Τι είναι η Μηχανική Επίρροης και Πώς Σχετίζεται με την Emotion AI;

Η διαθεσιμότητα εκτενών πηγών δεδομένων και προηγμένων τεχνολογιών μηχανικής μάθησης έχει δώσει ζωή σε ένα νέο σύστημα επιρροής, γνωστό ως μηχανική επιρροής. Αυτό μπορεί να καθοδηγήσει τη συμπεριφορά του χρήστη και να οδηγήσει σε νέες αποκτήσεις πελατών.

Χρησιμοποιώντας οπτική αναγνώριση και τεχνικές ανάλυσης προτύπων, οι εταιρείες μπορούν τώρα να αναγνωρίζουν τα συναισθήματα των χρηστών χρησιμοποιώντας τεχνικές ανίχνευσης συναισθημάτων (γενικά ονομάζονται Emotion AI) για να καθοδηγήσουν τη διαδικασία λήψης αποφάσεων.

Επιπλέον, οι προόδους στην ανίχνευση συναισθημάτων και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας παρέχουν μια σημαντική ευκαιρία για την αυτοματοποίηση επιρροών της επικοινωνίας των καταναλωτών και της ψηφιακής διαφήμισης. Στην πραγματικότητα, το 2021, η Gartner ονόμασε τη μηχανική επιρροής ως μια από τις έξι αναδυόμενες τεχνολογίες που αναμένεται να οδηγήσουν την αύξηση της ψηφιακής διαφήμισης.

Αλλά τι είναι ακριβώς η μηχανική επιρροής και πώς σχετίζεται με την Emotion AI; Ας εξερευνήσουμε αυτή την έννοια παρακάτω μαζί με τα οφέλη και τις εφαρμογές της.

Τι είναι η Μηχανική Επίρροης;

Η μηχανική επιρροής (IE) περιλαμβάνει την ανάπτυξη αλγορίθμων που χρησιμοποιούν τεχνικές επιστήμης της συμπεριφοράς για να αυτοματοποιήσουν bestimmμένα аспектs της ψηφιακής εμπειρίας που μπορούν να επηρεάσουν τις επιλογές των χρηστών σε μεγάλη κλίμακα.

Οι εταιρείες συλλέγουν και αναλύουν δεδομένα για τη συμπεριφορά και τις προτιμήσεις αγοράς των χρηστών για να αποκτήσουν γνώσεις συμπεριφοράς. και στη συνέχεια χρησιμοποιούν αυτές τις πληροφορίες για να δημιουργήσουν στοχευμένα μηνύματα και εμπειρίες που επηρεάζουν τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων των χρηστών. Αυτό περιλαμβάνει προσωποποίηση, κοινωνική απόδειξη, σπανιότητα και άλλες στρατηγικές πειθούς που σχετίζονται με τη διαφήμιση.

Τύποι Μηχανικής Επίρροης

Οι τρεις κύριοι τύποι μηχανικής επιρροής περιλαμβάνουν ανάλυση συναισθήματος, αναγνώριση εκφράσεων προσώπου και ανάλυση φωνής. Ας δούμε τους σε λεπτομέρεια παρακάτω.

1. Ανάλυση Συναισθήματος: Ανάλυση συναισθήματος, επίσης γνωστή ως εξόρυξη γνώμης, είναι μια τεχνική NLP που κατηγοριοποιεί δεδομένα χρηστών/πελατών (κριτικές) ως θετικά, αρνητικά ή ουδέτερα. Χρησιμοποιείται συνήθως σε κείμενα δεδομένα για να παρακολουθεί τη γνώμη μάρκας ή προϊόντος στη λήψη γνώμης πελατών και να αποκτήσει γνώσεις για τις ανάγκες των πελατών.
2. Αναγνώριση Εκφράσεων Προσώπου ή FER: Χρησιμοποιεί αλγόριθμους οπτικής αναγνώρισης για να ανιχνεύσει και να αναλύσει κινήσεις και εκφράσεις προσώπου για να καθορίσει την συναισθηματική κατάσταση ενός ατόμου. FER χρησιμοποιείται συχνά στην ψυχολογία και τη διαφήμιση για να αποκτήσει γνώσεις για τις συναισθηματικές αντιδράσεις των πελατών και να βελτιώσει τις αγοραστικές ή τις εμπειρίες προϊόντων.
3. Ανάλυση Φωνής: Η ανάλυση φωνής αναγνωρίζει, μετρά και ποσοτικοποιεί τα συναισθήματα στη φωνή του ανθρώπου. Αυτή η τεχνική μπορεί να χρησιμοποιηθεί για διάφορες εφαρμογές, όπως η αναγνώριση ομιλητών, η ανίχνευση συναισθημάτων ή γνώμης στην ομιλία και η ανίχνευση तनίωσης ή άλλων ψυχολογικών καταστάσεων με βάση φωνητικά σημάδια.

