Gérard a 978 amis sur Facebook, Séverine totalise 654 connexions sur Linkedin et Rafaël dépasse les 1 000 followers sur son compte Twitter. Cela signifie-t-il qu’ils ont une influence majeure dans leurs réseaux respectifs ? Pas forcément, selon une étude que vient de publier le Journal of Marketing Research.
Zsolt Katona (Université Berkeley), Peter Pal Zubcsek (Université de Floride) et Miklos Sarvary (INSEAD) ont analysé trois ans de données sur des réseaux sociaux européens, suivant 4 millions d’utilisateurs et leurs 100 millions d’amis. Sur les réseaux en question, qui n’ont pas de publicité, on ne peut devenir membre d’un cercle que sur cooptation d’un membre existant. C’est le seul bouche-à-oreille de la réputation qui construit l’évolution des influences internes au réseau.
Certes, les trois chercheurs ont trouvé une corrélation positive entre le nombre de contacts et l’influence du membre. Les stratégies d’e-marketing n’ont donc pas tort de considérer cette population comme leur cible prioritaire. Mais cette corrélation masque un phénomène d’entropie : passé un certain seuil de croissance des contacts, l’influence décroît nettement, puis stagne. Les membres les plus populaires d’un réseau ne représentent donc pas forcément sa dynamique interne. Autre découverte : c’est surtout la densité des échanges entre les adopteurs présents dans un réseau d’influence qui va déterminer le comportement d’adoption des autres membres. Ce qui suppose que le réseau soit vivant et riche d’interconnexions.
L’analyse des réseaux sociaux est devenue un élément à part entière du management de la relation client, de la marque, de la réputation corporate comme des campagnes de marketing viral. The Economist estimait récemment que ce marché mondial s’élève déjà un milliard de dollars et que sa croissance ne fait que commencer. Mais déchiffrer toutes les arcanes de cette nouvelle société de conversation va demander du temps…
Références : Katona Z et al (2011), Network effects and personal influences: The diffusion of an online social network, J Marketing Research, 48, 3, e-pub
Zsolt Katona (Université Berkeley), Peter Pal Zubcsek (Université de Floride) et Miklos Sarvary (INSEAD) ont analysé trois ans de données sur des réseaux sociaux européens, suivant 4 millions d’utilisateurs et leurs 100 millions d’amis. Sur les réseaux en question, qui n’ont pas de publicité, on ne peut devenir membre d’un cercle que sur cooptation d’un membre existant. C’est le seul bouche-à-oreille de la réputation qui construit l’évolution des influences internes au réseau.
Certes, les trois chercheurs ont trouvé une corrélation positive entre le nombre de contacts et l’influence du membre. Les stratégies d’e-marketing n’ont donc pas tort de considérer cette population comme leur cible prioritaire. Mais cette corrélation masque un phénomène d’entropie : passé un certain seuil de croissance des contacts, l’influence décroît nettement, puis stagne. Les membres les plus populaires d’un réseau ne représentent donc pas forcément sa dynamique interne. Autre découverte : c’est surtout la densité des échanges entre les adopteurs présents dans un réseau d’influence qui va déterminer le comportement d’adoption des autres membres. Ce qui suppose que le réseau soit vivant et riche d’interconnexions.
L’analyse des réseaux sociaux est devenue un élément à part entière du management de la relation client, de la marque, de la réputation corporate comme des campagnes de marketing viral. The Economist estimait récemment que ce marché mondial s’élève déjà un milliard de dollars et que sa croissance ne fait que commencer. Mais déchiffrer toutes les arcanes de cette nouvelle société de conversation va demander du temps…
Références : Katona Z et al (2011), Network effects and personal influences: The diffusion of an online social network, J Marketing Research, 48, 3, e-pub
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