KI-Gesichtsanalyse für Kosmetik- & Hautpflege-Apps: Integration und Anwendungsbeispiele

Eine KI-gestützte Gesichtsanalyse kann Kosmetik-, Hautpflege- und Händler-Apps um eine visuelle Analyse und personalisierte Produktempfehlungen für die Hautpflege erweitern. Kundinnen und Kunden nehmen Bilder ihres Gesichts auf, die KI analysiert unterstützte sichtbare kosmetische Hautmerkmale und die Ergebnisse können dabei helfen, passende Produkte, Pflegeroutinen oder andere personalisierte Angebote zu entdecken. Skinive Face Scanner unterstützt derzeit die Integration über Web-SDK und API. Native SDKs für iOS und Android sind geplant.

Das Wichtigste auf einen Blick

• Eine KI-gestützte Gesichtsanalyse erweitert Kosmetik- und Hautpflege-Apps um eine visuelle Form der Personalisierung, die Fragebögen, Kundenprofile, Kaufhistorie und Browsing-Verhalten sinnvoll ergänzen kann.
• Die Gesichtsanalyse kann unterstützte sichtbare kosmetische Hautmerkmale wie feine Linien, Poren, Mitesser, Pigmentflecken, dunkle Flecken, Rötungen und eine ungleichmäßig wirkende Hautstruktur erfassen.
• Besonders sinnvoll wird die mobile Anwendung, wenn die Ergebnisse der Gesichtsanalyse direkt zu einem hilfreichen nächsten Schritt führen – etwa zu passenden Produkten, einer Hautpflegeroutine, relevanten Inhalten oder einer anderen personalisierten Kosmetikfunktion.
• Skinive Face Scanner unterstützt derzeit die Integration über Web-SDK und API. Native SDKs für iOS und Android sind geplant.
• Kosmetikmarken und Händler können ihre bestehenden Hautpflegekataloge über Produktdaten im CSV- oder XML-Format anbinden.
• Der Erfolg des Face Scanners sollte anhand der gesamten Customer Journey in der App bewertet werden – nicht nur anhand der Anzahl abgeschlossener Scans.
• Skinive Face Scanner wurde für Kosmetik, Schönheitspflege und personalisierte Hautpflege entwickelt und ist nicht für die medizinische Diagnose vorgesehen.

Warum eine KI-Gesichtsanalyse in eine Kosmetik- oder Hautpflege-App integrieren?

Eine KI-gestützte Gesichtsanalyse bietet einer Kosmetik-App eine zusätzliche visuelle Grundlage für die Personalisierung. Statt sich ausschließlich auf Angaben zu verlassen, die Kundinnen und Kunden selbst eingeben oder durch ihr Einkaufsverhalten erzeugen, kann die App Gesichtsbilder nutzen, um unterstützte sichtbare kosmetische Hautmerkmale zu analysieren und daraus abzuleiten, welche Inhalte oder Produkte als Nächstes relevant sein könnten.

Eine Kosmetik-App kennt möglicherweise bereits die gekauften Produkte, besuchten Kategorien, beim Onboarding angegebenen Präferenzen oder gespeicherten Artikel eines Kunden.

Was häufig fehlt, ist eine einfache visuelle Information über die aktuell sichtbaren kosmetischen Hautbedürfnisse im Gesicht.

Genau hier ergänzt die Gesichtsanalyse die bestehende Personalisierung.

Ein typischer Ablauf in einer mobilen App kann so aussehen:

1. Der Kunde startet die Gesichtsanalyse.
2. Bilder des Gesichts werden aufgenommen.
3. Die KI analysiert unterstützte sichtbare kosmetische Hautmerkmale.
4. Die Ergebnisse werden verständlich und auf den Kosmetikbereich ausgerichtet dargestellt.
5. Die App verbindet die Ergebnisse mit passenden Produkten, Pflegeroutinen, Inhalten oder einer anderen personalisierten Funktion.
6. Das Unternehmen analysiert, welche Aktionen anschließend erfolgen.

Für Kosmetikmarken und Händler entsteht der Nutzen daher nicht allein durch die Analyse selbst. Entscheidend für die Produktgestaltung ist vielmehr, was die App anschließend mit den Ergebnissen macht.

