Résumé : Deux controverses dans les recherches marketing sont mises en évidence : l’une porte sur l’utilité des leaders d’opinion dans un réseau social (traditionnel et on-line), l’autre concerne les mesures d’identification.








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Le rôle et l’identification des leaders d’opinion dans les réseaux sociaux traditionnels et virtuels :

controverses marketing et pistes de recherche
Role and identification of opinion leaders in off & on-line social networks : marketing controversies and research avenues

Eric VERNETTE (CRM, IAE Université Toulouse I)

Laurent BERTRANDIAS (CRM, IAE Université Toulouse I)

Jean-Philippe GALAN (CRM, IAE Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis)

Alexandra VIGNOLLES (INSEEC Business School Bordeaux)

Proposition Communication Marketing Trend Conference

11th International Marketing Trends Conference, Venice (Italy), 19-21 January 2012.

Résumé :

Deux controverses  dans les recherches marketing sont mises en évidence : l’une porte sur l’utilité des leaders d’opinion dans un réseau social (traditionnel et on-line), l’autre concerne les mesures d’identification. Les recherches donnent des résultats divergents, ce qui est problématique pour les managers marketing qui ne peuvent déterminer les cibles permettant une optimisation des stratégies marketing virales, ni sélectionner la meilleure mesure pour identifier et activer les bons « leviers » de l’influence. Une bonne part de ces divergences s’explique par des objets de recherche et des mesures hétéroclites, par la contingence des réseaux sociaux (traditionnels et on-line), un mélange des approches de l’influence (sociale vs individuelle), une confusion entre la contagion et l’homophilie et, enfin, par l’absence d’un cadre théorique pour modéliser l’influence d’un leader d’opinion dans des réseaux sociaux.

Abstract

We highlight two controversies in marketing research: one concerns the use of opinion leaders in a social network (traditional and online), the other on measures of identification. Research give different results, which is problematic for marketing managers who are unable to identify targets in order to optimize viral marketing strategies or select the best measure to identify and activate the right “levers” of influence. Much of these differences can be explained by the heterogeneous themes and measures, the contingency of social networks (traditional and online), a mix of different approaches for the influence (social vs individual), a confusion between contagion and homophily, and finally a lack of theoretical framework to model the influence of an opinion leader in social networks.

Introduction :

L’intérêt porté au leader d’opinion remonte aux années 1940, à la suite des travaux menés en sciences politiques par Lazarfeld, Berelson et Gaudet (1944) aux Etats Unis. Ces chercheurs s’étaient intéressés aux déterminants du choix des électeurs pour un candidat durant une campagne électorale. Ils montrèrent que la plupart des gens qui s’étaient fait une opinion ou avaient changé d’avis durant la campagne, indiquaient l’avoir fait à la suite de l’influence exercée par une autre personne ; mieux encore, beaucoup de personnes déclarèrent s’être engagées dans des discussions avec des amis sur les élections, plutôt qu’avoir lu des éditoriaux de journaux ou avoir écouté un discours électoral.

Les managers marketing firent rapidement l’analogie entre influence d’un électeur et influence d’un consommateur. Dans les années 70, les recherches sur les leaders d’opinion ont été nombreuses. Elles portent sur la conception d’une mesure d’auto-évaluation (King et Summers, 1970), la définition des caractéristiques du leader (Myers et Robertson, 1972) et de son périmètre d’influence (King et Summers, 1970). Durant les années 80, on assiste à un déclin du concept, seules quelques recherches éparses tentent d’améliorer les qualités psychométriques des mesures d’auto-évaluation (Childers, 1986). Mais depuis le début des années 2000, ces travaux font un retour en force dans la littérature professionnelle et académique, favorisés par un double courant : la pénétration mondiale d’internet (2 milliards d’individus ont accès à internet en 2011) et l’importance des recommandations interpersonnelles (bouche-à-oreille) pour le choix d’une marque (Godes et Mayzlin, 2004 ; Belvaux et Marteau, 2007 ; East et al. 2007, 2008). Les chercheurs s’interrogent ainsi sur l’impact d’une stratégie marketing virale, fondée sur le bouche à oreille (oral et/ou électronique) pour le lancement d’un nouveau produit (De Bruyn et Lilien, 2008 ; Godes et Mayzlin, 2009 ; Hinz et al. 2012).

