Yu-Ting Chang, Hueiju Yu, Hsi-Peng Lu (2014) « Persuasive messages, popularity cohesion, and message diffusion in social media marketing » in Journal of Business Research.
Résumé :
Les media sociaux sont devenus de puissants outils marketing capables d’influencer les consommateurs : lorsque un contenu diffusé sur les média sociaux est touchant et persuasif, les internautes peuvent rendre le message viral en le partageant, et peuvent ainsi créer un effet de synergie autour de ce contenu.
Le nouvel enjeu des managers en marketing est de persuader les internautes à diffuser spontanément des contenus publicitaires.
Comment persuader les internautes à partager les contenus publicitaires publiés sur les médias sociaux ?
Camarero & San Jose observent en 2011 que la technologie de la communication, telle qu’elle existe aujourd’hui, donnent aux marketing managers et aux internautes les même possibilités d’actions : ces deux groupes d’individus ont la capacité de publier des messages, de partager des contenus, de mentionner des tiers en commentaires, etc. Les particuliers sont donc à même de véhiculer des messages publicitaires via les médias sociaux et d’attirer l’attention sur ces contenus comme le montrent l’étude de Karnik, Saroop, et Borkar en 2013 et celle de Yoo et Alavi en 2001.
Hypothèses de l’étude :
H1. La qualité des arguments d’un contenu posté a un impact positif sur son utilité (pour obtenir cette hypothèse, l’auteur se réfère aux travaux des auteurs suivants : Coulter et Pung, 2004 ; De Vriesa, 2013 ; Sinclair, Moore, Mark, Soldat & Lavisn, 2010 ; Cheung & Lee, 2010 ; Park & Kim, 2008).
H2. La popularité des contenus postés impacte positivement leur utilité et la préférence des individus pour ces contenus
H3. L’attractivité des contenus postés impacte positivement la préférence
Les lecteurs lisent un contenu principalement à cause de deux facteurs : l’utilité et la préférence. L’utilité fait référence à la perception du lecteur, issue d’un jugement personnel et professionnel à propos d’un contenu qui pourrait être bénéfique pour le lecteur (Bhattacherjee et Sanford, 2006). La préférence fait référence aux sentiments favorables et à aux intérêts (Kim et Son, 2009). Les croyances des lecteurs à propos de l’utilité des contenus affectent leurs préférences (Bhattacherjee et Prekumar, 2004).
H4. L’utilité impacte positivement la préférence
H5. L’utilité impacte positivement l’intention de « liker » un contenu et de le partager
H6. La préférence impacte positivement l’intention de « liker » un contenu et de le partager
H7. L’intention de « liker » impacte positivement l’intention de partager
L’importance relative et l’expertise du lecteur affectent le comportement d’intention du lecteur (selon les études de Coulter et Punj en 2004, Kim, Kim et Park en 2010 et Bhattacherjee et Sanford en 2006). L’importance relative fait référence à l’importance qu’à un sujet pour un individu (celle-ci varie selon les centres d’intérêts des individus).
H8.b L’importance relative modère positivement l’effet de l’utilité sur l’intention de « liker » et sur celle de partager.
H8.a L’importance relative modère négativement l’effet de la préférence sur l’intention de « liker » et sur celle de partager
H9.a L’expertise de l’individu modère positivement l’effet de l’utilité sur l’intention de « liker » et sur celle de partager
H9.b L’expertise de l’individu modère négativement l’effet de la préférence sur l’intention de « liker » et sur celle de partager
Résultats :
- Sur les sites de réseaux sociaux, la qualité des arguments, la popularité des contenus et leur attractivité renforce l’utilité et la préférence de l’individu pour ces contenus. Par conséquent les marketing manager ont intérêt à collaborer avec des individus connus et populaires pour faire la promotion de leurs produits, afin que leurs contenus gagnent en qualité.
- L’utilité affecte le comportement des fans. Par conséquent, les marketing manager devraient publier des contenus utiles et demander à des bloggeurs connus de diffuser ces contenus.
