L’Oréal और Emotiv ने Scent-sation विकसित किया है, जो एक इंटरैक्टिव शॉपिंग अनुभव है जो आपकी भावनात्मक प्रतिक्रियाओं के आधार पर उत्पादों का मिलान करता है।

ग्राहक वस्त्रों से लेकर परिवेश तक अपनी प्राथमिकताओं के बारे में कई सवालों के जवाब देते हैं, फिर एक Emotiv Insight EEG हेडसेट पहनते हैं। ग्राहक विभिन्न सुगंधों का परीक्षण करते हैं, जैसे "फ्लोरल" या "वूडी"। साथ ही, परिष्कृत एल्गोरिदम उनकी मस्तिष्क तरंगों को वास्तविक समय के performance metrics जैसे कि फोकस, उत्तेजना और तनाव के स्तर में अनुवादित करते हैं। Scent-sation प्रत्येक व्यक्ति की बायोमेट्रिक प्रतिक्रियाओं के आधार पर Yves Saint Laurent (YSL) के तीन लक्जरी इत्रों की सिफारिश करता है।

Scent-sation की शुरुआत 2021 के दुबई एक्सपो में YSL टेक इनोवेशन लैब में हुई थी। आगंतुक एक स्टाइलिश माहौल में खुद इस इंटरैक्टिव शॉपिंग अनुभव का प्रयास करने में सक्षम थे। सफल प्रदर्शन के बाद, उन्होंने दुनिया भर के चुनिंदा Yves Saint Laurent फ्लैगशिप स्टोर्स में Scent-sation को स्थापित किया। L’Oréal ने 2024 में कंज्यूमर इलेक्ट्रॉनिक्स शो में न्यूरोमार्केटिंग के लिए अपने अभिनव दृष्टिकोण को प्रस्तुत किया, जिसके लिए Scent-sation को एक प्रतिष्ठित इनोवेशन अवार्ड मिला।

"इस इमर्सिव सिस्टम के माध्यम से, हम 95% लोगों को उनकी आवश्यकताओं और इच्छाओं के अनुरूप व्यक्तिगत सुगंध प्रदान करने में सक्षम थे, जो इस तकनीक के बिना अविश्वसनीय रूप से बहुत कम होती," Yves Saint Laurent Beauté के इंटरनेशनल जनरल मैनेजर स्टीफ़न बेज़ी ने Emotiv के साथ साझेदारी के बारे में कहा। "इस श्रेणी में यह एक बहुत बड़ा पहला कदम है। एक बार जब हम यह जान जाते हैं कि कौन सी सुगंध लोगों को खुश, ऊर्जावान या अन्य भावनाएं महसूस कराती हैं, तो हम सुगंधों को और भी अधिक अनुकूलित कर सकते हैं - इसकी संभावनाएं असीम हैं।"

गंध और भावनाओं के बीच संबंध

मनुष्यों का अपनी गंध की भावना और यादों तथा भावनाओं के निर्माण के बीच एक गहरा संबंध है। हमारे पास लगभग 300 जीन हैं जो हमें घ्राण रिसेप्टर्स (olfactory receptors) का उपयोग करके कई अलग-अलग गंधों का पता लगाने में मदद करते हैं [1]। शोध से पता चलता है कि गंध से जुड़ी यादें अन्य इंद्रियों से प्रेरित यादों की तुलना में किसी व्यक्ति के जीवन में अधिक पीछे तक जा सकती हैं [2]।

L’Oréal के आंतरिक शोध के अनुसार, 77% उपभोक्ता चाहते हैं कि उनकी सुगंध उन्हें भावनात्मक लाभ प्रदान करे। एक ब्लाइंड टेस्ट के माध्यम से, L’Oréal ने यह भी पाया कि लोग खुशी और विश्राम सहित विभिन्न भावनाओं को अपनी पसंद की सुगंध से जोड़ते हैं। 12-34 वर्ष की आयु के आधे से अधिक उपभोक्ता कहते हैं कि वे अपने मूड के आधार पर सुगंध चुनते [3] हैं।

आधुनिक तकनीक ने हमसे दक्षता का वादा किया है, लेकिन अक्सर उपलब्ध विकल्पों की भारी संख्या भारी पड़ सकती है। प्रौद्योगिकी केवल उन्हीं विकल्पों को दिखाकर बेहतर विकल्प चुनने में हमारी मदद करती है जो मायने रखते हैं। L’Oréal और अन्य अग्रणी ब्रांडों ने इसे संभव बनाने के लिए न्यूरोमार्केटिंग का रुख किया है। नैतिक न्यूरोमार्केटिंग ग्राहकों को यह नहीं बताती है कि उन्हें क्या चाहिए, बल्कि उन्हें यह खोजने में मदद करती है कि वे वास्तव में क्या चाहते हैं, जिससे ग्राहकों की वफादारी बढ़ती है।

Scent-sation कैसे काम करता है?

