Las primeras impresiones son automáticas y precisas; por ejemplo, un estudio mostró a los participantes fotografías de rostros durante solo una décima de segundo y descubrió que las calificaciones de la personalidad percibida tenían un alto nivel de precisión (que no cambió ni siquiera mostrando la fotografía más tiempo).
Sin embargo, no es solo el rostro de una persona lo que delata su carácter. La investigación ha encontrado, por ejemplo, que se pueden hacer juicios precisos de personalidad a través de señales encontradas en sitios como la oficina o el dormitorio de alguien, su perfil en las redes sociales o incluso su dirección de correo electrónico.
Esto sucede debido a un principio psicológico conocido como "corte fino": de igual manera que se puede predecir con precisión cómo es una tarta entera con solo observar un pequeño trozo de ella, también se puede predecir el comportamiento de una persona basándose en una sola observación. Como aclara el modelo de lentes de Brunswick (1956), las disposiciones subyacentes dan como resultado comportamientos predecibles, que dejan señales residuales a través de las cuales se pueden inferir las disposiciones. Por ejemplo, una alta frecuencia de sonrisas podría inferirse como extraversión, que está relacionada con un mayor volumen en el sistema de recompensas del cerebro y, por lo tanto, predice otros comportamientos como disfrutar de actividades sociales.
Hay dos implicaciones importantes.
La primera es que los rasgos de personalidad se pueden inferir a partir de señales externas. Por ejemplo, los rasgos de personalidad del modelo Big Five se han relacionado con la ropa, el lenguaje corporal y las compras. En teoría, por lo tanto, los juicios de personalidad precisos pueden inferirse sobre la base de las huellas de comportamiento, como sugirió Brunswick (1956). Este concepto se ha vuelto particularmente poderoso desde el advenimiento del big data: la reseña de Hinds y Joinson de 2019, Human and Computer Personality Prediction from Digital Footprints, resumió cómo los algoritmos han utilizado puntos de datos como publicaciones en redes sociales, registros de smartphones y características lingüísticas para predecir la personalidad, y concluyó que el ordenador es generalmente más preciso que el juicio humano. Se sabe que los "me gusta" de Facebook se han utilizado para predecir diferencias individuales, por ejemplo: el beer pong predice extraversión, la familia Adams predice el neuroticismo y las patatas fritas rizadas predicen el coeficiente intelectual.
La segunda implicación es que los juicios de personalidad, derivados de marcadores de comportamiento, proporcionan posteriormente valiosas predicciones del cliente en cuanto a sus preferencias de mensajes. Tomando la extraversión, por ejemplo: si sabemos que alguien es extrovertido, sabemos que está predispuesto a que le gusten los mensajes que son estridentes, brillantes y divertidos, y es más probable que se sienta incitado por el descuento hiperbólico, el encuadre positivo y el ego.
La conclusión es que es probable que las estrategias de marketing dirigidas a la personalidad sean más efectivas. Una investigación descubrió que los anuncios de Facebook combinados con la personalidad tenían hasta un 40% más de clics y un 50% más de compras, un hallazgo que ha sido respaldado por investigaciones más recientes.
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