영향 엔지니어링이란 무엇이며 감정 AI와 어떻게 관련되어 있는가?

방대한 데이터 소스와 고급 기계 학습 기술의 가용성은 영향 엔지니어링이라는 새로운 영향 시스템의 등장으로 이어졌습니다. 이는 사용자 행동을 안내하고 새로운 고객을 획득할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 및 패턴 분석 기술을 사용하여 기업은 감정 인식 기술(일반적으로 감정 AI라고 함)을 사용하여 사용자의 감정을 인식하고 의사 결정 과정을 안내할 수 있습니다.

또한 감정 인식 및 자연어 처리 기술의 발전은 소비자 커뮤니케이션 및 디지털 마케팅의 영향적인 측면을 자동화하는 데 상당한 기회를 제공합니다. 실제로 2021년 가트너는 디지털 마케팅을 위한 성장 동력을 위한 6가지 새로운 기술 중 하나로 영향 엔지니어링을 선정했습니다.

하지만 영향 엔지니어링이 정확히 무엇이며 감정 AI와 어떻게 관련되어 있는지 살펴보겠습니다.

영향 엔지니어링이란 무엇인가?

영향 엔지니어링(IE)은 행동 과학 기술을 사용하여 대규모 사용자 선택에 영향을 미치는 디지털 경험의 특정 측면을 자동화하는 알고리즘을 개발하는 것을 포함합니다.

기업은 사용자 행동 및 구매 선호도에 대한 데이터를 수집 및 분석하여 행동적 통찰력을 얻습니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 사용자의 의사 결정 과정을 영향 미치는 대상된 메시지 및 경험을 생성합니다. 이는 개인화, 사회적 증거, 희소성 및 기타 마케팅 관련 설득 전략을 포함합니다.

영향 엔지니어링의 유형

영향 엔지니어링의 주요 유형은 세 가지로 나눌 수 있습니다. sentiment 분석, 얼굴 인식, 음성 분석입니다. 자세히 살펴보겠습니다.

1. 감정 분석: 감정 분석, 즉 의견 마이닝은 텍스트 데이터에서 사용자/고객 데이터(리뷰)를 긍정적, 부정적 또는 중립적으로 분류하는 NLP 기술입니다. 이는 일반적으로 텍스트 데이터에서 브랜드 또는 제품에 대한 고객 피드백을 모니터링하고 고객의需求에 대한 통찰력을 얻는 데 사용됩니다.
2. 얼굴 인식: 이는 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 얼굴의 움직임과 표정을 감지하고 분석하여 개인의 감정 상태를 결정합니다. 얼굴 인식은 일반적으로 심리학 및 마케팅에서 고객의 감정 반응을 이해하고 구매 또는 제품 경험을 개선하는 데 사용됩니다.
3. 음성 분석: 음성 분석은 인간의 음성에서 감정을 식별, 측정 및 양화합니다. 이 기술은 음성에서 감정 또는 감정을 감지하는 것과 같은 다양한 응용 분야에 사용될 수 있습니다.

영향 엔지니어링의 이점

영향 엔지니어링의 이점은 산업에 따라 다르다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 정신 건강 상태의 변화를 모니터링하고 조기 개입 및 지원을 제공할 수 있습니다. 또한 치료사를 더 정확한 진단 및 맞춤형 치료 계획을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

따라서 모든 지식 근로자(마케터, 광고주, 디자이너, 엔지니어, 개발자 등)에게 귀중한 입력 및 피드백을 제공할 수 있습니다. 영향 엔지니어링의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 효과적인 마케팅 캠페인: 영향 엔지니어링은 마케팅 결정에 적합합니다. 이는 마케터가 고객의 선호도, 감정 및 행동을 더 잘 이해하고 고객을 대상으로 하는 더 효과적인 마케팅 캠페인을 생성하는 데 도움이 됩니다.
• 개인화된 제품 및 서비스: 고객의 감정 및 선호도를 분석하여 비즈니스에서 개인화된 제품 및 서비스를 개발하는 데 도움이 됩니다.
• 매장 레이아웃 및 디스플레이 최적화: 이는 판매자 및 소매업체에게 고객의 인구통계, 기분 및 매장 내 반응에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 고객 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 고객 지원 강화: 영향 엔지니어링은 고객 지원 대표가 고객의 감정을 감지하고 고객 만족도를 개선하는 데 도움이 되는 더 개인화되고 공감하는 상호 작용을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

영향 엔지니어링과 감정 AI의 관계

영향 엔지니어링과 감정 AI는 인간의 행동을 이해하고 영향 미치는 것을 목표로 하므로 상호 관련되어 있습니다. 가트너는 다음과 같이 말합니다.

