Was ist Influence Engineering und wie bezieht es sich auf Emotion AI?

Die Verfügbarkeit umfangreicher Datenquellen und fortschrittlicher Machine-Learning-Technologien hat zu einem neuen System des Einflusses geführt, bekannt als Influence Engineering. Es kann das Verhalten der Nutzer lenken und zu neuen Kundenakquise führen.

Mithilfe von Computer-Vision und Musteranalysetechniken können Unternehmen nun Benutzeremotionen mithilfe von Emotionserkennungstechniken (allgemein als Emotion AI bezeichnet) erkennen, um ihre Entscheidungsfindung zu steuern.

Auch die Fortschritte in Emotionserkennung und natürlicher Sprachverarbeitung bieten eine bedeutende Gelegenheit, einflussreiche Aspekte der Kundenkommunikation und des digitalen Marketings zu automatisieren. Tatsächlich hat Gartner 2021 Influence Engineering als eine der sechs aufstrebenden Technologien genannt, die das Wachstum im digitalen Marketing vorantreiben sollen.

Aber was ist Influence Engineering genau und wie bezieht es sich auf Emotion AI? Lassen Sie uns dieses Konzept unten zusammen mit seinen Vorteilen und Anwendungen erkunden.

Was ist Influence Engineering?

Influence Engineering (IE) umfasst die Entwicklung von Algorithmen, die Techniken der Verhaltenswissenschaft nutzen, um bestimmte Aspekte der digitalen Erfahrung zu automatisieren, die auf große Skala Benutzerentscheidungen beeinflussen können.

Unternehmen sammeln und analysieren Daten über Benutzerverhalten und Kaufpräferenzen, um Verhaltensinsights zu gewinnen. Anschließend verwenden sie diese Informationen, um gezielte Nachrichten und Erfahrungen zu erstellen, die Benutzerentscheidungen beeinflussen. Dies umfasst Personalisierung, soziale Beweise, Knappheit und andere Überzeugungsstrategien im Zusammenhang mit Marketing.

Typen von Influence Engineering

Die drei Haupttypen von Influence Engineering umfassen Sentiment-Analyse, Gesichtserkennung und Sprachanalyse. Lassen Sie uns sie im Detail betrachten.

1. Sentiment-Analyse: Sentiment-Analyse, auch als Meinungsmining bekannt, ist eine NLP-Technik, die Benutzer-/Kundendaten (Bewertungen) als positiv, negativ oder neutral kategorisiert. Sie wird häufig auf textbasierten Daten verwendet, um Marken- oder Produktsentiment in Kundenfeedback zu überwachen und Einblicke in Kundenbedürfnisse zu gewinnen.
2. Gesichtserkennung oder FER: Sie verwendet Computer-Vision-Algorithmen, um Gesichtsbewegungen und -ausdrücke zu erkennen und zu analysieren, um den emotionalen Zustand eines Individuums zu bestimmen. FER wird häufig in Psychologie und Marketing verwendet, um Einblicke in die emotionalen Reaktionen der Kunden zu gewinnen und ihre Kauf- oder Produkt Erfahrungen zu verbessern.
3. Sprachanalyse: Sprachanalyse identifiziert, misst und quantifiziert Emotionen in der menschlichen Stimme. Diese Technik kann für verschiedene Anwendungen verwendet werden, wie z. B. Sprecheridentifizierung, Emotionen oder Sentiments in der Sprache erkennen, Stress oder andere psychologische Zustände anhand von vocalen Hinweisen erkennen.

Vorteile von Influence Engineering

Die Vorteile von Influence Engineering unterscheiden sich je nach Branche. Beispielsweise kann es im Gesundheitswesen Veränderungen im geistigen Zustand eines Patienten überwachen und frühzeitige Intervention und Unterstützung für diejenigen bieten, die sie benötigen. Es kann auch Therapeuten bei der Erstellung genauer Diagnosen und maßgeschneiderter Behandlungspläne unterstützen.

