Etki Mühendisliği Nedir & Emotion AI ile İlişkisi Nasıldır?

Geniş veri kaynaklarının ve gelişmiş makine öğrenimi teknolojilerinin mevcut olması, etki mühendisliği olarak bilinen yeni bir etki sistemini ortaya çıkardı. Kullanıcı davranışını yönlendirebilir ve yeni müşteri kazanımı sağlayabilir.

Bilgisayar görme ve desen analizi tekniklerini kullanarak şirketler, emotion AI olarak adlandırılan duygu algılama tekniklerini (genellikle emotion AI olarak adlandırılır) kullanarak kullanıcıların duygularını tanımlayabilir ve karar alma süreçlerini yönlendirebilirler.

Ayrıca, duygu algılama ve doğal dil işleme tekniklerindeki gelişmeler, tüketici iletişimi ve dijital pazarlamadaki etkili yönlerin otomasyonunda önemli bir fırsat sunar. Aslında, 2021’de Gartner, dijital pazarlama için büyümeyi sürdürecek altı ortaya çıkan teknoloji arasında etki mühendisliğini tanımladı.

Ama etki mühendisliği tam olarak nedir ve emotion AI ile nasıl relacionlidir? Bu kavramı, faydaları ve uygulamaları aşağıda keşfedeceğiz.

Etki Mühendisliği Nedir?

Etki mühendisliği (IE), davranış bilim tekniklerini kullanarak dijital deneyimin belirli yönlerini otomatikleştiren algoritmalar geliştirilmesini içerir.

Şirketler, kullanıcı davranışları ve satın alma tercihleri hakkında veri toplar ve analiz eder, böylece davranışsal içgörüler elde eder. Ardından, bu bilgileri kullanarak kullanıcıların karar alma süreçlerini etkileyen hedefli mesajlar ve deneyimler oluştururlar. Bu, kişiselleştirme, sosyal kanıt, kıtlık ve pazarlamaya ilişkin diğer ikna stratejilerini içerir.

Etki Mühendisliği Tipleri

Etki mühendisliğinin üç ana türü, duygu analizi, yüz ifadesi tanıma ve ses analizi içerir. Aşağıda bunları ayrıntılı olarak inceleyelim.

1. Duygu Analizi: Duygu analizi, aynı zamanda görüş madenciliği olarak da bilinen, bir NLP tekniğidir. Kullanıcı/kullanıcı verilerini (incelemeleri) olumlu, olumsuz veya nötr olarak kategorilere ayırır. Genellikle metin verilerini izlemek için kullanılır. marka veya ürün sentimenti müşteri geri bildirimi ve müşteri ihtiyaçelerine ilişkin içgörüler elde etmek için.
2. Yüz İfadeleri Tanıma veya FER: Bilgisayar görme algoritmalarını kullanarak yüz hareketlerini ve ifadelerini tespit etmek ve analiz etmek için kullanılır. Bir bireyin duygusal durumunu belirlemek için FER genellikle psikoloji ve pazarlama alanında müşterilerin duygusal tepkilerini anlamak ve satın alma veya ürün deneyimlerini iyileştirmek için kullanılır.
3. Ses Analizi: Ses analizi, insan sesindeki duyguları tanımlar, ölçer ve nicelendirir. Bu teknik, konuşmacıları tanımlamak, konuşmadaki duyguları veya sentimentleri tespit etmek ve ses ipuçlarına dayanarak stres veya diğer psikolojik durumları tespit etmek gibi çeşitli uygulamalar için kullanılabilir.

Etki Mühendisliğinin Faydaları

Etki mühendisliğinin avantajları sektöre göre değişebilir. Örneğin, sağlık alanında, bir hastanın ruh sağlığındaki değişiklikleri izleyerek erken müdahale ve desteği mümkün kılar. Ayrıca terapistlere daha doğru teşhis ve kişiselleştirilmiş tedavi planları sunabilir.

