Personalisierte Hautpflege mit KI nutzt kundenspezifische Informationen, um die Suche nach passenden Kosmetikprodukten relevanter zu gestalten als mit einer allgemeinen Standardroutine. Eine KI-gestützte Gesichtsanalyse kann Informationen über unterstützte sichtbare Hautmerkmale liefern, während Kundenpräferenzen und Produktdaten zusätzlichen Kontext bereitstellen, der sich aus einem Bild allein nicht ableiten lässt.
Für Kosmetikmarken und Händler besteht der sinnvollste Ansatz daher nicht darin, dass „die KI anhand eines Selfies eine Pflegeroutine auswählt“. Vielmehr geht es um eine mehrstufige Personalisierung, bei der unterschiedliche Informationen sinnvoll miteinander kombiniert werden.
Das Wichtigste auf einen Blick
- KI-gestützte Personalisierung kann Kosmetikunternehmen dabei helfen, nicht allen Kundinnen und Kunden denselben Weg durch das Hautpflegesortiment anzubieten.
- Die Gesichtsanalyse liefert visuelle Informationen zu unterstützten kosmetischen Hautmerkmalen. Angaben der Kundinnen und Kunden ergänzen diese um Präferenzen, Ziele und Informationen zur bisherigen Pflegeroutine.
- Keine einzelne Informationsquelle liefert ein vollständiges Bild der Kundin oder des Kunden.
- Produktdaten verbinden die gewonnenen Erkenntnisse mit den Produkten, die das Kosmetikunternehmen tatsächlich anbietet.
- Das Ergebnis einer Personalisierung muss nicht immer eine vollständige Pflegeroutine sein. Auch eine passende Produktkategorie, ein einzelnes Produkt, eine gezielte Auswahl oder ein anderer sinnvoller nächster Schritt können geeignet sein.
- Skinive Face Scanner kann die visuelle Analyse übernehmen und unterstützte Hautmerkmale mit dem eigenen Produktsortiment einer Kosmetikmarke oder eines Händlers verknüpfen.
- Der Erfolg der Personalisierung sollte anhand der gesamten Customer Journey bewertet werden und nicht allein anhand der Anzahl durchgeführter Analysen.
Was ist personalisierte Hautpflege mit KI?
Personalisierte Hautpflege mit KI ist ein Ansatz, bei dem künstliche Intelligenz gemeinsam mit kundenspezifischen Informationen eingesetzt wird, um die Produktsuche und weitere Bereiche des Hautpflegeerlebnisses individuell anzupassen.
Statt allen Kundinnen und Kunden dieselben Kategorien, Pflegeroutinen oder Bestseller zu präsentieren, nutzt die Personalisierung relevante Informationen, um zu bestimmen, welche Inhalte oder Produkte zuerst angezeigt werden sollten.
Diese Informationen können aus unterschiedlichen Quellen stammen.
Eine KI-gestützte Gesichtsanalyse kann Erkenntnisse zu unterstützten sichtbaren kosmetischen Hautmerkmalen liefern. Kundenfragen können Präferenzen und Ziele erfassen. Das Such- oder Kaufverhalten kann zusätzlichen kommerziellen Kontext liefern. Produktdaten wiederum beschreiben, welche Produkte das Kosmetikunternehmen tatsächlich anbieten kann.
KI-gestützte Personalisierung geht daher über die reine Gesichtsanalyse hinaus.
Die Gesichtsanalyse kann ein wichtiger Ausgangspunkt sein. Das eigentliche personalisierte Erlebnis entsteht jedoch erst dadurch, wie verschiedene Kunden- und Produktinformationen miteinander kombiniert werden.
Warum stoßen allgemeine Hautpflegeroutinen an ihre Grenzen?
Allgemeine Hautpflegeroutinen orientieren sich an breiten Kundengruppen und nicht am individuellen Kontext einer einzelnen Person.
Eine Kundin kann beispielsweise einen Onlineshop besuchen und Kategorien wie Reinigung, Feuchtigkeitspflege, Anti-Aging-Pflege, aufhellende Pflege oder Pflege bei Hautunreinheiten sehen. Solche Kategorien erleichtern die Navigation, doch die Kundin muss weiterhin selbst entscheiden, welche davon für sie relevant ist.
