L’Oréal i Emotiv opracowały Scent-sation, interaktywne doświadczenie zakupowe, które dopasowuje produkty na podstawie reakcji emocjonalnych.

Klienci odpowiadają na serię pytań dotyczących ich preferencji – od tkanin po otoczenie, a następnie zakładają gogle EEG Emotiv Insight. Klienci testują różne akordy zapachowe, takie jak "kwiatowy" lub "drzewny". W tym samym czasie zaawansowane algorytmy tłumaczą ich fale mózgowe na wskaźniki wydajności (performance metrics) w czasie rzeczywistym, takie jak poziom skupienia, stymulacji i stresu. Scent-sation rekomenduje trzy luksusowe zapachy Yves Saint Laurent (YSL) w oparciu o reakcje biometryczne każdej osoby.

Scent-sation zadebiutowało na wystawie Dubai Expo 2021 w laboratorium innowacji technologicznych YSL. Uczestnicy mogli osobiście wypróbować to interaktywne doświadczenie zakupowe w stylowym otoczeniu. Po udanej prezentacji Scent-sation zainstalowano w wybranych flagowych sklepach Yves Saint Laurent na całym świecie. L’Oréal zaprezentowało swoje innowacyjne podejście do neuromarketingu na targach Consumer Electronics Show w 2024 roku, za co Scent-sation otrzymało prestiżową nagrodę Innovation Award.

„Dzięki temu immersyjnemu systemowi byliśmy w stanie dobrać dla 95% ludzi odpowiedni zapach spersonalizowany pod kątem ich potrzeb i pragnień, co jest znacznie lepszym wynikiem niż bez tej technologii” – powiedział Stephan Bezy, Międzynarodowy Dyrektor Generalny Yves Saint Laurent Beauté, o współpracy z Emotiv. „To ogromny pierwszy krok w tej kategorii. Kiedy już dowiemy się, które zapachy sprawiają, że ludzie czują się szczęśliwi, pełni energii lub odczuwają inne emocje, będziemy mogli jeszcze bardziej personalizować zapachy – potencjał jest nieograniczony”.

Związek między zapachem a emocjami

Ludzi łączy intymna relacja między zmysłem węchu a tworzeniem wspomnień i emocji. Posiadamy około 300 genów, które pomagają nam wykrywać wiele różnych zapachów za pomocą receptorów węchowych [1]. Badania pokazują, że wspomnienia związane z zapachami mogą sięgać głębiej w przeszłość człowieka niż wspomnienia wywołane przez inne zmysły [2].

Według wewnętrznych badań L’Oréal, 77% konsumentów chce, aby ich zapach przynosił im korzyści emocjonalne. Dzięki ślepym testom L’Oréal odkryło również, że ludzie łączą różne emocje, w tym szczęście i relaks, ze swoimi preferencjami zapachowymi. Ponad połowa konsumentów w wieku 12-34 lat twierdzi, że wybiera zapach w zależności od nastroju [3].

Nowoczesna technologia obiecuje nam wydajność, ale często sama liczba dostępnych opcji może być przytłaczająca. Technologia pomaga nam dokonywać lepszych wyborów, pokazując tylko te opcje, które mają znaczenie. L’Oréal i inne wiodące marki zwróciły się ku neuromarketingowi, aby to umożliwić. Etyczny neuromarketing nie mówi klientom, czego mają chcieć, ale pomaga im odkryć, czego naprawdę chcą, zwiększając ich lojalność.

Jak działa Scent-sation?

U podstaw doświadczenia Scent-sation leży elektroencefalografia, czyli EEG. Przenośny zestaw nagłowny mierzy aktywność elektryczną generowaną przez mózg podczas pracy neuronów. Badacze mierzą EEG na skórze głowy jako wskaźnik leżącej u jej podstaw aktywności mózgu.

Kiedy patrzysz na twarz innej osoby, czujniki mogą zmierzyć unikalny sygnał elektryczny w Twoim mózgu. Podobnie, gdy czujesz zapach, który kochasz lub którego nienawidzisz, badacze mogą zaobserwować rozpoznawalne wzorce elektryczne. Badacze mogą mierzyć i badać zmiany w aktywności elektrycznej, aby zrozumieć funkcje mózgu i reakcje emocjonalne w czasie rzeczywistym.

