Was bewegt jemanden dazu, sich für eine bestimmte Pizza-Speisekarte zu entscheiden? Ist es das Essen selbst oder das Gefühl, das die Marke vermittelt? Wir haben eine Eye-Tracking-Studie durchgeführt, um dies herauszufinden, und die Ergebnisse könnten Sie überraschen
Wir haben eine interne Studie zur Erforschung des Verhaltens im Homeoffice durchgeführt, wobei wir unsere Plattform zur Datenerfassung aus der Ferne nutzten, und Mitarbeiter von iMotions daran teilnehmen lassen, damit Sie einen Einblick in die Abläufe bei der Durchführung von Fernforschung erhalten konnten. Die Mitarbeiter konnten selbst entscheiden, wann und wo sie von ihren eigenen Computern aus mit ihren eigenen Webkameras und Mikrofonen teilnehmen wollten.
Table of Contents
Einleitung
Für diese Studie haben wir eine fiktive Pizzeria namens „Il Martello“ („der Hammer“) ins Leben gerufen (unser Gründer und CEO Peter spricht oft von Hämmern). Wir stellten uns vor, dass unser fiktives Pizzarestaurant seine Speisekarten und seine Videowerbung testen wollte.
- Speisekarten: Sie wollten herausfinden, ob sie sich für ein Modell entscheiden sollten, bei dem man sich seine Pizza selbst zusammenstellen kann, oder ob sie eine Auswahl aus einer vorgegebenen Liste anbieten sollten.
- Videowerbung: Sie wollten herausfinden, welche Anzeige ansprechend war und für wen sie ansprechend war.
Wir haben zwei Menüs und zwei Videoanzeigen erstellt, damit die Studie im AB-Test-Format durchgeführt werden konnte. Die Menüs und Videoanzeigen sind unten im Abschnitt „Stimuli“ aufgeführt.
Diese Studie zur Fernerfassung von Daten (RDC) wurde konzipiert, um das Potenzial der Kombination von Umfragen mit Instrumenten zur Fernerfassung von Verhaltensdaten aufzuzeigen, wie zum Beispiel:
Reize
Umfragen
Die Teilnehmer füllten drei Fragebögen aus. Diese wurden in iMotions mit dem „Advanced Study Builder“ erstellt, der Teil von iMotions Core ist.
Demografie
Fragen zum Geschlecht, zum Ort ihrer Kindheit, dazu, ob sie mit anderen Erwachsenen oder Kindern zusammenlebten, und dazu, wie beschäftigt sie in einer typischen Woche waren.
Appetit
Wir haben die Teilnehmer gebeten, ihren aktuellen Hungergrad einzuschätzen und anzugeben, wann sie zuletzt gegessen haben.
Pizza-Vorlieben
Die Umfrage umfasste Fragen zu Belägen, dazu, wie oft die Befragten Pizza essen, und ob sie Pizza zum Mitnehmen bestellen. Außerdem haben wir nach Lebensmittelallergien und -unverträglichkeiten gefragt.
Menüs
Die Speisekarten dienten als Beispiel für statische Reize. Beide Speisekarten wurden allen Studienteilnehmern vorgelegt.
Videowerbung
Die Videoanzeigen waren ein Beispiel für dynamische Reize.
Zu 1: In einem Werbespot waren Szenen zu sehen, in denen Menschen in Gruppen Pizza aßen, während der Sprecher den sozialen Aspekt der Pizza thematisierte. Der Spot zeigt Gruppen von Menschen in verschiedenen Situationen, die gemeinsam Pizza essen und dabei meist einen zufriedenen Gesichtsausdruck zeigen.
Zu 2: Die andere Werbung konzentrierte sich auf Bequemlichkeit und zeigte Szenen, in denen Essen zubereitet wurde, sowie Szenen, in denen Menschen alltägliche Besorgungen erledigten (Lebensmitteleinkauf, Blick in den Kühlschrank, Treppensteigen und Autos im Verkehr). In diesen Szenen waren nur Einzelpersonen zu sehen, und keine von ihnen wirkte besonders begeistert.
