Telefónica anunció el 7 de septiembre de 2026 un estudio sobre publicidad adaptativa que incorpora gustos, recuerdos y lugares reconocibles para investigar la relación emocional con las marcas. El interés económico está en saber qué referencia personal mejora la explicación de una oferta y cuál consume atención sin añadir una razón para elegirla.
La convocatoria describe entrevistas moderadas presenciales de 60 minutos en Madrid y Barcelona durante septiembre y octubre. En Barcelona se empleará un casco con sensores para registrar reacciones sensoriales. La compensación anunciada es una tarjeta regalo de 50 euros de Click&Gift por sesión, no un presupuesto total del estudio. No se publican número de participantes, asignación de estímulos ni resultados de compra.
La relevancia comercial depende de qué se personaliza
Reconocer un lugar puede hacer más comprensible una situación de uso; evocar un recuerdo íntimo también puede desplazar el producto del anuncio. Ambas experiencias podrían ser intensas, pero sostienen decisiones publicitarias distintas. La entrevista tiene valor si recupera esa diferencia mediante la explicación del participante, en lugar de interpretar toda reacción como una conexión favorable con la marca.
La encuesta de EAE Business School que recoge Statista aporta un contexto anterior y ajeno al experimento. El informe publicado en febrero de 2024 describe a 1.000 consumidores en España, con un perfil de 18 a 70 años: el 56,9% expresó que le gustaba recibir consejo de una persona real y el 28,9% recibir notificaciones sobre productos que le interesaban. El contraste sitúa la relevancia junto a la forma de relación, no únicamente junto a la cantidad de datos disponible.
España: la relación con la marca incluye trato y relevancia
Cuatro afirmaciones sobre interacciones con marcas. Informe EAE publicado en febrero de 2024; encuesta a 1.000 consumidores, perfil de 18 a 70 años.
Pulsa o pasa el cursor para ver detalles. Todos los valores están disponibles en la tabla de datos.
Contraer notas
EAE Business School / Statista. Original Customer Experience Trends: muestra y perfil p. 52, valores p. 62. El informe no precisa fechas de campo, método de entrevista ni marco muestral. Afirmaciones que pueden solaparse; no se suman ni sus complementos establecen aceptación de personalización. No mide clientes de Telefónica ni eficacia publicitaria.
Explorar la tabla de datos
| Categoría | Participantes que expresaron la afirmación |
|---|---|
| Me gusta el consejo de una persona real | 56,9% |
| Me gustan las notificaciones de productos que me interesan | 28,9% |
| No me gusta que personalicen mis interacciones | 12,9% |
| No me importa el historial de compra o que conozcan mi nombre | 10,8% |
El 12,9% que declaró no querer interacciones personalizadas no autoriza a presentar al 87,1% restante como dispuesto a aceptarlas. Las afirmaciones contienen condiciones distintas. Tampoco conocer un historial de compra equivale a usar un recuerdo íntimo: cambia la información solicitada y lo que la persona espera recibir a cambio.
La aceptación cambia con el dato, antes de medir la respuesta al anuncio
Otro estudio, realizado por Kantar para IAB Europe en noviembre de 2024 y recogido por Statista, preguntó a 10.500 internautas de 16 años o más en 12 países europeos cómo se sentirían si diferentes datos se utilizaran para personalizar anuncios, con su acuerdo. España aportó 1.000 participantes, pero los porcentajes siguientes corresponden al conjunto de mercados, no al país.
Doce mercados europeos: cinco respuestas ante tres tipos de datos
Encuesta online Kantar / IAB Europe, noviembre de 2024. Porcentajes separados en cada respuesta, sin agregar categorías.
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Contraer notas
10.500 internautas de 16 años o más; 12 países europeos, incluidos 1.000 en España. Los datos son el agregado de países. La pregunta plantea un uso publicitario hipotético con acuerdo del usuario; una opinión no constituye consentimiento legal. Se conservan categorías y redondeos originales, por lo que una fila puede sumar 99 o 101. Fuente original: gráfico 7, p. 19; metodología p. 40.
