EEG-based classification of product design predicts market success

For thousands of years human beings have been trading goods and services. Trying to understand what happens in the mind of a customer has been akin to understanding a “black box” via trial and error. Very recent advances in neuroscience indicate a paradigm shift in this age-old challenge: The rising field of neuroeconomics sheds light on decision processes and preferences of the consumer mind. Based on the analysis of the brain activity, this pilot study utilizes neuroscientific EEG recordings to understand and predict customers’ preference of shoes and relates this neuroscientific measure to sales in the market. To facilitate such study, we conducted two related experiments: (1) a basic neuroeconomic lottery game and (2) a novel the measure of shoe preference. In total, we acquired EEG data of 40 subjects, each of which participated in both experiments within the same recording session. We based our analysis of the EEG data on Frontal Alpha Asymmetry (FAA). This is a classic EEG parameter, which has previously been used as an indicator of the emotional state, presumably being able to differentiate between approach and avoidance motivation. FAA score was derived based on the difference of alpha power between left and right hemispheric EEG frontal channels. The results indicate that FAA is strongly related to consumer preferences. We split the shoe sample in positive FAA and negative FAA values. This classification was subsequently compared to actual sales data split in 50% with higher sales and 50% with lower sales. Classification accuracy for the shoe experiment was 76.7% and for the lottery game 100%. These results confirm the feasibility of laboratory-based EEG signals for prediction of real world sales. The obtained results are a 20% improvement in classification over self-reports acquired from the same subjects.

Per migliaia di anni le persone hanno commerciato in beni e servizi. Fin dall'inizio, cercare di capire quel che succede nella mente di un acquirente si e' dimostrato pero' simile al comprendere un modello "a scatola nera" per tentativi. I recenti risultati nel campo delle neuroscienze stanno indicanto una possibile svolta in questa lunga sfida; infatti, alcuni processi mentali legati ai processi decisionali e alla formazione delle preferenze nella mente degli acquirenti si stanno finalmente comprendendo. Attraverso l'analisi dell'attivita' cerebrale, lo studio pilota di questa tesi, utilizza registrazioni elettroencefalografiche (EEG) per capire e prevedere le preferenze di possibili acquirenti davanti ad un campione di scarpe e, partendo da questo, per correlare le misure cosi' ottenute alle vendite corrispondenti. Lo studio proposto prevede due esperimenti: (1) un primo gioco neuroeconomico basato su una lotteria e (2) un esperimento relativo a un campione di scarpe. A tal fine, sono state effettuate delle registrazioni EEG da 40 soggetti, ciascuno dei quali ha partecipato in entrambi gli esperimenti in un'unica sessione di registrazione. L'analisi dei dati EEGrelativi alla Frontal Alpha Asymmetry (FAA) sono state utilizzate poiche' questo parametro era gia' stato utilizzato in precedenza come indicatore di uno stato emotivo in grado di discrimiare tra attrazione e diffidenza. L'indicatore FAA e' stato derivato dalla differenza delle potenze, nella banda alpha, tra gli emisferi frontali destro e sinistro. I risultati sperimentali indicano che tale parametro e' fortemente correlato alle preferenze del consumatore. I campioni di scarpe sono stati divise in FAA positive e FAA negative e tale divisione e' stata confrontata con i reali dati di vendita che erano divisi tra scarpe con alti volumi di vendita e bassi volumi di vendita. L'accuratezza di classificazione e' stata del 76.7%. Con un criterio simile i dati del gioco lotteria hanno dato accuratezza del 100%. Entrambi gli esperimenti hanno dimostrato la fattibilita' dell'approccio e, se confermati, rappresentano un miglioramento del 20% rispetto alle normali indagini tramite questionario.