Estudio de caso: CoolTool

Caso de Estudio:
CoolTool

Conoce cómo un equipo de expertos en neuromarketing aplicado desarrolló una prueba de evaluación flash de un spot publicitario con biométricos y la muestra de QuestionPro Audience, con resultados en 24 hrs.

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Casos de éxito

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CoolTool es una compañía especializada en tecnologías de neuromarketing digital localizada en San Francisco, Estados Unidos, que trabaja con clientes de más de 64 países diferentes, entre los que se encuentran marcas, agencias digitales y creativas, así como centros de investigación, universidades y organizaciones no gubernamentales.

Lana Babii, Consultora de Neuromarketing y Sales Representative de CoolTool en Latinoamérica, junto con Alexis Brantes Rodríguez, Affective Computing and Intelligent Interaction Researcher, se han especializado en el desarrollo de proyectos de investigación de mercados utilizando diversas herramientas de neuromarketing aplicado, tanto de CoolTool como de diversos proveedores.

Fue así como llegaron a QuestionPro Latinoamérica para encontrar la muestra de respondentes idónea que les garantizara la obtención de datos de alta calidad para un nuevo proyecto que pusieron en marcha: Pre-Test Flash de spots, videos e imágenes, una propuesta de evaluación de piezas publicitarias en el transcurso de 24 horas.

Retos del neuromarketing en el mundo digital

En años anteriores, en la industria de neuromarketing aplicado era muy común que el proceso de investigación tomara como mínimo dos meses en entregar resultados, sobre todo cuando se utilizaban grandes máquinas para la recolección de datos.

De acuerdo con Lana Babii, hoy en día los clientes quieren ver los resultados de los proyectos “literal para el día de mañana”, pues mientras están desarrollando sus piezas publicitarias necesitan realizar varios pretest publicitarios, obtener resultados, aplicar cambios, realizar otros pretests, etc.

"Ahora, con las metodologías que el equipo de análisis liderado por Alexis ha desarrollado a través de herramientas de predictive eye tracking y medición de emociones, entre otras, llegamos con una fórmula increíble dentro de cual y, por supuesto, con la ayuda de QuestionPro, podemos realizar estas pruebas flash the spot publicitarios dentro de 24 horas." Lana Babii Consultora de Neuromarketing

En la actualidad prácticamente ninguna compañía ofrece una evaluación flash de piezas publicitarias con biométricos tan rápida, con resultados tan profundos y con una alta calidad de datos.

¿En qué consiste la evaluación flash con biométricos?

La evaluación flash con biométricos consiste en validar cualquier pieza publicitaria en cada etapa de su producción, desde el storyboard o animatics hasta el material finalizado, incluyendo estudios de pre test y post test publicitario que permiten entender cómo percibe el público meta la pieza antes de su lanzamiento.

A partir de esta evaluación puede determinarse qué se puede mejorar, por ejemplo, eliminar las piezas que no llaman la atención visual o reforzar las partes que mayor atracción generan, según las metas que persigue el cliente.

La metodología incluye la evaluación de las piezas con herramientas tradicionales como encuestas online y herramientas de neuromarketing para entender los factores irracionales que influyen en los participantes.

¿Que se puede validar? Anuncios impresos, banners, espectaculares, storyboards, animaciones y toda la parte de concepto hasta comerciales ya terminados. También se evalúan el diseño UX de páginas web y apps.

“¿Cómo lo hacemos? Usando herramientas de neuromarketing aplicado, como eye tracking con consumidores reales, eye tracking predictivo y medición de emociones. Así tenemos la imagen completa, racional e irracional.”

Estructura de la prueba

La estructura de la prueba es sencilla y muy rápida, y consiste en una entrevista online de 5 a 7 minutos con los participantes, misma que puede realizarse desde celular, tableta o computadora.

“A nosotros personalmente nos ha encantado trabajar con los datos de Desktop, ahí tenemos trata de eye tracking más precisa, pero técnicamente, por supuesto, podemos hablar de cualquier dispositivo”, resaltó Babii.

El primer paso es realizar un screener y la introducción a cómo se realiza la prueba datos biométricos.

Posteriormente se llevan a cabo pruebas con eye tracking y medición de emociones, para lo que solo se requiere que el usuario participante otorgue el permiso de acceder a su cámara web frontal.

Por supuesto, sus datos están protegidos bajo los protocolos de seguridad establecidos por las normas de la General Data Protection Regulation (GDPR), el California Consumer Privacy Act (CCPA), la Asociación Mexicana de Agencias de Investigación de Mercado (AMAI), la Sociedad Europea de Opinión e Investigación de Mercados (ESOMAR) y diversas organizaciones.

Generalmente, el ejercicio se trata de disfrutar viendo el comercial o algunas piezas estáticas, o bien cuando se trata de UX, el usuario accede a la página de la marca o una aplicación y busca productos de ciertas categorías.

“Cerramos con algunos por puntos de post task, donde preguntamos sobre memorability, purchase intent, y vemos métricas según las metas de precios o según la pieza evaluada”

24 horas después, el equipo envía al cliente un entregable que consiste en un onepage en los que se recopilan los insights claves orientados a resumir los accionables generales, así como recomendaciones de lo que puede mejorarse.