- L’intention de « liker » est un facteur principal de l’intention de partager. Par conséquent, les marketing manager ont intérêt à collecter des statistiques sur les mentions « j’aime », les discussions et les partages de contenus pour mieux orienter ces derniers.
- Différents niveau d’importance relative et d’expertise impactent la volonté de « liker » ou de partager. Les marketing manager doivent donc planifier une approche marketing en fonction du profil des fans de leur page.
Limites et futures voies de recherches :
- Cette étude n’est valable que pour les pages dont le contenu est abondant, mais pas pour les pages populaires (comme celles des personnalités connues par exemples).
- L’échantillon de population étudiée est composé de fans d’une seule page (trop restreint).
- L’étude repose sur un questionnaire quantitatif en ligne, qui comporte ses limites.
- Cette étude analyse principalement les effets de la cohésion populaire et de la diffusion des contenus (trop restreint).
Ce que j’en pense :
- Cette étude propose des solutions pour rendre les contenus de qualité, populaires et attractifs. D’autres solutions sont à explorer : les contenus soutenus par les humoristes du net pourraient, par exemple, rendre le message populaire et attractif et ainsi constituer une des solutions envisageables face à ces 3 défis.
- Je pense que le facteur de popularité est primordial dans la diffusion d’un message. Il serait intéressant d’étudier davantage le phénomène de viralité (comment un contenu devient-il viral ? Quelles sont les conséquences de cette viralité sur les entreprises et les consommateurs ?).
Références :
Bhattacherjee, A., et Premkumar, G. (2004) « Understanding changes in belief and attitude toward information technology usage: A theoretical model and longitudinal test» in MIS Quarterly, 28(2), pp. 229–254.
Bhattacherjee, A., et Sanford, C. (2006) « Influence processes for information technology acceptance: An elaboration likelihood model » in MIS Quarterly, 30(4), pp. 805–825.
Camarero, C., et San Jose, R. (2011) « Social and attitudinal determinants of viral marketing dynamics » in Computers in Human Behavior, 27(6), pp. 2292–2300.
Cheung, C.M.K., et Lee, M.K.O. (2010) « A theoretical model of intentional social action in online social networks » in Decision Support Systems, 49(1), pp. 24–30.
Coulter, K.S., et Punj, G.N. (2004) « The effects of cognitive resource requirements, availabil- ity, and argument quality on brand attitudes—A melding of elaboration likelihood and cognitive resource matching théories » in Journal of Advertising, 33(4), pp. 53–64.
De Vriesa, L., Gensler, S., et Leeflang, P.S.H. (2012) « Popularity of brand posts on brand fan pages: An investigation of the effects of social media marketing » in Journal of Interactive Marketing, 26(2), pp. 83–91.
Karnik, A., Saroop, A., et Borkar, V. (2013) « On the diffusion of messages in on-line social networks » in Performance Evaluation, 70(4), pp. 271–285.
Kim, A.J., et Ko, E. (2012) « Do social media marketing activities enhance customer equity? An empirical study of luxury fashion brand » in Journal of Business Research, 65(10), pp. 1480–1486.
Kim, S.S., et Son, J. -Y. (2009) « Out of dedication or constraint? A dual model of post- adoption phenomena and its empirical test in the content of online services » in MIS Quarterly, 33(1), pp. 49–70.
Park, D. -H., et Kim, S. (2008) « The effects of consumer knowledge on message processing of electronic word-of-mouth via online consumer reviews » in Electronic Commerce Research and Applications, 7(4), pp. 399–410.
Sinclair, R.C., et al., (2010) « Incidental moods, source likeability, and persuasion: Liking motivates message elaboration in happy people » in Cognition and Emotion, 24(6), 9pp. 40–961.
Yoo, Y., et Alavi, M. (2001) « Media and group cohesion: Relative influences on social
presence, task participation, and group consensus » in MIS Quarterly, 25(3), pp. 371–390.