Nudges : l’individu, la population et le politique

4386802277_8d86e04290_zDilip Soman présente les nudges de manière très simple : un économiste, un juriste, un marketer et un comportementalistes sont dans un bar et le serveur leur propose de lui indiquer comment inciter à boire le vin maison plutôt qu’un autre. Le juriste lui propose d’interdire toutes les boissons sauf celle qu’il veut vendre, l’économiste propose de taxer les autres boissons pour inciter à prendre la moins chère, le marketing propose de donner plus d’information sur le produit. Aucune des solutions n’est la bonne jusqu’à ce que le comportementaliste propose de rendre plus facile le choix simplement en plaçant la bouteille sur la table. Et il en donne cette définition :

“A nudge is any aspect of the choice architecture that alters people’s behavior in a predictable way without forbidding any options, or significantly changing their economic consequences. To count as a mere nudge, the intervention must be easy and cheap to avoid. Nudges are not mandates.”

Cette perspective micro du nudge peut être trompeuse et qu’on l’inscrive dans la perspective de l’ économie comportementale renforce ce sentiment car il ne s’agirait en somme que de réaliser le bien vieux projet de Herbert Simon de l’analyse d’une décision dont la rationalité est limitée : appliquer le calcul des utilités (l’économie) en tenant compte des biais cognitifs ( psychologie) avec un sens aigu du design ( l’architecture du choix ) et le fait que le cadre de la décision (Framing)peut être aussi important que les caractéristiques du choix.

Il nous semble que la portée des nudges va bien plus loin qu’une nouvelle approche de la décision individuelle. Il a une portée politique, et une dimension populationnelle.

La portée politique s’inscrit dans le sillage du  néo-républicanisme, c’est à dire d’un courant de philosophie politique qui redéfinit les conditions de l’autorité de l’Etat, ou de l’autorité, et de son droit à interférer dans nos décisions individuelles. Il s’appuie sur une définition de la liberté qui est l’absence d’interférence arbitraire, autrement dit dans les termes de Philip Petitt, des interférences en l’absence de domination. Le caractère non-arbitraire garantit que la tyrannie soit écartée car les raisons de l’interférence se trouverait dans un bien commun dont l’autorité à la charge. Celà suppose naturellement que ce bien soit défini par la délibération et l’établissement d’une convention et que cet exercice soit sous le contrôle des citoyens (1) . Le paternalisme ainsi est justifié pourvu qu’il soit bienveillant, c’est a dire prenne soin de l’intérêt de ses sujets. Des sujets qui ne sont plus les sujets romantiques, atome insécable de volonté, de décision et de libre arbitre, mais des sujets vulnérables qui peuvent être proie de leur propres démons et acceptent de confier à l’Etat ou d’autres instances, de les protéger de leur faiblesse. Cette idée de vulnérabilité dérive directement de l’abandon de rationalité qui est la condition du nudge, et le paternalisme est le mot employé par ses inventeurs. Il est libertarien en ce qu’il préserve la possibilité de choix comme Thaler l’a rappelé récemment dans le New York Times :

Three principles should guide the use of nudges:

  • All nudging should be transparent and never misleading.
  • It should be as easy as possible to opt out of the nudge, preferably with as little as one mouse click.
  • There should be good reason to believe that the behavior being encouraged will improve the welfare of those being nudged.

Dans la vision de Thaler et Sunstein accentue la dimension libertaire de cette perspective en contraignant l’interférence par le maintien de la liberté de choix. Si on veut encourager les citoyens à bien manger mettons les aliments les plus sains à hauteur idéale, mais maintenons la possibilité qu’il choisisse d’autres options. Si l’on souhaite que le don d’organe soit plus fréquents, votons une loi qui par défaut suppose le consentement tant que le refus n’est pas exprimé.

Le point critique et c’est celui qui est le politique est la troisième condition : il faut qu’il y ai une bonne raison pour croire que le comportement encouragé améliore le bien-être de ceux qui sont “nudgé”. Qui peut fournir cette bonne raison si le sujet est vulnérable? L’Etat bien sur ou ses représentations, qui restent comptables, redevable, du bien commun. Et c’est sur cette question que l’on doit  aller plus loin en imposant que cette architecture ne soit pas simplement le fait de l’autorité publique, mais soit légitimisée par des procédures qui en associe les sujets à la conception.  Ce qui peut paraitre comme une manipulation de la décision, ne le serait plus pour la simple raison qu’elle est consentie. Ce critère impose à la politique du nudge une exigence de transparence et de redevabilité ( accountability). Vive les nudges pourvu qu’on rende compte de leurs effets.

