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 tecniche di visione artificiale e analisi dei modelli, le aziende possono ora riconoscere le emozioni degli utenti utilizzando tecniche di rilevamento delle emozioni (generalmente chiamate intelligenza artificiale emotiva) 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 dei consumatori e del marketing digitale. In effetti, nel 2021, Gartner ha nominato l’ingegneria dell’influenza come una delle sei tecnologie emergenti che dovrebbero guidare la crescita del marketing digitale.
L’Influence Engineering (IE) comporta lo sviluppo di algoritmi che utilizzano tecniche di scienze comportamentali per automatizzare particolari aspetti dell’esperienza digitale che possono 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.
I tre tipi principali di ingegneria dell’influenza includono l’analisi del sentimento, il riconoscimento delle espressioni facciali e l’analisi della voce. Diamo un’occhiata a loro in dettaglio di seguito.
- Sentiment Analysis: l’analisi del sentiment, nota anche come opinion mining, è una tecnica NLP che classifica i dati utente/cliente (recensioni) come positivi, negativi o neutri. 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 dell’espressione facciale 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 della voce: l’analisi della voce 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.
I vantaggi dell’Influence Engineering variano 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 preziosi input e feedback a tutti i lavoratori della conoscenza come operatori di marketing, inserzionisti, designer, ingegneri e sviluppatori dai loro clienti rilevanti. 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 risuonano 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 e servizi personalizzati che soddisfano le esigenze e le preferenze uniche dei singoli clienti.
- Ottimizza layout e display dei negozi: fornisce a fornitori e rivenditori informazioni preziose sui dati demografici, sull’umore e sulle reazioni dei clienti in negozio, aiutandoli a ottimizzare i layout e i display dei negozi per migliorare l’esperienza dei clienti.
- Supporto clienti migliorato: IE può assistere i rappresentanti del servizio clienti nel rilevare le emozioni dei clienti e fornire interazioni più personalizzate ed empatiche che migliorano la soddisfazione del cliente.
Negli ultimi cinque anni, le ricerche sull’AI emozionale sono aumentate del 380%. Nel 2022, il mercato del rilevamento e del riconoscimento delle emozioni (EDR), che utilizza l’intelligenza artificiale delle emozioni per identificare, elaborare e replicare accuratamente le emozioni e i sentimenti umani, è stato valutato a 39,63 miliardi di dollari.
Si prevede che queste tecnologie diventeranno più diffuse nei prossimi anni, considerando che si prevede che il mercato EDR basato sull’intelligenza artificiale crescerà a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) di circa il 17%, pari a 136,46 miliardi di dollari entro il 2030. Le aziende hanno sfruttato 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 di IE.
- 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. Quindi, guida gli esperti di marketing verso un processo decisionale basato sui dati che si traduce in campagne personalizzate che aumentano il coinvolgimento e la fedeltà dei clienti. - Cura del paziente
L’ingegneria dell’influenza 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 linguaggio, può aiutare a diagnosticare disturbi come la depressione e la demenza. - Gioco di biofeedback per i pazienti
I giochi di biofeedback sfruttano 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. - Guida autonoma e assistenza alla guida
Nelle applicazioni di guida autonoma e di 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. - Esperienza di apprendimento personalizzata per gli studenti
L’ingegneria dell’influenza può anche essere utilizzata 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. Si traduce in un ambiente di apprendimento su misura ed efficace.
Come risultato dell’ingegneria dell’influenza, la raccolta e la monetizzazione dei dati emotivi personali comportano rischi significativi per la sicurezza e la privacy degli utenti. 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.