Персонализированный уход за кожей с AI использует индивидуальные данные о клиенте, чтобы сделать подбор косметических средств более релевантным по сравнению с универсальным подходом «один уход для всех». AI-анализ лица может предоставлять информацию о поддерживаемых видимых косметических особенностях, а предпочтения клиента и данные о продуктах добавляют контекст, который невозможно получить только по изображению. Для бьюти-брендов и ритейлеров наиболее эффективная модель — это не «AI подбирает уход по селфи», а многоуровневая персонализация, построенная на правильном сочетании различных сигналов.
Ключевые выводы
- AI-персонализация помогает бьюти-бизнесу выйти за рамки одинакового сценария ухода для всех клиентов.
- Анализ лица предоставляет визуальную информацию о поддерживаемых косметических особенностях, а данные, предоставленные клиентом, дополняют её предпочтениями, целями и информацией о текущем уходе.
- Ни один источник данных сам по себе не даёт полного понимания потребностей клиента.
- Данные о продуктах связывают информацию о клиенте с товарами, которые бьюти-бизнес действительно может предложить.
- Результатом персонализации не обязательно должна быть полноценная программа ухода — это может быть подходящая категория, отдельный продукт, небольшой список товаров или другой конкретный следующий шаг.
- Skinive Face Scanner может обеспечивать уровень визуального анализа и связывать поддерживаемые косметические особенности с собственным ассортиментом бьюти-бизнеса.
- Эффективность персонализации следует оценивать в контексте всего пути клиента, а не только по количеству сканирований.
Что такое персонализированный уход за кожей с AI?
Персонализированный уход за кожей с AI — это подход в индустрии красоты, при котором искусственный интеллект вместе с индивидуальной информацией о клиенте используется для адаптации подбора продуктов и других элементов взаимодействия с уходовой косметикой.
Вместо того чтобы показывать каждому клиенту одинаковые категории, программы ухода или списки бестселлеров, персонализация использует релевантные сигналы, чтобы определить, какую информацию или какие продукты следует показать в первую очередь.
Такие сигналы могут поступать из разных источников.
AI-анализ лица может предоставлять информацию о поддерживаемых видимых косметических характеристиках. Ответы клиента на вопросы позволяют учитывать его предпочтения и цели. История просмотра или покупок может предоставлять коммерческий контекст. А данные о продуктах описывают то, что бьюти-бизнес действительно может предложить.
Таким образом, AI-персонализация — это более широкое понятие, чем просто сканирование лица.
Анализ лица может стать важной отправной точкой, однако персонализированный опыт формируется благодаря тому, как различные данные о клиенте и продуктах используются вместе.
Почему универсальные сценарии ухода за кожей не всегда эффективны?
Универсальные сценарии ухода строятся вокруг широких групп потребителей, а не индивидуального контекста конкретного клиента.
Покупатель может зайти на сайт и увидеть такие категории, как очищение, увлажнение, уход для улучшения внешнего вида кожи, осветляющий уход или средства против несовершенств. Такие категории помогают ориентироваться в ассортименте, но клиенту всё равно приходится самостоятельно определять, какое направление подходит именно ему.
Чем больше ассортимент, тем сложнее становится выбор.
Два покупателя, просматривающие одну и ту же категорию, могут иметь разные видимые косметические особенности, предпочтения в продуктах, бюджет, привычный уход и цели покупки.
Универсальный сценарий практически не учитывает этот контекст.
Персонализация помогает уменьшить эту неопределённость, используя доступные данные о клиенте для определения того, что следует показать или предложить ему дальше.