Scent-sation अनुभव के केंद्र में इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी, या EEG है। एक पहनने योग्य हेडसेट आपके न्यूरॉन्स के सक्रिय होने पर आपके मस्तिष्क द्वारा उत्पन्न विद्युत गतिविधि को मापता है। शोधकर्ता अंतर्निहित मस्तिष्क गतिविधि के संकेतक के रूप में खोपड़ी पर EEG को मापते हैं।

जब आप किसी व्यक्ति के चेहरे को देखते हैं, तो सेंसर आपके मस्तिष्क में एक अद्वितीय विद्युत संकेत को माप सकते हैं। इसी तरह, जब आप किसी ऐसी चीज को सूंघते हैं जिससे आप प्यार करते हैं या नफरत करते हैं, तो शोधकर्ता पहचानने योग्य विद्युत पैटर्न देख सकते हैं। मस्तिष्क के कार्यों और वास्तविक समय में भावनात्मक प्रतिक्रियाओं को समझने के लिए शोधकर्ता विद्युत गतिविधि में बदलाव को माप और अध्ययन कर सकते हैं।

Emotiv ने एक custom olfactory detection product को तैयार करने और वितरित करने के लिए हमारे वर्षों के शोध विशेषज्ञता और कस्टम, परिष्कृत डिटेक्शन एल्गोरिदम विकसित करने के अनुभव का लाभ उठाया। L’Oréal के साथ साझेदारी में, हमने सैकड़ों प्रतिभागियों से डेटा एकत्र किया, जिन्हें YSL इत्र और सुगंधों की एक श्रृंखला के संपर्क में लाया गया था। प्रतिभागियों ने विभिन्न डोमेन (पसंद, परिचितता, खरीदने की संभावना, आदि) पर इन सुगंधों में से प्रत्येक के लिए व्यक्तिपरक रेटिंग भी प्रदान की।

घ्राण-संबंधित EEG का उपयोग करते हुए, Emotiv डेटा वैज्ञानिकों ने एक नया डिटेक्शन एल्गोरिदम बनाया जो प्रत्येक सुगंध से संबंधित विशिष्ट विशेषताओं को कैप्चर करता है। एल्गोरिदम को प्रत्येक एक्सपोज़र पर प्रत्येक व्यक्ति की स्व-रिपोर्ट की गई "पसंद/नापसंद" प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। अकॉर्ड के एक छोटे से सेट के प्रति मस्तिष्क की प्रतिक्रियाओं को एक दूसरे मॉडल में संयोजित किया जाता है जो यह भविष्यवाणी करता है कि एक प्रतिभागी को 27 YSL इत्रों में से प्रत्येक कितना आकर्षक लगेगा, और फिर शीर्ष तीन इत्रों की सिफारिश की जाती है।

एक सुगंध के साथ जोड़े गए स्टोर के अनूठे अनुभव, ब्रांड की स्थायी सुखद यादें बना सकते हैं। अनुभव को पूरा करने के बाद, व्यक्ति बढ़े हुए आत्मविश्वास के साथ खरीदारी के निर्णय लेते हैं।

आप EEG से क्या सीख सकते हैं?

शोध अध्ययनों में डेटा संग्रह का EEG एक सामान्य तरीका है। EEG को MRI और fMRI पर लाभ होता है क्योंकि यह मस्तिष्क की गतिविधि प्रक्रियाओं का तेजी से पता लगा सकता है। यह एक MRI मशीन को आरक्षित करने की तुलना में काफी सस्ती और कम समय लेने वाली है।

Emotiv द्वारा अग्रणी बनाया गया Wireless EEG, अधिक प्राकृतिक वातावरण में - यहाँ तक कि दूरस्थ रूप से भी - वास्तविक समय के मस्तिष्क डेटा के संग्रह की अनुमति देता है। यह इसे विशिष्ट रूप से "ऑनलाइन" उपयोगों के लिए उपयुक्त उपकरण बनाता है [4]। दूसरे शब्दों में, सारा डेटा एकत्र होने के बाद बाद में परिणाम देने के बजाय वास्तविक समय में Insight प्रदान करना।