Was ist eine KI-Gesichtsanalyse für eine mobile Kosmetik-App?

Eine KI-Gesichtsanalyse für mobile Kosmetik-Apps ist eine auf Computer Vision basierende Funktion, die Gesichtsbilder auf unterstützte sichtbare kosmetische Merkmale analysiert. Die strukturierten Ergebnisse können anschließend innerhalb eines digitalen Kosmetik- oder Hautpflegeangebots genutzt werden.

Eine solche Gesichtsanalyse lässt sich in unterschiedliche mobile Anwendungen integrieren, darunter:

• Apps von Kosmetikmarken
• Hautpflege-Apps
• Apps von Kosmetikhändlern
• Apps für Kundenbindungsprogramme
• Anwendungen für personalisierte Hautpflege
• Tools zur Zusammenstellung von Hautpflegeroutinen
• Anwendungen zur unterstützten Verkaufsberatung
• Omnichannel-Plattformen für Kosmetik

Skinive Face Scanner kann unter anderem folgende unterstützte sichtbare kosmetische Merkmale analysieren:

• feine Linien und Falten
• sichtbare oder vergrößerte Poren
• Mitesser und geschlossene Komedonen
• aknebedingte Unreinheiten und Hautveränderungen
• dunkle Flecken und Pigmentierung
• Rötungen
• ungleichmäßig wirkende Hautstruktur im Gesicht
• weitere unterstützte sichtbare kosmetische Merkmale

Die Ergebnisse können anschließend als eine von mehreren Informationsquellen für personalisierte Produktempfehlungen oder andere Kosmetikfunktionen innerhalb der App dienen.

Skinive Face Scanner ist für Kosmetik, Schönheitspflege und personalisierte Hautpflege vorgesehen. Die Funktion sollte weder als medizinisches Diagnoseinstrument noch als Ersatz für eine professionelle medizinische Beratung dargestellt werden.

Wie funktioniert eine KI-Gesichtsanalyse in einer mobilen App?

Eine KI-Gesichtsanalyse in einer Kosmetik-App kann in wenigen Schritten von der Bildaufnahme zur personalisierten Empfehlung führen. Mit Skinive Face Scanner nehmen Nutzerinnen und Nutzer Bilder ihres Gesichts von vorne sowie von der linken und rechten Seite auf. Die KI analysiert unterstützte sichtbare kosmetische Hautmerkmale und die App kann die Ergebnisse anschließend mit passenden nächsten Schritten verknüpfen.

1. Gesichtsanalyse starten

Der Kunde öffnet den Face Scanner an einer geeigneten Stelle innerhalb der App.

Das kann beispielsweise während des Onboardings, in einem Bereich für personalisierte Hautpflege, bei der Produktsuche oder innerhalb einer anderen Kosmetikfunktion geschehen, bei der eine visuelle Personalisierung sinnvoll ist.

Bevor die App Zugriff auf die Kamera anfordert, sollte sie erklären, wofür die Funktion gedacht ist und welche Ergebnisse der Kunde erwarten kann.

2. Gesicht von vorne, links und rechts aufnehmen

Mit Skinive Face Scanner nimmt der Kunde drei Ansichten auf:

• vorne
• links
• rechts

Diese Bilder liefern unterschiedliche Perspektiven des Gesichts für die Analyse.

Die Benutzeroberfläche für die Aufnahme sollte möglichst einfach gestaltet sein und klar zeigen, wie das Gesicht positioniert werden soll.

3. Unterstützte sichtbare kosmetische Hautmerkmale analysieren

Die KI analysiert die Gesichtsbilder auf unterstützte sichtbare Merkmale wie feine Linien, Poren, Mitesser, Pigmentierung, Rötungen und eine ungleichmäßig wirkende Hautstruktur.

Die technischen Analyseergebnisse sollten anschließend in eine verständliche Anwendung für den Kosmetikbereich übersetzt werden, statt den Kunden unverarbeitete Modellergebnisse anzuzeigen.

4. Einen sinnvollen nächsten Schritt anbieten

Nach der Analyse sollte die Nutzerführung weitergehen.

