Co je vlivové inženýrství a jak souvisí s umělou inteligencí emocí?

Dostupnost rozsáhlých zdrojů dat a pokročilých technologií strojového učení dala vzniknout novému systému vlivu známému jako vlivové inženýrství. Může usměrňovat chování uživatelů a vést k získávání nových zákazníků.

Použití počítačového vidění a techniky analýzy vzorů mohou nyní společnosti rozpoznat uživatelské emoce pomocí technik detekce emocí (obecně nazývaných emoční umělá inteligence) k řízení jejich rozhodovacího procesu.

Také pokroky v technikách detekce emocí a zpracování přirozeného jazyka představují významnou příležitost k automatizaci vlivných aspektů spotřebitelské komunikace a digitálního marketingu. Ve skutečnosti v 2021Gartner označil vliv inženýrství za jednu ze šesti nově vznikajících technologií, o kterých se očekává, že budou řídit růst digitálního marketingu.

Ale co přesně je ovlivnění a jak souvisí s umělou inteligencí emocí? Pojďme prozkoumat tento koncept níže spolu s jeho výhodami a aplikacemi.

Co je Influence Engineering?

Influence engineering (IE) zahrnuje vývoj algoritmů, které využívají techniky behaviorální vědy k automatizaci konkrétních aspektů digitálního zážitku, které mohou ovlivnit uživatelská rozhodnutí ve velkém měřítku.

Společnosti shromažďují a analyzují údaje o chování uživatelů a nákupních preferencích, aby získaly informace o chování. a poté použít tyto informace k vytvoření cílených zpráv a zkušeností, které ovlivňují rozhodovací procesy uživatelů. To zahrnuje personalizaci, sociální důkaz, nedostatek a další přesvědčovací strategie související s marketingem.

Typy vlivového inženýrství

Mezi tři hlavní typy inženýrství vlivu patří analýza sentimentu, rozpoznávání výrazu obličeje a analýza hlasu. Podívejme se na ně podrobně níže.

1. Analýza sentimentu: Analýza sentimentu, také známý jako dolování názorů, je technika NLP, která kategorizuje uživatelská/zákaznická data (recenze) jako pozitivní, negativní nebo neutrální. Běžně se používá na textových datech ke sledování sentimentu ke značce nebo produktu ve zpětné vazbě zákazníků a získávání náhledů na potřeby zákazníků.
2. Rozpoznávání výrazu obličeje nebo FER: Využívá algoritmy počítačového vidění k detekci a analýze pohybů a výrazů obličeje k určení emocionálního stavu jedince. FER se často používá v psychologii a marketingu k získání náhledu na emocionální reakce zákazníků a ke zlepšení jejich zkušeností s nákupem nebo produktem.
3. Analýza hlasu: Hlasová analýza identifikuje, měří a kvantifikuje emoce v lidském hlase. Tato technika může být použita pro různé aplikace, jako je identifikace mluvčích, detekce emocí nebo sentimentů v řeči a detekce stresu nebo jiných psychických stavů na základě hlasových podnětů.

Výhody vlivového inženýrství

Výhody vlivového inženýrství se liší v závislosti na odvětví. Například v oblasti zdravotní péče může monitorovat a odhalovat změny v duševním zdraví pacienta a poskytovat včasnou intervenci a podporu potřebným. Může také pomoci terapeutům při poskytování přesnějších diagnóz a léčebných plánů na míru.

Může tedy všem nabídnout cenné informace a zpětnou vazbu znalostních pracovníků jako jsou marketéři, inzerenti, designéři, inženýři a vývojáři od svých relevantních zákazníků. Některé hlavní výhody vlivového inženýrství zahrnují:

• Vytvořte efektivní marketingové kampaně: Influence engineering se dobře hodí pro marketingová rozhodnutí. Pomáhá obchodníkům lépe porozumět preferencím, emocím a chování zákazníků a vytvářet efektivnější marketingové kampaně, které rezonují s jejich cílovým publikem.
• Personalizované produkty a služby: Analýzou emocí a preferencí zákazníků pomáhá IE podnikům vyvíjet personalizované produkty a služby, které splňují jedinečné potřeby a preference jednotlivých zákazníků.
• Optimalizujte rozvržení a zobrazení obchodu: Poskytuje prodejcům a maloobchodníkům cenné poznatky o demografii zákazníků, náladě a reakcích v prodejně, což jim pomáhá optimalizovat rozvržení prodejen a zobrazení pro zlepšení zákaznické zkušenosti.
• Rozšířená zákaznická podpora: IE může pomoci zástupcům zákaznických služeb při odhalování emocí zákazníků a poskytování personalizovanějších a empatičtějších interakcí, které zlepšují spokojenost zákazníků.

Jak souvisí inženýrství vlivu s umělou inteligencí emocí?

