Sitä mukaa kun asiakaskokemus on noussut huomion keskipisteeksi yritysten palveluiden kehittämisessä, on tullut entistä tärkeämmäksi kiinnittää huomiota myös asiakkaan tunteisiin. Tunteet kuuluvat yhtä lailla kasvokkain tapahtuviin kohtaamisiin kuin myös virtuaali- tai online-kohtaamisiin. Yritykset haluavat kehittää asiakkaan tunnekokemusta, mutta asiakkaan todellisten tunteiden selvittäminen ei ole yksinkertaista.

Jos tunnekokemusta haluaa tutkia, sitä pitäisi voida mitata. Kun puhutaan tunteiden mittaamisesta, on hyvä täsmentää, mitä tunteilla tarkoitetaan. Tunteiden tutkiminen on haastavaa, koska tunne on käsitteenä kovin monimerkityksinen. Tunteesta on olemassa lukuisia eri määritelmiä, ja niiden syntyyn ja ilmaisuun vaikuttaa moni asia. Tarkoitetaanko tunteella esimerkiksi hyvää tunnelmaa, joka tuo kohtaamisissa mukanaan yhteenkuuluvuuden ja samankaltaisuuden tunteen ja joka tutkitusti edistää myyntikeskustelun etenemistä? (Kaski et al. 2017) Vai tarkoitetaanko yksittäisiä tunnetiloja, esimerkiksi iloa, surua tai vihaa? Psykologit ovat luokitelleet ihmisen tunteita enimmäkseen alle kymmeneen perustunteeseen. Laajasti käytetyssä Paul Ekmanin luokittelussa tunteet jaotellaan seitsemään eri perustunteeseen: ilo, viha, inho, pelko, suru, hämmästys ja ylenkatse.

Tunteiden määrittelyn vaikeuden lisäksi moni kokee tunteista puhumisen vaikeaksi. Kyselytutkimuksessa on omat haasteensa, sillä kaikki eivät sano todellisia tuntemuksiaan itse tilanteessa. Tyyppiesimerkkinä asiakkaan huono ravintolakokemus ei välttämättä paljastu sitä kysyttäessä, ja ravintolan henkilökunta saattaa olla siinä käsityksessä, että ruoka maistui, koska asiakas oli niin sanonut. Tapa ilmaista tunteita on kiinni mm. asiakkaan temperamentista, vuorovaikutustyylistä ja kasvatuksesta. Lisäksi tunteiden mittaus on aina kontekstisidonnaista, ja vaikeutena on saada selville todellinen konteksti eli tilanne, joka ympäröi asiakasta. Ilo tai ärtymys ei välttämättä johdu palvelusta, vaan se voi liittyä johonkin hetkeä aiemmin koettuun.

Keho reagoi tunteisiin

Onko olemassa luotettavaa tapaa mitata tunteita? Tunteita voi mitata itsearvioinnin lisäksi havainnoimalla, haastattelemalla, tutkimalla kehon reaktioita tai aivojen toimintaa. Kasvojen ilmeiden tunnistus ja niiden liittäminen tunteisiin on menetelmä, jota hyödynnetään monin eri tavoin teknologiassa. Kasvojen ilmeet ja niiden liittäminen tunteisiin ei ole mikään uusi ajatus, vaan juontaa juurensa Darwiniin, joka julkaisi teoksen The Expression of Emotions in Man and Animals vuonna 1872. Sata vuotta myöhemmin Silvan Tomkins, Paul Ekman ja Carol Izard jalostivat edelleen Darwinin listaa ja havaitsivat kasvojen ilmeiden olevan yleismaailmallisia.

Kasvojen ilmeet voivat olla joko makro- tai mikroilmeitä. Makroilmeet ovat paljain silmin havaittavia noin 0,5–4 sekuntia kestäviä ilmeitä, kun taas mikroilmeet ovat sitä lyhyempiä, usein tahattomia ilmeitä, joiden havaitseminen on paljain silmin lähes mahdotonta. Molempia voidaan havainnoida tekoälyn avulla, mutta erityisesti mikroilmeiden tunnistukseen käytetyt teknologiat ovat olleet kritiikin kohteena. Myös makroilmeitä voidaan tunnistaa tekoälyn avulla, ja kyseistä teknologiaa käytetään esimerkiksi amerikkalaisen Affectivan tuotteissa. Affectiva on lanseerannut termin tunnetekoäly, jota käytetään kuvaamaan tekoälyn avulla tunnistettuja kasvojen ilmeitä ja niihin liitettyjä tunteita.