Je nach App können Kundinnen und Kunden beispielsweise zu folgenden Bereichen gelangen:

• passenden Hautpflegeprodukten
• personalisierten Produktempfehlungen
• einer individuellen Hautpflegeroutine
• Kosmetikinhalten zu den erkannten sichtbaren Merkmalen
• relevanten Produktkategorien
• einer anderen personalisierten Funktion

Welcher nächste Schritt sinnvoll ist, hängt vom Zweck der jeweiligen App ab.

5. Die gesamte Customer Journey messen

Die Gesichtsanalyse sollte als Teil des gesamten App-Funnels betrachtet werden und nicht als isolierte interaktive Funktion.

Unternehmen können beispielsweise analysieren, ob Kunden die Analyse abschließen, mit Empfehlungen interagieren, Produktseiten besuchen, einen Kauf tätigen oder weitere personalisierte Funktionen der App nutzen.

Wo sollte der Face Scanner in der App platziert werden?

Die optimale Platzierung des Face Scanners hängt davon ab, wofür Kundinnen und Kunden die App nutzen und an welcher Stelle eine visuelle Personalisierung ihre Entscheidung unterstützen kann. Die Funktion muss weder die Startseite dominieren noch zwingend Bestandteil des Onboardings sein.

Bereich der App	Funktion der Gesichtsanalyse	Beispiel für die Nutzerabsicht
Onboarding	Visuelle Personalisierung einführen	„Hilf mir herauszufinden, worauf ich bei meiner Haut achten sollte.“
Personalisierte Hautpflege	Aktuelle visuelle Informationen ergänzen	„Worauf sollte ich mich bei meiner Hautpflege konzentrieren?“
Produktsuche	Ein großes Sortiment gezielt eingrenzen	„Welche Produkte passen zu meinen Hautbedürfnissen?“
Produktseite	Einen zusätzlichen Einstieg in die Personalisierung bieten	„Welche weiteren Produkte könnten für mich relevant sein?“
Zusammenstellung einer Pflegeroutine	Visuelle Informationen für eine individuellere Routine ergänzen	„Was könnte zu meiner Hautpflegeroutine passen?“
Kundenkonto	Gesichtsanalyse mit weiteren personalisierten Funktionen verbinden	„Personalisiere mein Kosmetikerlebnis.“
Verkaufsberatung im Geschäft	Produktauswahl auf Smartphone oder Tablet unterstützen	„Hilf mir, passende Produkte in diesem Geschäft zu finden.“

Die Platzierung sollte sich an der Nutzerabsicht orientieren und nicht allein daran, dass die Technologie neu oder interaktiv ist.

Ein Händler mit Tausenden von Produkten kann die Gesichtsanalyse beispielsweise vor der Produktsuche anbieten. Eine Hautpflegemarke, deren Schwerpunkt auf Pflegeroutinen liegt, kann sie dagegen vor der Zusammenstellung einer individuellen Routine einsetzen.

Der Face Scanner sollte an der jeweiligen Stelle ein konkretes Kundenproblem lösen.

Face Scanner, Hautpflege-Fragebogen oder Kundenprofil?

Gesichtsanalyse, Hautpflege-Fragebögen, Kundenprofile, Kaufhistorie und Browsing-Verhalten liefern unterschiedliche Informationen für die Personalisierung. Eine Kosmetik-App kann diese Datenquellen kombinieren, statt sich für nur eine davon zu entscheiden.

Grundlage für die Personalisierung	Welche Information erhält die App?	Typische Stärke
KI-Gesichtsanalyse	Unterstützte sichtbare kosmetische Hautmerkmale im Gesicht	Visuelle Personalisierung
Hautpflege-Fragebogen	Selbst angegebene Hautbedürfnisse, Ziele, Gewohnheiten und Präferenzen	Kontext, den die Kamera nicht erfassen kann
Kundenprofil	Gespeicherte Präferenzen und Kontoinformationen	Kontinuität innerhalb der App
Kaufhistorie	Bereits gekaufte Produkte	Bisheriges Kaufverhalten
Angesehene Produkte	Produkte, für die sich der Kunde aktuell interessiert	Aktuelles Kaufinteresse

Nehmen wir beispielsweise einen Kunden, bei dessen Gesichtsanalyse sichtbare Pigmentierung festgestellt wird.

