Què és l'enginyeria d'influència i com es relaciona amb l'IA de les emocions?

La disponibilitat de grans fonts de dades i tecnologies avançades d'aprenentatge automàtic ha donat lloc a un nou sistema d'influència conegut com a enginyeria d'influència. Pot guiar el comportament dels usuaris i conduir a l'adquisició de nous clients.

Ús visió per computadora i tècniques d'anàlisi de patrons, les empreses ara poden reconèixer les emocions dels usuaris mitjançant tècniques de detecció d'emocions (generalment anomenades IA d'emocions) per dirigir el seu procés de presa de decisions.

A més, els avenços en la detecció d'emocions i les tècniques de processament del llenguatge natural presenten una oportunitat important per automatitzar aspectes influents de la comunicació amb el consumidor i el màrqueting digital. De fet, en 2021, Gartner va anomenar l'enginyeria d'influència com una de les sis tecnologies emergents que s'espera que impulsin el creixement del màrqueting digital.

Però, què és exactament l'enginyeria d'influència i com es relaciona amb l'IA de les emocions? Explorem aquest concepte a continuació juntament amb els seus avantatges i aplicacions.

Què és l'enginyeria d'influència?

L'enginyeria d'influència (IE) implica desenvolupar algorismes que utilitzen tècniques de ciència del comportament per automatitzar aspectes particulars de l'experiència digital que poden influir en les eleccions dels usuaris a gran escala.

Les empreses recullen i analitzen dades sobre el comportament dels usuaris i les preferències de compra per obtenir informació sobre el comportament. i després utilitzar aquesta informació per crear missatges i experiències dirigides que influeixen en els processos de presa de decisions dels usuaris. Això implica personalització, prova social, escassetat i altres estratègies de persuasió relacionades amb el màrqueting.

Tipus d'enginyeria d'influència

Els tres tipus principals d'enginyeria d'influència inclouen l'anàlisi de sentiments, el reconeixement d'expressions facials i l'anàlisi de veu. Vegem-los amb detall a continuació.

1. Anàlisi del sentiment: Anàlisi de sentiments, també coneguda com a mineria d'opinió, és una tècnica de PNL que classifica les dades d'usuari/client (ressenyes) com a positives, negatives o neutrals. S'utilitza habitualment en dades textuals per controlar el sentiment de la marca o del producte en els comentaris dels clients i obtenir informació sobre les necessitats dels clients.
2. Reconeixement d'expressions facials o FER: Utilitza algorismes de visió per ordinador per detectar i analitzar els moviments i expressions facials per determinar l'estat emocional d'un individu. FER s'utilitza sovint en psicologia i màrqueting per obtenir informació sobre les respostes emocionals dels clients i millorar les seves experiències de compra o de producte.
3. Anàlisi de veu: L'anàlisi de veu identifica, mesura i quantifica les emocions de la veu humana. Aquesta tècnica es pot utilitzar per a diverses aplicacions, com identificar parlants, detectar emocions o sentiments en la parla i detectar l'estrès o altres estats psicològics a partir de senyals vocals.

Beneficis de l'enginyeria d'influència

Els avantatges de l'enginyeria d'influència difereixen segons la indústria. Per exemple, en l'àmbit de la salut, pot controlar i detectar canvis en la salut mental d'un pacient, proporcionant intervenció i suport precoç a aquells que ho necessiten. També pot ajudar els terapeutes a proporcionar diagnòstics més precisos i plans de tractament a mida.

Per tant, pot oferir aportacions i comentaris valuosos a tothom knowledge workers com ara venedors, anunciants, dissenyadors, enginyers i desenvolupadors dels seus clients rellevants. Alguns dels principals beneficis de l'enginyeria d'influència inclouen:

• Crea campanyes de màrqueting efectives: L'enginyeria d'influència és molt adequada per prendre decisions de màrqueting. Ajuda als professionals del màrqueting a comprendre millor les preferències, les emocions i els comportaments dels clients i a crear campanyes de màrqueting més efectives que ressonin amb el seu públic objectiu.
• Productes i serveis personalitzats: Mitjançant l'anàlisi de les emocions i preferències dels clients, IE ajuda les empreses a desenvolupar productes i serveis personalitzats que satisfan les necessitats i preferències úniques dels clients individuals.
• Optimitzeu els dissenys i les pantalles de la botiga: Proporciona als venedors i minoristes informació valuosa sobre la demografia, l'estat d'ànim i les reaccions dels clients a la botiga, ajudant-los a optimitzar els dissenys i les pantalles de la botiga per millorar les experiències dels clients.
• Atenció al client millorada: IE pot ajudar els representants d'atenció al client a detectar les emocions dels clients i oferir interaccions més personalitzades i empàtiques que millorin la satisfacció del client.

Com es relaciona l'enginyeria d'influència amb l'IA de les emocions?

L'enginyeria d'influència i la IA de les emocions estan interrelacionades, ja que totes dues tenen com a objectiu comprendre i influir en el comportament humà. Gartner estats que:

"La intel·ligència artificial emocional (o informàtica afectiva) forma part de la tendència més àmplia de l'enginyeria d'influència. Utilitza tècniques d'IA per analitzar l'estat emocional d'un usuari mitjançant visió per ordinador, entrada d'àudio/veu, sensors i/o lògica de programari. Pot iniciar respostes realitzant accions específiques i personalitzades per adaptar-se a l'estat d'ànim del client". 

