Cada cierto tiempo alguien me dice, con total seguridad, que el futuro es 100% digital. Que lo físico está condenado. Que en unos años nadie va a querer tocar nada que no sea una pantalla.
Y cada vez que me lo dicen, pienso en lo mismo: en la pandemia. Ese momento en que el mundo entero se volvió digital de golpe, forzado, sin opción. ¿Y qué pasó apenas pudimos salir? Corrimos a abrazarnos, a comer en restoranes con garzones de verdad, a comprar discos de vinilo, a hacer fila para un concierto. El experimento más grande de la historia de «vivamos todo digital» terminó demostrando exactamente lo contrario de lo que se suponía que iba a demostrar.
Bueno, Sony acaba de hacer su propio experimento, sin querer.
En julio anunciaron que desde enero de 2028 dejan de fabricar discos físicos para PlayStation. La justificación oficial: «las preferencias de los consumidores se mueven hacia lo digital». Y en parte es cierto, el software se compra mayoritariamente en digital. Pero mira el dato que nadie de Sony quiere que mires: el 82% de las PS5 vendidas en Estados Unidos vienen con lector de disco. No con la versión sin disco, más barata. Con lector. La gente paga más por tener la opción física, aunque después compre el juego en digital.
¿Y qué pasó cuando anunciaron el fin del disco? Una petición con más de 100 mil firmas. Tiendas como GAME diciendo públicamente que la medida «es negativa para los jugadores, para las tiendas y para los trabajadores del sector». Desarrolladores diciendo que el disco físico «es el alma de los videojuegos» (con perdón de la solemnidad, pero algo de razón tienen). Una campaña completa, Don’t Kill the Disc, armada en días.
Ese es el patrón que se repite una y otra vez y que seguimos sin aprender: mientras más digital se vuelve el mundo, más deseamos lo tangible. No es nostalgia de viejo (aunque algo de eso también hay, no nos mintamos). Es que lo físico resuelve algo que lo digital no puede: coleccionar, prestarle un juego a tu hermano, revender lo que ya no usas, tener una estantería que cuenta quién eres. La conexión emocional con un intangible es carísima de construir. Con un objeto, es gratis, viene incluida.
Y para rematar la insensatez: en la mayoría de los casos, la versión física cuesta exactamente lo mismo que la digital. O sea, le estás pidiendo al consumidor que pague lo mismo por menos derechos. Ese es el caldo de cultivo perfecto para que una decisión de «eficiencia» termine en crisis de reputación.
El futuro no es digital. Tampoco es físico. Es híbrido, con el consumidor eligiendo según el momento, el vínculo y el ritual que quiere vivir.
La próxima vez que alguien te diga que el futuro es digital, cuéntale lo que le pasó a Sony.
Esta nueva tanda de Negocios de Otro Planeta tiene una tesis que se repite de distintas formas en todos los capítulos: el neuromarketing no sirve cuando se vende como magia, como moda o como promesa de manipulación. Sirve cuando se mide bien, cuando se interpreta con criterio y cuando ayuda a tomar mejores decisiones de negocio.
Diez invitados. Diez miradas distintas: ventas, psicología, investigación, salud, docencia, diseño, medios, tecnología, experiencia de usuario, ingeniería biomédica. Esa mezcla no es casualidad. El neuromarketing no vive solo. Necesita marketing, conducta, datos, tecnología, ética, negocio y —esto es importante— una buena dosis de humildad.
Capítulo 248 – Lana Babi
Cuando la tecnología deja de ser promesa y empieza a medir conducta real
Lana llega con una trayectoria poco común: Ucrania, México, clientes en varios países, y una entrada al neuromarketing desde la venta de tecnología para investigación. No desde la academia. Desde la práctica: entender cómo funcionan las herramientas, cómo se venden, cómo se aplican y cómo se traducen para marcas que muchas veces no saben qué pedir.
Hablamos de CoolTool, User Emotion, eye tracking, facial coding, IAT y estudios remotos. Y se instala una idea que parece obvia pero no lo es: el neuromarketing no se defiende con palabras bonitas. Se defiende con datos que muestran lo que el consumidor realmente hace frente a una web, una campaña o una pieza visual.
Lana insiste en algo muy concreto: las marcas creen que el usuario verá lo obvio. Y el usuario no lo ve. No ve el botón, no ve el llamado a la acción, no lee lo que la marca cree que leerá. Si quieres mejorar la conversión, primero tienes que saber qué está mirando realmente tu cliente. Parece básico. No lo es.
Marketing, psicología y punto de venta: cuando el consumidor no decide como dice decidir
Sara viene del marketing en el sector healthcare, la empresa, el turismo, la administración y la psicología. Tiene formación en neuromarketing y experiencia en GSK. Una mezcla cada vez más necesaria: entender marcas y entender mente, conducta y contexto al mismo tiempo.
Hablamos de eye tracking en punto de venta, de cómo se comporta una persona frente a un lineal, un packaging, una categoría o una decisión de precio. Y apareció algo que siempre es bueno recordar: el valor no está solo en el producto. El caso Starbucks sale en algún momento. Muchas veces no se compra café. Se compra pausa, símbolo, ritual, experiencia.
Medir un lineal no es mirar por mirar: es saber qué zonas captan atención, qué productos destacan y qué elementos del empaque realmente cumplen su función. O no.
Pepe viene de la psicología y la investigación de mercado. Cuarenta años trabajando con marcas. Y trae algo que pocas veces se ve en este tipo de conversaciones: cómo Kantar, una de las empresas de investigación de mercados más grandes del mundo, usa las neurociencias aplicadas internamente. No como experimento ni como nicho. Como parte de su forma de trabajar.
La conversación se mete en el rol de las emociones en la decisión. Pepe conecta psicología fisiológica, investigación de mercado y autores como Antonio Damasio para explicar por qué las decisiones no se entienden bien cuando se separa emoción de razón. Porque no se separan. Nunca.
Una idea que me quedó: una marca puede tener problemas de relación, de concepto o incluso de «autoestima», igual que una persona. Y la advertencia que cierra el capítulo: el péndulo no debe irse al otro extremo. No todo es emoción. Tampoco todo es razón. La decisión humana vive en esa mezcla. Siempre.
El segundo cerebro y la conducta que nace desde las entrañas
Este capítulo es diferente. No es neuromarketing en sentido estricto. Es neurociencia aplicada. Y justamente por eso abre una puerta distinta.
Irina viene de la endocrinología, la nutrición, la medicina funcional y la neurogastroenterología. La conversación gira en torno al sistema nervioso entérico: el llamado segundo cerebro. El intestino deja de ser solo digestión y aparece como una red que conversa con el cerebro, que participa en estados emocionales, que se vincula con estrés, ansiedad, microbiota, serotonina y bienestar.
¿Cuántas veces has dicho «lo sentí en la guata» o «tomé la decisión desde las entrañas»? Irina le pone base biológica a eso. No es romanticismo. Para marketing y experiencia, la lección es indirecta pero potente: el consumidor no decide solo con la cabeza. Decide con cuerpo, memoria, hambre, estrés, cansancio, deseo, saciedad e incomodidad. El contexto no es decorado. Es parte de la ecuación.
Formación seria en neuromarketing: menos humo, más método
José Manuel viene de la biología, el marketing financiero, la investigación de mercado y la coordinación del máster de neuromarketing aplicado de la Universidad de Granada. Un programa que no está solo: está vinculado a uno de los centros de neurociencias más relevantes de España y de Europa, lo que le da una base científica real, no solo declarada.
La conversación revisa la distancia entre la oferta académica latinoamericana y la europea, especialmente en acceso a tecnología, laboratorios y práctica. Y pone sobre la mesa algo incómodo: hubo empresas que vendieron neuromarketing sin tecnología, sin método y sin conocimiento. Eso dañó la credibilidad del campo. La respuesta no es abandonar la disciplina. Es profesionalizarla.
Primero se define la pregunta de negocio. Después se elige la herramienta correcta. En ese orden. Siempre en ese orden.
Neurociencia, creatividad, IA y la obligación de hablarle claro a la empresa
Rachel llega desde el turismo, la empresa, los negocios internacionales, la docencia y el neuromarketing. Una figura que cada vez se necesita más: alguien capaz de traducir neurociencia a decisiones que una empresa pueda entender y aplicar.
Su posición sobre la IA predictiva es clara: útil para optimizar atención, piezas creativas, videos, packaging o campañas, pero con un límite preciso. No reemplaza un test implícito ni una investigación con consumidores cuando la pregunta exige otro nivel de profundidad. Esa distinción importa, porque hay mucho entusiasmo y poca claridad sobre dónde termina la herramienta y dónde empieza el método.
La ciencia tiene que llegar a la empresa sin perder rigor. Pero también sin hablar en idioma extraterrestre.
Medios, publicidad, prueba social e inteligencia artificial: el consumidor ya no compra como antes
Fabián llega desde Uruguay, con formación en marketing, experiencia en televisión, agencia y docencia. El capítulo parte desde su paso por Canal 4 de Montevideo y rápido se convierte en una conversación sobre cómo los medios cambiaron de forma, de función y de frontera.
La radio aparece como un ejemplo interesante: lejos de desaparecer, logró adaptarse mejor que otros formatos. La televisión, la prensa y la radio ya no se distinguen tan fácilmente en digital. Todos tienen video, texto, audio y distribución multiplataforma.
El punto que más me interesa: la publicidad tradicional perdió parte de su poder porque la gente confía más en las experiencias de otros consumidores que en lo que una marca dice de sí misma. Reseñas, YouTube, TikTok, unboxing, recomendaciones. Y ahora también recomendaciones generadas por asistentes de IA. Ya no solo influye una persona real que probó el producto. También puede influir un algoritmo.
Medir donde la gente compra, no donde la conducta se acomoda
José trae uno de los capítulos más enfocados en terreno. Goli Neuromarketing no está centrada en el laboratorio clásico. Está centrada en medir conducta en entornos reales. Y eso cambia todo.
La idea es simple y poderosa: no sirve de nada llevar a una persona a un laboratorio si lo que quieres entender ocurre en una tienda o en un espacio real de decisión. La conducta cambia según la luz, la temperatura, el ruido, la distribución, los aromas y el tráfico. Un dato muy concreto: cambiar la temperatura o la intensidad de la luz puede modificar la experiencia de compra y afectar ventas. No como detalle decorativo. Como variable de comportamiento.
Si quieres entender compra real, tienes que medir en el lugar donde ocurre. No en donde es más fácil medir.
Del laboratorio al humano digital: la nueva frontera de la neurociencia del consumidor
Jaime llega desde la ingeniería industrial, la electrónica, la ingeniería biomédica y el LabLENI de la Universidad Politécnica de Valencia. Su entrada al neuromarketing no fue desde la publicidad ni desde la psicología. Fue desde sensores, datos, tecnología, realidad virtual y medición biomédica.
De medir variables fisiológicas en niños con obesidad, pasó a estudiar cómo las personas reaccionan frente a anuncios, experiencias, webs y entornos virtuales. El capítulo abre temas que suenan a ciencia ficción pero ya están pasando: humanos digitales empáticos, marcadores comportamentales, realidad virtual, realidad mixta, ciudades inteligentes y experiencias phygital. El neuromarketing no es solo medir un anuncio con EEG. También es diseñar experiencias, entender comportamiento en ciudades y medir señales como voz, gestos, movimiento o sincronía entre personas.
El futuro de la disciplina no estará solo en el laboratorio. Estará en entornos reales, híbridos, digitales y aumentados.
Diseño, valor, emociones y el límite real entre influir y manipular
Alexis cierra la tanda desde el diseño integral, la experiencia de usuario, el customer experience y la neurociencia aplicada a negocios. Su pregunta de origen fue de diseño: ¿por qué las personas asignan valor distinto a objetos que materialmente pueden ser parecidos?
Una parte importante del capítulo gira en torno al facial coding y el sistema FACS de Paul Ekman. Medir emociones desde el rostro, de forma no invasiva, es una de las herramientas que Alexis aplica para entender experiencia real más allá de lo que las personas declaran. Ekman pasó décadas mapeando expresiones faciales universales, y ese trabajo hoy tiene aplicación directa en cómo se estudia la reacción emocional frente a estímulos, interfaces, productos y experiencias.
El cierre más importante: la diferencia entre influencia y manipulación. El neuromarketing puede ayudar a entender y orientar decisiones. No puede obligar a una persona a comprar contra su voluntad. Buena parte del miedo a la disciplina viene de cómo se la ha vendido mal.
Estos diez capítulos dejan una conclusión incómoda para quienes buscan recetas rápidas: el neuromarketing no es un atajo. No reemplaza la estrategia, no salva una mala marca, no convierte cualquier campaña en éxito y no lee la mente.
