NEUROMARKETING E WEB MARKETING

NEUROMARKETING E WEB MARKETING: EYETRACKING E MOUSETRACKING NELLA SEGMENTAZIONE DEL MERCATO & ANALISI WEB USABILITY

Roma, 22.11.2013. Ana Scekic [email protected]

NEUROMARKETING

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PROBLEMA: Come superare alcuni limiti delle ricerche di mercato tradizionali per capire meglio il comportamento del consumatore?

"Io so benissimo che la metà dei soldi che spendo in pubblicità è sprecata; purtroppo però non so quale metà.“ (John Wanamaker)

NEUROMARKETING: Connubio del marketing e delle neuroscienze che studia l’attività cerebrale e le reazioni fisiologiche delle persone in presenza di diversi stimoli.

Considerato il momento di nascita del Neuromarketing (Baylor College of Medicine in Houston, 2003)

“Blind tests” + fMRI

Superiorità della Coca Cola come conseguenza di tutte le informazioni e immagini riguardanti il brand, richiamate dal cervello: brand più forte del senso di gusto

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Se non sapevano cosa c’era nel

bicchiere

Circa il 50% delle persone preferiva

Pepsi

Quasi 2/3 preferivano la

Coca Cola

Se sapevano cosa c’era nel bicchiere

Read Montague’s PEPSI CHALLENGE

BRAIN IMAGING: MRI, fMRI, PET

EYETRACKING E MOUSETRACKING

BIOFEEDBACK: EEG, MEG, battito cardiaco, conduttanza cutanea etc.

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Web Marketing

METODOLOGIE DI RICERCA NEL NEUROMARKETING

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CONTRIBUTO ALLE STRATEGIE DI MARKETING

Prodotto - Sarà percepito bene dai consumatori? (product testing) Packaging - Cosa fa risaltare un prodotto sullo scaffale? Punto vendita - Fattori critici di successo che migliorano l’esperienza sul

punto vendita? Pubblicità - Attira l’attenzione? Piace? Verrà ricordata? Segmentazione – Come può essere suddiviso il mercato?

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WEB MARKETING (cenni)

Il Web: la principale fonte di informazione ed un importante canale di comunicazione, il che rende sempre più necessario sapere come si comportano gli utenti in rete. (Cosa fanno? Cosa li attira? Cosa gli piace?)

Web Marketing: branca delle attività di marketing in cui vengono svolte le ricerche di mercato online e si studiano le strategie migliori per posizionare il proprio brand nel web e per ottimizzare la sua visibilità. Attività: Ottimizzazione, Posizionamento, Marketing dei motori di ricerca, Campagna Banner, Affiliation Program, Landing Page ottimizzate etc.

Web Usability: riguarda lo studio della progettazione di un sito web con particolare attenzione posta sul layout, sulla facilità di accesso e di navigazione, sulla leggibilità, sulla chiarezza, sulla completezza dei contenuti etc.

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“Gli occhi non mentono. Se volete sapere cosa attira l’attenzione dei consumatori, seguite il loro sguardo.” (Davenport, Beck)

EYETRACKING (1)

Registrazione dei movimenti oculari (fissazioni e saccadi) su una superficie visiva con l’utilizzo degli eye tracker.

• Fissazioni – la stabilizzazione dell’occhio in un punto fisso, può durare dai 100ms

ai 1-2s. • Saccadi – il passaggio dello sguardo da una posizione all’altra, movimento più

veloce nel corpo umano.

Ipotesi “Eye-Mind” (Just e Carpenter, 1980): corrispondenza tra la direzione

dello sguardo e l’attenzione (fissazione = attenzione) UTILIZZO: studio dell’efficacia della pubblicità e determinazione delle

strategie migliori in termini di copy, di immagini, di video, della grafica; interazione tra l’uomo e il computer; analisi dell’usabilità del web; nei supermercati etc.

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EYETRACKING (2)

Eye tracker – strumento che insegue lo sguardo del soggetto durante l’esposizione ad uno stimolo visivo e fornisce informazioni sul numero e sulla durata delle “fissazioni”

Due tipi di sistemi:

• Indossabili – posti sulla testa dell’individuo, permettono la rilevazione della direzione dello sguardo in tempo reale, in supermercati o altri ambienti naturali.

