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

Die Verfügbarkeit von umfangreichen Datenquellen und fortschrittlichen Machine-Learning-Technologien hat zu einem neuen System des Einflusses geführt, das als Influence Engineering bezeichnet wird. Es kann das Verhalten von Nutzern lenken und zu neuen Kundenakquise führen.

Mithilfe von Computer-Vision– und Musteranalysetechniken können Unternehmen nun Benutzeremotionen mit Emotionserkennungstechniken (im Allgemeinen als Emotion AI bezeichnet) erkennen, um ihre Entscheidungsprozesse zu lenken.

Auch die Fortschritte in der Emotionserkennung und der Verarbeitung von natürlicher Sprache bieten eine bedeutende Gelegenheit, die einflussreichen Aspekte der Kundenkommunikation und des digitalen Marketings zu automatisieren. Tatsächlich hat Gartner im Jahr 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 hängt es mit Emotion AI zusammen? 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 Benutzerentscheidungen auf große Scale 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 die Entscheidungsprozesse der Benutzer beeinflussen. Dazu gehören Personalisierung, soziale Beweise, Knappheit und andere Überzeugungsstrategien im Zusammenhang mit Marketing.

Arten von Influence Engineering

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

1. Sentiment-Analyse: Sentiment-Analyse, auch als Meinungsmining bezeichnet, ist eine NLP-Technik, die Benutzer-/Kundendaten (Bewertungen) als positiv, negativ oder neutral kategorisiert. Sie wird häufig auf textbasierten Daten verwendet, um die 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 oft in der Psychologie und im Marketing verwendet, um Einblicke in die emotionalen Reaktionen von Kunden und die Verbesserung ihrer Kauf- oder Produkt Erfahrungen zu gewinnen.
3. Stimmanalyse: Stimmanalyse identifiziert, misst und quantifiziert Emotionen in der menschlichen Stimme. Diese Technik kann für verschiedene Anwendungen verwendet werden, wie z.B. die Identifizierung von Sprechern, die Erkennung von Emotionen oder Sentiments in der Sprache und die Erkennung von Stress oder anderen psychologischen Zuständen basierend auf stimmlichen Hinweisen.

Vorteile von Influence Engineering

Die Vorteile von Influence Engineering variieren je nach Branche. Zum Beispiel kann es im Gesundheitswesen dazu beitragen, Veränderungen im mentalen Zustand eines Patienten zu überwachen und eine frühzeitige Intervention und Unterstützung für diejenigen zu bieten, die sie benötigen. Es kann auch Therapeuten helfen, genaue Diagnosen und maßgeschneiderte Behandlungspläne zu erstellen.

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

• Effektive Marketing-Kampagnen erstellen: Influence Engineering ist gut geeignet, um Marketing-Entscheidungen zu treffen. 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 dabei unterstützen, Kundenemotionen zu erkennen und persönlichere und empathischere Interaktionen zu bieten, die die Kundenzufriedenheit verbessern.

Wie hängt Influence Engineering mit Emotion AI zusammen?

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 AI-Techniken, um den emotionalen Zustand eines Benutzers über Computer-Vision, Audio-/Stimmeingabe, Sensoren und/oder Software-Logik zu analysieren. Es kann Antworten initiieren, indem es spezifische, personalisierte Aktionen ausführt, um der Stimmung des Kunden zu entsprechen.“

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

Diese Technologien werden in den kommenden Jahren immer mehr zum Mainstream gehören, da der AI-gesteuerte EDR-Markt voraussichtlich mit einem jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von etwa 17 % auf 136,46 Milliarden Dollar im Jahr 2030 anwachsen wird.

5 nützliche Anwendungen von Influence Engineering

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

Hier ist eine Liste einiger wichtiger IE-Anwendungen.

1. Marktforschung & personalisierte Marketing-Kampagnen

Influence Engineering ermöglicht Marktforschung und personalisierte Marketing-Kampagnen. Es hilft Unternehmen, Kundenreaktionen auf ihre Produkte und Dienstleistungen zu analysieren, um Marketing-Taktiken zu verbessern und Strategien zu entwickeln, die den Kundenpräferenzen entsprechen. Daher führt es Marketer zu datengetriebenen Entscheidungen, die in personalisierten Kampagnen resultieren, die die Kundeneinbindung und -loyalität erhöhen.

2. Patientenversorgung

Influence Engineering im Gesundheitswesen unterstützt die Patientenversorgung und -beratung. Zum Beispiel 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 von Spielern (Patienten) zu verstehen. Es wird im Gesundheitswesen verwendet, um Patienten dabei zu helfen, Entspannungstechniken zu üben, während sie Spiele spielen. Es zielt darauf ab, Methoden zu entwickeln, die es Patienten ermöglichen, Stressmanagement-Fähigkeiten durch Videospiele zu erwerben.

4. Autonomes Fahren & Fahrerassistenz

In autonomen Fahr- und Fahrerassistenzanwendungen wird Influence Engineering verwendet, um den emotionalen Zustand des Fahrers zu verfolgen und Warnungen für riskantes Fahren zu senden. Auch affektives Computing kann die Fahrleistung von selbstfahrenden Fahrzeugen durch die Überwachung der emotionalen Zustände 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 die emotionalen Zustände von Schülern überwachen, um Lektionspläne entsprechend anzupassen. Auch Pädagogen können 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 Sammlung und Monetisierung von persönlichen emotionalen Daten erhebliche Risiken für die Sicherheit und den Schutz der Nutzer. Unternehmen, die emotionalen Daten nicht sorgfältig verwalten oder analysieren, können das Vertrauen ihrer Kunden verlieren. Als Ergebnis wirkt es sich auf ihren Markenwert und die Kundenbindung aus.

Lassen Sie uns einige der wichtigsten Herausforderungen von Influence Engineering unten diskutieren.

• Intimität: Influence Engineering befasst sich mit Daten, die tiefgreifend intim und persönlich 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 es sammeln und nutzen, größte Sorgfalt.
• UnGreifbarkeit: Emotionale Daten können schwierig zu verstehen und zu erkennen sein. Das Teilen von persönlichen Emotionen ist viel komplexer als das Teilen von Informationen wie einer Straßenadresse, einem Geburtsdatum oder einem Browserverlauf. Daher stellt die UnGreifbarkeit von emotionalen Daten eine erhebliche Herausforderung für Unternehmen dar, die Influence Engineering nutzen.
• Unklarheit: Die AI-Techniken, die zur Interpretation von emotionalen Daten verwendet werden, sind weder transparent noch leicht von Verbrauchern zu überprüfen. Daher bleibt Raum für Interpretationsfehler und Fehllesungen.
• Escalation: Die dezentralisierte Natur 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.

Während Influence Engineering und insbesondere die Erfassung von emotionalen Daten erhebliche Herausforderungen darstellen, können Unternehmen diese Probleme überwinden und bessere Kundenergebnisse erzielen, wenn die Technologie fortschreitet.

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