Was ist Influence Engineering und wie hängt es mit Emotion AI zusammen?

Die Verfügbarkeit umfangreicher Datenquellen und fortschrittlicher Technologien des maschinellen Lernens hat zu einem neuen System der Einflussnahme geführt, das als Influence Engineering bekannt ist. Es kann das Benutzerverhalten steuern und zur Neukundengewinnung führen.

Die richtigen Computer Vision und Musteranalysetechniken können Unternehmen jetzt mithilfe von Emotionserkennungstechniken (allgemein als Emotions-KI bezeichnet) Benutzeremotionen erkennen, um ihren Entscheidungsprozess zu steuern.

Darüber hinaus bieten die Fortschritte bei der Emotionserkennung und den Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache eine bedeutende Chance, einflussreiche Aspekte der Verbraucherkommunikation und des digitalen Marketings zu automatisieren. Tatsächlich, in 2021Gartner nannte Influence Engineering als eine der sechs neuen Technologien, von denen erwartet wird, dass sie das Wachstum des digitalen Marketings vorantreiben.

Aber was genau ist Influence Engineering und in welcher Beziehung steht es zur Emotions-KI? Lassen Sie uns im Folgenden dieses Konzept zusammen mit seinen Vorteilen und Anwendungen untersuchen.

Was ist Influence Engineering?

Beim Influence Engineering (IE) handelt es sich um die Entwicklung von Algorithmen, die verhaltenswissenschaftliche Techniken nutzen, um bestimmte Aspekte des digitalen Erlebnisses zu automatisieren, die die Entscheidungen der Benutzer in großem Umfang beeinflussen können.

Unternehmen sammeln und analysieren Daten über Nutzerverhalten und Kaufpräferenzen, um verhaltensbezogene Erkenntnisse zu gewinnen. und nutzen Sie diese Informationen dann, um gezielte Nachrichten und Erlebnisse zu erstellen, die die Entscheidungsprozesse der Benutzer beeinflussen. Dazu gehören Personalisierung, Social Proof, Knappheit und andere Überzeugungsstrategien im Zusammenhang mit Marketing.

Arten von Influence Engineering

Zu den drei Hauptarten des Influence Engineering gehören Sentimentanalyse, Gesichtsausdruckserkennung und Stimmanalyse. Schauen wir sie uns unten im Detail an.

1. Stimmungsanalyse: Stimmungsanalyse, auch Opinion Mining genannt, ist eine NLP-Technik, die Benutzer-/Kundendaten (Bewertungen) als positiv, negativ oder neutral kategorisiert. Es wird häufig für Textdaten verwendet, um die Marken- oder Produktstimmung im Kundenfeedback zu überwachen und Einblicke in die Kundenbedürfnisse zu gewinnen.
2. Gesichtsausdruckserkennung oder FER: Mithilfe von Computer-Vision-Algorithmen werden Gesichtsbewegungen und -ausdrücke erkannt und analysiert, um den emotionalen Zustand einer Person zu bestimmen. FER wird in der Psychologie und im Marketing häufig eingesetzt, um Einblicke in die emotionalen Reaktionen der Kunden zu gewinnen und deren Kauf- oder Produkterlebnisse zu verbessern.
3. Stimmanalyse: Die Stimmanalyse identifiziert, misst und quantifiziert Emotionen in der menschlichen Stimme. Diese Technik kann für verschiedene Anwendungen eingesetzt werden, beispielsweise zur Identifizierung von Sprechern, zur Erkennung von Emotionen oder Gefühlen in der Sprache und zur Erkennung von Stress oder anderen psychologischen Zuständen anhand stimmlicher Hinweise.

Vorteile von Influence Engineering

Die Vorteile des Influence Engineering unterscheiden sich je nach Branche. Im Gesundheitswesen kann es beispielsweise Veränderungen in der psychischen Gesundheit eines Patienten überwachen und erkennen und so den Bedürftigen frühzeitig eingreifen und unterstützen. Es kann Therapeuten auch dabei helfen, genauere Diagnosen und maßgeschneiderte Behandlungspläne zu erstellen.

