Революция данных: раскрытие потенциала больших данных в косметической промышленности
Косметическая промышленность
Косметическая промышленность относится к сектору, который производит и продает косметику. Сюда входят цветные косметические средства, такие как тональные кремы и туши, средства по уходу за кожей, такие как увлажняющие 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. В производстве доминируют несколько многонациональных корпораций, возникших в начале 20-го века, в то время как распространение и продажа косметики распределены между большим количеством различных компаний. Крупнейшими косметическими компаниями являются Johnson & Johnson, L’Oréal, Gillette, Nivea и Chanel.
Влияние науки о данных на косметическую промышленность
Так почему бы косметической промышленности не извлечь выгоду из изменений и достижений, вызванных наукой о данных? Кто бы мог подумать? Специалисты по обработке данных работают над тем, как искусственный интеллект может произвести революцию в косметической промышленности. Предоставьте потребителям более персонализированный опыт, даже в масштабе салона. Данные позволяют производителям знать:
Таким образом, наблюдается значительный сдвиг в потребительском спросе на более персонализированный опыт покупок, а не на универсальные продукты.
Важность науки о данных в косметической промышленности
Наука о данных помогла косметической промышленности анализировать тенденции и разрабатывать новые кампании. С такими люксовыми брендами, 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 - поколение Z, сегмент общества, который твердо верит в использование Интернета. Поэтому их отзывы, интересы и поведение легко зафиксировать.
Большие данные для косметической промышленности
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, эксперименты, изображения и необработанные данные в целях разработки продукта. Это также помогает в анализе возможностей, таргетинге аудитории и управлении делами.
Вот несколько примеров того, как бренды могут использовать большие данные для улучшения своей продукции.
Алгоритмы и машинное обучение для потребителей
Алгоритмы - отличная инновация. Их можно корректировать, анализировать и улучшать с помощью данных. В последнее время использование инструментов функционального анализа улучшило результаты. Изучая состояние волос и кожи, косметические бренды могут анализировать точное состояние. С помощью этой информации бренды могут создавать идеальный уход за кожей и волосами, макияж и смягчающие средства, дополняющие вашу кожу и волосы. Программное обеспечение запоминает ваш прогресс и использует эту информацию для разработки продуктов для достижения максимальных результатов.
Заключение
Косметическая промышленность находится в разгаре революции. Тем не менее, у компаний есть разные сегменты для анализа и устранения несоответствий. Используя данные и тенденции в качестве аналитической информации, бренды могут еще больше расширить пробелы в своей клиентской базе. Например, существуют большие пробелы в уходе за мужчинами, доле детей и стареющем населении. Кроме того, растет интерес к использованию натуральных ингредиентов и продуктов домашнего производства, 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