Lo que sí puede hacer es bastante más útil que todo eso: mostrar dónde la intuición falla.
Puede revelar que el usuario no vio el botón. Que el empaque no comunica. Que la luz cambió la experiencia. Que una web exige demasiado esfuerzo cognitivo. Que un spot emociona en el lugar equivocado. Que una marca habla desde lo que le gusta al gerente y no desde lo que necesita el cliente. Que un consumidor no decide solo con argumentos, sino también con cuerpo, memoria, contexto, emoción y hábito.
El neuromarketing serio no promete controlar personas. Promete mirar mejor.
Y en un mundo lleno de ruido, mirar mejor ya es bastante.
Sigue atento al podcast porque esta serie está aún lejos de terminar.
¿Qué tienen en común una red social profesional, un canal de caricaturas y un canal que antes era underground y ponía videos musicales las 24 horas?
El proceso de decrecimiento. Y es más triste de lo que suena.
En los 90, unos ejecutivos que venían del mundo de la animación tomaron un canal, pusieron presupuesto, buscaron mentes creativas y les dieron libertad de verdad. Y de ahí nacieron cosas como el Laboratorio de Dexter o Coraje el Perro Cobarde. Todo el mundo quería ver Cartoon Network, con o sin cable, con o sin permiso de los papás.
MTV fue exactamente lo mismo. El concepto original era pasar videos todo el día, con programas de animación bizarros y completamente desquiciados. Aún recuerdo Celebrity Deathmatch con un cariño que no puedo explicar racionalmente. Era el canal que los papás no querían que sus hijos vieran — lo que obviamente significaba que todos lo veíamos. Creo que ahí vi South Park por primera vez. Una locura absoluta.
¿Qué pasó en ambos casos? Cambio de ejecutivos. Ley del mínimo esfuerzo.
¿Para qué gastar en ideas originales si con Teen Titans Go! la cosa funciona? Y el canal pasó literalmente todo el día esa serie, construyendo una monocultura horrible. En MTV dejaron de invertir y redujeron el presupuesto a: damos unos dólares a un grupo de jóvenes, les damos alcohol, los metemos a una casa y listo — realities. El canal que fue sinónimo de rebeldía, que generó tendencias, que tenía el Unplugged de Nirvana, terminó siendo un pendejo rico llorando porque su BMW no llegó del color que quería. (Suena a broma. Es My Super Sweet 16. Un asco.)
La trampa estaba en las matemáticas: invertir lo mínimo, rentabilizar lo máximo, ir a lo seguro. ¿Qué importa la creatividad? ¿Qué importa la originalidad? Lo que importan son los estados de resultado. Y todos sabemos cómo terminó: CN cerró, MTV murió como tal.
¿Y qué tiene que ver todo esto con LinkedIn y la publicidad?
El ciclo de la muerte por métricas. Te lo explico:
Creas algo. Das libertad creativa. Esa libertad genera éxito e identidad. El éxito llama a los financieros. Los financieros meten plata. Se obsesionan con las métricas. Comienzan a crear contenido genérico pero «seguro». Muere la creatividad. Muere el éxito. Muere la identidad.
Con CN y MTV terminó en el cierre del canal. Con las agencias terminó en fusiones, campañas sin alma y creativos que parecen estar cumpliendo una condena. Y en LinkedIn estamos viendo miles de posts genéricos, intercambiables, producidos en serie, que dejaron de lado completamente la identidad de cada persona.
La ironía brutal es esta: al intentar «asegurar» las ganancias eliminando el factor humano y la intuición creativa, los ejecutivos terminaron destruyendo exactamente el valor de lo que compraron. Las métricas les dieron optimización matemática a corto plazo, pero les costó el alma del canal. Y las audiencias migraron a donde hay libertad — a los creadores independientes, a los raros, a los que todavía se atreven a hacer algo estúpido y genial.
Resulta que la creatividad no entra en una fórmula de algoritmo. Nunca entró. Nunca va a entrar.
¿Cuál es el patrón que se repite en todos estos casos?
El miedo al riesgo. Para un analista financiero, una idea original como Coraje el Perro Cobarde o Invasor Zim es un peligro, porque no hay datos previos que garanticen que va a funcionar. Y tienen razón — no los hay. Eso es exactamente lo que la hace valiosa.
La trampa del mínimo común denominador. Las métricas te dicen qué está viendo la gente ahora mismo, no lo que quiere ver ni lo que podría llegar a amar. Si el algoritmo dice que los niños se quedan tres segundos más con un clip de Teen Titans Go!, la orden corporativa es: «Hagamos 500 episodios de eso y eliminemos todo lo demás». Y así, poco a poco, matas todo lo que era especial.
La destrucción de la identidad a largo plazo. Nadie recuerda con nostalgia un canal que transmitía un reproductor automático de videos de caídas de internet durante 20 horas al día. La lealtad no se construye con eficiencia. Se construye con alma.
Y en LinkedIn estamos viendo exactamente lo mismo, pero en tiempo real y en primera persona.
Lejos de tener más creadores con identidad propia, estamos normalizando el contenido genérico, robotizado, intercambiable. Todo igual. Todo plano. Todo con IA. (Este post lo escribí yo. Puede que lo edite con IA, pero la idea, la rabia y la nostalgia son mías.)
La gente te sigue en LinkedIn por tu creatividad y por tu identidad única. Eso te lleva al éxito. Y entonces te obsesionas con las métricas, dejas de arriesgarte, vas a lo seguro, y terminas muriendo como marca personal en el proceso. Bonito círculo.
¿Cómo lo evitas? Simple de decir, difícil de hacer: atrévete. Equivócate. Rompe cosas. Pide perdón si la cagas y vuelve a intentarlo. Prueba formatos nuevos, enfoques nuevos, ideas que te den un poco de vergüenza antes de publicarlas — esas suelen ser las mejores.
Extraño la publicidad creativa. La disruptora. La que hacía que te quedaras pegado mirando algo que no esperabas. Hoy todo es tan plano que ya ni ganas dan de verlo.
Al final, sé fiel a ti mismo. Creo que esa es mi máxima. Y la única métrica que nunca me ha fallado.
El eyetracking o seguimiento ocular es un conjunto de tecnologías y metodologías que permiten registrar y medir los movimientos oculares y la posición de la mirada de una persona, proporcionando información objetiva sobre dónde, cuándo y durante cuánto tiempo dirige su atención visual [1,2]. Esta técnica se fundamenta en la estructura fisiológica del ojo humano: la fóvea, una pequeña depresión central en la retina de aproximadamente 1,5 mm de diámetro, es la zona de mayor agudeza visual y solo abarca unos 1–2 grados de ángulo visual. Para percibir el entorno con detalle, el ojo debe moverse constantemente, y el eyetracking captura precisamente esa dinámica [2].
Fundamentos fisiológicos y tipos de movimientos oculares
El ojo humano realiza varios tipos de movimientos que el eyetracking puede registrar [2,3]:
Fijaciones: períodos (generalmente de 160 a 330 ms) durante los cuales la mirada se mantiene relativamente estable sobre un punto, permitiendo la captación de información visual detallada [2].
Movimientos sacadicos: movimientos balísticos y rápidos (con velocidad máxima de hasta 600°/s) que desplazan la mirada de una fijación a otra. Durante las sacadas, la percepción visual se suprime (supresión sacádica), por lo que no se adquiere información útil en esos breves intervalos [2,5].
Smooth pursuit (seguimiento suave): movimientos voluntarios que permiten seguir un objeto en movimiento con la mirada.
Movimientos de vergencia: ajustes que acercan o separan los ojos para enfocar objetos a distintas distancias.
Microsacadas y deriva: pequeños movimientos involuntarios que ocurren incluso durante las fijaciones [2].
Métodos de registro del eyetracking
A lo largo de la historia se han desarrollado diversos métodos para registrar los movimientos oculares [3]:
1. Electrooculografía (EOG)
Aprovecha la diferencia de potencial eléctrico entre la córnea (carga positiva) y la retina (carga negativa), de aproximadamente 0,4–10 mV. Se colocan electrodos en la piel alrededor de los ojos para detectar los cambios de potencial asociados al movimiento ocular. Es un método de bajo coste y alta resolución temporal, pero su precisión es limitada (error >1°) [3].
2. Método de reflexión corneal
Utiliza las características reflectantes de la córnea. Cuando una fuente de luz infrarroja ilumina el ojo, la córnea genera un reflejo (glint) cuya posición varía con el movimiento ocular. Al registrar este reflejo con una cámara, es posible inferir la dirección de la mirada. Es un método no invasivo y cómodo, aunque sensible a la humedad ocular y menos preciso para movimientos amplios [3].
3. Seguimiento basado en pupila-reflejo corneal (P-CR)
Es el método más utilizado en la actualidad. Emplea una o más cámaras y fuentes de luz infrarroja para capturar simultáneamente el centro de la pupila y el reflejo corneal (glint). La diferencia vectorial entre ambos puntos permite calcular la dirección de la mirada con alta precisión. Este método puede implementarse tanto en sistemas de sobremesa (remotos) como en dispositivos portátiles (gafas o cascos) [2,3].
4. Método de doble imagen de Purkinje (DPI)
Utiliza la primera y cuarta imágenes de Purkinje (reflejos de la superficie anterior de la córnea y de la superficie posterior del cristalino). La separación entre ambas imágenes permite medir la rotación ocular con alta precisión, independientemente de la traslación de la cabeza. Es uno de los métodos más precisos, pero requiere equipos costosos y condiciones de laboratorio exigentes [3].
5. Métodos basados en CNN y deep learning
En los últimos años, las redes neuronales convolucionales (CNN) y los transformadores visuales (Vision Transformers, ViTs) se han convertido en las técnicas predominantes para el eyetracking basado en visión artificial, permitiendo la estimación de la mirada incluso con cámaras RGB de bajo coste y en condiciones de iluminación variables. Las CNN ofrecen un buen equilibrio entre precisión y velocidad computacional, mientras que los ViTs logran mayor precisión a costa de mayores requerimientos de cómputo [5].
Tipos de dispositivos de eyetracking
Los sistemas actuales pueden clasificarse según su configuración [4]:
Sistemas de sobremesa (remote/tower-mounted): el participante se sienta frente a una pantalla con cámaras infrarrojas integradas. Ofrecen alta precisión (hasta 0,5° de error) y altas tasas de muestreo (30–2000 Hz). Pueden ser con o sin restricción de cabeza (uso de mentonera) [2,4].
Sistemas portátiles (wearable/head-mounted): integrados en gafas o cascos, permiten libertad de movimiento. Su precisión es menor (1–3° de error) y la tasa de muestreo suele ser más baja (50–120 Hz). Son ideales para estudios en entornos naturales [4].
Sistemas integrados en realidad virtual (VR/AR): incorporan sensores de eyetracking dentro de visores de realidad virtual o aumentada, permitiendo renderizado foveado (foveated rendering) que reduce la carga computacional al renderizar con alta calidad solo la zona donde mira el usuario [1,7].
Medidas y métricas del eyetracking
Los datos de eyetracking pueden analizarse mediante diversas métricas [2,5]:
Medidas temporales: duración de fijaciones, latencia de primera fijación, tiempo de permanencia (dwell time), duración de sacadas.
Medidas espaciales: posición de las fijaciones, amplitud de las sacadas, trayectorias de exploración (scanpaths).
Medidas de recuento: número de fijaciones, número de visitas a áreas de interés (AOIs), proporción de omisiones.
Medidas de áreas de interés (AOIs/ROIs): tiempo total en una región específica, orden de exploración entre regiones.
Mapas de saliencia: representaciones visuales que muestran las zonas más observadas mediante mapas de calor (heatmaps) [1,2].
Aplicaciones del eyetracking
Psicología y neurociencia
El eyetracking permite estudiar procesos cognitivos como la atención visual, la lectura, la percepción de escenas y el reconocimiento de rostros. Durante la lectura, las fijaciones duran aproximadamente 200–250 ms y las sacadas abarcan de 7 a 9 espacios de letra. Al aumentar la dificultad conceptual del texto, las fijaciones se alargan y las sacadas se acortan [1]. También se utiliza para investigar trastornos del neurodesarrollo como el autismo (TEA), el trastorno por déficit de atención (TDAH) y la dislexia [5,6].
Medicina
El eyetracking tiene aplicaciones diagnósticas en enfermedades neurodegenerativas (Alzheimer, Parkinson, esclerosis múltiple), trastornos psiquiátricos (esquizofrenia, trastorno bipolar) y lesiones cerebrales. Los patrones anómalos de movimientos sacádicos y de seguimiento suave son biomarcadores prometedores para la detección temprana de deterioro cognitivo leve [6]. También se utiliza en radiología para analizar cómo los expertos exploran imágenes médicas y mejorar la formación de profesionales sanitarios [6].