Beispiele für Erkenntnisse
Hier sind drei Beispiele für Erkenntnisse, die Sie aus einer Studie wie dieser gewinnen könnten. Außerdem finden Sie einige Vorschläge für Folgestudien und Analysen, die Ihnen als Anregung dienen können.
Inhalt
- Biometrische Daten verleihen Umfrageantworten mehr Nuancen
- Wie man bei A/B-Tests über Umfragen hinausgeht
- Biometrische Daten anhand von Umfrageantworten segmentieren
Biometrische Daten verleihen Umfrageantworten mehr Nuancen
Umfragen helfen uns, die Absichten und Vorlieben der Teilnehmer und Verbraucher zu verstehen. Sie liefern uns konkrete Informationen über die Gedanken und Gefühle der Befragten. Der Vergleich der Antworten der Teilnehmer mit ihrem Verhalten liefert differenziertere Einblicke in ihre Erfahrungen.
Beispiel:
In dieser Studie gab ein Teilnehmer an, dass er die Videoanzeige bevorzugte, in der die praktischen Vorteile und die Zutaten hervorgehoben wurden.
„Mehr über den Prozess der Pizzazubereitung, den ich unterhaltsamer und verlockender fand als die ‚Lasst uns alle zusammen chillen‘-Stimmung des ersten Teils.“
In diesem speziellen Werbevideo machten die Szenen, die den Zubereitungsprozess der Pizza zeigten (Teig ausrollen, Zwiebeln schneiden, Käse reiben und Sauce verteilen), zwar nur 35 % der gesamten Werbung aus, hinterließen bei diesem Teilnehmer jedoch einen bleibenden Eindruck.
Die obere gelbe Kurve zeigt das Ein- und Ausatmen des Teilnehmers. Die violette Linie in der Mitte zeigt die Atemfrequenz an (Atemzyklen pro Minute). Je höher die Frequenz, desto schneller die Atmung und desto erregter ist die Person. Unten sind die Videoszenen zu sehen. Die grünen Balken zeigen an, wann in der Werbung die Zubereitung von Speisen stattfand. Die hellgrünen Rechtecke über allen drei Visualisierungen dienen als visuelle Hilfe.
Ein Blick auf die Atemdaten dieses Teilnehmers zeigt, dass seine Atemfrequenz in den Szenen, in denen Essen zubereitet wird – angefangen beim Zerkleinern einer Zwiebel bis hin zum Ende des Werbespots – erhöht war.
Diese Atemdaten stützen die Aussage des Befragten, dass er Szenen rund um die Zubereitung von Pizza bevorzugt. Wenn es bei dieser Studie darum ginge, Ideen für eine wirkungsvolle Werbung zu sammeln, könnte die Einbindung weiterer Szenen rund um die Zubereitung von Pizza eine wirksame Strategie für Kunden sein, die diesem Teilnehmer ähnlich sind.
Wie man bei A/B-Tests über Umfragen hinausgeht
Die Ergebnisse unserer Umfrage zeigen, dass es unter unseren Teilnehmern einen klaren Favoriten gab!
Da Il Martello diese Anzeige mit dem Ziel entworfen hat, soziale Themen in den Mittelpunkt zu stellen, könnte man annehmen, dass es gerade der soziale Aspekt war, der den Menschen an der Anzeige gefallen hat.
Warum hat diese Anzeige den Leuten besser gefallen?
Dies sind Beispiele für Forschungsfragen, die mithilfe der Fernerhebung untersucht werden könnten.
- Vielleicht hat es diesen Teilnehmern gefallen, zu sehen, wie andere gemeinsam Pizza genießen. Wir könnten uns die Ergebnisse der Eye-Tracking- und Gesichtsausdrucksanalyse ansehen, um festzustellen, ob die Gesichter der Teilnehmer Engagement zeigen, wenn sie die Gesichter in den einzelnen Anzeigen betrachten.
- In dieser Anzeige waren neun Pizzen zu sehen, in der anderen nur eine (und am Ende ein paar Pizzakartons). Anhand der Eye-Tracking-Daten dieser Anzeige könnten wir untersuchen, ob die Betrachter den Pizzen in dieser Anzeige Aufmerksamkeit geschenkt haben.
