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El Neuromarketing, también conocido como neuromercadotecnia o neuromercadeo o neuroventas consiste en la aplicación de técnicas pertenecientes a las neurociencias, en el ámbito de la mercadotecnia y los negocio, y que ananaliza los niveles de emoción, atención y memoria evocados por estímulos en contexto de marketing o publicidad, como son anuncios, productos o experiencias.
Todo ello, con el objetivo de tener datos más precisos acerca de la reacción de los usuarios, clientes o consumidores y mejorar la gestión de recursos destinados a las estrategias de los negocios y empresas, así como a la mejora de los propios productos, sus características, manipulación, aceptación, reacción del consumidor, etc.
A través de la recopilación de las reacciones a estos estímulos, el Neuromarketing es capaz de señalar cómo mejorar un producto o servicio y cómo son los procesos de decisión del consumidor.
No cabe duda de que el Neuromarketing es cada día más popular y que abarca cada vez más procesos en los que sus resultados son tenidos en cuenta. La mejor forma de comprende su relevancia y proliferación es a través de la siguiente lista de tendencias a tener en cuenta en 2019, con base en el artículo del Dr. Rosenstein de Neural Sense.
El aprendizaje automático está aquí. A pesar de que la inteligencia artificial (IA) ha existido durante las últimas 3 décadas y se ha hablado de ella desde la década de 1960 (acuñada por John McCarthy en 1956), fue solo desde finales de 2010 que se aceleró en la corriente principal a medida que el big data continúa obteniéndose. Más grande.
La cantidad de datos e información producida y disponible es tan grande que se ha vuelto imposible que nuestras capacidades limitadas de procesamiento cognitivo puedan analizar todo esto y realizar estimaciones significativas. Esto es especialmente cierto en el mercado y la investigación económica, y con los grandes conjuntos de datos biométricos y de neurofeedback que uno tiene con el neuromarketing, no es diferente.
Cada vez más, necesitamos confiar en algoritmos y / o aprendizaje automático para analizar estos datos y extraer patrones significativos. Los métodos y medios en los que estos sistemas AI de máquina hacen que esta información sea significativa varían considerablemente, desde el análisis semántico, del sentimiento hasta las estimaciones de frecuencia y eventos.
Se dijo que 2018 era el año de la Realidad Aumentada (AR) y la Realidad Virtual (VR), sin embargo, la realidad virtual no está tan avanzada como se esperaba. Esto no significa que haya menos interés que antes.
Lo que muchos sospechan, es que la llegada de VR y AR aún no ha florecido. Algunos han sugerido que, si bien se ha sugerido que la realidad virtual es el fabricante de la interacción entre humanos y ordenadores, puede ser que AR comience a superar la realidad virtual. Desafortunadamente, la realidad virtual no es lo suficientemente inmersiva o donde debe estar, por el momento.A medida que AR (y VR) continúan avanzando, permitirá a los neuromarketers ampliar la forma en que podemos optimizar las experiencias de los consumidores.
Por ejemplo, si quisiéramos probar un planograma para un estante de una tienda en una tienda de comestibles, podríamos superponer diferentes opciones de diseño de estantes utilizando AR, o construirlos en VR, y usar tecnología de seguimiento ocular para evaluar cómo una persona navegaría visualmente por el mismo espacio en el mundo real.
Las ventajas de este tipo de prueba nos permiten reducir costos al probar entornos virtuales y aumentados para aplicaciones del mundo real.
La reducción del costo de varias piezas de hardware, desde la tecnología celular hasta los dispositivos de neurociencia junto con la potencia informática mejorada en dispositivos móviles, significa que los investigadores del mercado pueden escalar sus estudios sin sacrificar la calidad de sus datos. Esto se puede ver especialmente en los campos de electroencefalografía y seguimiento ocular.
Esto también está comenzando a impactar en la investigación de imágenes cerebrales funcionales (fMRI, por sus siglas en inglés) en Neurociencias a medida que surgen más y más publicaciones en fMRI y especialmente en el hardware y las metodologías de espectroscopia de resonancia de infrarrojo cercano funcional (FNIR), menos costosas.
Las herramientas analíticas han mejorado. En general, debido al aumento de la potencia de cómputo disponible con menores costos para adquirir hardware; paquetes de software estadístico menos costosos; la aparición de análisis basados en Bayesian (y el alejamiento de las pruebas de hipótesis nulas); la introducción de inteligencia artificial, redes neuronales y otras formas de aprendizaje automático en los procesos de análisis de datos.
Las ideas producidas en el campo del neuromarketing ahora son más escalables, robustas y tienen mayor fidelidad que cuando el campo comenzó a principios de los años 2000.
Al adoptar el enfoque científico y la filosofía, el neuromarketing se ha vuelto mucho más transparente sobre su proceso de presentación de informes y metodologías.