Interacción persona-ordenador (HCI)
El eyetracking permite interfaces controladas por la mirada, fundamentales para personas con discapacidades motoras severas (por ejemplo, sistemas de escritura ocular o eye typing). También se usa para evaluar la usabilidad de sitios web, aplicaciones y productos, identificando qué elementos atraen la atención del usuario [1,5].
Marketing y publicidad
Los estudios de eyetracking revelan qué elementos visuales (imágenes, texto, logotipos, colores) captan la atención del consumidor en anuncios impresos, digitales y empaques de productos, permitiendo optimizar diseños publicitarios [1].
Conducción y aviación
El eyetracking se emplea para monitorizar la atención del conductor/piloto, detectar fatiga o somnolencia, y analizar cómo los expertos distribuyen su atención visual en cabinas de mando o simuladores de vuelo [1,5].
Realidad virtual y aumentada (VR/AR)
En entornos inmersivos, el eyetracking permite el renderizado foveado (ahorro computacional), la interacción natural con objetos virtuales mediante la mirada, y el estudio de la atención, cognición y afecto del usuario durante tareas de aprendizaje y rendimiento en espacios tridimensionales [7].
Calidad de datos y buenas prácticas
Para garantizar la validez de los estudios de eyetracking, es crucial considerar [2]:
Calibración: proceso en el que el participante mira una serie de puntos conocidos en la pantalla para establecer la correspondencia entre las coordenadas oculares y las de la escena. Una calibración deficiente es la principal fuente de error.
Precisión y exactitud: la precisión se refiere a la consistencia de las medidas (error variable), mientras que la exactitud se refiere a la cercanía entre la posición medida y la real (error sistemático).
Control de variables: factores como el tamaño, complejidad, saliencia y significado de los estímulos influyen en los movimientos oculares y deben controlarse cuidadosamente.
Prerregistro (preregistration): dada la gran cantidad de medidas que pueden extraerse de los datos de eyetracking, se recomienda preregistrar las hipótesis y el plan de análisis para evitar el «fishing» (búsqueda oportunista de resultados significativos) [2].
Limitaciones actuales y direcciones futuras
A pesar de los avances, el eyetracking enfrenta varios desafíos [5]:
Coste: los dispositivos de alta gama siguen siendo caros, aunque las alternativas de bajo coste (cámaras RGB webcam) están mejorando rápidamente gracias al deep learning.
Calidad con dispositivos de bajo coste: la iluminación variable, la baja resolución de imagen y la necesidad de calibración frecuente limitan la precisión.
Privacidad de datos: el uso de imágenes faciales plantea desafíos éticos y legales, especialmente en aplicaciones médicas y con poblaciones vulnerables.
Falta de métricas unificadas: la heterogeneidad de las métricas utilizadas en la literatura dificulta la comparación entre distintos algoritmos y sistemas [5].
Las líneas futuras de investigación incluyen: el desarrollo de arquitecturas ligeras (como los Swin Transformers) que equilibren precisión y velocidad; la generación sintética de datos mediante modelos 3D o inteligencia artificial generativa para aumentar los conjuntos de datos disponibles respetando la privacidad; la integración del eyetracking con otras modalidades (EEG, fMRI) para obtener una visión más completa de los procesos cognitivos; y la implementación de sistemas descentralizados mediante computación en la nube y en el borde (edge computing) para aplicaciones en tiempo real [2,5].
La gastronomía y la hospitalidad viven en una paradoja permanente: venden placer, pero operan en un mundo cada vez más estresado, caro e impaciente. Hoy el cliente llega con menos tolerancia al error, más alternativas a un clic y una vara más alta, porque compara tu experiencia no solo con el “restaurante de al lado”, sino con la última gran experiencia que tuvo en cualquier parte (un hotel, una app, un bar, incluso un retail bien ejecutado).
Y los desafíos se acumulan:
Costos al alza y márgenes apretados: alimentos, energía, arriendos, comisiones de delivery, sueldos, mermas. Un pequeño error en mix o en tiempos puede comerse la rentabilidad sin avisar.
Demanda volátil: temporadas, clima, eventos, turismo, redes sociales, modas. Un día estás lleno; al siguiente, vacío.
Guerra por la atención: el cliente decide rápido, con información incompleta y con estímulos por todos lados. Si no entiende tu propuesta en segundos, se va.
Experiencias hiper-sensibles: en gastronomía/hospitalidad, una sola fricción (espera, ruido, temperatura, mala orientación, cobro lento) puede arruinar un servicio completo, aunque la comida sea buena.
Expectativas amplificadas por lo digital: fotos “perfectas” en redes, reseñas, ranking, influencers. La brecha entre expectativa y realidad es más peligrosa que nunca.
Competencia indirecta real: el verdadero rival no siempre es otro restaurante, sino “me quedo en casa y pido algo”, “me compro algo rápido”, “me tomo un café en la oficina”.
En ese contexto, muchos equipos intentan mejorar con intuición (“creo que el problema es la carta”, “creo que la música está fuerte”, “creo que el plato estrella no se entiende”). Y a veces aciertan. Pero otras veces hacen cambios caros—menú nuevo, remodelación, campaña, rebranding—sin saber si atacan la causa real.
Ahí es donde el neuromarketing entra como un sistema de diagnóstico y no como “magia”.
Cómo el neuromarketing ayuda
Neuromarketing no se trata de “manipular”, sino de medir lo que el cliente no siempre puede explicar bien: atención, emoción, carga cognitiva y conducta real. En gastronomía y hotelería, eso es oro, porque gran parte de la experiencia ocurre en micro-momentos que el cliente siente, pero no redacta con precisión.
¿Qué permite hacer?
Separar lo que se mira de lo que se compra: no basta con que algo sea llamativo; importa si se entiende y se elige.
Detectar fricciones invisibles: confusión con QR, carta que cansa, señalética que no guía, ruido que estresa, espera impredecible, cobro que corta el cierre emocional.
Medir “momentos de verdad”: cuándo el cliente se activa (arousal), cuándo disfruta (valencia positiva) y cuándo se frustra (valencia negativa), en instantes concretos como: primer vistazo al plato, primer sorbo, entrega del cóctel, llegada a la habitación, primer minuto del desayuno buffet.
Optimizar para conversión y rentabilidad: diseño de carta (ingeniería de menú), exhibición de vitrina, arquitectura de barra, guiones de recomendación del staff, tiempos críticos.
Diseñar experiencias más memorables: porque al final no gana el que “hace todo bien”, gana el que logra que el cliente diga: “esto estuvo tan bueno que lo tengo que repetir / recomendar”.
Si gastronomía y hospitalidad son industrias que viven de la experiencia, el neuromarketing es la herramienta para hacer esa experiencia medible. Y cuando lo que te hace ganar se puede medir, también se puede mejorar con precisión: menos ensayo-error, más decisiones inteligentes, y sobre todo, más consistencia… que es lo que convierte una visita buena en un hábito.
Puente clave: en gastronomía y hotelería, el servicio “condimenta” el producto
Antes de que el cliente pruebe el plato o se acueste en la cama, su cerebro ya viene con una predisposición emocional generada por el trato humano (host, mesero, bartender, recepción). Esa predisposición funciona como un “filtro” que altera cómo se interpreta lo sensorial: el mismo estímulo puede sentirse distinto si el contexto emocional es positivo o negativo.
Qué muestran los estudios
Un mal encuentro con un mesero puede bajar la evaluación de sabor del alimento, porque se produce un “carryover” (derrame) desde la experiencia social (rudeza/inatención) hacia el juicio del producto. Esto se estudió explícitamente en “Can a Rude Waiter Make Your Food Less Tasty?” (Journal of Consumer Psychology), donde se plantea que la percepción de mala atención puede arrastrar hacia abajo el juicio del sabor; además, el efecto varía según estilo de pensamiento y clase social percibida. Fuente: https://www.sciencedaily.com/releases/2017/11/171130090055.htm
Las emociones inducidas en un restaurante cambian la percepción del gusto incluso cuando el producto es el mismo. En un estudio en entorno real, una escena emocional negativa hizo que la misma bebida se percibiera menos dulce y más amarga/ácida. Esto te da la pieza neuro: el cerebro no “prueba” en vacío; prueba con contexto emocional. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1878450X24002130
Neuromarketing es la aplicación práctica de neurociencia, psicología del comportamiento y medición biométrica para entender cómo las personas realmente perciben, sienten y deciden frente a estímulos de marca, producto y experiencia. No busca reemplazar la investigación tradicional, sino llenar el vacío entre lo que la gente declara (“me gustó / no me gustó”) y lo que efectivamente ocurre en el cerebro y el cuerpo cuando toma decisiones: atención, emoción, carga cognitiva y conducta.
En industrias como gastronomía y hotelería, su valor es directo: muchas decisiones se toman rápido, con poca reflexión consciente, en ambientes cargados de estímulos. El neuromarketing permite medir el viaje real del consumidor —lo que mira, lo que le activa, lo que le agrada o le frustra— y convertirlo en mejoras concretas de diseño, comunicación y operación.
Qué mide el neuromarketing (los 4 “bloques” que importan)
Atención
Qué capta la mirada, qué se ignora, en qué orden se procesa la información.
Emoción
Intensidad (arousal): qué momentos “encienden” o estresan.
Valencia: si esa emoción es positiva (agrado) o negativa (rechazo).
Cognición (carga mental y comprensión)
Qué tan fácil es entender, elegir, orientarse, decidir.
Conducta
Qué termina eligiendo, si abandona, si repite, si recomienda.
La clave: mirar no es comprar, “entender” no siempre es “elegir”, y una experiencia emocional negativa puede contaminar la evaluación del producto aunque el producto sea bueno.
Principales tecnologías de neuromarketing (las más usadas en estudios aplicados)
1) Eye Tracking (seguimiento ocular)
Qué es: tecnología que registra hacia dónde miran los ojos en tiempo real. Para qué sirve: mapear atención y procesamiento visual en:
Packaging, etiqueta, precio, promociones.
Menús/carta/pizarras, señalética, vitrinas.
Sitios web, apps, plataformas de reservas/delivery.
Recorridos en tienda/local/hotel (con lentes).
Qué revela:
Lo que se ve primero (y lo que nunca se ve).
Qué se lee realmente (vs lo que crees que se lee).
Dónde hay confusión o sobrecarga visual.
Métricas típicas:
TTFF (tiempo hasta la primera fijación): qué tan rápido capta atención.
% Fixated: cuántas personas realmente lo miraron.
Total time: cuánto tiempo lo miraron.
Path to Purchase: el orden/ruta de lectura o exploración.
OTS (Opportunity to See): oportunidad real de ver un estímulo en contexto (útil en POP/escena real).
Entregables típicos:
Heatmaps (mapas de calor), rutas de mirada, y ranking de elementos “ganadores” vs ignorados.
2) GSR (Respuesta Galvánica de la Piel)
Qué es: medición de cambios en la conductancia de la piel asociados a activación fisiológica. Para qué sirve: detectar momentos de alta activación durante:
Degustación (primer olor, primer bocado, aftertaste).
Interacción con un menú o proceso de compra.
Check-in, navegación hotelera, espera, cobro.
Videos publicitarios o experiencias inmersivas.
Qué revela:
Dónde hay peaks de activación: interés, sorpresa, tensión, estrés o impacto.
Importante: GSR mide intensidad, no “agrado”. Un peak puede ser “wow” o puede ser “asco/estrés”. Por eso se cruza con valencia (facial) y con el contexto.
Métricas típicas:
Peak máximo, número de peaks, área bajo la curva en ventanas de tiempo.
Entregables típicos:
Timeline con peaks por evento (“momento de verdad”), y comparaciones A/B entre estímulos o versiones.
3) Facial Coding (análisis de expresiones faciales)
Qué es: análisis computacional de microexpresiones para inferir valencia (agrado/desagrado) y categorías emocionales. Para qué sirve: entender qué parte de una experiencia genera:
Placer, sorpresa positiva, interés.
Disgusto, frustración, confusión, rechazo.
Qué revela:
“Momentos de verdad” emocionales (segundo a segundo).
Diferencia entre una reacción positiva suave vs una negativa fuerte.
Métricas típicas:
Valencia promedio por etapa.
Intensidad de emociones específicas.
Peaks de disgusto / sorpresa / alegría (según modelo).
Entregables típicos:
Curvas emocionales en el tiempo + marcación de instantes críticos.
Qué entregables concretos genera un proyecto de neuromarketing
Un estudio serio no termina en “bonitos gráficos”, termina en decisiones.
