Seguimiento ocular

La tecnología de seguimiento visual conecta con lo que el cliente demanda. Los ojos seleccionan partes del estímulo antes de la decisión de compra.

Imagen: Neurometrics

El comportamiento del cliente en su computador

Genere data confiable de la manera más eficiente. Emplee equipos de seguimiento visual para analizar situaciones de compra en el mundo real en lugar de usar laboratorios o entrevistas telefónicas. Conocer de forma directa y sin interpretaciones cómo compran sus clientes le permitirá complementar su experiencia con un reporte más confiable.

Imagen: Neurometrics

Bajo costo por participante

La tecnología permite registrar el proceso de compra de inicio a fin sin incomodar al participante. La portabilidad de los equipos facilita su adaptación a diferentes circunstancias. El procesamiento integrado de la data registrada permite ahorrar horas de organización de la data para enfocar los esfuerzos en el análisis.

Codificación facial

Clasificamos las expresiones faciales en cada momento del proceso de experiencia del cliente con el producto o servicio. Generamos un tablero interactivo para comprender a cada individuo.

De forma natural

Identificamos los rostros desde diferentes ángulos para luego señalar los atributos de cada uno de ellos (género, expresión, anteojos, entre otros) de forma automática. En simultáneo es posible contrastar los rostros con una base de datos para realizar control preventivo de accesos o para identificar clientes frecuentes. Gracias a la tecnología de codificación facial y reconocimiento facial, distintos tipos de actividades sociales ahora pueden conocer mejor a sus visitantes y clientes, así como la respuesta emocional dentro del lugar de atención. El procesamiento se realiza en la nube y en tiempo real lo cual facilita la implementación de diferentes servicios.

Historia de la codificación facial

Existen diferentes investigaciones en este campo, desde Darwin con su propuesta de universalidad hasta Paul Ekman y las seis expresiones básicas (FACS).

Impacto emocional

Cada estímulo interactúa con la memoria y con los procesos internos de determinación de significado y valor. Existen diversas maneras de interpretar cuando un estímulo genera algún tipo de impacto emocional en las personas; ya sea a través de la dilatación pupilar, el análisis de microexpresiones faciales o la conductividad de la piel.

El análisis pupilar, por ejemplo, se relaciona con los factores sicológicos que desencadenan un estímulo externo. Estudios plantean una asociación entre el interés de una persona y la dilatación pupilar. El tamaño de la pupila ha jugado un rol importante como parte de la comunicación no verbal. En Roma, por ejemplo, se empleaba la infusión producto de las hojas de la Belladona para provocar midriasis o dilatación pupilar.

Por otro lado, la lectura de la conductividad de la piel, a través de equipos bastante portátiles como pulseras, permite identificar en qué momentos de la interacción con un estímulo se presenta mayor o menor activación emocional.

Machine Learning

Desarrollo de algoritmos de Machine Learning y Computer Vision para descubrir patrones en los datos.

Estas disciplinas permiten:

  • Automatizar tareas tanto de analítica de datos como de clasificación, detección y segmentación de imágenes.
  • Complementar estas técnicas con el uso de unidades de procesamiento gráfico (GPU) y acelerar el tiempo de entrenamiento de las máquinas
  • Posibilitar así comparar muchos algoritmos para obtener un mayor poder de aprendizaje.