Lograr que tu producto sea utilizado por clientes globales es el sueño de todo emprendedor. Para Cristina de la Peña, Camilo Salazar y Francisco Marín, esta fue la premisa con la que crearon Synapbox en 2015, una plataforma que busca reemplazar los estudios de mercado y focus groups tradicionales por una metodología 100% digital, que consiste en analizar las reacciones de los participantes ante un video, imagen o sitio web por medio del seguimiento de pupila y reconocimiento facial de emociones, sólo usando como herramienta la cámara web de una computadora o smartphone.

La idea nació cuando Cristina de la Peña, arquitecta de profesión y egresada de la UNAM, estudiaba una maestría en la Escuela Nacional de Bellas Artes de París, Francia, enfocada en digital knowledge (conocimiento digital).

Cristina comparte que durante toda su carrera estuvo interesada en la tecnología y su estadía en Francia no fue la excepción. Trabajó con un profesor especializado en neurotecnología aplicada a diseños creativos y uno de sus proyectos fue analizar las reacciones de las personas al entrar a ciertos espacios arquitectónicos. “En ese caso, era un estímulo arquitectónico, pero también podía ser un estímulo digital. Empecé a indagar cómo eso podía ser aplicado en otra industria y eso fue lo que me entusiasmó”, recuerda.

Cristina de la Peña, CEO y cofundadora y Benjamín Hsieh Foto: Isaac Alcalá para Entrepreneur en Español

Una de estas industrias es el marketing, así que con esa idea en mente regresó a México y conoció a Camilo, creativo enfocado en presentación y visualización de datos, y a Francisco, desarrollador de sistemas para grandes firmas, ambos con experiencia en creación de empresas.

Al compartir sus conocimientos notaron que “existía una enorme necesidad de entender mejor a los consumidores, pero los focus group se hacen igual desde la década de los 40 y las marcas siguen gastando dinero en eso”, cuenta Cristina.

Synapbox se distingue por utilizar biometrics (indicadores basados en el comportamiento humano) para analizar las emociones del consumidor en el momento exacto en que están recibiendo el contenido de la forma más natural posible. “Podemos ver con precisión qué sentiste en el segundo preciso del video o conocer lo que te provocó leer cierta información.”