II Эволюция распознавания эмоций
2.1 Потребители, имеющие цифровую подкованность. Непредвзятая технология распознавания лицевых выражений и маркетинговый анализ
Переход к потребителям, имеющим цифровую подкованность
Фото из источника в списке литературы [9]
Переход к цифровому опыту продолжается, и каждый день компании сталкиваются со все большим числом покупателей, имеющих цифровую подкованность. Маркетинговые исследователи должны ускорить свои инициативы по привлечению этих потребителей на протяжении всего жизненного цикла покупки: от создания знаний до взаимодействия в процессе покупки и до услуг после продажи. Самыми горячими технологиями в ближайшие будущие годы будут видео технологии, мобильные, социальные и локальные. В настоящее время одними из самых интересных областей развития технологий в маркетинговых исследованиях является распознавание лиц и распознавание эмоций. В исследовании, проведенном Forrester в ноябре 2015 года «Как измерить эмоции в опыте работы с клиентами», заявлено [9]:
«Опыт позволяет компаниям почувствовать влияние лояльности клиентов больше, чем показатель эффективности. Это подтвердилось в 17 из 18 отраслей, которые мы изучали с помощью Индекса покупательского опыта Forrester (индекс CX), Потребители США Q1 2015. Со временем эмоции, которые испытывают клиенты, могут повредить или улучшить их восприятие общего опыта и бренда».
Непредвзятая технология распознавания лицевых выражений и маркетинговый анализ
Маркетинговые исследователи находятся под все большим давлением, чтобы доставлять ценность брендам. Добавлением к такому давлению является продолжающееся снижение частоты опросов и проблем со сбором данных от конкретных демографических групп. Использование эмоций дает реальные возможности для привлечения клиентов и повышения лояльности. Понимание эмоций является мощным, но трудным для достижения.
Оценивая эмоциональный отклик, многие исследователи смотрят за пределы возможности наблюдения за реакциями потребителей. Технология распознавания лицевых выражений начинает проводить анализ без предвзятости человеческого наблюдения. Например, детектирование эмоций разрабатывается для выявления таких чувств, как счастье, удивление, печаль, гнев, отвращение, страх и презрение – все виды эмоций, которые могут не проявиться при опросе.
Основным вариантом использования технологии распознавания лиц в настоящее время является рекламный анализ. Технология особенно полезна при оценке эффективности рекламы. Сотрудники исследовательских групп «на стороне клиента», обращающиеся к этой технологии, могут использовать контрольный анализ, предоставляемый такими компаниями, как Affectiva (компания по технологиям измерения эмоций, выросшая из Media Lab MIT).
2.2 Традиционные методы и новые технологии. Исследование видеорекламы. Будущее распознавания эмоций
Традиционные методы и новые технологии
Технология не заменит существующую маркетинговую деятельность. Скорее, посмотрите на это как на возможность включить в опрос мультимедийные элементы – например, видео – и применить другой уровень анализа ответов к этому элементу.
Программное обеспечение для обнаружения эмоций просто добавляет инструментарий, доступный традиционному маркетингу. Это может уменьшить потребность в фокус-группах, но это дополнение, а не замена.
Давайте посмотрим на основной вариант использования для обнаружения эмоций: тестирование объявлений. В рамках опроса вы можете воспроизводить свое объявление, в течение которого веб-камера респондента будет записывать его реакции.
Традиционно респонденты отвечают на вопросы о рекламе, которую им только что показали, оценивая ее по-разному. Ключевая проблема здесь заключается в том, что вы полагаетесь на способность ваших респондентов вспомнить, что им только что показали, интерпретацию их собственных эмоций и их способность помещать это в эмоции в слова.
В качестве альтернативы исследователи могут снимать взаимодействие и нанимать людей для наблюдения и учета реакции респондентов. Это дорогостоящий процесс со многими проблемами, такими как проблема достижения последовательности и повторяемости результатов.
При использовании технологии обнаружения эмоций в рамках опроса отображается реклама, и веб-камера респондента записывает его реакции. Технология контролирует выражения лица, так как респондент просматривает видео, гарантируя, что эмоции захватываются, даже когда респондент не полностью осознает их. Использование технологии на протяжении всей стадии просмотра позволяет рекламодателям понять, как самые крошечные элементы их видео могут повлиять на реакцию аудитории.
Исследование видеорекламы
Рост видео в онлайн-рекламе создаст большую потребность в программном обеспечении для обнаружения эмоций, поскольку для этого требуется инновационная видео аналитика, чтобы понять, как потребители реагируют на видео в разных сценариях, например, на YouTube, Facebook или Twitter, а также через веб-интерфейс просмотр сайтов и более традиционные киоски и телевидение. Работая над внедрением обнаружения эмоций, исследователи смогут использовать исследования в области видеорекламы, чтобы лучше понимать клиентов и того, что именно стимулирует их поведение. Захват потребителей с помощью видео также будет означать ускоренный рост использования видео в будущем.
Независимо от того, участвуют ли они в исследованиях в магазине, тайных покупках, изучении дневников или просто в создании и изучении отзывов о продажах и услугах, видео может привести людей, их мнение к жизни. По мере продвижения технологии ее пользователи смогут быстро анализировать произносимые слова, действия, объекты и чувства, независимо от языка потребителя.
Конец ознакомительного фрагмента.