Author Archives: Jean Eric PELET

Big Data consumer analytics and the transformation of marketing

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Référence

Erevelles, S., Fukawa, N., & Swayne, L. (2016). « Big Data consumer analytics and the transformation of marketing ». Journal Of Business Research, Vol. 69 Issue 2, p897-904. 8p.

Idée/ dominante

Le big data permet aux entreprises de disposer de davantage d’information concernant le consommateur. Cependant la l’information incomplète pousses l’entreprise à devenir curieuse vis à vis du consommateur en cherchant à anticiper ses comportements.

Résumé

Les marqueteurs transforment les données sur le comportement du consommateur de manière à pouvoir en tirer un avantage. Des outils comme des analytics leur permettent de dresser des modèles sur le comportement du consommateur.
le big data se définit par

  • –  Son volume: Le big data double de taille tous les deux ans (IDC 2014). Sa croissance est également dû à l’arriver des objets connectés, de plus en plus nombreux dans notre société avec 32 milliards prévus en 2020 (IDC 2014).
  • –  Sa vélocité: Il permet de prendre de meilleures décisions basées sur une information actualisée, en temps réel
  • –  Sa variété: Il y a différent types de données à savoir les « données structurées », « les données textuelles » et les « donnes non textuelles »

    Pour que l’entreprise dispose d’un avantage compétitif il faut que sa ressource est de la valeur, qu’elle soit rare, non imitable, et exploitable. Il peut s’agir de ressources humaines, physiques et organisationnelles. Il est important pour l’entreprise de pouvoir être pro active, à savoir, capter la moindre information de leurs consommateurs de manière à pouvoir répondre à des besoins qui étaient jusque la méconnus. Le grand nombre d’information permet à l’entreprise de mieux s’adapter aux consommateurs. Le but de chaque entreprise doit être de continuer à accroitre sa connaissance « understanding what we do not know, referred to as ignorance, is as important as understanding what we do know » (Proctor & Schiebinger, 2008; Sammut & Sartawi, 2012). Il est important d’avoir connaissance de l’ignorance puisque c’est elle qui permet la connaissance. L’ignorance est donc ce qui va permettre de pouvoir développer les idées créatives de l’entreprise. Avec l’arrivé des nouvelles technologies la compréhension du comportement du consommateur est plus difficile, mais elles permettent d’un autre côté aux marqueteurs de pouvoir capturer des informations plus riches. Ils ont par exemple actuellement accès aux données de géolocalisation des clients. Ils peuvent donc à travers ce genre de données anticiper les comportements du consommateur. Certes ne rien savoir peut être problématique mais le fait de disposer d’information incomplète pousse à la curiosité et donc à la mise en place d’amélioration, à répondre de manière pro active aux changement de l’environnent. « Ignorance is limitless, while knowledge is limited » (Firestein, 2012). les entreprises doivent mettre en place de nouveaux moyens de pouvoir analyser les données, qui pourront ensuite faciliter la capacité d’innovation dans un environnement hyper compétitif.

    La collecte de données permet à l’entreprise de pouvoir obtenir des informations quand à la tarification judicieuse de son produit, ainsi qu’au niveau des améliorations de ses produits.

    Note d’intérêt pour la recherche en cours

    Cet article me permet de démontrer que l’information sur les consommateurs est indispensable. Mais que le fait de pas avoir l’information précise peut pousser l’entreprise à chercher à combler l’utilisateur en innovant.

L’amélioration du reciblage par les Big Data : une aide à la décision qui menace l’image des marques ?

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Référence

Maria M-G, (2013), « L’amélioration du reciblage par les Big Data : une aide à la décision qui menace l’image des marques ?», Revue internationale d’intelligence économique, (Vol. 5), p. 153-165. 13p.

Idée/ dominante

Le big data permet aux entreprises de pouvoir personnaliser leur publicité mais celle-ci peut être à l’origine d’intrusion vis à vis du consommateur.

Résumé

Le ciblage comportemental c’est l’adaptation de la publicité en fonction des recherches de l’internaute. Il se fonde sur le comportement passé de celui-ci afin de pouvoir lui faire des propositions d’offres personnalisées en fonction de son profil. Le taux de conversion pour les publicités est bien supérieure à celui des bannières (5% à 10% contre 0,1%)

Vient ensuite le retargeting qui consiste à retrouver les consommateurs que l’on appelle les « abandonnistes » pour les ramener sur le site marchand qu’ils ont quitté sans passer par l’acte d’achat. La marque élabore un message personnalisé qui les suit de site en site jusqu’à ce qu’ils reviennent sur le site vendeur et achètent. Le reciblage c’est aussi l’analyse prédictive. La marque anticipe les actions des internautes et leur propose une publicité personnalisée en fonction de leur profil.

