3. 用户体验中的情感分析人工智能
人工智能为我们提供了构建全新、更加以人为本的技术互动的机会。想象一下，一个数字界面不仅可以适应你的行为，还可以适应你的情绪。
一个很好的例子就是面部表情分析。手机或笔记本电脑上的摄像头可以实时分析你的面部表情，并为你提供最适合的内容。
我们将获得根据我们当前特定需求量身定制的产品，而不是千篇一律的产品。体验会适应用户及其需求，而不是用户适应 UI。
这项技术可以应用于各种场合，从一般用途到教育场合。流媒体服务充分利用这项技术来了解用户的喜好，例如Spotify的情况。人工智能技术对虚拟教室非常有效：在香港，几所学校正在使用一种新工具，可以在学 德国电报数据 生在家学习时“观察”他们的面部表情，以判断他们对课堂作业的反应（他们是否对学习新科目感到高兴）。这有助于使虚拟教室与真实教室一样好。
4 Little Trees 分析学生的面部表情。图片来自 CNN
但无需看人脸，只需分析声音，就可以分析情绪。声调、音调、语速、音量和说话方式等声音线索可以识别说话者的情绪状态。
通过将说话内容与说话方式相结合，系统可以提高情绪检测的准确性。考虑到全球约有 20% 的人使用语音搜索（Statista），这项技术变得至关重要，因为它直接影响用户满意度。
通过整合情境信息（例如之前的互动），可以增强情绪识别。例如，如果用户之前在客户服务电话中表现出沮丧，系统可能会以不同的方式衡量未来的语音提示。
4. 人工智能助力用户体验个性化
个性化是定制产品体验以满足个人用户的偏好、需求和行为的过程。个性化在人工智能革命之前就已经很流行了，因为它可以提高用户满意度、增加参与度并建立品牌忠诚度。
然而，人工智能的兴起将个性化提升到了一个新的水平。如今，科技巨头在各种情况下都使用个性化，从在线购物的产品推荐（亚马逊）到待办事项提醒、导航方向或天气更新（苹果 Siri）。流媒体巨头Netflix会分析用户偏好（例如观看历史和搜索模式），以推荐符合个人兴趣的节目。它可能会向喜欢较轻松类型的用户展示其全部热门喜剧，而向经常观看惊悚片的用户展示更激烈的视觉效果。
如果您正在寻找将个性化引入产品的方法，请考虑尝试 CleverTap 或 Dynamic Yield。这两个平台都允许根据人口统计、行为模式和实时操作创建个性化的客户体验，从而促进更深入的用户参与。Dynamic Yield 采用先进的 AI 模型（例如 Shopping Muse）来预测客户行为并在网络上提供相关建议。