Explorar la tabla de datos
| Categoría | Aceptaría fácilmente | Aceptaría | Neutral | No querría | No querría en absoluto |
|---|---|---|---|---|---|
| Compras anteriores en internet | 8,0% | 33,0% | 30,0% | 21,0% | 8,0% |
| Actividad en redes sociales | 7,0% | 22,0% | 28,0% | 28,0% | 15,0% |
| Localización aproximada de 500 metros | 5,0% | 18,0% | 27,0% | 32,0% | 19,0% |
Para el historial de compras, el 33% eligió la categoría «aceptaría» y el 8% «no querría en absoluto». Para la localización aproximada, esas mismas respuestas fueron el 18% y el 19%. Son dos categorías concretas de una escala de cinco, no la aceptación y el rechazo totales. La diferencia permite formular una pregunta editorial pertinente: cuánto detalle personal necesita realmente una pieza para explicar la oferta.
Los porcentajes no predicen la reacción en la sala de Telefónica ni el rendimiento de una campaña. Sí muestran por qué una preferencia general por anuncios relevantes resulta insuficiente para justificar cualquier información. Obtener, explicar, transformar y revisar cada dato añade trabajo. Si la referencia mejora una situación de uso que puede describirse con menos detalle, la versión más íntima necesita una contribución adicional que compense ese coste.
Una reacción registrada necesita una explicación
El aviso de Telefónica no identifica el tipo de sensor, la señal registrada ni una escala de interpretación. Atribuir al casco lectura cerebral o reconocimiento automático de emociones añadiría capacidades no documentadas. Además, llevar el dispositivo solo en Barcelona hace distintas las experiencias de las dos ciudades. Una diferencia posterior tendría que examinar esa instrumentación junto a los estímulos y a los participantes.
La revisión de Barrett y sus coautores de 2019 estudia movimientos faciales, no este casco. Su distinción conceptual sigue siendo útil: una señal observable y la emoción que se le atribuye son objetos diferentes. Si alguien explica que un recuerdo le resultó incómodo, la intensidad del registro no transforma esa incomodidad en preferencia de marca.
Una buena creatividad y una buena adaptación son inversiones diferentes
Un experimento de Matz y sus coautores publicado en 2017 estudió anuncios y audiencias clasificados por extraversión para un comercio británico de belleza. Alcanzó a 3.129.993 usuarios, registró 10.346 clics y 390 compras durante siete días. Las combinaciones congruentes presentaron una razón de probabilidades de compra de 1,54, con intervalo del 95% de 1,25 a 1,90; la interacción sobre los clics no fue significativa. No es una mejora de 54 puntos porcentuales ni una medición de recuerdos de clientes de Telefónica.
La revisión de Perla y sus coautores, publicada online en 2025 y en el volumen de 2026 , reunió 41 estudios. El subconjunto que identificaba interacción entre rasgo y tratamiento dio r=0,009, con intervalo creíble bayesiano del 95% de −0,005 a 0,029, a partir de tres estudios independientes y 11 efectos. El intervalo incluye cero y r no es una tasa de ventas. El experimento de Matz quedó fuera de esa estimación por dificultades de conversión de métricas; la revisión no es una réplica que lo invalide.
Estos antecedentes investigan personalidad y huellas digitales, no el diseño anunciado en Madrid y Barcelona. Su consecuencia económica es más precisa que una promesa general de persuasión: comparar una adaptación con un anuncio genérico débil puede premiar simplemente una pieza mejor. Para financiar un sistema de versiones interesa identificar el aporte del ajuste personal, además de la calidad de la explicación.
La entrevista permite descubrir qué elemento ayuda a comprender la oferta y cuál la desplaza. El resultado comercial necesita después otra observación: una solicitud completa, una contratación u otra decisión correspondiente al producto. Mantener esa secuencia evita comprar producción recurrente con una prueba de reacción. La adaptación merece continuar cuando fortalece una razón para elegir que sobreviva a la sesión, incluso si resulta menos espectacular que el recuerdo que el participante reconoce.
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Marian Vasile
Marian Vasile es un profesional de MarTech y crecimiento digital. Su trabajo abarca marketing de producto, SEO, publicidad de pago y seguimiento online avanzado, incluidos el análisis del comportamiento y la atribución.