Résumé : Deux controverses dans les recherches marketing sont mises en évidence : l’une porte sur l’utilité des leaders d’opinion dans un réseau social (traditionnel et on-line), l’autre concerne les mesures d’identification.








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Modélisation

Certains travaux cherchent à déterminer l’influence respective des nœuds (membres du réseau social, blogs) dans la transmission d’une information (Agarwall et al, 2008 ; Akridatis et al. 2009 ; Bakshy et alii, 2011 ; Pal et Counts 2011) par modélisation économétrique. Les poids des variables (eg. volume d’activité, nombre de liens hypertextes qui, nouveauté des informations, longueur du message, nombre de commentaires) sont optimisées à partir de jeux de données réelles ou simulées. Bakshy et al. (2011) montrent que la variable la plus significative de l’influence d’un individu à la période (t), c’est son influence passée en (t-1) ; aucune variable liée au contenu du message ou aux caractéristiques du leader n’est significative.

3 – Sociométrie

Cette méthode, issue des travaux de Moreno (1954), a pour vocation de reconstituer des réseaux personnels et de cartographier la nature des relations entre des membres du réseau. L’identification sociométrique des leaders suppose que les réseaux sociaux ne soient pas aléatoires. Tout réseau se caractérise par une fonction de distribution des degrés, c'est-à-dire la répartition des différents individus ou nœuds du réseau selon le nombre de liens qu’ils possèdent. Les individus présumés influents sont ceux qui ont la plus forte centralité de degré (in ou out degree), c'est-à-dire le nombre le plus élevé de contacts ou une position particulière, réalisant l’intersection de plusieurs réseaux (betweeness).
La tradition sociométrique d’identification des leaders d’opinion privilégie le « in degree ». On demande à tous les individus d’une population donnée (réseau complet) et pour un problème donné, d’identifier les référents auxquels ils demanderaient conseil pour les aider à prendre une décision, en l’occurrence au sujet du choix d’un produit, d’une marque ou d’une enseigne. Les membres d’une population les plus fréquemment nommés sont qualifiés de leaders d’opinion. Cette approche est dominante dans les travaux historiques sur les leaders d’opinion (Katz et Lazarsfeld, 1955). Dans une optique phénoménologique, on peut demander à un consommateur qui l’a conseillé ou influencé pour prendre telle ou telle décision. Cette méthode permet de reconstituer des réseaux de recommandations (Brown et Reingen, 1987). En suivant une technique pyramidale, on cartographie le circuit de l’information et on repère les nœuds, c'est-à-dire des individus par lesquels l’information passe plus fréquemment que la moyenne. D’autres études déconnectent au contraire les citations de nom d’une décision particulière. Par exemple, Iyengar et al. (2011) demandent aux répondants de citer des noms de personnes avec lesquelles ils se sentaient à l’aise pour discuter sur le thème, produit ou marque ou encore de celui ou ceux vers qui ils se tourneraient pour demander un avis ou un conseil sur le thème, produit ou marque.
L’avantage des approches basées sur la centralité « in degree » est de pouvoir repérer un nombre restreint de leaders d’opinion dans les réseaux de recommandation. C’est le cas dans l’étude de Leonard-Barton (1985) sur des dentistes devant décider s’ils adoptent ou pas une innovation technologique, dans l’étude de Weiman (1990) dans un kibboutz israélien, ou encore dans celle de Bertrandias (2006) sur des populations fermées d’étudiants devant choisir un ordinateur portable. Dans cette dernière étude, on se rapproche d’une règle du 20 – 80, 20% des individus obtiennent 80% des citations10. Certains travaux (Kiss et Bichler, 2008 ; Lee et al, 2010) s’intéressent aux réseaux affinitaires, amicaux. Il ne s’agit plus de désigner des sources de conseil, mais des amis proches. Les mesures de centralité sont alors vues comme des corrélats ou des proxies de l’influence. Ces travaux diversifient d’ailleurs ces mesures : la centralité « in-degree » d’un individu mesure le nombre de fois où il est cité comme ami proche, la centralité « out-degree » le nombre d’amis proches qu’il désigne.
Des conceptualisations alternatives des leaders d’opinion ont été proposées : le leader doit-il être relié à un grand nombre de personnes ou bien faire le pont (intersection) entre des groupes d’amis différents, c’est-à-dire qui n’ont aucun lien entre eux ? Cette position garantit à celui qui l’occupe à la fois l’accès à une grande richesse informationnelle et lui octroie une véritable valeur ajoutée de gate-keeper: il est seul capable de diversifier l’information dans le groupe. Ainsi Burt (1999) considère que les leaders d’opinions sont avant tout les intermédiaires comblant les trous structuraux. Formellement, cette situation est mesurée par la centralité d’intermédiarité (betweenness centrality) (Kiss et Bichler, 2008 ; Lee et al, 2010).
4- Auto-évaluation

