Werbetests

Wir kontrollieren, wie wir die Befragten verschiedenen Arten von Werbung (sowohl klassisch als auch digital oder mobil) aussetzen. Wird die Werbung gesehen und erinnert, wie wird sie verstanden und interpretiert, wie relevant ist sie und motiviert sie zum Kauf? Dank unserer maßgeschneiderten NLP-basierten SaaS sind wir auch in der Lage, das emotionale Involvement der Rezipienten, das die Werbung auslöst, zu messen und zu quantifizieren.

Neben den traditionellen Methoden wie Tiefeninterviews, die die zugrundeliegenden Motivationen, Treiber und Hemmschwellen aufdecken, halten wir auch den Einsatz neuer Methoden für sinnvoll. Dazu gehört das kognitive Interview, bei dem durch genaue Erinnerung vergangenes Verhalten realistisch und detailliert wiedergegeben wird. In einem Online-Tagebuch können die Teilnehmer dokumentieren, welche Medien sie nutzen und wie sie diese nutzen. Auf diese Weise können wir das tatsächliche Verhalten live verfolgen. 

In den letzten Jahren haben sich verschiedene biometrische Tools für Werbetests immer weiter verbreitet, mit denen physiologische Reaktionen auf Werbung gemessen werden können. Wir bei Séissmo sind jedoch nicht davon überzeugt, dass Eye Tracking oder Facial Coding (d. h. die Messung verschiedener Emotionen durch Kodierung des Gesichtsausdrucks der Befragten) einen Mehrwert für qualitative Werbetests bringen.

Normalerweise findet Eye Tracking in einer künstlichen Situation statt. Die Teilnehmer müssen zu einem Teststudio kommen, wo sie ihr Benutzerverhalten an einem unbekannten Computer in einer unbekannten Umgebung reproduzieren sollen. Lösungen, die das Blickverhalten mit einer externen Kamera verfolgen, sind unserer Meinung nach nicht genau genug und liefern keine zuverlässigen Daten. 

Im Rahmen unserer jährlichen, eigenfinanzierten Séissmograph-Studie haben wir untersucht, wie digitale Werbung auf Smartphones funktioniert. Dabei interessierte uns besonders, welche zusätzlichen Erkenntnisse durch die Kombination von mobilem Eye Tracking mit qualitativen Interviews gewonnen werden können. Was ist der Mehrwert von mobilem Eye Tracking? Wo liegen die (technischen) Grenzen? 

Es hat sich gezeigt, dass das mobile Eye-Tracking aufgrund einer hohen Drop-out-Rate nur begrenzt zuverlässig ist. Eine große Anzahl von Aufzeichnungen kann nicht oder nur unter großen Schwierigkeiten ausgewertet werden. Zusätzlich haben wir eine Diskrepanz zwischen der automatischen Analyse der Ergebnisse durch das mobile Eye-Tracking-Tool und der externen Auswertung durch den Forscher beobachtet. Obwohl das Video einen Blickverlauf anzeigt, scheint die Messung oft nicht korrekt zu sein (z. B. gibt es kleine Blickverschiebungen, falsche Blickgeschwindigkeit, unvollständige Videos, usw.). Manchmal ist auf dem Video überhaupt kein Blickverlauf zu sehen oder der Blick ist eingefroren. Aufgrund dieser Ungenauigkeit des Tools ist es notwendig, die Ergebnisse manuell zu überprüfen.