Je größer das Sortiment wird, desto schwieriger kann diese Entscheidung werden.
Zwei Personen, die dieselbe Produktkategorie ansehen, können unterschiedliche sichtbare Hautmerkmale, Produktpräferenzen, Budgets, Pflegeroutinen und Einkaufsziele haben.
Ein allgemeines Einkaufserlebnis berücksichtigt viele dieser Unterschiede nicht.
Personalisierung soll diese Unsicherheit reduzieren, indem verfügbare Kundeninformationen genutzt werden, um zu bestimmen, welche Produkte oder Inhalte als Nächstes besonders relevant sind.
Allgemeine vs. KI-personalisierte Hautpflege
Der entscheidende Unterschied besteht nicht einfach darin, ob irgendwo künstliche Intelligenz eingesetzt wird. Wichtiger ist, ob das Erlebnis tatsächlich auf individuelle Kundeninformationen reagiert.
| Allgemeine Hautpflege | KI-personalisierte Hautpflege | |
|---|---|---|
| Ausgangspunkt | Breite Produktkategorie oder vorgegebene Routine | Individuelle Kundeninformationen |
| Sichtbare Hautmerkmale | Meist von der Kundin oder dem Kunden selbst eingeschätzt | Gesichtsanalyse kann visuelle Informationen beitragen |
| Präferenzen | Häufig unbekannt | Können separat erfasst werden |
| Produktauswahl | Gesamtes Sortiment, Kategorien oder Bestseller | Relevante Produkte können priorisiert werden |
| Aufbau der Pflegeroutine | Meist vorgegeben | Kann an den verfügbaren Kontext angepasst werden |
| Customer Journey | Für viele Nutzer weitgehend identisch | Kann auf individuelle Angaben reagieren |
| Erfolgsmessung | Allgemeines Verhalten in Kategorien und auf Produktseiten | Personalisierter Weg und nachfolgende Kundenaktionen |
Personalisierung bedeutet nicht, dass jede Person ein vollständig einzigartiges Erlebnis erhalten muss.
Schon die Eingrenzung eines Sortiments von Hunderten Möglichkeiten auf eine kleinere, relevantere Auswahl kann die Produktsuche deutlich persönlicher gestalten.
Welche Daten können eine KI-gestützte Personalisierung der Hautpflege unterstützen?
Keine einzelne Informationsquelle kann alle relevanten Fragen zu den Hautpflegebedürfnissen einer Kundin oder eines Kunden zuverlässig beantworten.
Unterschiedliche Signale liefern unterschiedliche Arten von Informationen.
| Informationsquelle | Möglicher Beitrag | Was sie allein nicht liefert |
|---|---|---|
| KI-Gesichtsanalyse | Unterstützte sichtbare kosmetische Hautmerkmale | Präferenzen, Budget oder andere nicht sichtbare Informationen |
| Kundenfragen | Ziele, Präferenzen und selbst angegebener Kontext | Unabhängige visuelle Informationen |
| Kundenprofil | Im Kundenerlebnis hinterlegte oder angegebene Informationen | Aktuell sichtbare Merkmale der Gesichtshaut |
| Such- und Nutzungsverhalten | Interesse an Produkten und Kategorien | Warum dieses Interesse besteht |
| Kaufhistorie | Bisheriges Kaufverhalten | Ob frühere Produkte weiterhin relevant sind |
| Produktkatalog | Produktbeschreibungen, Inhaltsstoffe, Preise und Sortiment | Welches Produkt ohne Kundeninformationen relevant ist |
| Kosmetikberatung | Persönliches Gespräch und zusätzlicher Produktkontext | Automatisierte Personalisierung in größerem Umfang |
Welche Kombination sinnvoll ist, hängt von der jeweiligen Customer Journey ab.
Für eine Kosmetikmarke können beispielsweise die Gesichtsanalyse und einige wenige Fragen zu Präferenzen ausreichen. Ein Händler mit einem sehr großen Sortiment kann zusätzliche Informationen aus dem eigenen Kundenerlebnis einbeziehen.
Das Ziel besteht nicht darin, möglichst viele Daten zu sammeln.
