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通販D2CEコマース事業者の EC物流代行・発送代行オムニチャネルコマースでの流通加工から店舗物流までを、一般社団法人 通販エキスパート協会認定スペシャリスト:「通販CXマネジメント」・「フルフィルメントCX」メンバーとスタッフがサポート致します。
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美容ブランドが AI や AR などのテクノロジーを利用している 3 つの方法

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美容ブランドが AI や AR などのテクノロジーを利用している 3 つの方法

ジェネレーティブ AI は、ブランドが消費者のインサイトを抽出してパーソナライズされた商品を作成するのに役立ちます。

AR:仮想試着ソリューションは顧客が購入前に試着できるようにします。
美容ブランドは、独占的なコンテンツやサービスで消費者を自社のアプリに引き込む方法を模索しているのが現状です。

基本的な定義

AI :人工知能は、コンピューターエンジニアが人間と同じようなことを実行できるスマートマシンを表す用語でもあります。

  • 問題を解決し、
  • 意思決定をし、
  • 音声を理解し、
  • 私たち「人」と同じように話すことができる
コンピューター プログラムが含まれます。
それは新しいことではなく、何十年も取り組んできてましたが、それが急速に進歩したということです。

ML は AI の一部であり、何をすべきかを明示的に指示されずにデータから学習します。
マシン(平たくはコンピューターマシン)は、自動的にパターンを見つけて、予測を立てて、例(ケース)から学ぶことでタスクをより上手にこなすことができるようになります。

生成 AI は ML の一種で、コンピューターマシンが
  • 画像
  • テキスト
  • サウンド
  • ビデオ
  • コード

などの新しいものを作成する方法を学習します。フィードバックから学ぶことで、現実的な出力を生成する能力が向上していきます。ChatGPT はこのカテゴリに分類されます。

もう 1 つの重要な要素であるデータなしに AI について語ることはできませんし、利用することもできません。
AI はパブリック ドメイン=インターネットのデータに依存しています。これを、プライベート データ (または IP)=これがとてもポイントと組み合わせることで、これらのツールが、組織・ブランドにとってさらに強力なリソースになることができます。

 

1. パーソナライゼーションのための生成 AI

「身体」も人それぞれに異なるため、美容:ビューティ業界における真のパーソナライゼーションは大変です。しかし、生成 AI は、ブランドが顧客データを分析して、使用してカスタマイズされた商品を策定できるようにすることで、ブランドがこの目標に近づくのに役立つと言われています。

  • Proseは、ユーザーの洞察と独自のアルゴリズムを組み合わせて顧客向けに超パーソナライズされたフォーミュラを作成する、AI を活用したスキンケア ラインを発表しました。
    Prose Skincare

  • Sephora、Ulta Beauty、テクノロジー企業 Haut AIも、生成 AI を使用してパーソナライズされたスキンケア商品を開発しています。
    Sephora
    顧客は、セフォラのメイン Web サイトで検索可能な専用 Web アドレスを介して、Proven の 3 分間の皮膚ゲノム クイズに回答し、購入時に Sephora Beauty Insider ポイントを集めることができます。今年後半には、一部の店舗でインタラクティブなディスプレイが提供される予定です。

    Ulta
    PayPal Checkoutと提携してHappy Returns 返品交換ポータルを導入し、顧客の返品プロセスを自動化しています。
    Haut.AI は、皮膚スキャン/分析テクノロジーに基づいて、皮膚の健康と美容商品を推奨するためのパーソナライズされた人工知能エンジンの共同開発に取り組んでいます。
    Haute.AIによると、このプラットフォームは、「強化されたデータ、スキンアルゴリズム、シミュレーション、および改善された推奨事項:消費者の肌のニーズに早期に対応して劣化を防ぐと同時に、質感、匂い、ブランド価値、好みの買い物方法など、個人の好みに合わせて事項を調整します。」を特徴としているそうです。

重要な理由:
生成 AI はまだ初期段階にあるかもしれませんが、ブランドはこのテクノロジーが商品やレコメンデーションをパーソナライズできる可能性を認識しているようです。
テクノロジーと顧客体験:CX:カスタマーエクスペリエンスが成熟するにつれて、より多くのブランドが生成 AI を使用して、顧客に1 対 1 のエクスペリエンスを生み出すことが期待されています。

2. 物理的な試着とデジタルのギャップを埋める仮想試着

ソーシャル メディア プラットフォームやテクノロジー企業とのパートナーシップを通じて、D2C ビューティブランドは、従来の物理的な体験をデジタル世界にもたらす方法として、AR仮想試着ソリューションを採用しています。

