# Influence des technologies d'aide à la vente sur les performances du commercial : étude des médiateurs interpersonnels et intrapersonnels

Romain Franck, Maud Dampérat

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Romain Franck, Maud Dampérat. Influence des technologies d'aide à la vente sur les performances du commercial : étude des médiateurs interpersonnels et intrapersonnels. Recherche et Applications en Marketing (French Edition), 2022, 37 (4), pp.63-92. 10.1177/07673701221117602. halshs-04159500

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INFLUENCE DES TECHNOLOGIES D'AIDE A LA VENTE SUR LES PERFORMANCES DU COMMERCIAL : ETUDE DES MEDIATEURS INTERPERSONNELS ET INTRAPERSONNELS

Romain Franck

PhD Student, Université Jean Monnet, COACTIS

romain.franck@univ-st-etienne.fr

Maud Dampérat

Professor, Université Jean Monnet, COACTIS

maud.damperat@univ-st-etienne.fr

FRANCK R. et DAMPERAT M. (2022). Influence des technologies d'aide à la vente sur la satisfaction au travail et les performances du commercial : étude des médiateurs interpersonnels et intrapersonnels. *Recherche et Applications en Marketing (French Edition)*, 37(4), 63-92. **Rang 2 FNEGE, A HCERES** https://doi.org/10.1177/07673701221117602
INFLUENCE DES TECHNOLOGIES D'AIDE A LA VENTE SUR LES PERFORMANCES DU COMMERCIAL : ETUDE DES MEDIATEURS INTERPERSONNELS ET INTRAPERSONNELS

**Résumé** : Cet article étudie l'influence de l'utilisation des technologies d'aide à la vente sur les performances du commercial en B2B, en raison de leur importance grandissante et de leurs effets discutés. Nous examinons les mécanismes médiateurs sous-jacents entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente et les résultats pour le commercial (i.e., la satisfaction au travail et les performances du commercial). Sur la base d'un échantillon de 196 commerciaux B2B, nos résultats valident l'existence d'un effet direct entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente et les performances du commercial, ainsi que l'existence d'effets indirects (1) via les médiateurs interpersonnels, i.e. successivement le comportement de vente adaptatif et la qualité de la relation, et également (2) via les médiateurs intrapersonnels, i.e. successivement la surcharge du rôle et le risque de burnout du commercial. Les résultats montrent aussi l'influence positive de la satisfaction au travail sur les performances du commercial, et réciproquement.

<u>Mots clés</u> : *Burnout*, comportement de vente adaptatif, qualité de la relation, performances du commercial, satisfaction au travail, utilisation des technologies d'aide à la vente.
## Introduction

Au cours de la dernière décennie, la technologie a fait l'objet d'un fort intérêt pour les théoriciens et les praticiens du marketing, comme en témoigne le large développement des technologies d'aide à la vente qui, renforcé par la pandémie de COVID-19, entraîne des défis immédiats, vastes et graves pour de nombreuses forces de vente en Business-to-Business (B2B), et notamment des défis technologiques (Hartmann et Lussier, 2020). Ces défis concernent l'intégration par les commerciaux de nouvelles technologies d'aide à la vente et sont particulièrement importants et complexes à relever. En effet, les technologies d'aide à la vente visent à améliorer l'efficience et l'efficacité<fnref n="1" /> des commerciaux en B2B (Hunter et Perreault Jr, 2007) et, in fine, les performances de l'entreprise (Kim et Kim, 2009). Ces outils technologiques correspondent à l'ensemble du matériel informatique, des logiciels, des applications et des appareils de télécommunications utilisés par les commerciaux au cours du processus de vente ; tels que les logiciels de gestion de la relation client – aussi appelés CRM ou Customer Relationship Management –, les médias sociaux, les outils collaboratifs ou la prospection automatisée. À mesure que la technologie progresse, l'implantation de technologies d'aide à la vente augmente également et leur progression devrait continuer à l'avenir (Boujena et al., 2009). En améliorant la vitesse et la qualité du flux d'informations entre le commercial, le client et l'organisation, les outils technologiques d'aide à la vente influencent l'ensemble du processus de vente (Speier et Venkatesh, 2002). Cependant, en l'état de nos connaissances, les travaux académiques sur les technologies d'aide à la vente se focalisent sur l'acceptation de la technologie, mais n'étudient pas l'influence de son utilisation sur le processus de vente (Ahearne et al., 2004) ou sur les performances des commerciaux (Park et al., 2010). Pourtant, ces résultats intéressent particulièrement les services marketing et commerciaux qui s'interrogent sur l'intérêt d'investir dans ces technologies et de former leurs commerciaux (Julienne et al., 2019). Au-delà de l'enjeu commercial que représente ces outils, les mécanismes sous-jacents – notamment interpersonnels et intrapersonnels – liés à leur utilisation par les commerciaux méritent d'être étudiés et testés empiriquement.

Concernant les bénéfices liés l'utilisation des technologies d'aide à la vente, les études rapportent des résultats mitigés et il existe un débat au sein de la communauté scientifique (Holloway et al., 2013). (1) Certains chercheurs sont partisans d'une approche technologique

<footnote n="1">¹ Au sens de Zallocco et al., (2009), la performance commerciale se décompose en deux types de mesures, l'efficacité et l'efficience. Les mesures d'efficacité correspondent à des résultats de vente mesurés objectivement (e.g., unités vendues, chiffre d'affaires, rentabilité) alors que les mesures d'efficience consistent en l'analyse des comportements de vente mesurés subjectivement (e.g. appels téléphoniques, démonstrations clients). L'efficience diffère de l'efficacité en ce sens que l'accent est mis sur les comportements du vendeur (Ingram et al., 2002).</footnote>
et voient dans ces nouveaux outils le moyen de développer de relations solides avec les
clients. (2) D'autres chercheurs, partisans d'une approche plus traditionnelle, se montrent
réticents aux nouvelles technologiques pensant qu'une relation ne peut s'établir qu'en face-à-
face. Ces outils constitueraient alors une charge et un stress supplémentaire pour le
commercial (Westbrook et Peterson, 2020). Nous cherchons donc à étudier simultanément ces
deux types de mécanismes qui semblent agir de manière contradictoire. Nous nous plaçons
donc dans la continuité des travaux effectués par Park et al. (2010) en analysant, comme ils le
suggèrent, d'autres variables associées à l'utilisation des technologies d'aide la vente telles
que des variables interpersonnelles (i.e., qualité de la relation client) ou intrapersonnelles (i.e.,
satisfaction au travail).

Les variables interpersonnelles sont largement étudiées au sein de l'approche relationnelle en
marketing. L'approche relationnelle place la relation client-fournisseur au cœur du processus
de vente en B2B (Guenzi et al., 2007) et est considérée comme la clé du succès de l'entreprise
(Palmatier et al., 2006). Si l'approche relationnelle n'est pas remise en cause par le
développement des nouvelles technologies d'aide à la vente, en revanche, la manière de tisser
ses relations, de prendre contact et de construire la relation sur le long terme se trouve
modifiée. De nombreuses recherches ont examiné comment mettre en œuvre avec succès des
technologies d'aide à la vente (Foss et al., 2008; Holger et al., 2011; Palmatier et al., 2008;
Pardo, Ivens, et Wilson; 2014, Payne et Frow, 2005). Cependant, la majorité de ces articles
sont prescriptifs, identifiant généralement une liste de facteurs clés de succès et/ou d'étapes
essentielles dans le processus de mise en œuvre (Williams et al, 2017). Pourtant l'étude des
mécanismes interpersonnels, tels que la qualité des relations ou le comportement de vente
adaptatif, est nécessaire pour mieux comprendre le rôle joué par l'utilisation des technologies
d'aide à la vente sur le processus de vente, et in fine, les performances du commercial.

En entreprise, l'implantation et l'utilisation de nouveaux outils technologiques (e.g., CRM,
médias sociaux, outils collaboratifs ou de prospection) sont souvent décidées par la direction
et, de fait, subies par les commerciaux. Ces changements liés aux technologies d'aide à la
vente peuvent mettre certains commerciaux en difficulté (Rangarajan et al., 2005). Dans une
étude récente, Westbrook et Peterson (2020) montrent que les outils d'aide à la vente —
notamment technologiques — améliorent les performances des commerciaux, mais
parallèlement augmentent leur stress, leur risque de burnout et leur intention de quitter leur
travail. Fondé sur les travaux en management des ressources humaines (Cordes et Dougherty,
1993) ou en psychologie (Maslach et Leiter, 2017), le burnout semble induit par un sentiment
de surcharge du rôle et conduit à des conséquences négatives pour les individus (e.g. diminution de la satisfaction au travail et des performances) comme pour les organisations. Aussi, l'étude des mécanismes intrapersonnels, notamment le sentiment de surcharge du commercial et le burnout, semble nécessaire à prendre en compte pour mieux comprendre les relations entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente et les performances du commercial.

Fondé théoriquement sur le marketing relationnel (Palmatier et al., 2005) et le management des ressources humaines (Cordes et Dougherty, 1993), nous proposons une modélisation de l'influence de l'utilisation des technologies d'aide à la vente sur les performances du commercial dans un contexte de vente en B2B. Nous étudions, d'une part, l'influence directe de l'utilisation des technologies d'aide à la vente sur les performances du commercial ; et, d'autre part, son influence indirecte *via* des médiateurs interpersonnels (i.e., comportement de vente adaptatif et qualité des relations), et des médiateurs intrapersonnels (i.e., surcharge du rôle et risques de burnout). De plus, nous examinons les conséquences pour le commercial *via* l'influence réciproque entre la satisfaction au travail et les performances du commercial. On s'attend à ce que ces deux mécanismes exercent une influence opposée. D'une part, l'utilisation des technologies d'aide à la vente devrait permettre aux commerciaux de mieux adapter leurs comportements de vente aux besoins des clients et, par conséquent accroitre la qualité de leur relation avec le client. Et d'autre part, l'utilisation de ces technologies devrait, à l'inverse, entrainer une surcharge du rôle de commercial, induisant ainsi un risque accru de burnout.

L'originalité de ce travail, au regard des défis technologiques liés à l'intégration des technologies d'aide à la vente (Hartmann et Lussier, 2020), tient principalement en l'étude simultanée de deux mécanismes sous-jacents pour lesquels nous supposons des effets opposés : l'un lié aux mécanismes interpersonnels qui renforce l'influence positive de l'utilisation des technologies d'aide à la vente par les commerciaux sur leurs performances ; et l'autre lié aux mécanismes intrapersonnels qui sont supposés dégrader cette influence. Il s'agit de tester deux mécanismes exerçant une influence opposée et étudiée sous la forme d'une médiation complémentaire pour les mécanismes interpersonnels et sous la forme d'une médiation compétitive pour les mécanismes intrapersonnels, et ce au sens de Zhao et al. (2010). Cette recherche s'inscrit ainsi dans la lignée des travaux (1) de Park et al. (2010) qui étudient la qualité de la relation comme médiateur complémentaire de la relation entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente et les performances des commerciaux, et (2)
dans la lignée des travaux de Ambrose et al. (2021) qui suggèrent d'étudier l'influence des
outils technologiques sur le burnout. Si la première contribution tient en l'étude simultanée de
mécanismes opposés, la seconde contribution lui est liée – car permise par cette simultanéité
dans l'analyse – et consiste en l'étude de la relation réciproque entre la satisfaction au travail
du commercial et ces performances, ce qui signifie que la satisfaction au travail contribue aux
performances du commercial et réciproquement.

