Alex Ovcharov, Fondateur & CPO de Wayvee Analytics – Série d’entretiens

Alex Ovcharov est le fondateur et le directeur des produits de Wayvee Analytics, une solution de surveillance de la satisfaction et de l’engagement client en temps réel pour le détail, et le co-fondateur de Sensemitter. Il a une grande expérience dans la recherche, le développement de produits et l’analyse du comportement des clients, acquise grâce à ses rôles de directeur de produit chez Shazam Europe de l’Est et grâce à ses entreprises.

Son parcours professionnel comprend la création de campagnes de réalité augmentée (AR) réussies chez Shazam, et la co-fondation de Sensemitter, une société d’analyse d’expérience de jeu. Inspiré par une découverte dans la détection WiFi, Alex et son équipe de développeurs et d’anciens physiciens du CERN ont introduit des algorithmes d’analyse émotionnelle basés sur l’IA, ce qui a conduit à la création de Wayvee Analytics en mai 2023. Cette innovation dans l’IA émotionnelle est susceptible de transformer la façon dont les détaillants obtiennent des informations exploitables sur la satisfaction et l’engagement des clients, livrées en temps réel sans l’utilisation de caméras ou de sondages, tout en respectant la vie privée des utilisateurs.

Qu’est-ce qui a inspiré la création de Wayvee Analytics, et comment votre expérience avec Shazam et Sensemitter a-t-elle contribué à ce parcours ?

Mes expériences ont façonné ce que nous faisons chez Wayvee, en nous concentrant sur la reconnaissance des émotions. Pendant mon séjour chez Shazam Europe de l’Est, j’ai lancé la première campagne de réalité augmentée (AR) de la région et j’ai vu comment les expressions faciales révélaient des modèles émotionnels. En dirigeant un projet de recherche utilisant le codage facial, j’ai réalisé que de nombreuses industries comme le détail étaient intéressées par une telle technologie, bien que les problèmes de confidentialité et les limites techniques soient de grands défis.

En combinant mon expérience en neurosciences et en développement de produits, j’ai vu le besoin d’une meilleure compréhension des clients dans les environnements hors ligne, où les outils existants étaient soit lents dans la collecte de commentaires, soit envahissants en termes de confidentialité. Cela nous a amenés, avec d’anciens physiciens du CERN, à développer l’IA émotionnelle de Wayvee, en surmontant ces défis avec une technologie qui fonctionne avec des ondes radio, garantissant 100 % de confidentialité des clients et livrant des informations en temps réel.

Pouvez-vous partager plus d’informations sur la découverte dans la détection WiFi qui a déclenché la création de Wayvee ?

En mai 2023, je suis tombé sur un article qui m’a vraiment intéressé – il s’agissait de la détection WiFi pour suivre les mouvements humains. Il décrivait comment les appareils basés sur WiFi pouvaient capturer des données sur la façon dont les gens bougent, et comment les ondes radio sont extrêmement sensibles à ces changements de position. Cela m’a fait réfléchir — si les ondes radio peuvent détecter les mouvements, pourquoi ne pourraient-elles pas également capturer la fréquence cardiaque et la respiration ? Ce sont des indicateurs clés pour comprendre les états émotionnels.

Avec Viacheslav Matiunin, le CTO de Wayvee et un physicien qui a dirigé l’analyse de données pour l’expérience LHCb au CERN, et un groupe de chercheurs et de neuroscientifiques, nous avons construit un prototype utilisant un routeur WiFi standard pour tester l’idée. L’équipe a conçu un algorithme capable de détecter la respiration et les micro-mouvements en utilisant uniquement des signaux WiFi, et nous avons breveté la technologie. Cela a marqué le début du développement de notre MVP et éventuellement de notre propre appareil matériel – le capteur Wayvee.

Wayvee a été lancé hors de la clandestinité en 2024. Pouvez-vous parler des objectifs initiaux de l’entreprise et de la façon dont vous envisagez de transformer le paysage de l’analyse de détail ?