“Luego damos visualizaciones agregadas de la pieza evaluada con biométricos, que son los heatmaps, eye tracking, orden de visualización; trabajamos por áreas de interés de cada pieza evaluada, señalando dónde y cómo se distribuye la atención visual, y cuál es el orden de distribución de esta atención”

El entregable contiene métricas de KPIs claves por área de interés, así como una retroalimentación sobre los resultados de la prueba flash, la cual consiste en una grabación de vídeo o audio donde el experto, Brantes Rodríguez, les comparte las insights más relevantes del proyecto.

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Modelo Bitcoin: Evaluación flash con una muestra de alta calidad

Con el servicio de muestra de investigación de QuestionPro Research, el equipo realizó un proyecto especial en donde se requería una muestra de 32 participantes, 16 hombres y 16 mujeres consumidores de la cerveza Modelo, ya que la pieza evaluada fue un comercial en el que se presentó un co-branding de la cerveza Modelo y el Bitcoin.

Post test Flash de la pieza publicitaria

“Aquí vale la pena mencionar que siempre cuando hacemos pruebas de biométricos con consumidores reales, trabajamos con la muestra bastante reducida, en los casos en que sea una pieza fija o piezas dinámicas, mínimo yo diría 30 personas por la celda evaluada”, apuntó Babii.

Si la pieza se trata de evaluación de UX, como una app o página web, se puede trabajar con muestras desde 15 personas, a diferencia de pruebas como Prueba Implícita (IPT) o Prueba de Tiempo de Reacción (RTT), donde las muestras son más amplias porque se trata de herramientas más cuanti que cuali.

Las tecnologías aplicadas en este proyecto fueron:

Eye tracking por cámara web
Medición de emociones por cámara web a través de face recognition.
Predictive eye tracking, que con base en algoritmos de inteligencia artificial genera una predicción para contar con una trayectoria cuantitativa.
Encuestas online de screener y preguntas post task.

Insight 1: Deleite y sorpresa

El primer insight encontrado fue que los puntos calientes donde se concentró la atención de la gente en los primeros 4 segundos correspondió a lo que arrojó el algoritmo de predicción de eye tracking, es decir, en el texto “Modelo Bitcoin”.

A partir de esto la atención se liberó de forma constante hacia los elementos visuales relacionados, siendo el segundo bloque de atención aquel donde se sitúa el “10 % bitcoin”.

Los expertos señalaron que el cliente tiene por lo menos 12 tipos de atención en los primeros cuatro segundos, durante los cuales observaron que el proceso es bajar hasta la lectura de “Comprar negra Modelo en now”, donde se concentra la atención.

Cuando la gente escanea y reconocer qué es lo que pasa, encuentra la información complementaria, confirmando la predicción inicial.

“Todo el interés inicial va a estar cargado en plan escáner de arriba hacia abajo, donde está el Modelo Bitcoin, donde se ve la punta de la botella, la moneda del Bitcoin como tal que es muy llamativa y después de eso baja a leer y a entender qué es lo que está pasando”, apuntó Alexis Brantes.

Durante la prueba, los usuarios registraron emociones positivas de “deleite” y “sorpresa”, mismas que se asocian a estados de entendimiento positivo, una vez que la atención ha comenzado a desplazarse hacia los elementos cercanos desde el punto central.

Cuando los usuarios van leyendo se empieza a disparar de forma consistente el tema del deleite, el cual va haciendo pequeños picos entre la sorpresa, baja y vuelve a subir de nuevo. Por tanto, se siente como una consecuencia, baja la atención, se lee un fragmento, se levanta una sorpresa, baja en un par de segundos y después se vuelve a activar el deleite.

“¿Qué estamos entendiendo con eso? Que la información que se presenta es atractiva y que además tiene un un impacto positivo ¿Y porque esas dos emociones y no el resto? porque el resto tiene umbrales muy bajos”, apuntó Brantes.

Insight 2: Área de interés

El segundo insight obtenido está relacionado con el área de interés. Para ello, el anuncio se segmentó en cada una de las zonas que son de interés para el estudio, por ejemplo, si la gente ve el concepto Modelo Bitcoins, la botella o el logotipo.

Como resultado, se observó la atención de interés al 100% en la zona de lectura “Modelo bitcoins”, al igual que lo hizo en la predicción. Posteriormente, esta área se distribuye a los elementos cercanos, como es el caso del texto “Compra negra modelo en (Now)”y “Te regresamos el 10% en bitcoins”, que acumuló un 91% de atención.

De acuerdo con el experto, esto ocurre porque la atención no es que se queda fija en un solo punto, sino que lee, sube, se dirige a otros elementos y empieza a relacionar.

“Podemos asegurar que lo que la gente entiende viene a ser el concepto Modelo bitcoin. En segundo lugar está toda la bajada completa, que viene a ser “Compra negra modelo… 10% en bitcoins”. Ese es el mensaje que el 91% de la gente que pasó por acá, termina relacionando”.

