知识能力情感三大目标 情感计算对营销的三大革命!



我们想发明会飞的汽车,但最后我们只发明了能写140字的twitter。但情感计算,应该属于前者。


我(微信公众号brother-brand)认为情感计算是继微信短视频和直播网红台风后另一个靠谱的流量入口。无论手机,电视,还是玩具,无论微博微信还是tinder,人机之间情感的交互一定是革命性的体验和赋值。也能将boring的PC和移动硬件和智能设备,推进到真正人性化的高阶。


畅想下,如果有一天Siri对我说: "你好吗? 你瘦了?想你了!”。我一定会流露出欣喜。人类肯定比计算机低级。


为什么?Elon Musk说过,他希望以后不吃饭,这样就能节省更多的时间学习。人类作为碳基生命,要吃要睡充满不理性的烦恼,短暂的生命中欲望与恐惧侵扰,智力生长毕竟有限,难成大业。言语乏味而面目可憎,对于硅基生物命的机器人:理性,严谨,勤勉,不睡觉不吃饭没有感性的烦恼,如果能获得人类的情感能力。那一定是宇宙史的转捩点。


昨天见有幸结识87年的天才Y,AffectiveComputing领域的专家、加州大学博士和29岁的副教授,曾在国际比赛中击败了MIT、卡耐基梅隆学院、剑桥大学等6个国家13支顶级科研团队,获得国际情感计算识别大赛的冠军。聊到计算机对情感识别的未来,真有种科技凶猛的眩晕感。


想到以后Siri能看着人类的脸色说话,总觉得汗毛倒立见了鬼。affectivecomputing是情感计算的意思,赋予计算机感知人的情绪的能力,直到计算机拥有了自己的情感。1997年MIT的Picard教授启动该研究至今,也就20年不到,集中在面部表情识别、声音识别和生理指标识别等学科。


昨晚有点失眠,管中窥豹梳理下对营销的领域的冲击。出差路上,用iPad发出来。


一、精准推销


昨天Y教授演示了下,各种指标在右侧跳动。MIT教授创建的affectiva挖来了尼尔森的CFO当CEO,以调研切入进军营销广告的意图明显。这也是营销人的恐惧和烦恼之一——营销效果的量化和广告投放的自动化(营销机构完全被绕开了)


想象下,今天你心情不错,脸泛桃花。于是你被微信捕捉到了(通过手机摄像头),定向推送给你冈本3MM或者爱琴海浪荡之旅。或者今天你凶神恶煞气哼哼,微博推送给你一个拳击课程。slogan是恨他就打沙包!这两个案例的关键词是"情绪触发式广告",这种根据心情收费的方式已经被affectiva申请了专利。真是釜底抽薪稳准狠。


任何产品都是广告,任何内容也是产品。微软展示了一款magic mirror的产品,能"看你的心情推送新闻"。比如看你这会有点颓废,那就推几条农民工讨薪难的新闻,估计您会即刻满血复活,冲向红票子。而苹果大神收购EMOTIOENT,应该会帮助Siri获得2007年iPhone1首发时神一样的效果。


曾国藩大伯说过:一喜一怒,最见人之真。我在《很毒很毒的病毒营销》中研究过,情感的宣泄能迅速驱动营销内容的病毒化。对于广告主而言,绕开营销的营,直接进攻你的软肋进行销售,何其直接痛快也!

 知识能力情感三大目标 情感计算对营销的三大革命!

二、高效调研


对于调研而言,借助感情计算技术的表情识别和抓取技术,能实现更加高效的"洞穿人心"。女孩子见到刘翔的瞳孔放大,宅男见到岛国片的猥琐淫笑,怎么掩饰都没用。这对于产品经理是绝对的利好。依我看,这是调研公司和广告行业的未来,或者称为"第二春"更准确些。啥眼动实验,啥神经营销学,你的表情泄漏了你的心。我有affective computing,怕你个谁谁。


这种基于监测人脸上143个点43块肌肉带动所产生的7种表情的大数据和指标体系的情绪识别,能帮助广告主和品牌商分析视频广告或电影电视预告片的效果,找出消费者真正感兴趣的点,对广告的真实反应和对产品的态度。affectiva公司的旗舰产品比传统的调研问卷和焦点小组,更加高效和真实,而且能极具扩大样本量,获得更加客观的信息。这一技术已经被飞利浦、宝洁和AOL用来分析和优化视频广告。


Y教授展示了他的专业技术。只见某网红欢声笑语的右边,就是一串指标,有笑容指数,有感染www.aihuau.com力指数,有正能量指数。看来下次选美比赛或者中华好声音,直接放台电脑过去跑分,更公平透明和省钱哈。2012年总统大选,利用表情识别追踪了200万人观看奥巴马和罗姆尼的辩论,据说能以73%的准确率预知投票结果。情感计算本质上属于大数据+生理解剖学+心理学,数据量越大越精准客观,某公司已经积累了75个国家的425万部视频,产生了超过500亿个情感相关的数据点。


情感计算还有一个神奇的功效就是在在线教育行业的应用。在线教育的主要形式是利用手机或电脑的摄像头进行知识传授,如果嵌套情感计算模块,就能很好地评价课堂效果。在表情抓取方面,听懂了满足感和没听懂皱眉头,肌肉特征太明显了。比如有100个学生听课1小时,在这1小时中有多少人多少次拧紧眉头,有多少人含笑点头,一方面服务学生,提高客户体验和满意度。另一方面,对老师的水准和课堂效果进行高效率的考评。当然这可以应用在一切服务性领域的绩效考评。


情感计算另一个有名的案例就是剧院,据说2012年西班牙政府加税,某巴塞罗纳剧院流失了1/3的顾客,无奈之下接受某广告公司的建议:实行"门票免费,按照笑容次数收费",80个笑容封顶但客源提高了35%,收入也提升了不少。


三、人机交互体验类产品的风起


比如当你指纹开锁后,Siri根据你的情绪,自动推送歌曲


比如情感识别的老本行,自闭症患者辅助治疗的仪器和产品


比如安全驾驶领域,识别你是否疲惫或者开车走神给予警示或介入


比如美妆领域,对客户年龄的测试


比如立陶宛某公司推出的happy BAROMETER(欢乐晴雨表)的APP,识别用户表情,判断其欢乐指数


比如主攻机器人和机器狗,以对话的形式,增强玩具体验


比如政府的监控设施,找到情绪最激烈的人群或人,予以重点跟进


先想到这些吧就,over!


  

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