1Le développement et la diffusion rapide des technologies de l’information et de la communication ont un impact prépondérant sur de nombreux secteurs d’activités aujourd’hui. En fait, cette « révolution numérique » ainsi que la caractérisent Bourreau et Pénard (2016), est une réalité dans tous les secteurs de l’économie. À cet égard et comme l’avait déjà relevé Woodford (2001), on observe une mutation significative du secteur financier, du fait d’une diversification supplémentaire du service de la téléphonie mobile. En effet, depuis le début de la décennie 2000, les opérateurs de téléphonie mobile, s’appuyant sur les banques commerciales, offrent un nouveau service à haute valeur ajoutée, le paiement mobile ou mobile money.
2Le mobile money peut être défini avec Ondrus et Pigneur (2005) comme une transaction d’une valeur monétaire entre deux parties, par le canal d’un dispositif mobile capable de traiter en toute sécurité une opération financière sur un réseau sans fil. Il convient de souligner que, dans le contexte des pays en développement, l’usage du mobile money va au-delà d’une simple transaction monétaire entre deux parties. En l’occurrence, il ouvre la voie à une large palette de services. C’est pour cela que Mbiti et Weil (2013) définissent le mobile money comme un service offert par un réseau de téléphonie mobile, permettant aux utilisateurs de déposer des fonds dans leur carte SIM, de procéder à des transferts de fonds par de courts messages, de faire des retraits, de payer des factures. Ce faisant, le mobile money se positionne comme un instrument de paiement, au même titre que les moyens de paiement classiques.
3En effet, la diversification des services offerts par le mobile money lui permet d’occuper une place de choix dans les pays en développement. L’utilisation de ce service additionnel de la téléphonie mobile est bien en accord avec les mutations et changements de mode de vie qui y ont cours. Les besoins des populations de ces pays incluent plus de mobilité et plus de transactions commerciales, comme en témoigne la prolifération des téléphones mobiles. On peut comprendre pourquoi, suite à l’adoption de la téléphonie mobile par les usagers africains, l’utilisation du mobile money connaît un réel engouement. À titre d’illustration, environ 277 millions de comptes mobile money sont enregistrés en Afrique subsaharienne en 2016 ; on note également que plus de 40 % d’adultes utilisent ce service (GSMA, 2017).
4Cependant, l’adoption du mobile money dans les pays africains se fait à plusieurs vitesses. En Afrique centrale en général, et notamment au Cameroun, le rapport de l’Agence de Régulation des Télécommunications (ART, Rapport d’activités, 2017), souligne que 25 % de personnes ayant un téléphone mobile disposent d’un compte mobile money. Ce taux est largement inférieur à celui d’un pays de l’Afrique de l’Est. Au Kenya, il s’élève à 90 %. De plus, le volume de transactions réalisées entre 2011 et 2015 au Cameroun représente 1.71 % du PIB, bien loin des 74 % réalisées au Kenya grâce au succès du M-Pesa. Ces disparités conduisent à s’interroger sur les déterminants de l’adoption du mobile money d’un pays à un autre ?
5Bien que cette innovation soit relativement récente, elle fait l’objet d’une abondante littérature. Celle-ci s’est développée dans trois directions principales. La première perspective porte sur l’analyse de l’incidence du mobile money sur la conduite de la politique monétaire (Woodford, 2000 ; Goodhart, 2000 ; Weil, Mbiti & Mwega, 2011 ; Ndirangu & Nyamongo, 2015 ; Mvogo, 2016). La deuxième s’intéresse à l’effet révolutionnaire du mobile money sur l’offre des services financiers, favorisant en particulier l’inclusion financière des ménages initialement exclus du système bancaire traditionnel (Hamdi, 2010 ; Assadi & Cudi, 2011 ; Chaix & Torre, 2015 ; Darmon, Chaix & Torre, 2016 ; Della Peruta, 2018 ; Okello Candiya, Ntayi, Munene & Akol Malinga, 2018). La troisième approche, plus prolifique dans les pays en voie de développement, s’attelle à analyser les facteurs d’adoption de cette innovation, au regard de ses représentations par les ménages (Deb & Lomo-David, 2014 ; Fall, Ky & Birba, 2015 ; Mortimer, Neale, Hasan & Dunphy, 2015 ; Gosavi, 2018 ; Murendo, Wollni, De-Brauw & Mugabi, 2018).
6La présente recherche s’inscrit dans cette dernière perspective, avec pour ambition de combler trois lacunes principales. Tout d’abord, les travaux consacrés à cette innovation appréhendent le mobile money comme une émanation de la banque mobile, qui donne accès au réseau bancaire en fournissant des services bancaires traditionnels (Porteous, 2007 ; Lin, 2011). Dans cette optique, le rôle du mobile money en tant qu’instrument de paiement est totalement occulté. Ensuite, cette littérature met uniquement en exergue l’influence des facteurs socio-économiques dans l’adoption du mobile money et la perception qu’ont les agents économiques face à l’innovation. De plus, à l’exception de Murendo et al. (2018) qui évaluent l’effet de réseau social en Ouganda, elle n’analyse pas comment les facteurs spécifiques ou caractéristiques du produit déterminent son adoption. Au rang de ces traits distinctifs et exclusifs, on peut citer : les avantages liés aux services fournis par le mobile money, les externalités d’usage et l’importance de l’effet psychologique telles que la sécurité du produit et la disponibilité de l’information. Enfin, étant donné que les individus ne perçoivent pas l’environnement de la même manière, et que, comme le relèvent Bocquet et Brossard (2008), ils ne décodent pas les facteurs spécifiques associés au nouveau produit de façon identique, il est opportun de voir dans quelle mesure les facteurs socio-économiques tels que l’âge, le niveau d’éducation, le revenu et le sexe peuvent permettre de mieux comprendre le rôle des facteurs spécifiques au produit, dans le processus d’adoption du mobile money.
7L’objectif de cet article est donc de contribuer à cette littérature, en examinant le rôle des facteurs spécifiques dans l’adoption du mobile money au Cameroun, sur la base des données individuelles collectées dans les villes de Douala et de Yaoundé. Mais, il convient de préciser que les facteurs socio-économiques gardent toute leur importance pour mesurer l’impact des caractéristiques spécifiques au produit.
8Cette analyse se justifie pour plusieurs raisons. D’une part, il n’existe pas de travaux portant sur les déterminants de l’adoption du mobile money au Cameroun. D’autre part, la maîtrise des facteurs d’adoption offre un cadre opérationnel d’analyse aussi bien pour les praticiens comme les banques et les opérateurs de télécommunication, que pour les chercheurs et les autorités en charge de la réglementation.
