Alex Ovcharov, Gründer & CPO von Wayvee Analytics – Interview-Serie

Alex Ovcharov ist der Gründer und Chief Product Officer von Wayvee Analytics, einer Echtzeit-Kundenbefriedigungs- und Engagement-Überwachungslösung für den Einzelhandel, und Mitgründer von Sensemitter. Er hat umfangreiche Erfahrung in Forschung, Produktentwicklung und Kundenverhaltensanalyse, die er durch seine Rollen als Produkt-Direktor bei Shazam Eastern Europe und durch seine unternehmerischen Vorhaben erworben hat.

Seine berufliche Reise umfasst die Einführung erfolgreicher Augmented-Reality-(AR)-Kampagnen bei Shazam und die Mitgründung von Sensemitter, einem Unternehmen für Gaming-Erlebnis-Analytics. Inspiriert durch eine Entdeckung bei der WiFi-Erkennung, führten Alex und sein Team von Entwicklern und ehemaligen CERN-Physikern KI-Algorithmen für emotionale Analyse ein, was zur Gründung von Wayvee Analytics im Mai 2023 führte. Diese Innovation in Emotion-KI soll die Art und Weise, wie Einzelhändler handlungsfähige Erkenntnisse über Kundenzufriedenheit und Engagement gewinnen, revolutionieren, und zwar in Echtzeit und ohne die Verwendung von Kameras oder Umfragen, während die Privatsphäre der Nutzer respektiert wird.

Was inspirierte die Gründung von Wayvee Analytics, und wie trug Ihre Erfahrung bei Shazam und Sensemitter zu dieser Reise bei?

Meine Erfahrungen haben das geprägt, was wir bei Wayvee tun, mit dem Fokus auf Emotionserkennung. Während meiner Zeit bei Shazam Eastern Europe startete ich die erste Augmented-Reality-(AR)-Kampagne in der Region und sah, wie Gesichtsausdrücke emotionale Muster offenbarten. Als Leiter eines Forschungsprojekts, das Gesichtscodierung verwendete, erkannte ich, dass viele Branchen wie der Einzelhandel an einer solchen Technologie interessiert waren, obwohl Datenschutz und technische Einschränkungen große Herausforderungen darstellten.

Durch die Kombination meiner Erfahrung in Neurowissenschaft und Produktentwicklung sah ich die Notwendigkeit für ein besseres Kundenverständnis in Offline-Umgebungen, wo bestehende Tools entweder langsam bei der Feedback-Sammlung oder datenschutzinvasiv waren. Dies führte uns, zusammen mit ehemaligen CERN-Physikern, zur Entwicklung von Wayvees Emotion-KI, um diese Herausforderungen mit einer Technologie zu überwinden, die mit Radiowellen arbeitet und somit 100 % Kunden-Privatsphäre gewährleistet und Erkenntnisse in Echtzeit liefert.

Können Sie mehr über die Entdeckung bei der WiFi-Erkennung erzählen, die die Schaffung von Wayvee auslöste?

Im Mai 2023 stieß ich auf einen Artikel, der mein Interesse wirklich weckte – es ging um WiFi-Erkennung für die Verfolgung von menschlichen Bewegungen. Er beschrieb, wie WiFi-basierte Geräte Daten über die Bewegung von Menschen erfassen können, und wie Radiowellen extrem empfindlich auf diese Positionsänderungen reagieren. Das ließ mich denken – wenn Radiowellen Bewegungen erkennen können, warum nicht auch Herzfrequenz und Atmung? Diese sind Schlüsselindikatoren für das Verständnis emotionaler Zustände.

Zusammen mit Viacheslav Matiunin, Wayvees CTO und einem Physiker, der die Datenanalyse für das LHCb-Experiment am CERN leitete, und einer Gruppe von Forschern und Neurowissenschaftlern, bauten wir ein Prototyp mithilfe eines regulären WiFi-Routers, um die Idee zu testen. Das Team entwickelte einen Algorithmus, der Atmung und Mikro-Bewegungen mithilfe von WiFi-Signalen erkennen konnte, und wir patentierten die Technologie. Dies markierte den Beginn der Entwicklung unseres MVP und schließlich unseres eigenen Hardware-Geräts – Wayvee-Sensor.

Wayvee wurde 2024 aus der Geheimhaltung herausgelöst. Können Sie über die anfänglichen Ziele des Unternehmens und Ihre Vision sprechen, die Landschaft der Retail-Analytics zu verändern?

