Navigation – Plan du site

AccueilNuméros25-2Comment devenir un client plus at...

Comment devenir un client plus attractif et plus performant grâce à l’évaluation inversée, un mode de contrôle singulier générateur de confiance

How to become a more attractive and performing customer thanks to reverse evaluation, a singular mode of control that generates trust
Natacha Tréhan et Sandrine Falcy

Résumés

Les travaux en contrôle interorganisationnel étudiant le lien entre modes de contrôle fournisseur et performance client sont débattus. Notre recherche les enrichit en testant ce lien dans le cas particulier de l’évaluation inversée (EI) auprès de 130 praticiens. Ce mode de contrôle singulier, où le client est évalué par son fournisseur, n’a fait l’objet que de quelques études qualitatives. Nos résultats montrent que, lors du déploiement de l’EI, la performance client est impactée positivement par la confiance générée par ce mode de contrôle et l’attractivité client joue un rôle médiateur.

Haut de page

Notes de l’auteur

Les auteurs tiennent à remercier le professeur Pierre Valette-Florence pour son aide et ses conseils concernant la partie sur la méthodologie quantitative.

Texte intégral

1. Introduction

1Dans une économie où la part achats moyenne des entreprises industrielles représente 60 % de leur chiffre d’affaires et où celle dans le tertiaire totalise 30 %, on comprend l’impérieuse nécessité pour les entreprises clientes d’organiser le contrôle de leurs fournisseurs afin que ces derniers agissent conformément à leurs besoins. Ce d’autant plus que de nombreuses activités critiques ont été externalisées auprès de ces fournisseurs, comme par exemple des sous-ensembles industriels clés, du transport, de la gestion des systèmes informatiques… Le contrôle du client sur son fournisseur est défini « comme le processus par lequel le client influence les actions du fournisseur dans le sens de ses attentes » (Donada et Nogatchewsky, 2008, p. 146).

2La majorité des travaux en contrôle interorganisationnel portent sur l’évaluation du fournisseur par le client (qu’il s’agisse d’audit, d’open book, de revue de projets, de revue de performance, de plan de développement) et son influence sur la performance du client (Stump et Heide, 1996 ; Carr et Pearson, 1999 ; Humphreys et al., 2004 ; Li et al., 2012). Certaines de ces recherches montrent une influence positive entre évaluation fournisseur et performance client (Krause et Ellram, 1997 ; Carr et Pearson, 1999 ; Li et al., 2012). D’autres, au contraire, ne trouvent pas de lien significatif (Humphreys et al., 2004 ; Tréhan et Pourrat, 2016). Enfin, certains travaux établissent l’existence d’effets contraires à ceux recherchés. Ainsi, Lamming et al. (1996), Stump et Heide (1996), Poppo et al. (2016) montrent que ces évaluations non seulement réduisent l’autonomie des fournisseurs, mais génèrent aussi chez eux un sentiment de surveillance qui aurait tendance à les démotiver. Le résultat in fine est une diminution de la performance des clients.

3Ces résultats académiques contradictoires ne facilitent pas le positionnement des praticiens. Sur le terrain, face aux difficultés pour contrôler leurs fournisseurs, ces praticiens testent de nouveaux modes de contrôle et sont en demande d’éclairage sur ces dispositifs. Parmi ces nouveaux modes, nous avons observé l’utilisation de l’évaluation inversée dite « reverse evaluation » au sein des entreprises Allianz, A.Raymond, La Poste, Legrand, Minitubes, Sanofi, Schneider, Seb, Siemens, SNCF, Thales et Urgo.

4A l’inverse d’une évaluation fournisseur par le client et à l’instar des évaluations 360° introduites pour les managers d’entreprise, c’est le client qui propose au fournisseur de l’évaluer ; d’où le terme d’évaluation inversée. Les responsables achats demandent à leurs fournisseurs d’évaluer leurs méthodes, leur organisation, le fonctionnement de leur service, la façon dont ils animent la relation, la pertinence des informations qu’ils leur transmettent, le respect de leurs engagements… Cette évaluation inversée peut prendre la forme d’un questionnaire (nous en proposons un exemple anonymisé en annexe 1 que nous avons collecté lors de nos observations) ou d’un entretien. Les managers des achats l’utilisent pour mieux cerner les attentes, insatisfactions du fournisseur, pour mieux comprendre comment le fournisseur les appréhende en tant que client, quel statut il leur accorde (client stratégique, client à fort ou faible potentiel…).

5Si la majorité des travaux en contrôle interorganisationnel porte sur l’évaluation du fournisseur par le client, ils sont en revanche très peu nombreux à aborder l’évaluation inversée du client par le fournisseur en dehors de quelques études de cas (Moody, 1992 ; Dyer et Nobeoka, 2000 ; Ramsay et Wagner, 2009). Celles-ci montrent que l’évaluation inversée est génératrice de confiance car le fournisseur se sent considéré, écouté. Un véritable échange émerge ; le relationnel est favorisé. S’intéresser à ce mode d’évaluation fait sens dans un contexte sociétal où les stratégies visant à développer des relations de collaboration client-fournisseur sont privilégiées. Or aucune recherche n’a étudié l’existence d’un lien positif entre la confiance générée par le déploiement d’une évaluation inversée avec un fournisseur et la performance du client. Nous comblons ce manque dans la littérature en contrôle interorganisationnel.

6Pour mieux comprendre ce lien, nous vérifions de façon préliminaire que l’évaluation inversée est bien génératrice de confiance. Puis, nous analysons comment la confiance générée par le mode de contrôle d’évaluation inversée pourrait induire la performance client. Le recours au courant de recherche sur l’« attractivité client » offre des perspectives intéressantes dans le domaine du contrôle client-fournisseur. En effet, selon Ellegard (2004, p. 3), « être un client attractif est un moyen efficace d’influencer les fournisseurs ». Aussi, en augmentant son attractivité, grâce à la confiance générée par l’évaluation inversée, le client devrait plus facilement influencer le fournisseur dans le sens de ses attentes, en d’autres termes le contrôler. Nous analysons donc l’effet de médiation de l’« attractivité client » dans la relation « confiance générée par le mode de contrôle d’évaluation inversée » et « performance client ».

7La démarche adoptée est de type hypothético-déductive. Un échantillon de 155 professionnels pratiquant l’évaluation inversée a été constitué et les hypothèses sont testées par un modèle d’équations structurelles avec la méthode PLS.

8Les données sont recueillies du point de vue des clients, comme cela se pratique beaucoup dans les recherches en contrôle interorgansiationnel (Crosby et al. 1990, Mahama 2006 ; Lawson et al. 2008, Barnes et al. 2015) dès lors que l’on s’intéresse in fine à la performance du client.

9Nos résultats montrent que, lors du déploiement de l’évaluation inversée, la performance (sur ses deux dimensions d’efficience et d’efficacité) est impactée positivement par la confiance générée par ce mode de contrôle auprès des fournisseurs. Le recours à la notion d’attractivité client s’avère pertinent pour comprendre comment la confiance générée par l’évaluation inversée influence la performance. Elle joue un rôle médiateur. Mais, cette médiation est partielle et le rôle de la confiance demeure prépondérant dans l’explication de la performance.

10Des travaux en contrôle interorganisationnel ont déjà étudié le lien entre confiance et performance client. Notre apport académique est de les compléter en testant ce lien dans le cas spécifique du mode de contrôle d’évaluation inversée du fournisseur vers le client, pour lequel aucune étude quantitative n’a été réalisée. Notre apport managérial est de fournir aux managers de la relation fournisseur une meilleure compréhension des impacts de leur pratique d’évaluation inversée sur leur performance en tant que client. Cette contribution managériale est importante car, lors de nos observations en entreprises, ces managers sont demandeurs d’éclairages sur cette pratique d’évaluation inversée ayant fait l’objet de très peu d’études jusqu’à présent.

11Après une revue de la littérature au cours de laquelle les hypothèses sont formulées (1.), nous présentons la méthodologie de l’étude (2.). Les résultats sont ensuite exposés (3) et discutés en conclusion (4.).

2. Etude préliminaire, revue de littérature et hypothèses

2.1 L’Evaluation Inversée (EI) : un mode de contrôle, générateur de confiance

12Compte tenu du très faible nombre de travaux dans la littérature sur l’EI ou sur des approches analogues à l’EI, nous avons réalisé une étude préliminaire qualitative sous forme d’entretiens semi-directifs auprès des managers de la relation fournisseurs des 12 entreprises suivantes : Allianz, A.Raymond, La Poste, Legrand, Minitubes, Sanofi, Schneider, Seb, Siemens, SNCF, Thales et Urgo. Nos objectifs étaient d’approfondir notre compréhension de cette pratique et de nous aider dans la construction de notre modèle d’analyse.

13Cinq thèmes ont été abordés : 1/les formes, fréquences de l’EI 2/ les cibles 3/ le contenu 4/ les motivations 5/ les résultats. Au final, 15 entretiens de 2 à 2h30 heures ont été réalisés. Nous avons collecté les questionnaires et les grilles d’entretiens d’EI (exemple en annexe 1) ainsi que les procédures opératoires des EI.

14A partir de nos observations et des travaux abordant l’EI (Moody, 1992 ; Dyer et Nobeoka, 2000 ; Ramsay et Wagner, 2009), nous proposons tout d’abord la définition suivante de l’EI : « L’EI est un mode de contrôle où le client tente d’influencer le fournisseur dans le sens de ses attentes, en lui demandant de l’évaluer en tant que client et d’apprécier la manière dont il gère la relation avec lui ».

15Avec l’EI, le client s’engage dans une démarche d’écoute de son fournisseur, de compréhension de ses attentes et de ses insatisfactions. Elle permet de recueillir le point de vue du fournisseur, d’évaluer comment il « note » son client sur sa façon de gérer la relation avec lui et quel statut il accorde à son client. Avant d’aborder le lien entre l’EI et la confiance côté client, nous définissons au préalable la confiance.

2.1.1. La confiance côté client

16La confiance s’appréhende comme la croyance que l’autre partie se comportera de manière appropriée, en particulier, dans une situation d’incertitude et de risque (Nooteboom, 2002). Côté client, elle est définie par Anderson et Narus (1990, p. 45) comme « la croyance que l’autre entreprise (le fournisseur) va entreprendre des actions qui vont aboutir à des résultats positifs mais aussi qu’elle ne va pas engager d’actions qui vont aboutir à des résultats négatifs pour son partenaire ».

