Olfat, M., & Kirkham, R. (2025). “It’s more delicious because I like you”: commercial food influencers’ follower satisfaction, retention and repurchase intention. Industrial Management & Data Systems, 125(1), 384-413.

Mots-clés : Engagement affectif des suiveurs, satisfaction d’achat des abonnés, intention de rachat des abonnés, fidélité des abonnés, influenceurs alimentaires commerciaux sur Instagram, modèle d’attitude à trois composantes

Introduction :

Les réseaux sociaux prennent de plus en plus de place dans notre quotidien, jusqu’à façonner nos habitudes de consommation avec les influenceurs culinaires. Ils ont un impact considérable sur les choix alimentaires de leurs abonnés via leurs recommandations. En plus de suggérer des produits, ils influencent l’avis des consommateurs sur la perception, la qualité et le goût de ceux-ci.

Cet article vise à comprendre comment les influenceurs culinaires, en plus de fidéliser leur audience, parviennent à les persuader d’acheter les produits qu’ils recommandent. Pour cela, les auteurs vont s’appuyer sur le modèle d’attitude à trois composantes (affective, cognitive et conative) afin d’analyser les mécanismes sous-jacents de cette influence (Rosenberg, M. J., & Hovland, C. I., 1960). Ils explorent l’impact de la satisfaction d’achat des abonnés sur leur intention de racheter les produits et services alimentaires recommandés, tant de manière directe que par l’intermédiaire des influenceurs food.

Développement :

L’étude a été menée en Iran, auprès de 200 abonnés actifs (ayant un fort engagement : likes, commentaires, partages) d’influenceurs culinaires. 

L’analyse a été réalisée en s’appuyant sur la modélisation par équations structurelles en moindres carrés partiels (PLS-SEM) afin d’analyser les liens entre la satisfaction, l’engagement affectif et l’intention de rachat (Hair et al., 2021). Cette méthode est très utilisée par les chercheurs en marketing, car elle permet d’identifier les liens de causalité entre différentes variables et est parfaitement adaptée pour les petits échantillons.

Les résultats ont révélé plusieurs éléments :

1. L’affect envers un influenceur biaise la perception du produit

Lorsqu’un influenceur food recommande un produit ou un restaurant, la perception de celui-ci peut être améliorée par l’attachement que le consommateur porte à l’influenceur. C’est-à-dire que plus l’abonné apprécie l’influenceur, plus il perçoit le produit comme de meilleure qualité et plus savoureux. La confiance et la crédibilité qu’accorde le consommateur à l’influenceur renforcent cette distorsion cognitive.

2. Existence d’une corrélation entre le lien affectif et l’adhésion aux recommandations de l’influenceur

L’affection que porte l’abonné envers l’influenceur se situe au cœur de leur relation. Plus l’abonné ressent un lien émotionnel et affectif fort envers l’influenceur, plus il sera sensible à ses recommandations. Ce lien se construit autour de l’authenticité perçue de l’influenceur, de la proximité qu’il entretient envers son audience, ou encore de son style de communication. (Sokolova, K., & Kefi, H. 2020)

3. La fidélité envers l’influenceur avec le marketing d’affiliation

La fidélité d’un consommateur envers l’influenceur va au-delà du digital et des réseaux sociaux. En plus d’être plus sensible à ses recommandations, il y a de fortes chances qu’il le recommande à ses proches et à son audience et ainsi impacter leur comportement d’achat. Le bouche-à-oreille va donc amplifier considérablement l’effet de la campagne marketing.

4. Les facteurs qui amplifient le pouvoir d’influence de l’influenceur

• • Les interactions régulières : Les personnes qui interagissent souvent (likes, partages, commentaires) avec le contenu publié sont plus enclines à consommer et à suivre les recommandations de l’influenceur. 
  • Le type de contenu : Certains contenus, tels que les vidéos immersives, exercent une plus forte influence et génèrent plus d’engagement sur l’effet de la recommandation que d’autres contenus tels qu’un simple post. En voyant l’influenceur tester le restaurant ou le produit, l’abonné se sent plus enclin à croire à l’authenticité de la recommandation (Hwang & Zhang, 2018).
  • L’exclusivité du produit : L’intention d’achat de l’audience augmente lorsque le produit est présenté comme exclusif, notamment si l’offre est limitée dans le temps.

Cette recherche montre que l’influence qu’exerce l’influenceur sur son audience ne repose pas uniquement sur le produit en lui-même, mais aussi et surtout sur la perception que l’abonné peut avoir envers le créateur de contenu.

Conclusion :

Les résultats de cette étude mettent en évidence le rôle essentiel des influenceurs food dans le processus d’achat de leurs abonnés. Le niveau de satisfaction engendré par le produit ne dépend non seulement du produit en lui-même, mais est aussi influencé par le lien émotionnel que le client entretient avec l’influenceur qui recommande ce produit. 

La confiance et l’authenticité sont deux facteurs clés du marketing d’influence (Brown, J.R. et al., 2019). Pour optimiser les campagnes marketing des marques, le choix de l’influenceur est primordial. Seule la visibilité ne suffit plus, il faut s’assurer de la capacité du créateur de contenu à créer une véritable connexion authentique avec son audience.

Au travers de cette recherche, les auteurs délivrent des perspectives de réflexion précieuses pour les marketeurs, dans le but d’optimiser leurs pratiques commerciales et atteindre leurs objectifs.

Référence :

• Brown, J.R., Crosno, J.L., & Tong, P.Y. (2019). Is the theory of trust and commitment in marketing relationships incomplete? Industrial Marketing Management, 77, 155-169. 
• Hair, J., Hair, J.F., Hult, G.T.M., Ringle, C.M., & Sarstedt, M. (2021). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Sage Publications.
• Hwang, K., & Zhang, Q. (2018). Influence of parasocial relationship between digital celebrities and their followers on followers’ purchase and electronic word-of-mouth intentions, and persuasion knowledge. Computers in Human Behavior, 87, 155-173. 
• Rosenberg, M. J., & Hovland, C. I. (1960). Cognitive, affective, and behavioral components of attitude. In Attitude organization and change: An analysis of consistency among attitude components (pp. 1-14). Yale University Press.
• Sokolova, K., & Kefi, H. (2020). Instagram and YouTube bloggers promote it, why should I buy? How credibility and parasocial interaction influence purchase intentions. Journal of Retailing and Consumer Services, 53, 101739. 

Öksüz, M., Bulut, Ç., Candemir, A., & Bozkurt, İ. (2025). Digital or physical satisfaction? The effects of consumers’ digital intentions and physical experiences on revisiting the restaurants. International Journal of Hospitality Management, 125, Article 104011.

Mots-clés : Expérience de l’hospitalité, satisfaction sur Instagram, intention de visiter, restaurants, revoir l’intention, théorie des usages et des gratifications

Introduction :

Avec l’essor des technologies numériques et l’utilisation des smartphones, plus particulièrement depuis le covid-19, de nombreuses entreprises ont dû créer des comptes sur les réseaux sociaux, qui sont devenus un canal commercial alternatif. Les entreprises et en particulier les petites entreprises, ont dû s’adapter rapidement pour atteindre leurs clients (Chatterjee & Kar, 2020 ; Brewer & Sebby, 2021).

Dans le secteur de la restauration, les relations entre les clients et les restaurants ont évolué et sont devenues de plus en plus orientées vers le digital. Alors qu’autrefois, le partage de contenu se faisait principalement par la télévision, les journaux ou la radio, on se tourne de plus en plus vers une communication à double sens avec les réseaux sociaux (Brewer & Sebby, 2021). De nombreux restaurants ont également adapté leur système de livraison ou de commande en ligne, créé un site web etc, (Tuomi et al., 2022). Ces phénomènes se sont accentués à la suite de la pandémie et les restaurateurs ont dû s’adapter à ce changement de comportement. 

Certaines études montrent que les médias sociaux favorisent des niveaux de satisfaction plus élevés grâce à des expériences interactives, ce qui peut conduire à une augmentation des achats en ligne et de la fidélité numérique (Corrada Ha., 2020 ; Rauniar et al., 2013 ; Bai et al., 2008).

Les auteurs cherchent à comprendre la motivation des consommateurs à interagir avec les petits restaurateurs sur les médias sociaux, dans le but d’obtenir des informations sur le restaurant, en utilisant la théorie des usages et gratifications (TUG) et l’expérience de l’hospitalité.

Développement :

La théorie des usages et gratifications (TUG) cherche à expliquer la motivation des individus à utiliser les médias sociaux pour satisfaire leurs besoins. Pour cela, une étude quantitative en Turquie, portant sur le suivi des restaurants sur Instagram et les visites réelles a été réalisée entre le 1er janvier et le 1er février 2023. 

Plusieurs impacts ont été mis en avant : 

1. L’importance des interactions numériques dans la relation restaurateur / client

Les auteurs soulignent le fait que les plateformes numériques deviennent de plus en plus importantes dans la relation que le restaurant établit avec le client (Brewer et Sebby, 2021; Mason et al., 2021). De nombreux clients sont influencés par ce qui se dit sur les plateformes, avant même d’arriver sur place.

• Les avis en ligne : Les avis et les notes en ligne ont une grande influence sur l’intention de visite du client. Un restaurant avec de très bonnes notes sur Google attirera plus facilement les clients qu’un concurrent avec de moins bonnes notes (Chatterjee et Kar, 2020).
• Les sites internet et les applications mobiles : Facilitent les réservations et la consultation du menu (Erdem, 2023).
• Les réseaux sociaux : Participent à la construction de l’image que le client se fait du restaurant. Une page avec des visuels attrayants, un grand nombre d’abonnés, des échanges rapides etc., renforcent la notoriété du restaurant (Brewer et Sebby, 2021).

Ces intéractions numériques encouragent le client à se rendre au restaurant mais ne le fidélisent pas pour autant. La véritable fidélisation est sur place, avec un accueil chaleureux, de bons plats ou encore une prise en charge rapide. Si le client est insatisfait sur place, cette déception ne pourra pas être compensée par une forte présence numérique (Pijls et al., 2017; Bai et al., 2008). 

2. Le facteur clé de fidélisation reste l’expérience sur place

L’étude démontre que même si les interactions numériques influencent le client dans son choix initial, celui de venir tester le restaurant, seule l’expérience sur place pourra le fidéliser. Certains facteurs sont déterminants dans sa satisfaction : 

• L’ambiance générale : L’agencement du restaurant, la porte d’entrée, l’éclairage, la propreté sont essentiels. Ils contribuent à la première impression que le client se fait du restaurant. En le mettant dans un état agréable et confortable, il aura envie de revenir (Bitner, 1992; Pijls et al., 2017).
• La cohérence entre le restaurant en ligne et la réalité : Le client doit pouvoir reconnaître le restaurant qu’il a vu. Il doit y avoir une cohérence entre le virtuel et le réel, que ce soit au niveau de l’ambiance, de la décoration, de la promesse de vente ou encore du service. S’il remarque une grande différence, il sera automatiquement déçu et se sentira berné (Mason et al., 2021).
• La qualité du service : Un client vient au restaurant non seulement pour le plat mais aussi pour toute l’expérience autour, dont le service. Un personnel souriant, réactif, à l’écoute et dynamique améliore la qualité de la relation client et l’image du restaurant (Bai et al., 2008; Pijls et al., 2017).
• La qualité des plats : Le client est généralement très exigeant sur les plats. Un repas qui l’a marqué et qui l’a surpris augmente significativement les chances qu’il revienne (Choi et al., 2016; Bitner, 1992).

3. L’expérience physique et l’expérience digitale sont complémentaires

Les résultats de la recherche démontrent que l’expérience virtuelle et l’expérience réelle sont complémentaires. L’une ne va pas sans l’autre, et les meilleurs restaurants satisfont leurs clients en ligne et en physique (Mason et al., 2021; Pijls et al., 2017).

