La creencia popular de que el marketing se usa para crear necesidades donde no existen y para que las empresas engañen a los consumidores, es como un mantra negativo que venimos oyendo de forma reiterativa desde hace décadas. Cualquier persona que no conozca cuáles son las claves reales de esta disciplina, y su código ético, cae fácilmente en la tentación de achacar la responsabilidad, para lo bueno y para lo malo, al marketing cuando una empresa o una persona pública obtiene beneficios o destaca sobre el resto de sus competidores: “tiene un buen marketing”, “le han hecho un marketing a medida”, “todo lo que tiene es marketing”… Estas frases confunden a los consumidores y hacen que el marketing no asuma su papel estratégico ya que se tiende a confundirlo con alguna de sus herramientas como la comunicación, la publicidad o las relaciones públicas. Lo sentencian a un papel “cosmético” atribuyendo al todo la responsabilidad de alguna de sus partes. Empero, el marketing es holístico, es estrategia empresarial, una visión global del negocio y la manera con la que establecer relaciones honestas y duraderas.

Algo similar ha pasado con el neuromarketing, a pesar de ser una disciplina joven. En 2002, A. Smidts la bautiza así para definir la aplicación de técnicas de medición neurofisiológica a los métodos de investigación del impacto de las herramientas del marketing en los consumidores. No obstante, desde finales del siglo pasado, diversos investigadores como G. Zaltman, P. Ekman, A. Damasio, R. Thaler, D. Kahnemam, A. Tversky, R. Montague, etc. se preocuparon por profundizar en la respuesta emocional o racional de las personas ante determinados estímulos y su implicación en la toma de decisiones. La complejidad de unir una ciencia médica (neurofisiología) con una ciencia social (marketing) dio origen al surgimiento de toda clase de experimentos; muchos de ellos abonaron el terreno de la fantasía provocando la aparición de “vendedores de humo”, mientras que otros seguían el rigor del método científico y el escrutinio de severas revisiones de los resultados. Lo que no es ciencia es charlatanería.

De ahí que es importante replantear las bases sobre las que el neuromarketing formula su actividad para, por una parte, despojarse del “halo de misterio” y de “ciencia falsa” que le ha perseguido durante algunos años y, por otro lado, para establecer un método que permita sumar (no canibalizar) los valores que aportan diferentes ciencias (neurología, psicología, sociología, antropología y economía, fundamentalmente) a otra ciencia social como es el marketing y sus diferentes herramientas para investigar la conducta y la toma de decisiones de los consumidores; pero siempre desde la perspectiva de obtener resultados exploratorios para enunciar (no para predecir y, mucho menos, postular o manipular) las respuestas que se producen ante un estímulo o una propuesta determinada y, en todo caso, siguiendo una sistemática probada bajo el estricto método científico.

Como dice N. Eyal, no se puede diseñar un plan para intervenir en el comportamiento de las personas, modificándolo. Lo que sí podemos hacer es entender su conducta a partir de la obtención de datos de la experiencia que han tenido en el curso de las diferentes propuestas que les hayamos realizado, utilizando métodos desarrollados por la economía del comportamiento y/o complementándolos con técnicas personalizadas de análisis neurofisiológico. Hablaremos entonces de dejar atrás la “neurociencia aplicada al marketing” (neuromarketing) para adentrarnos en las “ciencias del comportamiento aplicadas al marketing” e, incluso, aplicadas al negocio en su conjunto.

