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Developement Dun Module De Mesure Sur La Confiance Des Consommateurs En Ligne: Un Projet De Canevas Pour Les Institutions Financieres Canadiennes

Jean-Pierre Lévy Mangin
Professeur Titulaire, Université du Québec en Outaouais,
Québec, Canada.
Adresse Postale: 101 rue Saint Jean Bosco, Gatineau (Québec),
Canada, J8X 3X7.
Courriel : jean-pierre.levy-mangin@uqo.ca
Le professeur Jean-Pierre Lévy Mangin est professeur titulaire
á l′Université du Québec en Outaouais, il détient deux doctorats
et enseigne dans des universités centre américaines et européennes,
il est spécialisé dans les canaux de distribution, en recherche marketing,
en segmentation et positionnement en analyse multivariée et méthodes
d’équations structurelles.
Normand Bourgault
Professeur, Université du Québec en Outaouais, Québec, Canada.
Adresse Postale: 101 rue Saint Jean Bosco, Gatineau (Québec), Canada, J8X 3X7.
Courriel : normand.bourgault@uqo.ca
Le professeur Normand Bourgault est professeur á l′Université du
Québec en Outaouais, il est spécialiste de modélisation en marketing
et en marketing agroalimentaire. Il a été président d’un groupe de
recherche du gouvernement du Québec pour les produits de spécialité.
Olivier Mesly
Professeur, Université du Québec en Outaouais, Québec, Canada.
Adresse Postale: 101 rue Saint Jean Bosco, Gatineau (Québec), Canada, J8X 3X7.
Courriel: olivier.mesly@uqo.ca
Le Dr. Mesly est professeur á l′Université du Québec en Outaouais,
il est spécialisé en Commerce International et en Finance et Marketing
de la Prédation. Le professeur Mesly a aussi enseigné dans des
universités Chinoises et Centre américaines.

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Abstract

This paper introduces a measurement model based on online consumer confidence to the information posted on internet by Canadian financial institutions. The model presents a third level confirmatory factor analysis of ‘on line confidence’ latent variable for the financial institution and the latent variable would be break downed in two second level latent variables, ‘honesty’ and ‘confidentiality’. The latent variable ‘honesty’ will be as well divided in two first level latent variables, ‘benevolence’ and ‘competence’. This model fits perfectly well and introduces a canvas for online user confidence over all services offered in internet by all major Canadian financial institutions.

Keywords

Online banking services, Confidence, Honesty, Confidentiality, Competence, Structural Equation Modelling

INTRODUCTION

Le manque de confiance vis-à-vis des services financiers offerts par des portails virtuels est considéré comme un des principaux freins au développement des relations bancaires en ligne. Cela est dû principalement à la perception de haut risque par les internautes pour effectuer des opérations par internet. C’est la raison pour laquelle il est important d’identifier les variables précédentes à la formation de la confiance chez le client, cette dernière ayant comme effet de diminuer les risques perçus de l’utilisation d’Internet. Cet article montre comment se développe la confiance envers un fournisseur de services financiers à travers deux dimensions. La première, ‘l’honnêteté’ est tributaire de la ‘bienveillance’ et de la ‘compétence’ perçue, la seconde est la ‘confidentialité’.
L’article se présentera en quatre parties, les principes théoriques fondés sur la conceptualisation des construits, le modèle de mesure et sa validation, le modèle structurel lié à la ‘confiance’ enfin les conclusions, les recommandations professionnelles et les implications managériales et scientifiques.

