Les Déterminants de partage de Brand Content Digital par les e-Leaders d’opinion sur les réseaux socioprofessionnels (LinkedIn,Viadeo, Xing, SkilledAfricans): approche par la théorie de comportement planifié.
karim Grissa
Facteurs cles de succes au developpement des objets connectesKeddy PRIAM
Ce mémoire de recherche a pour objectif de comprendre les facteurs clés de succès au développement des objets connectés et l’adoption par le consommateur. Pour cela nous avons réalisé des entretiens semi-directifs chez les professionnels et les consommateurs pour comprendre le rapport par rapport à ses nouveaux objets.
Cette présentation propose une revue des grandes techniques de l'étude marketing, en insistant en particulier sur les apports d'internet.
Les études quantitatives et qualitatives sont traitées de manière détaillée, de même que sont présentés les outils disponibles, les principaux acteurs du secteur et les grandes tendances et à évolutions à venir que sont le neuromarketing, les études via mobile, etc.
Facteurs cles de succes au developpement des objets connectesKeddy PRIAM
Ce mémoire de recherche a pour objectif de comprendre les facteurs clés de succès au développement des objets connectés et l’adoption par le consommateur. Pour cela nous avons réalisé des entretiens semi-directifs chez les professionnels et les consommateurs pour comprendre le rapport par rapport à ses nouveaux objets.
Cette présentation propose une revue des grandes techniques de l'étude marketing, en insistant en particulier sur les apports d'internet.
Les études quantitatives et qualitatives sont traitées de manière détaillée, de même que sont présentés les outils disponibles, les principaux acteurs du secteur et les grandes tendances et à évolutions à venir que sont le neuromarketing, les études via mobile, etc.
Présentation de Sandrine Prom Tep pour la Chaire de commerce électronique RBC Groupe Financier pour le Réseau-METIQ du réseau Action-TI dans le cadre de la journée thématique Web 2.0 et social networking - 12 février 2010
Comment accompagner vos équipes pour passer du Data Mining traditionnel à la Data Science ?
Stockage, analyse, activation et mesure constituent les éléments clés de la valorisation de la donnée. Parallèlement, la promesse des technologies est de permettre d'opérer ce processus de façon plus agile, tout en réduisant le "time to market". Tout ceci devant être accompagné par des évolutions des organisations et des compétences :
• Technologies : mise en place de Data Lake consolidant l'ensemble des données de l'entreprise, avec des capacités de stockage et de traitements adaptés. Évolution des outils de BI et analytics,...
• Compétences : montée en compétence sur les architectures NoSQL, les nouveaux outils, les nouvelles sources de données, les nouvelles méthodes de modélisations, le deep machine learning, la datavisualisation,...
• Organisations : mise en place d'une nouvelle gouvernance : re-répartition des rôles entre l'IT, le marketing et la Data Science. Création de nouvelles fonctions : Chief Data Officer, Data Analyst, Data Manager,...
Dans ce contexte de mutation, quels sont les impacts pour le Data Mining et comment accompagner ce changement ?
Nous vous invitons à un séminaire gratuit qui abordera les questions suivantes :
• Quelles sont les possibilités et les nouvelles perspectives d'analyse offerte par le Big Data ?
• Quels sont les impacts sur le quotidien du Data Miner : quels sont les outils/techniques à maîtriser ?
• Comment accompagner vos équipes dans le passage du Data Mining à la Data Science ?
• Quels sont les principes d'organisation et de gouvernance ?
La révolution numérique influence l’Organisation dans son ensemble, depuis sa stratégie en passant par ses processus,
sa ressource humaine jusqu’à son système d’information. La transformation numérique engage ainsi tout le monde
(dirigeants, métiers, DSI, partenaires,).
Les Universités et autres Ecoles d’ingénieurs, parce qu’ils ont un impact sociétal important à travers leurs missions de
formation initiale, formation continue, recherche scientifique, innovation & transfert technologique se doivent de
questionner continuellement leurs rôles & missions dans le cadre de la transformation numérique favorisant toutes les
intelligences (connective, collaborative et collective) en intra et avec l'écosystème.
Cette conférence a pour ambition d’apporter un éclairage sur les enjeux et les leviers sur lesquels doivent reposer les
établissements de l'enseignement supérieur afin de progresser vers des organisations 2.0. Un accent particulier sera
accordé aux expériences menées à l'ESI Alger.
