Революция данных: раскрытие потенциала больших данных в индустрии косметики
Индустрия косметики
Theиндустрия косметикиотносится к сектору, который производит и продает косметику. Это включает декоративную косметику, такую как тональные основы и туши, средства по уходу за кожей, такие как увлажняющие средства и очищающие средства, средства по уходу за волосами, такие как шампуни, кондиционеры и краски для волос, а также туалетные принадлежности, такие как пена для ванн и мыло. Производство доминирует несколько многонациональных корпораций, происходящих в начале 20-го века, в то время как дистрибуция и продажи косметики распределены между большим количеством различных компаний. Крупнейшими косметическими компаниями являются Johnson & Johnson, L’Oréal, Gillette, Nivea и Chanel.
Влияние науки о данных на индустрию косметики
Так почему же индустрия косметики не должна извлечь выгоду из изменений и достижений, привнесенных наукой о данных? Кто бы мог подумать? Специалисты по обработке данных работают над тем, как искусственный интеллект может произвести революцию в индустрии косметики. Предоставьте потребителям более персонализированный опыт, даже в масштабе салона. Данные позволяют производителям знать:
Таким образом, наблюдается значительный сдвиг в потребительском спросе в сторону более персонализированного опыта покупок, а не в сторону выбора общих продуктов.
Важность науки о данных в индустрии косметики
Наука о данных помогла индустрии косметики анализировать тенденции и разрабатывать новые кампании. С люксовыми брендами, такими как L’Oréal, Coty и Procter and Gamble, с 9-й по величине в мире цепочкой поставок в более чем 190 странах, нет места для ошибок. К счастью, целевой рынок - это поколение Z, сегмент общества, который твердо верит в использование Интернета. Следовательно, их отзывы, интересы и поведение легко уловить.
Большие данные дляиндустрии косметики
Как и во всех областях, большие данные помогают брендам оптимизировать каждый процесс. Собранные данные используются для улучшения общего пользовательского опыта, от дизайна упаковки до разработки продукта и маркетинга. Компании используют Model Ops для анализа больших данных. Это помогает анализировать результаты лабораторных исследований, экспериментов, изображений и необработанных данных для разработки продуктов. Это также помогает с анализом возможностей, таргетингом аудитории и управлением делами.
Вот несколько примеров того, как бренды могут использовать большие данные для получения выгоды от своих продуктов.
Алгоритмы и машинное обучение для потребителей
Алгоритмы — отличное нововведение. Их можно корректировать, анализировать и улучшать с помощью данных. Недавно использование инструментов функционального анализа улучшило результаты. Изучая состояние волос и кожи, косметические бренды могут проанализировать точное состояние. С этой информацией бренды могут создать идеальный уход за кожей и волосами, макияж и смягчающие средства для дополнения вашей кожи и волос. Программное обеспечение запоминает ваш прогресс и использует эту информацию для разработки продуктов для достижения максимальных результатов.
Заключение
Индустрия косметики находится в разгаре революции. Однако у компаний есть разные сегменты для анализа и исправления несоответствий. Используя данные и тенденции в качестве разведданных, бренды могут еще больше расширить разрывы в своей клиентской базе. Например, существуют большие разрывы в мужском груминге, доле детей и стареющем населении. Кроме того, растет интерес к использованию натуральных ингредиентов и самодельных продуктов, а не люксовых брендов. Эти факторы помогают брендам понять, как их продукты производятся и продаются. Это помогает старым и независимым брендам создать положительный имидж бренда и конкурировать на рынке.
Автор:Дипанши Сингх