CADRE THÉORIQUE

La confiance est l’élément clé de déclenchement du comportement des consommateurs sur le réseau Internet (Pavlou, 2003). Néanmoins, une foule d’auteurs Das et Teng (2004) soutiennent qu’en plus d’être le construit le plus étudié (Sultan et Mooraj, 2001; Gefen et al, 2003; Das et Teng, 2004; Gefen et Straub, 2004; Walczuch et Lundgren, 2004; Riegelberger et al, 2005; Harridge-March, 2006; Pavlou et Fiegenson, 2006) il est l’un des moins bien compris. Pourtant, la confiance constitue un concept crucial du marketing financier.
Le développement de la confiance lors d’une transaction en ligne constitue un enjeu déterminant au maintien d’une relation d’affaires impliquant un média technologique tel Internet. Son rôle est d’autant plus crucial que la responsabilité de conclure une transaction médiatisée incombe au client, et fait peser sur lui le fardeau de l’ensemble de la transaction.
Il assume à lui seul toutes les difficultés et les risques de sa bonne fin (Reichheld et Scheffer, 2000; Bhatthacherjee, 2002; Grabner-Krauter, 2002; Grewal et al, 2003).
De nombreuses recherches ont mis en relief le manque de confiance des consommateurs et usagers d’internet par rapport aux achats via ce média (Urban, Sultan, Qualls, 2000), les paiements (Hoffman, Novak et Peralta, 1999), le manque de relations personnelles en ligne (Reichheld et Scheffer, 2000; Lynch et al 2001), la fraude (Furnell et Karweni, 1999), la crainte des virus ou du piratage et la diffusion d’informations financières à caractère personnel. Ces craintes diminuent la confiance que les utilisateurs, et particulièrement les usagers commerciaux, peuvent avoir dans l’utilisation et le développement des transactions électroniques. Truste (2003) indique que 49% des consommateurs croient qu’il existe un risque à utiliser internet et ne transigent pas sur ce réseau pour cette raison.
Le manque de confiance constitue donc une des raisons qui justifie la crainte des consommateurs pour ne pas utiliser le réseau internet quand il s’agit de transactions financières (Grabner-Krauter et al, 2008), surtout si l’usager ne connait pas suffisamment l’entreprise (Cheung et Lee, 2006) et son portail ou s’il n’a pas confiance en cette technologie. Pour évaluer les variables qui conditionnent la ‘confiance’ nous proposons le modèle structurel théorique de la figure 1 (voir Lopez Miguens, M, J, Rodriguez Comesaña, L, Gonzalez Vazquez, E, 2010).