Slides de support à la participation de la table ronde sur l'accès à l'information et moteurs de recherche lors du salon Intranet et Travail collaboratif 2009 à Paris, cnit.
http://www.salon-intranet.com/conferences.php
Présentation de Frédéric Dulac, Directeur d'Eolas aux Rencontres des décideurs informatiques de l'Isère.
Retrouvez ici la vidéo de la présentation : http://bit.ly/1u469so
Quelles sont les nouveautés et les stratégies gagnantes à mettre en œuvre pour un moteur de recommandation performant ?
Quels algorithmes de Machine Learning appliquer pour y parvenir ?
Un des défis majeurs pour 2017 pour les organisations est de transformer l’ensemble des data collectées en véritables actions opérationnelles. Ces actions s’appuient sur une compréhension plus profonde et unifiée du client en tant qu’individus et non plus en tant que partie d’un segment.
En parallèle, la démocratisation des technologies Big Data donne accès à des puissances de traitement considérables qui permettent d’appliquer les algorithmes de Machine Learning sur des centaines de milliers de points, des milliards d’enregistrements et des volumes de plusieurs péta-octets.
Les moteurs de recommandations sont une des applications phares du marketing prédictif.
Ce séminaire vise à apporter un nouvel éclairage sur la nature des moteurs de recommandation : objectifs visés et principaux algorithmes mis à contribution, les points de vigilances et les bonnes pratiques à respecter pour créer de la valeur. Il s’appuiera sur des retours d’expériences concrets tant dans la définition, la mise en œuvre et que dans le suivi de la performance.
Formation Social Media Strategist - Social Media Manager - 2013Social Media Kapital
Cette formation sur les réseaux sociaux permet aux stagiaires d’avoir une connaissance à 360° des impacts des médias sociaux pour l’entreprise. Les nombreux sujets couverts alternent théorie, cas pratiques et exemples réels. Cette formation apportera aux stagiaires toutes les connaissances nécessaires pour définir une stratégie médias sociaux pour son entreprise, ou pour conseiller ses clients dans ce domaine
La formation couvre en particulier les éléments clés suivants :
l’analyse du web écosytème
la définition de stratégie réseaux sociaux en 6 étapes
le NCP model, le ROI Model
focus sur Facebook, Twitter, Linkedin, Viadeo, les blogs, les forums de discussions
la veille web, la gestion de l’e-reputation et la détection d’influenceurs
les règles sur les réseaux sociaux et les chartes d’utilisation
les indicateurs et reporting
En fonction des résultats des tests et exercices des stagiaires, la Medias Sociaux Academy délivre le titre de « Stratégiste Médias Sociaux ». Ce titre est un gage de validation des connaissances de notre formation, et dépend, entre autres, de la réussite de plusieurs exercices :
optimisation des profils web
audit web 2.0 réalisé sur des cas concrets
définition de stratégie sur les réseaux sociaux
Inscription : http://mediassociaux-academy.com
Présentation de Sandrine Prom Tep pour la Chaire de commerce électronique RBC Groupe Financier pour le Réseau-METIQ du réseau Action-TI dans le cadre de la journée thématique Web 2.0 et social networking - 12 février 2010
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intelligences (connective, collaborative et collective) en intra et avec l'écosystème.
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Quels algorithmes de Machine Learning appliquer pour y parvenir ?
Un des défis majeurs pour 2017 pour les organisations est de transformer l’ensemble des data collectées en véritables actions opérationnelles. Ces actions s’appuient sur une compréhension plus profonde et unifiée du client en tant qu’individus et non plus en tant que partie d’un segment.
En parallèle, la démocratisation des technologies Big Data donne accès à des puissances de traitement considérables qui permettent d’appliquer les algorithmes de Machine Learning sur des centaines de milliers de points, des milliards d’enregistrements et des volumes de plusieurs péta-octets.
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ATELIER - MESURER LES PERFORMANCES DE SA COMMUNICATION.ppt
Les Déterminants de partage de Brand Content Digital par les e-Leaders d’opinion sur les réseaux socioprofessionnels Grissa Karim
1. Les Déterminants de Partage de Brand
Content Digital par les e-Leaders d’Opinion
sur les Sites de Réseautage Professionnel
1
Ecole doctorale SSTSEG – (ED 613)
07 Décembre 2020
2. Montée en puissance des médias sociaux:
o Audience de masse
o Web 2.0, jugé plutôt peu intrusif.
Proximité entre les consommateurs et les entreprises.
Vecteur d’influence efficace.
Une infrastructure adaptée pour les techniques de
l’Inbound Marketing.