रॉ (Raw) EEG एक ध्वनि तरंग को देखने के समान है, जिसमें बहुत कम संभावना है कि कोई व्यक्ति नग्न आंखों से इसका अर्थ समझ सके। "रॉ" EEG को देखकर बहुत कम चीजें समझी जा सकती हैं। आम तौर पर, वैज्ञानिक उस EEG को देखेंगे जो कई लोगों के बीच औसत है जो बार-बार एक उत्तेजना के संपर्क में आते हैं। न्यूरल ऑसिलेशन की मूलभूत बातों के बारे में और जानें: Basics of Neural Oscillations.

"शोर" को साफ करने के लिए EEG को संसाधित किया जाना चाहिए और किसी भी सार्थक पैटर्न को निकालने के लिए अक्सर गणितीय रूप से परिवर्तित किया जाना चाहिए। यह आम तौर पर वास्तविक डेटा संग्रह पूरा होने के बहुत समय बाद किया जाता है।

वास्तविक समय में EEG Insight उत्पन्न करना

यदि EEG को सार्थक होने के लिए साफ और परिवर्तित किया जाना है, तो यह वास्तविक समय में कैसे उपयोगी हो सकता है? पहले से एकत्र किए गए डेटा का उपयोग करके, हम मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम उत्पन्न कर सकते हैं जो विशिष्ट परिस्थितियों से जुड़ी मस्तिष्क गतिविधि के सामान्य पैटर्न की पहचान करते हैं। फिर आप इन एल्गोरिदम को अन्य स्थितियों के प्रति संवेदनशील होने के लिए ट्यून कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, हमने कई लोगों से उस समय EEG एकत्र किया जब वे कई निराशाजनक कार्य कर रहे थे। फिर हमने इस निराश EEG का एक गणितीय मॉडल विकसित किया और निराशा के स्तर को 0 और 100% के बीच मापा। इस मॉडल को सॉफ्टवेयर में एकीकृत किया जा सकता है जो यह दर्शाता है कि कब कोई नया व्यक्ति कुछ ऐसा कर रहा है जो उसे निराश करता है।

Emotiv ने इन वास्तविक समय के EEG Insight को विकसित करने में एक दशक से अधिक का समय बिताया है। हमने नियंत्रित प्रयोगात्मक परिस्थितियों में हजारों लोगों से EEG एकत्र किया है। हमारे अनूठे डेटाबेस और तरीकों का उपयोग करते हुए, हमने कई अलग-अलग मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम विकसित किए हैं जो वास्तविक समय में संज्ञानात्मक स्थितियों की पहचान कर सकते हैं।

इन Emotiv "डिटेक्शन्स" यानी Performance Metrics में निराशा, रुचि, विश्राम, जुड़ाव, उत्तेजना, तनाव और ध्यान शामिल हैं। हम इन डिटेक्शन्स को परिष्कृत करते हैं और आगे के परीक्षण के माध्यम से नए विकसित करते हैं।

एक उपभोक्ता अनुभव में वास्तविक समय के डिटेक्शन्स को एकीकृत करना

L’Oréal के सहयोग से, Emotiv ने हमारे घ्राण पहचान एल्गोरिदम को एक सहज ऐप-आधारित सौंदर्य अनुभव में एकीकृत किया। ब्यूटी एडवाइजर के साथ मिलकर, ग्राहकों ने सबसे पहले आठ भावनात्मक प्रोफाइलिंग प्रश्नों के उत्तर दिए, जिससे यह निर्धारित हुआ कि किन छह सुगंधों से उनके उत्तेजित होने की सबसे अधिक संभावना थी।

छह अकॉर्ड्स निर्धारित होने के साथ, ब्यूटी एडवाइजर ने ग्राहक को Emotiv हेडसेट पहनाया और एक्सपोज़र के माध्यम से उनका मार्गदर्शन किया। ग्राहकों ने प्रत्येक अकॉर्ड का परीक्षण किया जबकि मस्तिष्क की प्रतिक्रियाएं वायरलेस रूप से एक मोबाइल डिवाइस पर प्रसारित की गईं। इस प्रक्रिया के दौरान, Emotiv वास्तविक समय के डिटेक्शन्स ने लगातार उस व्यक्तिगत संभावना को समायोजित किया कि ग्राहक को YSL इत्रों में से प्रत्येक आकर्षक लगेगा।