• Fissi – dispositivi autonomi o integrati nel monitor del computer, registrano movimenti dell’occhio rispetto alla telecamera o rispetto allo schermo.

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Scan path Heat map

EYETRACKING – PRESENTAZIONE DEI DATI

Dati rilevati: punti di fissazione dello sguardo, numero di fissazioni e la loro durata.

Dati presentati in forma grafica:

• Scan path (gaze plot) – schema di sequenze di fissazioni e saccadi presentate in forma di cerchi (fissazioni) e linee (saccadi). Grandezza cerchi = durata delle fissazioni. Studiato il comportamento del singolo.

• Heat maps (mappe termiche) – immagini colorate (scala dal verde al rosso) in base alla percentuale di fissazioni che cadono su diverse parti. Parti più calde (rosso, giallo) quelle con maggiore numero di fissazioni, adatte per il posizionamento di annunci pubblicitari. Rappresentazione del comportamento aggregato di più utenti.

Dati presentati in forma tabellare – fogli excel con il numero, la durata e le coordinate delle fissazioni. Elaborati con gli algoritmi di clustering per effettuare la segmentazione.

La registrazione della posizione e movimenti del mouse e dei “click” su una superficie visiva.

Utile soprattutto per il web marketing, ma anche per il neuromarketing. (Studio Carnegie Mellon University: elevata correlazione tra i movimenti del mouse e dell’occhio)

UTILIZZO: studio dell’usabilità del web e dei punti che attirano maggiore attenzione.

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MOUSETRACKING

Presentazione dati come per l’eyetracking: • Tabellare • Scan path • Heatmap

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EYETRACKING MOUSETRACKING

Costi alti Costi più bassi

Campione limitato, non sempre rappresentativo del target

Campione più grande, utenti veri

Ambiente controllato Ambiente naturale

Volume dei dati limitato Volume dei dati più grande

Registrazione di ogni spostamento dell’attenzione

Alcuni processi del subconscio più veloci dello spostamento del mouse e dei click

EYETRACKING VS MOUSETRACKING

Software open source che permette la raccolta dei dati di mousetracking e di eyetracking.

Registra i movimenti del mouse e presenta i dati ottenuti sia in forma tabellare, sia in forma di grafica, ovvero producendo le mappe termiche e gli scan path.

http://www.ogama.net/

STRUMENTI DI MOUSETRACKING – OGAMA

http://www.ogama.net/

EyeQuant fornisce un’analisi dettagliata sul modo in cui gli utenti guardano la pagina web nei primi minuti della navigazione.

EyeQuant si avvale di un modello di calcolo neuroscientifico applicato all’attenzione umana che assicura oltre il 90% di accurattezza predittiva, comparata agli studi empirici di eyetracking.

La tecnologia è stata sviluppata e validata in un decennio della ricerca neuroscientifica all’Università di Osnabrueck (Germania), Caltech e University of Southern California (USA).

ALTERNATIVA ALL’EYETRACKING – EYEQUANT

http://eyequant.com/

http://eyequant.com/

Mappa di Percezione – evidenzia cosa gli utenti guardano sul sito nei primi secondi dopo il caricamento della pagina, momento normalmente decisivo per attirare l’attenzione dei visitatori.

Attention Map – mostra com’è distribuita l’attenzione degli utenti sulle diverse pagine. Chiamata anche Mappa Termica per la presenza dei colori che mostrano le parti “calde” (rosso, giallo), ovvero quelle più interessanti, e le parti “fredde” (verde, blu, grigio), ovvero quelle che attirano poca attenzione.

EYEQUANT – OUTPUT DELL’ANALISI 1/2

Hot Spots – la grandezza dei cerchi indica, in modo proporzionale, l’interesse che ciascuna “area” ha suscitato nei visitatori. La presenza di più cerchi adiacenti sulla stessa area evidenzia una zona della pagina particolarmente “eye-catching”.

Regioni d’Interesse – è possibile ottenere, su determinate aree di interesse, un valore percentuale che mostra quanto sia visibile una sezione rispetto alla media della pagina.

