallery B., Reix R. et Rodhain F. [...]

[...] En s'appuyant sur des théories et des études empiriques dans le domaine des systèmes et technologies de l'information, Lynn et al. (2002), ont développé le modèle suivant : Formation du personnel à propos du web Facilite d'utilisation du web Utilité perçue du web Compatibilité du web avec la manière de travailler du département marketing Efficacité marketing du web Collecte d'information sur les clients Collecte d'information sur les concurrents Prise des commandes clients Complexité technique du produit vendu Sophistication des utilisateurs et des consommateurs en matière d'utilisation de l'ordinateur Coordination entre les départements marketing et système d'information Communication entre les départements marketing et système d'information Influence du département système d'information sur l'organisation Efficacité de la relation entre les départements marketing et système d'information 9 Figure 1 : Les facteurs affectant l'efficacité marketing du web [Modèle de Lynn et al. [...]

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