- In diesem Werbespot gab es auch viele Szenen, in denen Menschen Bier tranken. Vielleicht richteten die Teilnehmer ihre Aufmerksamkeit eher auf das Bier als auf die Pizza. Auch dies könnten wir mithilfe von Eye-Tracking überprüfen.
- Möglicherweise enthielt diese Werbung mehr Szenen, die die Erregung der Teilnehmer beeinflussten. Wir könnten uns auch die Atemdaten beider Werbespots ansehen und prüfen, welche Szenen Veränderungen in der Erregung hervorriefen, ähnlich wie bei der oben gezeigten Person im Fall der anderen Werbung. Anschließend könnten wir vergleichen, welche Werbung mehr erregende Szenen enthielt.
Warum fragst du sie nicht einfach?
Keine Sorge, das haben wir getan! In der Umfrage haben wir ihnen ein Freitextfeld zur Verfügung gestellt, in dem sie uns mitteilen konnten, warum ihnen ihre Lieblingsanzeige besonders gut gefällt.
Wir haben die Antworten anhand der in den Umfrageantworten verwendeten Begriffe in Reflexionen und Bewertungen unterteilt. Antworten wurden als Reflexionen eingestuft, wenn sie sich in der Antwort auf die eigene Person bezogen. Sie wurden als Bewertungen eingestuft, wenn sie keine derartigen Formulierungen enthielten. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für tatsächliche Antworten.
Reflexion
- „Da ist eine fertige Pizza zu sehen, das gefällt mir“
- „Die erste Werbung hat mich mehr angesprochen. Ich konnte mich besser in diese Situationen hineinversetzen als in die hektische Situation der zweiten Werbung. Pizza ist bei uns zu Hause meist eine geplante Mahlzeit.“
- „Ich finde, beide funktionieren gut.“
- „Das trifft eher auf mich zu – ich kaufe immer Pizza, wenn ich keine Lust zum Kochen habe, und nicht aus einem der ‚positiveren‘ Gründe, die in der ersten Anzeige beschrieben werden.“
Bewertungen
- „Beiden Anzeigen fehlt etwas, und sie wirken eher sehr allgemein gehalten, anstatt einen Bezug zum Restaurant herzustellen (abgesehen vom Logo am Ende).“
- „Zeigte die fertige Pizza, nicht nur die Zutaten“
- „Glückliche, lächelnde Menschen, die Pizza essen“
- „Es war authentischer, und auch die gewählten Bilder waren authentischer – zum Beispiel jüngere Gruppen von Menschen, People of Color …“
Viele Menschen, die die Social-Media-Anzeige bevorzugten, äußerten keine persönlichen Eindrücke, sondern gaben vielmehr Bewertungen ab. Sie teilten nicht mit, welche Anzeige auf sie persönlich den größeren Eindruck gemacht hatte, sondern gaben an, welche Anzeige ihrer Meinung nach generell am besten abschneiden würde.
Hier erweisen sich unbewusste Kennzahlen als sehr nützlich.
- Anhand der Atemfrequenzen lässt sich möglicherweise erkennen, welche Werbespots oder welche Szenen am stärksten erregend wirkten.
- Anhand der Daten aus der Gesichtsausdrucksanalyse lässt sich feststellen, welche Szenen am meisten fesselten.
- Wir hätten statt der Umfragefrage auch eine Sprachanalyse nutzen können, um Informationen über ihren Tonfall zu sammeln, wenn sie über die einzelnen Anzeigen sprachen!
Biometrische Daten nach Umfrageantworten segmentieren
Mit „Segmentierung der Daten“ meinen wir, dass wir unsere Teilnehmer in Gruppen einteilen und ihre biometrischen Daten vergleichen können. So könnten wir beispielsweise die Daten von Personen, die an einem bestimmten Ort aufgewachsen sind, mit denen von Personen vergleichen, die an einem anderen Ort aufgewachsen sind. Wir könnten Personen, die mit Kindern zusammenleben, mit Personen vergleichen, die nicht mit Kindern zusammenleben.
