Naviguer dans le paysage numérique : le pouvoir et les limites des avis en ligne

À l'ère numérique actuelle, où l'information circule librement et où les choix abondent, les avis en ligne sont devenus des repères pour les consommateurs qui naviguent sur les sites et boutiques en ligne. Que vous soyez à la recherche d'un nouveau restaurant, que vous achetiez le dernier gadget ou que vous planifiez vos vacances de rêve, vous vous tournerez très probablement vers les avis en ligne pour éclairer vos décisions. TripAdvisor, par exemple, propose plus d'un milliard d'avis sur son seul site web. Mais qu'est-ce qui rend ces bribes de contenu généré par les utilisateurs si influentes, et pourquoi ont-elles plus d'importance que jamais ?

Dans cet article, nous aborderons le contexte général des avis en ligne et mettrons en lumière certains des travaux que nous avons réalisés sur les motivations qui sous-tendent les avis en ligne, le rôle des notes négatives et les défis que posent les faux avis. Le nouveau Sigma Research Lab de l'EDHEC Business School nous permettra d'approfondir ces domaines de recherche, ainsi que d'autres.

L'influence des avis en ligne

Les avis en ligne exercent une influence considérable sur les consommateurs en raison de leur capacité à fournir une sorte de "preuve sociale" et un sentiment de confiance. Dans un monde où les choix sont nombreux, les avis font office de bouche-à-oreille virtuel et aident les consommateurs à prendre des décisions en connaissance de cause. Lorsque les acheteurs potentiels rencontrent des avis positifs, ils perçoivent un bien ou un service comme étant plus fiable et de meilleure qualité. En outre, les avis font souvent état de l'expérience et du degré de satisfaction des clients précédents, ce qui aide les consommateurs à imaginer leurs propres interactions potentielles avec une entreprise. À l'inverse, les avis négatifs peuvent inciter les consommateurs à la prudence, voire les dissuader de faire un achat. Ils constituent des signaux d'alarme, soulignant les problèmes potentiels et dissuadant les clients de s'engager avec une marque ou un produit particulier.

Pour les entreprises, les avis en ligne peuvent être une arme à double tranchant. Les avis positifs peuvent renforcer la réputation d'une entreprise, attirer de nouveaux clients et fidéliser les clients existants. Ils servent de caution (gratuite) et renforcent la confiance et la crédibilité aux yeux des clients potentiels. Au contraire, les avis négatifs peuvent nuire à l'image d'une entreprise, éroder la confiance et faire fuir les clients potentiels, ce qui, en fin de compte, a un impact négatif sur les ventes et les bénéfices.

Pourquoi et comment les consommateurs rédigent-ils des avis ?

La récente enquête Local Consumer Review Survey 2023 révèle qu'un pourcentage impressionnant de 98 % des personnes lisent les avis en ligne sur les entreprises locales, ce qui souligne l'impact des avis en ligne des consommateurs sur les résultats commerciaux. Les avis en ligne sont généralement évalués sur une échelle de 5 étoiles. Dans un article paru en 2013 dans Journal of Marketing (coécrit par Martin Wetzels, professeur à l'EDHEC) (1), l'impact potentiel des sentiments négatifs et positifs et de la concordance des styles linguistiques sur les taux de conversion (au lieu de se concentrer sur les notes en étoiles ou les classements, contrairement aux recherches antérieures) pour un panel dynamique de critiques de livres a été étudié. Cela signifie que les changements de sentiments négatifs ont un impact (négatif) plus fort sur les taux de conversion que les changements de sentiments positifs, ce qui souligne l'effet néfaste potentiel des critiques négatives sur les taux de conversion.

Les résultats de l'étude empirique soulignent également l'importance de la congruence du style linguistique avec les différents genres de livres, suggérant que le style linguistique, directement et conjointement avec le sentiment positif, augmente les taux de conversion. Pour améliorer les taux de conversion, les détaillants en ligne devraient envisager de fournir des conseils pour rédiger dans un style linguistique plus conforme à la catégorie de produits et de modifier l'ordre d'apparition des avis, en donnant la priorité aux avis positifs les plus conformes.

Dans un article de 2017 et un article de 2019 du Journal of Consumer Research (coécrits par Martin Wetzels, professeur à l'EDHEC) (2) (3), cette recherche a été prolongée par des analyses basées sur la linguistique et le traitement du langage naturel (NLP).

Les travaux de 2017 ont principalement exploré l'impact des expressions de sentiment implicites (au-delà des mots de sentiment individuels) et l'intensité du sentiment (certains sentiments sont plus forts que d'autres) en utilisant des données obtenues auprès d'Amazon, Twitter (maintenant connu sous le nom de "X") et Facebook. L'utilisation du NLP permet une analyse plus fine des expressions implicites du sentiment (expressions directives, comminatoires et assertives) au-delà de l'utilisation de mots individuels de sentiment positif et négatif basés sur des dictionnaires.