• Une prise en charge fluide entre la réservation en ligne et l’accueil au restaurant (Choi et al., 2015; Bitner, 1992).
• Une expérience similaire en ligne ou en physique, que ce soit au niveau de l’ambiance, des plats, du service ect., (Pijls et al., 2017; Mason et al., 2021).
• L’amélioration continue de l’expérience client via l’usage des réseaux sociaux et la prise en compte des avis clients.

Ainsi, un restaurant qui marche et qui dure est un restaurant qui parvient à satisfaire ses clients en ligne ou sur place. S’il mise uniquement sur la stratégie numérique sans garantir une belle expérience physique, il aura du mal à fidéliser les clients. À l’inverse, un restaurant qui aura su offrir un moment exceptionnel en physique, sans visibilité numérique, aura du mal à attirer de la clientèle (Chatterjee et Kar, 2020; Bai et al., 2008).

Conclusion :

Les conclusions de cette étude apportent des contributions aux stratégies adoptées par les entreprises pour attirer et fidéliser leur clientèle. Les restaurateurs peuvent utiliser le digital pour interagir avec le client, augmenter leur notoriété ou encore améliorer l’image de leur restaurant mais, c’est l’expérience physique qui détermine la fidélité du client. 

La cohérence entre l’image virtuelle du restaurant et la réalité physique est essentielle. Ils doivent donc créer une véritable expérience sur place qui encourage les visites. Cela peut être réalisé grâce à une expérience culinaire allant au-delà des attentes, un personnel aux petits soins, ou encore une atmosphère agréable. La réussite à long terme repose sur un équilibre entre une forte présence numérique et une gestion irréprochable de l’expérience physique (Bai et al., 2008 ; Choi et al., 2016).

Référence :

• Bai, B., Law, R., & Wen, I. (2008). The impact of website quality on customer satisfaction and purchase intentions: Evidence from Chinese online visitors. International Journal of Hospitality Management, 27(3), 391–402. 
• Bitner, M. J. (1992). Servicescapes: The impact of physical surroundings on customers and employees. Journal of Marketing, 56(2), 57–71.
• Brewer, P., & Sebby, A. G. (2021). The effect of online restaurant menus on consumers’ purchase intentions during the COVID-19 pandemic. International Journal of Hospitality Management, 94, 102777. 
• Chatterjee, S., & Kumar Kar, A. (2020). Why do small and medium enterprises use social media marketing and what is the impact: Empirical insights from India. International Journal of Information Management, 53, 102103. 
• Choi, E.-K., Fowler, D., Goh, B., & Yuan, J. (2016). Social media marketing: Applying the uses and gratifications theory in the hotel industry. Journal of Hospitality Marketing & Management, 25(7), 771–796. 
• Santos Corrada, M., Flecha, J. A., & Lopez, E. (2020). The gratifications in the experience of the use of social media and its impact on the purchase and repurchase of products and services. European Business Review, 32(2), 297–315. 
• Erdem, A. (2023). Mobil yemek siparişi uygulamalarının tercih edilme kriterlerinin analizi. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, 13(4), 2449–2462.
• Mason, A. N., Narcum, J., & Mason, K. (2021). Social media marketing gains importance after Covid-19. Cogent Business and Management, 8(1), Article 1870797. 
• Pijls, R., Groen, B. H., Galetzka, M., & Pruyn, A. T. H. (2017). Measuring the experience of hospitality: Scale development and validation. International Journal of Hospitality Management, 67, 125-133. 
• Rauniar, R., Rawski, G., Johnson, B., & Yang, J. (2013). Social media user satisfaction-Theory development and research findings. Journal of Internet Commerce, 12(2), 195-224. 
• Tuomi, A., Ashton, M., Ellonen, H.-K., & Tussyadiah, I. (2022). Innovation in high-end food service during COVID-19 lockdowns. Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 2022-January, 4685-4694.

Adalarasu, K., Ghousiya Begum, K., Vishnu Priyan, M., Devendranath, C., & Sriram, G.V. (2025). Neuro-signaling techniques in advertisement endorsements: Unveiling consumer responses and behavioral trends. Journal of Retailing and Consumer Services, 84, Article 104175.

Mots-clés : Genres de publicités, biomarqueurs EEG, analyse de connectivité fonctionnelle, neuromarketing, publicités vidéo

Introduction

Avec l’essor du numérique et des nouvelles technologies, la consommation des médias sociaux a considérablement augmenté, influençant directement les préférences des consommateurs et la personnalisation des sélections marketing (Dwivedi et al., 2021). C’est dans ce contexte que la publicité a évolué, obligeant les marques à s’y adapter rapidement. Elles doivent constamment étudier et comprendre le comportement des consommateurs face aux messages publicitaires. 

C’est dans ce but que les auteurs ont souhaité analyser les activités cérébrales (neurosciences) de l’audience face aux différents types de publicités, c’est l’essor du neuromarketing (NM). Cette nouvelle méthode a évolué vers une approche scientifique permettant d’aller encore plus loin que les méthodes traditionnelles comme les enquêtes subjectives (Abbas et al., 2022).

L’attention et l’émotion des participants seront mesurées en explorant les techniques de neuro-signalisation et plus particulièrement l’électroencéphalographie (EEG), qui enregistre l’activité électrique du cerveau en temps réel (Balasubramanian et al., 2013). Cette étude vise ainsi à comprendre comment les différents styles publicitaires influencent l’activité cérébrale du consommateur grâce à l’EEG (Xu et al., 2023).

Développement

22 volontaires ont participé à cette étude en visionnant des contenus publicitaires de 50 à 90 secondes sur divers sujets (animations, dialogues, animaux, jingles et célébrités) dans le but de comprendre leurs réactions neuronales. L’EEG a pu capter les signaux cérébraux en temps réel des participants, en réaction aux stimuli présentés dans les publicités. 14 électrodes ont été placées pendant le visionnage. Les signaux ont ensuite été traités, puis analysés (Lajante et al, 2019; Golnar-Nik et al., 2019).

À la suite de la publicité, les participants ont dû répondre à un questionnaire avec 15 questions par publicité, afin d’avoir une vision subjective.

Des analyses associées aux émotions, à l’attention et à la mémorisation ont d’abord été identifiées. Ces résultats montrent que les vidéos jouant sur les émotions (célébrités et animaux) activent fortement l’activité de la bande thêta dans le lobe frontal. Cela est associé à une meilleure mémorisation, il se souviendra donc de la marque plus longtemps, ce qui l’incite à acheter. Cela fonctionne également avec les jingles, car on active les zones du cerveau liées au plaisir et à l’apprentissage auditif.

En revanche, l’étude révèle que les contenus publicitaires axés uniquement sur les dialogues suscitent moins d’intérêt pour le consommateur, et donc une mémorisation plus courte et un moindre engagement  (Lajante et al, 2019; Golnar-Nik et al., 2019).

Ainsi, l’information transmise dans les publicités les plus engageantes chez le consommateur active des émotions qui lui permettent de se souvenir de la publicité sur le long terme et, par conséquent, l’incitant à acheter. Les marques doivent donc non seulement se concentrer sur le contenu, mais aussi et surtout sur les émotions et les sensations que leur publicité générera auprès de leur public cible.

Conclusion

L’étude d’Adalarasu et al. (2025) apporte des éclairages sur la réaction neuronale des consommateurs aux publicités, grâce à l’EEG. Elle met en évidence les différents mécanismes cérébraux activés durant le visionnage d’une publicité et nous montre que les publicités les plus marquantes sont celles ayant un fort impact émotionnel et sensationnel. Ainsi, en combinant le contenu et les émotions, les marques peuvent augmenter considérablement leur influence sur leur public cible.

Références bibliographiques : 

• Dwivedi, Y. K., et al. (2021). Setting the future of digital and social media marketing research: Perspectives and research propositions. International Journal of Information Management.
• Golnar-Nik, P., et al. (2019). The application of EEG power for the prediction and interpretation of consumer decision-making: A neuromarketing study. Physiology & Behavior.
• Lajante, M., et al. (2019). The promise and perils of the peripheral psychophysiology of emotion in retailing and consumer services. Journal of Retailing and Consumer Services.
• Xu, Z., et al. (2023). The neurophysiological mechanisms underlying brand personality consumer attraction: EEG and GSR evidence. Journal of Retailing and Consumer Services.
• Abbas, A. F., et al. (2022). Bibliometrix analysis of information sharing in social media. Cogent Business & Management.

Référence
Waltenrath, A., Brenner, C., & Hinz, O. (2022). Some Interactions Are More Equal Than Others: The Effect of Influencer Endorsements in Social Media Brand Posts on Engagement and Online Store Performance. Journal of Interactive Marketing, 57(4), 541-560.

Mots-clés : Conversions ; approbation; engagement; influenceur; ventes; réseaux sociaux

Introduction

Avec l’essor du marketing d’influence, les marques investissent de plus en plus dans les collaborations avec des influenceurs pour accroître leur visibilité et atteindre leurs objectifs commerciaux (Freberg et al., 2011).

L’étude s’intéresse à la manière dont l’engagement généré par l’influenceur se traduit en performance pour la boutique en ligne (Goh et al. 2013). Les auteurs analysent d’une part les indicateurs qui capturent la performance à court terme (visites et ventes) et d’autre part les réactions immédiates aux publications de la marque sur les réseaux sociaux. Ils cherchent à comprendre si l’interaction provoquée par l’influenceur se traduit automatiquement par une vente ou si d’autres mécanismes interviennent  (De Veirman et al. 2017).

Développement

Pour répondre à ces questions, les auteurs ont mené une analyse empirique des posts Facebook d’un grand détaillant européen de mode en ligne ciblant les jeunes adultes. Après avoir étudié les interactions générées sur une période de 18 mois, les chercheurs ont pu mesurer l’impact des recommandations d’influenceurs sur :

• L’engagement immédiat : likes, commentaires et partages
• Les indicateurs de performance à court terme : visites sur le site web et ventes immédiates

Les auteurs ont ainsi pu comparer l’engagement généré par l’influenceur et son influence sur les indicateurs de performance. L’une des hypothèses principales était que l’engagement social (interactions sur les réseaux) ne se traduirait pas nécessairement en performances financières directes (comme les ventes) (Liu et al. 2020). 

Les résultats mettent en évidence certaines relations : les publications des influenceurs génèrent plus d’engagement de la part de l’audience, mais cet engagement ne se traduit pas toujours par plus de ventes. Les auteurs parlent ainsi d’un effet « vampire » (Erfgen, C.et al., 2015) : lorsque l’attention du public est plus portée sur l’influenceur lui-même que par le produit. Autrement dit, le public s’intéresse davantage à la personne qu’au produit promu, limitant ainsi les ventes.

Pour confirmer ces résultats sur le terrain et mieux comprendre les mécanismes sous-jacents, les auteurs réalisent la même expérience mais en ligne avec 305 participants. Ce groupe réduit mais homogène a permis d’observer les comportements d’interaction en étant exposés à des recommandations d’influenceurs.

Cette expérience a confirmé l’étude précédente, que les recommandations d’influenceurs génèrent une augmentation de l’engagement de l’audience, il y a donc plus d’interactions avec la marque (like, commentaires, partages). Cet engagement est également lié à une meilleure performance du site web en améliorant les visites. Cependant, même si l’engagement augmente grâce à l’influenceur, cela ne garantit pas la vente du produit car l’attention est davantage portée sur la personne que sur le produit. Il y a donc une distinction entre la quantité et la qualité de la recommandation.

Conclusion

L’étude remet en cause l’idée selon laquelle plus il y a d’engagements, plus il y a de ventes. Ainsi, les marques devraient considérer les recommandations d’influenceurs comme un outil de marketing de marque, contribuant à augmenter leur notoriété et leur image plutôt qu’un moyen d’augmenter les ventes. Tout engagement ou interaction ne contribue pas nécessairement à la vente du produit (De Veirman et al. 2017).

