Category Archives: Нейромаркетинг

Нейромаркетинг: Кодирование эмоций в рекламных проектах

Счастливый человек

Пример обработки фотографии человека. Этот человек эмоционально вовлечен и безусловно счастлив в момент съемки, и то, что происходит вокруг него, ему очень нравится.

16 января 2013 года компания Millward Brown анонсировала расширение использования технологии Link and Facial Coding кодирования эмоций, отражающихся на лице, и заявила, что ее крупнейшие клиенты, Unilever и The Coca-Cola Company будут использовать это метод для тестирования в 2013 году. Unilever, владелец таких известных брендов как Axe, Lipton, Domestos, будет применять кодирование эмоций для всех количественных и пилотных проектов по всему миру, а Кока-Кола – для анимационной рекламы. Другие клиенты также будут пользоваться технологией, и исследователи надеются провести тысячи исследований только в этом году.

Технология кодирования эмоций Affdex Facial Coding разработана компанией Affectiva, отпочковавшейся от MIT Media Lab. Этот метод был уже использован в более 40 странах и в 400 рекламных проектах, и ее по праву можно назвать самой используемой системой исследования, не основанной на вербальном отчете респондентов. Еще полгода назад цифры были в несколько раз меньше.

Кодирование эмоций Affdex Facial Coding Кодирование эмоций Affdex Facial Coding.

Исследование выглядит довольно просто: эмоции респондента, во время просмотра видеоролика тестируемой рекламы или статичных изображений, обрабатываются программным обеспечением, выдающим данные о вовлеченности в каждый момент просмотра. Плюсом можно назвать снижение стоимости: для такого анализа достаточно самой обычной веб-камеры и хорошего освещения, что позволяет тестировать рекламные продукты онлайн.

В 2012 году эта технология начала применяться в Азии, где культурные нормы порой не позволяют выражать словами те чувства, которые возникают от истории, рассказываемой рекламным роликом. Так, например, при тестировании ролика в Индии, эпизод, в котором рука мужа касается талии жены, большинство респондентов-женщин давали нейтральную, безэмоциональную оценку такого взаимодействия. Однако результаты кодирования показали, что именно это момент вызывал у них эмоциональное вовлечение, и при редактировании этот эпизод вошел в окончательную версию ролика.

Технологии кодирования эмоций сейчас совсем не редкость, и благодаря бурному развитию, цены на них падают, а спрос растет. Я писал ранее о своем опыте работы с аналогичной программой FаceReader от компании Noldus, и участии в онлайн исследовании-предсказании президентских выборов в США. Такое кодирование выдает хорошие результаты при большом количестве респондентов, потому что индивидуальные характеристики иногда могут быть весьма своеобразны: часто встречается, что программа понимает нейтральное выражение человека как сердитое ил печальное. С другой стороны, если «скормить» программе сотню фотографий человека и откалибровать ее именно на его лицо, то она будет изумительно точна. Кроме этого, они способны оценивать эмоции сразу нескольких людей в обзоре камеры и выдавать результаты в реальном времени.

Широкое применение программного обеспечения, сопряженного с камерами наблюдения и автоматическими триггерами на какие-то особые эмоции возможно уже сегодня. Камера автоматически подаст сигнал тревоги оператору, если эмоции злости или обеспокоенности у проходящего народа в каком-то месте превысит определенный порог. Аналогично, можно оценивать какое-то событие, автоматически кодируя эмоции зрителей кинотеатра, посетителей магазина или делегатов съезда партии.


Средь шумного бала, случайно

Ай-трекинг исследованиеЭто я, недавно, провожу пилотное ай-трекинговое исследование на одном корпоративном мероприятии в гостинице Шератон, в Москве. Людям было интересно, и результаты тоже получились любопытные, как обычно.

Например, никто не заметил состава изделия:

Тепловая карта внимания упаковки (фрагмент), полученная методом ай-трекинга


Если бы пиво росло на деревьях

Ситуация выбора пиваОгромный массив исследований по психологии вкусовых предпочтений показывает, что мы больше полагаемся на внешние характеристики продукта, нежели его физические качества.

  • Еще в 1964 году было продемонстрировано, что люди не в состоянии точно определить любимый сорт пива в слепом тесте, и что характеристики разных сортов пива больше основываются на маркетинговой информации (Allison & Uhl, 1964).
  • Даже мясо индейки казалось вкуснее, если человек думал, что оно – популярного бренда, нежели неизвестного (Makens, 1965).
  • Минеральная вода Perrier казалась вкуснее, когда подавалась в своей фирменной бутылке с этикеткой, чем в обычной посуде (Nevid, 1981).
  • Человек воспринимает кофе как менее горький, если ему неоднократно говорить об этом (Olson & Dover, 1978).
  • Люди меняли свое восприятие молочных изделий в зависимости от того, что им сообщали о жирности этих продуктов (Wardle & Solomons, 1994).
  • Когда люди пробовали 3 сорта вина и 3 сорта ветчины, их восприятия продуктов поддавались эффекту других людей, и особенно экспертов. (Galizzi etal., (2008).

