數據革命：釋放美妝產業大數據的力量
美妝產業
The美妝產業指的是製造和銷售化妝品的行業。這包括彩妝，如粉底和睫毛膏，護膚品，如保濕霜和清潔劑，護髮品，如洗髮精、護髮素和染髮劑，以及盥洗用品，如泡泡浴和肥皂。製造業由少數幾家跨國公司主導，這些公司起源於20世紀初，而化妝品的經銷和銷售則分散在大量不同的公司。最大的化妝品公司是強生、萊雅、吉列、妮維雅和香奈兒。
數據科學對美妝產業的影響
那麼，為什麼美妝產業不應該受益於數據科學帶來的變化和進步呢？誰能想像到？數據科學家正在研究人工智慧如何革新美妝產業。即使在美容院規模，也能為消費者提供更個人化的體驗。這些數據讓製造商知道：
因此，消費者對更個人化的購物體驗的需求出現了顯著轉變，而不是滿足於通用產品。
數據科學在美妝產業中的重要性
數據科學幫助美妝產業分析趨勢並開發新的行銷活動。對於萊雅、科蒂和寶潔等奢侈品牌，在全球190多個國家/地區擁有世界第9大供應鏈，不容許出錯。幸運的是，目標市場是Z世代，這是一個非常相信使用互聯網的社會群體。因此，他們的回饋、興趣和行為很容易捕捉。
大數據在美妝產業
與所有領域一樣，大數據幫助品牌優化每個流程。收集的數據用於改善整體用戶體驗，從包裝設計到產品開發再到行銷。公司使用模型運營（Model Ops）來分析大數據。它幫助你分析實驗室結果、實驗、圖像和原始數據，以利於產品開發。它還有助於機會分析、受眾定位和案例管理。
以下是一些品牌如何使用大數據來使其產品受益的例子。
消費者使用的演算法和機器學習
演算法是一項偉大的創新。它們可以使用數據進行調整、分析和改進。最近，功能分析工具的使用增強了結果。透過檢查頭髮和皮膚的狀況，化妝品品牌可以分析確切的狀況。有了這些資訊，品牌可以創造出完美的皮膚和頭髮護理、彩妝和潤膚劑，以襯托您的皮膚和頭髮。該軟體會記住您的進度，並使用這些資訊來開發產品，以獲得最大的效果。
結論
美妝產業正處於一場革命之中。然而，公司有不同的區塊需要分析和修復差異。透過使用數據和趨勢作為情報，品牌可以進一步擴大其客戶群的差距。例如，在男性美容、兒童比例和老齡化人口方面存在很大差距。此外，越來越多人對使用天然成分和自製產品而不是奢侈品牌感興趣。這些因素幫助品牌了解其產品的製造和行銷方式。它幫助較舊和獨立的品牌建立積極的品牌形象並在市場上競爭。
作者：Dipanshi Singh