Rivoluzione dei Dati: Sfruttare la Potenza dei Big Data nel Settore dei Cosmetici
Settore dei cosmetici
Ilsettore dei cosmeticisi riferisce al settore che produce e vende cosmetici. Ciò include cosmetici colorati come fondotinta e mascara, cura della pelle come idratanti e detergenti, cura dei capelli come shampoo, balsami e tinture per capelli, e articoli da toeletta come bagnoschiuma e saponi. La produzione è dominata da alcune multinazionali con origini all'inizio del XX secolo, mentre la distribuzione e le vendite di cosmetici sono distribuite tra un gran numero di aziende diverse. Le più grandi aziende di cosmetici sono Johnson & Johnson, L’Oréal, Gillette, Nivea e Chanel.
Impatto della data science sul settore dei cosmetici
Quindi perché il settore dei cosmetici non dovrebbe beneficiare dei cambiamenti e dei progressi apportati dalla data science? Chi avrebbe mai immaginato? Gli scienziati dei dati stanno lavorando su come l'intelligenza artificiale può rivoluzionare il settore dei cosmetici. Fornire ai consumatori un'esperienza più personalizzata, anche su scala di salone. I dati consentono ai produttori di sapere:
In quanto tale, c'è un cambiamento significativo nella domanda dei consumatori per un'esperienza di acquisto più personalizzata piuttosto che accontentarsi di prodotti generici.
Importanza della data science nel settore dei cosmetici
La data science ha aiutato il settore dei cosmetici ad analizzare le tendenze e sviluppare nuove campagne. Con marchi di lusso come L’Oréal, Coty e Procter and Gamble, con la nona più grande supply chain del mondo in oltre 190 paesi, non c'è spazio per errori. Fortunatamente, il mercato di riferimento è la Generazione Z, un segmento della società che crede fermamente nell'utilizzo di Internet. Pertanto, il loro feedback, i loro interessi e il loro comportamento sono facili da catturare.
Big data per ilsettore dei cosmetici
Come in tutti i settori, i big data aiutano i marchi a ottimizzare ogni processo. I dati raccolti vengono utilizzati per migliorare l'esperienza utente complessiva, dalla progettazione dell'imballaggio allo sviluppo del prodotto al marketing. Le aziende utilizzano Model Ops per analizzare i big data. Aiuta ad analizzare i risultati di laboratorio, gli esperimenti, le immagini e i dati grezzi a beneficio dello sviluppo del prodotto. Aiuta anche con l'analisi delle opportunità, il targeting del pubblico e la gestione dei casi.
Ecco alcuni esempi di come i marchi possono utilizzare i big data a beneficio dei loro prodotti.
Algoritmi e machine learning per i consumatori
Gli algoritmi sono una grande innovazione. Possono essere regolati, analizzati e migliorati utilizzando i dati. Recentemente, l'uso di strumenti di analisi funzionale ha migliorato i risultati. Esaminando le condizioni dei capelli e della pelle, i marchi di cosmetici possono analizzare le condizioni esatte. Con queste informazioni, i marchi possono creare la perfetta cura della pelle e dei capelli, trucco ed emollienti per completare la tua pelle e i tuoi capelli. Il software ricorda i tuoi progressi e utilizza queste informazioni per sviluppare i prodotti per ottenere i massimi risultati.
Conclusione
Il settore dei cosmetici è nel mezzo di una rivoluzione. Tuttavia, le aziende hanno diversi segmenti da analizzare e correggere le discrepanze. Utilizzando dati e tendenze come intelligence, i marchi possono ampliare ulteriormente le lacune nella loro base di clienti. Ad esempio, ci sono grandi lacune nella cura maschile, nella percentuale di bambini e nella popolazione che invecchia. Inoltre, c'è un crescente interesse per l'utilizzo di ingredienti naturali e prodotti fatti in casa piuttosto che marchi di lusso. Questi fattori aiutano i marchi a capire come i loro prodotti vengono realizzati e commercializzati. Aiuta i marchi più vecchi e indipendenti a costruire un'immagine positiva del marchio e a competere nel mercato.
Autore:Dipanshi Singh