1) Entregables visuales (evidencia)
Heatmaps y scanpaths (qué se mira, orden de lectura).
Curvas de activación (GSR) con eventos marcados.
Curvas de valencia/emoción (facial coding) con instantes críticos.
Mapas de recorrido (walkflow) y puntos de congestión.
2) Diagnóstico accionable (qué está pasando y por qué)
Cambios de arquitectura de información (menú, carta, web, señalética).
Ajustes de diseño (jerarquía visual, precio, fotos, nombres).
Ajustes operacionales (tiempos, orden de servicio, scripts del staff).
Experimentos A/B: versión A vs B con impacto medible.
4) KPI y baseline (para gestión continua)
Definición de métricas base (hoy) y metas (mejoras).
Tablero de control por etapa del journey.
La combinación más potente: “triángulo” de experiencia
Cuando juntas:
Atención (Eye Tracking)
Activación (GSR: intensidad)
Valencia (Facial: agrado/desagrado) y lo conectas con conducta real (elección/compra/tiempos/abandono), obtienes una lectura completa: qué se vio, qué se sintió, cómo se interpretó y qué se decidió.
Métricas de atención visual (Eye Tracking)
OTS (Opportunity To See): oportunidad real de que una persona alcance a ver un elemento en el contexto (posición, ángulo, distancia, congestión). No es “lo miró”; es “podía verlo”.
TTFF (Time To First Fixation): tiempo que se demora una persona en mirar por primera vez un elemento específico (precio, plato estrella, botón “reservar”). Mientras más bajo, más rápido captura atención.
% Fixated: porcentaje de personas que sí fijaron la vista en ese elemento al menos una vez (cuántos lo miraron realmente).
Tiempo de fijación total: suma del tiempo que una persona mantiene la mirada en un elemento o zona. Indica interés/atención sostenida (o a veces confusión si es excesivo).
Path to Purchase: el “recorrido” de atención y conducta que hace el cliente hasta la decisión:
qué miró primero,
qué comparó,
dónde se detuvo,
y qué lo llevó a elegir/pedir/pagar.
Métricas conductuales (lo que finalmente hace)
Take / Leave / Carry:
Take: lo elige/pide.
Leave: lo ve pero no lo elige.
Carry: lo compra/consume o se lo lleva (en gastronomía: pedido para comer ahí o para llevar).
Re-búsqueda / Relectura: vuelve a mirar o buscar información (puede ser interés… o duda/confusión).
Abandono: se sale del flujo antes de terminar (se va antes de pedir, abandona la reserva, no paga, etc.).
Métricas de recorrido en espacio (físico)
Walkflow: por dónde camina la gente, dónde se detiene, congestión, evitaciones.
Zonas calientes / frías: áreas con mucha interacción vs áreas ignoradas.
Tiempo de permanencia: cuánto dura la experiencia en el lugar.
Métricas emocionales
Arousal (activación): intensidad fisiológica de reacción (qué tan fuerte impacta algo).
Peaks de activación (GSR): puntos de mayor activación en el tiempo (llega el plato, primer bocado, cobro, etc.). Un peak no es “me gustó”, es “me activó”.
Valencia (facial coding): emoción positiva o negativa (agrado vs desagrado) en cada momento.
Momentos de verdad: instantes donde se combinan cambios claros en atención + activación + valencia (normalmente donde conviene intervenir).
Entonces, con esto en mente, que podemos medir en la Industria Gastronómica y Hospitalidad
Atención y anticipación con Eye Tracking (qué captura, qué se ignora, TTFF, TT)
2) Eventos estándar (gastronomía)
Sin eventos, los datos quedan “bonitos” pero poco accionables. Marca siempre:
llega el plato/vaso
primer olor
primer bocado/sorbo
bocado 3 (confirmación)
mitad de porción
último bocado
aftertaste 30–60s
Qué obtienes
Peaks de GSR por momento (qué “enciende”).
Microexpresiones en el instante exacto (momentos de verdad).
Qué elementos visuales construyen expectativa (presentación, color, garnish) con TTFF/TT.
3) Lectura final (la matriz que importa)
GSR alto + valencia positiva → “wow” real (placer intenso)
GSR alto + valencia negativa → impacto… pero por rechazo (picor excesivo, asco, decepción)
GSR bajo + valencia positiva → rico pero poco memorable
GSR bajo + valencia negativa → malo y olvidable
4) Adaptación directa al hotel
El mismo protocolo sirve para “degustar” momentos hotel:
Check-in (primer momento de verdad)
Entrada a la habitación (primer vistazo + olor + cama)
Ducha (sensación/temperatura/presión)
Desayuno (buffet: decisión + consumo)
Checkout/pago (fricción final)
Ahora, entendiendo a groso modo, que se puede medir y como funciona el Neuromarketing, profundicemos completamente en todo lo que se puede medir en negocios gastronómicos y hospitalidad.
1) Marca, nombre y promesa
Qué se mide
Nombre del local / foodtruck / bar: memorabilidad, pronunciación, asociación (¿qué “activa” en la cabeza?).
Bajo GSR + valencia positiva → “rico pero plano” (no memorable)
Bajo GSR + valencia negativa → “malo y olvidable” (peligro total)
Pupilometría
La pupilometría es la medición de cómo cambia el diámetro de la pupila a lo largo del tiempo. Muchos sistemas de eye tracking pueden registrar esos cambios mientras la persona mira, decide o degusta. Lo potente es que la pupila no solo “reacciona a la luz”: también cambia por procesos internos del cerebro.
Por qué la pupila es útil en neuromarketing
Cuando aumenta la carga cognitiva (más esfuerzo mental: entender, comparar, decidir) la pupila tiende a dilatarse. Cuando hay activación emocional (interés, sorpresa, anticipación, tensión) también puede aumentar la dilatación. En términos de neurofisiología, esto se asocia con el sistema noradrenérgico (locus coeruleus) que regula alerta, atención y esfuerzo mental: cuando el cerebro “sube el voltaje”, la pupila suele acompañar.
Traducción simple: la pupila puede funcionar como un “medidor de demanda” del cerebro:
¿Esto me exige pensar?
¿Esto me activa/emociona?
Lo importante: no se mide en absoluto, se mide como cambio relativo
No se interpreta “tiene pupila grande = le gustó”. Sería un error, porque el tamaño basal depende de:
luz ambiente,
fatiga,
cafeína,
edad,
diferencias individuales,
y hasta medicamentos.
Por eso se trabaja con variaciones:
Baseline con pantallas blanca/negra/gris (calibración fisiológica)
En pupilometría no conviene usar un baseline “neutro” cualquiera, porque la pupila es extremadamente sensible a la luz. Por eso, para tener un punto de comparación limpio, se usa una mini-secuencia de pantallas controladas:
Pantalla blanca (alta luminancia)
Tiende a provocar mayor contracción de la pupila.
Te sirve para estimar el mínimo (min closure) del participante en esa sesión.
Pantalla negra (baja luminancia)
Tiende a provocar mayor dilatación de la pupila.
Te sirve para estimar la máxima apertura (max dilation) de ese participante en esa sesión.
Pantalla gris (luminancia intermedia, estable)
Se usa para obtener un promedio operativo (mean) bajo condiciones visuales constantes, minimizando ruido por cambios de luz.
Con esto generas una “regla del juego” por persona y por sesión:
Máxima apertura (negro)
Mínimo cierre (blanco)
Promedio base (gris)
Eso es clave porque la lectura posterior no es “pupila grande = wow”, sino “qué tanto se movió dentro de SU rango”.
Se mide el cambio respecto a esa base en ventanas temporales.
Máxima dilatación (peak dilation)
Mínima contracción (minimum)
Promedio (mean) del diámetro en la ventana del evento y desde ahí calcular el impacto como una diferencia o porcentaje respecto a baseline.
Rango = máxima dilatación − mínima contracción (dentro del evento)
Área bajo la curva (si quieres medir “impacto sostenido”, no solo el peak)
Cómo se conecta con “carga cognitiva” vs “emoción”
La pupila por sí sola te dice “aquí pasó algo”, pero no siempre separa si fue:
más esfuerzo mental (entender un menú confuso, comparar precios, decidir entre 2 platos), o
más activación emocional (anticipación, sorpresa, impacto sensorial).
Para distinguirlos, se cruza con el resto del set:
Eye tracking: si hay muchas relecturas y comparaciones, suele ser más cognitivo.
GSR: si hay peaks de activación corporal, suele haber arousal emocional.
Facial coding: te da valencia (agrado/desagrado).
Contexto del evento: “primer olor / primer bocado” tiende a ser emocional-sensorial; “momento de elegir” tiende a ser más cognitivo.
Cómo usar pupilometría para medir el “impacto exacto” de un plato
En gastronomía, lo poderoso es que puedes medir por etapas, con eventos muy claros. Un protocolo típico:
Etapas/eventos (marcados en tiempo)
Presentación visual del plato (antes de probar)
Primer olor
Primer bocado
Bocado 3 (confirmación)
Mitad del plato
Último bocado
Aftertaste (30–60s)
Qué esperas ver
Si el plato tiene “wow visual”: dilatación en (1).
Si el aroma golpea fuerte: dilatación en (2).
Si el primer bocado es sorprendente: dilatación y peak en (3).
Si es rico pero “plano”: menos peaks, curva más estable.
Si genera confusión (“¿qué estoy comiendo?”): dilatación sostenida + relecturas + más tiempo mirando el plato/carta.
Cómo calculas el impacto
Tomas la pupila en baseline.
Dentro de cada evento calculas:
máxima dilatación,
mínima contracción,
promedio,
y el Δ vs baseline.
Luego reportas impacto como:
“Impacto promedio del plato en el primer bocado” (ΔPupil mean),
“Momento de mayor impacto” (peak dilation),
“Volatilidad del impacto” (rango max-min).
Esto te permite decir cosas del tipo:
“Este plato no solo se ve; genera un peak fuerte en el primer bocado y se sostiene alto hasta mitad de porción” (impacto sostenido).
“Este cóctel tiene gran impacto visual, pero cae después del primer sorbo” (promesa > experiencia).
“Este postre genera alta carga cognitiva en la carta (pupila alta + relecturas), pero no se traduce en emoción positiva al probar” (pupila + facial + GSR).
Por qué esto es útil de verdad (y no solo “dato bonito”)
Porque te permite separar 3 casos que en encuestas se mezclan:
Impacto alto por carga cognitiva → “confunde” (mala descripción, plato difícil de entender)
Y con eso puedes intervenir quirúrgicamente:
ajustar descripción en menú,
cambiar plating/garnish,
modificar secuencia de servicio,
entrenar relato del mesero/bartender,
o incluso cambiar el nombre del plato/cóctel para reducir fricción cognitiva y aumentar anticipación.
En esta industria no se vende solo comida, café o una habitación; se vende cómo se siente todo eso.
Porque el cliente puede perdonar un detalle técnico, pero rara vez perdona una emoción negativa: la espera que se hizo eterna, el ruido que impidió conversar, la confusión al pedir, el trato frío, el cobro incómodo. Y al revés: cuando la experiencia conecta, el recuerdo se queda pegado. No por la lista de ingredientes, sino por el momento: el primer sorbo, la presentación del plato, el olor que anticipa, la primera interacción con el garzón o el check-in que te hace sentir bien recibido.
Por eso medir “satisfacción” a secas ya no alcanza. La satisfacción llega tarde y llega editada. Lo que realmente mueve repetición, recomendación y ticket promedio es otra cosa: atención + emoción + sensorialidad, minuto a minuto, en los puntos donde el negocio se gana o se pierde.
Medir emociones y sensorialidad no es un lujo “bonito”, es gestión de negocio. Porque cuando entiendes con evidencia:
qué estímulos generan placer real,
cuáles generan fricción,
dónde se disparan los peaks de activación,
y en qué momento exacto cae la experiencia,
dejas de adivinar. Empiezas a optimizar: carta, relato del mesero, puesta en escena, tiempos de servicio, ambiente, bar, desayuno, check-in, checkout. Todo se vuelve más consistente. Y la consistencia, en hospitalidad, es el verdadero diferencial.
¿Cómo se aterriza esto en un estudio real?
En Agencia Mars lo trabajamos como un diagnóstico completo, no como un “test de curiosidad”. Con nuestro laboratorio de neurotecnologías, diseñamos estudios que combinan:
Atención visual: qué se mira realmente (menú, pizarra, vitrina, señalética, presentación del plato/cóctel, flujos del hotel).
Activación emocional: cuándo sube la intensidad (puntos críticos del servicio, esperas, primer bocado, primer sorbo, entrega de habitación).
Valencia emocional: si ese impacto fue positivo o negativo (placer, sorpresa, rechazo, frustración).
