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Réflexions et
perspectives
RECOMMANDATIONS ET
MARKETING DIGITAL
Maria Mercanti-Guérin
Maître de conférences HDR en marketing digital
Cnam
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 Les recommandations en marketing
 De l’évidence à la complexité
 Qui choisir d’écouter ?
 Le digital accentue la complexité
 La recommandation crée le produit
 Recommandations et digital
 La recommandation sociale personnalisée
 Les bonnes pratiques
 Recommandations sociales et réseaux sociaux
 Focus
 Ratées
 Perspectives
AGENDA
LES RECOMMANDATIONS EN MARKETING
DE L’ÉVIDENCE A LA COMPLEXITÉ
Les informations sur les marques et les produits,
échangées dans le cadre d’un bouche-à-
oreille ont un effet persuasif plus important que la
publicité (Herr, Kardes et Kim, 1991)
Les consommateurs côtoient par exemple,
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de la famille, des leaders d’opinion (Katz et
Lazarfeld, 1955), des experts (Alba et
Hutchinson 1987) ou encore des lead-user
(Franke, Von Hippel et Schreier, 2006) sur
différents domaines ou produits.
 Les internautes, souvent les premiers acheteurs (Feick et
Price, 1987) fournissent en ligne des opinions d’autant plus
facilement qu’ils se sentent experts dans la catégorie de
produits (Hamilton, 2001 ; Vernette et Flores, 2004).
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(2007)
LES RECOMMANDATIONS EN MARKETING
DE L’EVIDENCE A LA COMPLEXITE
QUI CHOISIR D’ECOUTER ?
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conseils adaptés à mes besoins et à mes préférences ?
 Est-ce que la personne sollicitée s’y connaît suffisamment pour formuler des
recommandations auxquelles je peux croire ?
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2009
LE DIGITAL ACCENTUE LA COMPLEXITE
Le consommateur est un expert, il a la possibilité de joindre
les experts sur les forums ou dans son entourage.
En fait, le consommateur n’est pas en mesure de distinguer
le pseudo-leader d’opinion de l’authentique leader.
Par ailleurs, il suit les avis de ses amis pour des raisons plus
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MAIS LA RECOMMANDATION CRÉE LE
PRODUIT
Netflix, 3% de son CA consacré à son
algorithme
RECOMMANDATIONS ET DIGITAL,
L’IMPORTANCE DE LA RECOMMANDATION SOCIALE
Recommandations objet
Analyse des préférences
Produit similaire
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Recommandations personnalisées
Analyse du comportement de
l’individu
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User-centric
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Objet+Personnalisée+Sociale
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 PRESENCE SOCIALE + PRESENCE PERSONNALISEE = CONFIANCE
= RECOMMANDATION ACCRUE (Ardelet et Brial, 2011)
RECOMMANDATIONS ET DIGITAL
RECHERCHE
Recommandation sociale
personnalisée
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Non Anthropomorphique
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30% de son CA
Communautaire et géolocalisé
Facebook Place
KPI SOCIAUX
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interpersonnelles valables et réellement utiles pour l’achat
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profit des forums.
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procrastination liés à l’achat en ligne. (étoiles, avis)
Questions
BONNES PRATIQUES DES
RECOMMANDATIONS
 [1] Eviter le phénomène du coldstart.
 [2] Intégrer des règles de filtrage adaptées au cycle de vie
du consommateur.
 [3] Implémenter les recommandations dès la page d’accueil
et, non plus, uniquement sur la page panier ou la page
produit.
 [4] Faire évoluer ses règles de filtrage en allant au-delà des
règles de base de la recommandation.
Source : Journal du Net
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 [2] Le concept de confiance à l’égard de l’émetteur (le réseau) et à
l’égard de ses pairs. La confiance apparaît plus forte en ses amis que dans
les experts ou dans les discours publicitaires et institutionnels des marques.
 [3] Le concept de capital social et ses corollaires comme le besoin de
reconnaissance. Ce dernier apparaît comme déterminant dans la
participation du consommateur au partage social (Reniou, 2009).