Les médias sociaux, un levier pour les
entreprises
2
Introduction Littérature Méthodologie
Modèles et
hypothèses
Analyse Résultats
Contributions
&
Limites et voies
futures
3. Une littérature initialement focalisée sur l’étude des
motivations d’adhésion
Motivations d’adhésion ≠ Motivations de partage (2 comportements
distincts).
Forte diversité des Médias Sociaux (Cardon 2011; Stenger & Coutant 2013),
Hétérogénéité des rôles des membres 90-9-1% (Blanchard & Markus
2004; Brandtzag & Heim 2011 ):
Membre actif (posters) ≠ Membre passif (lurkers) .
Hétérogénéité des contenus: nécessité d’étudier un type de
contenu homogène et unique. (Bô & Guével 2012; Arrivé 2016).
Analyse de la littérature
3
Introduction Littérature Méthodologie
Modèles et
hypothèses
Analyse Résultats
Contributions
&
Limites et voies
futures
4. Cartographie des médias sociaux
Source: Stenger & Coutant (2013)
Introduction Littérature Méthodologie
Modèles et
hypothèses
Analyse Résultats
Contributions
&
Limites et voies
futures
5. Plein essor de BCD à l’ère des Médias sociaux (Bô &Guével
2013, Bô & Somarriba 2020).
Définition du concept par Arrivé (2016), dans le contexte
français: en s’appuyant sur le paradigme de Dumez (2011).
o Propriétés (Statut, structure).
o Objectifs.
o Niveau d’application (BCD tactique, stratégique ou global).
Différentes pratiques de BCD (Fueyo & Decaudin 2017).
Brand content digital (BCD)
5
Introduction Littérature Méthodologie
Modèles et
hypothèses
Analyse Résultats
Contributions
&
Limites et voies
futures
Intérêt particulier porté aux contenus contrôlés par les
marques et diffusés par les influenceurs.
6. Deux principaux axes de recherche :
Utilité/Influence de l’e-leader d’opinion (Goldenberg 2009; Hinz et al.
2012).
Rôle capital des e-Lo (90-9-1%)
Son identification (Venette et Fejlaoui 2009; Vernette et al. 2012; Alloing et Haikel-
Elsabeh 2012) :
Observation
Auto-évaluation
Sociométrie
Métrique comportementale:
Leaders d’opinion sur les médias sociaux
6
Introduction Littérature Méthodologie
Modèles et
hypothèses
Analyse Résultats
Contributions
&
Limites et voies
futures
Une méthode de repérage des e-Lo, basée sur des indicateurs
composites d’influence (Klout, Kred, peerindex, etc.)
7. Problématique
7
Introduction Littérature Méthodologie
Modèles et
hypothèses
Analyse Résultats
Contributions
&
Limites et voies
futures
Etude des déterminants de partage de
Brand Content Digital par les e-Leaders
d'opinion sur les réseaux
socioprofessionnels.
8. • Méthodologie : recherche qualitative en 2 phases
o 1er terrain: 6 entretiens en profondeur auprès d’experts (gestionnaires des
plateformes professionnelles + académiques).
o 2éme Terrain: 5 focus groups auprès utilisateurs très actifs et confirmés (k<58).
Résultat: Domination des motivations d’ordre utilitaire et
instrumental.
• Choix du cadre théorique et Formulation des hypothèses:
Recherche qualitative
8
Introduction Littérature Méthodologie
Modèles et
hypothèses
Analyse Résultats
Contributions
&
Limites et voies
futures
Attitude
Contrôle perçu
Normes
subjectives
Intention
d’agir
Comportement
effectif
Théorie comportement planifié Ajzen (2002)
9. Comportement
effectif des e-Lo
à partager de
BCD
H6: Influence Normative
Attitude
•H1: Recherche d’e-réputation
•H2: Motivations sociale
•H3: Motivation informationnelle
H4: Motivation de domination
H5: Recherche de Réciprocité
Normes Sociales:
Intention des e-Lo
à partager de BCD
Contrôle Perçu
•H7: Auto-effiicacité
•H8: Pression Temporelle (-)
•H9:Mécanismes d’incitation au
partage (facilité mutipartage, agrégateur
contenu, récompenses statutaires.)
•H11: Extraversion
•H12: Egocentrisme
H11: Innovativité
9
Introduction Littérature Méthodologie
Modèles et
hypothèses
Analyse Résultats
Contributions
&
Limites et voies
futures
H10: Expériences passées de
partage
Les déterminants de partage de BCD par les e-Lo sur les
réseaux socioprofessionnels
10. • Nombre de questionnaires reçus: 312
• Échelles de mesure issues de la
littérature. Critères de sélection: proximité
contextuelle+ version réduite.
