¿Qué es el neuromarketing?

Ale Smidts, catedrático de la Universidad Erasmus de Róterdam, lo definió en su lección inaugural del 25 de octubre de 2002: el objetivo del neuromarketing es entender mejor al cliente y su reacción a los estímulos de marketing midiendo directamente los procesos del cerebro. Fuentes secundarias le atribuyen el término; en la lección él no lo reclama.

La diferencia con la investigación de mercados clásica está en el método. Una encuesta pregunta; el neuromarketing registra señales mientras alguien ve un anuncio o lee una página. La señal no depende de lo que la persona quiera contar, pero tampoco se explica sola: alguien tiene que interpretarla.

Cada método mide una cosa concreta y deja fuera otras: - EEG (electroencefalografía): electrodos sobre el cuero cabelludo registran cambios en el campo eléctrico del cerebro. Su resolución temporal es de milisegundos y la espacial, de en torno a un centímetro (Ariely y Berns, 2010): detecta cuándo cambia la actividad, pero localiza mal dónde. - fMRI (resonancia magnética funcional): mide la señal BOLD, el nivel de oxigenación de la sangre, que se toma como indicador indirecto de la actividad neuronal. Localiza con una precisión de 1 a 10 milímetros, pero cada medida tarda de 1 a 10 segundos. - Eye-tracking: una cámara sigue los movimientos del ojo y registra qué atrae la atención visual y cuánto tiempo se mira cada punto. Dice dónde se mira, no qué se piensa de lo mirado. Es el mismo principio que el mapa de calor de atención basado en la mirada. - Conductancia de la piel (EDA o GSR): sensores miden la conductividad eléctrica de la piel, que controla el sistema nervioso autónomo. ESOMAR la asocia a la activación que produce un anuncio. Una subida indica intensidad, no qué emoción hay detrás. - Análisis de la expresión facial: el software codifica movimientos de los músculos de la cara según el Facial Action Coding System (FACS). Según la revisión de Barrett y otros (2019), un ceño fruncido a menudo comunica algo distinto de un estado emocional, y la expresión de una emoción varía según la cultura, la situación y la persona.

Barrett y otros lo resumieron en 2019: no existía ninguna medida objetiva, sola o combinada, que distinga de forma fiable y replicable una categoría de emoción de otra.

La literatura científica marca tres límites antes de usar los resultados.

El primero es el tamaño de la muestra. Según la guía de ESOMAR, los proveedores recomiendan muestras de 15 a 30 personas, frente a más de 100 en la investigación tradicional. Ariely y Berns señalan que una tarea en la que la respuesta varía entre personas exige al menos 30 participantes. Y Button y otros (2013) estimaron que la potencia estadística mediana de los estudios de neurociencia está entre el 8 % y el 31 %: con poca potencia, los efectos reales se detectan peor y un resultado significativo es menos fiable.

El segundo es la inferencia inversa. Que una zona del cerebro se active no prueba que la persona sienta algo concreto, porque una zona interviene en varios procesos. Russell Poldrack lo explicó en 2006: esas inferencias no son deductivamente válidas, aunque aporten algo de información. Ariely y Berns advierten contra quien dice saber lo que alguien piensa solo por su actividad cerebral.

El tercero es que una reacción no es una compra. Algunos estudios relacionan ambas cosas. Knutson y otros (2007) midieron con fMRI a 26 adultos, y la actividad de cada una de tres regiones predijo sus decisiones de compra inmediatas en el laboratorio, más allá de lo que ellos mismos declaraban. Venkatraman y otros (2015) compararon seis métodos con las ventas reales de anuncios de televisión, y la fMRI fue la que más varianza explicó por encima de las medidas tradicionales. Son resultados de estudios concretos; no permiten decir que un anuncio venderá más porque activó una zona del cerebro.

Puede complementar el A/B testing y las encuestas en fases que no dejan rastro en los clics, como el interés y el deseo del modelo AIDA, pero no los sustituye.

El Supervisor Europeo de Protección de Datos (SEPD) publicó el 3 de junio de 2024 un informe sobre neurodatos, la información obtenida del cerebro o del sistema nervioso. Según el SEPD, permiten identificar a una persona, son por tanto datos personales y a menudo son categorías especiales, por ejemplo datos biométricos o de salud.

El RGPD es más preciso que esa frase. Los datos biométricos solo son categoría especial del artículo 9 cuando se tratan para identificar de manera unívoca a una persona. Los datos de salud lo son cuando revelan información sobre su estado de salud. Si un estudio cae en el artículo 9, solo puede apoyarse en una de las excepciones del artículo 9.2; la primera es el consentimiento explícito para fines determinados (letra a). Si no cae, sigue necesitando una base legal del artículo 6.

El Reglamento de IA añade dos reglas. Desde el 2 de febrero de 2025 prohíbe usar sistemas de IA que infieran emociones en el lugar de trabajo y en centros educativos, salvo por motivos médicos o de seguridad (artículo 5.1.f). Y desde el 2 de agosto de 2026 obliga a quien usa un sistema de reconocimiento de emociones a informar de su funcionamiento a las personas expuestas (artículo 50.3). Un software que deduce emociones a partir de la cara puede entrar en esa definición.

• Preguntar qué mide cada métrica y con cuántos participantes.
• Combinar las señales con una tarea observable, como una elección.
• Tratar los resultados como hipótesis y comprobarlos con datos de venta.
• Documentar base legal y consentimiento antes de la primera sesión.
• Separar lo medido de lo interpretado.

• Presentar una activación cerebral como prueba de una emoción.
• Leer una reacción medida como una decisión de compra.
• Sacar conclusiones generales de un estudio con 20 personas.
• Citar porcentajes de eficacia sin estudio ni fecha.
• Suponer que las señales del cuerpo no son datos personales.