Als Deep-Tech-Unternehmen, das sich auf Emotion-KI für die physische Welt konzentriert, sehen wir verschiedene potenzielle Anwendungen für diese Technologie, von Gesundheitswesen bis hin zu intelligenten Häusern. Mein Erfahrung in kundenorientierten Märkten zeigte jedoch schnell, dass der Einzelhandel das größte Potenzial für Auswirkungen hat. Einzelhändler suchen ständig nach Wegen, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und ihre Zielgruppe besser zu verstehen, doch sie verlassen sich oft auf veraltete Methoden, die keine Echtzeit-Erkenntnisse liefern oder Datenschutzbedenken bei der Erfassung personenbezogener Daten aufwerfen.

Durch unsere Pilotphase wurde klar, dass Einzelhändler handlungsfähige Erkenntnisse benötigen, nicht nur Daten. Es reicht nicht aus, einfach unzufriedene Kunden zu identifizieren – wir helfen zu erklären, warum und bieten Empfehlungen für sofortige Verbesserungen, um Kunden zufrieden zu halten.

Wayvee verwendet einen datenschutzfreundlichen Sensor ohne Kameras. Wie kann Ihre Technologie physiologische Signale wie Atmung und Herzfrequenz mithilfe von Radiofrequenz-(RF)-Wellen erfassen?

Für uns ist Datenschutz ein großes Thema, und deshalb verlassen wir uns nicht auf Kameras. Kameras können offensichtlich erkennen, wo sich jemand befindet und was er tut, aber die Interpretation von Emotionen kann schwierig sein, besonders wenn die Position oder der Winkel des Menschen es erschwert. Können Sie sich vorstellen, wie viele Kameras Sie installieren müssen, um eine Person aus verschiedenen Winkeln sehen zu können?

Stattdessen verwenden wir Radiowellen. Der Wayvee-Sensor, der an Regalen oder anderen wichtigen Orten installiert ist, sendet Radiosignale aus und erfasst sie, wenn sie zurückkommen, und trägt eine Reihe von Daten – von Atmung und Herzfrequenz bis hin zu subtilen Veränderungen wie Haltung, Gehgeschwindigkeit und Gesten. Unsere KI-Algorithmen verarbeiten diese Daten dann und wandeln sie in emotionale Erkenntnisse um, indem sie erkennen, ob eine Person wütend, glücklich, neutral usw. ist.

Können Sie erklären, wie der KI-Algorithmus diese physiologischen Signale verarbeitet und in handlungsfähige Erkenntnisse für Einzelhändler übersetzt?

Wayvee-Geräte erfassen Radiowellensignale, die es unseren Algorithmen ermöglichen, Objekte zu erkennen und Personen zu lokalisieren. Unsere KI analysiert ihre Antworten mithilfe eines trainierten neuronalen Netzes auf der Grundlage des Arousal-Valenz-Modells, das die emotionale Intensität und Positivität bewertet.

Wir konzentrieren uns auf Echtzeit-Emotionsverschiebungen und nicht auf Gesamtzustände, indem wir unsere umfangreiche Datenbank nutzen, um Baselines für die Erkennung von Emotionen wie Glück, Traurigkeit oder Frustration zu etablieren. Diese Daten werden an einen Server gesendet, der Wayvee antreibt und Einzelhändlern Echtzeit-Analytics, einschließlich Kundenzufriedenheit (C-SAT), Engagement-Metriken und andere Erkenntnisse, liefert. Einzelhändler können benutzerdefinierte Berichte generieren und Benachrichtigungen für Kundenzufriedenheit erhalten, um sofortige Maßnahmen zu ermöglichen.

Was macht Ihren Ansatz zur Emotion-KI, der auf physiologischen Signalen wie HRV und Körpergesten basiert, effektiver als traditionelle Methoden wie Umfragen oder Video-Überwachung?

Wir bringen alles in einer Lösung zusammen! Traditionelle Umfragen sind langsam und erfassen nur Feedback von etwa 0,1 % der Kunden, oft mit voreingenommenen Antworten. Unser Ansatz konzentriert sich auf unterbewusste Reaktionen, die genauer sind, weil sie unwillkürlich sind. Dies ermöglicht es uns, 100 % der Kunden abzudecken, die mit einem Regal interagieren, und liefert Echtzeit-Erkenntnisse innerhalb von etwa zwei Minuten über unser Dashboard.

Wenn es um video-basierte Methoden geht, verlassen sie sich auf Kameras, was natürlicherweise Datenschutzbedenken aufwirft, selbst wenn Maßnahmen wie Gesichtsverpixelung angewendet werden. Wir wollten eine datenschutzfreundliche Lösung schaffen, die Menschen nicht das Gefühl gibt, beobachtet zu werden, und das ist der Grund, warum wir einen anderen Ansatz gewählt haben – einen, der die Privatsphäre der Kunden respektiert, während er den Einzelhändlern die Erkenntnisse liefert, die sie benötigen.