En plus des études menées précédemment sur ce thème, l’étude nous éclairce sur la manière de collaborer avec les influenceurs et de les intégrer dans la stratégie marketing de la marque. Les marques devraient moins se concentrer sur la quantité d’engagement, mais  explorer des stratégies qui favorisent une connexion plus profonde et plus authentique avec leur public cible (Audrezet et al. 2020).

Référence

• Audrezet, A., de Kerviler, G., & Guidry Moulard, J. (2020). Authenticity under threat: When social media influencers need to go beyond self-presentation. Journal of Business Research, 117, 557-569. 
• De Veirman, M., Cauberghe, V., & Hudders, L. (2017). Marketing through Instagram influencers: The impact of number of followers and product divergence on brand attitude.
• Erfgen, C., Zenker, S., & Sattler, H. (2015). The vampire effect: When do celebrity endorsers harm brand recall? International Journal of Research in Marketing, 32(2), 155–163. 
• Freberg, K., Graham, K., McGaughey, K., & Freberg, L. A. (2011). Who are the social media influencers? A study of public perceptions of personality. Public Relations Review, 37(1), 90–92.
• Goh, K.-Y., Heng, C.-S., & Lin, Z. (2013). Social media brand community and consumer behavior: Quantifying the relative impact of user- and marketer-generated content. Information Systems Research, 24(1), 88–107. 
• Liu, Y., & Liu, M. T. (2020). Big star undercover: The reinforcing effect of attenuated celebrity endorsers’ faces on consumers’ brand memory. Journal of Advertising, 49(2), 185–194. 

Référence :

Li, W., Zhao, F., Lee, J. M., Park, J., Septianto, F., & Seo, Y. (2024). How micro- (vs. mega-) influencers generate word of mouth in the digital economy age: The moderating role of mindset. Journal of Business Research, 171, Article number 114387.

Mots-clés : Théories implicites, mentalités, influenceurs des médias sociaux, le bouche à oreille

Introduction :

Le marketing d’influence, donc l’utilisation des influenceurs pour promouvoir un produit, est devenu un outil pour les marques de marketing numérique incontournable (Campbell et Farrell, 2020; Kim & Kim, 2021; Schouten et al., 2020). Ils exercent une influence considérable sur les attitudes et comportements de leurs abonnés (Kim & Kim, 2021). L’industrie mondiale du marketing d’influence a même été estimée à 16,4 milliards USD en 2022 (Geyser, 2022).

L’article explique comment les micro-influenceurs (entre 10 000 et 100 000 abonnés) et les macro-influenceurs (entre 100 000 et 1 million d’abonnés) réussissent à générer du bouche-à-oreille (WOM) dans le cadre des achats en e-commerce. Il repose sur l’effet que peuvent avoir ces SMIs sur la perception et l’engagement des consommateurs et comment la capacité à influencer des influenceurs peut varier en fonction de l’état d’esprit des consommateurs (Murphy & Dweck, 2016). 

Les auteurs émettent l’hypothèse que les micro-influenceurs génèrent plus de WOM que les méga-influenceurs, car les consommateurs les perçoivent comme étant plus sincères. Cependant, cet effet se manifeste uniquement chez les consommateurs ayant un mindset de croissance (Dweck & Leggett, 1988). Ceux avec un mindset fixe ne tiendront pas compte de ces différences de motivation.

Développement :

La recherche sur les types de SMI (Social Media Influencers) distingue les influenceurs en fonction de leur nombre de followers: (Campbell & Farrell, 2020, De Veirman et al., 2017, Kay et al., 2020).

• Méga-influenceurs (plus de 1 million de followers)
• Macro-influenceurs (100 000 à 1 million)
• Micro-influenceurs (10 000 à 100 000)
• Nano-influenceurs (moins de 10 000) 

Les méga-influenceurs ont tendance à s’appuyer sur leur popularité pour persuader, tandis que les micro-influenceurs s’appuient sur la proximité qu’ils entretiennent avec leur audience (Kay et al., 2020, Park et al., 2021). Concernant leur efficacité, les résultats des recherches antérieures sont contradictoires. Certaines études montrent que les méga-influenceurs sont plus efficaces (Conde & Casais, 2023, De Veirman et al., 2017), tandis que d’autres, ce sont les micro-influenceurs (Borges-Tiago et al., 2023, Kay et al., 2020). Cette variation pourrait être expliquée par différentes dimensions utilisées lors des études. 

1. La motivation, la fiabilité et le WOM

Généralement, les consommateurs pensent que les micro-influenceurs sont plus motivés par des raisons personnelles que commerciales, contrairement aux mega-influenceurs (Audrezet et al., 2020, Campbell & Farrell, 2020, Kay et al., 2020). Ils font moins de promotions, semblent moins influencés par les gains financiers, et sont donc perçus comme plus authentiques (Park et al., 2021). Ces différences de motivations influencent la perception de la crédibilité des micro et mega-influenceurs. 

→ Cela suggère que les consommateurs seraient plus enclins à générer du WOM pour les micro-influenceurs plutôt que pour les mega-influenceurs, car la crédibilité est un déterminant de l’intention de générer du WOM (Schouten et al., 2020).

2. L’état d’esprit de croissance VS fixe

L’état d’esprit de croissance et fixe désigne la façon dont l’audience juge les comportements des autres. Ceux ayant une mentalité de croissance pensent que les comportements s’adaptent selon les situations, tandis que ceux avec une mentalité fixe pensent que ce sont des traits inchangeables (Chiu et al., 1997, Dweck et Leggett, 1988).

Ces traits affectent la perception des influenceurs par les consommateurs. Les consommateurs ayant une mentalité de croissance, voient les motivations des micro-influenceurs comme étant dépendante à la situation, ce qui les pousse à générer du WOM (bouche-à-oreille) (Dweck et al., 1993 ; Erdley & Dweck, 1993).

Deux hypothèses ont été proposées : 

• H1 : Les recommandations faites par des micro-influenceurs augmentent l’intention des consommateurs de générer du bouche-à-oreille parmi ceux ayant une mentalité de croissance.
• H2 : La fiabilité perçue médiatise l’effet du type d’influenceur sur l’intention des consommateurs de générer du bouche-à-oreille, mais uniquement chez ceux ayant une mentalité de croissance.

ETUDE 1 : 

L’objectif de cette première étude est d’apporter une première validation empirique de l’hypothèse 1.Contrairement à l’étude 2, cette expérience utilise de vrais influenceurs sur Instagram.

L’étude a impliqué 241 participants, dont 28 % de femmes et un âge moyen de 35 ans. Les participants ont été répartis aléatoirement pour évaluer les pages Instagram de deux influenceurs réels : Negin Mirsalehi (méga-influenceuse) et Hello Rigby (micro-influenceuse). 

Les deux influenceurs ont publié une publication sponsorisée d’une barre chocolatée de Utopick, une marque fictive afin d’évaluer leur intention de WOM (Belanche et al., 2021a).

Les résultats montrent que la proximité avec l’influenceur influence significativement les intentions de WOM. Une interaction entre mindset et type d’influenceur a également été observée. Ceux ayant un mindset de croissance ont une intention de WOM plus élevée après avoir vu un micro-influenceur qu’un macro-influenceur, alors qu’aucune différence significative n’a été observée pour les participants avec un mindset fixe. Ces résultats confirment l’hypothèse 1.

ETUDE 2a : 

L’objectif de l’étude 2a était double :

1. Répliquer les résultats de l’étude 1 en mesurant le mindset comme un trait de personnalité.
2. Vérifier que la perception de la fiabilité de l’influenceur explique l’effet du mindset des consommateurs (H2).

Un influenceur fictif (Jasmin Parker) a été établi et l’étude a été réalisée auprès de 241 personnes aux États-Unis dont 50,2 % femmes et un âge moyen de près de 41 ans. 

Une analyse de régression modérée (Hayes, 2017) révèle une interaction significative entre le type d’influenceur et le mindset des participants. Les recommandations faites par un micro-influenceur génèrent des intentions de WOM plus élevées chez les participants ayant un mindset de croissance élevé. Cette intention n’est pas significative chez ceux ayant un mindset plus fixe. Cette étude confirme l’hypothèse 1. 

L’analyse statistique PROCESS Model 7 (Hayes, 2017) examine comment la fiabilité perçue du type d’influenceur influence les intentions de bouche-à-oreille, et comment cet effet varie selon le mindset (de croissance ou fixe) des participants. Une interaction a été observée et les participants avec un état d’esprit de croissance élevé perçoivent les micro-influenceurs comme plus fiables. Cette perception n’est pas significative chez ceux ayant un mindset plus fixe. Cette étude confirme l’hypothèse 2. 

ETUDE 2b : 

L’étude 2b visait à confirmer les résultats de l’étude 2a en apportant une preuve causale à l’hypothèse 1. Elle teste également si la fiabilité perçue de l’influenceur explique cet effet (H2). Contrairement à l’étude 2a, où le mindset des participants était mesuré, cette étude l’a directement manipulé.

Les résultats sont identiques à l’étude 2a, pour ceux ayant un mindset de croissance, leur WOM est plus élevé pour un micro-influenceur que pour un méga-influenceur. Il n’y a pas de différence significative pour ceux ayant un mindset fixe.

L’étude 2b confirme l’hypothèse 1.

3. Les liens forts VS faibles

Les études montrent que les liens sociaux et leur force influencent le bouche-à-oreille (WOM) (Brown et Reingen, 1987 ; De Bruyn et Lilien, 2008). Les liens forts, comme avec la famille ou les amis proches, augmentent la confiance dans les recommandations (Chen, 2018 ; Chu et Kim, 2011), contrairement aux liens faibles. 

Par conséquent, en présence de recommandations de liens forts, les consommateurs, quelle que soit leur état d’esprit, sont plus enclins à suivre cette recommandation.

C’est ainsi qu’une troisième hypothèse a été formulée : 

• H3. L’effet interactif du type d’influenceur et de la mentalité des consommateurs sera atténué en présence de recommandations de liens forts.

ETUDE 3 : 

L’étude 3 a testé le rôle modérateur des liens sociaux sur la relation entre le type d’influenceur, le mindset du consommateur et les intentions de bouche-à-oreille (WOM).

Pour cela, l’étude a utilisé un plan expérimental avec 500 participants qui ont été affectés au hasard pour évaluer la page Instagram d’un influenceur fictif, manipulé en tant que micro-influenceur ou méga-influenceur.

La publication mettait en avant un état d’esprit de croissance ou de fixité, et les participants du groupe avec liens sociaux forts ont été informés que la marque avait été recommandée par un ami proche. Les participants ont ensuite répondu aux mesures d’intentions de WOM, aux vérifications de manipulation de l’influenceur et du mindset (Errmann et al., 2019 ; Park et al., 2021 ; Wong et al., 2020).

L’analyse a montré que dans les conditions sans lien social fort, les participants avec un mindset de croissance recommandent plus pour un micro-influenceur (vs un méga-influenceur). En revanche, si le lien social est fort, il n’y a pas de différence significative entre micro et méga-influenceurs, ce qui confirme l’hypothèse 3. 

Conclusion :

Les 4 études concluent que les recommandations des micro-influenceurs (vs méga-influenceurs) génèrent un WOM positif plus élevé chez les consommateurs ayant un mindset de croissance (vs un mindset fixe). Ce résultat est également renforcé par la proximité qu’ils ont avec leur audience, les rendant plus fiables et interactifs. 

