Quand la suppression vaut mieux que la réévaluation : le point d’ébullition de la colère dans les rencontres de service

Abstract

Résumé

Les recherches sur la manière dont les évaluations cognitives de multiples signaux de défaillance d’un service se combinent pour générer la colère du client et le rôle des stratégies de régulation émotionnelle (suppression et réévaluation) dans l’atténuation de cette émotion sont encore rares. En utilisant une méthode expérimentale de vignettes d’une situation de défaillance de service auprès de 971 participants, nous montrons que les évaluations cognitives du blocage des objectifs, de la responsabilité d’autrui et du faible contrôle agissent conjointement, de manière indifférenciée, pour augmenter la colère de façon non linéaire. Nous démontrons également que la suppression émotionnelle est bénéfique pour faire face à la colère dans des situations où plusieurs signaux provoquent la colère. Inversement, la réévaluation est plus efficace lorsque les signaux déclencheurs de colère sont moins nombreux. Ce résultat remet en question le point de vue dominant selon lequel la réévaluation est préférable à la suppression pour faire face aux émotions négatives.

Introduction

Une récente étude sur la colère intense des clients (CMCC, 2020) a démontré que ne pas veiller suffisamment à la satisfaction de leurs clients pourrait coûter jusqu’à 494 milliards de dollars aux entreprises américaines. L’étude indique qu’environ deux tiers des clients rencontrant des problèmes ont ressenti une colère intense. La littérature académique abonde dans ce sens, suggérant que la colère est l’une des réactions émotionnelles les plus répandues lors d’une défaillance de service (Antonetti et al., 2020 ; González-Gómez et al., 2021 ; Harrison-Walker, 2019 ; Kalamas et al., 2008 ; Valentini et al., 2020). L’émotion de colère est d’une importance capitale pour les praticiens en marketing en raison de son impact négatif sur les attitudes des clients et des comportements tels que la fidélité (Biraglia et al., 2021), la satisfaction (González-Gómez et al., 2021), le bouche-à-oreille (Grégoire et al., 2010), les réclamations (Su et al., 2018) ou la vengeance (Antonetti et al., 2020 ; Bonifield et Cole, 2007). En s’appuyant sur la théorie de l’évaluation cognitive (EC), González-Gómez et al. (2021) suggèrent que la colère, une émotion négative fortement activante, survient selon trois dimensions : les clients perçoivent qu’ils sont incapables de contrôler l’expérience de service, leurs objectifs sont bloqués et la défaillance trouve son origine dans le comportement d’une personne humaine (l’employé). L’omniprésence de la colère dans les services a conduit les recherches récentes à approfondir la compréhension de ses déclencheurs (Antonetti et al., 2020 ; González-Gómez et al., 2021). Toutefois, jusqu’à présent, ces recherches se sont penchées sur les relations entre les EC des clients et la colère au cours des interactions de service, soit selon une dimension d’EC, par exemple le blocage des objectifs (Bonifield et Cole, 2007), soit selon plusieurs dimensions mais sans tenir compte de leurs effets cumulatifs (Antonetti et al., 2020; Su et al., 2018). Or, les expériences de service sont complexes (Patricio et al., 2011) et peuvent générer la présence de multiples signaux déclencheurs de colère qui alertent le client sur le fait que la situation se détériore. Par exemple, l’employé peut sembler incompétent (responsabilité), le système automatisé peut être difficile à utiliser (contrôle) et le problème du client n’est pas résolu (blocage de l’objectif).

De manière générale, nous savons que l’intensité d’une émotion dépend de l’évaluation de la situation qui la suscite et qu’elle augmente jusqu’à ce qu’elle atteigne un pic (Sonnemans et Frijda, 1994). En d’autres termes, les émotions ne peuvent pas augmenter indéfiniment et doivent atteindre un maximum ou un « point de saturation ». Cependant, les recherches quant à la relation entre la présence de plusieurs EC différentes et l’augmentation de la colère sont rares, et l’on suppose généralement que les relations sont linéaires. Cet article étudie donc comment différentes EC d’une situation de défaillance de service peuvent se combiner pour augmenter la colère, et s’il existe un « point de saturation » où la colère atteint un pic maximum à la suite de ces signaux. Valentini et al. (2020) encouragent l’étude de relations non linéaires entre les émotions et d’autres concepts, et nos résultats répondent à cet appel en proposant des éléments de réponse empiriques.

