María de la Torre |
Especialista en Investigaci
Para cerrar 2024, quiero dedicar este espacio a la integracioacute;n de los artiacute;culos anteriores sobre economiacute;a de la atencioacute;n, neuromarketing, neurocomunicacioacute;n y anaacute;lisis predictivo, en los cuales revisamos coacute;mo las empresas y organizaciones pueden abordar de manera maacute;s integral y efectiva la relacioacute;n con los consumidores y la informacioacute;n, optimizando sus estrategias para captar y retener la atencioacute;n, crear mensajes resonantes y anticipar comportamientos futuros.
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Tomamos la economiacute;a de la atencioacute;n para entender coacute;mo las personas seleccionan y priorizan queacute; consumir en un entorno sobresaturado de informacioacute;n. En esta dinaacute;mica, la atencioacute;n es el recurso clave y maacute;s limitado. Este concepto subraya la importancia de capturar y mantener el enfoque del puacute;blico objetivo.
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Al integrarlo con neuromarketing se identifica coacute;mo captar esa atencioacute;n de manera maacute;s efectiva. Por ejemplo, ciertos colores, sonidos o imaacute;genes atraen maacute;s la atencioacute;n que otros. Este conocimiento se aplica para disentilde;ar campantilde;as de marketing que provoquen una respuesta emocional instantaacute;nea y faciliten la captura de la atencioacute;n.
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En paralelo, la neurocomunicacioacute;n ayuda a comprender coacute;mo presentar el mensaje una vez que se ha captado la atencioacute;n. Hay que disentilde;ar mensajes que sean faacute;ciles de procesar para el cerebro. El uso de teacute;cnicas como el storytelling, que conecta emocionalmente con el espectador, y el empleo de estiacute;mulos multisensoriales, facilitan la permanencia del mensaje en la mente del consumidor.
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Por su parte, el anaacute;lisis predictivo toma grandes voluacute;menes de datos histoacute;ricos (interacciones pasadas, preferencias, comportamientos de compra, etc.) y utiliza modelos de machine learning para identificar patrones que anticipen futuras decisiones de compra o interacciones con productos o servicios. Asiacute;, las marcas adaptan sus estrategias de comunicacioacute;n de manera precisa y casi en tiempo real. Por ejemplo, a traveacute;s de los datos de comportamiento previos, una empresa puede predecir queacute; tipo de producto o promocioacute;n atraeraacute; a un grupo particular de consumidores, personalizar sus mensajes y ofertas. Esto va maacute;s allaacute; de la segmentacioacute;n tradicional, ofrece una personalizacioacute;n dinaacute;mica.
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Los datos ayudan a captar la atencioacute;n del usuario con contenido relevante y mantener su intereacute;s a largo plazo, de tal manera que se pueda optimizar el ciclo de vida del cliente. Al anticipar comportamientos como la recurrencia de compra o la probabilidad de abandono, las empresas pueden implementar medidas proactivas para retener a los consumidores. Esto mejora la experiencia del cliente, optimiza el uso de recursos y evita esfuerzos de marketing ineficaces.
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