Dans l'étude associée réalisée en 2019, l'impact potentiel des images sur le partage des messages a été exploré. Les résultats de l'étude montrent que l'utilisation d'images conduit globalement à un plus grand partage des messages de marque. Cependant, l'utilisation d'images orientées vers l'action (ou directives) conduit à un partage moindre des messages de marque.

L'impact des notes d'évaluation faibles

La plupart des critiques et des notes en ligne penchent généralement du côté positif du spectre. Au milieu de cet océan de positivité, les notes négatives se distinguent, attirant notre attention et ayant souvent un impact significatif. Imaginez que vous receviez une note négative sur une plateforme de vente d'articles d'occasion après avoir vécu des expériences positives et reçu de bonnes notes de la part d'autres utilisateurs. Une telle expérience vous amènera probablement à vous interroger sur ce qui n'a pas fonctionné, ce qui pourrait vous dissuader de poursuivre votre engagement sur la plateforme.

Un article récent publié dans le Journal of Marketing Research (co-écrit par Arne De Keyser, professeur associé à l'EDHEC) (4) souligne comment le format dans lequel ces notes négatives sont présentées peut influencer de manière significative les résultats des consommateurs. Lorsqu'une entité généralement performante - c'est-à-dire un bien, un service, un client, un employé, ... - reçoit une note négative, le fait de la présenter sous la forme d'une moyenne (indiquant les notes d'évaluation comme une moyenne globale - par exemple, "Votre note moyenne globale est de 4,2/5)) tend à atténuer la négativité perçue, contrairement à un format incrémentiel (affichant chaque évaluation individuelle - par exemple, des notes de 5/5, 5/5, 5/5, 5/5, et 1/1).

Par exemple, imaginons qu'un chauffeur de covoiturage, comme ceux des plateformes Uber ou Lyft, reçoive de façon inattendue une mauvaise note, alors qu'il a toujours fait preuve d'excellence. Lorsque cette évaluation négative est présentée sous la forme d'une moyenne, l'impact est atténué, ce qui nuit moins à la réputation générale du conducteur. Cela peut conduire à une meilleure fidélisation de la clientèle, car les passagers sont plus susceptibles d'envisager de donner une nouvelle chance au chauffeur. À l'inverse, lorsque la plateforme a l'intention de décourager le chauffeur de continuer, il est recommandé d'afficher progressivement les mauvaises notes. Le choix du format peut mettre en évidence ou atténuer les écarts d'évaluation, ce qui en fait un outil stratégique pour les entreprises afin de fidéliser les consommateurs, les employés et les autres acteurs concernés.

Gérer les faux avis

Les universitaires et les autorités de régulation s'inquiètent de plus en plus de la prévalence des faux avis sur les plateformes en ligne et de leur impact sur le comportement des consommateurs. On estime que, dans certaines catégories de produits, jusqu'à 70 % des avis sont trompeurs, ce qui se traduit par une perte potentielle de bien-être pour le consommateur s'élevant à 12 cents pour chaque dollar dépensé, car les clients sont orientés vers des produits de qualité inférieure.

L'attention des consommateurs aux faux avis peut être largement attribuée au "biais de vérité" - une propension naturelle à faire confiance aux déclarations écrites, associée à un manque de conscience de cette propension. En outre, la difficulté de distinguer la vérité de la tromperie sous forme écrite exacerbe le problème. Les participants à une étude menée par une équipe de chercheurs, dont Ivan Gordeliy, assistant professor à l'EDHEC, n'ont pas réussi à détecter les faux avis, même lorsqu'ils étaient formés aux indices linguistiques utiles pour cela (5).

D'un point de vue commercial et scientifique, il n'est pas toujours facile de définir ce qu'est un "faux" avis. S'agit-il d'informations inexactes, d'une violation des conditions de la plateforme ou d'un avis émanant d'un non-utilisateur ?

Une étude récente (2023) publiée dans le Journal of Consumer Research (coécrite par Ivan Gordeliy, assistante professor à l'EDHEC) (6), propose une approche novatrice de l'examen des faux avis en se penchant sur les processus cognitifs impliqués dans leur création. Les commentaires authentiques s'appuient généralement sur la mémoire épisodique, détaillant les détails d'un événement - ce qui s'est passé, où cela s'est passé et quand. Cette dimension fait défaut aux critiques fabriquées, qui présentent par conséquent des schémas linguistiques uniques. Les chercheurs ont identifié cinq indicateurs linguistiques clés permettant de distinguer le vrai du faux : la spécificité de la langue, l'utilisation de mots rares, le caractère informatif, le recours à d'autres indices textuels et la présence des trois W (what, where et when) de la mémoire épisodique.

Imaginez que vous décrivez une visite récente au musée d'Orsay, avec des détails tels que l'inefficacité du flux de visiteurs ou la foule écrasante, par opposition à une description basée uniquement sur des connaissances préexistantes. Ces réflexions authentiques, imprégnées d'une expérience récente, contrastent avec celles qui reposent uniquement sur la mémoire sémantique, ce qui peut permettre de distinguer les avis authentiques des avis fictifs.