Οφέλη της Μηχανικής Επίρροης

Τα οφέλη της μηχανικής επιρροής διαφέρουν ανάλογα με τον κλάδο. Για παράδειγμα, στη φροντίδα υγείας, μπορεί να παρακολουθεί και να ανιχνεύει αλλαγές στην ψυχική υγεία του ασθενούς, παρέχοντας πρώιμη παρέμβαση και υποστήριξη σε εκείνους που την χρειάζονται. Επίσης, μπορεί να βοηθήσει τους θεραπευτές να παρέχουν πιο ακριβείς διαγνώσεις και προσωποποιημένα σχέδια θεραπείας.

Έτσι, μπορεί να προσφέρει πολύτιμη εισροή και ανατροφοδότηση σε όλους τους εργαζόμενους γνώσης όπως οι μάρκετινγκ, διαφημιστές, σχεδιαστές, μηχανικοί και dévelopers από τους σχετικούς πελάτες. Κάποια από τα κύρια οφέλη της μηχανικής επιρροής περιλαμβάνουν:

• Δημιουργία αποτελεσματικών καμπανιών μάρκετινγκ: Η μηχανική επιρροής είναι κατάλληλη για τη λήψη αποφάσεων μάρκετινγκ. Βοηθά τους μάρκετινγκ να κατανοήσουν καλύτερα τις προτιμήσεις, τα συναισθήματα και τη συμπεριφορά των πελατών και να δημιουργήσουν πιο αποτελεσματικές καμπάνιες μάρκετινγκ που αντηχούν στο στόχο τους.
• Προσωποποιημένα προϊόντα και υπηρεσίες: Ανάλυοντας τα συναισθήματα και τις προτιμήσεις των πελατών, η IE βοηθά τις επιχειρήσεις να αναπτύξουν προσωποποιημένα προϊόντα και υπηρεσίες που ανταποκρίνονται στις μοναδικές ανάγκες και προτιμήσεις κάθε πελάτη.
• Βελτίωση διαρρύθμισης και εμφάνισης καταστημάτων: Παρέχει στους πωλητές και τους λιανοπωλητές πολύτιμες γνώσεις για τη δημογραφία, τη διάθεση και τις αντιδράσεις των πελατών στο κατάστημα, βοηθώντας τους να βελτιώσουν τη διάταξη και την εμφάνιση του καταστήματος για να βελτιώσουν την εμπειρία του πελάτη.
• Βελτιωμένη υποστήριξη πελατών: Η IE μπορεί να βοηθήσει τους αντιπροσώπους υποστήριξης πελατών να ανιχνεύσουν τα συναισθήματα των πελατών και να παρέχουν πιο προσωποποιημένες και συμπονετικές互動 που βελτιώνουν την ικανοποίηση του πελάτη.

Πώς η Μηχανική Επίρροης Σχετίζεται με την Emotion AI;

Η μηχανική επιρροής και η Emotion AI είναι αλληλένδετες, καθώς και οι δύο στοχεύουν στην κατανόηση και την επιρροή της ανθρώπινης συμπεριφοράς. Η Gartner αναφέρει ότι:

“Η Emotion AI (ή υπολογιστική επίδραση) είναι μέρος του μεγαλύτερου ρεύματος της μηχανικής επιρροής. Χρησιμοποιεί τεχνικές AI για να αναλύσει την συναισθηματική κατάσταση του χρήστη μέσω οπτικής αναγνώρισης, ήχου/φωνής, αισθητήρων και/ή λογικής λογισμικού. Μπορεί να ξεκινήσει απαντήσεις εκτελώντας συγκεκριμένες, προσωποποιημένες ενέργειες που ταιριάζουν στη διάθεση του πελάτη.”

