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Sandrine Prom Tep   Ph.D. Candidate – Marketing, HEC Montréal RBC Financial Group E-commerce Chair Partnerships co-Director http://wwww.chairerbc.com Aude Dufresne Full Professor - Communications, University of Montreal LRCM Director ,  http://lrcm.com.umontreal.ca/dufresne/ AHFE 2010: July 20th, Miami (FA) Beyond Usability:  Ordering e-Service Quality Factors
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Presentation overview ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Research areas intersections ,[object Object],[object Object],e-Service Quality ,[object Object],[object Object]
Research Question « Usability is a  critical   metric for assessing the quality of a firm’s Web presence »   (Agarwal & Venkatesh, 2002) ,[object Object],[object Object],Q A
Research global context ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
e-Service quality ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Satisfaction and task completion ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Research model Legend: EoU: ease of use; IQ: information quality; VD: visual design;  IS: information security; IP: interaction personalization.
Hypotheses ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Methodology (1) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Methodology (2) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Data analysis and results (1)  ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Data analysis and results (1)  ,[object Object],Very strong correlation between PEOU and the discriminant function :  0,898 (highest correlation among the factors)
Data analysis and results (2) ,[object Object],[object Object],With PEOU explaining itself approx. 62% of the total variance,  very close behind Interaction personalization (63%)
Conclusions and implications ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],« Current best practices call for spending about  10% of a design project's budget  on usability. On average, this  will more than double a website's desired quality metrics and slightly less than double an intranet's quality metrics » (in Jakob Nielsen's Alertbox, August 25, 2003: Usability 101: Introduction to Usability)
Strengths, limits and future research ,[object Object],Strengths Limits ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Many thanks to… ,[object Object],[object Object],[object Object],To folllow up on the discussion: [email_address] http://ca.linkedin.com/in/sandrinepromtep   http://Twitter.com/SandrinePromTep
Annex ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Netqu@l scale  (Bressoles, 2004) retour
Web site satisfaction scale  (Chen et Wells, 1999) retour
Discriminant analysis (1) Classification table results Group prediction based on cross validation method
Discriminant analysis (2) Discriminant function structure Matrix
F test for e-Service quality scores (task success vs failure) retour EOU Information Qual/Quant Visual Design Information security Interact. personalization
Web sites by business sectors retour
Sample socio-demos retour

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Beyond Usability: Ordering e-service quality factors

  • 1. Sandrine Prom Tep Ph.D. Candidate – Marketing, HEC Montréal RBC Financial Group E-commerce Chair Partnerships co-Director http://wwww.chairerbc.com Aude Dufresne Full Professor - Communications, University of Montreal LRCM Director , http://lrcm.com.umontreal.ca/dufresne/ AHFE 2010: July 20th, Miami (FA) Beyond Usability: Ordering e-Service Quality Factors
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8. Research model Legend: EoU: ease of use; IQ: information quality; VD: visual design; IS: information security; IP: interaction personalization.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19. Netqu@l scale (Bressoles, 2004) retour
  • 20. Web site satisfaction scale (Chen et Wells, 1999) retour
  • 21. Discriminant analysis (1) Classification table results Group prediction based on cross validation method
  • 22. Discriminant analysis (2) Discriminant function structure Matrix
  • 23. F test for e-Service quality scores (task success vs failure) retour EOU Information Qual/Quant Visual Design Information security Interact. personalization
  • 24. Web sites by business sectors retour

Notas del editor

  1. Commentaires JEF: TAM (ease of use & usefulness) dév dans une perspective très entreprise avec usefulness dominante car dans un contexte de travail. Acceptance. QQ auteurs ont montré, que sur Internet, c’est l’inverse, usefulness est moins importante que ease of use. Article Hue, etc.