Entscheidend ist die kleinste sinnvolle Kombination von Informationen, die dabei hilft, die nächste Entscheidung relevanter zu gestalten.
Welche Rolle spielt die KI-Gesichtsanalyse bei personalisierter Hautpflege?
Die KI-Gesichtsanalyse ergänzt die Personalisierung um visuelle Informationen.
Anstatt sich ausschließlich darauf zu verlassen, dass Kundinnen und Kunden sichtbare Hautmerkmale selbst erkennen und benennen, kann die Bilderkennung diejenigen kosmetischen Merkmale analysieren, die vom Face Scanner unterstützt werden.
Skinive Face Scanner unterstützt unter anderem folgende sichtbare Merkmale:
- feine Linien und Falten
- sichtbare oder vergrößerte Poren
- Mitesser
- geschlossene Komedonen
- aknebedingte Unreinheiten
- dunkle Flecken
- Pigmentierung
- Rötungen
- ungleichmäßig wirkende Hautstruktur
Diese Erkenntnisse können anschließend als eine Informationsquelle innerhalb eines umfassenderen Personalisierungsprozesses genutzt werden.
Zum Beispiel:
Gesichtsanalyse → sichtbare Hautmerkmale → Kundenkontext → relevante Produktauswahl
Die Gesichtsanalyse beantwortet einen Teil der Personalisierungsfrage: Welche unterstützten kosmetischen Hautmerkmale sind sichtbar?
Sie kann jedoch nicht selbstständig feststellen, wie viel eine Person ausgeben möchte, welche Produktform sie bevorzugt, wie umfangreich ihre Pflegeroutine sein soll oder welche Produkte sie bereits verwendet.
Eine ausführlichere Erklärung der visuellen Analyse finden Sie unter KI-Gesichtsanalyse: So funktioniert sie für Kosmetik und Hautpflege.
Wie funktioniert KI-personalisierte Hautpflege?
Eine gute Personalisierung kann Informationen schrittweise ergänzen, anstatt Kundinnen und Kunden zunächst durch eine lange Befragung zu führen, bevor sie einen konkreten Nutzen erhalten.
Mit einem klaren Kundenziel beginnen
Das Erlebnis sollte deutlich machen, wobei die Personalisierung helfen soll.
Das kann beispielsweise die Eingrenzung eines großen Hautpflegesortiments, die Suche nach relevanten Produkten oder die Zusammenstellung einer gezielteren Hautpflege sein.
Gesichtsbilder aufnehmen
Mit Skinive Face Scanner werden Aufnahmen des Gesichts von vorne sowie von der linken und rechten Seite erstellt.
Diese Bilder bilden die visuelle Grundlage für die Analyse unterstützter kosmetischer Hautmerkmale.
Unterstützte sichtbare Hautmerkmale analysieren
Der Face Scanner wandelt die Bilder in verständliche kosmetische Erkenntnisse zu den unterstützten sichtbaren Hautmerkmalen um.
Relevanten Kundenkontext ergänzen
Anschließend kann das Unternehmen Informationen erfassen, die sich nicht aus Gesichtsbildern ableiten lassen.
Statt möglichst viele Fragen zu stellen, sollte sich die Abfrage auf Informationen konzentrieren, die den nächsten Schritt tatsächlich beeinflussen.
Kundeninformationen mit Produktdaten verknüpfen
Kundenspezifische Informationen werden kommerziell relevant, wenn sie mit Produkten aus dem Sortiment des Unternehmens verbunden werden können.
Ein gezieltes personalisiertes Ergebnis präsentieren
Das Ergebnis kann beispielsweise sein:
- ein relevantes Produkt
- eine gezielte Produktauswahl
- eine passende Produktkategorie
- eine Hautpflegeroutine
- ein anderer geeigneter Weg zur Produktsuche
Das Format sollte sich nach den verfügbaren Informationen richten, anstatt automatisch für jede Person dieselbe Art von Pflegeroutine zu erzeugen.
Nachfolgende Kundenaktionen messen
Anschließend kann das Unternehmen analysieren, ob Kundinnen und Kunden mit dem personalisierten Ergebnis interagieren und zu relevanten Produktaktionen übergehen.