Fondements théoriques

Les technologies d'aide à la vente en B2B et leur utilisation

Les technologies d'aide à la vente – aussi appelées SFA ou Sales Force Automation – correspondent à l'ensemble des outils technologiques qui facilitent le travail du commercial en vue d'assurer une meilleure gestion de la relation client (Jelinek, 2013: page 636; Speier et Venkatesh, 2002: page 99). Le concept d'utilisation des technologies d'aide à vente, quant à lui, correspond à l'infusion, c'est-à-dire l'étendue de l'utilisation des technologies (Jones et al, 2002: page 147). Ce construit comprend deux niveaux d'analyse distinct : l'un organisationnel qui se focalise sur l'intégration des technologies dans les systèmes de travail opérationnels ou de gestion d'une organisation (Zmud et Apple 1992) ; et l'autre individuel qui se centre sur l'étendue de l'utilisation de ces technologies par le commercial (Jones et al, 2002 ; Sundaram et al, 2007). Nous nous focalisons pour cette étude sur le niveau individuel. Aussi, nous définissons l'utilisation des technologies d'aide à vente comme la mesure dans laquelle le commercial utilise au maximum les technologies d'aide à la vente pour améliorer sa productivité (Jones et al, 2002).

Dans la littérature, deux approches sont utilisées pour l'étude des technologies d'aide à la
vente : soit (1) l'étude d'un outil technologique spécifique d'aide à la vente pour en
comprendre ses effets, tels que le CRM (e.g., Nelson et al., 2020; Avlonitis et Panagopoulos,
2005; Agnihotri et al., 2017), les média sociaux (e.g., Agnihotri et al., 2016) ou les logiciels
de management (Hernandez et al., 2008) ; soit (2) l'étude d'une combinaison d'outils
technologiques d'aide à la vente qui permet de tenir compte de la diversité des outils utilisés
par le commercial dans sa pratique (e.g., Agnihotri et al., 2009; Rapp et al., 2012; Ahearne et
al., 2004). Nous avons choisi cette seconde approche pour deux principales raisons : (1) la
diversité et l'hétérogénéité des outils correspond à la réalité de la pratique quotidienne des
commerciaux ; et (2) les mécanismes intrapersonnels (i.e., surcharge de rôle et risques de
burnout) vont jouer un rôle clé lorsque les commerciaux sont confrontés à un nombre
important d'outils technologiques dont le but, l'usage et les modalités de fonctionnement sont
variés et hétérogènes. Ainsi, l'approche fondée sur la fréquence d'utilisation d'une
combinaison d'outils technologiques nous semble plus à même d'expliquer un sentiment de
surcharge ou de burnout, ce que l'étude d'un outil très spécifique permettait moins puisque la
surcharge nous semble plutôt venir de l'utilisation d'une multitude d'outils différents.

Avec les possibilités offertes par les outils technologiques d'aide à la vente, le processus de vente en B2B – i.e., comprendre le client, l'approche, la découverte des besoins, la présentation, la clôture et le suivi – s'en trouve largement modifié (Andzulis et al., 2012). Des travaux montrent que les technologies d'aide à la vente sont notamment utilisées pour collecter des informations sur les clients et leurs besoins afin de mieux les comprendre (Jones et al., 2005 ; Lacoste, 2016), développer des relations personnelles sur le long terme (Itani et al., 2017), construire un réseau et interagir entre parties prenantes d'un contrat (Agnihotri et al., 2012 ; Bocconcelli et al., 2017 ; Lacoste, 2016), ou rencontrer des prospects, proposer de nouvelles offres et s'assurer que les clients suivent les actualités de l'entreprise (Moore et al., 2013). En améliorant la vitesse et la qualité du flux d'informations entre le vendeur, le client et l'organisation, les outils technologiques d'aide à la vente soutiennent le processus de vente (Speier et Venkatesh, 2002), et par voie de conséquence les résultats du commercial.

Les conséquences pour le commercial

Les responsables de la force de vente sont particulièrement intéressés par deux types de résultats (Bagozzi, 1978) : le premier concerne les performances de vente et les facteurs qui affectent cette performance ; et le second, la satisfaction au travail et au bien-être des personnes composant la force de vente. Concernant les performances de vente, si les technologies d'aide à la vente libèrent du temps pour les commerciaux en réduisant les tâches répétitives, elles fournissent, en même temps, des ressources supplémentaires pour effectuer des tâches abstraites et créatives (Cirillo et al., 2020). En effet, les commerciaux sont souvent confrontés à des processus de vente complexes impliquant de multiples acteurs, et ils doivent trouver des solutions nouvelles et originales pour répondre aux besoins du client et réussir leur vente. Aussi, il est désormais nécessaire d'évaluer les performances du commercial en tenant compte à la fois de ses performances en termes de vente, mais également en termes de performance créative. Dans ce travail, les performances du commercial sont ainsi conceptualisées comme l'association des performances de vente et des performances créatives du commercial. Les performances de vente se définissent comme la capacité du commercial à produire des résultats de vente clés (Sundaram et al., 2007: page 104), alors que les performances créatives correspondent aux capacités du commercial à développer des
solutions originales pour répondre aux besoins spécifiques de chaque client (Wang et Netemeyer, 2004: page 806).

Concernant la satisfaction au travail et le bien-être de la force de vente, cette approche des résultats reflète une orientation plus humaniste de la gestion des ressources humaines. Issues de la recherche en psychologie sociale, les travaux se focalisent sur l'étude des attitudes au travail (job attitudes). Les attitudes au travail constituent des évaluations fondamentales des expériences professionnelles qui influencent potentiellement les comportements des employés et les résultats organisationnels (Sessa et Bowling, 2020). Le champ d'étude des attitudes au travail est vaste et regroupe les construits psychologiques liés au cadre du travail tels que la satisfaction au travail (Harter et al., 2002), la justice organisationnelle (Martinez-Tur et al., 2020), le soutien organisationnel perçu (Kurtosis et al., 2017), ou l'implication au travail (Diefendorff et al., 2020). Parmi les attitudes au travail, la satisfaction au travail est le construit le plus étudié (Judge et al., 2017), car elle correspond à la manifestation d'un ensemble d'attitudes professionnelles et en constitue une évaluation globale. Les managers réalisent d'ailleurs, et de plus en plus, l'importance de mesurer la satisfaction au travail (Judge et al., 2020). Selon Weiss (2002: page 175), la satisfaction au travail est « un état émotionnel agréable ou positif résultant de l'évaluation de son travail ou de ses expériences professionnelles ». Elle correspond à un jugement évaluatif global de son travail allant du positif au négatif (Judge et Kammeyer-Mueller, 2012 ; Judge et al., 2017 ; Weiss, 2002). La satisfaction au travail contient des aspects cognitifs relatifs aux croyances ou jugements sur le travail, des aspects affectifs liés aux sentiments que le travail suscite et des aspects comportementaux mettant en évidence la tendance à se comporter envers le travail (Rosenberg et Hovland, 1960 ; Schleicher, Hansen et Fox, 2011). Elle est ainsi liée à une variété de comportements pertinents sur le plan individuel et organisationnel, y compris l'exécution des tâches, l'absentéisme et le turnover (Judge et Kammeyer-Mueller, 2012 ; Judge et al., 2020). Dans le domaine du commerce, la satisfaction au travail est importante pour le commercial, mais aussi pour l'entreprise, car elle est associée au turnover de la force de vente (Behrman et al., 1981) et correspond à une mesure de performance (Brown et Peterson, 1993; Walker Jr et al., 1977).

## Les mécanismes interpersonnels

Les technologies d'aide à la vente visent à améliorer la gestion de la relation client, et par là même les performances du commercial. Or, les mécanismes médiateurs sous-jacents permettant d'expliquer cette relation sont encore peu étudiés. De premières études montrent
l'influence des technologies d'aide à la vente sur le comportement de vente adaptatif (Itani et al., 2017 ; Park et al., 2010) et la qualité de la relation (Agnihotri et al., 2012, Park et al., 2010). Selon Mullins et al. (2014: page 39), la qualité de la relation perçue par le commercial se définit comme une combinaison de la perception du commercial vis-à-vis de la confiance, de la satisfaction et de l'engagement du client envers lui. Elle se conceptualise comme un construit de second ordre comportant trois dimensions qui sont la confiance, l'engagement et la satisfaction interpersonnelle (Palmatier et al., 2006). Le comportement de vente adaptatif, quant à lui, se définit comme « la modification des comportements de vente lors d'une interaction client ou entre ces interactions sur la base d'informations perçues sur la nature de la vente » (Weitz et al., 1986: page 175). Les mécanismes interpersonnels (i.e., qualité de la relation et comportement de vente adaptatif) semblent ainsi jouer un rôle clé dans la relation entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente et les conséquences pour le commercial.

## Les mécanismes intrapersonnels

Si les technologies d'aide à la vente visent à améliorer la gestion de la relation client, elles exigent en même temps des commerciaux un apprentissage de leur utilisation. Par ailleurs, les outils technologiques d'aide à la vente sont en constante évolution, ce qui complexifie le rôle du commercial (Jones et al., 2005; Jones et al., 2000). Certains commerciaux peuvent ressentir cette pression comme excessive, voire se sentir submergés. Ce conflit interne peut se manifester chez les commerciaux par un sentiment de surcharge associé à leur rôle (Brown et al., 2005; House, 1980; Singh, 2000), ainsi qu'un accroissement du risque de *burnout* (Westbrook and Peterson, 2020).

Concernant la notion de surcharge de rôle, nous utilisons la conceptualisation de Beehr et al. (1976 : page 42) qui définissent la surcharge de rôle comme le fait d'avoir trop de travail à faire par rapport au temps imparti. Lorsque l'employé se voit confier plus de travail qu'il ne peut en gérer efficacement, un stress associé à la surcharge de rôle est alors ressenti (Miles et Perreault (1976). Selon Rutkowski et Saunders (2018), la surcharge de rôle se compose de la surcharge émotionnelle (i.e. frustration, stress) et de la surcharge cognitive (i.e. incapacité à traiter l'information, augmentation des erreurs commises, difficultés pour effectuer tous les calculs demandés). A l'instar de nombreux travaux (e.g., Bolino et Turnley, 2005), nous focalisons notre étude sur la dimension cognitive de la surcharge de rôle. La surcharge du rôle est un problème grave et croissant dans de nombreux environnements de travail (Brown et al., 2005). En effet, lorsque les exigences du rôle créent la perception que les ressources disponibles sont insuffisantes pour y faire face, entraînant une distraction et du stress, les
individus subissent une surcharge du rôle (Kahn et al., 1964). Pour le cas du rôle de commercial, ce problème est particulièrement important. En effet, les commerciaux disposent d'une plus grande flexibilité dans l'organisation de leur travail que la plupart des employés (Jones et al., 2007), notamment pour planifier des appels téléphoniques, des déplacements professionnels, ou des tâches administratives. Mais, en retour, les organisations ont des attentes plus élevées vis-à-vis d'eux (Jones et al., 2007). Par exemple, une organisation de vente qui vient d'acheter un nouveau logiciel d'automatisation de la force de vente peut s'attendre à ce que les commerciaux assistent à des séminaires de formation sur les logiciels pendant leur « temps libre ». Les demandes associées au rôle sont ainsi jugées écrasantes par rapport aux capacités et aux ressources disponibles (Jones et al., 2007). Cette surcharge du rôle peut conduire au *burnout*.

Le *burnout* (ou épuisement professionnel) est défini comme un état d'épuisement physique, émotionnel et mental (Pines et Aronson, 1988: page 263). Le concept de *burnout* intéresse les chercheurs comme les praticiens (Malach-Pines, 2005), et correspond au résultat final d'un processus d'attrition par lequel des individus très motivés perdent leur esprit (Freudenberger et Richelson, 1980; Maslach, 1982; Pines et Aronson, 1988). L'utilisation des technologies d'aide à la vente peut provoquer une surcharge de stress chronique (Berg-Beckhoff et Ladekjær, 2017). Une utilisation intensive des technologies d'aide à la vente accroît le temps et la vitesse de travail (Green, 2004). Elle augmente également le multitâche, provoque des perturbations dans les routines de travail et conduit à une surexposition à l'information (Mano et Mesh, 2010), ce qui peut provoquer de l'anxiété et de la frustration pouvant aller jusqu'au *burnout* (O'Discroll et al., 2010). Cette surcharge liée à l'utilisation intensive des technologies d'aide à la vente est susceptible d'influencer la santé (i.e., *burnout*) et les performances du commercial. Nous envisageons donc la surcharge du rôle de commercial et les risques de *burnout* comme des mécanismes intrapersonnels explicatifs de l'influence de l'utilisation des technologies d'aide à la vente sur les performances du commercial.