On comprend qu’une telle orientation qui préserve la liberté des sujets, impose plus de contraintes aux organisations, et que cette conception de la liberté induit un moindre laisser faire sur les marchés.  Elle est moralement supérieure aux approches répressives, incitatives, ou persuasives.  Elle redonne de la substance politique à des modes d’actions instrumentaux : la règle, le marché ou la communication en introduisant une quatrième sorte.

Mais ce n’est pas tout. Avec l’idée implicite du Stewardship (l’Etat devient le mandant de ses sujets, l’intendant de leurs intérêts en tant que communauté plus que de collectivité), la justification des nudges s’appuie sur l’idée qu’ils se construisent sur l’idée d’un intérêt général, un commun, ce que rappelle bien à propos Richard Thaler dans la tribune du NYT. La logique des nudges s’enracine dans une perspective de l’humain capable de prendre en compte l’intérêt d’autrui, c’est une perspective que partage la théorie du stewardship qui considère un sens de la responsabilité, une responsabilité qui s’étend aux autres. Il va sans dire que cette responsabilité est aussi l’impératif moral de rendre compte, mais non pas seulement à l’individu en situation de choix, mais à la société toute entière, aux générations futures, aux voisins.

Si nous évoquons l’Etat, il se peut qu’au titre d’une responsabilité sociale authentique des entreprises, telle qu’une analyse comme celle que produit Olivier Favereau en soulignant que les actionnaires sont propriétaires des actions mais non de l’entreprise et que par conséquent l‘entreprise n’appartient plus seulement à la sphère privée et entre partiellement dans la sphère publique, le même mandat soit confié aux entreprises privées.

Le nudge n’est donc pas qu’une technique d’incitation douce, il est la solution à un problème auquel le marketing est de plus en plus souvent confronté : son action ne vise pas simplement à maximiser la satisfaction et le nombre des individus satisfait, il est aussi dans la production de cette satisfaction et ménager et d’augmenter le bien être collectif. Le marketing serait ainsi politique par nature, et s’il ne c’est pas emparé de la question des nudges, c’est qu’il manque de fondements et de culture politique.

La dimension populationnelle s’impose quand on examine plus attentivement l’objet du nudge. Dans l’exemple donné par Dilip Soman, il manque à l’évidence à la fois le bien-être du client mais aussi celui de la population. S’il s’agissait de faire boire un jus de fruit pour la santé de chacun et des dépenses de santé moins grande pour tous, les choses seraient évidente. L’objet du nudge n’est pas la préférence, sinon le marketing s’en serait emparé depuis longtemps, il est la conduite des individus en ce que par leur agrégation elle produisent un effet qui affecte la communauté dans son ensemble.

L’exemple du Pay As You Drive, qui se développe dans l’assurance illustre bien le propos. C’est un nudge car le boitier installé dans les voitures et qui indique au conducteur si sa conduite est souple et sure n’est pas obligatoire, rien oblige à en consulter le résultat. Il peut – mais ce doit être un sujet de recherche – le mener à changer sa conduite inconsciemment en éveillant son attention sur un critère qu’il ignorait même s’il faisait partie de ses priorité. Son efficacité peut être renforcé par la comparaison sociale ou par d’autres signaux corrélés tels que la consommation de carburant. Certains acteurs l’associent à une motivation extrinsèque dont nous doutons de l’efficacité à long terme ( un rabais sur la police d’assurance). Son effet véritable est qu’en changeant la conduite de quelques uns ( reste à connaitre le seuil critique) on peut changer le comportement de toute la population des conducteurs : on sait que sur la route la vitesse change avec celle des autres, et si quelques uns donne le la, cela suffira par un processus moutonnier à réduire le risque général, et donc la sinistralité. Il y a un gain évident pour les compagnies d’assurance, un autre pour la société qui verra le coût social des accidents se réduire, et enfin un bénéfice pour chacun des assurés car on peut espérer que les assurances répercuteront la baisse de la sinistralité sur l’ensemble des clients. Le bon niveau d’analyse n’est pas celui des individus mais celui de leur population.

