Les bénéfices perçus des programmes relationnels : une approche de segmentation appliquée aux enseignes de distribution

Les bénéfices perçus d'un programme relationnel ne sont pas uniquement économiques, ou même utilitaires (e.g., confort, gain de temps...). Dans cet article, nous mettons en évidence la diversité des bénéfices perçus par les clients des programmes relationnels en nous appuyant sur différents champs de recherche en marketing (i.e., le courant relationnel, la théorie de la valeur, les motivations de shopping et la théorie des usages et des gratifications) ainsi que sur les résultats d'une étude qualitative. Nous proposons ensuite une échelle de mesure des bénéfices perçus. Nous identifions par ailleurs les bénéfices les plus déterminants dans l'explication de la satisfaction vis-à-vis du programme relationnel. Finalement, nous tentons de démontrer la pertinence des bénéfices perçus comme critère de segmentation du portefeuille de clients.programmes relationnels, fidélité, bénéfices perçus, distribution

Acquisition et traitements de nuages de points 3D, par des techniques légères et à faible coûts, pour l'élaboration de MNT à haute résolution

Dans le domaine des géosciences, les Modèles Numériques de Terrain (MNT) sont des données essentielles et souvent de base pour de nombreuses recherches. Or, il s'avère que ces modèles font souvent défaut sur le marché pour travailler à certaines échelles, notamment les plus fines. Des acquisitions spécifiques sont alors nécessaires. Cette contribution a pour objectif de présenter un retour d'expérience dans l'exploration de méthodes et outils de modélisation 3D à partir de photographies pour réaliser des modèles numériques de terrain à haute résolution, par des techniques légères et à faibles coûts. Elle vise avant tout un public non initié aux techniques pointues de la photogrammétrie et de la corrélation multi-images. Elle présente un protocole allant de l'acquisition de photographies aériennes par cerf-volant à la restitution de MNT sous SIG en montrant les différentes étapes de traitements et d'analyses ainsi que les outils utilisés. Une attention particulière est donnée à l'évaluation des erreurs dans la chaine de traitement pour valider la restitution finale

Étude des modalités de fidélisation auprès de la population des jeunes de la Génération Z

Objectifs : Le premier objectif de cette étude est de vérifier de quelle manière les traits de personnalité ainsi que les traits culturels influencent les préférences pour les bénéfices des programmes de fidélité chez les membres de la génération Z. Le deuxième objectif vise à dresser un portrait général des préférences dans les structures des programmes de fidélité. Design/méthodologie/approche : Dans la première partie de l’étude, des entrevues en profondeur ont été conduites auprès de huit répondants membres de la génération Z étant membre d’au moins un programme de fidélité. Lors de la deuxième partie de l’étude, un sondage en ligne a été conduit auprès de 45 répondants membres de la génération Z et faisant partie d’au moins un programme de fidélité. Résultats : Les résultats de la première partie de l’étude indiquent que les membres de la génération Z sont peu fidèles aux marques et généralement réfractaires à développer de relation avec les marques. Ils semblent aussi avoir une opinion peu positive des programmes de fidélité, teintée notamment par une frustration par rapport au nombre élevé de courriels reçus de la part des marques. Dans la deuxième partie de l’étude, nos résultats démontrent que les traits de personnalité ont une influence effective, autant positive que négative sur les préférences pour les bénéfices dans les programmes de fidélité. Il a été également prouvé que l’orientation temporelle ainsi que la tolérance à l’incertitude ont un impact positif sur certains types de bénéfices. Limites/implications de la recherche : Certains facteurs n’ont pas été pris en compte dans l’influence des préférences sur les bénéfices comme le type d’achat effectué. L’échantillon excluait toutes les personnes n’ayant pas l’âge de la majorité, or plusieurs membres de la génération Z sont encore mineurs à l’heure actuelle. Finalement, le nombre de répondants du sondage en ligne est assez faible. Originalité : Bien que le pouvoir d’achat des membres de la génération Z croît chaque année et que les traits de personnalité et culturels ont été trouvés comme prédicteurs dans les préférences, aucune étude n’avait été menée sur l’impact de ces concepts sur les préférences dans les bénéfices des programmes de fidélisation chez cette génération non étudiée. De surcroit cette étude est une combinaison d’une étude qualitative et d’une étude quantitative afin de définir puis mesurer l’impact des différentes variables

Pratiques numériques : l'action de la machine

International audienceR D'importantes innovations technologiques se succèdent dans le domaine du numérique et scandent les différentes étapes de l'informatisation de nos sociétés. Pour autant, les pratiques numériques présentent de fortes continuités, notamment d' ordre cognitif. L'hypothèse centrale de cet article est que les propriétés du support informatique permettent d' éclairer un aspect essentiel des enjeux relatifs aux pratiques numériques. Ainsi, la performativité informatique conduit à s'interroger sur l' écriture avec la machine et montre le caractère inédit – et paradoxal – de la solidarité qui s'instaure entre l'humain et la machine. Ce parcours convoque différentes démarches de recherche relative aux « écrits d' écran » et se propose de commenter les hypothèses qui les sous-tendent au regard de l' efficience informatique. La discussion s'appuie sur des contributions d' ordre anthropologique qui ont en commun de mettre en avant les relations d'influence réciproque entre culture et technique. Analysant les technologies intellectuelles sous des angles différents, ces contributions éclairent les enjeux communicationnels d'une écriture avec la machine. Pouvons-nous discerner dans les pratiques numériques des continuités, des traits persistants ou bien doit-on au fil des innovations technologiques suivre pas à pas un mouvement qui, pourtant, conditionne chaque jour davantage le champ social et culturel