MODÈLE DE MESURE ET DIFFÉRENTES VARIABLES LATENTES

La ‘confiance en ligne’ inclut les attributs traditionnels de la vente (figure 1) tels que la ‘bienveillance’ et la ‘compétence’, ‘l’honnêteté’, ‘l’intégrité’, la ‘crédibilité’ et la ‘fiabilité’ perçue (Cheung et Lee, 2006, Grabner-Krauter et Fauller 2008, Lopez Miguens, M, J, Rodriguez Comesaña, L, Gonzalez Vazquez, E, 2010) mais aussi ceux spécifiques aux transactions sur internet tels que la sécurité et la confidentialité pour définir la confiance au site (Friedman et al, 2000, Stewart et Segars, 2002, Suh et Han 2003, Koufaris et Hampton-Sosa, 2004, Cheung et Lee, 2006).
La ‘confiance en ligne’ fait référence à la perception que l’usager peut avoir face aux offres de services présentées en ligne par une institution financière. Pour décrire cette confiance comme croyance, le commerçant doit posséder certaines caractéristiques reconnues. La littérature semble se mettre d’accord sur trois dimensions fondamentales ‘l’honnêteté’, la ‘compétence’ et la ‘bienveillance’ (Ganesan, 1994, Coulter et Coulter, 2002, Das et Teng 2004).
‘L’honnêteté’ se réfère à la conviction dérivée d’un processus d’évaluation du consommateur face à la sincérité et au degré d’accomplissement des promesses de l’autre partie (Anderson et Narus, 1990, Geykens et al, 1999), les items identifiés dans le questionnaire sont Q63 (le site web remplit les engagements assumés), Q64 (l’information qui figure sur le site est honnête et sincère, Q65 (je peux avoir confiance aux propositions présentées sur le site de ma banque ou ma caisse), Q66 (il n’y a jamais de fausses affirmations sur le site), Q67 (le site web se caractérise par sa franchise et transparence lors de l’offre de services).
La ‘bienveillance’ est fortement associée à la bonne volonté du vendeur. Lors de l’échange, une entité est considérée bienveillante si, pour elle, l’opération se déroule normalement plutôt que d’essayer d’obtenir des profits à tout prix (Lee et Turban, 2001, Bélanger et al, 2002). Le construit vise le bien-être du consommateur (Donney et Cannon, 1997, Flavian et Guinaliu, 2005, et Cheung et Lee, 2006), l’obtention d’un bénéfice conjoint et rejette les comportements opportunistes. Pour mesurer ce construit on a identifié cinq items, Q69 (les valeurs qui se dégagent du site web de ma banque ou caisse me plaisent), Q70 (ma banque ou caisse a à coeur l’intérêt présent et à venir des usagers), Q71 (ma banque ou caisse tient compte des répercussions de ses actions sur les usagers), Q72 (ma banque ou caisse ne ferait rien d’intentionnel pour nuire aux usagers).
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La ‘confidentialité’ définie comme la sécurité des traitements et la protection des données personnelles est un des aspects qui inquiète le plus les usagers des transactions en ligne. Dans la littérature ces deux dimensions ont souvent été traitées en une seule (Keating et Rugimbana, 2001, Loiacono et al, 2002, Wolfinburger et Gilly, 2002 et 2003).
La sécurité fait référence à la sécurité des systèmes d’information qui assurent la protection des données. Selon Flavian et Guinaliu (2005) il s’agit des aspects techniques qui garantissent l’intégrité, la confidentialité, l’authentification des données et le non rejet des transactions qui permettent l’accomplissement des exigences légales et les bonnes pratiques en matière de confidentialité. Il s’agit de mécanismes encryptés (comme les signatures numériques) de protection ou de sécurité des données transférées, de certificats qui légitiment une connexion sûre émis par des autorités de certification et des systèmes qui garantissent la confidentialité de l’information transmise entre une entité et son client. Les entreprises doivent donc respecter l’intimité de leurs clients et protéger les renseignements personnels en ne divulguant pas des informations d’ordre financier, en protégeant leur anonymat et en sollicitant l’accord des usagers en cas contraire (Friedman, Khan et Howe, 2000).
L’usage des transactions bancaires en ligne est une tendance en hausse et de plus en plus d’institutions financières offrent des services en ligne à leurs usagers. Malgré cette tendance certains aspects provoquent des craintes chez les usagers et la sécurité est l’une d’elles.
Ainsi, 37% des usagers signalent qu’une de leurs principales inquiétudes serait de naviguer sur internet et penser que leurs données bancaires ne soient pas sécurisées.
Une étude menée par l’entreprise Harris Interactive pour le compte de la compagnie Kaspersky Lab (2012) auprès de 8000 personnes de plusieurs pays occidentaux (Etats-Unis, Allemagne, Royaume-Uni, Russie, France, Italie Espagne) sur les tendances et risques des consommateurs en ligne affirme que 60% des interviewés considère que la protection de leur information bancaire devrait être la priorité la plus importante en matière de sécurité. Pour 54%, les interviewés craignent un vol possible de leur mot de passe, voire même de leur courriel, ce qui semble être justifié actuellement; néanmoins 21% des répondants disent utiliser couramment leurs cartes de crédit sur internet mais 42% n’acceptent pas que les programmes enregistrent leur mot de passe.
Afin de mesurer la protection de la ‘confidentialité’ on a identifié six items, Q79 (Le site web de ma banque ou caisse met en oeuvre des mesures de sécurité qui protègent les usagers), Q80 (Le site web de ma banque ou caisse protège l’information contre tout changement ou altération pendant la connexion), Q81 (Le site web de ma banque ou caisse dispose d’un système sûr d’accès au service d’identification des usagers), Q82 (Ma banque ou caisse ne vendra pas d’informations personnelles à des tiers sans mon consentement), Q83 (Ma banque ou caisse a à coeur le caractère privé de l’information de ses usagers), Q84 (Ma banque ou caisse ne divulguera pas d’informations personnelles de ses usagers à des tiers).