En outre, lorsque la colère augmente, les clients peuvent être tentés de réguler leurs émotions (Grandey, 2003 ; Gross, 1998 ; Gross et al., 2011). Des études antérieures (Gross et John, 2003) explorent la manière dont les individus utilisent la réévaluation et la suppression comme stratégies de régulation émotionnelle pour maîtriser leurs sentiments en général. Cependant, aucune étude n’a examiné comment ces stratégies influencent la colère en présence de différents niveaux de signaux déclencheurs de colère.

Nos résultats proposent trois contributions académiques. Premièrement, nous enrichissons la littérature sur les émotions des consommateurs et la défaillance du service en démontrant les effets cumulés des différentes EC de la colère dans un contexte de défaillance du service. Nous montrons ainsi que, lors d’une défaillance de service, non seulement le type d’EC (Antonetti et al., 2020 ; González-Gómez et al., 2021 ; Harrison-Walker, 2012) mais aussi leur nombre influencent la colère.

Deuxièmement, nous démontrons qu’au-delà d’un certain nombre d’EC, les clients atteignent un pic dans l’intensité de la colère ressentie. En d’autres termes, la colère a une relation non linéaire avec le nombre d’EC perçus dans l’expérience de la défaillance de service. Nous répondons ainsi aux appels de la littérature en marketing (Taylor et al., 2016), en proposant un examen plus nuancé de l’expérience émotionnelle, en particulier des émotions discrètes suite à une défaillance de service (Valentini et al., 2020).

Enfin, nous avons testé pour la première fois la régulation émotionnelle comme l’une des conditions limites qui détermine les effets des EC sur la colère. Ce faisant, nous mettons en évidence que la régulation émotionnelle n’agit pas toujours de la même manière (Gross et John, 2003), et qu’elle dépend du nombre d’EC de la colère perçus dans l’environnement de service. De manière contre-intuitive, nous montrons que la suppression de la colère est plus efficace que la réévaluation dans les situations où plusieurs EC de défaillance du service sont perçus. Ces effets de régulation sont inversés lorsqu’il y a moins d’EC. Ce phénomène, non détecté auparavant, a des implications importantes pour la théorie de la régulation des émotions des clients (Grandey et al., 2004 ; Whelan et al., 2016) et fournit des indications aux prestataires de services sur le moment et la manière d’intervenir face à des clients en colère dans un contexte de défaillance du service.

Cadre conceptuel

L’émotion de la colère et son évaluation cognitive

La colère est une émotion désagréable et très activante (Russell, 1980) qui survient généralement lorsqu’une personne est incapable de contrôler une situation (Harrison-Walker, 2012), qu’elle en attribue la responsabilité à autrui (Antonetti et al., 2020) et qu’elle rencontre des obstacles à ses objectifs (González-Gómez et al., 2021). Ces trois éléments, à savoir le contrôle, le blocage des objectifs et la responsabilité, constituent les dimensions d’EC sous- jacentes (Frijda et al., 1989 ; Smith et Ellsworth, 1985) de la colère. Ces trois dimensions sont les piliers de la théorie de l’EC et de la théorie de l’attribution (Stephens et Gwinner, 1998) mobilisées dans la littérature relative à la défaillance de service (Folkes, 1984 ; Folkes et al., 1987). Ces deux théories suggèrent que la colère résulte à la fois de l’attribution de la responsabilité à autrui et du fait que le client n’est pas en mesure d’exprimer sa volonté au cours de l’interaction avec le prestataire.

Toutefois, si l’on s’est beaucoup attaché à examiner les effets d’une seule EC provoquant de la colère dans des études distinctes, les recherches portant sur les effets de multiples EC et leur modélisation restent à développer.