Универсальный и AI-персонализированный уход за кожей
Разница заключается не просто в наличии AI где-либо в пользовательском пути. Гораздо важнее то, реагирует ли опыт взаимодействия на индивидуальную информацию о клиенте.
| Универсальный уход | AI-персонализированный уход | |
|---|---|---|
| Отправная точка | Широкая категория или заранее заданная программа | Индивидуальные данные клиента |
| Видимые косметические особенности | Обычно определяются самим клиентом | Анализ лица может предоставить визуальную информацию |
| Предпочтения | Часто неизвестны | Могут собираться отдельно |
| Подбор продуктов | Общий каталог, категории или бестселлеры | Приоритет получают более релевантные продукты |
| Структура ухода | Обычно заранее определена | Может адаптироваться к доступному контексту |
| Путь клиента | Практически одинаков для многих пользователей | Может меняться в зависимости от данных клиента |
| Аналитика | Общее поведение в категориях и на страницах продуктов | Персонализированный путь и последующее поведение |
Персонализация не означает, что каждый клиент обязательно должен получать полностью уникальный сценарий.
Даже сокращение выбора с сотен вариантов до небольшого набора более релевантных продуктов уже делает процесс подбора более персонализированным.
Какие данные можно использовать для AI-персонализации ухода?
Ни один источник данных не способен самостоятельно ответить на все вопросы о клиенте, выбирающем средства по уходу за кожей.
Различные сигналы предоставляют разные типы информации.
| Источник данных для персонализации | Что он может предоставить | Чего он не даёт сам по себе |
|---|---|---|
| AI-анализ лица | Поддерживаемые видимые косметические характеристики | Предпочтения, бюджет и другой невидимый контекст |
| Ответы клиента на вопросы | Цели, предпочтения и самостоятельно указанную информацию | Независимую визуальную информацию |
| Профиль клиента | Информацию, предоставленную клиентом или доступную в рамках пользовательского опыта | Текущие видимые характеристики лица |
| Поведение при просмотре | Интерес к определённым продуктам и категориям | Причину этого интереса |
| История покупок | Информацию о предыдущих покупках | Актуальны ли ранее приобретённые продукты сейчас |
| Каталог товаров | Описания, ингредиенты, цены и ассортимент | Какой именно продукт релевантен без данных о клиенте |
| Информация от бьюти-консультанта | Контекст из общения с человеком и информацию о продуктах | Автоматизированную персонализацию в большом масштабе |
Подходящее сочетание зависит от конкретного пути клиента.
Бьюти-бренду может быть достаточно анализа лица и нескольких вопросов о предпочтениях. Ритейлер с большим ассортиментом может использовать дополнительные сигналы, доступные в рамках собственного пользовательского опыта.
Цель заключается не в том, чтобы собрать как можно больше информации.
Необходимо использовать минимальный набор действительно полезных данных, который делает следующий выбор клиента более релевантным.
Как AI-анализ лица используется в персонализированном уходе?
AI-анализ лица добавляет в персонализацию визуальные данные.
Вместо того чтобы полностью полагаться на способность клиента самостоятельно определить видимые особенности своей кожи, компьютерное зрение может анализировать косметические характеристики, которые поддерживает Face Scanner.
Skinive Face Scanner поддерживает анализ таких видимых особенностей, как мелкие линии и морщины, поры, чёрные и белые точки, несовершенства, связанные с акне, тёмные пятна, пигментация, покраснения и неровная текстура.
Эта информация затем может использоваться как один из элементов более широкого процесса персонализации.
Например:
Анализ лица → Видимые косметические особенности → Контекст клиента → Релевантный подбор продуктов
Анализ лица отвечает на часть вопроса персонализации: какие из поддерживаемых косметических характеристик видны на лице?
Но он не может самостоятельно определить, сколько клиент готов потратить, какой формат продукта он предпочитает, насколько сложной должна быть его программа ухода или какие средства он уже использует.
Подробнее о визуальном анализе рассказывается в материале «AI-анализ лица: как он работает в индустрии красоты и ухода за кожей».
Как работает AI-персонализация ухода за кожей?
Эффективный персонализированный сценарий может постепенно собирать дополнительную информацию, вместо того чтобы заставлять клиента проходить длинную анкету ещё до получения какой-либо пользы.