Contribution of automatic classification of sonar images for long term registration

This issue handles the ability of using segmentation results of sidescan sonar images for long term registration. This study take a part of AUV (Autonomous Underwater Vehicle) navigation problems, particularly to correct the drift of navigation sensors. Principle of images formation with this type of engines and the main properties are first reminded. Some images are shown, which allows us to understand difficulties of this type of data to realise AUV positioning. Then, we decide that segmentation results of sidescan images provide us landscapes on which registration will be able. Segmentation is then explained. It is supervised type on five classes, rocks, ripples, sand, mud and shadow. Using Gabor filters provides classifying parameters and classification is realised by the nearest neighbour. This is made step by step, refining step by step the segmentation. In order to know which landscapes may be extracted to enable the positioning, a statement is then realised on the obtained results. The registration methodology is then quickly explained and several results are commented. This allows us to realise a final conclusion on the ability to use results of segmentation of sonar images to make registration and to give possibilities and limits of this type of positioning system.Cet article aborde la possibilité d’utiliser les résultats de segmentation d’images issues d’un sonar latéral pour effectuer un recalage à long terme. Ce travail s’inscrit dans les problématiques liées à la navigation des AUV (Autonomous Underwater Vehicle). Ceux-ci, navigant généralement à l’estime, subissent une dérive qu’il est nécessaire de régulièrement contrecarrer. Le principe de formation des images à l’aide d’un tel engin est alors rappelé, ainsi que ses propriétés principales. Quelques exemples d’images sont également montrés, ce qui nous permet d’appréhender les difficultés liées à l’utilisation de telles données pour effectuer le positionnement. Nous décidons alors que les résultats de segmentation des images sonar fourniront les amers sur lesquels on pourra se recaler. La segmentation des images est alors expliquée. Elle est de type supervisé sur cinq classes, roches, rides, sable, vase et ombre. Le filtrage par ondelettes de Gabor fournit les paramètres classifiants et la classification est réalisée par le plus proche voisin. Celle-ci est alors effectuée pas à pas, en affinant peu à peu la segmentation alors obtenue. Un état des lieux est ensuite réalisé sur les résultats obtenus, permettant de savoir quels amers peuvent être extraits pour permettre le positionnement. La méthode de recalage est ensuite rapidement expliquée, et plusieurs résultats obtenus sont commentés en détail. Cela permet alors d’effectuer un bilan final sur la possibilité d’utiliser les résultats de segmentation d’images sonar pour effectuer un recalage et indiquer les possibilités et les limitations de l’utilisation d’un tel système de positionnement

Fouille visuelle de données temporelles avec DataTube2

International audienceNous nous intéressons dans cet article à la fouille visuelle de données temporelles, où les données ont été mises sous la forme de n attributs dont les valeurs sont enregistrées pendant k instants. Après un état de l'art sur les différentes approches de visualisation de telles séries, nous présentons plus particulièrement une approche ayant reçue encore peu d'attention ("DataTube"). DataTube place les données dans un tube dont l'axe représente le temps. Nous étendons ensuite cette approche : tout d'abord nous définissons plusieurs modes de visualisations (couleurs, formes, etc) et nous ajoutons un axe temporel. Ensuite nous introduisons des interactions avec la possibilité de sélectionner des attributs et des instants, afficher des données complexes ou encore insérer des annotations sur la visualisation. Nous ajoutons une étape de classification non supervisée afin de regrouper dans la visualisation les attributs similaires. Enfin nous intégrons cette visualisation dans notre plateforme de fouille de données en réalité virtuelle VRMiner, avec un affichage stéréoscopique et des possibilités de navigation interactive. Nous appliquons cette visualisation sur plusieurs ensembles de données réelles et nous montrons qu'elle peut gérer jusqu'à 1,5 million de valeurs. Nous présentons également une évaluation utilisateur

Manipuler les données. Documenter le marché: Les implications organisationnelles du mouvement big data

International audienceWhat is big data? How to characterize it? What is its impact on the organization of the market? From a merchant point of view, big data consist in transforming the traces of consumers' activities into information which are transmit to the market participants. Big data is, therefore, a process of documentation. First, we argue that the dynamics of this process refers to a socio-technical evolution and a socio-cognitive revolution. Then, we underline the implications of this revolution on the market organization. In conclusion, we note that if big data documentation process can promote the reactivity and adaptability of commercial organizations, it can also lead to important knowledge biases in socioeconomic terms.Qu'est-ce que le big data ? Comment le caractériser ? Quel est son impact sur l'organisation du marché ? D'un point de vue marchand, le big data consiste à transformer les traces d'activités des consommateurs en informations dans le but de documenter les acteurs du marché. Le big data est donc un processus de documentation. D'abord, nous soutenons que la dynamique de ce processus renvoie à une évolution sociotechnique et une révolution sociocognitive. Ensuite, nous pointons les implications de cette révolution sur l'organisation du marché. En conclusion, nous soulignons que si le processus de documentation big data peut favoriser la réactivité et l'adaptabilité des organisations marchandes, il peut également engendrer des biais de connaissance importants sur le plan socioéconomique