17Il s’agit d’un construit multidimensionnel. La majorité des typologies de la confiance se fondent sur deux aspects (Crosby et al., 1990 ; Ganesan 1994 ; Morgan et Hunt 1994 ; Das et Teng 2001 ; Doney et Cannon, 1997 ; Siguaw et al., 1998) :

  • un aspect technique liant la confiance aux compétences du partenaire, à ses capacités à réaliser les taches demandées de manière efficace et efficience. Les auteurs font référence ici à la notion de crédibilité (« credibility » : Crosby et al., 1990 ; Ganesan 1994 ; Doney et Cannon, 1997 ; Siguaw et al., 1998) ou à celle de confiance de compétence (Das et Teng 2001)

  • un aspect moral mettant l’accent sur la bonne volonté du partenaire en cas d’imprévu notamment. Cette bonne volonté dépasse les accords contractuels. Il s’agit de la bienveillance du partenaire fondée sur le fait que le client croit que le fournisseur a des intentions, des motivations bénéfiques même lorsque de nouvelles conditions apparaissent. Les auteurs parlent de bonne volonté (« goodwill » : Das et Teng, 2001) ou de bienveillance (« benevolence » : Crosby et al., 1990 ; Ganesan 1994 ; Doney et Cannon, 1997 ; Siguaw et al., 1998)

18Comme le notent Seppänen et al (2007), ces deux dimensions sont largement partagées par de nombreux travaux, néanmoins il n’existe pas de consensus sur la sémantique utilisée.

19S’agissant de la dimension morale, certains auteurs complètent la notion de bienveillance avec celle d’honnêteté (Crosby et al., 1990 ; Kumar et al.1995 ; Geyskens et al. 1998 ; Doney et Cannon, 1997 ; Coote et al. 2003). Ils considèrent l’honnêteté comme l’un des fondements de la confiance. L'honnêteté se définit comme la conviction que « le partenaire tient sa parole », « qu’il est sincère et fiable » (Kumar et al. 1995, p. 350 p.351). Mais, toutes ces études sont implicitement d'accord avec Larzelere et Huston (1980) : si la bienveillance et l'honnêteté sont conceptuellement distinctes, elles s'avèrent tellement entrelacées qu'elles sont opérationnellement inséparables.

20En synthèse, dans une relation client-fournisseur, nous retenons que la confiance du client s’appréhende comme une croyance que le fournisseur est capable et fiable (crédible) et qu’il est de bonne volonté et préoccupé par les intérêts du client (bienveillant).

2.1.2. Lien entre confiance coté client et EI

21Les quelques travaux dans la littérature et nos études de cas sur 12 entreprises pratiquant l’EI tentent à montrer que l’EI est un vecteur de confiance côté client.

22Premièrement, la mise en place de l’EI semble renforcer la confiance dans les compétences du fournisseur qui constitue un des deux aspects de la confiance côté client.

23Moddy (1992), à travers l’étude de Motorola, montre que le fait de traiter ses fournisseurs comme des ressources de valeur, en sollicitant leurs avis par une EI, permet de mieux travailler ensemble et facilite la résolution des problèmes. Comme les problèmes se résolvent plus facilement, le client a plus confiance dans la crédibilité du fournisseur. Dyer et Nobeoka (2000) montrent la même dynamique entre Toyota et ses fournisseurs.

24Nos observations corroborent le fait que l’EI affermit la confiance du client en la crédibilité du fournisseur. Lors d’une EI, l’avis du fournisseur est sollicité sur les axes d’améliorations, voire les dysfonctionnements de son client. Lorsque le retour du fournisseur est conforme à des analyses, des observations déjà réalisées par le client, cela conforte sa croyance dans les compétences du fournisseur, dans sa capacité à résoudre les problèmes. Dans une entreprise industrielle, suite au résultat de l’EI, un manager de la relation fournisseur souligne « On sait qu’ils ont raison, on n’est pas bon dans le développement de produits nouveaux. Si on les intégrait plus tôt dès la phase de conception comme ils le demandent, on pourrait davantage bénéficier de leurs savoir-faire, de leurs idées. Et en plus cela nous couterait certainement moins cher en coût complet pièce ». Dans certains cas, l’EI permet de mettre en lumière des points d’améliorations pertinents, dont le client n’avait pas conscience mais auxquels il adhère. L’EI renforce à nouveau la confiance dans le fournisseur sur la dimension de la crédibilité. Ainsi, dans le cas d’une entreprise soumise à Directive Européenne, le directeur achat notait « grâce à l’EI, certains fournisseurs nous ont fait remonter que nous n’offrions pas suffisamment la possibilité de variantes dans nos avis de marchés. Ceux qui nous font ces remarques, ce sont ceux qui ont des solutions, des technologies différentes à proposer. Leurs remarques montrent bien que l’on se coupe d’une partie de l’innovation potentielle externe. Nous n’avions sous doute pas exploré cette voie car elle requérait un effort important en interne pour convaincre nos prescripteurs ».

25Deuxièmement, il semble que l’EI génère de la croyance en la bienveillance du fournisseur qui est le second élément constitutif de la confiance.

26Pour Essig et Amann (2009), le fait même que le client interroge son fournisseur sur son niveau de satisfaction à travailler avec lui, va renforcer son engagement dans la relation. Le client est alors rassuré sur la motivation du fournisseur (Tréhan, 2011), sur sa volonté d’honorer ses engagements et ses intentions à agir dans le sens de ses attentes et même peut être au-delà en cas d’imprévus. Dyer et Nobeoka (2000) montrent également que lorsque Toyota sollicite systématiquement le point de vue de ses fournisseurs, cela renforce leur préoccupation pour ce client qui s’intéresse à eux. Dans les relations clients-fournisseurs, Dwyer et Oh (1987) concluent que plus le fournisseur participe aux prises de décision, en termes d’encouragement à donner des idées, des suggestions et des opinions, plus cela renforce la confiance du client.

27Nos observations corroborent le fait que s’intéresser au fournisseur, lui demander son avis par le biais de l’EI ancre la croyance du client quant à sa bienveillance. « Dans le cadre de nos rendez-vous annuels d’EI avec nos fournisseurs stratégiques, nous recueillons leurs points de vue à deux niveaux : un niveau plutôt opérationnel et un niveau plus stratégique, « business ». La personne en charge du compte fournisseur participe et nous avons au minimum un patron de division voire notre DG groupe. Côté fournisseur, nous demandons une réciprocité, à savoir la présence du responsable commercial, d’un directeur de division ou du PDG. Solliciter leur point de vue sur notre business et ses orientations nous a permis de prendre conscience d’opportunités concernant d’autres marchés qui ne les concernaient pas. Quelque part, ils ont été déclencheurs d’un nouveau business qui ne leur a pas apporté plus de CA » explique un directeur achats. On peut noter dans ce verbatim que « bienveillance » et « honnêteté » sont imbriquées. Un responsable achats dans une PMI souligne : « Nous sommes moins de 500 personnes et notre principal fournisseur de matière première est un groupe américain leader sur son marché qui fait plus de 100 fois notre taille. Le fait d’avoir pratiqué l’EI avec lui a complétement changé son attitude à notre égard. Depuis, nous avons le sentiment qu’ils nous considèrent plus comme un client intéressant et ils ont pris conscience qu’on peut aussi enrichir leur réflexion en matière d’innovation technologique. De notre côté, on est plus rassuré par ce fournisseur car notre perception c’est qu’on n’est plus un numéro parmi tant d’autres ». Pour les responsables achats, la façon même dont les fournisseurs répondent à l’EI (niveau de détail, célérité) renforce leur confiance en la bienveillance des fournisseurs. « Depuis que l’on a initié l’EI lors d’entretiens, on se rend compte que beaucoup de fournisseurs mettent un grand soin à préparer ces entretiens : ils viennent avec des remarques étayées et des propositions construites en matières d’amélioration de nos process, de nos méthodes de travail, de nos procédures… Non seulement, nous n'étions pas sûrs qu’ils répondraient mais on n’avait jamais exigé un tel niveau de réponses ! Au final, on se fie beaucoup à eux et on est plus dans une dimension de partage » explique un acheteur.

28En synthèse, il ressort des travaux dans la littérature et de nos études de cas que solliciter le point de vue des fournisseurs par le biais d’une EI est générateur de confiance côté client, que ce soit sur les aspects de crédibilité et de bienveillance. Mais, comme cela n’a jamais été testé empiriquement, nous proposons l’hypothèse préliminaire suivante :

Hypothèse préliminaire : L’EI est génératrice de confiance du client vis-à-vis du fournisseur

2.2. La confiance dans le fournisseur source de performance du client

2.2.1. Définition de la performance du client

29Dans une relation client-fournisseur, la performance du client est définie par Van Weele (2010, p. 60) comme « la mesure dans laquelle la fonction achat du client est capable de réaliser ses objectifs prédéterminés en sacrifiant un minimum de ressources de l'entreprise ». En nous référant à Nelly et al. (2005), le niveau de performance du client est appréhendé en fonction de l'efficacité et de l'efficience des actions entreprises. Selon Bayne et al. (2017), l'efficacité mesure l'atteinte, la satisfaction d'objectifs prédéfinis et l’efficience mesure les ressources utilisées pour atteindre ces objectifs. « L’efficience vise à réduire les coûts transactionnels et/ou opérationnels par la coordination des activités et des ressources » (Bayne et al. 2017, p. 135). Selon eux, « l’efficience est plus orientée process et l’efficacité résultats » (p. 135).

30S’agissant de la mesure de l’efficacité, la majorité des travaux sur le contrôle inter-organisationnel convergent sur quatre mesures de satisfaction des objectifs en termes de coûts, qualité, délai, fiabilité des livraisons et réactivité (Poppo et Zenger 2002 ; Mahama 2006 ; Gulaty et Sytch 2007 ; Paulraj et al. 2008 ; Brulhart et Moncef 2010 ; Léonidou et al. 2011). L’apport d’innovation vient le plus souvent compléter cette mesure de l’efficacité client (Gulaty et Sytch 2007 ; Lawson et al. 2008 ; Panayides et Lun 2009). Il peut s’agir d’innovation produit (Gulaty et Sytch 2007) ou produit et process (Lawson et al. 2008).

31Concernant la mesure de l’efficience, elle est le plus souvent appréhendée par les ressources déployées avec le partenaire pour atteindre les objectifs (Léonidou et al. 2011 ; Bayne et al. 2017 ; Musarra et al 2021) et la perception de la facilitation de la coordination entre les partenaires (Léonidou et al. 2011 ; Bayne et al. 2017).