L’auto-désignation est considérée comme une méthode efficace pour une identification rapide des leaders d’opinion dans des marchés pour lequel le marketing n’a pas de connaissance sur la composition des réseaux sociaux, mais connaît simplement le profil des acheteurs (Rogers et Cartano, 1962). Chaque individu évalue lui même son degré de leadership en répondant aux différentes questions constitutives de l’échelle de mesure. S’il existe une dizaine de mesures concurrentes pour l’identification d’un leader d’opinion dans un réseau social traditionnel, elles sont nettement plus rares dans un contexte de réseau on line.


  • Réseau traditionnel

La plus utilisée est celle de Childers (1986) ; elle dérive de l’échelle initiale de King et Summers (1971) et a été adaptée à un contexte français par Ben Miled et Le Louarn (1996) et Vernette (2002, 2004). D’autres alternatives sont proposées par Goldsmith et Desborde (1991), Flynn, Goldsmith et Eastman (1996), Gilly et al (1998). Si la plupart d’entre elles présentent des qualités psychométriques satisfaisantes, la validité de contenu de ces échelles pose problème. En effet, d’une part, elles tendent à identifier un leader à partir des conséquences de son action (partage d’information par bouche à oreille, influence), plutôt que par des traits spécifiques (Vernette et Giannelloni, 2004) ; d’autre part, elles assimilent le statut du leader d’opinion au processus d’influence, le leadership. Vernette et Giannelloni (2009)  proposent une mesure du leader d’opinion différente, fondée sur des traits stables (physique, relationnel et psychologiques) et une caractéristique contingente à la catégorie de produit (expertise perçue).

Ils intéressant de constater que la plupart du temps, ces échelles sont utilisées pour l’étude du comportement individuel du leader d’opinion, et pas dans une perspective de compréhension de son rôle dans un réseau social traditionnel. En effet, en dehors des études comparatives visant à évaluer la convergence entre ces échelles et les mesures sociométriques (Godes et Mayzin, 2009 ; Lee et al. 2010 ; Iyengar et al. 2011), les recherches n’envisagent qu’au mieux le rôle du leader au sein d’une dyade traditionnelle (Gilly et al, 1998, Bertandias, 2006 ; Bertrandias et Vernette, 2009).

  • Réseau On line

La plupart du temps les auteurs transposent directement une échelle de mesure développée pour l’identification d’un leader d’opinion traditionnel à un contexte internet. Ainsi, Tsang et Zhou (2005) utilisent l’échelle de Flynn et al (1996) pour identifier les leaders d’opinion sur un forum Internet, Lyons et Henderson (2005), Acar et Polonsky (2007) utilisent l’échelle de Childers (1986), et Okazaki (2009) reprend l’échelle de Gilly et al (1998). A l’inverse, d’autres ont développé des échelles différentes (Fejlaoui et Vernette, 2009), les essences conceptuelles constitutives des deux statuts n’étant pas identiques (Kelly et al. 2008).