Böylece, pazarlamacılar, reklamcılar, tasarımcılar, mühendisler ve geliştiriciler gibi tüm bilgi işçileri için ilgili müşterilerden değerli girdi ve geri bildirim sağlayabilir. Etki mühendisliğinin bazı önemli faydaları arasında:

• Etkili pazarlama kampanyaları oluşturma: Etki mühendisliği, pazarlama kararları için uygun bir seçimdir. Pazarlamacıların müşteri tercihleri, duyguları ve davranışları hakkında daha iyi anlamalarına yardımcı olur ve hedef kitleyle rezonansa giren daha etkili pazarlama kampanyaları oluşturmalarına yardımcı olur.
• Kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler: Müşteri duygularını ve tercihlerini analiz ederek, IE, işletmelerin bireysel müşterilerin benzersiz ihtiyaçlarına ve tercihlerine uygun kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler geliştirmelerine yardımcı olur.
• Mağaza düzenini ve görüntüsünü optimize etmek: IE, satıcılar ve perakendecilere müşteri demografisi, ruh hali ve reaksiyonları hakkında değerli içgörüler sağlar, böylece mağaza düzenlerini ve görüntülerini müşteri deneyimini iyileştirmek için optimize edebilirler.
• Geliştirilmiş müşteri desteği: IE, müşteri hizmetleri temsilcilerinin müşteri duygularını tespit etmelerine ve daha kişiselleştirilmiş ve empatik etkileşimler sunmasına yardımcı olabilir, böylece müşteri memnuniyetini artırabilir.

Etki Mühendisliği Emotion AI ile Nasıl İlişkili?

Etki mühendisliği ve emotion AI, insan davranışını anlamak ve etkilemek amacıyla birbirleriyle ilgili teknolojilerdir. Gartner şunları belirtiyor:

“Emotion AI (veya affective computing), etki mühendisliğinin daha büyük bir trendinin parçasıdır. Kullanıcının duygusal durumunu analiz etmek için AI tekniklerini kullanır. bilgisayar görme, ses/giriş, sensörler ve/veya yazılım mantığı aracılığıyla. Müşterinin ruh halini uygun şekilde ayarlayarak belirli, kişiselleştirilmiş eylemleri gerçekleştirebilir.”

Son beş yıl içinde, emotion AI aramaları %380 arttı. 2022’de, emotion AI’ı kullanarak insan duygularını ve hislerini doğru bir şekilde tanımlamak, işlemek ve çoğaltmak için kullanılan duygu algılama ve tanıma (EDR) pazarı 39,63 milyar dolar olarak değerlendi.

Bu teknolojilerin önümüzdeki yıllarda daha yaygın hale gelmesi bekleniyor, çünkü AI destekli EDR pazarının 2030’a kadar 17% bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) ile 136,46 milyar dolara ulaşması öngörülüyor.

Etki Mühendisliğinin 5 Yararlı Uygulaması

İşletmeler, kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyalarından işe alıma kadar çeşitli uygulamalar için emotion AI tabanlı etki mühendisliğini kullanıyorlar.

Aşağıda bazı önemli IE uygulamaları listelenmiştir.

1. Pazar Araştırması & Kişisel Pazarlama Kampanyaları

Etki mühendisliği, pazar araştırması ve kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyalarını sağlar. İşletmelerin ürün ve hizmetlerine karşı müşteri tepkilerini analiz etmelerine yardımcı olur, böylece pazarlama taktiklerini geliştirebilir ve müşteri tercihlerine uygun stratejiler oluşturabilirler. Bu, veri odaklı karar almaya yol açar ve müşteri katılımını ve sadakatini artıran kişiselleştirilmiş kampanyalara yol açar.