32De nombreux travaux sur les relations interentreprises n’abordent en fait qu’un des deux aspects de la performance : soit l’efficience (Saeed et al. 2005 ; Musarra et al. 2021) soit l’efficacité (Poppo et Zenger 2002 ; Fynes et 2008 ; Miocevic et Crnjak-Karanovic 2012). S’agissant de l’efficacité, sa mesure peut se limiter aux seuls indicateurs économiques ou financiers (Heide et John 1988). Lorsque la performance est appréhendée de façon globale, il s’agit davantage d’une mesure de performance collaborative (Hakansson, 1982 ; Donada et al. 2020).

33Comme aucune étude n’a étudié les impacts de la confiance générée par le mode de contrôle d’EI sur la performance client, nous choisissons de distinguer les deux dimensions d’efficience et d’efficacité, afin d’avoir une meilleure compréhension des mécanismes en jeu lors du déploiement d’une EI. En cela, nous nous inscrivons dans la continuité des travaux de Léonidou et al. (2011) et Bayne et al. (2017) qui distinguent ces deux dimensions d’efficience et d’efficacité. 

2.2.2. Lien entre confiance et performance

34Les recherches sur les relations client-fournisseur convergent sur le fait que la confiance améliore la performance client (Siguaw et al., 2003 ; Whipple et al., 2010 ; Poppo et al. 2016).

35Cette amélioration de la performance s’explique de plusieurs façons.

36S’agissant du lien entre confiance et efficience, la confiance crée un environnement social qui favorise les échanges tout en limitant l’opportunisme du partenaire (Das et Teng, 2001). Dans des conditions de confiance élevée, les clients sont moins enclins à développer des mécanismes élaborés pour spécifier, contrôler les accords. La gouvernance des échanges mobilise moins de ressources, moins de temps (Selnes et Sallis 2003) et est moins couteuse (Gulati et Nickerson 2008). Par ailleurs, en cas de contingences imprévues, la confiance permet aux parties de s’assurer que l’ajustement se fera de façon mutuellement bénéfique et que l’adaptation sera ad hoc (Ganesan 1994). Avec une confiance accrue, les parties montrent moins de comportements défensifs et sont plus ouvertes à des méthodes de résolution de problèmes plus agiles ou à des modes de pilotage plus flexibles, moins formalisés, permettant d’utiliser moins de ressources (Selnes et Sallis 2003 ; Eng 2006 ; Panayides et al. 2008 ; Léonidou et al.2014). L’efficience est améliorée.

37S’agissant du lien entre confiance et efficacité, de nombreux travaux montre un lien positif entre la confiance et certains éléments spécifiques de l’efficacité, en particulier l’atteinte d’objectifs économiques ou financiers (Sigaw et al. 1998 ; Dyer et Chu 2003). La majorité des travaux (Zaheer et al. 1998 ; Humphreys et al. 2004 ; Whipple et al. 2010 ; Poppo et al. 2016) montrent que la confiance dans le fournisseur permet une amélioration des éléments les plus courants en termes d’efficacité côté client : coût - qualité - réactivité - délai. En effet, avec une plus grande confiance dans le fournisseur, le client est enclin à lui laisser plus de latitude. Le fournisseur dispose donc de l'autonomie nécessaire pour prendre, au nom des deux parties, des décisions qui répondent aux attentes clients en matière de performance. Le client en ayant plus confiance dans le fournisseur renforce aussi les échanges avec lui. Il lui donne plus d’informations stratégiques sur ses objectifs. Il prend en compte les remarques et besoins du fournisseur qui s’engage alors davantage dans la relation. Non seulement les problèmes se résolvent plus facilement, mais les objectifs du client sont plus facilement atteints. Il s’agit du cercle vertueux de l’approche relationnelle décrit dans de nombreux travaux (Dyer et Singh, 1998 ; Siguaw et al., 2003 ; Lawson et al., 2008 ; Donada et al., 2020). La dynamique est la même s’agissant de l’atteinte de l’objectif d’innovation. La confiance dans le fournisseur favorise l’exploration de nouvelles pistes et la multiplication des échanges dans une logique de co-développement. Les nouvelles idées sont étudiées avec bienveillance et non méfiance. Une certaine forme de prise de risque est facilitée. In fine, la confiance dans le fournisseur favorise l’innovation client. C’est ce que montrent Panayides et Lun (2009).

38En synthèse, les recherches sur les relations client-fournisseur convergent sur l’existence d’un lien positif entre confiance et performance client en termes d’efficacité et d’efficience. Mais il n’existe aucune étude analysant le lien entre la confiance générée par le mode de contrôle spécifique d’EI et la performance client. Aussi, nous émettons l’hypothèse :

H1 : La confiance générée par le mode de contrôle d’EI a un impact positif sur la performance client, en termes d’efficacité (H1a) et d’efficience (H1b)

39Si les études convergent sur l’existence d’une relation positive entre confiance et performance client, le ≪ comment ≫ de cette relation est beaucoup plus débattu. Pour certaines, le lien est direct (Siguaw et al., 2003 ; Whipple et al., 2010) alors que pour d’autres, le lien est indirect. Selon Dyer et Singh (1998), c’est l’augmentation de la rente relationnelle, issue des mécanismes d’autorégulation informels tels que la confiance, qui explique l’amélioration de l’avantage concurrentiel client. Selon Lawson et al. (2008), c’est grâce aux effets d’un capital relationnel plus important, que la performance client est améliorée. Pour Barnes et al. (2015), la confiance impacte positivement la performance client par le biais d’une amélioration de la qualité de la relation.

40Dans notre cas spécifique d’utilisation de l’EI, le recours à la notion « d’attractivité client » offre des perspectives intéressantes pour tenter de comprendre comment la confiance générée par le mode de contrôle d’EI pourrait induire la performance client.

2.3. L’attractivité client : Antécédents et conséquences

41Le courant de recherche sur l’attractivité client a émergé au début des années 2000 (Christiansen et Maltz, 2002 ; Ellegaard, 2004). Il gagne en influence du fait de la reconnaissance de l’importance du rôle des fournisseurs dans la compétitivité de leurs clients (Cordon et Vollmann, 2008). Les entreprises en concurrence partagent les mêmes fournisseurs. Pour préserver leur avantage concurrentiel, elles doivent capter prioritairement l’attention des meilleurs fournisseurs, afin d’être livrées en priorité (en cas de pénuries), de bénéficier en premier de leur innovation... Cela est d'autant plus vrai que, les entreprises en réduisant leur portefeuille de fournisseurs (Dowlatshahi, 2000), ont généré en corollaire une augmentation du pouvoir côté fournisseurs, ce qui accroît l'importance d’être attractif vis à vis des plus compétents d’entre eux (Christiansen et Maltz, 2002 ; Ellegaard, 2004 ; Mortensen et al., 2008).

42En combinant les définitions recensées dans la littérature sur l’attractivité client, nous proposons la définition suivante : Etre un client attractif signifie susciter l’intérêt du fournisseur, capter son attention (Christiansen et Maltz, 2002 ; Ellegaard et Ritter, 2007) pour établir (voire rétablir) un équilibre dans la relation favorable au client (Christiansen et Maltz, 2002 ; Ellegaard, 2004 ; Mortensen et al., 2008), afin de bénéficier d’une mobilisation prioritaire de ses ressources (Christiansen et Maltz, 2002 ; Ellegaard et Ritter, 2007 ; Pulles et al., 2019).

43Recourir à cette notion nous parait intéressant, car de nombreux travaux montrent qu’en augmentant son attractivité, le client influence plus facilement le fournisseur dans le sens de ses attentes (Christiansen et Maltz, 2002 ; Ellegaard et Ritter, 2007 ; Hüttinger et al., 2012 ; Pulles et al., 2019). En référence à la définition de Donada et Nogatchewsky (2008), cela revient à le contrôler. Par ailleurs, pour augmenter son attractivité, il convient, selon Ramsay et Wagner (2009), de mieux comprendre les besoins, désirs, préférences des fournisseurs, ce qui procède de l’EI.

44S’agissant du lien entre la confiance générée par l’EI et l’attractivité client, Moody (1992) montre qu’il est positif dans son étude de cas sur Motorola. Dans les 8 études de cas de Christiansen et Maltz (2002), la confiance issue des interactions répétées avec les fournisseurs, des demandes de feedbacks, permet à de petits clients d’augmenter leur attractivité, de rééquilibrer la relation et de devenir des « clients intéressants » pour de grands fournisseurs. Selon Cordon et Vollmann (2008), augmenter son attractivité ne signifie pas payer plus cher un fournisseur mais devenir un « partenaire intelligent ». Utiliser une évaluation inversée plutôt qu’une évaluation unilatérale pourrait signaler que le client devient un « partenaire intelligent ». Cordon et Vollmann (2008) montrent d’ailleurs, dans leurs études de cas, que l’attractivité client se développe en multipliant les échanges bilatéraux dans un contexte de confiance et non par des demandes unilatérales auprès du fournisseur. Ramsay et Wagner (2009) aboutissent aux mêmes conclusions à travers 14 cas : lorsque le client interroge ses fournisseurs sur leurs besoins, leurs préférences, alors la confiance se renforce. Il devient un client plus intéressant, son attractivité augmente. Dans le modèle d’Ellegaard et Ritter (2007), la confiance, favorisée par les interactions, est un antécédent de l’attractivité client. A l’exception des études de cas de Moody (1992) et Ramsay et Wagner (2009), aucune recherche quantitative n’a étudié les effets de l’EI sur l’attractivité client. Aussi, nous proposons de tester le lien entre la confiance générée par l’EI et l’attractivité client. Nous formulons l’hypothèse suivante :

H2 : La confiance générée par le mode de contrôle d’EI a un impact positif sur l’attractivité client

45Si, comme le soulignent Christiansen et Maltz (2002), Ellegaard et Ritter (2007), Hüttinger et al. (2012) ou encore Pulles et al. (2019), l’attractivité client favorise la mobilisation des ressources du fournisseur dans le sens des attentes du client, alors sa performance doit logiquement être améliorée. Des travaux montrent effectivement l’existence d’un lien positif entre l’augmentation de l’attractivité du client et l’amélioration de sa performance, mais ils sont majoritairement qualitatifs et aucun n’appréhende toutes les dimensions de la performance. La plupart montre un lien positif entre l’attractivité et un aspect spécifique de la performance : une baisse des coûts (Moody, 1992), plus d’innovation (Schiele et Vos, 2015), une amélioration de la qualité (Moody, 1992 ; Christiansen and Maltz, 2002), de la logistique, du développement produit (Christiansen et Maltz, 2002). Aussi, nous émettons l’hypothèse suivante :

H3 : L’attractivité client a un impact positif sur la performance client en termes de d’efficacité (H3a) et d’efficience (H3b)

46Le fait que la confiance générée par l’EI ait un impact positif sur l’attractivité client et que l’attractivité client influence la performance client suggère la médiation de l’attractivité client dans la relation « confiance générée par l’EI » et « performance client ».