Voilà qui conduit droit à la notion de gouvernementalité telle que l’exprime Michel Foucault dans dits et écrits III. Citons :

la population va apparaître par excellence comme étant le but dernier du gouvernement : parce que, au fond, quel peut être son but ? Certainement pas de gouverner, mais d’améliorer le sort des populations, d’augmenter leurs richesses, leur durée de vie, leur santé ; et les instruments que le gouvernement va se donner pour obtenir ces fins qui sont, en quelque sorte, immanentes au champ de la population, ça va être essentiellement la population sur laquelle il agit directement par des campagnes ou, encore, indirectement par des techniques qui vont permettre, par exemple, de stimuler, sans que les gens s’en aperçoivent, le taux de natalité, ou en dirigeant dans telle ou telle région, vers telle activité, les flux de population. La population apparaît donc plutôt que comme la puissance du souverain, comme la fin et l’instrument du gouvernement. La population va apparaître comme sujet de besoins, d’aspirations, mais aussi comme objet entre les mains du gouvernement, consciente en face du gouvernement de ce qu’elle veut et inconsciente, aussi, de ce qu’on lui fait faire. L’intérêt, comme conscience de chacun des individus constituant la population, et l’intérêt comme intérêt de la population, quels que soient les intérêts et les aspirations individuels de ceux qui la composent, c’est cela qui va être la cible et l’instrument fondamental du gouvernement des populations.

A l’ère des plateformes, et notamment de celles qu’on désigne de collaborative, il s’agit exactement de la même chose. La population des conducteurs, par la qualité de leur conduite,  dans une plateforme de covoiturage devient ainsi à la fois l’instrument par laquelle la plateforme fait prospérer son royaume, tout autant qu’elle est la fin qu’elle poursuit en favorisant les revenus accessoires, ou les économies qu’elle obtient en participant à l’économie de la plateforme. Nous pouvons aisément multiplier les exemples, mais nous pouvons aussi aisément conclure sur l’idée que la gouvernementalité n’est plus simplement le propre de l’Etat mais celui des entreprises. Par une voie différente, nous arrivons à la même conclusion du caractère politique des entreprises.

Dans cette perspective, le nudge apparait ainsi comme une solution très particulière à la question des techniques de gestion des population, un dispositif de gouvernementalité, dont la particularité, comparé à la coercition ( le droit), à l’incitation ( l’économie), à la persuation ( la propagande), est de préserver à la fois la souveraineté de l’Etat, la liberté des sujets, et la capacité de ses derniers à faire que l’Etat puisse faire coïncider ses buts et le bien commun en rendant compte.

Et il en est de même pour les entreprises. Le nudge n’est pas une nouvelle technique de persuasion ou d’influence, il est une solution de gouvernement qui respecte des sujets vulnérables ainsi que leur liberté pourvu qu’elles puissent rendre compte à la fois de la défense des intérêts individuels des sujets, des inégalités de traitements auxquelles elles doivent parfois les sacrifier, et du bien commun.

On en conclura aussi, sans un peu peu vite – il faudra développer ailleurs – que les politiques de nudge n’ont de sens que dans une démocratie, sans doute renouvelée dans le cadre politique et à inventer dans le champs des entreprises privées. On conclura aussi qu’au travers du nudge ce pose aussi la question d’un nouveau point de vue sur le marketing : après avoir fait de l’individu et de ces besoin le centre de gravité, puis d’avoir vu dans la gestion de la relation et de l’échange son point focal, c’est sans doute dans la gestion des conduites et des populations qu’il trouvera une définition modernisée à la condition de se donner les moyens de sa légitimité en rendant compte non seulement aux actionnaires mais aussi à ses client et à la société dans son ensemble.

(1) on ne pourra pas ne pas penser aux évènements actuels et notamment à l’instauration de l’Etat d’urgence, c’est sans doute cet état d’esprit qui motive la pétition de la quadrature du Net. Concéder la liberté à la sécurité, dans une démocratie impose à celui qui gouverne de rendre compte.

PS : une partie de ces arguments a été développé en préparant la présentation “le nudge et l’économie politique des plateformes” faite lors de l’Automne de l’AFM , que l’on remercie ainsi que la Nudge Unit de BVA qui a initié la rencontre et stimulé la réflexion. On trouvera ci-dessous la présentation.

Simplifier (le choix) ce n’est pas réduire

17071788032_43d2dd0aa7_zCe week-end à nouveau quelques questions d’Atlantico à propos de la décision de Tesco de réduire son assortiment et surtout d’un (déjà vieil) article du Guardian qui à la suite de cette décision questionne l’abondance des choix auxquels la société de consommation nous oblige et qui créerait un stress constant. Le bizarre de l’article réside dans sa conclusion qui voit  dans la reconstitution de monopoles le moyen d’aller vers la simplification.

On ne reviendra pas sur l’absurdité d’une telle suggestion, elle est expliquée est dans mes réponses, mais on en profitera pour souligner que cette question de l’excès de choix est un véritable enjeu politique et qu’il permet de reconsidérer la manière dont on regarde notre société de consommation.