VALIDATION DES ÉCHELLES DE MESURE ET ANALYSES FACTORIELLES CONFIRMATOIRES

Afin de réduire au maximum les risques d’erreurs nous avons procédé à la vérification des propriétés psychométriques des instruments de mesure. Nous avons donc effectué des analyses factorielles confirmatoires unidimensionnelles des construits ‘honnêteté’, ‘bienveillance’, ‘compétence’, et ‘confidentialité’ puis à la suite, une analyse factorielle multidimensionnelle globale.
L’outil de recherche, le questionnaire, a été distribué à des personnes possédant un compte de banque (chèques ou épargne) et qui utilisent les services bancaires en ligne de leur banque ou caisse populaire.
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Nous avons procédé dans une première phase à une analyse factorielle unidimensionnelle des différents construits.
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Toutes les saturations factorielles sont significatives et leur T > 1.96 et p < 0.05.
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On peut observer que les analyses factorielles confirmatoires re-spécifiées des quatre construits ‘honnêteté’, ‘bienveillance’, ‘compétence’ et ‘confidentialité’ ont des indices d’ajustement très significatifs (probabilités < 0,05, CFI près de 1 et RMSEA < 0,05).
À partir des analyses factorielles unidimensionnelles nous avons procédé à une analyse factorielle multidimensionnelle où toutes les variables latentes sont corrélées entre elles. Le tableau 4 en montre les indices d’ajustement.
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Les critères traditionnels ont été utilisés pour mesurer la fiabilité, la validité et la variance moyenne extraite; toutes ces mesures mettent en valeur la validité du modèle (Fornell et Larcker, 1981; Nunnally et Bernstein, 1994).
Les chiffres de la variance moyenne extraite (AVE pour Average Variance Extracted) représentent la variance moyenne extraite pour chaque construit, ils doivent être supérieurs à 0.50, tel que suggéré par Fornell et Larcker, 1981. Les mesures de fiabilité quant à elles devraient être supérieures à 0.70, ce qui est aussi le cas; on peut donc affirmer que l’instrument est fiable.
Nous avons examiné à la suite la validité discriminante pour identifier la spécificité de chaque construit. A cet effet les corrélations ne devraient pas être supérieures à 0.80 entre elles. Nos résultats montrent une exception entre ‘bienveillance’ et ‘confiance’ au site. De plus la corrélation entre construits ne devrait pas être supérieure à la racine carrée de l’AVE (Fornell et Larcker, 1981). Ici aussi nos résultats montrent une exception entre ‘bienveillance’ et ‘honnêteté’ (0.856 et 0.738) qui pourrait signifier un manque de validité discriminante entre ces deux construits.
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MODÈLE STRUCTUREL DE LA ‘CONFIANCE’ EN LIGNE POUR LES INSTITUTIONS BANCAIRES CANADIENNES

Le modèle de confiance en ligne pour les institutions bancaires canadiennes se présente comme une analyse factorielle de troisième ordre où le construit indépendant d’ordre 3 serait la ‘confiance’ en ligne (Lopez Miguens, M, J. Rodriguez Comesaña, L. Gonzalez Vazquez, E. 2010); il ne serait définit par aucun item mais par deux construits d’ordre 2. Les construits d’ordre 2 seraient ‘l’honnêteté’ défini par les items ou variables observées Q63 (le site web remplit les engagements assumés), Q65 (je peux avoir confiance aux propositions présentées sur le site de ma banque ou caisse) et Q66 (il n’y a jamais de fausses affirmations sur le site) et la ‘confidentialité’ défini par Q82 (ma banque ou caisse ne vendra pas d’information personnelle à des tiers sans mon consentement) et par Q84 (ma banque ou caisse ne divulguera pas d’information personnelle de ses usagers à des tiers). Enfin les construits d’ordre 1 seraient ‘bienveillance’ et ‘compétence’; le premier serait mesuré par les variables Q68 (les conseils et les recommandations présentées sur le site web offrent des avantages mutuels), Q70 (ma banque ou caisse a à coeur l’intérêt présent et à venir des usagers) et Q71 (ma banque ou caisse tient compte des répercussions de ses actions sur les usagers) et ‘compétence’ par Q75 (ma banque ou caisse a une grande expérience sur le marché financier), Q76 (ma banque ou caisse a une très bonne réputation) et Q78 (selon mon expérience leur compétence est digne de confiance).
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HYPOTHÈSES DU MODÈLE STRUCTUREL ET DISCUSSION