47L’analyse de l’effet médiation permet de mieux appréhender le « comment » d’une relation entre variables (Baron et Kenny, 1986). Dans notre étude, identifier le rôle médiateur de l’attractivité client permettra de comprendre, comment la confiance générée par le mode le contrôle d’EI, peut induire de la performance pour le client. En conséquence, nous formulons l’hypothèse suivante :

H4 : L’attractivité client est une variable médiatrice de la relation entre la confiance générée par l’EI et la performance client en termes d’efficacité (H4a) et d’efficience (H4b)

48Le modèle général est présenté en figure 1.

Figure 1 : Modèle général

Figure 1 : Modèle général

3. Méthodologie

49Nous exposons tout d’abord la collecte des données avec la description de l’échantillon, puis les instruments de mesure, enfin les analyses statistiques mobilisées.

3.1. Collecte des données et description de l’échantillon

50Notre travail repose sur la perception des clients lors de l’utilisation de l’EI comme mode de contrôle fournisseur. Comme nous nous intéressons in fine à la performance côté client, nous avons choisi d’interroger les clients et non les fournisseurs. C’est ce qui se pratique dans de nombreuses recherches en contrôle interorganisationnel (Crosby et al. 1990, Lawson et al. 2008, Barnes et al. 2015).

51La collecte des données s’est structurée en deux temps. Un premier questionnaire a été envoyé par mail auprès de 1183 managers de la relation fournisseurs en France afin de savoir s’ils pratiquaient l’EI. L’EI était définie et précisée afin qu’il n’y ait aucune ambiguïté. 214 ont répondu qu’ils pratiquaient ce mode de contrôle et 172 ont accepté de participer à notre recherche. Un second questionnaire pour tester notre modèle a été adressé via le site Survey Monkey à ces 172 volontaires. Au total, 155 questionnaires ont été retournés. 130 sont complets et exploitables.

52Les caractérisations des 130 répondants sont les suivantes : ils exercent en grande majorité (72,2 %) la fonction de directeur ou responsable achat. Les entreprises interrogées sont de toute taille, mais déclarent majoritairement un chiffre d’affaires supérieur à 1 milliard (57,1 %). Tous les secteurs d’activité sont présents mais 4 se détachent : les équipements électriques et électroniques (15,7 %), l’industrie automobile (12,2 %), les services publics (9,6 %) et les industries d’équipements mécaniques (8,7 %). Pour 71,6 % des entreprises, le montant total des achats est supérieur à 40 % de leur chiffre d’affaires (tableau 1).

Tableau 1 : Caractérisation de l’échantillon

Tableau 1 : Caractérisation de l’échantillon

53En termes de pratiques d’EI, les 3 principales formes d’EI, non exclusives les unes des autres, sont l’entretien peu formalisé (85,3 %), l’entretien avec une grille d’analyse détaillée (48,4 %) et le questionnaire envoyé au fournisseur (28,5 %). Les EI ont majoritairement lieu lors des revues de performances stratégiques (67 %) ou opérationnelles (65,3 %). Elles sont prioritairement implémentées avec des fournisseurs stratégiques à 84 % (caractérisés comme risqués) et très peu avec des fournisseurs opérationnels (caractérisés comme non risqués) pour seulement 19,2 %. Les entreprises s’estiment plutôt dépendantes des fournisseurs avec lesquels l’EI est pratiquée. La répartition de notre échantillon, selon le niveau de dépendance déclaré (sur une échelle de 1 à 5), est respectivement de 7.4 % pour « très peu dépendant », 13.9 % pour « peu dépendant », 38.9 % pour « moyennement dépendant », 27.8 % pour « assez dépendant » et 12 % pour « très dépendant ». Enfin, l’antériorité de la relation est importante avec ces fournisseurs et la mise en place de l’EI est relativement récente (tableau 2). Tous les répondants ont déjà mis en place auparavant d’autres modes de contrôle avec leurs fournisseurs, qui ne sont pas de l’EI.

Tableau 2 : Fréquence des variables antériorité de la relation et de l’EI

Tableau 2 : Fréquence des variables antériorité de la relation et de l’EI

3.2. Instruments de mesure

54Le questionnaire comprend 4 grandes parties :

  1. les modalités de l’EI et les fournisseurs ciblés,

  2. l’impact perçu de l’EI sur la confiance et l’attractivité client

  3. l’impact perçu sur la performance client

  4. la fiche signalétique du répondant.

55Pour recueillir la perception de l’impact de l’EI, il a été demandé aux interviewés de répondre en référence aux modes de contrôle les plus courants (évaluation fournisseur, audit fournisseur, open book et revues de projets) pour lesquels nous nous sommes assurés qu’ils les avaient déjà utilisés.

56Pour l’ensemble des items de notre modèle, les répondants sont invités à se positionner sur une échelle de Likert en 5 points allant de « pas du tout d’accord » à « tout à fait d’accord ». Le choix de cinq modalités s’inscrit dans les recommandations de Cox (1980) préconisant un nombre de modalités compris entre 5 et 9 pour délivrer le plus d’informations possibles sans engendrer de biais de réponses.

57Le questionnaire a été pré-testé auprès de 7 managers de la relation fournisseurs afin d’en vérifier la compréhension. Certaines formulations ont alors été revues.

3.2.1. Variables principales

58La mesure de la confiance perçue côté client, suite à l’implémentation d’une EI avec le fournisseur, est fondée sur l’approche multidimensionnelle commune aux recherches en contrôle interorganisationnel. La confiance relève d’une croyance en la crédibilité du fournisseur et en sa bienveillance (Crosby et al., 1990 ; Ganesan 1994 ; Morgan et Hunt 1994 ; Das et Teng 2001 ; Doney et Cannon, 1997). En termes d’opérationnalisation, nous la mesurons avec 5 items adaptés de Doney et Cannon (1997). Notons que parmi les items utilisés par Doney et Cannon (1997), un se réfère à l’honnêteté du fournisseur. Nous le conservons tel quel puisque comme le soulignent Larzelere et Huston (1980) « bienveillance et l'honnêteté s'avèrent tellement entrelacées qu'elles sont opérationnellement inséparables » (p. 596).

59Nous mesurons la performance perçue par le client à travers les deux dimensions d’efficacité et d’efficience.

60Pour l’efficacité, nous prenons les 4 éléments les plus utilisés dans la littérature, à savoir coût-qualité-délai-réactivité (Poppo et Zenger 2002 ; Mahama 2006 ; Gulaty et Sytch 2007 ; Paulraj at al. 2008 ; Lawson et al. 2008 ; Brulhart et Moncef 2010). En termes d’opérationnalisation, nous reprenons à l’identique les trois items de Poppo et Zenger (2002), à savoir la mesure du sentiment par rapport à l’atteinte des objectifs initiaux avec les fournisseurs en termes de coût complet, de qualité du produit ou service, de réactivité du fournisseur aux demandes ou réclamations. Ils n’intègrent pas les délais, aussi nous ajoutons un item sur les délais repris de Mahama (2006).

61Comme nous l’avons noté dans la littérature, la mesure de l’efficacité est souvent complétée par l’apport d’innovation (Gulati et Sytch, 2007, Lawson et al. 2008 ; Brulhart et Moncef 2010). Afin d’être le plus complet possible, nous ajoutons un item sur l’innovation, repris de Gulati et Sytch (2007).

62Pour l’efficience de la relation perçue par le client, nous reprenons 2 items de Leonidou et al. (2011) :

  1. la coordination entre les deux parties est facilitée

  2. il y a une meilleure efficience (optimisation du temps passé, des ressources…) dans le pilotage de la relation

63S’agissant de l’attractivité client, nous l’appréhendons à travers ses deux premières dimensions. Etre un client attractif signifie (1) susciter l’intérêt du fournisseur, capter son attention (Christiansen et Maltz, 2002 ; Ellegaard et Ritter, 2007) (2) pour établir un équilibre dans la relation favorable au client (Christiansen et Maltz, 2002 ; Ellegaard, 2004 ; Mortensen et al., 2008). Certains travaux recourent à la dimension (3) « pour bénéficier d’une mobilisation prioritaire des ressources du fournisseur », avec des items tels que « être livré en priorité », « bénéficier d’innovations »… Nous n’adoptons pas cette approche, car, selon nous, ces items mesurent le résultat de l’attractivité client et seraient redondants avec notre mesure de la performance.

64In fine, nous retenons comme item la définition de Christiansen et Maltz (2002) à savoir

  1. « devenir un client plus intéressant »

65et nous adaptons un item de Schiele et Vos (2015) traduisant le sentiment d’un rééquilibrage de la relation :

  1. « La relation avec ces fournisseurs a tendance à se rééquilibrer »

66Chaque concept a fait l’objet d’une analyse factorielle exploratoire sous SPSS pour valider son unidimensionnalité selon la règle des valeurs propres (Fernandès, 2012) et conforter ainsi la possibilité de modéliser ultérieurement par des indicateurs réflectifs.

67Une analyse confirmatoire sous XLSTAT a ensuite été menée. Le tableau 3 présente les items utilisés, leurs statistiques descriptives associées ainsi que leur contribution respective. L’intensité des liens entre les items et les variables latentes est vérifiée puisque les contributions s’avèrent toutes supérieures à 0,4, seuil minimum défini par Henseler et al. (2009).

Tableau 3 : Statistiques descriptives et contribution des items aux construits

Tableau 3 : Statistiques descriptives et contribution des items aux construits

*La moyenne et l’écart-type de chaque concept ont été agrégés à partir de ceux des items les constituant

3.2.2. Variables de contrôle

68Pour s’assurer de l’absence de biais lié à la non prise de compte de variables influentes dans notre modèle, nous introduisons quatre variables de contrôle.

69La première est le niveau de « dépendance du client par rapport au fournisseur ». En effet, Noordewier et al. (1990), Léonidou et al. (2011) ont montré que la dépendance influence la performance du client dans les relations client-fournisseur.

