تحليلات العاطفة: أداة قوية لزيادة غريزة غريزة

هل يمكننا أن نميز الإعلان الذي يبرع من المتوسط ​​البسيط ، 

أو حتى غير الفعال؟ نظرًا لتاريخ التسويق الحديث ، و Cadbury’s Gorilla ، و Domino’s Pizza Sorry ، و Chipotle’s Back to the start ، و Canal + Bear و Tata Tea’s of of 49 تبرز لحظات نهائية في صناعتنا. إن خصوصياتهم الخلاقة ، التي لا تنسى والمميزة ، تحمل في وعينا الجماعي. ومع ذلك ، قرأت أن بعض هذه الحملات يُقال إنها فشلت في الاختبار المسبق. إذا كان من الممكن رفض هذه التصميمات المميزة في البداية ، فقد يكون الوقت قد حان لإعادة النظر في ما يشكل رد فعل مرغوبًا في الاختبار المبدئي مسبقًا؟

يعد تقييم تأثير الإعلان لضمان أدائه على المستوى الأمثل أمراً بالغ الأهمية. هدفنا الأساسي ، سواء كان في جانب العميل ، أو في الأقسام الإبداعية أو في وكالات الإعلام ، هو إنشاء رسائل ذات معنى تصل إلى الأشخاص المناسبين ، في الوقت المناسب. يجب أن تقدم المراسلة التأثير المطلوب بينما تبقى على الميزانية. ولكن بينما تتقدم قدرتنا على قياس انفعالات الناس في بيئتهم الطبيعية ، فإن هذا يثير أسئلة مثيرة للاهتمام حول الموازنة بين الاختبار الإبداعي وغريزة التسويق.

بالنسبة لصناعة تركز بشكل متزايد على التفصيل للأفراد بدلاً من التركيبة السكانية ، فإن القدرة على رؤية وتقييم التأثير العاطفي للحملات على الفرد أمر مهم بشكل واضح. نظرًا لزيادة الفضول حول القيمة المتأصلة للنقرات ومرات المشاهدة ، فإن تحديد أجزاء الحملة صدى ليس جذابًا فحسب - إنه أمر بالغ الأهمية.

تحليلات العاطفة (EA) هو مجال سريع التطور ، مع RealEyes ، Affectiva ، Sensum ، Clarifai و IBM Watson بين لاعبيها الرئيسيين. تمكّننا أنواع جديدة من البيانات وطرق التتبع الجديدة من فهم تأثير الحملات - وممتلكاتها الفردية - على المستوى العاطفي ، وبعمق أكبر من أي وقت مضى.

ولكن هناك تحذير هام: حتى مع استمرار تطور Emotion Analytics وتطويره ، لا توجد أداة قياس أكثر دقة أو طورًا بشكل أفضل من أمعائنا.

رؤية الغيب ... قياس اللاوعي

في عام 2011 ، تبلور الخبير الاقتصادي الحائز على جائزة نوبل دانييل كانيمان سنوات من البحث في كتاب Thinking Fast and Slow. لتكثيف أعماله لا تزال أكثر ، يصف كاهنمان طريقتين للتفكير: النظام 1 (سريع ، حشوي ، مدفوع بالعاطفة) و System 2 (بطيء النظر ، عقلاني و مجهد).

استخدمت أبحاث السوق التقليدية منذ وقت طويل تقنيات مثل الاستبيانات لفهم ردود النظام 2. ومع ذلك ، يثبت أن استجابات النظام 1 بعيدة المنال ويصعب استخراجها وتقييمها ، لا سيما أن الأشخاص غير قادرين على التعبير عن عواطفهم ، أو ربما لا يرغبون في مشاركتها.

يقدم تحليل اللغة بعض الأمل في فهم المشاعر وتحسين الدقة التسويقية. هنا ، يمكن القول أن IBM Watson تقود إلى تحليل المحتوى الدلالي والعاطفي من وسائل الإعلام الاجتماعية لإنشاء مجموعات استهداف مستقبلة. إلى جانب الابتكارات في مجال تسجيل أجهزة الاستشعار وبرامج التعلم الآلي ، بدأ المعلنون والوكالات الآن في فهم المعلومات العاطفية غير المرئية التي تلعب مثل هذا الدور القوي (تصل إلى 90٪) في تقارب العلامة التجارية وقرارات الشراء (أ. داماسيو ، 2005). & Nielsen Neurofocus، 2016). في نهاية المطاف ، فإن التحليلات العاطفية بمظاهرها المختلفة لديها القدرة على التنبؤ بمن سوف ينخرط عاطفيا ، ومن ثم استهدافهم وفقا لذلك.

من العاطفي إلى العملي

تعد تقنية Emotion Analytics بتقديم أنواع جديدة رائعة من البيانات ، والتي سنحتاج إلى تعلم استخدامها وتحسينها بمرور الوقت. كما هو الحال مع جميع التطورات التسويقية المستندة إلى البيانات التي سبقتها ، سيكون الاختبار الحقيقي لتتبع العواطف والتسويق العاطفي في كيفية رسم الأفكار والتصرف بناءً عليها.

أي شخص يحتضن هذه التطورات في برنامج Emotion Analytics ، أو يطالب بتطبيقها العملي من الوكالات الرقمية والإعلامية ، يجب أن يشهد بالفعل إشارات أكثر دقة ودقة للنجاح في حملاتهم. عندما تكون متوازنة مع رؤىنا وخبرتنا المتطورة ، فإن Emotion Analytics توجهنا نحو ممارسة تسويق أكثر ثقة ودقة وفعالية.