Cette lacune est surprenante car la littérature sur les services montre qu’il existe de nombreux antécédents à la colère. Par exemple, le type et l’ampleur de la défaillance (Smith et al., 1999), l’attribution de la responsabilité, l’injustice, et la gravité perçue d’une défaillance de service sont autant d’antécédents de la colère (Antonetti et al., 2020 ; Grégoire et al., 2010). Nous nous appuyons sur ces observations à travers le prisme de la théorie de l’EC et proposons que la colère soit une fonction conjointe du nombre d’EC lié à la défaillance du service. Par conséquent, si le client n’atteint pas ses objectifs, perçoit et attribue de l’incompétence au prestataire de services et ne peut contrôler l’expérience, le nombre d’EC de la défaillance du service et donc la colère sont plus élevés que si tous ces aspects se déroulent dans de bonnes conditions. Ceci est conforme à la littérature sur les émotions qui suggère que l’intensité globale ressentie d’une émotion est le résultat d’une fonction conjointe des dimensions d’EC sous-jacentes (Sonnemans et Frijda, 1994). Cependant, nous proposons qu’une relation linéaire cumulative entre la colère et le nombre d’EC n’est pas nécessairement la plus adaptée pour décrire les effets des EC sur la colère. Des études récentes dans le domaine du marketing soulèvent la nécessité d’effectuer des recherches supplémentaires pour déterminer si des effets non linéaires peuvent mieux expliquer les émotions dans le contexte de défaillance de service (Valentini et al., 2020). De même, la littérature sur les émotions démontre que les émotions n’augmentent pas indéfiniment mais qu’elles atteignent plutôt un pic d’intensité (Sonnemans et Frijda, 1994). Nous proposons donc :

• H1 : L’intensité de la colère ressentie est liée au nombre d’EC négatives (blocage des objectifs, faible contrôle et responsabilité attribuée à autrui) provenant du contexte de la défaillance du service. Cette relation sera mieux décrite par une distribution non linéaire que par une distribution linéaire.

L’effet modérateur de la régulation émotionnelle sur le lien entre l’évaluation cognitive et la colère

Même s’il existe de nombreuses recherches étudiant la colère dans un contexte de service (Antonetti et al., 2020 ; González-Gómez et al., 2021 ; Harrison-Walker, 2019), très peu se concentrent sur les conditions individuelles qui façonnent l’expéri-ence de la colère. Un courant de recherche en évolution en psychologie étudie le rôle des stratégies de régulation émotionnelle dans la détermination des conséquences des émotions dans divers contextes (Gelbrich, 2010 ; González-Gómez et Richter, 2015 ; cf. Whelan et al., 2016). La littérature sur la régulation émotionnelle (Grandey et al., 2004 ; Gross et John, 2003) suggère que les individus utilisent de manière différente les stratégies de régulation émotionnelle (Lacoste-Badie et al., 2013), et que cela a des conséquences diverses, notamment sur les émotions telles que la colère.

Nous étudions deux stratégies de régulation émotionnelle : la réévaluation et la suppression, qui agissent différemment dans le processus émotionnel et qui ont souvent été associées à des conséquences émotionnelles contrastées (Gross et John, 2003). La réévaluation implique qu’une personne va modifier son point de vue sur une situation qui a suscité l’émotion afin de changer cette émotion. La suppression, elle, vise à réprimer le comportement d’expression de l’émotion en cours (Gross, 1998). S’appuyant sur les arguments de la théorie de l’épuisement cognitif (Baumeister et al., 1998), les études montrent que la réévaluation réduit l’intensité des émotions négatives ressenties (Grandey et Melloy, 2017 ; Gross et John, 2003). La suppression intervient différemment dans le processus émotionnel et l’hypothèse commune est qu’elle modifie l’expression de l’émotion négative, créant une dissonance entre l’expérience intérieure et son expression extérieure, augmentant ainsi l’intensité d’émotions négatives (Baumeister et al., 2007 ; Grandey et Melloy, 2017 ; Gross et John, 2003). En revanche, la suppression, étant émotionnellement éprouvante en raison de l’incongruence entre le sentiment et l’action de le cacher, augmente le travail émotionnel (Grandey et Melloy, 2017 ; Gross et John, 2003) et les émotions négatives qui en découlent. En appliquant cela à l’émotion discrète qu’est la colère, nous émettons l’hypothèse suivante :

• H2 : La réévaluation (vs. la suppression) réduit (vs. augmente) l’effet des signaux d’EC sur la colère.

