挑战你的记忆！在 Emotiv 应用中玩新的 N-Back 游戏

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当数据还未准备好进行决策时

指标与意义之间的差距

指标与意义之间的差距

大多数工具——调查、焦点小组、分析、外围生物识别——展示的是什么，而不是为什么。Emotiv Studio 填补了这一空白，使时间对齐的脑部反应和不偏不倚的真相成为您研究的基石。

大多数工具——调查、焦点小组、分析、外围生物识别——展示的是什么，而不是为什么。Emotiv Studio 填补了这一空白，使时间对齐的脑部反应和不偏不倚的真相成为您研究的基石。

投资与可靠性差距是真实存在的

你在你的领域里表现出色，并且你相信人们会喜欢你所构建的东西。但是，当需要做出执行与否的决定时，你所依赖的工具留给你太多的解释空间。这就是Emotiv Studio的用武之地——为你的创意直觉提供关键的缺失部分——科学验证。

你在你的领域里表现出色，并且你相信人们会喜欢你所构建的东西。但是，当需要做出执行与否的决定时，你所依赖的工具留给你太多的解释空间。这就是Emotiv Studio的用武之地——为你的创意直觉提供关键的缺失部分——科学验证。

进行焦点小组吗？

进行焦点小组吗？

你得到整洁的引用，但小组动态和主导声音扭曲了你所听到的内容。

你得到整洁的引用，但小组动态和主导声音扭曲了你所听到的内容。

进行大规模调查吗？

进行大规模调查吗？

您获得了规模，但所述意见往往与真实行为不同。

您获得了规模，但所述意见往往与真实行为不同。

使用基本生物识别吗？

使用基本生物识别吗？

皮肤电导率和血流指标比刺激滞后几秒，使得是什么引发变化以及何时发生变得不清晰。

皮肤电导率和血流指标比刺激滞后几秒，使得是什么引发变化以及何时发生变得不清晰。

从数字来看

在CPG/零售行业，大约75%的产品发布失败，首年销售额未能达到750万美元，无法达到支持持续生产所需的采用水平。1

“糟糕的体验”每年在全球消费者支出中花费$3.1T。2 

在消费者调查参与者中，54% 和 58% 表示他们打算购买产品，但没有转化。3

为什么传统方法
不够好

焦点小组

焦点小组

容易出现群体思维和调节效应——有帮助的态度，差的行为预测。

容易出现群体思维和调节效应——有帮助的态度，差的行为预测。

调查与自我报告

调查与自我报告

容易受到召回和社会期望偏见的影响；造成言行之间的差距。

容易受到召回和社会期望偏见的影响；造成言行之间的差距。

基本生物特征

基本生物特征

“发生了一些事情，”但没有触发它的原因或时间——很难采取行动。

“发生了一些事情，”但没有触发它的原因或时间——很难采取行动。

查看详细比较

查看详细比较

查看详细比较

Emotiv Studio 填补了这些方法遗漏的催化数据，弥合了人们所说的话与他们实际感受之间的差距。

和他们真正的感受。

Emotiv Studio 填补了这些方法遗漏的催化数据，弥合了人们所说的话与他们实际感受之间的差距。
和他们真正的感受。

实时消费者洞察，由神经科学驱动

Emotiv 不仅仅是增加另一个无用的指标—它无缝集成到您的机构决策流程中。通过将大脑对您内容或任务中每一时刻的反应对齐，Emotiv Studio 将非语言信号转换为可解释的、经过验证的指标，您可以自信地展示和采取行动。您将获得：

Emotiv 不仅仅是增加另一个无用的指标—它无缝集成到您的机构决策流程中。通过将大脑对您内容或任务中每一时刻的反应对齐，Emotiv Studio 将非语言信号转换为可解释的、经过验证的指标，您可以自信地展示和采取行动。您将获得：

