Fr

TRAINING&BOOKS

Behavourial science & neuroscience: een introductie door Wavemaker

Dinsdag 4 Juni 2019

Behavourial science & neuroscience: een introductie door Wavemaker

Na verschillende sessies rond artificial intelligence en voice marketing trapte Wavemaker in mei het derde luik af van zijn inspiratiesessies voor de markt. Daarin gaat het dieper in op behavourial science en neuroscience. Voor deze eerste sessie nam Jelle Demanet, Professor in experimentele psychologie en cognitieve neurowetenschappen aan de Ugent en mede-oprichter van de start-up Apollo8, een consultant gespecialiseerd in data science, het woord.

In deze eerste sessie rond behavourial en neuroscience die ingeleid werd door Analytics & Insights Expert Florian Linclau (Wavemaker) legde Jelle Demanet aan de hand van heel wat voorbeelden en cases uit in welke mate neuroscience onderzoeken kunnen helpen bij het analyseren en voorspellen van consumentengedrag en bij het evalueren van reclamecampagnes en communicatiestrategieën. Hij ging dieper in op de technieken die in het verleden en momenteel worden gebruikt en op wat de toekomst brengt op het vlak van neuroscience onderzoeken. De grootste uitdaging ligt daarbij op het ‘scalable’ en volledig geautomatiseerd (en dus toegankelijker en goedkoper) maken van de onderzoeken en op de testomgeving zo natuurlijk mogelijk te maken.

Demanet begon zijn betoog door de noodzaak van neuroscience onderzoeken voor marketing- en communicatiedoeleinden aan te tonen. Kortweg gesteld zijn er twee processen actief in ons brein bij het maken van keuzes en (aankoop)beslissingen: er is het impliciet emotionele brein en het rationele brein. Het eerste is het snelle systeem en het andere het trage, zoals Daniel Kahneman in zijn boek ‘Thinking Fast & Slow’ met verve beschrijft. Merken doen er uiteraard alles aan om het eerste systeem te prikkelen. En het zijn behavourial en neuroscience onderzoeken die je kan inzetten om naar impliciet emotionele processen in het brein te peilen.

Vervolgens besprak Jelle Demanet de soorten onderzoeksmethoden in neuro en behavourial science. De keuze voor de juiste onderzoeksmethoden hangt daarbij af van wat je te weten wilt komen, aldus Demanet. Elke methode biedt namelijk een specifiek perspectief over de manier waarop mensen reageren, van het meten van de betrokkenheid van specifieke gebieden in de hersenen, over hoe snel de hersenen reageren, tot welke elementen erin slagen de aandacht te trekken.
 
Een eerste groep methodes kun je bundelen onder de noemer ‘brain imaging’ en laten toe om hersenactiviteit te meten zoals EEG (Elektro-encefalografie), MEG (Magnetoencephalography) en fMRI (functionele kernspintomografie). Deze technieken worden gebruikt in onderzoek naar hoe het brein reageert op advertenties, verpakkingen en winkelomgevingen. Elke techniek heeft een aantal specifieke toepassingen. Met fMRI kan je nagaan of de gebieden geactiveerd worden die instaan voor het ervaren van emoties. Met MEG kan je bijvoorbeeld zeer snel, in 200 milliseconden, meten wat de voorkeur heeft van de consument; EEG kan dan gebruikt worden om te meten welke associaties bepaalde teksten in een advertentie oproepen maar ook om te meten wanneer consumenten echt aandachtig zijn of niet. Hoogstwaarschijnlijk zal EEG de meestgebruikte techniek worden in de toekomst. Technologische ontwikkelingen zorgen er namelijk voor dat EEG steeds gemakkelijker en goedkoper gebruikt kan worden in minder gecontroleerde testomgevingen zoals bijvoorbeeld in retail, luchthavens en festivals aangezien mensen er vrij mee kunnen rondlopen. Dit blijft toch een van de pijnpunten van de andere neuroimaging technieken waar mensen hun gedrag erg beperkt wordt door de apparatuur. Een Belgisch voorbeeld van hoe een EEG-onderzoek gebruikt werd in marketingcampagnes was het experiment ‘Het Muzieklaboratorium’ dat onderzoeksbureau Profacts voerde voor radiozender JOE. Het bureau wilde aan de hand van EEG onderzoek motiveren waarom het altijd dezelfde hits zijn die bovenaan staan in de jaarlijkse top 2000 van JOE. Een ander recente marketingtoepassing hiervan is de actie ‘He(art) Scanner’ die Ikea bedacht naar aanleiding van een nieuwe editie van zijn ‘Art Event collectie’ die dit jaar tapijtkunst centraal stelde. De stukken uit de collectie konden enkel gekocht worden door mensen die echt geraakt werden door het kunstwerk.

