Si estás analizando invertir en soluciones de neuromarketing, iniciar tu carrera en este campo, o contratar algún proveedor te dejo una guía de las metodologías más utilizadas junto a sus ventajas y contras.

Ten en cuenta que el neuromarketing aún es una rama emergente de la investigación de mercados, con lo cual, no hay un total consenso sobre la interpretación de los resultados que brindan los diferentes dispositivos y herramientas.

Más allá de lo anterior cada vez son más las compañías que han adoptado algún tipo de solución de este campo para evaluar sus estrategias. Esto se debe simplemente a que la información que se obtiene es realmente precisa e imposible de inferir a través de otras metodologías.

Los principales dispositivos y métodos de los que estaré hablando son:

EEG

El electroencefalograma es una de las metodologías más utilizadas y ampliamente aceptadas en neuromarketing.

Funcionamiento

El EEG mide la actividad cerebral detectando y amplificando las ondas eléctricas generadas por el cerebro, estas ondas que emite el cerebro se generan por la comunicación entre neuronas y la sincronización de diferentes regiones anatómicas.

Las variaciones en las ondas cerebrales indican alteraciones en el procesamiento cognitivo. Para esto hay dos métricas que normalmente se utilizan para medir la frecuencia en las alteraciones de las ondas cerebrales «potencia» y «coherencia»

En cuanto a la potencia mide la cantidad de actividad eléctrica cerebral durante un período de tiempo en particular a una determinada frecuencia. Una mayor potencia indica una mayor nivel de actividad y energía utilizadas en un área determinada a una frecuencia determinada.

Por otro lado, la coherencia mide la consistencia o correlación de las frecuencias de las ondas cerebrales a través de las diferentes áreas del cerebro. Una mayor coherencia entre regiones cerebrales indica que las regiones se están comunicando como parte de un proceso cognitivo.

Ventajas

  • Es la única técnica de medición cerebral que permite capturar la actividad al mismo tiempo que se están produciendo procesos cognitivos.
  • Es un método directo de medición de actividad cerebral registrando comportamientos y decisiones.
  • Los dispositivos de electroencefalografía se han vuelto más asequibles en los últimos años, mejoraron su tamaño y conectividad dando paso a nuevas posibilidades en el campo de la investigación. Nos permite estudiar dispositivos móviles, in-store, realidad virtual etc.

Contras

  • Las métricas son complejas de obtener e interpretar.
  • El diseño, ejecución y interpretación de estudios experimentales requiere de un alto grado de capacitación, en ocasiones se requiere un nivel doctoral.
  • Se requiere reiterar el estudio varias veces para aislar las señales de ruido propias de la actividad cerebral y que contaminan el estudio.

Eye-tracking

Esta tecnología se trata de una integración entre inteligencia artificial y machine learning. Mide los movimientos oculares, los puntos de fijación de la mirada y la dilatación pupilar.

Funcionamiento

Es una tecnología muy intuitiva y simple, no es una novedad que nuestros ojos siguen automáticamente lo que nos interesa, nos atrae, o incluso lo que nos parece desafiante.

Las variaciones en los movimientos oculares incluyen métricas como velocidad de los movimientos, duración de las fijaciones, patrones y frecuencia de los pestañeos, patrones de comportamiento de búsqueda nos dan una idea de cómo se está respondiendo a un estímulo visual, como una publicidad, un video, sitio web, o un lineal en una tienda.

La mayoría de los dispositivos de eye-tracking se componen por una luz infrarroja para encontrar y rastrear los movimientos oculares y estiman otras métricas relevantes tales como el tamaño de las pupilas y la distancia de la fuente del estímulo. Además los encontramos en versiones fijas para su uso en laboratorio o móviles en caso que el estímulo no esté en un entorno controlado.

Los desarrollos más recientes en cuanto a esta tecnología se trata de los sistemas de eye-tracking basados en las cámaras web que son menos precisos y dependen de las condiciones de luminosidad del entorno.

Ventajas

  • Relativamente económico: estos dispositivos no solo se han vuelto más asequibles, sino que han mejorado radicalmente su precisión.
  • Escalable: se puede utilizar en una gran variedad de circunstancias sin perder la precisión del método.
  • Brinda resultados en poco tiempo: se puede acceder a las métricas ni bien finalizado el estudio.

Contras

  • No nos dice porqué se está mirando algo
  • No sabemos si la atención visual va acompañada de una valencia emocional positiva o negativa.
  • Los elementos periféricos pueden tener algún efecto significativo sobre el comportamiento y no podemos registrarlas a través de este método.

Generalmente las limitaciones del método se pueden aminorar abordando las investigaciones con varios métodos permitiendo el cruzamiento de datos. La combinación más popular se realiza con el estudio de expresiones faciales ya que nos dan una idea de la valencia emocional.