9Pour réaliser cette étude, nous utilisons un modèle logit binomial pouvant permettre d’identifier les déterminants spécifiques à l’adoption du mobile money. Ce choix se justifie par le caractère diversifié des variables explicatives, l’hypothèse de non-linéarité de la relation entre la décision d’adoption du mobile money et les variables explicatives, ainsi que la flexibilité reconnue des modèles logistiques. La suite de l’article est organisée comme suit. La section 2 présente une revue de la littérature. La section 3 est consacrée aux données et à la méthodologie de l’étude. La section 4 présente les résultats et interprétations. La section 5 conclut.
10De nombreux travaux se sont intéressés au mobile money dans le monde, surtout au rôle de plus en plus important que cette innovation joue dans les économies des pays en développement. Cette littérature peut être répartie en trois grandes tendances suivant le thème abordé. Une première approche s’intéresse à l’analyse de l’incidence du mobile money sur la conduite de la politique monétaire. Les travaux de Weil, Mbiti et Mwega (2011), Ndirangu et Nyamongo (2015) et Mvogo (2016) représentent ce courant. En utilisant une démarche à la fois théorique et empirique, les tenants de cette approche débouchent sur des résultats quelque peu controversés. En effet, si une partie des analystes soutient que l’accroissement de l’usage du mobile money peut rendre difficile la conduite de la politique monétaire en déstabilisant le contrôle de la base monétaire (Weil, Mbiti & Mwega, 2011 ; Sichei & Kamau, 2012 ; Macha, 2013), une autre s’attache à démontrer que les craintes relatives aux problèmes d’efficacité de la politique monétaire restent exagérées (Ndirangu & Nyamongo, 2015 ; Lungu, Simwaka & Chiumia, 2012). Toutefois, en se focalisant uniquement sur l’incidence du mobile money sur la politique monétaire, cette littérature fait l’hypothèse implicite que, une fois l’innovation mise en œuvre, elle est immédiatement adoptée ; ce qui n’est pas le cas.
11Une deuxième vague de la littérature est consacrée à l’effet révolutionnaire du mobile money sur l’offre des services financiers, étant donné que le produit favorise l’inclusion financière des ménages initialement exclus du système bancaire traditionnel. Les travaux de Hamdi (2010), Assadi et Cudi (2011), Della Peruta (2018), Okello Candiya, Ntayi, Munene et Akol Malinga (2018) et Abor, Amidu et Issahaku (2018) sont, à cet égard, illustratifs. De façon générale, cette deuxième catégorie montre comment les paiements mobiles, et même la banque mobile, contribuent à l’amélioration de l’inclusion financière et la croissance économique. Toutefois, le mobile money y est considéré comme la banque mobile, donnant accès au réseau bancaire et fournissant des services bancaires traditionnels (Porteous, 2007 ; Lin, 2011). Ce faisant, ces travaux occultent son rôle d’instrument de paiement.
12Le dernier courant, plus riche en études dans les pays en développement, s’attelle à analyser les facteurs d’adoption de cette innovation, au regard de ses attributs. Mais ces travaux restent centrés sur la perception de la monnaie mobile comme banque et non comme instrument de paiement (Fall, Ky & Birba, 2015 ; Baptista & Olivera, 2015 ; Dasgupta, Paul & Fuloria, 2011 ; Mohammadi, 2015). Les résultats de ces études sont certes importants pour comprendre les déterminants de l’adoption de la banque mobile, mais ils restent lacunaires quant à la perception du mobile money en tant qu’instrument de paiement. Or, dans les pays en développement, le mobile money est adopté en tant qu’instrument de paiement et non comme un produit de la banque mobile.
13Il convient de relever que Duncombe et Boateng (2009) ont réalisé un survey de la relation entre téléphonie mobile et services financiers dans les pays en développement. Constatant une hypertrophie des travaux sur l’évaluation de la demande et sur l’adoption, Duncombe et Boateng (2009) font la suggestion d’orienter les recherches futures vers des domaines porteurs pour les pays en développement, notamment la microfinance, et surtout la finance pour les pauvres.
- 1 D’après Chaix et Torre (2015), les opérateurs et les banques concentrent leurs offres de mobile mon (...)
14La présente étude, bien que consacrée à l’adoption du mobile money, va en droite ligne de la suggestion de Duncombe et Boateng. En réalité, consacrer une étude au mobile money dans un pays comme le Cameroun, c’est inéluctablement s’intéresser à la finance pour les pauvres, même si toutes les catégories d’agents économiques sont concernées1. Car, nombreuses sont les populations, encore en marge du système bancaire traditionnel, qui accèdent aux services financiers par le truchement du mobile money.
15Dès lors, il va sans dire que cette étude s’inscrit dans la troisième voie de la littérature sur le mobile money, relative à la recherche des facteurs qui déterminent l’adoption des services financiers par téléphone. Elle met ainsi en exergue le rôle d’instrument de paiement du mobile money, tout en se focalisant sur l’importance des caractéristiques spécifiques et leur impact dans l’adoption d’une innovation, ainsi que l’ont démontré Rogers (1995) et Moore et Benbasat (1991). La théorie de la diffusion qui leur est attribuée montre en effet comment les facteurs spécifiques à un produit nouveau jouent un rôle prépondérant sur l’adoption de ce dernier.
16Dans le cas d’espèce, Chaix et Torre (2015) définissent trois principaux déterminants qui regroupent les facteurs spécifiques susceptibles d’influencer l’adoption du mobile money :
-
les fondamentaux, qui ne sont rien d’autre que les avantages liés aux services fournis par ce moyen de paiement (qualité de service, coût de transaction, nombre de transactions, l’interopérabilité) ;
-
les coûts d’adaptation, c’est-à-dire les difficultés réelles ou psychologiques relatives à l’adoption du mobile money ;
-
les externalités ou effets de réseau.
17En ce qui concerne le premier déterminant, il est légitime de relever que le mobile money présente plusieurs avantages par rapport aux autres systèmes de paiement et de transfert électronique de fonds existants : l’ubiquité, le gain de temps, la commodité d’utilisation, la faiblesse des coûts de transaction. Ces avantages déterminent l’adoption de la monnaie mobile. À cet égard, Shy et Tarkka (2002) et Van Hove (2004) montrent que plus le coût d’utilisation (coût d’abonnement associé au coût de la transaction) est élevé, moins les ménages adoptent les nouveaux produits financiers.
18De plus, le mobile money est d’un usage facile d’autant plus qu’il est compatible avec d’autres moyens de paiement comme l’utilisation d’un compte bancaire. Selon Tornazky et Klein (1982) ou encore Forman (2005), une telle compatibilité est un facteur essentiel dans la décision d’adoption d’une nouvelle technologie.