  2. Research question Research context Concepts, variables and measures
  3. /navigabilité Résultat et technique visant ce résultat (Système d’Information) Concept au cœur des études en Interaction Homme-Machine (croisement entre sciences informatiques et cognitives)
  4. Question que je me pose: jusqu’à quel point critique? Prépondérance FU à déterminer efficacité site Web vs concept qualité global = apport Vs Prendre pour acquis la qualité de service électronique globale (construit multidimensionnel) comme prémisse évidente de performance des sites de commerce électronique et de satisfaction des consommateurs Préciser : selon point de vue usager et dans une perspective expréientielle)
  5. US retail market has remained steady due mostly to the lower prices, selection and convenience offered via online shopping Retail E-Commerce Forecast, emarketer june 2009 online shoppers—they browse, research and compare products on the Internet, but do not necessarily buy online "E-commerce gained share of consumers` wallets in most product categories best performing categories in2009 were jewelry and watches, consumer electronics, computer software, event tickets and book and magazines. Main obstacle: Security and privacy concerns Social media, especially product reviews, emerged as an influence on consumer buying Internet « Nouveau » medium informationnel et transactionnel à qualité encore très variable Particularité unique de cette expérience de service pour le consommateur Se fait en interaction avec un « système » vs «  man-to-man  » Médiation technologique (Hoffman et Novak, 1996)
  6. Starting point: predicting value of quality
  7. Tâches: Recherche du taux annuel de prêt hypothécaire à taux fixe pour un an (Inst. financières) Une paire de billets pour Cancun entre le 1 er et le 8 mai 2005 (voyage) Scie sauteuse la moins chère (réno) Collecte de données 4 secteurs d’activités Institutions financières, Rénovation, Électronique et Voyage De sept. 2004 à janvier 2005 (env.un secteur/mois) Test du site Web à domicile = remote testing Exemple: Appareil photo de 4 Megapixels le moins cher (électronique) Questionnaire post tâche en ligne pour évaluer la qualité du site testé, la satisfaction globale et quelques questions socio-démographiques Compilation automatique des données dans une BD divisée par secteur Succès ou échec de la tâche déterminé à partir des réponses des testeurs
  8. Tâches: Recherche du taux annuel de prêt hypothécaire à taux fixe pour un an (Inst. financières) Une paire de billets pour Cancun entre le 1 er et le 8 mai 2005 (voyage) Scie sauteuse la moins chère (réno) Collecte de données 4 secteurs d’activités Institutions financières, Rénovation, Électronique et Voyage De sept. 2004 à janvier 2005 (env.un secteur/mois) Test du site Web à domicile = remote testing Exemple: Appareil photo de 4 Megapixels le moins cher (électronique) Questionnaire post tâche en ligne pour évaluer la qualité du site testé, la satisfaction globale et quelques questions socio-démographiques Compilation automatique des données dans une BD divisée par secteur Succès ou échec de la tâche déterminé à partir des réponses des testeurs
  9. Pour s’assurer de la représentativité de chacun des scores, ils ont été calculés en effectuant la moyenne des réponses aux questions qui concernaient chacun des concepts, en remplaçant les valeurs manquantes par la moyenne des réponses du répondant lorsque le sujet avait au moins répondu aux trois-quarts des questions composant le score d’un concept. Dans tout autre cas, les scores devenaient des valeurs manquantes pour les sujets pour lesquels on ne pouvait les calculer. Les scores des cinq dimensions en fonction du succès ou de l’échec de la tâche est placé en annexe 3. 74,6% des cas correctement classés par validation croisée  rule of thumb autour de 80% = bon Validation croisée = chque cas est classé par les fonctions obtenues de tous les cas autres que celui classé = mode de calcul plus conservateur que celui par défaut ..nom …? > 70% du proportional chance criterion et assez proche de 80%, ce qui est bon Corrélation de la FU avec la fonction = 0,898 dans la matrice de structure de la fonction discriminante = la plus forte de toutes les dimensions dans la matrice de structure de la fonction discriminante = bon car proche de 1 Corrélation de la FU avec la fonction de 0,898 = la plus forte de toutes les dimensions dans la matrice de structure de la fonction discriminante Mais suivie de proche par QI à 0,838 et le reste est loin derrière Qualité de site Web explique de façon intéressante la satisfaction des consommateurs R2 ajusté = 76,4% Qualité explique ¾ variance de la satisfaction FU seule explique 62% variance de la satisfaction
