알렉스 오브차로프 의 창립자이자 CEO입니다. 웨이비애널리틱스, 소매업을 위한 실시간 고객 만족 및 참여 모니터링 솔루션이자 Sensemitter의 공동 창립자입니다. 그는 Shazam Eastern Europe의 제품 디렉터로서의 역할과 기업가적 벤처를 통해 얻은 연구, 제품 개발 및 고객 행동 분석 분야에서 광범위한 경험을 보유하고 있습니다.
그의 전문적인 경력에는 Shazam에서 성공적인 증강 현실(AR) 캠페인을 개척하고 게임 경험 분석 회사인 Sensemitter를 공동 창립하는 것이 포함됩니다. WiFi 감지의 발견에서 영감을 받아 Alex와 그의 개발자 및 전 CERN 물리학자로 구성된 팀은 감정 분석을 위한 AI 알고리즘을 도입하여 2023년 5월 Wayvee Analytics를 설립했습니다. Emotion AI의 이러한 혁신은 소매업체가 고객에 대해 실행 가능한 통찰력을 얻는 방법을 변화시킬 것입니다. 사용자의 개인 정보를 존중하면서 카메라나 설문 조사를 사용하지 않고 실시간으로 만족과 참여를 제공합니다.
Wayvee Analytics의 창립에 영감을 준 것은 무엇이며 Shazam 및 Sensemitter에 대한 배경이 이 여정에 어떻게 기여했습니까?
내 경험은 감정 인식에 중점을 두고 Wayvee에서 하는 일을 형성했습니다. Shazam Eastern Europe에 근무하는 동안 저는 지역 최초의 증강 현실(AR) 캠페인을 시작하고 얼굴 표정이 어떻게 감정 패턴을 드러내는지 보았습니다. 얼굴 코딩을 사용하는 연구 프로젝트를 주도하면서 저는 소매업과 같은 많은 산업이 이러한 기술에 관심이 있지만 개인 정보 보호 및 기술 제한이 주요 과제라는 것을 깨달았습니다.
신경과학과 제품 개발에 대한 저의 배경을 결합하면서 저는 기존 도구가 피드백 수집 속도가 느리거나 개인 정보 보호를 침해하는 오프라인 환경에서 더 나은 고객 이해가 필요하다는 것을 깨달았습니다. 이로 인해 우리는 전 CERN 물리학자들과 함께 Wayvee의 Emotion AI를 개발하여 전파로 작동하는 기술로 이러한 문제를 극복하고 100% 고객 개인 정보 보호를 보장하고 실시간으로 통찰력을 제공하게 되었습니다.
Wayvee의 탄생을 촉발한 WiFi 감지 분야의 발견에 대해 더 자세히 공유해 주실 수 있나요?
2023년 5월에 나는 기사 그것은 내 관심을 정말 불러일으켰습니다. 인간의 움직임을 추적하기 위한 Wi-Fi 감지에 관한 것이었습니다. Wi-Fi 기반 장치가 사람들이 어떻게 움직이는지에 대한 데이터를 캡처할 수 있는 방법과 전파가 이러한 위치 변화에 어떻게 극도로 민감한지 설명했습니다. 그래서 생각하게 되었습니다. 전파가 움직임을 감지할 수 있다면 왜 심박수와 호흡도 포착할 수 없는 걸까요? 이는 감정 상태를 이해하기 위한 주요 지표입니다.
Wayvee의 CTO이자 CERN에서 LHCb 실험의 데이터 분석을 주도한 물리학자인 Viacheslav Matiunin, 연구원 및 신경과학자 그룹과 함께 우리는 아이디어를 테스트하기 위해 일반 Wi-Fi 라우터를 사용하여 프로토타입을 제작했습니다. 연구팀은 Wi-Fi 신호만으로 호흡과 미세한 움직임을 감지할 수 있는 알고리즘을 설계하고 해당 기술에 대한 특허를 취득했습니다. 이는 MVP 개발의 시작이었고 결국 자체 하드웨어 장치인 Wayvee 센서 개발의 시작이었습니다.
Wayvee는 2024년에 비밀리에 출시되었습니다. 회사의 초기 목표와 소매 분석 환경 변화를 어떻게 구상하고 있는지 말씀해 주시겠습니까?