19Par ailleurs, la faiblesse des réseaux de succursales des sociétés de transfert de fonds, l’insuffisance d’agences des sociétés de distribution d’eau et d’électricité, la concentration dans les zones urbaines de câblo-opérateurs, pour ne citer que ces exemples, sont autant de facteurs qui peuvent expliquer le succès de l’usage du mobile money, compte tenu de l’ampleur du phénomène de files d’attente. Aussi les opérateurs optent-ils pour la multiplication de leurs intermédiaires afin de rendre plus denses les points de vente mobile money. Dans une étude consacrée au porte-monnaie électronique, Chanel et M’Chirgui (2009) montrent en effet que plus celui-ci est géographiquement présent, plus il est adopté.
20En outre, tout comme l’ont souligné les travaux de Hamelin, Lemarque et Zollinger (2001) ainsi que ceux de Furche et Wrightson (2000), la sécurité joue un rôle fondamental dans l’adoption de la monnaie mobile. En effet, grâce à ce service, il est possible de réaliser des opérations sans interruption, et garantir l’instantanéité du règlement (Chanel & M’Chirgui, 2009 ; Schmidt & Muller, 1997) : c’est pourquoi, plus un service est sûr, plus il est adopté. On peut alors postuler que l’absence de défaillance lors de l’utilisation du mobile money peut favoriser son adoption.
21Pour Geroski (2000), la disponibilité de l’information sur le fonctionnement d’un système nouveau joue un rôle central dans l’adoption de la monnaie mobile. En effet, il montre qu’une offre d’information sur le procès de réalisation des opérations, associée à un service spécialisé à l’écoute de la clientèle, suscitent l’adhésion de nouveaux utilisateurs, quels que soient leur statut social ou leur revenu. En ce sens, Laukkanen (2010) affirme que le manque d’information sur le fonctionnement dissuade les consommateurs à adopter la monnaie mobile. En d’autres termes, le déficit d’information de la part des agents économiques sur le fonctionnement du mobile money est un facteur inhibiteur de l’adoption de ce service.
22Enfin, de nombreux travaux montrent comment la taille du réseau influence significativement la décision d’adoption d’un produit (Katz & Shapiro, 1986 ; Chakravorti, 2004 ; Bolt, 2006 ; Rysman, 2009 ; Rochet & Tirole, 2008 ; Van Hoose, 2009). Il est clair que les externalités découlant d’un réseau ont un effet direct sur la décision d’adoption du consommateur (Chanel & M’Chirgui, 2009). Le bénéfice d’un consommateur est fonction du nombre de consommateurs qui ont adopté le produit et aussi de l’étendue du réseau.
23En somme, cette littérature met l’accent sur l’environnement qui détermine le choix d’adopter et d’utiliser un nouveau moyen de paiement. Nous fondant sur ces travaux, nous allons nous appesantir sur les caractéristiques spécifiques au mobile money, qui sont susceptibles d’influencer son adoption en contexte camerounais.
- 2 Une autre phase du projet concerne l’impact de l’usage du mobile money par les entreprises au Camer (...)
24Les données utilisées dans cette étude proviennent de l’enquête réalisée par le Groupe de recherche en économie et gestion (GREG) de la Faculté des sciences économiques et de gestion appliquée de l’Université de Douala, sur les déterminants de l’adoption de la monnaie mobile au Cameroun. Dans cette première partie du projet du GREG2, dédiée aux ménages, un échantillon de 1222 individus a été sélectionné, dans les villes de Douala et Yaoundé, selon la méthode probabiliste. Le recours à l’échantillonnage probabiliste est motivé par l’absence d’une base officielle de données sur le mobile money au Cameroun. Le choix de Douala et Yaoundé est justifié par le fait que, en tant que capitale économique et politique respectivement, ces deux villes sont généralement le lieu de lancement de la plupart des innovations dans le pays, à l’instar du mobile money, ainsi que le relève Investir au Cameroun (2015).
25Les données ont été collectées en mars 2017, à partir d’un questionnaire structuré en cinq sections comportant uniquement des questions fermées. La première section porte sur les informations personnelles du répondant, entre autres, le genre, l’âge, la religion, l’état civil, la situation professionnelle et le revenu. La deuxième section permet d’avoir une connaissance sur le produit mobile money, en précisant la source par laquelle l’individu a connu le produit, son année de souscription et, éventuellement, les services pour lesquels il a souscrit au mobile money. La troisième section entend évaluer les freins et les motivations à l’adoption, aussi bien pour les individus possédant un compte monnaie mobile que pour ceux n’en possédant pas. La section quatre, quant à elle, revient sur les informations complémentaires, lesquelles portent sur l’effet de réseau et l’état de la concurrence, notamment. La dernière section permet d’avoir des informations sur l’usage de la monnaie mobile. Ces questions ultimes visent à évaluer la capacité d’anticipation des utilisateurs, eu égard aux problèmes rencontrés lors de l’usage, et la façon de les résoudre. Il s’agit, au final, de mesurer la qualité du service, en vue des améliorations éventuelles.
26L’analyse des données s’est appuyée sur les statistiques descriptives, l’inférence statistique et les régressions logistiques, à partir du logiciel Stata 13. Il apparaît que plus de la moitié de la population d’étude (73.24 %) a adopté la monnaie mobile ; seulement 27.60 % d’entre eux sont mariés (tableau 1). 33.99 % ont un emploi stable, 32.69 % travaillent dans les entreprises privées et 13.92 % sont des agents publics. 52.42 % de l’échantillon sont des hommes âgés de 18 à 65 ans et plus.