Начните с понятной цели клиента
Пользователь должен понимать, какую задачу поможет решить персонализация.
Например, это может быть сокращение выбора в большом ассортименте, поиск релевантных продуктов или создание более сфокусированного сценария ухода.
Получите изображения лица
В Skinive Face Scanner клиент делает фотографии лица спереди, слева и справа.
Эти изображения используются в качестве визуальных данных для поддерживаемого косметического анализа.
Проанализируйте поддерживаемые видимые особенности
Face Scanner преобразует изображения в ориентированную на индустрию красоты информацию о поддерживаемых косметических характеристиках.
Добавьте контекст клиента там, где он действительно нужен
После этого бизнес может получить информацию, которую невозможно определить по фотографиям лица.
Вместо того чтобы задавать все возможные вопросы, лучше сосредоточиться на тех данных, которые действительно влияют на следующий шаг.
Свяжите данные с информацией о продуктах
Данные о клиенте приобретают коммерческую ценность, когда их можно связать с продуктами из ассортимента бьюти-бизнеса.
Покажите сфокусированный персонализированный результат
Результатом может быть:
- релевантный продукт;
- небольшой список подходящих продуктов;
- категория товаров;
- программа ухода;
- другой подходящий сценарий подбора продуктов.
Формат результата должен зависеть от имеющейся информации, а не автоматически сводиться к созданию одинакового типа программы ухода для каждого клиента.
Измеряйте дальнейшие действия клиентов
После этого бизнес может оценить, взаимодействуют ли клиенты с персонализированным результатом и переходят ли к полезным действиям с продуктами.
От анализа лица к персонализированной программе ухода
Сканирование лица может предоставить полезную визуальную информацию, однако для создания персонализированной программы ухода требуется больше контекста, чем может дать одно изображение.
Представим двух клиентов, у которых анализ выявил одну и ту же видимую косметическую особенность.
Один хочет минималистичный уход всего из нескольких продуктов. Другой предпочитает более комплексную последовательность средств. Один уже использует продукты, которые собирается оставить в своей программе, а другой хочет полностью пересмотреть уход.
Видимая косметическая особенность может быть одинаковой.
Но подходящий пользовательский опыт — нет.
Именно поэтому персонализированный уход лучше всего работает как многоуровневая модель:
Видимые косметические особенности + Контекст клиента + Данные о продуктах → Персонализированный уход
Анализ лица предоставляет информацию о том, что можно оценить визуально.
Контекст клиента показывает, чего хочет сам человек.
Данные о продуктах определяют, что бизнес может ему предложить.
А уровень персонализации определяет, как все эти данные должны влиять на следующий шаг.
Какие части процесса ухода можно персонализировать?
Персонализация не обязательно означает создание совершенно уникальной программы ухода для каждого клиента.
Бьюти-бизнес может персонализировать ту часть пользовательского пути, где это приносит наибольшую пользу.
| Элемент | Как его можно персонализировать | Пример |
|---|---|---|
| Список продуктов | Выделить товары, релевантные доступным данным о клиенте | Показать небольшой набор подходящих продуктов |
| Категория продуктов | Сузить поиск до релевантной части каталога | Направить клиента к продуктам для определённых косметических потребностей |
| Программа ухода | Организовать несколько релевантных продуктов по этапам | Предложить простую последовательность ухода |
| Бьюти-контент | Выделить информацию, связанную с видимыми особенностями | Рассказать о порах или неровной текстуре |
| Подбор продуктов | Изменить порядок отображения товаров | Показывать релевантные продукты раньше универсальных бестселлеров |
| Опыт с участием консультанта | Дать сотруднику структурированную отправную точку | Объединить визуальную информацию с беседой с клиентом |
Оптимальный уровень персонализации зависит от бизнес-модели и намерений клиента.
Иногда самым полезным персонализированным результатом становится не полноценная программа ухода, а просто гораздо более подходящая отправная точка.
Как данные о продуктах используются в персонализированном уходе?
