大量數據源和先進機器學習技術的可用性催生了一種新的影響力系統，即影響力工程。它可以引導用戶行為並獲得新客戶。
借助計算機視覺和模式分析技術，公司現在可以使用情緒檢測技術（通常稱為情緒 AI）識別用戶情緒，從而指導他們的決策過程.
此外，情緒檢測和自然語言處理技術的進步為自動化消費者溝通和數字營銷的有影響力的方面提供了重要機會。事實上，在 2021，Gartner 將影響工程列為有望推動數字營銷增長的六大新興技術之一。
但究竟什麼是影響工程以及如何影響工程與情感人工智能有關?讓我們在下面探討這個概念及其好處和應用。
什麼是影響力工程?
影響力工程 (IE) 涉及開發利用行為科學技術來自動化特定方面的算法可以大規模影響用戶選擇的數字體驗。
公司收集和分析有關用戶行為和購買偏好的數據，以獲得行為洞察。然後使用此信息創建有針對性的消息和體驗，以影響用戶的決策過程。這涉及個性化、社會認同、稀缺性和其他與營銷相關的說服策略。
影響工程的類型
影響工程的三種主要類型包括情感分析、面部表情識別、和語音分析。讓我們在下面詳細了解它們。
情感分析:情感分析，也稱為意見挖掘，是一種 NLP 技術，可將用戶/客戶數據（評論）分類為正面、負面或負面中性的。它通常用於文本數據，以監控客戶反饋中的品牌或產品情緒並深入了解客戶需求。面部表情識別或 FER:它使用計算機視覺算法來檢測和分析面部動作和表情，從而決定一個人的情緒狀態。 FER 通常用於心理學和市場營銷，以深入了解客戶的情緒反應並改善他們的購買或產品體驗。語音分析:語音分析可以識別、測量和量化人聲中的情緒。該技術可用於各種應用，例如識別說話者、檢測語音中的情緒或情感，以及根據聲音提示檢測壓力或其他心理狀態。
影響工程的好處
影響工程的優勢影響工程因行業而異。例如，在醫療保健方面，它可以監測和檢測患者心理健康的變化，為有需要的人提供早期干預和支持。它還可以幫助治療師提供更準確的診斷和量身定制的治療計劃。
因此，它可以為營銷人員、廣告商、設計師、工程師和開發人員等所有知識工作者提供有價值的輸入和反饋顧客。影響力工程的一些主要好處包括:
製作有效的營銷活動:影響力工程非常適合製定營銷決策。它可以幫助營銷人員更好地了解客戶的偏好、情緒和行為，並製定更有效的營銷活動來引起目標受眾的共鳴。個性化產品和服務:通過分析客戶的情緒和偏好，IE 幫助企業開發個性化產品以及滿足個人客戶獨特需求和偏好的服務。優化商店佈局和展示:它為供應商和零售商提供有關客戶人口統計數據、情緒和店內反應的寶貴見解，幫助他們優化商店佈局和展示以改善客戶體驗。增強的客戶支持:IE 可以幫助客戶服務代表檢測客戶情緒並提供更加個性化和同理心的互動，從而提高客戶滿意度。
影響力工程與情緒的關係AI?
影響力工程和情感 AI 是相互關聯的，因為它們都以您為目標了解並影響人類行為。 Gartner 指出:
“情感人工智能（或情感計算）是影響力工程大趨勢的一部分。它使用人工智能技術通過計算機視覺、音頻/語音輸入、傳感器和/或軟件邏輯來分析用戶的情緒狀態。它可以通過執行特定的、個性化的操作來響應客戶的情緒。”
在過去五年中，情感 AI 的搜索量增加了 380% 。 2022，情緒檢測和識別 (EDR) 市場利用情緒準確識別、處理和復制人類情緒和感受的人工智能價值 396.3 億美元。
考慮到人工智能驅動的 EDR 市場預計，這些技術預計將在未來幾年成為主流以 17% 左右的複合年增長率 (CAGR) 增長，達到 1364.6 億美元>2030。
影響力工程的 5 個有用應用
企業一直在各種應用中利用基於情感 AI 的影響力工程，從個性化營銷活動到招聘。
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這裡列出了一些主要的 IE 應用程序。
1.市場研究和個性化營銷活動
影響工程使市場研究和個性化營銷活動成為可能。它幫助企業分析客戶對其產品和服務的反應，以改進營銷策略和定制策略以滿足客戶偏好。因此，它引導營銷人員做出數據驅動的決策，從而開展個性化營銷活動，提高客戶參與度和忠誠度。
2.患者護理
醫療保健中的影響工程有助於患者護理和諮詢。例如，人工智能機器人可用於監測患者的身心健康。使用語音分析的情感計算可以幫助診斷抑鬱症和癡呆症等疾病。
3.面向患者的生物反饋遊戲
生物反饋遊戲利用影響工程和情感 AI 來了解玩家（患者）的感受和情緒。它在醫療保健中用於幫助患者在玩遊戲時練習放鬆技巧。它旨在創造使患者能夠通過視頻遊戲獲得壓力管理能力的方法。
4.自動駕駛和駕駛員輔助
在自動駕駛和駕駛員輔助應用中，影響工程用於跟踪駕駛員的情緒狀態並發送危險駕駛警報。此外，情感計算可以通過監測乘客的情緒狀態來評估自動駕駛汽車的駕駛性能。通過利用這些技術，汽車製造商可以提高駕駛安全性和體驗。
5.學生的個性化學習體驗
影響工程也可用於為學生提供個性化的學習體驗。攝像機或麥克風等傳感器可以監控學生的情緒狀態，從而相應地調整課程計劃。此外，教育工作者可以使用它通過評估學習者的情緒反饋來測試在線學習軟件原型。它會產生量身定制且有效的學習環境。
影響力工程的主要挑戰
由於影響力工程，個人情感數據的收集和貨幣化對用戶安全構成重大風險和隱私。未能仔細管理或分析情感數據的公司可能會失去客戶的信任。因此，它會影響他們的品牌聲譽並降低客戶保留率。
讓我們在下面討論影響力工程的一些主要挑戰。
親密感:影響力工程處理數據那是非常親密和個人的。它可以揭示一個人的行為、思想和情緒。共享此類個人數據非常複雜，收集和使用這些數據的公司需要格外小心。無形性:情感數據可能難以理解和識別。分享個人情感比分享街道地址、出生日期或瀏覽歷史等信息要復雜得多。因此，情感數據的無形性對使用影響力工程的公司提出了重大挑戰。歧義:用於解釋情感數據的 AI 技術既不透明，也不易被消費者確認。因此，它為解釋錯誤和誤讀留下了空間。升級:數據收集的分散性質以及數據處理和傳播的速度意味著錯誤可能影響深遠且難以解決逆轉後果。
雖然影響工程，尤其是收集情感數據是重大挑戰，但隨著技術的進步，公司可以克服這些問題並產生更好的客戶結果。