Toutefois ces techniques peuvent être vu comme intrusives par les internautes. La question est donc de savoir de quelle image bénéficie les marques avec le reciblage.
Le Big data est une révolution pour la connaissance client grâce à la business intelligence et l’analyse des données. La Business intelligence 2.0 correspond à la masse de données récupérées via les les moteurs de recherches. Ces données ont pour caractéristique les 3Vs: Un volume important, une variété d’information et une grande vélocité « croissance extrême et continu ».

Il y a deux formes de récupération des données sur les consommateurs pour les entreprises:

  • –  Une récupération des données générée par les utilisateurs de manière involontaire: cookies, sites consultés, taux de conversion, abandon de panier, géolocalisation, etc… Ces données sont ensuite

    analysées via des outils de web analytics

  • –  Une récupération des données postées volontairement par les consommateurs via dévoilement de leur vie privée à travers les différents réseaux sociaux.

Le volume important des données et la complexité de traitement de celles-ci rend difficile « l’utilisation intelligente” des Big data. Toutefois les avancées technologiques ont permis le stockage et l’exploitation de ces informations, produites par les consommateurs toujours plus connectés.

La personnalisation de la publicité est importante. Le contraire entrainerait une mauvaise expérience utilisateur et donc une lassitude du consommateur et par conséquent une dégradation des résultats commerciaux. La personnalisation du site l’est aussi: sur la première page doivent apparaitre des offres correspondant aux attentes du consommateur. C’est là le travail du CRM: déterminer à quelle catégorie appartient ce client.

Selon Chellappa et Sin (2005) « les individus sont disposés à partager des informations personnelles en échange de bénéfices perçus ». Mais la simple personnalisation du message aux consommateurs ne suffit plus, il faut également pouvoir lui envoyer celui-ci au bon moment. L’intrusion c’est le « degré auquel une publicité véhiculée par un média interrompt la fluidité de l’unité éditoriale ». Autrement dit il s’agit du nombre excessif d’apparitions de la publicité aux consommateurs ce qui peut ensuite nuire à l’image de la marque.

Pour éviter ce problème, les CNIL européennes sont à l’étude d’un meilleur encadrement concernant l’utilisation de ces données.

Note d’intérêt pour la recherche en cours

Ce texte me permet de mettre en lumière l’importante du big data pour les entreprises de manière à pouvoir mieux connaitre leurs clients et développer une meilleure expérience client. Toutefois cette publicité personnalisée ne doit pas être utilisé à mauvais escient en étant intrusive pour le consommateur.

Market research and the ethics of big data

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Référence

Nunan, D., & Di Domenico, M. (2013). « Market research and the ethics of big data ». International Journal Of Market Research, Vol. 55 Issue 4, p2-13. 12p.

Idée / dominante

La collecte d’information se fait automatiquement sans intervention humaine. Se pose alors la question concernant le stockage de ces informations et plus précisément la propriété de ces informations.

Résumé

Trois choses définissent le big data
– Un grande avancée technologique: Il permet un plus grand stockage de l’information et une grande variété d’information échangées.
– Une grande avancé pour la vision commercial: Il permet pour les entreprises de collecter des informations tel que la géolocalisation via les smartphones des internautes dans le but de développer des insights afin de davantage comprendre le comportement du consommateur.
– La confidentialité des données: La collecte et l’analyse des données se fait maintenant de manière automatique. Or toutes les données qui sont maintenant collectées ne sont pas forcément exploitées.

L’utilisation du Big data peut donc être à l’origine de plusieurs problèmes. Un premier problème concerne le partage des informations entre les utilisateurs sur les réseaux sociaux: ce que l’on appelle la « graphe sociale ». La relation qu’ils peuvent avoir dessus, n’est pas forcément la même dans la vie réel. Ensuite la plupart des données sont collectés et stockés sur le long terme par les GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon). D’autres entreprises ont aussi collectées de nombreuses données. Même si pour le moment elles ne les vendent pas, elles ne sont pas à l’abri de se faire racheter, ce qui aura une incidence sur la propriété des données et donc sur la confidentialité des donnés.

