[Case study] Phân tích dữ liệu trong ngành làm đẹp

Với sự gia tăng của phân tích dữ liệu trong tất cả các lĩnh vực kinh doanh, không có gì ngạc nhiên khi ngành công nghiệp làm đẹp cũng đang nhảy vào làn sóng dữ liệu lớn. Từ các chiến dịch được nhắm mục tiêu đến các sản phẩm được cá nhân hóa, quá trình phân tích dữ liệu đã cho phép các công ty mỹ phẩm tạo ra những đổi mới độc đáo phản ánh nhiều đối tượng người tiêu dùng đa dạng của họ.

1. Bức tranh về ngành công nghiệp làm đẹp hiện nay:

Ngành công nghiệp làm đẹp đã phát triển vượt bậc trong những năm qua, đặc biệt là sự gia tăng nhanh chóng của doanh số bán hàng thông qua kênh trực tuyến. Hiện tại, nó tạo ra doanh thu hơn 100 tỷ đô la trên toàn thế giới, với Bắc Á chiếm khoảng 35% thị trường làm đẹp toàn cầu. Ngoài ra, dự kiến doanh số bán hàng trực tuyến sẽ chiếm 48% tổng doanh số bán sản phẩm làm đẹp vào năm 2023. Do đó, nhu cầu ngày càng tăng này đã thúc đẩy các công ty khám phá các phương pháp tiếp thị và phát triển sản phẩm mới, với các chiến lược bắt đầu xoay quanh dữ liệu lớn.

2. Phân tích dữ liệu trong ngành làm đẹp:

Phân tích dữ liệu là quá trình phân tích các tập dữ liệu thô để đưa ra kết luận và đánh giá xu hướng. Điều này cho phép các công ty tối ưu hóa hiệu suất của họ thông qua những hiểu biết sâu sắc mà dữ liệu cung cấp. Cụ thể, phân tích dữ liệu lớn liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao để trích xuất thông tin từ các tập dữ liệu lớn có thể được cấu trúc hoặc không cấu trúc.

Khoa học dữ liệu, đặc biệt là phân tích dự đoán và phân tích khách hàng, là yếu tố không thể thiếu trong việc giúp các công ty mỹ phẩm quyết định các chiến dịch tiếp thị của họ và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Các ứng dụng làm đẹp và công nghệ thông minh đang ngày càng trở nên phổ biến, với hầu hết các thương hiệu nổi tiếng đều kết hợp với các ứng dụng mới.

Xem thêm: Case study – Cách tạo Resume Dashboard để gây ấn tượng với NTD

3. Các case study cụ thể:

Hiện nay, nhu cầu về các sản phẩm tùy chỉnh cao hơn bao giờ hết. Trên thực tế, một nghiên cứu của Forrester báo cáo rằng “77% người tiêu dùng đã chọn, đề xuất hoặc trả nhiều tiền hơn cho một thương hiệu cung cấp dịch vụ hoặc trải nghiệm được cá nhân hóa”. Thông qua việc sử dụng phân tích dữ liệu lớn, các công ty có thể hỗ trợ khách hàng tìm kiếm các sản phẩm hoàn toàn phù hợp với sở thích cá nhân của họ mà không gặp khó khăn trong các giai đoạn thử nghiệm dài.

Ví dụ:

Sephora Visual Artist có thể phân tích các đặc điểm của khách hàng để đề xuất các sắc thái màu phù hợp với làn da của họ. Ngoài ra, Fenty Beauty đã đưa ra các đề xuất thông qua bài kiểm tra “Shade Finder” của họ để tìm ra những người mẫu có tông màu da tương tự như sản phẩm của họ cho quảng cáo. Các BOT trò chuyện của HelloAva cũng được sử dụng cho việc phản hồi của người tiêu dùng để từ đó sắp xếp các quy trình chăm sóc da được cá nhân hóa cho khách hàng.

L’Oréal, công ty mỹ phẩm lớn nhất thế giới có trụ sở tại Pháp, đã tiến xa hơn một bước khi sử dụng tích hợp dữ liệu đám mây trong quá trình phát triển sản phẩm. Nền tảng của nó kết hợp dữ liệu trực tiếp từ các giao diện lập trình ứng dụng và dữ liệu lớn từ các tích hợp. Bộ phận nghiên cứu và đổi mới hợp tác trực tiếp với Talend – công ty tích hợp dữ liệu đám mây có trụ sở tại California và hiện đang xử lý 50 triệu mẩu dữ liệu mỗi ngày. Philippe Benivay, IS Experimental Data Intelligence tại L’Oréal, tuyên bố: “Dữ liệu và AI cho phép chúng tôi tiến nhanh hơn để tạo ra các sản phẩm mỹ phẩm đáp ứng nhu cầu và mong muốn làm đẹp vô cùng đa dạng của người tiêu dùng trên khắp thế giới.”

Xem thông tin khai giảng Khóa học Business Intelligence sớm nhất tại Mastering Data Analytics. Với mọi thắc mắc xin liên hệ hotline 0961 48 66 48 hoặc inbox Fanpage Mastering Data Analytics để đăng ký nhanh nhất nhé!