Von der Gesichtsanalyse zur personalisierten Hautpflegeroutine
Eine Gesichtsanalyse kann wertvolle visuelle Informationen liefern. Für eine wirklich personalisierte Pflegeroutine ist jedoch mehr Kontext erforderlich, als ein Bild allein liefern kann.
Nehmen wir zwei Personen, bei denen die Analyse dasselbe sichtbare kosmetische Hautmerkmal hervorhebt.
Eine Person möchte vielleicht eine minimalistische Routine mit nur wenigen Produkten. Die andere bevorzugt eine umfangreichere Hautpflege. Eine verwendet bereits bestimmte Produkte, die sie beibehalten möchte, während die andere ihre gesamte Routine neu zusammenstellen will.
Das sichtbare Hautmerkmal ist ähnlich.
Das passende Kundenerlebnis muss es deshalb nicht sein.
Personalisierte Hautpflege funktioniert daher besonders gut als mehrstufiges Modell:
Sichtbare Hautmerkmale + Kundenkontext + Produktdaten → personalisiertes Hautpflegeerlebnis
Die Gesichtsanalyse liefert Informationen darüber, was visuell beurteilt werden kann.
Der Kundenkontext beschreibt, was die Person möchte.
Produktdaten bestimmen, was das Unternehmen anbieten kann.
Die Personalisierung verbindet diese Informationen und bestimmt daraus einen sinnvollen nächsten Schritt.
Welche Bereiche der Hautpflege lassen sich personalisieren?
Personalisierung muss nicht bedeuten, für jede Person eine vollständig andere Pflegeroutine zu erstellen.
Ein Kosmetikunternehmen kann gezielt diejenigen Bereiche personalisieren, in denen dies für Kundinnen und Kunden den größten Nutzen bietet.
| Bereich | Möglichkeit der Personalisierung | Beispiel |
|---|---|---|
| Produktauswahl | Produkte anhand verfügbarer Kundeninformationen priorisieren | Eine kleinere Auswahl relevanter Produkte anzeigen |
| Produktkategorie | Die Produktsuche auf einen relevanten Sortimentsbereich eingrenzen | Zu Produkten für einen ebenmäßiger wirkenden Hautton führen |
| Pflegeroutine | Mehrere relevante Produkte in sinnvolle Schritte gliedern | Eine einfache Hautpflegeroutine zusammenstellen |
| Kosmetikinhalte | Informationen passend zu sichtbaren Hautmerkmalen priorisieren | Inhalte zu Poren oder ungleichmäßiger Hautstruktur anzeigen |
| Produktsuche | Relevante Produkte zuerst anzeigen | Passende Artikel statt allgemeiner Bestseller priorisieren |
| Persönliche Beratung | Beratungspersonal einen strukturierten Ausgangspunkt geben | Visuelle Erkenntnisse mit dem Kundengespräch verbinden |
Der geeignete Grad der Personalisierung hängt vom Geschäftsmodell und von der Kaufabsicht ab.
Manchmal ist das hilfreichste personalisierte Ergebnis keine vollständige Routine, sondern schlicht ein deutlich besserer Ausgangspunkt für die Produktauswahl.
Welche Rolle spielen Produktdaten bei personalisierter Hautpflege?
Kundeninformationen und Produktinformationen bilden zwei unterschiedliche Seiten desselben Personalisierungserlebnisses.
Kundenspezifische Informationen helfen dabei festzustellen, was relevant sein könnte.
Produktdaten bestimmen, was das Unternehmen tatsächlich anbieten kann.
Skinive Face Scanner kann mit dem bestehenden Hautpflegekatalog einer Kosmetikmarke oder eines Händlers arbeiten. Produktinformationen können im CSV- oder XML-Format bereitgestellt und bei Änderungen des Sortiments synchronisiert werden.
Zu den relevanten Produktinformationen gehören:
- Produktname
- Produktbeschreibung
- Inhaltsstoffe
- Preis
- URL der Produktseite
Eine ausführliche Erklärung des gesamten Empfehlungs- und Katalogprozesses finden Sie unter KI-Hautpflege-Empfehlungen: Von der Gesichtsanalyse zu passenden Produkten.