Las firmas de neuromarketing de renombre están ahora detrás de rigurosos principios éticos, de los cuales la divulgación y la transparencia del proceso de investigación son de suma importancia. Atrás quedaron los días de las metodologías propietarias y las técnicas de caja negra. Las metodologías patentadas solo sirven para proteger los intereses del proveedor de servicios, pero de ninguna manera sirven al cliente o a la industria en general. Esto también ha allanado el camino para la aceleración, el desarrollo y el crecimiento de las metodologías actuales.
Hay una serie de nuevos desarrollos tecnológicos en neurociencia aplicada. Éstos incluyen:
Nuevas metodologías de EEG
Las nuevas metodologías de EEG, como las variaciones en la detección de la motivación de aproximación, el examen del funcionamiento de la corteza visual, las aplicaciones en múltiples sistemas sensoriales y el artefacto EEG mejorado y los algoritmos de posprocesamiento, significan mantener el EEG en el juego de neuromarketing y establecer el EEG como una metodología sólida e importante.
FMRI más barato (fMRI 2.0)
Hay movimientos para hacer que las máquinas fMRI sean menos costosas y un objetivo de desarrollar fMRI escalable, móvil e incluso menos costoso. Los participantes de la industria en fMRI esperan hacer que la tecnología sea aún más accesible en los próximos años. Esto significa más escaneo cerebral funcional, mejores técnicas, más publicaciones y, finalmente, fMRI como un enfoque estándar en estudios de neuromarketing
NIRS
La espectroscopia de resonancia infrarroja cercana (NIRS, por sus siglas en inglés) ha existido desde hace algunos años. Esta tecnología permite a los neurocientíficos examinar el funcionamiento del cerebro, principalmente de la actividad cortical (predominantemente del lóbulo frontal). Estos dispositivos son resistentes al ruido, lo que significa que pueden usarse para detectar cambios cerebrales y procesamiento cognitivo / emocional en una amplia gama de entornos y dispositivos móviles.
Proporcionan una mejor resolución espacial de la activación cerebral que el EEG en general, pero aún no en la escala de fMRI (aunque en el tiempo es probable que coincidan con algunos estudios de fMRI). Hay pocos artículos en la literatura sobre neurociencia del consumidor y muchos publicados en las neurociencias clínicas, lo que significa que, con el tiempo, NIRS probablemente se convertirá en una metodología establecida, que incluso puede reemplazar al EEG.
Las pruebas de tiempo de respuesta se han convertido en una metodología de ciencia del comportamiento establecida en el neuromarketing.
Las pruebas de tiempo de respuesta miden la respuesta motora implícita de los consumidores, ya que seleccionan conscientemente palabras o frases que coinciden con las categorías de marca clave o con estímulos de mercadotecnia específicos bajo investigación.
Las pruebas implícitas que usan el tiempo de respuesta permiten a los neuromarketers escalar sus estudios, reducir su dependencia del hardware físico y reducir enormemente los tiempos de respuesta en la investigación
El Internet de las cosas todavía está en su infancia, pero muchos aún se acuerdan de que es solo una cuestión de tiempo antes de que casi todos los aparatos, aparatos electrónicos, muchos artículos para el hogar y el transporte, por ejemplo, estén conectados en red y se comuniquen entre sí.
El Internet de las cosas contribuirá de manera masiva a Big Data, ya que la información continúa creciendo de manera exponencial. Ofrecerá nuevas capas de información sobre el comportamiento, el pensamiento y la emoción del consumidor.
La biometría integrada involucra tanto los wearables como la tecnología que se integra biológicamente como parte de nuestros cuerpos o reside dentro de nuestros cuerpos.
Actualmente, algunos de estos dispositivos cibernéticos biológicos incorporados incluyen dispositivos como lentes AR, dispositivos de monitoreo GIT dentro de nuestro tracto digestivo, dispositivos de monitoreo médico implantados en capilares / vasos sanguíneos, neuroestimuladores y dispositivos especializados de monitoreo cardíaco (a menudo como parte de un dispositivo de marcapasos). Incluso hay un pequeño grupo de personas que han comenzado a implantar pequeñas CPU y computadoras en sus cuerpos.
Es probable que otros elementos biométricos incorporados incluyan dispositivos portátiles únicos y cotidianos, como ropa, dispositivos de muñeca, gafas y posiblemente cualquier otro tipo de ropa. Estos pueden monitorear cualquier cosa, desde la ubicación, los movimientos del cuerpo hasta la frecuencia cardíaca, la presión arterial, la utilización de oxígeno e incluso el procesamiento metabólico general del cuerpo. Es probable que esto ofrezca a los neuromarketers una gran cantidad de información nueva para ayudar a comprender el comportamiento del consumidor.
