Также можно анализировать данные с фото/видеокамер высокого разрешения с установленными программами для распознавания и обработки выражения лица — они регистрируют микромимику, по которой можно определить реакцию на увиденное. В 2001 году профессор Сычуаньского университета в Китае стал
применять систему распознавания лиц, чтобы определить уровень заинтересованности студентов в занятиях. Программа создает «картинку» для каждого студента, отражающую, когда он «заинтересован» или «безразличен», а когда устал. Таким образом преподаватель может корректировать ход урока. Ритейлеры все чаще используют
технологии распознавания лиц для маркетинговых исследований.
Всё это оборудование дает возможность проанализировать и выйти на четыре нейромаркетинговых показателя KPI: внимание, интерес, запоминаемость, эмоции. Можно понять неосознанную реакцию человека на тот или иной визуальный материал и протестировать практически любой контент: рекламные ролики, сайты и другие инструменты диджитал-маркетинга, торговое пространство, в том числе и его 3D-модели, упаковку и так далее.
Алеся Чичинкина, PR-директор Neurotrend, отмечает, что обязательная часть нейромаркетингового исследования — интервью с участниками. Это помогает объяснить некоторые нейромаркетинговые данные, комплексно понять потребителя. «Например, вы сняли рекламу со звездой, вроде бы всё хорошо, она вызвала высокий интерес, привлекла внимание, а эмоции от просмотра преимущественно негативные. В чём дело? В интервью с респондентами может оказаться, что целевая аудитория не любит звезду, которая снялась в рекламе, есть какая-то негативная ассоциация — и так далее».