Tableau 1. Décomposition de l’échantillon par genre, statut professionnel, secteur d’activité et type d’emploi
|
Variables
|
Catégorisation
|
Effectifs
|
%
|
% cumulé
|
|
Genre
|
Masculin
|
640
|
52.42
|
52.42
|
|
Féminin
|
581
|
47.58
|
100
|
|
Âge
|
Moyen
|
29.84
|
–
|
–
|
|
Maximum
|
70
|
–
|
–
|
|
Minimum
|
21.5
|
–
|
–
|
|
Situation matrimoniale
|
Célibataire
|
771
|
63.14
|
63.14
|
|
Marié(e)
|
337
|
27.60
|
90.75
|
|
Divorcé (e)
|
8
|
0.66
|
91.40
|
|
Union libre
|
105
|
8.60
|
100
|
|
Taille du ménage
|
Moins de 5
|
722
|
59.23
|
59.23
|
|
[5; 10[
|
461
|
37.82
|
97.05
|
|
[10; 19[
|
26
|
2.13
|
99.18
|
|
Plus de 20
|
10
|
0.82
|
100
|
|
Religion
|
chrétienne
|
681
|
55.87
|
55.87
|
|
non chrétienne
|
538
|
44.13
|
100
|
|
Niveau d’étude
|
Primaire
|
41
|
3.36
|
3.36
|
|
Secondaire
|
403
|
33.01
|
36.36
|
|
Licence
|
452
|
37.02
|
73.38
|
|
Master
|
325
|
26.62
|
100
|
|
Employé
|
Oui
|
415
|
33.99
|
33.99
|
|
Non
|
806
|
66.01
|
100
|
|
Étudiant
|
Oui
|
522
|
42.75
|
42.75
|
|
Non
|
699
|
57.25
|
100
|
|
Types d’emploi
|
Ouvrier
|
56
|
6.77
|
6.77
|
|
Agent de maîtrise
|
152
|
18.38
|
25.15
|
|
Cadre
|
332
|
40.15
|
65.30
|
|
Auto-emploi
|
287
|
34.70
|
100
|
|
Secteurs d’activité
|
Commerce
|
230
|
27.85
|
27.85
|
|
Construction
|
42
|
5.08
|
32.93
|
|
Banque-assurance
|
63
|
7.63
|
40.56
|
|
Fonctionnaire
|
115
|
13.92
|
54.48
|
|
Agriculture
|
11
|
1.33
|
55.81
|
|
Entreprise privée
|
270
|
32.69
|
88.50
|
|
Ménagère
|
13
|
1.57
|
90.07
|
|
Autres
|
82
|
9.93
|
100
|
|
Pas de réponse
|
396
|
–
|
–
|
Source : auteurs
27Considérant le revenu des individus dans la population d’étude, il apparaît que dans la figure ci-dessous, 67.24 % ont un revenu mensuel en deçà de 150 000 FCFA (environ 300 dollars), 26.21 % ont un revenu mensuel inférieur à 50 000 FCFA et 27.85 % gagnent entre 50 000 FCFA et 100 000 FCFA par mois. De même, 8.61 % ont un revenu compris entre 150 000 FCFA et 200 000 FCFA. Seulement, 11 % des individus ont un revenu mensuel supérieur à 300 000 FCFA (environ 600 dollars). Un tel niveau de revenu, relativement faible, peut conduire à une faible utilisation du mobile money. En conséquence, le rôle du revenu comme déterminant de l’adoption de la monnaie mobile peut être négligeable. Car il va de soi que pour le règlement des transactions par l’usage de la monnaie mobile, un minimum de revenu s’avère indispensable. Par ailleurs, sur la base de ces faits stylisés, il est démontré que le mobile money est largement adopté par des individus à faibles revenus. Ce qui confirme son rôle d’inclusion financière.
Figure 1. Répartition des revenus dans la population d’étude
Source : auteurs
28Autre fait marquant, 99.10 % des individus de la population d’étude affirment connaître le mobile money ou en ont entendu parler. Parmi eux, 68.44 % ont connu ce service grâce au court message (SMS) des opérateurs de télécommunication et 26.16 % à travers la télévision. Quant à la radio et la presse écrite, elles se réservent la portion congrue, avec 2.66 % et 2.40 % respectivement.
29Cependant, bien qu’une large frange de la population ait déjà entendu parler du mobile money et l’ait adopté, le niveau des transactions réalisées à travers ce service demeure assez faible. À titre illustratif, l’ensemble des transactions en 2016, est d’environ 820 milliards de FCFA soit un cinquième du produit intérieur brut du Cameroun. Dans ce cas, le taux d’adoption, bien qu’élevé du fait de l’effet de mode, reste inhibé par des facteurs environnementaux ou spécifiques au produit. Parmi ces facteurs, on peut citer : l’insuffisance des informations disponibles sur le fonctionnement du produit ; une communication imparfaite sur la sécurité (à l’instar du risque de piratage), la peur de la défaillance du système, notamment sa capacité à éteindre les dettes. L’existence de ces problèmes contribue à entraver aussi bien le retour sur investissement pour les établissements money mobile que la diffusion du produit à l’ensemble de la population.
30La figure 2 montre que 84.55 % des individus ayant adopté le mobile money l’utilisent pour transférer de l’argent, 62.15 % y ont recours pour acheter le crédit ou les unités de communication, 18.70 % l’utilisent pour payer des factures, 12.93 % pour acheter des tickets de voyage et 4.43 % pour réaliser des transactions sur leurs comptes bancaires.
Figure 2. Utilisation des services Monnaie Mobile au Cameroun
Source : auteurs
31Cependant, lorsqu’on cherche à connaître les motivations ayant conduit à l’adoption du mobile money, bien que la liste proposée ne soit pas exhaustive, il ressort que les agents économiques y ont recours pour les motifs suivants : il assure un gain en temps (87.90 %) ; les coûts de transaction sont faibles (57.24 %) ; la proximité d’un point de vente (53.17 %) ; la possibilité de faire des achats à distance (48.14 %) avec le développement du commerce électronique ; la facilité d’usage (46.60 %). D’autres raisons de moindre importance sont évoquées, comme la sécurité (28.86 %) et les avantages offerts par les opérateurs (21.80 %).
32Toutefois, certains facteurs apparaissent comme inhibiteurs à l’adoption du mobile money. Il s’agit du manque d’informations relatives au fonctionnement du produit (65.43 %) ; l’appréhension de la défaillance du système lors de l’usage de la monnaie mobile (44.44 %) ; les risques de pertes (36.42 %) ; la sécurité et le manque de confiance sont également évoqués (28.40 %).
Figure 3. Motivations à l’adoption de la Monnaie Mobile dans la population
Source : auteurs
33Il convient néanmoins de relever que 86.08 % des individus affirment être satisfaits du système mobile money et 95.10 % pensent que ce service doit être amélioré.
Figure 4. Raisons de la non-adoption de monnaie mobile par ville
Source : auteurs
- 3 Pour une analyse approfondie du potentiel d’inclusion financière du mobile money, se référer à l’ar (...)
34Au-delà de sa dimension banque mobile, le mobile money est analysé ici comme un instrument de paiement. C’est pour cela que, dans cette étude, les individus qui disposent ou non d’un téléphone mobile doivent dire s’ils adoptent ou non ce service, compte tenu de son utilité supposée dans la réalisation des transactions financières, à savoir : le règlement des factures, le transfert d’argent, le dépôt ou le retrait des liquidités, etc. Dans cette perspective, l’usage du mobile money permet aux agents économiques de réduire leurs coûts de transaction et, dans une certaine mesure, contribue à la réduction de l’exclusion financière3.
35L’objectif étant de distinguer les ménages ayant adopté le mobile money de ceux ne l’ayant pas fait, la variable dépendante décrivant la décision du ménage est dichotomique. Elle prend la valeur 1 lorsque le ménage adopte le mobile money et la valeur 0 sinon. C’est pourquoi le logit binomial est utilisé pour estimer la probabilité d’adoption du ménage. Soit 𝜋 la décision du ménage d’adopter le mobile money, 𝜋i = 1 s’il y a adoption et 𝜋i = 0 sinon. La prédiction faite à travers ce modèle permet de quantifier l’intensité de la liaison entre les variables explicatives caractérisant le mobile money et la variable expliquée représentant la décision d’adoption (Desjardins, 2005). La technique ainsi adoptée n’impose pas de restrictions sur les conditions de normalité des variables explicatives, pas plus qu’elle n’en impose sur la nature discrète ou non de ces variables (Tabachnick & Fidell, 2005). On peut donc admettre que le caractère diversifié des variables explicatives, l’hypothèse de non-linéarité de la relation entre la décision d’adoption du mobile money et les variables explicatives le caractérisant, ainsi que la flexibilité reconnue des modèles logistiques, justifient l’option prise ici pour cette technique dans l’analyse des données.
