Etki Mühendisliği Nedir ve Emotion AI ile İlişkisi Nasıldır?

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

Bilgisayarlı görü ve desen analizi tekniklerini kullanarak şirketler, emotion AI olarak adlandırılan emotion algılama tekniklerini kullanarak kullanıcıların duygularını tanıyabilir ve karar verme süreçlerini yönlendirebilir.

Ayrıca, emotion algılama ve doğal dil işleme tekniklerindeki gelişmeler, tüketici iletişimi ve dijital pazarlama alanında otomatikleştirilebilecek etkileyici yönler sunar. Aslında, 2021 yılında Gartner, influence engineering’i dijital pazarlama için büyümeyi sürdürebilecek altı yeni teknoloji arasında gösterdi.

Ama etki mühendisliği tam olarak nedir ve emotion AI ile nasıl ilişkilidir? Bu konuyu, faydaları ve uygulamaları ile birlikte aşağıda keşfedelim.

Etki Mühendisliği Nedir?

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

Şirketler, kullanıcı davranışları ve satın alma tercihleri hakkında veri toplar ve analiz eder, bu bilgileri kullanarak hedeflenmiş mesajlar ve deneyimler oluşturur. Bu, kişiselleştirme, sosyal kanıt, kıtlık ve diğer pazarlama ile ilgili ikna stratejilerini içerir.

Etki Mühendisliği Türleri

Etki mühendisliğinin üç ana türü vardır: duygu analizi, yüz ifadeleri tanınması ve ses analizi. Aşağıda bunları detaylı olarak inceleyelim.

1. Duygu Analizi: Duygu analizi, aynı zamanda görüş madenciliği olarak da bilinir, bir NLP tekniğidir. Kullanıcı veya müşteri verilerini (değerlendirmeleri) olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırır. Genellikle metin verilerini analiz etmek için kullanılır, marka veya ürün sentimentini müşteri geri bildirimi ile izlemek ve müşteri ihtiyaçlarına ilişkin içgörüler elde etmek için kullanılır.
2. Yüz İfadeleri Tanıma veya YİT: Bilgisayarlı görü algoritmaları kullanarak yüz hareketleri ve ifadelerini tespit eder ve bir bireyin duygusal durumunu belirler. YİT, genellikle psikoloji ve pazarlama alanında müşterilerin duygusal tepkilerini anlamak ve satın alma veya ürün deneyimleri verbessirmek için kullanılır.
3. Ses Analizi: Ses analizi, insan sesindeki duyguları tanımlar, ölçer ve nicelendirir. Bu teknik, konuşmacıları tanımlamak, konuşmadaki duyguları veya sentimentleri tespit etmek, stres veya diğer psikolojik durumları ses ipuçları ile belirlemek için kullanılabilir.

Etki Mühendisliğinin Faydaları

Etki mühendisliğinin avantajları sektöre göre değişebilir. Örneğin, sağlık sektöründe, bir hastanın zihinsel sağlığını izleyerek erken müdahale ve destek sağlayabilir. Ayrıca, terapistlere daha doğru teşhis ve kişiselleştirilmiş tedavi planları sunabilir.

Dolayısıyla, pazarlamacılar, reklamcılar, tasarımcılar, mühendisler ve geliştiriciler gibi bilgi işçilerine müşterilerden değerli geri bildirimler sunabilir. Etki mühendisliğinin bazı önemli faydaları şunlardır:

• Etkili Pazarlama Kampanyaları Oluşturmak: Etki mühendisliği, pazarlama kararları için idealdir. Müşteri tercihleri, duyguları ve davranışları hakkında daha iyi bir anlayış sağlar, böylece hedef kitle ile daha etkili bir şekilde iletişim kurulabilir.
• Kişiselleştirilmiş Ürün ve Hizmetler: Müşteri duyguları ve tercihlerini analiz ederek, şirketler müşterilerin benzersiz ihtiyaçlarına uygun kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler geliştirebilir.
• Mağaza Düzeni ve Görsellerini Optimizasyon: Satıcılar ve perakendeciler için müşteri demografisi, ruh hali ve tepkileri hakkında değerli bilgiler sağlar, böylece mağaza düzeni ve görsellerini müşteri deneyimi için optimize edebilirler.
• Geliştirilmiş Müşteri Desteği: Etki mühendisliği, müşteri temsilcilerinin müşteri duygularını tespit etmesine ve daha kişiselleştirilmiş ve empatik etkileşimler kurmasına yardımcı olabilir, böylece müşteri memnuniyeti artırılır.

Etki Mühendisliği ve Emotion AI İlişkisi

Etki mühendisliği ve emotion AI birbirleriyle ilgili çünkü her ikisi de insan davranışını anlamak ve etkilemek amacını taşır. Gartner ifade ediyor ki:

“Emotion AI (veya affective computing), etki mühendisliğinin daha geniş bir trendinin parçasıdır. Kullanıcıların duygusal durumunu bilgisayar görüşü, ses/görüntü girişi, sensörler ve/veya yazılım mantığı ile analiz eder. Müşterinin ruh haline uygun belirli, kişiselleştirilmiş eylemler gerçekleştirebilir.”