Ainsi, l’étude apporte quatre contributions théoriques majeures :

1. Les recommandations des micro-influenceurs génèrent un WOM plus positif chez les consommateurs ayant un mindset de croissance (Kay et al., 2020; Park et al., 2021).
2. Le mindset du consommateur joue un rôle crucial dans l’intention de WOM, avec les consommateurs à mindset de croissance considérant les micro-influenceurs comme plus dignes de confiance, ce qui amplifie leurs intentions de WOM (Dweck et al., 1993; Erdley et Dweck, 1993).
3. Les comportements des consommateurs sur les réseaux sociaux montrent que les micro-influenceurs stimulent davantage de WOM chez les consommateurs ayant un mindset de croissance (VS mindset fixe) (Jain & Weiten, 2020; Wang, 2021).
4. Les perceptions de confiance peuvent être influencées par des indices externes, comme les recommandations de proches, suggérant que les marketeurs doivent considérer plusieurs facteurs pour encourager le WOM (Chu & Kim, 2011).

L’étude présente cependant plusieurs limites comme l’absence de dissociation du WOM en ligne et hors ligne ou encore la réalisation des études uniquement sur Instagram, or les réponses peuvent varier en fonction des plateformes. 

Bien que les résultats soient cohérents, les études ayant été réalisées sur des échantillons spécifiques, une réplication sur des populations plus diversifiées et à travers des sources de données secondaires pourraient être bénéfiques.

Intégration dans ma revue de littérature

L’article met en lumière l’efficacité des micro-influenceurs par rapport aux méga-influenceurs dans la génération du bouche-à-oreille, ce qui est directement pertinent puisque lafoodloveuse, avec 33,7k abonnés, est une micro-influenceuse. Il pourrait m’aider à expliquer pourquoi un micro-influenceur peut avoir un impact significatif sur l’image de Cédric Grolet. 

Le facteur du mindset peut également enrichir ma recherche.

Référence :

• Audrezet, A., de Kerviler, G., & Guidry Moulard, J. (2020). Authenticity under threat: When social media influencers need to go beyond self-presentation. Journal of Business Research, 117, 557-569.
• Belanche, D., Casaló, L. V., Flavián, M., & Ibáñez-Sánchez, S. (2021). Building influencers’ credibility on Instagram: Effects on followers’ attitudes and behavioral responses toward the influencer. Journal of Retailing and Consumer Services, 61, 102585. 
• Borges-Tiago, M. T., Santiago, J., & Tiago, F. (2023). Mega or macro social media influencers: Who endorses brands better? Journal of Business Research, 157, 113606. 
• Brown, J. J., & Reingen, P. H. (1987). Social ties and word-of-mouth referral behavior. Journal of Consumer Research, 14(3), 350-362.
• Campbell, C., & Farrell, J. R. (2020). More than meets the eye: The functional components underlying influencer marketing. Business Horizons, 63(4), 469-479. 
• Chiu, C.-Y., Dweck, C. S., Tong, J. Y.-Y., & Fu, J. H.-Y. (1997). Implicit theories and conceptions of morality. Journal of Personality and Social Psychology, 73(5), 923-940.
• Chu, S.-C., & Kim, Y. (2011). Determinants of consumer engagement in electronic word-of-mouth (eWOM) in social networking sites. International Journal of Advertising, 30(1), 47-75. 
• De Bruyn, A., & Lilien, G. L. (2008). A multi-stage model of word-of-mouth influence through viral marketing. International Journal of Research in Marketing, 25(3), 151-163. 
• De Veirman, M., Cauberghe, V., & Hudders, L. (2017). Marketing through Instagram influencers: The impact of number of followers and product divergence on brand attitude. International Journal of Advertising, 36(5), 798-828. 
• Dweck, C. S., & Leggett, E. L. (1988). A social-cognitive approach to motivation and personality. Psychological Review, 95(2), 256-273. 
• Errmann, A., Seo, Y., Choi, Y.K., & Yoon, S. (2019). Divergent effects of friend recommendations on disclosed social media advertising in the United States and Korea. Journal of Advertising, 48(5), 495-511. 
• Geyser, W. (2022). The state of influencer marketing 2022: Benchmark report. Influencer Marketing Hub. 
• Hayes, A. F. (2017). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach (2nd ed.). The Guilford Press.
• Jain, S. P., & Weiten, T. J. (2020). Consumer psychology of implicit theories: A review and agenda. Consumer Psychology Review, 3(1), 60-75.
• Kay, S., Mulcahy, R., & Parkinson, J. (2020). When less is more: The impact of macro and micro social media influencers’ disclosure. Journal of Marketing Management, 36(3-4), 248-278. 
• Kim, D. Y., & Kim, H.-Y. (2021). Trust me, trust me not: A nuanced view of influencer marketing on social media. Journal of Business Research, 134, 223-232. 
• Murphy, M. C., & Dweck, C. S. (2016). Mindsets shape consumer behavior. Journal of Consumer Psychology, 26(1), 127-136. 
• Park, J., Lee, J.M., Xiong, V.Y., Septianto, F., & Seo, Y. (2021). David and Goliath: When and why micro-influencers are more persuasive than mega-influencers. Journal of Advertising, 50(5), 584-602. 
• Schouten, A.P., Janssen, L., & Verspaget, M. (2020). Celebrity vs. influencer endorsements in advertising: The role of identification, credibility, and product-endorser fit. International Journal of Advertising, 39(2), 258-281. 
• Wong, V.C., Su, L., & Lam, H.P.-Y. (2020). When less is more: How mindset influences consumers’ responses to products with reduced negative attributes. Journal of Marketing, 84(5), 137-153

Référence
Dou, W., Wu, J., Yan, M., & Tang, J. (2024). Impact of influencers’ influencing strategy on follower outcomes: Evidence from China. Asia Pacific Business Review, 30(5), 956–981.

Mots clés
Affinité; Chine; marketing d’influence ; stratégie d’influence; relation parasociale; intention d’achat

Introduction

Avec la montée en puissance du marketing d’influence, les marques cherchent de plus en plus à obtenir des résultats concrets, et plus particulièrement à maximiser les conversions de vente. Par conséquent, les influenceurs ne peuvent plus simplement se contenter de partager des produits à leur audience : ils doivent également être stratégiques et proactifs pour rendre le produit attractif et inciter le public à acheter. 

Cette étude vise donc à comprendre les stratégies utilisées par les influenceurs, notamment comment ils se mettent en avant, et comment la mise en avant de certaines de leurs qualités influe sur la perception et l’intention d’achat de ses abonnés. Pour cela, les auteurs ont réalisé une revue littéraire sur le marketing et la communication, ce qui leur a permis de mieux comprendre le rôle des relations parasociales dans les performances commerciales et le marketing d’influence.

Développement

Les auteurs se sont concentrés sur le marché chinois et ont mené une étude sur un échantillon de 50 influenceurs “lifestyle” et de 1 749 abonnés sur la principale plateforme chinoise d’évaluation sociale et d’achats en ligne, Red. La méthode de la modélisation hiérarchique linéaire (HLM) a été adoptée pour étudier l’impact des variables individuelles et groupées sur les résultats obtenus.

Les variables prises en compte sont :

• La stratégie marketing de l’influenceur : la volonté plus ou moins affichée par un influenceur de gérer son image et son interaction avec son audience.
• Les relations parasociales: Le lien que les abonnés ressentent envers l’influenceur. Plus ce lien est fort, plus il sera engagé et fera confiance à l’influenceur (Horton, D., & Wohl, R. 1956).
• Les résultats commerciaux : Les ventes générées par l’influenceur à la suite de ses recommandations (De Veirman, Cauberghe & Hudders, 2017; Lou & Yuan, 2019).
• La similarité du style de communication: C’est le facteur qui détermine le type de communication le plus efficace auprès du public cible.

Les résultats mis en évidence par cette étude HLM :

• Une stratégie marketing délibérée améliore la relation parasociale avec les abonnés, ce qui entraîne des résultats commerciaux favorables. Les influenceurs qui communiquent de manière cohérente et réfléchie parviennent à construire une plus forte relation avec leur audience (Lou & Yuan, 2019).
• Les relations parasociales sont essentielles dans les décisions d’achat des abonnés. À partir du moment où l’audience considère un influenceur comme crédible et authentique, elle sera plus apte à suivre ses recommandations et à acheter les produits qu’il recommande (Horton & Wohl, 1956)
• La similitude du style de communication améliore la conversion. Plus l’abonné s’identifie à la communication, donc à la manière de s’exprimer, au ton ou au langage de l’influenceur, plus il sera influencé par lui.
• Les influenceurs n’ont pas le même succès, bien qu’ils soient du même secteur (lifestyle, beauté, food etc.). Les résultats montrent que le fait d’avoir une grande audience n’implique pas forcément un haut niveau de performance à des fins commerciales. Ce succès repose principalement sur la personnalité et l’approche utilisées par l’influenceur (De Veirman, Cauberghe & Hudders, 2017)
• Le constat de forte hétérogénéité qui ressort de l’analyse des influenceurs est qu’ils n’ont pas le même succès bien qu’ils soient dans un domaine identique (lifestyle, beauté, fitness, etc.). Certains réussissent mieux que d’autres car ils ont des manières de faire différentes, des personnalités différentes. Ce résultat va dans le sens de thèses affirmant que le secteur dans lequel on évolue ne serait pas suffisant pour expliquer les différences de résultats comme celles observées.

Les résultats de cette étude montrent qu’avoir une grande audience n’implique pas forcément un haut niveau de performances commerciales. L’audience peut nous aider à obtenir de belles performances mais le grand nombre de ventes repose surtout sur sa capacité à établir une relation de confiance avec ses abonnés et à adapter sa communication dans le but de maximiser l’efficacité de ses recommandations. 

Conclusion

Cette étude est contribue à enrichir les connaissances relatives à la compréhension du marketing d’influence. Elle montre que la réussite du marketing d’influence repose sur une stratégie réfléchie et un style de communication adapté à l’audience. Les marques et les influenceurs doivent comprendre les besoins des consommateurs afin d’ajuster leur approche et optimiser les performances commerciales (Ki et al., 2020).

Par ailleurs, l’étude met en lumière l’importance de la personnalisation de l’approche des influenceurs : un grand nombre d’abonnés ne garantit pas nécessairement un succès commercial, il doit être accompagné d’une authenticité perçue de l’influenceur (Lou et al., 2019).

Enfin, il est nécessaire pour les entreprises de collaborer étroitement avec les influenceurs afin de leur fournir les outils nécessaires pour adapter leurs communications en fonction des évolutions du marché et des attentes des consommateurs.

Intégration dans ma revue de littérature

L’article analyse l’impact des stratégies d’influence sur les abonnés, ce qui peut m’aider à comprendre comment lafoodloveuse influence l’image de Cédric Grolet. Il offre un cadre théorique sur l’influence numérique, qui peut être applicable à Instagram, et permet de comparer les effets observés en Chine avec ceux de mon étude en France. 

Je pourrais ainsi expliquer comment ces concepts s’appliquent au cas spécifique de lafoodloveuse et de Cédric Grolet sur Instagram.

Référence

• De Veirman, M., Cauberghe, V., & Hudders, L. (2017). Marketing through Instagram influencers: The impact of number of followers and product divergence on brand attitude. International Journal of Advertising, 36(5), 798–828. 
• Horton, D., & Wohl, R. (1956). Mass communication and para-social interaction. Psychiatry, 19(3), 215–229. 
• Ki, C.-W., Cuevas, L. M., Chong, S. M., & Lim, H. (2020). Influencer marketing: Social media influencers as human brands attaching to followers and yielding positive marketing results by fulfilling needs. Journal of Retailing and Consumer Services, 55, 102133. 
• Lou, C., & Yuan, S. (2019). Influencer marketing: How message value and credibility affect consumer trust of branded content on social media. Journal of Interactive Advertising, 19(1), 58-73.

