Представьте. Сегодня вечер пятницы. Вы усердно работали всю неделю и ничего так не хотите, как погрузиться в диван и посмотреть хороший фильм на Netflix. Единственная проблема в том, что, просматривая список фильмов, вы видите множеством вариантов. Просмотр трейлеров тоже не помогает вам принять решение.
Довольно скоро приложение на вашем телефоне уведомит вас о том, что шпионский триллер, который вы пропустили, не задумываясь, на самом деле является лучшим выбором для вас сегодня вечером, исходя из того, как вы и другие, подобные вам, отреагировали на него во время просмотра трейлера. Вы удивлены. Шпионские триллеры обычно не для вас, а в этом снимается актер, которого вы не большой поклонник.
Со здоровой долей скептицизма вы нажимаете “воспроизвести” шпионский триллер, ожидая, что через 15 минут вы остановитесь и переключитесь на другой фильм. Но эта мысль вскоре исчезает, когда вы оказываетесь втянутым в удивительно захватывающую историю триллера и сидите на краешке своего пресловутого кресла, наслаждаясь каждой минутой.
Добро пожаловать в мир нейропрогнозирования. Звучит ли это как научная фантастика? На самом деле это научная реальность, и день, когда обычные потребители смогут использовать такого рода технологии, может быть, не так далеко.
Что такое нейропрогнозирование?
Проще говоря, нейропрогнозирование – это практика использования научно обоснованных методов и технологий из области неврологии для прогнозирования выбора и поведения больших групп людей. Это можно сделать, измеряя мозговую активность небольших групп людей, обычно с использованием технологии МРТ. В то же время они участвуют в определенных действиях, таких как просмотр определенного контента или использование определенного продукта. Обычно, пока это делается, испытуемым также задают вопросы о контенте или продукте, чтобы оценить их сознательные мысли и чувства.
Здесь стоит отметить два ключевых момента: во-первых, нейропрогнозирование позволяет прогнозировать поведение больших групп людей путем изучения небольшой группы участников. Данные, собранные в небольшой группе, могут быть использованы довольно точно для прогнозирования поведения более широких слоев населения. Это более эффективно и менее подвержено ошибкам, чем традиционные методы исследования, такие как опросы и интервью, в ходе которых необходимо изучать большие и разнообразные выборки.
Во-вторых, и это может удивить многих людей, то, что они сознательно думают и говорят о конкретном продукте или контенте, часто противоречит тому, что говорят нам их физиологические данные. Допустим, вы показываете группе из 10 человек два разных трейлера к фильмам и спрашиваете их, какой фильм они предпочли бы посмотреть. Для простоты предположим, что все 10 человек сказали, что они предпочли бы фильм № 1.
В сценарии нейропрогнозирования данные могут подсказать нам, что все 10 человек с большей вероятностью будут смотреть фильм № 2. Так почему же тогда они говорят, что предпочитают фильм № 1? Существует целый ряд возможных причин. Возможно, они думали, что это был более социально приемлемый выбор, например, или, может быть, они искренне верили в своем сознании, что предпочли бы фильм № 1.
Данные о мозге, однако, не лгут. Это согласуется с тем, что мы знаем из неврологии и психологии, поскольку не всегда существует соответствие между тем, что люди сознательно думают или говорят, и тем, что они делают. Бессознательные психические и физиологические процессы часто управляют людьми.
Как это работает?
Самый простой способ проиллюстрировать, как работает технология нейропрогнозирования, – объяснить синхронность, и самый простой способ сделать это – использовать частоту сердечных сокращений в качестве примера. Представьте, что человек А и человек Б смотрят фильм № 1 и фильм № 2 вместе. Во время просмотра фильма № 1 частота сердечных сокращений синхронизируется и отражает соответствующие виды эмоций (волнение, страх, печаль) в сценах, которые должны вызывать эти эмоции.
Это означает, что им нравится фильм, и что другим, скорее всего, понравится. Но во время просмотра фильма № 2 их частота сердечных сокращений не синхронизирована. Это указывает на то, что ключевые части фильма не попадают так, как должны, или что зрителям просто скучно, и их внимание отвлекается на что-то другое. В этом случае им не нравится фильм, и другим он тоже вряд ли понравится. Хотя это упрощение, в основном так оно и работает.
По сравнению с традиционными методами исследования потребителей, простота и эффективность, с которыми можно спрогнозировать поведение потребителей с помощью технологии нейропрогнозирования, естественно, делают ее привлекательной для маркетологов. Например, если вы киностудия и у вас есть два фильма, которые вы потенциально могли бы выпустить, но у вас есть бюджет и ресурсы только для того, чтобы правильно продать один, тогда вы захотите сделать правильный выбор, какой фильм выпустить.
Традиционно маркетинговые исследования основываются на фокус-группах и опросах, но, как уже отмечалось, то, что люди говорят вам, не всегда совпадает с тем, что они делают. Например, в более раннем сценарии все 10 участников сказали исследователям, что они предпочитают фильм № 1. Если бы студия выпустила фильм № 1, он провалился бы. Напротив, данные нейропередачи сказали бы им, что каждый из участников исследования пошел бы не на фильм № 1, а на фильм № 2. Вы можете понять, почему организации хотели бы воспользоваться преимуществами такого рода технологий.
Идея использования нейропрогнозирования в маркетинговых целях может беспокоить некоторых людей из-за проблем, которые мы наблюдали, например, с платформами социальных сетей, и их влияния на психическое здоровье и поляризацию.
Конечно, с любой технологией существует вероятность ее неправильного использования. Тем не менее, в отличие от обычной маркетинговой тактики, которая может заставить людей потреблять контент и продукты, которые им не нравятся, нейропрогнозирование создает потенциал для предоставления контента и продуктов, которые нравятся людям, что приводит к беспроигрышной ситуации как для потребителей, так и для компаний.
Помимо своего потенциала для маркетологов и потребителей, нейропрогнозирование также может помочь организациям создавать более эффективные публичные объявления (PSA). Как и в случае принятия решений потребителями, то, что люди говорят вам, не так показательно, как то, что говорят вам данные их мозга.
Исследования показывают большие перспективы в использовании возможностей нейропрогнозирования для решения важных проблем общественного здравоохранения, таких как отказ от курения, как с точки зрения того, что работает, а что нет. Однако, как и в случае с потребительскими товарами, технологии используются недостаточно. Трудно не задаться вопросом, насколько более эффективными могли бы быть сообщения общественного здравоохранения о пандемии Covid-19, например, если бы нейропрогнозирование лучше использовалось ранее.
Но пандемия еще не закончилась, и вряд ли она будет последней. Мы сталкиваемся с другими проблемами общественного здравоохранения и безопасности, такими как изменение климата, дезинформация и крайняя поляризация. Учитывая, что некоторые из этих проблем усугубляются мощными технологиями, возможно, пришло время использовать не менее мощные технологии для их решения.