Τις τελευταίες πέντε χρόνια, οι αναζητήσεις για Emotion AI έχουν αυξηθεί κατά 380%. Το 2022, η αγορά ανίχνευσης και αναγνώρισης συναισθήματος (EDR), η οποία χρησιμοποιεί Emotion AI για να αναγνωρίσει, να επεξεργαστεί και να αναπαράγει ανθρώπινα συναισθήματα και συναισθήματα, αξιολογήθηκε στα 39,63 δισεκατομμύρια δολάρια.

Αυτές οι τεχνολογίες αναμένεται να γίνουν πιο κυρίαρχες τα επόμενα χρόνια, λαμβάνοντας υπόψη ότι η αγορά EDR που βασίζεται σε AI προβλέπεται να αυξηθεί με ρυθμό.compound ετήσιου ρυθμού αύξησης (CAGR) περίπου 17%, φτάνοντας τα 136,46 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2030.

5 Χρήσιμες Εφαρμογές της Μηχανικής Επίρροης

Οι επιχειρήσεις έχουν χρησιμοποιήσει την Emotion AI-βασισμένη μηχανική επιρροής σε διάφορες εφαρμογές, από προσωποποιημένες καμπάνιες μάρκετινγκ έως προσλήψεις.

Εδώ είναι μια λίστα με κάποιες από τις κύριες εφαρμογές IE.

1. Έρευνα Αγοράς & Προσωποποιημένες Καμπάνιες Μάρκετινγκ

Η μηχανική επιρροής ermöglicht την έρευνα αγοράς και τις προσωποποιημένες καμπάνιες μάρκετινγκ. Βοηθά τις επιχειρήσεις να αναλύσουν τις αντιδράσεις των πελατών στα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους για να βελτιώσουν τις τακτικές μάρκετινγκ και να προσαρμόσουν τις στρατηγικές για να ανταποκρίνουν τις προτιμήσεις των πελατών. Έτσι, οδηγεί τους μάρκετινγκ σε λήψη αποφάσεων με βάση τα δεδομένα, τα οποία οδηγούν σε προσωποποιημένες καμπάνιες που αυξάνουν την εμπλοκή και την πιστότητα των πελατών.

2. Φροντίδα Ασθενών

Η μηχανική επιρροής στη φροντίδα υγείας βοηθά στην φροντίδα και τη συμβουλευτική των ασθενών. Για παράδειγμα, ένα ρομπότ AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να παρακολουθήσει τη σωματική και ψυχική ευεξία των ασθενών. Αffective computing, η οποία χρησιμοποιεί ανάλυση ομιλίας, μπορεί να βοηθήσει στη διάγνωση διαταραχών όπως η κατάθλιψη και η άνοια.

3. Βιοανάδραση για Ασθενείς

Η βιοανάδραση χρησιμοποιεί τη μηχανική επιρροής και την Emotion AI για να κατανοήσει τα συναισθήματα και τις διάθεσεις των παικτών (ασθενών). Χρησιμοποιείται στη φροντίδα υγείας για να βοηθήσει τους ασθενείς να ασκήσουν τεχνικές χαλάρωσης ενώ παίζουν παιχνίδια. Στόχος είναι να δημιουργηθούν μέθοδοι που επιτρέπουν στους ασθενείς να αποκτήσουν ικανότητες διαχείρισης του στρες μέσω της συμμετοχής σε βιντεοπαιχνίδια.

4. Αυτόνομη Οδήγηση & Βοήθεια Οδηγού

Στις εφαρμογές αυτόνομης οδήγησης και βοήθειας οδηγού, η μηχανική επιρροής χρησιμοποιείται για να παρακολουθήσει την συναισθηματική κατάσταση του οδηγού και να στείλει ειδοποιήσεις για επικίνδυνες οδηγικές συμπεριφορές. Επίσης, affective computing μπορεί να αξιολογήσει την απόδοση οδήγησης των αυτονομών οχημάτων παρακολουθώντας τις συναισθηματικές καταστάσεις των επιβατών. Χρησιμοποιώντας αυτές τις τεχνολογίες, οι κατασκευαστές αυτοκινήτων μπορούν να βελτιώσουν την ασφάλεια και την εμπειρία οδήγησης.