1-22 Comparaison des méthodes (Auto-évaluation vs Sociometrie)

A notre connaissance, les études comparatives publiées à ce jour ne concernent que les indices sociométriques et les mesures d’auto-évaluation de leader d’opinion, et ceci dans un contexte de réseau social traditionnel. Si en marketing, les méthodes d’auto-désignation des leaders d’opinion sont privilégiées pour des raisons d’efficacité, y compris dans les environnements en ligne (Tsang et Zhou, 2005), des doutes existent sur la capacité de l’auto-désignation à identifier de véritables leaders d’opinion.

La principale critique de ces méthodes est qu’elle suppose que les répondants peuvent correctement apprécier leur capacité d’influence sur leur entourage. Une bonne validité supposerait d’abord que les individus soient avisés des comportements des personnes qu’ils sont censés influencer. Or ce retour n’est pas systématique, a fortiori pour certains services et produits de consommation privée plutôt que publique. En second lieu, les facteurs internes comme l’estime ou la confiance en soi peuvent modifier l’auto-évaluation de l’influence, autant dans le sens de la surévaluation que de la sous-évaluation (Bertrandias, 2004). Des travaux montrent que les individus à faible estime de soi sont plus sensibles à l’influence interpersonnelle (Bearden et al., 1989), par extension, il est raisonnable de proposer qu’une faible estime de soi pourrait conduire à sous-estimer sa propre influence sur l’entourage. Ainsi les mesures pourraient refléter davantage le niveau de confiance en soi des répondants que leur véritable capacité à influencer (Yvengar et al., 2011). De fait, Lee et al. (2010) trouvent une forte corrélation entre le leadership d’opinion auto-désigné et la centralité out-degree : le fait de citer un grand nombre de contacts dans son entourage présupposerait une bonne capacité à nouer des relations et une bonne confiance en soi. Un troisième problème des mesures d’auto-désignation est la dépendance à l’outil de mesure : les échelles de leadership d’opinion sont nombreuses et surtout, marquées par des désaccords sur les essences du concept. Vernette (2003) répertorie les échelles de mesure du leadership d’opinion et met en évidence trois orientations dans l’élaboration de ces outils. Une première catégorie d’échelles (King et Summers, 1970 ; Childers, 1986 ; Gilly et al., (1998) voient le leadership d’opinion comme une tendance à donner des informations à l’entourage ; une seconde catégorie (Flynn et al. (1996) privilégie la capacité à influencer l’entourage ; une troisième catégorie d’outils combine les deux dimensions (Ben-Miled et Le Louarn, 1994 ; Goldsmith et Desbordes, 1991). Les mesures ne renvoyant pas à une même représentation du concept de leader d’opinion, leur convergence pose problème.
Face à cette faiblesse des méthodes d’auto-évaluation, la sociométrie constituerait une alternative plus fiable et valide, parce qu’elle respecte le processus naturel de recherche d’information : le consommateur se tourne vers les leaders d’opinion qu’il sélectionne dans son entourage (Duhan et al., 1997 ; Gershoff et al., 2001, Bertrandias, 2007). En demandant aux consommateurs de citer les personnes à qui ils demanderaient conseil, la méthode sociométrique formalise le processus habituel, plus ou moins conscient de recherche interpersonnelle. Mais cette approche suppose que le consommateur ait conscience des personnes qui l’influencent au quotidien dans des domaines aussi divers que les choix vestimentaires, culturels ou encore l’électroménager, ce qui paraît loin d’être évident. Par ailleurs, l’existence de biais de disponibilité en mémoire constitue une limite de la méthode qui conduit à une déformation des réponses données au profit des liens forts ou des contacts récents (Weimann, 1994).
