De continue stroom aan social media posts, waarin we ons hele dagelijkse leven delen, bevatten bedoeld en ook onbedoeld merken en merkproducten. Terwijl we scrollend via timelines en stories door de levens van anderen gaan, worden we daarom continu blootgesteld aan merkproducten. Met het ene merk voelen we ons meer verbonden dan met het andere en dat kan gevolgen hebben voor hoe we de informatie op de foto verwerken. Op Instagram moeten consumenten aan de hand van simpele cues, zoals een lachend gezicht, een oordeel vormen over het product. Deze studie onderzoekt het effect van een lachend gezicht in merkgerelateerde Instagram posts op engagement (likes en comments) en merkeffecten (aankoopintentie), en of dit effect mede wordt bepaald door de betrokkenheid met het merkproduct.
Instagram: systematische of perifere verwerking?
Volgens het elaboration likelihood model (ELM) zijn er voor consumenten grofweg twee manieren om tot een oordeel te komen over een product (zie onderstaande video). Bij de eerste manier (systematisch) wordt informatie over een merkproduct zorgvuldig verwerkt en de voor- en tegenargumenten om een product te kopen tegen elkaar afgezet. Bij de tweede manier (perifeer) nemen consumenten die tijd niet, en wordt het oordeel gebaseerd op simpele cues zoals een lachend gezicht: een teken dat degene op de foto blij is met het product. Doorgaans wordt deze eerste manier gebruikt voor merkproducten waar de consument zich verbonden mee voelt, en de tweede manier voor producten waar die betrokkenheid minder is. De vraag is nu: Hoe werkt dat op Instagram? Instagram is een visueel platform dat vaak maar weinig informatie over de producten beschikbaar heeft. Het product staat wel op de foto, maar er is geen uitgebreide informatie over het merkproduct aanwezig en dat maakt het vormen van een oordeel op de systematische manier lastig. Misschien dwingt dit consumenten om ook bij hoge verbondenheid met een merkproduct te focussen op simpele cues, zoals een lachend gezicht.
In bovenstaande video wordt het Elaboration Likelihood Model uitgelegd
Het onderzoek
Deze studie bestaat uit drie delen: 1) In een big data set van 17.000 merkgerelateerde Instagram posts van consumenten kijken we naar het effect van een (lachend) gezicht op likes en comments voor verschillende maten van productbetrokkenheid, 2) in een experiment herhalen we studie 1 in een gecontroleerde omgeving en kijken we naar het effect van (lachende) gezichten op merkuitkomsten zoals aankoopintentie, en 3) met een “thought listing” procedure zoeken we naar verklaringen voor de gevonden resultaten in studie 1 en 2. In elke studie maken we onderscheid tussen posts met alleen het product, posts met het product en een neutraal kijkend persoon, en posts met het product en een lachend persoon.
De resultaten
De resultaten laten zien dat de aanwezigheid van een persoon in posts leidt tot meer likes en comments dan instagramfoto’s waar alleen het product opstaat, ongeacht de mate van betrokkenheid met het merkproduct. Voor aankoopintentie zien we wel een verschil: daar is het effect van een lachend persoon zelfs groter voor merkproducten waar consumenten doorgaans een hoge mate van betrokkenheid voor voelen (zoals een auto) dan voor producten waar die verbinding minder is (zoals een flesje cola). Als we kijken naar de thought listing procedure vinden we daar een opvallende reden voor. De participanten vinden foto’s van een auto zonder persoon arrogant overkomen, alsof degene die de foto plaatst opschept over zijn of haar nieuwe auto. Voor de foto’s waar een (lachend) persoon samen met de auto poseert vinden we dat negatieve sentiment niet.
Kortom: maak gebruik van de kracht van een lach
Kortom, het lijkt erop dat ook voor producten waarmee consumenten doorgaans een hoge mate van betrokkenheid ervaren de aanwezigheid van een (lachend) persoon op de foto een positief effect heeft op de merkuitkomsten. Dat kan erop wijzen dat consumenten ook voor merkproducten met een hoge mate van betrokkenheid gebruik maken van de perifere manier van informatie verwerken. Of dat echt zo is moet toekomstig onderzoek uitwijzen, maar als marketeer doe je er in elk geval goed aan genoeg lachende gezichten op je Instagramfoto’s te laten zien.
Dit blog is gebaseerd op onderzoek van Annemarie Nanne, Marjolijn Antheunis, Eric Postma, Sander Wubben, en Guda van Noort. De resultaten worden op dit moment verwerkt tot een wetenschappelijk artikel.