Cuộc Cách Mạng Dữ Liệu: Giải Phóng Sức Mạnh của Dữ Liệu Lớn trong Ngành Mỹ Phẩm
Ngành mỹ phẩm
Thengành mỹ phẩmđề cập đến lĩnh vực sản xuất và kinh doanh 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 bồn tắm tạo bọt và xà phòng. Sản xuất bị chi phối bởi một số tập đoàn đa quốc gia có nguồn gốc từ đầu thế kỷ 20, trong khi việc 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 mỹ phẩm
Vậy tại sao ngành mỹ phẩm không nên 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 về cách trí tuệ nhân tạo có thể cách mạng hóa ngành mỹ phẩm. Cung cấp cho người tiêu dùng trải nghiệm cá nhân hóa hơn, ngay cả ở quy mô salon. Dữ liệu cho phép các nhà sản xuất biết:
Do đó, có một sự thay đổi đáng kể trong nhu cầu của người tiêu dùng đối với trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa hơn thay vì chấp nhận các sản phẩm chung chung.
Tầm quan trọng của khoa học dữ liệu trong ngành mỹ phẩm
Khoa học dữ liệu đã giúp ngành mỹ phẩm phân tích xu hướng và phát triển các chiến dịch mới. Với các thương hiệu cao cấp như L’Oréal, Coty và Procter and Gamble, với chuỗi cung ứng lớn thứ 9 trên 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 phân khúc 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 ngànhngành mỹ phẩm
Như trong tất cả các lĩnh vực, dữ liệu lớn giúp các thương hiệu tối ưu hóa mọi quy trình. Dữ liệu được thu thập 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, thí nghiệm, hình ảnh và dữ liệu thô để mang lại lợi ích cho 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 học máy 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 chính xác tình trạng. 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 nhằm đạt được kết quả tối đa.
Kết luận
Ngành 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 những khác biệt. Bằng cách sử dụng dữ liệu và xu hướng làm thông tin tình báo, 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 việc chải chuốt cho nam giới, tỷ lệ trẻ em và dân số già. Ngoài ra, ngày càng có nhiều sự quan tâm đến việc sử dụng các thành phần tự nhiên và các sản phẩm tự làm hơn là các thương hiệu cao cấp. Những yếu tố này giúp các thương hiệu hiểu cách sản phẩm của họ được sản xuất và tiếp thị. Nó giúp các thương hiệu lâu đời và độc lập xây dựng hình ảnh thương hiệu tích cực và cạnh tranh trên thị trường.
Tác giả:Dipanshi Singh