Aujourd’hui la collecte d’information se fait de manière automatique et passive. Les utilisateurs tentent de plus en plus de protéger leur données privés mais ne veulent pas abandonner leur présence sur les différents réseaux sociaux et donc leur mode de vie. Des améliorations concernant le stockage de data pourraient être envisagées comme « le droit d’être oublié », « le droit d’expiration des données » ou encore « la propriété de la graphe sociale »

Note d’intérêt pour la recherche en cours

Cet article met en avant que la collecte d’information se fait maintenant de manière automatique. Or actuellement le problème de propriété des données nécessite des avancées en terme de législation.

Ethics in Marketing Research: Their Practical Relevance

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Référence

Tybout, A. M., & Zaltman, G. (1974). « Ethics in Marketing Research: Their Practical Relevance ». Journal Of Marketing Research, Vol. 11 Issue 4, p357-368. 12p

Idée /dominante

Cet article permet de comprendre la notion de Big data ainsi que les enjeux du big data pour les chercheurs et les internautes.

Résumé

Le big data se caractérise par la règle des 3Vs:
– Volume: La masse d’information qu’il regroupe
– Vélocité: la rapidité de l’information qui circule (ex: géolocalisation) rendant le big data encore

plus grand.
– Variété: la variété des informations (chiffres, images, textes…)
Le Big Data dispose d’une réelle valeur pour le marketing: Il permet d’obtenir des informations sur le comportement du consommateur. Le Big data data apparait donc comme une véritable technologie innovante. Ces données collectées donnent aux entreprise la possibilité de mieux connaitre le client et donc de mieux vendre leurs produits. La collecte de données est donc devenu indispensable pour les entreprises qui cherchent donc a en obtenir toujours plus .Cela entraine des problèmes de sécurité, de propriété et de méthode de collecte.
Bien que le client soit libre lorsqu’il décide de fournir ses données personnelles, celles-ci restent privés (Boyd 2010). Tout comme les procédés de collecte qui doivent respecter un principe d’éthique. La collecte des données étant de plus en plus recherché par les entreprises, des standards normatifs sont apparus : la recherche marketing se veut être préservante sur la confidentialité des données (ESOMAR 2008). Pour que la recherche Marketing progresse, il faut d’abord que les interviewés soient coopératifs et qu’ensuite leur confidentialité soit respectée : la qualité des données collectées s’explique par des pratiques éthiques employées. Il reste toutefois difficile de maintenir ce genre de principe dans un monde technologue qui change constamment mais également de par le fait que la collecte se fasse de manière passive et autonome.

Note d’intérêt pour la recherche en cours

Cet article explique la notion de big data et explique quels en sont les avantages. Toutefois même si le big data peut être vu comme une opportunité, il peut aussi être à l’origine de problème de en rapport avec la vie privé des internautes.

How big data is reducing customer returns

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Référence

Brock, V. (2016). « How big data is reducing customer returns ». Logistics & Transport Focus, Vol. 18 Issue 12, p34-35. 2p.

Idée/Dominante

Cet article met en lumière la difficulté des marques face au retour des produits que font les consommateurs lorsque ceux-ci ne leur correspond pas.

Résumé

Les retours de produits sont très couteux pour les distributeurs. La question est donc de savoir comment il serait possible pour les entreprises de limiter le nombre de retours, ce qui est actuellement un véritable cauchemar pour les distributeurs. L’utilisation des données clients permettrait de pouvoir réduire ces retours et d’améliorer l’expérience utilisateur. Actuellement les retours du e-commerce représente 20 milliards de perte pour les entreprises.

Il s’agit pour l’entreprise d’un problème de logistique qui peut impacter la relation client. Lorsque le consommateur renvoie le produit, cela peut être pour différentes raisons: le produit est défectueux, endommagés, etc… Il va donc passer entre différentes mains. Cela prend du temps ainsi que de la place. Il faut également déterminé ce qui est a opéré sur le produit, à savoir le réparer, le nettoyer etc… pour ensuite le retourner à la vente. La marque a donc intérêt à agir rapidement pour réduire ses couts et limiter ses pertes.

Le retour d’un produit coûte beaucoup d’argent pour la marque. Il passe en moyenne entre 7 mains différentes avant d’être remis en vente. Le coût d’acquisition client se révèle donc élevé pour le distributeur, puisqu’il perd de l’argent en vendant son produit au consommateur. D’autant plus que cela a un impact sur les ventes futurs. Le peu de retour d’expérience client fait que le distributeur vend des produits au mauvais client, réduisant ses stocks. Et lorsque le bon client souhaite acheter le produit celui-ci n’est plus disponible. Cela représente donc un perte supplémentaire pour l’entreprise.