Un nombre restreint de recherches ont évalué le degré de convergence entre les méthodes sociométriques et d’auto-évaluation. Jacoby (1974) a comparé trois méthodes d’identification des leaders dont l’auto-désignation et la sociométrie. Il établit des corrélations significatives comprises entre 0,26 et 0,86 entre les scores de leadership d’opinion (auto-désignation) et le nombre de citations qu’obtient l’individu pour le choix d’un vêtement. Les résultats sont obtenus avec des populations d’étudiants, des réseaux de petite taille (de 3 à 41 personnes) caractérisés par une forte intensité de lien. Dans une promotion de 90 étudiants, interrogés sur les sources de conseil à solliciter pour choisir un film au cinéma, Bertrandias (2004) trouve une convergence significative entre le nombre de citations sociométriques et le score de leadership, lorsque celui-ci est mesuré avec l’échelle de Childers (1986), mais pas lorsqu’il est évalué avec celle de Flynn et al. (1996). Deux mesures sociométriques étaient utilisées : le nombre de fois où la source d’information est citée en premier et le nombre total de citations. C’est seulement avec la première méthode qu’une convergence, modeste, est établie (r = 0,35 ; p < 0,01). Dans une seconde étude (Bertrandias, 2006), portant sur sept populations fermées d’étudiants (choix d’un ordinateur portable), les convergences sont plus fortes (les corrélations avec l’échelle de Childers varient de 0,40 et 0,51) et elles sont significatives pour les deux mesures sociométriques. Le film au cinéma laisse une place centrale à la similarité des goûts (homophilie). On peut penser que l’effet de similarité l’emporterait sur l’effet d’influence (leadership), lorsqu’il s’agit de désigner les référents de consommation. Pour le cinéma, les leaders d’opinion sont potentiellement plus nombreux, mais sont éclatés dans les différentes cliques de liens forts (sans liens entre elles). A l’inverse, l’ordinateur portable laisse une part plus faible à l’affectif, les leaders compétents seraient moins nombreux et dès lors, la convergence entre les méthodes serait meilleure, l’influence l’emportant sur l’homophilie. Nous retrouvons ici les points soulevés par certains travaux (Aral et al 2009 ; Aral & Walker 2010 ; Aral 2011) sur la confusion entre l’influence et l’homophilie dans les réseaux sociaux.
Plus une personne est citée de façon fréquente par son entourage, plus sa centralité in-degree dans le réseau de recommandation est forte (Freeman, 1979). Les travaux de Kratzer et Lettl (2009), Lee et al. (2010) et Iyengar et al. (2011) croisent, parmi d’autres, ces mesures de centralité avec des échelles de leadership d’opinion. Pour un échantillon d’enfants, Kratzer et Lettl trouve une corrélation significative de 0,59. Lee et al., quant à eux, trouvent des résultats plus nuancés sur un échantillon d’étudiants appartenant à un club ethnique, au sujet de la fréquentation des diverses activités du club. Ils trouvent une corrélation assez faible mais significative de la centralité de degré avec le score de leadership mesuré par l’échelle de Flynn et al. (1996). Il est intéressant de comparer ce résultat avec celui de Bertrandias (2004) qui ne trouvait pas d’association significative. A noter néanmoins que la mesure de centralité de Lee et al. ne correspond pas à la sociométrie de constitution des réseaux de recommandation puisque, indépendamment de toute recherche ou échange thématisé d’information, il s’agit simplement de citer les amis proches.
Concernant la recherche d’information auprès de médecins, Iyengar et al. (2011) trouvent des corrélations significatives entre la centralité « in-degree » et le score de leadership mesuré par l’échelle de Childers (r varie de 0,33 et 0,45 selon les villes). En revanche, la centralité « out-degree » n’est pas significative. A noter que, contrairement aux études précédentes, les effets de symétrie liés aux personnes qui se citent mutuellement sont contrôlés dans cette étude. Par un effet d’endogénéité, les coefficients de corrélation peuvent être surévalués en cas de symétries de citations trop nombreuses. Les auteurs observent que les indices sociométriques expliquent une plus grande part de l’adoption précoce du nouveau médicament (25%) que les mesures d’auto-évaluation (11%). Leur conclusion est que les mesures identifient deux concepts différents : les mesures sociométrique seraient plus proches des essences originelles du concept de leader d’opinion, alors que les mesures d’auto-évaluation mesuraient plus la confiance en soi que l’influence. Ils observent aussi que les leaders identifiés par la sociométrie sont aussi des suiveurs, alors que ce n’est pas le cas des leaders auto-évalués. Cela rejoindrait la conclusion de Watt et Dodds (2007) : le « bon » relai pour une stratégie virale est un individu qui influence les autres, tout en étant lui même influençable.