Resonancia Magnética Funcional por Imágenes (fMRI)

Es por excelencia el método más preciso a momento de investigar patrones del funcionamiento cerebral.

Funcionamiento

Cuando un área cerebral está más activa necesita más oxígeno. Por lo tanto, el flujo sanguíneo se incrementará en este área determinada. La fMRI detecta las variaciones en el flujo de sangre oxigenada como resultado de la actividad cognitiva, de esta manera, correlaciona el la oxigenación con la actividad cerebral.

Mediante este método los investigadores han logrado una mejor comprensión de aspectos fundamentales del marketing como la naturaleza de la toma de decisiones de consumo, la interpretación de experiencias de los consumidores y el aprendizaje de valores culturales.

Todos estos insights profundos complementan las respuestas explícitas y ayudan a comprender factores tanto conscientes como subconscientes que influencian el comportamiento de los consumidores.

Ventajas

  • Método más preciso sobre la medición de la actividad cerebral.
  • Permite conocer el área cerebral específica que se activa ante un estímulo, permitiendo comprender las emociones que está sintiendo el participante.
  • Ideal para analizar estímulos estáticos como packagings, slogans, publicidades gráficas, aspectos de branding (isotipo, tipografías, isologo, etc.).

Contras

  • Es un método muy oneroso
  • Se requiere de un técnico especializado
  • Es invasivo y, por ende, dificulta reclutar participantes. Además es frecuente que los participantes requieran finalizar el estudio de forma anticipada.

Mediciones Implícitas

Las mediciones implícitas o estudios de respuesta temporal se basan en el tiempo que toma el cerebro humano para responder ante un determinado estímulo.

Funcionamiento

La investigación científica en áreas como la psicología y en neurociencias han revelado que nos tomamos menos tiempo para procesar estímulos que nos son familiares o esperados, en cambio nos toma más tiempo procesar aquello que nos resulta nuevo o inesperado.

Los estudios de tiempo-respuesta miden estas diferencias en las velocidades de procesamiento para proporcionar métricas sobre la memoria a largo plazo y la capacidad de conectarla con conceptos y actitudes. Básicamente lo que obtenemos en la «fuerza de asociación» y se refiere al grado en que conectamos los diferentes elementos para asentarlos en la memoria de largo plazo.

Se trata de técnicas muy simples y se han logrado expandir gracias a un importante conjunto de herramientas que nos ayudan a explorar diferentes fenómenos mentales. Hoy podemos estudiar el grado en que las marcas y los productos están conectados entre sí y cómo se vinculan con la mente de los consumidores.

A lo largo de los años se han desarrollado muchas pruebas de tiempo de respuesta diferentes y medidas de asociación implícita. Tres de las técnicas más populares que se utilizan en el neuromarketing en la actualidad son la preparación semántica, la preparación afectiva y la prueba de asociación implícita (IAT).

Ventajas

  • Pueden exponer actitudes implícitas hacia una marca, producto o incluso personajes destacados. Debemos tener en cuenta que es frecuente que las respuestas implícitas suelen ser mucho más realistas que las explícitas o autoinformadas.
  • Ayuda a obtener mejores predicciones sobre elecciones y comportamientos reales ya que las personas actúan impulsivamente o bajo presión.
  • Facilmente escalables
  • Económicas y simples de interpretar
  • No se requiere de sensores aunque los softwares especializados pueden llegar a ser costosos.

Contras

  • La fuerza de la asociación no es una medida del tipo de asociación que está representando.
  • Una asociación fuerte puede representar una identidad, una relación causal, una mera co-ocurrencia o cualquier otro tipo de relación. En otras palabras el hecho de asociar «cerveza» con «diversión» no quiere decir que siempre que nos tomemos una cerveza nos vayamos a divertir, ni a la inversa, siempre que nos estemos divirtiendo nos tomemos una cerveza.
  • Las asociaciones implícitas son conexiones inconscientes que no necesariamente pueden tener un sentido lógico. Si bien son relativamente fáciles de identificar deben interpretarse con precaución.

Biometría

La biometría mide respuestas fisiológicas como la sudoración, respiración y frecuencia cardíaca

Funcionamiento

Cuando hablamos de biometría nos referimos a una amplia gama de alteraciones fisiológicas que ocurren cuando respondemos emocionalmente o físicamente al mundo que nos rodea.

La mayoría de las alteraciones fisiológicas son involuntarias, por lo que nos dan idea de los procesos inconscientes que acompañan a las decisiones y, en definitiva, al comportamiento subconsciente del consumidor.

