Vad är Influence Engineering och hur det relaterar till Emotion AI?

Tillgången till omfattande datakällor och avancerad maskininlärningsteknik har gett upphov till ett nytt system för inflytande som kallas influensteknik. Det kan styra användarnas beteende och leda till nya kundförvärv.

Använda dator vision och mönsteranalystekniker kan företag nu känna igen användarnas känslor med hjälp av känsloupptäckningstekniker (allmänt kallade emotion AI) för att styra deras beslutsprocess.

Framstegen inom känslodetektering och naturliga språkbehandlingstekniker utgör också en betydande möjlighet att automatisera inflytelserika aspekter av konsumentkommunikation och digital marknadsföring. Faktum är att i 2021, utnämnde Gartner influence engineering som en av de sex nya teknologier som förväntas driva tillväxt för digital marknadsföring.

Men vad är egentligen influence engineering och hur relaterar det till emotion AI? Låt oss utforska detta koncept nedan tillsammans med dess fördelar och tillämpningar.

Vad är Influence Engineering?

Influence engineering (IE) innebär att utveckla algoritmer som använder beteendevetenskapliga tekniker för att automatisera särskilda aspekter av den digitala upplevelsen som kan påverka användarnas val i stor skala.

Företag samlar in och analyserar data om användarbeteende och köppreferenser för att få beteendeinsikter. och sedan använda denna information för att skapa riktade budskap och upplevelser som påverkar användarnas beslutsprocesser. Detta involverar personalisering, socialt bevis, knapphet och andra övertalningsstrategier relaterade till marknadsföring.

Typer av påverkansteknik

De tre huvudtyperna av påverkansteknik inkluderar sentimentanalys, ansiktsuttrycksigenkänning och röstanalys. Låt oss titta på dem i detalj nedan.

1. Sentimentanalys: Sentimentanalys, även känd som opinion mining, är en NLP-teknik som kategoriserar användar-/kunddata (recensioner) som positiva, negativa eller neutrala. Det används ofta på textdata för att övervaka varumärkes- eller produktsentiment i kundfeedback och få insikter om kundernas behov.
2. Ansiktsuttrycksigenkänning eller FER: Den använder datorseendealgoritmer för att upptäcka och analysera ansiktsrörelser och ansiktsuttryck för att bestämma en individs känslomässiga tillstånd. FER används ofta inom psykologi och marknadsföring för att få insikter i kunders känslomässiga svar och förbättra deras köp- eller produktupplevelser.
3. Röstanalys: Röstanalys identifierar, mäter och kvantifierar känslor i den mänskliga rösten. Den här tekniken kan användas för olika tillämpningar, som att identifiera talare, upptäcka känslor eller känslor i tal och upptäcka stress eller andra psykologiska tillstånd baserat på röstsignaler.

Fördelar med Influence Engineering

Fördelarna med influence engineering varierar beroende på bransch. Till exempel, på sjukvårdsfronten, kan den övervaka och upptäcka förändringar i en patients psykiska hälsa, ge tidiga insatser och stöd till behövande. Det kan också hjälpa terapeuter att ge mer exakta diagnoser och skräddarsydda behandlingsplaner.

Därför kan det erbjuda värdefull input och feedback till alla kunskapsarbetare såsom marknadsförare, annonsörer, designers, ingenjörer och utvecklare från deras relevanta kunder. Några stora fördelar med influence engineering inkluderar:

• Skapa effektiva marknadsföringskampanjer: Influence engineering är väl lämpad för att fatta marknadsföringsbeslut. Det hjälper marknadsförare att bättre förstå kundernas preferenser, känslor och beteenden och skapa mer effektiva marknadsföringskampanjer som resonerar med deras målgrupp.
• Personliga produkter och tjänster: Genom att analysera kundernas känslor och preferenser hjälper IE företag att utveckla personliga produkter och tjänster som möter individuella kunders unika behov och preferenser.
• Optimera butikslayouter och visningar: Det ger leverantörer och återförsäljare värdefulla insikter om kundernas demografi, humör och reaktioner i butik, vilket hjälper dem att optimera butikslayouter och displayer för att förbättra kundupplevelsen.
• Förbättrad kundsupport: IE kan hjälpa kundtjänstrepresentanter att upptäcka kundernas känslor och tillhandahålla mer personliga och empatiska interaktioner som förbättrar kundnöjdheten.

Hur Influence Engineering relaterar till Emotion AI?

Influence engineering och emotion AI hänger ihop eftersom de båda syftar till att förstå och påverka mänskligt beteende. Gartner tillstånd att:

"Emotion AI (eller affective computing) är en del av den större trenden inom influence engineering. Den använder AI-tekniker för att analysera det känslomässiga tillståndet hos en användare via datorseende, ljud/röstinmatning, sensorer och/eller mjukvarulogik. Det kan initiera svar genom att utföra specifika, personliga åtgärder för att passa kundens humör.” 