Wie stellt Wayvees RF-Technologie sicher, dass die Privatsphäre der Kunden gewahrt bleibt, während gleichzeitig tiefe emotionale Erkenntnisse geliefert werden?

Es ist ziemlich einfach – wir sehen nicht die Gesichter von Menschen oder erkennen ihre Figuren in einem Raum. Alle Daten, die wir erhalten, sind vollständig anonymisiert. Im Gegensatz zu anderen Lösungen, die Gesichter verpixeln oder 3D-Modelle erstellen, um mit Datenschutzproblemen umzugehen, müssen wir all dies nicht tun, weil unsere Art der Informationsgewinnung völlig anders ist. Wir arbeiten nicht mit visuellen Daten; es wird alles durch Signale gemacht, also spielen Datenschutzbedenken nicht dieselbe Rolle.

Wayvee bietet sofortige Feedback zu Metriken wie Kundenzufriedenheit (C-SAT) und Engagement. Wie wirken sich diese Erkenntnisse auf die Fähigkeit eines Einzelhändlers aus, schnelle und effektive betriebliche Änderungen vorzunehmen?

In unserem Kern konzentrieren wir uns darauf, handlungsfähige Erkenntnisse für Verbesserungen zu liefern. Wir gehen über Metriken wie Verweildauer und Durchschnittsgeschwindigkeit hinaus, die relativ, aber nicht die ganze Geschichte erzählen. Der wahre Wert liegt in der Kombination dieser Metriken mit tieferen Erkenntnissen, die die Ergebnisse erklären. Mit unseren Daten können Einzelhändler Ladenlayouts durch A/B-Testing optimieren, indem sie mit Regalanordnungen, Displays und Einzelhandelsmedien experimentieren, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Wir unterstützen auch die Arbeitsplanung, indem wir Ressourcenzuweisungen basierend auf Kundenfluss und Engagement empfehlen. Zum Beispiel entdeckten wir während eines Pilotprojekts mit einem Schuhgeschäft, dass schnellere Kundenbewegungen mit höheren Käufen korrelierten. Die Beteiligung des Personals verlangsamte tatsächlich den Prozess, also schlugen wir vor, das Personal während der Spitzenzeiten zu reduzieren, was den Verkauf erhöhte. Es ist erstaunlich, wie kleine Änderungen einen so großen Einfluss haben können!

Wenn mehr Einzelhändler datenschutzorientierte Lösungen adoptieren, wohin sehen Sie die Zukunft der In-Store-Analytics gehen? Wie planen Sie, Wayvees Technologie und Reichweite in den kommenden Jahren auszubauen?

Ich denke, die Zukunft der In-Store-Analytics wird definitiv kundenorientierter. Es geht nicht nur darum, den Einkaufsprozess für Kunden zu vereinfachen und angenehmer zu gestalten, sondern auch darum, ihre Privatsphäre zu respektieren. Mit Wayvee haben wir große Pläne vor. Über das hinaus, was wir bereits tun, gibt es so viele potenzielle Anwendungsfälle für unsere Technologie – ob es darum geht, die Wirksamkeit von Einzelhandelsmedien zu messen oder zu verstehen, wie unterschiedliche Arten von Inhalten Kunden beeinflussen. Wir untersuchen sogar Dinge wie Preisprediktion basierend auf Kaufabsicht. Es gibt so viele Möglichkeiten, Einzelhändlern zu helfen, sich zu entwickeln, während sie ihre Kunden in den Mittelpunkt des Einkaufserlebnisses stellen.

Was die Skalierbarkeit betrifft, wie einfach ist es für Einzelhändler, Wayvees Lösung in ihre bestehende Ladeninfrastruktur zu integrieren?

Unser Gerät ist leicht zu installieren und erfordert minimale technische Kenntnisse, benötigt keine laufende Wartung. Einzelhändler können es in nur 10 bis 30 Minuten installieren, indem sie es an ein Regal anhängen und die Überwachungszone einstellen. Im Gegensatz zu Kamera-Systemen ist keine umfangreiche vorherige Installation erforderlich. Einzelhändler können mit einigen Sensoren während einer Testphase beginnen und wie benötigt erweitern. Jedes Gerät deckt einen Bereich von 3,5 Metern ab, und sobald sie uns ihre Ladenlayout senden, laden wir es in das Dashboard hoch, um eine genaue Datenerfassung zu ermöglichen. Alle Gerätedaten sind in einem Dashboard zentralisiert, um eine einfache Überwachung und Vergleich zu ermöglichen.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Wayvee Analytics besuchen.