5. Προσωποποιημένη Μάθηση για Μαθητές

Η μηχανική επιρροής μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για να προσωποποιήσει την εμπειρία μάθησης για τους μαθητές. Αισθητήρες όπως βιντεοκάμερες ή μικρόφωνα μπορούν να παρακολουθήσουν τις συναισθηματικές καταστάσεις των μαθητών για να προσαρμόσουν τα σχέδια μαθήματος ανάλογα. Επίσης, οι εκπαιδευτικοί μπορούν να τη χρησιμοποιήσουν για να δοκιμάσουν προτότυπα λογισμικού μάθησης online αξιολογώντας την συναισθηματική ανατροφοδότηση του μαθητή. Αυτό οδηγεί σε一个 προσωποποιημένο και αποτελεσματικό περιβάλλον μάθησης.

Κύριες Προκλήσεις της Μηχανικής Επίρροης

Ως αποτέλεσμα της μηχανικής επιρροής, η συλλογή και εμπορευματοποίηση προσωπικών συναισθηματικών δεδομένων θέτουν σημαντικούς κινδύνους για την ασφάλεια και την ιδιωτικότητα των χρηστών. Οι εταιρείες που αποτυγχάνουν να διαχειριστούν ή να αναλύσουν συναισθηματικά δεδομένα με προσοχή μπορούν να χάσουν την εμπιστοσύνη των πελατών. Ως αποτέλεσμα, επηρεάζει τη φήμη της μάρκας και μειώνει το ποσοστό διατήρησης πελατών.

Ας συζητήσουμε κάποιες από τις κύριες προκλήσεις της μηχανικής επιρροής παρακάτω.

• Εικονικότητα: Η μηχανική επιρροής ασχολείται με δεδομένα που είναι βαθιά προσωπικά και ιδιωτικά. Μπορεί να αποκαλύψει τη συμπεριφορά, τις σκέψεις και τα συναισθήματα ενός ατόμου. Η μοιρασία αυτού του είδους προσωπικών δεδομένων είναι σύνθετη και απαιτεί μεγάλη προσοχή από τις εταιρείες που τα συλλέγουν και τα χρησιμοποιούν.
• Αασιγνησία: Τα συναισθηματικά δεδομένα μπορούν να είναι δύσκολα να κατανοηθούν και να αναγνωριστούν. Η μοιρασία προσωπικών συναισθημάτων είναι πολύ πιο σύνθετη από τη μοιρασία πληροφοριών όπως η διεύθυνση, η ημερομηνία γέννησης ή το ιστορικό περιήγησης. Έτσι, η αασιγνησία των συναισθηματικών δεδομένων παρουσιάζει μια σημαντική πρόκληση για τις εταιρείες που χρησιμοποιούν τη μηχανική επιρροής.
• Αμφιiguity: Οι τεχνικές AI που χρησιμοποιούνται για την ερμηνεία συναισθηματικών δεδομένων δεν είναι διαφανείς ούτε εύκολα επιβεβαιώσιμες από τους καταναλωτές. Έτσι, αφήνει χώρο για σφάλματα ερμηνείας και λανθασμένες αναγνώσεις.
• Εξέλιξη: Η αποκεντρωμένη φύση της συλλογής δεδομένων και η ταχύτητα με την οποία τα δεδομένα μπορούν να επεξεργαστούν και να διανεμηθούν σημαίνει ότι τα λάθη μπορούν να έχουν μακροπρόθεσμες και δύσκολα αναστρέψιμες συνέπειες.

Ενώ η μηχανική επιρροής και ιδιαίτερα η συλλογή συναισθηματικών δεδομένων είναι σημαντικές προκλήσεις, καθώς η τεχνολογία προχωρά, οι εταιρείες μπορούν να υπερβούν αυτά τα ζητήματα και να παράγουν καλύτερα αποτελέσματα για τους πελάτες.

Μείνετε ενημερωμένοι με τις τελευταίες τάσεις στην τεχνολογία. Επισκεφθείτε Unite.ai.