Wat kun je allemaal wel (en niet) voorspellen met neuro?

EEG, Neuromarketing, Gedrag voorspellen

Wat kun je allemaal wel (en niet) voorspellen met neuro?

Mensen blijken verrassend slecht in het voorspellen van hun eigen gedrag. Of het nu gaat om de producten die we kopen, de muziek die we luisteren of de intentie om gezonder te leven. Er bestaat een mijlenverre kloof tussen wat we zeggen en wat we doen.

 Dit onthult jouw brein over de toekomst

Het is dan ook niet verrassend dat veel onderzoeksmethoden die bewust jouw mening en intenties uitvragen je toekomstige gedrag slechts tot beperkte hoogte correct voorspellen. Echter, wat er in je brein gebeurt blijkt in tal van contexten aanzienlijk dichter bij de waarheid te liggen. De afgelopen decennia is er ontzettend veel onderzoek gedaan naar hoe hersenactiviteit (bijvoorbeeld je neurale respons tijdens het zien van een commercial) onthult hoe je gedrag zich in de toekomst zal ontvouwen, zonder dat je van dit effect bewust bent (bijvoorbeeld of je het geadverteerde product zal kopen).

In dit blog lees je de meest spraakmakende vondsten van wetenschappers over de vaak verrassende keuzes en gedragingen die we kunnen voorspellen met hersenactiviteit.

Trouwens, laatst gaven we een - gratis - lunchwebinar precies hierover. We lieten zien wat het brein allemaal kan voorspellen, maar keken ook vooruit op welk terrein we onze toekomstige onderzoeken zullen richten.

Aangezien je dit blog leest, dacht ik dat je deze webinar helemaal mooi zal vinden! Terugkijken kan heel simpel via deze link. Ik ben benieuwd wat je ervan vond!

Je hersenactiviteit bij reclame voorspelt wat je gaat kopen

Te beginnen bij het effect van commercials en advertenties. Marketeers hopen dat hun reclames het merk top-of-mind maken, de merkvoorkeur aanwakkeren en daarmee de verkoop verhogen. Onderzoekers hebben gekeken hoe reclame-impact zich laat voorspellen door zelf-gerapporteerde koopintentie maar ook aan de hersenactiviteit tijdens het bekijken van de commercial. In een eerder blog kon je lezen hoe het voorspellen van reclames met neuromarketing precies werkt. 

Studies die keken naar het effect van gezondheidsreclames vonden bijvoorbeeld dat hersenactiviteit tijdens de commercial gecorreleerd was met het aantal belletjes naar een stop-met-roken-telefoonnummer1 en campagne e-mail die geopend werden over de gehele populatie2. Op individueel niveau wordt deze hersenactiviteit ook gezien bij mensen die na het zien van een commercial aangeven minder te roken3 of meer zonnebrand4 te gebruiken. 

Commerci√ęle advertenties meten hun succes bijvoorbeeld aan koopelasticiteit: de mate waarin elke euro in de reclamecampagne bijdraagt aan de verkoop van het merk. Je verwacht het misschien niet, maar ook deze economische metric kan worden gerelateerd aan de hersenactiviteit van een kleine groep respondenten. Neuromarketeers waren in staat om zowel de reactie van de markt als de individuele reactie op een campagne te relateren aan activatie in hersenstructuren die betrokken zijn in keuzeprocessen5.¬†

De relatie tussen koopbeslissingen en hersenactiviteit tijdens de advertentie is in vele studies gevalideerd. Een metric die daarin vaak terugkomt is motivationele toenadering: dit gevoel van ‚Äúdit wil ik hebben‚ÄĚ laat zich meten door asymmetrie in de prefrontale cortex. Maar binnen deze onderzoeken komen veel meer verschillende hersenstructuren en activatiepatronen naar voren6. Deze uitgebreide literatuur zorgt ervoor dat dit ook goed kan worden toegepast: Onze reclame onderzoeken zijn uit deze onderzoeken ontstaan.

Populariteit van producten

Niet alleen een commercial is bepalend voor het succes van het product; minstens zo belangrijk is het product zelf en de verpakking waarin het gestoken is. Wanneer je naar een product kijkt, worden er diverse evaluatie- en keuzeprocessen in je brein actief die bepalen of je het uiteindelijk zult kopen.