Cette question de l’excès de choix est étudiée depuis pas mal d’année par les spécialistes de l’économie comportementale à la frontière de l’ économie et de la psychologie, l’ouvrage de Schwartz : More is less  (2004) et les (nombreux dans les années 2000) travaux de Dan Ariely  (On les retrouvera aussi dans un vieux post). Elle a fait récemment l’objet de synthèses : celle de Scheibehenne et al en 2010 et plus récemment de Chernev et Al (2014) dans une littérature plus orientée vers le comportement du consommateur.

Ce qui est intéressant, plus que les résultats obtenus, est cette idée induite par l’économie comportementale, que si les sujets ( consommateurs ou citoyens) sont irrationnels, on dira plus généralement vulnérables, il y a une justification à interférer dans leur choix et à simplifier des tâches trop difficiles, coûteuses, ou trompeuses, comme a voulu le faire un maire de New-york en limitant la contenance des Colas. Cette idée est aussi celle du Nudge, mais nous y reviendrons bientôt dans un autre post. La suggestion du Guardian s’inscrit en plein dans ce raisonnement doublement erroné, d’abord par la solution, revenir au monopole, ensuite par la méthode de réduction du choix.

Oui, l’abondance apparemment excessive des options est une sorte d’externalité moins de la société de consommation que du jeu concurrentiel, oui elle est coûteuse socialement par la paralysie qu’elle peut induire dans les décisions individuelles et plus encore dans les mauvais choix qui en résultent. Mais ce n’est pas assez pour justifier la restriction des libertés, aussi bien positive que négative, en réduisant les choix ou ou en agissant de manière (presque) arbitraire dans la manière dont on choisit.

Simplifier dans une société complexe n’est pas réduire. C’est à l’inverse augmenter la possibilité de décider dans un environnement compliqué voire complexe. La réponse passe par la capacitation des sujets, en leur fournissant les appareils qui suppléent à leurs faiblesses : des objets techniques et des institutions. La simplicité n’est pas le propre d’un objet, c’est une relation : le rapport entre la complexité d’un objet et nos capacités à le comprendre. L’approche démocratique favorise les secondes, l’approche autoritaire tente désespérément de réduire la première.

Dans notre monde digital, l’enjeu est donc clair. Pour vivre bien dans une société technique, il faudra équiper les citoyens, les travailleurs, les consommateurs, d’instruments qui leur permettent de résoudre des tâches difficiles, d’institutions qui les entraînent et d’une culture qui les rendent intelligent, c’est à dire adaptés à ce monde. Des instruments dont la contrainte de conception est de ne pas interférer dans leur décisions : les moteurs de recherche, de comparaison, de recommandations devront être justes à la fois dans leurs effets individuels et collectifs. Ils auront à rendre compte de leurs effets.

Et pour le lecteur qui aura cru que nous défendions une antienne libérale, soulignons que nous retrouvons ainsi une vieille notion, celle de l’ émancipation. Si elle devait différer de ce qui a été pensé depuis des siècles, ce sera simplement en s’attachant à la reconnaissance du pouvoir technique qui doit être  redonnés aux sujets, et surtout que par la nécessité de ne pas les assigner à des rôles ou des situations particulières : être vulnérable n’est pas être faible d’esprit. A ce propos, le regard de Rancière sur l’émancipation nous sera utile.

crédit photo : toujours l’excellente Eugenia Loli

Analyse conjointe avec r

VinblancL’analyse conjointe est sans doute la méthode la plus spécifique du marketing, même s’il semble qu’elle soit un peu négligée de nos jours alors même que l’environnement digital en permettrait un renouveau. Dans cette note nous nous contenterons de présenter pas à pas, son application via le package Conjoint sur r , développé par Andrzej Bak et Tomasz Bartlomowicz.

Pour plus de détails sur la méthode elle-même on jettera un coup d’oeil en fin de post à une bien vieille note écrite avec Jean-claude Liquet, imparfaite mais utile au moins pour les étudiants. Pour un état de l’art récent on ira voir ce texte , pour des applications professionnelles on ira voir le site de Sawtooth.

L’exemple que nous utilisons est un jeu de donnée crée par une des étudiante du Master MOI, dans le but de tester le rôle de certain signes de qualité dans le choix d’un vin. La première étape de l’analyse conjointe consiste à choisir des attributs que l’on pense déterminant et à définir leur modalités. La seconde étape vise à générer des concepts à partir de ces attributs. Comme le nombre de combinaison devient rapidement important, on utilise généralement des méthodes de plan d’expérience incomplets ( toutes les combinaisons ne sont pas testées, et orthogonaux ( on s’arrange pour que les modalités apparaissent de manière équilibrée et non corrélées entres elle).