Daher kann es allen wertvollen Input und Feedback bieten Wissensarbeiter wie Vermarkter, Werbetreibende, Designer, Ingenieure und Entwickler von ihren relevanten Kunden. Zu den wichtigsten Vorteilen des Influence Engineering gehören:

• Erstellen Sie effektive Marketingkampagnen: Influence Engineering eignet sich gut, um Marketingentscheidungen zu treffen. Es hilft Marketingfachleuten, die Vorlieben, Emotionen und Verhaltensweisen der Kunden besser zu verstehen und effektivere Marketingkampagnen zu erstellen, die bei ihrer Zielgruppe Anklang finden.
• Personalisierte Produkte und Dienstleistungen: Durch die Analyse von Kundenemotionen und -präferenzen unterstützt IE Unternehmen bei der Entwicklung personalisierter Produkte und Dienstleistungen, die den individuellen Bedürfnissen und Vorlieben einzelner Kunden gerecht werden.
• Optimieren Sie Ladenlayouts und Displays: Es bietet Anbietern und Einzelhändlern wertvolle Einblicke in die Demografie, Stimmung und Reaktionen der Kunden im Geschäft und hilft ihnen, Ladenlayouts und Auslagen zu optimieren, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
• Erweiterter Kundensupport: IE kann Kundendienstmitarbeiter dabei unterstützen, Kundenemotionen zu erkennen und personalisiertere und einfühlsamere Interaktionen bereitzustellen, die die Kundenzufriedenheit verbessern.

Wie hängt Influence Engineering mit Emotion AI zusammen?

Influence Engineering und Emotion AI sind miteinander verbunden, da beide darauf abzielen, menschliches Verhalten zu verstehen und zu beeinflussen. Gärtner Staaten dass:

„Emotion AI (oder Affective Computing) ist Teil des größeren Trends des Influence Engineering. Es verwendet KI-Techniken, um den emotionalen Zustand eines Benutzers über Computer Vision, Audio-/Spracheingabe, Sensoren und/oder Softwarelogik zu analysieren. Es kann Reaktionen einleiten, indem es spezifische, personalisierte Aktionen ausführt, die der Stimmung des Kunden entsprechen.“ 

In den letzten fünf Jahren sind die Suchanfragen nach Emotions-KI um 380 % gestiegen. In 2022Der Wert des EDR-Marktes (Emotion Detection and Recognition), der Emotions-KI nutzt, um menschliche Emotionen und Gefühle genau zu identifizieren, zu verarbeiten und zu reproduzieren, wurde auf 39.63 Milliarden US-Dollar geschätzt.

Es wird erwartet, dass diese Technologien in den kommenden Jahren immer mehr zum Mainstream werden, wenn man bedenkt, dass der KI-gestützte EDR-Markt voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von etwa 17 % wachsen wird, was einem Wert von 136.46 Milliarden US-Dollar entspricht 2030.

5 nützliche Anwendungen von Influence Engineering

Unternehmen nutzen Emotions-KI-basiertes Influence Engineering in verschiedenen Anwendungen, von personalisierten Marketingkampagnen bis hin zur Personalbeschaffung.

Hier ist eine Liste einiger wichtiger IE-Anwendungen.

1. Marktforschung und personalisierte Marketingkampagnen

Influence Engineering ermöglicht Marktforschung und personalisierte Marketingkampagnen. Es hilft Unternehmen, die Reaktionen der Kunden auf ihre Produkte und Dienstleistungen zu analysieren, um Marketingtaktiken zu verbessern und Strategien an die Kundenpräferenzen anzupassen. Daher führt es Vermarkter zu einer datengesteuerten Entscheidungsfindung, die zu personalisierten Kampagnen führt, die die Kundenbindung und -treue erhöhen.

