Vad är Influence Engineering & Hur det Relaterar till Emotion AI?

Tillgängligheten av omfattande datakällor och avancerad maskinlärandeteknologi har gett upphov till ett nytt system för påverkan som kallas influence engineering. Det kan vägleda användarbetende och leda till ny kundförvärv.

Med hjälp av datorseende och mönsteranalystekniker kan företag nu känna igen användarens känslor med hjälp av känslodetektionstekniker (vanligtvis kallad emotion AI) för att styra deras beslutsprocess.

Även framstegen inom känslodetektion och naturlig språkbehandling presenterar en betydande möjlighet att automatisera inflytelserika aspekter av konsumentkommunikation och digital marknadsföring. Faktum är att 2021 namngav Gartner influence engineering som en av de sex nya teknikerna som förväntas driva tillväxt för digital marknadsföring.

Men vad är influence engineering exakt och hur relaterar det till emotion AI? Låt oss utforska detta begrepp 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 vissa aspekter av den digitala upplevelsen som kan påverka användarval på en stor skala.

Företag samlar in och analyserar data om användarbeteende och köppreferenser för att få beteendeenhetliga insikter. och sedan använder de denna information för att skapa riktade meddelanden och upplevelser som påverkar användarnas beslutsprocesser. Detta innefattar personlig anpassning, social bevis, knapphet och andra övertalningsstrategier relaterade till marknadsföring.

Typer av Influence Engineering

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

1. Sentimentanalys: Sentimentanalys, också känd som åsiktgruvning, är en NLP-teknik som kategoriserar användar-/kunddata (recensioner) som positiv, negativ eller neutral. Det används vanligtvis på textdata för att övervaka varumärkes- eller produktsentiment i kundfeedback och få insikt i kundbehov.
2. Ansiktsuttrycksigenkänning eller FER: Det använder datorseendealgoritmer för att upptäcka och analysera ansiktsrörelser och uttryck för att bestämma en persons känslomässiga tillstånd. FER används ofta inom psykologi och marknadsföring för att få insikt i kunders emotionella reaktioner och förbättra deras köp- eller produktupplevelser.
3. Röstanalys: Röstanalys identifierar, mäter och kvantifierar känslor i den mänskliga rösten. Denna teknik kan användas för olika tillämpningar, såsom identifiering av talare, upptäckt av känslor eller attityder i tal och upptäckt av stress eller andra psykologiska tillstånd baserat på vokala ledtrådar.

Fördelar med Influence Engineering

Fördelarna med influence engineering skiljer sig beroende på bransch. Till exempel kan det inom hälso- och sjukvården övervaka och upptäcka förändringar i en patients mentala hälsa, vilket ger tidig intervention och stöd till de som behöver det. Det kan också hjälpa terapeuter att ge mer exakta diagnoser och anpassade behandlingsplaner.

Därför kan det erbjuda värdefull input och feedback till alla kunskapsarbetare som marknadsförare, annonsörer, formgivare, ingenjörer och utvecklare från deras relevanta kunder. Några av de stora fördelarna med influence engineering inkluderar:

• Skapa effektiva marknadsföringskampanjer: Influence engineering är väl lämpad för att fatta marknadsföringsbeslut. Det hjälper marknadsförare att bättre förstå kundpreferenser, känslor och beteende och skapa mer effektiva marknadsföringskampanjer som når deras målgrupp.
• Personliga produkter och tjänster: Genom att analysera kundkänslor och preferenser hjälper IE företag att utveckla personliga produkter och tjänster som möter enskilda kunders unika behov och preferenser.
• Optimera butikslayouter och utställningar: Det ger återförsäljare och detaljhandlare värdefulla insikter om kunddemografi, humör och reaktioner i butiken, vilket hjälper dem att optimera butikslayouter och utställningar för att förbättra kundupplevelser.
• Förbättrad kundsupport: IE kan hjälpa kundtjänstrepresentanter att upptäcka kundkänslor och ge mer personliga och empatiska interaktioner som förbättrar kundtillfredsställelse.

Hur Influence Engineering Relaterar till Emotion AI?