Comportamiento real: qué se pidió, qué se dejó, qué se repitió, cuánto demoró, dónde se abandonó.
El resultado no es un PDF lleno de gráficos que nadie usa. El resultado es una hoja de ruta clara: qué cambiar primero, qué mantener, qué probar en A/B y qué KPI seguir para sostener la mejora.
Si tu negocio vive de la experiencia, la pregunta no es si debes medir: la pregunta es qué estás dejando al azar hoy. Y en una industria donde emoción y sensorialidad son la columna vertebral, dejarlo al azar sale caro: en reseñas, en repetición, en ticket, y en reputación.
Si quieres pasar de “creemos que” a “sabemos que”, conversemos. En Agencia Mars podemos levantar un estudio a la medida de tu restaurante, café, bar o hotel —desde el journey completo hasta la degustación— y transformar esa evidencia en una experiencia más memorable, más consistente y, sobre todo, más rentable.
En marketing, comunicación y política hay un problema incómodo: la gente no siempre puede —o no siempre quiere— explicar por qué piensa lo que piensa. A veces porque la decisión fue rápida. A veces porque hay presión social. Y muchas veces porque la explicación aparece después, como un relato coherente que justifica algo que ya ocurrió.
Implicita nace para cerrar esa brecha: es una metodología digital que permite medir asociaciones subconscientes hacia una marca, una categoría, un precio, un producto o incluso una figura pública. En vez de depender solo de encuestas u opiniones declaradas, captura lo que ocurre cuando el cerebro responde rápido, antes de que la persona tenga tiempo de “editar” su respuesta.
La base científica: memorias explícitas vs implícitas (y por qué eso importa)
Para entender Implicita hay que entender una idea clave: no operamos con un solo “tipo” de memoria.
Memoria explícita: almacena información de la que somos conscientes (episódica y semántica). La semántica, por ejemplo, permite reconocer rápidamente la simbología de una marca y darle sentido.
Memoria implícita: es automática, refleja, puede activarse sin esfuerzo consciente. Incluye fenómenos como priming, donde estímulos previos guían atención y procesamiento sin que nos demos cuenta.
En esa línea, el neurocientífico Manuel Martín-Loeches ha popularizado una idea muy útil para investigación aplicada: el cerebro tiende a justificar lo que hacemos, construyendo explicaciones posteriores que nos calzan socialmente y también internamente. Dicho simple: muchas veces actuamos primero y narramos después. Estamos diseñados para mentir.
Eso explica por qué las mediciones tradicionales (encuestas, focus group) pueden capturar relato… pero no necesariamente capturan el motor real. En cambio, medir respuestas automáticas permite observar señales menos filtradas.
Qué es el IAT y qué mide Implicita
El corazón metodológico de Implicita es el IAT (Implicit Association Test / Test de Asociación Implícita).
El IAT busca entender qué atributos o conceptos están asociados positiva o negativamente en la mente hacia una marca/persona/categoría de manera implícita, midiendo tiempos de reacción. La lógica es directa: si dos conceptos están fuertemente asociados, la clasificación ocurre más rápido; si hay fricción, se demora más.
Esta herramienta fue desarrollada en 1998 por el psicólogo social Anthony Greenwald para estudiar asociaciones implícitas (subconscientes) y su relación con percepciones y conducta.
Cómo funciona un estudio con Implicita
Un estudio se construye con cuatro piezas centrales:
1) Qué se evalúa
Marca, categoría, producto, servicio o figura pública.
2) Qué estímulos se usan
Palabras, nombres, logotipos, imágenes u otros elementos representativos.
3) Qué atributos se quieren medir
Ejemplos típicos: confianza, calidad, cercanía, lujo, seguridad, innovación, “caro/barato”, “bueno/malo”, etc. Los atributos se eligen según la estrategia del cliente y la realidad competitiva del mercado.
4) Ejecución del test (web o móvil)
La persona responde de forma rápida clasificando estímulos en categorías (generalmente con teclas o toques en pantalla). El sistema registra milisegundos y calcula diferencias de velocidad para estimar:
dirección de la asociación (hacia qué lado se inclina),
y su intensidad (qué tan fuerte es).
La gran ventaja del formato digital es que permite levantar datos con rapidez, en distintos lugares, con un link y sin necesidad de un entrevistador presente.
Cómo se ejecuta: computador o móvil (y por qué la velocidad importa)
En computador
El participante se sienta frente a un computador, posiciona los dedos en teclas asignadas (izquierda/derecha) y responde categorizando estímulos lo más rápido posible. Mientras más rápida la respuesta, más fuerte la asociación implícita.
En móvil
El mismo principio, pero tocando en pantalla. Se posicionan los dedos y se responden opciones táctiles. De nuevo: a menor tiempo, mayor fuerza de asociación.
El factor de intensidad
Implicita puede estimar intensidad comparando tiempos entre dos estímulos (X vs Y): la diferencia se traduce en un indicador de fuerza relativa (por ejemplo, un “factor” o score comparativo).
Por qué usar Implicita: cuando necesitas velocidad, escala y menos sesgo
Las ventajas centrales de usar el Test de Asociación Implícita (IAT) dentro de Implicita, y básicamente explica por qué es una herramienta tan eficiente para investigación aplicada:
Bajo costo en comparación con otras tecnologías neurocientíficas aplicadas al marketing.
Acceso rápido y fácil a participantes, ya sea con reclutamiento presencial u online vía link.
No requiere encuestador ni preguntas directas, lo que reduce intervención y sesgos.
No es invasivo (no necesita sensores complejos).
Ayuda a reducir sesgos típicos de lo declarativo, como deseabilidad social (responder “lo correcto”) y aquiescencia (tendencia a estar de acuerdo).
Entrega informe completo en pocos días.
Se puede ejecutar desde cualquier lugar del mundo con acceso a internet.
Qué puedes medir con Implicita en marketing (y cómo se traduce en decisiones)
1) Categoría
Medir asociaciones implícitas frente a una categoría: qué atributos disparan elección automática y qué factores empujan decisión.
Decisión que habilita: diferenciar la propuesta de valor y construir mensajes alineados con el “mapa mental” real de la categoría.
2) Marca / Producto / Servicio
Explorar asociaciones subconscientes con conceptos relevantes: conexión, percepción arraigada, coherencia entre lo que la marca quiere ser y lo que realmente activa.
Decisión que habilita: definir o corregir posicionamiento, y diseñar comunicación basada en asociaciones reales (no supuestas).
3) Rostro o personaje público
Medir qué conceptos se activan frente a una figura y cómo esas asociaciones influyen en la visión general del público.
Decisión que habilita: evaluar match entre embajador y marca, y detectar riesgos reputacionales.
4) Precio
Medir percepción implícita del precio y su impacto en valoración: “caro”, “justo”, “premium”, “conveniente”, etc.
Decisión que habilita: estrategia de precio + framing de valor (cómo comunicar precio para que calce con la percepción).
5) Percepción de marca (posicionamiento real)
Entender posicionamiento en la mente del público y usarlo para construir pilares comunicacionales sólidos.
Decisión que habilita: saber qué reforzar, qué cambiar y qué evitar en comunicación.
Implicita en política: cuando el “me cae bien” no basta
En política, la distancia entre declaración y conducta puede ser aún mayor: identidad, presión social, miedo al juicio, y respuestas “para quedar bien” influyen. Implicita permite mapear asociaciones profundas que muchas personas no declaran con claridad.
¿Qué habilita?
entender el “territorio mental” real de un candidato u opción,
detectar atributos fuertes y atributos tóxicos,
diseñar comunicación que refuerce asociaciones deseadas o desactive asociaciones problemáticas.
Qué recibes como resultado
El output se traduce en un reporte especializado para entender posicionamiento implícito del público:
mapa de asociaciones por atributo,
comparación entre estímulos (marca vs competencia / candidato vs candidato),
fuerza de asociación (qué tan instalado está un concepto),
lectura accionable para comunicación, estrategia y creatividad.
En la práctica, Implicita te deja responder preguntas del tipo:
“¿Qué marca se percibe más lujosa, más confiable o más cercana en este contexto?”
“¿Qué atributo está más fuerte en mi marca vs mi competencia, y con qué intensidad?”
“¿Qué concepto conviene usar en campaña para calzar con lo que ya existe en la mente del público?”
Si necesitas medir posicionamiento real (no solo declarado), comparar percepciones entre alternativas o entender asociaciones profundas en marketing o política, Implicita te permite hacerlo de forma ágil, digital y con resultados accionables.
En el ecosistema empresarial contemporáneo, la confianza se ha transformado en el activo más valioso y, a la vez, en el más difícil de consolidar. Hubo un tiempo en que el prestigio de un profesional se medía exclusivamente por los logotipos en su tarjeta de presentación o el tamaño de su oficina. Hoy, en plena era de la economía de la atención y la infoxicación digital, la autoridad se construye compartiendo conocimiento estratégico, abriendo el debate y aportando valor real a las comunidades.
En este escenario, LinkedIn se ha consolidado como la plataforma definitiva para el desarrollo de negocios B2B y el posicionamiento de líderes de opinión. No es una simple red de búsqueda de empleo; es el foro global donde se configuran las tendencias que mueven industrias.
Y dentro de esta red, existe un ecosistema de reconocimiento sumamente exclusivo: el programa LinkedIn Top Voices.
La revolución del «Sello Azul»: ¿Qué significa realmente ser Top Voice?
Haciendo eco de lo que algunos expertos señalan como la revolución de la certificación de los líderes de opinión, la insignia azul de LinkedIn no es un premio al que uno pueda postularse de forma proactiva, ni un algoritmo que se compra. El acceso es estrictamente por invitación. El equipo editorial de la plataforma analiza métricas avanzadas combinadas con un riguroso criterio humano para identificar a perfiles que no solo generan interacción, sino que aportan valor didáctico, originalidad, seguridad y un conocimiento técnico sobresaliente en sus respectivas áreas de especialización.
Cada seis meses, la lista se refina para destacar a aquellos expertos cuyas perspectivas ayudan de manera única a comprender los cambios del entorno laboral y la evolución de los mercados.
En la reciente edición de Mayo de 2026, LinkedIn Noticias América Latina ha revelado su listado trimestral de expertos y líderes a seguir. Una selección minuciosa de perfiles que abarcan la tecnología, la economía y la innovación. Y es aquí donde este hito cobra un matiz especial para nuestro sector.
Ciencia e investigación de mercados a la vanguardia regional
Este nombramiento no solo es un reconocimiento individual a su constancia y a su tono disruptivo bajo la premisa de que #TodoElMundoMiente. Es, además, un hito para el ecosistema profesional local: se posiciona como el único especialista en neuromarketing y Consumer Neuroscience chileno en formar parte de esta selecta lista en la región.
En un entorno donde la disciplina muchas veces se confunde con la superficialidad —recordando aquel postulado de que «el marketing no es un deporte nacional en el que todos pueden ser Directores Técnicos» —, que LinkedIn valide una voz experta en neurociencia aplicada es un fuerte respaldo a la investigación rigurosa, a la metodología y al valor de los datos biométricos aplicados al comportamiento del consumidor.
Lo que hacemos desde Agencia Mars: Traducir la mente humana en resultados de negocio
Ser una «Top Voice» es una gran responsabilidad, pero también es la confirmación de la filosofía que respiramos en Agencia Mars. Desde nuestro laboratorio biométrico, nos dedicamos a desmantelar los sesgos del marketing tradicional a través de la neurociencia aplicada. No nos quedamos en la superficie de lo que las audiencias dicen que hacen; medimos con precisión científica lo que sus cerebros y cuerpos experimentan.
Este reconocimiento nos impulsa a seguir democratizando el conocimiento científico de alto nivel, elevando la conversación corporativa en toda Latinoamérica y demostrando que la neurociencia no es ciencia ficción, sino la herramienta de optimización de negocios más potente de nuestra década.
La conversación profesional está cambiando, y nos entusiasma seguir liderándola, un dato a la vez.
En el mundo del comportamiento del consumidor, la diferencia entre una suposición y un insight real está en la formación técnica y el rigor científico. Por eso, me emociona compartir una oportunidad de impacto real para quienes buscan una especialización de valor real.
A través del convenio entre Agencia Mars y UNIR-Universidad Internacional de La Rioja (La Universidad en Internet), hemos gestionado un beneficio excepcional: 10 becas exclusivas del 60% para cursar el Magíster 100% online en Neuromarketing.
¿Por qué considerar este programa?
– Metodología Internacional: Formación de vanguardia con clases en directo y una estructura diseñada para profesionales activos.
– Acompañamiento Real: Tendrás un mentor personal para asegurar que conviertas tus metas en logros.