Вот результаты и последнего исследования (Galizzi & Garavaglia, 2012):

Люди не могли определить свое предпочитаемое пиво в слепом тесте. Когда позже им показывали бренд напитка, то предпочтения начинали значительно меняться: те, кто предпочитал определенный бренд мексиканского пива (вероятно, Corona), в слепом тесте давали ему самую низкую оценку. С другим, голландским пивом (и, судя по названию статьи, это был Carlsberg) была та же история: не очень в слепом тесте, но вкуснее, когда становится известен бренд. А вот с другим пивом, немецким, случилось обратное: в слепом тесте была средняя оценка, а при открытии бренда оценка снизилась. Это объясняется, вероятно, худшим знанием бренда этого конкретного пива. Интересно, что никто не проверял (потому что это невероятно сложно сделать), что на самом деле думал во время слепого теста человек и как его предположения о качестве пива влияли на оценки вкуса напитка.

Эти результаты объясняются преимущественным влиянием внешних факторов – скорее они определяют наши вкусовые предпочтения, чем физические характеристики. (Galizzi & Garavaglia, 2012). На первый взгляд, странно, ведь свойства продукта важнее, чем его упаковка. С другой стороны, визуальные характеристики продукта всегда тесно связаны с его пригодностью в пищу: так, яркие цвета фруктов, как правило, свидетельствуют об их зрелости и содержании сахара; пища, зрительно похожая на что-то непотребное, отталкивает нас, несмотря на свои вкусовые качества, и проч.

В своих исследованиях визуальных объектов с использованием ай-трекера, я неоднократно проверял рекламу и упаковку пива. В начале статьи –  маловероятная для реальных условий ситуация выбора пива, где присутствует 66 сортов. Если в этом случае участникам предлагалось выбрать какую-то бутылку, то в других ситуациях люди просто смотрели реальные рекламы пива.

Люди, которые пиво не пьют, в марках не разбираются, всегда стремятся выбрать что-то более красивое, с их точки зрения. Они больше времени тратят на изучение рекламы, и их зрительное поведение напоминает поведение идеального покупателя: они внимательно изучили, что им предлагается, заметили детали и хорошо все запомнили.

Люди, которые пиво пьют, ведут себя совершенно по-другому. В ситуации выбора – ищут своей предпочитаемый бренд, в ситуации простого просмотра рекламы известного им бренда – уделяют внимание всем другим деталям.

Изображение ниже показывает (тепловая карта внимания, данные по 26 участникам), что наше внимание следует определенным паттернам просмотра. Таким образом, визуальные характеристики объекта подчиняются более глобальным процессам зрительного поведения: важен не только цвет, текст, размеры, но и расположение объекта в пространстве. Некоторые бутылки, как вы видите, люди просто не замечали.

Тепловая карта зрительного внимания

Это вполне естественный первый шаг, который делает вкусовые характеристики объекта менее приоритетными. В некоторых случаях и визуальные и вкусовые и другие характеристики объекта могут интегрироваться: так, если мы хорошо разбираемся в разных сортах яблок, то глядя на него, мы представляем ожидаемый вкус. Мы различим Granny Smith от ранета, лимонку от золотого превосходного, и белый налив от апорта. Однако если мы нарежем яблоки на кубики и дадим пробовать в слепом тесте, то большинство людей не смогут правильно определить любимые сорта. Их можно было бы легко одурачить, как это проделывали много раз экспериментаторы с вином, колами, сигаретами, молоком и другими продуктами.

Не хочу говорить банальностей, что мы платим деньги за красивую упаковку, и не можем достоверно соотнести репутацию производителя, информацию на упаковке с качеством товара. Еще Джером К. Джером сто лет назад писал, что если бы два напитка поменялись местами, то в пабах народ напивался бы пинтами шампанского, а на высоких приемах разносили бы Оболонь в тонких хрустальных фужерах, и никому бы не приходило в голову замечать несправедливость мироздания.

Allison R.I., & Uhl K.P. (1964). Influence of beer brand identification on taste perception. Journal of Marketing Research, 1, 36-39.

Galizzi, M. V., & Garavaglia, C. (2012). Probably not the best lager in the world: Effect of brands on consumers’ preferences in a beer tasting experiment. LIUC Papers in Economics 254, Cattaneo University (LIUC).

Galizzi, M.M., Buonanno, P., Caggiano, G., & Leonida, L. (2008). Expert and peer pressure in food and wine tasting: evidence from a pilot experiment. Enometrica, Vol. 1, 51-68.

Makens, J.C. (1965). Effect of brand prefernce upon consumers’ perceived taste of turkey meat. Journal of Applied Psychology, Vol. 49, 261-263.

Nevid, J.S. (1981). Effects of brand labeling on ratings of product quality. Perceptual and Motor Skills, 53, 407-410.

Olson, J.C., & Dover, P.A. (1978). Cognitive effects of deceptive advertising. Journal of Marketing Research, Vol. 15, 29-38.

Wardle, J., & Solomons, W. (1994). Naughty but nice: A laboratory study of health information and food preferences in a community sample. Health Psychology, Vol. 13, 180-183.