## Modèle conceptuel et hypothèses

Notre modèle s'ancre théoriquement à la fois dans les travaux en marketing relationnel (Palmatier et al., 2005) et dans les travaux en management des ressources humaines (Cordes and Dougherty, 1993). Plus précisément, nous proposons une extension de ces travaux dans le contexte de l'utilisation combinée de technologie d'aide à la vente et nous nous inscrivons dans la continuité des travaux de Park et al. (2010) sur les médiateurs interpersonnels, et ceux
de Westbrook et Peterson (2020) sur les médiateurs intrapersonnels. Aussi, nous présentons
dans cette partie les éléments nous permettant d'établir un ensemble d'hypothèses regroupées
en quatre catégories : (1) l'hypothèse d'un lien direct entre l'utilisation des technologies
d'aide à la vente et les performances du commercial ; (2) les hypothèses liées aux liens
indirects *via* des médiateurs interpersonnels entre l'utilisation des technologies d'aide à la
vente et les performances du commercial ; (3) les hypothèses liées aux liens indirects *via* des
médiateurs intrapersonnels entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente et la
satisfaction au travail du commercial ; et (4), l'hypothèse d'un lien réciproque entre la
satisfaction au travail et les performances du commercial.

L'utilisation des technologies d'aide à la vente et les performances du commercial

A l'instar d'Agnihotri et al. (2009), Rapp et al. (2012) et Ahearne et al. (2004), nous envisageons l'utilisation des technologies d'aide à la vente comme l'usage combiné de divers outils technologiques accompagnant le commercial dans ses activités de vente. Ces outils technologiques d'aide à la vente sont variés et incluent notamment les logiciels de gestion de la relation client, de prospection automatisée ou les réseaux sociaux. En permettant une plus grande efficacité dans la réalisation des tâches à accomplir, l'utilisation des technologies d'aide à la vente par le commercial doit permettre l'amélioration de ses performances en termes de vente (Franke et Park, 2006; Park et al., 2010). Par ailleurs, les informations auxquelles le commercial peut accéder, *via* les logiciels CRM ou les réseaux sociaux notamment, peuvent lui permettre d'identifier de nouveaux besoins client, de trouver des solutions nouvelles et de conclure des ventes (Park et al., 2010). Ainsi, plus le degré d'utilisation des outils technologiques d'aide à la vente est important, plus les performances du commercial devraient être élevées. Aussi, nous postulons que les performances – de vente et créative – du commercial se voient améliorées par l'utilisation des technologies d'aide à la vente.

H1 : L'utilisation des technologies d'aide à la vente influence positivement les performances du commercial.

Le rôle médiateur des mécanismes interpersonnels

Le comportement de vente adaptatif est défini comme « la modification des comportements
de vente lors d'une interaction client ou entre les interactions client sur la base d'informations
perçues sur la nature de la vente » (Weitz et al., 1986). Le comportement de vente adaptatif se
traduit par une efficacité à long terme lorsque les avantages de l'approche l'emportent sur les
coûts – c'est-à-dire lorsque les ventes générées par la pratique de la vente adaptative l'emportent sur le coût de sélection et de formation des commerciaux à collecter des informations pertinentes auprès de leurs clients et à utiliser ces informations de manière appropriée (Spiro et Weitz, 1990). Les commerciaux qui ont pratiqué la vente adaptative dans le passé seront prédisposés à continuer cette pratique dans le futur. Dans le contexte actuel, l'utilisation des technologies d'aide à la vente par le commercial peut leur offrir des informations nécessaires pour comprendre les clients et leurs besoins, et ainsi leur permettre d'adapter leur comportement de vente en conséquence. Une source d'information de qualité améliore la capacité du commercial à s'adapter, et ce sur la base de données de marché de plus en plus complexes et facilement disponibles (Hunter et Perreault Jr, 2006). Ainsi, plus le degré d'utilisation des outils technologiques d'aide à la vente est important, plus l'adaptation du comportement de vente des commerciaux devrait être importante. Nous postulons donc que le comportement de vente adaptatif est favorisé par l'utilisation des technologies d'aide à la vente en fournissant des informations utiles et pertinentes pour la vente.

**H2a :** L'utilisation des technologies d'aide à la vente par le commercial influence positivement son comportement de vente adaptatif.

La qualité de la relation perçue par le commercial repose sur trois dimensions (Palmatier et al., 2006) : l'engagement (Jap et Ganesan, 2000), la confiance (Palmatier et al., 2006) et la satisfaction (Crosby et al., 1990). Nous avons choisi d'étudier l'influence de la perception du commercial sur la qualité de la relation, car ce dernier connaît bien les caractéristiques de sa relation avec le client (Vosgerau et Anderson, 2004). Selon Ellis et Beatty (1995), les clients perçoivent des avantages relationnels lorsque les commerciaux se connectent avec eux à un niveau personnel. Or, l'utilisation des technologies d'aide à la vente, notamment les réseaux sociaux, permettent précisément au commercial de disposer d'informations personnelles sur les clients. Les commerciaux eux-mêmes considèrent les technologies d'aide à la vente comme un outil efficace pour accroître la connectivité, établir des relations personnelles et à long terme avec les clients et maintenir des relations (Marshall et al., 2012). Nous supposons donc qu'avoir plus d'informations grâce à l'utilisation des technologies d'aide à la vente par le commercial devrait contribuer à renforcer la qualité de la relation avec le client. Ainsi, plus le degré d'utilisation des outils technologiques d'aide à la vente est important, plus la qualité de la relation avec le client devrait être élevée.

**H2b :** L'utilisation des technologies d'aide à la vente par le commercial influence positivement la qualité de la relation avec le client.
Selon Park et al. (2010), peu de recherches se sont concentrées sur la relation entre le comportement de vente adaptatif et la qualité de la relation. Cette lacune dans la littérature est surprenante étant donné que l'un des objectifs du comportement de vente adaptatif est de renforcer les liens entre commercial et client (e.g., Spiro et Weitz, 1990; Weitz, 1978). La vente adaptative permet aux commerciaux d'adapter les messages à leurs acheteurs, et ainsi d'améliorer leur capacité à établir des relations de qualité avec les clients pour, *in fine*, augmenter leurs performances de vente (Jaramillo et al., 2007). Nous postulons donc que le comportement de vente adaptatif du commercial est susceptible d'améliorer la qualité de sa relation avec le client.

**H2c :** *Le comportement de vente adaptatif du commercial influence positivement la qualité de la relation avec son client.*

Spiro et Weitz (1990) soutiennent que les avantages liés à un comportement de vente adaptatif l'emportent sur les coûts de collecte et de réponse aux informations, notamment lorsque le commercial dispose des ressources nécessaires, que les tâches sont complexes et peuvent entraîner des commandes, et que les relations avec les clients sont peu conflictuelles et devraient se poursuivre à l'avenir. Les commerciaux peuvent utiliser les informations qu'ils collectent sur les prospects ou les clients avant ou pendant une interaction pour personnaliser le contenu et le format de leurs messages pour des communications plus efficaces (Franke et Park, 2006). La finalité du comportement de vente adaptatif est d'améliorer les performances du commercial, que ce soit en termes de ventes réalisées, ou en termes de capacité à répondre de manière originale et nouvelles aux attentes spécifiques d'un client. D'ailleurs, Weitz (1978) montre l'existence d'une relation positive entre le comportement de vente adaptatif et les performances de vente. Plus tard, Anglin et al. (1990) mettent en évidence que les commerciaux performants – identifiés comme tel par leur manager – sont aussi ceux qui sont le plus susceptibles de mettre en place des comportements de vente adaptatifs. Nous postulons donc une influence positive du comportement de vente adaptatif sur les performances du commercial.

**H2d :** *Le comportement de vente adaptatif influence positivement les performances du commercial.*

Les échanges commerciaux varient sur un continuum allant du transactionnel au relationnel (Anderson et Narus, 1991). Selon Palmatier et al. (2006), le marketing relationnel repose sur l'hypothèse que l'établissement de relations client-fournisseur solides et durables influence positivement le résultat des échanges commerciaux. Pour le cas de la vente en B2B – où la
qualité des relations client est particulièrement importante (Rauyruen et Miller, 2007), nous
nous attendons à ce que plus la qualité de la relation est élevée, plus les performances du
commercial sont fortes. Dans la littérature sur les ventes, des études montrent qu'une relation
client-vendeur positive contribue à des niveaux plus élevés de fidélité client et d'intention de
poursuivre la relation avec le vendeur (Crosby et al., 1990 ; Macintosh et Lockshin, 1997).
Sur la base de ces résultats, nous proposons l'hypothèse suivante :

*H2e : La qualité de la relation perçue par le commercial influence positivement les performances du commercial.*

Selon Jaramillo et al. (2007), le comportement de vente adaptatif du commercial peut améliorer sa capacité à établir des relations de qualité avec les acheteurs et, par conséquent, augmenter ses performances au travail. Román et Iacobucci (2010) trouvent également l'existence d'effets positifs de la vente adaptative à la fois sur la satisfaction des clients à l'égard du commercial et sur les résultats obtenus par le commercial. Cependant, des résultats mitigés existent dans la littérature concernant l'effet du comportement de vente adaptatif sur les performances des commerciaux (Itani et al., 2017). Dans le cadre d'une relation commerciale, l'utilisation efficace des technologies d'aide à la vente améliore la capacité du commercial à anticiper et à répondre aux préoccupations et aux objections des acheteurs. Des travaux antérieurs ont étudié l'impact du comportement de vente adaptatif sur les performances des vendeurs (Chakrabarty et al., 2013 ; Román et Iacobucci, 2010 ; Park et al., 2010). Aussi, nous postulons l'existence d'une médiation complémentaire, c'est-à-dire d'un effet négatif indirect entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente et les performances du commercial via les médiateurs interpersonnels (i.e., le comportement de vente adaptatif du commercial et la qualité de la relation avec les clients).

*H2f : Les mécanismes interpersonnels (i.e., le comportement de vente adaptatif du commercial et la qualité de la relation avec le client) ont un rôle de médiateur complémentaire entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente et les performances du commercial.*

Le rôle médiateur des mécanismes intrapersonnels

Les outils technologiques d'aide à la vente peuvent entraîner des distractions et une diminution de la productivité sur le lieu de travail (Delpechitre et al., 2019). La littérature sur les technologies de l'information suggère qu'une surutilisation de la technologie sur le lieu de travail peut entraîner une surcharge cognitive par le stockage accru, les capacités de
traitement et de récupération de l'information et l'utilisation d'Internet (Farhoomand et Drury,
2002; Ho et Tang, 2001). Ce sentiment de surcharge du rôle est particulièrement présent chez
les commerciaux, car une partie de leur rémunération dépend de la réalisation de leurs
objectifs. Selon Karimikia et Singh (2019), l'utilisation des technologies d'aide à la vente
renforce l'impression parmi les commerciaux qu'ils doivent travailler plus dur et plus vite,
contribuant à une perception qu'ils sont surchargés de travail. Aussi, les exigences liées à
l'utilisation de nouvelles technologies peuvent être vécues comme contraignantes en éloignant
le commercial de ses objectifs de vente. Nous postulons donc que l'utilisation des
technologies d'aide à la vente devrait accroître le sentiment de surcharge de rôle perçu par le
commercial dans la cadre de ses activités.