重要な理由:
米国の美容消費者のほぼ 5 分の 1 (19%) が、商品のバーチャル試着により、より自信を持ってデジタルで商品を購入できると回答しているそうです。
仮想試着テクノロジーは、購入を促すだけでなく、消費者がブランドとともに時間を過ごすことを推奨して、ブランドの認知度を高めて、潜在的にブランドへの親近感を高めてくれるようです。

3. ロイヤルティを超えたアプリ

多くの消費者は、ロイヤルテポイント や割引を把握するためだけに ブランド バイル アプリを使用しています。しかし、美容ブランドはアプリを使用して、購入時点を超えて独自のコンテンツやサービスで顧客を引き付けることができます。

  • シャーロット ティルベリー、パーソナライズされた推奨:レコメンド事項、新商品への早期アクセス、限定商品のドロップなど、他の買い物客よりも先に新しいアイテムを購入するための最初のアクセスのロックを解除してくれます。ハウツー チュートリアルやビデオ ライブラリには、有名人の舞台裏映像、アプリ限定のコンテンツが含まれています。初の e コマース アプリを公開しました。
    顧客はビデオで紹介されている商品を購入し、ロイヤルティ特典にアクセスできます。

    アプリは人工知能 (AI) と深層学習を活用し、パーソナライズされたシェード マッチングやスキンケア、顔色、カラー製品の推奨などの機能を60 秒以内に提供します
    Charlotte Tilbury
    charlottetilbury

 

重要な理由:
ブランド化されたアプリは、適切に実行されれば、顧客ロイヤルティの向上と販売数の増加につながります。シャーロット ティルベリーの場合、独占性を利用してすでに献身的な顧客をアプリに誘導していますが、エスティ ローダーはニッチな視聴者の忠誠心を確保する方法を見つけています。

まとめ

スマートミラーテクノロジーなどは、拡張現実と人工知能の機能によって、顧客購買体験は推進されていくでしょう、機械学習を使用して開発されることで、いままでとは違ったデータを得ることができます。

これは、ビューティだけではなく、アパレルとの融合やその時のバイタルデータをWatchやリングから入手することでより深い検証データから様々な提案ができるようになるでしょう。

これらをどう活かしていくのかが問われていると思います。単独でのデータ取得、活用では限界があるためにその連携をどうするかで差が出てくると思われます。

よくある質問

AIの活用方法について機能別にどのようなことがありますか

商品のアイデア、研究、開発のための AI

美容ブランドは常に革新を続けています。通常、商品のイノベーションは、新商品のアイデア、または商品が埋めるための特定の空白スペースから始まります。AI は、これらのプロセスを高速化するのに役立ちます。

IdeaFlipIdeas AIなどのツールもあり、自然言語処理を使用して製品アイデアの生成と優先順位付けを支援し、ブランドが最も有望なコンセプトを迅速かつ簡単に特定できるようにします

創造的なプロセスと開発のための AI

商品のアイデアとコンセプトを決めたら、AI はクリエイティブなキャンペーンを構想するための強力なツールになります。パッケージからビジュアル、コピーに至るまで、AI に商品資産を生成させることが、これまでより簡単になりました。

MidjourneyDALL-Eなどのツールは、AI アルゴリズムを使用してビジュアル デザインと画像を生成し、ブランドがパッケージ デザインの方向性を迅速に構想できるようにします。

ChatGPT やJasperなどのツールは、商品詳細説明やその他のマーケティング資料の生成に役立ち、ブランドが魅力的な商品ページ・ビジュアルやマーケティング キャンペーンを迅速かつ簡単に作成できるようになります。

顧客体験を向上させるAI

生成 AI は、消費者と関わり、パーソナライズされたアドバイス、チュートリアル、商品のレコメンデーション・推奨事項を提供する仮想美容アシスタントを作成することにより、完全にパーソナライズされた顧客サービスエクスペリエンスを作成することを可能にします。
これらの AI アシスタントは、チャットボット、アプリ、音声対応デバイスなどのさまざまなプラットフォームを通じて対話することができ、消費者に即時にカスタマイズされたサポートを提供し、美容への旅を強化し、ブランド ロイヤルティを促進します。

カスタマーサービス&サポート チームが受け取ったフィードバックと FAQ を分析することで、顧客の問い合わせの大部分に効果的に対応し、完全にパーソナライズされたエクスペリエンスをシミュレートする非常に効率的なチャットボットを作成できます。

最大のポイント、肌の画像を分析して状態を評価し、特定の懸念事項(ペインポイント)を検出し、パーソナライズされたスキンケア ルーチンを推奨することもできます。これをエクスペリエンスに組み込み、このデータを手元に置いているブランドの場合、AI はユーザーのフィードバックと進化するトレンドに基づいて推奨事項を継続的に学習し、適応させることができます。

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