2. Hasta Bakımı

Sağlık sektöründe etki mühendisliği, hasta bakımını ve danışmanlığını destekler. Örneğin, bir AI botu, hastaların fiziksel ve zihinsel sağlığını izlemek için kullanılabilir. Affective computing, konuşma analizini kullanarak depresyon ve demans gibi bozuklukların teşhisine yardımcı olabilir.

3. Biofeedback Oyunları için Hasta

Biofeedback oyunları, etki mühendisliğini ve emotion AI’ı kullanarak oyuncunun (hastanın) duygularını ve ruh halini anlamak için kullanılır. Hastaların stres yönetimi becerilerini video oyun oynayarak kazanmalarına yardımcı olmak için kullanılır. Stres yönetim becerilerini video oyun oynayarak kazandırmaya yönelik yöntemler oluşturmayı amaçlar.

4. Otonom Sürüş & Sürücü Yardımı

Otonom sürüş ve sürücü yardımı uygulamalarında, etki mühendisliği, sürücünün duygusal durumunu izlemek ve riskli sürüş için uyarı göndermek için kullanılır. Ayrıca, affective computing, sürücüsüz araçların sürüş performansını değerlendirerek yolcuların duygusal durumunu izleyebilir. Bu teknolojileri kullanarak, otomobil üreticileri sürüş güvenliğini ve deneyimini iyileştirebilir.

5. Öğrenciler için Kişiselleştirilmiş Öğrenme Deneyimi

Etki mühendisliği, öğrenciler için öğrenme deneyimini kişiselleştirmek için de kullanılabilir. Video kameraları veya mikrofonları gibi sensörler, öğrencilerin duygusal durumunu izlemek için kullanılabilir ve ders planlarını buna göre ayarlayabilir. Ayrıca, eğitimciler, öğrenenlerin duygusal geri bildirimi değerlendirerek çevrimiçi öğrenme yazılımı prototiplerini test edebilir. Bu, etkili ve kişiselleştirilmiş bir öğrenme ortamı sağlar.

Etki Mühendisliğinin Major Challenges

Etki mühendisliği sonucu, kişisel duygusal verilerin toplanması ve paraya dönüştürülmesi, kullanıcı güvenliği ve gizliliği için önemli riskler oluşturur. Bu verileri dikkatli bir şekilde yönetmeyen veya analiz etmeyen şirketler, müşteri güvenini kaybedebilir. Bu, marka itibarını etkiler ve müşteri tutma oranını azaltır.

Aşağıda etki mühendisliğinin bazı önemli zorluklarını tartışalım.

• Mahremiyet: Etki mühendisliği, derinlemesine kişisel ve mahrem verilerle ilgilenir. Bir kişinin davranışlarını, düşüncelerini ve duygularını ortaya çıkarabilir. Bu tür kişisel verileri paylaşmak karmaşıktır ve şirketlerden büyük bir özen gerektirir.
• Soyutluk: Duygusal veriler anlaşılması ve tanınması zor olabilir. Kişisel duyguları paylaşmak, sokak adresi, doğum tarihi veya gezinme geçmişinden daha karmaşıktır. Bu nedenle, duygusal verilerin soyutluğu, etki mühendisliği kullanan şirketler için önemli bir zorluk oluşturur.
• Belirsizlik: Duygusal verileri yorumlamak için kullanılan AI teknikleri, tüketiciler tarafından kolayca doğrulanamaz veya şeffaf değildir. Bu, yorumlama hataları ve yanlış okumalar için alan bırakır.
• Artış: Veri toplamanın merkezileşmemiş doğası ve verilerin işlenip dağıtılma hızı, hataların geniş ve geri döndürülmesi zor sonuçlara yol açabileceği anlamına gelir.

Etki mühendisliği ve özellikle duygusal veri toplamak önemli zorluklar olsa da, teknoloji ilerledikçe şirketler bu sorunları aşabilir ve daha iyi müşteri sonuçları üretebilir.

Teknolojinin son trendleri ile güncel kalın. Unite.ai ziyaret edin.