Etki Mühendisliği Nedir ve Duygu Yapay Zekasıyla Nasıl Bir İlişkiye Sahiptir?

Geniş veri kaynaklarının ve gelişmiş makine öğrenimi teknolojilerinin mevcudiyeti, etki mühendisliği olarak bilinen yeni bir etki sisteminin ortaya çıkmasına neden oldu. Kullanıcı davranışına rehberlik edebilir ve yeni müşteri kazanımına yol açabilir.

kullanma Bilgisayar görüşü ve örüntü analizi teknikleri sayesinde şirketler artık karar verme süreçlerini yönlendirmek için duygu algılama tekniklerini (genellikle duygu yapay zekası olarak adlandırılır) kullanarak kullanıcı duygularını tanıyabilir.

Ayrıca duygu algılama ve doğal dil işleme tekniklerindeki gelişmeler, tüketici iletişimi ve dijital pazarlamanın etkili yönlerini otomatikleştirmek için önemli bir fırsat sunuyor. Aslında 2021, Gartner, etki mühendisliğini dijital pazarlama için büyümeyi yönlendirmesi beklenen altı gelişmekte olan teknolojiden biri olarak adlandırdı.

Ancak etki mühendisliği tam olarak nedir ve duygu yapay zekasıyla nasıl bir ilişkisi vardır? Aşağıda bu kavramı faydaları ve uygulamaları ile birlikte inceleyelim.

Etki Mühendisliği Nedir?

Etki mühendisliği (IE), kullanıcı seçimlerini büyük ölçekte etkileyebilecek dijital deneyimin belirli yönlerini otomatikleştirmek için davranış bilimi tekniklerini kullanan algoritmalar geliştirmeyi içerir.

Şirketler, davranışsal içgörüler elde etmek için kullanıcı davranışı ve satın alma tercihleri ​​hakkında veri toplar ve analiz eder. ve ardından bu bilgileri, kullanıcıların karar verme süreçlerini etkileyen hedefli mesajlar ve deneyimler oluşturmak için kullanın. Bu, kişiselleştirme, sosyal kanıt, kıtlık ve pazarlamayla ilgili diğer ikna stratejilerini içerir.

Etki Mühendisliği Türleri

Etki mühendisliğinin üç ana türü duygu analizi, yüz ifadesi tanıma ve ses analizidir. Onlara aşağıda ayrıntılı olarak bakalım.

1. Duygu Analizi: Duygu analizifikir madenciliği olarak da bilinen kullanıcı/müşteri verilerini (incelemelerini) olumlu, olumsuz veya tarafsız olarak kategorize eden bir NLP tekniğidir. Müşteri geri bildirimlerinde marka veya ürün duyarlılığını izlemek ve müşteri ihtiyaçlarına ilişkin içgörüler elde etmek için genellikle metinsel verilerde kullanılır.
2. Yüz İfadesi Tanıma veya FER: Bir bireyin duygusal durumunu belirlemek amacıyla yüz hareketlerini ve ifadelerini tespit etmek ve analiz etmek için bilgisayarlı görme algoritmalarını kullanır. DEMİR psikoloji ve pazarlamada müşterilerin duygusal tepkileri hakkında bilgi edinmek ve satın alma veya ürün deneyimlerini iyileştirmek için sıklıkla kullanılır.
3. Ses Analizi: Ses analizi, insan sesindeki duyguları tanımlar, ölçer ve nicelleştirir. Bu teknik, konuşmacıları tanımlama, konuşmadaki duyguları veya hisleri tespit etme ve ses ipuçlarına dayalı olarak stresi veya diğer psikolojik durumları tespit etme gibi çeşitli uygulamalar için kullanılabilir.

Etki Mühendisliğinin Faydaları

Etki mühendisliğinin avantajları sektöre göre değişir. Örneğin, sağlık hizmetleri cephesinde, bir hastanın ruh sağlığındaki değişiklikleri izleyip tespit ederek, ihtiyacı olanlara erken müdahale ve destek sağlayabilir. Ayrıca terapistlere daha doğru teşhisler ve kişiye özel tedavi planları sağlamada yardımcı olabilir.