Die Gesichtsanalyse liefert ein visuelles Signal. Ein Fragebogen kann zusätzlich erfassen, welche Produktform der Kunde bevorzugt, welches Budget zur Verfügung steht, welche Hautpflegeziele bestehen oder wie umfangreich die Pflegeroutine sein soll. Die Kaufhistorie wiederum zeigt, welche Produkte der Kunde bereits gewählt hat.

Diese Informationen beantworten unterschiedliche Fragen.

Ein Face Scanner sollte daher als Bestandteil eines umfassenderen Personalisierungssystems betrachtet werden und nicht automatisch als Ersatz für Fragebögen, Kundenprofile oder Verhaltensdaten.

Von der Gesichtsanalyse zu personalisierten Hautpflege-Empfehlungen

Eine Gesichtsanalyse wird besonders nützlich, wenn Kundinnen und Kunden auf Grundlage der Ergebnisse direkt handeln können. In einer Kosmetik-App gehört die personalisierte Produktsuche für die Hautpflege zu den naheliegendsten nächsten Schritten.

Ein Hautwert oder eine Liste sichtbarer Merkmale kann zunächst Interesse wecken. Ohne einen verständlichen nächsten Schritt kann die Nutzerführung jedoch schnell enden.

Ein sinnvollerer Ablauf ist:

Gesichtsanalyse → sichtbare Hautmerkmale verstehen → passende Hautpflege entdecken → weiter einkaufen oder eine Pflegeroutine zusammenstellen

Ergebnisse zu feinen Linien, Poren, Pigmentierung, Mitessern, Rötungen oder einer ungleichmäßig wirkenden Hautstruktur können beispielsweise als Grundlage für die Produktsuche dienen.

Der Face Scanner muss dabei nicht die einzige Informationsquelle für Empfehlungen sein. Kosmetikunternehmen können die visuelle Analyse mit Kundenpräferenzen, Fragebögen, Produktdaten und weiteren geeigneten Informationen kombinieren.

Das ist insbesondere für Apps mit einem großen Hautpflegesortiment hilfreich. Ohne Personalisierung müssten Kundinnen und Kunden möglicherweise zahlreiche Kategorien, Inhaltsstoffe, Filter und Produkttypen durchsuchen.

Ein eigener Beitrag über personalisierte Hautpflege-Empfehlungen behandelt die Empfehlungslogik ausführlicher.

Wie kann Skinive einen bestehenden Produktkatalog mit einer Kosmetik-App verbinden?

Skinive Face Scanner kann mit dem bestehenden Hautpflegesortiment einer Kosmetikmarke oder eines Händlers verbunden werden. So können die Ergebnisse der Gesichtsanalyse die Produktsuche innerhalb des eigenen Sortiments unterstützen.

Produktdaten können im CSV- oder XML-Format bereitgestellt werden.

Katalogeinträge sollten mindestens folgende Angaben enthalten:

• Produktname
• Produktbeschreibung
• Inhaltsstoffe
• Preis
• URL der Produktseite

Die Katalogsynchronisierung ist unbegrenzt.

Der Starter-Tarif unterstützt bis zu 1.000 Produkte für 99 € pro Monat zuzüglich 0,20 € pro Scan. Der Growth-Tarif unterstützt bis zu 5.000 Produkte für 199 € pro Monat zuzüglich 0,15 € pro Scan. Individuelle Anforderungen von Unternehmen werden über einen maßgeschneiderten Tarif mit dem Skinive-Vertrieb abgestimmt.

Weitere Informationen zur katalogbasierten Personalisierung im Onlinehandel finden Sie im Beitrag „KI-Gesichtsanalyse für E-Commerce: Hautpflege beim Online-Einkauf personalisieren“.

Welche Integrationsmöglichkeiten gibt es für Kosmetik- und Hautpflege-Apps?

Skinive Face Scanner bietet derzeit die Integration über Web-SDK und API. Native SDKs für iOS und Android sind geplant und aktuell noch nicht verfügbar.