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En Agencia Mars, apostamos por la profesionalización del área y el uso de herramientas biométricas para entender la creatividad y la innovación. Estas 10 becas son nuestra forma de impulsar el talento que liderará la disciplina.
Nota importante: Solo dispongo de 10 cupos con este beneficio del 60%. Una vez asignados, se cierra la convocatoria del convenio.
Si te interesa postular a una de estas plazas, escribe de inmediato a infochile@unir.net mencionando el convenio con Agencia Mars o haz clic en el botón de abajo.
El e-commerce y las startups hoy compiten en un terreno donde la atención dura segundos y la tolerancia a la fricción es casi cero. El usuario entra con una misión (a veces clara, a veces no), escanea rápido, duda rápido y abandona aún más rápido. Y, en medio de ese escenario, aparecen desafíos que se repiten en casi todos los productos digitales:
Tráfico más caro y exigente: cada visita tiene costo, y cada clic mal aprovechado duele.
Competencia a un clic: si el sitio no se entiende o no inspira confianza, el usuario se va sin avisar.
Saturación de estímulos: popups, banners, descuentos, urgencias, chatbots… todo compite por mirada.
Desconfianza: “¿será seguro?”, “¿me llegará?”, “¿y si no me sirve?”, “¿y si me cobran de más?”.
Experiencias fragmentadas: mobile, desktop, redes, ads, marketplaces… el journey se rompe fácil.
Decisiones rápidas y poco conscientes: gran parte del proceso ocurre antes de que el usuario pueda explicarlo con palabras.
Por eso, el problema no suele ser “falta de ideas”. El problema es que muchas optimizaciones se hacen a ciegas: se cambian colores, textos o botones sin saber con certeza qué estaba fallando. Ahí es donde el neuromarketing aplicado a productos digitales (Neuro UX) se vuelve una ventaja real: mide atención, emoción y conducta para transformar suposiciones en decisiones basadas en evidencia.
Qué es neuromarketing en productos digitales (en simple)
Es la aplicación de métodos de neurociencias y psicología del comportamiento para medir cómo las personas perciben, sienten y deciden frente a una web, app, e-commerce o software.
Su valor es concreto: permite ver lo que normalmente se te escapa:
Atención real: qué miran, qué no ven, qué ignoran.
Comprensión: qué se entiende y qué confunde.
Emoción/fricción: qué activa interés o estrés.
Acción: qué los hace avanzar o abandonar.
En la práctica, se trabaja con tecnologías y metodologías que aterrizan el “me gusta / no me gusta” en decisiones accionables.
Las 3 tecnologías más usadas (y qué aporta cada una)
1) Eye Tracking (seguimiento ocular)
Mide dónde mira el usuario, cuándo y por cuánto tiempo en cada pantalla.
Te permite identificar:
qué elementos capturan atención (precio, producto, reviews, CTA),
qué pasa “invisible” (CTA que no se ve),
dónde hay confusión (miradas erráticas, relecturas),
cuál es el orden real de lectura (scanpath).
Métricas típicas:
TTFF (Time to First Fixation): tiempo hasta mirar un elemento por primera vez
% Fixated: % de usuarios que lo miran
Fixation Count: cuántas fijaciones genera
Dwell / Total Visit Duration: tiempo total mirando un área (incluye revisitas)
Heatmap: zonas calientes/frías
Gaze Replay: reproducción de la mirada para detectar dudas reales
2) GSR (Respuesta Galvánica de la Piel)
Mide activación emocional (arousal): intensidad de reacción del sistema nervioso (interés, alerta, estrés).
Ojo: no dice “bueno o malo” por sí sola. Dice “fuerte o débil”. Se interpreta con el contexto (qué estaba viendo/haciendo el usuario).
Sirve muchísimo para detectar:
estrés en checkout,
sorpresa por costos ocultos,
tensión en validaciones,
ansiedad en pago/seguridad.
3) Facial Coding (codificación facial)
Analiza microexpresiones para estimar valencia emocional (agrado/desagrado) y emociones básicas, según el modelo.
Aporta:
identificar momentos de agrado, rechazo, sorpresa o frustración,
mapear “momentos de verdad” en un journey digital.
Qué se puede medir en E-commerce y startups: el mapa completo del journey
Piensa el e-commerce como una carrera de relevos: en cada etapa, el usuario debe superar una micro-decisión. Y cada micro-decisión es medible.
1) Primer impacto: Home / Landing
Aquí se define lo más importante: ¿entiendo qué es y por qué me importa?
Qué se mide:
claridad de propuesta de valor (en 3–5 segundos),
jerarquía visual real (qué domina y qué se pierde),
si el usuario encuentra el primer camino lógico (CTA, categoría, buscador).
Métricas neuro/UX:
TTFF a propuesta de valor, CTA principal, precio
% Fixated y Dwell en beneficios/prueba social
Scanpath: orden real de lectura
señales de confusión (relecturas, saltos)
Insight típico: muchas marcas diseñan una landing que explica “todo”, pero el usuario solo necesita 1 cosa: entender rápido el siguiente paso.
2) Navegación y arquitectura (menú, categorías, layout)
Cuando el usuario no encuentra, no compra. Punto.
Qué se mide:
si el menú guía o abruma,
si el usuario se orienta sin pensar,
Patrones de exploración (scroll vs clic vs búsqueda)
dónde se rompe el flujo (clics que no avanzan).
Métricas:
rutas reales (path to purchase),
tiempo hasta primer clic útil,
scroll y zonas ignoradas,
atención a navegación vs contenido (¿se va arriba todo el tiempo porque está perdido?).
3) Búsqueda interna y filtros (la maquinaria de conversión)
En e-commerce, el buscador y los filtros son el “pasillo” del retail digital.
Qué se mide:
si usan buscador o navegan,
si los filtros se entienden,
si resultados parecen relevantes o “ruido”.
Métricas:
atención al buscador (TTFF, % fixated),
dwell en filtros (alto puede ser duda),
tiempo hasta encontrar resultados útiles,
abandono después de resultados.
4) Listado de productos (PLP) / Resultados (SRP)
Aquí el usuario hace descarte rápido. Es una “selección natural”.
5) Página de producto (PDP): donde se decide “me lo llevo”
La PDP es el equivalente a tomar el producto en góndola y “validarlo”.
Qué se mide:
si el usuario ve precio, envío, stock, devoluciones, variantes,
si entiende el beneficio y la diferencia,
Si entiende atributos, tamaño, compatibilidad, beneficios
si confía (reviews, sellos, garantías),
si hay fricción por letra chica.
Métricas:
TTFF a precio, CTA “Agregar al carrito”, envío/devolución
% fixated en CTA y confianza
dwell en fotos vs descripción vs reviews
GSR y facial para detectar tensión o rechazo (precio, despacho, condiciones)
Insight típico: el usuario no compra cuando le falta 1 validación clave (envío, devoluciones, garantía, compatibilidad). No es “convencimiento”: es reducción de riesgo.
6) CTA y micro-acciones (el gatillo)
El CTA no solo debe verse, debe sentirse seguro.
Qué se mide:
si el CTA se ve rápido,
si compite con otros elementos,
Si micro-CTAs ayudan (ver tallas, calculadora, comparar, wishlist)
si el usuario valida algo antes de clickear (reviews, envío, stock).
Métricas:
TTFF + % fixated + dwell + clic (efectividad real del CTA)
competencia visual (qué roba atención al botón)
secuencia previa al clic (qué miró antes de decidir)
7) Carrito: el lugar donde mueren muchas compras
Es la etapa donde aparecen los “costos psicológicos”: total, envío, impuestos, condiciones.
Qué se mide:
reacción a costos extras,
uso y frustración con cupones,
confusión en cantidades/variantes,
salto atrás para “seguir mirando”.
Métricas:
GSR en total/envío/descuentos,
dwell en el total (alto = duda),
fijaciones en errores,
abandono del carrito explicado por fricción emocional.
8) Checkout: el punto crítico para startups
Checkout es el lugar donde la UX se transforma en dinero… o en pérdida.
Qué se mide:
campos que traban (dirección, validación, teléfono, RUT),
Orden de formularios: qué se entiende, qué se siente “peligroso”
mensajes de error (se ven o no se ven),
confianza en el pago y seguridad.
Métricas:
tiempo por campo, retrocesos, correcciones,
TTFF a mensajes de error,
GSR por estrés (formularios, fallos, pago),
facial coding para rechazo/sorpresa.
Insight típico: el usuario abandona no porque “no quiere comprar”, sino porque el checkout le pide energía que no quiere gastar.
9) Pago y seguridad (confianza)
En startups, esto define conversión.
Qué se mide:
si los sellos y garantías realmente se miran,
si los medios de pago generan tranquilidad,
si el diseño/copy genera sospecha.
“Confianza suficiente para pagar” vs “me da cosa”
Métricas:
% fixated en seguridad/garantías,
dwell en políticas (alto = desconfianza),
GSR/facial al momento de confirmar.
10) Confirmación y post-compra (retención)
Una buena confirmación baja ansiedad y aumenta recompra.
Qué se mide:
claridad del próximo paso (tracking, soporte),
atención a upsell/cross-sell post compra,
recordación y satisfacción.
Métricas:
atención a tracking/soporte,
dwell en recomendaciones,
satisfacción + intención de volver (si aplicas medición complementaria).
11) Contenido de confianza y persuasión (startups lo necesitan sí o sí)
Qué se puede medir
Prueba social: reviews, casos, logos, testimonios
Mensajes de “riesgo cero”: devolución, garantía, soporte
Precio vs valor (si el valor se entiende antes del precio)
Métricas
Orden de lectura (¿valor antes de precio?)
TTFF a testimonios / logos
Dwell en “riesgo cero”
GSR/Facial cuando aparece precio y condiciones
12) Accesibilidad, claridad y carga cognitiva
Qué se puede medir
Si la interfaz “cansa” (demasiados elementos, textos, popups)
Si el usuario se desorienta con overlays / chat / banners
Si hay fatiga por scroll o por densidad visual
Métricas
Confusión visual + relecturas
“Zonas ciegas” (elementos importantes ignorados)
Dwell alto sin acción (señal de fricción)
GSR elevado sostenido (estrés/carga)
Lo más potente: transformar mediciones en decisiones
Lo valioso de un estudio Neuro UX no es “mostrar un heatmap”. Es responder, con evidencia:
Qué no se ve (y por eso no convierte)
Qué se ve pero no se entiende (y por eso genera duda)
Qué genera fricción emocional (y por eso abandona)
Qué orden real de validación sigue el usuario antes de comprar
Y con eso, definir acciones concretas:
ajustar jerarquía visual,
reescribir propuesta de valor,
simplificar navegación y filtros,
reforzar confianza donde realmente se mira,
optimizar PDP y checkout,
eliminar distractores y fricción.
En e-commerce, cada fricción cuesta dinero
La conversión no baja “porque sí”. Baja por micro-fricciones acumuladas: cosas que el usuario no ve, no entiende, no cree o no tolera.
Si tu startup o e-commerce necesita crecer, no basta con hacer cambios “a ojo”. Necesitas entender qué está pasando en la cabeza y en el comportamiento real del usuario.
Algo que se suele criticar en estos estudios es el efecto que provoca en la conducta el hecho de ser observado. Pero esto es fácilmente eliminable: basta con sacar de la ecuación al observador, permitiendo que la persona experimente con el producto digital y, posteriormente, con la grabación de su sesión, entienda su conducta con sus propias explicaciones. Pero, al estar enfrentada a cómo realmente usó el producto digital, eso es una entrevista RTA.
La RTA (Retrospective Thinking Aloud), también conocida como retrospective think-aloud, es una técnica de entrevista donde la persona primero realiza una tarea (por ejemplo, comprar en un e-commerce, buscar un producto, completar un checkout) y después, ya terminada la tarea, se le pide que explique lo que hizo y por qué, normalmente viendo una reproducción de su sesión.
Esa reproducción puede ser:
video de pantalla (screen recording),
registro del recorrido (clickstream),
heatmaps,
y, cuando existe, gaze replay de eye tracking (la joya: ver exactamente qué miró y en qué orden).
La gracia de la RTA no es solo “que cuente lo que pensó”. La gracia es otra: cuando expones a una persona a su conducta real, cambias el nivel de verdad de la explicación.
Por qué la RTA es tan potente
En una entrevista tradicional, tú le preguntas:
“¿Por qué no compraste?” y la persona responde con una historia plausible: “Porque el precio estaba alto” o “porque no encontré la información”.
Pero la mente humana hace algo muy común: racionaliza. Es decir, inventa una explicación coherente, aunque la decisión haya sido rápida, emocional o automática.