36Nous supposons que la décision d’adopter le mobile money par un individu est fonction de l’utilité probable qu’il éprouve en utilisant cet instrument financier. Soit 𝜋* la variable latente représentant la décision d’adoption du ménage, 𝜋* varie de –∞ à +∞. Cette variable est déterminée par des variables explicatives décrivant les spécificités du mobile money, de sorte qu’on a l’équation structurelle suivante :
où i indique l’observation, 𝛽 est le vecteur des paramètres à estimer, X la matrice des variables indépendantes et 𝜀 le terme d’erreur, qui suit asymptotiquement une loi normale.
37Supposons que l’utilité probable d’adoption est UA(𝜋*) et l’utilité probable de la non-adoption est UN(𝜋*), puisque la variable latente est 𝜋*, on a :
38On suppose que l’individu est neutre vis-à-vis du risque. Les cas avec les valeurs positives de 𝜋* sont observés comme 𝜋 = 1, alors que les cas avec des valeurs négatives ou nulles de 𝜋* comme 𝜋 = 0. L’idée de la variable latente 𝜋* est qu’une propension sous-jacente à l’adoption du mobile money est cause de l’état observé. De plus, bien que nous ne puissions pas observer directement cette propension, un changement de 𝜋* entraîne, à un moment donné, un changement de ce que nous observons, c’est-à-dire que les ménages adoptent ou non le mobile money.
39Dans notre cas, l’utilité d’adoption U(𝜋*) est supposée être liée à l’ensemble des caractéristiques spécifiques du service mobile money telles que définies dans l’équation (1). Ce sont ces facteurs spécifiques qui sont susceptibles, pour l’usager potentiel, d’influencer sa décision d’adopter le mobile money. Il s’agit des avantages offerts ou gratifications suite à la réalisation d’une transaction mobile money, de l’information disponible sur le fonctionnement du mobile money, de la proximité avec les points de vente mobile money, du fait de connaître quelqu’un qui dispose d’un compte mobile money (effet de réseau).
40Dès lors, la probabilité qu’un ménage adopte le mobile money, pour une valeur donnée de x peut être exprimée comme suit :
41En intégrant le modèle structurel obtenu en (1) dans l’équation (2) et en réarrangeant les termes, la probabilité d’adoption du mobile money par un ménage devient :
42Les hypothèses suivantes ont été émises afin de tester ce modèle :
-
les avantages offerts par les compagnies de mobile money lors de la réalisation d’une transaction peuvent affecter son adoption ;
-
la disponibilité de l’information sur le fonctionnement du mobile money peut accroître la probabilité d’adoption ;
-
plus le temps mis pour la réalisation d’une transaction est long, moins l’usager est enclin à adopter le mobile money ;
-
la proximité des points de vente mobile money peut accroître la probabilité d’adoption ;
-
la fiabilité ou la sécurité liée au mobile money peut accroître la probabilité d’adoption ;
-
l’existence d’un grand nombre d’utilisateurs mobile money peut accroître la probabilité d’adoption.
43Ces différentes hypothèses donnent implicitement les signes attendus des variables explicatives du modèle. Le processus d’analyse des données s’est fait de manière directe par l’introduction simultanée de toutes les variables explicatives du modèle, car aucune hypothèse n’a été faite sur l’ordre des variables explicatives dans notre analyse.
44Par ailleurs, compte tenu de la taille de l’échantillon suffisamment grande (1222 ménages), le théorème central limite permet de résoudre le problème de normalité. Néanmoins, afin de nous conforter dans le choix d’une régression logistique, nous avons effectué un test de colinéarité de nos variables explicatives, notamment le test de tolérance. Il en ressort qu’aucune des valeurs de réponse pour chacune des variables indépendantes n’est inférieure ou égale à 0,01, ainsi que le montre le tableau 2 ci-dessous : par conséquent, il n’y a pas multicolinéarité dans notre modèle. Par ailleurs, l’estimation du coefficient du facteur d’inflation de la variance (VIF) pour chaque variable indépendante corrobore les conclusions du test de tolérance. En effet, d’après Bressoux (2008), on parle de multicolinéarité lorsque le coefficient VIF est supérieur à 5. Les résultats présentés dans le tableau 2 montrent qu’il n’y a pas multicolinéarité puisque le coefficient VIF est proche de 3.
Tableau 2. Calculs de colinéarité
|
Variables
|
Tolérance
|
VIF
|
|
Avantages offerts
|
0.437449
|
2.29
|
|
Information fonctionnement
|
0.398233
|
2.51
|
|
Temps de réalisation
|
0.655147
|
1.53
|
|
Proximité point de vente
|
0.910234
|
1.10
|
|
Sécurité
|
0.801267
|
1.25
|
|
Effet de réseau
|
0.985150
|
1.02
|
Source : auteurs
45Étant donné que l’objectif est d’examiner le rôle des facteurs spécifiques dans l’adoption du mobile money en s’appuyant sur les caractéristiques socio-économiques, l’analyse des résultats va se faire suivant deux cas : d’abord en examinant le modèle général, c’est-à-dire celui qui analyse les déterminants spécifiques dans l’ensemble de l’échantillon, ensuite une série de modèles qui, tout en discriminant la population suivant les caractéristiques socio-économiques, analysent leur comportement d’adoption par rapport aux facteurs spécifiques.
Tableau 3. Résultats de l’estimation du modèle général
|
Variables
|
Modèle général
|
|
Coef.
|
Effets marg.