Le modèle structurel de base sur la confiance en ligne pour les institutions bancaires canadiennes se fonde ici sur une analyse factorielle d’ordre 3 où l’on trouverait le construit ‘confiance’ qui n’est représenté par aucun item ou variable observée mais par les construits d’ordre 2 l’‘honnêteté’ défini par trois items et la ‘confidentialité’ par deux items; à leur tour les construits d’ordre 1 ‘bienveillance’, et ‘compétence’ sont définis par trois items.
On peut donc présenter les hypothèses suivantes :
H1 : Il existe une relation positive significative entre les construits ‘confiance’ en ligne de et ‘l’honnêteté’ perçue de l’institution à partir des informations disponibles en ligne.
H2 : Il existe une relation positive significative entre les construits ‘confiance’ en ligne de l’institution financière et la ‘confidentialité’ des informations transmises.
H3 : Il existe une relation positive significative entre les construits ‘honnêteté’ perçue de l’institution financière à partir des informations disponibles en ligne et la ‘compétence’ de l’institution.
H4 : Il existe une relation positive significative entre les construits ‘honnêteté’ des informations disponibles en ligne et ‘bienveillance’ de l’institution financière à partir de ces informations.
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Selon le tableau 9, l’ajustement du modèle pour les institutions bancaires canadiennes est très satisfaisant. Les principaux indices sont tous très significatifs, la probabilité du chi-carré est supérieure à 0.05, le CFI est près de 1 et les RMR et RMSEA sont inférieurs à 0.05.

CONCLUSIONS ET RECOMMANDATIONS

À l’heure actuelle il est difficile pour une entreprise de commercialiser ses produits ou services en ligne, à fortiori des services financiers. Les services bancaires sont offerts sur l’ensemble du réseau à un niveau global constamment en mutation et la crise actuelle n’a pas contribué à augmenter la confiance des consommateurs envers l’achat en ligne. Le manque de confiance et la perception d’un risque élevé freinent l’utilisation de l’internet comme moyen d’achat et lieu de transactions sécuritaires.
Cette recherche confirme le caractère multidimensionnel et multi-niveaux de la confiance en ligne pour une institution financière offrant des services sur internet. On peut considérer la ‘confiance’ comme un construit de troisième ordre fondée sur l’‘honnêteté’ et la ‘confidentialité’ (construits d’ordre 2) puis sur la ‘compétence’ et la ‘bienveillance’, ces deux derniers construits de premier niveau issus de l‘honnêteté’.
L‘honnêteté’ pourrait s’expliquer à travers la ‘bienveillance’ (en relation avec la bonne foi de l’institution dans l’accomplissement des promesses réalisées en fonction des besoins de l’usager) et la ‘compétence’ (liée à l’expérience et la réputation de l’institution) tandis que la ‘confidentialité’ concerne l’application et la transmission des pratiques relatives à la protection des données personnelles et dont les systèmes de sécurité empêchent les erreurs et les fraudes pendant la connexion électronique.
Pour avoir leur confiance, les institutions devront tenir compte des intérêts, des besoins et des désirs des usagers, garantir la sécurité et la confidentialité de leurs transactions électroniques en faisant usage de certains mécanismes de sécurité tels que les codes d’accès sécurisés au système bancaire en ligne, les clés d’authentification, les documents électroniques (numéro d’assurance sociale, carte d’identité électronique), la certification numérique, le chiffrement, l’effacement sûr, la détection d’intrusion, le filtrage, les plateformes d’encryptage des donnéesi et les barrières de sécuritéii (firewalls).
Les résultats de cette étude corroborent les hypothèses théoriques proposées, il serait intéressant de poursuivre l’axe de recherche et d’analyse sur la ‘confiance’, ‘l‘honnêteté’, la ‘bienveillance’, la ‘compétence’ et la ‘confidentialité’ dans le secteur bancaire mais dans un contexte géographique différent. Il serait aussi judicieux d’introduire certains concepts qui pourraient venir compléter le modèle existant et son impact sur la ‘loyauté’ ou la ‘fidélité’ du client vis-à-vis de l’institution ainsi que la ‘satisfaction’ qui en découle.
À l’heure actuelle les banques sont poussées par la concurrence des autres institutions locales, régionales ou internationales qui offrent toutes de plus en plus de services en ligne. Leur objectif final serait d’égaler le nombre des services en ligne à ceux offerts en succursale. Le motif est simple, abaisser les coûts au maximum et atteindre le plus grand nombre de consommateurs.
L’offre de services en ligne a néanmoins un effet négatif mais important du point de vue du marketing, soit la difficulté de communication entre le client et l’institution (Lévy Mangin et al, 2011). Pour pallier à cette situation la banque ou caisse doit développer au maximum l’assistance en ligne, par téléphone, courriel, à travers les réseaux sociaux ou tout autre moyen d’aide que le client pourrait requérir. Les institutions financières devront travailler à rendre les connexions simples et trouve les produits ou services équivalents à ceux offerts en succursale.
Les transactions devront pouvoir se faire rapidement en toute sécurité avec une offre de produits qui dessert les besoins du client. C’est à ce prix que le client acceptera de faire affaire avec son institution bancaire.