70Les deux autres variables sont liées à la dimension temporelle de la relation, car selon Gulati (1995), Dyer et Nobeoka (2000) la confiance, tout comme l’attractivité (Essig et Amann, 2009), se développent dans le temps et la durée de la relation avec le fournisseur influencerait la performance du client (Buvik et John, 2000 ; Lawson et al., 2008). Aussi nous considérons « l’antériorité de la relation avec le fournisseur » comme seconde variable de contrôle. Dans le prolongement de ces travaux, il est légitime, de contrôler également « l’antériorité de la pratique d’EI », qui constitue la troisième variable de contrôle.

71Pour la variable de dépendance du client vis-à-vis du fournisseur, nous utilisons l’item de Noordewier et al. (1990) mesurant la perception du client sur une échelle à 5 points de « très peu dépendant » à « très dépendant ».

72S’agissant des deux variables d’antériorité, elles sont mesurées sur une échelle à 5 points « depuis très peu de temps (moins de 6 mois) » à « depuis très longtemps (plus de 6 ans) » (tableau 2).

73La quatrième variable concerne la taille de l’entreprise cliente, à travers son chiffre d’affaires mesuré par 6 modalités (tableau 1). Il s’agit d’une variable de contrôle couramment utilisée dans la littérature sur les relations clients fournisseurs.

3.3. Méthodes statistiques

74La nature même de notre modèle théorique a nécessité le recours aux modèles d’équations structurelles usités dans les recherches sur l’influence des modes de contrôle (Langevin et Mendoza, 2014). Parmi les approches structurelles possibles, nous avons privilégié l’approche des moindres carrés partiels PLS (Partiel Least Square) à travers le logiciel XLSTAT. En effet, contrairement à LISREL, cette approche est plus adaptée aux caractéristiques intrinsèques de notre recherche : effectif de l’échantillon inférieur à 200, corps théorique en construction lié à la nouveauté de l’EI et objectif prédictif privilégié (Tenenhaus et Gonzales, 2001 ; Hair et al., 2011). Une procédure de boostrapping (2000 sous échantillons) a systématiquement été programmée. Comme le préconisent Hair et al. (2011), l’analyse des modèles d’équations structurelles se décompose en deux temps : la validation du modèle de mesure et celle du modèle structurel. L’approche PLS ne produisant pas d’indices d’ajustement, nous nous référons aux indicateurs de qualité de prédiction du modèle (GOF relatif et absolu, coefficient de détermination R2) et de chaque construit (coefficients structurels standardisés et critère d’importance des effets f2).

75Préalablement aux tests des hypothèses, nous avons examiné le rôle des quatre variables de contrôle envisagées que nous avons successivement introduites dans notre modèle. Il s’avère qu’aucune n’influence significativement les variables dépendantes. Par ailleurs leur insertion dans le modèle ne contribue pas à améliorer statistiquement le R2 des variables endogènes (Tableau 4).

Tableau 4 : Estimation des R2 selon les modèles avec ou sans variables de contrôle

Tableau 4 : Estimation des R2 selon les modèles avec ou sans variables de contrôle

76Comme les intervalles de confiance des R2 estimés se chevauchent en très grande partie, nous n’identifions pas d’effet de ces variables de contrôle qui nous conduirait à nuancer les résultats observés.

77Enfin, nous avons souhaité écarter la présence de deux biais éventuels : le biais de non-réponse et le biais de méthode commune lié au fait que ce sont les mêmes personnes qui ont répondu à l’ensemble des items du questionnaire. Le biais de non réponse a été testé en comparant les réponses des premiers et derniers répondants et aucune différence sur les construits clefs de notre modèle n’a été trouvée (Armstrong et Overton 1977). Le biais de méthode commune a pour sa part été appréhendé par le test du facteur unique de Harman. Le pourcentage de variance expliquée par le premier facteur est de 47 % (< à 50 %). A la suite de Podsakoff et Organ (1986), nous en déduisons qu’il n’y a pas de biais de méthode commune.

78Ces vérifications préalables achevées, la démarche de validation des hypothèses se scinde alors en 4 étapes :

  • La 1ère étape porte sur la validation de l’hypothèse préliminaire de cette recherche par un test t sur échantillon unique visant à s’assurer que l’EI génère de la confiance côté client.

  • La 2ième étape teste l’impact direct de la confiance sur la performance client en termes d’efficacité et d’efficience (H1a et H1b) à partir d’une première modélisation.

  • La 3ième étape étudie le rôle de l’attractivité client (H2, H3a et H3b) à partir d’une 2ième modélisation incluant cette variable entre la confiance générée par l’EI et la performance client.

  • Enfin, la 4ième étape teste l’effet médiateur de l’attractivité client (H4a et H4b) selon deux méthodes : l’analyse statistique des effets indirects (méthode A) et l’approche préconisée par Baron et Kenny (1986) (méthode B).

79Le tableau 5 permet de caractériser chacune de ces 4 étapes et de présenter les indicateurs mobilisés

Tableau 5 : Les 4 étapes de l’analyse de données

Tableau 5 : Les 4 étapes de l’analyse de données

4. Résultats

80La présentation des résultats débutera par la validation de l’hypothèse préliminaire pour se poursuivre par le test des différents modèles structurels sous-jacents à nos hypothèses de recherche en prenant soin préalablement de valider le modèle de mesure correspondant comme le préconisent Hair et al. (2011),

813.1. Test de l’hypothèse préliminaire

82La validation de cette hypothèse s’est faite en deux temps :

  • Une analyse confirmatoire sur XLSTAT a permis de générer les scores normalisés de la variable latente « Confiance générée par l’EI » constituée de 5 items de mesure (CONF1 à CONF5). Le tableau 6 récapitule les principales statistiques descriptives de cette variable latente sur une échelle de 1 à 5.

  • Le test t calculé en référence à une valeur test de 3 valide l’hypothèse préliminaire en démontrant que la moyenne est statistiquement différente et supérieure à 3 (p<0,000).

83L’EI génère donc de la confiance côté client ce qui valide l’hypothèse préliminaire.

Tableau 6 : Statistiques descriptives et test t sur la variable latente « Confiance générée par l’EI »

Tableau 6 : Statistiques descriptives et test t sur la variable latente « Confiance générée par l’EI »

4.2. Analyse du modèle de mesure

84La qualité du modèle de mesure s’appréhende à travers trois indicateurs :

  1. la fiabilité avec l’analyse des loadings, le Rho de D.G. et l’Alpha de Cronbach (tableau 7),

  2. la validité convergente à partir de l’AVE (variance moyenne extraite) (tableau 7), (Hair et al., 2006)

  3. la validité discriminante où les corrélations entre concepts doivent être inférieures à l’AVE (tableau 8) (Hair et al., 2006).

85L’analyse des loadings, des coefficients alpha de Cronbach et Rhô de DG confirment la fiabilité des échelles avec des valeurs proches ou supérieures à 0.7, seuil établi par Henseler et al. (2009).

Tableau 7 : Fiabilité des échelles et validité convergente

Tableau 7 : Fiabilité des échelles et validité convergente

86Au regard des différents indicateurs, les validités convergente et discriminante sont satisfaisantes. En effet, la variance moyenne extraite (AVE) de chacune des variables latentes est supérieure à 0,5 (Henseler et al., 2009), ce qui montre une validité convergente suffisante. La validité discriminante est confirmée : toutes les corrélations carrées sont inférieures à l’AVE et par ailleurs, l’analyse des cross loadings en annexe 2 confirme que les indicateurs sont plus corrélés avec leurs variables latentes qu’avec les autres variables.

Tableau 8 : Validité discriminante (Corrélations carrées < AVE)

Tableau 8 : Validité discriminante (Corrélations carrées < AVE)

4.3. Analyse des modèles structurels et tests des hypothèses

87La validation de nos hypothèses et des effets médiateurs impliquent une analyse en 3 étapes successives (Sholihin et al., 2011) et le recours à deux modélisations distinctes :

  • un 1er modèle pour tester l’impact de la confiance générée par l’EI sur la performance client (Hypothèses H1a et b)

  • un 2ième modèle pour évaluer le rôle de l’attractivité client entre confiance et performance (Hypothèses H2 et H3a et b)

  • le test de l’effet médiateur de l’attractivité client et l’analyse de sa nature : partielle ou globale sur la base des modèles 1 et 2 (Hypothèse H4)

88Le tableau 9 présente les tests des hypothèses et les résultats obtenus à chacune de ces étapes.

Tableau 9 : Tests des hypothèses et résultats

Tableau 9 : Tests des hypothèses et résultats

*** significatif au seuil de 1 % ** significatif au seuil de 5 %

89Le modèle 1 présente des indicateurs globaux de qualité satisfaisants. Les communalités sont supérieures à 0,5 ou extrêmement proches pour un item. Le Gof absolu est supérieur 0,36 et le Gof relatif à 0,8.

90Ce modèle teste les effets directs de la confiance générée par le mode de contrôle d’EI sur la performance client en termes d’efficacité et d’efficience sans la présence de l’attractivité client. Les coefficients structurels sont tous les deux significatifs au seuil de 0,01. La confiance générée par le mode de contrôle d’EI impacte donc de façon significative la performance client. Nos hypothèses H1a et H1b sont validées. Au-delà des seuls coefficients structurels, les indicateurs de détermination et d’importance de l’effet f2 sont satisfaisants. Néanmoins, nous constatons que la confiance générée par l’EI explique plus fortement la variance de l’efficacité (44,6 %) comparativement à celle de l’efficience (33,3 %). Son effet est également plus fort sur l’efficacité (f2 = 0,767) que sur l’efficience (f2 = 0,471).

91Le modèle 2 introduit l’attractivité client entre la confiance générée par l’EI et la performance client. Avec des Gof satisfaisants (Gof absolu supérieur 0,36 et Gof relatif à 0,8), ce modèle montre une bonne qualité de prédiction. Les coefficients structurels, tous significatifs au seuil de 0,01, valident l’impact de la confiance générée par l’EI sur l’attractivité client (H2 acceptée) et l’impact de l’attractivité client sur la performance client que ce soit sur l’efficacité (H3a acceptée) ou l’efficience (H3b acceptée). La confiance générée par l’EI explique 38,7 % de la variance de l’attractivité avec un effet fort (f= 0,610). L’attractivité client a un effet modéré sur l’efficacité (f2 = 0,125) et faible sur l’efficience (f2 =0,069).

92De manière générale, l’efficacité s’avère mieux expliquée par la confiance et l’attractivité client comparativement à l’efficience perçue par le client.