La procédure ici est très simple : on appele le package “conjoint”, pis on créé le fichier vin qui va contenir les différents concept en définition les attributs ( variables : type, pays…) et leurs modalités (“doux, “demi-sec”,…). Le plan factoriel est défini par la commande caFactorialDesign avec ici deux options : le choix de l’option ” fractional”, et une limite dans le nombre de concept que l’on a fixé à 13.


library (conjoint)
library (Rcmdr)
Vin<-expand.grid(
Type<-c(“Doux”,”demi-sec”,”sec”),
Pays<-c(“Bourgogne”,”Bordeaux”,”Italie-Nord”,”Afrique du Sud”),
Marque<-c(“Millessima”,”1jour1vin”,”Nicolas”),
Prix<-c(“7€”,”12€”,”20€”),
Label<-c(“Médaille d’or “,”NC”),
Environ<-c(“Bio”,”NC”),
Annee<-c(“2014”, “2011”))
design_vin<-caFactorialDesign(data=Vin,type=”fractional”,cards=13)

Le résultat est obtenu avec

print(design_vin)

le voici :

        Var1           Var2       Var3 Var4           Var5 Var6 Var7
49      Doux      Bourgogne  1jour1vin  12€ Médaille d'or   Bio 2014
81       sec    Italie-Nord Millessima  20€ Médaille d'or   Bio 2014
95  demi-sec Afrique du Sud  1jour1vin  20€ Médaille d'or   Bio 2014
176 demi-sec    Italie-Nord    Nicolas  12€             NC  Bio 2014
208     Doux       Bordeaux    Nicolas  20€             NC  Bio 2014
221 demi-sec       Bordeaux Millessima   7€ Médaille d'or    NC 2014
360      sec Afrique du Sud    Nicolas   7€             NC   NC 2014
458 demi-sec      Bourgogne    Nicolas   7€ Médaille d'or   Bio 2011
558      sec       Bordeaux  1jour1vin   7€             NC  Bio 2011
586     Doux Afrique du Sud Millessima  12€             NC  Bio 2011
667     Doux    Italie-Nord  1jour1vin   7€ Médaille d'or    NC 2011
714      sec       Bordeaux    Nicolas  12€ Médaille d'or    NC 2011
842 demi-sec      Bourgogne  1jour1vin  20€             NC   NC 2011

Parmi les 3x4x2x3x2x2=288 concept possibles seuls 13 ont été choisis. Est-ce trop peu? Un moyen de tester celà est de calculer les corrélations entre les modalités. C’est une fonction offerte par le package :

design_vin2<-caEncodedDesign(design_vin)
print(cor(design_vin2))

En voici le résultat, et c’est entre la var 7 et 4 qu’on encourage la corrélation la plus forte. Dans la pratique on fait différent essais pour trouver le meilleur compromis. Dans notre exemple on se satisfera de cette solution.

Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 Var6
Var1 1.0000000 0.15304713 0.10586263 -0.10586263 0.17593289 -0.17593289
Var2 0.1530471 1.00000000 -0.11216750 0.11216750 0.17605477 0.04142465

Var3 0.1058626 -0.11216750 1.00000000 0.23275862 0.08596024 0.08596024
Var4 -0.1058626 0.11216750 0.23275862 1.00000000 -0.08596024 -0.08596024
Var5 0.1759329 0.17605477 0.08596024 -0.08596024 1.00000000 0.07142857
Var6 -0.1759329 0.04142465 0.08596024 -0.08596024 0.07142857 1.00000000
Var7 0.1759329 -0.04142465 -0.08596024 -0.28653413 0.23809524 -0.07142857

La troisième étape est celle de la collecte d’information. On essaiera de donner plus de réalisme en proposant les concepts sous formes d’image (celle qui illustre le post en est un exemple) ou encore mieux sous la forme de maquette. Quant au nombre de sujet, une remarque importante est qu’il n’a pas de limite inférieure pour la raison simple que le modèle est calculé individu par individu : ce que l’on cherche c’est naturellement à prédire le classement des concepts à partir des profils, et cela individu par individu. Naturellement les conditions d’échantillonnage habituelles interviennent si l’on veut généraliser à une population, si l’on veut segmenter ou faire des comparaisons entre des groupes d’individus particulier. Dans notre exemple on se contente de 36 individus, c’est largement insuffisant pour généraliser, mais bien assez pour les vertus de l’exemple.

