La disponibilità di vaste fonti di dati e tecnologie avanzate di apprendimento automatico ha dato origine a un nuovo sistema di influenza noto come ingegneria dell’influenza. Può guidare il comportamento degli utenti e portare all’acquisizione di nuovi clienti.
Utilizzando la visione artificiale e le tecniche di analisi dei modelli, le aziende possono ora riconoscere le emozioni degli utenti utilizzando tecniche di rilevamento delle emozioni (generalmente denominate AI emozionale) per dirigere il loro processo decisionale.
Inoltre, i progressi nel rilevamento delle emozioni e nelle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale rappresentano un’opportunità significativa per automatizzare aspetti influenti della comunicazione con i consumatori e del marketing digitale. Infatti, in 2021, Gartner ha indicato l’influence engineering come una delle sei tecnologie emergenti che dovrebbero favorire la crescita del marketing digitale.
Ma cos’è esattamente l’ingegneria dell’influenza e come riguarda l’intelligenza artificiale delle emozioni? Esploriamo questo concetto di seguito insieme ai suoi vantaggi e applicazioni.
Cos’è l’ingegneria dell’influenza?
L’ingegneria dell’influenza (IE) prevede lo sviluppo di algoritmi che utilizzano tecniche di scienze comportamentali per automatizzare aspetti particolari del esperienza digitale che può influenzare le scelte degli utenti su larga scala.
Le aziende raccolgono e analizzano i dati sul comportamento degli utenti e sulle preferenze di acquisto per ottenere informazioni comportamentali. e quindi utilizzare queste informazioni per creare messaggi ed esperienze mirate che influenzano i processi decisionali degli utenti. Ciò comporta personalizzazione, riprova sociale, scarsità e altre strategie di persuasione legate al marketing.
Tipi di ingegneria dell’influenza
I tre principali tipi di ingegneria dell’influenza includono l’analisi del sentimento, il riconoscimento delle espressioni facciali, e analisi della voce. Diamo un’occhiata in dettaglio di seguito.
Analisi del sentiment: l’analisi del sentiment, nota anche come opinion mining, è una tecnica di PNL che classifica i dati utente/cliente (recensioni) come positivi, negativi o neutro. Viene comunemente utilizzato sui dati testuali per monitorare il sentimento del marchio o del prodotto nel feedback dei clienti e ottenere informazioni sulle esigenze dei clienti.Riconoscimento delle espressioni facciali o FER: utilizza algoritmi di visione artificiale per rilevare e analizzare i movimenti e le espressioni facciali per determinare lo stato emotivo di un individuo. FER è spesso utilizzato in psicologia e marketing per ottenere informazioni sulle risposte emotive dei clienti e migliorare le loro esperienze di acquisto o di prodotto.Analisi vocale: l’analisi vocale identifica, misura e quantifica le emozioni nella voce umana. Questa tecnica può essere utilizzata per varie applicazioni, come l’identificazione di chi parla, il rilevamento di emozioni o sentimenti nel discorso e il rilevamento di stress o altri stati psicologici basati su segnali vocali.
Vantaggi dell’Influence Engineering
I vantaggi di ingegneria di influenza differiscono a seconda del settore. Ad esempio, sul fronte sanitario, può monitorare e rilevare i cambiamenti nella salute mentale di un paziente, fornendo un intervento precoce e supporto a chi ne ha bisogno. Può anche aiutare i terapisti a fornire diagnosi più accurate e piani di trattamento su misura.
Pertanto, può offrire input e feedback preziosi a tutti i lavoratori della conoscenza come operatori di marketing, inserzionisti, designer, ingegneri e sviluppatori dai loro rispettivi clienti. Alcuni dei principali vantaggi dell’ingegneria dell’influenza includono:
Crea campagne di marketing efficaci: l’ingegneria dell’influenza è adatta per prendere decisioni di marketing. Aiuta i professionisti del marketing a comprendere meglio le preferenze, le emozioni e i comportamenti dei clienti e a creare campagne di marketing più efficaci che risuonino con il loro pubblico di destinazione.Prodotti e servizi personalizzati: analizzando le emozioni e le preferenze dei clienti, IE aiuta le aziende a sviluppare prodotti personalizzati e servizi che soddisfano le esigenze e le preferenze uniche dei singoli clienti.Ottimizza i layout e le esposizioni dei negozi: Fornisce a venditori e rivenditori preziose informazioni sui dati demografici, sull’umore e sulle reazioni dei clienti in negozio, aiutandoli a ottimizzare il punto vendita layout e display per migliorare l’esperienza del cliente.Assistenza clienti migliorata: IE può aiutare i rappresentanti del servizio clienti a rilevare le emozioni dei clienti e fornire interazioni più personalizzate ed empatiche che migliorano la soddisfazione del cliente.
In che modo l’ingegneria dell’influenza si relaziona con l’emozione AI?
L’ingegneria dell’influenza e l’intelligenza artificiale delle emozioni sono correlate in quanto entrambe mirano a te Comprendere e influenzare il comportamento umano. Gartner afferma che:
“L’Emotion AI (o affettive computing) fa parte della più ampia tendenza dell’ingegneria dell’influenza. Utilizza tecniche di intelligenza artificiale per analizzare lo stato emotivo di un utente tramite visione artificiale, input audio/vocale, sensori e/o logica del software. Può avviare risposte eseguendo azioni specifiche e personalizzate per adattarsi allo stato d’animo del cliente.
