La tecnología aplicada a los museos es uno de los temas más candentes en nuestro contexto actual. Sin embargo, detrás de las aplicaciones y las herramientas basadas en tabletas, existen una serie de análisis inteligentes diseñados para ayudar a los museos a recopilar datos e integrar más profundamente a los visitantes en su experiencia y sus colecciones. Todo esto llega en un punto de inflexión importante, cuando la asistencia es baja y la necesidad de ingresos aumenta. Un censo de 2012 sobre «Participación de adultos en actividades de ocio» informa que solo el 14,5% de los adultos en Estados Unidos había visitado un museo en los últimos 12 meses. Los líderes de los museos están utilizando la cultura participativa del público y las metodologías de ésta para tratar de cambiar ese rumbo tan poco alentador. Una herramienta inesperada que está ayudando a los museos a alcanzar su objetivo es el análisis avanzado con Smart Analytics.
A fin de atraer visitantes al museo de una manera simple, se están creando aplicaciones amigables para dispositivos móviles. Según un estudio reciente de la Alianza Estadounidense de Museos, el 36% de los museos ofrecen funciones móviles gratuitas relacionadas con el concepto de «trae tu propio dispositivo» al museo. Al integrar estos elementos en sus programas, los museos tienen la capacidad de involucrar a las personas con el uso de notificaciones push, descuentos y códigos QR. Las funciones de realidad aumentada más avanzadas utilizan aplicaciones móviles como una forma de rastrear lo que los visitantes observan en el museo, para compartir así información que les ayude a interactuar con las colecciones de una manera más significativa.
Si bien muchas discusiones se centran en el desarrollo front-end de las nuevas aplicaciones y herramientas para museos, una significativa dosis de innovación se ha estado llevando a cabo en el back-end. Las empresas de software desarrollan herramientas sofisticadas que ayudan a los museos a comprender de manera más efectiva a sus públicos. En última instancia, esto conduce a un mayor flujo de ingresos, a un mejor posicionamiento de marca y, lo más importante, a una experiencia enriquecedora para los visitantes. Podemos dividir la analítica de museos en cinco áreas clave:
- Analítica digital previa a la visita.
- Monitoreo de tráfico peatonal en el sitio.
- Análisis minorista y gastronómico.
- Participación en el programa de actividades.
- Encuestas de satisfacción del cliente.
Un nivel que algunos museos están explorando actualmente es el análisis de sus sitios web. Los estudios muestran que los visitantes suelen acceder a ellos antes de acudir al museo. Aprender lo que interesa a los consumidores en línea es una buena base para proporcionar una experiencia presencial relevante, así como para ajustar las herramientas digitales y hacerlas más útiles.
También resulta interesante visualizar la experiencia en el museo desde el punto de vista del visitante. Por ejemplo, productos como Dexibit están creando representaciones visuales de las visitas en los museos. Los informes resultantes ayudan a los museólogos/as a comprender mejor factores como: lo que los visitantes observan, cuánto tiempo pasan en exposiciones específicas y qué es lo que les hace regresar, o cómo se ve el recorrido a través de todo el museo.
La incorporación de datos de investigación de mercado en la programación en desarrollo a un alto nivel es una forma que tienen los museos de dar valor a los análisis específicos. Sin embargo, algunos utilizan esta información a fin de profundizar en sus relaciones y en la capacidad para involucrar a los participantes a un nivel individual. La personalización se está produciendo en múltiples aspectos. Los museos buscan patrones entre ciertos tipos de visitantes para hacer sugerencias más útiles, al tiempo que aumentan su capacidad de reconocer y servir a interesados individuales específicos.