Cuando hablamos de gestionar la experiencia del cliente, caemos en la tentación de limitarnos a obtener resultados solo de su nivel de satisfacción desde que tiene conocimiento de la existencia de un producto o un servicio hasta los contactos establecidos con el canal de postventa. Medimos cada una de las acciones que realiza aquél y obtenemos información como datos que podemos parametrizar y analizar (“Experience Data”) para un individuo o para una muestra del público objetivo. Pero no solemos investigar lo que sucede dentro de la empresa, en los procesos que intervienen desde la investigación para detectar una necesidad no cubierta o un nicho no atendido, la concepción y diseño del producto/servicio hasta la atención al cliente, más allá de los controles de calidad. Nos debería preocupar cómo se correlacionan aquellos “experience data” con la información obtenida de cada uno de esos procesos internos en los que el cliente establece contacto, para cambiar el enfoque de una visión centrada en los procesos y la tecnología que los sustenta, hacia una que la ponga en relación con la experiencia del usuario.

Cuando nos referimos a tecnología, ya hemos de pensar inexcusablemente en la Inteligencia Artificial (IA) y su capacidad de analizar grandes conjuntos de datos para extraer patrones complejos que permitan diseñar estrategias efectivas, tanto a nivel de gestión de la empresa como de entendimiento del comportamiento del consumidor. En el primer caso, ayudará a mejorar los procesos de toma de decisiones corporativas en el ámbito de las funciones y procesos internos y, en el segundo, identificando o anticipando necesidades o tendencias que ayuden a fortalecer las relaciones externas con los clientes.

La IA potencia la comprensión del marketing sobre las respuestas cerebrales de los consumidores cuando son expuestos a diferentes estímulos comerciales proporcionando herramientas analíticas avanzadas que permiten una interpretación más profunda y precisa de los datos obtenidos a través de técnicas complejas de medición neurofisiológica, como la resonancia magnética funcional (fMRI) o la electroencefalografía (EEG), o de otras técnicas menos invasivas como el eye-tracking o el face-coding, o de otras metodologías que analizan la respuesta frente a diferentes propuestas y estímulos mediante medios digitales (por ejemplo, analizando los CTA y CTR en web, apps, juegos, plataformas de pago, redes sociales, etc., para saber qué llama más la atención y estimula mejor la acción).

La identificación de los patrones emocionales y cognitivos que influyen en las decisiones de compra puede ser facilitada por la IA con un margen de error mínimo, ya que los algoritmos de aprendizaje profundo no solo analizan enormes volúmenes de datos sino que, también, pueden “jugar” con los estímulos para evaluar en tiempo real múltiples opciones que ayuden a revelar “insight” que antes eran más difíciles de desvelar e, incluso, podrían resultar inaccesibles debido a la complejidad del cerebro y del comportamiento humano, además de la imposibilidad para controlar todas las variables que pueden influir en el contexto real en el que se encuentra un consumidor.

Algunas de las aplicaciones prácticas que la IA está facilitando a los profesionales del marketing son:

