Jak sztuczna inteligencja uczy się rozpoznawać nasze emocje? Jeszcze do niedawna świat marketingu opierał się na danych demograficznych, kliknięciach i współczynnikach konwersji. Dziś coraz częściej jego fundamentem stają się… emocje.
Wyobraź sobie, że wchodzisz na stronę sklepu internetowego, a reklama dostosowuje się do Twojego aktualnego nastroju — oferując relaksujące produkty po stresującym dniu pracy lub energetyzujące treści w porze porannej. Tak wygląda przyszłość marketingu opartego na emocjach.
Dzięki postępom w dziedzinie sztucznej inteligencji firmy zyskują dostęp do narzędzi, które potrafią rozpoznać nasze nastroje — odczytując reakcje z wyrazu twarzy, tonu głosu czy słów używanych w mediach społecznościowych — i odpowiedzieć w czasie rzeczywistym. Czy wkraczamy właśnie w erę marketingu, który naprawdę nas rozumie?
Emocje jako klucz do decyzji zakupowych
Psychologia od dawna podkreśla, że większość naszych decyzji — także zakupowych — nie wynika z chłodnej kalkulacji, lecz z emocji. Badania przeprowadzone przez Harvard Business School pokazują, że aż 95% procesów decyzyjnych odbywa się podświadomie, na poziomie emocjonalnym¹. Dopiero później racjonalizujemy swoje wybory.
Dla specjalistów ds. marketingu to wiedza bezcenna. Jeszcze kilka lat temu brakowało jednak narzędzi, które pozwalałyby w czasie rzeczywistym zidentyfikować emocjonalny stan klienta. Dziś — dzięki sztucznej inteligencji — to już rzeczywistość.
Jak AI rozpoznaje emocje?
1. Mowa ciała i analiza twarzy
Systemy takie jak Microsoft Azure Face API czy Affectiva (startup przejęty przez szwedzką firmę Smart Eye) potrafią analizować mimikę oraz mikroekspresje twarzy użytkowników. Na podstawie ruchów 43 mięśni twarzy określają z dużym prawdopodobieństwem, czy dana osoba jest rozbawiona, zaskoczona, zaniepokojona czy znudzona.
Technologia ta wykorzystywana jest m.in. w testach reklam wideo, aby precyzyjnie wskazać momenty, w których odbiorca uśmiecha się lub traci zainteresowanie. Przykładem może być kampania Coca-Coli, w której analizowano reakcje widzów na różne wersje spotów przed ich szeroką emisją.
2. Analiza głosu
Startupy takie jak Beyond Verbal czy Nuance Communications opracowują systemy zdolne do rozpoznawania emocji na podstawie tonu głosu, tempa mówienia i intonacji. Technologia ta znajduje zastosowanie w centrach obsługi klienta — AI może wykryć frustrację w głosie rozmówcy i przekierować go do odpowiednio przeszkolonego konsultanta.
Firmy takie jak Amazon czy Apple wykorzystują tego typu rozwiązania do poprawy jakości obsługi oraz personalizacji interakcji głosowych.
3. Emocjonalne przetwarzanie języka (NLP)
Analiza nastrojów w tekście to dziś standard w monitoringu internetu. Systemy przetwarzania języka naturalnego (NLP), takie jak IBM Watson czy narzędzia Google Cloud, potrafią interpretować emocjonalny wydźwięk wypowiedzi publikowanych w mediach społecznościowych, recenzjach czy pytaniach kierowanych do chatbotów.
Jednym z ciekawszych przykładów jest platforma Salesforce Einstein AI, która analizuje opinie klientów i automatycznie sugeruje działania, mające poprawić ich satysfakcję.
4. Biometria i sensory
Niektóre firmy poszły jeszcze dalej — wykorzystując dane biometryczne, takie jak puls, poziom stresu (mierzonego przez przewodnictwo skóry) czy rytm oddechu. Urządzenia typu wearable, jak Apple Watch, mogą dostarczać cennych danych o stanie emocjonalnym użytkownika.