Integrationsoption	Status	Geeignet für	Typische Funktion
Web-SDK	Verfügbar	Webbasierte und geeignete hybride Anwendungen	Face-Scanner-Funktionen in eine kontrollierte Webumgebung integrieren
API	Verfügbar	Individuelle Anwendungsabläufe	Skinive-Funktionen mit der eigenen Anwendungslogik und bestehenden Systemen verbinden
Natives iOS-SDK	Geplant	Native iOS-Anwendungen	Native mobile Integration nach Veröffentlichung
Natives Android-SDK	Geplant	Native Android-Anwendungen	Native mobile Integration nach Veröffentlichung

Web-SDK

Das Web-SDK eignet sich für Unternehmen, die Skinive Face Scanner in eine webbasierte Anwendung integrieren und gleichzeitig die Kontrolle über die umgebende Benutzeroberfläche und Customer Journey behalten möchten.

Bei mobilen Produkten, die geeignete webbasierte oder hybride Komponenten verwenden, kann das Web-SDK eine Integrationsmöglichkeit bieten, ohne auf ein derzeit noch nicht verfügbares natives mobiles SDK angewiesen zu sein.

Die konkrete Implementierung sollte auf die Architektur der jeweiligen App abgestimmt werden.

API

Die API richtet sich an Unternehmen, die mehr Kontrolle darüber benötigen, wie die Skinive-Funktionen in die eigenen Anwendungsabläufe eingebunden werden.

Entwicklungsteams können die API für eine individuell entwickelte Anwendung nutzen, bei der das Unternehmen selbst die Benutzeroberfläche, Customer Journey, Produktlogik und weitere Komponenten kontrolliert.

Dieser Ansatz eignet sich insbesondere dann, wenn der Face Scanner als Bestandteil eines umfassenderen Personalisierungssystems eingesetzt werden soll und nicht als isolierte Funktion.

Native SDKs für iOS und Android

Native SDKs für iOS und Android sind geplant.

Teams, die native mobile Apps entwickeln, sollten ihre Architektur daher nicht unter der Annahme planen, dass bereits spezielle native Skinive-SDKs verfügbar sind.

Vor Beginn der Implementierung sollten der aktuelle Integrationsweg und die Roadmap direkt mit Skinive abgestimmt werden.

Praktische Einsatzmöglichkeiten der KI-Gesichtsanalyse in Kosmetik-Apps

Welcher Einsatz des Face Scanners den größten Mehrwert bietet, hängt davon ab, wofür Kundinnen und Kunden die App bereits nutzen. Typische Anwendungen sind die Produktsuche, personalisierte Pflegeroutinen, Kundenbindungsprogramme, Kampagnen und die unterstützte Verkaufsberatung.

Personalisierte Produktsuche

Kosmetikhändler oder Hautpflegemarken können die Gesichtsanalyse einsetzen, um Kundinnen und Kunden die Orientierung in einem großen Produktsortiment zu erleichtern.

Statt mit Dutzenden Kategorien oder Filtern zu beginnen, können Kunden von unterstützten sichtbaren Hautmerkmalen ausgehen und von dort aus relevante Produkte entdecken.

Das kann insbesondere bei Apps mit zahlreichen Reinigungsprodukten, Seren, Feuchtigkeitscremes, Masken, Augenpflegeprodukten und spezialisierten Hautpflegekategorien hilfreich sein.

Personalisierte Hautpflegeroutinen

Die Ergebnisse der Gesichtsanalyse können als eine Informationsquelle bei der Zusammenstellung einer individuellen Pflegeroutine dienen.

Eine App kann sichtbare Hautmerkmale mit Kundenpräferenzen und Produktinformationen kombinieren und so relevante Hautpflegeprodukte übersichtlicher zusammenstellen.

Der Scanner muss dabei nicht jeden Bestandteil einer Pflegeroutine bestimmen. Seine Aufgabe besteht darin, visuelle Informationen bereitzustellen, die andere Personalisierungssignale ergänzen können.