|
|
Avantages offerts
|
-0.864***
(0.270)
|
-0.176***
(0.055)
|
|
Information fonctionnement
|
0.742***
(0.209)
|
0.0151***
(0.425)
|
|
Temps de réalisation
|
-0.216
(0.171)
|
-0.044
(0.035)
|
|
Proximité point de vente
|
0.349**
(0.141)
|
0.071**
(0.029)
|
|
Sécurité
|
0.389
(0.249)
|
0.079
(0.051)
|
|
Effet de réseau
|
0.143
(0.220)
|
0.029
(0.450)
|
|
Constante
|
-1.632
(1.074)
|
|
|
Observations
|
1143
|
Écart-type entre parenthèses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Source : auteurs
46Du tableau 3 ci-dessus, il apparaît que les avantages offerts, les informations disponibles sur le fonctionnement du mobile money et la proximité du service, sont les variables significatives de l’adoption de ce service. Autrement dit, l’information relative au fonctionnement de la monnaie mobile, laquelle vise à dévoiler au consommateur les bénéfices du produit, joue un rôle fondamental dans son adoption au Cameroun. À cet égard, les compagnies de téléphonie mobile gagneraient à s’appesantir non pas seulement sur une structure de communication qui révèle l’existence d’une offre variée de services, mais sur celle qui informe le consommateur sur l’opportunité pour lui d’adopter le service mobile money, notamment. De plus, il pourrait être utile d’insérer dans la communication, des informations relatives à la résolution des problèmes tels que : un éventuel incident de paiement, des bugs de réseau, des bugs de réinitialisation des comptes en cas de perte de données (mot de passe, code PIN…), des problèmes de la confusion de destinataire, etc. À ce propos, il convient de remarquer, avec Kuisma, Laukkanen et Hiltunen (2007) dans le cas des technologies bancaires, qu’une communication déficiente peut être inhibitrice du processus d’adoption. La densification de l’information peut donc être très importante, d’autant plus que, pour le moment, elle ne contribue que de 1,51 % à la probabilité d’adoption.
47Par ailleurs, en tant qu’indicateur de visibilité, la proximité géographique des points de vente mobile money a un effet positif et significatif sur l’adoption de ce service. Cette significativité peut s’expliquer par le fait que la proximité des points de vente est un facteur de réduction des coûts de transaction pour les consommateurs, qui n’ont pas, dans cette hypothèse, à faire de longues distances lorsqu’ils sollicitent ce service. À cet égard, on peut faire référence aux travaux de Baumol (1952) et Tobin (1956), travaux qui ont été repris par bon nombre d’auteurs comme Alvarez et Lippi (2009) ou encore Dunne et Kasekende (2018). En effet, la proximité des points de vente du mobile money participe de la réduction des coûts de transport pour des opérations comme les dépôts et les retraits d’argent. En ce qui concerne les paiements des factures, les transferts d’argent, la consultation du compte mobile money, le paiement des frais de scolarité, ces coûts sont quasi nuls car l’opération peut se réaliser sans avoir à se déplacer. C’est pourquoi la multiplication des points de vente comme stratégie d’affaires mise en place par les compagnies de téléphonie a manifestement un impact sur l’adoption, compte tenu de l’effet marginal lié à cette variable (0.071). Dans le but d’améliorer le taux d’incidence de cette proximité, une recommandation consisterait à permettre au consommateur de réaliser, dans les limites de la réglementation, le maximum de ses opérations financières, quand on sait que certains points de vente font face à une contrainte de liquidité.
48Par contre, les avantages offerts à l’heure actuelle, agissent négativement et significativement sur l’adoption du mobile money. Pourtant, d’après les résultats, ils jouent un rôle prépondérant dans l’adoption du mobile money, car leur contribution à la diminution de la probabilité d’adoption est de 17.6 %. Par conséquent, les compagnies de téléphonie gagneraient à faire des propositions de bonus de tout autre nature, si elles veulent susciter l’adhésion à ce service. Par exemple : autoriser l’interopérabilité des gratifications d’unités de communication acquises à la suite d’une transaction mobile money, permettre le cumul de ces crédits et envisager la possibilité de transfert de crédit… Il faut dire que cette interopérabilité n’est pas un obstacle à la concurrence, comme on pourrait le penser en première approximation, car les usagers du mobile money sont déjà des abonnés d’opérateurs qui offrent tous ce service. Une interopérabilité ne peut pas entamer la concurrence. Au contraire, elle permettrait aux abonnés de réaliser leurs transactions, quel que soit l’opérateur auquel ils appartiennent, ce qui fait d’elle un déterminant de l’adoption du mobile money.
49Toutefois, si l’on suppose que tous les individus n’ont pas le même niveau d’appréhension des facteurs spécifiques, leur compréhension sera fonction d’un certain nombre de facteurs socio-économiques, comme le statut social, le sexe, l’éducation, la religion, le revenu et la catégorie socioprofessionnelle.
50Le but de cette deuxième séquence de l’analyse est de voir comment certaines variables socio-économiques supposées pertinentes peuvent permettre de mieux appréhender le rôle des facteurs spécifiques dans l’adoption du mobile money au Cameroun. On analysera tour à tour le statut social, le sexe, la religion, l’éducation, le revenu et la catégorie socioprofessionnelle.
Tableau 4. Perception des facteurs spécifiques suivant le statut social
|
Variables
|
Statut social
|
|
Étudiants
|
Secteur formel
|
Secteur informel
|
|
Coef.
|
Effets marg.
|
Coef.
|
Effets Marg.
|
Coef.
|
Effets marg.
|
|
Avantages
offerts
|
-1.142***
(0.407)
|
-0.228***
(0.081)
|
-0.429
(0.432)
|
-0.891
(0.089)
|
-1.217**
(0.544)
|
-0.23**
(0.103)
|
|
Information fonctionnement
|
0.764**
(0.315)
|
0.153***
(0.063)
|
0.435
(0.327)
|
0.0903
(0.068)
|
1.265***
(0.429)
|
0.234***
(0.813)
|
|
Temps de réalisation
|
-0.404
(0.268)
|
-0.081
(0.054)
|
-0.0766
(0.256)
|
0.016
(0.053)
|
-0.237
(0.388)
|
-0.045
(0.073)
|
|
Proximité point
de vente
|
0.445**
(0.223)
|
0.089**
(0.044)
|
0.578***
(0.212)
|
0.120***
(0.044)
|
-0.343
(0.312)
|
-0.065
(0.058)
|
|
Sécurité
|
0.289
(0.448)
|
0.058
(0.089)
|
0.689**
(0.342)
|
0.143**
(0.071)
|
0.435
(0.578)
|
0.082
(0.109)
|
|
Effet de réseau
|
0.215
(0.302)
|
0.043
(0.605)
|
-0.0481
(0.381)
|
-0.009
(0.079)
|
0.576
(0.437)
|
0.108
(0.082)
|
|
Constante
|
-0.796
(1.740)
|
|
-2.993*
(1.563)
|
|
-0.717
(2.545)
|
|
|
Observations
|
489
|
503
|
269
|
Écart-type entre parenthèses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Source : auteurs
51Quand on rapproche les résultats du modèle général de ceux relatifs aux trois modèles représentatifs du statut social des enquêtés, quelques nuances peuvent être observées. En effet, si pour les étudiants ce sont les mêmes variables qui sont significatives, les travailleurs du secteur formel privilégient la proximité du point de vente et la sécurité. On peut d’ailleurs le comprendre, car ceux-ci étant supposés avoir une sécurité d’emploi, ils ne sont préoccupés que par la réduction des coûts de transaction que leur procure l’usage du mobile money. Les avantages offerts, notamment en termes de crédit de communication, ne sont pas importants pour eux. On peut comprendre qu’ils ne soient pas significatifs. Quant aux travailleurs du secteur informel, dont la plupart sont des petits commerçants, seuls les avantages offerts et l’information sur le fonctionnement sont significatifs : la sécurité n’est pas importante, ils sont habitués à se mouvoir dans un environnement où l’insécurité est quotidienne. En revanche, ils sont attentifs à tout gain que peut leur procurer l’usage du service, à condition, comme on le relevait plus haut, que ces avantages prennent une forme plus attractive et plus incitative, afin de jouer un rôle positif sur la probabilité d’adoption.