Персонализация клиента и информация о продуктах — две разные стороны одного процесса.
Данные о клиенте помогают определить, что может быть для него релевантно.
Данные о продуктах определяют, что бизнес действительно может предложить.
Skinive Face Scanner может работать с существующим каталогом средств по уходу за кожей бьюти-бренда или ритейлера. Информация о товарах может передаваться через CSV или XML и синхронизироваться по мере изменения ассортимента.
К релевантной информации о продукте относятся:
- название продукта;
- описание продукта;
- ингредиенты;
- цена;
- URL страницы продукта.
Чтобы не повторять здесь весь процесс работы с рекомендациями и каталогом, подробное объяснение того, как результаты анализа лица связываются с ассортиментом бьюти-бизнеса, приведено в материале «ИИ-рекомендации по уходу за кожей: от анализа лица к релевантным продуктам».
Анализ лица и вопросы клиенту дополняют друг друга
Фотография и вопрос клиенту предоставляют разные типы информации.
Анализ лица даёт визуальные данные.
Вопросы позволяют получить информацию, которую невозможно увидеть.
Поэтому эффективный сценарий персонализации может начинаться с Face Scanner, а затем задавать только несколько вопросов, ответы на которые действительно влияют на рекомендации.
Например, может потребоваться дополнительная информация о:
- целях клиента;
- предпочтительных форматах продуктов;
- желаемой сложности программы ухода;
- бюджете;
- уже используемых средствах.
Такой подход не требует от камеры определять информацию, которую она не может увидеть, и одновременно позволяет избежать излишне длинной анкеты.
Подробное сравнение этих подходов представлено в отдельном материале «ИИ-сканер лица или опросник по уходу за кожей: какой подход обеспечивает лучшую персонализацию?».
Персонализированный уход в разных точках взаимодействия с клиентом
Персонализация может использоваться в разных средах без необходимости создавать абсолютно одинаковый интерфейс для каждого канала.
Покупатель интернет-магазина может использовать её, чтобы сузить выбор продуктов.
Пользователь бьюти-приложения может взаимодействовать с персонализацией внутри мобильного пользовательского пути.
В физическом магазине тот же принцип визуальной персонализации может использоваться для самостоятельного подбора товаров или при помощи консультанта.
Основной принцип остаётся неизменным:
использовать релевантные данные о клиенте, чтобы сделать следующий выбор в сфере красоты более полезным.
Подробные сценарии для этих каналов рассматриваются отдельно:
Более широкая кросс-канальная стратегия рассматривается в отдельном материале «Омниканальная бьюти-торговля: один ИИ-сканер лица для сайтов, приложений и физических магазинов».
Как бьюти-брендам избежать чрезмерной персонализации?
Больше персонализации не всегда означает лучшую персонализацию.
Если клиенту приходится предоставлять слишком много информации ещё до получения какой-либо пользы, такой опыт может стать менее удобным.
Несколько принципов помогают сохранить персонализацию сфокусированной.
Собирайте информацию с конкретной целью
Каждый дополнительный вопрос или новый источник данных должен улучшать следующий значимый шаг.
Делайте сканирование и вопросы краткими
Клиент не должен чувствовать, что ему необходимо пройти длинное обследование только для того, чтобы посмотреть средства по уходу за кожей.
Расставляйте приоритеты в результатах
Отображение всех возможных результатов анализа может сделать опыт более сложным для понимания.
Сохраняйте подбор продуктов сфокусированным
Персонализация должна уменьшать перегрузку выбором, а не превращаться в ещё одну огромную страницу категории.
Объясняйте релевантность
Клиент должен понимать, почему определённый продукт или контент показывается ему в первую очередь.
Оставляйте персонализацию опциональной
Персонализированный подбор может дополнять обычный просмотр каталога, а не заменять его.
Сохраняйте чёткую границу с медицинскими сценариями
Косметическая персонализация должна быть чётко отделена от медицинской оценки или диагностики.