References

  1. Anderson, J, C. Narus, J, A. (1990). A Model of Distributor Firm and Manufacturer Firm Working Partnerships.Journal of Marketing, vol 54, n01, pp 42-58.
  2. Akinci, S., Aksoy, S. and Atilgan, E. (2004).Adoption of Internet Banking Among Sophisticated Consumer Segments in an Advanced Developing Country. The International Journal of Bank Marketing, 22(2/3), 212-232.
  3. Beckett, A., Hewer, P. and Howcroft, B. (2000).An Exposition of Consumer Behaviour in the Financial Services Industry. International Journal of Bank Marketing, 18(1), 15-26.
  4. Belanger, F. Hiller, J, S. Smith, W, J. (2002). Trustworthiness in Electronic Commerce, the Role of Privacy, Security and Site Attributes. Journal of Strategic Information Systems, vol 11, pp 245-270.
  5. Bhatthacherjee, a. (2002).Individual Trust in Online Firm. Scale Development and Initial Test. Journal of Management Information Systems, Vol 19, n01, pp 211-241.
  6. Bradley, L. and Stewart, K. (2003).The Diffusion of Online Banking. Journal of Marketing Management, 19(9), 1087 - 1109.
  7. Cheung, M, K, Lee, K, O (2006). Understanding Consumer’s Trust in Internet Shopping, a Multidisciplinary Approach.Journal of the American society for Information Science and Technology.vol 57, n0 4, pp 479-492.
  8. Claessens, S., Glaessner, T. and Klingebiel, D. (2002). Electronic Finance: Reshaping the Financial Landscape Around the World. Journal of Financial Services Research, 22(1), 29-61.
  9. Coulter, K, Coulter, R. (2002). Determinants of Trust in a Servive Provider: the Moderating Role of Lenght of Relationship. Journal of Services Marketing, vol 16, n01, pp 260-275.
  10. Das, T, K. Teng, B, S. (2004). The Risk Based view of Trust : a Conceptual Framework. Journal of Business and Psychology, vol 19, n0 1, pp 85-116.
  11. Doney, P, M. Cannon, J-P (1997).An Examination of the Nature of Trust in Buyer-Seller relationships.Journal of Marketing, vol 61, n02, pp 35-51.
  12. Flavian, C. Guinaliu, M. (2006).Consumer Trust, Perceived Security and Privacy Policy.Three Basic Elements of Loyalty to a Web Site. Industrial Management and Data Systems ,vol 106, n05, pp 601-620.
  13. Fornell, C., Larcker, F, D. (1981). Evaluating Structural Equations Models with Unobservable Variables and Measurement Errors.Journal of Marketing Research.Vol 18, n01, pp 39-50.
  14. Friedman, B. Khan, P, JR. Howe, D,C.(2000). Trust Online. Communications of ACM, vol 43, pp 34-40.
  15. Ganessan, S. (1994).Determinants of Long-Term Orientation in Buyer Seller Relationship.Journal of Marketing, vol 58, pp 1-19.
  16. Geyskens, I. Steenkamp, J-B-E, M. Scheer.I-K, Kumar, N. (1999). A Meta-analysis of satisfaction in Marketing channels Relationship. Journal of Marketing Research, vol 36, pp 223-238.
  17. Grabner–Krauter, S. (2002).The Role of Consumer’s Trust in Online Shopping.Journal of Business Ethics, vol 39, pp 45-50.
  18. Grabner–Krauter, S, Faullant, R (2008). Consumer Acceptance of Internet Banking: the Influence of Internet Trust. International Journal of Bank Marketing, vol 16, n07, pp 483-504.
  19. Fornell, C. Larcker, D,F. (1981). Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. Journal of Marketing Research, 18(1):39–50.
