Emotieanalyse: Definitie, Modellen en Gebruiksscenario's

Een goede marketeer weet dat emoties de macht hebben om consumentengedrag en acties te beïnvloeden.

Klanten worden van nature aangetrokken tot merken, producten en diensten die hen gelukkig maken, en vermijden strikt degene die hen verdrietig maken.

Hetzelfde geldt voor marketingadvertenties en campagnes.

Volgens de psychologie zijn emoties sterke mentale reacties die bij ieder individu voorkomen. Deze reacties zijn een respons op bepaalde veranderingen in de omgeving en worden ervaren als gevoelens.

Dus als je weet wat mensen beweegt, kun je gemakkelijk hun emotionele reacties beheersen.

Bedrijven die consumentenemories begrijpen, kunnen de klantervaring verbeteren en diepere verbindingen smeden.

Emotion analysis vereenvoudigt dit proces verder door je te helpen onderliggende emoties te detecteren die niet duidelijk zichtbaar zijn en betere marketingstrategieën op te bouwen.

Wat is emotie-analyse?

Emotie-analyse is het proces van het identificeren en extraheren van menselijke emoties uit grote hoeveelheden tekst-, visuele of auditieve gegevens.

Het lijkt een beetje op sentiment analysis, in die zin dat ze beide vergelijkbare gegevensbronnen gebruiken. Emotie-analyse geeft je echter een veel holistischer beeld van de gevoelens en emoties van je klanten.

Maar daarover later meer.

Tegenwoordig integreren technologiereuzen zoals IBM kunstmatige intelligentie en machine learning om klantsentimenten en emoties te meten.

Neem bijvoorbeeld IBM's Watson. Het gebruikt deep learning modellen om emoties zoals woede, walging, angst, vreugde of verdriet af te leiden uit ongestructureerde tekstuele gegevens.

Soorten emotie AI

Emotie AI is een tak van kunstmatige intelligentie die machines helpt menselijke emoties te begrijpen, te repliceren en erop te reageren.

Bekend als affectieve computing, combineert het computerwetenschap en psychologie om empathische interacties tussen mensen en computers te faciliteren.

Je kunt het gebruiken om de toon en uitdrukkingen van je klanten te analyseren. Dit helpt je de uitgedrukte emoties te begrijpen en realtime reacties te bieden.

Hoewel er verschillende soorten emotie AI-modellen beschikbaar zijn vandaag de dag, zijn dit de belangrijkste.

1. Tekstanalyse

Bij tekstuele analyse wordt een stuk geschreven of gesproken taal verwerkt om de gevoelens in de tekst te begrijpen.

Aanvankelijk wordt een grote hoeveelheid gegevens geanalyseerd en geclassificeerd in verschillende sentimenten met behulp van Natural Language Processing (NLP) technologieën en sentiment analyse algoritmen.

Classificatie kan op zinsniveau, alineaniveau of documentniveau zijn.

Tekstuele gegevens worden vervolgens opgesplitst in fijnmazige emoties zoals woede, geluk of verdriet om de algemene emotionele context te bepalen.

Je kunt tekstgebaseerde analyse uitvoeren op klantfeedback, enquêtes, recensies, social media berichten en klantenservicechats.

2. Visuele analyse

Machines kunnen afbeeldingen, video's en gezichtsuitdrukkingen analyseren om de emoties te bepalen die door individuen worden uitgedrukt.

Een gezichtsherkenningssoftware kan uitdrukkingen detecteren die te snel zijn voor het menselijk oog, zoals subtiele spiertrekkingen en wenkbrauwbewegingen, om verschillende emoties te identificeren.

Toch is het niet altijd nauwkeurig.

Statische afbeeldingen zijn makkelijker te classificeren, maar dynamische beelden zoals realtime video's zijn complexer, omdat mensen uitdrukkingen kunnen veinzen.

3. Spraak/audio-analyse

In tegenstelling tot tekstgebaseerde emotie AI, die vrij eenvoudig is, vereist spraakanalyse algoritmen die audiodatasets kunnen verwerken.

