Wat is beïnvloedingstechniek en hoe verhoudt het zich tot emotie-AI?

De beschikbaarheid van enorme databronnen en geavanceerde machine learning-technologieën heeft aanleiding gegeven tot een nieuw systeem van beïnvloeding dat bekend staat als influence engineering. Het kan het gebruikersgedrag sturen en leiden tot nieuwe klantenwerving.

gebruik computer visie en patroonanalysetechnieken kunnen bedrijven nu gebruikersemoties herkennen met behulp van emotiedetectietechnieken (meestal emotie-AI genoemd) om hun besluitvormingsproces te sturen.

Ook bieden de vorderingen op het gebied van emotiedetectie en natuurlijke taalverwerkingstechnieken een belangrijke kans om invloedrijke aspecten van consumentencommunicatie en digitale marketing te automatiseren. Sterker nog, binnen 2021, noemde Gartner influence engineering als een van de zes opkomende technologieën die naar verwachting de groei van digitale marketing zullen stimuleren.

Maar wat is influence engineering precies en hoe verhoudt het zich tot emotie-AI? Laten we dit concept hieronder verkennen, samen met de voordelen en toepassingen ervan.

Wat is beïnvloedingstechniek?

Influence engineering (IE) omvat het ontwikkelen van algoritmen die gedragswetenschappelijke technieken gebruiken om bepaalde aspecten van de digitale ervaring te automatiseren die de keuzes van gebruikers op grote schaal kunnen beïnvloeden.

Bedrijven verzamelen en analyseren gegevens over gebruikersgedrag en koopvoorkeuren om gedragsinzichten te verkrijgen. en deze informatie vervolgens gebruiken om gerichte berichten en ervaringen te creëren die de besluitvormingsprocessen van gebruikers beïnvloeden. Dit omvat personalisatie, sociaal bewijs, schaarste en andere overtuigingsstrategieën die verband houden met marketing.

Soorten beïnvloedingstechniek

De drie belangrijkste soorten beïnvloedingstechniek zijn onder meer sentimentanalyse, gezichtsuitdrukkingsherkenning en stemanalyse. Laten we ze hieronder in detail bekijken.

1. Sentiment analyse: Sentiment analyse, ook wel opiniemining genoemd, is een NLP-techniek die gebruikers-/klantgegevens (beoordelingen) categoriseert als positief, negatief of neutraal. Het wordt vaak gebruikt voor tekstuele gegevens om het merk- of productsentiment in feedback van klanten te monitoren en inzicht te krijgen in de behoeften van de klant.
2. Gezichtsuitdrukkingherkenning of FER: Het maakt gebruik van 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 psychologie en marketing om inzicht te krijgen in de emotionele reacties van klanten en om hun koop- of productervaringen te verbeteren.
3. Stemanalyse: Stemanalyse 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 beïnvloedingstechniek

De voordelen van beïnvloedingstechniek verschillen per branche. Op het gebied van gezondheidszorg kan het bijvoorbeeld veranderingen in de geestelijke gezondheid van een patiënt volgen en detecteren, waardoor vroegtijdige interventie en ondersteuning wordt geboden aan mensen in nood. Het kan therapeuten ook helpen bij het stellen van nauwkeurigere diagnoses en behandelplannen op maat.

Daarom kan het iedereen waardevolle input en feedback bieden kenniswerkers zoals marketeers, adverteerders, ontwerpers, ingenieurs en ontwikkelaars van hun relevante klanten. Enkele belangrijke voordelen van beïnvloedingstechniek zijn:

• Maak effectieve marketingcampagnes: Influence engineering is zeer geschikt voor het nemen van marketingbeslissingen. Het helpt marketeers de voorkeuren, emoties en gedragingen van klanten beter te begrijpen en effectievere marketingcampagnes te creëren die resoneren met hun doelgroep.
• Gepersonaliseerde producten en diensten: Door de emoties en voorkeuren van klanten te analyseren, helpt IE bedrijven gepersonaliseerde producten en diensten te ontwikkelen die voldoen aan de unieke behoeften en voorkeuren van individuele klanten.
• Optimaliseer winkellay-outs en displays: Het biedt verkopers en detailhandelaren waardevolle inzichten in de demografie, stemming en reacties van klanten in de winkel, en helpt hen winkellay-outs en displays te optimaliseren om de klantervaringen te verbeteren.
• Verbeterde klantenondersteuning: IE kan klantenservicemedewerkers helpen bij het detecteren van klantemoties en het bieden van meer gepersonaliseerde en empathische interacties die de klanttevredenheid verbeteren.

Hoe Influence Engineering zich verhoudt tot Emotion AI?

Influence engineering en emotie-AI zijn met elkaar verbonden omdat ze beide gericht zijn op het begrijpen en beïnvloeden van menselijk gedrag. Gartner staten dat:

“Emotion AI (of affective computing) maakt deel uit van de grotere trend van influence engineering. Het gebruikt AI-technieken om de emotionele toestand van een gebruiker te analyseren via computervisie, audio-/spraakinvoer, sensoren en/of softwarelogica. Het kan reacties initiëren door specifieke, gepersonaliseerde acties uit te voeren die passen bij de stemming van de klant.” 

