Apa itu Teknik Pengaruh & Bagaimana Hubungannya dengan Emosi AI?

Ketersediaan sumber data yang luas dan teknologi pembelajaran mesin yang canggih telah memberikan rise pada sistem pengaruh baru yang disebut teknik pengaruh. Ini dapat memandu perilaku pengguna dan mengarah pada akuisisi pelanggan baru.

Menggunakan komputer visi dan teknik analisis pola, perusahaan dapat sekarang mengenali emosi pengguna menggunakan teknik deteksi emosi (umumnya disebut emosi AI) untuk mengarahkan proses pengambilan keputusan mereka.

Juga, kemajuan dalam deteksi emosi dan teknik pengolahan bahasa alami menyajikan kesempatan yang signifikan untuk mengautomasi aspek pengaruh komunikasi konsumen dan pemasaran digital. Faktanya, pada 2021, Gartner menamai teknik pengaruh sebagai salah satu dari enam teknologi yang muncul yang diharapkan dapat mengarahkan pertumbuhan pemasaran digital.

Tapi apa itu teknik pengaruh secara tepat dan bagaimana hubungannya dengan emosi AI? Mari kita jelajahi konsep ini di bawah ini bersama dengan manfaat dan aplikasinya.

Apa itu Teknik Pengaruh?

Teknik pengaruh (IE) melibatkan pengembangan algoritma yang menggunakan teknik sains perilaku untuk mengautomasi aspek tertentu dari pengalaman digital yang dapat mempengaruhi pilihan pengguna pada skala besar.

Perusahaan mengumpulkan dan menganalisis data tentang perilaku pengguna dan preferensi pembelian untuk memperoleh wawasan perilaku. dan kemudian menggunakan informasi ini untuk membuat pesan dan pengalaman yang ditargetkan yang mempengaruhi proses pengambilan keputusan pengguna. Ini melibatkan personalisasi, bukti sosial, kelangkaan, dan strategi persuasi lainnya yang terkait dengan pemasaran.

Jenis Teknik Pengaruh

Tiga jenis utama teknik pengaruh termasuk analisis sentimen, pengenalan ekspresi wajah, dan analisis suara. Mari kita lihat mereka secara lebih rinci di bawah.

1. Analisis Sentimen: Analisis sentimen, juga dikenal sebagai penambangan opini, adalah teknik NLP yang mengategorikan data pengguna/konsumen (ulasan) sebagai positif, negatif, atau netral. Ini umumnya digunakan pada data tekstual untuk memantau sentimen merek atau produk dalam umpan balik pelanggan dan memperoleh wawasan tentang kebutuhan pelanggan.
2. Pengenalan Ekspresi Wajah atau FER: Ini menggunakan algoritma visi komputer untuk mendeteksi dan menganalisis gerakan dan ekspresi wajah untuk menentukan keadaan emosi seseorang. FER sering digunakan dalam psikologi dan pemasaran untuk memperoleh wawasan tentang respons emosi pelanggan dan meningkatkan pengalaman pembelian atau produk mereka.
3. Analisis Suara: Analisis suara mengidentifikasi, mengukur, dan mengkuantifikasi emosi dalam suara manusia. Teknik ini dapat digunakan untuk berbagai aplikasi, seperti mengidentifikasi pembicara, mendeteksi emosi atau sentimen dalam ucapan, dan mendeteksi stres atau keadaan psikologis lainnya berdasarkan petunjuk vokal.

Manfaat Teknik Pengaruh

Kelebihan teknik pengaruh berbeda-beda tergantung pada industri. Misalnya, di bidang kesehatan, dapat memantau dan mendeteksi perubahan dalam kesehatan mental pasien, memberikan intervensi dini dan dukungan kepada mereka yang membutuhkan. Ini juga dapat membantu terapis dalam memberikan diagnosis yang lebih akurat dan rencana perawatan yang disesuaikan.