H3a : L'utilisation des technologies d'aide à la vente influence positivement la surcharge du commercial.

L'utilisation des technologies peut involontairement contribuer à l'augmentation des interruptions de travail et à une accumulation de tâches imprévues et imprévisibles (Fonner et Roloff, 2012). Cela peut affecter négativement le bien-être des employés (Chesley, 2014; Diaz et al., 2012). Par exemple, l'utilisation des courriers électroniques peut entraîner du stress en raison de la peur de surcharge et de perte de contrôle (Barley et al., 2011). La visioconférence et la messagerie instantanée sont également associées au stress dû aux interruptions (Fonner et Roloff, 2012). Les tâches lourdes et complexes peuvent entrainer l'épuisement des ressources mentales et physiques des employés et des symptômes de *burnout* (Ter Hoeven et al., 2016). Aussi, nous postulons que l'utilisation des technologies d'aide à la vente comporte le risque de voir s'accroître le *burnout* des commerciaux.

H3b : L'utilisation des technologies d'aide à la vente par le commercial influence positivement son *burnout*.

Le concept original de *burnout* indique que l'expérience était liée aux exigences du travail et à
un manque de ressources (Maslach et Jackson, 1984) et considère que la surcharge de rôle est
l'un des principaux facteurs de stress au travail (Harris et Bladen, 1994). L'utilisation intensive
des technologies d'aide à la vente change les routines de travail (Mano et Mesh, 2010) et peut
nécessiter une augmentation du nombre d'heures travaillées (Green, 2004). Cela peut
provoquer des sentiments négatifs (e.g., anxiété, frustration) pouvant mener les individus à un
épuisement professionnel (O'Discroll et al., 2010). Le *burnout* est donc devenu l'une des
conséquences principales de la surcharge de rôle (Jamal, 2005; Sweeney et Summers, 2002).
Les demandes associées au rôle du commercial peuvent être jugées excessives au regard de
ses capacités et ressources (Jones et al., 2007). Cette surcharge peut conduire au *burnout*. Nous postulons donc que la surcharge de rôle du commercial devrait le conduire à un état d'épuisement physique, émotionnel et mental.

*H3c : La surcharge de rôle du commercial influence positivement le burnout de celui-ci.*

La surcharge de rôle est une forme de conflit entre la personne et le rôle (Jones et al., 2007), ce qui peut nuire à sa satisfaction au travail (Jones et al., 2007). Le rôle du commercial devient de plus en plus exigeant et complexe. Les commerciaux sont confrontés à une augmentation des attentes des clients, à une concurrence accrue résultant de la mondialisation, à une technologie en constante évolution, à un changement continu du marché, à la prévalence croissante de l'utilisation d'Internet par les clients et à une moindre différenciation des produits et services (Jones et al., 2005; Jones et al., 2000). Ces facteurs combinés peuvent submerger les commerciaux. Par conséquent, l'effet de tels conflits internes peut se manifester par un sentiment de surcharge de rôle, ce qui constitue une préoccupation croissante (Brown et al., 2005; House, 1980; Singh, 2000). Aussi, nous postulons que la surcharge de rôle du commercial devrait nuire à sa satisfaction au travail.

*H3d : La surcharge de rôle du commercial influence négativement sa satisfaction au travail.*

Le *burnout* est systématiquement lié à des attitudes négatives à l'égard du travail, qui induisent de faibles niveaux de motivation, de satisfaction au travail et d'engagement organisationnel, mais aussi des niveaux élevés d'incertitude au travail (Maslach et al., 2001; Schaufeli et Enzmann, 1998). Plus l'épuisement professionnel est élevé, plus la satisfaction au travail du commercial est faible (Low et al., 2001). Nous postulons donc que le degré d'épuisement professionnel du commercial devrait réduire sa satisfaction au travail.

*H3e : Le burnout du commercial influence négativement sa satisfaction au travail.*

La littérature sur le stress lié à la technologie montre que les exigences liées à la mise en œuvre des technologies d'aide à la vente entraînent des résultats psychologiques négatifs (Moore, 2000), notamment un risque accru de surcharge du rôle de commercial pouvant entrainer un *burnout*. A leur tour, ces résultats psychologiques négatifs (i.e. *burnout*) peuvent endommager la satisfaction au travail du commercial (Matthews et Rutherford, 2020). Nous postulons donc l'existence d'une médiation compétitive, *c'est-à-dire d'un effet négatif indirect* entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente du commercial et sa satisfaction
au travail *via* les mécanismes intrapersonnels (i.e., surcharge du rôle du commercial et *burnout*).

*H3f : Les mécanismes intrapersonnels (la surcharge de rôle et le burnout du commercial) ont un rôle de médiateur compétitif entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente et la satisfaction au travail du commercial.*

***La relation réciproque entre la satisfaction au travail et les performances du commercial***

Si l'existence d'une relation entre la satisfaction au travail et la performance au travail a été confirmée dans de nombreuses études (voir pour une revue : Judge et al., 2001), en revanche, les mécanismes sous-jacents de cette relation restent peu étudiés (Loan, 2020). La nature de l'influence entre la performance et la satisfaction au travail est notamment une question récurrente dans la recherche sur la force de vente (Franke et Park, 2006). Le débat porte sur la directionnalité de la relation (Yang et Hwang, 2014), à savoir : est-ce que la performance influence la satisfaction au travail ? Ou à l'inverse, est-ce la satisfaction qui influence la performance ? De nombreux travaux en management de vente montrent que la performance conduit aux résultats souhaités, tels que le salaire, la reconnaissance et la promotion, qui à leur tour conduisent à la satisfaction (Yilmaz, 2002). Ainsi, les performances du commercial exercent une influence positive sur sa satisfaction au travail (Aftab, 2012; Brown and Peterson, 1993; Fu et Deshpande, 2014; Iqbal et al., 2012; Li et al., 2018; Walker Jr et al., 1977). Edwards et al. (2008) ont également trouvé une relation statistiquement significative et positive entre la satisfaction globale et les performances du commercial. A l'inverse, d'autres travaux montrent que les attitudes au travail (dont la satisfaction) sont plus susceptibles d'influencer les performances que l'inverse (Riketta 2008). Selon Springer (2011) les managers peuvent améliorer les performances des commerciaux en appliquant des stratégies managériales permettant d'accroître la satisfaction au travail. Lorsqu'un commercial réussit à maintenir sa clientèle existante, à trouver de nouveaux clients et à augmenter ses performances commerciales, sa satisfaction au travail augmente. Un niveau élevé de satisfaction au travail devrait à la fois faciliter les ventes et la production de solutions nouvelles et originales pour répondre aux besoins spécifiques des clients. Robbins et Judge (2009), quant à eux, indiquent que les deux approches sont correctes. La satisfaction au travail entraîne une amélioration du rendement au travail, et réciproquement, un niveau élevé de rendement au travail accroît le sentiment de satisfaction au travail. Yang et Hwang (2014) montrent qu'il existe une influence mutuelle significative entre la performance au travail et la satisfaction au travail. Nous postulons donc que la performance du commercial et la
satisfaction au travail ont une influence mutuelle et positive. Cela revient à postuler l'existence d'une relation réciproque -- i.e., relation entre deux construits, l'un étant la cause, l'autre la conséquence et réciproquement -- entre la satisfaction au travail du commercial et ses performances.

H4 : (a) Les performances du commercial influencent positivement sa satisfaction au travail, et réciproquement (b), la satisfaction au travail influence positivement les performances du commercial.

La figure 1 représente l'utilisation des technologies d'aide à la vente comme déterminant, les conséquences pour le commercial (i.e., la satisfaction au travail et les performances du commercial), ainsi que les mécanismes médiateurs interpersonnels (i.e., le comportement de vente adaptatif et la qualité de la relation) et intrapersonnels (i.e., la surcharge de rôle du commercial et le burnout). Elle détaille également l'ensemble des hypothèses.

## INSERER FIGURE 1

## Méthodologie

### Procédure

Concernant l'organisation du questionnaire, nous avons structuré les questions de la manière suivante : (1) les questions filtres liées au métier (i.e., âge, intitulé de poste, ancienneté et secteur d'activité); (2) les questions liées aux mécanismes interpersonnels (i.e., qualité de la relation et comportement de vente adaptatif) ; (3) les questions liées aux performances du commercial (i.e., performances créatives et performances de vente) ; (4) les questions liées à l'utilisation des outils technologiques (i.e., fréquence d'utilisation d'un panel large d'outils et utilisation des technologies d'aide à la vente) ; et (5) les questions liées aux mécanismes intrapersonnels (i.e., satisfaction au travail, surcharge du rôle et burnout).

Afin de réduire a priori les risques liés au biais de méthode et d'évaluer l'attention du répondant, des contrôles de manipulation doivent être mise en œuvre (Paas et Morren, 2018). Pour cela, nous avons intégré au questionnaire un item "*Si vous lisez cette question, merci de cocher 'Très faiblement d'accord'*". Nous avons suivi les recommandations de Delacroix et al. (2020, p.74) en organisant notre questionnaire en blocs thématiques. En effet, le regroupement par thèmes canalise l'attention de l'enquêté et rend le questionnaire cohérent (Vilatte, 2007). De plus, nous avons physiquement séparé chaque construit par une nouvelle phrase d'introduction et/ou de mise en contexte (Hulland et al., 2018).
## Echantillon

L'échantillon comprend 199 réponses de commerciaux français en B2B collectées via la plateforme et un panel Qualtrics (société de panel en ligne). Les données de 328 répondants n'ont pas été retenues car ils n'ont pas répondu correctement à la variable de contrôle ou n'a pas complété le questionnaire, ce qui a laissé un échantillon final de 199 commerciaux pour l'analyse des données. De plus, suite au croisement entre l'âge déclaré par les commerciaux et leur nombre d'années d'ancienneté, il a été mis en évidence des incohérences dans les déclarations de trois commerciaux ; en conséquence, les réponses de ces répondants ont été retirées de la base de données. L'âge des répondants variait de 18 à plus de 65 ans, la catégorie d'âge la plus importante étant de 25 à 44 ans. L'échantillon comporte 45,5% d'hommes et 54% de femmes (0,5% n'ayant pas répondu). La durée moyenne d'activité des commerciaux interrogés était de 11,5 ans (ET : 9,2), avec des durées d'expériences allant de 3 mois à 42 ans. Le salaire moyen annuel est compris entre 30 et 40k€, avec un minimum de 20k€ et un maximum dépassant les 90k€. L'utilisation moyenne des technologies d'aide à la vente est de "une fois par semaine" allant de "jamais" à "plusieurs fois par jour". Les principaux secteurs d'activités représentés sont les suivants : Commerce et négoce (33,2%) ; Industrie (22,5%) ; Services (21%) ; Banque et assurances (14,1%). Les professionnels de la vente ayant répondu au questionnaire ont été informés que la recherche était menée à des fins uniquement scientifiques et non commerciales.

## Echelles de mesure

Pour l'utilisation des technologies d'aide à la vente, nous nous sommes fondés sur l'adaptation par Agnihotri et al. (2016) de l'échelle de Jones et al. (2002) sur l'infusion d'un nouveau système. L'objectif de l'étude étant de mesurer le degré d'utilisation d'une combinaison d'outils, l'approche choisie pour la mesure de l'utilisation des technologies d'aide à la vente est celle d'un continuum allant de (1) "Pas du tout d'accord" à (7) "Totalement d'accord".