Cependant, lorsque les signaux d’EC émanant de l’environnement sont plus nombreux (par exemple, non seulement l’objectif de l’individu est bloqué, mais il n’a aucun contrôle sur le processus), la complexité accrue de l’environnement signifie que les individus doivent déployer des efforts cognitifs plus importants pour évaluer l’événement (Mauss et al., 2007). Cet effort accru, combiné aux ressources déployées pour essayer de réévaluer l’événement émotionnel (Gross et John, 2003), augmentent le stress chez l’individu, entrainant une colère plus intense (DeCelles et al., 2019). Par conséquent :

• H3 : La réévaluation génère une colère plus intense en présence d’un plus grand nombre de signaux d’EC.

En ce qui concerne la suppression, les études empiriques montrent qu’elle est utilisée comme un mécanisme de défense et qu’elle permet d’interrompre l’escalade des émotions négatives (Paulhus et al., 1997). De plus, il est établi qu’en général, la suppression a des conséquences physiques et psychologiques néfastes. Néanmoins, certaines recherches (Mauss et al., 2007) estiment que, lorsque la suppression se produit de manière automatique, elle permet de réguler la colère tout en évitant ses conséquences négatives. Pour autant, les recherches n’ont pas exploré les effets de la suppression dans des contextes où le nombre de signaux qui déclenchent la colère varient. Nous avançons l’idée que la suppression peut être efficace dans des situations où des signaux multiples et complexes sont perçus, et lorsque les individus sont plus susceptibles de faire appel par habitude à une régulation automatique (Mauss et al., 2007). Grâce à la suppression, ils conservent leurs ressources émotionnelles et cognitives pour les utiliser et s’adapter plutôt que de réagir émotionnellement à un événement complexe. Nous proposons donc l’hypothèse suivante :

• H4 : La suppression entraîne une diminution de la colère en présence d’un plus grand nombre de signaux d’EC.

Méthodologie

Echantillon et procédures

En se fondant sur l’approche expérimentale basée sur des vignettes de González-Gómez et al. (2021), nous avons adapté leur scénario relatif à une demande de changement d’adresse de facturation auprès d’un centre d’appel entre un client (participant) et le service (cf. Annexe A) dans un contexte de défaillance de service. Nous avons manipulé les EC via la vignette dans un modèle 2 (blocage de l’objectif : oui = 1, non = 0 ; de manière respective, l’adresse de facturation n’a pas été changée ou a été changée) × 2 (faible contrôle : oui = 1, non = 0 ; le représentant du centre d’appel n’a pas aidé le client à terminer le processus vs. il l’a aidé) × 2 (responsabilité : oui = 1, non = 0 ; l’employé du centre d’appel était incompétent ou compétent) (cf. Annexe B). Les personnes interrogées ont été affectées au hasard à l’une des huit conditions via un lien en ligne. Ces huit conditions d’EC sont les suivantes : aucun signal d’EC de la colère (000), un signal d’EC (010, 100, 001), deux signaux d’EC (110, 101, 011) ou tous les signaux d’EC (111). Après quoi, les mêmes questions leur ont été présentées. Nous avons testé les vignettes, la fiabilité des échelles et avons pré-testé nos hypothèses auprès d’étudiants en Master d’une école de commerce européenne (N = 261) en utilisant la même procédure que celle décrite ci-dessus. L’étude a ensuite été administrée via Qualtrics auprès d’un échantillon de répondants d’actifs (N = 971) provenant des Etats-Unis et que nous avons rémunérés. Les réponses incomplètes ou incorrectes concernant la question de contrôle de la qualité ont été retirées de l’échantillon initial de 1 058 participants. L’âge moyen est de 48 ans (écart-type = 16,71) et 52% des personnes interrogées sont des femmes. Toutes les personnes interrogées ont plus de 18 ans et ont confirmé connaitre les services fournis par les centres d’appel. Les participants ont été assurés de l’anonymat et de la confidentialité de leurs réponses et ont donné leur consentement pour participer à l’étude.