실제 세계를 위한 Emotion AI에 초점을 맞춘 딥 테크 기업으로서 우리는 의료부터 스마트 홈까지 이 기술의 다양한 잠재적 응용 분야를 보고 있습니다. 그러나 고객을 대면하는 시장에서의 경험을 통해 소매업이 영향력이 가장 크다는 사실이 금방 드러났습니다. 소매업체는 고객 만족도를 높이고 청중을 더 잘 이해할 수 있는 방법을 지속적으로 모색하고 있지만, 실시간 통찰력을 제공하지 않거나 개인 데이터 수집과 관련된 개인 정보 보호 문제에 직면하지 않는 구식 방법에 의존하는 경우가 많습니다.
파일럿 단계를 통해 소매업체에는 데이터뿐만 아니라 실행 가능한 통찰력이 필요하다는 것이 분명해졌습니다. 단순히 불만족스러운 고객을 식별하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 우리는 이유를 설명하고 즉각적인 개선을 위한 권장 사항을 제공하여 고객이 그 순간에 만족할 수 있도록 지원합니다.
Wayvee는 카메라 없이 개인 정보 보호 센서를 사용합니다. 귀하의 기술은 무선 주파수(RF) 파를 사용하여 호흡 및 심박수와 같은 생리학적 신호를 어떻게 포착합니까?
우리에게는 개인 정보 보호가 중요한 문제이므로 카메라에 의존하지 않습니다. 카메라는 분명히 누군가가 어디에 있는지, 무엇을 하고 있는지 추적할 수 있지만 감정을 해석하는 것은 까다로울 수 있습니다. 특히 사람의 위치나 각도로 인해 이해하기 어려운 경우에는 더욱 그렇습니다. 사람을 다른 각도에서 볼 수 있으려면 얼마나 많은 카메라를 설치해야 하는지 상상할 수 있습니까?
대신 우리는 전파를 사용합니다. 선반이나 기타 주요 위치에 설치된 Wayvee 센서는 무선 신호를 방출하고 신호가 돌아올 때 이를 캡처하여 호흡, 심박수부터 자세, 걷는 속도, 몸짓과 같은 미묘한 변화에 이르기까지 다양한 데이터를 전달합니다. 그런 다음 우리의 AI 알고리즘은 이 데이터를 처리하여 감정적인 통찰로 변환하여 사람이 화가 났는지, 행복한지, 중립적인지 등을 인식합니다.
AI 알고리즘이 어떻게 이러한 생리학적 신호를 처리하고 이를 소매업체를 위한 실행 가능한 통찰력으로 변환하는지 설명할 수 있습니까?
Wayvee 장치는 전파 신호를 캡처하여 알고리즘을 통해 물체를 식별하고 사람을 찾을 수 있습니다. 그런 다음 우리의 AI는 정서적 강도와 긍정성을 평가하는 각성-가치 모델을 기반으로 훈련된 신경망을 사용하여 그들의 반응을 분석합니다.
우리는 전반적인 상태보다는 실시간 감정 변화에 중점을 두고 광범위한 데이터 세트를 활용하여 행복, 슬픔, 좌절과 같은 감정을 식별하기 위한 기준을 설정합니다. 이 데이터는 Wayvee를 지원하는 서버로 전송되어 소매업체에 고객 만족도(C-SAT), 참여 지표 및 기타 통찰력을 포함한 실시간 분석을 제공합니다. 소매업체는 맞춤형 보고서를 생성하고 고객 불만에 대한 알림을 받아 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다.
HRV 및 신체 제스처와 같은 생리적 신호를 기반으로 하는 감정 AI에 대한 귀하의 접근 방식이 설문 조사나 비디오 감시와 같은 기존 방법보다 더 효과적인 이유는 무엇입니까?
우리는 모든 것을 하나의 솔루션으로 통합합니다! 기존 설문조사는 속도가 느리고 약 0.1%의 고객으로부터 피드백만 수집하므로 종종 편향된 응답이 발생합니다. 우리의 접근 방식은 무의식적 반응에 초점을 맞추고 있으며 이는 비자발적이기 때문에 더 정확합니다. 이를 통해 선반과 상호 작용하는 고객의 100%를 다루고 대시보드를 통해 약 2분 이내에 실시간 통찰력을 제공할 수 있습니다.
비디오 기반 방법의 경우 카메라에 의존하므로 얼굴 흐리게 처리와 같은 조치를 적용하더라도 당연히 개인 정보 보호 문제가 발생합니다. 우리는 사람들이 감시당하고 있다는 느낌을 주지 않는 개인 정보 보호 우선 솔루션을 만들고 싶었습니다. 이것이 바로 고객 개인 정보를 존중하면서도 소매업체에 필요한 통찰력을 제공하는 완전히 다른 접근 방식을 취한 이유입니다.
