ستساعدك المقالة التالية: ما هي هندسة التأثير وما علاقتها بالذكاء الاصطناعي العاطفي؟
أدى توفر مصادر البيانات الضخمة وتقنيات التعلم الآلي المتقدمة إلى ظهور نظام جديد للتأثير يُعرف باسم هندسة التأثير. يمكن أن يوجه سلوك المستخدم ويؤدي إلى اكتساب عملاء جدد.
باستخدام تقنيات تحليل الرؤية والنمط الحاسوبية ، يمكن للشركات الآن التعرف على مشاعر المستخدم باستخدام تقنيات الكشف عن المشاعر (تسمى عمومًا بالذكاء الاصطناعي العاطفي) لتوجيه عملية اتخاذ القرار.
كما أن التطورات في اكتشاف المشاعر وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية تقدم فرصة كبيرة لأتمتة الجوانب المؤثرة في اتصالات المستهلك والتسويق الرقمي. في الواقع ، في 2021، صنف Gartner الهندسة المؤثرة كواحدة من ست تقنيات ناشئة يتوقع أن تدفع النمو للتسويق الرقمي.
ولكن ما هي هندسة التأثير بالضبط وكيف ترتبط بالذكاء الاصطناعي العاطفي؟ دعنا نستكشف هذا المفهوم أدناه مع فوائده وتطبيقاته.
ما هي هندسة التأثير؟
تتضمن هندسة التأثير (IE) تطوير خوارزميات تستخدم تقنيات العلوم السلوكية لأتمتة جوانب معينة من التجربة الرقمية التي يمكن أن تؤثر على خيارات المستخدم على نطاق واسع.
تقوم الشركات بجمع وتحليل البيانات المتعلقة بسلوك المستخدم وشراء التفضيلات للحصول على رؤى سلوكية. ثم استخدام هذه المعلومات لإنشاء رسائل وتجارب مستهدفة تؤثر على عمليات صنع القرار لدى المستخدمين. يتضمن ذلك التخصيص ، والدليل الاجتماعي ، والندرة ، واستراتيجيات الإقناع الأخرى المتعلقة بالتسويق.
أنواع هندسة التأثير
تشمل الأنواع الرئيسية الثلاثة لهندسة التأثير تحليل المشاعر والتعرف على تعبيرات الوجه وتحليل الصوت. دعونا نلقي نظرة عليها بالتفصيل أدناه.
- تحليل المشاعر: تحليل المشاعر ، والمعروف أيضًا باسم التنقيب عن الرأي ، هو أسلوب من أساليب البرمجة اللغوية العصبية يصنف بيانات المستخدم / العميل (المراجعات) على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة. يتم استخدامه بشكل شائع في البيانات النصية لمراقبة العلامة التجارية أو شعور المنتج في ملاحظات العملاء واكتساب رؤى حول احتياجات العملاء.
- التعرف على تعبيرات الوجه أو FER: يستخدم خوارزميات رؤية الكمبيوتر لاكتشاف وتحليل حركات الوجه وتعبيراته لتحديد الحالة العاطفية للفرد. غالبًا ما يستخدم FER في علم النفس والتسويق لاكتساب نظرة ثاقبة لاستجابات العملاء العاطفية وتحسين تجاربهم في الشراء أو المنتجات.
- تحليل الصوت: يقوم تحليل الصوت بتحديد وقياس وتقدير المشاعر في الصوت البشري. يمكن استخدام هذه التقنية في العديد من التطبيقات ، مثل تحديد المتحدثين ، واكتشاف العواطف أو المشاعر في الكلام ، واكتشاف التوتر أو الحالات النفسية الأخرى بناءً على الإشارات الصوتية.
فوائد هندسة التأثير
تختلف مزايا هندسة التأثير باختلاف الصناعة. على سبيل المثال ، على صعيد الرعاية الصحية ، يمكنه مراقبة واكتشاف التغيرات في الصحة العقلية للمريض ، وتوفير التدخل المبكر والدعم للمحتاجين. يمكن أن يساعد المعالجين أيضًا في توفير تشخيصات أكثر دقة وخطط علاج مخصصة.