 [4] Le concept d’expérience d’achat et de satisfaction. De nombreux
chercheurs montrent qu’il existe une corrélation entre une expérience
d’achat réussie et le lien social réalisé à travers cet achat (Dennis et al.,
2010)
 [5] Le concept de vie privée et la menace perçue potentielle que le
consommateur peut ressentir à exposer ses achats sur le réseau.
PERSPECTIVES (1)
 L’achat à long terme d’un produit technologique ou
complexe ne prend qu’assez peu en compte les
recommandations de proches. L’influence sociale diffère
donc selon le type de produit.
 L’efficacité des recommandations dépend de la force des
recommandations (très favorables), de leur nombre, de leur
position au sein du site.
 Les recommandations doivent porter sur des
caractéristiques relativement peu connues pour être jugées
comme un vrai apport de valeur par les consommateurs.
 Elles doivent être récentes et transparentes (l’émetteur
doit être clairement identifié comme un « vrai »
consommateur) et bien argumentées.
PERSPECTIVES (2)
RECOMMANDATIONS ET COMPORTEMENT
DU CONSOMMATEUR
RECOMMANDATIONS ET ANALYSE
DES RESEAUX SOCIAUX
 La notion de proximité est centrale dans l’impact positif des
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 La distance entre les individus qui recommandent et les individus qui
suivent ces recommandations est capitale.
 Cette distance peut être conceptualisée selon quatre axes :
 La distance temporelle (l’achat est-il prévu pour bientôt ou est-ce du
long terme ?),
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groupe ?),
 La distance spatiale (l’individu qui recommande est-il éloigné
géographiquement ?)
 En ce qui concerne la distance temporelle, il apparaît que les
recommandations sont plus efficaces dans la construction des
préférences du consommateur quand l’achat est prévu sur le court
terme.
PERSPECTIVES (3)
RECOMMANDATIONS ET
INCENTIVES
 Des opérations diffusées entre amis
dans un contexte qui se veut
purement relationnel (La Redoute)
 Une persuasion multidimensionnelle
avec une composante affective,
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 Des mécaniques axées sur le jeu et
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grandes différences de
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AUTRES
 Convergence
 Scoring
 Machine Learning
 Apprentissages
automatiques, arbres de
décision
PERSPECTIVES (4)
 [ARD 11] ARDELET C., BRIAL B. (2011) - Influence des recommanda t io ns sociales d’internautes: le rôle de la présence
sociale et de l’expertise, Recherche et Applicat ions en Marketin g, vol. 26, 3 -2011, p. 45-69.
 [BER 12] BERTRAN DI A S L. et VERNETTE E. (2012), Que valent les communi cat i ons interpersonne l l es ? Calibrage
interpersonne l des connaissances et sélection des sources de conseil, Recherche et Applicat i ons en Market ing, 27, 1,
17, 1, 33 -57.
 [BHA 10] BHAVIK P., GARFINKE L R., GOPAL R., VENKATES AN R. et YIN F. (2010), Empiric a l Analysis of the Impact of
Recommende r System on Sales, Journal of Management Informat io n System, n ° 27, p.159 -188.
 [FRA 06] FRANKE N., VON HIPPEL E., & SCHREIER M. (2006), Finding Commerc ia l ly Attracti ve User Innovations: A Test
of Lead ‐User Theory*, Journal of product innovati on managemen t, 23(4), 301 -315.
 [HAR 11] HARRIS L., & DENNIS C. (2011), Engaging customers on Facebook: Challenges for e ‐retai lers . Journal of
Consumer Behaviou r , 10(6), 338 -346.
 [HAR 06] HASSAN EI N K., & HEAD M. (2006), The impact of infusing social presence in the web interface: An
investiga t io n across product type s, Inte r nation a l Jour nal of Electroni c Commerce, 10(2), 31 -55.
 [HER 91] HERR P. M., KARDE F. R., & KIM J. (1991), Effects of word -of-mo uth and product -attr ib ute informat i on on
persuasion: An accessibil i ty - d ia gnos t ic i ty perspective , Journal of consumer research , 17(4), 454.
 [KIM 08] KIM K., ZHANG M., LI X. (2008), Effects of Temporal and Social Distance on Consumer Evaluat ions, Journal of
Consumer Research , vol. 35 (4), p. 706 -713.
