Känslor påverkar din försäljning

Online video-industrin rör sig snabbt. Bara YouTube har över en miljard användare i världen, och varje dag lägger besökarna hundratals miljoner timmar på YouTube och genererar samtidigt flera miljarder visningar.

Antalet timmar som användare tittar på just YouTube ökar därtill med ungefär 50% per år.

Andelen tittare som ser en hel video är emellertid fortfarande jämförelsevis låg. Att fånga människors känslor är därför ett allmänt recept på framgång som hörs på många håll.

Flera studier har bekräftat att känslor av t ex förvåning och glädje medverkar till att tittaren behåller uppmärksamheten på video längre. Ett innehåll som väcker starka emotionella reaktioner verkar också vara lättare att komma ihåg. Studier har också visat att ju fler känslor som visas i en video eller reklamfilm, desto bättre blir den ihågkommen och desto mer engagemang och delning skapar den, vilket i sin tur förväntas leda till ökad försäljning. Vilken känsla det framkallar verkar vara underordnat i just denna diskussionen.

Intressant nog kan just känslor mätas genom ansiktsstudier. Dina känslor syns nämligen som mikrouttryck i ansiktet, även om du tror att du har ett poker face.

Mikrouttryck i ansiktet

Facial expressions by Paul EkmanI boken Emotions Revealed (2003) visade psykologen Paul Ekman efter många års forskning att människor över hela jorden uppvisar samma uppsättning av mikrouttryck i ansiktet för de mest grundläggande mänskliga känslorna såsom glädje, ilska, avsky, förakt, vemod, vånda och förvåning. Micro uttryck kan sägas vara korta, flyktiga ansiktsuttryck, som varar en bråkdel av en sekund. De uppstår när en person antingen medvetet eller omedvetet döljer en känsla; den sanna känslan visas blixtsnabbt i ansiktet.

Paul Ekman arbetar idag fortfarande med att hjälpa människor förbättra sin kommunikation – och förstå varandra bättre. Han har bl a utvecklat ett online verktyg för att hjälpa människor upptäcka andras underliggande känslor och på så vis kommunicera mer verkningsfullt i olika situationer. Klart användbart, tycker jag själv – både privat och professionellt.

Ansiktsanalys av reklamfilm och video

Paul Ekman’s erfarenheter verkar också ha kommit till reklamfilmsanalysens värld. Ansiktsanalys är något som fascinerar många, och det finns tydligen redan en drös moderna verktyg runt om i världen som försöker analysera ansikten för att förstå vilka känslor reklamfilm och video skapar. Långt borta är emellertid den tidskrävande manuella hanteringen. Istället finns nya webbaserade lösningar som använder datorns eller telefonens kamera för ansiktsanalys.

Ellen är ett sådant exempel, specifikt utvecklad för marknadsundersökningsföretag och reklambyråer och skapad av Quantum Lab.

Ellen är uppdelat i en backend-del (admin) där man enkelt via en kontrollpanel kan hantera och följa de reklamfilmer som man undersöker, samt en frontend-del för användarna (dvs själva undersökningen där de tittar på filmen). Allt användarna behöver är en dator, surfplatta eller mobil med kamera, vilket de allra flesta har idag.

Ellens representant Patrick Gustavsson, säger att de är först i Skandinavien med en tjänst som Ellen och det är en chans för marknadsundersökningsföretag och reklambyråer att differentiera sig och vara i framkant i en annars relativt traditionell bransch.

Ellen ger för närvarande 30% rabatt på en första enskild undersökning, för att intresserade kunder ska kunna testa tjänsten.

Nyfiken på ännu ett sätt att påverka er försäljning? Titta på videon på Vimeo (se nedan), läs mer på http://ellen.technology eller kontakta patrick.gustavsson@quantumlab.co för mer info.

Källor:

Ekman, P (2007). Emotions revealed. Reconizing faces and feelings to improve communication and emotional life. Holt Paperbacks.

Millward Brown (2009). Should My Advertising Stimulate an Emotional Response? Millward Brown: Knowledge Point.

Berger, J., Milkman, K. (2012). What Makes online Content Viral? Journal of Marketing Research, Vol. 49, No. 2, pp. 192-205.

McDuff, D., Kaliouby, R., Senechal, T., Demirdjian, D., and Picard, R. (2014). Automatic measurement of ad preferences from facial responses gathered over the internet. Image and Vision Computing, 32, 630-640.

Teixeira, T., Wedel, M., and Pieters, R. (2012). Emotion-induced engagement in internet video ads. Journal of Marketing Research, Vol. 49, No. 2, pp. 144-159.

McDuff, D., El Kalioubi, R., Cohn, J. F., & Picard, R. (Accepted with revisions). Predicting ad liking and purchase intent: Large-scale analysis of facial responses to ads. IEEE Transactions on Affective Computing.

Bradley, M. M., Greenwald, M. K., Petry, M. C., Lang, P. J. (1992). Remembering pictures: Pleasure and arousal in memory. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, & Cognition 18 (2): 379–390.

Taggad med: