guuvestВестник университетаVestnik Universiteta1816-42772686-8415State University of Management10.26425/1816-4277-2025-6-61-70guuvest-6268Research ArticleСТРАТЕГИИ И ИННОВАЦИИSTRATEGIES AND INNOVATIONSНейроинтервью как новейший метод маркетинговых исследованийNeurointerview as the latest method of marketing researchhttps://orcid.org/0000-0002-3925-4652НиконоровВ. М.NikonorovV. M.

Никоноров Валентин Михайлович, канд. экон, наук, доц. Высшей школы бизнес-инжиниринга 

г. Санкт-Петербург

Valentin M. Nikonorov, Cand. Sci. (Econ.), Assoc. Prof. at the Higher School of Business Engineering 

St. Petersburg

nikanorv@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-5374-4511МирошниченкоД. В.MiroshnichenkoD. V.

Мирошниченко Даниил Викторович, студент

г. Санкт-Петербург

Daniil V. Miroshnichenko, student

St. Petersburg

miroshnichienko.daniil@yandex.ruhttps://orcid.org/0009-0001-3624-458XНикифороваА. В.NikiforovaA. V.

Никифорова Анастасия Владимировна, студент

г. Санкт-Петербург

Anastasia V. Nikiforova, student

St. Petersburg

nikiforovm312@gmail.comСанкт-Петербургский политехнический университет Петра ВеликогоРоссияPeter the Great St. Petersburg Polytechnic UniversityRussian Federation202506082025066170Copyright © Никоноров В.М., Мирошниченко Д.В., Никифорова А.В., 20252025Никоноров В.М., Мирошниченко Д.В., Никифорова А.В.Nikonorov V.M., Miroshnichenko D.V., Nikiforova A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/6268

Современная парадигма маркетинга требует не только сбора данных, но и более глубокого понимания эмоциональной составляющей поведения потребителей. Представлен инновационный подход к маркетинговым исследованиям – нейроинтервью. Данный подход сочетает традиционные методы интервьюирования с передовыми технологиями компьютерного зрения. Это позволяет выявлять и анализировать эмоциональные реакции участников исследования в режиме реального времени. Нейроинтервью предоставляет уникальную возможность изучить предпочтения потребителей, а также их эмоциональную реакцию на конкретные товары, услуги и маркетинговые сообщения. Во время опроса участники заполняют стандартную анкету, а их мимика фиксируется камерой. Эмоциональные реакции можно анализировать в режиме реального времени, что поможет составлять динамический профиль потребительских эмоций. Результаты нейроинтервью превращаются в журнал, в котором фиксируется про цент испытуемых, проявляющих различные эмоции, такие как радость, удивление и волнение. Эти данные позволяют маркетологам лучше понять поведение и эмоциональные предпочтения потребителей, открывая новые возможности для разработки более точных и эффективных маркетинговых стратегий и продуктов. Результаты обеспечивают формирование точных прогнозов рыночных тенденций.

The modern marketing paradigm requires not only data collection, but also a deeper understanding of the emotional component of consumer behavior. An innovative approach to marketing research such as neurointerview has been presented. This approach combines traditional in terviewing methods with advanced computer vision technologies. It al lows to identify and analyze emotional reactions of study participants in real time. Neurointerview provides a unique opportunity to study consumer preferences, as well as their emotional reactions to specific products, services, and marketing messages. During the survey, participants fill out a standard questionnaire, and their facial expressions are recorded by the camera. Emotional reactions can be analyzed in real time, and a dynamic profile of consumer emotions can be compiled. Neurointerview results turn into a journal that records the percentage of subjects showing various emotions, such as joy, surprise, and excitement. This data allows marketers to gain a deeper understanding of consumer behavior and emotional preferences, opening up new opportunities to develop more accurate and effective marketing strategies and products. The results provide precise forecasts of market trends.