Ай-трекинг развивается быстрее, чем вы думаете

Eric SinglerThe Economist опубликовал статью про ай-трекинг. Она начинается со слов Эрика Синглёра, генерального директора французской компании In Vivo BVA (на фото вверху – кадр из фильма Cash investigation: Neuromarketing, votre cerveau les intéresse, 2012). На заднем плане – один из их 19 полигонов-супермаркетов, в которых они проводят исследования.

Но ай-трекинг, как вы знаете, используется не только в рекламе и маркетинге. Несколько фактов из статьи:

  • Haier, китайский производитель домашней электроники, недавно показал прототип телевизора, управляемого ай-трекером.
  • Eye-Com Corporation, США, разработала ай-трекинг встроенный в маску аквалангистов для Морских Котиков. Маска определяет усталость бойца, уровень кислорода в крови и другие важные параметры. Наши глаза могут передавать и такую информацию.
  • EyeTracking, расположенная в Сан-Диего, США, разработала программное обеспечение для ай-трекера, определяющее, какие именно мускулы открывают и закрывают зрачок. Это позволяет определять уровень экспертизы человека при выполнении каких-то новых действий. Два американских университетских госпиталя тестируют технологию для фиксации момента, когда обучающийся хирург-уролог готов к самостоятельной работе.

Очень информативная и взвешенная статья. Источник.


Манекены-шпионы

манекенBenetton Group SpA начала использовать в своих магазинах манекены, следящие за посетителями. Представитель компании уклонился от уточнения, сколько манекенов используется и в каких магазинах они установлены. Модель манекена называется EyeSee, производится итальянской компанией Almax SpA, и продается по цене 4,000 Евро (Robets, 2012).

Данные с камеры, установленной в глазу манекена, поступают на компьютер, где программа по распознаванию лиц определяет возраст, пол и расу посетителя магазина. Программа, используя данные манекенов с разных точек магазина, определит, сколько времени посетитель провел в магазине, что его интересовало, и что он купил.

Наблюдения за покупателями в магазине — обычное дело, но оборудование камеры в манекене позволяет получать лучшие данные: во-первых, камера располагается на уровне глаз, а не на потолке, во-вторых, манекен сам по себе производит вполне измеримое психологическое воздействие.

Манекены работают с декабря прошлого года, в Штатах и трех европейских странах. Уже есть результаты: так, в одном магазине установили, что после четырех часов пополудни, 30% всех посетителей – азиаты, что подвинуло руководство использовать в это время персонал, говорящий по-китайски. Манекены вносят свой вклад и в борьбу с кражами в магазине.

Теперь компания Almax SpA пробует добавить манекенам и уши – для распознания речи посетителей.

На фотографии – обычный манекен. Скоро вы не будете так уверены.

Robets, A. (2012). Bionic mannequins spy on shoppers to boost luxury sales. Bloomberg. Nov 20, 2012. Ссылка.


Лучшее понимание диаграмм

ДиаграммыВ недавнем эксперименте ученых из Калифорнии тестировались диаграммы и выяснялся вопрос: какой дизайн лучше для понимания? 19 студентов и 2 профессора биологии приняли участие в исследовании с использованием ай-трекера (eye-tracker). Им показывали различные виды диаграмм, а затем проверяли их понимание.

Непростой дизайн и сложное выяснение результатов, но вот что удалось установить:

  • Очень сильный паттерн сканировать глазами диаграммы слева направо. Эта привычка, сформированная чтением.
  • Хребет диаграммы, линия, обозначенная буквой А – задает направление дальнейшего движения глаз. И поэтому первую диаграмму смотрят вниз и вправо, а нижнюю – вправо вверх.
  • Диаграмма с хвостом вниз (верхняя на рисунке) понимается лучше.
  • Такие диаграммы — сложный объект для усвоения: 70% понимания.
  • В реальности, около 80% всех диаграмм в учебниках в США направлены как раз вверх вправо, то есть затрудняют понимание и без того сложного объекта.

В идеале, в наше время моды на диаграммы и инфографику, и обладая инструментарием, вполне возможно создавать высокоэффективные для понимания и запоминания дизайны. Прекрасно было бы упаковывать тысячи слов в изящную, понятную и красивую графику.

Novick, L. R., Stull, A. T.,  & Catley, K. M.  (2012). Reading phylogenetic trees: The effects of tree orientation and text processing on comprehension. BioScience , Vol. 62, No. 8, pp. 757-764. doi: 10.1525/bio.2012.62.8.8.


Нейроэкономика, парочка фактов

Университеты, активно занимающиеся нейроэкономикойНеплохая статья о нейроэкономике (Fischman, 2012). Мне понравились и данные о работах – я, например, не знал, что японцы так активно этим занимаются, а французы – отстают.

Это же прекрасно, когда знания в области нейронауки могут использоваться в области, например, недвижимости, приводя к созданию более человечных домов и более разумных методов их приобретения и использования.

Рост активности диалога экономики и нейронаукFischman, J. (2012). The Marketplace in your brain. The Chronicle Review. September 24, 2012. Ссылка на статью.