Echelles de mesure

En utilisant un format de réponse similaire (1 = « pas du tout d’accord », 7 = « tout à fait d’accord ») pour toutes les échelles (cf. Annexe C), nous avons mesuré la colère en mobilisant l’échelle en quatre items de Fuqua et al. (1991) (α = 0,94). Nous avons adapté les échelles développées par González-Gómez et al. (2021) pour la vérification de la manipulation expérimentale des EC : contrôle (α = 0,73), responsabilité (α = 0,91) et blocage des objectifs (α = 0,93). Nous avons inclus le genre et l’âge en tant que variables de contrôle dans les analyses. La mesure de la régulation émotionnelle a été effectuée en utilisant l’échelle développée par Gross et John (2003) qui comprend cinq items (α = 0,86) pour la réévaluation émotionnelle et quatre items (α = 0,71) pour la suppression émotionnelle. Pour mesurer le niveau d’EC, nous avons créé une variable représentant le nombre de signaux d’EC reçus par le répondant, en commençant par « faible nombre de signaux d’EC » (code = 1), la situation où le contrôle était élevé, l’objectif atteint et la responsabilité faible (c’est-à-dire que les seuls signaux d’EC provenaient du scénario de base (000)). Lorsqu’une seule des EC manipulées (objectif bloqué, contrôle faible ou responsabilité élevée (100, 010, 001) était présente, la variable a été codée 2 ; lorsque deux des EC apparaissaient (110, 011, 101), nous l’avons codée 3. Le scénario dans lequel les trois signaux d’EC se manifestaient (à savoir, contrôle faible, objectif non atteint et responsabilité élevée (111)) a été codé 4¹.

Résultats

Les corrélations entre les variables et les résultats détaillés (tests d’hypothèse, validité discriminante) figurent dans les tableaux D1–D4 de l’Annexe D.

Nous avons d’abord vérifié la robustesse des manipulations des EC. Les résultats montrent qu’elles sont valables pour le blocage des objectifs (M _{objetifbloc-non} = 4,20 ; ET = 1,72 versus M _{objetifbloc-oui} = 1,93 ; ET = 1,27 ; t(969) = −23,41 ; p < 0,001), le contrôle (M _{contrôlefaible-non} = 3,10 ; SD = 1,21 contre M _{contrôlefaibleoui} = 2,54 ; ET = 0,97 ; t(969) = 8,04 ; p < 0,001), et la responsabilité (M_resp-oui = 5,48 ; ET = 1,08 contre M_resp-non = 4,36 ; ET = 1,43 ; t(969) = 13,82; p < 0,001).

Pour tester l’hypothèse H1, selon laquelle l’intensité de la colère est liée au nombre de signaux d’EC, nous avons effectué une régression linéaire avec pour variable indépendante le nombre d’EC, et la colère comme variable dépendante, en contrôlant le genre et l’âge. L’hypothèse H1 est validée (b = 0,43 ; F(1,967) = 75,59 ; R² = 0,19 ; p < 0,001). Pour tester la nature de la relation entre le nombre d’EC et la colère, nous avons représenté la colère en fonction du nombre de signaux d’EC. La colère augmente rapidement entre le scénario de base et l’apparition d’un EC, et encore plus avec l’ajout d’un deuxième EC, mais dans une bien moindre mesure. Lorsque les trois EC sont présents, la colère n’augmente plus. L’analyse post-hoc de l’estimation de la courbe a montré qu’une relation logarithmique non linéaire est préférable (R² = 0,20 ; F(1,969) = 244,33 ; p < 0,001) à une relation linéaire (R² = 0,15 ; F(1,969) = 167,75 ; p < 0,001) ou à une relation curvilinéaire quadratique (R² = 0,20 ; F(2,968) = 118,35 ; p < 0,001). Ceci indique que la colère atteint un « point de saturation ».

