Как L'Oréal прогнозирует потребительские тенденции с помощью ИИ и опережает конкурентов

Любой современный конкурентоспособный бизнес критически зависит не только от сбора максимально возможного объема данных по своей отрасли, но и от грамотно выстроенной работы с ними — без этого ни о какой монетизации информации речи быть не может. В рамках нашей серии материалов про работу с Big Data в разных сферах мы перевели и адаптировали статью о том, как к этому подходит один из гигантов мировой бьюти-индустрии L'Oréal.

Содержание

• Глобальный вызов
• Решение: знакомимся с TrendSpotter от L'Oréal
  
• Результат
  
• Влияние

L'Oréal — ведущий мировой косметический бренд. Благодаря 110 годам научных исследований и инноваций его передовые, клинически проверенные средства для макияжа, ухода за кожей и волосами, а также мужская уходовая косметика доступны по всему миру более чем в 150 странах.

Оставаться лидером в своей отрасли и разрабатывать инновационные продукты означает идти в ногу со временем и опережать потребительские тенденции в области красоты. Поэтому L'Oréal создал программу «Sharing Beauty With AI» — инициативу, которая поможет сформировать облик индустрии красоты будущего за счет самых перспективных продуктовых инноваций, соответствующих принципам устойчивого развития.

Чтобы соответствовать трендам в моменте, команды L'Oréal должны уметь определять и прогнозировать тенденции в сфере красоты как минимум за 6-18 месяцев до того, как те станут общепринятыми. С учетом того, что от появления идеи до поступления продукта на полки магазинов проходит около года, у бренда не так много времени, чтобы заметить тенденцию или перспективную технологию раньше конкурентов.

Чтобы быстрее замечать тренды и продолжать выходить на рынок первыми, команде перспективной и потребительской разведки L'Oréal была нужна платформа со встроенным ИИ, способная прогнозировать и выявлять изменения в потребительском поведении и предпочтениях по мере их появления и развития.

Исследования в области инноваций давно доказали, что истинными проводниками новинок в повседневный быт являются именно пользователи, а не компании и производители. Пользовательская коммуникация в отношении индустрии красоты, которую ведет множество влиятельных людей и лидеров мнений, блогеров, участников онлайн-сообществ, является настоящей кладезью информации о новых тенденциях.

Решением, которое могло собрать все эти потоки информации воедино и проанализировать их, по мнению Бессона, должен был стать «алгоритмический хрустальный шар, способный предсказать будущее красоты». Не имея такого волшебного устройства, команда L'Oréal обратилась к разработчику ИИ-платформы потребительского интеллекта Synthesio за помощью в запуске новой программы TrendSpotter.

TrendSpotter собирает, анализирует и визуализирует данные, полученные из более чем 3500 онлайн-источников, включая основные социальные сети, такие как Facebook* и YouTube, и отраслевые источники, в том числе блоги о моде и бьюти-форумы. Каждый год алгоритмы TrendSpotter, работающие на базе искусственного интеллекта Synthesio, собирают около 25 млн единиц данных в формате текста, хэштегов и даже слов, выделенных из изображений и пользовательских видео. Все это помогает L'Oréal определить «горячие» в моменте тренды и предсказать, что движется на индустрию из-за горизонта.

Анализируя публичные тематические разговоры влиятельных людей, знаменитостей, законодателей мод, профессиональных визажистов и ученых об ингредиентах, текстурах, упаковке, новых моделях поведения и прочем с помощью ИИ, L'Oréal получает самые свежие инсайты о том, куда движется вся бьюти-сфера, анализируя только ключевые слова.

Такая «социальная прослушка» помогает бренду настроиться на то, что говорят его потребители. Однако только с помощью этого стимулировать инновации в масштабах всего рынка и выявлять соответствующие тенденции невозможно. Глобальные команды дата-сайентистов Synthesio используют новейшие методы машинного обучения, чтобы помочь брендам анализировать полученные данные и предвидеть будущие тенденции.

Например, в качестве одного из инструментов они используют картирование жизненного цикла трендов, которое показывает относительные темпы роста упоминаний продуктов, ингредиентов, моделей поведения и прочего, чтобы продуктовые команды могли заметить области, активно набирающие или теряющие популярность среди потребителей.

Но только лишь машинного интеллекта для выявления и прогнозирования тенденций недостаточно. Как только платформа Synthesio обнаруживает сигналы косметических тенденций, которые могут представлять ценность для специалистов по продуктовой разработке и маркетингу, команда «человеческих модераторов» L'Oréal берется за работу, чтобы подтвердить результаты и проверить их достоверность.

Как человеческий и машинный интеллект объединяются в L'Oréal? Для этого был создан трехступенчатый процесс, который включает в себя обнаружение с помощью алгоритмов обработки естественного языка, прогнозирование с помощью машинного обучения, а затем иллюстрацию тенденции с помощью вспомогательных данных и контекста — после чего результаты ложатся на стол ключевым лицам, принимающим решения.

С момента запуска платформа TrendSpotter обнаружила до 800 тенденций, заслуживающих пристального внимания. Например, в начале пандемии коронавируса все большее число потребителей, работающих дома, начали использовать фильтры, чтобы выглядеть более привлекательно в видеочатах и социальных сетях. Заметив их появление в Японии еще за несколько лет до этого, L'Oréal в 2018 году приобрела канадскую компанию Modiface, чья технология дополненной реальности показывает онлайн-покупателям, как они будут выглядеть с различными видами макияжа и прическами.

Внезапный всплеск активности покупателей, меняющих свою внешность в интернете с помощью фильтров, подтолкнул L'Oréal к внедрению технологии Modiface в 40 своих суббрендах. Теперь этот инструмент позволяет потребителям виртуально примерять различные цвета помады, виды макияжа и даже сканировать свое лицо, чтобы получить полезные советы о том, какие средства по уходу за кожей им лучше всего подходят.

Хоть и L'Oréal не может сильно распространяться о тенденциях, которые они замечают и используют, ее специалисты все же поделились примером тренда, неожиданно возникшим несколько лет назад — использовании масла календулы. Маркетологи Kiehl's, бренда по уходу за кожей, принадлежащего L'Oréal, самостоятельно обратили на него внимание, отслеживая разговоры в интернете. Но без глобальной программы TrendSpotter другие бренды L'Oréal тогда не смогли воспользоваться этим открытием. «Это дало бы им больше добавленной стоимости», — отметил Бессон.

TrendSpotter стал важнейшим компонентом инновационных проектов L'Oréal. «Мы уже сейчас можем экономить время для наших маркетологов и лабораторий, так что это успех!», — уверен Бессон. В дальнейшем команда думает над сеткой KPI, чтобы в количественных показателях оценить вклад TrendSpotter в запуск новых продуктов. Кроме того, программа оказала влияние не только на команды разработчиков продуктов: полученными данными пользуются и специалисты по цифровому маркетингу L'Oréal для улучшения своего контента и стратегий. Эта практика используется, к примеру, для включения используемых потребителями в онлайн-общении друг с другом терминов, языка и сленга в продуктовые веб-страницы и онлайн-рекламу. На данный момент уже 1 800 из 88 000 сотрудников L'Oréal по всему миру получают от TrendSpotter данные, которые помогают принимать более эффективные и быстрые бизнес-решения.

*Facebook — принадлежит компании Meta, которую признали экстремистской, запрещен в РФ.