Affectiva hyödyntää standardoitua kasvojen koodausjärjestelmää (FACS – Hjortsjö, Ekman ja Friesen). Koodausta varten kuvataan ihmisen kasvoja, ja ohjelmisto tunnistaa kasvoista kolmisenkymmentä mittauspistettä. Erityisen tärkeitä alueita ilmeiden tunnistuksessa ovat silmien ympäristö, kulmakarvat sekä suun alue. Mittauspisteiden avulla on luotu päätelmiä, kuten että havaittu hymy lisää epätodennäköisyyttä pelkoon, suruun, inhoon tai ylenkatseeseen tai että leuan liike alaspäin lisää todennäköisyyttä hämmästykseen. Ohjelmiston oppivat algoritmit tunnistavat niiden avulla mitattavan henkilön tunnetiloja.

Tunteita voidaan tunnistaa myös mobiilisti tai integroituna laitteisiin tai koneisiin. Ohjelmistoja voidaan liittää API-rajapintojen avulla kolmannen osapuolen sovelluksiin, jolloin voidaan kerätä reaaliajassa dataa tunteiden analysointiohjelmistoon. Esimerkiksi Nielsen hyödyntää kuluttajatutkimuksessaan online-kioskejaan, joissa analysoidaan tunteita ilmeiden tunnistuksen, silmänliikkeiden, ihon reaktion, sykkeen sekä itsearvioinnin perusteella.

Kun tunteita mitataan laboratorio-olosuhteissa, luotettavuutta voidaan kasvattaa käyttämällä useita mittaustapoja. Biometriikka eli kehon reaktioiden mittaaminen ja kyselytutkimus yhdistettynä kasvojen ilmeiden tunnistamiseen tukee mittausta ja toisaalta paljastaa ristiriitaisuudet. Haaga-Helia ammattikorkeakoulussa otettiin syksyllä 2018 käyttöön myynnin laboratorio, jossa hyödynnetään edellä mainittua teknologiaa. Laboratoriota hyödynnetään niin koulutuksessa, tutkimuksessa kuin yritysten toiminnan kehittämisessä.

Miksi tunteiden tunnistuksen pitäisi kiinnostaa kaikkia myyjiä ja markkinoijia? On yleisesti tiedossa, että ostajat eivät aina käyttäydy kuten sanovat. Neurotieteiden ansiosta on opittu, että tiedostamattomatkin tunteet ohjaavat päätöksiä. Siksi tunteiden tunnistaminen muutoin kuin itsearvioinnin perusteella auttaa tuottamaan arvokasta tietoa, jonka avulla voidaan tuottaa parempia asiakaskokemuksia, suunnitella parempia palveluja sekä oppia taitavammaksi vuorovaikutustilanteissa niin kasvotusten kuin digitaalisesti.

Tulevaisuudessa tunteita voidaan tunnistaa tekoälyn avulla myös puheesta ja äänestä. Kehitteillä on teknologiaa, jonka avulla saadaan yksi lisätekijä tunteiden mittaamiseen. Tunnetekoälylle keksitään koko ajan lisää soveltamisaloja. Rattiraivoa ennakoivat autot voivat estää vaaratilanteita, lääkäri pystyy havaitsemaan masennuspotilaan itsetuhoisuuden, mobiilipelejä voi räätälöidä pelaajan tunnekokemuksen mukaan tai palvelurobotit voivat vanhainkodeissa reagoida myös tunnetasolla vanhusten puheisiin. Tunnetekoäly ei korvaa tunneälykästä ihmistä, mutta sen avulla voidaan inhimillistää teknologiaa.

PS Heidi Kock ja kolme muuta huippuluennoijaa ASML-Ajankohtaisseminaarissa ”Asiakkaiden tunnekokemuksen muotoilu, mittaaminen ja johtaminen” tiistaina 16.4.

Tämä kirjoitus on myös julkaistu Asiakkuusmarkkinoinnin vuosikirjassa 2019. Jäikö vuosikirja saamatta? Tilaa vuosittainen bestseller veloituksetta tästä