De algoritmen identificeren emoties op basis van stemkenmerken zoals stemtoon, toonhoogte, tempo, spraakpatronen, accenten en andere signalen.

Dit type emotie-analysetechnologie wordt vaak gebruikt in klantenservice en callcenters om bellerssentimenten te beoordelen en de servicekwaliteit te verbeteren.

Drie belangrijke elementen van emotie

Het is interessant om te bedenken dat niemand vóór 1800 emoties voelde. In plaats daarvan hadden mensen aanvallen van 'passie' of 'genegenheid.'

Het is logisch aangezien emoties pas rond 1830 ontstonden. Het woord stamt uit de zestiende eeuw en is afgeleid van het Franse woord 'émouvoir', wat 'in beweging brengen' of 'verplaatsen' betekent.

De James-Lange theorie suggereert dat emoties uit drie elementen bestaan, namelijk:

1. Subjectieve ervaringen
2. Fysiologische reacties
3. Gedragsreacties

Alle drie de elementen zijn met elkaar verbonden. Laten we elk van deze in detail bekijken.

#1 Subjectieve ervaringen

Je voelt niet zomaar emoties. Je hebt eigenlijk externe factoren of stimuli nodig om je aan te zetten. Hoewel basale emoties zoals woede en geluk door iedereen worden ervaren, kan de manier waarop ze deze uiten verschillen.

Neem bijvoorbeeld Japan. Het land heeft een cultuur die sterk de nadruk legt op "wa", wat in wezen sociale harmonie betekent.

Daarom onderdrukken Japanners vaak negatieve emoties in sociale situaties. Positieve emoties worden vaak geuit door subtiele gebaren en gedrag.

Dit geldt niet alleen voor verschillende nationaliteiten en culturen.

Ook op individueel niveau zijn emoties subjectief. Afhankelijk van de persoon en het scenario zal de kwaliteit en intensiteit van de gevoelde emotie verschillend zijn.

Klanten die een grappige advertentie bekijken kunnen ofwel milde amusement ofwel sterke opwinding voelen, gebaseerd op de impact die het op hen heeft.

De emotionele reactie kan worden veroorzaakt door de boodschap of de beelden.

#2 Fysiologische reacties

Fysiologische reacties zijn instinctieve reacties op externe of interne veranderingen in de omgeving. Ze hebben ons geholpen de evolutionaire ladder te beklimmen.

Dat gezegd hebbende, kunnen emoties sterke fysiologische veranderingen in je lichaam veroorzaken.

Hier is hoe.

Stel je voor dat je op safari bent en plotseling wordt aangevallen door wilde dieren. Welke emoties zul je voelen?

Een eerste gevoel van verrassing dat snel wordt vervangen door angst, toch?

Je hart begint te racen, je handen beginnen te zweten en je spieren spannen zich aan. Deze vecht-of-vluchtreactie komt door de vrijlating van adrenaline in je lichaam.

De onvrijwillige fysieke veranderingen zijn het resultaat van de reactie van het autonome zenuwstelsel (ANS) op de angst die je ervaart.

Een grappige advertentie kan een vergelijkbare, zij het positieve fysiologische reactie bij kijkers uitlokken. Mensen kunnen beginnen te glimlachen of lachen door het vrijkomen van "gelukshormonen" zoals endorfines.

#3 Gedragsreacties

Verschillende gedragsuitingen maken het mogelijk voor ons om te zien wat een ander voelt.

Als iemand glimlacht, zijn ze waarschijnlijk gelukkig. Als ze tekenen van agressie vertonen, zoals gefronste wenkbrauwen of gebalde vuisten, zijn ze waarschijnlijk boos.

Maar niet alle uitdrukkingen hebben dezelfde betekenis.

Onthoud dat onze samenleving, cultuur en persoonlijkheid een grote rol spelen in hoe we onszelf uiten.