Emotiv wykorzystał nasze wieloletnie doświadczenie badawcze i doświadczenie w opracowywaniu spersonalizowanych, zaawansowanych algorytmów detekcji, aby zaprojektować i dostarczyć spersonalizowany produkt do detekcji węchowej. We współpracy z L’Oréal zebraliśmy dane od setek uczestników, którzy mieli kontakt z różnymi zapachami i akordami YSL. Uczestnicy przedstawili również subiektywne oceny każdego z tych zapachów w różnych aspektach (sympatia, znajomość zapachu, prawdopodobieństwo zakupu itp.).

Korzystając z EEG powiązanego z węchem, naukowcy zajmujący się danymi w Emotiv stworzyli nowy algorytm detekcji, który wychwytuje specyficzne cechy związane z każdym zapachem. Algorytm został przeszkolony w przewidywaniu deklarowanej przez każdego uczestnika reakcji typu „lubię/nie lubię” na każdy kontakt z zapachem. Reakcje mózgu na niewielki zestaw akordów są łączone w drugim modelu, który przewiduje prawdopodobieństwo, że uczestnik uzna każdy z 27 zapachów YSL za atrakcyjny, a następnie rekomenduje trzy najlepsze zapachy.

Unikalne doświadczenia w sklepie, połączone z zapachami, mogą stworzyć trwałe, miłe wspomnienia o marce. Po ukończeniu tego doświadczenia klienci podejmują decyzje zakupowe z większą pewnością.

Czego można dowiedzieć się z EEG?

EEG jest powszechną metodą zbierania danych w badaniach naukowych. EEG ma przewagę nad MRI i fMRI, ponieważ może szybko wykryć procesy aktywności mózgu. Jest również znacznie tańsze i mniej czasochłonne niż rezerwacja aparatu do rezonansu magnetycznego (MRI).

Bezprzewodowe EEG, którego pionierem jest Emotiv, pozwala na zbieranie danych o pracy mózgu w czasie rzeczywistym w bardziej naturalnym środowisku – nawet zdalnie. Dzięki temu jest to narzędzie wyjątkowo przystosowane do zastosowań „online” [4]. Innymi słowy, pozwala uzyskać wnioski w czasie rzeczywistym, a nie w późniejszym terminie po zebraniu wszystkich danych.

Surowe EEG przypomina falę dźwiękową, ponieważ jest bardzo mało prawdopodobne, aby człowiek był w stanie dostrzec jego znaczenie gołym okiem. Istnieje bardzo niewiele rzeczy, które można odczytać, patrząc na „surowe” EEG. Zazwyczaj naukowcy analizują EEG uśrednione dla wielu osób, które są wielokrotnie poddawane działaniu określonego bodźca. Dowiedz się więcej o podstawach oscylacji neuronowych.

EEG musi zostać przetworzone w celu oczyszczenia z „szumów” i często przekształcone lub w inny sposób matematycznie zmienione, aby wydobyć z niego jakiekolwiek istotne wzorce. Odbywa się to zazwyczaj na długo po zakończeniu właściwego zbierania danych.

Generowanie wniosków z EEG w czasie rzeczywistym

Skoro EEG musi zostać oczyszczone i przekształcone, aby miało sens, jak może być przydatne w czasie rzeczywistym? Korzystając z wcześniej zebranych danych, możemy wygenerować algorytmy uczenia maszynowego, które identyfikują ogólne wzorce aktywności mózgu powiązane z określonymi okolicznościami. Następnie można dostroić te algorytmy, aby reagowały na inne sytuacje.

Na przykład zebraliśmy dane EEG od wielu osób podczas wykonywania przez nie frustrujących zadań. Następnie opracowaliśmy matematyczny model tego, jak wyglądało takie sfrustrowane EEG i określiliśmy poziom frustracji w przedziale od 0 do 100%. Model ten można zintegrować z oprogramowaniem, które wskazuje, kiedy nowa osoba robi coś, co ją frustruje.

Emotiv spędził ponad dekadę na rozwijaniu tych analiz EEG w czasie rzeczywistym. Zebraliśmy dane EEG od tysięcy ludzi w kontrolowanych warunkach eksperymentalnych. Korzystając z naszej unikalnej bazy danych i metod, opracowaliśmy kilka różnych algorytmów uczenia maszynowego, które mogą identyfikować stany poznawcze w czasie rzeczywistym.

Te „detekcje” od Emotiv, znane również jako wskaźniki wydajności (Performance Metrics), obejmują frustrację, zainteresowanie, relaks, zaangażowanie, ekscytację, stres i uwagę. Doprecyzowujemy te detekcje i opracowujemy nowe poprzez dalsze testy.