• Administré en anglais et en français:
protocole de la traduction inversée de Brislin
(1976).
• Administration de l’enquête:
Méthodologie (2/2): collecte de données quantitatives.
69%
28%
3%
Plateformes
Linkedin Viadeo Xing
39%
45%
16%
canaux
groupes
spécialisés
Agrégateur de
contenu
Programme e-
influencer
10
Introduction Littérature
Modèles et
hypothèses
Méthodologie Analyse Résultats
Contributions
&
Limites et voies
futures
11. Indicateurs d’ajustement
CFI 0.97
RMSEA 0.03
SRMR 0.04
TLI 0.95
Après épuration
Méthode d’analyse:
Vérification de qualité psychométrique
Estimation modèle: une méthode basée sur
maximum de vraisemblance robuste
Test des hypothèses: MLM( Mplus)
Relations modératrices LMS/PIRC
Résultats d’analyse
11
Introduction Littérature Méthodologie
Modèles et
hypothèses
Analyse Résultats
Contributions
&
Limites et voies
futures
12. •Auto-efficacité (0.383) ***
•Pression temporelle (-0.163) *
• Mecanisme d’incitation au partage
(facilité) *
Comportement
des e-Lo à
partager de
BCD
Expériences passées de
partage (0.128) *
•Rche d’e-Réputation (0.414)**
•Motivation informationnelle(0,03) ns
•Motivation sociale (0.277)
**
Motivation de domination (0.12) ns
Rche de Réciprocité (0.110) ns
•Influence Normative (0,40)**
Attitudes
Normes Subjectives:
Contrôle Perçu
Intention e-Lo
à partager de
BCD
•Extraversion***
•Egocentrisme***
•Innovativité **
R2 ajusté=0,201
12
13. 13
Introduction Littérature Méthodologie
Modèles et
hypothèses
Analyse Résultats
Contributions
&
Limites et voies
futures
Contributions Théoriques:
Validation du modèle TCP, un modèle robuste et enrichi permettant d’étudier le
contexte des réseaux socioprofessionnels.
Détermination de nouveaux antécédents de partage de BCD.
Domination du facteur attitudinal sur l’explication de l’intention des e-Lo à
partager BCD sur les réseaux socioprofessionnels.
Identification et validation du rôle des variables modératrices sur la relation
d’intention-comportement de partage BCD.
14. 14
Introduction Littérature Méthodologie
Modèles et
hypothèses
Analyse Résultats
Contributions
&
Limites et voies
futures
Contributions méthodologiques
Approche novatrice, différente des pratiques courantes (i.e. Auto-évaluation ou
netnographie) de sélection des e-Lo.
Validation des effets modérateurs non-monotones.
Triangulation des données: Mobilisation de 3 différents terrains empiriques.
Contributions managériales
Cerner les antécédents et les traits de personnalité des e-LO sur lesquels les
managers doivent agir afin d’optimiser la diffusion de leurs campagnes BCD.
Accentuer le rôle des influenceurs dans le développement des business models
des médias sociaux et leurs monétisations.
Repenser les stratégies éditoriales des marques, en tenant compte des
motivations saillantes des leaders d’opinion digitaux.
15. • Limites:
Validité externe limitée.
Recueil de données ne s’inscrivant pas dans la lignée des méthodes
probabilistes.
• Voies Futures de recherche:
Etudier les leviers d’engagement des e-Lo dans les campagnes de BCD
défavorables aux marques (i.e. boycot).
Tester le modèle étudié à d’autres profiles similaires (i.e. Lead user,
célébrité, expert…).
Appliquer le modèle étudié dans une logique comparative entre les
RSN et les sites du réseautage professionnel.
15
Introduction Littérature Méthodologie
Modèles et
hypothèses
Analyse Résultats
Contributions
&
Limites et voies
futures
Bien évidemment , la littérature spécifique au leader d’opinion a été approfondi transversalement dans plusieurs domaines (que ce soit sociologie,management, marketing) et ceci depuis longtemps notamment avec comme référence 2 des auteurs fondateurs Katz&Lazarsfeld à travers leur modèle two step flow (théorie de communication à double étage)...Ici donc, on s’intérresse plutôt à l’état de l’art de leader d’opinion dans le contexte internet oû on peut dire que cet état de l’art se décompose d’après Eric Vernette en 2 volets de rche: (1) utilité ds le réseau et son identification (bien sûr ici il y en a plusieurs approches d’y faire)