Alex Ovcharov, grunnlegger og CPO av Wayvee Analytics – Intervju-serie

Alex Ovcharov er grunnlegger og Chief Product Officer av Wayvee Analytics, en løsning for sanntids kundetilfredshet og engasjement i detaljhandelen, og medgrunnlegger av Sensemitter. Han har omfattende erfaring innen forskning, produktutvikling og analyse av kundeatferd, oppnådd gjennom roller som produkt direktør i Shazam Eastern Europe og gjennom hans entreprenørskapsprosjekter.

Hans profesjonelle reise inkluderer å være pioner innen suksessfulle augmented reality (AR)-kampanjer i Shazam, og å være medgrunnlegger av Sensemitter, et selskap som analyserer gaming-erfaringer. Inspirert av en oppdagelse i WiFi-sensing, introduserte Alex og hans team av utviklere og tidligere CERN-fysikere AI-algoritmer for emosjonsanalyse, noe som ledet til etableringen av Wayvee Analytics i mai 2023. Denne innovasjonen innen Emotion AI er satt til å transformere hvordan detaljhandlere får aksjonsable innsikter om kundetilfredshet og engasjement, levert i sanntid uten å bruke kameraer eller undersøkelser, og samtidig respektere brukernes personvern.

Hva inspirerte etableringen av Wayvee Analytics, og hvordan bidro din bakgrunn fra Shazam og Sensemitter til denne reisen?

Mine erfaringer har formet hva vi gjør i Wayvee, med fokus på gjenkjenning av emosjoner. Under min tid i Shazam Eastern Europe, lanserte jeg regionens første Augmented Reality (AR)-kampanje og så hvordan ansiktsuttrykk avslørte emosjonelle mønster. Som leder for et forskningsprosjekt som brukte ansiktskoding, innsett jeg at mange bransjer som detaljhandel var interessert i slik teknologi, selv om personvern og tekniske begrensninger var store utfordringer.

Med min bakgrunn i nevrovitenskap og produktutvikling, så jeg behovet for bedre kundeforståelse i offline-miljøer, der eksisterende verktøy var enten langsomme i tilbakemelding eller personvern-invasiv. Dette ledet oss, sammen med tidligere CERN-fysikere, til å utvikle Wayvees Emotion AI, som overvinner disse utfordringene med en teknologi som opererer med radiobølger, sikrer 100% kundepersonvern og leverer innsikter i sanntid.

Kan du dele mer om oppdagelsen i WiFi-sensing som utløste skapelsen av Wayvee?

I mai 2023, kom jeg over en artikkel som virkelig fikk min interesse – det var om WiFi-sensing for å spore menneskelig bevegelse. Den beskrev hvordan WiFi-baserte enheter kunne fange data om hvordan mennesker beveger seg, og hvordan radiobølger er ekstremt følsomme for disse posisjonsendringene. Det fikk meg til å tenke — hvis radiobølger kan detektere bevegelse, hvorfor kunne de ikke også fange hjerteaktivitet og pust?

Sammen med Viacheslav Matiunin, Wayvees CTO og en fysiker som ledet dataanalyse for LHCb-eksperimentet ved CERN, og en gruppe forskere og nevrovitenskapsmenn, bygde vi en prototype som brukte en vanlig WiFi-router for å teste ideen. Teamet utviklet en algoritme som kunne detektere pust og mikrobevegelser ved hjelp av bare WiFi-signaler, og vi patenterte teknologien. Dette markerte begynnelsen på å utvikle vår MVP og til slutt vår egen hardware-enhet – Wayvee-sensoren.

Wayvee ble lansert ut av stealth i 2024. Kan du snakke om de initielle målene for selskapet og hvordan du ser for deg å transformere detaljhandelsanalytikken?

Som et dypteknologiselskap fokusert på Emotion AI for den fysiske verden, ser vi flere potensielle anvendelser for denne teknologien, fra helse til smarte hjem. Imidlertid viste min erfaring i kundeorienterte markeder raskt at detaljhandel hadde størst potensiale for innvirkning. Detaljhandlere søker konstant etter måter å øke kundetilfredshet og bedre forstå sin målgruppe, men de ofte avhenger av foreldede metoder som ikke gir sanntidsinnsikt eller stiller personvernproblemer ved personlig datainnsamling.

Gjennom vår pilotfase, har det blitt klart at detaljhandlere trenger aksjonsable innsikter, ikke bare data. Det er ikke nok å bare identifisere misfornøyde kunder — vi hjelper å forklare hvorfor og tilby anbefalinger for umiddelbar forbedring, og holder kundene tilfreds i øyeblikket.

Wayvee bruker en personvern-vennlig sensor uten kameraer. Hvordan klarer din teknologi å fange fysiologiske signaler som pust og hjerteaktivitet ved hjelp av radiofrekvens (RF)-bølger?

For oss er personvern en stor sak, og det er derfor vi ikke avhenger av kameraer. Kameraer kan spore hvor noen er og hva de gjør, men å tolke emosjoner kan være vanskelig, særlig hvis personens posisjon eller vinkel kaster det av. Kan du forestille deg hvor mange kameraer du trenger å installere for å kunne se en person fra forskjellige vinkler?

I stedet bruker vi radiobølger. Wayvee-sensoren, installert på hyller eller andre nøkkelposisjoner, sender ut radiosignaler og fanger dem når de returnerer, bærende en rekke data — fra pust og hjerteaktivitet til subtile endringer som holdning, gåhastighet og gester. Våre AI-algoritmer prosesserer så denne dataen og konverterer den til emosjonelle innsikter, gjenkjenner om en person er sint, glad, nøytral osv.