Référence
Agnihotri, R., Kothandaraman, P., Kashyap, R. K., & Singh, R. (2012). Bringing “Social” Into Sales: The Impact of Salespeople’s Social Media Use on Service Behaviors and Value Creation. Journal of Personal Selling and Sales Management, 32(3), 333-348.

Mots clés
Médias sociaux, comportement des vendeurs, création de valeur, service à la clientèle, vente, gestion des ventes, communication numérique.

Introduction

L’article étudie l’impact de l’usage des réseaux sociaux par les commerciaux sur leur service et leur manière d’accompagner les clients pour créer de la valeur. Ces transformations technologiques ont changé les interactions sociales et le commerce, rendant les réseaux sociaux essentiels dans les transactions et les relations clients (Tedeschi, 2006; Stephen et Toubia, 2010).

Il analyse comment la relation entre le vendeur et le client a été transformée par l’usage des réseaux sociaux. Les réseaux sociaux permettent aux commerciaux d’accéder à des clients, de découvrir leurs besoins plus tôt, et d’établir des relations de confiance pour créer plus de valeur pour les clients et les entreprises (Bristor, 1992; Plouffe et Barclay, 2007). Ils affectent non seulement la performance du vendeur, mais aussi sa manière de communiquer, sa capacité à offrir des produits qui correspondent aux besoins des clients ou tout simplement, sa manière d’interagir avec eux. 

Les auteurs cherchent donc à comprendre : 

• Comment un commercial peut-il utiliser les réseaux sociaux pour participer à l’engagement client de l’organisation ? 
• Comment un commercial peut-il exploiter les capacités des réseaux sociaux pour créer de la valeur ?

En s’appuyant sur la théorie de l’ajustement tâche-technologie (TTF), Pour expliquer comment les commerciaux peuvent exploiter les réseaux sociaux pour améliorer la communication et la relation avec les clients, nous allons utiliser la théorie de l’ajustement tâche-technologie (TTF) (Goodhue et Thompson, 1995). La construction d’une relation à long terme est essentielle dans les ventes B2B (Ahearne et al., 2008).

Développement

1. L’utilisation des médias sociaux par les vendeurs

Selon Kaplan et Haenlein (2010), les médias sociaux sont des applications basées sur Internet qui permettent la création et l’échange de contenu généré par les utilisateurs. Quant à l’engagement client, il repose sur des interactions régulières et la co-création de valeur, permettant de renforcer la relation acheteur-vendeur (Brodie et al., 2011). Mais seul un bon usage des médias sociaux permet de créer de la valeur car il favorise l’implication et la confiance des clients, en particulier lorsque le produit est complexe (Jones, Busch, et Dacin, 2003).

2. Développement du cadre théorique

Pour expliquer l’impact de l’utilisation des médias sociaux par les commerciaux sur la performance des ventes, l’étude s’appuie sur la théorie de l’adéquation tâche-technologie (TTF) (Goodhue et Thompson, 1995). Elle indique que pour qu’une technologie soit efficace, elle doit être utilisée correctement et correspondre aux tâches à accomplir, bien que certains facteurs comme l’expérience et la motivation influencent l’utilisation efficace de la technologie.

3. La création de valeur

L’étude suggère que la création de valeur par un vendeur repose sur ses efforts et son expertise pour faciliter le processus de création de valeur des clients (Singh et Koshy, 2011). Que la valeur perçue par le client émerge lors de la consommation, et non simplement de l’offre de marché (Vargo et Lusch, 2004; Grönroos, 2000). Cette valeur est centrale dans les relations collaboratives entre clients et fournisseurs, et elle est souvent définie par des attributs de produit, de service et de relation (Payne et Holt, 1999; Eggert et Ulaga, 2002). 

Elle réduit également les coûts de transaction et favorise les relations à long terme (Bendapudi et Berry, 1997).

4. Le service des vendeurs et l’utilisation des médias sociaux

Les comportements de service comme la communication de l’information, le service client et la création de confiance sont essentiels même après la vente (Ahearne et al., 2007). L’argument principal de ce suivi est que la valeur client est créée pendant la consommation, donc après la vente, et non dans le produit lui-même (Vargo et Lusch, 2004).  En permettant aux vendeurs de partager des informations et d’interagir rapidement avec les clients, les médias sociaux facilitent cette création de valeur (Agnihotri, Rapp, et Trainor, 2009).

a. Le partage d’informations et l’utilisation des réseaux sociaux

Le partage d’informations dans une relation acheteur-vendeur désigne le partage d’informations pertinentes et au bon moment entre les entreprises (Anderson et Narus, 1990). Dans le contexte des réseaux sociaux, leur utilisation par les commerciaux peut améliorer les relations avec les clients en facilitant l’échange d’informations. 

Les commerciaux peuvent également améliorer les compétences des acheteurs en leur fournissant des informations utiles sur les produits (Anderson et Dubinsky, 2004).

C’est ainsi que deux propositions sont proposées : 

• Proposition 1a : Une meilleure adéquation entre les comportements de partage d’informations du vendeur et les médias sociaux pour attirer les clients vers son contenu augmente la valeur perçue par le client.
• Proposition 1b : Une meilleure adéquation entre les comportements de partage d’informations du vendeur et les médias sociaux pour élargir son réseau augmente la valeur perçue par le vendeur.

b. Le service client et l’utilisation des réseaux sociaux

Dans un contexte où le vendeur est en contact direct avec le client, les études identifient la réactivité et la fiabilité comme des attributs de qualité (Parasuraman, Zeithaml, et Berry, 1985). Ils incluent des réponses rapides, le suivi des engagements, l’exécution des demandes des clients et la disponibilité (Ahearne, Jelinek, et Jones, 2007). 

Les médias sociaux sont donc des points de contact supplémentaires pour les clients afin de joindre leurs commerciaux. Cela va influencer la façon dont ils perçoivent l’attention du vendeur à leur égard et renforcer la relation client (Ahearne et al., 2008).

Les auteurs proposent deux propositions : 

• Proposition 2a : Plus l’adéquation entre les comportements de service du vendeur et les capacités des médias sociaux à attirer les clients vers le contenu généré par le vendeur est grande, plus la valeur perçue par le client est élevée.
• Proposition 2b : Plus l’adéquation entre les comportements de service du vendeur et les capacités des médias sociaux à diffuser des informations à travers les réseaux de clients est grande, plus la valeur perçue par le vendeur est élevée.

c. L’établissement de la confiance et l’utilisation des médias sociaux

Les récentes recherches sur les ventes décrivent la confiance comme un élément intangible de la relation client-vendeur (Boujena, Johnston, et Merunka, 2009). Les facteurs tels que les compétences, l’honnêteté, la fiabilité et la sympathie favorisent la confiance (Hawes, Mast, et Swan, 1989).

C’est ainsi que les réseaux sociaux permettent aux commerciaux de créer et de maintenir des relations en ligne, renforçant la confiance des clients envers eux. Ce suivi sur les réseaux sociaux offre également une touche plus personnalisée et personnelle  à la relation d’affaires, notamment avec le partage des intérêts.

Deux propositions sont proposées : 

• Proposition 3a : Une meilleure adéquation entre les comportements de construction de la confiance du vendeur et les médias sociaux pour attirer les clients vers son contenu augmente la valeur perçue par le client.
• Proposition 3b : Une meilleure adéquation entre les comportements de construction de la confiance du vendeur et les médias sociaux pour élargir son réseau augmente la valeur perçue par le vendeur.

L’évaluation de la performance des ventes via les médias sociaux est complexe, notamment en raison de l’absence de normes ou de repères industriels. Une étude récente (Gleanster, 2010) montre que les entreprises utilisent plusieurs indicateurs pour évaluer l’impact des médias sociaux, comme le taux de croissance de l’audience, le taux d’engagement client, le volume de publications pertinentes et le taux d’acquisition de clients. D’autres métriques peuvent également être utilisées comme les objectifs de campagne ou encore les revenus générés.

Ainsi, il est essentiel de développer des métriques adaptées aux objectifs d’utilisation des médias sociaux.

Conclusion

Pour conclure, cet article montre que les réseaux sociaux jouent un rôle central dans les pratiques commerciales et dans la relation commercial-client. Ils ne sont plus seulement qu’un outil de communication mais permettent aussi à la marque de créer des liens forts et durables avec le consommateur. Ils pourront se distinguer avec une réponse plus personnalisée et répondant aux besoins des clients. 

Cette relation, plus authentique que le schéma traditionnel, permet à l’entreprise d’atteindre plus facilement les objectifs commerciaux fixés. L’étude tend donc à prouver que le bon usage des plateformes sociales devrait être une priorité pour tous afin que les commerciaux créent de la valeur pour les clients.

Intégration dans ma revue de littérature

Cet article peut être intégré dans la revue de littérature, car il permet de comprendre comment la relation entre le vendeur et le client a été transformée par l’usage des réseaux sociaux. Il offre également un cadre théorique sur l’impact des réseaux sociaux dans les interactions commerciales et la création de valeur.

Je peux m’appuyer dessus pour analyser les contenus de lafoodloveuse et voir s’ils modifient l’image de Cédric Grolet, en renforçant son attractivité et son positionnement auprès des consommateurs.

Référence

• Agnihotri, R., Rapp, A., & Trainor, K. (2009). Understanding the role of information communication in the buyer–seller exchange process: Antecedents and outcomes. Journal of Business & Industrial Marketing, 24(7), 474–486. 
• Ahearne, M., Jelinek, R., & Jones, E. (2007). Examining the effect of sales
• person service behavior in a competitive context. Journal of the Academy of Marketing Science, 35(4), 603–616
• Anderson, J. C. (1995). Relationships in business markets: Exchange episodes, value creation, and their empirical assessment. Journal of the Academy of Marketing Science, 23(4), 346–350.
• Bendapudi, N., & Berry, L. L. (1997). Customers’ motivations for maintaining relationships with service providers. Journal of Retailing, 73(1), 15–37. 
• Boujena, O., Johnston, W. J., & Merunka, D. R. (2009). The benefits of sales force automation: A customer’s perspective. Journal of Personal Selling & Sales Management, 29(2), 137–150. 
• Brodie, R. J., Hollebeek, L. D., Juric, B., & Ilic, A. (2011). Customer engagement: Conceptual domain, fundamental propositions, and implications for research. Journal of Service Research, 14(3), 252–271. 
• Eggert, A., & Ulaga, W. (2002). Perceived value: A substitute for satisfaction in business markets? Journal of Business & Industrial Marketing, 17(2–3), 107–118.
• Goodhue, D. L., & Thompson, R. L. (1995). Task–technology fit and individual performance. MIS Quarterly, 19(2), 213–236.
• Hawes, J. M., Mast, K. E., & Swan, J. E. (1989). Trust earning perceptions of sellers and buyers. Journal of Personal Selling & Sales Management, 9(1), 1–8.
• Jones, E., Busch, P., & Dacin, P. (2003). Firm market orientation and salesperson customer orientation: Interpersonal and intrapersonal influences on customer service and retention in business-to-business buyer–seller relationships. Journal of Business Research, 56(4), 323–340.
• Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of social media. Business Horizons, 53(1), 59–68.
• Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., & Berry, L. L. (1985). A conceptual model of service quality and its implications for future research. Journal of Marketing, 49(4), 41–50. 
• Payne, A., & Holt, S. (1999). A review of the value literature and implications for relationship marketing. Australasian Marketing Journal, 7(1), 41−51. 
• Plouffe, C. R., Hulland, J., & Wachner, T. (2009). Customer-directed selling behaviors and performance: A comparison of existing perspectives. Journal of the Academy of Marketing Science, 37(4), 422–439. 
• Singh, R., & Koshy, A. (2011). Does salesperson’s customer orientation create value in B2B relationships? Empirical evidence from India. Industrial Marketing Management, 40(1), 78–85.
• Stephen, A. T., & Toubia, O. (2010). Deriving value from social commerce networks. Journal of Marketing Research, 47(April), 215–228.
• Tedeschi, B. (2006, September 11). Like shopping? Social networking? Try social shopping. New York Times. 
• Vargo, S. L., & Lusch, R. F. (2004). Evolving to a new dominant logic for marketing. Journal of Marketing, 68(1), 1–17.

