NEUROMARKETING: MÉTODOS Y DISPOSITIVOS
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- 4 feb
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Guía de Metodologías en Neuromarketing: Aplicaciones, Ventajas y Desafíos
Si estás considerando invertir en soluciones de neuromarketing, iniciar tu carrera en este campo o contratar un proveedor especializado, esta guía te ayudará a comprender las metodologías más utilizadas, junto con sus ventajas y desafíos.
Es importante destacar que el neuromarketing sigue siendo una disciplina emergente dentro de la investigación de mercados. Aún no existe un consenso absoluto sobre la interpretación de los resultados obtenidos mediante diversas herramientas y dispositivos.
No obstante, cada vez más empresas han integrado soluciones de neuromarketing en sus estrategias, ya que permiten obtener información altamente precisa e imposible de inferir con metodologías tradicionales.
A continuación, exploraremos los principales dispositivos y métodos aplicados en neuromarketing:
• Electroencefalografía (EEG)
• Eye-tracking (Seguimiento ocular)
• Resonancia Magnética Funcional por Imágenes (fMRI)
• Mediciones Implícitas
• Biometría
• Respuesta Galvánica de la Piel (GSR)
• Inteligencia Artificial y Machine Learning
Electroencefalografía (EEG)
¿Cómo funciona?
El EEG es una de las metodologías más utilizadas y aceptadas en neuromarketing. Su función principal es medir la actividad cerebral mediante la detección y amplificación de ondas eléctricas generadas por la comunicación entre neuronas.
Las variaciones en estas ondas reflejan cambios en el procesamiento cognitivo. Para su análisis, se utilizan dos métricas principales:
• Potencia: Mide la cantidad de actividad eléctrica cerebral en un periodo de tiempo específico. Una mayor potencia indica un nivel más alto de actividad en determinada región cerebral.
• Coherencia: Evalúa la correlación entre las frecuencias de las ondas cerebrales en diferentes áreas del cerebro. Una mayor coherencia indica una mejor comunicación entre regiones durante un proceso cognitivo.
Ventajas del EEG
✔ Permite capturar la actividad cerebral en tiempo real.
✔ Es un método directo para registrar decisiones y comportamientos.
✔ Los dispositivos han evolucionado, volviéndose más accesibles y versátiles (uso en estudios móviles, in-store, realidad virtual, etc.).
Desafíos del EEG
✘ La interpretación de las métricas requiere conocimientos avanzados.
✘ Diseñar y ejecutar estudios experimentales exige un alto grado de especialización, a veces a nivel doctoral.
✘ Se necesitan múltiples pruebas para eliminar el ruido cerebral y obtener datos confiables.
Eye-Tracking (Seguimiento Ocular)
¿Cómo funciona?
Esta tecnología combina inteligencia artificial y machine learning para medir el movimiento ocular, los puntos de fijación de la mirada y la dilatación pupilar.
Dado que nuestros ojos siguen automáticamente aquello que nos interesa o desafía, el eye-tracking permite analizar respuestas visuales ante estímulos como anuncios, videos, sitios web o exhibiciones en tiendas.
Los dispositivos de seguimiento ocular suelen incluir:
• Luz infrarroja para rastrear el movimiento ocular y medir la dilatación pupilar.
• Sistemas fijos y móviles, dependiendo de si el estudio se realiza en un entorno controlado o en un escenario real.
• Tecnología basada en cámaras web, una opción más accesible pero menos precisa y dependiente de las condiciones de iluminación.
Ventajas del Eye-Tracking
✔ Relativamente económico y de fácil implementación.
✔ Se puede aplicar en diversos entornos sin perder precisión.
✔ Proporciona resultados rápidos, accesibles inmediatamente después del estudio.
Desafíos del Eye-Tracking
✘ No permite conocer la razón exacta por la que se mira un elemento.
✘ No distingue si la atención visual está vinculada a una emoción positiva o negativa.
✘ Factores periféricos pueden influir en la atención sin ser registrados.
Para abordar estas limitaciones, se suele complementar el eye-tracking con análisis de expresiones faciales para obtener información emocional más precisa.
Resonancia Magnética Funcional por Imágenes (fMRI)
¿Cómo funciona?
La fMRI es la técnica más precisa para estudiar la actividad cerebral. Funciona midiendo los cambios en el flujo sanguíneo oxigenado en áreas cerebrales activadas durante un estímulo.
Este método ha permitido comprender aspectos clave del marketing, como:
• Toma de decisiones de consumo
• Percepción de experiencias de marca
• Procesamiento de valores culturales y emociones
Ventajas de la fMRI
✔ Ofrece la medición más precisa de la actividad cerebral.
✔ Identifica áreas cerebrales específicas activadas por estímulos, ayudando a comprender emociones.
✔ Es ideal para evaluar elementos estáticos como packaging, slogans, branding visual, etc.
Desafíos de la fMRI
✘ Altamente costosa y poco accesible.
✘ Requiere técnicos especializados.
✘ Es un método invasivo que puede dificultar la participación en estudios.
Mediciones Implícitas
¿Cómo funcionan?
Estas pruebas miden el tiempo de respuesta del cerebro ante estímulos para evaluar la memoria a largo plazo y la asociación de conceptos.
Técnicas populares incluyen:
• Preparación semántica
• Preparación afectiva
• Prueba de Asociación Implícita (IAT)
Ventajas de las Mediciones Implícitas
✔ Revelan actitudes subconscientes hacia marcas o productos.
✔ Predicen comportamientos y elecciones reales con mayor precisión.
✔ Son escalables, económicas y de fácil interpretación.
Desafíos de las Mediciones Implícitas
✘ No especifican el tipo de asociación representada.
✘ Las conexiones inconscientes pueden no tener un sentido lógico y deben interpretarse con precaución.
Biometría y Respuesta Galvánica de la Piel (GSR)
¿Cómo funcionan?
La biometría mide respuestas fisiológicas como sudoración, ritmo cardíaco y respiración. La respuesta galvánica de la piel (GSR) en particular, registra cambios en las glándulas sudoríparas para evaluar la intensidad emocional de una respuesta.
Ventajas de la Biometría y GSR
✔ Bajo costo y fácil instalación.
✔ No es invasivo y ofrece métricas intuitivas.
✔ Se complementa bien con otras técnicas de neuromarketing.
Desafíos de la Biometría y GSR
✘ No siempre es posible diferenciar si la respuesta fisiológica está directamente vinculada con el estímulo evaluado.
Inteligencia Artificial y Machine Learning
¿Cómo funcionan?
Los algoritmos de machine learning analizan grandes volúmenes de datos para predecir el comportamiento del consumidor y optimizar estrategias de marketing.
Ventajas de la IA y Machine Learning
✔ Se vuelven más precisos a medida que procesan más datos.
✔ Detectan patrones en datos complejos de manera eficiente.
Desafíos de la IA y Machine Learning
✘ Las predicciones se basan en datos pasados, lo que puede limitar su precisión en escenarios futuros.
✘ No explican por qué ciertas estrategias funcionan o no.
Mirando al Futuro
El neuromarketing sigue evolucionando con el avance de la tecnología. Se espera que la combinación de inteligencia artificial, mediciones en línea y metodologías tradicionales genere un marco de análisis cada vez más sofisticado para entender el comportamiento del consumidor.
Si bien todas las metodologías tienen sus limitaciones, su integración permitirá desarrollar estudios más precisos y obtener insights más profundos sobre la toma de decisiones y la interacción con las marcas.
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