Os produtos precisam ser fáceis de encontrar na prateleira ou fáceis de localizar na página de uma loja online. Os novos produtos precisam ser diferenciados, mas estar em conformidade com a categoria de mercado. Um produto em processo de reembalagem pode se tornar muito difícil de encontrar ou pode ser percebido de forma diferente (mesmo que o conteúdo não tenha mudado). Nossa tecnologia avalia a atenção que é direcionada de cima para baixo (ou seja, durante uma busca por um produto, por exemplo, quando o comprador está usando uma lista para encontrar um item). Mensuramos também a atenção que é puxada de baixo para cima (ou seja, quando chama a nossa atenção sem procura, por exemplo, quando um produto que você nunca comprou chama a sua atenção na prateleira).
O teste implícito pode ser usado para comparar vários designs de embalagem para determinar qual deles terá mais sucesso e o porquê. Os testes de atenção podem ser usados para medir o quanto uma embalagem pode chamar a atenção e como é fácil encontrá-la na prateleira.
Este é um teste online que pode ser usado como uma melhor alternativa à tecnologia de rastreamento ocular online porque usa o tempo de reação em vez de uma webcam, por isso é menos invasivo para os entrevistados e também é mais preciso.
Split-Second has developed a unique methodology to map the points of attentional attraction on a pack. This is an online test that can be used as an alternative to online eye-tracking technology. Unlike eye tracking, this method does not need a webcam, so it is less invasive for respondents.
By conducting a SWOT Analysis based on implicit (objective/emotional) and explicit (subjective/rational) research data, brand managers can create strategies that will differentiate its brand from the competitors, finding its natural place in the market.
To understand a brand’s position with a market, Split Second Research has developed a NEURAL NETWORK and PATH ANALYSIS platform. This can be used to help you identify the emotional pathways that lead to purchase. First, the analysis identifies a model of the product category, identifying key drivers and motivators. Next, it finds the causal relations between attributes (e.g., which attributes combine to trigger trust, which attributes cause a perception of premium, etc).Using these techniques, the platform maps the ‘causal pathways’ showing how specific attributes and features can build positive emotions, such as trust, and how specific attributes can lead to purchase and advocacy.
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