消費者調査(Consumption research)

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市場調査およびデータ統合の分野の専門家として、私たちは課題を認識し、日々知識を積み重ねています。 

自動消費行動分析(Automatic consumption behavior analysis)

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消費者調査のためのNoldusツール

  • FaceReaderで感情を評価
  • アイトラッキング技術を使用して視線を分析
  • The Observer XTでデータを統合・分析
  • データ収集システムで心拍数、皮膚伝導度などを測定

Data integration ObserverXT animation

 

表情から感情分析

表情の自動分析のための独自のソフトウェアであるFaceReaderを使用して、オンラインまたはラボで感情を評価します。 

  • 悲しい
  • ハッピー
  • 嫌悪
  • 恐怖
  • 怒り
  • 驚き
  • 軽蔑

さらに、ソフトウェアは、頭部の向き、注視方向、行動単位、および人の特性(年齢や性別など)に関する情報を提供します。 感情のcircumplexモデルのリアルタイム表現は、覚醒と価数の次元を含む、2D円形空間における感情の分布を記述します。

facereader drinking screenshot

 

FaceReader Online

FaceReader Onlineはユーザーフレンドリーなオンライン表情分析サービスで、市場調査に組み込むことができます。

アイトラッキング

視線の追跡技術は、注意に関する情報を収集するために使用されます。当社は、固定および頭部装着システムを含むいくつかのアイトラッキングシステムをご用意しています。 アイトラッカーは、店舗での購買行動や商品の選択など、自然環境での購買行動を記録するのに適しています。 デスクトップのアイトラッカーは、テスト参加者の目の動きを記録するのに非常に適しており、広告、CM、ポスターを見せて、テスト参加者が注意を向ける箇所を正確に把握できます。

バイオメトリクス

感情理論は、明らかな感情反応の変化に生理学的反応があることを示唆しています。マーケティングの刺激や意思決定の仕事に対する消費者の感覚運動、認知的、感情的な反応の研究を必要とするニューロマーケティングや神経経済アプリケーションのための様々な心理生理学的信号を記録します。

  • 脳活動
  • 心拍数
  • ガルバニック・スキンコンダクタンス
 
 
 

出版物

  • Andersen, B.V.; Hyldig, G. (2015). Consumers’ view on determinants to food satisfaction. A qualitative approach. Appetite95, 9-16.
  • Wijk, de, R.A.; Kooijman, V.; Verhoeven, R.; Holthuyzen, N.; Graaf, de, C. (2012). Autonomic nervous system responses on and facial expressions ot the sight, smell, and taste of liked and disliked foods. Food Quality and Preference, 26 (2), 196-203.
  • Wanders, A.J.; Jonathan, M.C.; Borne, van den, J.G.C.; Mars, M. Schols, H.A.; Feskens, E.J.M.; Graaf, de C. (2013). The effects of bulking, viscous and gel-forming dietary fibres on satiation. British Journal of Nutrition109, 1330-1337.
  • Mennella, J.A.; Forestell, C.A.; Morgan, L.K.; Beauchamp, G.K. (2009). Early milk feeding taste acceptance and liking during infancy. The American Jounal of Clinical Nutrician, 782- 786.
  • Juodeikiene, G.; Basinskiene, L.; Vidmantiene, D.; Klupsaite, D.; Bartkiene, E. (2014). The use of face reading technology to predict consumer acceptance of confectionery products. Foodbalt, 276-279.
  • Teixeira, T.; Wedel, M.; Pieters, R. (2012). Emotion-Induced engagement in internet video advertisements. Journal of Marketing Research, vol. XLIX, pp. 144-159

 

 

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“This is an amazing time for us to be able to use machine learning, in terms of capturing how people are responding emotionally to products, but we also are thinking about how that relates to what the brain is doing. We’ve had the privilege of using Noldus software in our laboratory. It augments our traditional sensory evaluation technologies and allows us to try and explore new things”

PROF. S. DUNCAN VIRGINIA POLYTECHNIC INSTITUTE AND STATE UNIVERSITY, USA