En tant qu’entreprise de technologie profonde axée sur l’IA émotionnelle pour le monde physique, nous voyons diverses applications potentielles pour cette technologie, des soins de santé aux maisons intelligentes. Cependant, mon expérience sur les marchés axés sur le client a rapidement montré que le détail avait le plus grand potentiel d’impact. Les détaillants cherchent constamment des moyens d’augmenter la satisfaction des clients et de mieux comprendre leur public, mais ils s’appuient souvent sur des méthodes obsolètes qui ne fournissent pas d’informations en temps réel ou qui soulèvent des problèmes de confidentialité liés à la collecte de données personnelles.

Au cours de notre phase pilote, il est devenu clair que les détaillants ont besoin d’informations exploitables, et non seulement de données. Il ne suffit pas de simplement identifier les clients insatisfaits — nous aidons à expliquer pourquoi et offrons des recommandations pour une amélioration immédiate, en gardant les clients satisfaits dans l’instant.

Wayvee utilise un capteur respectant la confidentialité sans caméra. Comment votre technologie parvient-elle à capturer des signaux physiologiques comme la respiration et la fréquence cardiaque en utilisant des ondes radiofréquences (RF) ?

Pour nous, la confidentialité est un gros problème, et c’est pourquoi nous ne nous appuyons pas sur les caméras. Les caméras peuvent évidemment suivre où se trouve quelqu’un et ce qu’il fait, mais interpréter les émotions peut être difficile, surtout si la position ou l’angle de la personne gêne. Pouvez-vous imaginer combien de caméras vous devez installer pour pouvoir voir une personne sous différents angles ?

Au lieu de cela, nous utilisons des ondes radio. Le capteur Wayvee, installé sur des étagères ou d’autres emplacements clés, émet des signaux radio et les capte lorsqu’ils rebondissent, transportant une gamme de données — de la respiration et de la fréquence cardiaque à des changements subtils comme la posture, la vitesse de marche et les gestes. Nos algorithmes d’IA traitent ensuite ces données et les convertissent en informations émotionnelles, en reconnaissant si une personne est en colère, heureuse, neutre, etc.

Pouvez-vous expliquer comment l’algorithme d’IA traite ces signaux physiologiques et les traduit en informations exploitables pour les détaillants ?

Les appareils Wayvee capturent des signaux d’ondes radio, permettant à nos algorithmes d’identifier les objets et de localiser les personnes. Notre IA analyse leurs réponses en utilisant un réseau neuronal formé basé sur le modèle d’arousal-valence, qui évalue l’intensité émotionnelle et la positivité.

Nous nous concentrons sur les changements émotionnels en temps réel plutôt que sur les états globaux, en exploitant notre vaste ensemble de données pour établir des références pour identifier des émotions comme le bonheur, la tristesse ou la frustration. Ces données sont envoyées à un serveur qui alimente Wayvee, fournissant aux détaillants des analyses en temps réel, notamment la satisfaction client (C-SAT), les métriques d’engagement et d’autres informations. Les détaillants peuvent générer des rapports personnalisés et recevoir des alertes pour l’insatisfaction des clients, permettant une action immédiate.

Qu’est-ce qui rend votre approche de l’IA émotionnelle, basée sur des signaux physiologiques comme la variabilité de la fréquence cardiaque et les gestes du corps, plus efficace que les méthodes traditionnelles comme les sondages ou la surveillance vidéo ?

Nous rassemblons tout en une seule solution ! Les sondages traditionnels sont lents, ne capturant les commentaires que d’environ 0,1 % des clients, souvent aboutissant à des réponses biaisées. Notre approche se concentre sur les réactions inconscientes, qui sont plus précises car elles sont involontaires. Cela nous permet de couvrir 100 % des clients interagissant avec une étagère et de livrer des informations en temps réel dans les deux minutes suivant l’interaction via notre tableau de bord.

Lorsqu’il s’agit de méthodes basées sur la vidéo, elles s’appuient sur les caméras, qui soulèvent naturellement des préoccupations en matière de confidentialité, même lorsque des mesures comme le floutage des visages sont appliquées. Nous voulions créer une solution respectant la confidentialité qui ne fasse pas sentir aux gens qu’ils sont surveillés, c’est pourquoi nous avons adopté une approche différente — une approche qui respecte la confidentialité des clients tout en fournissant les informations dont les détaillants ont besoin.