EYEQUANT – OUTPUT DELL’ANALISI 2/2

SEGMENTAZIONE

Suddivisione del mercato in gruppi di clienti (segmenti) che potrebbero avere le stesse attese nei confronti di un’offerta e potrebbero reagire in maniera simile a diversi stimoli di marketing.

Obiettivo: dare una rappresentazione chiara ed efficace di diversi gruppi di consumatori in modo da poter soddisfare al meglio i loro bisogni e trovare segmenti di consumatori con bisogni ancora non soddisfatti; selezione del segmento target.

Criteri tradizionali: variabili geografiche, demografiche, socio-economiche, psicografiche etc.

“Segmentazione dei cervelli” – spostamento dai vecchi criteri alle reazioni psicofisiche in presenza di stimoli; segmentazione in base alle emozioni, ai modi di raggionare, all’atteggiamento, allo stile del processo decisionale e alla ricettività alla comunicazione pubblicitaria.

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LA DISTANZA EUCLIDEA LA DISTANZA DI LEVENSHTEIN

METODOLOGIE STATISTICHE PER LA SEGMENTAZIONE DEL MERCATO 1/2

Cluster analysis: insieme di tecniche statistiche multivariate usate per il raggruppamento delle unità statistiche in cluster (segmenti), sulla base delle loro similarità.

Misura delle similarità/dissimilarità: le distanze.

Nel caso di due punti in uno spazio metrico rappresenta il segmento che li unisce.

Rende possibile la comparazione di sequenze di lunghezza diversa. Proporzionale al numero di operazioni necessarie per convertire una sequenza nell’altra.

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METODOLOGIE STATISTICHE PER LA SEGMENTAZIONE DEL MERCATO 2/2

Fuzzy C-medoidi: metodo di cluster analysis non gerarchica che fornisce un’unica partizione di n unità in C gruppi, con C fissato a priori.

Nel processo di assegnazione delle unità ai cluster si tiene conto dell’incertezza di tipo fuzzy – gradi di appartenenza compresi tra 0 e 1.

Individuazione delle unità medoidi – unità del cluster che rappresentano la sintesi del comportamento del cluster.

C-MEDOIDI FUZZY CON LA DISTANZA EUCLIDEA

C-MEDOIDI FUZZY CON LA DISTANZA DI LEVENSHTEIN

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IMMAGINE 1

IMMAGINE 2

CASO 1: EYETRACKING

OBIETTIVO: segmentazione delle persone in base ai modi in cui osservano le immagini.

CAMPIONE:

costituito da 8 soggetti.

DATI: secondari, ottenuti da una fonte esterna (Fixation in faces database); elaborati in R.

METODO DI CLUSTERING:

C-medoidi fuzzy con la distanza euclidea; C=2, m=1.3; sequenze “riscalate” in termini percentuali.

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IMMAGINE 1 IMMAGINE 2

Unità 5 (medoide del segmento 1)

Unità 7 (medoide del segmento 2) Unità 3 (medoide del segmento 2)


CASO 1: SCAN PATH DELLE UNITÀ MEDOIDI

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IMMAGINE 1

IMMAGINE 2

CASO 1: ANALISI SCAN PATH

Segmento 1: Fissazioni concentrate nella parte in basso dell’immagine e l’attenzione prestata particolarmente al cubo di Rubik.

Segmento 2: Concentrazione dello sguardo nella parte centrale dell’immagine; maggiore numero di fissazioni e saccadi e sequenza più complessa.

Segmento 1: Comportamento visivo “circolare”; fissazioni sia nei punti di tutti e due i volti, sia nella parte in basso; esame quasi completo dell’immagine.

Segmento 2: Attenzione prestata al volto di una persona; fissazioni concentrate nella parte destra dell’immagine.

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Cluster 1: medoide 1, numerosità 4 (1, 2, 13, 18) Cluster 2: medoide 3, numerosità 5 (3, 5, 9, 11, 14) Cluster 3: medoide 6, numerosità 4 (6, 12, 17, 19)

CASO 2: MOUSETRACKING – CORRIERE DELLA SERA

OBIETTIVO: segmentazione delle persone in base al comportamento di navigazione sul sito web di un quotidiano.