Son beş yıl içinde emotion AI aramaları %380 arttı. 2022 yılında, emotion algılama ve tanınma (EDR) pazarı, insan duygularını ve hislerini doğru bir şekilde tanımlamak, işlemek ve yeniden üretmek için emotion AI kullanan, 39.63 milyar dolar olarak değerlendi.

Bu teknolojilerin gelecekte daha yaygın hale geleceği öngörülüyor, çünkü AI destekli EDR pazarının 2030 yılına kadar %17’lik bir bileşik yıllık büyüme oranı ile 136.46 milyar dolara ulaşması bekleniyor.

Etki Mühendisliğinin 5 Yararlı Uygulaması

Şirketler, kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyalarından işe alım süreçlerine kadar çeşitli uygulamalarda emotion AI tabanlı etki mühendisliğini kullanıyorlar.

Aşağıda bazı önemli IE uygulamaları listelenmiştir.

1. Pazar Araştırması ve Kişiselleştirilmiş Pazarlama Kampanyaları

Etki mühendisliği, pazar araştırması ve kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyalarını mümkün kılar. Şirketlerin ürün ve hizmetlerine karşı müşteri tepkilerini analiz etmesine yardımcı olur, böylece pazarlama stratejilerini müşteri tercihlerine göre uyarlayabilirler. Bu, veri odaklı karar vermeye yol açar ve müşteri katılımını ve sadakatini artıran kişiselleştirilmiş kampanyalar oluşturur.

2. Hasta Bakımı

Etki mühendisliği, sağlık sektöründe hasta bakımı ve danışmanlık için kullanılır. Örneğin, bir AI botu, hastaların fiziksel ve zihinsel sağlığını izlemek için kullanılabilir. Affective computing, konuşma analizi ile birlikte, depresyon ve demans gibi bozuklukların teşhisine yardımcı olabilir.

3. Biofeedback Oyunları Hastalar için

Biofeedback oyunları, etki mühendisliği ve emotion AI’yi birleştirir, böylece oyuncunun (hastanın) duygularını ve ruh halini anlar. Sağlık sektöründe, hastaların stres yönetimi becerileri kazanmalarını sağlayan oyunlar oynayarak rahatlama teknikleri uygulamalarına yardımcı olmak için kullanılır. Amacı, video oyun oynayarak stres yönetimi becerileri kazandırmaktır.

4. Otonom Sürüş ve Sürücü Destek Sistemleri

Otonom sürüş ve sürücü destek sistemlerinde, etki mühendisliği, sürücünün duygusal durumunu izlemek ve riskli sürüş için uyarılar göndermek için kullanılır. Ayrıca, affective computing, self-driving araçların performansını, yolcuların duygusal durumunu izleyerek değerlendirebilir. Bu teknolojileri kullanarak, otomobil üreticileri sürüş güvenliğini ve deneyimini geliştirebilir.

5. Öğrenciler için Kişiselleştirilmiş Öğrenme Deneyimi

Etki mühendisliği, öğrenciler için öğrenme deneyimini kişiselleştirmek için de kullanılabilir. Video kameraları veya mikrofonlar gibi sensörler, öğrencilerin duygusal durumunu izleyerek ders planlarını buna göre ayarlayabilir. Ayrıca, eğitimciler, online öğrenme yazılımlarının prototiplerini, bir öğrenenin duygusal geri bildirimi değerlendirerek test edebilir. Bu, uyarlanmış ve etkili bir öğrenme ortamı sağlar.

Etki Mühendisliğinin Major Challenges

Etki mühendisliği, kişisel duygusal verilerin toplanması ve para kazanılmasıyla birlikte önemli riskler oluşturur. Bu verilerin yanlış yönetilmesi veya analiz edilmesi, müşteri güvenini kaybetmeye yol açabilir. Bu da, marka itibarını olumsuz etkiler ve müşteri tutma oranını düşürür.

Aşağıda, etki mühendisliğinin bazı önemli zorlukları tartışalım.

• Samimiyet: Etki mühendisliği, kişisel ve samimi verilerle ilgilenir. Bir kişinin davranışları, düşünceleri ve duyguları hakkında bilgi verebilir. Bu tür kişisel verileri paylaşmak karmaşıktır ve şirketlerin bu verileri toplarken ve kullanırken büyük özen göstermesi gerekir.
• Soyutluk: Duygusal veriler, anlaşılması ve tanınması zor olabilir. Kişisel duyguları paylaşmak, adres, doğum tarihi veya gezinme geçmişini paylaşmaktan çok daha karmaşıktır. Bu nedenle, duygusal verilerin soyutluğu, etki mühendisliği kullanan şirketler için önemli bir zorluk oluşturur.
• Belirsizlik: Duygusal verileri yorumlamak için kullanılan AI teknikleri, şeffaf değildir ve tüketiciler tarafından kolayca doğrulanamaz. Bu, yanlış yorumlama ve yanlış anlamalara yol açabilir.
• Artış: Veri toplamanın merkezileşmesi ve verilerin hızlı bir şekilde işlenip yayılması, hataların geniş ve geri dönülmesi zor sonuçlara yol açabileceği anlamına gelir.

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

Teknolojinin son trendlerini takip edin. Unite.ai ziyaret edin.