La RTA reduce ese problema porque no le preguntas desde la memoria vaga. Le preguntas con evidencia visual:
“Mira, aquí te detuviste 14 segundos en el costo de envío, volviste al precio, después miraste devoluciones, y ahí abandonaste. ¿Qué estaba pasando?”
Y ahí se abre una puerta que una entrevista normal no abre: la persona se ve a sí misma actuando. Eso produce dos efectos fuertes:
Mejora la precisión del recuerdo (porque hay un ancla real).
Reduce la “historia bonita” (porque la evidencia contradice excusas rápidas).
En simple: la RTA no te pide “opinión”. Te pide explicación sobre un hecho.
Qué es exactamente una entrevista RTA
Un flujo típico es así:
Tarea sin interrupciones
La persona navega, compra, compara, busca, completa un formulario, etc.
Importante: no se le interrumpe mucho, para no contaminar el comportamiento.
Reproducción de la sesión
Se reproduce el video de pantalla o el recorrido.
Si hay eye tracking, se muestra el gaze replay: “sus ojos” en la pantalla.
Entrevista guiada
Se le pide que explique:
qué estaba buscando,
qué entendió,
qué le generó duda,
qué lo frenó,
qué lo empujó a avanzar,
en qué momento decidió.
Profundización en momentos clave
Donde hubo fricción: pausas largas, retrocesos, abandonos, errores.
Donde hubo decisión: primer clic relevante, agregar al carrito, confirmar pago.
La clave psicológica: “exponer la conducta real” cambia el porqué
Esto es lo que tú estás apuntando, y es la razón por la que la RTA es tan defendible.
Cuando una persona no ve su sesión, suele explicar desde:
creencias (“yo siempre me fijo en…”),
autoestima (“yo soy súper racional”),
identidad (“a mí no me influye la publicidad”),
y memoria reconstruida (mezcla de lo que pasó + lo que cree que pasó).
Pero cuando la persona se ve:
se enfrenta a contradicciones,
detecta hábitos automáticos,
reconoce microdudas que no verbalizó,
y aparecen motivaciones más reales.
Qué tipo de insights entrega (los que sí mueven la aguja)
Con RTA puedes identificar cosas que un analytics no explica:
Fricciones invisibles: el usuario se queda pegado leyendo algo que tú creías “irrelevante”.
Validaciones críticas: qué mira antes de comprar (envío, devoluciones, reviews, medios de pago).
Confusión semántica: entiende distinto un botón, un plan, un beneficio.
Motivadores reales: “esto me convenció” suele estar en un detalle pequeño.
Y lo mejor: puedes convertirlo en acciones directas:
reordenar contenido (lo que miran primero),
reforzar confianza donde realmente miran,
simplificar “letra chica”,
ajustar copy para reducir confusión,
eliminar distractores que desvían atención.
Mouse Tracking vs Eye Tracking
El mouse tracking y el eye tracking suelen ponerse en la misma bolsa porque ambos “dibujan mapas” sobre una pantalla. Pero no miden lo mismo. Y si tu objetivo es entender cómo se consume contenido, cómo se decide y por qué un usuario avanza o abandona, entonces la diferencia no es técnica: es estratégica.
Mouse tracking: mide navegación, no atención
El mouse tracking registra el comportamiento del puntero: por dónde se mueve, dónde se detiene, dónde hace clic, cuánto scroll hace, etc. Eso es útil para diagnosticar interacción y usabilidad:
¿en qué parte la gente hace clic?
¿dónde hay “rage clicks”?
¿hasta dónde scrollean?
¿qué elementos activan acción?
Pero el puntero no es la mirada.
En la práctica, el mouse muchas veces es:
un “volante” (lo muevo mientras pienso),
un “marcador” (lo dejo estacionado donde me conviene),
un “hábito” (lo llevo al margen o al menú por costumbre),
o incluso no existe (mobile/touch).
Resultado: puedes tener un heatmap precioso de mouse… y aún así no saber qué leyó la persona, qué entendió, qué le generó duda o qué la llevó a decidir.
Mouse tracking responde:“¿Dónde interactuó?” Pero no responde con precisión: “¿Qué vio?” ni “¿Qué procesó?”
Eye tracking: mide atención real y consumo de contenido
El eye tracking captura la posición de la mirada: qué zonas entran al radar visual, en qué orden, por cuánto tiempo y con qué patrón. Es decir, mide el recurso más escaso de cualquier producto digital: atención.
Esto permite entender fenómenos que el mouse tracking no puede distinguir:
Un usuario puede mirar un CTA y no clickearlo porque no confía, porque está comparando o porque está validando otra cosa (reviews, despacho, garantía).
Un usuario puede no mirar un elemento clave aunque el mouse pase por encima (porque lo está usando como puntero de lectura, o porque el puntero se mueve “sin intención”).
Puede existir ceguera al banner: el mouse pasa por ahí, pero la mirada lo ignora por completo.
Puede haber confusión visual: relecturas, saltos erráticos entre precio–envío–condiciones, que indican carga cognitiva o duda.
Eye tracking responde:
¿Lo vio? (TTFF, % Fixated)
¿Cuánto lo procesó? (Dwell/Total Visit Duration, Fixation Count)
¿Cómo lo leyó? (Scanpath/Gaze Path)
¿Qué ignoró? (zonas ciegas)
¿Dónde se confundió? (patrones erráticos / relecturas)
Y eso es clave, porque en conversión digital la mayoría de los problemas no son “de clic”, son “de mirada”: si no lo ven, no existe; si lo ven pero no lo entienden, no avanza; si lo entienden pero no confían, se van.
La gran diferencia: el puntero es una herramienta; la mirada es el proceso
El mouse es un canal de output (movimiento/acción). La mirada es un canal de input (información).
El mouse tracking te dice qué intentó hacer el usuario. El eye tracking te dice qué información usó para decidir.
Y en consumo de contenido, eso cambia todo.
Hoy existen 2 formas de hacer estudios de NeuroUX 1 en presencial, con los límites de lo físico pero mucho más información porque se usa eyetracking + GSR + Facial Coding y podemos medir incluso niveles de estrés del uso de productos digitales o 2 en digital, lo que permite medir incluso diferentes países/ciudades en el mismo estudio solo pudiendo hacer eyetracking + facial coding; con estas tecnologías entonces saber dónde mira los usuarios y que experiencial sensorial/emocional viven en tu tienda digital o tu producto digital.
Si quieres, en Agencia Mars podemos ayudarte a evaluar tu web, app o e-commerce con estudios Neuro UX (Eye Tracking + GSR + Facial Coding), para identificar puntos débiles, reducir fricción y aumentar conversiones con evidencia.
Escríbenos y armemos un estudio para tu producto digital:
diagnóstico de journey (landing → PDP → checkout),
Hoy el retail vive una paradoja: hay más datos que nunca, pero la decisión sigue ocurriendo donde siempre ocurrió… en la tienda (o en su “equivalente” digital dentro del punto de compra). El problema es que el punto de venta ya no es ese lugar ordenado donde el shopper camina tranquilo comparando precios. Ahora es un escenario con:
Sobrecarga de estímulos (promos, etiquetas, mensajes, pantallas, audio, colores).
Menos paciencia (compra rápida, misiones cortas, “quiero y me voy”).
Más fricción (quiebres, cambios de layout, congestión, inseguridad percibida).
Competencia brutal: si no te ven, no existes; si te ven pero no te entienden, te comparan; si te comparan y dudas, pierdes.
Y, en ese contexto, aparece la pregunta clave:
¿Cómo mejoro la experiencia de compra sin adivinar?
La respuesta está en medir lo que realmente pasa en la tienda: atención + recorrido + emoción + conducta. Eso es NeuroShopper: convertir el punto de venta en un laboratorio real, con métricas accionables, para dejar de opinar y empezar a optimizar.
Pero antes de seguir y profundizar en todo lo que se puede hacer, hagamos una pausa para explicar qué es el neuromarketing y su importancia en la industria del comercio minorista o incluso mayorista.
El neuromarketing es la aplicación de herramientas y métodos de las neurociencias y la psicología para entender cómo las personas realmente perciben, sienten y deciden frente a un estímulo de marketing (packaging, publicidad, góndola, precio, experiencia digital o en tienda). Su valor está en que mide reacciones no conscientes que muchas veces no aparecen en una encuesta o entrevista (porque el consumidor no lo puede explicar bien o porque racionaliza después).
Usamos principalmente 3 tecnologías.
1) Eye Tracking (seguimiento ocular)
Mide dónde mira una persona, cuándo lo mira y por cuánto tiempo.
Qué responde: qué elementos capturan atención (marca, precio, promo, claim), qué se ignora, dónde hay confusión visual.
Qué entrega: heatmaps, rutas de mirada (path to purchase), TTFF (tiempo hasta la primera mirada), % que fijó la vista, tiempo total de observación.
Tiene 3 formatos actualmente.
Eyetracking fijos:
Dispositivos que se colocan en computadoras o espacios físicos, como góndolas, y que, mediante cámaras infrarrojas, detectan la pupila y nos permiten saber dónde mira una persona.
Eyetracking Glasses:
Son lentes que tienen la misma capacidad anterior, pero sacrifican capacidad de generar datos en pos de tener movilidad. Permiten 3 cosas: 1) tienen una cámara que graba el recorrido, 2) el seguimiento ocular de qué mira la persona en el recorrido, y 3) audio para saber qué dice un usuario en nuestra tienda.
Eyetracking webcam base:
Esto, a diferencia de los otros dispositivos, no cuenta con tecnología física; por el contrario, es un algoritmo que usa la misma webcam de los computadores para hacer seguimiento ocular, lo que permite hacer estudios digitales independientes de los espacios físicos.
2) GSR (Respuesta Galvánica de la Piel)
Mide cambios en la conductancia de la piel asociados a activación emocional (arousal).
Qué responde: qué momentos “encienden” al consumidor (interés/alerta/estrés), y cuáles pasan sin impacto.
Clave: no dice si la emoción es positiva o negativa; indica intensidad. Se interpreta con el contexto (qué estaba viendo/haciendo) e, idealmente, combinado con otras métricas.
3) Facial Coding (codificación facial)
Analiza microexpresiones para inferir valencia emocional (agrado/desagrado) y emociones básicas (según el modelo usado).
Qué responde: si el estímulo genera reacción positiva, rechazo, sorpresa, disgusto, etc., y en qué instante ocurre.
Qué aporta: permite mapear “momentos de verdad” emocionales durante un video, una navegación o una experiencia en tienda.
En conjunto, estas tres tecnologías permiten responder el triángulo clave del neuromarketing:
Atención (Eye Tracking).
Activación emocional (GSR).
Valencia / emoción observable (Facial Coding).
Y esa combinación es la que transforma “me gusta/no me gusta” en decisiones de diseño y comunicación basadas en evidencia.
Entendiendo esta batería de neurotecnologías que usa el neuromarketing, podemos comenzar a entender qué se puede medir y cómo, en retail.
Veamos, entonces, qué podemos medir con neuromarketing en tiendas, sin importar si son grandes o pequeñas, o incluso cuál es la industria en la que estamos trabajando.
Puntos de interacción medibles en tienda
1) Exterior y acceso
Fachada / letrero principal (visibilidad, lectura, comprensión).
Banderolas / pendones / palomas (captura atención vs. contaminación visual).
Acceso / puerta / entrada (flujo, fricción, “invita o frena”).
Horarios / stickers (medios de pago, delivery, promos, QR).
Estacionamiento / vereda (si aplica): facilidad de acceso, seguridad percibida.
Entiendan que con esto podemos, in situ, saber dónde mira la persona, qué busca, cómo busca, qué encuentra, qué no, qué le llama la atención de una vitrina, qué ignora, y cruzarlo con qué quiere que mire, entienda o experimente la tienda.
Medible: OTS (qué elementos o espacios llaman la atención y no están siendo usados para comunicar) desde el exterior, TTFF (tiempo de la primera mirada) del letrero, lectura de promociones, tasa de entrada (entra/no entra), fricción de acceso.
2) Zona de transición (decompression zone)
Primeros 3–5 metros: “me orienté o me perdí”.
Punto de bienvenida (seguridad/host/recepción, si existe).
En este punto es importante el concepto de findability, o la facilidad para encontrar elementos, espacios o indicaciones.
Medible: tiempo hasta orientarse, búsqueda inicial, estrés/carga, probabilidad de recorrer vs. salir rápido.
3) Orientación y navegación dentro de tienda
Señalética de categorías (colgantes, cenefas, flechas).
Mapas / directorios (en tiendas grandes).
Naming de pasillos (claridad real).
Rutas naturales (derecha/izquierda), cuellos de botella.
Cruces e intersecciones (puntos de decisión).