In de afgelopen vijf jaar is het aantal zoekopdrachten naar emotie-AI met 380% toegenomen. In 2022, de markt voor emotiedetectie en -herkenning (EDR), die emotie-AI gebruikt om menselijke emoties en gevoelens nauwkeurig te identificeren, verwerken en repliceren, werd gewaardeerd op $ 39.63 miljard.

Deze technologieën zullen naar verwachting de komende jaren meer mainstream worden, gezien het feit dat de AI-aangedreven EDR-markt naar verwachting zal groeien met een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van ongeveer 17%, wat neerkomt op 136.46 miljard dollar tegen 2030.

5 handige toepassingen van beïnvloedingstechniek

Bedrijven maken gebruik van emotie-AI-gebaseerde beïnvloedingstechniek in verschillende toepassingen, van gepersonaliseerde marketingcampagnes tot werving.

Hier is een lijst met enkele belangrijke IE-toepassingen.

1. Marktonderzoek en gepersonaliseerde marketingcampagnes

Influence engineering maakt marktonderzoek en gepersonaliseerde marketingcampagnes mogelijk. Het helpt bedrijven de reacties van klanten op hun producten en diensten te analyseren om marketingtactieken te verbeteren en strategieën af te stemmen op de voorkeuren van de klant. Daarom leidt het marketeers naar datagestuurde besluitvorming, wat resulteert in gepersonaliseerde campagnes die de betrokkenheid en loyaliteit van klanten vergroten.

2. Patiëntenzorg

Beïnvloeding van engineering in gezondheidszorghulpmiddelen bij patiëntenzorg en counseling. Zo kan een AI-bot worden ingezet om het fysieke en mentale welzijn van patiënten te monitoren. Affectief computergebruik, dat spraakanalyse gebruikt, kan helpen bij het diagnosticeren van aandoeningen zoals depressie en dementie.

3. Biofeedback-gaming voor patiënten

Biofeedback-gaming maakt gebruik van beïnvloedingstechniek en emotie-AI om de (geduldige) gevoelens en stemmingen van de gamer te begrijpen. Het wordt in de gezondheidszorg gebruikt om patiënten te helpen bij het oefenen van ontspanningstechnieken tijdens het spelen van games. Het heeft tot doel methoden te creëren waarmee patiënten stressbeheersingsvaardigheden kunnen verwerven door middel van het spelen van videogames.

4. Autonoom rijden en rijhulp

In toepassingen voor autonoom rijden en rijhulpsystemen wordt beïnvloedingstechniek gebruikt om de emotionele toestand van de bestuurder te volgen en waarschuwingen te sturen voor riskant rijgedrag. Ook, affectief computergebruik kan de rijprestaties van zelfrijdende voertuigen evalueren door de emotionele toestanden van passagiers te volgen. Door deze technologieën te gebruiken, kunnen autofabrikanten de rijveiligheid en -ervaring verbeteren.

5. Gepersonaliseerde leerervaring voor studenten

Influence engineering kan ook worden gebruikt om de leerervaring voor studenten te personaliseren. Sensoren zoals videocamera's of microfoons kunnen de emotionele toestanden van studenten volgen om lesplannen dienovereenkomstig aan te passen. Docenten kunnen het ook gebruiken om prototypen van online leersoftware te testen door de emotionele feedback van een leerling te evalueren. Het resulteert in een op maat gemaakte en effectieve leeromgeving.

Grote uitdagingen van beïnvloedingstechniek

Als gevolg van beïnvloedingstechniek vormt het verzamelen en te gelde maken van persoonlijke emotionele gegevens aanzienlijke risico's voor de veiligheid en privacy van gebruikers. Bedrijven die emotionele gegevens niet zorgvuldig beheren of analyseren, kunnen het vertrouwen van klanten verliezen. Als gevolg hiervan tast het hun merkreputatie aan en vermindert het de retentiegraad van klanten.

Laten we hieronder enkele grote uitdagingen van beïnvloedingstechniek bespreken.

• intimiteit: Influence engineering houdt zich bezig met gegevens die zeer intiem en persoonlijk zijn. Het kan iemands gedrag, gedachten en emoties onthullen. Het delen van dit soort persoonsgegevens is complex en vereist grote zorgvuldigheid van bedrijven die deze verzamelen en gebruiken.
• ontastbaarheid: 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 adres, geboortedatum of browsegeschiedenis. Daarom vormt de ontastbaarheid van emotionele data een grote uitdaging voor bedrijven die influence engineering gebruiken.
• Meerduidigheid: De AI-technieken die worden gebruikt om emotionele gegevens te interpreteren, zijn niet transparant en evenmin gemakkelijk te bevestigen door consumenten. Daarom laat het ruimte voor interpretatiefouten en verkeerde interpretaties.
• escalatie: Door de decentrale aard van de gegevensverzameling en de snelheid waarmee gegevens kunnen worden verwerkt en verspreid, kunnen fouten verstrekkende en moeilijk ongedaan te maken gevolgen hebben.

Hoewel het beïnvloeden van engineering, en met name het verzamelen van emotionele gegevens, grote uitdagingen zijn, kunnen bedrijven naarmate de technologie vordert deze problemen overwinnen en betere klantresultaten genereren.

Blijf op de hoogte van de nieuwste trends op het gebied van technologie. Bezoek Verenig.ai.