Cómo descubrir mejor las emociones en las primeras fases de la investigación sobre innovación

Exploración de la analítica de voz en la investigación para el desarrollo de nuevos productos con Johnson & Johnson

¿Alguna vez ha llevado a cabo una investigación sobre innovación en una fase temprana y se ha encontrado en una situación en la que no confía plenamente en lo que le dicen los comentarios de los consumidores? Muchos de nosotros hemos tenido que lidiar con un interés exagerado y la necesidad de profundizar en necesidades no cubiertas.

Descubrir tanto las necesidades racionales como las emocionales es vital para las estrategias de desarrollo de nuevos productos (NPD), para dimensionar con precisión la necesidad insatisfecha o la oportunidad de innovar. Sin embargo, ¿cuál es el mejor enfoque?

Aunque las técnicas de calidad tradicionales pueden utilizarse para descubrir las emociones, los resultados no pueden ampliarse fácilmente. Por otro lado, la investigación cuantitativa puede revelar emociones, pero carece de profundidad. Con las técnicas cuantitativas, nos basamos demasiado en "lo que" nos dice la gente y a menudo observamos un interés exagerado por las innovaciones.

Para hacer frente a este reto, recientemente hemos explorado un nuevo enfoque híbrido Qual-Quant-AI para la investigación NPD en fase inicial. Utilizando una herramienta de análisis de voz, podemos analizar "cómo" las personas comunican sus necesidades, actitudes e intereses, para descubrir mejor las emociones implícitas y conseguir estrategias de innovación más eficaces.

Nos asociamos con la división SelfCare de Johnson & Johnson para poner a prueba esta nueva técnica de investigación. Nos propusimos extraer emociones y explorar las actitudes de los consumidores respecto a la salud, el bienestar y el estrés.

Aquí comparto una recapitulación del experimento y cómo la minería de emociones podría ayudarte a descubrir perspectivas más profundas de los consumidores para orientar mejor las estrategias de desarrollo de nuevos productos.

El reto de la investigación: obtener información práctica a partir de respuestas implícitas

En el ajetreado mundo actual, el estrés parece volverse endémico. En una encuesta exploratoria para este proyecto, más de la mitad de los participantes subrayaron la necesidad de cuidar su salud mental. Esto es más de lo que habría cabido esperar hace apenas dos años.

Sofia Jorman es la Directora de Ciencia del Consumidor de Johnson & Johnson en Operaciones Globales de I+D, Consumer SelfCare. Su cometido es identificar las necesidades de los consumidores y desarrollar nuevos productos para mejorar sus vidas.

Según Jorman, de Johnson & Johnson, "investigamos constantemente formas de recabar una comprensión humana profunda utilizando herramientas tanto explícitas como implícitas".

A Jorman le entusiasmaban las oportunidades de innovar en estudios de mercado, lo que convirtió a esta innovadora marca en el socio ideal para una estrecha colaboración.

Nuestro proyecto tenía tres objetivos:

1) Estudiar las actitudes de los consumidores ante el estrés y la ansiedad.

2) Investigar si la necesidad de los consumidores de controlar el estrés representa un mercado para nuevas innovaciones y, en caso afirmativo, qué características debería tener un producto de este tipo.

3) Abordar los retos actuales de la identificación y cuantificación de las emociones en la investigación sobre innovación en fase inicial.

Los impulsores emocionales son especialmente difíciles de descubrir cuando se trata de nuevos conceptos de producto. Las emociones pueden ser sutiles y difíciles de expresar. Y cuando se trata de nuevos productos o conceptos, se puede tratar de identificar toda una gama de reacciones, desde la curiosidad hasta el escepticismo.

Además, la investigación tradicional puede ser limitada en su exploración de las emociones. Los métodos cualitativos pueden profundizar en las respuestas de los consumidores, pero el tamaño de las muestras es menor. Los estudios cuantitativos tienen muestras más grandes, pero suelen centrarse únicamente en las "emociones declaradas".

En SKIM, nuestro enfoque rector consiste en encontrar la mejor solución de investigación o combinación de metodologías para responder a los retos empresariales de nuestros clientes.

En este caso, estaba claro que un enfoque híbrido Qual-Quant-AI aunaría los puntos fuertes de los métodos tradicionales, al tiempo que colmaría algunas de las lagunas que hemos observado en la investigación del desarrollo de nuevos productos.

Para lograrlo, combinamos técnicas cualitativas y cuantitativas con una herramienta de análisis de voz basada en IA.

