Plusieurs blogs et sites Web axés sur le marketing des réseaux sociaux suggèrent que, pour les marques possédant un compte Instagram, il peut s’avérer profitable de cultiver l’anxiété de ratage, c’est-à-dire la peur de rater quelque chose (« fear of missing out », « FoMO » en anglais), de leurs followers en publiant du contenu éphémère. En s’appuyant sur une enquête en ligne réalisée auprès de 550 followers de comptes Instagram de différentes marques et sur une expérience basée sur des scénarios impliquant 535 participants, le présent article montre que le caractère éphémère du contenu déclenche le FoMO chez les followers, ce qui influe positivement sur l’engagement et la fatigue envers le compte de la marque. L’engagement (resp. la fatigue) envers le compte de la marque, à son tour, est lié(e) positivement (resp. négativement) à l’attitude envers la marque et à l’attachement à celle-ci. Des analyses plus approfondies révèlent que l’effet total du FoMO chez les followers sur l’attachement à la marque est positif et significatif, tandis que l’effet total du FoMO sur l’attitude envers la marque n’est pas significatif. De plus, le caractère éphémère du contenu a un effet total négatif et significatif sur l’attitude envers la marque. Ces résultats indiquent donc notamment qu’il n’est pas avantageux pour les marques de favoriser le FoMO chez leurs followers Instagram en publiant du contenu éphémère.

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Robotic warehouses have transformed logistics, prioritizing speed and efficiency. However, traditional static priority systems often leave low-priority customers facing excessive delays, raising concerns about fairness. This research, based on Invia, a robotic warehouse company, proposes a dynamic priority allocation model to balance efficiency and fairness. By adjusting order priorities over time, this approach ensures that both high-priority and long-waiting low-priority orders receive timely fulfillment. Through stochastic modeling and simulations, we demonstrate that dynamic prioritization reduces delays compared to static and first-come, first-served (FCFS) models. Case studies in e-commerce and healthcare logistics illustrate the broader impact of fairness in automation. As industries increasingly rely on AI-driven decision-making, the balance between efficiency and equity becomes critical. This research challenges the assumption that robotic warehouses should optimize for speed alone and advocates for a future where fairness plays a central role in automated commerce.
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