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使用脑电图信号进行神经营销的调查 - UNB Scholar
摘要 — 神经营销是利用神经科学来了解消费者对产品和服务的偏好。因此，它研究与偏好和购买意向相关的神经活动。神经营销被认为是一个新兴的研究领域，部分原因是每年在广告和促销上花费了大约 4000 亿美元。鉴于这个市场的规模，即使性能略有改善也会产生巨大影响。传统的营销方法考虑以问卷、产品评级或评论形式出现的后验用户反馈，但这些方法不能完全捕捉或解释消费者的实时决策过程。已经提出了各种生理测量技术来促进记录决策过程的这一关键方面，包括脑成像技术（功能性磁共振成像 (fMRI)、脑电图 (EEG)、稳态地形图 (SST)）和各种生物传感器。EEG 在神经营销中的应用尤其有前景。脑电图 (EEG) 可以检测大脑活动的连续变化，没有明显的时间延迟，这是评估顾客无意识反应和感官反应所必需的。目前市场上有几种类型的脑电图设备，每种都有自己的优点和缺点。研究人员使用其中许多设备对不同年龄组和不同类别的产品进行了实验。由于可以获得深刻的见解，消费者和研究保护组织对神经营销研究领域进行了密切监控，以确保受试者得到适当的保护。本文调查了基于脑电图的神经营销策略的一系列考虑因素，包括可以收集的信息类型、如何向消费者呈现营销刺激、这些策略如何影响消费者的吸引力和记忆力、该领域应用的机器学习技术以及这一新兴领域面临的各种挑战，包括道德问题。关键词：脑电图、神经营销、神经科学、电子商务
神经营销洞察助力有效广告策略
本研究试图阐明 1976 年至 2023 年期间神经营销及其工具在广告中最突出的贡献。本研究解决了研究问题。数据收集于 1996 年至 2023 年的时间范围内，重点关注 Scopus 数据库中以英语发表的商业、管理和会计、社会科学、心理学、神经科学、艺术和人文等学科领域的高质量研究文章。为了进一步分析，使用了 PRISMA 框架、Bibliometrix 和 Vosviewer。该研究强调，广告中的神经营销可以超越传统界限，为广告领域中不断变化的消费者反应和竞争行为提供感知。此外，该研究表明，研究人员已经研究了神经营销、消费者神经科学、脑电图 (EEG)、功能性磁共振成像 (fMRI) 和决策等主题，研究人员未来可以关注的主题是情感、广告效果、模式识别和讲故事。
AI在神经营销中：通过
学生摘要本文探讨了在神经营销的新兴领域中人工智能（AI）和机器学习的整合，该领域将神经科学与营销策略结合在一起，以解释消费者情感和行为。通过采用脑电图，fMRI和面部识别等先进技术，研究强调了这些技术如何分析对营销刺激的潜意识反应，从而提供了比传统方法更深入的见解。该研究强调了AI在增强预测分析，实时个性化和客户细分方面的变革作用。此外，它讨论了AI驱动的见解的潜在好处，以制定有效的营销活动，这些活动引起消费者的共鸣并改善参与度。本文还解决了该领域所面临的挑战，并提出了未来的研究方向，以探讨AI和消费者行为分析的交集。关键字：神经营销，人工智能，机器学习，消费者行为，情感识别，预测分析，实时个性化。1。简介1.1神经营销神经营销的定义是一种测量脑波，眼动和皮肤电导的方法，以分析对广告和品牌相关信息的反应的一种方式。在预测和改变消费者行为的研究中都采用了所有这些技术。这是一个新颖的营销领域，从神经病学和心理学中吸引了很多努力，从而促进了市场受到脑力启发的品牌。该技术部署了一组具有积极响应的图像，而其他照片将导致购买。该领域的研究始于1990年代早些时候，据说神经营销一词是由荷兰营销教授ALE SMITS创造的。在该领域使用的第一个方法之一是杰拉尔德·扎尔特曼（Gerald Zaltman）的工作，称为Zaltman隐喻启发技术（ZMET）。为什么解码消费者的情绪和行为是营销中的游戏规则改变者？营销专业人员必须出于多种原因理解客户的感受和行动。●建立忠诚度：客户忠诚度和重复业务是由情感联系促进的。●个性化策略：可以根据见解，营销活动和消息传递进行定制。●增强体验：达到客户期望可以提高客户的旅程和满意度。●建议趋势：有助于预见未来的要求并保持比竞争对手的优势。●手工艺有效的消息：工艺沟通具有影响力和共鸣。
经验神经营销研究：土耳其概述
在神经科学中开发的高级技术具有铅营销领域，可以将传统的消费者数据与神经科学方法结合起来，以增强更好地理解消费者行为的尝试。这背后的原因是激烈的竞争环境以及由于互联网来源而引起了人们对了解消费者的思考和决定的越来越关注的互联网来源，因此消费者方便地访问信息。传统的市场研究和信息收集技术并不总是会产生有效的结果，这使企业寻求更可靠和准确的方法来收集有用的数据。这是因为当前的方法论通常集中在消费者的知情回应上，部分原因是研究人员提出的问题。同时，大多数研究问题都是在研究人员的意识及其思想中产生的（Zaltman，2000：6）。
神经营销中的数据融合
