大數據令你變得更美

作為一個女生，彷彿愛美是一種天性，使用各種各樣的護膚品和化妝品，只為令自己變得更美，但市面上不同的美妝品牌，每個品牌有不同功效的產品線，每條產品線又有不同產品，從潔面乳到爽膚水，還有面霜和精華液，到底如何挑選最適合自己的美容產品搭配呢？大數據能幫助我們嗎？就讓我們一起探討大數據如何改變美容行業，如何協助美容從業者拓展業務，並為客戶提供更優質的服務和體驗。

有使用護膚品習慣的都知道，我們都在窮一生的精力，尋找最適合自己的護膚品，很多時候買了回來才發現產品功效未如理想，並不適合自己的膚質，更嚴重的可能會引致敏感，因此找到合適及有效果的護膚品，猶如尋獲至寶。因此要搭配出最佳的美容產品組合，首要是知道自己的膚質，膚質基本有五大種類：中性、乾性、油性、混合性和敏感性，而膚質的形成取決於很多因素，好像是體質、飲食、生活習慣和運動量等，如果能夠準確得知以上各數據，便能知道自己的膚質並找出合適的產品及服務。在台北擁有超過30年產品研發經驗的抗衰老專家NU SKIN，就編寫了一個應用程式，用以評估膚質並推薦合適產品。使用者只需輸入所在地區(氣候環境)、年齡、性別、種族和產品偏好，應用程式背後的演算法便會計算出使用者的膚質，給予一個專屬護膚代碼，從而訂製最佳護膚方案。此應用程式建基於大量不同人士的膚質和護膚品組合結果而成，因此在使用者輸入各類資料時，便能從數據庫配對出最近似的膚質，並推薦擁有近似膚質人士合適的產品。美容從業者絕對不乏此類數據，日常營運中為顧客測量膚質，產品使用後的效果等等，足以構建出一個大型數據庫，並可以加以分析及運用，在顧客選購產品和美容服務時，提供最合適、個人化和貼心的建議，此舉可以增加首次購買率，在顧客見到良好效果後，便可以增加重複購買率，從新顧客身上取得的新數據及又可以投入到數據庫中，繼續優化演算法所計算出的結果。

大數據除了可以分析顧客膚質並建議最佳護膚方案外，對於產品零售方面亦有一定幫助。過往要將客戶細分，可能只靠年齡、性別消費額這些基本訊息，但現在有了大數據的協助，能夠處理更多非結構性數據，例如文字、圖片和聲音，並將顧客分類得更仔細，例如消費者購買產品的金額、選購的產品的渠道(實體店或網上商店)、產品種類偏好、產品使用周期、購買目的、消費者家庭背景、工作及生活環境、個人消費觀和價值觀等。這些數據都能在公司內部銷售數據、會員制度中取出，如果公司能與顧客在社交媒體上有交流，便能更進一步深入瞭解顧客的背景訊息，建立一個完整的顧客剖面圖。有了完整剖析圖，做拉引策略時就更得心應手，因為你所推薦的都是顧客合用的產品，你所提供的優惠和溝通渠道又是顧客所偏好的，購買率和優惠兌換率都能提升。透過社交聆聽便能更清楚知道現今的美容熱潮，同時瞭解顧客或潛在顧客對自己公司和品牌的討論和評價，美容從業者可以透過收集及分析討論區或社交媒體上的留言，抽取當中的重點字眼得知美客熱潮，例如美白、保濕、淡斑、去痘、抗敏感之類，除了這些重點字眼，從業員更可以深入探討關聯詞，就如美白一詞，人們會搜索面部美白或是全身美白，要面膜或是美白針，他們注重效果還是更在意安全性。當從業員取得這些數據後，在推出新產品或推廣計劃時更能命中目標，舉個例來說，如果人們多搜索有關美白和安全性的字眼，從業員便可以推出美白產品的優惠吸引市民，同時標明產品的安全性，讓顧客放心選購。

市面上的美容院都提供多樣性的服務，從肌膚護理，到身體護理，還提供修身和脫毛服務，人們未必一時三刻能完全理解服務過程和療效，便會轉向職員詢問有關詳情，現今香港的美容院大都使用網上表格，顧客便在那裡輸入個人資料和問題，然後等上一、兩天便有專人聯絡，甚至有美容院開始使用網上預約服務。但在這個速食年代，什麼都要快，等一個回覆就要一、兩天時間，中間都不知道能發生多少事情了，甚至已經選擇了別家美容院，因此一個好的聊天機械人(Chatbot) 就能派上用場。機械人可以回答一些基本查詢，亦可以協助預約服務，當遇到較複雜的問題便轉給客戶服務員繼續解答，此舉不僅可以降低人力時間成本，優化現有人力資源分配及運用，更可以提供即時有效率的服務，大大優化顧客的體驗。另外，中國美圖公司旗下的人工智能實驗室，就成功推出AI測膚技術MTskin，此應用程式儲存大量療級圖像數據和由專業皮膚科醫生對數據的持續標記，使美圖AI測膚技術可以征測到皮膚上出現問題的位置，並識別出問題類型：是暗瘡印、黃褐斑，還是黑色素痣，用家只需用手機後置鏡頭拍攝一張素顏照，應用程式便會為你的皮膚打分，並說出問題所在。如果美容院能加以運用以上技術，為顧客找出皮膚問題且即時推薦合適產品，可以大大提升購買率，亦是為顧客提供一個即時且個人化的服務。