Les mécanismes interpersonnels. Pour mesurer le comportement de vente adaptatif, nous avons utilisé une échelle à 3 items de 7 échelons adaptée de l'échelle ADAPTS développée par Spiro and Weitz (1990). A l'instar de Park et Holloway (2003), nous ne conservons que les items mesurant le comportement de vente adaptatif. Ces items ont été épurés sur la base des corrélations et ceux présentant des corrélations inférieures ou proches de 0,3 – comme recommandé par Schmitt et al. (2021) – ont été supprimés. Au final, trois des sept items initiaux du comportement de vente adaptatif ont été conservés dans l'analyse. Pour mesurer la
qualité de la relation, les travaux diffèrent selon que la qualité est évaluée par le client ou le commercial. Si la majorité des travaux mesurent la qualité de la relation telle que perçue par le client (e.g., Mullins et al., 2014), d'autres se focalisent sur la perception du commercial (e.g., Holloway et al., 2013). Nous nous inscrivons dans cette seconde approche et nous mesurons la qualité de la relation telle que perçue par le commercial, et ce en proposant une conceptualisation. Pour mesurer la qualité de la relation, les travaux diffèrent selon que la qualité est évaluée par le client ou le commercial. Si la majorité des travaux mesurent la qualité de la relation telle que perçue par le client (e.g., Mullins et al., 2014), d'autres se focalisent sur la perception du commercial (e.g., Holloway et al., 2013). Holloway et al. (2013) notamment ont adapté des échelles initialement liées aux relations avec "un client spécifique" pour les utiliser dans le contexte des relations avec "les clients en général". Dans leur méta-analyse fondée sur l'examen de 116 articles, Churchill et al. (1985) mettent en évidence que l'évaluation par les commerciaux de leur propre performance n'est ni pire, ni meilleure que celle de leurs managers. Lors de l'évaluation subjective d'une large variété d'évaluations subjectives présentent un biais substantiel, et ce qu'elles soient effectuées par les managers, par eux-mêmes, par des pairs ou par des subordonnés. Cependant, Sharma et al. (2004) montrent que les mesures d'auto-évaluation de la performance des commerciaux ne sont pas plus biaisées que celles de leurs managers. Aussi, nous considérons que les commerciaux, qui connaissent bien leurs clients, sont aussi en mesure de proposer une évaluation juste de la qualité de leurs relations avec eux. Ainsi, à l'instar de Holloway et al. (2013), nous proposons une mesure de qualité de la relation perçue par le commercial vis-à-vis de ses clients. Les items, quant à eux, sont adaptés des travaux de Mullins et al. (2014) et tiennent compte des trois dimensions de la qualité de la relation (i.e., confiance, satisfaction et engagement). Chaque dimension est composée par 2 items de 7 échelons de type Likert.

*Les mécanismes intrapersonnels.* La surcharge du rôle de commercial est mesurée via l'échelle de Beehr et al. (1976) comportant 3 items de 7 échelons. Le burnout est mesuré avec l'aide d'une échelle réduite développée par Malach-Pines (2005) qui comporte 10 items de 7 échelons. Cette échelle se présente sous la forme d'un index permettant de calculer un score de probabilité de burnout.

*Les conséquences pour le commercial.* La satisfaction au travail est mesurée à l'aide d'une échelle en 3 items de 7 échelons adaptée des travaux de Dubinsky et Hartley (1986). Pour les performances du commercial, nous avons utilisé une échelle bi-dimensionnelle avec une dimension relative aux performances de vente comportant 3 items de 7 échelons adaptée de
Roman et Rodriguez (2015) et Behrman et Perreault Jr (1982) et une dimension relative aux performances créatives comportant 3 items de 7 échelons adaptée de Wang et Netemeyer (2004). Pour cette dernière dimension, nous avons sélectionné et adapté les items de l'échelle de Wang et Netemeyer (2004) pour une application à la performance créative du commercial, tout en respectant le principe de parcimonie des échelles de mesure préconisé par Hair et al. (2019: page 665).

## Choix de la méthode

Associée à ces bonnes performances, la facilité d'utilisation de la macro Process (Hayes 2018: page 527) lui permet un large développement au sein de la communauté scientifique. Cependant, dans le cas de modélisations complexes avec plusieurs médiations, la modélisation par les équations structurelles est jugée préférable aux régressions associées au test des effets indirects au moyen de la macro Process (Preacher et Hayes, 2004, page 722). De plus, la macro Process peut être utilisée uniquement dans le cas où le modèle testé présente une seule variable dépendante (Hayes 2018: page 613). Aussi, il n'est pas possible de tester une relation réciproque via la macro Process, alors qu'une modélisation par les équations structurelles le permet. D'un point de vue méthodologique, une relation réciproque existe lorsqu'un construit sert à la fois de prédicteur et de résultat pour un autre construit unique (Hair et al., 2019: page 707). Une relation réciproque peut être testée via les équations structurelles au moyen de modèle de structure dit non-récursif (feedback loops) ; les relations structurelles établies entre les deux construits sont alors bidirectionnelles (Dampérat et al., 2020). Les modèles non-récursifs comportent des boucles causales, ce qui correspond à un effet de rétroaction (Kline, 2015).

En ce qui concerne la taille de l'échantillon requis, Hair et al. (2019: page 132-133) proposent trois lignes directrices basées sur : (1) la taille absolue de l'ensemble de données. Les auteurs indiquent que la taille de l'échantillon devrait être, de préférence, de 100 ou plus. A mesure que le nombre de variables augmente, ils suggèrent des échantillons beaucoup plus grands (de 200 et plus). Or, dans le cas de population difficile à rejoindre, ils indiquent qu'il existe une tolérance sur la taille de l'échantillon. Notre échantillon, composé de 196 commerciaux professionnels est donc considéré comme acceptable dans l'absolu ; (2) le rapport répondants/variables observées. Concernant le rapport entre les observations et les variables, la règle générale est d'avoir au moins cinq fois plus d'observations que le nombre de variables à analyser (soit 5 : 1), et une taille d'échantillon plus acceptable aurait un rapport de 10:1. Pour cette étude, le rapport est de quasiment 8 : 1 (196 : 25, soit 7,84), ce qui est donc
acceptable. Si le rapport de 5 : 1 est atteint, cela indique que les résultats devraient être généralisables dans la mesure où l'échantillon est représentatif (Hair et al., 2019: page 279) ; et (3) la « force » des résultats de l'analyse. En suivant les règles de décisions de McQuitty (2004), pour obtenir un pouvoir statistique supérieur à 0,80 avec un modèle comportant plus de 250 degrés de liberté, il faut réunir un échantillon supérieur à 90 observations. Notre modèle comporte 267 degrés de liberté, ce qui met en évidence le pouvoir statistique élevé du modèle. Afin de réduire les risques liés à l'absence de multi-normalité et à la surestimation des paramètres, nous avons mis en place une procédure de Bollen-Stine bootsrap (Bollen et Stine, 1992). Cette procédure permet d'établir un intervalle de confiance pour chacun des paramètres à estimer et de tester la robustesse du modèle. Les résultats du test de bootstrap de type Bollen-Stine basé sur la création de 200 échantillons de bootstrap montrent un niveau de signification de 0,299, ce qui est supérieur au seuil de signification de 0,05. Il n'y a donc pas de différence statistiquement significative entre les estimations avant et après bootstrap. Le modèle est donc robuste et présente une bonne adéquation aux données. Pour conclure, une modélisation via la méthode des équations structurelles est acceptable compte tenu de la taille de notre échantillon.

# Résultats

## Evaluation du modèle de mesure

Les moyennes et écarts-types des items, ainsi que la matrice de corrélation, sont présentés dans l'annexe A. Afin d'évaluer la qualité des échelles utilisées dans cette recherche, nous avons suivi les recommandations de Steenkamp et Van Trijp (1991). Une analyse factorielle confirmatoire (AFC) a été effectuée pour tester le modèle de mesure et évaluer la validité convergente et discriminante des construits. L'AFC a été réalisée sur la base des indices recommandés par Hu et Bentler (1998) et les résultats, présentés dans l'annexe B, confirment l'adéquation du modèle de mesure aux données : $Khi^2/234 = 1,966 (p = 0,000)$ ; RMSEA = 0,070 ; TLI = 0,886 ; CFI = 0,903 ; SRMR = 0,063. Notons que l'échelle de *burnout* n'a pas été incluse dans le modèle de mesure, car il s'agit d'un index. En termes de fiabilité, l'échelle de *burnout* présente un alpha de Cronbach satisfaisant (0,897). Pour les échelles multi-items incluses dans le modèle de mesure, les tests de fiabilité, validité convergente et discriminante présentent de bons résultats (voir tableau 1). La validité convergente est vérifiée avec des valeurs de variance extraite moyenne supérieures à 0,50 pour chaque construit (Fornell and Larcker, 1981). Sur la base de la procédure préconisée par Fornell et Larcker (1981), la
validité discriminante a également été vérifiée pour tous les construits, puisque la variance extraite moyenne de chaque construit est supérieure au carré des corrélations des construits pris deux-à-deux. Ces résultats nous permettent de poursuivre les analyses et de procéder au test des hypothèses.

## INSERER TABLEAU 1

Afin d'évaluer l'effet de méthode, nous avons effectué successivement deux tests : tout d'abord celui du facteur unique d'Harman réalisé au moyen d'une analyse factorielle exploratoire (1), puis ensuite celui du facteur commun de méthode non mesuré latent unique réalisé au moyen d'une analyse factorielle confirmatoire comme Podsakoff et al. (2003) le recommandent (2). L'ensemble des variables de mesure des échelles multi-items sont incluses dans les analyses effectuées (i.e., utilisation des technologies d'aide à la vente, la surcharge de rôle du commercial, le comportement de vente adaptatif, la confiance, l'engagement, la satisfaction, la satisfaction au travail, les performances créatives et les performances commerciales). Les résultats de l'analyse factorielle exploratoire présentent une variance totale expliquée de 78,6% pour neuf facteurs, contre 27,7% pour un seul facteur. Cette absence d'effet méthode est confirmée par les résultats de l'analyse factorielle confirmatoire qui mettent en évidence une variance extraite pour le facteur commun de méthode de 13,1%, ce qui correspond à la moyenne de la variance due à l'effet de méthode en marketing, estimé à 15,8% (Cote et Buckley, 1987).

### Evaluation du modèle de structure

Le modèle de structure (H1 à H4) a été testé en une fois via les équations structurelles suivant la méthode du maximum de vraisemblance (SPSS-AMOS 27). Pour l'analyse des résultats, nous nous sommes basés sur les indices et standards de qualité recommandés par Hu and Bentler (1998). Le modèle proposé présente des résultats satisfaisants (voir tableau 2 et annexe C) : $Khi^2/258 = 1,444$ ; RMSEA = 0,048 ; TLI = 0,945 ; CFI = 0,953 ; SRMR = 0,058.

## INSERER TABLEAU 2

Concernant l'utilisation des technologies d'aide à la vente, les résultats montrent que l'utilisation combinée des technologies d'aide à la vente a une influence significative et positive sur les performances du commercial (H1 : γ = 0,16 ; p = 0,027). Ainsi H1 est validée.
Concernant les mécanismes interpersonnels, l'utilisation des technologies d'aide à la vente influence significativement et positivement le comportement de vente adaptatif (H2a : β = 0,36 ; p = 0,000) mais n'a pas d'influence directe sur la qualité de la relation (H2b : β = 0,16 ;
p = 0,072). H2a est validée mais pas H2b. Le comportement de vente adaptatif a, lui, une influence significative et positive sur la qualité de la relation (H2c : β = 0,28 ; p = 0,003), ainsi H2c est validée. Le comportement de vente adaptatif influence significativement et positivement les performances du commercial (H2d : β = 0,44 ; p = 0,000). La qualité de la relation, elle aussi, influence significativement et positivement les performances du commercial (H2e : β = 0,31 ; p = 0,000). H2d et H2e sont donc validées.