Parallèlement à cela, on assiste depuis 2007 à la fulgurante montée en puissance des réseaux sociaux on line qui produisent un volume considérable de d’informations interpersonnelles. Facebook totalise 600 millions de compte en 2011, Twitter, 200 millions (avec 110 millions de tweets échangés chaque jour) et Linkedin, 90 millions1. La taille des réseaux (amis, abonnements, abonnés) impressionne : sur Facebook, 21% des membres ont au moins 100 amis et 16% des membres de Twitter ont plus de 100 suiveurs (abonnés). La puissance de diffusion de ces nouveaux réseaux on line conduit à s’interroger sur leur structure, leur organisation et leur potentiel pour le marketing. Les composants et les structures d’un réseau social traditionnel ont été formalisés et étudiés par la théorie des réseaux : des entités (nœuds) et des liens (interactions), plus ou moins nombreux (degrés) et intenses (forts ou faibles) déterminent une structure globale particulière (aléatoire, échelle libre, etc.). Cependant l’évolution des technologies liées à Internet contraint et modifie en permanence la structure d’un réseau on line, ses composants et la nature des interactions sociales. Les individus qui composent ces communautés sont, paradoxalement, à la fois homogènes (mêmes centres d’intérêt) et hétérogènes par la taille de leur propre réseaux, structure, nature des échanges (interaction, partage, jeux, etc.) et par leur origines2. Néanmoins ces réseaux ou médias sociaux on line présentent un point commun avec les réseaux traditionnels (off-line) : ils reposent sur des interactions entre les membres (discussions ou exposition) et/ou un partage gratuit (informations, vidéos, liens, image, etc..) entre les participants (liens faibles vs liens forts). Cependant, quel que soit le type de réseau, certains individus interagissent plus que d’autres et/ou disposent d’un statut différent (célébrité, expertise, connaissance personnelle, etc.) qui leur permet d’exercer un pouvoir d’influence potentielle sur leur entourage. Dans cette perspective, les leaders d’opinions joueraient un rôle crucial d’influenceurs de l’entourage (Keller et Berry, 2003). Gladwell (2002) a popularisé l’idée d’un leader d’opinion considéré comme un relai (connecteur) pour la diffusion d’une innovation ou d’une idée dans un réseau social traditionnel ou on line.

La puissance des réseaux sociaux portés par Internet n’a pas éliminé les réseaux traditionnels (clubs, associations, famille, voisinage, etc.). Mais elle pose de nouvelles questions aux chercheurs et aux praticiens marketing, portant sur le rôle et l’identification des leaders d’opinion au sein de ces réseaux ; ces questions importantes pour les managers donnent lieu à des controverses entre les chercheurs. Nous proposons dans un premier temps une synthèse des résultats issus de recherches récentes afin d’éclairer ces controverses. Nous poursuivrons notre réflexion en élaborant un agenda pour des recherches futures.

I – Les leaders d’opinion dans les réseaux sociaux traditionnels (off-line) et virtuels (on-line) : état des controverses

La première controverse concerne le rôle joué par le leader d’opinion dans un réseau social (traditionnel et on line). Au fond, est-ce que le leader d’opinion présente un intérêt pour une stratégie de marketing viral ? La seconde touche à l’identification du leader d’opinion dans un réseau social traditionnel et on line. S’agit-il d’un même individu (même statut) ou de deux rôles différenciés ? Quelles sont les mesures disponibles pour l’identifier ? Convergent-elles ? Quelles sont les plus efficientes, c’est-à-dire, celles qui sont capables de repérer les acteurs qui contribuent le plus au processus d’influence ? Nous allons aborder successivement ces deux controverses.

1.1. Controverse n°1 : Est-ce que les leaders d’opinion exercent une influence dans les réseaux sociaux intéressante pour le marketing ?

Nous commencerons par présenter les résultats des recherches marketing dans le cas d’un réseau traditionnel (off line), avant d’évoquer le cadre d’un réseau virtuel (on-line). Le tableau résume les principaux résultats que allons détailler.

Influence exercée par les leaders d’opinion

Réseaux

traditionnels

Réseaux

« on line »

Influence nulle ou modérée

Watts et Dodds (2007) : les LO* ne déclenchent pratiquement pas plus de cascades (effet de contagion) que les autres membres du réseau social. Le bon relai est un individu modérément influenceur et influençable.

Watts (2007), Watts et Perreti (2007) : le contexte (environnement) détermine l’importance de la cascade, plus que la présence de LO.

