L’Oréal ve Emotiv, duygusal tepkilerinize göre ürünleri eşleştiren interaktif bir alışveriş deneyimi olan Scent-sation'ı geliştirdi.

Müşteriler, tekstilden ortamlara kadar uzanan tercihlerine ilişkin bir dizi soruyu yanıtladıktan sonra bir Emotiv Insight EEG başlığı takıyorlar. Müşteriler, "çiçeksi" veya "odunsu" gibi farklı koku akorlarını test ediyorlar. Aynı zamanda gelişmiş algoritmalar, beyin dalgalarını odaklanma, uyarılma ve stres seviyeleri gibi gerçek zamanlı performans metriklerine dönüştürüyor. Scent-sation, her kişinin biyometrik reaksiyonlarına dayanarak üç Yves Saint Laurent (YSL) lüks parfümünü öneriyor.

Scent-sation, ilk kez 2021 Dubai Expo'da YSL Teknoloji İnovasyon Laboratuvarı'nda tanıtıldı. Katılımcılar, bu interaktif alışveriş deneyimini şık bir ortamda kendileri deneyebildiler. Başarılı gösterimin ardından, Scent-sation'ı dünya genelindeki seçkin Yves Saint Laurent amiral mağazalarına kurdular. L’Oréal, nöropazarlamaya yönelik yenilikçi yaklaşımını 2024 yılındaki Tüketici Elektroniği Fuarı'nda (CES) sundu ve Scent-sation burada prestijli bir İnovasyon Ödülü aldı.

Yves Saint Laurent Beauté Uluslararası Genel Müdürü Stephan Bezy, Emotiv ile yapılan ortaklık hakkında şunları söyledi: “Bu sürükleyici sistem sayesinde, insanların %95'ine ihtiyaç ve arzularına göre kişiselleştirilmiş doğru kokuyu ulaştırabildik; bu, bu teknoloji olmadan elde edilebilecek olandan son derece daha yüksek bir oran. Bu kategoride devasa bir ilk adım. Hangi kokuların insanları mutlu, enerjik veya diğer duygularda hissettirdiğini bir kez öğrendiğimizde, kokuları daha da fazla kişiselleştirebiliriz – potansiyel sınırsız.”

Koku ve Duygular Arasındaki Bağlantı

İnsanların koku alma duyusu ile anıların ve duyguların oluşumu arasında çok yakın bir ilişkisi vardır. Koku alma reseptörlerini kullanarak birçok farklı kokuyu algılamamıza yardımcı olan yaklaşık 300 gene sahibiz [1]. Araştırmalar, kokuyla ilişkili anıların, diğer duyular tarafından tetiklenen anılara kıyasla bir insanın hayatında daha eskilere gidebildiğini gösteriyor [2].

L’Oréal'in şirket içi araştırmasına göre, tüketicilerin %77'si parfümlerinin kendilerine duygusal faydalar sağlamasını istiyor. L’Oréal, kör test yöntemiyle insanların mutluluk ve rahatlama dahil çeşitli duyguları koku tercihlerine bağladığını da keşfetti. 12-34 yaş arasındaki tüketicilerin yarısından fazlası, parfüm seçimini ruh hallerine göre yaptıklarını belirtiyor [3].

Modern teknoloji bize verimlilik vaat etti, ancak çoğu zaman mevcut seçeneklerin çokluğu bunaltıcı olabiliyor. Teknoloji, yalnızca önemli olan seçenekleri göstererek daha iyi seçimler yapmamıza yardımcı olur. L’Oréal ve diğer öncü markalar, bunu mümkün kılmak için nöropazarlamaya yöneldi. Etik nöropazarlama müşterilere ne istemeleri gerektiğini söylemez, bunun yerine gerçekten ne istediklerini keşfetmelerine yardımcı olarak müşteri bağlılığını artırır.

Scent-sation nasıl çalışır?

Scent-sation deneyiminin merkezinde elektroensefalografi yani EEG yer alır. Giyilebilir bir başlık, nöronlarınız ateşlendiğinde beyniniz tarafından üretilen elektriksel aktiviteyi ölçer. Araştırmacılar, altta yatan beyin aktivitesinin bir göstergesi olarak kafa derisi üzerindeki EEG'yi ölçerler.

Bir insanın yüzüne baktığınızda, sensörler beyninizdeki benzersiz bir elektriksel sinyali ölçebilir. Benzer şekilde, sevdiğiniz veya nefret ettiğiniz bir şeyi kokladığınızda, araştırmacılar tanımlanabilir elektriksel kalıpları gözlemleyebilirler. Araştırmacılar, beyin fonksiyonlarını ve duygusal reaksiyonları gerçek zamanlı olarak anlamak için elektriksel aktivitedeki değişiklikleri ölçebilir ve inceleyebilirler.