Concernant les mécanismes intrapersonnels, l'utilisation des technologies d'aide à la vente a une influence significative mais négative sur la surcharge de rôle du commercial (H3a : β = -0,19 ; p = 0,015), et elle n'a pas d'influence sur le *burnout* (H3b : β = 0,05 ; p = 0,458). Ainsi H3a est validée et H3b ne l'est pas. La surcharge de rôle influence significativement et positivement le *burnout* (H3c : β = 0,58 ; p = 0,000) mais n'a pas d'influence direct sur la satisfaction au travail (H3d : β = 0,09 ; p = 0,222). H3c est validée mais pas H3d. Le *burnout*, lui, a une influence significative et négative sur la satisfaction au travail (H3e : β = -0,42 ; p = 0,000). Ainsi H3e est validée.

Concernant les conséquences pour le commercial, les performances du commercial influencent significativement et positivement sa satisfaction au travail (H4a : β = 0,53 ; p = 0,000), et réciproquement (H4b : β = 0,31 ; p = 0,014). H4a et H4b sont validées.

## Test des effets indirects via les équations structurelles

Suivant les préconisations de Preacher et Hayes (2004), nous avons utilisé les équations structurelles avec la technique du *bootstrap*, disponible sur AMOS 27, pour le test des effets indirects. En raison de la complexité de la modélisation proposée et la présence de multiples médiateurs, les équations structurelles doivent être préférées à la macro Process (Preacher et Hayes, 2004: page 722). Les résultats, présentés dans le tableau 3, mettent en évidence l'existence d'effets indirects et positifs entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente et la performance du commercial (H2f : Coef. Stand. = 0,32 € [0,21 ; 0,47] ; p = 0,004), ainsi qu'entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente et la satisfaction au travail (H3f : Coef. Stand. = 0,26 € [0,11 ; 0,39] ; p = 0,015). Si nous attendions bien des effets indirects positifs (a*b*c = 0,36*0,28*0,31) et donc à l'existence d'une médiation complémentaire pour H2f, nous postulions l'existence d'effets indirects négatifs et donc suppresseurs pour H3f. Or ces derniers s'avèrent positifs (a*b*c*d = -0,19*0,58*-0,42*0,53) donc montrant également une médiation complémentaire, et non une médiation compétitive comme nous en avons émis l'hypothèse. Ainsi H2f est validée, mais H3f ne l'est pas.
## Discussion

Fondées théoriquement sur les travaux en marketing relationnel (Palmatier et al., 2005) et les travaux en management des ressources humaines (Cordes et Dougherty, 1993), notre conceptualisation est confirmée puisque la plupart des hypothèses du modèle proposé sont validées. Cette étude permet de mieux comprendre l'influence de l'utilisation des technologies d'aide à la vente sur les performances du commercial, et notamment les mécanismes explicatifs qui la sous-tendent. Nos résultats confirment l'influence directe de l'utilisation des technologies d'aide à la vente sur les performances du commercial, mais également son influence indirecte *via* des mécanismes médiateurs interpersonnels et intrapersonnels. Si l'existence de ces deux mécanismes est confirmée, en revanche, nous nous attendions à ce qu'ils exercent une influence opposée sous la forme d'une *médiation complémentaire* pour les mécanismes interpersonnels et sous la forme d'une *médiation compétitive* pour les mécanismes intrapersonnels, et ce au sens de Zhao et al. (2010). Or nos résultats montrent l'existence de deux médiations complémentaires, ce qui signifie que l'utilisation des technologies d'aide à la vente améliore les performances du commercial de manière directe et indirecte *via* des mécanismes interpersonnels mais aussi intrapersonnels. La comparaison de ces mécanismes nous montre qu'ils sont favorables, complémentaires et de taille équivalente. Globalement, l'étude simultanée des effets directs, indirects (i.e., interpersonnels et intrapersonnels) et réciproques rend possible la comparaison et la discussion de ces effets, cela est original d'un point de vue académique, mais également instructif d'un point de vue managérial.

Concernant l'influence directe de l'utilisation des technologies d'aide à la vente sur les performances du commercial, nos résultats mettent en évidence que les performances du commercial sont influencées positivement par l'étendue de son utilisation des technologies d'aide à la vente. Cela signifie qu'à mesure que le commercial accroit son utilisation des technologies d'aide à la vente, ses résultats s'en trouvent directement améliorés. L'utilisation des technologies d'aide à la vente, par le gain d'efficacité procuré, permet d'augmenter le temps consacré à la vente et de réduire les temps réservés aux tâches administratives, ce qui conduit à un nombre accru d'opportunités de ventes en raison d'un temps de contact avec les clients plus élevé. Cela permet donc aux commerciaux de toucher plus de clients grâce au temps gagné et d'augmenter leurs performances de vente. Les outils technologiques –
qualifiés d'aide à la vente – semblent donc effectivement apporter un soutien à la pratique du métier de commercial.

Concernant le rôle des mécanismes interpersonnels, la majorité des hypothèses sont validées, ce qui montre le rôle de l'utilisation des technologies d'aide à la vente dans l'explication des performances du commercial. Si l'utilisation des technologies d'aide à la vente influence de manière directe et positive les performances du commercial, son influence est aussi très largement indirecte *via* la médiation complémentaire des mécanismes interpersonnels. Cela signifie que les commerciaux intègrent utilement lors du processus de vente les informations captées *via* les technologies d'aide à la vente pour mieux adapter leur comportement de vente et pour, en retour, améliorer la qualité de leur relation, ce qui *in fine* a un effet sur les performances du commercial. Par ailleurs, on constate une absence d'effet direct entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente et la qualité de la relation client, cette relation est uniquement indirecte *via* le comportement de vente adaptatif. Cela montre que la qualité de la relation est améliorée, non pas l'usage de technologies, mais plutôt par l'utilisation appropriée des informations qu'elle rend accessible au commercial qui est alors en capacité d'adapter son comportement au plus près des besoins des clients. Cela questionne donc la nature des liens sociaux que les technologies d'aide à la vente sont en capacité d'offrir (e.g., Marshall et al., 2012). Les outils technologiques d'aide à la vente ne renforcent pas directement la qualité de la relation client, mais permettent aux commerciaux d'adapter leurs comportements de vente, et en conséquence d'améliorer la qualité de la relation client, ce qui les rend plus performants.

Concernant le rôle des mécanismes intrapersonnels, la plupart des hypothèses relatives aux mécanismes intrapersonnels sont confirmées, puisqu'il existe un mécanisme médiateur qui lie successivement l'utilisation des technologies d'aide à la vente – la surcharge du commercial – le *burnout* – la satisfaction au travail – les performances du commercial. L'existence des mécanismes médiateurs intrapersonnels n'est pas remise en cause. En revanche, nous constatons l'existence d'une *relation négative* entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente et la surcharge du rôle de commercial. Nous nous attendions à ce que la surcharge du rôle de commercial augmente avec l'accroissement de l'utilisation des technologies d'aide à la vente. Or les résultats montrent à l'inverse un effet négatif sur la surcharge du rôle de commercial. Cela signifie que plus le commercial utilise les technologies d'aide à la vente, moins il perçoit sa charge de travail comme lourde et excessive. L'existence de cette relation négative entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente et la surcharge du rôle de
commercial conduit à mettre en évidence une médiation, non pas compétitive, mais bien
complémentaire entre l'utilisation des technologies d'aide à la vente et les performances du
commercial. Les résultats montrent que loin de surcharger les commerciaux comme le laisse
entendre des travaux antérieurs (e.g., Rangarajan et al., 2005), les technologies d'aide à la
vente semblent perçues comme un support permettant d'améliorer la satisfaction au travail du
commercial en réduisant sa charge de travail. Ces résultats – contraires aux travaux antérieurs
(e.g., Rangarajan et al., 2005) – peuvent s'expliquer par le fait que (1) les nouvelles
générations de commerciaux sont plus aguerries à l'utilisation de ces technologies, mais
également que (2) celles-ci sont désormais plus faciles d'utilisation. L'utilisation de ces
technologies d'aide à la vente offre aux commerciaux une plus grande flexibilité et un
meilleur contrôle sur leurs tâches professionnelles (Duxbury et al., 2014). D'ailleurs,
Fujimoto et al. (2016) ont récemment montré que l'utilisation des technologies d'aide à la
vente est positivement liée aux perceptions de l'autonomie au travail des employés. Cette
inversion du sens de la relation comparée aux travaux préalables de Rangarajan et al. (2005)
peut être dûe à une meilleure maitrise des outils technologiques par les commerciaux, ainsi
que par le perfectionnement des outils disponibles qui correspondent mieux aux besoins liés
aux tâches à exécuter.

Concernant la relation réciproque, les résultats montrent une influence simultanée et concomitante entre la satisfaction au travail du commercial et ses performances (feedback loop). En effet, l'existence d'une relation réciproque entre la satisfaction au travail du commercial et ses performances met en évidence l'influence mutuelle qu'elles exercent l'une sur l'autre : la satisfaction au travail du commercial améliorant ses performances de vente et créatives, et réciproquement.

***Implications managériales***

D'un point de vue managérial, nos conclusions sont favorables à l'utilisation des technologies d'aide à la vente par les commerciaux. En effet, l'utilisation des technologies d'aide à la vente améliore la satisfaction au travail du commercial et les performances, et ce à la fois directement et indirectement par l'intermédiaire de mécanismes interpersonnels et intrapersonnels. Ancrée dans le développement massif de la digitalisation et des outils technologiques mis à disposition des commerciaux, cette étude s'intéresse aux défis imposés par la technologie, amplifiés par la pandémie, mais généralisables au-delà de ce seul contexte.
Aussi, les retombées des résultats concernent à la fois les commerciaux eux-eux, mais également leurs managers.
Pour les commerciaux, les résultats les invitent à (1) prendre le temps de se former à l'utilisation des technologies d'aide à la vente ; (2) à accepter de changer leurs pratiques et leurs routines ; et (3) utiliser les informations recueillies pour mieux gérer la relation client. S'il n'est pas toujours facile de dégager du temps pour se former et modifier ses routines, cela s'avère utile quand il s'agit d'intégrer de nouveaux outils d'aide à la vente. L'ergonomie des nouveaux outils en font des alliés pour une plus grande performance de vente, mais aussi permet de dégager du temps pour trouver des solutions innovantes et créatives aux problématiques, souvent complexes, des clients d'affaires en B2B. Concrètement, les technologies d'aide à la vente permettent d'améliorer l'adaptation du comportement de vente des commerciaux aux besoins spécifiques de chaque client, et en retour d'accroître la qualité de leur relation avec le client. L'utilisation des technologies d'aide à la vente sont une source de gain d'efficacité dans l'accomplissement des tâches du commercial. Ces nouveaux outils permettent d'adapter les comportements de vente aux besoins du client, favorisant ainsi le développement d'une relation client de meilleure qualité. Les tâches administratives peuvent aussi être automatisées et libérer du temps qui peut être réaffecté vers le développement et le maintien de relations client de qualité, ce qui constitue la principale valeur ajoutée des commerciaux (Julienne et al., 2019). Pour autant, Agnihotri (2021) indique qu'un grand nombre de commerciaux en B2B se considèrent en difficulté face aux outils numériques et peu à l'aise avec une interface numérique, il reste donc encore du chemin à parcourir pour rendre cette utilisation plus accessible. Une partie de ce travail relève du commercial, mais également de sa direction des ventes.