93Nous testons ensuite l’effet médiateur de l’attractivité client par la décomposition des effets totaux en effets directs et indirects. La procédure de ré-échantillonnages par boostrap permet de les tester statistiquement en générant les coefficients d’erreur standards. Les effets indirects de la confiance générée par l’EI sur l’efficacité (0,199) et sur l’efficience (0,166) sont tous les deux significatifs au seuil de 0,05, validant les hypothèses H4a et H4b. L’attractivité client est donc bien une variable médiatrice des relations entre la confiance générée par l’EI et la performance client. Nous complétons ces résultats par l’approche en trois étapes de Baron et Kenny, 1986). La confiance générée par l’EI est significativement associée (p<0,001) à la performance client (Etape 1) et à l’attractivité client (Etape 2). L’attractivité client est elle-même significativement associée (p<0,001) à la performance client (Etape 3). Ces résultats corroborent nos hypothèses H4a et H4b. Pour évaluer la nature de la médiation, partielle versus totale, nous analysons les coefficients structurels des relations directes entre la confiance générée par l’EI et les deux variables de la performance client dans les modèles 1 et 2. Ils diminuent entre le modèle 1 et le modèle 2 de 0,666 à 0,461 pour l’efficacité et de 0,573 à 0,404 pour l’efficience mais restent significatifs (p<0,001). L’effet médiateur de l’attractivité client n’est donc que partiel (Baron et Kenny, 1986) et s’avère plus prononcé pour l’efficacité que pour l’efficience. Il est à noter que l’effet de la confiance sur la performance client est surtout direct : le coefficient d’effet direct sur l’efficacité est de 0,461 soit 69,8 % de l’effet total et celui sur l’efficience est de 0,404 soit 71 %.

94En résumé, nous concluons que lors du déploiement de l’EI, la performance client est impactée positivement par la confiance générée par ce mode de contrôle auprès des fournisseurs. Les deux dimensions de performance perçue du client, l’efficacité et l’efficience sont influencées positivement. Le recours à la notion d’attractivité s’avère pertinent pour comprendre comment la confiance générée par l’EI influence la performance. Lors du déploiement de l’EI, l’attractivité client est fortement expliquée par la confiance et joue un rôle médiateur entre la confiance et la performance client. Néanmoins, cette médiation est partielle et le rôle de la confiance demeure prépondérant dans l’explication de la performance des clients lorsqu’ils activent des EI. Son impact direct s’avère, en effet, supérieur à son impact indirect et à celui de l’attractivité. Quel que soit le modèle, il ressort que l’efficacité est davantage impactée que l’efficience.

95La figure 2 récapitule les résultats obtenus avec les 2 modèles.

Figure 2 : Les deux modèles utilisés et les résultats obtenus

Figure 2 : Les deux modèles utilisés et les résultats obtenus

*** significatif au seuil de 1 % ** significatif au seuil de 5 %

5. Discussion et conclusion

96La finalité de ce travail était d’enrichir l’analyse des impacts des modes de contrôle du fournisseur sur la performance du client. Nous nous sommes intéressés spécifiquement au mode de contrôle d’EI car il est encore peu étudié et n’a jamais fait l’objet d’une recherche quantitative, alors qu’il s’avère utilisé par les praticiens (214 nous ont répondu qu’ils le déployaient). Les études de cas sur l’EI montrent que l’inversion des rôles (c’est le client qui demande au fournisseur de l’évaluer) favorise la confiance côté client, car le fournisseur se sent considéré et cela engendre un réel échange. Notre hypothèse préliminaire conforte le fait que l’EI est génératrice de confiance. Notre objectif principal était de tester si cette confiance générée par ce mode de contrôle spécifique influençait positivement la performance client sur ses deux dimensions d’efficacité et d’efficience. Si ce lien a déjà été étudié pour d’autres modes de contrôle, il n’a jamais fait l’objet de test avec ce mode de contrôle spécifique.

97Il ressort que lors du déploiement de l’EI, la performance client est impactée positivement par la confiance générée par ce mode de contrôle auprès des fournisseurs. Ce résultat corrobore les travaux en contrôle interorganisationnel, ancrés dans le courant de recherche de la gouvernance relationnelle, reliant confiance et performance (Claro et al., 2003 ; Whipple et al., 2010 ; Léonidou et al., 2011).

98Il est intéressant de constater que ce mode de contrôle est majoritairement utilisé (à 84 %) avec les fournisseurs stratégiques (jugés risqués), plus de quatre fois plus qu’avec les fournisseurs opérationnels (à 19 %) jugés non risqués. Il semble logique que le client investisse prioritairement dans la relation avec ses fournisseurs jugés risqués, en recueillant leur point de vue, en essayant de comprendre leurs besoins, leurs insatisfactions, comment ils l’évaluent en tant que client… alors qu’avec ses fournisseurs non risqués, sa démarche est plus occasionnelle. Dans la littérature, la notion de risque fournisseur renvoie, notamment, au niveau de dépendance du client vis-à-vis du fournisseur (Lusch et Brown, 1996 ; Donada et Nogatchewsky, 2008 ; Tréhan et Pourrat, 2016). Lorsque l’on observe la constitution de notre échantillon, les clients s’estiment plutôt dépendants des fournisseurs avec lesquels ils déploient des EI. On peut souligner que cet état de fait est cohérent avec les recherches en contrôle interorganisationnel montrant que les clients plutôt dépendants privilégient des modes de contrôle favorisant les échanges, le relationnel avec leurs fournisseurs (Noordewier et al., 1990 ; Heide, 1994 ; Donada et Nogatchewsky, 2008), ce qui est le cas de l’EI. Afin de bien nous assurer de la validité du lien entre confiance et performance client, nous avons contrôlé la variable « dépendance » qui s’est avérée sans effet.

99En termes d’impact sur la performance, il faut souligner que l’influence de la confiance, lors du déploiement de l’EI par le client, est plus importante sur sa perception de l’amélioration de l’efficacité (en termes de coût-qualité-délai-réactivité-innovation) que sur celle de l’efficience de sa relation avec son fournisseur. Ce résultat apporte un éclairage complémentaire aux travaux sur le contrôle de la relation client-fournisseur se focalisant davantage sur un des deux aspects de la performance (Siguaw et al., 2003 ; Lawson et al., 2008 ; Barnes et al., 2015). Il interpelle aussi car il n’est pas intuitivement évident. Dans la continuité des travaux sur la gouvernance relationnelle (Dyer et Singh, 1998), il semble naturel que la confiance, en favorisant les échanges, influence largement l’efficience dans le sens d’une coordination améliorée, d’une simplification des actions conjointes. En revanche, comme le soulignent Donada et Nogatchewsky (2007), le lien confiance - efficacité est moins évident car on relie la croyance vis-à-vis d’une autre partie, ce qui est largement subjectif, à des indicateurs (coût-qualité-délai…) évalués de manière objective. On aurait donc pu imaginer un impact plus important sur l’efficience de la relation, comparativement à l’atteinte des objectifs tangibles du client. Il serait interressant d’ajouter d’autres variables pour mieux comprendre l’importance relative de cet impact, voire d’enrichir la mesure des variables considérées. Comme il s’agit de la première étude quantitative sur ce mode de contrôle, reconnaissons que nous avons intentionnellement mobilisé peu de variables.

100D’un point de vue managérial, nos résultats sont importants si, comme le soulignent Donada et Nogatchewsky (2007), on considère la performance comme l’une des premières finalités de l’entreprise. Or, lors de nos observations en entreprises, il ressort que les managers de la relation fournisseurs sont demandeurs d’éclairages sur cette pratique d’EI comparativement aux autres modes de contrôle qu’ils utilisent. Notre résultat confortera probablement le choix de certains et ouvrira peut-être des perspectives pour d’autres.

101Le recours à la notion d’attractivité client s’avère fructueux, car elle permet de mieux comprendre comment la confiance influence la performance lors de la mise en place d’une EI.

102D’une part, l’attractivité client est fortement expliquée par la confiance générée par l’EI. Indépendamment du mode de contrôle utilisé, ce résulat converge avec les travaux sur les antécédents de l’attractivité (Pulles et al., 2019) montrant que la confiance est un des plus importants facteurs contribuant à l’attractivité du client (Huttinger et al., 2012).

103D’autre part, l’attractivité client joue un rôle médiateur entre la confiance générée par l’EI et la performance client. Ce résultat est cohérent avec les recherches sur les antécédents et les conséquences de l’attractivité, en particulier avec le fait que l’attractivité facilite la mobilisation des ressources du fournisseur et favorise ainsi la performance du client (Ellegaard et Ritter, 2007 ; Hüttinger et al., 2012 ; Pulles et al., 2019). En termes de recherches, l’usage de cette variable, issue de travaux en marketing industriel (Mortensen et al., 2008 ; Pulles et al., 2019), inutilisée auparavant en contrôle interorganisationnel, laisse entrevoir des pistes intéressantes pour mieux comprendre comment certains modes de contrôle client-fournisseur pourraient influencer la performance. Managérialement, ce rôle de l’attractivité incite à repenser le schéma classique de la relation client-fournisseur où le fournisseur doit se vendre. Il souligne l’importance pour le client de se « marketer », de se rendre attractif auprès des fournisseurs s’il veut préserver son avantage concurrentiel. Il rejoint les travaux pionniers de Tréhan (2011) montrant que le client doit développer la motivation de ses fournisseurs clés.

104Mais, il convient de nuancer l’effet médiateur de l’attractivité qui s’avère partiel. Le rôle de la confiance demeure prépondérant dans l’explication de la performance client lorsque l’entreprise met en place l’EI. Ce résultat rejoint les travaux du courant de recherche relationnel, montrant que la confiance a le plus d’impact parmi tous les prédicteurs de performance (Whipple et al., 2010 ; Humphreys et al. 2004).

105Cette recherche présente des limites.

106Premièrement, la taille de notre échantillon est modérée (130 entreprises). Ces résultats mériteraient d’être confortés avec un échantillon plus large sur plusieurs pays notamment. Notre étude ne porte que sur des clients en France.

107Deuxièmement, comme toute étude par questionnaire, les variables sont mesurées par des perceptions. Comme le soulignent Langevin et Mendoza (2014) les perceptions sont pertinentes lorsqu’il s’agit de mesurer des attitudes, telles que la confiance ou l’attractivité dans notre cas. En revanche, des mesures plus objectives pourraient être utilisées pour mesurer l’efficacité du client par exemple. Cela permettrait peut-être d’éclairer les différences d’impact entre efficacité et efficience. Cette limite doit toutefois être nuancée, car la perception du manager se base sur les indicateurs objectifs des tableaux de bord fournisseurs (intégrant la réduction des coûts d’une année sur l’autre par exemple, le nombre de « parts per million » pour la qualité des pièces…).