Kundenbindung und Kundeninteraktion

In Apps, die mit Kundenkonten oder Treueprogrammen verbunden sind, kann der Face Scanner mit Produktsuche, gespeicherten Präferenzen, Treuevorteilen und anderen personalisierten Funktionen kombiniert werden.

Wie eine wiederholte Nutzung konkret umgesetzt wird, hängt von der Architektur der Anwendung sowie von Berechtigungen und Datenverarbeitung ab.

Unternehmen sollten nicht davon ausgehen, dass Gesichtsbilder oder frühere Analyseergebnisse automatisch gespeichert werden.

Produkteinführungen und Kosmetikkampagnen

Kosmetikmarken können die Gesichtsanalyse als interaktiven Einstieg in relevante Produktkampagnen nutzen.

Statt allen Kunden exakt dieselbe Nutzerführung zu zeigen, können unterstützte sichtbare Hautmerkmale dabei helfen, Nutzer zu passenden Produktkategorien oder Kampagneninhalten zu führen.

So entsteht eine stärker personalisierte Produktsuche, ohne unbelegte Aussagen über die Wirkung von Produkten zu machen.

Unterstützte Verkaufsberatung

Die Gesichtsanalyse kann auch Kosmetikberater oder Kunden unterstützen, die in einem Ladengeschäft ein Smartphone oder Tablet verwenden.

Sichtbare kosmetische Hautmerkmale können dabei als eine Informationsquelle dienen, um passende Produkte aus dem verfügbaren Sortiment zu entdecken.

Für Unternehmen, die sowohl digitale als auch stationäre Vertriebskanäle nutzen, entsteht dadurch eine natürliche Verbindung zwischen mobiler App und Einkaufserlebnis im Geschäft.

Welche Rolle spielt eine Kosmetik-App in einer Omnichannel-Strategie mit Gesichtsanalyse?

Eine Kosmetik-App kann ein Kanal innerhalb einer umfassenderen Strategie für Gesichtsanalyse sein, die auch E-Commerce und stationären Handel umfasst. Die Benutzeroberfläche kann sich je nach Kanal unterscheiden, während die zugrunde liegende Personalisierungslogik konsistent bleibt.

Auf einer Website kann die Gesichtsanalyse beispielsweise hauptsächlich zur Produktsuche eingesetzt werden. Eine mobile App kann sie mit Kundenkonten, Pflegeroutinen oder Treueprogrammen verbinden. Im Geschäft kann die Analyse die Produktauswahl gemeinsam mit einer Kosmetikberatung unterstützen.

Das Ziel besteht nicht darin, überall dieselbe Benutzeroberfläche einzusetzen.

Stattdessen kann jeder Kanal derselben grundlegenden Logik folgen:

Unterstützte sichtbare Hautmerkmale analysieren → Ergebnisse verständlich erklären → Kunden zu einem passenden Kosmetik- oder Hautpflegeangebot führen

Ein eigener Beitrag über Omnichannel-Strategien im Kosmetikbereich kann die technische Architektur und kanalübergreifende Umsetzung ausführlicher behandeln.

UX-Grundsätze für eine bessere mobile Gesichtsanalyse

Die mobile Benutzerführung entscheidet darüber, ob Kunden verstehen, warum sie ihr Gesicht analysieren lassen sollten, die Bildaufnahme erfolgreich abschließen, die Ergebnisse nachvollziehen können und wissen, was sie anschließend tun können.

Den Nutzen vor dem Kamerazugriff erklären

Die Anfrage nach Kamerazugriff sollte nicht die erste Erklärung der Funktion sein.

Kundinnen und Kunden sollten zunächst erfahren, wofür der Face Scanner gedacht ist und welche Art von Ergebnis sie nach Abschluss der Analyse erwartet.

Bildaufnahme einfach gestalten

Für die erforderlichen Aufnahmen von vorne, links und rechts sollten klare Hinweise angezeigt werden.

Die Anweisungen sollten kurz genug sein, um auf einem mobilen Gerät schnell verstanden und umgesetzt werden zu können.

Ergebnisse verständlich darstellen

Kunden sollten nicht mit technischen KI-Ausgaben überfordert werden.