Under de senaste fem åren har sökningar efter emotion AI ökat med 380 %. I 2022, emotion detection and recognition (EDR) marknaden, som använder emotion AI för att exakt identifiera, bearbeta och replikera mänskliga känslor och känslor, värderades till 39.63 miljarder dollar.

Dessa tekniker förväntas bli mer mainstream under de kommande åren, med tanke på att den AI-drivna EDR-marknaden förväntas växa med en sammansatt årlig tillväxttakt (CAGR) på cirka 17 %, vilket uppgår till 136.46 miljarder USD med 2030.

5 Användbara tillämpningar av Influence Engineering

Företag har utnyttjat känslomässig AI-baserad påverkansteknik i olika applikationer, från personliga marknadsföringskampanjer till rekrytering.

Här är en lista över några större IE-applikationer.

1. Marknadsundersökningar och personliga marknadsföringskampanjer

Influence engineering möjliggör marknadsundersökningar och personliga marknadsföringskampanjer. Det hjälper företag att analysera kundernas reaktioner på sina produkter och tjänster för att förbättra marknadsföringstaktik och skräddarsy strategier för att möta kundernas preferenser. Därför leder det marknadsförare mot datadrivet beslutsfattande som resulterar i personliga kampanjer som ökar kundernas engagemang och lojalitet.

2. Patientvård

Inflytande ingenjörskonst i sjukvårdens hjälpmedel i patientvård och rådgivning. Till exempel kan en AI-bot användas för att övervaka patienters fysiska och psykiska välbefinnande. Effektiv datoranvändning, som använder talanalys, kan hjälpa till att diagnostisera störningar som depression och demens.

3. Biofeedback-spel för patienter

Biofeedback-spel utnyttjar ingenjörsteknik och känslomässig AI för att förstå spelarens (patientens) känslor och humör. Det används inom vården för att hjälpa patienter att träna avslappningstekniker medan de spelar spel. Det syftar till att skapa metoder som gör det möjligt för patienter att skaffa sig förmåga att hantera stress genom videospel.

4. Autonom körning & förarassistans

I tillämpningar för autonom körning och förarassistans används influence engineering för att spåra förarens känslomässiga tillstånd och skicka varningar för riskfylld körning. Också, affektiv databehandling kan utvärdera körprestandan hos självkörande fordon genom att övervaka passagerarnas känslotillstånd. Genom att använda dessa tekniker kan biltillverkarna förbättra körsäkerheten och upplevelsen.

5. Personlig inlärningsupplevelse för studenter

Influence engineering kan också användas för att anpassa inlärningsupplevelsen för eleverna. Sensorer som videokameror eller mikrofoner kan övervaka elevernas känslotillstånd för att anpassa lektionsplanerna därefter. Lärare kan också använda den för att testa prototyper av onlineinlärningsprogram genom att utvärdera en elevs känslomässiga feedback. Det resulterar i en skräddarsydd och effektiv lärmiljö.

Stora utmaningar med Influence Engineering

Som ett resultat av påverkansteknik innebär insamling och intäktsgenerering av personliga känslomässiga data betydande risker för användarnas säkerhet och integritet. Företag som misslyckas med att hantera eller analysera känslomässiga data noggrant kan förlora kundernas förtroende. Som ett resultat påverkar det deras varumärkes rykte och minskar kundretentionsgraden.

Låt oss diskutera några stora utmaningar med påverkansteknik nedan.

• Intimitet: Influence engineering handlar om data som är mycket intim och personlig. Det kan avslöja en persons beteenden, tankar och känslor. Att dela den här typen av personuppgifter är komplext och kräver stor omsorg från företag som samlar in och använder dem.
• Immateriella egenskaper: Känslomässiga data kan vara svåra att förstå och känna igen. Att dela personliga känslor är mycket mer komplext än att dela information som en gatuadress, födelsedatum eller webbhistorik. Därför utgör immateriellheten hos känslomässiga data en betydande utmaning för företag som använder influensteknik.
• Tvetydighet: AI-teknikerna som används för att tolka känslomässiga data är varken transparenta eller lätta att bekräfta av konsumenterna. Därför lämnar det utrymme för tolkningsfel och felläsningar.
• Upptrappning: Datainsamlingens decentraliserade karaktär och den hastighet med vilken data kan bearbetas och spridas gör att misstag kan få långtgående och svåra att vända konsekvenser.

Även om inflytandeteknik, och särskilt att samla in känslomässiga data, är betydande utmaningar, kan företag övervinna dessa problem när tekniken fortskrider och generera bättre kundresultat.

Håll dig uppdaterad med de senaste trenderna inom teknik. Besök Unite.ai.