Pour éviter ses retours il est donc intéressant pour les entreprises de pouvoir identifier les causes de ces retours en utilisant des données utilisateurs. Le but serait d’utiliser les données pour prédire le produit à risque ainsi que le client à risque en terme de retour. Ces informations permettraient également de savoir quels sont les produits qui sont prêt à la vente ce qui permettrait un gain de temps important pour l’entreprise mais également une meilleure gestion des stocks. Ces données vont également permettre aux distributeurs de pouvoir mieux vendre leur produit et donc de pouvoir améliorer leur marge. Le fait de pouvoir anticiper si le client va conserver ou renvoyer le produit acheté changerait beaucoup de chose. Il permettrait d’un côté à l’entreprise de pouvoir mieux connaitre son client, une meilleure gestion de ses produits et donc une augmentation de ses marges ainsi qu’une meilleure expérience client en le fidélisant.

Note d’intérêt pour la recherche en cours

Le big data est un outil qui permet aux entreprises de mieux connaitre le client pour mieux vendre et éviter ainsi les retours et donc ainsi améliorer l’expérience utilisateur tout en limitant ses coûts.

How to Use Big Data and Predictive Analytics to Improve the Success of New Products

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Référence

Jain, C. L. (2016). « How to Use Big Data and Predictive Analytics to Improve the Success of New Products ». Review Of Business, Vol. 37 Issue 1, p48-55. 8p

Idée dominante

Quelle est l’intérêt d’une meilleure expérience utilisateur pour l’entreprise?

Résumé

Il est difficile pour un nouveau produit d’être rentable. De manière général le taux de réussite d’un nouveau produit est de l’ordre de 25%
Le succès d’un nouveau produit dépend de trois choses:
– Comment est-il sélectionné?

– Comment l’entreprise envisage le lancement de celui-ci?
– Comment la demande est gérée après le lancement?
Le lancement d’un produit peut échouer parce que les consommateurs n’en veulent pas ou à cause d’autres problèmes qui peuvent être corrigés. Le big data est justement l’outil qui va pouvoir aider à trouver les problèmes. Il est important de pouvoir se poser les bonnes questions
– Les consommateurs préfèrent ils l’ancien au nouveau?
– Les instructions d’utilisation du produit sont elle claires?
– Les consommateurs ont-ils besoin d’une expérience pratique pour utiliser un produit?
– Le produit est il correctement positionné?
Le consommateur n’est pas toujours prêt à intégrer un nouveau produit dans son mode de consommation e aura tendance à préférer l’ancien modèle. Ce qui fut le cas pour coca cola avec son produit New Coke.
Le big data via le predictive analytics permet ainsi qu’aux entreprises de pouvoir rajeunir leurs ventes mais également de trouver de nouvelles opportunités comme par exemple de nouvelles utilisations à des produits déjà existants. Le fait de pouvoir obtenir des informations sur les consommateurs en temps réels permet à l’entreprise d’être réactive et de pouvoir corriger rapidement le problème.

Note d’intérêt pour la recherche en cours

Le big data permet aux entreprises d’avoir accès à l’information de manière très rapide, ce qui leur permet de corriger les problèmes lors d’un lancement de produit.

Big Data and consumer behavior: imminent opportunities

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Référence:

Hofacker, C. F., Malthouse, E. C., & Sultan, F. (2016). « Big Data and consumer behavior: imminent opportunities ». Journal Of Consumer Marketing, Vol. 33 Issue 2, p89-97. 9p

Idée dominante:
Le changement qu’occupe le Big data dans les prises de décisions marketing

Résumé

Le big data est apparu depuis que l’on s’est aperçu que supprimer les données coûtait plus cher que de les stocker. Le big data se caractérise par la règle des 3Vs:
– Volume: La masse d’information qu’il regroupe
– Vélocité: la rapidité de l’information qui circule (ex: géolocalisation) rendant le big data encore

plus grand.
– Variété: la variété des informations (chiffres, images, textes…)
Avec le développement des réseaux sociaux, l’interactivité avec les consommateurs est de plus en plus grandes. Ce qui permet aux entreprises d’avoir davantage d’informations sur leur comportement. Le big data est à l’origine de nombreux changements dans la prise de décision marketing.

