人工感情知能が人間ブランドのインタラクションのパーソナライズに果たす役割の分析：混合手法アプローチ

概要 目的：本研究は、人工感情知能が人間ブランドのインタラクションのパーソナライズに果たす役割を調査する。方法：定量的データ分析と定性的データ分析を組み合わせた混合手法を用いた。定量的フェーズでは、人間ブランド500件のオンラインでのオーディエンスとのインタラクションデータを6ヶ月間収集し、機械学習アルゴリズムで分析した。定性的フェーズでは、ブランド戦略の専門家25名と消費者50名への詳細なインタビューを実施した。結果：定量的な結果は、人工感情知能の使用によりエンゲージメント率が37％増加し、オーディエンスの満足度が28％向上したことを示した(p < 0.05)。結論：本研究は、人工感情知能をパーソナルブランディング戦略に統合する新たな概念モデルを提示することで、既存文献に貢献する。これにより、専門家が新興技術を活用してオーディエンスとのより効果的なコミュニケーションを創出するための貴重な指針を提供する。