 [LAR 07] LARCENEU X, F. (2007), Buzz et recommandat i ons sur Internet: quels effets sur le box -office?. Recherche et
applicat ions en marketi ng, 22(3), 45 -64.
 [MAN 00 ] MANN C. et STEWAR T F. (2000), Internet communica t io n and qualitat i v e research , Thousand Oaks, CA,
Sage.
 [MER 13] MERCANTI - G U ER IN M. (2013), Le F-commerc e : quelles mécaniques promotio nne l les pour quel mode de
persuasion ? , Research Day on digital business, ESG Management School, 21 juin.
 [MIN 11] MIN Z., XIE J. (2011), Effects of Social and Temporal Distance on Consumers ’ Response to Peer
Recommenda t io ns , Journal of Marketin g Research , n° XLVIII, p. 486 -496.
 [REN 09] RENIOU F. (2009), Opérations participa t i ves des marques : pourquoi et comment faire participe les
consommateu rs ? De la compréhension des opérations participa t i ves et des motivat i ons des consommateu rs à s’y
engager à l’analyse de leurs effets sur la marque, Thèse de doctorat en sciences de gestion, Univers i té Paris
Dauphine.
 [.
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Recommandations et marketing digital

  • 1. Réflexions et perspectives RECOMMANDATIONS ET MARKETING DIGITAL Maria Mercanti-Guérin Maître de conférences HDR en marketing digital Cnam mariamercantiguerin.com
  • 2.  Les recommandations en marketing  De l’évidence à la complexité  Qui choisir d’écouter ?  Le digital accentue la complexité  La recommandation crée le produit  Recommandations et digital  La recommandation sociale personnalisée  Les bonnes pratiques  Recommandations sociales et réseaux sociaux  Focus  Ratées  Perspectives AGENDA
  • 3. LES RECOMMANDATIONS EN MARKETING DE L’ÉVIDENCE A LA COMPLEXITÉ Les informations sur les marques et les produits, échangées dans le cadre d’un bouche-à- oreille ont un effet persuasif plus important que la publicité (Herr, Kardes et Kim, 1991) Les consommateurs côtoient par exemple, parmi leurs relations ou les membres de la famille, des leaders d’opinion (Katz et Lazarfeld, 1955), des experts (Alba et Hutchinson 1987) ou encore des lead-user (Franke, Von Hippel et Schreier, 2006) sur différents domaines ou produits.
  • 4.  Les internautes, souvent les premiers acheteurs (Feick et Price, 1987) fournissent en ligne des opinions d’autant plus facilement qu’ils se sentent experts dans la catégorie de produits (Hamilton, 2001 ; Vernette et Flores, 2004).  Le Buzz sur Internet, influence sur le succès au box-office (2007) LES RECOMMANDATIONS EN MARKETING DE L’EVIDENCE A LA COMPLEXITE
  • 5. QUI CHOISIR D’ECOUTER ?  Est-ce que la personne sollicitée me connaît suffisamment pour me donner des conseils adaptés à mes besoins et à mes préférences ?  Est-ce que la personne sollicitée s’y connaît suffisamment pour formuler des recommandations auxquelles je peux croire ? Vernette et Bertrandias, 2009
  • 6. LE DIGITAL ACCENTUE LA COMPLEXITE Le consommateur est un expert, il a la possibilité de joindre les experts sur les forums ou dans son entourage. En fait, le consommateur n’est pas en mesure de distinguer le pseudo-leader d’opinion de l’authentique leader. Par ailleurs, il suit les avis de ses amis pour des raisons plus affectives qu’objectives
  • 7. MAIS LA RECOMMANDATION CRÉE LE PRODUIT Netflix, 3% de son CA consacré à son algorithme
  • 8. RECOMMANDATIONS ET DIGITAL, L’IMPORTANCE DE LA RECOMMANDATION SOCIALE Recommandations objet Analyse des préférences Produit similaire Comportement d’achat passé Recommandations personnalisées Analyse du comportement de l’individu mots-clé, historique des recherches, parcours de navigation Recommandations sociales User-centric Identifier les utilisateurs ayant des préférences similaires Recommandations hybrides Objet+Personnalisée+Sociale Problème des données Recommandations