  10. Pour s’assurer de la représentativité de chacun des scores, ils ont été calculés en effectuant la moyenne des réponses aux questions qui concernaient chacun des concepts, en remplaçant les valeurs manquantes par la moyenne des réponses du répondant lorsque le sujet avait au moins répondu aux trois-quarts des questions composant le score d’un concept. Dans tout autre cas, les scores devenaient des valeurs manquantes pour les sujets pour lesquels on ne pouvait les calculer. Les scores des cinq dimensions en fonction du succès ou de l’échec de la tâche est placé en annexe 3. 74,6% des cas correctement classés par validation croisée  rule of thumb autour de 80% = bon Validation croisée = chque cas est classé par les fonctions obtenues de tous les cas autres que celui classé = mode de calcul plus conservateur que celui par défaut ..nom …? > 70% du proportional chance criterion et assez proche de 80%, ce qui est bon Corrélation de la FU avec la fonction = 0,898 dans la matrice de structure de la fonction discriminante = la plus forte de toutes les dimensions dans la matrice de structure de la fonction discriminante = bon car proche de 1 Corrélation de la FU avec la fonction de 0,898 = la plus forte de toutes les dimensions dans la matrice de structure de la fonction discriminante Mais suivie de proche par QI à 0,838 et le reste est loin derrière Qualité de site Web explique de façon intéressante la satisfaction des consommateurs R2 ajusté = 76,4% Qualité explique ¾ variance de la satisfaction FU seule explique 62% variance de la satisfaction
  11. Pour s’assurer de la représentativité de chacun des scores, ils ont été calculés en effectuant la moyenne des réponses aux questions qui concernaient chacun des concepts, en remplaçant les valeurs manquantes par la moyenne des réponses du répondant lorsque le sujet avait au moins répondu aux trois-quarts des questions composant le score d’un concept. Dans tout autre cas, les scores devenaient des valeurs manquantes pour les sujets pour lesquels on ne pouvait les calculer. Les scores des cinq dimensions en fonction du succès ou de l’échec de la tâche est placé en annexe 3. 74,6% des cas correctement classés par validation croisée  rule of thumb autour de 80% = bon Validation croisée = chque cas est classé par les fonctions obtenues de tous les cas autres que celui classé = mode de calcul plus conservateur que celui par défaut ..nom …? > 70% du proportional chance criterion et assez proche de 80%, ce qui est bon Corrélation de la FU avec la fonction = 0,898 dans la matrice de structure de la fonction discriminante = la plus forte de toutes les dimensions dans la matrice de structure de la fonction discriminante = bon car proche de 1 Corrélation de la FU avec la fonction de 0,898 = la plus forte de toutes les dimensions dans la matrice de structure de la fonction discriminante Mais suivie de proche par QI à 0,838 et le reste est loin derrière Qualité de site Web explique de façon intéressante la satisfaction des consommateurs R2 ajusté = 76,4% Qualité explique ¾ variance de la satisfaction FU seule explique 62% variance de la satisfaction
  12. Current best practices call for spending about 10% of a design project's budget on usability. On average, this will more than double a website's desired quality metrics and slightly less than double an intranet's quality metrics (in Jakob Nielsen's Alertbox, August 25, 2003: Usability 101: Introduction to Usability )
  13. Forces 4 secteurs d’activité = variés (limite le biais sectoriel) Échantillon large et bien représentatif (vs de convenance) Implications managériales claires (vs discours dominant sur le ROI de l’utilisabilité difficile à mesurer) Limites Contexte expérimental quoique non en laboratoire Questionnaire d’appréciation post test  Score de satisfaction à l’égard du site peut avoir été influencé par le succès ou l’échec de la réalisation de la tâche Tâche de recherche d’info. est orientée vers un but non ludique
  14. The paper will be available through the digital library