Wayvee Analytics创始人兼首席产品官Alex Ovcharov – 采访系列

Alex Ovcharov 是Wayvee Analytics的创始人兼首席产品官，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。他在研究、产品开发和客户行为分析方面拥有丰富的经验，这些经验来自他在Shazam Eastern Europe担任产品总监的职位和他的创业经历。

他的职业生涯包括在Shazam推出成功的增强现实（AR）活动，以及联合创立Sensemitter，一家游戏体验分析公司。受WiFi感知发现的启发，Alex和他的开发团队以及前CERN物理学家引入了情感分析的AI算法，从而导致了Wayvee Analytics在2023年5月的成立。这项情感AI的创新将改变零售商获取客户满意度和参与度的可行见解的方式，这些见解将实时提供，不需要使用摄像头或调查，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 Eastern Europe的工作期间，我推出了该地区的首个增强现实（AR）活动，并看到面部表情揭示了情感模式。领导一个使用面部编码的研究项目，我意识到像零售这样的许多行业都对这种技术感兴趣，尽管隐私和技术限制是主要挑战。

结合我在神经科学和产品开发方面的背景，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物理学家一起开发了Wayvee的Emotion 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在WiFi感知中发现的内容，这些内容激发了Wayvee的创立？

2023年5月，我偶然发现了一篇文章，这篇文章真的引起了我的兴趣——它是关于使用WiFi跟踪人类运动的。它描述了WiFi设备如何捕获有关人们如何移动的数据，以及无线电波对这些位置变化非常敏感。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Viacheslav Matiunin（Wayvee的CTO和CERN的LHCb实验的数据分析负责人）以及一组研究人员和神经科学家一起，我们使用一个普通的WiFi路由器构建了一个原型来测试这个想法。团队开发了一个可以使用WiFi信号检测呼吸和微小运动的算法，我们对该技术进行了专利。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年从隐身状态中推出。您能否谈谈公司的最初目标，以及您如何设想Wayvee将改变零售分析格局？

作为一家专注于物理世界的情感AI的深科技公司，我们看到这项技术有多种潜在应用，从医疗保健到智能家居。然而，我在客户面向市场的经验很快表明，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，但他们通常依赖于过时的方法，这些方法不能提供实时的见解，也存在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，并提供改进的建议，让客户在那一刻保持满意。

Wayvee使用不带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）波捕获生理信号，如呼吸和心率？

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在哪里以及他们在做什么，但解释情绪可能很棘手，尤其是当人的位置或角度偏离时。您能想象出需要安装多少摄像头才能从不同的角度看到一个人吗？

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，并在它们反弹回来时捕获它们，携带着从呼吸和心率到微妙的姿势、步行速度和手势等一系列数据。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它们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物体并定位人员。我们的AI使用基于唤醒-效价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积极性。

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（如幸福、悲伤或沮丧）的基准。这些数据被发送到一个为Wayvee提供支持的服务器，为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，并在客户满意度低时接收警报，实现立即采取行动。

您的方法与传统方法（如调查或视频监控）相比，基于生理信号（如心率变异性和身体姿势）的情绪AI有什么优势？

我们将所有东西整合到一个解决方案中！传统调查很慢，只能捕获大约0.1%的客户反馈，通常会产生偏见的回应。我们的方法关注无意识的反应，这些反应更准确，因为它们是自发的。这使我们能够覆盖100%的与货架交互的客户，并在大约两分钟内通过我们的仪表板提供实时见解。

至于基于视频的方法，它们依赖于摄像头，这些摄像头自然会引发隐私问题，即使应用了面部模糊等措施。我们想创建一个以隐私为首要考虑的解决方案，这种解决方案不会让人们感觉像被监视一样，这就是为什么我们采取了完全不同的方法——这种方法尊重客户的隐私，同时仍然提供零售商需要的见解。

Wayvee的RF技术如何在提供深入情绪见解的同时确保客户隐私？

这很简单——我们看不到人们的脸或身形。我们收到的所有数据都是完全匿名的。与其他依赖摄像头的解决方案不同，即使应用了面部模糊或创建3D模型来处理隐私问题，我们不需要这样做，因为我们收集信息的方式完全不同。我们不使用视觉；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，这些指标可能是相对的，但不能告诉我们完整的故事。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。

我们还通过根据客户流动和参与度推荐资源分配来帮助工作量规划。例如，在与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购买量更高相关。员工的参与实际上是在减慢这个过程，所以我们建议在高峰时段减少员工数量，这增加了销售额。令人惊讶的是，小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，您如何看待店内分析的未来？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肯定会更加以客户为中心。不仅仅是让他们的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。在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。有很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，零售商如何轻松地将Wayvee的解决方案集成到现有的店铺基础设施中？

我们的设备易于安装，需要最少的技术知识，不需要持续维护。零售商可以在10到30分钟内将其设置在货架上并设置监控区域。与摄像头系统不同，无需大量的前期安装。零售商可以从几个传感器开始进行测试，然后根据需要扩展。每个设备覆盖3.5米的范围，一旦他们将店铺布局发送给我们，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，易于监控和比较。

感谢您接受这次精彩的采访，希望了解更多的读者请访问Wayvee Analytics。