Het is gemakkelijker om open te zijn over emoties in Westerse landen zoals Amerika, die individualisme en zelfexpressie prioriteren, vergeleken met Oosterse landen zoals Japan.

Dus terwijl Amerikanen hardop kunnen lachen om een humoristische advertentie, zullen Japanners deze misschien simpelweg online delen met anderen.

Emotieanalyse versus sentimentanalyse: Wat is het verschil?

Hoewel ze door elkaar worden gebruikt, zijn emotieanalyse en sentimentanalyse twee verschillende concepten.

Sentimentanalyse, ook bekend als opiniewinning, richt zich voornamelijk op polariteiten. Het bepaalt of een gebruiker positieve, negatieve of neutrale sentimenten heeft met betrekking tot uw product, functie of merk.

Het werkt goed voor bedrijven die een algemeen overzicht willen van het succes van hun marketingcampagnes en productlanceringen.

Echter, sentimentanalyse is enigszins subjectief, aangezien wat in de ene context als een positief sentiment wordt beschouwd, in een andere context negatief kan zijn.

Emotieanalyse is een gedetailleerdere benadering van sentimentanalyse. Het gaat verder dan positieve en negatieve polariteiten en kijkt naar de fijnere punten van de emoties van een koper.

Hier is een eenvoudige weergave:

• Polariteit > Emotiecategorie > Emoties
• Negatief > Angst > Bezorgdheid, Nood

Hoewel sentimentanalyse soms nuttig is, is het onvoldoende in scenario's die een beter begrip van klantemoties vereisen.

Soorten emotie-analysemodellen

Psychologen hebben wanhopig geprobeerd de emoties die de menselijke populatie vormen te begrijpen en zijn door de jaren heen met vele theorieën gekomen.

En waarom niet? Emoties spelen een cruciale rol in ons leven.

Momenteel steunt emotie-analyse sterk op tekstuele analyse voor het verwerken van klantemoties. Deze aanpak maakt gebruik van NLP-technologieën die verschillende emotiemodellen gebruiken.

Er zijn nu twee hoofdmodellen voor het classificeren van emoties:

• Het categorische model
• Het dimensionale model

Beide modellen helpen emoties te detecteren en geven inzicht in hoe emoties door het menselijk brein worden waargenomen.

I. Categorisch model

Het categorische model van emotie-analyse plaatst de emoties van een persoon in zes basiscategorieën, zoals woede, angst, walging, vreugde, verdriet en verrassing.

Specifieke woorden worden gekoppeld aan relevante emotietags en gebruikt om zowel verwante als niet-verwante emoties te detecteren.

Je kunt ook verder gaan dan de basis en vier tot acht categorieën opnemen.

Het categorische model klinkt eenvoudig en effectief maar het komt met zijn eigen problemen.

1. Het omvat niet alle emoties, aangezien de meeste onder één categorie worden gegroepeerd.
2. Mensen kunnen kiezen uit voorgedefinieerde klassen in plaats van zelf met een nieuwe emotie te komen.
3. Culturele en taalkundige verschillen kunnen ertoe leiden dat mensen dezelfde emoties anders benoemen.

II. Dimensionaal model

Emoties onder het dimensionale model worden gepresenteerd op basis van drie parameters: valentie, opwinding en kracht.

• Valentie staat voor polariteit, die de positiviteit of negativiteit van een emotie beschrijft
• Opwinding toont de intensiteit van een emotie
• Kracht geeft de mate van controle aan die men heeft over een emotie

Emotiegerelateerde termen worden meestal in een cirkelvormige vorm geplaatst, die tweedimensionaal (valentie en opwinding) of driedimensionaal (valentie, opwinding en kracht) kan zijn.

De volgende secties geven je een voorbeeld van zowel het categorische model als het dimensionale model.

Paul Ekman's theorie van basis emoties

Paul Ekman is een beroemde psycholoog die theoretiseerde dat mensen zes basis emoties ervaren: Geluk, verdriet, woede, angst, walging en verbazing.

