Er zijn vele manieren om een product of dienst aan de man te brengen. Het begint natuurlijk met naamsbekendheid. Mensen moeten immers weten dat je bestaat. En dat kun je op verschillende manieren bereiken. Met een hoog marketingbudget, slimme gerichte acties om de bekendheid van je merk te vergroten of vooral via mond-tot-mond reclame. Uit vele onderzoeken blijkt dat het laatste het meest effectief is. Want als er iemand via een reclameboodschap op tv jou vertelt iets te kopen of je partner, een goede vriend of familielid raad je iets aan, waar ben je gevoeliger voor? Juist. Maar hoe zit dat online waar je de hele dag overladen wordt met informatie?
Online mond-tot-mond reclame
Eerder schreef ik al een artikel over online mond-tot-mond reclame, specifiek gericht op Twitter. Jansen, Zhang, Sobel en Chowdury (2009) onderzochten of het doorvertellen van informatie zorgt voor positievere houding en (koop)intentie ten opzichte van merken. Het antwoord was dat Twitter zeker een goed middel is om snel een groot publiek te bereiken en hen ook te overtuigen van een bepaald product of merk. Waarbij wel werd aangetekend dat het sentiment van de boodschap op Twitter van belang is. Je kunt met een positief bericht natuurlijk veel goed doen, maar een negatief bericht heeft nagenoeg dezelfde impact, maar dan de andere kant op.
Informatie overload
Wang en Güclü (2023) hebben het onderzoek van Jansen et al. (2009) verder opgerekt door te kijken naar een bredere scope van online mond-tot-mond reclame en het effect daarvan op de consument. Daarvoor hebben ze onder andere gekeken naar informatie overload. Dit fenomeen houdt in dat je zoveel informatie op je afgevuurd krijgt, dat je niet meer goed in staat bent om dit allemaal te verwerken. En vervolgens te komen tot een verstandige keuze.
Elaboration Likelihood Model
Voor het onderzoek hebben Wang en Güclü een klassiek model van stal gehaald: het Elaboration Likelihood Model van Petty en Cacioppo (1986). Dit model bespreekt hoe we informatie verwerken en hoe die verwerking zorgt voor meer of minder beïnvloeding van een individu. Daarbij is er een verschil tussen rationele informatieverwerking en heuristische informatieverwerking. Iemand die adverteert met inhoudelijke argumenten zet in op ratio. Zie je vooral veel schreeuwerige termen, felle kleuren en stevige muziek, dan wordt er ingezet op heuristische verwerking waarbij je in een emotionele staat wordt gebracht.
Online mond-tot-mond reclame en informatie overload
Wang en Güclü hebben voor hun onderzoek gekeken naar het sentiment rond de term ‘Bitcoin’ op Twitter. Daarvoor hebben ze meer dan 8.000 tweets geanalyseerd. Met als centrale vraag hoe eventuele aanprijzingen of afkeuringen ten opzichte van het investeren in crypto invloed heeft op de ontvanger van die boodschappen. Daarbij combineerden ze de rationele kant van beïnvloeding, met argumenten, en de sentimentele kant, meer gericht op emotie.
Informatie overload is een uitdaging online
Eén van de belangrijkste resultaten van het onderzoek was dat informatie overload online zorgt voor meer negativiteit en polariteit rond een bepaald merk of product. Hoe meer mensen te lezen kregen over in dit geval de Bitcoin, hoe negatiever ze werden hierover. Ongeacht of de berichten die ze te lezen kregen, positief of negatief waren. Het was simpelweg teveel, waardoor de ontvangers begonnen af te haken.
Voorzichtig met online mond-tot-mond reclame
Dit onderzoek laat daarmee zien dat er weliswaar grote mogelijkheden zijn om online mond-tot-mond reclame toe te passen, maar ook dat daar gevaren schuilen. Je wilt mensen niet overladen met informatie met als gevolg dat ze negatiever worden ten opzichte van jouw product of merk. Dat vraagt om communicatie- en marketingspecialisten om gedoseerd te werk te gaan. Meer is niet altijd beter, ook al lijken de mogelijkheden online eindeloos. Goed kijken naar waar de doelgroep zich bevindt en de juiste hoeveelheid informatie verschaffen is de sleutel tot succes. En hoe je weet wat die juiste hoeveelheid is? Dat lukt alleen door goed in beeld te hebben hoe jouw consument in elkaar steekt.
Meer weten over dit onderwerp of andere artikelen op deze site? Stuur me een mail.
Bronnen
Jansen, B. J., Zhang, M., Sobel, K. & Chowdury, A. (2009). Twitter power: tweets as electronic word of mouth. Journal of the American society for information science and technology, 60, 2169-2188.
Petty, R. E. & Cacioppo, J. T. (1986). The elaboration likelihood model of persuasion. Advances in experimental psychology, 19, 123-205.
Wang, L., & Güçlü, B. (2023). The more, the not merrier? exploring information overload in the context of electronic word-of-mouth (eWOM). Journal of Marketing Communications, 31(1), 81–98.