Warto jednak zaznaczyć, że wykorzystanie takich informacji bez wyraźnej zgody użytkownika budzi kontrowersje. Przykładem mogą być testy prowadzone w chińskich szkołach, gdzie analizowano mimikę i poziom skupienia uczniów — co wywołało globalną debatę o granicach prywatności.
Zastosowanie emocji w strategiach marketingowych
Możliwości są niemal nieograniczone — i wcale nie muszą niepokoić. Emocjonalna inteligencja maszyn może poprawić jakość obsługi, skrócić czas reakcji, a nawet — paradoksalnie — uczynić markę bardziej ludzką. Oto kilka zastosowań:
Personalizacja reklam
Na podstawie aktualnego nastroju użytkownika AI może dobrać format komunikatu. Inny spot zostanie zaprezentowany osobie zestresowanej, a inny — komuś zrelaksowanemu, scrollującemu Instagrama wieczorem.
Testowanie treści przed emisją
AI analizuje emocjonalne reakcje odbiorców jeszcze przed emisją materiału, pozwalając twórcom dostosować treść tak, by była bardziej angażująca i skuteczna.
Interaktywne doświadczenia zakupowe
W świecie e-commerce rośnie popularność inteligentnych, empatycznych asystentów zakupowych. Te wirtualne postacie potrafią reagować na frustrację użytkownika, uspokajając go i prowadząc rozmowę w bardziej przyjaznym tonie.
W stronę etyki: granica między empatią a manipulacją
Zdolność do odczytywania emocji budzi jednak fundamentalne pytania: czy użytkownik zawsze wie, że jego emocje są analizowane? Czy reklama, która „rozumie”, że jesteśmy dziś samotni lub przygnębieni, nie zaczyna przekraczać granic wpływu?
W 2021 roku organizacja AI Now Institute opublikowała raport², w którym ostrzegała przed wykorzystywaniem tzw. „emotion AI” bez zgody użytkowników — szczególnie w miejscach pracy i edukacji. W Europie tego typu rozwiązania znajdują się pod szczególnym nadzorem w kontekście przepisów RODO.
Jednym z przykładów kontrowersyjnego użycia może być wykorzystanie AI przez firmy ubezpieczeniowe do oceny ryzyka na podstawie tonu i emocji klienta podczas rozmowy telefonicznej.
Przyszłość marketingu: słuchanie zamiast mówienia
Wszystko wskazuje na to, że najbliższe lata przyniosą dalszy rozwój sztucznej inteligencji emocjonalnej. AI nadal nie czuje jak człowiek, ale coraz lepiej rozumie, co czujemy — i potrafi na to reagować.
Przewidywane kierunki rozwoju:
- Integracja „emotion AI” z rzeczywistością rozszerzoną (AR) i metaverse w celu tworzenia immersyjnych doświadczeń zakupowych
- Hiperpersonalizacja ofert w czasie rzeczywistym dzięki wearable devices
- Rozwój predykcyjnych systemów, przewidujących nastrój konsumenta jeszcze przed rozpoczęciem interakcji
Kluczowa różnica? Dobrze zaprojektowany marketing emocjonalny nie manipuluje — odpowiada z empatią i szacunkiem. Jeśli marki potrafią wykorzystać AI w sposób etyczny i przejrzysty, mogą zyskać nie tylko uwagę konsumenta, ale również jego zaufanie.
Paweł Konkel
Graphic Designer | Marketing
Właściciel Studio Alladyn
Znajdź mnie na LinkedIn – tutaj
Źródła:
- Gerald Zaltman, How Customers Think: Essential Insights into the Mind of the Market, Harvard Business School Press
- AI Now Institute, Emotion Detection and AI: Regulation and Responsibility, 2021
- Materiały techniczne: Affectiva, Microsoft Azure Face API, IBM Watson, Salesforce Einstein