Tests publicitaires

Nous étudions l’exposition des consommateurs à la publicité, de l'impact à la mémorisation, la compréhension, à l'interprétation, jusqu'à la pertinence et la motivation. Grâce à notre SaaS personnalisé basé sur le NLP, nous pouvons également mesurer et quantifier l'implication émotionnelle des destinataires.

Outre les méthodes traditionnelles comme les entretiens approfondis, qui permettent de découvrir les motivations, les moteurs et les obstacles sous-jacents, nous trouvons utile l'utilisation de nouvelles méthodes. L'entretien cognitif, notamment, demande au consommateur de restituer un événement de la façon la plus précise possible afin d’avoir une vue d’ensemble la plus réaliste et détaillée de ses comportements. Dans un journal de bord en ligne, les consommateurs peuvent documenter les médias qu'ils utilisent et la manière dont ils les utilisent. De cette manière, nous pouvons suivre leur comportement réel en direct. 

Ces dernières années, divers outils biométriques pour les tests publicitaires sont devenus populaires, permettant de mesurer les réactions physiologiques à la publicité. Cependant, chez Séissmo, nous ne sommes pas convaincus que l'eye-tracking ou le facial coding (c'est-à-dire la mesure de différentes émotions par le codage des expressions faciales des participants) apportent une valeur ajoutée aux tests publicitaires qualitatifs.

En général, la mesure de l'eye-tracking déroule dans une situation artificielle. Les participants doivent se rendre dans un studio où on leur demande de reproduire leur comportement d'utilisateur sur un ordinateur qui n’est pas le leur dans un environnement qui n’est pas familier. En outre, selon nous, les outils qui suivent le comportement du regard à l'aide d'une caméra externe ne fournissent pas de résultats assez précis et donc de données fiables. 

Dans le cadre de notre étude annuelle autofinancée, le Seissmograph, nous avons étudié le fonctionnement de la publicité numérique sur les smartphones. Nous nous sommes particulièrement intéressés aux informations supplémentaires que nous pouvions obtenir en combinant l'eye-tracking mobile avec des entretiens qualitatifs. Quelle est la valeur ajoutée de l'eye-tracking mobile ? Quelles en sont les limites (techniques) ? 

Il a été démontré que l'eye-tracking mobile a une fiabilité limitée en raison d'un taux d'abandon élevé. Un grand nombre d'enregistrements ne peuvent pas être analysés ou ne peuvent l'être que très difficilement. Nous avons observé une divergence entre l'analyse automatique des résultats par l'outil d'eye-tracking mobile et l'évaluation externe par le chercheur. Bien que la vidéo montre un regard, la mesure semble souvent incorrecte (par exemple, petit déplacement du regard, vitesse incorrecte du regard, vidéo incomplète, etc.) Parfois, il n'y a pas de regard du tout dans la vidéo ou le regard est figé. En raison de ce manque de précision de l'outil, il est nécessaire de vérifier les résultats manuellement.