Alex Ovcharov, Fondatore e CPO di Wayvee Analytics – Serie di Interviste

Alex Ovcharov è il fondatore e Chief Product Officer di Wayvee Analytics, una soluzione di monitoraggio della soddisfazione e dell’engagement dei clienti in tempo reale per il retail, e co-fondatore di Sensemitter. Ha una vasta esperienza nella ricerca, nello sviluppo di prodotti e nell’analisi del comportamento dei clienti, acquisita attraverso i suoi ruoli di Product Director presso Shazam Eastern Europe e attraverso le sue imprese imprenditoriali.

Il suo percorso professionale include la realizzazione di campagne di realtà aumentata (AR) di successo presso Shazam, e la co-fondazione di Sensemitter, una società di analisi dell’esperienza di gioco. Ispirato da una scoperta nella sensazione WiFi, Alex e il suo team di sviluppatori e fisici ex CERN hanno introdotto algoritmi di intelligenza artificiale per l’analisi emotiva, portando alla fondazione di Wayvee Analytics nel maggio 2023. Questa innovazione nell’Emotion AI è destinata a trasformare il modo in cui i retailer ottengono informazioni utili sulla soddisfazione e sull’engagement dei clienti, fornite in tempo reale senza l’uso di telecamere o sondaggi, rispettando al contempo la privacy degli utenti.

Cosa ha ispirato la fondazione di Wayvee Analytics, e come ha contribuito il tuo background con Shazam e Sensemitter a questo percorso?

Le mie esperienze hanno plasmato ciò che facciamo a Wayvee, concentrandoci sul riconoscimento delle emozioni. Durante il mio tempo presso Shazam Eastern Europe, ho lanciato la prima campagna di realtà aumentata (AR) della regione e ho visto come le espressioni facciali rivelavano modelli emotivi. Guidando un progetto di ricerca utilizzando la codifica facciale, mi sono reso conto che molte industrie come il retail erano interessate a tale tecnologia, sebbene la privacy e le limitazioni tecniche fossero grandi sfide.

Combinando il mio background in neuroscienze e sviluppo di prodotti, ho visto la necessità di una migliore comprensione dei clienti negli ambienti offline, dove gli strumenti esistenti erano either lenti nella raccolta di feedback o invasivi per la privacy. Ciò ci ha portato, insieme a ex fisici del CERN, a sviluppare l’Emotion AI di Wayvee, superando queste sfide con una tecnologia che opera con onde radio, garantendo il 100% della privacy dei clienti e fornendo informazioni in tempo reale.

Puoi condividere di più sulla scoperta nella sensazione WiFi che ha innescato la creazione di Wayvee?

Nel maggio 2023, ho trovato un articolo che mi ha realmente catturato l’interesse – si trattava della sensazione WiFi per il tracciamento del movimento umano. Descriveva come i dispositivi basati su WiFi potessero catturare dati su come le persone si muovono, e come le onde radio siano estremamente sensibili a questi cambiamenti di posizione. Ciò mi ha fatto pensare — se le onde radio possono rilevare il movimento, perché non potrebbero anche catturare la frequenza cardiaca e il respiro? Questi sono indicatori chiave per comprendere gli stati emotivi.

Insieme con Viacheslav Matiunin, CTO di Wayvee e fisico che ha guidato l’analisi dei dati per l’esperimento LHCb presso il CERN, e un gruppo di ricercatori e neuroscienziati, abbiamo costruito un prototipo utilizzando un router WiFi standard per testare l’idea. Il team ha progettato un algoritmo in grado di rilevare il respiro e i micromovimenti utilizzando solo segnali WiFi, e abbiamo brevettato la tecnologia. Ciò ha segnato l’inizio dello sviluppo del nostro MVP e del nostro dispositivo hardware – Wayvee sensor.

Wayvee è stato lanciato dalla stealth nel 2024. Puoi parlare degli obiettivi iniziali dell’azienda e di come tu immagini di trasformare il paesaggio dell’analisi retail?