Le calcul et l’analyse de modération ont été effectués à l’aide d’une relation logarithmique. Pour étudier H2, nous avons utilisé le modèle PROCESS 1 de Hayes (2017) avec 5000 échantillons Bootstrap et des intervalles de confiance à 95%. Nous avons entré le logarithme du nombre d’EC comme prédicteur, la colère comme variable dépendante, et la réévaluation émotionnelle comme variable modératrice, en contrôlant le genre et l’âge. L’effet d’interaction entre le nombre d’EC et la réévaluation émotionnelle sur la colère est significatif (b = 0,73 ; t = 2,90 ; IC à 95% [0,23 ; 1,22]), confirmant partiellement l’hypothèse H2. De même, l’interaction entre le nombre d’EC et la suppression émotionnelle a un effet significatif sur la colère (b = −0,70 ; t = −3,34 ; IC à 95% [−1,11 ; −0,29]). Ainsi, l’hypothèse H2 est confirmée. Pour examiner H3 et H4, nous avons effectué une analyse des pentes de régression linéaire simple (Aiken et West, 1991 ; Dawson, 2014). Les résultats montrent que la réévaluation émotionnelle renforce l’effet du nombre d’EC sur la colère plus fortement pour les personnes ayant des stratégies de réévaluation élevée que pour celles ayant des stratégies de réévaluation faible (γ_{rééval-faible} = 3,91 ; t = 35,66 ; p < 0,001 ; γ_{rééval- élevée} = 8,47 ; t = 17,28 ; p < 0,001). Ce résultat confirme l’hypothèse H3 selon laquelle la réévaluation génère une colère plus intense en présence d’un plus grand nombre d’EC. Inversement, lorsque le nombre d’EC est faible, la colère est plus faible pour les stratégies de forte réévaluation. Ces résultats sont présentés en Figure 1. Conformément à l’hypothèse H4, les résultats indiquent que la suppression émotionnelle affaiblit l’effet du nombre d’EC sur la colère plus fortement pour les niveaux élevés de suppression que pour les niveaux faibles de suppression (γ_suppr-faible = 2,43 ; t = 22,16 ; p < 0,001 ; γ_{suppr- élevée} = 1,89 ; t = −3,86 ; p < 0,001). La Figure 2 illustre ces résultats. En appliquant la procédure Johnson-Neyman (Aiken et West, 1991), nos analyses révèlent que les deux stratégies de régulation émotionnelle ont des effets significatifs quel que soit le nombre d’EC. Dans le cas de la suppression émotionnelle, il n’y a pas de point de bascule statistique. Concernant la réévaluation émotionnelle, la zone de significativité à partir de laquelle cette stratégie atténue l’effet du nombre d’EC sur la colère du client est de 1,59 (99,59% de l’échantillon). Ces résultats confirment donc que les deux stratégies de régulation émotionnelle agissent tout au long de l’expérience du client dans l’influence des effets du nombre d’EC sur la colère.

Figure 1.

Effet modérateur de la réévaluation sur la relation entre l’EC et la colère.

Figure 2.

Effet modérateur de la suppression sur la relation entre l’EC et la colère.

Discussion

Contributions théoriques

Notre étude propose trois contributions principales à la littérature sur les défaillances de service et les émotions. Premièrement, elle montre que les évaluations cognitives résultant d’un service insatisfaisant se combinent et génèrent de la colère. En d’autres termes, un plus grand nombre d’EC relatifs à la défaillance du service entraîne une colère du client plus intense. Nos résultats confirment les travaux précédents selon lesquels la colère naît de l’évaluation du blocage des objectifs, de l’attribution de la responsabilité et du manque de contrôle personnel sur la situation (González-Gómez et al., 2021). Plus encore, ils enrichissent les recherches existantes en démontrant que non seulement la nature mais aussi le nombre de signaux d’EC sont importants dans l’apparition de la colère.

Deuxièmement, nous observons une relation non linéaire entre le nombre d’EC et le degré de colère ressentie ; la colère atteignant un point maximum après l’évaluation de deux EC – par exemple un employé incompétent et un objectif non atteint. La perception d’autres EC ne fait aucune différence sur le niveau de colère au-delà de ce point. Ce résultat répond aux appels récents à une meilleure compréhension des relations non linéaires entre les émotions et d’autres concepts (Valentini et al., 2020). Il donne également matière à réflexion pour les théoriciens de l’évaluation cognitive qui, généralement, présupposent des relations linéaires entre les EC (implicitement ou explicitement mesurées) et les émotions (Antonetti et al., 2020 ; Biraglia et al., 2021 ; Smith et Ellsworth, 1985).