Hinz et al. (2012) : Les clients recrutés par les LO centraux (suite à une action de parrainage) ne sont pas significativement plus actifs que les clients recrutés par les membres non-LO.

La longueur des cascades générées par les LO est plus courte que celle du reste générée par les autres membres du réseau.

Influence variable

Godes et Mayzlin (2009) : les LO suscitent plus de BAO** que les autres individus, mais uniquement s’ils sont des clients fidèles de la marque. Pas d’influence des LO pour le BAO, s’ils ne sont pas des clients.

Aral et al. (2009, 2011) : le caractère homophile du réseau explique en grande partie l’ampleur de l’effet viral.


Influence forte

Iyengar, Van den Bulte et Valente (2011) : l’influence du LO (central) pour l’adoption d’un nouveau produit sur son entourage est forte ; plus le LO consomme et plus son influence est forte.

Goldenberg et al. (2009) : les LO centraux accélèrent l’adoption d’une innovation par l’entourage, même s’ils ne sont pas eux-mêmes innovateurs.

Hinz et al. 2012 : Viser les LO centraux ou périphériques (ie. comblent un trou structurel) accroît de 39% à 52% la diffusion d’une information (message, vidéo virale), par rapport à une diffusion aléatoire et jusqu’à 8 fois par rapport à la cible des non-leaders (ie. frange). Viser les LO centraux et périphériques pour une stratégie virale donne des résultats équivalents, mais les LO centraux sont plus faciles à identifier. Viser les LO centraux d’un réseau accroît jusqu’à 2 fois l’effet d’une action de parrainage (recrutement de nouveaux clients), par rapport à une diffusion aléatoire, et jusqu’à 9 fois par rapport aux non-leaders (ie. frange).

* LO = Leader d’opinion ** BAO : Bouche à oreille

Tableau 1 : Evaluation de l’influence des leaders d’opinion dans les réseaux sociaux


1-11 Le leader d’opinion dans les réseaux traditionnels (off line)

— Une influence nulle ou faible

Les résultats de Watts et Dodds (2007) montrent qu’il est inutile pour le marketing, tant d’un point de vue pratique que théorique, de viser les leaders d’opinion. Les leaders d’opinion ne sont pas essentiels à la diffusion d’une information dans un réseau social ; s’ils y contribuent, c’est de manière « modeste ». Le bon relais (i.e. « grandes cascades ») n’est pas fourni par les leaders d’opinion, mais par des individus modérément influençables et capables d’influencer leur propre entourage. Watts et Dodds (2007) envisagent aussi le cas d’individus « hyper-influents » ; dans ce cas, la taille et la prévalence des cascades sont significativement affectées par ces individus : l’ampleur des cascades est en moyenne 10 fois plus importante que celles provoquées par des individus moyens. Néanmoins, ils considèrent qu’il ne s’agit là que d’une possibilité théorique, peu vraisemblable dans la pratique. On peut néanmoins remarquer que, si cette possibilité est effectivement peu vraisemblable dans des réseaux sociaux traditionnels, elle existe dans les réseaux on line, où un petit nombre d’individus est hyper connecté et donc, potentiellement, hyper influent.