Negli ultimi cinque anni, le ricerche di AI emozionale sono aumentate del 380% . Nel 2022, il mercato del rilevamento e riconoscimento delle emozioni (EDR), che utilizza le emozioni L’intelligenza artificiale per identificare, elaborare e replicare accuratamente le emozioni e i sentimenti umani è stata valutata 39,63 miliardi di dollari.
Si prevede che queste tecnologie diventeranno sempre più diffuse nei prossimi anni, considerando che si prevede che il mercato EDR basato sull’intelligenza artificiale crescere a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) di circa il 17%, pari a 136,46 miliardi di dollari secondo 2030.
5 utili applicazioni dell’ingegneria dell’influenza
Le aziende hanno sfruttato l’ingegneria dell’influenza basata sull’intelligenza artificiale in varie applicazioni, dalle campagne di marketing personalizzate al reclutamento.
Ecco un elenco di alcune delle principali applicazioni IE.
1. Ricerche di mercato e campagne di marketing personalizzate
L’ingegneria dell’influenza consente ricerche di mercato e campagne di marketing personalizzate. Aiuta le aziende ad analizzare le reazioni dei clienti ai loro prodotti e servizi per migliorare le tattiche di marketing e personalizzare le strategie per soddisfare le preferenze dei clienti. Pertanto, guida i professionisti del marketing verso un processo decisionale basato sui dati che si traduce in campagne personalizzate che aumentano il coinvolgimento e la fedeltà dei clienti.
2. Cura del paziente
Influenza l’ingegneria negli aiuti sanitari nella cura del paziente e nella consulenza. Ad esempio, un robot AI può essere utilizzato per monitorare il benessere fisico e mentale dei pazienti. L’affective computing, che utilizza l’analisi del parlato, può aiutare a diagnosticare disturbi come la depressione e la demenza.
3. Gioco di biofeedback per i pazienti
Il gioco di biofeedback sfrutta l’ingegneria dell’influenza e l’intelligenza artificiale delle emozioni per comprendere i sentimenti e gli stati d’animo del giocatore (paziente). Viene utilizzato in ambito sanitario per aiutare i pazienti a praticare tecniche di rilassamento durante i giochi. Mira a creare metodi che consentano ai pazienti di acquisire capacità di gestione dello stress attraverso i videogiochi.
4. Guida autonoma e assistenza alla guida
Nelle applicazioni di guida autonoma e assistenza alla guida, l’ingegneria dell’influenza viene utilizzata per monitorare lo stato emotivo del conducente e inviare avvisi in caso di guida rischiosa. Inoltre, il calcolo affettivo può valutare le prestazioni di guida dei veicoli a guida autonoma monitorando gli stati emotivi dei passeggeri. Utilizzando queste tecnologie, le case automobilistiche possono migliorare la sicurezza e l’esperienza di guida.
5. Esperienza di apprendimento personalizzata per gli studenti
L’ingegneria dell’influenza può essere utilizzata anche per personalizzare l’esperienza di apprendimento per gli studenti. Sensori come videocamere o microfoni possono monitorare gli stati emotivi degli studenti per adattare di conseguenza i programmi delle lezioni. Inoltre, gli educatori possono utilizzarlo per testare i prototipi del software di apprendimento online valutando il feedback emotivo di uno studente. Il risultato è un ambiente di apprendimento su misura ed efficace.
Le principali sfide dell’ingegneria dell’influenza
Come risultato dell’ingegneria dell’influenza, la raccolta e la monetizzazione dei dati emotivi personali comportano rischi significativi per la sicurezza degli utenti e riservatezza. Le aziende che non riescono a gestire o analizzare attentamente i dati emotivi possono perdere la fiducia dei clienti. Di conseguenza, influisce sulla reputazione del marchio e riduce il tasso di fidelizzazione dei clienti.
Discutiamo di seguito alcune delle principali sfide dell’ingegneria dell’influenza.
Intimità: l’ingegneria dell’influenza si occupa dei dati che è profondamente intimo e personale. Può rivelare i comportamenti, i pensieri e le emozioni di una persona. La condivisione di questo tipo di dati personali è complessa e richiede grande attenzione da parte delle aziende che li raccolgono e li utilizzano.Intangibilità: i dati emotivi possono essere difficili da comprendere e riconoscere. Condividere emozioni personali è molto più complesso che condividere informazioni come indirizzo, data di nascita o cronologia di navigazione. Pertanto, l’intangibilità dei dati emotivi rappresenta una sfida significativa per le aziende che utilizzano l’ingegneria dell’influenza.Ambiguità: le tecniche di intelligenza artificiale utilizzate per interpretare i dati emotivi non sono né trasparenti né facilmente confermabili dai consumatori. Pertanto, lascia spazio a errori di interpretazione e interpretazioni errate.Escalation: la natura decentralizzata della raccolta dei dati e la velocità con cui i dati possono essere elaborati e diffusi significa che gli errori possono avere conseguenze di vasta portata e difficili da conseguenze inverse.
Sebbene l’ingegneria dell’influenza, e in particolare la raccolta di dati emotivi, siano sfide significative, con il progredire della tecnologia, le aziende possono superare questi problemi e generare migliori risultati per i clienti.