Effet du niveau de traitement de la publicité sur la stratégie visuelle
Chapitre 5
Effet des niveaux de traitement de l’information sur les stratégies visuelles d’encodage des publicités
L’objectif de ce chapitre est d’examiner le lien entre les niveaux de traitement de l’information et les mouvements des yeux. Nous cherchons à savoir s’il est possible d’observer à travers les mouvements des yeux la profondeur de traitement de l’information par l’individu lorsqu’il est exposé à la publicité.
Les informations contenues dans une publicité pouvant être traitées superficiellement ou en profondeur (Craik, 2002), le souvenir de ces informations est plus ou moins vivace selon le niveau d’élaboration des éléments de la publicité (Craik et Lockhart, 1972).
Cependant, les recherches portant sur les niveaux de traitement se heurtent souvent à l’absence de mesure objective de cette variable. Ainsi, il est reproché à certains résultats de ne pas prendre en compte l’endogénéité de l’opérationnalisation des niveaux de traitement (cf. Baddeley, 1978), et de suivre le raisonnement en boucle suivant: un niveau élevé d’élaboration conduit à une meilleure mémorisation, du fait que l’information ait été traitée en profondeur.
Nous cherchons donc dans ce chapitre à pallier l’actuelle absence dans la littérature d’une opérationnalisation satisfaisante des niveaux de traitement en ayant recours aux mouvements des yeux.
Cette étude préliminaire a pour objectif d’identifier un lien formel entre les niveaux de traitement de l’information et les stratégies visuelles d’encodage des publicités. Les niveaux de traitement (profond / superficiel) sont difficiles à observer directement. Nous cherchons donc à savoir si, en les manipulant, il est possible de les voir se manifester à travers les mouvements des yeux, qui eux sont directement observables.
En d’autres termes, nous faisons l’hypothèse que les mouvements des yeux peuvent s’apparenter à des variables manifestes du niveau de traitement de l’information, qui lui correspondrait plutôt à une variable latente.
Ce chapitre présente une étude préalable à notre étude principale qui sera détaillée au chapitre suivant. L’établissement d’un lien formel entre les niveaux de traitement et les mouvements des yeux nous permet par la suite de nous passer de la manipulation des niveaux de traitement dans l’étude principale. Il nous est en effet possible de légitimement les identifier à l’aide d’inférences à partir des mouvements des yeux. Il est alors primordial de nous assurer au préalable que cette identification est possible et robuste.
Nous débutons ce chapitre par la présentation de la méthodologie de notre étude. Nous y décrivons notre échantillon, les stimuli publicitaires que nous avons construits, le plan expérimental et le déroulement de notre procédure. Nous présentons ensuite les résultats de nos analyses avant de clore le chapitre par une conclusion.
5.1 Méthode
5.1.1 Participants
Quatre-vingt quatorze étudiants en première année d’école de commerce se sont portés volontaires pour participer à l’expérience. L’âge moyen des répondants est de 21 ans (écart- type = 1,8) et les femmes sont majoritaires dans notre échantillon (60% de femmes, 40% d’hommes). En contrepartie de leur participation à l’expérience, les étudiants ont eu leur moyenne au cours de Psychologie du Consommateur créditée d’un point supplémentaire.
5.1.2 Stimuli
Nous avons choisi de réaliser nos propres publicités afin de contrôler les effets de mise en page mais aussi pour manipuler le niveau de complexité (Cox et Cox, 1988). Les stimuli sont donc des publicités au format presse que nous avons spécialement créées pour cette recherche. Nous décrivons ici la structure de ces publicités, ainsi que la démarche que nous avons suivie pour choisir les catégories de produits promus dans les publicités.
Format des publicités
Toutes les publicités ont la même structure, de façon à pouvoir tirer des conclusions robustes sur les stratégies visuelles adoptées. Nous avons quatre zones : la zone de titre, la zone d’image, la zone de texte, et la zone du logo (cf. figure 8).
Figure 8. Structure verticale des stimuli (publicités)
Nous choisissons de positionner nos éléments selon le format de mise en page Ayers #1, également appelé Picture Window (Chamblee et Sandler, 1992; Feasley et Stuart, 1987; McQuarrie et Phillips, 2008). C’est la manière la plus populaire de véhiculer un message publicitaire dans les magazines. Nos participants sont donc familiarisés avec ce type d’annonces. C’est la forme la plus simple et la plus transparente pour le lecteur (White, 2006).
