Vad är Influens-teknik och hur relaterar det till Emotion AI?

Tillgängligheten av omfattande datakällor och avancerad maskinlärande-teknologi har gett upphov till ett nytt system för påverkan som kallas influensteknik. Det kan styra användarbetende och leda till ny kundförvärv.

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

Utvecklingen inom emotionssökning och naturlig språkbehandling presenterar också en betydande möjlighet att automatisera inflytelserika aspekter av konsumentkommunikation och digital marknadsföring. Faktum är att 2021 namngav Gartner influensteknik som en av de sex nya teknologierna som förväntas driva tillväxt för digital marknadsföring.

Men vad är influensteknik exakt och hur relaterar det till emotion AI? Låt oss undersöka detta begrepp nedan tillsammans med dess fördelar och tillämpningar.

Vad är Influens-teknik?

Influens-teknik (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 användarbetende och inköpspreferenser för att få beteendekunskap. och sedan använder de denna information för att skapa riktade meddelanden och upplevelser som påverkar användarnas beslutsprocesser. Detta innefattar personalisering, social bevis, knapphet och andra övertalningsstrategier relaterade till marknadsföring.

Typer av Influens-teknik

De tre huvudtyperna av influensteknik inkluderar sentimentanalys, ansiktsuttrycksigenkänning och röstanalys. Låt oss undersöka dem i detalj nedan.

1. Sentimentanalys: Sentimentanalys, också känd som åsiktgruvning, är en NLP-teknik som kategoriserar användar-/kunddata (recensioner) som positiva, negativa eller neutrala. Den används vanligtvis på textdata för att övervaka varumärkes- eller produktvarumärke i kundfeedback och få insikt i kundbehov.
2. Ansiktsuttrycksigenkänning eller FER: Den använder datorseendealgoritmer för att upptäcka och analysera ansiktsrörelser och uttryck för att bestämma en persons emotionella 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 emotioner i den mänskliga rösten. Denna teknik kan användas för olika tillämpningar, såsom att identifiera talare, upptäcka emotioner eller åsikter i tal, och upptäcka stress eller andra psykologiska tillstånd baserat på vokala ledtrådar.

Fördelar med Influens-teknik

Fördelarna med influensteknik skiljer sig beroende på branschen. Till exempel kan det inom hälsovården 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 precisa diagnoser och skräddarsydda 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 influensteknik är:

• Skapa effektiva marknadsföringskampanjer: Influens-teknik är väl lämpad för att fatta marknadsföringsbeslut. Den hjälper marknadsförare att bättre förstå kundpreferenser, emotioner och beteende och skapa mer effektiva marknadsföringskampanjer som resonarar med deras målgrupp.
• Personliga produkter och tjänster: Genom att analysera kundemotioner 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 leverantörer värdefulla insikter i kunddemografi, humör och reaktioner i butiken, vilket hjälper dem att optimera butikslayouter och utställningar för att förbättra kundupplevelsen.
• Förbättrad kundsupport: IE kan hjälpa kundtjänstrepresentanter att upptäcka kundemotioner och ge mer personliga och empatiska interaktioner som förbättrar kundtillfredsställelse.

Hur Influens-teknik relaterar till Emotion AI?

Influens-teknik och emotion AI är sammanflätade eftersom de båda syftar till att förstå och påverka mänskligt beteende. Gartner uppger att:

”Emotion AI (eller affektiv datorkommunikation) är en del av den större trenden inom influensteknik. Den använder AI-tekniker för att analysera en användares emotionella tillstånd via datorseende, ljud-/röstindata, sensorer och/eller programlogik. Den kan initiera svar genom att utföra specifika, personliga åtgärder som passar kundens humör.”

Under de senaste fem åren har sökningar efter emotion AI ökat med 380 %. År 2022 var marknaden för emotionssökning och igenkänning (EDR), som använder emotion AI för att exakt identifiera, bearbeta och replikera mänskliga emotioner och känslor, värd 39,63 miljarder dollar.

Dessa teknologier 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 motsvarar 136,46 miljarder dollar år 2030.

5 Användbara tillämpningar av Influens-teknik

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

Här är en lista över några stora IE-tillämpningar.

1. Marknadsundersökning och Personliga Marknadsföringskampanjer

Influens-teknik möjliggör marknadsundersökning och personliga marknadsföringskampanjer. Den hjälper företag att analysera kundreaktioner på deras produkter och tjänster för att förbättra marknadsföringstaktik och anpassa strategier för att möta kundpreferenser. Därför leder det marknadsförare mot datadrivna beslut som resulterar i personliga kampanjer som ökar kundengagemang och lojalitet.

2. Patientvård

Influens-teknik inom hälsovården hjälper till med patientvård och rådgivning. Till exempel kan en AI-bot användas för att övervaka patienters fysiska och mentala välbefinnande. Affektiv datorkommunikation, som använder talanalys, kan hjälpa till att diagnostisera störningar som depression och demens.

3. Biofeedback-spel för patienter

Biofeedback-spel utnyttjar influensteknik och emotion AI för att förstå spelarens (patientens) känslor och humör. Det används inom hälsovården 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. Autonom körning och förarstöd

Inom autonom körning och förarstöd tillämpningar används influensteknik för att spåra förarens emotionella tillstånd och skicka varningar för farligt körbeteende. Dessutom kan affektiv datorkommunikation utvärdera körprestationen hos självkörande fordon genom att övervaka passagerarnas emotionella tillstånd. Genom att använda dessa teknologier kan biltillverkare förbättra körsäkerhet och upplevelse.

5. Personlig Lärandeupplevelse för studenter

Influens-teknik kan också användas för att personliggöra lärandeupplevelsen för studenter. Sensorer som videokameror eller mikrofoner kan övervaka studenternas emotionella tillstånd för att anpassa lektionsplaner enligt. Dessutom kan utbildare använda det för att testa online-lärande programvaruprototyper genom att utvärdera en lärares emotionella feedback. Det resulterar i en anpassad och effektiv lärmiljö.

Stora utmaningar för Influens-teknik

Som ett resultat av influensteknik utgör insamling och kommersialisering 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 kundretentionstakten.

Låt oss diskutera några stora utmaningar för influensteknik nedan.

• Intimitet: Influens-teknik hanterar data som är djupt personlig och intim. Den kan avslöja en persons beteende, tankar och emotioner. Att dela denna typ av personlig data är komplext och kräver stor omsorg från företag som samlar in och använder den.
• Immateriellhet: Emotionell data kan vara svår att förstå och känna igen. Att dela personliga emotioner är mycket mer komplext än att dela information som en gatuadress, födelsedatum eller webbläsarhistorik. Därför presenterar immateriellheten av emotionell data en betydande utmaning för företag som använder influensteknik.
• Tvetydighet: De AI-tekniker som används för att tolka emotionell data är varken transparenta eller lätt bekräftbara för konsumenter. Därför lämnar det utrymme för tolkningsfel och feltolkningar.
• Escalering: 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 influensteknik och särskilt insamling av emotionell data utgör 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.