Las técnicas de neuroimagen como EEG y fMRI capturan la actividad del Sistema Nervioso Central (SNC) es decir los procesos que ocurren dentro del cerebro. La biometría captura respuestas físicas (movimientos musculares) dirigidas por el cerebro a través del Sistema Nervioso Periférico (SNP). Estas acciones físicas se comunican a través de dos subsistemas dentro del SNP: el Sistema Nervioso Autónomo (SNA) y el Sistema Nervioso Somático (SNS).

Las señales que se originan a través del SNA impactan en los músculos, órganos y glándulas como el corazón y el estómago. Son relativamente lentos, en su mayoría automáticos y producen respuestas corporales como sudoración, frecuencia cardíaca, respiración y dilatación pupilar.

Las señales que se originan en el SNS impactan en el sistema del músculo esquelético, son mucho más rápidas, y lo que es más importante, están parcialmente controladas de forma voluntaria. Incluyen respuestas como expresiones faciales, movimientos oculares, parpadeos y acciones físicas como caminar y hablar. (Genco et al., 2013).

Ventajas

  • Bajo costo
  • Escalabilidad
  • Tiempos de respuesta rápidos
  • Métricas intuitivas

Contras

  • Debido a que las diferentes reacciones fisiológicas reflejan diferentes aspectos de la emoción (discreta, dimensional, excitación versus valencia) y cognición (atención, carga cognitiva, activación de la memoria, fatiga), estas medidas se usan mejor en combinación entre sí y con tecnologías de neuroimagen como EEG y fMRI.

Respuesta Galvánica de la Piel

Funcionamiento

La respuesta galvánica de la piel (GSR) es un método dentro de lo que se conoce como el registro de la actividad electrodermal (EDA), estos términos se refieren al registro de las alteraciones en las glándulas sudoríparas reflejando la intensidad de nuestros estados emocionales, también denominado «excitación emocional».

Ventajas

  • Económico y preciso
  • Fácil instalación
  • Poco invasivo

Contras

  • La alteración en la sudoración puede no estar vinculada con la investigación en proceso. Con lo cual, siempre es recomendable combinar con otra técnica.

Inteligencia Artificial (AI) y Machine Learning (ML)

Los sistemas de AI y aprendizaje automático permiten construir modelos precisos para simular y predecir cómo responden las personas a las acciones de marketing que envuelven productos, marcas y experiencias de compra.

Funcionamiento

Denominamos machine learning o aprendizaje automático cuando diseñamos un algoritmo sin un conjunto de reglas predefinidas por un programador pero se perfecciona gracias un enorme conjunto de datos que lo van entrenando.

En otras palabras, tenemos un input que puede ser una fotografía y tenemos un output que puede ser si en esa fotografía encontramos un rostro humano o no.

Entonces, el algoritmo que coteja el output con el input aprende a hacer su trabajo de forma automática, por lo tanto es lo que denominamos aprendizaje automático o machine learning.

En machine learning el algoritmo que compara el output con el input se trata de una red neuronal artificial. Esta red neuronal es un conjunto de unidades o nodos interconectados. Cada nodo puede enviar y recibir señales desde y hacia otros nodos a los que está conectado.

El output que cada nodo envía es una función no lineal respecto a la suma total de los inputs. La calidad de las conexiones entre los nodos determina el efecto de un nodo sobre otro. Normalmente las neuronas se van agregando en diferentes capas, similar a un cerebro biológico.

Ventajas

  • Al igual que el cerebro humano, los algoritmos de aprendizaje automático se vuelven más inteligentes cuanto más datos absorben.
  • La principal fortaleza es la capacidad para patrones en datos complejos.

Contras

  • Las predicciones asumen que el futuro será similar al pasado.
  • Los resultados no proporcionan explicaciones de porqué funcionan o no funcionan.
  • Pueden existir reparos respecto a los consumidores en cuanto al uso de sus datos y privacidad.

Mirando al futuro

La mayoría de los proveedores de servicios de neuromarketing estiman que se profundizarán las metodologías en línea, como por ejemplo, la codificación implícita y estudio de expresiones faciales. Pero no creen que podrán reemplazar otros métodos como el EEG.

Un desarrollo a tener en cuenta es la integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático como medios para crear nuevos modelos predictivos del comportamiento de los consumidores aportando métricas más sofisticadas.

Debemos tener en cuenta que las circunstancias imprevistas de la pandemia han obligado a adaptarse y a innovar. Los líderes de opinión y las oportunidades educativas también han hecho su trabajo, dando a los clientes más y mejor información sobre los tipos de herramientas y metodologías disponibles.

El campo del neuromarketing ha madurado con clientes que hacen mejores preguntas y esperan resultados más procesables. Por supuesto, que todas las metodologías tiene sus limitaciones, sin embargo, encontrar formas en que las herramientas se complementen generará marcos de estudio más precisos para estudiar el comportamiento y descubrir nuevos insights que nos ayuden a comprender el comportamiento humano.