Zijn theorie wordt voornamelijk toegepast in categorische emotie-analyse.

Volgens Ekman zijn sommige emoties universeel en worden ze geuit door specifieke gezichtsuitdrukkingen, ongeacht culturele, taalkundige of maatschappelijke invloeden.

Laten we hun definities en de bijbehorende gezichtsuitdrukkingen bekijken:

Geluk: Een emotie gekenmerkt door glimlachen en lachen. Mensen die gelukkig zijn hebben vaak opgetrokken wangen en kraaienpootjes bij hun ogen.

Verdriet: Omvat rouw, smart, leed of teleurstelling. Het wordt meestal gekenmerkt door een naar beneden gekeerde mond, hangende oogleden en/of huilen.

Woede: Vernauwde ogen, gefronste wenkbrauwen en een gespannen kaak wijzen op een persoon die geïrriteerd of woedend is.

Angst: Mensen die in een staat van alarm of paniek verkeren hebben grote ogen, opgetrokken wenkbrauwen en een gespannen mond.

Walging: Je kunt walging voelen voor iets of iemand. Deze afkeer kan zich uiten in een gerimpelde neus en bovenlip.

Verbazing: Verwijst naar verwondering of verstomming. Verbazing, zowel goed als slecht, wordt aangegeven door grote ogen, opgetrokken wenkbrauwen en een open mond.

Ekman breidde zijn lijst later uit met emoties zoals minachting, opwinding, schaamte, trots, tevredenheid en vermaak.

Het 2D valentie-opwinding model van emotie

We weten dat emotieanalysemodellen grotendeels zijn afgeleid van psychologische werken en worden gebruikt om klantgedrag te interpreteren.

Het 2D valentie-opwinding model van emotie, of het circumplexmodel, is zo'n raamwerk dat menselijke emoties categoriseert in een tweedimensionale ruimte.

Het vertegenwoordigt emoties op basis van twee dimensies:

• Valentie (positief naar negatief)
• Opwinding (hoog naar laag)

Valentie is de emotionele kwaliteit of aangenaamheid van een emotie. Het varieert van positief tot negatief.

Emoties aan de positieve kant van het spectrum worden vaak geassocieerd met gevoelens van geluk, vreugde en tevredenheid, terwijl die aan de negatieve kant woede, angst en vrees vertegenwoordigen.

Neutrale gevoelens, of die welke noch positief noch negatief zijn, omvatten zaken als verveling en lusteloosheid.

Opwinding toont de intensiteit of magnitude van een emotie. Het kan hoog, laag of neutraal zijn.

Lage-opwinding emoties zijn meestal ingetogen (zoals ontspanning en verveling), terwijl hoge-opwinding emoties stimulerend zijn (zoals woede, angst en opwinding).

Emoties kunnen worden weergegeven op elk niveau van valentie en opwinding, of op een niveau dat neutraal is voor een of beide dimensies.

Naast marketing wordt het valentie-opwinding model vaak gebruikt in mens-computer interactie (HCI) om betere gebruikerservaringen te ontwerpen en ontwikkelen.

Wat is het gebruik van emotion analytics?

Een bedrijf runnen draait allemaal om het werven van klanten en het maken van winst. Het is tegenwoordig echter niet heel gemakkelijk om potentiële klanten te vinden die je vertrouwen.

Emotion analytics is de cruciale component die je in staat stelt om gebruikers te werven, zelfs in dit voortdurend veranderende landschap van consumentengedrag.

Door emotion analysis en business intelligence te combineren, kun je nieuwe productontwerpen testen, marketing hervormen en klantenservice verbeteren.

Leer meer over hoe je dit kunt doen in de volgende secties.

#1 Test nieuwe productontwerpen en ideeën

Emotion analysis gebruikt geavanceerde AI-technologieën die grote hoeveelheden onderzoeksgegevens kunnen analyseren om industrietrends te identificeren.