Цель заключается не в максимальном сборе данных.
Цель — помочь клиенту принять более релевантное решение с минимальным количеством ненужных действий.
В чём ценность AI-персонализации для бьюти-брендов?
Стратегическая ценность AI-персонализации заключается не в самом наличии искусственного интеллекта.
Она заключается в возможности организовать подбор косметических продуктов вокруг более релевантных данных о клиенте.
Хорошо спроектированная персонализация потенциально может помочь бизнесу:
- упростить навигацию по большому ассортименту средств по уходу за кожей;
- дать клиентам более релевантную отправную точку;
- связать видимые косметические особенности с подбором продуктов;
- создать более интерактивный бьюти-опыт;
- поддерживать разные пользовательские сценарии на основе единого принципа персонализации.
Это потенциальные преимущества, а не гарантированные коммерческие результаты.
Фактическая эффективность зависит от таких факторов, как использование функции клиентами, качество реализации, ассортимент, мерчандайзинг, трафик, цены и общий покупательский опыт.
Поэтому бизнесу следует оценивать персонализацию на основе собственных данных о клиентах, а не универсальных заявлений об эффективности.
Как измерять эффективность AI-персонализации ухода?
Персонализацию следует оценивать как целостный пользовательский путь, а не как отдельное взаимодействие.
Skinive предоставляет в панели аналитику по следующим показателям:
- сканирования;
- пользователи;
- клики по товарам;
- конверсии в продажи.
Бизнес может объединить эти показатели со своей аналитикой для оценки других этапов персонализированного пути, например:
- входа в персонализированный сценарий;
- завершения соответствующих этапов;
- взаимодействия с рекомендациями;
- посещения страниц товаров;
- добавления товаров в корзину;
- повторного взаимодействия;
- других действий клиентов, специфичных для конкретного канала.
Показатели, которые не входят в панель Skinive, зависят от собственной аналитики сайта, приложения, e-commerce-платформы, CRM или розничной инфраструктуры бизнеса.
Главный вопрос при оценке эффективности заключается в том, помогает ли персонализация направлять клиентов к более релевантным продуктам и полезным последующим действиям.
Распространённые ошибки при AI-персонализации ухода
Воспринимать AI как стратегию
Само по себе добавление AI-функции не создаёт полезный персонализированный пользовательский путь.
Предполагать, что изображение лица показывает всё
Визуальный анализ не может надёжно определить предпочтения, бюджет, желаемую сложность ухода и многие другие контекстные факторы.
Показывать универсальные продукты после персонализированного анализа
Если были собраны индивидуальные данные клиента, следующий шаг должен действительно учитывать их.
Собирать слишком много информации
Дополнительные данные о клиенте полезны только тогда, когда они улучшают пользовательский опыт.
Перегружать клиента результатами
Большее количество оценок или результатов анализа не обязательно создаёт большую ценность.
Использовать некачественные данные о продуктах
Эффективность персонализации зависит от качества информации о доступном ассортименте.
Делать неподтверждённые коммерческие заявления
Влияние на конверсию или выручку следует измерять в рамках конкретной реализации бизнеса.
Смешивать косметические и медицинские сценарии
Skinive Face Scanner предназначен для индустрии красоты и косметики, а не для медицинской диагностики.
Конфиденциальность, прозрачность и доверие клиентов
Персонализированный бьюти-опыт может предполагать использование изображений лица и другой информации о клиенте.
Клиенты должны понимать, какая информация запрашивается, зачем она нужна для персонализации и где можно ознакомиться с соответствующей информацией о конфиденциальности.
Бизнесу следует самостоятельно учитывать требования к конфиденциальности, согласию, обработке и хранению данных, безопасности и другим аспектам соответствия требованиям, применимым к конкретной реализации.
Доверие также зависит от корректности заявлений о возможностях продукта.
Skinive Face Scanner следует позиционировать как продукт для персонализации в индустрии красоты и косметики, а не как медицинский диагностический сервис.