En réponse au problème croissant des faux avis, l'équipe de recherche, dont fait partie Ivan Gordeliy, élabore des solutions pratiques. Leur collaboration actuelle avec une grande plateforme en ligne vise à appliquer leurs résultats théoriques pour renforcer les processus de vérification des avis. Cette initiative est aussi un appel à l'action pour les entreprises, qui doivent investir dans l'amélioration de leurs systèmes d'évaluation, en s'appuyant sur des recherches de pointe pour endiguer la vague de faux avis et renforcer la confiance des consommateurs.

Et demain ? Les nouveaux flux de données composant les commentaires

À mesure que le paysage des avis en ligne évolue, les universitaires et les professionnels du secteur doivent reconnaître les modalités changeantes par lesquelles les consommateurs partagent leurs expériences. Alors que la grande majorité des recherches passées se sont concentrées sur les avis écrits, la popularité des supports visuels et auditifs, tels qu'Instagram, YouTube et TikTok, suggère que ces voies sont mûres pour l'exploration. Aujourd'hui, nous voyons de plus en plus d'avis multimédias qui offrent une perspective plus riche et plus immersive sur les biens ou les services, en saisissant des nuances qui peuvent être perdues dans le texte. Pour cela, les méthodes analytiques telles que l'exploration de la voix, de l'image et de la vidéo sont des extensions nécessaires de la boîte à outils des spécialistes du marketing.

Par exemple, dans un article paru en 2023 dans le Journal of the Academy of Marketing Science (coécrit par Martin Wetzels, professeur à l'EDHEC) (7), l'impact de l'intelligence artificielle sur l'évaluation des assistants vocaux numériques est exploré à l'aide de ces nouvelles méthodes. Alors que l'ère numérique continue de redéfinir la manière dont nous partageons et utilisons les avis, il est impératif que le marketing élargisse ses horizons, en tirant parti des technologies et des méthodologies de pointe pour mieux comprendre la nature multiforme des avis et commentaires des consommateurs.

Références

(1) Ludwig, S., Ruyter, J.C. de, Brüggen, E.C., Pfann, G. and Wetzels, M.G.M. (2013), More than Words: The Influence of Affective Content and Linguistic Style Matches in Online Reviews on Conversion Rates, Journal of Marketing, 77 (1), 87-103. https://doi.org/10.1509/jm.11.0560

(2) Villarroel-Ordenes, F., Ludwig, S., Ruyter, K. de, Grewal, D. and Wetzels, M. (2017), Unveiling What Is Written in the Stars: Analyzing Explicit, Implicit and Discourse Patterns of Sentiment in Social Media, Journal of Consumer Research, 43 (6), 875-894. https://doi.org/10.1093/jcr/ucw070

(3) Villarroel-Ordenes, F., Mahr, D., De Ruyter, K., Wetzels, M., Ludwig, S., and Grewal, D. (2019), Cutting through Content Clutter: How Speech and Image Acts Drive Consumer Sharing of Social Media Brand Messages, Journal of Consumer Research, 45 (5), 988-1012. https://doi.org/10.1093/jcr/ucy032

(4) Lembregts, C., Schepers, J. & De Keyser, A. (2024). Is it as bad as it looks? Judgements of quantitative scores depend on their presentation format. Journal of Marketing Research (forthcoming). https://doi.org/10.1177/00222437231193343

(5) Kronrod, A., Lee, J. K., & Gordeliy, I. (2017). Detecting fictitious consumer reviews: A theory-driven approach combining automated text analysis and experimental design. Marketing Science Institute Working Papers Series, 17–124.

(6) Kronrod, A., Gordeliy, I., & Lee, J. K. (2023). Been There, Done That: How Episodic and Semantic Memory Affects the Language of Authentic and Fictitious Reviews. Journal of Consumer Research, Vol. 50, Issue 2, August 2023, Pages 405–425. https://doi.org/10.1093/jcr/ucac056

(7) Schweiger, E., Breßgott, T., Guha, A., Grewal, D., Wetzels, M. & Mahr, D. (2023), How artificiality and intelligence affect voice assistant evaluations, Journal of the Academy of Marketing Science, 51(4), 843-866. https://doi.org/10.1007/s11747-022-00874-7

Autres références utiles

• Babić Rosario, A., de Valck, K. & Sotgiu, F. (2020). Conceptualizing the electronic word-of-mouth process: What we know and need to know about eWOM creation, exposure, and evaluation. Journal of the Academy of Marketing Science, 48, 422-448.
• Köcher, S. & Köcher, S. (2021). The mode heuristic in service consumers’ interpretations of online rating distributions. Journal of Service Research, 24(4), 582-600.
• Mousavi, J., Singh, S. N., Chatterjee, P. & Tamara Masters (2024). Unveiling stars: How graphical displays of online consumer ratings affect consumer perception and judgement. Journal of Marketing Research, forthcoming.
• Tirunillai, S. & Tellis, G. J. (2012). Does chatter really matter? Dynamics of user-generated content and stock performance. Marketing Science, 31(2), 198-215.
• TripAdvisor (2022). Travelers Push Tripadvisor Past 1 Billion Reviews & Opinions!

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