CAMPIONE:

20 soggetti, studenti LUISS Guido Carli. DATI:

primari; ricerca effettuata all’interno dell’università; registrazione dei primi 5 “click”; elaborati in R.


C-medoidi fuzzy con la distanza di Levensthein; C=3, m=1.3.

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CASO 2: ANALISI SCAN PATH

Segmenti 1 e 3: Comportamento relativamente simile; l’attenzione prestata, in ordine dalla prima all’ultima, alle notizie riportate nella parte superiore della pagina; il pattern cambia soltanto quando si sposta nelle parti più in basso del sito.

Segmento 2: Comportamento diverso rispetto a quello degli altri due cluster; le notizie non lette nell’ordine in cui sono state presentate sul web, ma si ha, innanzitutto, una “dinamica” dell’attenzione dal basso verso l’alto e, in seguito, si scende molto sulla pagina del quotidiano; ricerca più attenta delle notizie “interessanti” per il segmento, senza prestare l’attenzione a tutti i link, nell’ordine in cui sono presentati sul sito.

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Cluster 1: medoide 9, numerosità 5 (9, 1, 3, 4, 12) Cluster 2: medoide 2, numerosità 4 (2, 8, 13, 20) Cluster 3: medoide 17, numerosità 4 (17, 7, 10, 19)

CASO 3: MOUSETRACKING – FELTRINELLI

OBIETTIVO: segmentazione delle persone in base allo stile di navigazione sul sito della libreria Feltrinelli.

CAMPIONE:

20 soggetti, studenti LUISS Guido Carli. DATI:

primari, ottenuti tramite l’utilizzo del software Ogama; sequenze di coordinate delle fissazioni; elaborati in R.


C-medoidi fuzzy con la distanza euclidea; C=3, m=1.3.

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Unità 9 Unità 17 Unità 3


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Unità 3 Unità 9 Unità 17

CASO 3: HEATMAP (MEDOIDI E AGGREGATA) Tutte le unità

Segmento 1: Mouse spostato in continuo, traiettoria dei movimenti distribuita su tutte le parti della pagina; particolare attenzione prestata ai videogiochi.

Segmento 2: Il mouse rimane fermo (almeno per quanto riguarda l’asse delle ascisse) mentre si scorre in fondo alla pagina e viene spostato solo nei punti di particolare interesse; concentrazione fissazioni al lato destro; particolare attenzione prestata ad alcune offerte di libri.

Segmento 3: Come per il secondo segmento, il mouse rimane fermo mentre si scorre in fondo alla pagina e viene spostato solo nei punti di particolare interesse; concentrazione fissazioni al lato destro; particolare attenzione prestata alle offerte di libri, di cui alcuni uguali come per il secondo segmento, agli eBooks e alle offerte di gadget.

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CASO 3: ANALISI SCAN PATH E HEATMAP

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http://www.lastampa.it/2013/10/31/tecnologia/facebook-nuove-frontiere-dellanalisi-dati-studiato-il-movimento-dei-nostri-cursori-Og2rJQrfgYB6nwJ0RM43xK/pagina.html

http://www.huffingtonpost.com/2013/10/30/facebook-track-cursor_n_4178508.html

NUOVE APPLICAZIONI DI MOUSETRACKING





























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CONCLUSIONI

Input significativi per la segmentazione dei consumatori e per l’individuazione delle strategie di comunicazione pubblicitaria più efficaci.

Questione etica vs vantaggi per i consumatori

• Caso Commercial Alert nel 2004: critica per la diffusione delle malattie legate al marketing (dipendenza, obesità); timore uso per propaganda politica.

• Vantaggi: avere le stesse informazioni che i pubblicitari usano come input per la creazione di strategie di comunicazione e diventare immuni ad alcune tattiche persuasive; conoscere meglio se stessi e i propri processi decisionali; il concetto del self control (esempio Rationalizer).

Migliorare la rappresentatività statistica dei campioni.

Abbattere i costi delle indagini.

Rendere i dati delle indagini più accessibili e migliorare la diffusione dei risultati.

SFIDE PER IL FUTURO

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