L’emotion AI: come i brand leggono le emozioni non espresse dei consumatori

Negli ultimi anni, i brand stanno ampliando l’uso delle tecnologie di emotional AI per analizzare le emozioni non espresse dai consumatori. Queste tecnologie misurano micro-espressioni facciali, postura, movimenti oculari e altri segnali comportamentali, con l’obiettivo di ottimizzare l’efficacia delle campagne pubblicitarie, il packaging e l’esperienza in negozio.

Parallelamente a campagne creative che puntano sulla complicità e sull’impatto emotivo, molte aziende hanno avviato studi su larga scala per verificare l’efficacia di questo approccio. Un esempio significativo è fornito da un gruppo industriale del largo consumo, che ha condotto uno studio con oltre 1.500 consumatori in Francia, Germania, Regno Unito e Stati Uniti. Durante l’analisi, i partecipanti hanno visualizzato oltre 200 spot pubblicitari mentre una webcam registrava le loro micro-espressioni facciali. I risultati hanno dimostrato che l’analisi delle emozioni era più accurata rispetto ai questionari tradizionali nel prevedere le vendite a breve termine.

Il mercato delle piattaforme che trasformano l’attenzione e il coinvolgimento emotivo in dati misurabili sta crescendo rapidamente. Attualmente, il valore globale di questo mercato è stimato in 3,4 miliardi di dollari, con proiezioni che raggiungono 20,8 miliardi entro il 2034.

Le applicazioni pratiche dell’emotion AI sono molteplici e comprendono test pubblicitari (facial coding), eye tracking per packaging e layout di scaffale, analisi del coinvolgimento degli spettatori in programmi televisivi, e soluzioni per il retail fisico come scaffali intelligenti e display digitali. Questi strumenti sono progettati per misurare il tempo di permanenza e la risposta comportamentale dei consumatori. Alcune catene e produttori stanno anche sperimentando sistemi di computer vision e reti di scaffali intelligenti per analizzare il comportamento d’acquisto in tempo reale, dichiarando in alcuni casi l’assenza di riconoscimento facciale per limitare i rischi associati.

Dal punto di vista teorico e operativo, i sostenitori delle tecnologie di emotion AI affermano che esse permettono di colmare il divario tra ciò che i consumatori dicono e ciò che effettivamente fanno, basandosi su marcatori fisiologici «validati» e sulla «biologia dell’emozione». Tuttavia, esperti del settore avvertono sui rischi legati alla persuasione occulta. La persuasione è considerata legittima se trasparente e rispettosa della scelta del consumatore, mentre la manipolazione che aggira la consapevolezza solleva interrogativi etici e può minare la fiducia, un elemento cruciale da costruire nel tempo.

La diffusione dell’emotion AI segna quindi una transizione dall’economia dell’attenzione a una logica che valorizza i dati emozionali. Questo scenario offre opportunità per brand, retailer e progettisti di esperienze, ma pone anche sfide normative, di privacy e di responsabilità commerciale che necessitano di un’attenta considerazione.