Comment la technologie RF de Wayvee garantit-elle la confidentialité des clients tout en fournissant des informations émotionnelles approfondies ?

C’est assez simple — nous ne voyons pas les visages des gens ni leur silhouette dans un espace. Toutes les données que nous recevons sont entièrement anonymisées. Contrairement à d’autres solutions qui floutent les visages ou créent des modèles 3D pour résoudre les problèmes de confidentialité, nous n’avons pas à faire tout cela, car la façon dont nous collectons les informations est complètement différente. Nous ne travaillons pas avec des visuels ; tout est fait via des signaux, donc les problèmes de confidentialité ne se posent pas de la même manière.

Wayvee offre une rétroaction instantanée sur des métriques comme la satisfaction client (C-SAT) et l’engagement. Comment ces informations impactent-elles la capacité d’un détaillant à apporter des changements opérationnels rapides et efficaces ?

Au cœur de notre entreprise, nous nous concentrons sur la fourniture d’informations exploitables pour l’amélioration. Nous allons au-delà de métriques comme le temps de séjour et la vitesse moyenne, qui peuvent être relatives mais ne racontent pas toute l’histoire. La véritable valeur réside dans la combinaison de ces métriques avec des informations plus approfondies qui expliquent les résultats. Avec nos données, les détaillants peuvent optimiser les dispositions de magasin grâce à des tests A/B, en expérimentant avec les arrangements d’étagères, les présentations et les médias de détail pour améliorer la satisfaction des clients.

Nous aidons également à la planification de la charge de travail en recommandant l’allocation des ressources en fonction du flux de clients et de l’engagement. Par exemple, lors d’un projet pilote avec un magasin de chaussures, nous avons découvert que les mouvements de clients plus rapides étaient corrélés à des achats plus élevés. L’implication du personnel ralentissait en fait le processus, nous avons donc suggéré de réduire le personnel pendant les heures de pointe, ce qui a augmenté les ventes. C’est incroyable de voir à quel point de petits changements peuvent avoir un impact significatif !

À mesure que davantage de détaillants adoptent des solutions respectant la confidentialité, où voyez-vous l’avenir de l’analyse en magasin ? Comment prévoyez-vous d’étendre la technologie et la portée de Wayvee dans les prochaines années ?

Je pense que l’avenir de l’analyse en magasin penchera définitivement vers une approche plus axée sur le client. Il ne s’agit pas seulement de rendre l’expérience de shopping plus fluide et plus agréable, mais également de respecter leur confidentialité. Avec Wayvee, nous avons de grands plans à venir. Au-delà de ce que nous faisons déjà, il y a tellement de cas d’utilisation potentiels pour notre technologie — que ce soit pour mesurer l’efficacité des médias de détail ou pour comprendre comment différents types de contenu impactent les clients. Nous explorons même des choses comme la prédiction des prix basée sur l’intention d’achat. Il y a tellement d’opportunités pour aider les détaillants à évoluer tout en gardant leurs clients au centre de l’expérience de shopping.

En termes de scalabilité, combien est-il facile pour les détaillants d’intégrer la solution Wayvee dans leur infrastructure de magasin existante ?

Notre appareil est facile à installer et nécessite une connaissance technique minimale, sans nécessiter de maintenance continue. Les détaillants peuvent le configurer en 10 à 30 minutes en l’attachant à une étagère et en définissant la zone de surveillance. Contrairement aux systèmes de caméras, il n’y a pas besoin d’une grande installation initiale. Les détaillants peuvent commencer avec quelques capteurs pendant une période de test et étendre au besoin. Chaque appareil couvre une portée de 3,5 mètres, et une fois qu’ils nous envoient la disposition de leur magasin, nous la téléchargeons sur le tableau de bord pour une collecte de données précise. Toutes les données des appareils sont centralisées dans un seul tableau de bord pour un suivi et une comparaison faciles.

Je vous remercie pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Wayvee Analytics.