وبالتالي ، يمكن أن تقدم مدخلات وتعليقات قيّمة لجميع العاملين في مجال المعرفة مثل المسوقين والمعلنين والمصممين والمهندسين والمطورين من عملائهم المعنيين. تتضمن بعض الفوائد الرئيسية لهندسة التأثير ما يلي:
- صياغة حملات تسويقية فعالة: تعتبر هندسة التأثير مناسبة تمامًا لاتخاذ قرارات التسويق. يساعد المسوقين على فهم تفضيلات العملاء وعواطفهم وسلوكياتهم بشكل أفضل وإنشاء حملات تسويقية أكثر فاعلية لها صدى لدى جمهورهم المستهدف.
- المنتجات والخدمات الشخصية: من خلال تحليل عواطف العملاء وتفضيلاتهم ، تساعد IE الشركات على تطوير منتجات وخدمات مخصصة تلبي احتياجات العملاء الفردية وتفضيلاتهم.
- تحسين تخطيطات وشاشات المتجر: إنه يوفر للبائعين وتجار التجزئة رؤى قيمة حول التركيبة السكانية للعملاء ، والحالة المزاجية ، وردود الفعل في المتجر ، مما يساعدهم على تحسين تخطيطات وعروض المتاجر لتحسين تجارب العملاء.
- دعم العملاء المحسن: يمكن لـ IE مساعدة ممثلي خدمة العملاء في اكتشاف مشاعر العملاء وتقديم تفاعلات أكثر تخصيصًا وتعاطفًا من شأنها تحسين رضا العملاء.
كيف ترتبط هندسة التأثير بالذكاء الاصطناعي العاطفي؟
ترتبط هندسة التأثير والعاطفة بالذكاء الاصطناعي لأن كلاهما يهدف إلى فهم السلوك البشري والتأثير عليه. جارتنر تنص على الذي – التي:
على مدى السنوات الخمس الماضية ، زادت عمليات البحث عن العاطفة بواسطة الذكاء الاصطناعي 380٪. في 2022، سوق اكتشاف العواطف والتعرف عليها (EDR) ، والذي يستخدم الذكاء الاصطناعي للعاطفة لتحديد ومعالجة وتكرار العواطف والمشاعر البشرية بدقة ، بلغت قيمته 39.63 مليار دولار.
من المتوقع أن تصبح هذه التقنيات أكثر انتشارًا في السنوات القادمة ، مع الأخذ في الاعتبار أنه من المتوقع أن ينمو سوق EDR المدعوم بالذكاء الاصطناعي بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ حوالي 17٪ ، يصل إلى 136.46 مليار دولار بحلول 2030.
5 تطبيقات مفيدة لهندسة التأثير
استفادت الشركات من هندسة التأثير المعتمد على الذكاء الاصطناعي العاطفي في تطبيقات مختلفة ، من حملات التسويق المخصصة إلى التوظيف.
فيما يلي قائمة ببعض تطبيقات IE الرئيسية.
1. أبحاث السوق وحملات التسويق الشخصية
تمكن هندسة التأثير من إجراء أبحاث السوق والحملات التسويقية المخصصة. يساعد الشركات على تحليل ردود أفعال العملاء على منتجاتهم وخدماتهم لتحسين أساليب التسويق والاستراتيجيات المخصصة لتلبية تفضيلات العملاء. ومن ثم ، فإنه يقود المسوقين نحو اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات مما يؤدي إلى حملات مخصصة تزيد من مشاركة العملاء وولائهم.
2. رعاية المرضى
تأثير الهندسة في مساعدات الرعاية الصحية في رعاية المرضى وتقديم المشورة لهم. على سبيل المثال ، يمكن استخدام الروبوت الآلي لمراقبة الحالة الجسدية والعقلية للمرضى. ، الذي يستخدم تحليل الكلام ، يمكن أن يساعد في تشخيص الاضطرابات مثل الاكتئاب والخرف.