Zo is er hersenonderzoek gedaan naar het shoppen van schoenen. Wanneer het oog van de shopper viel op het paar schoenen dat uiteindelijk zou worden gekocht, werd dit al vroegtijdig zichtbaar in het brein7. 

Binnen de supermarkt is dit eveneens zichtbaar. Het succes van nieuwe producten is beter te voorspellen met neuromarketing dan door de respondenten gewoon te vragen om hun mening te geven over het nieuwe product8.

Het brein voorspelt social media populariteit

De populariteit van een online advertentie of video kan op eenzelfde manier worden onderzocht met neuromarketing. Hoe weet je welke TikTok bovenaan de trending komt te staan? De viraliteit van een video of bericht op sociale media is gerelateerd aan activiteit in hersengebieden die betrokken zijn bij sociale functies en waarde berekening9. 

Het aantal streams op YouTube kunnen ook worden voorspeld aan de hand van het brein10. De fluctuatie van betrokkenheid - ook wel engagement genoemd - was essentieel in de populariteit van de video. De voorspelling werd zelfs beter wanneer machine learning11 of deep learning12 werd gebruikt om het model te verbeteren. Benieuwd naar andere toepassingen van machine learning in neuromarketing?  


Gratis Webinar: De verrassende voorspellende waarde van het brein ūü߆

De 50 minuten durende webinar is nu terug te kijken!

Bekijk de webinar via deze link <


Het brein voorspelt kaskrakers in de bioscoop en hits op Spotify

Het voorspellen van populariteit met hersenactiviteit is eigenlijk begonnen bij de filmindustrie. Het voordeel van films als onderzoekssubject is dat hun populariteit goed te kwantificeren is: Zoek naar een filmtitel op het internet en je vindt reviews, ratings en de verkopen van bioscooptickets. Dat laatste is veelgebruikt in onderzoeken die hebben aangetoond dat hersenactiviteit bij het zien van een trailer de uiteindelijke omzet van een film kan voorspellen.

Zo bleek dat de overeenstemming in hersenactiviteit tijdens het bekijken van de trailers een indicator is voor sales van bioscooptickets13. Deze gesynchroniseerde hersenactiviteit is een indicatie van betrokkenheid en wordt ook wel neurale synchroniciteit genoemd. 

Ook bij muziek bleek populariteit goed te voorspellen met neuromarketing. De studies met muziek onderscheiden zich omdat zij plaatsvonden voordat bekend werd of de muziek populair werd (ten opzichte van filmonderzoek dat altijd pas achteraf werd uitgevoerd). De eerste studie in dit gebied liet respondenten naar onbekende artiesten op MySpace luisteren en ontdekte jaren later dat sommigen populair waren geworden. De neurale meting tijdens die eerste exposure jaren eerder bleek een goede voorspeller voor de latere populariteit van die muziek op de radio14. Ook het aantal plays op Spotify is goed te voorspellen met deze gesynchroniseerde hersenactiviteit.15

Veel kan voorspeld worden met neuro. Maar waarom? 

Wanneer je een keuze maakt, dan zijn er in je brein meerdere cognitieve processen actief. Neem bijvoorbeeld het moment dat je in de supermarkt overweegt een product te kopen. Deze begint bij de keuze met een emotionele reactie op het product, gevolgd door meer cognitieve afwegingen die voor- en nadelen tegen elkaar afwegen. Dit leidt tot een motivatie om het product wel of niet te kopen (approach/avoidance). Basale emotionele responses zijn meer universeel dan rationele prijs afwegingen en verklaart waarom de resultaten zich goed laten vertalen naar een voorspelling voor het algemene publiek. 

De twijfels en verlangens die het keuzeproces domineren kunnen sterk verschillen voor elk individu. Toch mondt die keuzeproces steevast uit in een neurale conclusie die voor veel mensen hetzelfde is: motivationele toenadering. Deze metric is een sterke voorspeller voor individuele voorkeur en laat zich goed meten met EEG, terwijl de basale emotionele responses vaak dieper in het brein plaatsvinden, waardoor zij het best te meten zijn met fMRI. Wil je meer weten over het verschil tussen deze methoden, lees dat in dit blog. 