Pour les managers, nos résultats nous amènent à leur suggérer (1) de mener une veille sur les nouveaux outils d'aide à la vente ; (2) de développer l'utilisation des technologies d'aide à la vente par leurs commerciaux ; et (3) de former leurs équipes de vente et de les accompagner dans leur utilisation des outils technologiques. Sur la base des travaux antérieurs, nous envisagions des mécanismes intrapersonnels défavorables en raison de la surcharge que sont susceptibles d'induire l'apprentissage et l'usage de nouvelles technologies. Or, nos résultats montrent que ces technologies permettent également d'accroître les performances du commercial (i.e., performances de vente et performances créatives) via une réduction de la charge de rôle perçue par le commercial. Aussi, il semble particulièrement important d'accompagner les commerciaux lors des périodes de changement pour leur éviter tout surcharge de rôle lors de l'installation d'un nouvel outil, car nos résultats montrent l'existence
des mécanismes intrapersonnels complexes, tels que moins de surcharge, conduit à moins de burnout, qui amène à plus de satisfaction au travail, et ainsi de meilleures performances. Nous invitons donc les managers de vente à proposer à leurs équipes un accompagnement pour apprendre à utiliser les nouveaux outils technologiques, et ainsi éviter le cercle vicieux surcharge/burnout/insatisfaction/réduction des performances.

## Limites et perspectives de recherche

Il existe plusieurs limites à notre étude et la principale concerne les échelles de mesure. Premièrement, les mesures utilisées sont autodéclarées par le commercial, alors qu'un échantillon dyadique aurait été préférable. Cependant, Agnihotri et al. (2016) affirment qu'en général, « les employés en contact sont de bonnes sources d'information sur les attitudes des clients (Bitner et al., 1994) et qu'une mesure perceptive peut être utilisée lorsqu'une mesure objective précise n'est pas disponible (Dess and Robinson Jr, 1984) ». En plus de la perception des commerciaux, des futurs travaux devraient examiner la question du point de vue des directeurs des ventes et des clients. Une telle recherche permettrait de nouveaux éclairages sur l'utilisation des technologies d'aide à la vente. Deuxièmement, l'échelle de performance du commercial que nous utilisons pour ce travail se structure autour de deux dimensions, i.e. performance de vente et performance créative, qui présentent chacune de bons résultats en termes de fiabilité et de validité. Cependant, cette échelle bi-dimensionnelle a été largement remaniée par rapport aux échelles d'origine. Ce choix a été guidé, d'une part, par le besoin d'adapter les items à notre contexte d'étude spécifique, et d'autre part, par un souci de parcimonie nous conduisant à réduire le nombre d'items pour chaque échelle afin de limiter la lourdeur du questionnaire comme le recommande Hair et al. (2019). Ce choix a l'avantage de permettre d'inclure dans une même étude les deux dimensions importantes, et pourtant peu étudiées, de la performance du commercial ; mais constitue également une limite à ce travail qui mérite des investigations complémentaires pour s'assurer de la réplicabilité des résultats. Troisièmement, pour la mesure de l'utilisation des technologies d'aide à la vente, nous avons choisi de mesurer le degré d'utilisation d'une combinaison d'outils technologiques en nous basant sur les travaux issus de l'infusion d'un nouveau système (Agnihotri et al., 2016; Jones et al., 2002). Néanmoins, notre approche pourrait être complétée par une évaluation de la (sur-)charge mentale (ou *overloading*) liée à l'utilisation des technologies d'aide à la vente, en qualité de variable psychologique, afin d'étudier la perception de surcharge liée à l'utilisation des technologies d'aide à la vente par les commerciaux.
Dans ce travail, notre étude s'est centrée sur les outils technologiques d'aide à la vente pris
envisagés comme le degré d'utilisation d'une combinaison d'outils et non pas l'utilisation
d'un outil en particulier. L'avantage de cette approche consiste en la prise en compte de la
fréquence d'utilisation d'outils technologiques variés et hétérogènes auxquels sont confrontés
les commerciaux dans l'exercice quotidien de leur métier. Néanmoins, il serait intéressant de
poursuivre les investigations dans deux directions : l'une sur l'étude de la force de vente
d'une entreprise spécifique (en contrôlant ainsi pour les effets de la variété des outils à
disposition) afin de comprendre les déterminants individuels de l'utilisation des technologies
d'aide à la vente ; et l'autre sur l'étude d'outils technologiques d'aide à la vente spécifiques
(e.g., prospection automatique ou média sociaux) pour en comprendre l'impact sur la pratique
des commerciaux. A l'instar d'Agnihotri et al. (2016) qui s'intéressent au rôle des médias
sociaux sur la qualité de la relation ou de Nelson et al. (2020) qui étudient le rôle de logiciels
CRM sur l'utilisation de l'information, il serait utile de compléter notre étude par une analyse
d'outils spécifiques pris séparément. La finalité de chacun des outils, la manière dont ils sont
déployés et utilisés par les commerciaux sont susceptibles de varier et d'expliquer des
différences dans la performance des commerciaux. Il serait également intéressant
d'approfondir les raisons pour lesquelles la relation entre l'utilisation des technologies d'aide
à la vente et la qualité de la relation n'est pas significative, et ce *via* l'étude de modérateurs,
tels que l'intelligence émotionnelle ou la proximité sociale. A l'instar des travaux de
Westbrook et Peterson (2020) et comme le propose Rapp et Beeler (2021), il serait intéressant
d'étudier les outils d'aide à la vente (en anglais “*sales force enablement*”) qui ajoutent une
notion de mise à disposition de ressources et d'accompagnement à l'utilisation des outils
d'aide à la vente. Cela nous permettrait d'étudier les bonnes pratiques pour déployer et
maintenir au mieux des solutions technologiques d'aide à la vente. Nous avons fait le choix de
l'accumulation et la variété des outils technologiques qui induisent la surcharge. Il s'agirait de
poursuivre les travaux sur la base d'une flotte de commerciaux pour une entreprise spécifique
dont nous connaissons la palette d'outils, afin de contrôler la quantité et la diversité des outils.

Par ailleurs, notre étude s'est focalisée sur la dimension cognitive de la surcharge de rôle.
Cependant, la surcharge de rôle comporte également une dimension affective qu'il s'agirait
d'examiner plus en profondeur, notamment *via* l'étude du rôle de variables telles que la
frustration ou le stress. Bien qu'il existe de nombreux défis liés à l'identification des deux
dimensions distinctes de surcharge de rôle (Saunders et al. 2017), il serait utile de comprendre
l'influence de la dimension affective de la surcharge de rôle, et plus particulièrement, le rôle
de la frustration liées à des difficultés rencontrées dans les tâches à effectuées, ainsi que le rôle d'un stress chronique sur la satisfaction au travail et les performances du commercial.
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<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Le modèle proposé</figcaption></figure>
<table><caption>TABLEAU 1 – Fiabilité, validité convergente, validité discriminante</caption><thead><tr><th rowspan="2">Construits</th><th rowspan="2">V.E.</th><th colspan="6">Carrés des corrélations</th></tr><tr><th>TU</th><th>ASB</th><th>RQ</th><th>RO</th><th>JS</th><th>PC</th></tr></thead><tbody><tr><td>TU</td><td><strong>0,82 (a)</strong></td><td>0,91 (b)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>ASB</td><td><strong>0,53</strong></td><td>0,12 (c)</td><td>0,72</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>RQ</td><td><strong>0,71</strong></td><td>0,07</td><td>0,12</td><td>0,84</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>RO</td><td><strong>0,65</strong></td><td>0,04</td><td>0,04</td><td>0,00</td><td>0,80</td><td></td><td></td></tr><tr><td>JS</td><td><strong>0,50</strong></td><td>0,12</td><td>0,15</td><td>0,14</td><td>0,06</td><td>0,71</td><td></td></tr><tr><td>PC</td><td><strong>0,58</strong></td><td>0,15</td><td>0,38</td><td>0,24</td><td>0,00</td><td>0,41</td><td>0,81</td></tr></tbody></table>

(a) La variance extraite moyenne (AVE Average Variance Extracted) par construit est présentée dans la deuxième colonne et est en gras.

(b) Les coefficients alpha sont présentés dans la diagonale et sont en italique.

(c) Les carrés des corrélations entre construits sont présentés dans le triangle inférieur.
<table><caption>TABLEAU 2 – Résultats du test du modèle proposé</caption><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th>Coef. stand.</th><th>Ecart type</th><th>test t</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="8"><strong>L'utilisation des technologies d'aide à la vente comme déterminant</strong></td></tr><tr><td>H1</td><td>Utilisation des technologies d'aide à la vente</td><td>→ Performances du commercial</td><td>0,16</td><td>0,020</td><td>2,216</td><td>0,027</td></tr><tr><td colspan="8"><strong>Le rôle des mécanismes interpersonnels</strong></td></tr><tr><td>H2a</td><td>Utilisation des technologies d'aide à la vente</td><td>→ Comportement de vente adaptatif</td><td>0,36</td><td>0,043</td><td>4,425</td><td>0,000</td></tr><tr><td>H2b</td><td>Utilisation des technologies d'aide à la vente</td><td>→ Qualité de la relation</td><td>0,16</td><td>0,047</td><td>1,799</td><td>0,072</td></tr><tr><td>H2c</td><td>Comportement de vente adaptatif</td><td>→ Qualité de la relation</td><td>0,28</td><td>0,101</td><td>2,951</td><td>0,003</td></tr><tr><td>H2d</td><td>Comportement de vente adaptatif</td><td>→ Performances du commercial</td><td>0,44</td><td>0,055</td><td>4,283</td><td>0,000</td></tr><tr><td>H2e</td><td>Qualité de la relation</td><td>→ Performances du commercial</td><td>0,31</td><td>0,045</td><td>3,568</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="8"><strong>Le rôle des mécanismes intrapersonnels</strong></td></tr><tr><td>H3a</td><td>Utilisation des technologies d'aide à la vente</td><td>→ Surcharge du rôle de commercial</td><td>-0,19</td><td>0,061</td><td>-2,443</td><td>0,015</td></tr><tr><td>H3b</td><td>Utilisation des technologies d'aide à la vente</td><td>→ Burnout du commercial</td><td>0,05</td><td>0,039</td><td>0,741</td><td>0,458</td></tr><tr><td>H3c</td><td>Surcharge du rôle de commercial</td><td>→ Burnout du commercial</td><td>0,58</td><td>0,055</td><td>8,139</td><td>0,000</td></tr><tr><td>H3d</td><td>Surcharge du rôle de commercial</td><td>→ Satisfaction au travail</td><td>0,09</td><td>0,045</td><td>1,220</td><td>0,222</td></tr><tr><td>H3e</td><td>Burnout du commercial</td><td>→ Satisfaction au travail</td><td>-0,42</td><td>0,064</td><td>-5,077</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="8"><strong>Les conséquences pour le commercial</strong></td></tr><tr><td>H4a</td><td>Satisfaction au travail</td><td>→ Performances du commercial</td><td>0,53</td><td>0,188</td><td>4,716</td><td>0,000</td></tr><tr><td>H4b</td><td>Performances du commercial</td><td>→ Satisfaction au travail</td><td>0,31</td><td>0,075</td><td>2,456</td><td>0,014</td></tr><tr><td colspan="8"><strong>Mesures d'adéquation globale</strong></td></tr><tr><td colspan="2">χ² / ddl</td><td></td><td>372,501 / 258 (1,444)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">RMSEA</td><td></td><td>0,048</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>TLI</td><td>0,945</td></tr><tr><td>CFI</td><td>0,953</td></tr><tr><td>SRMR</td><td>0,058</td></tr></table>
<table><caption>TABLEAU 3 – Test des effets médiateurs</caption><thead><tr><th></th><th>Coef<br>stand.</th><th>Borne<br>basse</th><th>Borne<br>haute</th><th>p. value</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Effets indirects via le comportement de vente adaptatif et la qualité de la relation (H2f)</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>. Utilisation des technologies d'aide à la vente (TU) → Performances du commercial (PC)</td><td>0,32</td><td>0,21</td><td>0,47</td><td>0,004</td></tr><tr><td><strong>Effets indirects via la surcharge de rôle et le burnout (H3f)</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>. Utilisation des technologies d'aide à la vente (TU) → Satisfaction au travail (JS)</td><td>0,26</td><td>0,11</td><td>0,39</td><td>0,015</td></tr></tbody></table>
ANNEXE A – Moyennes, écarts-types et matrice des corrélations