  20. Furnell, S. Karweni, T. (1999).Security Implications of Electronic Commerce.A Survey of Consumers and Business. Internet Research: Electronic Networking Applications and Policy. Vol 9, n05, pp 372-382.
  21. Kaspersky Lab (2012). ’Digital Consumer’s on line Trends and Risks’. http://www.kaspersky.com/downloads/pdf/kaspersky_lab_consumer_survey_report_eng_final.pdf. (http://www.abc.es/20120909/tecnologia/abci-datos-bancarios-internet-201209091649.html)
  22. Keating, B. Rugimbana, R. (2001). Capturing the Holy Grail- A Conceptual Model for e-Loyalty.www.citeseer.nj.nec.com/533674.html .
  23. Keeney, R, L (1999). The Value of Internet Commerce to the Customer.Management Science, vol 45, num 4, pp. 533-542.
  24. Koufaris, M. Hampton-Sosa, W. (2004). The Development of Initial Trust in an Online Company by New Consumers.Information and Management, vol 41, num 3, pp 377-397.
  25. Lee, M, K, O. Turban, E. (2001). A Trust Model for Consumer Internet Shopping International.Journal of Electronic Commerce, vol 6, n01, pp 75-91.
  26. LévyMangin, J. P. (2003). Modelización y Análisis con EcuacionesEstructurales. In J. P. LévyMangin& J. Varela Mallou (Eds.), Análisis Multivariable paralasCienciasSociales (pp. 767-814). Madrid: Pearson Educación.
  27. LévyMangin, J-P, Bourgault, N, Martinez Guerrero, M, Ortega Egea, J-M (2011).Modeling Perceived Usefulness on Adopting On-line Banking through the TAM Model in a Canadian Banking Environment. Journal of Internet Banking and Commerce. April 2011. vol 16, nº1.
  28. LévyMangin, J-P, Bourgault, N, Moriano Léon, J.A, Martinez Guerrero, M (2012). Testing Control, Innovation and Enjoy as External Variables to the Technology Acceptance Model in a North American French Banking Environment. International Business Research, 5. 2.
  29. Liao, S., Shao, Y. P., Wang, H. and Chen, A. (1999). The Adoption of Virtual Banking: an Empirical Study. International Journal of Information Management, vol 19 n01, pp 63-74.
  30. Loiacono, E, T. Watson, R.,T. Goodhue, D, L. (2002). Webqual: A Measure of Website Quality. AMA Conference, pp 432- 438 in Evans, K. and Scheer, L. Editors, Marketing Educators Conference: Marketing Theory and Applications , vol 13, pp 22-25.
  31. Lynch, P, Kent, R, Srinivasan, S (2001). The Global Internet Shopper: Evidence of Shopping Tasks in Twelve Countries. Journal of Advertising Research, vol 41, n0 3, pp 15-23.
  32. Lopez Miguens, M,J, Rodriguez Comesaña, L, Gonzalez Vazquez, E. (2010). ’ImportanciadelSitio Web en la Banca On-line: Influenciasobre la Confianza’. InvestigacionesEuropeas de Dirección y Economía de Empresa, vol 16, nº3, pp.85-106.
  33. Martínez Guerrero, M., Ortega Egea, J. M. and Román González, M. V. (2005). Profiling the Adoption of Online Banking Systems in the European Union.Journal of Internet Business.
  34. Mesly, O. (2011). From Autocratic to Democrat Managers—What is to Learn from Contrasting Cases?” Journal of Behavioural Studies in Business, Vol. 11, No. 1, pp. 39-62.
  35. Nunnally,& Bernstein (1994). Psychometric Theory, Mc-Graw Hill.Series in Psychology.