52En ce qui concerne les effets marginaux, la tendance des résultats est confirmée, notamment pour les étudiants : l’impact des avantages offerts sur la probabilité d’adoption est très élevé (-0.228), même s’il l’est encore plus avec la proximité des points de vente (0.445). C’est le cas également du secteur formel où, en dehors des avantages offerts, ce sont les variables significatives qui ont le plus d’incidence sur le processus d’adoption. On peut d’ailleurs en dire autant pour le secteur informel.
Tableau 5. Perception des facteurs spécifiques suivant le sexe
|
Variables
|
Coefficients
|
|
Femmes
|
Hommes
|
|
Avantages offerts
|
-1.073***
(0.404)
|
-0.730**
(0.396)
|
|
Information fonctionnement
|
0.935***
(0.309)
|
0.597**
(0.289)
|
|
Temps de réalisation
|
0.0985
(0.264)
|
-0.492**
(0.232)
|
|
Proximité point de vente
|
0.184
(0.205)
|
0.525***
(0.196)
|
|
Sécurité
|
0.534
(0.389)
|
0.300
(0.330)
|
|
Effet de réseau
|
0.0857
(0.318)
|
0.198
(0.309)
|
|
Constante
|
-2.576
(1.681)
|
-1.001
(1.426)
|
|
Observations
|
547
|
596
|
Écart-type entre parenthèses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Source : auteurs
53Dans l’adoption des nouvelles technologies, la littérature empirique met en exergue le rôle du genre (Laforêt & Li, 2005 ; Riquelme & Rios, 2010 ; Fall et al., (2015). Aussi l’appréhension des facteurs spécifiques va-t-elle forcément dépendre du fait qu’on soit homme ou femme. À travers le tableau 5 ci-dessus, on remarque que, pour les deux sexes, les avantages offerts et l’information sur le fonctionnement ont une importance significative sur l’adoption, même si les avantages offerts influencent négativement la probabilité d’adoption. Toutefois, la probabilité d’adoption des hommes est déterminée négativement par le temps mis dans la réalisation d’une transaction, et positivement par la proximité du point de vente.
Tableau 6. Perception des facteurs spécifiques suivant la religion
|
Variables
|
Coefficients
|
|
Chrétiens
|
Non chrétiens
|
|
Avantages offerts
|
-0.837**
(0.375)
|
-0.878**
(0.402)
|
|
Information fonctionnement
|
0.632**
(0.281)
|
0.844***
(0.319)
|
|
Temps de réalisation
|
-0.346
(0.221)
|
-0.104
(0.278)
|
|
Proximité point de vente
|
0.341*
(0.190)
|
0.399*
(0.214)
|
|
Sécurité
|
0.611*
(0.324)
|
0.0430
(0.402)
|
|
Effet de réseau
|
0.472
(0.308)
|
-0.268
(0.324)
|
|
Constante
|
-1.611
(1.448)
|
-1.392
(1.654)
|
|
Observations
|
631
|
512
|
Écart-type entre parenthèses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Source : auteurs
54La pratique de la religion est de plus en plus considérée comme un facteur déterminant de l’adoption d’une technologie (Ouédraogo & Dembele, 2010 ; Ngondjeb, Nje & Havard, 2011). Au Cameroun, où 70 % environ de la population pratique la religion chrétienne (LaCroixAfrica, 2018), la perception du rôle des facteurs spécifiques de l’adoption du mobile money peut être différente selon qu’on est chrétien ou non chrétien. À cet égard, le tableau 6 ci-dessus montre que, pour les deux catégories mentionnées, l’information sur le fonctionnement et la proximité du point de vente sont les variables améliorant la probabilité d’adoption du mobile money. Par contre, les chrétiens pris à part privilégient la sécurité comme élément fondamental de l’adoption du mobile money.
55Bien que l’éducation ne soit pas un facteur spécifique à un produit ou service, de nombreuses études la reconnaissent comme très importante dans la compréhension et l’adoption d’une nouvelle technologie (Bocquet & Brossard, 2008 ; Galliano & Roux, 2006). Dans le cas d’espèce, il apparaît une nette différence de perception du rôle des facteurs spécifiques selon le niveau d’étude. Pour la population ayant fait des études primaires, la proximité du point de vente mobile money influence négativement la probabilité d’adoption. Cette attitude peut être compréhensible compte tenu du faible niveau d’éducation, la prolifération des points de vente pouvant être interprétée comme révélatrice d’une intention d’arnaque. Pour la population ayant fait des études secondaires, l’information sur le fonctionnement influence positivement la probabilité d’adoption alors que pour le supérieur, c’est la proximité et la sécurité qui jouent ce rôle.
Tableau 7. Perception des facteurs spécifiques suivant l’éducation
|
Variables
|
Coefficients
|
|
Primaire
|
Secondaire
|
Supérieur
|
|
Avantages offerts
|
0.955
(1.507)
|
-1.547***
(0.468)
|
-0.443
(0.354)
|
|
Information fonctionnement
|
-0.0549
(1.023)
|
1.250***
(0.359)
|
0.430
(0.276)
|
|
Temps de réalisation
|
0.793
(0.925)
|
-0.455
(0.324)
|
-0.257
(0.218)
|
|
Proximité point de vente
|
-1.974**
(0.989)
|
0.317
(0.269)
|
0.489***
(0.173)
|
|
Sécurité
|
1.509
(1.619)
|
0.175
(0.532)
|
0.528*
(0.299)
|
|
Effet de réseau
|
-0.269
(1.100)
|
0.306
(0.345)
|
0.0385
(0.316)
|
|
Constante
|
1.271
(5.887)
|
-0.779
(2.148)
|
-1.890
(1.312)
|
|
Observations
|
38
|
378
|
727
|
Écart-type entre parenthèses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Source : auteurs
56De façon générale, ces résultats peuvent être interprétés comme le fait que, pour ces populations, plus le niveau d’éducation est faible, moins on s’intéresse aux facteurs spécifiques du produit. Puisque, dès lors qu’on passe du primaire au secondaire puis au supérieur, les avantages offerts, l’information sur le fonctionnement, la proximité des points de vente et la sécurité deviennent déterminants pour l’adoption.