इसके बाद अनुभव ने ग्राहकों को एक व्यक्तिगत प्रोफ़ाइल प्रदान की। इस पसंद्यता वक्र (likeability curve) ने ग्राहकों को YSL सौंदर्य समुदाय के साथ अपनी प्रोफ़ाइल की तुलना करने का अवसर दिया।

यह अनुभव तीन YSL इत्र की सिफारिशों के साथ समाप्त हुआ। इनमें से दो के ग्राहक की व्यक्तिगत भावनात्मक और मस्तिष्क प्रतिक्रियाओं के साथ पूरी तरह से मेल खाने की भविष्यवाणी की गई थी। ग्राहक के संवेदी विकल्प प्रोफ़ाइल को व्यापक बनाने के लिए, तीसरी सिफारिश या तो एक यूनिसेक्स या विपरीत-लिंग वाली सुगंध थी जो अभी भी भविष्य कहने वाले मस्तिष्क घ्राण एल्गोरिदम के साथ संरेखित थी।

परिणामी अनुभव ग्राहकों, ब्यूटी एडवाइजरों, L’Oréal और Emotiv के दृष्टिकोण से एक शानदार सफलता थी।

उपभोक्ता-उन्मुख तंत्रिका विज्ञान (neuroscience) का भविष्य

यह साझेदारी दर्शाती है कि प्रभावी और सटीक भविष्य कहने वाले अनुप्रयोगों का उत्पादन करने के लिए कैसे Emotiv के उद्योग-अग्रणी हार्डवेयर को हमारे तंत्रिका विज्ञान प्रसंस्करण पाइपलाइनों के साथ जोड़ा जा सकता है।

हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर तकनीकी नवाचारों के साथ, हमने एक ऐसे युग में प्रवेश किया है जिसमें वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए न्यूरोसाइंस का उपयोग किया जा सकता है।

चाहे कोई कंपनी इस बारे में व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करना चाहती हो कि ग्राहक उनके उत्पादों के साथ कैसे जुड़ रहे हैं या वर्कफ़्लो और परिवेश के वस्तुनिष्ठ मूल्यांकन के माध्यम से कर्मचारी कल्याण को बढ़ावा देना चाहती है, आधुनिक न्यूरोटेक अब भविष्य का पसंदीदा उपकरण बनने की स्थिति में है। यह सर्वेक्षणों और प्रश्नावली जैसे व्यक्तिपरक उपायों को तेजी से प्रतिस्थापित करता है, क्योंकि यह उन कंपनियों के लिए सबसे प्रभावी तरीका है जो अपने कर्मचारियों, ग्राहकों, उत्पादों और बाजारों को बेहतर ढंग से समझना चाहती हैं। Develop with Emotiv

अद्यतन 21 अगस्त, 2024

इस कहानी में एच.बी. डुरान ने योगदान दिया।

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संदर्भ

1. K. Sowndhararajan and S. Kim, “Influence of fragrances on human psychophysiological activity: with special reference to human electroencephalographic response,” Scientia Pharmaceutica, vol. 84, no. 4, pp. 724–751, Nov. 2016, doi: 10.3390/scipharm84040724. उपलब्ध: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5198031/

2. A. N. Miles and D. Berntsen, “Odour-induced mental time travel into the past and future: Do odour cues retain a unique link to our distant past?,” Memory, vol. 19, no. 8, pp. 930–940, Nov. 2011, doi: 10.1080/09658211.2011.613847. उपलब्ध: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/09658211.2011.613847

3. L’Oréal, “L’ORÉAL USA ANNOUNCES 2024 INCLUSIVE BEAUTY FUND RECIPIENTS,” L’Oréal, Jun. 25, 2024. उपलब्ध: https://www.loreal.com/en/press-release/group/press-release-scent--sation/

4. N. S. Williams, W. King, G. Mackellar, R. Randeniya, A. McCormick, and N. A. Badcock, “Crowdsourced EEG experiments: A proof of concept for remote EEG acquisition using EmotivPRO Builder and EmotivLABS,” Heliyon, vol. 9, no. 8, p. e18433, Aug. 2023, doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e18433. उपलब्ध: https://www.cell.com/heliyon/fulltext/S2405-8440(23)05641-4?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2405844023056414%3Fshowall%3Dtrue