Troisièmement, notre étude porte sur le rôle modérateur de la régulation émotionnelle dans la relation entre l’EC et la colère. Des recherches récentes quant au rôle de la régulation émotionnelle questionnent la vision dichotomique répandue selon laquelle la réévaluation serait bénéfique et la suppression préjudiciable (pour une revue récente, voir Grandey et Melloy, 2017). Nos résultats soutiennent la notion émergente qui suggère que l’environnement joue un rôle primordial en déterminant l’efficacité des stratégies de régulation émotionnelle. Nous constatons que les effets de la réévaluation et de la suppression dépendent du nombre d’EC provoquant la colère. Lorsqu’une personne évalue l’environnement comme relativement faible en EC de colère, les schémas habituels de régulation émotionnelle s’appliquent, et la réévaluation diminue la colère alors que la suppression l’augmente. La réévaluation émotionnelle permet aux individus d’adopter une perspective plus large – de prendre du recul par rapport à l’événement provoquant l’émotion – ce qui réduit l’intensité de la colère (Grandey, 2003 ; Grandey et Melloy, 2017 ; Gross et John, 2003). Toutefois, cela ne se produit pas lorsque le nombre de d’EC est élevé, c’est-à-dire lorsque davantage d’éléments de l’environnement alertent l’individu sur une situation problématique (en termes de contrôle, d’objectifs ou d’attribution de la responsabilité). Lorsque l’environnement envoie davantage de signaux d’EC, nos résultats indiquent que la réévaluation de la situation ne remplit plus son rôle et ne diminue pas la colère. En effet, dans de telles circonstances, l’effort supplémentaire requis par la réévaluation accroit l’épuisement cognitif de l’individu (Baumeister et al., 2007) augmentant ainsi sa colère. En revanche, la suppression émotionnelle, traditionnellement considérée comme un facteur favorisant les émotions négatives (Grandey et al., 2004 ; Gross, 1998), n’a cet effet que dans les environnements où les EC de la colère sont faibles. Or, en présence d’EC multiples, l’effet de la suppression s’inverse et atténue l’escalade de la colère. Ce résultat semble être conforme à la vision fonctionnelle des émotions (Frijda, 1986 ; Keltner et Gross, 1999) qui propose que les émotions agissent comme des systèmes d’alerte, amenant l’individu à orienter ses ressources cognitives vers la gestion du risque ou du danger suscité par l’environnement. Nos résultats complètent la littérature sur la suppression et la réévaluation des émotions (Gross, 2001 ; Gross et John, 2003) en intégrant le fait que l’efficacité de ces deux stratégies dépend du nombre de signaux d’EC issus de l’environnement (Butler et Gross, 2004) et qui suscitent l’émotion.

Implications managériales

Nos résultats relatifs à une escalade rapide de la colère impliquent que les prestataires de service doivent être en mesure d’identifier et de bénéficier de stratégies d’intervention agiles dès lors que le client commence à exprimer sa colère. Ainsi, une intervention précoce pendant le service éviterait les processus lourds de récupération du service en termes de coûts et de ressources. La formation du personnel (compétences en communication, simulation, gestion des conflits, écoute active) à la reconnaissance des premiers signes de colère permettrait aux entreprises d’éviter son amplification et ses effets négatifs (Antonetti et al., 2020 ; Biraglia et al., 2021 ; Su et al., 2018). De plus, le fait que la colère atteint un pic et n’augmente pas indéfiniment nous encourage à promouvoir la mise en place de temps de pause pour permettre aux clients de « redescendre du point de saturation » de la colère (Sonnemans et Frijda, 1994). En effet, ce moment faciliterait les efforts ultérieurs en matière de service. En cas de défaillance du service, une autre manière de gérer la colère des clients est de développer l’hyperpersonnalisation en utilisant les données clients qui sont de plus en plus disponibles. L’accès à ces données et leur analyse pourraient aider les employés à mieux connaître le client et à comprendre ou anticiper ses préférences. En adaptant leur discours et leur comportement, les employés pourraient restreindre les interactions susceptibles de déclencher la colère du client.

Enfin, cette étude révèle que lorsque le niveau de colère est faible, le client réagit mieux aux appels à la raison. A ce stade, nous suggérons aux prestataires de service d’encourager la prise de recul en fournissant au client des informations et des explications à l’origine de la défaillance du service. De cette manière, les clients peuvent procéder à une réévaluation et réguler leur colère plus efficacement. Cependant, dans une situation d’escalade de la colère, il est peu probable que les faits et les informations soient utiles. Dans ces circonstances, les employés du service doivent faire preuve d’empathie et de compréhension afin de favoriser chez le client la suppression de sa colère. En aidant le client à s’engager dans une stratégie de régulation émotionnelle adaptée, ces interventions réduiront son insatisfaction et ses comportements négatifs, diminuant de facto la nécessité d’une récupération de service coûteuse. Il est donc primordial de former le personnel à reconnaître l’état émotionnel du client pour lui permettre d’intervenir au moment approprié et de manière adaptée.

