Hva er influenseteknikk og hvordan relaterer det til Emotion AI?

Tilgjengeligheten av enorme datasamlinger og avanserte maskinlærings-teknologier har gitt opphav til et nytt system for påvirkning kjent som influenseteknikk. Dette kan veilede brukeratferd og føre til nye kundeerhvervelser.

Ved å bruke computer vision og mønsteranalyseteknikker, kan selskaper nå gjenkjenne brukerens emosjoner ved hjelp av emosjonsdetekteringsteknikker (vanligvis kalt Emotion AI) for å lede deres beslutningsprosess.

Også fremgangen i emosjonsdetektering og naturlig språkbehandlingsteknikker presenterer en betydelig mulighet til å automatisere påvirkende aspekter av forbrukerkommunikasjon og digital markedsføring. Faktisk, i 2021, identifiserte Gartner influenseteknikk som en av de seks nye teknologiene som forventes å drive vekst for digital markedsføring.

Men hva er influenseteknikk egentlig, og hvordan relaterer det til Emotion AI? La oss utforske dette konseptet nedenfor sammen med dens fordeler og anvendelser.

Hva er Influenseteknikk?

Influenseteknikk (IE) innebærer å utvikle algoritmer som bruker atferdsvitenskapelige teknikker til å automatisere bestemte aspekter av den digitale opplevelsen som kan påvirke brukerens valg i stor skala.

Selskaper samler inn og analyserer data om brukeratferd og kjøpspreferanser for å få innsikt i atferden. Og deretter bruker de denne informasjonen til å lage målrettede meldinger og opplevelser som kan påvirke brukerens beslutningsprosess. Dette inkluderer personalisering, sosial bevis, knapphet og andre overbevisningsstrategier relatert til markedsføring.

Typer av Influenseteknikk

De tre hovedtypene av influenseteknikk inkluderer meninganalyse, ansiktsuttrykksgjenkjenning og stemmeanalyse. La oss se på dem i detalj nedenfor.

1. Meninganalyse: Meninganalyse, også kjent som meningsdanning, er en NLP-teknikk som kategoriserer bruker-/kundedata (anmeldelser) som positive, negative eller nøytrale. Det er vanligvis brukt på tekstdata for å overvåke merkevare- eller produktsentiment i kundeinformasjon og få innsikt i kundens behov.
2. Ansiktsuttrykksgjenkjenning eller FER: Det bruker computer-vision-algoritmer til å detektere og analysere ansiktsbevegelser og uttrykk for å bestemme en persons emosjonelle tilstand. FER brukes ofte i psykologi og markedsføring for å få innsikt i kundens emosjonelle reaksjoner og forbedre deres kjøp- eller produktopplevelser.
3. Stemmeanalyse: Stemmeanalyse identifiserer, måler og kvantifiserer emosjoner i den menneskelige stemmen. Denne teknikken kan brukes til ulike anvendelser, som å identifisere talere, detektere emosjoner eller holdninger i tale, og detektere stress eller andre psykologiske tilstander basert på vokale signaler.

Fordelene med Influenseteknikk

Fordelene med influenseteknikk varierer avhengig av bransjen. For eksempel, på helsefronten, kan det overvåke og detektere endringer i en pasients mentale helse, og gi tidlig inngripen og støtte til de som trenger det. Det kan også hjelpe terapeuter med å gi mer nøyaktige diagnoser og tilpassede behandlingsplaner.

Derfor kan det gi verdifullt innputt og tilbakemelding til alle kunnskapsarbeidere som markedsførere, annonserere, designere, ingeniører og utviklere fra deres respektive kunder. Noen av de viktigste fordelene med influenseteknikk inkluderer:

• Utforme effektive markedsføringskampanjer: Influenseteknikk er godt egnet for å ta markedsføringsbeslutninger. Det hjelper markedsførerne med å forstå kundepreferanser, emosjoner og atferd, og skape mer effektive markedsføringskampanjer som resonerer med deres målgruppe.
• Personlige produkter og tjenester: Ved å analysere kundens emosjoner og preferanser, hjelper IE bedrifter med å utvikle personlige produkter og tjenester som møter enkelte kunders unike behov og preferanser.
• Optimere butikkutstilling og visning: Det gir varehusene og detaljhandelskjedene verdifull innsikt i kundens demografi, humør og reaksjoner i butikken, og hjelper dem med å optimere butikkutstilling og visning for å forbedre kundeopplevelsen.
• Forbedret kundestøtte: IE kan hjelpe kundeservicerepresentanter med å detektere kundens emosjoner og gi mer personlig og empatisk interaksjon som forbedrer kundetilfredshet.

Hvordan Influenseteknikk Relaterer til Emotion AI?

Influenseteknikk og Emotion AI er sammenhengende, da de begge har som mål å forstå og påvirke menneskelig atferd. Gartner fastslår at:

“Emotion AI (eller affektive datamaskiner) er en del av den større trenden av influenseteknikk. Det bruker AI-teknikker til å analysere brukerens emosjonelle tilstand via computer-vision, lyd-/stemmeinndata, sensorer og/eller programlogikk. Det kan initiere respons ved å utføre bestemte, personlige handlinger for å tilpasse kundens humør.”

