Дополненная реальность и машинное обучение помогают косметическим брендам развивать онлайн-продажи
Как технологии меняют бьюти-индустрию
Из-за пандемии коронавируса в онлайн-продажах наблюдается беспрецедентный рост. Компании стремятся развивать сервисы для онлайн-покупок, чтобы сохранить клиентов и выручку. Индустрия красоты не стала исключением: крупные косметические бренды используют технологии искусственного интеллекта и дополненной реальности для онлайн-продаж. Из их опыта можно извлечь несколько уроков.
Дополненная реальность — для визуализации косметических продуктов
Крупные бренды косметики используют дополненную реальность (AR) для виртуальной примерки косметических средств. Технологии позволяют приблизить онлайн-сервис к традиционному, который клиенты получают в офлайн-магазинах.
Вот несколько примеров использования AR в бьюти-индустрии:
- приложение ModiFace от L’Oréal позволяет покупателям виртуально примерить макияж;
- онлайн-платформа Skin Advisor от косметического бренда Olay анализирует кожу пользователя по фотографии и рекомендует подходящие продукты. Платформа работает с 2017 года. Из 6 млн человек, которые воспользовались сервисом, 94% остались довольны рекомендациями;
- инструмент Virtual Try-On от Maybelline позволяет наносить и сравнивать четыре косметических средства одновременно;
- приложение Virtual Artist от Sephora рекомендует пользователю продукты на основе анализа его кожи и черт лица.
Статистика говорит о том, что внедрение дополненной реальности имеет положительные результаты:
- 88% компаний средней величины так или иначе используют AR;
- по данным опроса Consumer AR от Google, 66% людей хотели бы использовать технологию AR в качестве виртуального помощника при совершении онлайн-покупок. 6 из 10 опрошенных участников хотели бы иметь возможность визуализировать продукт перед покупкой;
- согласно исследованию компании Vertebrae, технология дополненной реальности повышает коэффициент конверсии на 90%.
Машинное обучение — для рекомендаций покупателям
Кроме того, косметические компании используют машинное обучение. Технологии помогают брендам рекомендовать пользователям продукты и создавать базы данных, в которых собраны безопасные ингредиенты для косметики.
Приведем несколько примеров:
- Proven Skin Care — система поиска на основе базы данных генома кожи. В ней можно найти данные об эффективности 20 тысяч ингредиентов косметических средств, характеристики 100 тысяч продуктов, 8 млн отзывов пользователей и 4 тысячи научных публикаций;
- база данных Skin Deep от EWG — онлайн-инструмент для поиска информации об ингредиентах косметических средств. Он помогает найти рейтинги безопасности для 70 тысяч продуктов от 2 374 брендов и информацию о 9 тысячах ингредиентов;
- сервис Function of Beauty помогает создать уникальное средство по уходу за волосами с ингредиентами, рекомендованными алгоритмами машинного обучения. Индивидуальные формулы для шампуня или кондиционера создаются на основе типа волос клиента;
- Haut.AI — система, с помощью который бренды могут выбирать подходящие инструменты и API и создавать онлайн-платформы для клиентов.
По данным аналитической компании MarketingDive, потребители на 40% чаще просматривают рекомендуемые товары на основе своих предпочтений. В отчете Amazon сообщается, что 47% потребителей предпочитают использовать онлайн-платформу, если магазин, в котором они совершают покупки, не предоставляет рекомендации по аналогичным продуктам.
Согласно прогнозам аналитиков, к 2027 году мировой рынок органической косметики достигнет $54 млрд. Это связано с тем, что многие потребители сомневаются в безопасности ингредиентов, используемых в традиционных косметических средствах.
Что мешает внедрять технологии в бьюти-бизнес
Более быстрому распространению технологий в косметической индустрии мешают два фактора: чувствительность к ошибкам и большие затраты.
На первый взгляд может показаться, что создать инструмент для виртуальной примерки косметики на базе AR довольно просто: нужна лишь 3D-фотография каталога продуктов и данные о применении продукта. Однако главная проблема заключается в том, что, если инструмент будет некорректно визуализировать продукт, множество клиентов останутся разочарованы.
Еще один фактор — цена внедрения технологий. Стоимость реализации проектов ограничивает их широкое распространение в электронной коммерции.
-
Бизнес 7 стратегий интернет-маркетинга для увеличения онлайн-продаж 27 октября 2020, 19:55
-
Искусственный интеллект Как монетизировать искусственный интеллект в медицине: 3 варианта для стартапов 15 июля 2020, 14:36
-
Бизнес Дополненная реальность в рекламе: как компании используют AR для привлечения клиентов 13 апреля 2020, 16:11
-
Бизнес Дополненная реальность, сэмплы и магазины у дома. Как ритейлерам заинтересовать поколение Z 27 января 2020, 14:19
-
Технологии Александр Пьянов, «Яндекс Драйв»: «Мы готовы стать агрегатором для всего рынка каршеринга» 08 апреля 2026, 12:26
-
Бизнес OpenAI планировала создать дочерние компании по разработке роботов и ИИ-устройств — но отложила задумку из-за IPO 05 мая 2026, 16:15
-
Россия В MAX появилась расшифровка видеосообщений — во время чтения пользователь может поставить видео на паузу 05 мая 2026, 19:45
-
IT Минцифры отказалось от маркировки ПО с чужим открытым кодом — оценить долю заимствований было бы затруднительно 05 мая 2026, 15:15
-
Технологии Разработчик Oracle разом уволил 30 тыс. сотрудников — работу будет выполнять ИИ, который они обучали ранее 04 мая 2026, 16:49
-
Бизнес Яндекс выкупит свои акции на 50 млрд ₽ — бумаги направят на программу долгосрочной мотивации сотрудников 05 мая 2026, 21:00
-
Деньги Четверть российских облигаций оказалась в зоне риска — дефолты участились на фоне дорогих кредитов и роста НДС 05 мая 2026, 20:30
-
Реклама В Яндексе доля рекламных бюджетов под управлением ИИ достигла 85% — нейросети генерируют почти каждый третий баннер 28 апреля 2026, 18:21
-
Искусственный интеллект Яндекс обновил Алису AI: в чате с ИИ появился голосовой ввод и умные подсказки для продолжения диалога 27 апреля 2026, 23:31