Informationen speziell zur Umsetzung im Onlinehandel finden Sie unter KI-Gesichtsanalyse für E-Commerce: So personalisieren Sie den Einkauf von Hautpflegeprodukten.
Gesichtsanalyse und Kundenfragen ergänzen sich
Ein Foto und eine direkte Kundenfrage liefern unterschiedliche Informationen.
Die Gesichtsanalyse liefert visuelle Erkenntnisse.
Fragen können Informationen erfassen, die auf einem Bild nicht sichtbar sind.
Eine sinnvolle Personalisierung kann daher mit dem Face Scanner beginnen und anschließend nur wenige Fragen stellen, deren Antworten die Produktauswahl tatsächlich beeinflussen.
Dazu können beispielsweise gehören:
- persönliche Hautpflegeziele
- bevorzugte Produktformen
- gewünschter Umfang der Pflegeroutine
- Budget
- bestehende Hautpflegeroutine
So wird vermieden, dass von der Kamera Informationen erwartet werden, die sie nicht erfassen kann. Gleichzeitig muss die Kundin oder der Kunde keinen unnötig langen Fragebogen ausfüllen.
Der Beitrag KI-Gesichtsanalyse oder Hautpflege-Fragebogen: Was ermöglicht eine bessere Personalisierung? behandelt diese beiden Informationsquellen ausführlicher.
Personalisierte Hautpflege über verschiedene Vertriebskanäle hinweg
Personalisierung kann in unterschiedlichen Kundenumgebungen eingesetzt werden, ohne dass überall dieselbe Benutzeroberfläche erforderlich ist.
Im Onlineshop kann sie dabei helfen, die Produktauswahl einzugrenzen.
In einer Kosmetik-App kann die Personalisierung Teil eines mobilen Kundenerlebnisses sein.
Im stationären Handel kann dasselbe Konzept der visuellen Personalisierung sowohl zur Selbstbedienung als auch zur Unterstützung einer persönlichen Kosmetikberatung eingesetzt werden.
Das grundlegende Prinzip bleibt gleich:
Relevante Kundeninformationen nutzen, um die nächste Entscheidung bei der Produktauswahl hilfreicher zu gestalten.
Eine umfassendere kanalübergreifende Strategie wird im separaten Beitrag zum Thema Omnichannel-Kosmetik behandelt.
Wie können Kosmetikmarken übermäßige Personalisierung vermeiden?
Mehr Personalisierung bedeutet nicht automatisch eine bessere Personalisierung.
Ein Kundenerlebnis kann sogar weniger hilfreich werden, wenn zu viele Informationen abgefragt werden müssen, bevor ein konkreter Nutzen entsteht.
Informationen nur mit einem klaren Zweck erfassen
Jede zusätzliche Frage oder Kundenangabe sollte einen sinnvollen nächsten Schritt verbessern.
Bilderfassung und Fragen kurz halten
Kundinnen und Kunden sollten nicht das Gefühl haben, eine umfangreiche Befragung absolvieren zu müssen, nur um Hautpflegeprodukte entdecken zu können.
Ergebnisse priorisieren
Zu viele Kennzahlen oder Analyseergebnisse können das Verständnis erschweren.
Produktauswahl gezielt eingrenzen
Personalisierung sollte die Auswahl erleichtern und nicht lediglich eine weitere umfangreiche Produktkategorie erzeugen.
Relevanz verständlich erklären
Kundinnen und Kunden sollten nachvollziehen können, warum ein bestimmtes Produkt oder ein bestimmter Inhalt priorisiert wird.
Personalisierung freiwillig anbieten
Eine personalisierte Produktsuche kann die normale Navigation ergänzen, statt sie vollständig zu ersetzen.
Klare Grenze zur medizinischen Anwendung wahren
Kosmetische Personalisierung muss eindeutig von medizinischer Beurteilung und Diagnostik getrennt bleiben.
Das Ziel ist nicht, möglichst viele Daten zu sammeln.
Das Ziel ist eine relevantere Kundenentscheidung mit möglichst wenig unnötigem Aufwand.
Welchen Nutzen bietet KI-Personalisierung für Kosmetikmarken?