Lee et al. (2010) trouvent des résultats inverses, mais leur conclusion est la même : les mesures ne mesurent pas le même concept. Deux réseaux fermés de petite taille (75 étudiants membres d’un club et 40 membres d’un club du troisième âge) ont servi de support pour la collecte des données. Dans leur recherche, la centralité « out-degree » est corrélée avec l’auto-évaluation (rho Spearmann = 0,33 ; échelle de Flynn et al. 1996), mais pas la centralité « in-degree » (rho Spearmann = -0,19, NS). D’autres informations très intéressantes sont apportées. Les auteurs étudient simultanément la sensibilité à l’influence interpersonnelle et le leadership d’opinion. Ensuite, le leadership d’opinion est auto-évalué de deux manières : par le répondant lui même (perception) et par son entourage (évaluation effective). La sensibilité à l’influence interpersonnelle est évaluée sous ce même double angle : auto-évaluation individuelle et perception par l’entourage. Deux résultats complémentaires importants émergent : les corrélations entre les deux mesures de la perception du leadership (par l’individu et par son enourage) ne sont pas significatives (r= - 0,13) ; la corrélation la plus forte est celle existant entre le leadership évalué par l’entourage et la centralité « in-degree » (rho Spearmann  = 0,53 à 0,84). Enfin le leadership d’un individu évalué par l’entourage est corrélé avec le leadership périphérique (Betweeness) (Rho Spearman = 0,41). Finalement, si le leadership d’opinion est bien corrélé avec la position centrale ou périphérique du leader dans le réseau, cette corrélation dépend de la nature de la mesure du leadership. On pourrait dire que les personnes qui s’estiment leader d’opinion se considèrent (souvent à tort) comme populaires dans leur réseau (forte centralité « out-degree », mais plus faible centralité « in-degree »). Enfin, les véritables leaders d’opinions (perception par l’entourage) pourraient être ceux qui ont une centralité effective forte (indice « in-degree ») ou périphérique élevée. Nous retrouvons sur ce dernier point, la vision de Burt (1999) pour lequel deux types de leaders existe : le leader central et le leader périphérique. Cette recherche apporte une confirmation d’une supposition avancée par Watts et Dodds (2007) pour expliquer le fait que les leaders d’opinion ne sont pas des vecteurs efficients pour la diffusion d’information sur leurs réseaux : ils pourraient être peu sensibles à l’influence interpersonnelle. En effet, les cascades les plus percutantes sont celles qui sont initiées par des individus à la fois influenceurs et influençables pour leur entourage. Watts et Dodds (2007 supposaient que de tels individus seraient plutôt des individus peu connectés, situés à la « frange (extrémité) » des réseaux. Ainsi, les « pseudos » leaders, individus qui se considèrent (à tort) comme des leaders centraux (fort indice centralité « out-degree » et plus faible indice « in-degree ») jouent néanmoins un rôle important en terme de diffusion d’information ou de l’innovation : leurs nombreux contacts et leur sensibilité à l’influence interpersonnelle, leur permet d’être au courant des « nouveautés » et de les diffuser naturellement dans leur entourage, ce qui, à leurs yeux, renforce leur statut de leader ; comme ils sont aussi (modérément) influenceurs pour ces différents groupes, la contagion s’effectue. A l’inverse, le «vrai » leader central (faible indice centralité « out-degree » et fort indice « in-degree »), lui n’est pas sensible à l’influence interpersonnelle : il ne contribuera pas nécessairement à la diffusion de l’information ou de la nouveauté dans son groupe. Et pour compliquer l’affaire, Lee et al. (2010) montrent que ce « vrai » leader ne se perçoit pas lui même comme leader d’opinion, mais que son entourage le perçoit bien comme un leader...