Je kunt inzicht krijgen in hoe gebruikers emotioneel verbinding maken met een product, waardoor je het marktpotentieel kunt testen en verspilling van financiële middelen kunt voorkomen.

Daarnaast kun je:

• Emotionele feedback verzamelen van gebruikers die interactie hebben met nieuwe ontwerpen
• Ontwerpelementen identificeren die frustratie of verwarring veroorzaken
• Positieve emoties versterken en negatieve oplossen
• Het iteratieve ontwerpproces versnellen (prototyping, testen, verfijnen)

Op basis van de emotionele toestand van de klant kan je product worden aangepast om een meer gepersonaliseerde gebruikerservaring te bieden.

#2 Optimaliseer advertenties en marketingstrategieën

Harvard Business Review meldt: "Binnen een jaar na het lanceren van producten en boodschappen om emotionele verbinding te maximaliseren, veranderde een toonaangevend huishoudelijk schoonmaakmiddel marktverlies in dubbelcijferige groei."

Het toont aan dat een emotionele band met je kopers belangrijk is.

De beste manier om een verbinding te bereiken is via emotion analytics. Het biedt marketeers de inzichten die ze nodig hebben om campagnes te creëren die emotioneel resoneren met hun doelgroep.

In het dynamische domein van digitale media kun je emotion analytics tools gebruiken om:

• Inzicht krijgen in klantbehoeften, pijnpunten en triggers
• Boeiende content creëren op basis van emotion analysis metrics
• Merkgerelateerde gesprekken op sociale media verkennen
• Klantrelatiebeheer verbeteren
• Advertenties optimaliseren door kijkersemoties te analyseren
• Gerichte videocontent maken op basis van expressies

Je kunt data analytics integreren met emotion analytics om datagedreven beslissingen te nemen. Het stelt je in staat om een solide marketingstrategie op te bouwen die de advertentiebetrokkenheid en prestaties verhoogt.

#3 Bied uitstekende klantenservice

Emotion analysis heeft een belangrijke rol gekregen in de klantenservice-industrie.

Je kunt nu audioanalyse gebruiken om de emoties achter de stem van een klant te begrijpen, waardoor je de behoeften van je kopers beter kunt begrijpen.

Emotions recognition software kan je verder helpen om concurrerende inzichten te verkrijgen. Hier zijn enkele manieren waarop je dit kunt bereiken:

1. Analyseer klantsentimenten en feedback

Je klantenservicemedewerkers kunnen spraakanalysetools gebruiken om het sentiment, de toon en de feedback van je kopers te monitoren.

2. Verbeter de klantervaring

Bepaalde tools kunnen je teamleden begeleiden door toonaanpassingen, snelheidswijzigingen en het tonen van empathie voor te stellen, wat de interacties kan verbeteren.

3. Bied gepersonaliseerde aanbevelingen

Door gebruikersgegevens te verzamelen en klantemoties te analyseren, kunnen merken niet alleen vragen en klachten oplossen, maar ook aangepaste productaanbevelingen doen.

4. Ontwikkel betere chatbots

Gebruikers verwachten personalisatie in elke fase van de klantreis.

Hetzelfde geldt voor chatbots. Ze willen AI-assistenten die hun stemmingen kunnen analyseren en dienovereenkomstig op hun vragen kunnen reageren.

Emotion analysis stelt chatbots in staat om authentieke reacties te geven, zich aan te passen aan gesprekken en empathie te tonen, waardoor effectief aan de verwachtingen van gebruikers wordt voldaan.

Afrondend

Grote techgiganten zoals Apple, Microsoft en IBM investeren in en leveren emotion analytics tools die kunnen helpen bij uw zakelijke beslissingen.

Of deze beslissingen nu gaan over marketing, verkoop of service, bedrijven in e-commerce en technologie gebruiken al emotieanalyse om klanttevredenheid te meten.

Ondanks zorgen over gegevensverzameling en privacy, kunt u emotieanalyse gebruiken om uw bedrijfsprestaties te verbeteren.