Der strategische Wert von KI-Personalisierung liegt nicht allein im Einsatz künstlicher Intelligenz.
Entscheidend ist die Möglichkeit, die Produktsuche anhand relevanterer Kundeninformationen zu strukturieren.
Eine gut umgesetzte Personalisierung kann einem Unternehmen potenziell dabei helfen:
- ein umfangreiches Hautpflegesortiment leichter zugänglich zu machen
- Kundinnen und Kunden einen relevanteren Ausgangspunkt zu bieten
- sichtbare kosmetische Hautmerkmale mit der Produktsuche zu verbinden
- ein interaktiveres Kosmetikerlebnis zu schaffen
- unterschiedliche Kundenwege mit demselben Personalisierungskonzept zu unterstützen
Dabei handelt es sich um mögliche Vorteile und nicht um garantierte Geschäftsergebnisse.
Die tatsächliche Wirkung hängt unter anderem von Kundenakzeptanz, Qualität der Umsetzung, Sortiment, Produktpräsentation, Besucherzahlen, Preisgestaltung und dem gesamten Einkaufserlebnis ab.
Unternehmen sollten den Erfolg der Personalisierung deshalb anhand ihrer eigenen Kundendaten bewerten und nicht auf allgemeine Leistungsversprechen vertrauen.
Wie sollte KI-gestützte Personalisierung in der Hautpflege gemessen werden?
Personalisierung sollte als gesamte Customer Journey und nicht als einzelne Interaktion betrachtet werden.
Skinive stellt im Dashboard Statistiken zu folgenden Kennzahlen bereit:
- Analysen
- Nutzer
- Produktklicks
- Verkaufskonversionen
Unternehmen können diese Kennzahlen mit ihren eigenen Analysedaten kombinieren, um weitere Bereiche der personalisierten Customer Journey zu bewerten, beispielsweise:
- Einstieg in das personalisierte Erlebnis
- Abschluss relevanter Kundenschritte
- Interaktion mit Produktempfehlungen
- Besuche auf Produktseiten
- Hinzufügen zum Warenkorb
- wiederholte Nutzung
- weitere kanalspezifische Kundenaktionen
Kennzahlen außerhalb des Skinive-Dashboards hängen von den eigenen Systemen des Unternehmens ab, beispielsweise Website, App, Onlineshop, CRM oder Analysewerkzeugen im stationären Handel.
Die zentrale Frage lautet:
Hilft die Personalisierung Kundinnen und Kunden dabei, relevantere Produkte zu entdecken und anschließend sinnvolle weitere Schritte zu unternehmen?
Häufige Fehler bei KI-personalisierter Hautpflege
KI mit einer Strategie verwechseln
Eine KI-Funktion allein schafft noch keine hilfreiche personalisierte Customer Journey.
Davon ausgehen, dass ein Gesichtsbild alles verrät
Eine visuelle Analyse kann Präferenzen, Budget, gewünschten Umfang der Pflegeroutine und viele andere Kontextinformationen nicht zuverlässig bestimmen.
Nach einer personalisierten Analyse allgemeine Produkte anzeigen
Wenn kundenspezifische Informationen erfasst wurden, sollte sich der nächste Schritt sinnvoll daran orientieren.
Zu viele Informationen erfassen
Zusätzliche Kundendaten sind nur dann sinnvoll, wenn sie das Erlebnis tatsächlich verbessern.
Kundinnen und Kunden mit Ergebnissen überfordern
Mehr Werte und Erkenntnisse bedeuten nicht automatisch mehr Nutzen.
Unzureichende Produktdaten verwenden
Die Qualität der Personalisierung hängt auch von der Qualität der verfügbaren Produktinformationen ab.
Nicht belegte wirtschaftliche Versprechen machen
Auswirkungen auf Conversion oder Umsatz sollten innerhalb der eigenen Implementierung gemessen werden.
Kosmetische und medizinische Anwendungen vermischen
Skinive Face Scanner ist für Kosmetik und personalisierte Hautpflege vorgesehen und nicht für medizinische Diagnosen.
Datenschutz, Transparenz und Kundenvertrauen
Personalisierte Kosmetikerlebnisse können Gesichtsbilder und weitere Kundeninformationen einbeziehen.