Pour expliquer la diffusion d’une innovation dans un réseau social, Watts (2007) file la métaphore du feu de forêt : c’est plus la force de l’étincelle initiale et l’état de la forêt (sécheresse) qui sont responsables de l’ampleur du feu, que la taille de la forêt elle-même. Ainsi, la présence de leader d’opinion disposant d’une grande masse de suiveurs3 n’est pas forcément nécessaire pour l’obtention d’une forte contagion (cascade). La contingence (hasard) est au moins aussi importante que les caractéristiques propres aux individus : vouloir identifier les caractéristiques d’un leader d’opinion n’est pas suffisant, car se concentrer seulement sur les attributs individuels propres à un leader d’opinion conduirait à oublier les effets spécifiques du réseau4. La contagion dans un réseau social nécessite deux pré-requis : (1) une masse critique d’individus fortement connectés (2) qui soient à la fois modérément influençables et influenceurs. L’hypothèse sous-jacente est que la probabilité d’adoption de l’innovation est fonction du nombre d’expositions. Donc si un réseau social a une bonne concentration d’adopteurs (i.e. nombre suffisants de personnes influençables) et une bonne configuration (nombre suffisant de liens entre individus), n’importe qui peut déclencher la cascade globale5. La réciproque est vraie : en l’absence d’une bonne configuration et concentration, personne ne peut déclencher la cascade.
En clair, pour Watts (2007), le marketing ne gagnera rien en visant les leaders d’opinion : ce qui semble être une caractéristique d’une personne influenceur, n’est en fait qu’un accident de location et un hasard temporel : être au bon endroit au bon moment. Le marketing viral — viser quelques individus clés, puis attendre la propagation naturelle dans le reste du marché — n’est souvent qu’un mythe (Watts et Perreti, 2007) : il convient plutôt de procéder à un arbitrage entre l’influence directe, via une communication directe dans les média traditionnels, et le bouche-à-oreille. L’influence de ce dernier dépend du taux de reproduction (r), c’est-à-dire du nombre moyen de personnes à qui le message reçu est transmis. Si r est nettement est proche de 0, l’infection est très modeste6, forte si r s’approche de 1, et si r = 1, toute la population est touchée. Watts et Perreti (2007) montrent que dans la pratique le r est souvent très faible, le maximum étant de 0,77 (campagne de dons après le cyclone Katrina aux USA). Leurs conclusions sont simples : (1) les managers doivent viser une cible initiale très large pour l’injection du premier message, puis laisser faire l’effet viral, car il n’y a pas d’action marketing possible pour accroître le r ; (2) ne pas chercher à viser les leaders d’opinion, car cela représente un coût marketing inutile, pour un supplément viral quasi-nul.


  • Une influence forte

Les résultats obtenus par Iyengar, Van den Bulte et Valente (2011) sont fortement contradictoires avec les précédents. Ils montrent, à partir de l’étude de trois réseaux de médecins aux USA, que plus le leadership d’opinion est fort, plus l’adoption du nouveau produit (ici un médicament) par le réseau est précoce. Cet effet de contagion subsiste, même après avoir contrôlé l’impact de la pression marketing de l’entreprise. Les leaders situés au centre du réseau (ie. les plus nommés par leurs pairs) influencent plus leur entourage que ceux qui sont à la frange (ie. les moins ou pas nommés) du réseau. Ainsi, viser le leader central accélère l’effet de contagion pour le lancement d’un nouveau produit. Par ailleurs, les médecins qui prescrivent beaucoup sont plus influenceurs que ceux qui prescrivent peu ou pas. Donc, pour que l’influence soit maximale, il ne suffit pas que le leader adopte le nouveau produit, encore faut-il qu’il le prescrive souvent et en grande quantité. Sur la base de leurs résultats, Iyengar et al. (2011) soulignent le double intérêt pour le marketing de cibler un leader central. Tout d’abord, la valeur à vie d’un leader en tant que client (customer lifetime value) sera beaucoup plus élevée, par l’adoption précoce de l’innovation et une prescription soutenue. En second lieu, sa valeur de réseau est plus élevée, car il peut contacter un grand nombre de confrères.

  • Une influence variable

A mi-chemin de ces deux résultats opposés, ceux rapportés par Godes et Mayzin (2009) sont nuancés : l’influence du leader d’opinion sur son entourage n’est pas systématique, tout dépend de son propre comportement en tant que consommateur. Deux points sont mis en valeur. D’une part, si le leader d’opinion est un client de la marque, il engendre plus de bouche à oreille que les autres clients (i.e. les non-leaders), mais la relation n’est plus significative s’il n’est pas client. D’autre part, les effets du bouche-à-oreille générés par un leader augmentent la fidélité des clients de la marque, et donc les ventes finales. Ce résultat généralise donc à un contexte de grande consommation (ici, la fréquentation d’un restaurant), celui rapporté par Iyengar et al. (2011) dans un contexte spécifique (prescription médicale) : les avis du leader d’opinion ont plus de poids sur son entourage, si celui-ci donne « l’exemple », c’est à dire s’il est client fidèle de la marque.
1-12 Le leader d’opinion dans les réseaux sociaux virtuels (on-line)