<table><thead><tr><th></th><th>M</th><th>σ</th><th>TU1</th><th>TU2</th><th>TU3</th><th>ASB1</th><th>ASB2</th><th>ASB3</th><th>CO1</th><th>CO2</th><th>SAT1</th><th>SAT2</th><th>COMM1</th><th>COMM2</th><th>RO1</th><th>RO2</th><th>RO3</th><th>JS1</th><th>JS2</th><th>JS3</th><th>CP1</th><th>CP2</th><th>CP3</th><th>SP1</th><th>SP2</th><th>SP3</th></tr></thead><tbody><tr><td>TU1</td><td>4,22</td><td>1,864</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>TU2</td><td>4,49</td><td>1,796</td><td>0,82</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>TU3</td><td>4,56</td><td>1,728</td><td>0,815</td><td>0,833</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>ASB1</td><td>5,57</td><td>1,232</td><td>0,224</td><td>0,229</td><td>0,228</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>ASB2</td><td>5,44</td><td>1,147</td><td>0,28</td><td>0,286</td><td>0,285</td><td>0,611</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>ASB3</td><td>5,30</td><td>1,402</td><td>0,188</td><td>0,192</td><td>0,191</td><td>0,41</td><td>0,511</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>CO1</td><td>5,77</td><td>1,065</td><td>0,164</td><td>0,167</td><td>0,166</td><td>0,168</td><td>0,21</td><td>0,141</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>CO2</td><td>5,90</td><td>1,123</td><td>0,149</td><td>0,153</td><td>0,152</td><td>0,154</td><td>0,192</td><td>0,128</td><td>0,726</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>SAT1</td><td>5,66</td><td>1,109</td><td>0,173</td><td>0,177</td><td>0,176</td><td>0,178</td><td>0,222</td><td>0,149</td><td>0,533</td><td>0,486</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>SAT2</td><td>5,60</td><td>1,088</td><td>0,177</td><td>0,181</td><td>0,18</td><td>0,182</td><td>0,227</td><td>0,152</td><td>0,545</td><td>0,497</td><td>0,747</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>COMM1</td><td>5,35</td><td>1,278</td><td>0,164</td><td>0,168</td><td>0,167</td><td>0,169</td><td>0,211</td><td>0,141</td><td>0,505</td><td>0,46</td><td>0,534</td><td>0,546</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>COMM2</td><td>4,51</td><td>1,345</td><td>0,117</td><td>0,119</td><td>0,119</td><td>0,12</td><td>0,15</td><td>0,1</td><td>0,359</td><td>0,328</td><td>0,38</td><td>0,389</td><td>0,612</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>RO1</td><td>3,46</td><td>1,674</td><td>-0,134</td><td>-0,137</td><td>-0,136</td><td>-0,037</td><td>-0,047</td><td>-0,031</td><td>-0,027</td><td>-0,025</td><td>-0,029</td><td>-0,03</td><td>-0,027</td><td>-0,019</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>RO2</td><td>3,90</td><td>1,748</td><td>-0,161</td><td>-0,164</td><td>-0,163</td><td>-0,045</td><td>-0,056</td><td>-0,038</td><td>-0,033</td><td>-0,03</td><td>-0,035</td><td>-0,035</td><td>-0,033</td><td>-0,023</td><td>0,753</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>RO3</td><td>3,89</td><td>1,610</td><td>-0,11</td><td>-0,112</td><td>-0,112</td><td>-0,031</td><td>-0,038</td><td>-0,026</td><td>-0,022</td><td>-0,02</td><td>-0,024</td><td>-0,024</td><td>-0,022</td><td>-0,016</td><td>0,515</td><td>0,619</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>JS1</td><td>5,48</td><td>1,134</td><td>0,162</td><td>0,166</td><td>0,165</td><td>0,186</td><td>0,233</td><td>0,156</td><td>0,158</td><td>0,144</td><td>0,167</td><td>0,171</td><td>0,158</td><td>0,113</td><td>-0,124</td><td>-0,149</td><td>-0,102</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>JS2</td><td>5,43</td><td>1,008</td><td>0,186</td><td>0,19</td><td>0,189</td><td>0,214</td><td>0,267</td><td>0,179</td><td>0,181</td><td>0,165</td><td>0,192</td><td>0,196</td><td>0,181</td><td>0,129</td><td>-0,142</td><td>-0,171</td><td>-0,117</td><td>0,562</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>JS3</td><td>4,84</td><td>1,281</td><td>0,142</td><td>0,145</td><td>0,144</td><td>0,163</td><td>0,204</td><td>0,136</td><td>0,138</td><td>0,126</td><td>0,146</td><td>0,149</td><td>0,138</td><td>0,098</td><td>-0,108</td><td>-0,13</td><td>-0,089</td><td>0,428</td><td>0,491</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>CP1</td><td>5,36</td><td>1,040</td><td>0,253</td><td>0,259</td><td>0,257</td><td>0,299</td><td>0,373</td><td>0,25</td><td>0,253</td><td>0,231</td><td>0,268</td><td>0,274</td><td>0,254</td><td>0,181</td><td>-0,068</td><td>-0,081</td><td>-0,056</td><td>0,301</td><td>0,346</td><td>0,264</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>CP2</td><td>5,21</td><td>1,074</td><td>0,251</td><td>0,256</td><td>0,255</td><td>0,296</td><td>0,369</td><td>0,248</td><td>0,251</td><td>0,229</td><td>0,265</td><td>0,271</td><td>0,251</td><td>0,179</td><td>-0,067</td><td>-0,08</td><td>-0,055</td><td>0,299</td><td>0,343</td><td>0,261</td><td>0,496</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>CP3</td><td>5,39</td><td>1,054</td><td>0,283</td><td>0,29</td><td>0,288</td><td>0,335</td><td>0,418</td><td>0,28</td><td>0,284</td><td>0,259</td><td>0,3</td><td>0,307</td><td>0,284</td><td>0,202</td><td>-0,076</td><td>-0,091</td><td>-0,062</td><td>0,338</td><td>0,387</td><td>0,295</td><td>0,561</td><td>0,555</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>SP1</td><td>5,28</td><td>1,005</td><td>0,198</td><td>0,202</td><td>0,201</td><td>0,234</td><td>0,292</td><td>0,195</td><td>0,198</td><td>0,181</td><td>0,21</td><td>0,214</td><td>0,199</td><td>0,141</td><td>-0,053</td><td>-0,063</td><td>-0,043</td><td>0,236</td><td>0,27</td><td>0,206</td><td>0,279</td><td>0,276</td><td>0,312</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>SP2</td><td>5,24</td><td>1,057</td><td>0,202</td><td>0,206</td><td>0,205</td><td>0,238</td><td>0,298</td><td>0,199</td><td>0,202</td><td>0,184</td><td>0,214</td><td>0,219</td><td>0,202</td><td>0,144</td><td>-0,054</td><td>-0,065</td><td>-0,044</td><td>0,24</td><td>0,276</td><td>0,21</td><td>0,284</td><td>0,282</td><td>0,318</td><td>0,605</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>SP3</td><td>5,14</td><td>1,052</td><td>0,208</td><td>0,212</td><td>0,211</td><td>0,245</td><td>0,306</td><td>0,205</td><td>0,208</td><td>0,189</td><td>0,22</td><td>0,225</td><td>0,208</td><td>0,148</td><td>-0,055</td><td>-0,067</td><td>-0,046</td><td>0,247</td><td>0,284</td><td>0,216</td><td>0,292</td><td>0,29</td><td>0,328</td><td>0,623</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
ANNEXE B – Libellés des items et test du modèle de mesure

<table><thead><tr><th rowspan="2">CODES</th><th rowspan="2">Libellés des items</th><th colspan="4">λ</th></tr><tr><th>stand.</th><th>σ</th><th>t-test</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="6"><strong>Utilisation des technologies d'aide à la vente (TU)</strong></td></tr><tr><td>TU1</td><td>J'utilise au maximum les technologies d'aide à la vente pour m'aider dans mon travail.</td><td>0,90</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>TU2</td><td>J'utilise toutes les capacités des technologies d'aide à la vente pour améliorer mes résultats au travail.</td><td>0,92</td><td>0,05</td><td>19,26</td><td>0,000</td></tr><tr><td>TU3</td><td>J'intègre les technologies d'aide à la vente dans ma routine de travail.</td><td>0,91</td><td>0,05</td><td>19,04</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Comportement de vente adaptatif (ASB)</strong></td></tr><tr><td>ASB1</td><td>Je varie mon style de vente d'une situation à l'autre.</td><td>0,70</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>ASB2</td><td>J'aime bien utiliser différentes approches de vente.</td><td>0,87</td><td>0,13</td><td>8,80</td><td>0,000</td></tr><tr><td>ASB3</td><td>Je change mon approche d'un client à un autre.</td><td>0,59</td><td>0,13</td><td>7,23</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Qualité de la relation perçue par le commercial (RQ)</strong></td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Dimension – Confiance (CO)</strong></td></tr><tr><td>CO1</td><td>Mes clients me perçoivent comme une personne intègre.</td><td>0,89</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>CO2</td><td>Mes clients me considèrent honnête lors de toutes nos transactions.</td><td>0,81</td><td>0,09</td><td>11,12</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Dimension – Satisfaction (SAT)</strong></td></tr><tr><td>SAT1</td><td>Globalement, Je pense que mes clients sont très satisfaits de travailler avec moi.</td><td>0,86</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>SAT2</td><td>Globalement, mes clients aiment beaucoup travailler avec moi.</td><td>0,87</td><td>0,08</td><td>12,63</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Dimension – Engagement (COMM)</strong></td></tr><tr><td>COMM1</td><td>Mes clients me sont généralement fidèles sur le long terme.</td><td>0,93</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>COMM2</td><td>Mes clients sont généralement prêts à faire des sacrifices pour préserver notre relation sur le long terme.</td><td>0,66</td><td>0,10</td><td>7,81</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Surcharge du rôle de commercial (RO)</strong></td></tr><tr><td>RO1</td><td>Je n'ai pas le temps de terminer mon travail.</td><td>0,79</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>RO2</td><td>J'ai trop de travail à faire pour une seule personne.</td><td>0,96</td><td>0,10</td><td>12,74</td><td>0,000</td></tr><tr><td>RO3</td><td>Les normes de performance de mon travail sont trop élevées.</td><td>0,65</td><td>0,08</td><td>9,53</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Satisfaction au travail (JS)</strong></td></tr><tr><td>JS1</td><td>Globalement, je suis très satisfait de mon travail.</td><td>0,70</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>JS2</td><td>Je suis généralement satisfait des activités que j'effectue au travail.</td><td>0,80</td><td>0,12</td><td>8,69</td><td>0,000</td></tr></tbody></table>
JS3 La plupart des personnes occupant le même type de poste que moi sont très satisfaites de leur travail. 0,61 0,14 7,29 0,000

## Performances du commercial (PC)

### Dimension - Performances créatives (CP)

CP1 Je trouve fréquemment des solutions originales pour résoudre les problèmes. 0,71 - - -

CP2 Je propose souvent des solutions inédites pour répondre aux besoins des clients. 0,70 0,12 8,45 0,000

CP3 J'arrive à aider mes clients grâce à des solutions nouvelles auxquelles ils n'avaient pas pensé. 0,79 0,12 9,21 0,000

### Dimension - Performances des ventes (SP)

SP1 J'obtiens des résultats de vente supérieurs aux attentes. 0,77 - - -

SP2 Je dépasse les objectifs de vente qui me sont fixés pour l'année. 0,79 0,11 10,21 0,000

SP3 Je réalise des performances commerciales excellentes. 0,81 0,11 10,38 0,000
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Annexe C – Présentation figurative des résultats du modèle proposé</figcaption></figure>