Het nadeel van hersenactiviteit

Neurale resultaten onthullen weliswaar wat men voelt, maar het blijft gissen waarom men dat voelt. Gelukkig is er veel psychologisch onderzoek gedaan dat kan helpen bij de interpretatie van neurale resultaten. Deze inzichten kunnen vaak worden gebruikt om communicatie beter te maken en daarmee een interpretatie voor de metingen die we doen vanuit het brein. 

De neuromarketing van de toekomst zal zich meer focussen op een integratie met andere technieken zoals machine learning om de classificatie en voorspellingen van daadwerkelijk gedrag en emotie te versterken. Op die manier blijft het veld in beweging en kunnen wij ons inzetten om goede marketing nog beter te maken. 

1 Falk, E. B., Berkman, E. T., & Lieberman, M. D. (2012). From neural responses to population behavior: neural focus group predicts population-level media effects. Psychological science, 23(5), 439-445.

2  Falk, E. B., O’Donnell, M. B., Tompson, S., Gonzalez, R., Dal Cin, S., Strecher, V., ... & An, L. (2016). Functional brain imaging predicts public health campaign success. Social cognitive and affective neuroscience, 11(2), 204-214. 

Doré, B. P., Tompson, S. H., O'Donnell, M. B., An, L. C., Strecher, V., & Falk, E. B. (2019). Neural mechanisms of emotion regulation moderate the predictive value of affective and value-related brain responses to persuasive messages. Journal of Neuroscience, 39(7), 1293-1300.

3 Cooper, N., Tompson, S., O'Donnell, M. B., Vettel, J. M., Bassett, D. S., & Falk, E. B. (2018). Associations between coherent neural activity in the brain’s value system during antismoking messages and reductions in smoking. Health Psychology, 37(4), 375.

4 Falk, E. B., Berkman, E. T., Mann, T., Harrison, B., & Lieberman, M. D. (2010). Predicting persuasion-induced behavior change from the brain. Journal of Neuroscience, 30(25), 8421-8424.

Burns, S. M., Barnes, L. N., Katzman, P. L., Ames, D. L., Falk, E. B., & Lieberman, M. D. (2018). A functional near infrared spectroscopy (fNIRS) replication of the sunscreen persuasion paradigm. Social cognitive and affective neuroscience, 13(6), 628-636.

5 Venkatraman, V., Dimoka, A., Pavlou, P. A., Vo, K., Hampton, W., Bollinger, B., ... & Winer, R. S. (2015). Predicting advertising success beyond traditional measures: New insights from neurophysiological methods and market response modeling. Journal of Marketing Research, 52(4), 436-452.

6 Zeng, L., Lin, M., Xiao, K., Wang, J., & Zhou, H. (2021). Like/Dislike Prediction for Sport Shoes With Electroencephalography: An Application of Neuromarketing. Frontiers in Human Neuroscience, 15.

Golnar-Nik, P., Farashi, S., & Safari, M. S. (2019). The application of EEG power for the prediction and interpretation of consumer decision-making: A neuromarketing study. Physiology & behavior, 207, 90-98

Di Gruttola, F., Malizia, A. P., D'Arcangelo, S., Lattanzi, N., Ricciardi, E., & Orfei, M. D. (2021). The Relation Between Consumers' Frontal Alpha Asymmetry, Attitude, and Investment Decision. Frontiers in neuroscience, 14, 1414.

Touchette, B., & Lee, S. E. (2017). Measuring neural responses to apparel product attractiveness: an application of frontal asymmetry theory. Clothing and Textiles Research Journal, 35(1), 3-15.

Zo√ęga Rams√ły, T., Michael, N., & Michael, I. (2019). A consumer neuroscience study of conscious and subconscious destination preference. Scientific Reports, 9(1), 1-8.

Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D., & Choromanska, A. (2010). Application of frontal EEG asymmetry to advertising research. Journal of economic psychology, 31(5), 785-793.