Emotiv, özel ve gelişmiş algılama algoritmaları geliştirme konusundaki yıllara dayanan araştırma uzmanlığından ve deneyiminden yararlanarak, özel bir özel koku algılama ürünü tasarladı ve sundu. L’Oréal ile ortaklaşa olarak, çeşitli YSL kokularına ve akorlarına maruz bırakılan yüzlerce katılımcıdan veri topladık. Katılımcılar ayrıca bu kokuların her biri için çeşitli alanlarda (beğenilebilirlik, aşinalık, satın alma olasılığı vb.) öznel derecelendirmeler sağladılar.

Kokuyla ilgili EEG'yi kullanan Emotiv veri bilimcileri, her kokuya ilişkin belirli özellikleri yakalayan yeni bir algılama algoritması oluşturdular. Algoritma, her bir bireyin her maruz kalmaya verdiği ve kendi bildirdiği "beğenme/beğenmeme" tepkisini tahmin etmek üzere eğitildi. Küçük bir akor setine verilen beyin tepkileri, bir katılımcının 27 YSL parfümünün her birini çekici bulma olasılığını tahmin eden ve ardından en iyi üç parfümü öneren ikinci bir modelde birleştirilir.

Bir parfüme eşlik eden benzersiz mağaza deneyimleri, marka hakkında kalıcı hoş anılar yaratabilir. Deneyimi tamamladıktan sonra bireyler, satın alma kararlarını çok daha büyük bir güvenle verirler.

EEG'den ne öğrenebilirsiniz?

EEG, araştırma çalışmalarında yaygın bir veri toplama yöntemidir. EEG, beyin aktivitesi süreçlerini hızlı bir şekilde tespit edebildiği için MRI ve fMRI'ye göre bir avantaja sahiptir. Ayrıca bir MRI cihazı rezerve etmeye kıyasla oldukça daha uygun maliyetlidir ve daha az zaman alır.

Emotiv tarafından öncülüğü yapılan Kablosuz EEG, daha doğal bir ortamda - hatta uzaktan bile - gerçek zamanlı beyin verilerinin toplanmasına olanak tanır. Bu durum, onu "çevrimiçi" kullanımlar için benzersiz bir konuma sahip bir araç haline getirir [4]. Diğer bir deyişle, tüm veriler toplandıktan sonraki bir zaman yerine gerçek zamanlı olarak içgörüler üretilmesini sağlar.

Ham EEG, bir ses dalgasına bakmaya benzer; bir insanın çıplak gözle anlam çıkarması son derece düşük bir ihtimaldir. "Ham" EEG'ye bakarak anlaşılabilecek çok az şey vardır. Genellikle bilim insanları, bir uyarana tekrar tekrar maruz kalan birçok kişiden elde edilen ve ortalaması alınan EEG'ye bakarlar. Daha fazlasını öğrenin: Sinirsel Salınımların Temelleri.

Anlamlı kalıpların çıkarılabilmesi için EEG'nin "gürültüden" arındırılacak şekilde işlenmesi ve genellikle dönüştürülmesi veya matematiksel olarak değiştirilmesi gerekir. Bu işlem genellikle asıl veri toplama işlemi gerçekleştikten çok sonra yapılır.

Gerçek zamanlı EEG içgörüleri üretme

EEG'nin anlamlı olabilmesi için temizlenmesi ve dönüştürülmesi gerekiyorsa, gerçek zamanlı olarak nasıl yararlı olabilir? Daha önce toplanmış verileri kullanarak, belirli durumlarla ilişkili beyin aktivitesinin genel kalıplarını tanımlayan makine öğrenimi algoritmaları oluşturabiliriz. Daha sonra bu algoritmaları diğer durumlara karşı duyarlı olacak şekilde ayarlayabilirsiniz.

Örnek olarak, birçok kişiden birkaç sinir bozucu görevi yerine getirirken EEG verileri topladık. Ardından, bu sinirli EEG'nin nasıl göründüğüne dair matematiksel bir model geliştirdik ve hayal kırıklığı düzeyini %0 ile %100 arasında nicelendirdik. Bu model, yeni bir kişinin kendisini sinirlendiren bir şey yaptığını gösteren bir yazılıma entegre edilebilir.