Чёткая цель и понятные границы помогают клиентам лучше понимать назначение персонализации.
Как Skinive поддерживает персонализированный уход за кожей
Skinive Face Scanner может обеспечивать компоненты визуального анализа и подбора продуктов в рамках персонализированного бьюти-опыта.
| Возможность | Skinive Face Scanner |
|---|---|
| Съёмка лица | Изображения лица спереди, слева и справа |
| Бьюти-анализ | Несколько поддерживаемых видимых косметических характеристик |
| Каталог товаров | CSV или XML |
| Синхронизация каталога | Без ограничений |
| Готовая интеграция | Web Widget |
| Кастомизированная веб-интеграция | Web SDK |
| Индивидуальные сценарии | API |
| Нативные SDK для iOS и Android | Планируются |
| Аналитика в панели | Сканирования, пользователи, клики по товарам, конверсии в продажи |
Web Widget позволяет быстро запустить решение, а Web SDK и API подходят компаниям, которым требуется более кастомизированный пользовательский путь.
Практический подход к переходу от универсального ухода к персонализации
Бьюти-брендам не обязательно сразу создавать максимально сложную систему персонализации.
Начать можно с решения одной конкретной проблемы клиента.
Выберите сценарий с высоким намерением к покупке
Начните с того этапа, на котором клиентам действительно нужна помощь при выборе между продуктами.
Добавьте визуальную персонализацию
Используйте анализ лица для получения информации о поддерживаемых видимых косметических особенностях.
Подключите ассортимент товаров
Убедитесь, что персонализированный опыт может работать с релевантными продуктами из каталога бизнеса.
Добавляйте только полезный контекст клиента
Задавайте вопросы только тогда, когда ответы действительно улучшают следующий шаг.
Показывайте сфокусированный результат
Предлагайте релевантный продукт, небольшой список, категорию или программу ухода вместо того, чтобы перегружать клиента выбором.
Измеряйте весь путь клиента
Оценивайте, переходят ли пользователи от персонализации к значимым взаимодействиям с продуктами.
Расширяйте персонализацию, когда модель доказала свою полезность
Если конкретный персонализированный сценарий эффективно работает для бизнеса, те же принципы можно использовать и в других точках взаимодействия с клиентом.
Цель проста:
заменить лишние догадки более релевантным путём от данных о клиенте к подбору косметических продуктов.
Связанные материалы
- ИИ-сканер лица для e-commerce: как персонализировать подбор средств по уходу за кожей
- ИИ-сканер лица в мобильных приложениях: интеграция и возможности
- ИИ-сканер лица для офлайн-бьюти-ритейла: персонализированные бьюти-консультации в точке продаж
- ИИ-анализ лица: как он работает в индустрии красоты и ухода за кожей
- ИИ-рекомендации по уходу за кожей: от анализа лица к релевантным продуктам
- ИИ-система рекомендаций товаров для бьюти-брендов и брендов по уходу за кожей
- Как ИИ-сканеры лица могут повысить конверсию в интернет-магазинах косметики
- Омниканальная бьюти-торговля: один ИИ-сканер лица для сайтов, приложений и физических магазинов
- Виртуальная бьюти-консультация: как искусственный интеллект меняет работу консультантов по красоте
- ИИ-сканер лица или опросник по уходу за кожей: какой подход обеспечивает лучшую персонализацию?
- Что может определять ИИ-сканер лица? Морщины, поры, чёрные точки, пигментные пятна и другие особенности кожи
- Как интегрировать AI Face Scanner на сайт за несколько минут
- Как подключить каталог косметики к AI-рекомендациям по уходу за кожей
- Экономическая эффективность AI-технологий в индустрии красоты: конверсия, вовлечённость и удержание клиентов
Создайте более персонализированный сценарий ухода за кожей
Выйдите за рамки универсального подбора средств, объединив поддерживаемые визуальные данные о лице, контекст клиента и продукты из собственного ассортимента.