Una de las métricas más importantes para los museos es la participación del usuario. El Museo de Arte de Dallas (DMA) ha implementado la recopilación y el análisis de datos a través de un programa llamado «DMA Friends«, que invita a las personas a inscribirse en una membresía gratuita, ofreciendo variedad de opciones de participación mediante un programa de créditos y premios para la participación de los visitantes ( pueden ganar puntos y recompensas dentro del DMA). En el curso de la inscripción y participación, la parte final de la tecnología se encarga de recopilar diversos tipos de datos del usuario, que el museo utiliza posteriormente para medir su rendimiento y adaptarlo a las experiencias del resto del público.
Mejorar la capacidad de las atracciones al pronosticar la asistencia también es un factor importante que resulta de los análisis. Así, por ejemplo, el estado de Washington puede llegar a ser un lugar dramáticamente lluvioso (y odioso). Durante una semana de vacaciones de primavera en el zoológico y acuario Point Defiance, un día de sol logró atraer, por accidente, a casi 5.000 visitantes, mientras que al siguiente, lluvioso, aparecieron por allí 1.200. Con un 65% de sus costos destinado a las nóminas, el exceso de personal se estaba convirtiendo en un problema. Con este tipo de fluctuación climática, el centro cultural necesitaba un programa que permitiera tomar decisiones en tiempo real sobre el personal y sus operaciones. Se asociaron con IBM y Avnet Services (una empresa de consultoría) y comenzaron a utilizar un sistema llamado Cognos 10.
Esta solución combina datos meteorológicos en tiempo real de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA), con datos sobre admisión, actividad móvil, visitantes anteriores y de transacciones en puntos de venta y sistemas de control de admisión. En última instancia, se utiliza para predecir cuántos empleados y suministros se requieren un día determinado. Con un pronóstico preciso, el zoológico aumentó su ROI y resolvió el problema del exceso de personal. Pero tengamos tres cosas en cuenta:
Debemos usar Internet de las Cosas y otras técnicas para recopilar información de la audiencia: los dispositivos móviles y el Internet de las Cosas (IdC) proporcionan a los museos vías interesantes para recopilar y compartir información. Por ejemplo, los dispositivos IdC pueden rastrear el tráfico peatonal dentro de un museo. ¿Qué atracciones y temas son más importantes para los visitantes? Direccionalmente, esta información puede ayudar a los museólogos/as a orientar mejor la información sobre el contenido de las exposiciones y las colecciones, adaptándolas a su audiencia.
Concéntrate en la personalización: tanto si se trata de la recopilación de datos en línea como de las percepciones en el museo, una de las mayores contribuciones que una buena información puede proporcionar es la personalización. Los visitantes del museo quieren personalización y experiencias individualizadas. Usar información y tecnología mantendrá a los visitantes comprometidos a largo plazo y continuarán regresando, se volverán fieles.
Administra y gestiona la privacidad: es imposible aumentar la recopilación de datos sin entrar en el territorio de algunas preocupaciones sobre privacidad. Los museos pueden superar estos problemas en gran medida siendo transparentes. ¿Qué información está recopilando y cómo se utilizará? ¿Pueden los visitantes optar por participar o no en los programas de investigación? ¿Qué seguridad existe para proteger la información que se recopila? Algunos museos conservan los patrones de los visitantes solo en conjunto, al tiempo que eliminan los registros de visitas individuales, por ejemplo.
Para aquellos museos que luchan por encontrar formas de llegar a nuevas audiencias, aumentar las fuentes de ingresos y potenciar su relevancia, la tecnología es la clave, no hay otra. Pero además, no solo invierten en aplicaciones llamativas de marca, sino que estudian el futuro de la innovación. Estos museos están haciendo una inversión a largo plazo (10 años) en análisis de back-end que pueden ayudarles a mejorar continuamente su experiencia de invitado y a comprender lo que buscan sus visitantes. ¿Qué depara para los museos el uso sistemático de la Inteligencia? Este es un buen ejemplo de por qué no podemos quedarnos atrás.
Recurso bibliográfico:
Sasha Bailyn (2016): New Tools Upgrade the Museum Visitor Experience with Smart Analytics. Entertainment Designer Magazine (en línea).
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