Cong, L., & Li, S. (2024). Influencer marketing and product competition, Journal of Economic Theory, 220, Article number 105867.

Mots clés : Economie des créateurs, économie numérique, organisation industrielle, célébrité internet, diffusion en continu

Introduction

Cet article de Cong et Li (2024) analyse l’impact des influenceurs dans un monde numérique où les réseaux sociaux et les médias en ligne prennent de plus en plus de place. C’est l’essor de l’économie des influenceurs, connue sous le nom “d’économie Wang Hong” ou encore “d’économie des créateurs”, caractérisée par un marketing numérique à grande échelle et accéléré par la pandémie du Covid-19. 

Ces influenceurs proviennent de divers horizons : ils peuvent être des créateurs de contenu, des célébrités, des idoles ou encore des leaders d’opinion clés. Ils possèdent une grande communauté de fans et les influencent dans leur comportement ou leurs achats, en promouvant des produits. Ils peuvent atteindre des marchés de niche et des démographies locales, même avec la croissance rapide des variétés de produits dans le e-commerce (Baslandze et al., 2023), sans augmenter le nombre de produits (Han, 2023).

Un modèle théorique sera utilisé pour analyser la manière dont les entreprises profitent de ces influenceurs pour promouvoir leurs produits/services, et comment cette pratique peut influencer la compétition entre les marques. À partir de là, ils vont analyser l’effet de cette stratégie sur le comportement des consommateurs et sur le prix des produits.

Plusieurs questions seront alors abordées : 

• Pourquoi le marketing d’influence croît-il si rapidement ?
• Quel est son impact sur la concurrence des produits ? 
• Comment évolue le marché du travail des influenceurs ? 

Un modèle théorique sera utilisé, où les vendeurs s’appuient sur les influenceurs pour acquérir des clients et se concurrencent à la fois sur le marché des produits et sur celui des influenceurs. 

Développement

Le modèle distingue trois groupes d’agents : les vendeurs, les influenceurs et les consommateurs. Ces agents ont tous des interactions avec le marché des produits, des influenceurs et les plateformes sociales.

Nous analysons si la concurrence entre vendeurs et leur collaboration avec les influenceurs affecte la différenciation des produits et l’acquisition de pouvoir d’influence. À noter que plusieurs études ont analysé la concurrence entre les entreprises pour recruter des influenceurs (Galeotti et Goyal, 2009; Katona, 2018).

Les auteurs ont analysé diverses dynamiques présentes sur le marché des influenceurs et sur la concurrence entre produits. Quatre points essentiels ont été abordés :

• Les influenceurs les plus puissants entraînent l’augmentation de la concurrence entre les marques
  Les auteurs montrent que les influenceurs les plus puissants (ayant un grand nombre d’abonnés ou une grande influence) parviennent à promouvoir des produits de meilleure qualité, et plus particulièrement pour les vendeurs ayant une capacité de vente directe plus faible. Cela entraîne l’augmentation de la concurrence entre les marques.
• Technologies d’intermédiation et inégalités de revenus
  Avec les progrès technologiques et l’émergence de technologies d’intermédiation comme les plateformes de streaming en direct ou encore les outils d’analyse de données, les revenus des influenceurs peuvent fluctuer considérablement. Cela va entraîner une inégalité salariale entre les influenceurs qui elle-même va entraîner une concurrence de plus en plus accrue sur le marché du marketing d’influence. 
• Pluralisme des styles et concentration du marché
  L’étude met en avant l’importance de varier les styles de contenu, cela va permettre d’atténuer la concentration du marché. Mais les auteurs soulignent également qu’une modération de la dispersion des styles aide à mieux répondre aux besoins des consommateurs. Ainsi, si cette dispersion est trop faible ou excessive, elle peut rendre les produits complémentaires ou substituts, ce qui réduit l’efficacité de la stratégie commerciale.
• Sous-investissement des influenceurs et exclusivité unidirectionnelle
  Le phénomène du sous-investissement des influenceurs dans la promotion des produits est également abordé. Cela est souvent dû à la forte concurrence dans ce marché et est inefficace. L’exclusivité unidirectionnelle, c’est-à-dire un partenariat entre un influenceur et un seul vendeur ou produit, pourrait améliorer le bien-être dans des marchés moins concurrentiels. Ce modèle pourrait améliorer le bien-être global du marché, en encourageant les influenceurs à s’investir davantage.

En analysant le choix des vendeurs, on remarque que la différence de style des influenceurs agit comme une forme de différenciation horizontale. Lorsque cette différence est faible, les vendeurs vont différencier leurs produits pour réduire la concurrence. Il y a également la différenciation verticale, lorsque les vendeurs améliorent la qualité des produits pour réaliser plus de ventes.

La théorie explique que le marketing d’influence bénéficie à la fois aux marques et aux entreprises, facilitant leur entrée sur le marché. Il améliore l’expérience des consommateurs en différenciant les produits et encourage les investissements dans leur qualité. 

Conclusion

L’article de Cong et Li (2024) analyse comment les influenceurs deviennent des acteurs clés du marché en attirant les consommateurs qui s’identifient à leur style et à leur interaction sociale. Les vendeurs vont alors s’appuyer sur eux pour promouvoir leurs produits, et les collaborations se négocient selon le principe de Nash (les vendeurs et les influenceurs négocient leurs collaborations en trouvant un équilibre où chacun maximise son bénéfice). 

Seule la valeur du produit n’est pas suffisante pour attirer les consommateurs qui cherchent également à s’identifier au style et à l’interaction sociale de l’influenceur. Cette nouvelle dynamique impacte les revenus des influenceurs, la diversité des produits et l’engagement des consommateurs. 

Intégration dans ma revue de littérature

Cet article de Cong, L., & Li, S. (2024) peut contribuer à ma recherche en l’enrichissant sur la façon dont lafoodloveuse impacte non seulement l’image de la marque Cédric Grolet, mais aussi la manière dont la marque se positionne par rapport à ses concurrents. 

Il peut fournir des informations sur les dynamiques concurrentielles générées par le marketing d’influence, notamment sur la façon dont les marques rivalisent pour capter l’attention des consommateurs et influencer leur perception.

Références bibliographiques :

• Baslandze, S., et al. (2023). The expansion of varieties in the new age of advertising. Review of Economic Dynamics.
• Galeotti, A., & Goyal, S. (2009). Influencing the influencers: A theory of strategic diffusion. RAND Journal of Economics, 40(3), 509-532.
• Katona, Z. (2018). Competing for influencers in a social network.
• Han, R. (2023). Regulating influencer market.

Conde, R., & Casais, B. (2023). Micro, macro and mega-influencers on Instagram: The power of persuasion via the parasocial relationship. Journal of Business Research, 158, 113708.

Mots clés : Marketing d’influence, Instagram, micro-influenceurs, relation parasociale, influenceurs des réseaux sociaux.

Introduction

L’article présente trois domaines principaux de recherche sur le marketing d’influence : 

1. L’optimisation de l’influence et l’identification des influenceurs (Li et Du, 2017, More et Lingam, 2019, Roelens et al., 2016, Sheikhahmadi et al., 2017)
2. L’étude des pratiques liées à la gestion de la présence et de l’influence en ligne (Audrezet et al., 2020, Delisle et Parmentier, 2016, García-Rapp, 2017) 
3. L’impact des influenceurs sur les réseaux sociaux (SMIs) sur les attitudes et comportements des consommateurs (Lim et al., 2017, Magno et Cassia, 2018, Torres et al., 2019, Uribe et al., 2016, Vrontis et al., 2021).

Elle met en avant l’importance de la congruence entre l’influenceur et le produit (Kim et Kim, 2021), ainsi que le rôle des relations parasociales qui influencent l’intention d’achat (Breves et al., 2019 ; Leite & Baptista, 2022). 

Pour cela, elle va s’intéresser aux micro-influenceurs, qui généralement, ont une relation de confiance plus forte avec leurs abonnés (Borges-Tiago et al., 2023). Les auteurs vont proposer un modèle conceptuel pour examiner l’impact de la taille de l’influenceur (micro, macro et méga-influenceurs) sur son pouvoir d’influence sur les consommateurs (Vrontis et al., 2021).

Développement

Définitions

Les influenceurs des médias sociaux (SMI) sont des personnes possédant un grand nombre d’abonnés et capables d’influencer leurs comportements et attitudes (de Veirman et al., 2017; Haenlein & Libai, 2017). Ils sont classés selon leur nombre de followers : mega-influencers, macro-influencers, et micro-influencers. S’ajouter à cela, les celebrities,  nano-influencers (Campbell & Farrell, 2020), ainsi que des virtual influencers créés par IA (Vrontis et al., 2021).

Le pouvoir d’influence des SMIs dépend de facteurs comme l’attractivité, l’expertise et l’authenticité (Chen et al., 2021). L’authenticité est un élément essentiel car elle favorise la crédibilité et l’intention d’achat (Aw & Labrecque, 2020).

Cette étude cherche donc à comprendre l’impact des SMIs dans le domaine de la mode et du lifestyle sur leurs abonnés, avec un focus sur le phénomène parasocial (lien fictif que porte un individu envers un influenceur).

Le modèle suggère que l’attitude de l’audience envers l’influenceur et l’intention d’achat sont influencés par le nombre d’abonnés de l’influenceur. La taille de l’audience a également un impact sur la popularité et le leadership d’opinion (de Veirman et al., 2017, Ladhari et al., 2020, Casaló et al., 2020).

Hypothèses

C’est ainsi que les hypothèses de recherche incluent :

• H1a : La taille de l’audience a un effet direct et positif sur la popularité perçue de l’influenceur (de Veirman et al., 2017).
• H1b : La taille de l’audience a un effet direct et positif sur le leadership d’opinion attribué à l’influenceur (de Veirman et al., 2017).
• H1c : La popularité perçue a un effet direct et positif sur le leadership d’opinion (de Veirman et al., 2017).
• H2a : La popularité perçue a un effet direct et positif sur l’intention d’adopter les recommandations de l’influenceur (Ladhari et al., 2020).
• H2b : Le leadership d’opinion a un effet direct et positif sur l’intention de l’abonné à adopter les recommandations de l’influenceur (Casaló et al., 2020).

D’autres hypothèses sont également abordées sur la proximité perçue créée par l’influenceur, qui mène au développement de relations parasociales (Colliander & Dahlén, 2011).

• H3a : La relation parasociale influence la relation entre la popularité perçue et l’intention du public d’adopter les recommandations des influenceurs.
• H3b : La relation parasociale exerce une influence négative sur la relation entre le leadership d’opinion attribué et l’intention du public d’adopter les recommandations des influenceurs.

L’étude

L’étude a analysé 140 influenceurs portugais avec des audiences allant de 1 500 à 384 500 abonnés, et des taux d’engagement allant de 1 % à 31,2 %, catégorisés selon leur nombre d’abonnés (micro et macro-influenceurs).

