Alex Ovcharov, Wayvee Analytics 的创始人和首席产品官 – 采访系列

Alex Ovcharov 是 Wayvee Analytics 的创始人和首席产品官，Wayvee Analytics 是一家为零售业提供实时客户满意度和参与度监测解决方案的公司，他也是 Sensemitter 的联合创始人。他在担任 Shazam 东欧产品总监和创业期间积累了丰富的研究、产品开发和客户行为分析经验。

他的职业生涯包括在 Shazam 开发成功的增强现实（AR）活动，并联合创立了游戏体验分析公司 Sensemitter。受 WiFi 感知技术的启发，Alex 和他的开发团队以及前 CERN 物理学家开发了情感分析的 AI 算法，导致 Wayvee Analytics 于 2023 年 5 月成立。这项情感 AI 创新有望改变零售商获取客户满意度和参与度可行见解的方式，实时提供反馈，而无需使用摄像头或调查，同时尊重用户的隐私。

是什么启发了 Wayvee Analytics 的成立，您在 Shazam 和 Sensemitter 的背景如何为这段旅程做出贡献？

我的经历塑造了我们在 Wayvee 的工作，专注于情感识别。在我在 Shazam 东欧的时间里，我启动了该地区的第一个增强现实（AR）活动，并看到了面部表情如何揭示情感模式。领导一个使用面部编码的研究项目，我意识到许多行业，如零售业，对此类技术感兴趣，尽管隐私和技术限制是主要挑战。

结合我的神经科学和产品开发背景，我看到了在离线环境中更好地理解客户的需求，在那里现有的工具要么反馈收集速度慢，要么侵犯隐私。这导致我们与前 CERN 物理学家一起开发 Wayvee 的情感 AI，使用一种可以用无线电波工作的技术，确保 100% 的客户隐私，并实时提供见解。

您能否分享更多关于 WiFi 感知技术的发现，这一发现激发了 Wayvee 的创立？

2023 年 5 月，我偶然发现了一篇文章，这篇文章真正引起了我的兴趣 – 它是关于 WiFi 感知技术用于跟踪人类运动的。它描述了如何使用 WiFi 设备捕获有关人们如何移动的数据，以及无线电波如何对位置变化非常敏感。这让我想 – 如果无线电波可以检测运动，为什么它们不能捕获心率和呼吸？这些是理解情绪状态的关键指标。

与 Wayvee 的首席技术官 Viacheslav Matiunin 和一组研究人员以及神经科学家合作，我们使用普通 WiFi 路由器测试了这个想法。团队开发了一种可以使用 WiFi 信号检测呼吸和微运动的算法，我们对该技术申请了专利。这标志着我们开发 MVP 和最终自己的硬件设备 – Wayvee 传感器的开始。

Wayvee 于 2024 年从隐秘状态中脱颖而出。您能否谈谈公司的初始目标以及您如何设想转变零售分析格局？

作为一家专注于物理世界的情感 AI 的深科技公司，我们看到了这项技术在医疗保健、智能家居等领域的各种潜在应用。然而，我在面向客户的市场中的经验很快表明，零售业具有最大的影响潜力。零售商不断寻找提高客户满意度和更好地了解其受众的方法，但他们经常依赖过时的方法，这些方法无法提供实时见解或面临个人数据收集的隐私问题。

通过我们的试点阶段，已经很明显，零售商需要可行的见解，而不仅仅是数据。仅仅确定不满意的客户是不够的 – 我们帮助解释原因并提供改进建议，以保持客户在那一刻的满意度。

Wayvee 使用无摄像头的隐私保护传感器。您的技术如何使用无线电频率（RF）波捕获呼吸和心率等生理信号？

对于我们来说，隐私是一个大问题，这就是为什么我们不依赖摄像头。摄像头显然可以跟踪某人的位置和活动，但解释情绪可能很棘手，尤其是如果人的位置或角度偏离了。

相反，我们使用无线电波。安装在货架或其他关键位置的 Wayvee 传感器发出无线电信号，并在信号反弹回来时捕获它们，携带一系列数据 – 从呼吸和心率到微妙的变化，如姿势、步行速度和手势。我们的 AI 算法然后处理这些数据并将其转换为情绪见解，识别一个人是否愤怒、快乐、中立等。