La première étape concerne la reconnaissance d’un problème. En observant autour de lui le consommateur ressent un manque. La satisfaction d’un consommateur n’est jamais atteinte. Il voit toujours ce qui le sépare entre ce qu’il possède, ce qu’il a déjà expérimenté et ce qu’il n’a pas encore. Avec le Big data les entreprises ont les moyens de pouvoir anticiper ce moment, en étant proche de celui-ci via les réseaux sociaux. Via la récupération d’adresse IP les entreprises sont donc en mesure de pouvoir traquer le consommateur et de comprendre tout ses faits et gestes.

La seconde étape est la Recherche. Lorsque le client achète en magasin il a le choix entre un certain nombre de produits. Il est donc plus facile d’établir un suivi sur son comportement. Or maintenant avec le développement de plateforme de e-commerce le client a une variété de choix encore plus étendue. Des outils ont donc été développés pour avoir un suivi parfait du consommateur, à savoir quels sont les mots clés qui l’intéressent, ainsi que tout le chemin qu’il a parcouru sur le site via des capteurs. Pour autant il reste difficile de savoir quel est l’élément qui a déclenché l’achat.

Vient ensuite l’Évaluation alternative qui intervient lorsque le consommateur est présent sur le site. Il s’agit par ses actions de pouvoir déterminer ce qu’il en est. Pour exemple l’abandon d’un panier d’achat indique que le client fait des comparaisons de prix entre les différents sites.

Puis il y a l’Acte d’achat qui correspond à toutes les actions mises en place pour faciliter et rendre plus agréable l’acte d’achat (expérience user) pour le consommateur. De sorte qu’il revienne.

La Consommation. Avec le développement de nombreux réseaux sociaux les consommateurs partagent de plus en plus d’informations sur eux, que ce soit par message ou photo. Le but pour les entreprises est de pouvoir extirper ces données visuelles pour les transformer en données numériques et donc en déduire un type de consommation et déceler des détails physiologiques très précis sur le consommateur.

L’Après achat. Le consommateur est plus dans une phase de bilan par rapport à ses attentes de départ. Il est difficile de pouvoir déceler quelques informations si ce n’est des photos ou bien des tweets.

Et enfin l’Engagement après achat. Comme nous l’avons vu plus haut avec les caractéristiques du big data (volume, rapidité, et variété), le consommateur va émettre un jugement, l’information va se répandre et comme le comportement de l’un est l’antécédent de l’autre, ces informations vont avoir une influence sur le comportement des autres.

Toutefois le big data peut avoir des limites:
– Il explique ce que les consommateurs font via des associations mais ne répond pas à la cause – Le big data malgré tout n’est pas forcément représentatif
– Il peut omettre des données
– Il n’y a pas de limite par rapport à la vie privé des consommateurs

Note d’intérêt pour la recherche en cours

Cet article me permet de démontrer que le Big data occasionne de nombreuses évolutions au sein de l’entreprise notamment dans le secteur marketing, en lui permettant de mieux connaitre le consommateur.

Brand followers: Consumer motivation and attitude towards brand communications on Twitter

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Reference: Sook Kwon, S., Kim, E., Sung, Y., & Yun Yoo, C. (2014). Brand followers: Consumer motivation and attitude towards brand communications on Twitter. International Journal of Advertising, 33(4), 657-680

Summary:

Nowadays, with the rise of social media and social networking sites and applications, there is an importance of building and sustaining relationships with the customers, and is possible with the existence of social networking sites, such as Facebook and Twitter. It is now an advantage for brands to be present on social networking sites, and in this article the focus goes for one particular social networking site, Twitter. Twitter combines the social network sites, blogging, and text messaging, with the ability to follow brands, family, friends, companies, celebrities. People can also unfollow, recommend things or places, tweet about what are their thoughts of the day, re-tweet what others might have said and could also just be passive users and not contribute to any of the above mentioned. With more than 2oo million active users tweeting 400 million messages a day, nearly 90% of those users are brand followers on Twitter. This study revolves around twitter and it tries to identify the reason behind consumer’s motivation to follow brands on Twitter since consumer’s attitudes are always changing it is essential to keep up with their attitudes in order to have a relationship and sustain it. So the two main objectives behind this article are “identify and explore consumer motivation for following brands on Twitter, and determine how and which consumer motivation and attitudinal factors may affect the effectiveness of social media marketing on Twitter.