Utilizar la IA para liberar las emociones de los consumidores

audEERING, la herramienta de IA para análisis de voz que hemos seleccionado, puede detectar emociones a partir de la voz. Dado que las emociones reveladas por la voz de una persona se basan en sentimientos subconscientes, la IA de voz nos ofrece una ventana a reacciones genuinas e imparciales, aunque la respuesta declarada sea diferente.

Exagerar el interés es un ejemplo de uso potencial; este fenómeno es un defecto conocido en algunos ensayos, ya que los participantes pueden sentir la necesidad de complacer al moderador. La herramienta audEERING puede detectar 50 emociones implícitas en el discurso de una persona, entre ellas, el interés. Nuestra hipótesis era que Voice AI ayudaría a llegar a los verdaderos sentimientos de los encuestados, en contraposición a las afirmaciones que pudieran hacer.

Poner a prueba la IA: Exploración de necesidades insatisfechas y conceptos de producto

Nuestro equipo de expertos cuantitativos y cualitativos creó un experimento en dos fases para este estudio de Johnson & Johnson.

Con estas ideas en mente, iniciamos la segunda fase, centrada en el concepto y el diseño del producto. SKIM diseñó un producto hipotético, la "Smart Health Band", basado en las respuestas al estudio inicial, y lo presentó a los consumidores. La primera fase consistió en un estudio exploratorio de la población general del Reino Unido. En él se analizó la experiencia de los participantes con el estrés, su interés por un producto tecnológico de gestión del estrés y qué características del producto serían deseables.

En esta fase 1) analizamos el contenido de las respuestas para ver qué decían las personas y 2) utilizando la herramienta de IA de voz, analizamos cómo lo decían y qué emociones estaban presentes.

El 80% de los encuestados en el estudio exploratorio del proyecto declararon un nivel de estrés diario entre medio y alto. A la hora de desarrollar un posible producto, un elevado porcentaje se mostró abierto al uso de una solución tecnológica que les ayudara a gestionar sus niveles de estrés.

Perspectivas de innovación: descubrir las verdaderas emociones y el estrés a través de la voz

A continuación, examinamos el análisis de contenido (lo que se dijo), que mostró un gran interés por el concepto de "pulsera inteligente". Sin embargo, la IA de voz arrojó resultados adicionales inesperados: aunque seguía siendo alto, el interés implícito o subconsciente no era tan alto como había sugerido el análisis de contenido.

Para Johnson & Johnson era muy valioso ver el nivel de interés en este tipo de producto, pero el elemento de voz ayudó a calibrar esa imagen para mostrar cuánto de ella era genuina. Estos conocimientos sobre innovación ayudarán a Sophia y a su equipo a tomar decisiones mejor fundadas sobre la estrategia futura.

A nuestro equipo también le sorprendió la intensidad de las emociones detectadas por la IA, con reacciones muy negativas sobre el impacto del estrés y muy positivas sobre el concepto del producto. Además, el análisis emocional descubrió diferencias en las reacciones por género. Estos datos de segmentación podrían resultar valiosos para futuras estrategias de marketing y comunicación.

Para Sophia Jorman, de Johnson & Johnson, los beneficios del proyecto de investigación fueron dobles: "Utilizar la herramienta de análisis de voz... no sólo nos ayudó a conocer mejor el estrés y poner a prueba algunas ideas conceptuales, sino que también nos permitió evaluar una metodología innovadora."

Puntos clave: la voz y las emociones en los estudios de mercado

Ya se trate de aprendizaje automático, chatbots o análisis de voz, a nuestro equipo le apasiona explorar cómo la IA puede impulsar mejores resultados de investigación para nuestros clientes. En los sectores del consumo, la tecnología y la salud, vemos el valor del análisis de las emociones para añadir más profundidad a la información sobre el consumidor, especialmente en las primeras fases del ciclo de desarrollo del producto. Sin embargo, el análisis de la voz no es una herramienta independiente. Al igual que otros tipos de herramientas de IA, ofrece resultados más potentes en combinación con otros métodos de investigación. También puede ser escalable cuando forma parte de un enfoque híbrido.

SKIM ofrece una completa gama de soluciones de investigación que abarcan todo el ciclo del producto: análisis de mercado, nuevos productos product development and innovation, previsiones, comunicación y análisis de las decisiones de los consumidores y los profesionales sanitarios.

 

¿Quiere saber más sobre cómo entender las emociones puede ayudarle con sus productos y estrategias de comunicación?