Limites et recherches futures

Bien que cette étude ait tenté de refléter la complexité des interactions réelles de service en examinant de multiples EC, elle se concentre sur les processus au niveau micro dans un contexte de défaillance de service et l’utilisation de vignettes expérimentales constitue une limite. En s’inspirant de l’analyse de Grégoire et Mattila (2021), il serait utile d’étudier des situations allant au-delà de la rencontre dyadique entre les clients et les employés de l’entreprise et d’intégrer une tierce partie telle que les superviseurs des employés ou la technologie (par exemple, chatbot, courriels). Il pourrait également être intéressant d’utiliser d’autres méthodologies qui s’appuieraient sur des données réelles et/ou des données plus conséquentes permettant une analyse plus poussée. De plus, nous nous sommes uniquement concentrés sur l’étape de la prestation de service alors que dans un contexte réel, il est important de comprendre comment les émotions et leur régulation évoluent au fil du temps, à la fois après la prestation de service et pendant la phase de récupération du service.

Deuxièmement, notre étude se penche sur les trois dimensions d’EC, que sont le blocage des objectifs, la responsabilité et le contrôle. Si des recherches antérieures ont mis en évidence ces trois éléments comme étant à la base de la colère (González-Gómez et al., 2021), d’autres EC telles que l’incertitude et, surtout, l’équité, peuvent générer une expérience émotionnelle (Harrison-Walker, 2012). Par exemple, il est important de comprendre l’incertitude des clients dans les interactions de service concernant la cause de la défaillance, les procédures en place pour y remédier et les conséquences potentielles (Hudson et al., 2017). Cependant, peu de recherches ont examiné l’incertitude à toutes les étapes de la rencontre de service. De même, les clients peuvent avoir un sentiment d’injustice lors d’une défaillance de service et éprouver des émotions négatives (Antonetti et al., 2020). Bien que le lien entre la justice et la colère ait fait l’objet de plusieurs études (Grégoire et al., 2010 ; McColl-Kennedy et al., 2011), l’accès grandissant aux médias sociaux donne la possibilité aux clients de comparer leurs expériences de service, ce qui peut influencer leurs perceptions de justice. Comprendre la relation entre la perception de justice et les émotions dans ce contexte changeant contribuerait à la littérature relative à la défaillance des services et aux émotions. Par ailleurs, le fait d’étudier une situation de défaillance mène à une faible différence entre les deux conditions de contrôle (M_{contrôlefaible-non} = 3,10 vs. M_{contrôlefaible-oui} = 2,54 ; p < 0,001). Par conséquent, nos résultats ne devraient pas être étendus à des situations où le contexte du service n’est pas défaillant.

Troisièmement, nous constatons des effets inattendus de la régulation émotionnelle sur la colère lors d’une défaillance de service. Des recherches futures pourraient renforcer ce résultat en étudiant l’impact de la régulation émotionnelle sur d’autres émotions précédemment examinées en relation avec le comportement du client, telles que la frustration, la honte, la peur ou la culpabilité (Becheur et Valette-Florence, 2014). La régulation émotionnelle n’aurait pas nécessairement les mêmes effets sur les émotions caractérisées par des évaluations cognitives différentes et pourrait donc conduire à des résultats distincts en termes de comportements et d’attitudes des clients.

Quatrièmement, notre étude se concentre au moment d’une défaillance du service. Les recherches futures pourraient examiner un modèle plus large de l’expérience en considérant la régulation émotionnelle à différents moments du parcours de service (Valentini et al., 2020). Nos conclusions concernant l’existence d’un « point de saturation » de la colère et le rôle de la régulation nous mènent à considérer l’importance des expériences antérieures. Les prochaines études pourraient donc explorer l’effet des émotions et des évaluations cognitives d’une expérience similaire passée sur l’émotion au présent (Maxham et Netemeyer, 2002). Ces considérations peuvent aussi être étendues à la phase de récupération de service, après défaillance. En effet, comprendre les émotions des clients ainsi que leur régulation tout au long de l’expérience de service nous permettra de mieux cerner la formation d’attitudes à plus long terme (Elfenbein, 2007). Ceci est d’une importance capitale pour les prestataires de services lors de l’élaboration de leurs stratégies de rétention et de fidélisation de la clientèle.