Les concepts mesurés sont les suivants : 

• La popularité : Échelle de différence sémantique à 5 niveaux avec 3 questions (De Veirman et al., 2017)
• Le leadership d’opinion : Échelle de Likert à 5 niveaux avec 7 questions. Adaptée de Casaló et al., (2020)
• La relation parasociale : Échelle de Likert à 5 niveaux avec 22 questions (Auter et Palmgreen, 2000)
• L’intention d’adopter les recommandations des SMI : Échelle de Likert à 5 niveaux avec 5 questions. Adaptée de Casaló et al. (2020)

Le questionnaire a recueilli 577 réponses valides dont la majorité de femmes (97,2 %) et 74,5 % étaient âgées de  18 et 24 ans, 18,2 % étaient âgées de 25 à 34 ans.Concernant le nombre de followers sur Instagram, 29,1 % des participants ont indiqué en avoir plus de 1 000, suivis par 23,7 % ayant entre 500 et 1 000 followers.  23,7 % des répondants suivaient entre 6 et 10 SMIs de mode ou de lifestyle, 29,1 % en suivaient entre 11 et 20, et 30,7 % suivaient plus de 20 SMIs.

Après avoir écarté les valeurs aberrantes, une bonne adéquation de l’échantillon pour la plupart des mesures, sauf pour la relation parasociale, où certains items ont été exclus, a été révélée par l’analyse factorielle exploratoire. 

Les résultats ont montré de grandes différences entre les types d’influenceurs (micro, macro, mega) sur la perception de la popularité, du leadership d’opinion et de la relation parasociale. 

• Les hypothèses H1a, H1c et H2b ont été validées, confirmant que la popularité perçue est influencée par la taille de l’influenceur, qui affecte le leadership d’opinion et l’intention de suivre les recommandations. 
• Cependant, aucune relation significative n’a été trouvée entre la taille de l’influenceur et le leadership d’opinion ou entre la popularité perçue et l’intention de suivre les recommandations (rejet de H1b, H2a).
• L’hypothèse H3a sur l’effet positif de la relation parasociale sur l’intention de suivre les recommandations a également été validée.
• En revanche, aucune interaction significative n’a été trouvée entre la popularité perçue et la relation parasociale, rejetant l’hypothèse H3a.

Conclusion

L’article souligne l’importance de la relation parasociale dans le marketing d’influence, en expliquant que la proximité avec l’audience renforce la confiance et l’engagement, d’où l’efficacité des micro-influenceurs. Pour les marques, le choix de l’influenceur dépend des objectifs visés : les micro-influenceurs peuvent être choisis pour générer de l’engagement et stimuler les conversions, tandis que les macro et méga-influenceurs permettent surtout d’accroître la visibilité. 

L’étude souligne ainsi l’essor du marketing de proximité et l’importance grandissante de l’authenticité et de l’interactivité dans la communication digitale. 

Cette étude présente toutefois des limitations, notamment son échantillon non probabiliste et limité au contexte portugais et aux influenceuses mode et lifestyle. De plus, l’étude se concentre sur l’intention de suivre les recommandations et non sur les mesures directes d’efficacité publicitaire, telles que l’attitude envers le produit ou l’intention d’achat, comme suggéré par Muda et al. (2014).

Pour les recherches futures, il serait pertinent d’élargir la diversité des échantillons et d’analyser les effets des SMIs masculins, ou de reproduire cette étude dans un contexte post-pandémique pour confirmer ou étendre ces résultats (Vrontis et al., 2021), au vu de la croissance exponentielle du digital.

Intégration dans ma revue de littérature

Cet article pourrait contribuer à ma recherche en fournissant une base théorique sur le rôle des différents types d’influenceurs, les micro-influenceurs dans notre cas, sur Instagram, ainsi que sur le rôle des relations parasociales dans la persuasion des abonnés. Je m’appuierai dessus afin d’expliquer comment lafoodloveuse pourrait impacter l’image de la marque Cédric Grolet via ses contenus Instagram, en influençant la perception de la marque auprès de ses abonnés.

Références bibliographiques

• Audrezet, A., de Kerviler, G., & Guidry Moulard, J. (2020). Authenticity under threat: When social media influencers need to go beyond self-presentation. Journal of Business Research, 117, 557-569.
• Auter, P. J., & Palmgreen, P. (2000). Development and validation of a parasocial interaction measure: The audience‐persona interaction scale. Communication Research Reports, 17(1), 79-89.
• Aw, E. C.-X., & Labrecque, L. I. (2020). Celebrity endorsement in social media contexts: Understanding the role of parasocial interactions and the need to belong. Journal of Consumer Marketing, 37(7), 895-908.
• Borges-Tiago, M. T., Santiago, J., & Tiago, F. (2023). Mega or macro social media influencers: Who endorses brands better? Journal of Business Research, 157, Article 113606.
• Campbell, C., & Farrell, J. R. (2020). More than meets the eye: The functional components underlying influencer marketing. Business Horizons, 63(4), 469-479.
• Casaló, L. V., Flavián, C., & Ibáñez-Sánchez, S. (2020). Influencers on Instagram: Antecedents and consequences of opinion leadership. Journal of Business Research, 117, 510-519.
• De Veirman, M., Cauberghe, V., & Hudders, L. (2017). Marketing through Instagram influencers: The impact of number of followers and product divergence on brand attitude. International Journal of Advertising, 36(5), 798-828.
• Delisle, M.-P., & Parmentier, M.-A. (2016). Navigating person-branding in the fashion blogosphere. Journal of Global Fashion Marketing, 7(3), 211-224.
• García-Rapp, F. (2017). ‘Come join and let’s BOND’: Authenticity and legitimacy building on YouTube’s beauty community. Journal of Media Practice, 18(2-3), 120-137.
• Haenlein, M., & Libai, B. (2017). Seeding, referral, and recommendation: Creating profitable word-of-mouth programs. California Management Review, 59(2), 68–91.
• Kim, D. Y., & Kim, H.-Y. (2021). Influencer advertising on social media: The multiple inference model on influencer-product congruence and sponsorship disclosure. Journal of Business Research, 130, 405–415.
• Ladhari, R., Massa, E., & Skandrani, H. (2020). YouTube vloggers’ popularity and influence: The roles of homophily, emotional attachment, and expertise. Journal of Retailing and Consumer Services, 54, 102027.
• Leite, F. P., & Baptista, P. D. P. (2022). The effects of social media influencers’ self-disclosure on behavioral intentions: The role of source credibility, parasocial relationships, and brand trust. Journal of Marketing Theory and Practice, 30(3), 295–311.
• Li, F., & Du, T. C. (2017). Maximizing micro-blog influence in online promotion. Expert Systems with Applications, 70, 52–66.
• Lim, X. J., Mohd Radzol, A. R. bt, Cheah, J.-H., & Wong, M. W. (2017). The impact of social media influencers on purchase intention and the mediation effect of customer attitude. Asian Journal of Business Research, 7(2).
• Magno, F., & Cassia, F. (2018). The impact of social media influencers in tourism. Anatolia, 29(2), 288-290.
• More, J. S., & Lingam, C. (2019). A SI model for social media influencer maximization. Applied Computing and Informatics, 15(2), 102-108.
• Roelens, I., Baecke, P., & Benoit, D. F. (2016). Identifying influencers in a social network: The value of real referral data. Decision Support Systems, 91, 25-36.
• Sheikhahmadi, A., Nematbakhsh, M. A., & Zareie, A. (2017). Identification of influential users by neighbors in online social networks. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 486, 517-534.
• Torres, P., Augusto, M., & Matos, M. (2019). Antecedents and outcomes of digital influencer endorsement: An exploratory study. Psychology and Marketing, 36(12), 1267-1276.
• Uribe, R., Buzeta, C., & Velásquez, M. (2016). Sidedness, commercial intent and expertise in blog advertising. Journal of Business Research, 69(10), 4403-4410.

Spörl-Wang, K., Krause, F., & Henkel, S. (2025). Predictors of social media influencer marketing effectiveness: A comprehensive literature review and meta-analysis. Journal of Business Research, 186, 114991.

Mots-clés : Influenceurs marketing, efficacité du marketing d’influence, revue de littérature, méta-analyse, réseaux sociaux, influenceurs sur les réseaux sociaux

Introduction :

Avec l’essor du marketing d’influence au cours de ces dernières décennies, la collaboration avec les influenceurs sur les réseaux sociaux (SMI), est devenue essentielle pour les marques (Leung et al., 2022). 

C’est ainsi que de nombreuses études empiriques ont exploré les facteurs déterminants de l’efficacité du marketing des SMI, nous pouvons citer : 

• La théorie de la persuasion, qui essaie de comprendre comment certaines informations peuvent changer le comportement, l’attitude ou les croyances des individus/  (Evans et al., 2022; Kim et Kim, 2021) 
• Le modèle de probabilité d’élaboration, qui explique comment les individus traitent les informations persuasives et comment elles influencent leurs attitudes et comportements. (Hughes et al., 2019; M. T. Lee et Theokary, 2021; Pozharliev et al., 2022) 
• La crédibilité de la source, elle fait référence à la perception qu’a le public d’une source d’information (Cosenza et al., 2014; De Vries, 2019; Lou et Yuan, 2019; Uribe et al., 2016).

D’autres études ont également été menées en montrant une corrélation entre l’influence de la perception et de l’engagement de l’audience avec différents attributs des SMI, tels que l’attractivité, l’expertise et l’authenticité (Audrezet et al., 2020; Lou et Yuan, 2019). Cependant, ces études sont contradictoires à d’autres qui rapportent qu’il n’y a pas de telle corrélation (De Vries, 2019).

Cette recherche vise à clarifier ces incohérences à travers l’efficacité du marketing des SMI. A travers des études mixtes et des méthodes méta-analytiques, elle va proposer un cadre global et apporter des réponses aux divergences concernant les facteurs clés de mesure de l’efficacité, comme l’engagement et l’intention d’achat.

Trois contributions principales seront apportées : 

1. Il propose une revue systématique des facteurs influençant l’efficacité du marketing des SMI, en classant les connaissances en groupes théoriques. 
2. Il utilise des méthodes méta-analytiques afin d’examiner les facteurs clés de l’efficacité et clarifie les divergences. 
3. Il identifie les lacunes de la recherche actuelle, ouvrant la voie à de futures études.

Développement :

1. Sélection et codage des données

Pour sélectionner les données, une recherche manuelle a été effectuée sur 148 revues marketing issues du classement Scopus Citescore et Chartered Association of Business Schools sur la période 2000-2022. Les revues indexées (Billore et al., 2023) ainsi que les revues ayant un CiteScore supérieur à 2,conformément aux critères de Paul et Criado (2020) ont été privilégiées. 

Il y a ensuite eu une sélection de 20 mots-clés pertinents, validés par un expert. Les mots-clés retenus sont “Social Media Influencer”, “Influencers”, “Social Media”, “Influencer Marketing”, et “Influencer Advertising”. Les articles en double, ou ceux n’étant pas directement liés à l’efficacité du marketing des SMI ont été supprimés. A la suite de ces filtrages, 93 articles sur 148 ont été retenus pour la revue complète.

2. L’exploration des théories

Après avoir analysé les théories sur les prédicteurs de l’efficacité du marketing des influenceurs sur les réseaux sociaux (SMI), les résultats révèlent 22 théories différentes. Parmi elles, 10 théories ont été sélectionnées pour leur application dans au moins trois articles distincts, et elles sont regroupées en quatre clusters théoriques principaux :

• Cluster théorique 1 : Perspective de l’influenceur : Ces théories expliquent les différences d’efficacité du marketing des influenceurs sur les réseaux sociaux en raison de leurs attributs. 
  • La théorie de la crédibilité de la source, suggère que les SMI perçus comme crédibles sont plus efficaces (Hovland & Weiss, 1951)
  • La théorie du leadership d’opinion indique que les influenceurs ayant de nombreux abonnés, possède un pouvoir d’influence plus important  (Katz & Lazarsfeld, 1955)
  • La théorie du signalement souligne l’importance des attributs physiques et des comportements des SMI pour leur efficacité. 

