A disponibilidade de vastas fontes de dados e tecnologias avançadas de aprendizado de máquina deu origem a um novo sistema de influência conhecido como engenharia de influência. Ele pode orientar o comportamento do usuário e levar à aquisição de novos clientes.
Usando visão computacional e técnicas de análise de padrões, as empresas agora podem reconhecer as emoções do usuário usando técnicas de detecção de emoções (geralmente chamadas de emoção AI) para direcionar seu processo de tomada de decisão.
Além disso, os avanços na detecção de emoções e nas técnicas de processamento de linguagem natural apresentam uma oportunidade significativa para automatizar aspectos influentes da comunicação com o consumidor e do marketing digital. Na verdade, em 2021, o Gartner nomeou a engenharia de influência como uma das seis tecnologias emergentes que devem impulsionar o crescimento do marketing digital.
Mas o que é engenharia de influência exatamente e como ela relaciona-se com a emoção AI? Vamos explorar esse conceito abaixo, juntamente com seus benefícios e aplicações.
O que é engenharia de influência?
A engenharia de influência (EI) envolve o desenvolvimento de algoritmos que utilizam técnicas de ciência comportamental para automatizar aspectos específicos do experiência digital que pode influenciar as escolhas do usuário em grande escala.
As empresas coletam e analisam dados sobre o comportamento do usuário e as preferências de compra para obter insights comportamentais. e, em seguida, use essas informações para criar mensagens e experiências direcionadas que influenciam os processos de tomada de decisão dos usuários. Isso envolve personalização, prova social, escassez e outras estratégias de persuasão relacionadas ao marketing.
Tipos de engenharia de influência
Os três principais tipos de engenharia de influência incluem análise de sentimento, reconhecimento de expressão facial, e análise de voz. Vamos analisá-los em detalhes abaixo.
Análise de sentimento: a análise de sentimento, também conhecida como mineração de opinião, é uma técnica de PNL que categoriza os dados do usuário/cliente (avaliações) como positivos, negativos ou neutro. É comumente usado em dados textuais para monitorar o sentimento da marca ou do produto no feedback do cliente e obter informações sobre as necessidades do cliente.Reconhecimento de expressão facial ou FER: usa algoritmos de visão computacional para detectar e analisar movimentos e expressões faciais para determinar o estado emocional de uma pessoa. O FER é frequentemente usado em psicologia e marketing para obter insights sobre as respostas emocionais dos clientes e melhorar suas experiências de compra ou produto.Análise de voz: a análise de voz identifica, mede e quantifica emoções na voz humana. Essa técnica pode ser usada para várias aplicações, como identificar falantes, detectar emoções ou sentimentos na fala e detectar estresse ou outros estados psicológicos com base em pistas vocais.
Benefícios da engenharia de influência
As vantagens da engenharia de influência engenharia de influência diferem dependendo da indústria. Por exemplo, na frente da saúde, pode monitorar e detectar mudanças na saúde mental de um paciente, fornecendo intervenção precoce e apoio aos necessitados. Ele também pode ajudar os terapeutas a fornecer diagnósticos mais precisos e planos de tratamento personalizados.
Portanto, pode oferecer informações e feedback valiosos a todos os trabalhadores do conhecimento, como profissionais de marketing, anunciantes, designers, engenheiros e desenvolvedores de seus respectivos clientes. Alguns dos principais benefícios da engenharia de influência incluem:
Crie campanhas de marketing eficazes: a engenharia de influência é adequada para a tomada de decisões de marketing. Ele ajuda os profissionais de marketing a entender melhor as preferências, emoções e comportamentos do cliente e a criar campanhas de marketing mais eficazes que ressoam com seu público-alvo.Produtos e serviços personalizados: Ao analisar as emoções e preferências do cliente, o IE ajuda as empresas a desenvolver produtos personalizados e serviços que atendem às necessidades e preferências exclusivas de clientes individuais.Otimize os layouts e exibições da loja: fornece aos fornecedores e varejistas informações valiosas sobre dados demográficos, humor e reações do cliente na loja, ajudando-os a otimizar a loja layouts e exibições para melhorar as experiências do cliente.Suporte aprimorado ao cliente: o IE pode ajudar os representantes de atendimento ao cliente a detectar as emoções do cliente e fornecer interações mais personalizadas e empáticas que melhoram a satisfação do cliente.
Como a engenharia de influência se relaciona com a emoção IA?
A engenharia de influência e a IA emocional estão inter-relacionadas, pois ambas visam você compreender e influenciar o comportamento humano. Gartner afirma que:
“Emotion AI (ou computação afetiva) faz parte da tendência mais ampla de engenharia de influência. Ele usa técnicas de IA para analisar o estado emocional de um usuário por meio de visão computacional, entrada de áudio/voz, sensores e/ou lógica de software. Ele pode iniciar respostas executando ações específicas e personalizadas para se adequar ao humor do cliente”.