• Segmentación de la audiencia más precisa ya que, más allá de los perfiles sociodemográficos, se puede profundizar en los patrones neuronales que caracterizan determinadas respuestas emocionales o racionales que comparten grupos humanos heterogéneos. Esto puede ayudar a personalizar los mensajes y las propuestas comerciales casi hasta llegar a nivel de individuo, aumentando así la relevancia y la efectividad del estímulo (las acciones de Real Time Bidding -remarketing y retargeting- serán más eficientes).
• Optimización de campañas publicitarias. La IA puede ayudar a obtener un mejor análisis de los datos extraídos mediante la exploración neurofisiológica de los sujetos de estudio expuestos a estímulos publicitarios, usando diferentes tecnologías de medición del sistema nervioso central y periférico, de manera que se puedan establecer correlaciones entre estos y el nivel de atención, agrado y engagement ocasionado. Ello permite, en base a los resultados obtenidos, ajustar el diseño, los colores, la maquetación y los contenidos hasta alcanzar la valoración más positiva. Al mismo tiempo, la IA puede crear diferentes patrones de diseño en función del perfil del potencial consumidor y proponer la mejor planificación de medios para lograr el mayor retorno de la inversión publicitaria.
• Optimización de los contenidos. Los sistemas de GenAI (IA Generativa) y LLM (Large Language Model) pueden crear en tiempo real diferentes tipos de contenidos con lenguaje natural, lo que facilitará la realización de los ajustes necesarios para maximizar el atractivo emocional del mensaje, modulándolo conforme la interacción entre empresa y usuario avanza en el tiempo, potenciando aquellos contenidos que fortalezcan la vinculación afectiva entre consumidor y marca.
• Diseño de productos/servicios. Comprender las preferencias de los consumidores, detectar los sesgos cognitivos que influyen en la toma de decisiones económicas y anticipar las tendencias del mercado es esencial para el desarrollo de productos y servicios que aspiren a tener un cierto nivel de éxito. Por ello, la IA puede alinear con más precisión las características de estos con las necesidades reales de los consumidores, con sus aspiraciones emocionales y con sus capacidades de gasto (anticipando los riesgos de endeudamiento) para optimizar así la experiencia del cliente.
• Excelencia en la Atención al cliente mediante asesores virtuales diseñados para agradar físicamente al consumidor y mantener un diálogo coloquial, de manera que las consultas, dudas o resolución de incidencias se pueden realizar mediante una interacción natural (soportada por IA y LLM) en la que el usuario resulte satisfecho por la efectividad de las respuestas proporcionadas por el sistema (ayudadas por la modulación y el tono de voz) y por las ayudas que puede prestar para la ejecución de operaciones o transacciones básicas, en algunos casos.
• eMail Marketing. Las campañas de correo electrónico, aun basadas en listas inteligentes, pueden mejorar mediante la IA que use algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que ayuden a, tras la identificación de perfiles y comportamientos de respuesta emocional positiva previsible, lanzar acciones de comunicación que personalizan el estilo y el tono de la marca alineándose con el apreciado por cada contacto.
• Investigación de mercados. La IA amplía la capacidad de cualquier proceso de investigación al soportar un Big Data de dimensiones incalculables, que mezclan información de diferente naturaleza y procedencia, enriqueciendo los métodos tradicionales de toma de datos (cualitativos y cuantitativos) y los aportados por la neurociencia (explícitos e implícitos) con la evaluación de patrones de conducta y de respuestas emocionales asociadas, lo cual permite crear escenarios descriptivos altamente confiables.

La convergencia de la IA y el neuromarketing supone un hito realmente significativo en la comprensión detallada del comportamiento de consumidor al poder identificar patrones cognitivos y emocionales con los que personalizar las estrategias de relación empresa-cliente, siempre y cuando se conjuguen los mecanismos de innovación con la gestión del riesgo y de seguridad que conlleva su uso. No ya desde la perspectiva de garantizar la confianza de los usuarios al ayudarles a tomar decisiones favorables, sino desde la aportación de valor empresarial intangible (responsabilidad, transparencia, justificación, compromiso, garantía de privacidad, cumplimiento normativo…) y desde la anteposición de principios éticos y morales en su aplicación.

La compilación de los datos que proporciona cualquiera de las técnicas aplicadas por la neurociencia requiere una utilización responsable y transparente por parte de las empresas (usen o no la IA), garantizando la protección de esta información y el uso consentido por parte de los consumidores analizados (hay que estar atentos a la regulación sobre “neuroderechos” de los ciudadanos y al recientemente aprobado proyecto de Ley europea sobre IA). Es aquí donde la combinación de neuromarketing e IA puede ofrecer un potencial significativo para maximizar el retorno de la inversión en marketing sin poner en riesgo la reputación de la empresa. En cambio, en el caso de un uso irresponsable de la información recopilada, se pondría en cuestión la intencionalidad de la empresa en la explotación de los datos y en la gestión poco leal de los compromisos contraídos con los consumidores (cuidado con la intención oculta de provocar o manipular conductas), aunque el objetivo fuera “facilitarles las decisiones de compra” o “mejorarles su calidad de vida”.

CMO MOMO Group

Articulo publicado en IT Digital Magazine de ITUser, nº 12, páginas 77-81

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