Eine gute Strategie besteht darin, die demografischen Fragen auf die Ihnen zur Verfügung stehenden Optionen zur Anzeigenausrichtung abzustimmen. Wenn Sie die Möglichkeit haben, Ihre Anzeigen nach Geschlecht auszurichten, fragen Sie die Befragten nach ihrem Geschlecht, damit Sie Ihre Daten nach Geschlecht aufschlüsseln können. Auf diese Weise können Sie Ihre Ergebnisse nutzen, um Ihre Strategie anzupassen.
Nachfolgend finden Sie eine Zusammenfassung einiger demografischer Erhebungsdaten aus dieser Studie. Darin sind einige Kategorien aufgeführt, anhand derer wir die Daten hätten segmentieren können.
Beispiel: Mit Kindern vs. ohne Kinder
Nehmen wir einmal an, Il Martello möchte Verbraucher mit Kindern ansprechen. Das Unternehmen möchte wissen, ob Teilnehmer mit Kindern in Szenen, in denen Kinder vorkommen, diesen mehr Aufmerksamkeit schenken. Es erwägt, eine Werbung zu entwickeln, die mehr Szenen mit Kindern und Familien enthält.
Wir haben zwei verschiedene Szenen aus dem Social-Media-Anzeige ausgewählt, in denen Kinder, Erwachsene und Pizza zu sehen sind. Die Grafiken zeigen einen Vergleich zwischen den Teilnehmern, die angaben, mit Kindern zusammenzuleben (orange), und den Teilnehmern, die nicht mit Kindern zusammenleben (blau). Dies ist ein Beispiel für die Segmentierung der Daten anhand der Umfrageantworten. Die dargestellten Daten stellen den Durchschnitt der Gruppe dar.
Problem: Aus diesen Daten ergibt sich für Il Martello ein gemischtes Bild.
In der ersten Szene schauten Teilnehmer mit Kindern häufiger auf Kind 1 als auf Kind 2. Teilnehmer mit Kindern verbrachten mehr Zeit damit, die Kinder anzuschauen, als Teilnehmer ohne Kinder. Teilnehmer mit Kindern zeigten im Vergleich zu Teilnehmern ohne Kinder mehr Interesse daran, die Pizza auf dem Tisch anzuschauen.
In der zweiten Szene schauten Teilnehmer mit Kindern häufiger auf das Kind als Teilnehmer ohne Kinder. Teilnehmer ohne Kinder schauten häufiger auf die Pizza als Teilnehmer mit Kindern – genau umgekehrt zu dem, was wir in der vorherigen Szene beobachtet hatten.
Lösung: Entscheide, wie weit du gehen möchtest
Il Martello könnte zu dem Schluss kommen, dass es sich nicht lohnt, eine separate Anzeige zu erstellen, um potenzielle Kunden mit Kindern anzusprechen, da es keine eindeutigen Belege dafür gibt, dass diese Zielgruppe durchweg anders auf Szenen mit Kindern und Familien reagiert.
Sie könnten auch weitere Untersuchungen durchführen, um herauszufinden, warum die Reaktionen auf die Szenen unterschiedlich ausfielen.
- Der Ton: Der Sprecher erwähnt Kinder ausdrücklich in Szene 1: „Um Erinnerungen mit unseren Kindern zu schaffen“. In Szene 2 sagt der Sprecher: „Bestellt einfach Pizza“. Ein Folgeexperiment wäre, das Video so zu bearbeiten, dass die Szenen vertauscht werden, der Ton jedoch derselbe bleibt.
- Die vorhergehende Szene: In Szene 1 sitzen in der vorhergehenden Szene Ballerinas auf dem Boden und essen Pizza. In Szene 2 zeigt die vorhergehende Szene Männer, die vor dem Fernseher Bier trinken und Pizza essen. Ein Wechsel der Szenen könnte uns helfen, besser zu verstehen, wie die vorhergehende Szene die Reaktion auf die ausgewählten Szenen beeinflusst.