Oleh karena itu, dapat menawarkan input dan umpan balik yang berharga kepada semua pekerja pengetahuan seperti pemasar, pengiklan, desainer, insinyur, dan pengembang dari pelanggan mereka. Beberapa manfaat utama teknik pengaruh termasuk:

• Membuat kampanye pemasaran yang efektif: Teknik pengaruh sangat cocok untuk membuat keputusan pemasaran. Ini membantu pemasar memahami preferensi, emosi, dan perilaku pelanggan dengan lebih baik dan membuat kampanye pemasaran yang lebih efektif yang sesuai dengan target audiens mereka.
• Produk dan layanan yang dipersonalisasi: Dengan menganalisis emosi dan preferensi pelanggan, IE membantu bisnis mengembangkan produk dan layanan yang dipersonalisasi yang memenuhi kebutuhan dan preferensi unik setiap pelanggan.
• Mengoptimalkan tata letak dan tampilan toko: Ini memberikan penjual dan retailer wawasan berharga tentang demografi pelanggan, suasana hati, dan reaksi di dalam toko, membantu mereka mengoptimalkan tata letak dan tampilan toko untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.
• Dukungan pelanggan yang ditingkatkan: IE dapat membantu perwakilan layanan pelanggan mendeteksi emosi pelanggan dan memberikan interaksi yang lebih dipersonalisasi dan empatik yang meningkatkan kepuasan pelanggan.

Bagaimana Teknik Pengaruh Berhubungan dengan Emosi AI?

Teknik pengaruh dan emosi AI saling terkait karena keduanya bertujuan untuk memahami dan mempengaruhi perilaku manusia. Gartner menyatakan bahwa:

“Emosi AI (atau komputasi afektif) adalah bagian dari tren yang lebih besar dari teknik pengaruh. Ini menggunakan teknik AI untuk menganalisis keadaan emosi pengguna melalui visi komputer, input audio/suara, sensor, dan/atau logika perangkat lunak. Ini dapat memicu respons dengan melakukan tindakan yang spesifik dan dipersonalisasi untuk sesuai dengan suasana hati pelanggan.”

Selama lima tahun terakhir, pencarian untuk emosi AI telah meningkat sebesar 380%. Pada 2022, pasar deteksi dan pengenalan emosi (EDR), yang menggunakan emosi AI untuk mengidentifikasi, memproses, dan mereplikasi emosi dan perasaan manusia dengan akurat, bernilai $39,63 miliar.

Teknologi ini diharapkan menjadi lebih mainstream dalam beberapa tahun mendatang, mengingat bahwa pasar EDR yang ditenagai AI diperkirakan tumbuh dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sekitar 17%, menjadi $136,46 miliar pada 2030.

5 Aplikasi Teknik Pengaruh yang Berguna

Bisnis telah menggunakan teknik pengaruh berbasis emosi AI dalam berbagai aplikasi, dari kampanye pemasaran yang dipersonalisasi hingga perekrutan.

Berikut adalah daftar beberapa aplikasi IE utama.

1. Riset Pasar & Kampanye Pemasaran yang Dipersonalisasi

Teknik pengaruh memungkinkan riset pasar dan kampanye pemasaran yang dipersonalisasi. Ini membantu bisnis menganalisis reaksi pelanggan terhadap produk dan layanan mereka untuk meningkatkan taktik pemasaran dan menyesuaikan strategi untuk memenuhi preferensi pelanggan. Oleh karena itu, ini mengarahkan pemasar ke arah pengambilan keputusan yang didorong oleh data yang menghasilkan kampanye yang dipersonalisasi yang meningkatkan keterlibatan dan loyalitas pelanggan.

2. Perawatan Pasien

Teknik pengaruh dalam kesehatan membantu dalam perawatan pasien dan konseling. Misalnya, bot AI dapat digunakan untuk memantau kesehatan fisik dan mental pasien. Computasi afektif, yang menggunakan analisis ucapan, dapat membantu dalam mendiagnosis gangguan seperti depresi dan demensia.