事件计时测量。 反应与每个场景、屏幕或刺激对齐，因此您知道什么发生了变化以及何时发生。

瞬时跟踪。 EEG 捕捉响应的快速变化，让您清楚地了解到观众反应的时间线。

更快的Insight。 结果在云中通过EmotivIQ™聚合，因此您可以在几分钟内迭代，而不是几周。

偏差减少。 不是依赖于回忆或社会理想的答案，而是测量非语言的神经信号的实时发生。

这为您解锁了什么

更敏锐的创意呼唤

更敏锐的创意呼唤

准确地看到哪些时刻吸引注意力——或者失去它。

准确地看到哪些时刻吸引注意力——或者失去它。

更快的迭代

更快的迭代

在一个冲刺中测试、优化和重新测试。

在一个冲刺中测试、优化和重新测试。

减少浪费支出

减少浪费支出

在扩展之前验证想法。

在扩展之前验证想法。

情感一致的消息传递

情感一致的消息传递

将故事与人们的真实感受对齐，而不仅仅是他们所报告的内容。

将故事与人们的真实感受对齐，而不仅仅是他们所报告的内容。

更好的可预测性

更好的可预测性

使用与现实结果相关的神经信号。

使用与现实结果相关的神经信号。

您可以依赖的解决方案

实验构建器。

实验构建器。

无需编写脚本，使用指导、随机化、标签和预览进行视觉设计研究。

无需编写脚本，使用指导、随机化、标签和预览进行视觉设计研究。

性能指标。

性能指标。

将EEG转换为经过验证的指标，如注意力、参与度、压力和兴奋——可用于视频、音频、图像和互动任务。

将EEG转换为经过验证的指标，如注意力、参与度、压力和兴奋——可用于视频、音频、图像和互动任务。

EmotivIQ™（人工智能洞察）。

EmotivIQ™（人工智能洞察）。

汇总结果并在几分钟内揭示重要模式，而不是几天。

汇总结果并在几分钟内揭示重要模式，而不是几天。

参与者管理。

参与者管理。

在一个地方招募、入职、跟踪和管理小组。

在一个地方招募、入职、跟踪和管理小组。

高级控制。

高级控制。

事件定时刺激、信号质量检查、安全云同步以及离线收集和自动上传。

事件定时刺激、信号质量检查、安全云同步以及离线收集和自动上传。

它在你的工作流程中适合的位置

Emotiv Studio 完善了您现有的研究工具，它旨在与您已经收集洞见的地方无缝连接，为整个过程增加一个更深层次的神经科学驱动的层次。

Emotiv Studio 完善了您现有的研究工具，它旨在与您已经收集洞见的地方无缝连接，为整个过程增加一个更深层次的神经科学驱动的层次。

上传您的创意或定义任务（视频、音频、图片、原型流程）。

上传您的创意或定义任务（视频、音频、图片、原型流程）。

运行您的研究，使用引导式设置确保高质量的EEG信号。

运行您的研究，使用引导式设置确保高质量的EEG信号。

在几分钟内查看结果：高峰、低谷、注意力转移——瞬间变化。

在几分钟内查看结果：高峰、低谷、注意力转移——瞬间变化。

自信决策: 比较变体、优化以及发布。

自信决策: 比较变体、优化以及发布。

案例研究：
创造的价值

将清洁转变为情感参与

Emotiv 的基于 EEG 的 Insight 显示，每天的清洁可以引发强烈的积极情绪（例如，37% 的参与者比抚摸小狗感觉好，而擦拭柜台比按摩感觉 6% 更好）。Clorox 利用这些发现将其 清洁感觉良好 的平台重新构造为小而情感意义深远的时刻—提升创意共鸣。

精确匹配以提高转化率

通过将脑电图与店内A/B体验相结合，YSL的Scent-Sation通过潜意识反应将顾客与香水匹配；领导层报告95%的人被匹配到“正确”的香味——减少了选择过载并简化了购买过程。 

增强连接的消息传递

使用脑电图测量护理人员的反应显示，当消息表达了感谢时，36% 的提升体现在幸福感上；品牌强调感激以增强记忆和长期信任。

为什么Emotiv

验证的科学

验证的科学

经过10年以上的脑电图研究和大规模数据集的支持。

经过10年以上的脑电图研究和大规模数据集的支持。

按设计上下文

按设计上下文

在人们与真实内容和体验互动时，测量反馈。

在人们与真实内容和体验互动时，测量反馈。

为团队而建

为团队而建

清晰的仪表板、通俗易懂的指标和可以分享的人工智能摘要。

清晰的仪表板、通俗易懂的指标和可以分享的人工智能摘要。

无缝的硬件兼容性

无缝的硬件兼容性

与Emotiv耳机如Epoc X（14通道）和MN8（2通道）一起使用，适用于研究质量信号捕获。

与Emotiv耳机如Epoc X（14通道）和MN8（2通道）一起使用，适用于研究质量信号捕获。

从数据到决策

市场营销和产品设计不仅仅是关于点击或印象——而是关于连接。Emotiv Studio 是现代消费者Insight的核心，揭示人们的真实反应，从而使您的创意决策有依据，而不是假设。凭借实时的大脑数据验证每一个想法，您可以自信地提出、完善和推出。

市场营销和产品设计不仅仅是关于点击或印象——而是关于连接。Emotiv Studio 是现代消费者Insight的核心，揭示人们的真实反应，从而使您的创意决策有依据，而不是假设。凭借实时的大脑数据验证每一个想法，您可以自信地提出、完善和推出。

来源

1. J. Schneider 和 J. Hall，“为什么大多数产品发布失败”，2011年4月1日。https://hbr.org/2011/04/why-most-product-launches-fail
2. “不良体验使每年3.1万亿美元的全球消费者支出面临风险 - Qualtrics,” Qualtrics. https://www.qualtrics.com/news/bad-experiences-put-3-1-trillion-in-annual-global-consumer-spending-at-risk/
3. T. Kato, S. Minigeshi, R. Kobayashi 和 T. Umeyama，“购买意图响应速度与购买行为之间的关系，”日本管理系统学会国际期刊，vol. 17, no. 1, pp. 41–46, 2025年1月，doi: https://doi.org/10.14790/ijams.17.1_41