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Asignatura: Llengua catalana escrita per als mitjans de comunicació, Profesor: Daniel Jorques, Carrera: Comunicació Audiovisual, Universidad: UV
Tipo: Apuntes
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A continuación se muestran una serie de atributos que trabajan sobre este tipo de filtrajes, trabajado a base de pretest y postest :
· Pretest de Lego: El pretest es sencillo, cogemos el juguete y lo dividimos en atributos, cinco en este caso, pero de normal entre seis y ocho. La estimación de cantidad de gente persuadida y no persuadida se lleva a cabo mediante grupos focales, grupos de personas aleatorias confrontadas con otro grupo de personas target del producto mediante un moderador. A partir del grupo focal se obtienen los porcentajes y se colocan en columnas, y se obtiene el pretest. Este filtraje fue realizado mediante el método de Treisman, y resultó ser un anuncio que daba un mix de los atributos que vemos en la tabla. Es importante recalcar que los porcentajes que aparecen el pretest no hacen referencia a gente que ha visto el spot en cuestión, sino que simplemente trabaja en grupo con otras personas moderadas por un publicista o psicólogo.
·Postest de Campbell: En este caso se siguen trabajando con los 16puntos del PME, pero no con los grupos focales, y se utilizó el filtro rígido. Se utilizaron cuatro atributos para un producto envasado para niños, con lo cual el target era infantil/adolescente. Se trabajan los distintos atributos y se colocan los porcentajes, pero tenemos una última tabla de efecto neto que calcula el grado en que cada uno de los atributos tiene posibilidades de pasar el filtro. Si el atributo es positivo y el efecto neto es positivo, la relación que se tendrá en cuenta será una relación directamente proporcional. Cuando el atributo es negativo (pasadas de moda), lo recomendable es que tenga un efecto neto también negativo, y no se recomienda que la relación sea inversa. Estos efectos netos se obtienen restando de la postpublicidad respecto de la prepublicidad, y a las áreas no publicitadas las publicitadas. A partir de ahí, establecemos una serie de porcentajes y filtramos la campaña siguiendo el modelo de filtro rígido, es decir, se arrojan solo dos atributos, con primacía de uno de ellos.