¿Qué hace mi potencial cliente cuando está en una tienda delante de mi producto? ¿Cómo puedo hacer para que se fije en el mío y no en el de la competencia aun siendo menos conocida mi marca? ¿Por qué a pesar de tener un buen producto el comprador suele escoger el de mi competidor? ¿Cuál es la percepción del cliente cuando tiene mi producto en las manos en la tienda? ¿De verdad se asimila toda la información que me interesa al ver el producto? Son algunas de las preguntas que responden trabajos de estudios de comportamiento del consumidor con neuromarketing en entornos de compra reales.
Cuando el producto se comercializa expuesto en lineales donde los clientes tienen al alcance de la mano un producto y casi todos los de su competencia, es importante conocer qué percibe el consumidor para poder mejorar todo lo que esté en nuestras manos cara a ganar ventas. El producto se coloca donde la superficie que lo comercializa decide, no depende de nosotros, salvo pagando una promoción o posicionamiento mejor, que nuestros productos destaquen sobre los demás con su ubicación y, por tanto, no queda otro remedio que actuar sobre el propio artículo o su envase. Saber cómo reacciona el potencial comprador cuando está delante, incluso cuando lo tiene en las manos, nos ayuda en esa tarea. Es el SEO de los productos en tiendas.
Para obtener esta información necesitamos analizar la conducta del cliente en las diferentes superficies en las que se comercializa nuestro producto. Al no poder actuar sobre la experiencia de compra debemos saber cómo influye ésta en lo que vendemos. Para ello y siempre tratando de hacer un trabajo con la mayor validez ecológica (válido en todos los contextos) primero se seleccionan las tiendas significativas donde vendemos y luego, como no puede ser de otra forma, una muestra representativa de nuestro target en cada una de ellas.
Allí, instalamos la primera de nuestras herramientas, nuestra plataforma de AI que analiza las imágenes de las cámaras que previamente hemos instalado en dichas superficies si éstas no tenían ninguna. Una vez GoliEye (así se llama esta utilidad) está funcionando, es capaz de hacer eye-tracking, midiendo dónde mira cada una de las personas que pasan por la tienda con un margen de error de milímetros. A la vez, su función de reconocimiento facial de emociones analiza lo que está expresando cada persona que hay en la tienda en cada instante, siendo capaz, si lleva ejecutándose el suficiente tiempo, de saber incluso quiénes de las personas que hay en la tienda pertenecen al staff. Nótese que de momento no hemos hecho uso de la muestra representativa de clientes que hemos seleccionado y citado, sino que este análisis se está haciendo con clientes reales y sin que éstos lleven puesta ninguna herramienta. Para cumplir estrictamente con la legalidad y salvaguardar la intimidad de clientes y empleados, el software devuelve el resultado en mapas de calor, en tablas de emociones expresadas, o conjuntos de datos agrupados, pero no muestra ni guarda en ningún momento las imágenes propiamente dichas. El resultado es una estadística a partir de una toma de datos completamente anónima, es más, GoliEye se puede aplicar (si existen) a grabaciones previas para obtener dicha información, pero en histórico.
Una vez la plataforma lleva rodando unos días, procedemos a completar la información extraída de GoliEye con la de nuestros cascos GoliHelmet. Se trata de una malla de sensores completamente inalámbrica, cómoda de colocar y llevar y que se oculta dentro de una gorra o similar y que se le coloca, ahora sí, a las personas que conforman la muestra representativa de clientes que hemos citado en la tienda. Al llevar una herramienta nada invasiva ni incómoda, éstos se comportan de un modo natural, pues solo llevan en la cabeza una gorra, pañuelo o similar, además no saben qué es lo que estamos estudiando realmente. Con frecuencia, también usamos relojes en cuyo interior llevan ocultos pulsómetros. No se trata de smartwatch, sino de relojes convencionales que llevan este dispositivo en su interior y que envía de forma inalámbrica la información a la plataforma. Cuando no es posible instalar las cámaras anteriormente descritas, solemos usar unas gafas de eye tracking que lleva cada participante. Toda la información es recogida y procesada de forma automática por nuestra plataforma GoliTrack, que sincroniza toda la información calculando automáticamente todos los retardos, de forma que inmediatamente después de tomar los datos los analistas pueden comenzar a estudiarlos con ayuda también de la propia plataforma.
De este modo, tenemos un estudio basado en el comportamiento real de clientes reales, lo que nos permite un informe de resultados con estrategias efectivas y específicas para ayudarle a que su producto sea la elección preferida de los consumidores.
