Дополненная реальность и машинное обучение помогают косметическим брендам развивать онлайн-продажи

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.

Источник.