Le fichier de données recueillis par notre étudiante apparait sous la forme suivante : C1, C2,… représente le premier puis le second choix etc. Nous allons devoir le remettre en ordre pour qu’il puisse être traité.

ID SEXE C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13
1 1 homme 52 458 584 105 627 654 311 775 514 120 424 253 828
2 2 femme 105 775 52 458 828 654 253 311 627 120 584 514 424
3 3 homme 52 514 105 627 253 654 120 311 458 584 424 828 775
4 4 homme 52 584 105 627 775 654 120 311 458 514 424 253 828
….

L’ordre requis par le package est un fichier “long” qui énumère les individus, les concepts dans leur ordre de production, et le classement de ces concepts. Une petite manipulation doit être donc excecutée avec une fonction très utile de r : la fonction ” reshape” :

MemoireVin_rank3 <- reshape(MemoireVin_rank2, varying=list(c(“C1″,”C2″,”C3″,”C4″,”C5″,”C6″,”C7″
,”C8″,”C9″,”C10″,”C11″,”C12″,”C13”)), idvar = “ID”, v.names=”concept”,direction = “long”)

 

On trie le fichier ensuite avec

MemoireVin_rank4<-MemoireVin_rank3[order(MemoireVin_rank3[,4],decreasing=F),]
MemoireVin_rank4<-MemoireVin_rank4[order(MemoireVin_rank4[,1],decreasing=F),]

 

et l’on crée un fichier de label pour l’esthétique:

l’analyse conjointe proprement dite peut être exécutée avec la simple commande :

Conjoint(MemoireVin_rank4$concept,design_vin2,label)

 

qui produit les résultats principaux suivants: c’est à dire les utilités partielles ( path-worth) et le poids des attributs (on omet le modèle de régression et les tests associés qui sont redondants)

Residual standard error: 3,448 on 442 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0,175, Adjusted R-squared: 0,1526
F-statistic: 7,811 on 12 and 442 DF, p-value: 2,991e-13
[1] “Part worths (utilities) of levels (model parameters for whole sample):”
levnms utls
1 intercept 7,3099
2 Doux 0,1999
3 demi-sec 0,8055
4 sec -1,0054
5 Bourgogne -0,9406
6 Bordeaux 0,5748
7 Italie-No -0,1933
8 AfriqueSud 0,5591
9 Millessima 0,5693
10 1jour1vin-0,9083
11 Nicolas 0,3389
12 7€ -0,901
13 12€ -0,6254
14 20€ 1,5264
15 Médaillor-0,0999
16 NC 0,0999
17 Bio -0,7956
18 NC 0,7956
19 2014 -0,8828
20 2011 0,8828
[1] “Average importance of factors (attributes):”
[1] 17,58 18,68 14,39 20,87 8,40 10,53 9,54

 

On notera d’emblée u r2 proche de 17,5%, ce qui signifie que l’on reconstitue imparfaitement les préférences mais de manière significative : le test d’analyse de variance l’est à moins de 1 pour 1000. D’autre facteurs interviennent mais n’ont pas été pris en compte : forme de la bouteille, étiquette, Chateau etc. Les path-worth représente le gain en terme de rang qui est obtenus : les valeurs négative signifie simplement qu’on améliore le classement avec la présence de la modalité. Par conséquent le profil préféré est un vin sec, de type bourgogne, vendu par 1j1vin à 7 euros, bio et ayant reçu  une médaille, et plutôt jeune. On s’aperçoit que le prix pèse vous 21% suivi par l’origine et le type de vin, la médaille et le millésime comptant pour peu.

La commande produit aussi de manière automatique les graphiques de profil d’utilité correspondants :

Poursuivons la procédure. Ces résultats généraux sont une chose, mais on souhaite avoir des résultats plus individualisés. Les commandes suivantes nous permettent de générer un fichier des utilités individuelles :

upartial<-caPartUtilities(MemoireVin_rank4$concept,design_vin2,label)
newData <- as.data.frame(upartial)
newData
names(newData) <- make.names(names(newData))

L’analyse conjointe à ce stade est achevée et nous pouvons en exploiter les résultats. A titre d’exemple on peut s’interroger sur le poids des attributs dont on se dit qu’ils peuvent varier selon le degré d’expertise des consommateurs. Pour vérifier cette proposition, il va falloir d’abord transformer les utilités des modalités en importance des attributs. La formule générale est simplement Wk = abs(Min(ki)-Max(ki)/ somme(abs(Min(ki)-Max(ki)), k représente l’attribut, i les modalités des attributs. Le code est simple même si un peu lourd.