Die Benutzeroberfläche sollte verständliche sichtbare kosmetische Hautmerkmale in den Mittelpunkt stellen und zeigen, wie diese Ergebnisse mit dem nächsten Schritt innerhalb der App zusammenhängen.

Von der Analyse zur Handlung führen

Die Ergebnisseite sollte keine Sackgasse sein.

Je nach Anwendungsfall können Kunden anschließend zu Produkten, einer Pflegeroutine, relevanten Inhalten oder einer anderen personalisierten Kosmetikfunktion weitergeleitet werden.

Visuelle Analyse mit weiteren Personalisierungsinformationen kombinieren

Eine Kamera kann nicht alle relevanten Kundenpräferenzen bestimmen.

Kosmetik-Apps können die Gesichtsanalyse daher mit Fragebögen, Kundenprofilen, Kaufverhalten oder anderen geeigneten Informationen kombinieren.

Kosmetische und medizinische Anwendungen klar voneinander trennen

Eine kosmetische Gesichtsanalyse sollte eindeutig als solche dargestellt werden.

Die App sollte weder die Diagnose von Erkrankungen noch eine dermatologische Beurteilung oder medizinische Entscheidungsfindung suggerieren.

Was sollten Kosmetik-Apps bei Datenschutz und Vertrauen beachten?

Kosmetikunternehmen, die eine Gesichtsanalyse integrieren, sollten klar erklären, warum Gesichtsbilder verwendet werden, und die für ihre konkrete Implementierung geltenden Anforderungen an Datenverarbeitung, Speicherung, Sicherheit, Einwilligung und Datenschutz prüfen.

Gesichtsbilder können bei Kundinnen und Kunden eine erhöhte Sensibilität auslösen, auch wenn sie ausschließlich für kosmetische und nicht für medizinische Zwecke verwendet werden.

Die Anfrage nach Kamerazugriff sollte daher in einem nachvollziehbaren Kontext erfolgen. Kunden sollten verstehen, warum die App Gesichtsbilder benötigt und welchen Zweck die Analyse erfüllt.

Fragen zur konkreten Datenverarbeitung, Speicherung, Sicherheit und zu geltenden Datenschutzanforderungen sollten im Rahmen der technischen und rechtlichen Implementierung geklärt und nicht allein aus der sichtbaren Kundenfunktion abgeleitet werden.

Auch die Abgrenzung des Produkts muss eindeutig bleiben: Skinive Face Scanner wurde für Kosmetik, Schönheitspflege und personalisierte Hautpflege entwickelt und nicht für die medizinische Diagnose.

Wie sollten Kosmetik-Apps den Erfolg des Face Scanners messen?

Der Erfolg des Face Scanners sollte entlang der gesamten Customer Journey gemessen werden und nicht ausschließlich anhand abgeschlossener Scans.

Dabei sind zwei Analyseebenen sinnvoll.

Skinive Face Scanner Dashboard

Das Skinive-Dashboard umfasst folgende Kennzahlen:

• Scans
• Nutzer
• Produktklicks
• Kaufabschlüsse

Diese Kennzahlen helfen Unternehmen dabei, die Nutzung innerhalb des Face Scanners und der damit verbundenen Produktsuche zu verstehen.

App- und E-Commerce-Analyse

Das Unternehmen kann seine eigenen Analysesysteme verwenden, um die umgebende Customer Journey innerhalb der App auszuwerten.

Je nach Implementierung können unter anderem folgende Kennzahlen relevant sein:

• Klickrate am Einstiegspunkt zum Face Scanner
• Anteil gestarteter Scans
• Anteil abgeschlossener Scans
• Besuche von Produktseiten nach der Analyse
• Verhalten beim Hinzufügen zum Warenkorb
• wiederholte Nutzung personalisierter App-Funktionen
• Nutzungshäufigkeit oder Kundenbindung innerhalb der App
• Unterschiede zwischen Nutzern des Face Scanners und geeigneten Vergleichsgruppen

Die getrennte Betrachtung dieser beiden Analyseebenen verhindert, dass dem Skinive-Dashboard Kennzahlen zugeschrieben werden, die tatsächlich über die eigenen Analysesysteme des Unternehmens erfasst werden.