Integracja detekcji w czasie rzeczywistym z doświadczeniem klienta

We współpracy z L’Oréal, Emotiv zintegrował nasz algorytm detekcji węchowej z bezbłędnie działającą aplikacją kosmetyczną. Wspólnie z doradcą ds. urody klienci najpierw odpowiadali na osiem pytań określających ich profil emocjonalny, co pozwalało ustalić, które sześć akordów najprawdopodobniej ich zastymuluje.

Po ustaleniu sześciu akordów doradca ds. urody zakładał klientowi gogle Emotiv i przeprowadzał go przez proces ekspozycji zapachowej. Klienci testowali każdy z akordów, podczas gdy reakcje ich mózgu były bezprzewodowo przesyłane do urządzenia mobilnego. Podczas tego procesu detekcje Emotiv w czasie rzeczywistym stale korygowały indywidualne prawdopodobieństwo, że dany klient uzna każdy z zapachów YSL za atrakcyjny.

Następnie system generował dla klientów ich osobisty profil. Ta krzywa atrakcyjności dawała klientom możliwość porównania swojego profilu ze społecznością fanów marki YSL.

Zwieńczeniem całego doświadczenia były rekomendacje trzech zapachów YSL. Przewidywano, że dwa z nich będą idealnie dopasowane do indywidualnych reakcji emocjonalnych i reakcji mózgu klienta. Aby poszerzyć profil wyboru sensorycznego klienta, trzecią rekomendacją był zapach typu unisex lub zapach dedykowany dla przeciwnej płci, który wciąż był zgodny z predykcyjnym algorytmem węchowym mózgu.

Uzyskane doświadczenie okazało się ogromnym sukcesem z perspektywy klientów, doradców ds. urody, L’Oréal i Emotiv.

Przyszłość neuronauki skierowanej do konsumentów

To partnerstwo pokazuje, jak wiodący w branży sprzęt Emotiv można połączyć z naszymi procesami przetwarzania neuronaukowego, aby tworzyć skuteczne i dokładne aplikacje predykcyjne.

Dzięki innowacjom technologicznym w zakresie sprzętu i oprogramowania wkroczyliśmy w erę, w której neuronaukę można wykorzystać w szerokim spektrum rzeczywistych zastosowań.

Niezależnie od tego, czy firma szuka przydatnych informacji o tym, jak klienci korzystają z jej produktów, czy też chce poprawić samopoczucie pracowników poprzez obiektywną ocenę procesów pracy i środowiska, nowoczesna neurotechnologia ma obecnie pozycję kluczowego narzędzia przyszłości. Szybko wypiera ona subiektywne metody, takie jak ankiety i kwestionariusze, stając się najskuteczniejszą metodą dla firm, które chcą lepiej zrozumieć swoich pracowników, klientów, produkty i rynki. Twórz rozwiązania z Emotiv

Zaktualizowano 21 sierpnia 2024 r.

Do powstania tego artykułu przyczyniła się H.B. Duran.

Może Ci się również spodobać:

• Jak włączyć wskaźniki wydajności (Performance Metrics) Emotiv do badań konsumenckich

• Dlaczego neuromarketing jest najbardziej wiarygodnym narzędziem do badania rynku

• Jak wskaźniki wydajności (Performance Metrics) Emotiv potwierdziły przeczucie Mentimetera

Źródła

1. K. Sowndhararajan i S. Kim, „Influence of fragrances on human psychophysiological activity: with special reference to human electroencephalographic response,” Scientia Pharmaceutica, t. 84, nr 4, s. 724–751, listopad 2016, doi: 10.3390/scipharm84040724. Dostępne: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5198031/

2. A. N. Miles i D. Berntsen, „Odour-induced mental time travel into the past and future: Do odour cues retain a unique link to our distant past?,” Memory, t. 19, nr 8, s. 930–940, listopad 2011, doi: 10.1080/09658211.2011.613847. Dostępne: 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, 25 czerwca 2024. Dostępne: https://www.loreal.com/en/press-release/group/press-release-scent--sation/

4. N. S. Williams, W. King, G. Mackellar, R. Randeniya, A. McCormick i N. A. Badcock, „Crowdsourced EEG experiments: A proof of concept for remote EEG acquisition using EmotivPRO Builder and EmotivLABS,” Heliyon, t. 9, nr 8, s. e18433, sierpień 2023, doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e18433. Dostępne: https://www.cell.com/heliyon/fulltext/S2405-8440(23)05641-4?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2405844023056414%3Fshowall%3Dtrue