Bu nedenle, herkese değerli girdi ve geri bildirim sunabilir. bilgi çalışanları ilgili müşterilerinden pazarlamacılar, reklamcılar, tasarımcılar, mühendisler ve geliştiriciler gibi. Etki mühendisliğinin bazı önemli faydaları şunları içerir:

• Etkili pazarlama kampanyaları oluşturun: Etki mühendisliği, pazarlama kararları almak için çok uygundur. Pazarlamacıların müşteri tercihlerini, duygularını ve davranışlarını daha iyi anlamalarına ve hedef kitlelerinde yankı uyandıran daha etkili pazarlama kampanyaları oluşturmalarına yardımcı olur.
• Kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler: Müşteri duygularını ve tercihlerini analiz ederek IE, işletmelerin bireysel müşterilerin benzersiz ihtiyaç ve tercihlerini karşılayan kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler geliştirmesine yardımcı olur.
• Mağaza düzenlerini ve ekranlarını optimize edin: Satıcılara ve perakendecilere müşteri demografisi, ruh hali ve mağazadaki tepkiler hakkında değerli içgörüler sağlar ve müşteri deneyimlerini iyileştirmek için mağaza düzenlerini ve teşhirlerini optimize etmelerine yardımcı olur.
• Gelişmiş müşteri desteği: IE, müşteri hizmetleri temsilcilerine müşteri duygularını tespit etmede ve müşteri memnuniyetini artıran daha kişiselleştirilmiş ve empatik etkileşimler sağlamada yardımcı olabilir.

Etki Mühendisliğinin Duygu Yapay Zekasıyla Nasıl Bir İlişkisi Var?

Etki mühendisliği ve duygu yapay zekası, her ikisi de insan davranışını anlamayı ve etkilemeyi amaçladığından birbiriyle ilişkilidir. Gartner devletler ki:

“Duygu AI (veya duygusal bilgi işlem), daha geniş etki mühendisliği eğiliminin bir parçasıdır. Bir kullanıcının duygusal durumunu bilgisayar görüntüsü, ses/ses girişi, sensörler ve/veya yazılım mantığı aracılığıyla analiz etmek için AI tekniklerini kullanır. Müşterinin ruh haline uyacak şekilde özel, kişiselleştirilmiş eylemler gerçekleştirerek yanıtları başlatabilir.” 

Son beş yılda, duygu yapay zekası için yapılan aramalar %380 arttı. İçinde 2022, insan duygu ve hislerini doğru bir şekilde tanımlamak, işlemek ve çoğaltmak için duygu yapay zekasını kullanan duygu algılama ve tanıma (EDR) pazarının değeri 39.63 milyar dolardı.

Yapay zeka destekli EDR pazarının yaklaşık %17'lik bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) ile 136.46 milyar $'a ulaşacağı tahmin edildiğinden, bu teknolojilerin önümüzdeki yıllarda daha yaygın hale gelmesi bekleniyor. 2030.

Etki Mühendisliğinin 5 Yararlı Uygulaması

İşletmeler, kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyalarından işe alımlara kadar çeşitli uygulamalarda duygu AI tabanlı etki mühendisliğinden yararlanıyor.

İşte bazı önemli IE uygulamalarının bir listesi.

1. Pazar Araştırması ve Kişiselleştirilmiş Pazarlama Kampanyaları

Etki mühendisliği, pazar araştırması ve kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları sağlar. İşletmelerin, pazarlama taktiklerini geliştirmek ve stratejileri müşteri tercihlerini karşılayacak şekilde uyarlamak için ürün ve hizmetlerine yönelik müşteri tepkilerini analiz etmelerine yardımcı olur. Bu nedenle pazarlamacıları, müşteri katılımını ve sadakatini artıran kişiselleştirilmiş kampanyalarla sonuçlanan veri odaklı karar vermeye yönlendirir.

2. Hasta bakımı

Sağlık hizmetlerinde etki mühendisliği, hasta bakımı ve danışmanlığına yardımcı olur. Örneğin, hastaların fiziksel ve zihinsel refahını izlemek için bir AI botu kullanılabilir. Duyuşsal hesaplamakonuşma analizini kullanan , depresyon ve bunama gibi bozuklukların teşhisinde yardımcı olabilir.