Come azienda deep tech focalizzata sull’Emotion AI per il mondo fisico, vediamo varie applicazioni potenziali per questa tecnologia, dalla sanità alle smart home. Tuttavia, la mia esperienza nei mercati che si rivolgono ai clienti ha mostrato rapidamente che il retail aveva il maggior potenziale di impatto. I retailer stanno costantemente cercando modi per aumentare la soddisfazione dei clienti e per capire meglio il loro pubblico, ma spesso si affidano a metodi superati che non forniscono informazioni in tempo reale o sollevano preoccupazioni sulla privacy con la raccolta di dati personali.

Attraverso la nostra fase di pilotaggio, è diventato chiaro che i retailer hanno bisogno di informazioni utili per migliorare, non solo dati. Non è sufficiente semplicemente identificare i clienti insoddisfatti — noi aiutiamo a spiegare il perché e offriamo raccomandazioni per miglioramenti immediati, mantenendo i clienti soddisfatti nel momento.

Wayvee utilizza un sensore che preserva la privacy senza telecamere. Come fa la tua tecnologia a catturare segnali fisiologici come il respiro e la frequenza cardiaca utilizzando onde radio (RF)?

Per noi, la privacy è una grande questione, ed è per questo che non ci affidiamo alle telecamere. Le telecamere possono ovviamente tracciare dove si trova qualcuno e cosa sta facendo, ma interpretare le emozioni può essere difficile, specialmente se la posizione o l’angolo della persona interferisce. Puoi immaginare quanti più telecamere devi installare per essere in grado di vedere una persona da diversi angoli?

Invece, utilizziamo le onde radio. Il sensore Wayvee, installato sugli scaffali o in altre posizioni chiave, emette segnali radio e li cattura quando rimbalzano, trasportando una gamma di dati — dal respiro e dalla frequenza cardiaca a piccoli spostamenti come la postura, la velocità di camminata e i gesti. I nostri algoritmi di intelligenza artificiale elaborano quindi questi dati e li convertono in informazioni emotive, riconoscendo se una persona è arrabbiata, felice, neutra, ecc.

Puoi spiegare come l’algoritmo di intelligenza artificiale elabora questi segnali fisiologici e li traduce in informazioni utili per i retailer?

I dispositivi Wayvee catturano segnali di onde radio, permettendo ai nostri algoritmi di identificare oggetti e localizzare le persone. La nostra intelligenza artificiale analizza quindi le loro risposte utilizzando una rete neurale addestrata basata sul modello arousal-valence, che valuta l’intensità emotiva e la positività.

Ci concentriamo sui cambiamenti emotivi in tempo reale piuttosto che sugli stati generali, sfruttando il nostro vasto set di dati per stabilire linee guida per l’identificazione di emozioni come felicità, tristezza o frustrazione. Questi dati vengono inviati a un server che alimenta Wayvee, fornendo ai retailer analisi in tempo reale, compresi Customer Satisfaction (C-SAT), metriche di engagement e altre informazioni. I retailer possono generare report personalizzati e ricevere avvisi per l’insoddisfazione dei clienti, abilitando azioni immediate.

Cosa rende il tuo approccio all’Emotion AI, basato su segnali fisiologici come HRV e gesti del corpo, più efficace rispetto ai metodi tradizionali come i sondaggi o la sorveglianza video?

Uniamo tutto in una sola soluzione! I sondaggi tradizionali sono lenti, catturando solo il feedback dello 0,1% dei clienti, spesso risultando in risposte distorte. Il nostro approccio si concentra sulle reazioni subconsce, che sono più accurate perché sono involontarie. Ciò ci consente di coprire il 100% dei clienti che interagiscono con uno scaffale e di fornire informazioni in tempo reale entro circa due minuti attraverso il nostro dashboard.