Vecchiato, G., Cherubino, P., Maglione, A. G., Ezquierro, M. T. H., Marinozzi, F., Bini, F., ... & Babiloni, F. (2014). How to measure cerebral correlates of emotions in marketing relevant tasks. Cognitive computation, 6(4), 856-871.

Ravaja, N., Somervuori, O., & Salminen, M. (2013). Predicting purchase decision: The role of hemispheric asymmetry over the frontal cortex. Journal of Neuroscience, Psychology, and Economics, 6(1), 1.

Levy, I., Lazzaro, S. C., Rutledge, R. B., & Glimcher, P. W. (2011). Choice from non-choice: predicting consumer preferences from blood oxygenation level-dependent signals obtained during passive viewing. Journal of neuroscience, 31(1), 118-125.

Knutson, B., Rick, S., Wimmer, G. E., Prelec, D., & Loewenstein, G. (2007). Neural predictors of purchases. Neuron, 53(1), 147-156..

7¬†Baldo, D., Parikh, H., Piu, Y., & M√ľller, K. M. (2015). Brain waves predict success of new fashion products: a practical application for the footwear retailing industry. Journal of Creating Value, 1(1), 61-71.

8 Varga, M., Tusche, A., Albuquerque, P., Gier, N., Weber, B., & Plassmann, H. Predicting Sales of New Consumer Packaged Products with fMRI, Behavioral, Survey and Market Data.

9 Motoki, K., Suzuki, S., Kawashima, R., & Sugiura, M. (2020). A combination of self-reported data and social-related neural measures forecasts viral marketing success on social media. Journal of Interactive Marketing, 52, 99-117.

Scholz, M., Schnurbus, J., Haupt, H., Dorner, V., Landherr, A., & Probst, F. (2018). Dynamic effects of user-and marketer-generated content on consumer purchase behavior: Modeling the hierarchical structure of social media websites. Decision Support Systems, 113, 43-55.

10 Deitz, G. D., Royne, M. B., Peasley, M. C., & Coleman, J. T. (2016). EEG-based measures versus panel ratings: Predicting social media-based behavioral response to Super Bowl ads. Journal of Advertising Research, 56(2), 217-227.

11 Hakim, A., Klorfeld, S., Sela, T., Friedman, D., Shabat-Simon, M., & Levy, D. J. (2021). Machines learn neuromarketing: Improving preference prediction from self-reports using multiple EEG measures and machine learning. International Journal of Research in Marketing, 38(3), 770-791.

12 Guixeres, J., Bigné, E., Ausin Azofra, J. M., Alcaniz Raya, M., Colomer Granero, A., Fuentes Hurtado, F., & Naranjo Ornedo, V. (2017). Consumer neuroscience-based metrics predict recall, liking and viewing rates in online advertising. Frontiers in psychology, 8, 1808. 

13 Boksem, M. A., & Smidts, A. (2015). Brain responses to movie trailers predict individual preferences for movies and their population-wide commercial success. Journal of Marketing Research, 52(4), 482-492.

https://www.unravelresearch.com/cases/neuro-filmtrailer-onderzoek-kaskrakers

Barnett, S. B., & Cerf, M. (2017). A ticket for your thoughts: Method for predicting content recall and sales using neural similarity of moviegoers. Journal of Consumer Research, 44(1), 160-181.

Christoforou, C., Papadopoulos, T. C., Constantinidou, F., & Theodorou, M. (2017). Your brain on the movies: a computational approach for predicting box-office performance from viewer’s brain responses to movie trailers. Frontiers in neuroinformatics, 11, 72.

14 Berns, G. S., & Moore, S. E. (2012). A neural predictor of cultural popularity. Journal of Consumer Psychology, 22(1), 154-160.

15 Leeuwis, N., Pistone, D., Flick, N., & Van Bommel, T. (2021). A Sound Prediction: EEG-Based Neural Synchrony Predicts Online Music Streams. Frontiers in Psychology, 12.

https://www.unravelresearch.com/cases/kan-hersenactiviteit-de-volgende-nummer-1-hit-voorspellen 

PS Vond je dit blog waardevol en wil je het niet missen als we een nieuwe publiceren?
Schrijf je dan in voor onze updates, je bent met ruim 5100 anderen in goed gezelschap.

Unravel verscheen eerder in: