Wat is Invloedsengineering & Hoe Het Verwant is aan Emotion AI?

De beschikbaarheid van uitgebreide gegevensbronnen en geavanceerde machine learning-technologieën heeft geleid tot een nieuw systeem van invloed, bekend als invloedsengineering. Het kan gebruikersgedrag beïnvloeden en leiden tot nieuwe klantacquisitie.

Met behulp van computer vision en patroonanalysetechnieken kunnen bedrijven nu gebruikersemoties herkennen met behulp van emotiedetectietechnieken (in het algemeen emotion AI genoemd) om hun besluitvormingsproces te sturen.

Ook bieden de vooruitgang in emotiedetectie en natuurlijke taalverwerkingstechnieken een significante kans om invloedrijke aspecten van consumentencommunicatie en digitale marketing te automatiseren. Feitelijk noemde Gartner in 2021 invloedsengineering als een van de zes opkomende technologieën die de groei van digitale marketing moeten stimuleren.

Maar wat is invloedsengineering precies en hoe verhoudt het zich tot emotion AI? Laten we dit concept hieronder onderzoeken, samen met de voordelen en toepassingen.

Wat is Invloedsengineering?

Invloedsengineering (IE) houdt in het ontwikkelen van algoritmen die technieken van gedragswetenschap gebruiken om bepaalde aspecten van de digitale ervaring te automatiseren die gebruikerskeuzes op grote schaal kunnen beïnvloeden.

Bedrijven verzamelen en analyseren gegevens over gebruikersgedrag en aankoopvoorkeuren om gedragsinzichten te verkrijgen. Vervolgens gebruiken ze deze informatie om gerichte boodschappen en ervaringen te creëren die gebruikersbesluitvormingsprocessen kunnen beïnvloeden. Dit omvat personalisatie, sociale bewijskracht, schaarste en andere overtuigingstechnieken die verband houden met marketing.

Soorten Invloedsengineering

De drie belangrijkste soorten invloedsengineering zijn sentimentanalyse, gezichtsuitdrukkingherkenning en spraakanalyse. Laten we hieronder naar elk van hen kijken.

1. Sentimentanalyse: Sentimentanalyse, ook bekend als meningonderzoek, is een NLP-techniek die gebruikers-/klantgegevens (beoordelingen) categoriseert als positief, negatief of neutraal. Het wordt vaak gebruikt op tekstgegevens om de sentimenten van een merk of product in klantfeedback te controleren en inzicht te krijgen in klantbehoeften.
2. Gezichtsuitdrukkingherkenning of FER: Het gebruikt computer vision-algoritmen om gezichtsbewegingen en uitdrukkingen te detecteren en analyseren om de emotionele toestand van een individu te bepalen. FER wordt vaak gebruikt in de psychologie en marketing om inzicht te krijgen in de emotionele reacties van klanten en hun kopers- of productervaringen te verbeteren.
3. Spraakanalyse: Spraakanalyse identificeert, meet en kwantificeert emoties in de menselijke stem. Deze techniek kan voor verschillende toepassingen worden gebruikt, zoals het identificeren van sprekers, het detecteren van emoties of sentimenten in spraak en het detecteren van stress of andere psychologische toestanden op basis van vocale signalen.

Voordelen van Invloedsengineering

De voordelen van invloedsengineering verschillen afhankelijk van de branche. Bijvoorbeeld, op het gebied van de gezondheidszorg kan het veranderingen in de geestelijke gezondheid van een patiënt monitoren en detecteren, en vroegtijdige interventie en ondersteuning bieden aan degenen die het nodig hebben. Het kan ook therapeuten helpen bij het stellen van nauwkeurige diagnoses en het opstellen van aangepaste behandelplannen.

Dus, het kan waardevolle input en feedback bieden aan alle kenniswerkers zoals marketeers, adverteerders, ontwerpers, ingenieurs en ontwikkelaars van hun relevante klanten. Enkele belangrijke voordelen van invloedsengineering zijn:

• Effectieve marketingcampagnes maken: Invloedsengineering is goed geschikt voor het nemen van marketingbeslissingen. Het helpt marketeers beter te begrijpen wat klanten prefereren, emoties en gedrag, en maakt meer effectieve marketingcampagnes die resonereren met hun doelgroep.
• Persoonlijke producten en diensten: Door klantemoties en -preferenties te analyseren, helpt IE bedrijven bij het ontwikkelen van persoonlijke producten en diensten die voldoen aan de unieke behoeften en preferenties van individuele klanten.
• Optimaliseren van winkelindelingen en weergaven: Het biedt verkopers en retailers waardevolle inzichten in klantdemografie, stemming en reacties in de winkel, waardoor ze winkelindelingen en weergaven kunnen optimaliseren om de klantervaring te verbeteren.
• Verbeterde klantenservice: IE kan klantenservicemedewerkers helpen bij het detecteren van klantemoties en bieden meer persoonlijke en empathische interacties die de klanttevredenheid verbeteren.

Hoe Invloedsengineering Verwant is aan Emotion AI?

Invloedsengineering en emotion AI zijn verwant omdat ze beiden gericht zijn op het begrijpen en beïnvloeden van menselijk gedrag. Gartner verklaart dat:

“Emotion AI (of affective computing) maakt deel uit van de bredere trend van invloedsengineering. Het gebruikt AI-technieken om de emotionele toestand van een gebruiker te analyseren via computer vision, audio/voice-input, sensoren en/of softwarelogica. Het kan antwoorden initiëren door specifieke, gepersonaliseerde acties uit te voeren die passen bij de stemming van de klant.”