2. Patientenversorgung

Influence Engineering im Gesundheitswesen unterstützt die Patientenversorgung und -beratung. Beispielsweise kann ein KI-Bot eingesetzt werden, um das körperliche und geistige Wohlbefinden von Patienten zu überwachen. Affektives Rechnen, das eine Sprachanalyse verwendet, kann bei der Diagnose von Störungen wie Depressionen und Demenz hilfreich sein.

3. Biofeedback-Gaming für Patienten

Biofeedback-Gaming nutzt Einflusstechnik und Emotions-KI, um die Gefühle und Stimmungen des (Patienten) Spielers zu verstehen. Es wird im Gesundheitswesen eingesetzt, um Patienten beim Üben von Entspannungstechniken beim Spielen zu helfen. Ziel ist es, Methoden zu entwickeln, die es Patienten ermöglichen, durch Videospiele Fähigkeiten zur Stressbewältigung zu erwerben.

4. Autonomes Fahren und Fahrerassistenz

In autonomen Fahr- und Fahrerassistenzanwendungen wird Influence Engineering eingesetzt, um den emotionalen Zustand des Fahrers zu verfolgen und Warnungen vor riskantem Fahren zu senden. Auch, affektives Rechnen kann die Fahrleistung selbstfahrender Fahrzeuge bewerten, indem es die emotionalen Zustände der Passagiere überwacht. Durch den Einsatz dieser Technologien können Automobilhersteller die Fahrsicherheit und das Fahrerlebnis verbessern.

5. Personalisierte Lernerfahrung für Studenten

Influence Engineering kann auch genutzt werden, um die Lernerfahrung für Studierende zu personalisieren. Sensoren wie Videokameras oder Mikrofone können die emotionalen Zustände der Schüler überwachen, um die Unterrichtspläne entsprechend anzupassen. Außerdem können Pädagogen damit Prototypen von Online-Lernsoftware testen, indem sie das emotionale Feedback eines Lernenden auswerten. Dadurch entsteht eine maßgeschneiderte und effektive Lernumgebung.

Große Herausforderungen des Influence Engineering

Aufgrund von Influence Engineering birgt die Erhebung und Monetarisierung persönlicher emotionaler Daten erhebliche Risiken für die Sicherheit und Privatsphäre der Benutzer. Unternehmen, die emotionale Daten nicht sorgfältig verwalten oder analysieren, können das Vertrauen ihrer Kunden verlieren. Infolgedessen wirkt sich dies auf den Ruf ihrer Marke aus und verringert die Kundenbindungsrate.

Lassen Sie uns im Folgenden einige große Herausforderungen des Influence Engineering besprechen.

• Intimität: Influence Engineering beschäftigt sich mit Daten, die zutiefst intim und persönlich sind. Es kann die Verhaltensweisen, Gedanken und Gefühle einer Person offenbaren. Die Weitergabe dieser Art personenbezogener Daten ist komplex und erfordert große Sorgfalt von den Unternehmen, die diese Daten erheben und nutzen.
• Immaterialität: Emotionale Daten können schwer zu verstehen und zu erkennen sein. Das Teilen persönlicher Emotionen ist weitaus komplexer als das Teilen von Informationen wie einer Straße, einem Geburtsdatum oder einem Browserverlauf. Daher stellt die Ungreifbarkeit emotionaler Daten eine große Herausforderung für Unternehmen dar, die Influence Engineering einsetzen.
• Mehrdeutigkeit: Die zur Interpretation emotionaler Daten verwendeten KI-Techniken sind weder transparent noch für Verbraucher leicht überprüfbar. Daher lässt es Spielraum für Interpretationsfehler und Fehlinterpretationen.
• Eskalation: Aufgrund der dezentralen Natur der Datenerfassung und der Geschwindigkeit, mit der Daten verarbeitet und verbreitet werden können, können Fehler weitreichende und schwer rückgängig zu machende Folgen haben.

Während Influence Engineering und insbesondere das Sammeln emotionaler Daten große Herausforderungen darstellen, können Unternehmen mit fortschreitender Technologie diese Probleme überwinden und bessere Kundenergebnisse erzielen.

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