Medible: walkflow, zonas calientes/frías, puntos de congestión, re-búsqueda, abandonos de tarea.
4) Pasillos y layout (arquitectura del recorrido)
Ancho de pasillo / capacidad de circulación.
Obstáculos (palets, islas mal ubicadas, reposición).
Puntos de pausa (islas, cabeceras, degustación).
Medible: tiempo de recorrido, velocidad, pausas, desvíos, evitación por congestión.
5) Categorías y góndolas (el corazón del retail)
Cabecera (endcap).
Cuerpo de góndola.
Alturas (ojo/mano/suelo) y acceso.
Bloques de marca y orden por subcategoría.
Facings / stock visible / quiebres.
Planograma real vs. ideal.
Medible: OTS de zona, TTFF al producto/segmento, dwell (dwell o dwell time es el tiempo total que una persona permanece mirando un estímulo o una zona específica (AOI) durante una tarea), confusión, búsqueda, tasa de hallazgo.
Medible: OTS del POP, atención real vs. “ruido”, interacción, aumento de toma del producto, interrupción del flujo.
7) Exhibiciones secundarias y puntos “impulso”
Puntas de góndola.
Islas en pasillo.
Refrigeradores secundarios.
Mesones de oferta.
Cajas laterales / colas.
Impulso en caja (dulces, pilas, chicles).
Medible: tasa de detención, toma/leave/carry, compras no planificadas, conversión por tipo de exhibición.
8) Servicio y fricción humana (si hay interacción)
Saludo / ayuda espontánea.
Consulta al vendedor (o al reponedor).
Tiempo de respuesta.
Lenguaje/claridad.
Confianza (asesoría vs. “me quiere vender”).
Protocolos de atención
Medible: momentos de ayuda, resolución de dudas, impacto en conversión, satisfacción real. Podemos saber si cumplen los discursos o protocolos que indica la compañía.
9) Productos especiales: perecibles y atención asistida
Panadería.
Carnicería.
Fiambrería.
Pescadería.
Comida preparada.
Medible: tiempo en fila, tiempos de espera, elección por vitrina, influencia del vendedor, cambios de decisión por disponibilidad.
10) Experiencia sensorial (ambiente)
Iluminación (calidad y foco).
Olores (positivos/negativos).
Temperatura.
Ruido / música.
Orden / limpieza.
Percepción de seguridad.
Medible: estrés/carga, permanencia, evitación de zonas, satisfacción, intención de volver.
11) Tecnología y autoatención (si existe)
Self-checkout.
Escáner de precios.
Apps / cupones.
QR de info / recetas.
Pantallas táctiles / kioscos.
Medible: tasa de uso, abandono, tiempo de tarea, errores, frustración.
12) Caja y salida (el final define el recuerdo)
Fila (longitud, sensación de justicia, avance).
Interacción cajero.
Promos de caja.
Métodos de pago (tarjeta/QR/efectivo).
Empaque / bolsas.
Ticket / cupón.
Salida (fluida o incómoda).
Medible: tiempo de espera, satisfacción final, compras de impulso, abandono en fila.
13) Post-compra (si quieres cerrar el círculo)
Recordación de precio/promo.
Satisfacción real con la compra.
Intención de recompra.
Recomendación.
Quejas (dolores).
Medible: recuerdo, NPS/CSAT + medición implícita/tiempos de respuesta, repetición.
Para cada punto de interacción, puedes capturar 5 cosas:
¿Lo vio? (OTS, TTFF, % fixated).
¿Lo entendió? (señales de lectura, orden de lectura, confusión).
¿Le gustó / lo activó? (engagement/arousal, señales de fricción).
Y esos son solo los elementos que podemos medir. También tenemos métricas asociadas a cada punto y podemos profundizar en cada elemento en base a la necesidad específica o la pregunta del estudio.
Métricas y capas de medición
1) Visibilidad, atención y navegación visual (Eye Tracking)
Objetivo: saber qué entra (y qué NO entra) al radar del shopper.
OTS (Opportunity To See): si realmente pasó frente al estímulo / góndola.
Time to First Fixation (TTFF): cuánto se demora en ver el estímulo por primera vez.
Percentage Fixated: % de personas que lo miran al menos una vez.
Fixation Count: cuántas fijaciones genera (nivel de exploración).
Total Visit Duration / Dwell Time: cuánto tiempo total lo observa.
Revisitas: cuántas veces vuelve a mirarlo (interés vs. duda).
Heatmap / Hotspots: qué zonas “captan” la atención.
Gaze Path / Scanpath: el orden de lectura real (cómo recorre packaging, precio, promo, marca, sello, etc.).
Confusión visual: rutas erráticas / “relecturas” que suelen indicar fricción.
Competencia visual: cuánto te roba atención la marca líder, el precio, la promoción, el color del pasillo, etc.
Ceguera a estímulos: zonas “muertas” (señalética, cenefas, wobblers que nadie ve).
2) Conducta observable de compra (lo que realmente hace)
Objetivo: conectar atención con acción (porque mirar ≠ comprar).
Take the product: % que toma el producto.
Leave the product: % que lo devuelve (rechazo al segundo paso).
Carry the product: % que lo mantiene (avance hacia compra).
Tiempo hasta tomar: cuánto tarda en pasar de “mirar” a “tocar”.
Secuencia de interacción: mira → toma → compara → devuelve / se lo lleva.
Comparación en mano: con qué lo compara (competidor directo / tamaño / precio).
Elección final / conversión: qué termina comprando y por qué ruta.
Switching: qué % cambia de intención (iba por A, se lleva B).
Efecto de promo: uplift conductual frente a etiqueta de precio / promo / 2x / pack.
3) Movimiento en tienda y fricción espacial (Walkflow)
Objetivo: entender el recorrido físico real y dónde se pierde energía.
Mapa de recorrido / rutas: por dónde camina realmente.
Zonas calientes y frías: áreas con alto/bajo tráfico.
Dwell por zona: cuánto “tiempo está” en ciertos puntos.
Búsqueda y re-búsqueda: vuelve sobre sus pasos (señal de confusión).
Puntos de abandono: dónde se corta la misión.
Eficiencia de tarea: tiempo total para encontrar el producto objetivo.
Impacto de layout: si la góndola está donde el shopper efectivamente circula.
4) Experiencia emocional (lo “subconsciente” que empuja o frena)
Objetivo: medir valencia emocional, estrés, interés, arousal y “comodidad” durante la compra.
Dependiendo de la tecnología disponible (y el setup), puedes medir lo anterior.
Incluso, en este punto, se pueden colocar cámaras en cada punto de interacción con el cliente para medir estado emocional y ver la correlación con tickets.
Arousal/activación: si el estímulo “enciende” o no interesa.
Estrés / carga mental: cuando la compra se vuelve cansadora o confusa.
Engagement: conexión sostenida con estímulo/categoría.
Evitar vs. acercarse: señales fisiológicas (cuando corresponde) de rechazo/atracción.
Micro-momentos: primer momento de verdad (shelf), segundo (toma) y tercero (confirmación precio/beneficio).
5) Comprensión y lectura (procesamiento cognitivo)
Objetivo: saber si entiende rápido “qué es”, “para quién es” y “por qué vale”.
Claridad de arquitectura de información (pack/POP): qué se entiende primero.
Comprensión de claim / beneficio: lectura real vs. lo que creemos.
Percepción de precio/valor: “caro pero vale” vs. “caro y no entiendo”.
Confianza: si el shopper “cree” el mensaje (sellos, certificaciones, origen, etc.).
6) Recordación y aprendizaje (lo que se queda en la cabeza)
Objetivo: medir qué recuerda y qué no, después del recorrido.
Recuerdo espontáneo de marca / promo / precio / ubicación.
Reconocimiento: identifica pack correcto entre distractores.
Recuerdo de ubicación en góndola: “¿dónde estaba?” (clave para repetición).
Asociaciones implícitas: qué conceptos activa la marca (saludable, rico, barato, premium, etc.).
7) Métricas de “calidad de implementación” (perfecto para Trade/ejecución)
Objetivo: verificar si la exhibición y la publicidad están funcionando como se diseñó.
Visibilidad real del material POP (no “está instalado”: “lo vieron”).
Interacción con material: miró, leyó, tocó, siguió flechas, entendió mecánica.
Bloqueo por quiebres o mala ubicación: cuando la ejecución mata la idea.
Efecto de saturación: demasiado POP = menos atención por pieza.
8) Segmentación por misión de compra (la clave en retail)
Objetivo: porque no compra igual el que “anda a la rápida” vs. el que explora.
Compra rápida vs. exploratoria.
Comprador de reposición vs. comprador de prueba.
Alta sensibilidad a precio vs. alta sensibilidad a marca.
Fiel a marca vs. switcher.
Compra por impulso vs. compra planificada.
9) Índices integrados
Para que sea digerible, se suelen armar índices compuestos o algoritmos.
Índice de Atracción (¿lo vio? ¿lo miró? ¿cuánto? ¿volvió?).
Índice de Claridad (¿lo entendió rápido o dudó?).
Índice de Conversión (miró → tomó → llevó → compró).
Índice de Fricción (búsqueda larga + relecturas + abandono).
Índice de Efectividad POP (OTS + fijación + comprensión + acción).
“La pregunta de oro”
Si conectas 3 capas, tienes la historia completa:
Lo vio (OTS + TTFF + % fixated).
Lo procesó (dwell + scanpath + claridad).
Actuó (take/leave/carry + elección final).
Eso te permite responder:
“¿Qué hay que cambiar para que más gente lo vea, lo entienda y se lo lleve?”
Principalmente, con estos estudios podemos mover la aguja real, entendiendo la experiencia completa de compra de un shopper en una tienda. Podemos ver la performance de los diferentes formatos comunicacionales y cartelería, su relación con las categorías o productos más importantes y la performance de las diferentes mecánicas de descuento. Con esto, podemos entender completamente la experiencia de compra de un consumidor, desde su entrada hasta la postventa.
Todo con nuestra metodología para puntos de venta, que se basa en 4 partes.
1 Visibility:
¿Es visto el elemento? Ver no garantiza compras, pero algo que sí garantiza que nadie te compre es no ser visto.
2 Cognition:
Perfecto, el elemento es visto, pero ¿es entendido? ¿La gente entiende el concepto, el mensaje?
3 Path to Purchase:
Cuál es la estrategia de visualización, cómo mira o compara tu producto en el punto de venta.
4 Call to Action:
Ya vio, ya entendió, lo encontró fácilmente, ¿se lo llevó? ¿O hizo lo que debería haber hecho, o lo que tú invitaste a que hiciera?
Y si aún no entiendes claramente cómo se hace todo esto con neuromarketing, déjame explicártelo en sencillo con el proceso de cómo hacemos un estudio en Agencia Mars.
Primero, entendemos qué necesitas medir y por qué. Con esto definimos la pregunta de estudio, las métricas y las tecnologías que nos ayudarán a responder esa pregunta.
Segundo, definimos el lugar: en qué espacio físico haremos el estudio. Recrearemos una góndola física o digital, iremos a una tienda o estaremos en el pasillo de alguna superficie.
Tercero, hacemos el campo: reclutamos gente en la misma tienda, pasillo o superficie, o desde la base de datos del cliente. Buscamos el público objetivo del estudio, o sea, el de la marca o el que el cliente quiere medir.
Cuarto, aplicamos nuestro protocolo: reclutamos a la persona, le indicamos qué haremos, le conectamos las tecnologías, que no son invasivas, y calibramos. Cada ojo es diferente; por tanto, necesitamos calibrar a cada participante, sobre todo si lleva las gafas de seguimiento ocular. Luego lo mandamos a comprar, mientras registramos en vivo lo que está experimentando la persona en el punto de venta. Literalmente, con un eyetracking glasses podemos ver con los ojos del consumidor la tienda.
Quinto, tomamos el total de la muestra, que ronda entre 20 y 40 participantes por segmento, siendo 30 la muestra que solemos recomendar, e integramos la data para ver conductas grupales; con eso, podemos ver tendencias de conducta.
Sexto, limpiamos e integramos toda la data y creamos la información en base a nuestras estadísticas y algoritmos para entender la conducta humana y poder crear estrategias efectivas en los puntos de venta.
Si quieres verlo de primera mano, te dejo este video ilustrativo que hicimos en Ikea, en Santiago de Chile:
Si quieres, en Agencia Mars podemos ayudarte a medir esto en tus tiendas (canal tradicional, supermercados o formatos grandes), y entregarte un informe que termine en lo único que importa: qué cambiar, dónde cambiarlo y cuánto impacta en la compra.
Escríbenos y armemos un Estudio NeuroShopper para tu categoría:
Attack Mars by NeuroMars 