Zusammen liefern beide Ebenen ein klareres Bild davon, ob Kunden lediglich eine Gesichtsanalyse abschließen oder anschließend auch mit relevanten Produkten und App-Funktionen interagieren.

Was sollten Kosmetikmarken vor der Integration einer KI-Gesichtsanalyse beachten?

Vor Beginn der Integration sollte eine Kosmetikmarke festlegen, welche Rolle der Face Scanner innerhalb der Customer Journey spielen soll, wie er mit bestehenden Produkten und Personalisierungsfunktionen verbunden wird und anhand welcher Kennzahlen der Erfolg bewertet werden soll.

Eine praktische Checkliste für die Implementierung:

• Welche unterstützten sichtbaren kosmetischen Hautmerkmale sind für die App relevant?
• Wo sollen Kundinnen und Kunden den Face Scanner entdecken?
• Was soll unmittelbar nach einer Gesichtsanalyse passieren?
• Sollen die Ergebnisse mit Produkten, Pflegeroutinen, Inhalten oder einer anderen Funktion verbunden werden?
• Soll der bestehende Hautpflegekatalog des Unternehmens angebunden werden?
• Passt die aktuelle App-Architektur zu den verfügbaren Integrationsmöglichkeiten über Web-SDK oder API?
• Wie werden Kameraberechtigungen, Datenschutzinformationen und Einwilligungen umgesetzt?
• Wie soll die Gesichtsanalyse mit Fragebögen, Kundenprofilen, Treueprogrammen oder der Kaufhistorie zusammenspielen?
• Welche Kennzahlen aus dem Skinive-Dashboard und welche internen App-Kennzahlen sollen den Erfolg messen?
• Könnte dasselbe Personalisierungskonzept später auch auf den Onlinehandel oder stationäre Geschäfte ausgeweitet werden?

Wenn diese Fragen vor Beginn der Entwicklung beantwortet werden, lässt sich die Gesichtsanalyse als sinnvoller Bestandteil des Produkterlebnisses integrieren, statt lediglich eine isolierte KI-Funktion hinzuzufügen.

Mit Skinive Face Scanner in mobilen Kosmetik-Apps starten

Im ersten Schritt sollte festgelegt werden, wobei die Gesichtsanalyse Kundinnen und Kunden innerhalb der App konkret unterstützen soll.

Für ein Unternehmen kann die Produktsuche im Mittelpunkt stehen. Bei einem anderen geht es möglicherweise um personalisierte Hautpflege, die Zusammenstellung einer Pflegeroutine, Kundenbindung, unterstützte Verkaufsberatung oder ein umfassenderes Omnichannel-Konzept.

Skinive bietet derzeit Integrationsmöglichkeiten über Web-SDK und API. Native SDKs für iOS und Android sind geplant.

Kosmetikmarken und Händler können außerdem ihre bestehenden Hautpflegekataloge über CSV oder XML anbinden. So können unterstützte sichtbare kosmetische Hautmerkmale für personalisierte Produktempfehlungen aus dem eigenen Sortiment genutzt werden.

Technischer Support ist während der Geschäftszeiten per E-Mail und über vereinbarte Gesprächstermine verfügbar.

Einen umfassenderen Überblick über die Technologie und die verfügbaren Möglichkeiten bietet Skinive Face Scanner.

Die entscheidende Frage bei der Implementierung lautet daher nicht nur, wo der Button für den Face Scanner platziert wird. Entscheidend ist, welche hilfreiche Customer Journey nach der Analyse beginnt.

Weiterführende Artikel

• KI-Gesichtsscanner für E-Commerce: Personalisierte Hautpflege
• KI-Gesichtsscanner im stationären Kosmetikhandel: Personalisierte Beratung am Verkaufsort
• KI-Gesichtsanalyse: So funktioniert sie für Kosmetik und Hautpflege
• KI-Hautpflegeempfehlungen: Von der Gesichtsanalyse zu passenden Produkten
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• KI-Gesichtsscanner oder Hautpflege-Fragebogen: Was ermöglicht eine bessere Personalisierung?
• Was erkennt ein KI-Gesichtsscanner? Falten, Poren, Mitesser, Pigmentflecken und mehr
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