Вы взяли узнаваемое лицо, придумали динамичный сюжет, разбавили щепоткой шуток, сняли качественный рекламный ролик, но он не работает. Почему? Узнать ответ поможет исследование контента на платформе AICAP. Разберемся как проводится и чем полезно бизнесу наше исследование на примере креатива автомобильного бренда OMODA.
Еye tracking - любопытный инструмент, который мы внедрили в AICAP относительно недавно. Он позволяет отслеживать взгляд пользователя во время просмотра роликов и баннеров. Мы с командой решили проверить данную функцию на рекламном ролике от МТС и вот что из этого вышло.
А конце статьи вас ожидает небольшой интерактив 🔥
Несмотря на то, что основной и главной целью исследования контента является поиск моментов и идей по улучшению видео/баннера и д. р, данные исследования полезны в том числе и компаниям, которые в силу временных или финансовых ограничений уже не могут каким либо образом поменять/переснять/переделать контент, и вот чем именно:
Во время анализа эмоций, в первую очередь, интересно смотреть на соотношение позитивных и негативных эмоций, чтобы понять, как аудитория отреагировала на ваш контент. Однако, существует еще один не менее полезный показатель - ВОВЛЕЧЕННОСТЬ. В мире социальных сетей она измеряется отношением лайков и комментариев к числу просмотров/показов, если…
Представим, что мы сравниваем реакцию мужчин и женщин на видео и получаем следующие результаты: у мужчин 70% положительных эмоций, а у женщин - 80%. Допустим, наша выборка состояла из 500 мужчин и 500 женщин. Можем ли мы теперь сказать, что женщины испытывают больше положительных эмоций, чем мужчины при просмотре этого видео? Не совсем, и вот…
Существует множество научных доказательств взаимосвязи между количеством повторений и запоминаемостью информации. Одна из теорий представлена на кривой Эббингауза, где для запоминаемости 80% информации на достаточно долгий срок - требуется 3-4 повторения. Однако кривая отличается в зависимости от сложности информации, от того, видела ли аудитория…
Нейромаркетинг — это исследование подсознательных реакций людей на сообщения, связанные с брендом и/или его продвижением. Исследуя нейронные и физиологические сигналы целевой аудитории, маркетологи получают представление о предпочтениях людей, мотивах, которые могут предсказать их действия при решении на покупку.
Проводя исследовательские проекты, мы всегда комбинируем несколько инструментов, чтобы получить достоверные и репрезентативные выводы о вашем контенте и/или целевой аудитории. Одна из таких комбинаций - eye-tracking + распознавание эмоций.
Часто хочется заглянуть в голову клиента, чтобы понять, как он относится к тому или иному продукту, рекламному ролику, слогану и т. д. Мы привыкли годами делать это с помощью опросов. Однако, используя только опросы, часто получаем искаженные данные по нескольким причинам:
Несколько лет назад принадлежащий компании Pepsi-Co бренд Tropicana выпустил апельсиновый сок в обновленной упаковке. Вскоре после этого продажи упали примерно на 20% (около 30 миллионов долларов). В дизайн новой упаковки было вложено порядка 35 миллионов долларов было вложено в маркетинг и брендинг. Выпуск новой упаковки был не только затратным…
В последние годы А/Б-тестирование стало широко использоваться для проверки новых идей, аудитории и контента. Однако, А/Б может максимум показать какой контент лучше, основываясь на ряде показателей, но что если вы пытаетесь выбрать не ЛУЧШЕЕ из ЛУЧШИХ, а вместо этого тратите деньги на тесты, чтобы выбрать наилучшее из худших. И именно в этом…
Распознавание эмоций - новая технология, которую модели ИИ предоставляют маркетологам и многим специалистам в других сферах. Но откуда мы знаем, что машины действительно могут понимать такие сложные человеческие формы выражения чувств как эмоции?