Over de siste fem årene, har søk etter Emotion AI økt med 380%. I 2022, var markedet for emosjonsdetektering og gjenkjenning (EDR), som bruker Emotion AI til å nøyaktig identifisere, prosessere og replikere menneskelige emosjoner og følelser, verdsatt til 39,63 milliarder dollar.

Disse teknologiene forventes å bli mer mainstream i årene som kommer, med tanke på at AI-drevet EDR-markedet forventes å vokse med en årlig vekstrate (CAGR) på rundt 17%, og beløpe seg til 136,46 milliarder dollar i 2030.

5 Nyttige Anvendelser av Influenseteknikk

Bedrifter har utnyttet Emotion AI-basert influenseteknikk i ulike anvendelser, fra personlige markedsføringskampanjer til rekruttering.

Her er en liste over noen av de viktigste IE-anvendelsene.

1. Markedsforskning & Personlige Markedsføringskampanjer

Influenseteknikk muliggjør markedsforskning og personlige markedsføringskampanjer. Det hjelper bedrifter med å analysere kundens reaksjoner på deres produkter og tjenester, og forbedre markedsføringsstrategier og tilpasse dem til kundens preferanser. Derfor, leder det markedsførerne mot datadrevne beslutninger som resulterer i personlige kampanjer som øker kundesamhandling og -lojalitet.

2. Pasientpleie

Influenseteknikk i helsevesenet hjelper med pasientpleie og rådgivning. For eksempel, kan en AI-bot brukes til å overvåke pasientens fysiske og mentale velvære. Affektive datamaskiner, som bruker taleanalyse, kan hjelpe med å diagnostisere lidelser som depresjon og demens.

3. Biofeedback-spill for Pasienter

Biofeedback-spill utnytter influenseteknikk og Emotion AI til å forstå spillernes (pasientens) følelser og humør. Det brukes i helsevesenet for å hjelpe pasienter med å praktisere avslapningsteknikker mens de spiller spill. Det har som mål å skape metoder som gjør det mulig for pasienter å tilegne seg stresshåndteringsevner gjennom videospill.

4. Selvstyrt Kjøring & Førerassistans

I selvstyrt kjøring og førerassistans, brukes influenseteknikk til å spore førerens emosjonelle tilstand og sende varsel for risikabelt kjøring. Også, affektive datamaskiner kan evaluere kjøreegenskapene til selvstyrt kjøretøy ved å overvåke passasjerens emosjonelle tilstand. Ved å bruke disse teknologiene, kan bilprodusenter forbedre kjøresikkerheten og -opplevelsen.

5. Personlig Læringserfaring for Studenter

Influenseteknikk kan også brukes til å personliggjøre læringserfaringen for studenter. Sensorer som videokameraer eller mikrofoner kan overvåke studentens emosjonelle tilstand og justere timeplanene deretter. Også, pedagoger kan bruke det til å teste online læringsprogramvareprototyper ved å evaluere en lærers emosjonelle tilbakemelding. Det resulterer i en tilpasset og effektiv læringsmiljø.

Store Utfordringer med Influenseteknikk

Som et resultat av influenseteknikk, innebærer innhenting og kommersialisering av personlige emosjonelle data betydelige risikoer for brukerens sikkerhet og personvern. Selskaper som ikke håndterer eller analyserer emosjonelle data forsiktige kan tape kundens tillit. Som et resultat, påvirker det deres merkevare og øker kundens frafallrate.

La oss diskutere noen av de viktigste utfordringene med influenseteknikk nedenfor.

• Intimitet: Influenseteknikk omhandler data som er dypt personlig og intim. Det kan avsløre en persons atferd, tanker og emosjoner. Deling av denne type personlige data er kompleks og krever stor omsorg fra selskaper som samler inn og bruker det.
• Ugrepet: Emosjonelle data kan være vanskelig å forstå og gjenkjenne. Deling av personlige emosjoner er mye mer kompleks enn deling av informasjon som gateadresse, fødselsdato eller nettleserhistorikk. Derfor, presenterer ugripeligheten av emosjonelle data en betydelig utfordring for selskaper som bruker influenseteknikk.
• Uklarhet: AI-teknikkene som brukes til å tolke emosjonelle data er hverken transparente eller lett verifiserbare for forbrukerne. Derfor, etterlater det rom for tolkingsfeil og misforståelser.
• Escalering: Den desentraliserte naturen av datainnsamling og hastigheten som data kan prosesseres og formidles, betyr at feil kan ha langtrekkende og vanskelig-å-reversere konsekvenser.

Mens influenseteknikk, og særlig innhenting av emosjonelle data, er betydelige utfordringer, kan selskaper overvinne disse problemene og generere bedre kundeutfall når teknologien utvikles.

Hold deg oppdatert med de siste trendene i teknologi. Besøk Unite.ai.