Nos últimos cinco anos, as pesquisas por IA de emoções aumentaram 380% . Em 2022, o mercado de detecção e reconhecimento de emoções (EDR), que utiliza A IA para identificar, processar e replicar emoções e sentimentos humanos com precisão foi avaliada em US$ 39,63 bilhões.
Espera-se que essas tecnologias se tornem mais populares nos próximos anos, considerando que o mercado de EDR alimentado por IA é projetado crescer a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de cerca de 17%, totalizando US$ 136,46 bilhões em 2030.
5 aplicações úteis de engenharia de influência
As empresas têm aproveitado a engenharia de influência baseada em IA emocional em várias aplicações, desde campanhas de marketing personalizadas até recrutamento.
Aqui está uma lista de alguns dos principais aplicativos do IE.
1. Pesquisa de mercado e campanhas de marketing personalizadas
A engenharia de influência possibilita pesquisas de mercado e campanhas de marketing personalizadas. Ele ajuda as empresas a analisar as reações dos clientes a seus produtos e serviços para melhorar as táticas de marketing e adaptar as estratégias para atender às preferências dos clientes. Portanto, leva os profissionais de marketing a tomar decisões baseadas em dados, o que resulta em campanhas personalizadas que aumentam o envolvimento e a fidelidade do cliente.
2. Assistência ao paciente
A engenharia de influência em assistência médica auxilia no atendimento e aconselhamento ao paciente. Por exemplo, um bot de IA pode ser usado para monitorar o bem-estar físico e mental dos pacientes. A computação afetiva, que usa análise de fala, pode ajudar no diagnóstico de distúrbios como depressão e demência.
3. Jogos de biofeedback para pacientes
Os jogos de biofeedback aproveitam a engenharia de influência e a IA emocional para entender os sentimentos e humores do jogador (paciente). É usado na área da saúde para ajudar os pacientes a praticar técnicas de relaxamento durante os jogos. O objetivo é criar métodos que permitam aos pacientes adquirir habilidades de gerenciamento de estresse por meio de jogos de vídeo.
4. Direção autônoma e assistência ao motorista
Em aplicativos de direção autônoma e assistência ao motorista, a engenharia de influência é usada para rastrear o estado emocional do motorista e enviar alertas para direção arriscada. Além disso, a computação afetiva pode avaliar o desempenho de condução de veículos autônomos, monitorando os estados emocionais dos passageiros. Ao utilizar essas tecnologias, os fabricantes de automóveis podem melhorar a segurança e a experiência de dirigir.
5. Experiência de aprendizagem personalizada para alunos
A engenharia de influência também pode ser usada para personalizar a experiência de aprendizagem para os alunos. Sensores como câmeras de vídeo ou microfones podem monitorar os estados emocionais dos alunos para ajustar os planos de aula de acordo. Além disso, os educadores podem usá-lo para testar protótipos de software de aprendizado on-line, avaliando o feedback emocional do aluno. Isso resulta em um ambiente de aprendizado personalizado e eficaz.
Principais desafios da engenharia de influência
Como resultado da engenharia de influência, a coleta e monetização de dados emocionais pessoais representam riscos significativos para a segurança do usuário e privacidade. As empresas que não conseguem gerenciar ou analisar dados emocionais com cuidado podem perder a confiança do cliente. Como resultado, isso afeta a reputação da marca e diminui a taxa de retenção de clientes.
Vamos discutir alguns dos principais desafios da engenharia de influência abaixo.
Intimidade: a engenharia de influência lida com dados que é profundamente íntimo e pessoal. Pode revelar os comportamentos, pensamentos e emoções de uma pessoa. Compartilhar esse tipo de dados pessoais é complexo e requer muito cuidado por parte das empresas que os coletam e utilizam.Intangibilidade: os dados emocionais podem ser difíceis de entender e reconhecer. Compartilhar emoções pessoais é muito mais complexo do que compartilhar informações como endereço, data de nascimento ou histórico de navegação. Portanto, a intangibilidade dos dados emocionais apresenta um desafio significativo para as empresas que usam a engenharia de influência.Ambigüidade: As técnicas de IA usadas para interpretar dados emocionais não são transparentes nem facilmente confirmáveis pelos consumidores. Portanto, deixa espaço para erros de interpretação e leituras errôneas.Escalonamento: a natureza descentralizada da coleta de dados e a velocidade com que os dados podem ser processados e divulgados significa que os erros podem ter grande alcance e serem difíceis de corrigir consequências inversas.
Embora a engenharia de influência e, particularmente, a coleta de dados emocionais sejam desafios significativos, à medida que a tecnologia avança, as empresas podem superar esses problemas e gerar melhores resultados para os clientes.