In de afgelopen vijf jaar zijn zoekopdrachten naar emotion AI met 380% toegenomen. In 2022 werd de markt voor emotiedetectie en -herkenning (EDR), die emotion AI gebruikt om menselijke emoties en gevoelens nauwkeurig te identificeren, te verwerken en te repliceren, gewaardeerd op 39,63 miljard dollar.

Deze technologieën worden in de komende jaren waarschijnlijk meer mainstream, gezien het feit dat de AI-gebaseerde EDR-markt naar verwachting een jaarlijks groeipercentage (CAGR) van ongeveer 17% zal bereiken, wat neerkomt op 136,46 miljard dollar in 2030.

5 Nuttige Toepassingen van Invloedsengineering

Bedrijven hebben emotion AI-gebaseerde invloedsengineering gebruikt in verschillende toepassingen, van persoonlijke marketingcampagnes tot werving.

Hieronder volgt een lijst met enkele belangrijke IE-toepassingen.

1. Marktonderzoek & Persoonlijke Marketingcampagnes

Invloedsengineering maakt marktonderzoek en persoonlijke marketingcampagnes mogelijk. Het helpt bedrijven bij het analyseren van klantreacties op hun producten en diensten om marketingtactieken te verbeteren en strategieën aan te passen aan klantpreferenties. Dus, het leidt marketeers naar gegevensgestuurde besluitvorming, wat resulteert in persoonlijke campagnes die klantbetrokkenheid en -loyaliteit vergroten.

2. Patiëntenzorg

Invloedsengineering in de gezondheidszorg helpt bij patiëntenzorg en -begeleiding. Bijvoorbeeld, een AI-bot kan worden gebruikt om de fysieke en geestelijke gezondheid van patiënten te monitoren. Affectieve computing, die spraakanalyse gebruikt, kan helpen bij het diagnosticeren van stoornissen zoals depressie en dementie.

3. Biofeedback Gaming Voor Patiënten

Biofeedback gaming maakt gebruik van invloedsengineering en emotion AI om de gevoelens en stemmingen van de speler (patiënt) te begrijpen. Het wordt gebruikt in de gezondheidszorg om patiënten te helpen ontspanningstechnieken te oefenen tijdens het spelen van games. Het doel is om methoden te creëren die patiënten in staat stellen stressbeheersingsvaardigheden te verwerven via videogame-activiteiten.

4. Autonome Rijden & Bestuurdersassistentie

In autonome rijden en bestuurdersassistentie-toepassingen wordt invloedsengineering gebruikt om de emotionele toestand van de bestuurder te volgen en waarschuwingen te geven voor riskant rijgedrag. Ook kan affectieve computing de rijprestaties van zelfrijdende voertuigen beoordelen door de emotionele toestand van passagiers te monitoren. Door deze technologieën te gebruiken, kunnen autofabrikanten de rijveiligheid en -ervaring verbeteren.

5. Persoonlijke Leerervaring Voor Studenten

Invloedsengineering kan ook worden gebruikt om de leerervaring voor studenten te personaliseren. Sensoren zoals videocamera’s of microfoons kunnen de emotionele toestand van studenten monitoren om lesplannen dienovereenkomstig aan te passen. Ook kunnen docenten het gebruiken om online leersoftware-prototypes te testen door de emotionele feedback van een leerling te evalueren. Het resulteert in een aangepaste en effectieve leeromgeving.

Grote Uitdagingen van Invloedsengineering

Als gevolg van invloedsengineering vormt de verzameling en commercialisering van persoonlijke emotionele gegevens significante risico’s voor gebruikersveiligheid en -privacy. Bedrijven die emotionele gegevens niet zorgvuldig beheren of analyseren, kunnen het vertrouwen van klanten verliezen. Als gevolg hiervan wordt de reputatie van het merk beïnvloed en neemt de klantbehoudsgraad af.

Laten we enkele grote uitdagingen van invloedsengineering hieronder bespreken.

• Intimiteit: Invloedsengineering heeft te maken met gegevens die diep persoonlijk en intiem zijn. Het kan iemands gedrag, gedachten en emoties onthullen. Het delen van dit soort persoonlijke gegevens is complex en vereist grote zorg van de bedrijven die het verzamelen en gebruiken.
• Immaterialiteit: Emotionele gegevens kunnen moeilijk te begrijpen en te herkennen zijn. Het delen van persoonlijke emoties is veel complexer dan het delen van informatie zoals een straatadres, geboortedatum of browsingsgeschiedenis. Dus, de immaterialiteit van emotionele gegevens vormt een significante uitdaging voor bedrijven die invloedsengineering gebruiken.
• Dubbelzinnigheid: De AI-technieken die worden gebruikt om emotionele gegevens te interpreteren, zijn noch transparant noch gemakkelijk door consumenten te verifiëren. Dus, het laat ruimte voor interpretatiefouten en mislezingen.
• Escalatie: De gedecentraliseerde aard van gegevensverzameling en de snelheid waarmee gegevens kunnen worden verwerkt en verspreid, betekent dat fouten verstrekkende en moeilijk omkeerbare gevolgen kunnen hebben.

Terwijl invloedsengineering, en met name het verzamelen van emotionele gegevens, significante uitdagingen vormen, kunnen bedrijven deze problemen overwinnen en betere klantresultaten genereren naarmate de technologie vordert.

Blijf op de hoogte van de laatste trends in technologie. Bezoek Unite.ai.