Daher kann es wertvolle Eingaben und Rückmeldungen für alle Wissensarbeiter wie Marketer, Werbetreibende, Designer, Ingenieure und Entwickler von ihren relevanten Kunden liefern. Einige der wichtigsten Vorteile von Influence Engineering sind:

• Effektive Marketing-Kampagnen erstellen: Influence Engineering eignet sich hervorragend für Marketing-Entscheidungen. Es hilft Marketer, Kundenpräferenzen, Emotionen und Verhaltensweisen besser zu verstehen und effektivere Marketing-Kampagnen zu erstellen, die bei ihrem Zielpublikum Anklang finden.
• Personalisierte Produkte und Dienstleistungen: Durch die Analyse von Kundenemotionen und -präferenzen hilft IE Unternehmen, personalisierte Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die den individuellen Bedürfnissen und Präferenzen jedes Kunden entsprechen.
• Optimierung von Ladenlayouts und -anzeige: Es bietet Händlern und Einzelhändlern wertvolle Einblicke in Kundendemographie, Stimmung und Reaktionen im Laden, um Ladenlayouts und -anzeige zu optimieren und die Kundenerfahrung zu verbessern.
• Verbesserte Kundenunterstützung: IE kann Kundenbetreuer bei der Erkennung von Kundenemotionen unterstützen und persönlichere und empathischere Interaktionen ermöglichen, die die Kundenzufriedenheit verbessern.

Wie bezieht sich Influence Engineering auf Emotion AI?

Influence Engineering und Emotion AI sind miteinander verbunden, da sie beide darauf abzielen, menschliches Verhalten zu verstehen und zu beeinflussen. Gartner stellt fest, dass:

“Emotion AI (oder affektives Computing) ist Teil des größeren Trends von Influence Engineering. Es verwendet KI-Techniken, um den emotionalen Zustand eines Benutzers mithilfe von Computer-Vision, Audio-/Spracheingabe, Sensoren und/oder Software-Logik zu analysieren. Es kann Antworten initiieren, indem es spezifische, personalisierte Aktionen ausführt, um der Stimmung des Kunden zu entsprechen.”

Im Laufe der letzten fünf Jahre sind die Suchanfragen nach Emotion AI um 380% gestiegen. Im Jahr 2022 wurde der Markt für Emotionserkennung und -erkennung (EDR), der Emotion AI verwendet, um menschliche Emotionen und Gefühle genau zu identifizieren, zu verarbeiten und zu replizieren, auf 39,63 Milliarden US-Dollar bewertet.

Diese Technologien sollen in den kommenden Jahren noch weiter verbreitet werden, da der AI-gesteuerte EDR-Markt voraussichtlich mit einem jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von etwa 17% auf 136,46 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 anwachsen soll.

5 Nützliche Anwendungen von Influence Engineering

Unternehmen haben Emotion-AI-basiertes Influence Engineering in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, von personalisierten Marketing-Kampagnen bis hin zur Personalbeschaffung.

Hier ist eine Liste einiger wichtiger IE-Anwendungen.

1. Marktforschung und personalisierte Marketing-Kampagnen

Influence Engineering ermöglicht Marktforschung und personalisierte Marketing-Kampagnen. Es hilft Unternehmen, Kundenreaktionen auf ihre Produkte und Dienstleistungen zu analysieren, um Marketingstrategien zu verbessern und auf Kundenpräferenzen zuzuschneiden. Daher führt es Marketer zu datengesteuerten Entscheidungen, die in personalisierten Kampagnen resultieren, die die Kundeneinbindung und -treue erhöhen.

2. Patientenversorgung

Influence Engineering im Gesundheitswesen unterstützt die Patientenversorgung und -beratung. Beispielsweise kann ein AI-Chatbot verwendet werden, um die körperliche und geistige Gesundheit von Patienten zu überwachen. Affektives Computing, das Sprachanalyse verwendet, kann bei der Diagnose von Störungen wie Depression und Demenz helfen.

