Cómo la IA y el Machine Learning han cambiado la industria cosmética

Cómo la Inteligencia Artificial y el Machine Learning han cambiado la industria cosmética

Autor: Kraz Team
febrero 01, 2022

El campo de la industria cosmética está viviendo una revolución como consecuencia de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Al igual que sucede en otros sectores donde la experiencia física es importante en la toma de decisión de compra, prestigiosas marcas han apostado por la IA y los algoritmos de aprendizaje automático para prestar un mejor servicio al cliente.

Esta evolución ya era una tendencia en auge, que sin duda ha sido impulsada por el Covid y las restricciones físicas de pruebas de producto y aforos en tiendas. Así, por ejemplo, a día de hoy, ya es posible que el potencial cliente pueda elegir entre varios modelos de serum facial o pintalabios sin necesidad de desplazarse a una tienda para probar directamente distintas muestras, o acudir a un profesional que les pueda aconsejar sobre aspectos de belleza y dermatología de forma personalizada.

Antes de la pandemia de la Covid-19, el sector de Beauty presentaba unas altas expectativas de crecimiento en la facturación. Según datos de Statista, en 2017 se alcanzaron los 474.179 millones de dólares de ingresos y para 2023 se esperaba alcanzar un volumen de negocio de 576.596 millones. No obstante, en 2020 el sector no alcanzó el rendimiento esperado debido a las restricciones como consecuencia del Covid, tanto en el confinamiento inicial como en las posteriores restricciones.

Es en este contexto en el que se observan algunos de los retos para el sector cosmético en los que la Inteligencia Artificial ha sido imprescindible. Las medidas de seguridad dificultaron la prueba de productos, como pintalabios o maquillaje, por lo que era necesario buscar alternativas que permitiesen hacerlo online. La reducción de aforos temporal fue otro de los causantes de la reducción de las ventas. 

La reducción de la demanda se unió a un nuevo desafío para la industria cosmética. El desabastecimiento de numerosas materias primas, la rotura de stock y los productos con menor durabilidad contribuyeron a la disminución de los beneficios. Las empresas del sector necesitaban implementar soluciones de Inteligencia Artificial que permitiesen predecir la evolución de la demanda para poder tener un control eficaz del stock y una adecuada gestión de inventario, logística y distribución.

Esta evolución del vertical ha sido posible gracias a la existencia de algoritmos de Inteligencia Artificial. Gracias al Big Data, aplicaciones de reconocimiento facial, Realidad Aumentada y Natural Language Processing, algunas empresas del sector han podido hacer frente a las dificultades para mejorar la experiencia de compra, o mejorar la toma de decisiones ante la incertidumbre del mercado. En este artículo te mostraremos cómo la IA y el Machine Learning han sido decisivos para el avance del sector.

 

Aplicaciones de la IA y el Machine Learning a la industria cosmética

A continuación  te mostraremos cómo la Inteligencia Artificial y el Machine Learning ofrece grandes oportunidades para el sector de la cosmética, tanto para el retail como para los grandes laboratorios. No te lo pierdas.

1. Asesoramiento personalizado con Inteligencia Artificial (IA)

Una de las necesidades en el sector cosmético es el asesoramiento al cliente. La cosmética va más allá de estar únicamente enfocada en la belleza, y tiene también un importante foco en la salud, por lo que elegir el producto adecuado cobra especial importancia en este sector. 

Un buen ejemplo de ello son las aplicaciones como Curology, que han creado un sistema de inteligencia artificial basado en Machine Learning orientado a diagnosticar el estado de la piel con acné. 

Los usuarios suben un selfie y responden a un cuestionario sobre el estado de su piel y sus principales preocupaciones. El sistema de IA, mediante reconocimiento de la piel y las respuestas de los usuarios, crea un perfil del cliente, envía la información a sus profesionales dermatológicos y como respuesta una fórmula personalizada de productos específicos para el cuidado de la piel.