3. Permainan Biofeedback untuk Pasien

Permainan biofeedback memanfaatkan teknik pengaruh dan emosi AI untuk memahami perasaan dan suasana hati pemain (pasien). Ini digunakan dalam kesehatan untuk membantu pasien berlatih teknik relaksasi saat bermain game. Ini bertujuan untuk menciptakan metode yang memungkinkan pasien memperoleh kemampuan manajemen stres melalui permainan video.

4. Mengemudi Otonom & Bantuan Pengemudi

Dalam aplikasi mengemudi otonom dan bantuan pengemudi, teknik pengaruh digunakan untuk melacak keadaan emosi pengemudi dan mengirim peringatan untuk mengemudi yang berisiko. Juga, computasi afektif dapat mengevaluasi kinerja mengemudi kendaraan otonom dengan memantau keadaan emosi penumpang. Dengan menggunakan teknologi ini, produsen mobil dapat meningkatkan keselamatan dan kenyamanan mengemudi.

5. Pengalaman Belajar yang Dipersonalisasi untuk Siswa

Teknik pengaruh juga dapat digunakan untuk mempersonalisasi pengalaman belajar untuk siswa. Sensor seperti kamera video atau mikrofon dapat memantau keadaan emosi siswa untuk menyesuaikan rencana pelajaran sesuai. Juga, pendidik dapat menggunakannya untuk menguji prototipe perangkat lunak pembelajaran online dengan mengevaluasi umpan balik emosi pembelajar. Ini menghasilkan lingkungan belajar yang disesuaikan dan efektif.

Tantangan Utama Teknik Pengaruh

Sebagai hasil dari teknik pengaruh, pengumpulan dan monitisasi data emosi pribadi menimbulkan risiko yang signifikan terhadap keamanan dan privasi pengguna. Perusahaan yang gagal mengelola atau menganalisis data emosi dengan hati-hati dapat kehilangan kepercayaan pelanggan. Sebagai hasilnya, ini mempengaruhi reputasi merek mereka dan menurunkan tingkat retensi pelanggan.

Mari kita bahas beberapa tantangan utama teknik pengaruh di bawah.

• Intimasi: Teknik pengaruh berhubungan dengan data yang sangat intim dan pribadi. Ini dapat mengungkapkan perilaku, pikiran, dan emosi seseorang. Berbagi jenis data pribadi ini kompleks dan memerlukan perawatan yang sangat hati-hati dari perusahaan yang mengumpulkan dan menggunakannya.
• Intangibilitas: Data emosi dapat sulit dipahami dan dikenali. Berbagi emosi pribadi jauh lebih kompleks daripada berbagi informasi seperti alamat, tanggal lahir, atau riwayat penelusuran. Oleh karena itu, intangibilitas data emosi menyajikan tantangan yang signifikan bagi perusahaan yang menggunakan teknik pengaruh.
• Ketidakjelasan: Teknik AI yang digunakan untuk menafsirkan data emosi tidak transparan dan tidak dapat dengan mudah dikonfirmasi oleh konsumen. Oleh karena itu, ini meninggalkan ruang untuk kesalahan interpretasi dan kesalahpahaman.
• Escalasi: Sifat desentralisasi pengumpulan data dan kecepatan di mana data dapat diproses dan disebarkan berarti bahwa kesalahan dapat memiliki konsekuensi yang jauh dan sulit untuk dibalikkan.

Sementara teknik pengaruh, dan terutama pengumpulan data emosi, adalah tantangan yang signifikan, sebagai teknologi yang berkembang, perusahaan dapat mengatasi masalah ini dan menghasilkan hasil yang lebih baik bagi pelanggan.

Tetaplah up-to-date dengan tren terbaru di teknologi. Kunjungi Unite.ai.