3. ألعاب الارتجاع البيولوجي للمرضى
تؤثر ألعاب الارتجاع البيولوجي على الهندسة والعاطفة على الذكاء الاصطناعي لفهم مشاعر اللاعب (المريض) وحالاته المزاجية. يتم استخدامه في الرعاية الصحية لمساعدة المرضى على ممارسة تقنيات الاسترخاء أثناء ممارسة الألعاب. يهدف إلى إنشاء طرق تمكن المرضى من اكتساب قدرات إدارة الإجهاد من خلال لعب ألعاب الفيديو.
4. القيادة الذاتية ومساعدة السائق
في تطبيقات القيادة المستقلة ومساعدة السائق ، تُستخدم هندسة التأثير لتتبع حالة السائق العاطفية وإرسال تنبيهات للقيادة الخطرة. أيضًا ، يمكن تقييم أداء القيادة للمركبات ذاتية القيادة من خلال مراقبة الحالات العاطفية للركاب. من خلال استخدام هذه التقنيات ، يمكن لمصنعي السيارات تحسين تجربة القيادة والسلامة.
5. تجربة تعليمية شخصية للطلاب
يمكن أيضًا استخدام هندسة التأثير لتخصيص تجربة التعلم للطلاب. يمكن لأجهزة الاستشعار مثل كاميرات الفيديو أو الميكروفونات مراقبة الحالات العاطفية للطلاب لتعديل خطط الدروس وفقًا لذلك. أيضًا ، يمكن للمعلمين استخدامها لاختبار النماذج الأولية لبرامج التعلم عبر الإنترنت من خلال تقييم ردود الفعل العاطفية للمتعلم. ينتج عنه بيئة تعليمية مصممة وفعالة.
التحديات الرئيسية لهندسة التأثير
نتيجة لهندسة التأثير ، يشكل جمع البيانات العاطفية الشخصية وتحقيق الدخل منها مخاطر كبيرة على سلامة المستخدم وخصوصيته. الشركات التي تفشل في إدارة أو تحليل البيانات العاطفية بعناية يمكن أن تفقد ثقة العملاء. نتيجة لذلك ، فإنه يؤثر على سمعة علامتهم التجارية ويقلل من معدل الاحتفاظ بالعملاء.
دعنا نناقش بعض التحديات الرئيسية لهندسة التأثير أدناه.
- حميمية: تتعامل هندسة التأثير مع البيانات الشخصية والحميمة للغاية. يمكن أن تكشف عن سلوكيات الشخص وأفكاره وعواطفه. تعد مشاركة هذا النوع من البيانات الشخصية أمرًا معقدًا وتتطلب عناية كبيرة من الشركات التي تجمعها وتستخدمها.
- المساس: قد يكون من الصعب فهم البيانات العاطفية والتعرف عليها. تعد مشاركة المشاعر الشخصية أكثر تعقيدًا بكثير من مشاركة المعلومات مثل عنوان الشارع أو تاريخ الميلاد أو سجل التصفح. ومن ثم ، فإن عدم وضوح البيانات العاطفية يمثل تحديًا كبيرًا للشركات التي تستخدم هندسة التأثير.
- التباس: تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة لتفسير البيانات العاطفية ليست شفافة ولا يمكن تأكيدها بسهولة من قبل المستهلكين. ومن ثم ، فإنه يترك مجالاً لأخطاء التفسير وسوء القراءة.
- التصعيد: إن الطبيعة اللامركزية لجمع البيانات والسرعة التي يمكن بها معالجة البيانات ونشرها تعني أن الأخطاء يمكن أن يكون لها عواقب بعيدة المدى ويصعب عكسها.
في حين أن هندسة التأثير ، ولا سيما جمع البيانات العاطفية يمثلان تحديات كبيرة ، مع تقدم التكنولوجيا ، يمكن للشركات التغلب على هذه المشكلات وتحقيق نتائج أفضل للعملاء.
ابق على اطلاع بأحدث الاتجاهات في التكنولوجيا. يزور اتحدوا.