Références

Sociométrie vs Auto-évaluation

Catégories de produits et réseaux

Implications marketing

Jacoby (1974)

Corrélation r = 0,26 à 0,86

Vêtements (étudiants)




Bertrandias (2004)

(2006)

Corrélation Echelle Childers et Citation (1er rang) (r = 0,35 ; p < 0,01)

Corrélations Echelle Childers et in degree (r = 0,40 et 0,51)

Film (étudiants)

Ordinateur portable (étudiants)




Kratzer et Lettl (2009)

Corrélation LO central et auto-éval (r = 0,59)

Jeux (Enfants)




Iyengar et al. (2011)

LO central (in-degree) est significativement corrélé avec auto évaluation Corrélation LO central (in degree) et auto-éval par l’individu (Echelle de Childers) (globalement, r = 0,32) et selon les villes ( r = 0,45 ; 0,41 ; 0,33) (p < 0,01)

LO central (out-degree) n’est pas significativement corrélé avec auto évaluation Corrélation LO central (out-degree) et auto-éval NS (-0,04)

Réseau traditionnel (médecin)

Adoption d’un nouveau médicament par des médecins


3 échantillons dans villes USA (LA, NY et SF)

LO central (in-degree) sont influents (adoption et diffusion innovation)

Les LO centraux adoptent plus vite que LO auto-éval

LO auto-évalués sont moins infuençables que LO centraux (in degree)

Lee et al. (2010)

Corrélation : LO central et auto-éval (Echelle de Flynn et al. (1996)

(Etudes 1 et 2) (Corrélation de rang rho Spearmann) et ß (régression multiple)

In degree  et auto évaluation LO par l’individu

Etude 1 : rho = - 0,19 (NS) ß = - 0,12 (NS)
In degree  et auto évaluation LO par l’entourage

Etude 1 : rho = 0,53 (p < 0,01) ß = 0,01 (p < 0,01)
Etude 2 rho = 0,84 (p < 0,01) ß = 0,11 (p < 0,01)
Out degree  et auto évaluation LO par l’individu

Etude 1 : rho = 0,33 (p < 0,01) ß = 0,17 (p < 0,01

Out degree  et auto évaluation LO par l’entourage

Etude 1 : rho = 0,18 (NS) ß = 0,00 (NS)

Etude 2 rho = 0,57 (p < 0,01) ß = 0,01 ((NS) 0,01
LO périphérique et auto évaluation LO par l’individu

Etude 1 : rho = 0,12 (NS) et ß = 13,3 (p < 0,01)

LO périphérique et auto évaluation LO par l’entourage

Etude 1 : rho = 0,41 (p < 0,01) et ß = 1,41 (p < 0,01)

Etude 1 : rho = 0,61 (p < 0,01) et ß = 7,02 (p < 0,01)

Etude 1 : 121 étudiants membres d’un club privé (Université canadienne)

Etude 2 : 40 membres d’un club de 3ème âge (Canada)


NB : Corrélation entre auto évaluation LO par l’individu et auto évaluation LO par entourage = -0,13 (NS)

LO central (in-degree) « véritable » LO, fortement influenceur, mais pas influençable

LO central (in degree ) ne s’estime pas LO par son auto-éval personnelle, mais est considéré comme LO par les autres (auto-éval)

LO central (out-degree), s’estime LO par son auto-éval personnelle, mais n’est pas considéré comme LO par les autres

LO central (out-degree) et qui s’auto-évalue comme LO (perception personnelle) « pseudo » LO, influençable, mais légèrement influenceur
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