  • Une influence forte

Les travaux de Goldenberg et al. (2009) ont été menés avec le réseau social Cyworld, concurrent direct de Facebook en Corée. Ils montrent que les leaders d’opinion sont des relais importants et accélèrent le processus d’adoption d’un nouveau produit ou service. En effet, les « hubs » c’est à dire les individus qui possèdent un nombre important de liens dans le réseau (i.e. leader central), tendent à adopter plus tôt dans un processus de diffusion, même s’ils ne sont pas nécessairement eux-mêmes des innovateurs. L’innovation était matérialisée par un gadget (« goodies ») destiné à personnaliser la page d’accueil de son compte. Leurs résultats convergent donc fortement avec ceux d’Iyengar et al. (2011). Mais ils apportent deux éléments complémentaires intéressants. D’une part, l’impact de l’influence dépend du degré d’innovation du « hub » (leader central). D’autre part, si les hubs innovateurs contribuent à accélérer la vitesse du processus d’adoption, les non-innovateurs contribuent à accroître le volume du marché final, en augmentant le nombre total d’adoptions. Pourquoi ? La raison est que le leader d’opinion est exposé un plus grand nombre de fois à l’innovation que le reste du réseau. Avoir plus de contacts entraîne mécaniquement une probabilité d’exposition (cumulée) à des pages d’accueil ayant déjà adopté le « goodies », plus élevée que les membres de son réseau soient innovateurs ou pas. Ainsi, un innovateur « non-leader », sera moins exposé et adoptera moins vite le goodies qu’un hub peu innovateur, ce dernier étant plus fortement exposé au goodies que l’innovateur « non hub ». Par ailleurs, il suffit qu’un faible nombre de hubs adoptent le nouveau produit pour que le reste du marché suive (effet de cascade). Goldenberg et al. (2011) invitent donc les marketeurs à cibler les leaders d’opinion centraux, pour faciliter l’adoption de leurs produits nouveaux : « si ces hubs sociaux peuvent être identifiés, alors ils constituent une cible efficiente pour des campagnes de bouche-à-oreille, conduisant ainsi à une croissance à la fois plus rapide et plus importante de la taille du marché ».

Les résultats d’une recherche à paraître (Hinz et al. 2012) apportent un éclairage complémentaire fort intéressant. Les auteurs ont mené deux expérimentations sur une plateforme sociale (type Facebook), spécialement construite pour l’occasion, auprès d’étudiants d’une université allemande (réseaux respectivement composés de 120 et 1380 membres) ; une troisième a été réalisée dans des conditions réelles auprès d’un fichier de 208 229 clients d’un opérateur téléphonique. Deux types de leaders d’opinion ont été considérés : les leaders centraux (« hub »), c’est-à-dire les personnes qui ont le plus grand nombre de liens (amis), les leaders périphériques (« bridge » ou les connecteurs), c’est-à-dire qui comblent un trou structural en assurant un relais entre des groupes disjoints. Les deux expérimentations sur le réseau des étudiants concernaient la diffusion d’une information (possibilité d’obtenir un bon de réduction) ») à transmettre à un ami de son entourage (1ere expérience) et l’invitation à se connecter sur un site web pour y télécharger une vidéo humoristique (concernant les étudiants) spécialement créée pour l’expérience. La troisième expérience consistait à parrainer de nouveaux clients pour le compte d’un opérateur de téléphonie mobile. Un premier résultat, répété dans les deux expériences, montre l’intérêt de cibler les leaders d’opinion pour la réussite d’une stratégie de marketing viral (diffusion d’une information) : ce ciblage affecte significativement l’efficacité du bouche-à-oreille, de 39% à 52% par rapport à une stratégie aléatoire, et dans un rapport de 1 à 8 si l’on vise les personnes qui ont peu de contacts (non-leaders). Viser les leaders centraux ou périphériques produit des résultats équivalents, mais les premiers sont plus faciles à identifier que les seconds7. Ce résultat est confirmé dans la troisième expérience : les clients leaders centraux participent deux fois plus à l’opération de parrainage et recrutent deux fois plus de futurs clients qu’un abonné « moyen » ; si l’on compare avec les clients non leaders (ie situés à la « frange » du réseau), le rapport est de 9 contre 1. Ainsi, injecter le message sur la cible des leaders est doublement payant pour le marketing : ces individus sont les plus enclins à participer à la stratégie virale (taux de participation significativement plus élevé) et ils diffusent le message sur un plus grand nombre de membres de leur entourage (taille du réseau plus élevée), ce qui conduit à recruter un plus grand nombre de clients.