Elle comporte le titre et l’image dans la partie supérieure de la page. L’image est souvent prépondérante sur la page d’ailleurs, jusqu’à occuper parfois les deux tiers de la surface. Le texte argumentaire est placé sous l’image, et le logo se retrouve tout en bas à droite. Cette mise en page s’appuie donc sur l’ordre naturel de lecture (pour les occidentaux) de haut en bas, et de gauche à droite, guidant le parcours de lecture en zigzags du coin supérieur gauche où se trouve le titre, jusqu’au coin inférieur droite où est placé le logo.
Choix des catégories de produit
Avant de concevoir nos publicités, nous avons pré-testé les concepts de nouveaux produits (ex : des chaussettes anti-transpiration, une lampe qui projette l’heure, un tee-shirt qui régule la température du corps…) auprès de salariés et d’étudiants (n = 178).
Nous avons inventé chacun des concepts présentés (ex: une paire de chaussettes dont le tissu permet de réguler la transpiration), ainsi que leur marque de fabrication (ex : Regulator) de façon à éviter tout biais de familiarité avec le produit ou la marque. Comme Anand et Sternthal (1990), nous avons choisi des catégories de produit familières aux répondants, des produits de grande consommation qui ne sont pas achetés sur une base quotidienne.
De plus, notre variable centrale étant la fatigue, il était important que l’attrait du produit ne varie pas en fonction du moment de la journée (comme cela aurait pu être le cas avec par exemple des barres de chocolat ou des boissons, catégories classiquement utilisées pour les expériences avec les étudiants, cf. Anand et Sternthal, 1990). De cette façon, nous évitons tout risque de conclusions fallacieuses quant à l’effet de la fatigue lorsque c’est plutôt l’intérêt / la motivation pour le produit qui joue. Nous avons donc sélectionné les produits obtenant un score moyen sur les échelles d’implication envers la catégorie de produits et envers le produit (Mittal, 1995; Zaichkowsky, 1994).
Nous avons également pris le parti de sélectionner des produits moyennement innovants. En effet, comme nous manipulons la complexité à l’aide du contenu de l’argumentaire (voir le paragraphe sur le plan expérimental pour les détails), il nous est plus facile de faire varier le niveau des arguments lorsque les bénéfices produit sont un minimum innovant.
Cependant, un degré très élevé d’innovation risque de biaiser les réponses du sujet en suscitant un trop fort intérêt. Nous avons donc pris soin de tester les catégories et les produits sur des critères d’innovation et de nouveauté avant de concevoir les stimuli.
En sélectionnant les concepts de produit obtenant des scores moyens, nous pensons éviter un surcroit d’attention dû à l’attrait d’un produit très innovant, risquant d’annuler ou masquer les effets de la fatigue.
Au final, nous avons choisi les trois catégories de produit suivantes : lampes de salon, chaussettes, et surligneurs fluorescents. Nous obtenons six publicités-cible : trois publicités complexes (une pour chacune des trois catégories de produit) et trois publicités simples (une pour chacune des trois catégories de produit).
5.1.3 Plan de l’expérience
Nous avons suivi le plan expérimental suivant : 2 * 2 (niveaux de traitement de l’information : superficiel vs profond; niveaux de complexité : publicité simple vs publicité complexe). Le niveau de traitement ainsi que le niveau de complexité sont ici des variables intra-sujets.
Les niveaux de traitement de l’information
Comme nous cherchons à déterminer un lien entre les niveaux de traitement de l’information et les mouvements des yeux, nous faisons varier le niveau d’élaboration des publicités pour ensuite observer les mouvements des yeux générés.
Nous avons choisi de manipuler la variable de traitement de l’information comme un facteur intra-sujet, ce qui permet de faire varier la tâche des individus et leur demande une plus grande vigilance.
Au cours de l’expérience, chaque répondant est donc confronté à chacune des deux conditions : traitement profond et traitement superficiel. En adaptant la procédure de Craik et Tulving (1975) pour manipuler les niveaux de traitement des stimuli, nous demandons aux participants en condition de traitement superficiel (accent sur la structure) de regarder les publicités de façon à répondre à la question suivante : voyez-vous du jaune quelque part dans la publicité? Lorsqu’ils sont en condition de traitement profond (accent sur la sémantique), ils doivent répondre à la question : d’après vous, cette publicité a- t-elle sa place dans un catalogue de papeterie/fourniture de bureau?