108Troisièmement, nos mesures ne concernent que la perception côté clients. Certes, c’est une pratique courante dans de nombreuses recherches en contrôle interorganisationnel (Crosby et al., 1990 ; Lawson et al., 2008 ; Barnes et al., 2015), mais il serait judicieux de réaliser la même étude côté fournisseurs pour comparer les résultats, ainsi que le préconisent Caglio et Ditillo (2008).

109Quatrièmement, d’autres variables mériteraient d’être introduites, en particulier l’adaptation du client, pour affiner la compréhension du « comment » le mode de contrôle d’EI influence la performance client. Suite à une EI, il semblerait logique que le client s’engage, dans le temps, dans un processus d’adaptation pour satisfaire aux besoins, remarques de son fournisseur. Il conviendrait de tester comment le degré d’adaptation du client permettrait d’expliquer la performance, voire quel type d’adaptation (organisationnelle, comportementale, informationnelle…) aurait le pouvoir explicatif le plus important. Cette perspective de recherche nous semble d’autant plus intéressante que, comme le notent Brennan et al. (2003), l’adaptation est le plus souvent unilatérale, du seul fait des fournisseurs. Elle enrichirait la nouvelle approche des relations client-fournisseur incitant à repenser les rôles traditionnels du client pour davantage de performance.

Haut de page

Bibliographie

Anderson, J. C. & Narus, J. A. (1990). A Model of Distributor Firm and Manufacturer Firm Working Partnerships. Journal of Marketing, 54(1), p. 42-58.

Armstrong, J. S. & Overton, T. S. (1977). Estimating Nonresponse Bias in Mail Surveys. Journal of Marketing Research, 14 (3), p. 396-402.

Barnes, B. R., Leonidou, L. C., Siu, N. Y., Leonidou, C. N. (2015). Interpersonal Factors as Drivers of Quality and Performance in Western-Hong Kong Interorganizational Business Relationships. Journal of International Marketing, 23(1), p. 23-49.

Baron, R.M., & Kenny, D.A. (1986). The Moderator–Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research : Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51 (6), p. 1173-82.

Bayne, L., Schepis, D., Purchase, S. (2017). A framework for understanding strategic network performance : Exploring efficiency and effectiveness at the network level. Industrial Marketing Management, 67, p. 134-147.

Brennan, R. D., Turnbull, P. W., Wilson, D. T. (2003). Dyadic Adaptation in Business-to Business European Markets. Journal of Marketing, 37, p. 1636–1665.

Brulhart, F., & Moncef, B. (2010). L’impact des pratiques de Supply Chain Management sur la performance de l’entreprise. Finance Contrôle Stratégie, 13(1), p. 33-66.

Buvik, A., & John, G. (2000). When does Vertical Coordination Improve Industrial Purchasing Relationships ? Journal of Marketing, 64 (4), p. 52-64.

Caglio, A., & Ditillo, A. (2008). A Review and Discussion of Management Control in Inter-firm Relationships : Achievements and Future Directions. Accounting, Organizations and Society, 33(7-8), p. 865-898.

Carr, A. S., & Pearson, J. N. (1999). Strategically Managed Buyer–Supplier Relationships and Performance Outcomes. Journal of Operations Management, 17(5), p. 497-519.

Christiansen, P. E., & Maltz, A. (2002). Becoming an “Interesting” Customer : Procurement Strategies for Buyers without Leverage. International Journal of Logistics, 5(2), p. 177-195.

Claro, D. P., Hagelaar, G., Omta, O. (2003). The Determinants of Relational Governance and Performance : How to Manage Business Relationships ? Industrial Marketing Management, 32(8), p. 703-716.

Cordón, C., & Vollmann, T. (2008). The Power of Two : How Smart Companies Create Win : Win Customer-Supplier Partnerships that Outperform the Competition. Springer.

Coote, L. V., Forrest, E. J., Tam, T. W. (2003). An investigation into commitment in non-Western industrial marketing relationships. Industrial Marketing Management, 32(7), p. 595-604.

Cox III, E.P. (1980). The Optimal Number of Response Alternatives for A Scale : A Review. Journal of Marketing Research, 17(4), p. 407-422.

Crosby, L. A., Evans, K. R., Cowles, D. (1990). Relationship Quality in Services Selling An Interpersonal Influence Perspective. Journal of Marketing, 54, p. 68-8.

Das, T. K., & Teng, B.S. (2001). Trust, control, and risk in strategic alliances : An integrated framework. Organization Studies, 22 (2), p. 251–283.

Donada, C., & Nogatchewsky, G. (2008). Partenariat, vassalité, marché et seigneurie : 4 configurations de contrôle client-fournisseur. Comptabilité-Contrôle–Audit, 14 (1), p. 145-168.

Donada, C., Mothe, C., Nogatchewsky, G. (2020). Modes de coordination et performance des relations client-fournisseur : l’effet modérateur des risques collaboratifs. Management international, 24(2), p. 124-137.

Doney, P.M., & Cannon, J.P. (1997). An Examination of the Nature of Trust in Buyer-Seller Relationships. Journal of Marketing, 61(2), p. 35-51.

Dowlatshahi, S. (2000). Designer Buyer–Supplier Interface : Theory versus Practice. International Journal of Production Economics, 63, p. 111-130.

Dwyer, F. R., Schurr, P. H., & Oh, S. (1987). Developing buyer-seller relationships. Journal of marketing, 51(2), p. 11-27.

Dyer, J. H., & Chu, W. (2003). The role of trustworthiness in reducing transaction costs and improving performance : Empirical evidence from the United States, Japan, and Korea. Organization science, 14(1), p. 57-68.

Dyer, J. H., & Nobeoka, K. (2000). Creating and Managing a High‐Performance Knowledge‐Sharing Network : the Toyota Case. Strategic Management Journal, 21(3), p. 345-367.

Dyer, J. H., & Singh, H. (1998). The Relational View : Cooperative Strategy and Sources of Interorganizational Competitive Advantage. Academy of Management Review, 23(4), p. 660-679.

Ellegaard, C. (2004). How to become an attractive customer. 20th IMP-Conference, Copenhagen, Denmark.

Ellegaard, C., & Ritter, T. (2007). Attractiveness in Business Markets : Conceptualization and Propositions. 23th Conference IMP Group, United Kingdom, Manchester.

Eng, T. Y. (2006). An investigation into the mediating role of cross-functional coordination on the linkage between organizational norms and SCM performance. Industrial Marketing Management, 35(6), p. 762-773.

Essig, M., & Amann, M. (2009). Supplier Satisfaction : Conceptual Basics and Explorative Findings. Journal of Purchasing and Supply Management, 15(2), p. 103-113.

Fernandès, V. (2012). En quoi l’approche PLS est-elle une methode à (re)-decouvrir pour les chercheurs en management ? M@n@gement, 15 (1), p. 102-123.

Fynes, B., De Burca, S., Mangan, J. (2008). The effect of relationship characteristics on relationship quality and performance. International Journal of Production Economics, 111(1), p. 56-69.

Ganesan, S. (1994).Determinants of long-term orientation in buyer-seller relationships, Journal of Marketing, 58 (2), p. 1-19. 

Geyskens, I., Steenkamp, J. B. E., Kumar, N. (1998). Generalizations about trust in marketing channel relationships using meta-analysis. International.Journal of Research in marketing, 15(3), p. 223-248.

Gulati, R., & Nickerson, J. A. (2008). Interorganizational trust, governance choice, and exchange performance. Organization science, 19(5), p. 688-708.

Gulati, R., & Sytch, M. (2007). Dependence Asymmetry and Joint Dependence in Interorganizational Relationships : Effects of Embeddedness on a Manufacturer's Performance in Procurement Relationships. Administrative Science Quarterly, 52(1), p. 32-69.

Hair, J., Black, W., Babin, B., Anderson, R., Tatham, R. (2006) Multivariate Analysis. Upper Saddle River :Pearson Prentice Hall.

Hair, J. F., Ringle, C.M., Sarstedt, M. (2011). Pls-Sem : indeed a Silver Bullet. Journal of Marketing Theory and Practice, 18 (2), p. 139-152.

Håkansson, H. (1982). International marketing and purchasing of industrial goods : an interaction approach, New York, John Wiley.

Henseler, J., Ringle, C. M., Sinkovics, R. R. (2009). The Use of Partial Least Squares Path Modeling in International Marketing. In New challenges to international marketing, Advances in International Marketing. p. 277-319.

Heide, J. B. (1994). Interorganizational Governance in Marketing Channels. Journal of marketing, 58(1), p. 71-85.

Heide, J.B., & John, G. (1988). The role of dependence balancing in safeguarding transaction-specific assets in conventional channels, Journal of Marketing, 52(1), p. 20-35.

Humphreys, P. K., Li, W. L., Chan, L. Y. (2004). The Impact of Supplier Development on Buyer–Supplier Performance. Omega, 32(2), p. 131-143.

Hüttinger, L., Schiele, H., Veldman, J. (2012). The Drivers of Customer Attractiveness, Supplier Satisfaction and Preferred Customer Status : A Literature Review. Industrial Marketing Management, 41(8), p. 1194-1205.

Krause, D.R., & Ellram, L.M. (1997). Success Factors in Supplier Development. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 27(1), p. 39–52.

Kumar, N., Scheer, L. K., Steenkamp, J. B. E. (1995). The effects of perceived interdependence on dealer attitudes. Journal of Marketing Research, 32(3), p. 348-356.

Lamming, R. C., Cousins, P. D., Notman, D. M. (1996). Beyond Vendor Assessment : Relationship Assessment Programmes. European Journal of Purchasing & Supply Management, 2(4), p. 173-181.

Langevin, P., & Mendoza, C. (2014). Impliquer les managers à atteindre leurs objectifs : participation, feedback et confiance. Comptabilité, Contrôle, Audit, 20 (3), p. 43-71.

Lawson, B., Tyler, B. B., Cousins, P. D. (2008). Antecedents and Consequences of Social Capital on Buyer Performance Improvement. Journal of Operations Management, 26(3), p. 446-460.

Larzelere, R. E., & Huston, T. L. (1980). The dyadic trust scale : Toward understanding interpersonal trust in close relationships. Journal of Marriage and the Family, p. 595-604.

Léonidou, L. C., Palihawadana, D., Chari S., Leonidou, C. N. (2011). Drivers and Outcomes of Importer Adaptation in International Buyer–Seller Relationships. Journal of World Business, 46 (4), p. 527-543.