#calcul des importances

MemoireVin_rank$x_type<-abs(MemoireVin_rank$Doux-MemoireVin_rank$sec)
MemoireVin_rank$x_Origine<-abs(MemoireVin_rank$Bourgogne-MemoireVin_rank$Afrique.du.Sud)
MemoireVin_rank$x_Enseigne<-abs(MemoireVin_rank$Millessima-MemoireVin_rank$Nicolas)
MemoireVin_rank$x_Prix<-abs(MemoireVin_rank$X7.-MemoireVin_rank$X20.)
MemoireVin_rank$x_Medaille<-abs(MemoireVin_rank$Médaille.d.or-MemoireVin_rank$NC)
MemoireVin_rank$x_Bio<-abs(MemoireVin_rank$Bio-MemoireVin_rank$NC)
MemoireVin_rank$x_Millessime<-abs(MemoireVin_rank$X2014-MemoireVin_rank$X2011)
MemoireVin_rank$x=MemoireVin_rank$x_type+MemoireVin_rank$x_Origine+MemoireVin_rank$x_Enseigne+MemoireVin_rank$x_Prix+MemoireVin_rank$x_Medaille+MemoireVin_rank$x_Bio+MemoireVin_rank$x_MillessimeMemoireVin_rank$x_type<-MemoireVin_rank$x_type/MemoireVin_rank$x
MemoireVin_rank$x_Origine<-MemoireVin_rank$x_Origine/MemoireVin_rank$x
MemoireVin_rank$x_Enseigne<-MemoireVin_rank$x_Enseigne/MemoireVin_rank$x
MemoireVin_rank$x_Prix<-MemoireVin_rank$x_Prix/MemoireVin_rank$x
MemoireVin_rank$x_Medaille<-MemoireVin_rank$x_Medaille/MemoireVin_rank$x
MemoireVin_rank$x_Bio<-MemoireVin_rank$x_Bio/MemoireVin_rank$x
MemoireVin_rank$x_Millessime<-MemoireVin_rank$x_Millessime/MemoireVin_rank$x

En voici les résultats réalisé avec la commande plotMeans du package Rcmdr (la fonction x11() permet d’ajouter les graphiques), on s’apercevra que ceux qui se sentent experts donne un poids plus important au caractère bio et au prix, tandis que les novices accordent plus d’attention à la médaille, au millésime et à l’origine, alors que ceux qui se sentent un degré modéré d’expertise favorisent l’enseigne et le type de vin. Sans aller plus loin dans l’analyse on obtient un résultat général clair : on n’utilise pas les mêmes critères selon le niveau d’expertise, ce qui est assez logique. On laissera au lecteur le soin d’aller plus loin.


x11()
plotMeans(MemoireVin_rank$x_type, MemoireVin_rank$EXPERTISE_PERCUE, error.bars=”none”,xlab=”Connaissance”,main=”Type”,cex.lab=1)
x11()
plotMeans(MemoireVin_rank$x_Origine, MemoireVin_rank$EXPERTISE_PERCUE, error.bars=”none”,xlab=”Connaissance “,main=”Origine”,cex.lab=1)
x(11)
plotMeans(MemoireVin_rank$x_Enseigne, MemoireVin_rank$EXPERTISE_PERCUE, error.bars=”none”,xlab=”Connaissances “,main=”ENseigneG”,cex.lab=1)
x11()
plotMeans(MemoireVin_rank$x_Medaille, MemoireVin_rank$EXPERTISE_PERCUE, error.bars=”none”,xlab=”Connaissances “,main=”Medaille”,cex.lab=1)
x11()
plotMeans(MemoireVin_rank$x_Bio, MemoireVin_rank$EXPERTISE_PERCUE, error.bars=”none”,xlab=”Connaissances “,main=”BIO”,cex.lab=1)
x11()
plotMeans(MemoireVin_rank$x_Millessime, MemoireVin_rank$EXPERTISE_PERCUE, error.bars=”none”,xlab=”Connaissances “,main=”Millessime”,cex.lab=1)
x11()
plotMeans(MemoireVin_rank$x_Prix, MemoireVin_rank$EXPERTISE_PERCUE, error.bars=”none”,xlab=”Connaissances “,main=”Prix”,cex.lab=1)

Généralement on cherchera à segmenter notamment pour identifier les groupes de consommateurs qui partagent les mêmes attentes. Ici on emploie les fonctions d’analyse hierarchique ( méthode de ward) fourni par l’interface graphique Rcmdr qui a déja été appelée, en choisissant la solution à trois groupes et en l’illustrant par le biplot. le code correspondant est le suivant ( mais en fait on s’est contenté d’utiliser le menu)


