Comment les consommateurs réagissent –

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  • Des chercheurs de l’Université du Texas-Austin et de la Copenhagen Business School ont publié un nouvel article dans le Journal de marketing qui offre des conseils exploitables aux gestionnaires sur le déploiement d’algorithmes dans des contextes marketing.

    L’étude, à paraître dans le Journal de marketing, s’intitule «Quand les algorithmes échouent: les réponses des consommateurs aux crises de dommage à la marque causées par des erreurs d’algorithme» et est écrit par Raji Srinivasan et Gulen Sarial-Abi.

    Les spécialistes du marketing s’appuient de plus en plus sur des algorithmes pour prendre des décisions importantes. Un exemple parfait est le fil d’actualité Facebook. Vous ne savez pas pourquoi certains de vos messages apparaissent ou non sur les fils d’actualité de certaines personnes, mais Facebook le fait. Ou que diriez-vous d’Amazon de vous recommander des livres et des produits? Tous ces éléments sont pilotés par des algorithmes. Les algorithmes sont des logiciels et sont loin d’être parfaits. Comme tout logiciel, ils peuvent échouer, et certains échouent de façon spectaculaire. Ajoutez à cela l’éblouissement des médias sociaux et un petit problème peut rapidement se transformer en une crise de préjudice à la marque et en un énorme cauchemar de relations publiques. Pourtant, nous savons peu de choses sur les réponses des consommateurs aux marques suite à de telles crises de dommages aux marques.

    Premièrement, l’équipe de recherche constate que les consommateurs pénalisent moins les marques lorsqu’un algorithme (par rapport à l’homme) provoque une erreur qui provoque une crise de préjudice à la marque. En outre, les perceptions des consommateurs quant à la moindre agence de l’algorithme pour l’erreur et à la moindre responsabilité qui en résulte pour le préjudice causé interviennent dans leurs réponses moins négatives à une marque après une telle crise.

    Deuxièmement, lorsque l’algorithme est plus humanisé – lorsqu’il est anthropomorphisé (par exemple, Alexa, Siri) (vs non) ou d’apprentissage automatique (vs non), il est utilisé dans une tâche subjective (vs objective), ou tâche interactive (vs non interactive) – les réponses des consommateurs à la marque sont plus négatives suite à une crise de préjudice à la marque causée par une erreur d’algorithme. Srinivasan dit que “les spécialistes du marketing doivent être conscients que dans les contextes où l’algorithme semble être plus humain, il serait sage d’avoir une vigilance accrue dans le déploiement et le suivi des algorithmes et fournit des ressources pour gérer les conséquences des crises de dommages à la marque causées par des erreurs d’algorithme. . “

    Cette étude génère également des informations sur la manière de gérer les conséquences des crises de préjudice à la marque causées par des erreurs d’algorithme. Les gestionnaires peuvent mettre en évidence le rôle de l’algorithme et le manque d’agence de l’algorithme pour l’erreur, ce qui peut réduire les réponses négatives des consommateurs à la marque. Cependant, mettre en évidence le rôle de l’algorithme entraînera des réponses négatives des consommateurs à la marque pour un algorithme anthropomorphisé, un algorithme d’apprentissage automatique, ou si l’erreur d’algorithme se produit dans une tâche subjective ou interactive, ce qui tend à humaniser l’algorithme.

    Enfin, les informations indiquent que les spécialistes du marketing ne devraient pas rendre public la supervision humaine des algorithmes (qui peut en fait être efficace pour corriger l’algorithme) dans les communications avec les clients à la suite de crises de dommages à la marque causées par des erreurs d’algorithme. Cependant, ils devraient faire connaître la supervision technologique de l’algorithme lorsqu’ils l’utilisent. La raison? Les consommateurs sont moins négatifs lorsqu’il y a supervision technologique de l’algorithme suite à une crise de dommage à la marque.

    «Dans l’ensemble, nos résultats suggèrent que les gens sont plus indulgents envers les algorithmes utilisés dans le marketing algorithmique lorsqu’ils échouent que les humains. Sarial-Abi.

    Source de l’histoire:

    Matériaux fourni par Association américaine du marketing. Original écrit par Matt Weingarden. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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