Inženýrství vlivu a umělá inteligence emocí jsou vzájemně propojeny, protože obě mají za cíl porozumět a ovlivnit lidské chování. Gartner uvádí , že:

„Umělá inteligence emocí (neboli afektivní počítání) je součástí širšího trendu vlivového inženýrství. Využívá techniky AI k analýze emočního stavu uživatele prostřednictvím počítačového vidění, audio/hlasového vstupu, senzorů a/nebo softwarové logiky. Může iniciovat reakce prováděním konkrétních, personalizovaných akcí, které odpovídají náladě zákazníka.“ 

Za posledních pět let se vyhledávání AI emocí zvýšilo o 380 %. v 2022, trh detekce a rozpoznávání emocí (EDR), který využívá umělou inteligenci emocí k přesné identifikaci, zpracování a replikaci lidských emocí a pocitů, byl oceněn na 39.63 miliardy dolarů.

Očekává se, že tyto technologie se v nadcházejících letech stanou běžnějšími, vezmeme-li v úvahu, že trh EDR poháněný umělou inteligencí bude podle odhadů růst složenou roční mírou růstu (CAGR) přibližně 17 %, což bude dosahovat 136.46 miliardy USD. 2030.

5 užitečných aplikací vlivového inženýrství

Firmy využívají emocionální vlivové inženýrství založené na AI v různých aplikacích, od personalizovaných marketingových kampaní až po nábor.

Zde je seznam některých hlavních aplikací IE.

1. Průzkum trhu a personalizované marketingové kampaně

Influence engineering umožňuje průzkum trhu a personalizované marketingové kampaně. Pomáhá podnikům analyzovat reakce zákazníků na jejich produkty a služby s cílem zlepšit marketingové taktiky a přizpůsobit strategie tak, aby vyhovovaly preferencím zákazníků. Vede proto marketéry k rozhodování založenému na datech, jehož výsledkem jsou personalizované kampaně, které zvyšují zapojení a loajalitu zákazníků.

2. Péče o pacienty

Vliv inženýrství ve zdravotnických pomůckách v péči o pacienty a poradenství. Například AI bot lze použít ke sledování fyzické a duševní pohody pacientů. Afektivní počítání, který využívá analýzu řeči, může pomoci při diagnostice poruch, jako je deprese a demence.

3. Biofeedback hry pro pacienty

Biofeedback hraní využívá vliv inženýrské a emoční umělé inteligence k pochopení pocitů a nálad hráče (pacienta). Používá se ve zdravotnictví k nácviku relaxačních technik při hraní her. Jeho cílem je vytvořit metody, které pacientům umožní získat schopnosti zvládat stres prostřednictvím hraní videoher.

4. Autonomní řízení a asistence řidiče

V aplikacích autonomního řízení a asistenčních aplikací pro řidiče se vlivové inženýrství používá ke sledování emočního stavu řidiče a odesílání upozornění na riskantní jízdu. Taky, afektivní počítání dokáže vyhodnotit jízdní výkony samořídících vozidel sledováním emočních stavů cestujících. Využitím těchto technologií mohou výrobci automobilů zlepšit bezpečnost a zážitek z jízdy.

5. Personalizovaná výuka pro studenty

Influence engineering lze také použít k personalizaci studijních zkušeností pro studenty. Senzory, jako jsou videokamery nebo mikrofony, mohou monitorovat emoční stavy studentů a podle toho upravit plány výuky. Pedagogové jej také mohou použít k testování prototypů online výukového softwaru vyhodnocením emoční zpětné vazby studenta. Výsledkem je přizpůsobené a efektivní vzdělávací prostředí.

Hlavní výzvy vlivového inženýrství

V důsledku vlivového inženýrství představuje shromažďování a zpeněžení osobních emočních dat značná rizika pro bezpečnost a soukromí uživatelů. Společnosti, které nedokážou pečlivě spravovat nebo analyzovat emoční data, mohou ztratit důvěru zákazníků. V důsledku to ovlivňuje pověst jejich značky a snižuje míru udržení zákazníků.

Níže si proberme některé hlavní výzvy vlivového inženýrství.

• Intimita: Influence engineering se zabývá daty, která jsou hluboce intimní a osobní. Může odhalit chování, myšlenky a emoce člověka. Sdílení tohoto druhu osobních údajů je složité a vyžaduje velkou péči od společností, které je shromažďují a využívají.
• Nedotknutelnost: Emocionální údaje mohou být obtížné pochopit a rozpoznat. Sdílení osobních emocí je mnohem složitější než sdílení informací, jako je adresa, datum narození nebo historie prohlížení. Nehmotnost emocionálních dat proto představuje významnou výzvu pro společnosti, které využívají inženýrství vlivu.
• Dvojznačnost: Techniky umělé inteligence používané k interpretaci emočních dat nejsou ani transparentní, ani je spotřebitelé snadno potvrdit. Ponechává tedy prostor pro interpretační chyby a nesprávné čtení.
• Eskalace: Decentralizovaná povaha sběru dat a rychlost, s jakou lze data zpracovávat a šířit, znamená, že chyby mohou mít dalekosáhlé a obtížně odstranitelné následky.

Zatímco inženýrství vlivu a zejména shromažďování emocionálních dat představují významné výzvy, s pokrokem technologie mohou společnosti tyto problémy překonat a vytvářet lepší výsledky pro zákazníky.

Zůstaňte v obraze s nejnovějšími trendy v technologii. Návštěva Unite.ai.