Cuộc Cách Mạng Dữ Liệu: Giải Phóng Sức Mạnh của Dữ Liệu Lớn trong Ngành Công Nghiệp Mỹ Phẩm
Ngành công nghiệp mỹ phẩm
Ngành công nghiệp mỹ phẩm đề cập đến lĩnh vực sản xuất và bán mỹ phẩm. Điều này bao gồm mỹ phẩm màu như kem nền và mascara, chăm sóc da như kem dưỡng ẩm và sữa rửa mặt, chăm sóc tóc như dầu gội, dầu xả và thuốc nhuộm tóc, và đồ dùng vệ sinh cá nhân như sữa tắm và xà phòng. Sản xuất bị chi phối bởi một vài tập đoàn đa quốc gia có nguồn gốc từ đầu thế kỷ 20, trong khi phân phối và bán mỹ phẩm được trải rộng trên một số lượng lớn các công ty khác nhau. Các công ty mỹ phẩm lớn nhất là Johnson & Johnson, L’Oréal, Gillette, Nivea và Chanel.
Tác động của khoa học dữ liệu đến ngành công nghiệp mỹ phẩm
Vậy tại sao ngành công nghiệp mỹ phẩm lại không được hưởng lợi từ những thay đổi và tiến bộ do khoa học dữ liệu mang lại? Ai có thể tưởng tượng được? Các nhà khoa học dữ liệu đang nghiên cứu cách trí tuệ nhân tạo có thể cách mạng hóa ngành công nghiệp mỹ phẩm. Cung cấp cho người tiêu dùng trải nghiệm được cá nhân hóa hơn, ngay cả ở quy mô tiệm làm đẹp. Dữ liệu cho phép các nhà sản xuất biết:
Như vậy, có một sự thay đổi đáng kể trong nhu cầu của người tiêu dùng về trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa hơn thay vì chấp nhận các sản phẩm chung chung.
Tầm quan trọng của khoa học dữ liệu trong ngành công nghiệp mỹ phẩm
Khoa học dữ liệu đã giúp ngành công nghiệp mỹ phẩm phân tích các xu hướng và phát triển các chiến dịch mới. Với các thương hiệu xa xỉ như L’Oréal, Coty và Procter and Gamble, với chuỗi cung ứng lớn thứ 9 thế giới tại hơn 190 quốc gia, không có chỗ cho sai sót. May mắn thay, thị trường mục tiêu là Thế hệ Z, một bộ phận xã hội có niềm tin mạnh mẽ vào việc sử dụng internet. Do đó, phản hồi, sở thích và hành vi của họ rất dễ nắm bắt.
Dữ liệu lớn cho ngành công nghiệp mỹ phẩm
Như trong tất cả các lĩnh vực, dữ liệu lớn giúp các thương hiệu tối ưu hóa mọi quy trình. Dữ liệu thu thập được được sử dụng để cải thiện trải nghiệm người dùng tổng thể, từ thiết kế bao bì đến phát triển sản phẩm đến tiếp thị. Các công ty sử dụng Model Ops để phân tích dữ liệu lớn. Nó giúp bạn phân tích kết quả phòng thí nghiệm, thử nghiệm, hình ảnh và dữ liệu thô vì lợi ích của việc phát triển sản phẩm. Nó cũng giúp phân tích cơ hội, nhắm mục tiêu đối tượng và quản lý trường hợp.
Dưới đây là một số ví dụ về cách các thương hiệu có thể sử dụng dữ liệu lớn để mang lại lợi ích cho sản phẩm của họ.
Thuật toán và máy học cho người tiêu dùng
Thuật toán là một sự đổi mới tuyệt vời. Chúng có thể được điều chỉnh, phân tích và cải thiện bằng cách sử dụng dữ liệu. Gần đây, việc sử dụng các công cụ phân tích chức năng đã nâng cao kết quả. Bằng cách kiểm tra tình trạng của tóc và da, các thương hiệu mỹ phẩm có thể phân tích tình trạng chính xác. Với thông tin này, các thương hiệu có thể tạo ra các sản phẩm chăm sóc da và tóc, trang điểm và chất làm mềm hoàn hảo để bổ sung cho làn da và mái tóc của bạn. Phần mềm ghi nhớ tiến trình của bạn & sử dụng thông tin này để phát triển các sản phẩm để đạt được kết quả tối đa.
Kết luận
Ngành công nghiệp mỹ phẩm đang trong giai đoạn cách mạng. Tuy nhiên, các công ty có các phân khúc khác nhau để phân tích và khắc phục các sai sót. Bằng cách sử dụng dữ liệu và xu hướng làm thông tin chi tiết, các thương hiệu có thể mở rộng hơn nữa khoảng cách trong cơ sở khách hàng của họ. Ví dụ: có những khoảng trống lớn trong lĩnh vực chăm sóc cá nhân cho nam giới, tỷ lệ trẻ em và dân số già. Ngoài ra, ngày càng có nhiều người quan tâm đến việc sử dụng các thành phần tự nhiên và các sản phẩm tự làm hơn là các thương hiệu xa xỉ. Những yếu tố này giúp các thương hiệu hiểu cách sản xuất và tiếp thị sản phẩm của họ. Nó giúp các thương hiệu cũ hơn và độc lập xây dựng hình ảnh thương hiệu tích cực và cạnh tranh trên thị trường.
Tác giả: Dipanshi Singh