  • 9.  PRESENCE SOCIALE + PRESENCE PERSONNALISEE = CONFIANCE = RECOMMANDATION ACCRUE (Ardelet et Brial, 2011) RECOMMANDATIONS ET DIGITAL RECHERCHE Recommandation sociale personnalisée
  • 13.  Sur les aptitudes des consommateurs à distinguer des informations interpersonnelles valables et réellement utiles pour l’achat  Sur les capacités des algorithmes à identifier les leaders d’opinion, les experts ou simplement les consommateurs influenceurs.  Sur la forme que doivent prendre les recommandations. Les émetteurs institutionnels (blogs, sites de marque) cèdent de leur capacité d’influence au profit des forums.  Sur les heuristiques décisionnelles permettant de réduire les phénomènes de procrastination liés à l’achat en ligne. (étoiles, avis) Questions
  • 14. BONNES PRATIQUES DES RECOMMANDATIONS  [1] Eviter le phénomène du coldstart.  [2] Intégrer des règles de filtrage adaptées au cycle de vie du consommateur.  [3] Implémenter les recommandations dès la page d’accueil et, non plus, uniquement sur la page panier ou la page produit.  [4] Faire évoluer ses règles de filtrage en allant au-delà des règles de base de la recommandation. Source : Journal du Net
  • 15.  Moteurs de recommandation sociale  Boutons de partage social  DMP (data management platform)  Réseaux sociaux fondés sur la recommandation (Dismoioù)  Réseaux sociaux conversationnels(Google Plus, Twitter, Facebook…) RECOMMANDATIONS SOCIALES ET RESEAUX SOCIAUX (FOCUS) Enrichissement des données (données propriétaire + données Third Party
  • 16. LA DMP, LE FUTUR DE LA RECOMMANDATION CRM
  • 17.
  • 18. QUELQUES RATÉES (1) Multiplicité des produits me-too
  • 19. QUELQUES RATÉES (2) De la fin de la vie privée à la fin de la longue traîne
  • 21. VERS UN NOUVEAU MODELE DE LA RECOMMANDATION ? La publicité créée autour de la recommandation soumise à la recommandation..
  • 22. RECOMMANDATIONS ET COMMERCE SOCIAL  [1] Le concept d’engagement qui est popularisé par des réseaux sociaux comme Facebook et mesuré par les interactions J’aime/Je commente/Je partage.  [2] Le concept de confiance à l’égard de l’émetteur (le réseau) et à l’égard de ses pairs. La confiance apparaît plus forte en ses amis que dans les experts ou dans les discours publicitaires et institutionnels des marques.  [3] Le concept de capital social et ses corollaires comme le besoin de reconnaissance. Ce dernier apparaît comme déterminant dans la participation du consommateur au partage social (Reniou, 2009).  [4] Le concept d’expérience d’achat et de satisfaction. De nombreux chercheurs montrent qu’il existe une corrélation entre une expérience d’achat réussie et le lien social réalisé à travers cet achat (Dennis et al., 2010)  [5] Le concept de vie privée et la menace perçue potentielle que le consommateur peut ressentir à exposer ses achats sur le réseau. PERSPECTIVES (1)
  • 23.  L’achat à long terme d’un produit technologique ou complexe ne prend qu’assez peu en compte les recommandations de proches. L’influence sociale diffère donc selon le type de produit.  L’efficacité des recommandations dépend de la force des recommandations (très favorables), de leur nombre, de leur position au sein du site.  Les recommandations doivent porter sur des caractéristiques relativement peu connues pour être jugées comme un vrai apport de valeur par les consommateurs.  Elles doivent être récentes et transparentes (l’émetteur doit être clairement identifié comme un « vrai » consommateur) et bien argumentées. PERSPECTIVES (2) RECOMMANDATIONS ET COMPORTEMENT DU CONSOMMATEUR