HClust.1 <- hclust(dist(model.matrix(~-1 + x_Bio+x_Enseigne+x_Medaille+x_Millessime+x_Origine+x_Prix+x_type, MemoireVin_rank)) , method= "ward") plot(HClust.1, main= "Cluster Dendrogram for Solution HClust.1", xlab= "Observation Number in Data Set MemoireVin_rank", sub="Method=ward; Distance=euclidian") summary(as.factor(cutree(HClust.1, k = 3))) # Cluster Sizes by(model.matrix(~-1 + x_Bio + x_Enseigne + x_Medaille + x_Millessime + x_Origine + x_Prix + x_type, MemoireVin_rank), as.factor(cutree(HClust.1, k = 3)), colMeans) # Cluster Centroids biplot(princomp(model.matrix(~-1 + x_Bio + x_Enseigne + x_Medaille + x_Millessime + x_Origine + x_Prix + x_type, MemoireVin_rank)), xlabs = as.character(cutree(HClust.1, k = 3)))

les profils apparaissent dans le tableau : le groupe 1 donne plus de poids à l’origine et au type, le groupe 2 à l’enseigne et au caractère bio, le groupe 3 au prix et au millesime. O peux penser que le premier favorise les goûts de l’individu, le second le style d’achat, et le troisième un certain rapport qualité/prix. On retrouve ainsi ce grand classique des avantages recherchés!


INDICES: 1
x_Bio x_Enseigne x_Medaille x_Millessime x_Origine x_Prix
0.07147493 0.10822056 0.09169431 0.11697915 0.22503436 0.19621573
x_type
0.19038097
————————————————————
INDICES: 2
x_Bio x_Enseigne x_Medaille x_Millessime x_Origine x_Prix
0.17373411 0.19015292 0.15400115 0.05344901 0.07003827 0.16861833
x_type
0.19000620
————————————————————
INDICES: 3
x_Bio x_Enseigne x_Medaille x_Millessime x_Origine x_Prix
0.07657425 0.13635953 0.12456815 0.29134291 0.04337232 0.25255357
x_type
0.07522927

 

 

 

Paradoxes de la diversité : choisir et classer

Une des questions importantes posée par le développement des technologies du marketing est celle de la manière dont les consommateurs appréhendent l’incroyable diversité d’options qui leurs sont proposées. Un lieu commun est de faire de cette diversité une vertu et une source de joie. Dans l’immense diversité offerte par le miracle de la longue traine chacun trouve ainsi exactement ce dont il peut avoir besoin.

Et pourtant un certains nombre d’arguments théoriques militent contre cette perspective proposant que l’infinité des choix possibles génère à la fois de l’insatisfaction et de mauvaises décisions. La complexité du traitement de l’information conduit à des stratégies de simplification erronées. C’est cette thématique que Barry Schawtz développe dans « When more is less ». Sa conférence est un merveilleux cours de psychologie appliquée au marketing qui avec intelligence rappelle les principaux résultats de la psychologie économique telle que l’ont développée les Amos Tversky , Daniel Kahneman , Richard Thaler et quelques autres théoriciens.

The Paradox of Choice – Why More Is Less /

Barry Schwartz

Une conclusion très générale que chacun peut tirer est que pour améliorer la satisfaction des consommateurs, et plus profondément leur permettre de prendre des décisions adéquates, la solution réside très certainement dans la réduction des ensembles de choix, dans la simplification des offres, à la condition naturelle que ces ensembles restent pertinents du points de vue des mêmes consommateurs.

Cette tâche est notamment celle des systèmes d’aides à la recommandation, dont on ne peut que souligner l’importance dans les stratégies marketing à l’heure digitale. Ce sujet est immense, mais arrêtons nous ici à un de ses aspects particuliers qui rejoint cette question de la diversité et des moyens dont le consommateur disposent pour se retrouver dans l’infini des choix : celui de la classification des objets.

Une des innovations importantes en ce domaine est celui des folksonomies, qui ne sont pas des taxonomies, c’est-à-dire des classifications considérées comme universelles, mais des catégorisations partagées. Les tags, ou méta-données et les systèmes qui les gèrent socialement t à ce jour sans doute la couche principale. David Weinberger en donne ici un aperçu vivant et clair, nous faisant toucher du doigt toute la difficulté de ce qu’en psychologie, on appelle le problème de la catégorisation, et dont Elenaor Rosch est une des spécialistes les plus importantes.


/ David Weinberger