Léonidou, L. C., Samiee, S., Aykol, B., Talias, M. A. (2014). Antecedents and outcomes of exporter-importer relationship quality : Synthesis, meta-analysis, and directions for further research. Journal of International Marketing, 22(2), p. 21-46.

Li, W., Humphreys, P. K., Yeung, A. C., Cheng, T. C. E. (2012). The Impact of Supplier Development on Buyer Competitive Advantage : A Path Analytic Model. International Journal of Production Economics, 135 (1), p. 353-366.

Lusch, R. F., & Brown, J. R. (1996). Interdependency, Contracting, and Relational Behavior in Marketing Channels. Journal of Marketing, 60(4), p. 19-38.

Mahama, H., (2006). Management control systems, cooperation and performance in strategic supply relationships : A survey in the mines. Management Accounting Research, 17(3), p. 315-339.

Miocevic, D., & Crnjak-Karanovic, B. (2012). The mediating role of key supplier relationship management practices on supply chain orientation—The organizational buying effectiveness link. Industrial Marketing Management, 41(1), p. 115-124.

Moody, P. E. (1992). Customer Supplier Integration : Why Being an Excellent Customer Counts. Business horizons, 35(4), p. 52-57.

Morgan, R., & Hunt, S. (1994). The Commitment-Trust Theory of Relationship Marketing. Journal of Marketing, 58 (3), p. 20-38.

Mortensen, M. H., Freytag, P. V., Arlbjørn, J. S. (2008). Attractiveness in Supply Chains : A Process and Matureness Perspective. International Journal of Physical Distribution and Logistics Management, 38(10), p. 799–815.

Musarra, G., Bowen, K. T., Robson, M. J., Spyropoulou, S. (2021). Partner-based opportunism, interface structure, and performance efficiency in upstream and downstream alliance activities contexts. Industrial Marketing Management, 93, p. 76-89.

Neely, A., Gregory, M., Platts, K. (2005). Performance measurement system design : A literature review and research agenda. International journal of operations & production management, 25(12), p. 1228-1263.

Noordewier, T.G., John, G., Nevin, R. (1990). Performance Outcomes of Purchasing Arrangements in Industrial Buyer-Vendor Relationships. Journal of Marketing, 54 (4), p. 80-93.

Nooteboom, B. (2002). Trust : Forms, foundations, functions, failures and figures. Cheltenham, UK and Northampton, MA : Edward Elgar.

Panayides, P. M., & Lun, Y. V. (2009). The impact of trust on innovativeness and supply chain performance. International journal of production Economics, 122(1), p. 35-46.

Paulraj A., Lado A.A., Chen I.J, (2008). Inter-organizational communication as a relational competency : Antecedents and performance outcomes in collaborative buyer–supplier relationships, Journal of Operations Management, 26, p. 45-64

Poppo, L., & Zenger, T. (2002). Do Formal Contracts and relational Governance Function as Substitutes or Complements ? Strategic Management Journal, 23, p. 707-725.

Poppo, L., Zhou, K. Z., Li, J. J. (2016). When can you trust “trust” ? Calculative trust, relational trust, and supplier performance. Strategic management journal, 37(4), p. 724-741.

Podsakoff, P. M. & Organ, D. W. (1986). Self-reports in Organizational Research: Problems and prospects. Journal ofManagement, 14 (4), p. 531-544.

Pulles, N. J., Ellegaard, C., Schiele, H., Kragh, H. (2019). Mobilising Supplier Resources by Being an Attractive Customer : Relevance, Status and Future Research Directions. Journal of Purchasing and Supply Management, 25(3), p. 1-7.

Ramsay, J., & Wagner, B. A. (2009). Organisational Supplying Behaviour : Understanding Supplier Needs, Wants and Preferences. Journal of Purchasing and Supply Management, 15(2), p. 127-138.

Saeed, K.A., Maholtra, M.K., Grover, V.(2005). Examining the impact of interorganizational systems on process efficiency and sourcing leverage in buyer–supplier dyads. Decision Sciences, 36, p. 365–396.

Sako, M., & Helper, S. (1998). Determinants of trust in supplier relations : Evidence from the automotive industry in Japan and the United States. Journal of Economic Behavior & Organization, 34(3), p. 387-417.

Schiele, H., & Vos, F. G. (2015). Dependency on Suppliers as a Peril in the Acquisition of Innovations ? The Role of Buyer Attractiveness in Mitigating Potential Negative Dependency Effects in Buyer–Supplier Relations. Australasian Marketing Journal, 23(2), p. 139-147.

Selnes, F., & Sallis, J. (2003). Promoting relationship learning. Journal of marketing, 67(3), p. 80-95.

Seppänen, R., Blomqvist, K., Sundqvist, S. (2007). Measuring inter-organizational trust—a critical review of the empirical research in 1990–2003. Industrial marketing management, 36(2), p. 249-265.

Sholihin, M., Pike, R., Mangena, M., Li, J. (2011). Goal-Setting Participation and Goal Commitment : Examining the Mediating Roles of Procedural Fairness and Interpersonal Trust in a uk Financial Service Organization. The British Accounting Review, 43 (2), p. 135-146.

Siguaw, J.A., Simpson, P.M., Baker, T.L. (1998). Effects of supplier market orientation on distributor market orientation and the channel relationship : the distributor perspective, Journal of Marketing, 62 (3), p. 99-111.

Siguaw, J. A., Baker, T. L., Simpson, P. M. (2003). Preliminary Evidence on the Composition of Relational Exchange and its Outcomes : the Distributor Perspective. Journal of Business Research, 56(4), p. 311-322.

Stump, R. L. & Heide, J. B. (1996). Controlling Supplier Opportunism in Industrial Relationships. Journal of Marketing Research, 33, p. 431-441.

Tenenhaus, M. et Gonzales, P.L. (2001). Comparaison entre les approches PLS et LISREL en modélisation d'équations structurelles : application à la mesure de la satisfaction clientèle. SFC2001, 321 :330.

Tréhan, N. (2011). Enrichir l’analyse des relations client-fournisseur par la motivation : le cas d’un équipementier automobile. Revue Française de Gestion Industrielle, 30(1), p. 39-50.

Tréhan, N., & Pourrat, C. (2016). Processus de reprise de contrôle d’un client en situation d’extrême dépendance sur un fournisseur stratégique : le cas Orange-Apple. Comptabilité-Contrôle-Audit, 22(2), p. 11-37.

Van Weele, A.J. (2010). Purchasing and Supply Chain Management : Analysis, Strategy, Planning and Practice, 5th ed. Cengage Learning EMEA, Hampshire.

Whipple, J. M., Lynch, D. F., Nyaga, G. N. (2010). A Buyer's Perspective on Collaborative versus Transactional Relationships. Industrial Marketing Management, 39(3), p. 507-518.

Zaheer, A., McEvily, B., Perrone, V. (1998). Does trust matter ? Exploring the effects of interorganizational and interpersonal trust on performance. Organization science, 9(2), p. 141-159.

Haut de page

Table des illustrations

Titre Figure 1 : Modèle général
URL http://journals.openedition.org/fcs/docannexe/image/9425/img-1.png
Fichier image/png, 38k
Titre Tableau 1 : Caractérisation de l’échantillon
URL http://journals.openedition.org/fcs/docannexe/image/9425/img-2.png
Fichier image/png, 231k
Titre Tableau 2 : Fréquence des variables antériorité de la relation et de l’EI
URL http://journals.openedition.org/fcs/docannexe/image/9425/img-3.png
Fichier image/png, 139k
Titre Tableau 3 : Statistiques descriptives et contribution des items aux construits
Légende *La moyenne et l’écart-type de chaque concept ont été agrégés à partir de ceux des items les constituant
URL http://journals.openedition.org/fcs/docannexe/image/9425/img-4.png
Fichier image/png, 458k
Titre Tableau 4 : Estimation des R2 selon les modèles avec ou sans variables de contrôle
URL http://journals.openedition.org/fcs/docannexe/image/9425/img-5.png
Fichier image/png, 183k
Titre Tableau 5 : Les 4 étapes de l’analyse de données
URL http://journals.openedition.org/fcs/docannexe/image/9425/img-6.png
Fichier image/png, 627k
Titre Tableau 6 : Statistiques descriptives et test t sur la variable latente « Confiance générée par l’EI »
URL http://journals.openedition.org/fcs/docannexe/image/9425/img-7.png
Fichier image/png, 83k
Titre Tableau 7 : Fiabilité des échelles et validité convergente
URL http://journals.openedition.org/fcs/docannexe/image/9425/img-8.png
Fichier image/png, 63k
Titre Tableau 8 : Validité discriminante (Corrélations carrées < AVE)
URL http://journals.openedition.org/fcs/docannexe/image/9425/img-9.png
Fichier image/png, 110k
Titre Tableau 9 : Tests des hypothèses et résultats
Légende *** significatif au seuil de 1 % ** significatif au seuil de 5 %
URL http://journals.openedition.org/fcs/docannexe/image/9425/img-10.png
Fichier image/png, 307k
Titre Figure 2 : Les deux modèles utilisés et les résultats obtenus
URL http://journals.openedition.org/fcs/docannexe/image/9425/img-11.png
Fichier image/png, 35k
Légende *** significatif au seuil de 1 % ** significatif au seuil de 5 %
URL http://journals.openedition.org/fcs/docannexe/image/9425/img-12.png
Fichier image/png, 56k
URL http://journals.openedition.org/fcs/docannexe/image/9425/img-13.png
Fichier image/png, 301k
URL http://journals.openedition.org/fcs/docannexe/image/9425/img-14.png
Fichier image/png, 361k
Haut de page

Pour citer cet article

Référence électronique

Natacha Tréhan et Sandrine Falcy, « Comment devenir un client plus attractif et plus performant grâce à l’évaluation inversée, un mode de contrôle singulier générateur de confiance »Finance Contrôle Stratégie [En ligne], 25-2 | 2022, mis en ligne le 01 juillet 2022, consulté le 12 août 2022. URL : http://journals.openedition.org/fcs/9425 ; DOI : https://doi.org/10.4000/fcs.9425

Haut de page

Auteurs

Natacha Tréhan

Maître de conférences, Univ. Grenoble Alpes, Grenoble INP, CERAG, 38000 Grenoble France

Sandrine Falcy

Maître de conférences, Univ. Grenoble Alpes, Grenoble INP, CERAG, 38000 Grenoble France

Haut de page

Droits d’auteur

Tous droits réservés

Haut de page
  • OpenEdition Journals
Rechercher dans OpenEdition Search

Vous allez être redirigé vers OpenEdition Search