  36. Gefen, D. and Straub, D. W. (1997). Gender Differences in the Perception and Use of E-mail: An Extension to the Technology Acceptance Model. MIS Quarterly, 21(4), 389-400.
  37. Gefen, D., Karahanna, E. and Straub, D. W. (2003). Trust and TAM in Online Shopping: An Integrated Model. MIS Quarterly, 27(1), 51-90.
  38. Grabner–Krauter, S, Faullant, R (2008): ‘Consumer Acceptance of Internet Banking: the Influence of Internet Trust’. International Journal of Bank Marketing, vol 16, n07, pp 483-504.
  39. Grewal, D. Lindsey-Mullikin, J. Munger, J. (2003).Loyalty in e-Retailing.A Conceptual Framework.Journal of Relationship Marketing, vol 2 n0 3 pp 31-49.
  40. Harridge–March, S. (2006). Can the Building of Trust Overcome Consumer Perceived Risk Online.Marketing Intelligence and Planning.Vol 24 n0 7, pp 746-761.
  41. Hoffman, D., Novak, T. and Peralta, M. (1999).Building Consumer Trust Online. Communications of the ACM, 42(4), 80-85.
  42. Pavlou, P. A. (2001). Integrating the Technology Acceptance Model with Trust in Electronic Commerce Model Development and Validation. Paper presented at the Americas Conference in Information Systems, Boston.
  43. Pavlou, P. A. (2003). Consumer Acceptance of Electronic Commerce: Integrating Trust and Risk with the Technology Acceptance Model. International Journal of Electronic Commerce, 7(3), 101 - 134.
  44. Pavlou, P. A, Fygenson, M. (2006). Understanding and Predicting Electronic Commerce Adoption: an Extension of Theory of Planned Behaviour. MIS Quarterly, Vol 30, n0 1 pp 115-143.
  45. Reichfeld, F, F. Schefter, P. (2000). E-loyalty: your Secret Weapon on the Web. Harvard Business Review. Vol 78, n0 4, pp 105-113.
  46. Riegelberger, J. Sasse, A. M., McCarthy, J,D. (2005). The Mechanics of Trust: a Framework for Research and Design. International Journal of Human Computer Studies, Vol 62, pp 381-422.
  47. Stewart, K, A. Segars, A, H. (2002).An Empirical Examination of the Concerns for Information Privacy Instrument. Information System Research, vol 13, n01, pp-36-49.
  48. Sultan, F. Mooraj. H, A. (2001). Designing a Trusted Based a E-Business Strategy. Marketing Management.pp 40-45.
  49. Suh, B. Han, I (2003). The Impact of Consumer Trust and Perception of Security Control on the Acceptance of Electronic Commerce. International Journal of Electronic Commerce, vol 7, num 3, pp 135-161.
  50. Truste, (2003). Identity Theft and Spam will Deter Online Shopping this Holiday Season. Press Release of Truste, on www.truste.org/about/press_release
  51. Urban, L. Sultan, F. Quals, W, J. (2000).Placing Trust at the Center of your Internet Strategy. Sloan Management Review, vol 42, n01, pp 39-48.
  52. Walczuch, R. Lundgren, H. (2004). Psychological Antecedents of Institution Based Consumer Trust on E-Retailing. Information and Management.Vol 42, pp 159-177.
  53. Wolfinbarger, M, F. Gilly, M, C. (2002). ComQ: Dimensionalizing, Measuring and Predicting quality of the e-tail Experience. www.crito.uci.edu/publications/pdf/ComQ.pdf
  54. Wolfinbarger, M, F. Gilly, M, C. (2003). EtailQ: Dimensionalizing, Measuring and Predicting e-tail Quality. Journal of Retailing, vol 79, n03, pp 183-198.

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