人工智能對化妝品品牌的影響
已發表: 2019-05-30在過去的幾年裡，人工智能 (AI) 和機器學習的進步已經滲透到美容行業。 這些技術可以通過簡化流程以及提供效率提高 10 倍的服務來滿足客戶“即看即想”的需求，從而徹底重塑品牌的運營方式。 到 2022年，全球零售領域的人工智能支出（包括時尚、奢侈品和化妝品）預計將增長到73 億美元。我們匯總了可能被證明對美容行業至關重要的四大人工智能和機器學習應用程序列表.
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顛覆化妝品行業的 4 種人工智能和機器學習工具
個性化推薦工具
今天的消費者重視效率和興奮，為了滿足這一點，已經使用人工智能和機器學習應用程序構想了新的產品個性化水平。 購物者行為背後的數據可用於使用數字平台創建虛擬零售體驗。 品牌可以根據類似的購物者查看、喜歡或購買的內容，向消費者提供量身定制的建議——就像數字商店助理一樣。 實施這些解決方案不僅可以刺激更多購買，還可以促進與消費者的聯繫，因為品牌在他們做之前就知道他們想要什麼。
美容品牌也在使用增強現實技術讓顧客在購買前虛擬“試穿”商品。 例如，歐萊雅現在擁有增強現實和人工智能實體ModiFace ，它允許消費者體驗世界領先美容品牌的增強現實化妝體驗。
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Perfect365 Makeup App (@perfect365_official) 分享的帖子
績效營銷測量平台
營銷團隊經常難以衡量其貢獻的實際價值，這主要是因為新渠道和策略的出現並擾亂了傳統營銷領域。 在我們最近的影響者營銷狀況報告中，我們發現品牌聲稱在活動衡量方面存在最大的痛點，這對於選擇合適的影響者進行合作至關重要。 正確的影響者與品牌合作可以幫助開拓新市場，產生媒體報導，並提供可以在品牌自己的渠道中重新利用的內容。
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Anastasia Beverly Hills (@anastasiabeverlyhills) 分享的帖子
績效營銷工具利用 AI 和機器學習通過提供一個提供可操作見解的統一框架來簡化衡量。 高級算法，如媒體影響值，為每個帖子、互動和文章分配貨幣價值，以便您可以對各種營銷策略（如公關和媒體關係、影響者營銷或內容營銷）的績效進行基準測試，並最終了解如何以及在何處正在創造品牌價值。
需求預測和供應鏈工具
消費者是任何品牌計劃的關鍵，因此能夠盡可能地了解消費者是任何公司的主要目標之一。 美容行業也不例外，通過整合客戶數據，品牌現在可以了解和預測市場趨勢。 NARS Cosmetics 全球電子商務和全渠道執行董事 Benjamin Lord 解釋說， NARS “使用消費者數據來了解更多關於客戶膚色的信息來打造新產品” 。 現在，能夠滿足和響應需求至關重要，尤其是在受眾對品牌負責並尋求更有意義和真實的客戶體驗的情況下。
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美容品牌還可以在線監控市場，或在商店中放置信標和傳感器，以獲取洞察以預測趨勢、檢測產品短缺或根據當地口味調整商品分配。 人工智能解決方案提供數據和洞察力以優化供應鏈模型。
實時客服平台
聊天機器人在美容行業的購買旅程中變得越來越流行。 他們可以回答從簡單的產品問題到復雜的技術問題的所有問題，甚至可以通過網站上的不同操作引導客戶。 這些機器人具有快速的響應時間，有時還有自己的個性，創造了一種巧妙的營銷策略，幫助品牌在更個性化的層面上與消費者建立聯繫。 美容科技品牌Beautystack帶領其用戶完成一個有趣的註冊過程，讓觀眾在到達通用平台之前就沉浸在這個過程和品牌的語氣中。 Gartner 預測，到 2020 年，聊天機器人將為 85% 的客戶服務交互提供支持。
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Tarte Cosmetics (@tartecosmetics) 分享的帖子
此外，複雜的人工智能聊天機器人可用於幫助消費者制定護膚程序或根據膚色、皮膚類型甚至個性推薦化妝品。 消費者與聊天機器人的互動越多，它可以提供的相關建議就越多。
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