“감정 AI(또는 감정 컴퓨팅)는 영향 엔지니어링의 더 큰 트렌드의 일부입니다. 이는 컴퓨터 비전, 오디오/음성 입력, 센서 및/또는 소프트웨어 논리를 사용하여 사용자의 감정 상태를 분석합니다. 고객의 기분에 맞게 특정 개인화된 동작을 수행하여 반응을 시작할 수 있습니다.”

과거 5년 동안 감정 AI에 대한 검색은 380% 증가했습니다. 2022년 감정 감지 및 인식 시장은 감정 AI를 사용하여 인간의 감정 및 감정을 정확하게 식별, 처리 및 복제하는 시장으로 39.63억 달러의 가치가 있었습니다.

이 기술은 향후 몇 년 동안 더 대중화될 것으로 예상되며, AI 기반 감정 감지 및 인식 시장은 2030년까지 17%의 연평균 성장률로 136.46억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

영향 엔지니어링의 5가지 유용한 응용

기업은 개인화된 마케팅 캠페인부터 채용까지 다양한 응용 분야에서 감정 AI 기반 영향 엔지니어링을 활용하고 있습니다.

다음은 주요 영향 엔지니어링 응용 분야입니다.

1. 시장 조사 및 개인화된 마케팅 캠페인

영향 엔지니어링은 시장 조사를 가능하게 하며 개인화된 마케팅 캠페인을 생성하는 데 도움이 됩니다. 이는 비즈니스에서 고객의 반응을 분석하고 마케팅 전략을 고객의 선호도에 맞게 조정하는 데 도움이 됩니다.

2. 환자 케어

의료 분야에서 영향 엔지니어링은 환자 케어와 상담을 지원합니다. 예를 들어, AI 봇을 사용하여 환자의 신체적 및 정신적 건강을 모니터링할 수 있습니다. 감정 컴퓨팅은 음성 분석을 사용하여 우울증 및 치매와 같은 장애를 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 바이오 피드백 게임

바이오 피드백 게임은 영향 엔지니어링과 감정 AI를 사용하여 게이머(환자)의 감정 및 기분을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 환자가 비디오 게임을 하면서 스트레스 관리 능력을 습득하는 데 도움이 되는 방법을 개발하는 데 사용됩니다.

4. 자율 주행 및 운전 지원

자율 주행 및 운전 지원 응용 분야에서 영향 엔지니어링은 운전자의 감정 상태를 추적하고 위험한 운전에 대한 경고를 보내는 데 사용됩니다. 또한 감정 컴퓨팅은 자율 주행 차량의 운전 성능을 평가하는 데 사용될 수 있습니다.

5. 개인화된 학습 경험

영향 엔지니어링은 학생들을 위한 개인화된 학습 경험을 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 센서를 사용하여 학생들의 감정 상태를 모니터링하고 교훈 계획을 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

영향 엔지니어링의 주요 도전

영향 엔지니어링의 결과로 개인적 감정 데이터의 수집 및 수익화는 사용자 안전 및 개인 정보 보호에 상당한 위험을 초래합니다. 기업이 감정 데이터를 주의 깊게 관리하거나 분석하지 못하면 고객의 신뢰를 잃을 수 있습니다. 이는 브랜드 평판에 영향을 미치고 고객 유지率을 감소시킵니다.

다음은 영향 엔지니어링의 주요 도전입니다.

• 親密性: 영향 엔지니어링은 매우 개인적이고 친밀한 데이터를 다룹니다. 이는 개인의 행동, 생각 및 감정을 드러낼 수 있습니다. 이러한 종류의 개인 데이터를 공유하는 것은 복잡하며 기업이 데이터를 수집 및 사용하는 데 주의가 필요합니다.
• 무형성: 감정 데이터는 이해하고 인식하기가 어렵습니다. 개인 정보를 공유하는 것은 주소, 생년월일 또는 브라우징 기록을 공유하는 것보다 훨씬 더 복잡합니다. 따라서 감정 데이터의 무형성은 영향 엔지니어링을 사용하는 기업에게重大한 도전입니다.
• 모호성: 감정 데이터를 해석하는 데 사용되는 AI 기술은 투명하지도 않고 소비자가 쉽게 확인할 수도 없습니다. 이는 해석 오류 및 잘못된 판독의 여지를 남깁니다.
• 확대: 데이터 수집의 분산화된 특성 및 데이터를 처리하고 전파하는 속도는 실수가 далеко 갈 수 있고 되돌리기 어려운 결과를 초래할 수 있습니다.

영향 엔지니어링과 특히 감정 데이터 수집은重大한 도전이지만 기술이 발전함에 따라 기업은 이러한 문제를 해결하고 고객 결과를 개선할 수 있습니다.

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