A survey of 400 brand followers on Twitter with an aim for this study to provide a baseline understanding of both motivation and relationship between identified motivations and key consumer-brand relationship variables including: “brand identification, brand community commitment, relationship continuance intention and brand recommendation intentions.” Moreover, what was found concerning the reasons behind people’s motivation to following a certain brand are four main reasons which are, incentive seeking, social-interaction seeking, brand usage/ likability, and information seeking. The latter three reasons were found to be significant predictors of the consumer-brand relationship variables.

Social media and human need satisfaction: Implications for social media marketing

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Reference: Zhu, Y., Chen, H. (2015). Social media and human need satisfaction: Implications for social media marketing in Business Horizons, Article in press

Summary:

Social media has become an integral part of people’s lives whether they intentionally access social media platforms, or they come up as suggestions on phone applications or internet pop up sites. Moreover, it has become a tool for companies to communicate messages to their customers, so a B2C communication tool.

An increase of investments in advertising on social media platforms was what most US based companies did in order to stay connected to their customer and also attract potential customers’ and serve them better. However, studies have proven that most of these advertisements on social media platforms didn’t impact most of the consumers’ buying decisions and left people with negative feelings towards these ads. One of the main reason for that finding, is that people connect themselves on social media for the purpose of interacting with other people and finding long lost contacts from the past or maybe just to be entertained on the web, whereas, marketers’ main goal with their presence on  social media platforms, is to sell their products or services and persuade people to do so. There is no coherence between what the customers want and what the marketers have to offer them, and most of the time people ignore any advertisements provided to them on social media platforms. Marketers need to go deeper in understanding of why people connect on social media, and for what purposes, in order to create a need-congruent lens, meaning, to adapt people’s expectations and needs to what the company and the message conveyed on social media can offer. For this reason, this articles wants to answer the question: “what exactly are the needs behind these purposes and how should we use this knowledge for social media marketing?” To be able to answer this question,  two things must be taken into account: the type of messages posted by the person on his/her social media accounts and what basic human needs is answered and satisfied when a person is connected on social media, will help marketers identify the different needs conveyed by different people.

As mentioned in the article: “ social media marketing campaigns must help people satisfy their needs, whether this takes the form of building relationships, enhancing self-presentation, feeding self-esteem, finding solutions, or simply admiring beauty”. So this is a challenge most marketer face nowadays, to decide on the precise social media platform to be present on depending on the message they are trying to convey and the type of product or service they would like to present and make people aware of, and also to target the right people and answer all kinds of needs, from primary and basic to luxurious needs.

Enhancing the effects of social network site marketing campaigns. If you want customers to like you, ask them about themselves

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Reference:  Van Noort, G., Antheunis, M.L., & Verlegh, P.W.J. (2014). Enhancing the effects of social network site marketing campaigns. If you want customers to like you, ask them about themselves in International Journal of Advertising, 33(2), 235-252

Summary:

Social networking sites (SNS) and social media platforms have become tools for marketers to be present on the internet and a reason to have a more personal relationship with their customers, or people who visit their page. Social networking sites are now not only platforms where people can connect to one another, but also used to promote brands, products and services. Interactive advertising campaigns can be defined as all forms of online, wireless and interactive television advertising, including banners, sponsorships, e-mail, keyword searches, and referrals, slotting fees, classified ads and interactive television commercials.

Here in this article, the main focus goes for the interactive advertising campaign on social networking sites (SNS) , and in this interactive advertising campaign three components make it up: the advertising, the campaign and the viral feature or the “tell a friend” feature. Benefits of social networking campaigns include creating brand engagement with the customers and page visitors, and gathering personal information on people in order to personalize further future marketing efforts to sustain the relationship with the customers. The main question that is asked in this article is: how consumers’ self-disclosing would breed linking for the brand?

Social networking sites campaigns are developed as interactive brand games so that people could relate and enjoy participating, and not feel like this is an obligation. Self-disclosure plays a central role in the development and the sustainability of relationships. When people disclose of personal information to other people, they unconsciously form a bond with that other person and a sense of liking. In comparison to the marketing context, and specifically in consumer brand-relationships the studies concluded and found that disclosing personal information to a brand in an online marketing campaign creates a feeling of ‘liking” towards the brand and even the intention to purchase as well as communicate to others and engage in word-of-mouth. “Disclosure enhances the virality of marketing campaigns and the willingness of people to share the campaign with others present in the same network.”