¿Cómo la Inteligencia Artificial y la expresión facial puede cambiar las reglas de crecimiento en una empresa?

Emotional Data utiliza una nueva solución tecnológica basada en Inteligencia Artificial llamada e-N.P.S. que identifica y relaciona la emoción de trabajadores y clientes con sus patrones de productividad y consumo, con la finalidad de predecir el crecimiento de una empresa.

1. La fidelización y la felicidad, el nuevo indicador e-NPS

El e-N.P.S. es una solución tecnológica basada en el análisis biométrico que combina nuestras emociones y el índice internacional N.P.S (Net Promoter Score – índice de predicción de crecimiento de una empresa).

El dato e-N.P.S se obtienen de un análisis biométrico del rostro del cliente y / o trabajador, y evalúa patrones emocionales de consumo, servicio o trabajo desempañado.

El dato e-N.P.S del cliente proporciona a la compañía información emocional durante y después del consumo de un servicio. Para ello, el cliente envía un video opinión de forma voluntaria a través de su dispositivo. Sin embargo, esta tecnología identifica también en los trabajadores patrones emocionales relativos a la jornada laboral, mediante un video evaluación del trabajador.

Para llevar a cabo la recogida de vídeo opiniones y evaluación. La compañía proporciona a todos sus clientes y trabajadores acceso a una aplicación web y una vez dentro el cliente y / o trabajador enviará su experiencia de consumo o trabajo de forma fácil, segura y privada.

El proceso de envío de vídeos no tarda más de 25 segundos, y para aumentar el número de participación de los usuarios que comparten su experiencia, las compañías agregan descuentos y otros incentivos laborales y de consumo. Después de la fase de envío, nuestra tecnología analiza las imágenes faciales recibidas y sus niveles emocionales a través del movimiento de los músculos faciales y su correspondencia con los datos de NPS. Los Datos Emocionales enviarán la evaluación e-N.P.S a la empresa, con el objetivo de tomar decisiones de ambiente laboral, rendimiento y felicidad del trabajador con mayor criterio (ver imagen 1).

Hasta ahora, el N.P.S. se ha considerado un indicador de predicción de crecimiento empresarial, aislado de cualquier correlación con la emoción de sus trabajadores y clientes. Emotional Data ha desarrollado una tecnología de Inteligencia Artificial donde la emoción se une al crecimiento de la compañía en un solo dato, el e-N.P.S.

Esta solución tecnológica de reconocimiento emocional junto al dato de e-NPS a través del análisis de imágenes faciales son únicos en el mercado, capaces de proporcionar información de forma anónima y segura sobre la experiencia emocional de clientes y trabajadores.

2. Encuesta Vs Tecnología Facial

Los sistemas de evaluación actuales están destinados principalmente a evaluar los indicadores de satisfacción o calidad, y poco tiene que ver con los datos de «emoción». El uso de técnicas basadas en datos subjetivos (cuantitativos o cualitativos), y no objetivos como es la emoción mediante el reconocimiento facial (Ekman, 1972), parece ser el primer error importante en la evaluación de cualquier experiencia.

Si evaluamos los indicadores actuales frente a los de la emoción, la profesora Madeleine Pullman (Universidad de Cornell, 2004), deja atrás la fuerte correlación entre la emoción, tipo de consumo de experiencia y fidelización. Asimismo, la investigadora niega cualquier relación entre satisfacción y fidelización. Un año antes, el profesor Frederick F. Reichheld (Universidad de Harvard, 2003) publicó el comunicado de prensa The One Number You Need to Grow, poniendo en crisis los métodos y la cantidad de recursos que las grandes y medianas empresas aplican para predecir los niveles de fidelización.

Actualmente el N.P.S. se calcula preguntando al cliente después de la experiencia que evalúe de 0 a 10, a la pregunta «¿Qué posibilidades hay de que recomiende nuestra empresa / producto / servicio a un amigo o colega?». De esta manera, el N.P.S es capaz de identificar de acuerdo con los datos obtenidos tres tipos de usuarios, como detractores (de 0 a 6), neutrales (7-8) y promotores (9-10). Sin embargo, las empresas que aplican el N.P.S todavía no conocen los patrones emocionales en ambientes laborales y de consumo, cuando en realidad es el valor añadido y competitivo de cualquier compañía.

La tecnología de Emotional Data deja atrás métodos de auditoría de calidad, una técnica que tiene más de 500 años (primer auditor George Watson, 1645), y compañías de tecnología que usan métodos de entrevista con preguntas estandarizadas. Emotional Data tienen el único propósito de innovar y mejorar exponencialmente los sistemas de evaluación actuales para obtener datos cualitativos y emocionales, y lo hace a través de la técnica e-N.PS y la Inteligencia Artificial.

Serán los mismos clientes y trabajadores de sus dispositivos móviles quienes decidan el momento, durante o después de la experiencia del servicio o producto.

De este modo, Emotional Data se sitúa en la única startup del mercado capaz de vincular las emociones con la predicción del crecimiento económico y el bienestar de sus empleados y clientes.