Big data, uczenie maszynowe i algorytmy zmieniają światową branżę kosmetyczną i odzieżową. Umożliwiają lepsze zrozumienie preferencji i potrzeb klienta czyniąc proces zakupu prostym i szybszym. Użytkownikom dostarczają nowych wrażeń a sprzedawcom dodatkowych przychodów.

Światowa branża beauty to biznes o wartości prawie pół biliona dolarów. Głównie za sprawą coraz bogatszych konsumentów, którzy stają wobec wyboru spośród kilkuset tysięcy produktów i setek marek. Kobiety na kosmetyki w ciągu całego życia mogą wydać fortunę. Najwięcej mieszkanki Nowego Jorku. Jak podaje studium SkinStore sięgają one po 16 produktów do pielęgnacji skóry dziennie wydając na to 11 dolarów, co daje 300 tys. dolarów w ciągu życia. Proces wyboru tych produktów wobec mnogości oferty staje się coraz bardziej skomplikowany. A przecież każdej dbającej o siebie kobiecie zależy aby decyzja była idealna i doskonale spełniała pokładane w niej nadzieje a produkty realizowały określone cele.

Niezależnie czy dokonywana jest w świecie realnym czy wirtualnym. W sukurs przyjść mają rozwiązania wdrażane dzięki postępom sztucznej inteligencji. Dają one możliwości całkowitej personalizacji produktów. Korzystają z nich wielkie marki, i rozwijają startupy technologiczne, które otrzymują szczodre wsparcie inwestorów (ponad 600 mln dol. w 2016 roku).

Jednym z pierwszych i o ugruntowanej już pozycji jest My Beauty Matches założony w Londynie przez Nidhimę Kohli. Technologia firmy umożliwia porównanie 400 tys. produktów oferowanych przez 3500 marek. Ale to nie tylko porównywarka. Klientki otrzymują rekomendacje oparte na ich historii wyszukiwań i potrzebach wynikających z wypełnionej ankiety. W ten sposób mogą dobrać najlepsze rozwiązania dotyczące kosmetyków do makijażu, pielęgnacji rąk i nóg, włosów oraz perfum. Algorytm podpowiada jakie zestawy wybrały klientki o podobnych profilach. Firma nie ma własnych produktów, ale dlatego również to doskonałe narzędzie podnoszenia wskaźnika transakcji (tzw. stopa konwersji) dla obecnych na platformie marek i firm, których jest ponad 170. My Beauty Matches nie udostępnia im jednak profili klientek i dlatego jest dla tych ostatnich wiarygodna. Bardziej specjalistyczne są aplikacje Curology i Proven, które skupiają się na problemach z pielęgnacją twarzy. Tutaj też klient wypełnia kwestionariusz przygotowany przez dermatologa. Umożliwia on takie dobranie składników specyfików, które odnoszą się do konkretnej dolegliwości jak trądzik czy alergia. Produkty powstają wiec niejako na życzenie klienta.

>>> Czytaj też: Miasta współdzielone. O tym, jak aplikacje zmieniają oblicze metropolii

Aplikacja Function of Beauty robi dokładnie to samo w odniesieniu do włosów. Po zdefiniowaniu w porozumieniu z klientką wymaganej formuły, jej składniki są przesyłane do produkcji, a klient otrzymuje w pojemnikach zamówione substancje z instrukcją ich stosowania. W trakcie tego procesu klient może korzystać z asystenta firmy, który nie jest żywą osobą, ale opartym na uczeniu maszynowym botem. Podobne rozwiązania mają znane marki. Dior proponuje interakcje ze swoim asystentem ds. piękna o nazwie Dior Insider w oparciu o komunikator Messenger. Dzięki temu można lepiej zrozumieć potrzeby klientek i przetwarzać informacje dotyczące kształtowania się przyszłych trendów. Sephora i Avon idą o krok dalej. Wykorzystując algorytmy rozpoznawania twarzy uwzględniające ich specyficzne cechy jak zmarszczki, karnację czy przebarwienia aplikacja sama może zaproponować odpowiednie kosmetyki i pokazać na smartfonie jak będzie wyglądał makijaż z ich zastosowaniem. W salonach Sephora mają do tego służyć interaktywne lustra.

