Rewolucja danych: Uwolnienie potencjału Big Data w przemyśle kosmetycznym
Przemysł kosmetyczny
Theprzemysł kosmetycznyodnosi się do sektora, który wytwarza i sprzedaje kosmetyki. Obejmuje to kosmetyki kolorowe, takie jak podkłady i tusze do rzęs, pielęgnację skóry, taką jak kremy nawilżające i środki oczyszczające, pielęgnację włosów, taką jak szampony, odżywki i farby do włosów, oraz artykuły toaletowe, takie jak płyny do kąpieli i mydła. Produkcja jest zdominowana przez kilka korporacji wielonarodowych, które powstały na początku XX wieku, podczas gdy dystrybucja i sprzedaż kosmetyków są rozłożone na dużą liczbę różnych firm. Największymi firmami kosmetycznymi są Johnson & Johnson, L’Oréal, Gillette, Nivea i Chanel.
Wpływ data science na przemysł kosmetyczny
Dlaczego więc przemysł kosmetyczny nie miałby czerpać korzyści ze zmian i postępów, jakie przynosi data science? Kto mógłby sobie wyobrazić? Naukowcy zajmujący się danymi pracują nad tym, jak sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować przemysł kosmetyczny. Zapewnij konsumentom bardziej spersonalizowane doświadczenia, nawet na poziomie salonu. Dane pozwalają producentom wiedzieć:
W związku z tym następuje znaczna zmiana w popycie konsumenckim na bardziej spersonalizowane doświadczenia zakupowe, zamiast zadowalać się produktami generycznymi.
Znaczenie data science w przemyśle kosmetycznym
Data science pomogła przemysłowi kosmetycznemu analizować trendy i opracowywać nowe kampanie. Z luksusowymi markami takimi jak L’Oréal, Coty i Procter and Gamble, z 9. co do wielkości łańcuchem dostaw na świecie w ponad 190 krajach, nie ma miejsca na błędy. Na szczęście grupą docelową jest Pokolenie Z, segment społeczeństwa, który mocno wierzy w korzystanie z internetu. Dlatego ich opinie, zainteresowania i zachowania są łatwe do uchwycenia.
Big data dlaprzemysłu kosmetycznego
Jak we wszystkich obszarach, big data pomaga markom optymalizować każdy proces. Zebrane dane są wykorzystywane do poprawy ogólnej jakości obsługi, od projektowania opakowań po rozwój produktu i marketing. Firmy wykorzystują Model Ops do analizy big data. Pomaga to analizować wyniki laboratoryjne, eksperymenty, obrazy i surowe dane na korzyść rozwoju produktu. Pomaga również w analizie możliwości, targetowaniu odbiorców i zarządzaniu sprawami.
Oto kilka przykładów, w jaki sposób marki mogą wykorzystywać big data na korzyść swoich produktów.
Algorytmy i uczenie maszynowe dla konsumentów
Algorytmy to wspaniała innowacja. Można je dostosowywać, analizować i ulepszać za pomocą danych. Ostatnio wykorzystanie narzędzi do analizy funkcjonalnej poprawiło wyniki. Badając stan włosów i skóry, marki kosmetyczne mogą analizować dokładny stan. Dzięki tym informacjom marki mogą stworzyć idealną pielęgnację skóry i włosów, makijaż i emolienty, które uzupełnią Twoją skórę i włosy. Oprogramowanie zapamiętuje Twoje postępy i wykorzystuje te informacje do opracowywania produktów w celu osiągnięcia maksymalnych rezultatów.
Wnioski
Przemysł kosmetyczny jest w trakcie rewolucji. Jednak firmy mają różne segmenty do analizy i naprawy rozbieżności. Wykorzystując dane i trendy jako inteligencję, marki mogą jeszcze bardziej poszerzyć luki w bazie klientów. Na przykład istnieją duże luki w pielęgnacji mężczyzn, proporcji dzieci i starzejącej się populacji. Ponadto rośnie zainteresowanie stosowaniem naturalnych składników i produktów domowych, a nie luksusowych marek. Czynniki te pomagają markom zrozumieć, jak ich produkty są wytwarzane i wprowadzane na rynek. Pomaga to starszym i niezależnym markom budować pozytywny wizerunek marki i konkurować na rynku.
Autor:Dipanshi Singh