- Reihenfolge der Aufrufe: Diese Daten beziehen sich auf den ersten Aufruf dieser Anzeige durch die Teilnehmer. Es wäre relativ einfach, nur den zweiten Aufruf oder den Durchschnitt der beiden Aufrufe zu betrachten, um zu prüfen, ob sich ein ähnliches Muster zeigt.
- Ein anderer Vergleich: Um dieser Frage wirklich auf den Grund zu gehen, sollten sie vielleicht auch untersuchen, wie Teilnehmer mit Kindern auf Szenen ohne Kinder im Vergleich zu Szenen mit Kindern reagiert haben.
Fazit
Umfragen und biometrische Daten ermöglichen zusammen eine differenziertere und aussagekräftigere Analyse. Biometrische Daten verleihen den Umfrageantworten zusätzliche Nuancen und helfen Forschern, ihre Daten etwas genauer zu untersuchen. Umfragen helfen Forschern dabei, aus ihren biometrischen Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
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Hinter den Kulissen: Der Bau eines Arbeitszimmers
Der Study Builder erleichtert die Erstellung von Studien, ohne dabei Abstriche bei der Komplexität zu machen. Dieser Study Builder ist in iMotions Core enthalten und somit sowohl Teil der Plattform für die Fernerfassung von Daten als auch aller iMotions Labs.
Sie können Stimuli im Flow Designer hinzufügen, wo Sie diese importieren und organisieren können.
Hinzufügen von Stimuli zu dieser Beispielstudie
- Kalibrierung: Da wir vorhatten, ein auf einer Webcam basierendes Eye-Tracking-Verfahren einzusetzen, haben wir zu Beginn und am Ende der Studie einen Kalibrierungsschritt vorgesehen.
- Medien: Wir haben diese Option genutzt, um die Menüs und Videoanzeigen zu importieren. Außerdem haben wir Video-Countdowns als Zahlenbilder importiert.
- Umfrage: Wir haben dieses Tool zur Erstellung der Teilnehmeranweisungen verwendet. Da wir die Anweisungs-„Folien“ bereits in PowerPoint entworfen hatten, haben wir diese Folien als Bilder in das Umfrage-Tool importiert. Dadurch wird auf den Bildern eine „Weiter“-Schaltfläche angezeigt, sodass die Teilnehmer wissen, dass sie selbst zur nächsten Folie blättern können.
Blockbauweise
In dieser Studie haben wir ein Blockdesign verwendet, um die Studie aufzubauen.
Umfrageblock: Dieser Block wurde lediglich zu organisatorischen Zwecken erstellt. Er enthält zwei Umfragen, die allen Teilnehmern immer in derselben Reihenfolge angezeigt wurden. Bei der Arbeit mit komplexeren Blöcken ist es hilfreich, andere Blöcke schließen zu können, damit auch aufwendigere Studiendesigns leicht nachvollziehbar bleiben.
Menüblock: Hier haben wir Blöcke innerhalb von Blöcken erstellt. Auf jedes Menü folgte eine entsprechende Umfrage, in der die Teilnehmer gefragt wurden, was sie bestellen würden; diese wurde in einen Block eingefügt. Für jeden Menütyp gab es einen eigenen Block (Menüauswahl-Block und Menüerstellungs-Block). Dadurch wird sichergestellt, dass die Umfrage immer auf das richtige Menü folgt.
Anschließend wurden diese Blöcke in den Menüblock eingefügt. Der Menüblock wurde auf Zufallsauswahl eingestellt, was bedeutet, dass jedem Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip entweder zuerst der Menüauswahlblock oder der Menüerstellungsblock angezeigt wird. Beide Blöcke werden ihnen jedoch angezeigt.
Wenn wir die Studie anders gestalten wollten, sodass die Teilnehmer entweder das eine Menü ODER das andere (nicht beide) zu sehen bekämen, könnten wir im Study Builder unterschiedliche Abläufe erstellen.