Technologia w sposób zasadniczy zmienia modele biznesowe branży. W coraz większym stopniu marki muszą dostosować się do unikalnych potrzeb i oczekiwań nawet pojedynczych klientek niż przekonywać je do swojej oferty. To może nieść ze sobą konsekwencje społeczne, chociażby w zakresie dotychczasowym norm wyglądu i piękna (tylko 4 proc. kobiet za takie się uważa) i wpisywać się w działania środowisk feministycznych, które głoszą postulaty „przywrócenia naturalnej urody” płci pięknej.
Sztuczna inteligencja zmienia również zasadniczo branżę mody, której przychody szacowane są na przynajmniej 1,7 biliona dolarów, w tym w USA 350 mld. Zmiany dotyczą sposobu projektowania, marketingu i sprzedaży. Czołowe światowe marki stosują algorytmy analizujące ogromne bazy danych aby identyfikować jakie będą przyszłe preferencje klientów. Amazon pracuje nad wdrożeniem wirtualnego projektanta, który robi to na podstawie analizy milionów zdjęć i stylów mody. Hinduski dom mody Falguni Shane Peacock stosuje uczenie maszynowe IBM Watson do projektowania na potrzeby Hollywood – bazuje na analizie setek tysięcy zdjęć z pokazów mody i wybiegów. Inny, kalifornijski startup oferuje projekty ubrań pod gust klienta, a rekomendacje opiera o analizę 30 milionów możliwych kombinacji. Umiejętność przewidywań preferencji po stronie popytu niesie z sobą ogromne korzyści ekonomiczne – spadek nietrafionych kolekcji nawet o 50 procent i redukcję utrzymywanych zapasów o 20 do 50 procent. Dla znanych marek to co najmniej dziesiątki milionów dolarów rocznie.

Umiejętność przewidywania sprawia, że rekomendacje dla klientów są bardziej trafione. Epytom, wirtualny stylista osadzony na platformie Faceebook Messenger prezentuje klientom sugestie w oparciu o to co już on lub ona ma w garderobie i na jaką okazję odzież jest przeznaczona. Ponad 60 proc. klientów nosi rekomendowane przez nas ubrania co najmniej dwa razy w tygodniu, a 80 procent zadowolonych jest z botów w roli personalnego stylisty – twierdzi Anastasia Sartan założycielka firmy. Tacy asystenci, mający w pamięci wszystkie dotychczasowe wybory klientów, ich styl i rozmiary to przyszłość w sprzedaży produktów mody. Firma Gartner prognozuje, że w 2020 roku 85 proc. interakcji klientów z markami mody będzie oparta na botach. Wdrożył już je Tommy Hilfiger, Burberry i Levi’s. Ciekawym rozwiązaniem dysponuje Amazon poprzez technologię opartą na wirtualnym, głosowym asystencie Alexa. Echo Look ma wmontowaną kamerę i przekazuje sugestie dotyczące stylu ubioru uwzględniając pogodę i okazję na którą on jest przeznaczony. Z aplikacji tej korzystać mogą inne platformy e-commerce. Efektywność botów można zwiększyć przez zastosowanie technologii rozpoznawania nastroju klienta, którą rozwinęła amerykańska firma IPSoft (czatbot Amelia). Na boty, stawia największy światowy detalista Alibaba, tyle tylko, że pracują one w rzeczywistych sklepach giganta w Chinach.

>>> Czytaj też: Amazon opanuje teraz finanse? Giganci technologiczni wgryzają się w bankowe marże

Sztuczna inteligencja wspomaga też zakupy w placówkach handlowych. Amerykańska sieć Neiman Marcus – proponuje lustro pamięci (Memory Mirror), które jest wirtualną przymierzalnią. Przymierzając garderobę należy zrobić sobie zdjęcie, które umożliwia obejrzenie siebie pod każdym kątem. Lustro pamięta i oferuje możliwość jednoczesnego porównania wyglądu we wszystkich przymierzanych kreacjach. Zdjęcia można bezpośrednio z lustra wysłać rodzinie lub przyjaciołom. Firma oferuje też aplikację, która po zrobieniu przez klienta zdjęcia dowolnie wybranego elementu garderoby sprawdza czy jest on dostępny w magazynach firmy w pożądanym rozmiarze. Cyfrowa platforma e-commerce sprzedająca odzież luksusową Farftech rozpoznaje twarz klienta i na tej podstawie przedstawia mu rekomendacje. To samo może mieć miejsce w salonie mody, gdzie klient rozpoznawany jest przy wejściu, a wieszaki z właściwą ofertą i rozmiarem wyposażone w technologię RFID przesuwają się do klienta same pomijając uciążliwy proces poszukiwania.

Poprzez zaawansowane rozwiązania technologiczne klienci zostają spersonalizowani i docenieni stając wobec całkiem nowych doświadczeń. Firmy korzystające ze sztucznej inteligencji znaczącą podnoszą dochody w przeliczeniu na jednego klienta. Niestety stracą projektanci mody, doradcy i sprzedawcy. W ciągu najbliższych 10 lat pracy może zostać pozbawiony nawet co trzeci z nich.

>>> Polecamy: Ranking włączenia internetowego. Polska w światowej czołówce