Kundinnen und Kunden sollten verstehen, welche Informationen abgefragt werden, warum diese für das Erlebnis benötigt werden und wo sie die entsprechenden Datenschutzinformationen einsehen können.
Unternehmen sollten die für ihre konkrete Implementierung geltenden Anforderungen an Datenschutz, Einwilligung, Datenverarbeitung, Speicherung, Sicherheit und weitere rechtliche Vorgaben prüfen.
Vertrauen hängt außerdem von einer sachgerechten Kommunikation ab.
Skinive Face Scanner sollte als Produkt zur Personalisierung von Kosmetik und Hautpflege präsentiert werden und nicht als medizinischer Diagnosedienst.
Ein klarer Zweck und eindeutige Grenzen machen die Personalisierung für Kundinnen und Kunden leichter verständlich.
Wie Skinive personalisierte Hautpflege unterstützt
Skinive Face Scanner kann die visuelle Analyse und die produktbezogene Personalisierung innerhalb eines individuellen Kosmetikerlebnisses unterstützen.
| Funktion | Skinive Face Scanner |
|---|---|
| Gesichtsaufnahmen | Vorderansicht, linke und rechte Seitenansicht |
| Kosmetische Analyse | Mehrere unterstützte sichtbare kosmetische Hautmerkmale |
| Produktkatalog | CSV oder XML |
| Katalogsynchronisierung | Unbegrenzt |
| Sofort einsetzbare Integration | Web-Widget |
| Individuelle Web-Integration | Web-SDK |
| Individuelle Abläufe | API |
| Native SDKs für iOS und Android | Geplant |
| Dashboard-Statistiken | Analysen, Nutzer, Produktklicks, Verkaufskonversionen |
Das Web-Widget ermöglicht eine schnelle Implementierung. Web-SDK und API bieten zusätzliche Möglichkeiten für Unternehmen, die eine stärker individualisierte Customer Journey benötigen.
Ein praktischer Ansatz für den Weg von Standard-Hautpflege zu Personalisierung
Kosmetikmarken müssen nicht sofort das komplexeste Personalisierungssystem entwickeln.
Eine gezielte Umsetzung kann mit einem konkreten Kundenproblem beginnen.
Mit einer kaufnahen Customer Journey beginnen
Starten Sie dort, wo Kundinnen und Kunden tatsächlich Unterstützung bei der Auswahl zwischen verschiedenen Produkten benötigen.
Visuelle Personalisierung hinzufügen
Nutzen Sie die Gesichtsanalyse, um Informationen zu unterstützten sichtbaren kosmetischen Hautmerkmalen bereitzustellen.
Das Produktsortiment anbinden
Stellen Sie sicher, dass das personalisierte Erlebnis mit relevanten Produkten aus dem eigenen Katalog arbeiten kann.
Nur relevanten Kundenkontext ergänzen
Stellen Sie zusätzliche Fragen nur dann, wenn die Antworten den nächsten Schritt tatsächlich verbessern.
Ein gezieltes Ergebnis präsentieren
Zeigen Sie ein relevantes Produkt, eine kleine Auswahl, eine passende Kategorie oder eine Pflegeroutine, anstatt Kundinnen und Kunden mit Möglichkeiten zu überfordern.
Die gesamte Customer Journey messen
Prüfen Sie, ob Nutzerinnen und Nutzer von der Personalisierung zu relevanten Produktinteraktionen übergehen.
Das Konzept bei Erfolg erweitern
Wenn ein gezielter Anwendungsfall für das Unternehmen gut funktioniert, können dieselben Personalisierungsprinzipien anschließend auf weitere Kontaktpunkte übertragen werden.
Das Ziel ist einfach:
Unnötiges Rätselraten durch einen relevanteren Weg von Kundeninformationen zur passenden Produktauswahl ersetzen.
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Eine persönlichere Hautpflege ermöglichen
Gehen Sie über allgemeine Hautpflege-Empfehlungen hinaus und verbinden Sie unterstützte sichtbare Hautmerkmale mit relevantem Kundenkontext und Produkten aus Ihrem eigenen Sortiment.