Le niveau de complexité
Nous avons choisi de créer nos propres publicités de manière à manipuler la complexité et contrôler les autres facteurs. Pour cela, nous nous sommes appuyés sur la définition de Berlyne et Lawrence (1964) pour opérationnaliser le niveau de complexité des publicités (= existence de plusieurs éléments hétérogènes et placés de façon irrégulière).
Nous avons construit deux niveaux de ressources demandées (simple – complexe) à partir de Putrevu et al. (2004) : en faisant varier le nombre de visuels (un – plusieurs), le nombre de mots dans le titre et dans l’argumentaire (peu – beaucoup), le style de présentation de l’argumentaire (factuel avec des puces – paragraphe narratif), et la technicité du vocabulaire de l’argumentaire (faible – élevée).
Nous avons réalisé un pré-test de ces publicités sur 235 étudiants et membres du personnel pour nous assurer que nous obtenons bien deux niveaux de complexité significativement différents.
Chaque publicité était évaluée avec l’échelle de Demande de Ressources (Anand-Keller et Bloch, 1997) ainsi que sur des items de complexité (Morrison et Dainoff, 1972). Nous avons alors constitué deux groupes de publicités: les publicités simples ayant un score agrégé de complexité faible et les publicités complexes ayant un score agrégé de complexité élevé, les deux niveaux de complexité étant significativement différents (p < .000).
Pour résumer, nous faisons varier le niveau de complexité pour chaque zone de la publicité. Il y a deux versions de chaque catégorie de produit : une version simple et une version complexe. Pour la version simple de nos trois publicités-cibles : (1) le titre est court et composé de mots simples (ex : « nouveau = il surligne et efface ! »); (2) l’image est figurative donc rapidement compréhensible; et (3) l’argumentaire est court, présenté de façon factuelle, ordonné à l’aide de puces (cf. figure 9).
Figure 9. Exemple de publicité simple
En revanche, pour la version complexe de nos trois publicités-cibles : (1) le titre est long (ex : «exceptionnel = vous avez enfin la possibilité de disposer de 4 couleurs dans un même surligneur »); (2) l’image est composée d’une multitude d’éléments, sans grand rapport les uns avec les autres (ex : des fleurs dans le champ de vision des surligneurs); et (3) l’argumentaire est long, présenté de façon narrative, et subjective, en interpellant le lecteur et lui demandant un travail de visualisation (cf. figure 10).
Figure 10. Exemple de publicité complexe
Cependant, avec les stimuli que nous avons créés pour manipuler le niveau de complexité tout en contrôlant le maximum de variables externes, il n’y a finalement pas que la complexité que nous faisons varier puisque les produits sont tous différents.
Les publicités simples ne sont ainsi pas des réplications exactes des publicités complexes. Ceci peut potentiellement poser problème s’il existe un biais de préférence systématique envers certains produits promus et pas d’autres. Dans ce cas, nos résultats peuvent se confondre avec ce biais de préférence.
Pour éliminer la possibilité d’un biais éventuel de préférence systématique, nous avons mesuré dans le pré-test l’intérêt envers les produits testés. L’échantillon d’étudiants (n = 134) ainsi que celui de salariés (n = 101) ne manifestent aucun biais de préférence pour quelque produit en particulier. En effet, les produits promus dans les publicités simples obtiennent des scores d’évaluation similaires à ceux promus dans les publicités complexes, pour les étudiants (Msimple = 5.33; Mcomplexe = 4.80; F (1, 38) = 1.497; p = .229) comme pour les salariés : Msimple = 4.81; Mcomplexe = 4.17; F (1, 29) = 1.232; p = .276) [cf. figure 11]. Nous pouvons ainsi être confiants dans nos résultats et évacuer un éventuel risque de confusion avec quelque biais de préférence envers les produits promus.
Figure 11. Evaluations moyennes des produits promus dans les publicités simples et dans les publicités complexes, lors du pré-test sur un échantillon d’étudiants (n= 134) et de salariés (n=101)
