Digital marketing presents a tremendous opportunity to engage consumers, but precious few companies have realized its full potential. That’s not to say companies aren’t trying. In the US, spending on digital advertising in 2017 is on track to surpass spending on television advertising. Globally, certain markets devote more than 40% of their media advertising budget to digital marketing, according to media company Magna.
But supersizing the digital-marketing budget is not enough. Successful companies are also transforming their ways of working. Classic marketing techniques—including broad segmentation, lockstep campaigns with multiple handovers, and marketing funnels through which all consumers move in tandem—have no place in digital marketing. If your company is still relying mainly on ways of working that served you well ten years ago, it is time to accelerate change.
Structural Equation Modeling (SEM) is an extremely broad and flexible framework for data analysis, perhaps better thought of as a family of related methods rather than as a single technique. What is its relevance to Marketing Research?
Structural Equation Modeling (SEM) is an extremely broad and flexible framework for data analysis, perhaps better thought of as a family of related methods rather than as a single technique. Its origins can be traced back to Psychologist Charles Spearman at the turn of the 20th century and Geneticist Sewall Wright in the immediate aftermath of WWI. Many others have had a hand in its development, notably Karl Jöreskog and Peter Bentler. Covariance Structure Analysis and LISREL, the name of a program Jöreskog co-developed, are other terms occasionally used interchangeably with Structural Equation Modeling.
What is its relevance to Marketing Research? Attitudes, opinions and personality traits are important drivers of consumer behavior, but they are latent constructs and marketing researchers cannot actually observe them or measure them directly. We can only make inferences about them from what we can observe, responses to questionnaire items, for example. Measuring latent constructs is challenging and we must also incorporate estimates of measurement error into our models. SEM excels at both of these tasks.
Roland Gori est professeur émérite de psychopathologie clinique à l’université d’Aix-Marseille et psychanalyste.
Les résultats de la société du spectacle déjà évoquée par Guy Debord, aussi bien que le capitalisme de la séduction de Michel Clouscard, ou simulacres et simulation de Jean Baudrillard, sans oublier le meilleur des mondes de Huxley ! Des ouvrages d’exception qui ont vu venir le modèle actuel. La perte du sens pour la production de l’apparence dans nos entreprises, notre société, nos universités, nos politiques, etc… Les meilleurs dans un tel système sont « les imposteurs » car capables de reproduire à l’excellence les comportements, postures et idées qui sont attendus d’eux par la société du spectacle. Il s’agit de la capacité à répondre à la commande sociale rhétorique et normative dans l’accomplissement des activités de la vie quotidienne. La forme prime alors sur le fond, nous ne sommes plus dans la recherche de vérité, mais dans la recherche de l’apparence de vérité. Quelles sont les valeurs d’un tel modèle? une excellente intervention du Pr. Gori qui nous explique comment ce système qui norme vers la fausse apparence donne les convulsions mondiales actuelles. Je recommande vivement les lectures précédentes qui ouvrent l’esprit et se révèlent visionnaires du monde moderne et sa direction future.
Imaginez qu’il soit possible de vendre et convaincre scientifiquement ? J’ai passé les 3 dernières années de ma vie à décortiquer le comportement humain et le fonctionnement du cerveau. J’ai étudié la programmation neuro-linguistique, la psychologie et l’art de la persuasion. J’ai testé des centaines de combinaisons avec mes clients, à la recherche de la meilleure approche pour vendre scientifiquement, et déclencher le bouton « achat » dans le cerveau des gens…
Cette approche s’appelle le neuromarketing. Les grandes entreprises utilisent ces outils pour faire décoller leurs bénéfices, mais pour le moment, peu d’entrepreneurs et de PME ont accès à ces stratégies.
Cette nouvelle série d’articles que je propose sur Webmarketing & Co’m a un objectif clair : partager avec vous des méthodes scientifiques qui ont fait leur preuve pour booster vos ventes sur votre site web.
Plutôt sympa comme programme, non ?