La ventaja es que, de esta forma, el usuario puede recibir la recomendación de un profesional, sin tener que acudir previamente a un dermatólogo, o solicitar el consejo de un comercial. Este hecho rompe la barrera física, permitiendo de este modo llegar a más posibles clientes,  y además aporta un valor diferencial al consumidor con valor diferencial de la marca y producto.

2. Tangibilidad digital con Realidad Aumentada

Otro de los avances con los que el sector de la belleza y cosmética se ha visto beneficiado es la Realidad Aumentada. Hablamos de un conjunto de tecnologías que nos permiten visualizar la realidad a través de un dispositivo electrónico, pero con una información gráfica añadida. 

Un gran ejemplo de esta aplicación de la Inteligencia Artificial a la industria cosmética la ha llevado a cabo Sephora a través su Virtual Artist. Con esta app, puedes tener tu propio espejo de maquillaje, probar distintos productos y colores, e incluso compartirlo en redes sociales.

Estas aplicaciones y filtros van mucho más allá de los filtros de Snapchat o Instagram, convirtiéndose en una herramienta esencial para el aumento de las conversiones a ventas de las marcas del sector cosmético. Hace de la experiencia digital un escenario similar al físico, y además otorga un carácter social amplificado que en este canal no tenía.Este tipo de aplicaciones funcionan gracias a un sistema de reconocimiento facial que permite reconocer las partes del rostro de cada persona, a través de una simple grabación de vídeo con el móvil. 

Gracias a la tecnología y el Big Data da la oportunidad de ver cómo quedaría un determinado maquillaje o pintalabios en cada rostro aplicando un filtro de Realidad Aumentada.

Pero Sephora no ha sido la única marca que ha sabido aprovechar la Realidad Aumentada para incrementar su negocio. Un algoritmo de IA similar es el que ofrece Perfect Corp, de la empresa Beauty SaaS, una aplicación que permite detectar y mapear los puntos de datos en el rostro del comprador. A través de la cámara de vídeo del dispositivo móvil del cliente, aplica los distintos filtros de productos para que éste pueda valorar cómo sería el resultado antes de comprar el cosmético.

En una línea similar, Lipscanner, de Chanel, es una aplicación de inteligencia artificial que va un punto más allá y permite escanear cualquier objeto y detectar el color a través del reconocimiento de color. A partir de un algoritmo, el sistema de IA encuentra en el catálogo la barra de labios que corresponda a esa tonalidad en la tienda online de Chanel y aplica el filtro de Realidad Aumentada en el rostro de la persona.

Este tipo de avances permite cumplir de forma más satisfactoria las necesidades de los potenciales clientes multiplicando las probabilidades de conversión. Es fácil imaginarse un supuesto en que estemos invitados a un evento, y queramos que nuestra barra de labios combine con alguno de nuestros accesorios, probablemente de no contar con este tipo de aplicaciones el cliente invertiría horas navegando por el catálogo de la marca haciendo del proceso de compra algo tedioso, e incluso frustrante. Pero gracias a tecnologías como esta el customer journey se acorta y hace de la experiencia algo único.

Por ello numerosas marcas de belleza como L’Oreal París están permitiendo a sus clientes tener esta clase de experiencias virtuales, lo que supone un estímulo para finalizar el proceso de compra online.

3. Cercanía gracias a los asesores virtuales de voz

A priori podríamos pensar que no, pero la industria cosmética puede también beneficiarse de los asesores virtuales inteligentes para potenciar la experiencia de cliente. Existen muchos modelos de asesores virtuales, y para ofrecer al cliente un trato aún más personalizado y cercano, hay que destacar ofertas innovadoras como el dispositivo electrónico “Let’s Get Ready”, fruto de la asociación de Coty con Amazon y disponible en los dispositivos Eco Show. 

Esta nueva función incorporada al dispositivo Amazon Echo permite planificar diferentes looks y ofrece consejos de belleza a través de su asistente de voz y pantalla inteligente, permitiendo al usuario hacer más de 2.000 combinaciones de productos para cabello, piel y ojos. A través de un conjunto de tecnologías de Procesamiento del Lenguaje Natural, unidas a su capacidad de reconocimiento facial, esta solución se convierte en un asesor de belleza personalizado.