Emotiv, bu gerçek zamanlı EEG içgörülerini geliştirmek için on yılı aşkın bir süre harcadı. Kontrollü deneysel koşullar altında binlerce kişiden EEG topladık. Benzersiz veri tabanımızı ve yöntemlerimizi kullanarak, bilişsel durumları gerçek zamanlı olarak tanımlayabilen birkaç farklı makine öğrenimi algoritması geliştirdik.

Performans Metrikleri olarak da bilinen bu Emotiv "algılamaları"; Hayal Kırıklığı, İlgi, Rahatlama, Bağlılık, Heyecan, Stres ve Dikkat unsurlarını içerir. Daha fazla test yaparak bu algılamaları hassaslaştırıyor ve yenilerini geliştiriyoruz.

Gerçek zamanlı algılamaları bir tüketici deneyimine entegre etme

L’Oréal iş birliğiyle Emotiv, koku algılama algoritmamızı kusursuz, uygulama tabanlı bir güzellik deneyimine entegre etti. Müşteriler, bir güzellik danışmanı eşliğinde öncelikle altı akordan hangisinin onları canlandırma olasılığının en yüksek olduğunu belirleyen sekiz duygusal profil oluşturma sorusunu yanıtladı.

Belirlenen altı akorun ardından güzellik danışmanı, Emotiv başlığını müşteriye taktı ve maruz kalma süreci boyunca onlara rehberlik etti. Beyin tepkileri kablosuz olarak bir mobil cihaza iletilirken müşteriler akorların her birini denedi. Bu süreçte, Emotiv gerçek zamanlı algılamaları, müşterinin YSL parfümlerinin her birini çekici bulmasına yönelik bireysel olasılığı sürekli olarak ayarladı.

Deneyim daha sonra müşterilere kişisel bir profil sundu. Bu beğenilebilirlik eğrisi, müşterilere profillerini YSL güzellik topluluğu ile karşılaştırma fırsatı verdi.

Deneyim, üç YSL parfüm önerisiyle zirveye ulaştı. Bunlardan ikisinin, müşterinin bireysel duygusal ve beyin tepkileriyle mükemmel bir şekilde uyum sağlayacağı tahmin edildi. Müşterinin duyusal seçim profilini genişletmek amacıyla üçüncü öneri, tahmin edici beyin koku algoritmasıyla hala uyumlu olan unisex veya karşı cinsiyete yönelik bir parfüm oldu.

Elde edilen deneyim; müşteriler, güzellik danışmanları, L’Oréal ve Emotiv açısından büyük bir başarı oldu.

Tüketiciye yönelik nörobilimin geleceği

Bu ortaklık, Emotiv'in sektör lideri donanımının, etkili ve doğru tahmine dayalı uygulamalar üretmek için nörobilim işleme hatlarımızla nasıl birleştirilebileceğini göstermektedir.

Donanım ve yazılım alanındaki teknolojik yeniliklerle birlikte, nörobilimin gerçek dünyadaki çok çeşitli uygulamalar için kullanılabileceği bir çağa girmiş bulunuyoruz.

Bir şirketin ister müşterilerinin ürünleriyle nasıl etkileşime girdiğine dair uygulanabilir içgörüler elde etmek istiyor olsun, ister iş akışlarının ve ortamların objektif değerlendirmesi yoluyla çalışanların refahını artırmayı hedefliyor olsun, modern nöroteknoloji artık geleceğin vazgeçilmez aracı olacak bir konumdadır. Çalışanlarını, müşterilerini, ürünlerini ve pazarlarını daha iyi anlamak isteyen şirketler için anketler ve soru formları gibi öznel ölçümlerin yerini hızla en etkili yöntem olarak almaktadır. Emotiv ile Geliştirin

Güncellenme Tarihi: 21 Ağustos 2024

Bu hikayeye H.B. Duran katkıda bulunmuştur.

Şunlar da ilginizi çekebilir:

• Emotiv’in Performans Metriklerini Tüketici Araştırmalarınıza Nasıl Dahil Edersiniz?

• Pazar araştırması için nöropazarlama nasıl en güvenilir araçtır?

• Emotiv'in Performans Metrikleri Mentimeter’ın "Önsezisini" Nasıl Doğruladı?

Referanslar

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

2. A. N. Miles ve D. Berntsen, “Odour-induced mental time travel into the past and future: Do odour cues retain a unique link to our distant past?,” Memory, cilt 19, no. 8, ss. 930–940, Kas. 2011, doi: 10.1080/09658211.2011.613847. Erişim adresi: 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 Haz. 2024. Erişim adresi: https://www.loreal.com/en/press-release/group/press-release-scent--sation/

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