3. Hastalar İçin Biofeedback Oyunu

Biofeedback oyunları, oyuncunun (sabırlı) duygularını ve ruh halini anlamak için mühendisliği ve duygu yapay zekasını etkiler. Sağlık hizmetlerinde, hastaların oyun oynarken gevşeme tekniklerini uygulamalarına yardımcı olmak için kullanılır. Video oyunu oynayarak hastaların stres yönetimi becerileri kazanmalarını sağlayan yöntemler yaratmayı amaçlamaktadır.

4. Otonom Sürüş ve Sürücü Yardımı

Otonom sürüş ve sürücü yardım uygulamalarında, sürücünün duygusal durumunu izlemek ve riskli sürüş için uyarılar göndermek için etki mühendisliği kullanılır. Ayrıca, duygusal bilgi işlem sürücüsüz araçların sürüş performansını yolcuların duygusal durumlarını izleyerek değerlendirebilir. Otomobil üreticileri bu teknolojileri kullanarak sürüş güvenliğini ve deneyimini geliştirebilir.

5. Öğrenciler İçin Kişiselleştirilmiş Öğrenme Deneyimi

Etki mühendisliği, öğrenciler için öğrenme deneyimini kişiselleştirmek için de kullanılabilir. Video kameralar veya mikrofonlar gibi sensörler, ders planlarını buna göre ayarlamak için öğrencilerin duygusal durumlarını izleyebilir. Ayrıca eğitimciler, bir öğrencinin duygusal geri bildirimini değerlendirerek çevrimiçi öğrenme yazılımı prototiplerini test etmek için kullanabilirler. Bu, uyarlanmış ve etkili bir öğrenme ortamı ile sonuçlanır.

Etki Mühendisliğinin Başlıca Zorlukları

Etki mühendisliğinin bir sonucu olarak, kişisel duygusal verilerin toplanması ve paraya çevrilmesi, kullanıcı güvenliği ve mahremiyeti için önemli riskler oluşturur. Duygusal verileri dikkatli bir şekilde yönetemeyen veya analiz edemeyen şirketler, müşteri güvenini kaybedebilir. Sonuç olarak, marka itibarını etkiler ve müşteriyi elde tutma oranını düşürür.

Etki mühendisliğinin bazı önemli zorluklarını aşağıda tartışalım.

• Samimiyet: Etki mühendisliği, son derece mahrem ve kişisel olan verilerle ilgilenir. Bir kişinin davranışlarını, düşüncelerini ve duygularını ortaya çıkarabilir. Bu tür kişisel verilerin paylaşılması karmaşıktır ve bunları toplayan ve kullanan şirketlerin büyük özen göstermesini gerektirir.
• soyutluk: Duygusal verilerin anlaşılması ve tanınması zor olabilir. Kişisel duyguları paylaşmak, sokak adresi, doğum tarihi veya tarama geçmişi gibi bilgileri paylaşmaktan çok daha karmaşıktır. Bu nedenle, duygusal verilerin soyutluğu, etki mühendisliğini kullanan şirketler için önemli bir zorluk teşkil ediyor.
• Belirsizlik: Duygusal verileri yorumlamak için kullanılan AI teknikleri ne şeffaftır ne de tüketiciler tarafından kolayca onaylanabilir. Bu nedenle, yorumlama hatalarına ve yanlış okumalara yer bırakır.
• Escalation: Veri toplamanın merkezi olmayan doğası ve verilerin işlenip dağıtılma hızı, hataların geniş kapsamlı ve geri döndürülmesi zor sonuçları olabileceği anlamına gelir.

Etki mühendisliği ve özellikle duygusal verilerin toplanması önemli zorluklar olsa da, teknoloji ilerledikçe şirketler bu sorunların üstesinden gelebilir ve daha iyi müşteri sonuçları elde edebilir.

Teknolojideki en son trendlerle güncel kalın. Ziyaret etmek Unite.ai.