Durant els últims cinc anys, les cerques d'IA emocional han augmentat un 380%. En 2022, el mercat de detecció i reconeixement d'emocions (EDR), que utilitza IA de les emocions per identificar, processar i replicar amb precisió les emocions i els sentiments humans, es va valorar en 39.63 milions de dòlars.

S'espera que aquestes tecnologies siguin més corrents en els propers anys, tenint en compte que es preveu que el mercat EDR impulsat per IA creixi a una taxa de creixement anual composta (CAGR) d'al voltant del 17%, que ascendeix a 136.46 milions de dòlars per 2030.

5 Aplicacions útils de l'enginyeria de la influència

Les empreses han estat aprofitant l'enginyeria d'influència basada en l'IA en diverses aplicacions, des de campanyes de màrqueting personalitzades fins a la contractació.

Aquí hi ha una llista d'algunes aplicacions principals d'IE.

1. Estudis de mercat i campanyes de màrqueting personalitzades

L'enginyeria d'influència permet investigacions de mercat i campanyes de màrqueting personalitzades. Ajuda les empreses a analitzar les reaccions dels clients als seus productes i serveis per millorar les tàctiques de màrqueting i adaptar estratègies per satisfer les preferències dels clients. Per tant, condueix als professionals del màrqueting cap a la presa de decisions basada en dades que es tradueix en campanyes personalitzades que augmenten la implicació i la fidelitat dels clients.

2. Atenció al pacient

Influir l'enginyeria en les ajudes sanitàries en l'atenció i l'assessorament del pacient. Per exemple, es pot utilitzar un bot d'IA per controlar el benestar físic i mental dels pacients. Informàtica afectiva, que utilitza l'anàlisi de la parla, pot ajudar a diagnosticar trastorns com la depressió i la demència.

3. Jocs de biofeedback per a pacients

Les palanques dels jocs de biofeedback influeixen en l'enginyeria i l'IA de les emocions per entendre els sentiments i estats d'ànim del jugador (pacient). S'utilitza a l'assistència sanitària per ajudar els pacients a practicar tècniques de relaxació mentre juguen. Pretén crear mètodes que permetin als pacients adquirir habilitats de gestió de l'estrès mitjançant el joc de videojocs.

4. Conducció autònoma i assistència al conductor

En aplicacions de conducció autònoma i assistència al conductor, l'enginyeria d'influència s'utilitza per fer un seguiment de l'estat emocional del conductor i enviar alertes de conducció de risc. També, informàtica afectiva pot avaluar el rendiment de conducció de vehicles autònoms mitjançant el seguiment dels estats emocionals dels passatgers. Mitjançant l'ús d'aquestes tecnologies, els fabricants d'automòbils poden millorar la seguretat i l'experiència de conducció.

5. Experiència d'aprenentatge personalitzada per a estudiants

L'enginyeria d'influència també es pot utilitzar per personalitzar l'experiència d'aprenentatge dels estudiants. Sensors com càmeres de vídeo o micròfons poden controlar els estats emocionals dels estudiants per ajustar els plans de lliçons en conseqüència. A més, els educadors poden utilitzar-lo per provar prototips de programari d'aprenentatge en línia avaluant la retroalimentació emocional d'un alumne. Dóna lloc a un entorn d'aprenentatge personalitzat i eficaç.

Principals reptes de l'enginyeria d'influència

Com a resultat de l'enginyeria d'influència, la recopilació i la monetització de dades emocionals personals representen riscos significatius per a la seguretat i la privadesa dels usuaris. Les empreses que no gestionen ni analitzen acuradament les dades emocionals poden perdre la confiança dels clients. Com a resultat, afecta la reputació de la seva marca i disminueix la taxa de retenció de clients.

A continuació, analitzem alguns dels principals reptes de l'enginyeria d'influència.

• Intimitat: L'enginyeria d'influència tracta dades que són profundament íntimes i personals. Pot revelar els comportaments, els pensaments i les emocions d'una persona. Compartir aquest tipus de dades personals és complex i requereix molta cura per part de les empreses que les recullen i les utilitzen.
• Intangibilitat: Les dades emocionals poden ser difícils d'entendre i reconèixer. Compartir emocions personals és molt més complex que compartir informació com l'adreça postal, la data de naixement o l'historial de navegació. Per tant, la intangibilitat de les dades emocionals presenta un repte important per a les empreses que utilitzen l'enginyeria d'influència.
• Ambigüitat: Les tècniques d'IA utilitzades per interpretar les dades emocionals no són transparents ni fàcilment confirmables pels consumidors. Per tant, deixa espai per a errors d'interpretació i lectures errònies.
• Escala: La naturalesa descentralitzada de la recollida de dades i la velocitat amb què les dades es poden processar i difondre fa que els errors puguin tenir conseqüències de gran abast i difícils de revertir.

Tot i que l'enginyeria d'influència, i especialment la recollida de dades emocionals, són reptes importants, a mesura que la tecnologia avança, les empreses poden superar aquests problemes i generar millors resultats per als clients.

Estigueu al dia de les últimes tendències en tecnologia. Visita Unite.ai.