Een tweede groep methodes kun je bundelen onder de noemer ‘fysiologische technieken’. Daaronder vallen onder meer metingen van de oogbewegingen, pupil grootte, hartslag en huidgeleiding, enz. Die laatste twee geven bij het meten van campagnes goeie indicaties voor een hoge ad impact wanneer er zogenaamde ‘arousal’ voorkomt, of een verhoging van het emotionele engagement van de consument. Een mooi voorbeeld van een marketingtoepassing hiervan is een analyse door marktonderzoeksbureau Ipsos van de advertenties die tijdens de Superbowl werden vertoond. Tijdens de uitzending van de Superbowl werd een watch party georganiseerd en konden mensen komen kijken naar de Super Bowl samen met hun vrienden. Het vernieuwende van deze studie is dat de arousal patronen van deze 37 mensen in parallel werden gemeten tijdens de live uitzending van het event. Op basis van deze metingen kon Ipsos een top 10 ranking opstellen en werd de commercial van Google als winnaar uitgeroepen.
 
Andere toepassingen zijn mobiele eye trackers in supermarktomgevingen om te analyseren naar welke elementen (prijs, verpakking, concurrerende merken, enz.) een consument kijkt. Een ander voorbeeld is de studie van Brightfish waarbij het de bedoeling was om te meten hoe aandachtig de consument was bij het bekijken van spots op de verschillende media. Dit werd getest via mobile eye tracking bij mensen thuis, zonder dat de consument wist wat er juist gemeten werd. De conclusie? De aandacht voor spots in cinema ligt beduidend hoger lag dan voor tv-spots en spots online.
 
Tot slot besprak Jelle Demanet de toekomst van behavioural en neuroscience. Volgens Demanet moeten er twee belangrijke manco’s getackeld worden bij de voorgaande besproken technieken: de consument kan soms niet zichzelf zijn in testomgevingen en het ontbreekt er vaak aan ‘predictive modelling’ wegens te weinig data. Technieken die deze gebreken kunnen verhelpen zijn volgens de professor webcam-testing platformen zoals Cool Tool en Affectiva waarbij je niet alleen via eye tracking kunt zien waar de consument naar kijkt, maar ook welke emotie op het gezicht van de persoon is af te lezen. Voordelen zijn de lage kost en de natuurlijke testomgeving; nadelen zijn dat er geen arousal effect kan gemeten worden en dat het enkel getest wordt op één media platform, de computer. Daarnaast zijn er ‘biometrics at home’ technieken zoals Mindprober voor het testen van media content. Daarbij is een toestel verbonden met een app. Voordelen hier zijn dat het de ‘arousal’ patronen analyseert en die in een dashboard giet en dat men content op allerhande media platformen kan testen. Verder is er ‘Biometrics in OOH/Retail’ waarbij camera’s in een billboard de verhouding man-vrouw, leeftijd, emoties en bewegingen, hoeveel mensen er passeren of kijken naar de advertentie, enz. analyseren. Het kan gebruikt worden voor A/B testing van campagnes en om meer ‘intelligence’ aan de klant te bieden. Volgens Jelle Demanet biedt deze methode het grootste potentieel omdat het al de huidige tekortkomingen van consumer neuroscience tackelt, namelijk schaalbaarheid waardoor er meer data kan worden geregistreerd en het feit dat mensen tijdens hun natuurlijk gedrag worden gemeten. Koppel dit in de toekomst bijvoorbeeld aan de nieuwe technologie ontwikkeld door IMEC om hartslag op afstand te meten en je kunt arousal aan het verhaal toevoegen. Op het vlak van privacy ziet hij ook geen probleem aangezien het ‘GDPR compliant’ is en er alleen maar geanonimiseerde parameters van het gezicht worden gemeten en opgeslagen.

Volgens Demanet zal de impact van behavioural science in de toekomst alleen maar sterker worden aangezien digitale apparatuur het toelaat om op een gemakkelijke, snelle en schaalbare manier het gedrag van mensen in kaart te brengen. Waarom nog vragenlijsten gebruiken als je het gedrag zelf kan meten? Toekomstig gedrag kan namelijk het best worden voorspeld door het huidig gedrag te analyseren. Bijvoorbeeld, hoe sneller mensen een keuze maakten bij een online aankoop, hoe meer ze overtuigd zijn van deze keuze en hoe meer dit hun toekomstig gedrag kan voorspellen. Het verschil met de huidige, meer traditionele onderzoeksmethodes is dat deze methodes in realtime kunnen getest worden en er geen researchomgevingen meer moeten worden opgezet. Een voorbeeld is de toepassing van Sentiance. Dat is een bedrijf dat adverteerders aanbiedt om hun app te koppelen aan zijn SDK app. Die verzamelt data van het gedrag van de gebruiker en zet die om in waardevolle inzichten over de persoonlijkheid en voorkeuren van de gebruiker. Die krijgen na verloop van tijd een voorspellend karakter waardoor de adverteerder de juiste beelden en tekst op het juiste moment kan doorsturen.

Volgens de CEO van Wavemaker Belgium, Thierry Brynaert, geeft deze eerste sessie aan dat het bureau de ambitie heeft om de referentie in behavourial science te worden voor de markt. De bedoeling is om op korte termijn een sterk consultancy aanbod te ontwikkelen.

Archief / TRAINING&BOOKS