La ventaja del asesor virtual por IA con voz es sin duda que permite ofrecer un asesoramiento más “humano”, además de que permite ordenar la compra de los productos de cosmética directamente a través de Alexa. Otro punto a favor en torno al customer journey, ya que reducir los puntos de contacto hasta la compra siempre impulsa la venta.

La compra de productos cosméticos es compleja e implica preguntas avanzadas, por lo que es de vital importancia que los chatbot estén entrenados para entender el lenguaje natural, pueda mostrar el tono de comunicación de la propia de la marca y aprender a partir de los datos que introducen los clientes.

 

4. Sugerencia de productos por Machine Learning

Otra de las aplicaciones del Machine Learning o aprendizaje automático en e-commerce es la formulación de sugerencias de compra a partir de los datos de los usuarios. Esto es una técnica que podemos ver en los grandes comercios como Amazon.

A través de los algoritmos de Inteligencia Artificial, se pueden detectar patrones de comportamiento de compra en usuarios, productos añadidos al carro de la compra, o datos cruzados de productos que se han comprado juntos en más de una ocasión. Las posibilidades para ofrecer sugerencias de compra a través de IA, utilizando técnicas de cross-selling y up-selling, son muy elevadas y ayudan a aumentar la conversión.

Así, por ejemplo, un usuario que haya mostrado interés por un tipo de producto, puede estar interesado en los productos por los que se interesó otro cliente potencial. Varias de las  soluciones que Kraz permite conseguir a los e-commerce del sector de cosmética y belleza son:

  • Cruzar un gran volumen de datos para encontrar patrones simétricos de comportamiento y así predecir la demanda.
  • Determinar los productos que tienen mayores probabilidades de convertirse en compra.
  • Detectar los mejores productos complementarios.

Si quieres descubrir las soluciones de IA con las que trabajamos en Kraz Data Solutions y que podrían ayudar a tu empresa en el sector Beauty mejorando sus resultados te invitamos a que nos contactes.

5. Dispositivo IA para crear nuevos productos

Las aplicaciones de la Inteligencia Artificial para cosmética van mucho más allá del software móvil. L’Oreal ha llevado la personalización de su oferta al grado más alto en un prototipo muy prometedor, permitiendo que los usuarios creen sus propias cremas y maquillajes a medida desde casa. 

Se trata de Perso, un dispositivo con Inteligencia Artificial que analiza el estado de la piel de la persona, lo que incluye la detección de manchas, poros, arrugas y ambiente atmosférico.Basándose en datos de geolocalización, es capaz de considerar los datos de humedad ambiental, clima, temperatura y nivel de polen para entender las características del producto cosmético más adecuadas en este contexto. Además, los usuarios pueden introducir sus propias necesidades y preferencias en el dispositivo.

 

El futuro para las tiendas cosmética: la predicción de la demanda

Las aplicaciones de la inteligencia artificial para la cosmética no solamente se reducen al ámbito de lo tangible, también tienen un impacto decisivo en las estrategias de marketing.

Pueden utilizarse análisis predictivos para prever la evolución de la demanda, y adaptar de este modo los procesos de nuestra cadena de suministros.

Además, el análisis predictivo por Inteligencia Artificial es también de suma utilidad para ayudar al aumento de las conversiones a ventas. Los datos agregados que se almacenan en las bases de datos de las marcas de belleza son una fuente de información que permite crear modelos de IA para optimizar nuestras estrategias de comunicación, a través de la segmentación de clientes 

En esta línea, Kraz Data Solutions se ha distinguido como la solución para facilitar las predicciones de demanda a través de la IA, utilizando datos históricos y complementarios que permitan avanzar escenarios futuros y crear estrategias adaptadas a clientes para maximizar tu rentabilidad y optimizar tus decisiones de negocio.

Si deseas recibir asesoramiento personalizado sobre las posibilidades del Machine Learning para tu empresa de una forma más directa y personalizada, te invitamos a contactar con nosotros.

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