Маркетинговые исследованиямаркетингразработка приложенияискусственные нейронные сетидесктопное приложениеPythonглубокое обучениеMarketing researchmarketingapplication developmentartificial neural networksdesktop applicationPythondeep learningReferencesСветуньков С.Г. Методы маркетинговых исследований. СПб: ДНК; 2003. 346 с.Svetunkov S.G. Marketing research methods. St. Petersburg: DNK; 2003. 346 p. (In Russian).Михайлова О.П. Из опыта использования традиционных инструментов маркетинговых исследований на рынке продукции производственно-технического назначения. Вестник ОГУ. 2006;8:240–245.Mikhailova O.P. From the experience of using traditional marketing research tools in industrial and technical products market. Bulletin of OSU. 2006;8:240–245. (In Russian).Магеррамов И.М., Акперов Г.И. Решение задач интернет-маркетинга средствами Python. Вестник кибернетики. 2022;1(45):29–37. https://doi.org/10.34822/1999-7604-2022-1-29-37Magerramov I.M., Akperov G.I. Solving Internet marketing problems via Python. Proceedings in Cybernetics. 2022;1(45):29–37. (In Russian). https://doi.org/10.34822/1999-7604-2022-1-29-37Лагунова Д.О., Сафонова А.С. Social media monitoring и social media listening как инструменты маркетинговых исследований. В кн.: Неделя науки СПбПУ: материалы научной конференции с международным участием, Санкт-Петербург, 19–24 ноября 2018 г. СПб: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; 2019.Lagunova D.O., Safonova A.S. Social media monitoring and social media listening as marketing research tools. In: SPbPU Science Week: Proceedings of Scientific Conference with international participation, St. Petersburg, November 19–24, 2018. St. Petersburg: Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University; 2019. (In Russian).Акгаев А. Дж., Акгаева М. Дж., Чарымырадов Н., Уразметов Х. Исследование влияния инновационных технологий на эффективность стратегий цифрового маркетинга. Всемирный ученый. 2024;24.Akgaev A.J., Akgayeva M.J., Charymyradov N., Urazmetov H. Research of the influence of innovative technologies on the effectiveness of digital marketing strategies. Vsemirnyi uchenyi. 2024;24. (In Russian).Володько В.Ф. Инновационные модели маркетинговой деятельности предприятия. Наука и техника. 2020;2:130–138. https://doi.org/10.21122/2227-1031-2020-19-2-130-138Volodko V.F. Innovative Models of Enterprise Marketing Activity. Science & Technique. 2020;2:130–138. (In Russian). https://doi.org/10.21122/2227-1031-2020-19-2-130-138Омер А. Обзор мероприятий интернет-маркетинга: партнерский маркетинг и ретаргетинг. Политес: Миланский политехнический институт; 2014.Omer A. Review of Internet marketing activities: affiliate marketing and retargeting. Polites: Milan Polytechnic Institute; 2014. (In Russian).Богданов А.Л., Дуля И.С. Сентимент-анализ коротких русскоязычных текстов в социальных медиа. Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2019;47:220–241.Bogdanov A.L., Dulya I.S. Sentiment analysis of short Russian texts in social media. Tomsk State University Journal of Eco nomics. 2019;47:220–241. (In Russian).Желизнык М.Н. Онлайн фокус-группы: методическая рефлексия. Интеракция. Интервью. Интерпретация. 2023;2:51–71. https://doi.org/10.19181/inter.2023.15.2.3Zheliznyk M.N. Online Focus-Groups: Methodical Reflection. Interaction. Interview. Interpretation. 2023;2:51–71. (In Rus sian). https://doi.org/10.19181/inter.2023.15.2.3Груданова А.А., Груданов Н.А. Обзор инструментов онлайн-опросов для информационного обеспечения маркетинговых исследований. StudNet. 2021;7:1814–1829.Grudanova A.A., Grudanov N.A. Overview of online survey tools for information support of marketing research. StudNet. 2021;7:1814–1829. (In Russian).Александрова И.Ю. Методология маркетингового исследования интернет-пользователей. E-Management. 2019;1:7–18. https://doi.org/10.26425/2658-3445-2019-1-7-18Alexandrova I.Yu. Methodology of a marketing research of Internet users. E-Management. 2019;1:7–18. (In Russian). https://doi.org/10.26425/2658-3445-2019-1-7-18Шишкина Д.Р. UGC-контент как эффективный инструмент продвижения брендов на рынке. Владимир: Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых; 2023.Shishkina D.R. UGC content as an effective tool for brand promotion in market. Vladimir: Vladimir State University named after Alexander and Nikolai Stoletovs; 2023. (In Russian).Нефедов М.С., Семенова О.А. Чат-боты в маркетинге: функции, роли, возможности. В кн.: Управление, образование, экономика: вызовы и перспективы: материалы Всероссийской научно-практической конференции. Саранск: Мордовский государственный педагогический институт им. М.Е. Евсевьева; 2019. С. 89–93.Nefedov M.S., Semenova O.A. Chatbots in marketing: functions, roles, opportunities. In: Management, Education, Econom ics: Challenges and Prospects: Proceedings of the All-Russian Scientific and Practical Conference. Saransk: M.E. Evseviev Mordovian State Pedagogical Institute; 2019. Pp. 89–93. (In Russian).Шин С. Исследование использования искусственного интеллекта в интервью. Естественные науки общего характера. 2022;1.Shin S. Research on the use of artificial intelligence in interviews. Natural sciences of a general nature. 2022;1. (In Russian).Shukla D., Kumari R., Bhargavi A. R Human Face Detection and Emotion Recognition Using OpenCV through AI. In: Internet of Everything, Microwave, Embedded, Communication and Networks (IEMECON): Proceedings of 12th International Conference. 2024. http://dx.doi.org/10.1109/IEMECON62401.2024.10845980Shukla D., Kumari R., Bhargavi A. R Human Face Detection and Emotion Recognition Using OpenCV through AI. In: Internet of Everything, Microwave, Embedded, Communication and Networks (IEMECON): Proceedings of 12th International Conference. 2024. http://dx.doi.org/10.1109/IEMECON62401.2024.10845980Willman J.M. Creating GUIs with Qt Designer. In: Beginning PyQt. Springer. 2022. 17. Scherer K.R., Ellgring H., Dieckmann A., Unfried M., Mortillaro M. Dynamic Facial Expression of Emotion and Observer Inference. Frontiers in Psychology. 2019. https://doi.org/10.3389/FPSYG.2019.00508Willman J.M. Creating GUIs with Qt Designer. In: Beginning PyQt. Springer. 2022.Scherer K.R., Ellgring H., Dieckmann A., Unfried M., Mortillaro M. Dynamic Facial Expression of Emotion and Observer In ference. Frontiers in Psychology. 2019. https://doi.org/10.3389/FPSYG.2019.00508Scherer K.R., Ellgring H., Dieckmann A., Unfried M., Mortillaro M. Dynamic Facial Expression of Emotion and Observer In ference. Frontiers in Psychology. 2019. https://doi.org/10.3389/FPSYG.2019.00508

The authors declare that there are no conflicts of interest present.