任何公司的主要目标是通过提高产品的质量和广告方式来增加利润。在这种情况下，神经营销旨在增强产品的促进并对潜在买家产生更大的认可。传统上，神经营销研究依赖于单个生物信号来从提出的刺激中获得反馈。但是，由于研究了这一知识领域的新设备和技术进步，最近的趋势表明，向多种生物信号融合的转变。一个例子是脑电图的用法，用于理解广告在神经层面和视觉跟踪中的影响，以识别引起这种影响的刺激。这种新兴模式决定了要实现特定神经营销目标的生物信号。此外，来自多个来源的数据融合需要高级处理方法。尽管有这些复杂性，但缺乏足够的文献来整理并组织了各种数据源以及为追求的研究目标的应用处理技术。为了应对这些挑战，当前的论文对神经营销研究中采用的目标，生物信号和数据处理技术进行了全面分析。这项研究既提供了修订版中元素的技术定义和图形分布。此外，它提出了基于研究目标的分类，并提供了所采用的组合方法的概述。之后，本文研究了专为神经营销研究设计的主要公共数据集以及主要目的不是神经营销但可以用于此问题的其他人。最终，这项工作提供了近年来技术在各个阶段的发展的历史观点，并列举了所学的关键课程。
神经营销研究：广告歌对消费者行为的影响
稿件类型：研究文章研究目的：本研究调查顶级品牌产品的广告歌对消费者行为的影响，通过大脑的短期记忆活动进行评估。设计/方法/方法：数据来自六名参与者，三男三女，年龄19-24岁。使用Contec KT88-1016数字16通道EEG机器和映射系统设备检索数据。通过对短期记忆区域内的EEG通道执行的L2范数能量计算，选择通道以确定最佳通道。研究结果：额叶区域的能量水平高于其他区域，最高点在F4通道。研究发现，产品中的广告歌能刺激短期记忆，影响消费者行为。这种影响可以通过EEG中通道能量的表示得到证明，与一般平均能量值相比，通道能量的值更高。理论贡献/原创性：本研究成功证明，通过广告歌曲刺激的脑电信号可以评估消费者在获得听觉刺激时的行为反应。研究结果明确与激活大脑的短期记忆区域有关。实践者/政策含义：拥有顶级品牌类别的品牌的信号能量高于非顶级品牌。
探索影响马来西亚大学实施神经营销的因素：障碍与推动因素
摘要：本文旨在探讨学者们对马来西亚背景下神经营销实施的局限性、挑战和潜在解决方案的看法和观点。对 16 位学者进行了半结构化访谈。研究结果表明，有几个问题阻碍了神经营销的发展，例如道德和操纵问题、高成本、需要专业知识、缺乏适当的知识和理解、缺乏财政资源、缺乏实验室和设施以及时间要求。尽管存在这些障碍，学者们还是提出了几种潜在的解决方案来加强神经营销的应用，例如建立强大的合作网络、提供实验室和设施、增加财政资源、遵守法律法规以及降低工具和实验成本。这项研究将通过提高对实施神经营销技术的潜在困难的认识并帮助指导未来的研究和发展，为知识体系做出重大贡献。这些信息可以为从业者、研究人员和利益相关者的决策提供参考，使他们能够就使用和实施神经营销做出更明智的决定。据作者所知，目前还没有研究确定神经营销未来研究的途径以及马来西亚研究人员可能面临的新挑战和局限性。本文旨在通过提供克服研究人员面临的障碍的潜在解决方案来促进神经营销的应用。此外，需要进行定量研究来测试、测量和验证本研究结果中揭示的项目。
营销组合中使用的神经营销工具
摘要 虽然神经营销研究已经发展，但当前的研究缺乏对神经营销和营销组合的全面见解。因此，本研究旨在全面概述神经营销，对目前营销组合中使用的神经影像和生理工具进行分类，并强调营销组合中需要考虑的消费者行为的神经反应（例如情绪、注意力、动机、奖励处理和感知）。本研究遵循系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 框架来选择与本文相关的文献。在本研究中，从 Web of Science 数据库中提取并分析了 106 篇文章和评论论文，以填补文献的空白。我们发现在研究营销组合时使用了 10 种工具，例如广告、品牌、价格和产品）。例如，脑电图是应用最多的工具，而广告是使用最多的营销组合。我们还发现额叶和颞叶回与愉悦/不愉悦和高/低唤醒相关。枕叶与注意力过程相关，而海马体与长期和短期记忆相关。这些发现为营销组合研究中的神经反应提供了宝贵的见解。
研究论文 基于脑电图的神经营销应用偏好分类
神经营销是一种现代营销研究技术，利用神经科学方法分析消费者的行为。在这项研究中，我们创建、处理和研究了消费者对图像广告反应的脑电图数据库，目的是建立能够根据消费者脑电图数据对其偏好进行分类的预测模型。我们使用三种分类器算法（即 SVM、KNN 和 NN 模式识别）进行了几种类型的分析。据报道，女性受试者和 KNN 分类器的最大准确度和灵敏度分别为 75.7% 和 95.8%。此外，额叶区域电极产生了最佳的选择性通道性能。最后，根据得到的结果，KNN 分类器被认为最适合解决偏好分类问题。新创建的数据集及其得出的结果将帮助研究界开展神经营销方面的进一步研究。
神经营销的黎曼脑电图分析框架
为了进一步验证，我们使用了额外的公开数据集。共有 31 名健康个体（13 名男性，年龄 19-41 岁）参与了这项研究。研究人员以随机顺序向参与者播放了六种选定食品的三段相同视频广告（即动态内容）。每个视频广告的长度在 25 到 46 秒之间。视频播放完成后，使用二元选择试验得出产品排名。在这里，分类任务归结为对参与者在排名方面的第一个和最后一个选择的辨别，这很容易与决策过程联系起来，从而与购买（或不购买）产品的意图联系起来。最后，记录脑电图活动，并进行抽样