Wayvee의 RF 기술은 어떻게 깊은 감정적 통찰력을 제공하면서도 고객의 개인정보 보호를 보장합니까?
그것은 매우 간단합니다. 우리는 사람들의 얼굴을 보거나 공간에서 그들의 모습을 식별하지 않습니다. 우리가 받는 모든 데이터는 완전히 익명으로 처리됩니다. 개인 정보 보호 문제를 다루기 위해 얼굴을 흐리게 하거나 3D 모델을 생성하는 다른 솔루션과 달리 정보를 수집하는 방식이 완전히 다르기 때문에 그러한 작업을 수행할 필요가 없습니다. 우리는 시각적인 작업을 하는 것이 아닙니다. 그것은 모두 신호를 통해 이루어지므로 개인 정보 보호 문제는 같은 방식으로 작용하지 않습니다.
Wayvee는 고객 만족도(C-SAT) 및 참여와 같은 지표에 대한 즉각적인 피드백을 제공합니다. 이러한 통찰력은 신속하고 효과적인 운영 변경을 수행하는 소매업체의 능력에 어떤 영향을 미칩니까?
우리의 핵심은 개선을 위한 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 우리는 상대적일 수 있지만 전체 내용을 알려주지는 않는 체류 시간 및 평균 속도와 같은 측정항목을 뛰어넘습니다. 실제 가치는 이러한 지표를 결과를 설명하는 더 깊은 통찰력과 결합하는 데 있습니다. 우리 데이터를 사용하여 소매업체는 A/B 테스트를 통해 매장 레이아웃을 최적화하고 선반 배열, 디스플레이 및 소매 미디어를 실험하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
또한 고객 흐름과 참여를 기반으로 리소스 할당을 권장하여 워크로드 계획을 지원합니다. 예를 들어, 운동화 매장의 파일럿 프로젝트에서 우리는 더 빠른 고객 이동이 더 높은 구매와 관련이 있다는 것을 발견했습니다. 직원 참여로 인해 실제로 프로세스가 느려지므로 피크 시간대에는 직원을 줄여 매출을 늘릴 것을 제안했습니다. 작은 변화가 얼마나 큰 영향을 미칠 수 있는지 놀랍습니다!
더 많은 소매업체가 개인 정보 보호 중심 솔루션을 채택함에 따라 매장 내 분석의 미래가 어디로 향할 것으로 보십니까? 향후 몇 년 동안 Wayvee의 기술과 도달 범위를 어떻게 확장할 계획인가요?
매장 내 분석의 미래는 확실히 고객 중심으로 기울어질 것이라고 생각합니다. 이는 쇼핑 경험을 더욱 원활하고 즐겁게 만드는 것뿐만 아니라 개인 정보를 존중하는 것이기도 합니다. Wayvee를 통해 우리는 앞으로 큰 계획을 가지고 있습니다. 우리가 이미 하고 있는 일 외에도 소매 미디어의 효율성을 측정하거나 다양한 유형의 콘텐츠가 고객에게 어떤 영향을 미치는지 이해하는 등 우리 기술에 대한 잠재적인 사용 사례가 너무 많습니다. 구매 의도에 따른 가격 예측 등도 조사하고 있습니다. 고객을 쇼핑 경험의 중심에 두는 동시에 소매업체의 발전을 도울 수 있는 기회는 무궁무진합니다.
확장성 측면에서 소매업체가 Wayvee의 솔루션을 기존 매장 인프라에 통합하는 것이 얼마나 쉬운가요?
우리의 장치는 설치가 쉽고 최소한의 기술적 노하우가 필요하며 지속적인 유지 관리가 필요하지 않습니다. 소매점에서는 선반에 부착하고 모니터링 구역을 설정하면 단 10~30분 만에 설정할 수 있습니다. 카메라 시스템과 달리 대규모 사전 설치가 필요하지 않습니다. 소매업체는 테스트 기간 동안 몇 개의 센서로 시작하고 필요에 따라 확장할 수 있습니다. 각 장치는 3.5미터 범위를 커버하며 매장 레이아웃을 보내면 정확한 데이터 수집을 위해 대시보드에 업로드합니다. 모든 장치 데이터는 하나의 대시보드에 집중되어 있어 쉽게 모니터링하고 비교할 수 있습니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자들은 방문하시기 바랍니다. 웨이비 분석.
게시물 Wayvee Analytics의 창립자이자 CEO인 Alex Ovcharov – 인터뷰 시리즈 처음 등장한 Unite.AI.