Aquí nos dice el el software ya con usuarios reales: estas son las zonas de interés, estas son las zonas en que ellos convierten, estas son las zonas que aseguramos que tienen visibilidad, que la gente dedica atención a entenderlo y además ya tenemos refuerzos de las emociones positivas que se disparaban luego de entender qué es lo que pasaba, explicó el experto.

La prueba también arrojó el tiempo promedio que le tomó a los participantes en alcanzar a ver cada zona de la pieza, encontrando que alcanzan a ver el área central de co-branding “Modelo Bitcoins” más rápido y tardan más en ver la botella de cerveza, al ser contenido terciario.

“A la gente le está tomando 1,16 segundos entender, osea pasar desde que entendió el concepto Modelo bitcoin a pasar a la bajada. Entonces eso nos habla de precisión, si esto lo pongo en un aviso de 5 segundos en Youtube, más seguro que la gente tiene el concepto en los primeros dos segundos, entonces habla un poco de la efectividad de atracción de los elementos”.

Insight 3: Slogan y reconocimiento de marcas

En la prueba con usuarios se observó que la atención se centró en la misma zona de la predicción, donde sobresalieron el slogan y el reconocimiento de las marcas.

Se observó también un fenómeno de asimilación de la información y un posterior desarrollo de interés en la mezcla de conceptos, que representa el texto que captura el 100% de atención.

“Recordemos que nosotros nos vamos leyendo la letra, nosotros leemos por formas y eso explica el porque pasamos de la M a la O, leemos el concepto Modelo en cuanto a las formas, entendemos que es eso y después pasamos el bitcoin, entonces es una lectura automática lo que estamos haciendo y eso es lo que precisamente se refleja en esta proyección”.

El texto de lectura fue un 91% visible, y es lo que la gente termina leyendo como segunda opción de navegación. Primero entiende qué es lo que pasa, se sitúa, le interesa y baja a leer.

“En resumen, podemos decir que es una buena pieza en el sentido de que se leen los elementos, se visualizan, se entienden y además generan un refuerzo positivo porque la reacción de la gente va a ser sorpresa y en vez de quedarse con una emoción negativa, crean una emoción activa, que es el deleite”, resaltó Brantes Rodríguez.

Insight 4: Una mezcla de conceptos efectiva

El siguiente insight está relacionado con las preguntas post task, enfocadas a conocer la impresión que los usuarios tienen sobre la cerveza Modelo a través de una nube de palabras que arrojó aquellos términos que tuvieron un mayor peso semántico.

La impresión que tuvieron los usuarios sobre la Cerveza Modelo es que es una marca de buen sabor, calidad, refrescante y que les gusta, mientras que los atributos asociados a Bitcoin están relacionados con el futuro, a una alternativa y posibilidad de inversión.

Si bien la mezcla de conceptos de la campaña Modelo bitcoin puede parecer rara, y eso es lo que sorprende a la gente, se encontró que cuando ven el mensaje que hay detrás que se genera algo positivo, porque en el fondo se me empiezan a mezclar los atributos de cada uno.

“Futuro, lugar donde invertir con cerveza, buen sabor, refrescante… tenemos solamente atributos positivos que están mezclados en una pieza que te proyecta algo que va ser positivo, como una inversión a largo plazo”

¿Qué tan fácil fue entender el anuncio? De acuerdo con el estudio, el indicador de esfuerzo del cliente (CES) fue de 91 sobre 100, lo que habla de una alta facilidad para entender y reconocer la publicidad.

Con respecto a las opiniones sobre la pieza, los participantes del estudio la consideraron como publicidad interesante, y una manera diferente y atractiva de captar la atención. Además, tuvo una buena recepción, no hubo un rechazo al concepto, si no que fue entendido como algo agradable y como una alternativa interesante de explorar.

"Eso es, a grandes rasgos, lo que pudimos encontrar y fue una sorpresa en cuanto a la predicción, porque vimos que habían muchos elementos y pensamos que podía distraer a la gente, pero la predicción fue bastante acertada con lo que terminamos recolectando de los usuarios." Alexis Brantes Rodríguez Affective Computing and Intelligent Interaction Researcher

Conclusión

A modo de resumen, Lana Babii señaló que los beneficios de este tipo de evaluaciones flash reside en una validación muy rápida de cualquier pieza digital con biométricos, lo que garantiza el éxito de un lanzamiento o encuentra las posibles fallas de la pieza.

Adicionalmente, el equipo ofrece costos muy reducidos en comparación con otros tipos de proveedores, incluyendo una doble validación con la muestra de consumidores reales de la marca y los algoritmos de predicción con inteligencia artificial.

“El beneficio de trabajar con QuestionPro es la simplicidad y agilidad con la que se hace, uno solamente tiene que enviar los links y ellos se encargan de obtener la muestra de sus fuentes internas, lo que para nosotros nos da el factor de save time, de verdad cierran el campo muy rápido”, resaltó la experta"

Si te gustaría conocer más sobre las soluciones de muestras de respondentes, encuestas online o las diversas herramientas que ofrecemos para completar tus estudios con datos biométricos, no dudes en escribirnos o tomar una asesoría en línea sin costo.

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