Videowerbeblock: Der nächste Block war für die Videowerbung vorgesehen. Wir fügten vor jeder Werbung eine Anleitung und einen Countdown ein. Jeder Teilnehmer sah jede Werbung zweimal hintereinander, mit einem Countdown dazwischen. Ähnlich wie beim Menüblock haben wir die Reihenfolge randomisiert, sodass etwa die Hälfte der Teilnehmer zuerst Werbung 1 und dann Werbung 2 sah, während die andere Hälfte zuerst Werbung 2 und dann Werbung 1 sah. Nachdem sie beide Werbungen zweimal gesehen hatten, wurden sie gefragt, welche sie bevorzugten.
Erweiterte Umfragen
Die drei in dieser Studie vorgestellten Umfragen wurden mit dem „Advanced Survey Builder“ erstellt. iMotions Core ermöglicht zwar auch die Integration von Umfrage-Tools von Drittanbietern, doch für unsere Zwecke war alles, was wir brauchten, bereits vorhanden.
„Advance Survey“ bietet Ihnen viel Flexibilität. Wir haben uns dafür entschieden, das Erscheinungsbild der Umfrage anzupassen. Für jede Frage können Sie den Fragetyp festlegen (über das hier gezeigte Menü). Der Fragename bestimmt die Frage-ID in Ihren Daten, während der Fragetitel eine leserfreundlichere Bezeichnung darstellt. Sie können festlegen, ob Fragen obligatorisch sind oder nicht (und sogar eine Fehlermeldung anpassen, falls Teilnehmer versuchen, die Frage zu überspringen). Sie können die Antwortmöglichkeiten und das Layout der Frage anpassen.
Sie können auch eine JSON-Datei importieren. Als wir die Studie ursprünglich aufbauten, führten wir einen Pilotversuch durch. Einige der Umfragen hatten wir bereits im Rahmen dieses ersten Pilotversuchs erstellt. Bei der Erstellung der endgültigen Studie exportierten wir die JSON-Datei aus dem Pilotversuch, importierten sie in die endgültige Studie und nahmen die kleinen Änderungen vor, die wir für notwendig hielten.
Sie können der Umfrage Logik hinzufügen. In unserer Umfrage haben wir die Teilnehmer gefragt, mit wie vielen anderen Personen sie zusammenleben. Wenn sie angaben, allein zu leben, übersprang die integrierte Umfragelogik weitere Fragen zu den Mitbewohnern des Teilnehmers. Wenn ein Teilnehmer angab, nicht mit Kindern zusammenzuleben, wurden ihm keine weiteren Fragen zu Kindern gestellt. In den endgültigen exportierten Daten wurde keine Fehlermeldung angezeigt, sondern die Zelle mit dem Text „EMPTY FIELD“ ausgefüllt. Dies erleichtert die Analyse der aus Umfragen exportierten Daten erheblich.
Übersicht über die Stimuli
Nachdem wir den Ablauf der Reize eingerichtet hatten, konnten wir über die Stimulusübersicht festlegen, ob ein Reiz automatisch oder manuell weitergeschaltet werden sollte, wie lange der Reiz präsentiert werden sollte und ob wir während jedes Reizes eine Webcam-Aufzeichnung, eine Bildschirmaufzeichnung und/oder eine Mausaufzeichnung wünschten.
Bei Anweisungen ist es beispielsweise sinnvoll, dass der Teilnehmer selbst entscheidet, wann er weitergeht, je nachdem, wie schnell er die Anweisungen liest und versteht. Für den Video-Countdown haben wir jede Zahlenanzeige so eingestellt, dass sie eine Sekunde lang angezeigt wird, sodass der Countdown automatisch ablief.
Um uns nicht mit Daten zu überfrachten und die Verarbeitungszeiten zu verkürzen, haben wir beschlossen, einige Aufzeichnungsoptionen zu deaktivieren. So hielten wir es beispielsweise nicht für wichtig, während der Anweisungen die Webcam/den Bildschirm oder die Mausbewegungen aufzuzeichnen. Auch während die Teilnehmer das Video ansahen, war es nicht notwendig, die Mausbewegungen zu verfolgen.
Nachdem wir die Studie in die iMotions Cloud hochgeladen hatten, verschickten wir den Teilnahme-Link an die Mitarbeiter von iMotions. Wer teilnehmen wollte, konnte dies auf seinem eigenen Computer tun – wann und wo immer er wollte.
