Intelligence artificielle et cosmétique sont deux notions de plus en plus proches. En effet, les progrès de l’intelligence artificielle (IA) et du Machine Learning se sont infiltrés dans l’industrie de la beauté au cours des dernières années. Ces technologies peuvent complètement remodeler le mode de fonctionnement des marques, en simplifiant les processus et en offrant des services 10 fois plus efficaces pour répondre aux besoins des clients. Les dépenses mondiales consacrées à l’IA dans le milieu du retail, y compris dans les secteurs de la mode, du luxe et de la cosmétique, devraient atteindre 7,3 milliards de dollars d’ici 2022. Nous avons rassemblé une liste des 4 meilleurs outils d’intelligence artificielle et de Machine Learning qui pourraient se révéler incontournables dans l’industrie de la beauté.
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Intelligence artificielle et cosmétique : 4 outils relatifs à l’IA et au Machine Learning qui bouleversent l’industrie de la beauté
Les outils de recommandations personnalisées
Le consommateur d’aujourd’hui accorde de l’importance à l’efficacité et à l’enthousiasme, et pour répondre à ces attentes, de nouvelles gammes de personnalisation de produit ont été conçues à l’aide d’applications d’IA et de Machine Learning. Les données générées par le comportement des clients peuvent être utilisées pour créer des expériences de ventes virtuelles en utilisant des plateformes numériques. Les marques peuvent proposer aux consommateurs des recommandations personnalisées, à l’instar d'un vendeur sur un magasin en ligne, en fonction de ce que des clients similaires ont vu, aimé, ou acheté. La mise en œuvre de ces solutions peut non seulement générer davantage d’achats, mais aussi favoriser la connexion avec les consommateurs, la marque pouvant identifier en avance ce qu’ils désirent.
La fusion entre intelligence artificielle et cosmétique donne lieu à de nombreuses fonctionnalités innovantes, et l’usage la réalité augmentée en est une. De plus en plus de marques de beauté utilisent ce système pour permettre aux clients d’essayer virtuellement des articles avant de les acheter. L'Oréal, par exemple, détient maintenant ModiFace, une entité de réalité augmentée et d’intelligence artificielle, qui permet aux consommateurs de bénéficier d’une expérience de maquillage basée sur la réalité augmentée, regroupant des produits des plus grandes marques de beauté au monde.
Les plateformes de mesure de la performance marketing
Les équipes marketing ont souvent eu du mal à mesurer la valeur réelle de leurs contributions, principalement à cause de nouveaux canaux et nouvelles tactiques qui ont surgi et bouleversé le milieu du marketing traditionnel. Dans notre récent rapport sur le marketing d’influence, nous avons constaté que les marques considéraient la mesure du succès de leurs campagnes comme un de leurs plus grands défis, alors même que ceci représente un élément essentiel pour choisir les influenceurs appropriés avec lesquels collaborer. Une bonne relation influenceur-marque peut aider à atteindre de nouveaux marchés, à générer de la couverture médiatique, et à fournir du contenu pouvant être réutilisé sur les owned media de la marque.
Les outils liés à la performance marketing tirent parti de l’IA et du Machine Learning pour simplifier les mesures en fournissant un cadre unifié offrant des insights exploitables. Des algorithmes avancés, tels que le Media Impact Value™, attribuent une valeur monétaire à chaque publication, interaction et article, de manière à ce que vous puissiez évaluer les performances de différentes stratégies marketing (relations publiques, relations presse, marketing d’influence ou marketing de contenu) et finalement comprendre comment et où se crée la valeur de votre marque.
Les outils de prévision de la demande et de la supply chain
Le consommateur est un élément clé de toute initiative de marque. Pouvoir le connaître aussi étroitement que possible est donc l’un des principaux objectifs de toute entreprise. L’industrie de la beauté n’est pas différente, et en consolidant les données des consommateurs, les marques peuvent désormais comprendre et anticiper les tendances du marché. NARS " utilise les données clients pour en savoir plus sur les teints de peau de leurs clients et ainsi créer de nouveaux produits ", a expliqué Benjamin Lord, directeur exécutif du e-Commerce mondial et de l’omnicanal chez NARS Cosmetics. Il est essentiel de pouvoir répondre aux besoins et aux attentes des audiences, d’autant plus que celles-ci tiennent les marques pour responsables, et cherchent constamment une expérience client plus significative et authentique.
Les marques de beauté peuvent également surveiller les marchés en ligne, ou placer des balises et des capteurs dans les magasins pour recueillir des insights permettant d’anticiper les tendances, de détecter les pénuries de produits ou d’ajuster la distribution des articles en fonction des goûts locaux. Les solutions d’intelligence artificielle fournissent des données et des insights permettant d’optimiser le modèle de la supply chain.
Les plateformes de service client en temps réel
Les chatbots sont devenus de plus en plus populaires au sein des processus d’achats dans l’industrie de la beauté. Ils peuvent répondre à tous les besoins, de la simple question liée à un produit aux problèmes techniques complexes, et peuvent même guider un client à travers différentes actions réalisées sur le site. Ces bots ont des temps de réponses rapides et parfois des personnalités propres, créant par ce biais une tactique marketing intelligente qui aide les marques à se connecter de manière plus personnelle à leurs clients. La marque beauty tech, Beautystack, propose à ses utilisateurs un parcours d’inscription divertissant qui plonge le public dans ce processus et dans le ton de la marque avant d’atteindre la plateforme générale. Gartner prédit que les chatbots alimenteront 85% de toutes les interactions liées au service client d’ici 2020.
De plus, des chatbots à intelligence artificielle sophistiqués peuvent aider les consommateurs à développer des programmes de soin de la peau, ou à recommander des produits make-up basés sur le teint de leur peau, sur leur type de peau, et même sur leur personnalité. Plus le consommateur a d’interactions avec le chatbot, plus les suggestions que celui-ci peut fournir sont pertinentes.
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By Launchmetrics Content Team
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