您能否解释 AI 算法如何处理这些生理信号并将其转换为零售商的可行见解？

Wayvee 设备捕获无线电波信号，使我们的算法能够识别对象并定位人员。我们的 AI 使用基于唤醒-正性模型的训练神经网络分析他们的反应，该模型评估情绪强度和正性。

我们专注于实时的情绪变化，而不是整体状态，利用我们的庞大数据集来建立识别情绪的基准，如幸福、悲伤或沮丧。这些数据被发送到 Wayvee 的服务器，向零售商提供实时分析，包括客户满意度（C-SAT）、参与度指标和其他见解。零售商可以生成自定义报告并接收客户不满意的警报，从而采取立即行动。

您的方法与传统方法（如调查或视频监控）相比，为什么更有效？

我们将一切整合到一个解决方案中！传统调查很慢，只能从大约 0.1% 的客户那里收集反馈，往往导致偏见的响应。我们的方法关注潜意识反应，这些反应更准确，因为它们是无意识的。这使我们能够覆盖 100% 的与货架交互的客户，并在我们的仪表板上提供大约两分钟的实时见解。

当谈到基于视频的方法时，它们依赖于摄像头，这自然会引发隐私问题，即使采取了面部模糊等措施。我们希望创建一个以隐私为首要考虑的解决方案，这不会让人们感到被监视，这就是为什么我们采取了完全不同的方法 – 一种既尊重客户隐私又能提供零售商需要的见解的方法。

Wayvee 的 RF 技术如何确保客户隐私，同时提供深入的情绪见解？

这很简单 – 我们看不到人们的脸或在空间中识别他们的身形。我们收到的所有数据都是完全匿名的。与其他需要模糊面部或创建 3D 模型来处理隐私问题的解决方案不同，我们不需要这样做，因为我们收集信息的方式完全不同。我们不处理视觉数据；一切都是通过信号完成的，因此隐私问题不会以同样的方式出现。

Wayvee 提供客户满意度（C-SAT）和参与度等指标的即时反馈。这些见解如何影响零售商快速有效地做出运营决策的能力？

在我们的核心，我们专注于提供可行的见解来改进。我们超越了停留时间和平均速度等指标，这些指标可以是相对的，但不能告诉我们全部的故事。真正的价值在于将这些指标与更深入的见解结合起来，以解释结果。使用我们的数据，零售商可以通过 A/B 测试优化店铺布局，尝试货架布局、展示和零售媒体，以提高客户满意度。

我们还通过建议根据客户流量和参与度分配资源来帮助工作量规划。例如，在一家运动鞋店的试点项目中，我们发现客户移动速度更快与更高的购买量相关。工作人员的参与实际上减慢了这个过程，因此我们建议在高峰时段减少工作人员，这增加了销售额。很惊讶，小的改变竟然会产生如此大的影响！

随着更多零售商采用以隐私为导向的解决方案，您预见未来店内分析的发展方向如何？您计划如何在未来几年扩展 Wayvee 的技术和影响力？

我认为店内分析的未来将绝对是以客户为中心的。它不仅仅是让购物体验更加顺畅和愉快，还要尊重他们的隐私。有了 Wayvee，我们有很多计划。除了我们已经做的事情之外，我们的技术还有很多潜在的用例 – 无论是衡量零售媒体的有效性还是了解不同类型的内容如何影响客户。我们甚至正在探索基于购买意图的价格预测等事情。有这么多机会帮助零售商进化，同时将客户放在购物体验的中心。

在可扩展性方面，零售商将 Wayvee 的解决方案集成到现有的店铺基础设施中有多容易？

我们的设备易于安装，需要最少的技术知识，无需持续维护。零售商可以在 10 到 30 分钟内通过将其附着在货架上并设置监控区域来设置它。与摄像头系统不同，无需大规模的前期安装。零售商可以从几个传感器开始测试，然后根据需要扩展。每个设备覆盖 3.5 米的范围，一旦他们向我们发送店铺布局，我们将其上传到仪表板以进行准确的数据收集。所有设备数据都集中在一个仪表板中，方便监控和比较。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 Wayvee Analytics。