  • Une influence variable

Une série de travaux (Aral et al 2009 ; Aral & Walker 2010 ; Aral 2011) modère néanmoins les effets attribués à l’influence. Elle suggère que, d’une manière générale, l’effet viral est souvent surestimé dans les recherches, parce que la variable « homophilie » (i.e. homogénéité des membres en termes de valeurs, de caractéristiques sociaux-démographiques ou comportementales) du réseau n’est pas contrôlée. Ainsi, dans une étude (Aral et al. 2009) portant sur la diffusion d’un service de téléphonie mobile sur un réseau de 27,4 millions d’utilisateur, l’homophilie expliquerait plus de 50% du comportement de contagion dans la diffusion du produit, l’influence supposée des pairs étant surestimée de 300 à 700%. Dans cette perspective, une stratégie marketing virale a autant intérêt à identifier des réseaux sociaux homophiles, ou à s’appuyer sur une contagion portée par des individus homophiles, que de viser les leaders d’opinion. En présence d’un réseau homophile, la segmentation marketing classique est plus efficace pour le lancement de l’innovation (viser les cibles les plus réceptives avec les médias publicitaires classiques) ; si l’influence se transmet par contagion au sein d’un réseau social, l’approche d’un marketing viral, centrée sur les leaders d’opinion sera plus payante.



  • Une influence faible ou nulle

Si globalement, les résultats de Hinz et al. (2012) mettent en évidence l’efficacité d’une stratégie virale fondée sur les leaders d’opinion, ils débouchent sur un autre résultat, plus négatif pour le marketing : les nouveaux clients recrutés par les leaders (suite à une action de parrainage) ne sont pas significativement plus actifs que les nouveaux clients recrutés par les autres membres du réseau. Ainsi, les leaders centraux ne sont pas significativement plus persuasifs pour encourager les nouveaux clients à recruter à leur tour ou, plus simplement, ne sont pas de meilleurs recruteurs de clients à fort potentiel que les non-leaders. Par ailleurs, l’observation des étendues de cascades (ie chaînes de nouveaux clients recrutés par parrainage successifs) créées par les leaders d’opinion montrent que les leaders centraux génèrent des cascades significativement moins longues que les individus non leaders (« frange »). En d’autres termes, les nouveaux clients recrutés par les leaders s’investissent significativement moins dans l’opération de parrainage que les autres nouveaux clients recrutés par le reste du réseau. Hinz et al. (2012) avancent deux raisons pour expliquer ce fait. D’une part, les leaders n’utiliseraient pas pleinement le potentiel de leur réseau, parce que la diffusion de l’information est coûteuse (en termes de temps et d’efforts pour capter l’attention des pairs). D’autre part, le leader central pourrait avoir plus du mal à atteindre des membres qui ne soient pas déjà précédemment touchés par l’effet viral. Ce dernier point irait dans le sens d’Aral et al. (2009), l’effet d’homophilie pourrait alors expliquer une part significative de l’influence globale attribuée à l’action du leader.

1-13 Synthèse

Globalement, si la majorité des résultats des recherches tendent à montrer que les leaders d’opinion jouent un rôle important en tant qu’influenceurs des membres de leur réseau, les résultats et les conclusions de Watts et Dodds (2007) sont troublants par leur forte divergence. Le fait qu’il s’agisse de résultats fondés sur des simulations avec hypothèses sur la distribution des contacts (structure de réseau) et un modèle théorique (modèle de diffusion à seuil) et non d’analyses de données empiriques, comme c’est le cas pour les autres recherches citées, pourrait constituer une première explication. Une seconde réside probablement dans la variation de l’objet de mesure : qu’appelle-t-on influence ? Celui-ci varie sensiblement d’une étude à l’autre. Pour Watts et Dodds (2007), l’influence individuelle est paramétrée et fondée sur un modèle probabiliste de contagion, prenant en compte les externalités de réseau : la probabilité d’adopter augmente en fonction du nombre de personnes qui ont précédemment adopté le produit, un seuil minimal étant requis. Dans ce cas l’influence est « générique » : elle renvoie tout aussi bien à une simple exposition avec un membre du réseau, à la transmission d’une information reçue ou à un comportement d’adoption. Dans les autres recherches, l’objet d’influence est plus précis. Pour Goldenberg et al. (2010), il est matérialisé par le fait de mettre sur sa page d’accueil un gadget, après l’avoir vu chez une autre personne du réseau ; pour Yengar et al. (2011) c’est le fait de prescrire un médicament après un autre membre ; pour Hinz et al. (2012), c’est transmettre une information à un autre membre ou cliquer sur un lien après l’avoir reçu d’une autre personne. Enfin, la qualification et la mesure du caractère leader d’opinion varient fortement d’une étude à l’autre : ce point nous amène à évoquer la seconde controverse.
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