  • 24. RECOMMANDATIONS ET ANALYSE DES RESEAUX SOCIAUX  La notion de proximité est centrale dans l’impact positif des recommandations sur l’achat  La distance entre les individus qui recommandent et les individus qui suivent ces recommandations est capitale.  Cette distance peut être conceptualisée selon quatre axes :  La distance temporelle (l’achat est-il prévu pour bientôt ou est-ce du long terme ?),  La distance sociale (l’individu qui recommande fait-il partie de mon groupe ?),  La distance spatiale (l’individu qui recommande est-il éloigné géographiquement ?)  En ce qui concerne la distance temporelle, il apparaît que les recommandations sont plus efficaces dans la construction des préférences du consommateur quand l’achat est prévu sur le court terme. PERSPECTIVES (3)
  • 25. RECOMMANDATIONS ET INCENTIVES  Des opérations diffusées entre amis dans un contexte qui se veut purement relationnel (La Redoute)  Une persuasion multidimensionnelle avec une composante affective, cognitive et conative  Des mécaniques axées sur le jeu et l’interactivité qui engendreraient plus d’adhésion que des mécaniques plus traditionnelles  Des mécaniques pertinentes pour chaque cible (âge, centres d’intérêts) mais également différentes selon les sexes, la littérature montrant de grandes différences de comportements au sein du réseau entre hommes et femmes AUTRES  Convergence  Scoring  Machine Learning  Apprentissages automatiques, arbres de décision PERSPECTIVES (4)
  • 26.  [ARD 11] ARDELET C., BRIAL B. (2011) - Influence des recommanda t io ns sociales d’internautes: le rôle de la présence sociale et de l’expertise, Recherche et Applicat ions en Marketin g, vol. 26, 3 -2011, p. 45-69.  [BER 12] BERTRAN DI A S L. et VERNETTE E. (2012), Que valent les communi cat i ons interpersonne l l es ? Calibrage interpersonne l des connaissances et sélection des sources de conseil, Recherche et Applicat i ons en Market ing, 27, 1, 17, 1, 33 -57.  [BHA 10] BHAVIK P., GARFINKE L R., GOPAL R., VENKATES AN R. et YIN F. (2010), Empiric a l Analysis of the Impact of Recommende r System on Sales, Journal of Management Informat io n System, n ° 27, p.159 -188.  [FRA 06] FRANKE N., VON HIPPEL E., & SCHREIER M. (2006), Finding Commerc ia l ly Attracti ve User Innovations: A Test of Lead ‐User Theory*, Journal of product innovati on managemen t, 23(4), 301 -315.  [HAR 11] HARRIS L., & DENNIS C. (2011), Engaging customers on Facebook: Challenges for e ‐retai lers . Journal of Consumer Behaviou r , 10(6), 338 -346.  [HAR 06] HASSAN EI N K., & HEAD M. (2006), The impact of infusing social presence in the web interface: An investiga t io n across product type s, Inte r nation a l Jour nal of Electroni c Commerce, 10(2), 31 -55.  [HER 91] HERR P. M., KARDE F. R., & KIM J. (1991), Effects of word -of-mo uth and product -attr ib ute informat i on on persuasion: An accessibil i ty - d ia gnos t ic i ty perspective , Journal of consumer research , 17(4), 454.  [KIM 08] KIM K., ZHANG M., LI X. (2008), Effects of Temporal and Social Distance on Consumer Evaluat ions, Journal of Consumer Research , vol. 35 (4), p. 706 -713.  [LAR 07] LARCENEU X, F. (2007), Buzz et recommandat i ons sur Internet: quels effets sur le box -office?. Recherche et applicat ions en marketi ng, 22(3), 45 -64.  [MAN 00 ] MANN C. et STEWAR T F. (2000), Internet communica t io n and qualitat i v e research , Thousand Oaks, CA, Sage.  [MER 13] MERCANTI - G U ER IN M. (2013), Le F-commerc e : quelles mécaniques promotio nne l les pour quel mode de persuasion ? , Research Day on digital business, ESG Management School, 21 juin.  [MIN 11] MIN Z., XIE J. (2011), Effects of Social and Temporal Distance on Consumers ’ Response to Peer Recommenda t io ns , Journal of Marketin g Research , n° XLVIII, p. 486 -496.  [REN 09] RENIOU F. (2009), Opérations participa t i ves des marques : pourquoi et comment faire participe les consommateu rs ? De la compréhension des opérations participa t i ves et des motivat i ons des consommateu rs à s’y engager à l’analyse de leurs effets sur la marque, Thèse de doctorat en sciences de gestion, Univers i té Paris Dauphine.  [. BIBLIOGRAPHIE