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TENDENCIAS NEUROMARKETING 2019

En nuestro blog hemos hablado con anterioridad del Neuromarketing, con lo que el lector ya sabrá que consiste en la aplicación de técnicas de neurociencia para ponerlas al servicio del marketing y examinar, por ejemplo, los niveles de atención, memoria y qué emociones despierta un estímulo (como un producto, un anuncio, o un servicio).

Gracias a ello puede ayudarnos a mejorar nuestros productos o servicios, sirviendo de señal de aquellas áreas más proclives de recibir una mejora y ayudando a descifrar cómo son los procesos de decisión de los consumidores.

Se puede decir que el Neuromarketing se encuentra en proceso de proliferación, y en el siguiente artículo vamos a desgranar las tendencias que estarán más presentes durante el 2019.

 

Importancia del machine learning

Si bien la idea de inteligencia artificial (IA) es algo que conocemos de sobra y que lleva presente en el vocabulario de todos durante buena parte de las tres últimas décadas, ha sido sólo en los últimos años que ha ido ganando en importancia a medida que crece el big data.

Tenemos tal cuantía de información que es imposible que nuestras limitadas capacidades de procesamiento den cuenta de todo.

Cada vez tenemos que utilizar algoritmos o métodos de aprendizaje automático para poder articular y organizar toda esa información.

En ese sentido resulta particularmente importante la implementación de bots que tengan la capacidad de reproducir interacciones conversaciones humanas que incluyan emociones, sobre todo la empatía.

 

Realidad aumentada (AR) > Realidad virtual (VR)

Y esto es así porque la VR no está tan adelantada como se esperaba o deseaba debido a que por el momento no está logrando generar la inmersión necesaria en los usuarios.

Por su parte, la AR está consiguiendo prosperar en una gran cantidad de usos que no se esperaban en su concepción. A medida que avanza y se mejora, se va pudiendo también mejorar la experiencia del consumidor.

El principal atributo de ambas técnicas es que permiten probar diferentes entornos y hacerlos más accesibles a costos bajos.

 

Reducción de coste de técnicas

Las distintas tecnologías van avanzando y evolucionando, y con ello se hallan formas de abaratar costes en su producción; lo que a su vez se traduce en una disminución de coste a la hora de acceder a las mismas.

Los diferentes artefactos han aumentado su potencia de manera importante, lo que permite que la precisión de los estudios mejore sin que los precios aumenten. Se puede ver de manera clara en el EEG, eye-tracking e incluso en la fMRI.

 

Mejora en las herramientas

Como mencionamos en el punto anterior, la tecnología evoluciona y con ello las herramientas de las que se aprovecha el neuromarketing mejoran. Entre ellas se incluyen:

fMRI de menor coste:

hay formas de hacer que el acceso a estas máquinas sea de menor coste. Por ejemplo, existen empresas que las alquilan para poder realizar estudios, pagando sólo por el tiempo de uso que le des, lo que abarata el coste. Por otro lado, se están desarrollando máquinas móviles y más pequeñas a estos efectos que resultan menos costosas.

Nuevo EEG:

capaz de detectar más funcionalidades como el deseo de aproximación, el análisis de actividad de la corteza visual, sus usos en diferentes sistemas sensoriales, hacen del EEG todavía una herramienta a tener en cuenta para 2019.

NIRS:

permite examinar el funcionamiento de la actividad cortical, primordialmente del lóbulo frontal. Un aspecto interesante es que es una herramienta resistente al ruido, son capaces de detectar cambios de actividad cerebral en distintos entornos y dispositivos.

Así diferencian los cambios producidos por el estímulo estudiado de otros que lo rodean (ruido). Además otorgan una mejor resolución espacial que el EEG tradicional, con lo que su precisión es mayor.

 

Hiper-personalización

La personalización es una tendencia creciente en cualquier sector, ya que a los consumidores les gusta sentirse especiales, y esto se logra con la personalización.

Esto es especialmente relevante en las tecnologías digitales, en las que los proveedores conocen muchos datos acerca de los usuarios. Este aspecto está en relación con el “machine learning” anteriormente mencionado.

Y es que a través de la información que nos dan estas tecnologías podemos conocer datos como ambientales (ubicación, tiempo…) y personales (edad, gustos…) lo que permite a las empresas enfocarse de manera individualizada en cada uno de los clientes, mostrándoles aquellas cosas más acorde con estos datos, dándoles publicidad personalizada y relevante para todos.

Así, el uso de la IA, junto a las distintas herramientas arriba mencionadas, podría generar una tecnología que se adapte continuamente a nuestros gustos y hábitos.

 

 

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