Quando si tratta di metodi basati su video, essi si affidano alle telecamere, che naturalmente sollevano preoccupazioni sulla privacy, anche quando vengono applicate misure come l’offuscamento del viso. Volevamo creare una soluzione che rispettasse la privacy dei clienti pur fornendo le informazioni di cui i retailer hanno bisogno.

Come fa la tecnologia RF di Wayvee a garantire la privacy dei clienti pur fornendo approfondite informazioni emotive?

È abbastanza semplice — non vediamo i volti delle persone o identifichiamo le loro figure nello spazio. Tutti i dati che riceviamo sono completamente anonimi. A differenza di altre soluzioni che offuscano i volti o creano modelli 3D per affrontare le preoccupazioni sulla privacy, non dobbiamo fare nulla di tutto ciò perché il modo in cui raccogliamo le informazioni è completamente diverso. Non stiamo lavorando con immagini; è tutto fatto attraverso segnali, quindi le preoccupazioni sulla privacy non entrano in gioco allo stesso modo.

Wayvee offre un feedback immediato su metriche come la soddisfazione del cliente (C-SAT) e l’engagement. Come queste informazioni influenzano la capacità di un retailer di apportare cambiamenti operativi rapidi ed efficaci?

Al nostro nucleo, ci concentriamo sul fornire informazioni utili per il miglioramento. Andiamo oltre metriche come il tempo di permanenza e la velocità media, che possono essere relative ma non raccontano tutta la storia. Il vero valore risiede nel combinare queste metriche con informazioni più profonde che spiegano i risultati. Con i nostri dati, i retailer possono ottimizzare il layout dei negozi attraverso test A/B, sperimentando con disposizioni degli scaffali, display e media retail per migliorare la soddisfazione dei clienti.

Aiutiamo anche con la pianificazione del carico di lavoro, raccomandando l’allocazione delle risorse in base al flusso dei clienti e all’engagement. Ad esempio, durante un progetto pilota con un negozio di scarpe, abbiamo scoperto che un movimento più veloce dei clienti si correlava con acquisti più alti. L’impiego del personale stava in realtà rallentando il processo, quindi abbiamo suggerito di ridurre il personale durante i periodi di punta, il che ha aumentato le vendite. È sorprendente come piccoli cambiamenti possano avere un impatto così significativo!

Man mano che più retailer adottano soluzioni guidate dalla privacy, dove vedi il futuro dell’analisi in-store diretta? Come pianifichi di espandere la tecnologia e la portata di Wayvee nei prossimi anni?

Penso che il futuro dell’analisi in-store sarà sicuramente orientato verso un maggiore focus sul cliente. Non si tratta solo di rendere l’esperienza di shopping più fluida e piacevole, ma anche di rispettare la loro privacy. Con Wayvee, abbiamo grandi piani davanti. Oltre a ciò che stiamo già facendo, ci sono così tante potenziali applicazioni per la nostra tecnologia — sia che si tratti di misurare l’efficacia dei media retail o di capire come diversi tipi di contenuto influenzano i clienti. Stiamo anche esplorando cose come la previsione dei prezzi basata sull’intento di acquisto. C’è così tanto potenziale per aiutare i retailer a evolversi mantenendo i loro clienti al centro dell’esperienza di shopping.

In termini di scalabilità, quanto è facile per i retailer integrare la soluzione di Wayvee nella loro infrastruttura di negozio esistente?

Il nostro dispositivo è facile da installare e richiede minime conoscenze tecniche, non necessitando di manutenzione continua. I retailer possono installarlo in soli 10-30 minuti attaccandolo a uno scaffale e impostando la zona di monitoraggio. A differenza dei sistemi di telecamere, non c’è bisogno di una grande installazione iniziale. I retailer possono iniziare con pochi sensori durante un periodo di test e espandersi come necessario. Ogni dispositivo copre un raggio di 3,5 metri, e una volta che ci inviano il layout del loro negozio, lo carichiamo sul dashboard per la raccolta dati precisa. Tutti i dati del dispositivo sono centralizzati in un unico dashboard per un facile monitoraggio e confronto.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Wayvee Analytics.