Influence engineering och emotion AI är sammanflätade eftersom de båda syftar till att förstå och påverka mänskligt beteende. Gartner uppger att:

”Emotion AI (eller affektiva datorer) är en del av den större trenden av influence engineering. Det använder AI-tekniker för att analysera en användares känslomässiga tillstånd via datorseende, ljud-/röstinmatning, sensorer och/eller programlogik. 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 %. 2022 var marknaden för känslodetektion och igenkänning (EDR), som använder emotion AI för att korrekt identifiera, bearbeta och replikera mänskliga känslor och känslor, värd 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 årlig tillväxttakt (CAGR) på cirka 17 %, vilket blir 136,46 miljarder dollar till 2030.

5 Användbara Tillämpningar av Influence Engineering

Företag har använt emotion AI-baserad influence engineering i olika tillämpningar, från personliga marknadsföringskampanjer till rekrytering.

Här är en lista över några stora IE-tillämpningar.

1. Marknadsundersökning & Personliga Marknadsföringskampanjer

Influence engineering möjliggör marknadsundersökning och personliga marknadsföringskampanjer. Det hjälper företag att analysera kundernas reaktioner på deras produkter och tjänster för att förbättra marknadsstrategier och anpassa strategier för att möta kundpreferenser. Därför leder det marknadsförare till datadrivna beslut som resulterar i personliga kampanjer som ökar kundengagemang och lojalitet.

2. Patientvård

Influence engineering inom hälso- och sjukvården hjälper till med patientvård och rådgivning. Till exempel kan en AI-bot användas för att övervaka patienters fysiska och mentala välbefinnande. Affektiva datorer, som använder talanalys, kan hjälpa till att diagnostisera störningar som depression och demens.

3. Biofeedback-spel för patienter

Biofeedback-spel utnyttjar influence engineering och emotion AI för att förstå spelarens (patientens) känslor och humör. Det används inom hälso- och sjukvården för att hjälpa patienter att öva avslappningstekniker medan de spelar spel. Det syftar till att skapa metoder som möjliggör för patienter att förvärva stresshanteringsförmåga genom videospel.

4. Självkörande fordon & Förarassistans

Inom tillämpningar för självkörande fordon och förarassistans används influence engineering för att spåra förarens känslomässiga tillstånd och skicka varningar för farligt körbeteende. Även affektiva datorer kan utvärdera prestandan hos självkörande fordon genom att övervaka passagerarnas känslomässiga tillstånd. Genom att använda dessa tekniker kan biltillverkare förbättra körsäkerhet och upplevelse.

5. Personlig Lärupplevelse för studenter

Influence engineering kan också användas för att personliggöra lärupplevelsen för studenter. Sensorer som videokameror eller mikrofoner kan övervaka studenters känslomässiga tillstånd för att anpassa lektionsplaner enligt. Även lärare kan använda det för att testa online-lärande programvaruprotypar genom att utvärdera en lärares emotionella feedback. Det resulterar i en anpassad och effektiv lärningsmiljö.

Stora Utmaningar med Influence Engineering

Som ett resultat av influence engineering utgör insamlingen och kommersialiseringen av personliga emotionella data betydande risker för användarsäkerhet och integritet. Företag som inte hanterar eller analyserar emotionella data noggrant kan förlora kundförtroende. Som ett resultat påverkar det deras varumärkesrykte och minskar kundretentionen.

Låt oss diskutera några av de stora utmaningarna med influence engineering nedan.

• Intimitet: Influence engineering hanterar data som är djupt personlig och intim. Det kan avslöja en persons beteende, tankar och känslor. Att dela denna typ av personlig data är komplext och kräver stor omsorg från företag som samlar in och använder den.
• Immateriell: Emotionella data kan vara svåra att förstå och känna igen. Att dela personliga känslor är långt mer komplext än att dela information som en gatuadress, födelsedatum eller webbläsarhistorik. Därför presenterar immateriellheten av emotionella data en betydande utmaning för företag som använder influence engineering.
• Tvetydighet: De AI-tekniker som används för att tolka emotionella data är varken transparenta eller lätt bekräftbara för konsumenter. Därför lämnar det utrymme för tolkningsfel och feltolkningar.
• Upptrappning: Den decentraliserade naturen av datainsamling och den hastighet med vilken data kan bearbetas och spridas innebär att misstag kan ha långtgående och svåra att återställa konsekvenser.

Medan influence engineering, och särskilt insamling av emotionella data, är betydande utmaningar, kan företag övervinna dessa problem och generera bättre kundresultat när tekniken utvecklas.

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