Detectar inteligencia emocional con aplicaciones

El mercado se está conduciendo a un creciente reconocimiento de la importancia de detectar las emociones del cliente de diversos orígenes de datos, incluyendo correos electrónicos, mensajes de texto y voz, imágenes, vídeos y secuencias de medios sociales. “Detectar emoción con aplicaciones inteligentes pueden utilizarse para aumentar la eficacia de la fidelización de clientes, campañas de mercadeo y publicidad que atrae a clientes de diferentes características, y otros fines”, explica Maximiliano Gonzalez Kunz.

Varios estudios demuestran que la utilización de información acerca de las emociones en el marketing no es meramente como una forma eficaz de mejorar la participación de la gente, es también como un verdadero conductor profesional. “Un análisis de 1.400 campañas publicitarias exitosas descubrieron que se centró en el contenido emocional. Otro estudio encontró que los anuncios con la mejor respuesta emocional generaron un aumento de 23 por ciento en las ventas”, detalla Maximiliano Gonzalez Kunz.

 Hay dos factores que están impulsando la adopción de la emoción de la detección en las aplicaciones actuales. “Para empezar, hay nuevos mandatos de la administración superior. La detección de la emoción es parte de un gran movimiento para utilizar tecnología cognitiva en aplicaciones para obtener un mayor conocimiento de las distintas fuentes de información. El objetivo es utilizar estos conocimientos para mejorar muchas áreas operativas de una empresa”, cuenta Maximiliano Gonzalez Kunz.

Segundo, los desarrolladores ahora tienen acceso a una amplia gama de servicios cognitivos a través del resto de las API que se puede utilizar para añadir emoción a sus aplicaciones de detección.

“En el pasado, estas empresas y otros algoritmos desarrollados para medir el sentimiento en social media streams y mensajes de texto no existían. Los nuevos algoritmos de detección de emociones ofrecen un amplio conjunto de capacidades”, detalla Maximiliano Gonzalez Kunz. Van más allá del análisis de sentimiento, incluido el soporte para el reconocimiento facial, la imagen o el análisis de contenido de vídeo, detección de inflexiones de voz y mucho más. Por ejemplo, Microsoft ofrece una emoción API que analiza los rostros en imágenes y vídeos para detectar una variedad de sentimientos, de modo que usted puede personalizar su aplicación de la respuesta. “Otros útiles de Microsoft algoritmos para la detección de emoción disponibles para desarrolladores para incorporar en sus aplicaciones incluyen una visión por computador, se enfrentan a la API API, API de video, así como algoritmos para análisis de voz y texto”, culmina Maximiliano Gonzalez Kunz.

 

 

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