Pour inaugurer cette nouvelle série, je vous propose de voir ensemble 13 exemples (+ 2 bonus) de neuromarketing en action.
Pour les courageux qui arrivent à finir l’article, une belle surprise vous attend
Marketing prédictif, content marketing, marketing automation, IA: 2017 a vu naître une profusion de nouvelles tendances et solutions qui révolutionnent les pratiques marketing. Avec, en trame de fond, une thématique majeure : l’engagement client. Retour sur les 10 tendances digitales phare.
C’est à cette question que des chercheurs de l’Université de Pittsburgh ont tenté de répondre. Mais avant cela, il fallait réussir à prouver que le sentiment d’isolement social et l’usage intensif des réseaux sociaux était intimement liés.
Les personnes isolées utilisent davantage les réseaux sociaux
Les chercheurs ont interrogé des jeunes américains (19-32 ans) afin de mesurer leur usage des réseaux sociaux (Facebook, Snapchat, Instagram, Twitter, Reddit…) et leur sentiment d’isolement. Il s’agit de données déclaratives : les personnes sondées devait évaluer leur solitude et leur usage des réseaux sociaux. Les chercheurs ont observé un lien fort entre l’accès aux réseaux sociaux et le sentiment d’isolement.
Une personne qui utilise les réseaux sociaux plus de 2 heures par jour a deux fois plus de chances de se sentir seul qu’une personne qui y accède moins de 30 minutes par jour.
Une personnes qui accède aux réseaux sociaux plus de 58 fois par semaine a trois fois plus de chance de se sentir seul qu’une personne qui n’accède aux réseaux sociaux que moins de 9 fois par semaine.
While consumer experience (CX) has to date focused on products, brands and marketing environments, the consumer Internet of Things (IoT) presents new opportunities for interaction that has the potential to revolutionize consumer experience. Because consumers can actively interact with smart objects, and smart objects possess their own point of view and their own experience in interaction with consumers and with each other, the traditional, human-centric conceptualization of consumer experience as consumer’s internal subjective responses to branded objects may not be sufficient to conceptualize consumer experience in the IoT. In this presentation, Donna Hoffman and Tom Novak will present a new framework that details how consumer experience and object experience in the IoT emerge and discuss actionable insights derived from their framework that can guide marketer action in the early stages of adoption and usage of consumer IoT devices that comprise the smart home and related applications.
Les journalistes vous semblent plus compétents que ceux et celles qu’ils interrogent ? Julien Lepers ou tout autre présentateur de jeu de culture générale vous semblent être très cultivés ? Si oui, vous avez fait l’expérience de l’erreur fondamentale d’attribution, connu aussi sous le nom d’effet Julien Lepers !
‘Data-driven’ is one of those terms which seems unnecessary for marketing. Surely all marketing uses data to some extent, so why does there need to be a distinction?
As marketing increasingly moves to digital platforms, however, the concepts behind the term ‘data-driven marketing’ have become distinguished from more traditional marketing and even have their own vocabulary.
Terms like programmatic buying, real-time bidding (RTB), data management platform (DMP), customer data platform (CDP), and attribution modeling are now standard lingo when talking about using data for marketing nowadays. Without some grasp of these terms and the concepts behind them, marketers can quickly become lost when speaking with others in the biz.
Perhaps, then, it does make sense to talk about ‘data-driven’ marketing differently from other marketing which focuses more on the ‘four Ps‘ or ‘STP marketing‘.
Gartner new 2017 Magic Quadrant for Data Science Platforms (called in 2016 « Advanced Analytics Platforms ») was published last week. The 2017 report evaluated a new set of 16 analytics and data science firms over 15 criteria and placed them in 4 quadrants, based on completeness of vision and ability to execute.
While open source platforms like Python and R play an important role in the Data Science market, Gartner research methodology does not include them, so this report evaluates only commercial vendors.
Fig. 1: Gartner 2017 Magic Quadrant for Data Science Platforms