• Cluster théorique 2 : Perspective du consommateur : Ces théories explorent comment l’efficacité du marketing est influencée par la relation entre les consommateurs et les SMI. 
  • La théorie de la relation parasociale : décrit la relation à sens unique entre le SMI et ses abonnés, impactant les attitudes des consommateurs (De Veirman et al., 2017).
  • La théorie de l’utilisation et de la gratification : montre que la capacité des SMI à satisfaire des besoins comme l’information ou le divertissement est essentielle pour l’efficacité (Cheung et al., 2022). 
  • La théorie de l’influence sociale : suggère que plus un SMI est perçu comme populaire ou crédible, plus il a de chance d’influencer les consommateurs (Cheung et al., 2022).

• Cluster théorique 3 : Congruence : Ces théories concernent la préférence des consommateurs pour la similarité. Celle-ci augmente l’influence des SMI et l’efficacité du marketing des influenceurs (Lou & Yuan, 2019).
  • La théorie de l’équilibre : se concentre principalement sur la nécessité d’une cohérence psychologique
  • La théorie de la similarité-attraction : met l’accent sur le rôle des caractéristiques similaires.

• Cluster théorique 4 : Persuasion : Le modèle de la persuasion postule que les consommateurs sont conscients des stratégies de persuasion utilisées par les SMI et que cela affecte leurs comportements (Evans et al., 2018).

• • Le modèle de la connaissance de la persuasion : décrit les stratégies pour faire face à la persuasion (Friestad & Wright, 1994) 
  • Le modèle de probabilité d’élaboration : explore les mécanismes de traitement des messages persuasifs (Petty & Cacioppo, 1986).

3. L’intégration des résultats contradictoires 

• Les variables indépendantes

Dans cette étude, 56 prédicteurs distincts de l’efficacité du marketing des SMI (Social Media Influencers) ont été identifiés à travers l’analyse de 108 études, puis regroupés en sept catégories thématiques, elles-mêmes condensées en trois catégories principales. Ce sont les variables indépendantes.

• Prédicteurs centrés sur le SMI (qui est cette personne) :
  • Caractéristiques du compte : métriques liées au compte, comme le nombre d’abonnés ou l’ancienneté du compte.
  • Caractéristiques personnelles : attributs personnels des SMI, tels que le genre, l’attractivité ou l’expertise.
  • Congruence : niveau de similarité entre les SMI et d’autres parties, comme leurs abonnés, les marques ou les produits.

• Prédicteurs centrés sur le contenu des SMI (ce que les SMI communiquent) :
  • Style de contenu : type de contenu, comme informatif, fonctionnel, hédonique ou émotionnel.
  • Portée du contenu : sujets abordés, comme la divulgation des partenariats sponsorisés.

• Prédicteurs liés au mode de communication (comment les SMI communiquent) :
  • Mode de présentation : esthétique et fréquence de la communication du contenu.
  • Mode d’expression : caractéristiques de la communication verbale des SMI, telles que la précision du langage ou le niveau d’abstraction dans leurs messages.

• Les variables dépendantes

Sept dimensions ont été conceptualisées : la notoriété de la marque, l’attitude envers les publicités, l’attitude envers la marque, l’attitude envers le produit, l’intention d’engagement client, l’intention d’achat et l’action d’engagement client. 

La plupart des recherches existantes se concentrent sur l’intention d’engagement (32 études) et l’intention d’achat (48 études). Mais de nombreuses contradictions ont été relevées.

• Le nombre d’abonnés : Certaines théories comme la théorie du leadership d’opinion (Valsesia et al., 2020) et la théorie des réseaux sociaux, montrent qu’un nombre élevé d’abonnés renforce la visibilité et l’influence d’un SMI. Cependant, les études de Belanche et al., 2021 ; Lou et Yuan, 2019, montrent qu’une forte popularité peut réduire l’authenticité perçue et l’engagement du consommateur.
• Expertise : Certain l’associe à une confiance accrue envers le contenu du SMI et donc à une meilleure notoriété et intention d’achat, d’autres montrent une absence de corrélation, notamment en fonction de l’âge du public cible (Fernandes et al., 2022).
• Similarité : La similarité entre le SMI et son audience favorise l’engagement, mais son influence sur l’intention d’achat dépend d’autres facteurs comme la relation parasociale (Bu et al., 2022) ou la confiance (Lou et Yuan, 2019). Elle est plus efficace lorsque la proximité perçue entre le SMI et l’abonné est faible.

Les divergences dans les résultats peuvent être expliquées par la diversité des méthodologies employées et des populations étudiées. Une méta-analyse est nécessaire pour clarifier l’impact des prédicteurs sur les différentes variables.

4. La méta analyse

A la suite des contradictions dans les études, une méta-analyse sera réalisée afin d’évaluer la relation entre les prédicteurs et les indicateurs clés (engagement client et l’intention d’achat).

Pour l’engagement client, nous nous appuierons sur 32 études et 15 prédicteurs, et 48 études et 13 prédicteurs pour l’intention d’achat. Pour les autres variables, le nombre d’études disponibles était insuffisant pour une approche méta-analytique.

L’étude utilise principalement les coefficients de corrélation de Pearson et applique le modèle à effets aléatoires pour mesurer les variations entre études (DerSimonian & Kacker, 2007).. L’hétérogénéité est évaluée via Cochran’s Q et I² (Cochran, 1954), qui vont indiquer si les différences observées sont dues au hasard ou à de réelles variations entre les études.

Engagement client : 

La méta-analyse révèle que 11 des 15 prédicteurs de l’engagement client avec les SMI sont significativement liés à l’engagement. Parmi ceux-ci, le nombre d’abonnés a un effet négatif sur l’engagement, contrairement à l’expertise, l’attractivité, la crédibilité et la sympathie, qui ont un effet positif. La similarité entre le SMI et son public montre également une forte corrélation positive avec l’engagement.

Concernant les styles de contenu, l’originalité présente la plus forte corrélation avec l’engagement, suivie du contenu informatif et fonctionnel. La qualité du contenu a également un impact positif sur l’engagement, tandis que quantité de contenu n’a pas montré de relation significative. 

Intention d’achat : 

La méta-analyse révèle que 8 des 13 prédicteurs sont significativement liés à l’intention d’achat. Le nombre d’abonnés n’a pas d’impact significatif, contrairement à l’engagement client. 

Parmi les caractéristiques personnelles des SMI, l’attractivité, l’expertise et la crédibilité ont un impact positif sur l’intention d’achat, tout comme la congruence de marque et la similarité avec le public. Le contenu informatif et fonctionnel influence positivement l’intention d’achat (Han & Balabanis, 2024). De plus, la qualité du contenu des SMI est positivement liée à l’intention d’achat.

Conclusion :

Cette revue apporte une contribution significative ​​à la recherche sur les médias sociaux et le marketing d’influence et a identifié les principaux facteurs prédictifs pour l’engagement des clients et pour l’intention d’achat. 

Mais bien qu’il soit pionnier dans ce domaine du marketing d’influence, l’article souligne plusieurs limitations. Tout d’abord, l’étude est limitée par son échantillon de 93 articles, par la diversité des variables dépendantes et par un nombre limité d’études disponibles pour l’analyse quantitative.

Pour les recherches futures, les chercheurs pourront clarifier les relations théoriques entre les modèles existants comme la crédibilité de la source, le leadership d’opinion, et la théorie de l’élaboration ou encore résoudre les incohérences dans les résultats existants.

Intégration dans ma revue de littérature

Cet article fournit une analyse des éléments qui influencent le succès des campagnes de marketing d’influence. Cela peut être pertinent pour ma revue de littérature car il pourrait m’aider à identifier les principaux facteurs expliquant l’impact des contenus de l’influenceuse lafoodloveuse sur l’image de la marque Cédric Grolet. 

Cela me permettra de connaître les variables à prendre en compte dans l’analyse de l’efficacité d’une influenceuse sur Instagram. 

En l’intégrant dans mon étude, je pourrais également justifier l’importance de certains éléments comme le type de contenu, l’engagement des abonnés, ou encore les caractéristiques de l’influenceuse qui jouent un rôle central dans l’image perçue de la marque.

Références bibliographiques :

• Audrezet, A., de Kerviler, G., & Guidry Moulard, J. (2020). Authenticity under threat: When social media influencers need to go beyond self-presentation. Journal of Business Research, 117, 557-569.
• Belanche, D., Casaló, L. V., Flavián, M., & Ibáñez-Sánchez, S. (2021). Understanding influencer marketing: The role of congruence between influencers, products and consumers. Journal of Business Research, 132, 186-195.
• Billore, S., Anisimova, T., & Vrontis, D. (2023). Self-regulation and goal-directed behavior: A systematic literature review, public policy recommendations, and research agenda. Journal of Business Research, 156, 113435.
• Bu, Y., Parkinson, J., & Thaichon, P. (2022). Influencer marketing: Homophily, customer value co-creation behaviour and purchase intention. Journal of Retailing and Consumer Services, 66, 102904.
• Rizzo, G. L. C., Berger, J., De Angelis, M., & Pozharliev, R. (2023). How sensory language shapes influencer’s impact. Journal of Consumer Research, 50(4), 810-825.
• Cheung, M. L., Leung, W. K. S., Aw, E. C.-X., & Koay, K. Y. (2022). “I follow what you post!”: The role of social media influencers’ content characteristics in consumers’ online brand-related activities (COBRAs). Journal of Retailing and Consumer Services, 66, 102940.
• Cheung, M. L., Leung, W. K. S., Yang, M. X., Koay, K. Y., & Chang, M. K. (2022). Exploring the nexus of social media influencers and consumer brand engagement. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 34(10), 2370-2385.
• Cochran, W.G. Some methods for strengthening the common χ2 tests (1954) Biometrics, 10 (4), pp. 417-451.
• Cosenza, T.R., Solomon, M.R., Kwon, W.-suk. Credibility in the blogosphere: A study of measurement and influence of wine blogs as an information source (2015) Journal of Consumer Behaviour, 14 (2), pp. 71-91.
• De Vries, E.L.E. When more likes is not better: the consequences of high and low likes-to-followers ratios for perceived account credibility and social media marketing effectiveness (2019) Marketing Letters, 30 (3-4), pp. 275-291.
• DerSimonian, R., Kacker, R. Random-effects model for meta-analysis of clinical trials: An update (2007) Contemporary Clinical Trials, 28 (2), pp. 105-114.
• Evans, N.J., Balaban, D.C., Naderer, B., Mucundorfeanu, M. How the Impact of Social Media Influencer Disclosures Changes over Time Discounting Cues and Exposure Level Can Affect Consumer Attitudes and Purchase Intention (2022) Journal of Advertising Research, 62 (4), pp. 353-366.
• Friestad, M., Wright, P. The Persuasion knowledge model: How people cope with persuasion attempts (1994) Journal of Consumer Research, 21 (1), pp. 1-31.
• Hovland, C.I., Weiss, W. The influence of source credibility on communication effectiveness (1951) Public Opinion Quarterly, 15 (4), pp. 635-650.
• Hughes, C., Swaminathan, V., Brooks, G. (2019). Driving Brand Engagement Through Online Social Influencers: An Empirical Investigation of Sponsored Blogging Campaigns. Journal of Marketing, 83(5), 78-96.
• Katz, E., Lazarsfeld, P. (1955). Personal influence: The part played by people in the flow of mass communications (2nd ed.). Routledge.
• Kim, D.Y., Kim, H.-Y. (2021). Influencer advertising on social media: The multiple inference model on influencer-product congruence and sponsorship disclosure. Journal of Business Research, 130, 405-415.
• Lee, M.T., Theokary, C. (2021). The superstar social media influencer: Exploiting linguistic style and emotional contagion over content? Journal of Business Research, 132, 860-871.
• Lou, C., Yuan, S. Influencer Marketing: How Message Value and Credibility Affect Consumer Trust of Branded Content on Social Media (2019) Journal of Interactive Advertising, 19 (1), pp. 58-73.