3. Biofeedback-Spiele für Patienten

Biofeedback-Spiele nutzen Influence Engineering und Emotion AI, um die Gefühle und Stimmungen des Spielers (Patienten) zu verstehen. Es wird im Gesundheitswesen eingesetzt, um Patienten dabei zu helfen, Entspannungstechniken zu üben, während sie Spiele spielen. Es zielt darauf ab, Methoden zu entwickeln, die es Patienten ermöglichen, Stressmanagementfähigkeiten durch Videospiel-Interaktionen zu erwerben.

4. Autonomes Fahren und Fahrerassistenz

In Anwendungen für autonomes Fahren und Fahrerassistenz wird Influence Engineering verwendet, um den emotionalen Zustand des Fahrers zu überwachen und Warnungen für riskantes Fahren zu senden. Außerdem kann affektives Computing die Fahrleistung von selbstfahrenden Fahrzeugen durch die Überwachung des emotionalen Zustands der Passagiere bewerten. Durch die Nutzung dieser Technologien können Automobilhersteller die Fahrersicherheit und -erfahrung verbessern.

5. Personalisierte Lernerfahrung für Schüler

Influence Engineering kann auch verwendet werden, um die Lernerfahrung für Schüler zu personalisieren. Sensoren wie Videokameras oder Mikrofone können den emotionalen Zustand der Schüler überwachen, um Lernpläne entsprechend anzupassen. Außerdem können Pädagogen es verwenden, um Online-Lernsoftware-Prototypen zu testen, indem sie die emotionale Rückmeldung eines Lernenden bewerten. Es resultiert in einer maßgeschneiderten und effektiven Lernumgebung.

Wichtige Herausforderungen von Influence Engineering

Als Ergebnis von Influence Engineering birgt die Erfassung und Monetisierung persönlicher emotionaler Daten erhebliche Risiken für die Sicherheit und den Datenschutz der Nutzer. Unternehmen, die emotionalen Daten nicht sorgfältig verwalten oder analysieren, können das Vertrauen ihrer Kunden verlieren. Als Ergebnis wirkt es sich auf ihren Ruf und die Kundenbindung aus.

Lassen Sie uns einige wichtige Herausforderungen von Influence Engineering unten diskutieren.

• Intimität: Influence Engineering befasst sich mit Daten, die tiefgreifend persönlich und intim sind. Es kann das Verhalten, die Gedanken und Emotionen einer Person offenbaren. Das Teilen dieser Art von persönlichen Daten ist komplex und erfordert von den Unternehmen, die sie sammeln und nutzen, größte Sorgfalt.
• Un greifbarkeit: Emotionale Daten können schwierig zu verstehen und zu erkennen sein. Das Teilen persönlicher Emotionen ist viel komplexer als das Teilen von Informationen wie einer Straßenadresse, einem Geburtsdatum oder einem Browserverlauf. Daher stellt die Un greifbarkeit emotionaler Daten eine erhebliche Herausforderung für Unternehmen dar, die Influence Engineering nutzen.
• Unklarheit: Die KI-Techniken, die zur Interpretation emotionaler Daten verwendet werden, sind weder transparent noch leicht von Verbrauchern überprüfbar. Daher bleibt Raum für Interpretationsfehler und Fehldeutungen.
• Escalation: Die dezentralisierte Art der Datenerfassung und die Geschwindigkeit, mit der Daten verarbeitet und verbreitet werden können, bedeutet, dass Fehler weitreichende und schwer rückgängig zu machende Konsequenzen haben können.

Obwohl Influence Engineering und insbesondere die Erfassung emotionaler Daten erhebliche Herausforderungen darstellen, können Unternehmen diese Probleme mit fortschreitender Technologie überwinden und bessere Kundenergebnisse erzielen.

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