Kan du forklare hvordan AI-algoritmen prosesserer disse fysiologiske signalene og omgjør dem til aksjonsable innsikter for detaljhandlere?

Wayvee-enhetene fanger radiobølgesignaler, som tillater våre algoritmer å identifisere objekter og lokalisere mennesker. Vårt AI analyserer deres responser ved hjelp av et trent neuralt nettverk basert på arousal-valence-modellen, som vurderer emosjonell intensitet og positivitet.

Vi fokuserer på sanntids emosjonelle endringer i stedet for generelle tilstander, og utnytter vår omfattende datasett for å etablere baselinjer for å identifisere emosjoner som lykke, sorg eller frustrasjon. Denne dataen sendes til en server som driver Wayvee, og gir detaljhandlere sanntidsanalyse, inkludert Kundetilfredshet (C-SAT), engasjementsmetrikker og andre innsikter. Detaljhandlere kan generere egne rapporter og motta varsler for kundemisnøye, og ermöglice umiddelbar handling.

Hva gjør din tilnærming til Emotion AI, som er basert på fysiologiske signaler som HRV og kroppsgester, mer effektiv enn tradisjonelle metoder som undersøkelser eller videoovervåking?

Vi bringer alt sammen i én løsning! Tradisjonelle undersøkelser er langsomme, og fanger bare tilbake fra om lag 0,1% av kundene, ofte resulterende i forvrengte responser. Vår tilnærming fokuserer på ubevisste reaksjoner, som er mer nøyaktige fordi de er ufrivillige. Dette lar oss dekke 100% av kundene som interagerer med en hylla og levere sanntidsinnsikt innen om lag to minutter gjennom vår dashboard.

Når det gjelder video-baserte metoder, avhenger de av kameraer, som naturlig nok reiser personvernproblemer, selv når mål som ansiktsusking brukes. Vi ønsket å skape en personvern-vennlig løsning som ikke gjør folk til å føle seg overvåket, og det er derfor vi har tatt en annen tilnærming helt — en som respekterer kundepersonvern samtidig som den leverer innsiktene detaljhandlere trenger.

Hvordan sikrer Wayvees RF-teknologi kundepersonvern samtidig som den gir dype emosjonelle innsikter?

Det er ganske enkelt — vi ser ikke på folks ansikter eller identifiserer deres figurer i et rom. All data vi mottar er fullstendig anonymisert. I motsetning til andre løsninger som uskarper ansikter eller lager 3D-modeller for å håndtere personvernproblemer, trenger vi ikke å gjøre noen av disse tingene fordi måten vi samler informasjon på er helt forskjellig. Vi arbeider ikke med visuelle data; det er alt gjort gjennom signaler, så personvernproblemer kommer ikke inn i bildet på samme måte.

Wayvee tilbyr umiddelbar tilbakekobling på metrikker som kundetilfredshet (C-SAT) og engasjement. Hvordan påvirker disse innsiktene detaljhandlernes evne til å gjøre raske og effektive operasjonelle endringer?

Til vår kjerne, fokuserer vi på å levere aksjonsable innsikter for forbedring. Vi går ut over metrikker som oppholdstid og gjennomsnittshastighet, som kan være relative men ikke forteller hele historien. Den virkelige verdien ligger i å kombinere disse metrikker med dypere innsikter som forklarer resultater. Med vår data kan detaljhandlere optimalisere butikkutformingen gjennom A/B-testing, eksperimentering med hyller, utstillinger og detaljhandelsmedier for å forbedre kundetilfredshet.

Vi hjelper også med arbeidsplanlegging ved å anbefale ressursallokering basert på kundestrøm og engasjement. For eksempel, under et pilotprosjekt med en sko-butikk, oppdaget vi at raskere kundebewegelse korrelerte med høyere salg. Personalets involvering var faktisk å senke prosessen, så vi foreslo å redusere personalet under topp-tider, noe som økte salget. Det er fantastisk å se hvordan små endringer kan ha en så stor innvirkning!

Som flere detaljhandlere adopterer personvern-drevne løsninger, hvor ser du fremtiden for butikk-analytikken?

Jeg tror fremtiden for butikk-analytikken vil definitivt gå mot å være mer kunde-orientert. Det handler ikke bare om å gjøre kundens handle-erfaring glattere og mer behagelig, men også om å respektere deres personvern. Med Wayvee har vi store planer fremover. Foruten det vi allerede gjør, er det mange potensielle anvendelser for vår teknologi — enten det er å måle effekten av detaljhandelsmedier eller å forstå hvordan ulike typer innhold påvirker kunder. Vi ser også på ting som prisforutsigelse basert på kjøpsintensjon. Det er så mye mulighet til å hjelpe detaljhandlere å utvikle seg samtidig som de holder kundene i sentrum av handle-erfaringen.

I forhold til skalerbarhet, hvor enkelt er det for detaljhandlere å integrere Wayvees løsning i deres eksisterende butikk-infrastruktur?

Vår enhet er enkel å installere og krever minimal teknisk kunnskap, og trenger ingen pågående vedlikehold. Detaljhandlere kan sette den opp på bare 10 til 30 minutter ved å feste den til en hylla og sette overvåkingsområdet. I motsetning til kamera-systemer, er det ingen behov for en stor oppfront-installasjon. Detaljhandlere kan starte med noen sensorer under en testperiode og utvide etter behov. Hver enhet dekker et 3,5-meter område, og når de sender oss butikk-layouten, laster vi den opp til dashbordet for nøyaktig datainnsamling. All enhetsdata er sentralisert i ett dashbord for enkel overvåking og sammenligning.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer kan besøke Wayvee Analytics.