Tableau 8. Perception des facteurs spécifiques suivant le revenu
|
Variables
|
Coefficients
|
|
Revenu 1
(moins de 100 mille)
|
Revenu 2
(plus de 100 mille)
|
|
Avantages offerts
|
-0.971***
(0.354)
|
-0.644
(0.429)
|
|
Information fonctionnement
|
0.896***
(0.275)
|
0.462
(0.329)
|
|
Temps de réalisation
|
-0.273
(0.236)
|
-0.119
(0.254)
|
|
Proximité point de vente
|
0.183
(0.196)
|
0.569***
(0.207)
|
|
Sécurité
|
0.223
(0.398)
|
0.731**
(0.349)
|
|
Effet de réseau
|
0.272
(0.276)
|
-0.159
(0.376)
|
|
Constante
|
-1.022
(1.559)
|
-2.436
(1.591)
|
|
Observations
|
619
|
524
|
Écart-type entre parenthèses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Source : auteurs
57La littérature empirique a établi que le revenu influence largement l’adoption des nouvelles technologies (Doss & Morris, 2001 ; Egyir, Owusu-Bennoah, Anno-Nyako & Banful, 2011). Prenant en compte ce paramètre, notre étude a retenu deux niveaux de revenu : une tranche de moins de 100 mille francs CFA et une autre au-delà de 100 mille francs CFA. Ce choix se justifie parce que les individus ayant au plus 100 mille francs CFA représentent 54 % de l’échantillon. Pour la première catégorie, c’est l’information sur le fonctionnement qui affecte positivement la probabilité d’adoption, alors que pour la seconde, c’est la proximité et la sécurité. Ce résultat est tout à fait compréhensible dans la mesure où, plus la richesse augmente, plus les usagers sont préoccupés par la sécurité, du fait de l’importance de leurs transactions financières.
Tableau 9. Perception des facteurs spécifiques suivant l’âge
|
Variables
|
Coefficients
|
|
Moins de 30 ans
|
30 ans et plus
|
|
Avantages offerts
|
-0.966***
(0.311)
|
-0.00130
(0.595)
|
|
Information fonctionnement
|
0.784***
(0.246)
|
0.523
(0.410)
|
|
Temps de réalisation
|
-0.372*
(0.204)
|
0.217
(0.323)
|
|
Proximité point de vente
|
0.291*
(0.167)
|
0.489*
(0.271)
|
|
Sécurité
|
0.413
(0.307)
|
0.445
(0.460)
|
|
Effet de réseau
|
0.126
(0.245)
|
0.103
(0.532)
|
|
Constante
|
-0.817
(1.323)
|
-4.724**
(2.018)
|
|
Observations
|
880
|
263
|
Écart-type entre parenthèses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Source : auteurs
58Des travaux ont identifié l’âge comme un facteur déterminant dans l’adoption d’une nouvelle technologie (Morris, 2000). Mais les avis divergent à ce sujet. Si certains estiment que les jeunes adoptent plus facilement les produits de la nouvelle technologie, d’autres pensent que c’est l’inverse (Fall, 2015). Dans le cas d’espèce, pour tous les usagers, quel que soit l’âge, la proximité joue un rôle essentiel dans l’adoption du mobile money. Toutefois, ceux qui ont moins de 30 ans accordent aussi de l’importance à la disponibilité de l’information sur le fonctionnement et sur le temps de réalisation d’une transaction financière. Pour cette tranche d’âge, compte tenu de l’influence négative et très significative des suppléments offerts, les compagnies gagneraient à transformer ces avantages, généralement exprimés en crédit bonus, en data, du fait de la dépendance des jeunes aux réseaux sociaux.
59L’objectif de cet article était d’examiner le rôle des facteurs spécifiques dans l’adoption du mobile money au Cameroun, sur la base des données individuelles collectées dans les villes de Douala et de Yaoundé, en opérant une discrimination en fonction des caractéristiques socio-économiques. Notre étude a opté pour le modèle logit, en s’appuyant sur les données de l’enquête portant sur « les déterminants d’adoption de la monnaie mobile au Cameroun » et menée par le Groupe de recherche en économie et gestion (GREG) de la Faculté des sciences économiques et de gestion appliquée (FSEGA) de l’Université de Douala.
60Les résultats de l’estimation économétrique montrent que, de façon générale, les avantages offerts, les informations disponibles sur le fonctionnement du mobile money et la proximité du service sont les variables significatives de l’adoption de ce service.
61Par ailleurs, la discrimination de la population suivant les caractéristiques sociodémographiques permet d’avoir une autre perception des facteurs spécifiques au produit. À cet égard, les résultats de cette étude montrent que lorsqu’on considère le statut social, les travailleurs du secteur formel privilégient la proximité du point de vente et la sécurité, tandis que ceux du secteur informel s’appuient sur les avantages offerts et l’information disponible. Pour les étudiants, ce sont les mêmes déterminants que ceux du modèle général.
62Lorsqu’on considère le sexe, les femmes mettent en avant les avantages offerts et l’information disponible, alors que les hommes y ajoutent le temps mis pour une transaction et la proximité des points de vente. La configuration est pratiquement la même lorsque la population est observée suivant l’appartenance religieuse ou le niveau d’étude. Quant au revenu, pour les individus ayant au plus 100 mille francs, l’information disponible est le déterminant majeur, alors que pour ceux ayant un revenu de plus de 100 mille francs, ce sont la proximité des points de vente et la sécurité. Enfin, les individus âgés de moins de 30 ans privilégient les avantages offerts, l’information disponible et la proximité des points de vente.
63En termes de recommandations, et pour ce qui est des avantages offerts, étant donné que ceux pratiqués actuellement au Cameroun n’améliorent pas l’adoption du mobile money, alors qu’il s’agit d’un déterminant important (car leur contribution à la diminution de la probabilité d’adoption est de 17,6 %), les compagnies de téléphonie gagneraient à faire des propositions de bonus de tout autre nature si elles veulent promouvoir l’adoption de ce service. Par exemple : autoriser l’interopérabilité des crédits de communication, permettre le cumul de ces crédits et envisager la possibilité de transfert de crédit…
64De plus, les compagnies de téléphonie mobile gagneraient à s’appesantir non pas seulement sur une structure de communication qui révèle l’existence d’une offre variée de services, mais sur celle qui informe le consommateur sur l’opportunité pour lui d’adopter le service mobile money, notamment. Il pourrait également être utile d’insérer dans la communication, des informations relatives à la résolution des problèmes tels que : un éventuel incident de paiement, des bugs de réseau, des bugs de réinitialisation des comptes en cas de perte de données (mot de passe, code PIN…), des problèmes de la confusion de destinataire, etc.
65Enfin, dans le but d’améliorer l’impact de la proximité des points de vente, une recommandation consisterait à permettre au consommateur de réaliser, dans les limites de la réglementation, le maximum de ses opérations financières, quand on sait que certains points de vente font face à une contrainte de liquidité.
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