Le marché mondial de l'intelligence artificielle (IA) dans le secteur de la beauté et des cosmétiques devrait atteindre 13,34 milliards de dollars d'ici 2030, avec un TCAC de 19,7% de 2021 à 2030, selon InsightAce Analytic. Pour se démarquer sur un marché de plus en plus concurrentiel, les détaillants du secteur doivent exploiter l'IA prédictive et générative pour stimuler l’innovation et les revenus. Les consommateurs étant de moins en moins proactifs dans la recherche de nouveaux produits, il est crucial pour les marques d'innover et de proposer leurs offres directement aux clients potentiels.
Comment les détaillants en produits de beauté utilisent l'IA ?
Sephora : Virtual Artist : L'application Virtual Artist de Sephora utilise l'IA pour permettre aux clients d'essayer virtuellement différents produits de maquillage. Elle génère des simulations en temps réel de l'aspect des différents produits sur le visage de l'utilisateur.
Function of Beauty : Function of Beauty utilise l'IA pour créer des produits de soins capillaires et de soins de la peau personnalisés. Les clients saisissent leurs besoins et préférences spécifiques, et l'IA génère des formules personnalisées adaptées à leurs besoins.
Proven Skincare : Proven Skincare utilise l'intelligence artificielle pour analyser les données relatives aux types de peau, aux facteurs environnementaux et aux préférences des utilisateurs afin de créer des formules de soins personnalisées. Le système génère des produits de soin sur mesure à partir d'une analyse approfondie des données.
L'Oréal : ModiFace : ModiFace de L'Oréal utilise l'IA et la réalité augmentée pour offrir des expériences virtuelles de maquillage. La technologie crée des simulations réalistes de l'apparence des différents produits sur le visage des utilisateurs.
Estée Lauder : Chatbots alimentés par l'IA : Estée Lauder utilise des chatbots d'IA sur son site et ses applications mobiles pour offrir des conseils de beauté personnalisés et des recommandations de produits. Ces chatbots utilisent le traitement du langage naturel pour interagir avec les clients et les guider dans leurs décisions d'achat.
Olay : Skin Advisor : La plateforme Skin Advisor d'Olay utilise l'intelligence artificielle pour analyser l'état de la peau des utilisateurs à partir des photos téléchargées. Elle génère ensuite des routines de soins de la peau personnalisées et des recommandations de produits basées sur l'analyse.
Fenty Beauty : Shade Finder : L'outil Shade Finder de Fenty Beauty utilise l'IA pour aider les clients à trouver la teinte de fond de teint idéale. L'IA analyse les données de l'utilisateur et les associe aux teintes disponibles les plus proches dans leur gamme de produits.
Les grandes marques de beauté exploitent déjà l'IA pour personnaliser les produits et les expériences. Êtes-vous prêt à stimuler l'engagement et à fidéliser vos clients grâce à une approche plus personnalisée ? Découvrez 3 stratégies d'IA que les détaillants de produits de beauté peuvent mettre à profit pour réussir leurs fêtes de fin d'année :
Stratégie 1 : Utiliser l'IA générative pour améliorer la découverte des produits
L'IA générative transforme la façon dont les produits de beauté sont découverts en ligne en créant un contenu détaillé et personnalisé et en améliorant les capacités de recherche. En particulier lorsqu'il s'agit d'améliorer le processus de découverte des produits, au lieu d'utiliser des filtres ou une recherche par mot-clé, les produits peuvent être découverts en reproduisant les expériences d'achat en magasin en ligne, lorsqu'une association de vente vous aide à découvrir les bons produits.
Exemple :
Les détaillants de produits de beauté peuvent tirer parti de l'IA pour générer des descriptions et des résumés de produits optimisés pour leurs pages détaillées, ce qui permet aux clients de trouver et de comprendre plus facilement les produits. Par exemple, un client pourrait chercher "rouge à lèvres longue durée pour un événement formel", et l'IA pourrait créer dynamiquement des recommandations et des descriptions de produits pertinentes.
Stratégie 2 : Utiliser l'IA générative pour augmenter les ventes
Les détaillants utilisent l'IA générative pour créer des interactions plus fluides et plus personnalisées en élaborant des offres et en améliorant les expériences numériques en ligne et en magasin. Dans le rapport Connected Shoppers de Salesforce (cinquième édition), 92 % des détaillants déclarent investir plus que jamais dans l'IA pour améliorer les expériences d'achat, et près de 60 % d'entre eux affirment qu'ils utilisent déjà l'IA pour aider les associés du magasin à faire des recommandations de produits aux acheteurs. Plus de la moitié d'entre eux créent un assistant d'achat numérique conversationnel pour aider les acheteurs à trouver ce qu'ils cherchent, créent des offres groupées de produits personnalisées et créent des modèles virtuels pour les pages de détails des produits.
Exemple :
Les détaillants de produits de beauté peuvent utiliser l'IA pour créer des essais virtuels ou des offres groupées de produits personnalisés. Par exemple, l'IA pourrait proposer des routines de soins de la peau ou des combinaisons de maquillage personnalisées en fonction des préférences du client et de ses achats antérieurs. Par exemple, Sephora utilise l'IA pour les essais virtuels et les chatbots pour améliorer l'interaction avec les clients, ModiFace de L'Oréal utilise l'IA et la réalité augmentée pour offrir des expériences d'essais virtuels de maquillage, et Estée Lauder emploie des chatbots d'IA sur son site web et ses applications mobiles pour offrir des conseils de beauté personnalisés et des recommandations de produits.
Stratégie 3 : Utiliser l'IA générative pour accélérer la création de contenu
L'IA générative est de plus en plus utilisée pour créer des contenus engageants sur différents canaux marketing, notamment les réseaux sociaux, les campagnes d'influence et les publicités vidéo. Salesforce Research indique que 58 % des détaillants utilisent l'IA pour produire des actifs créatifs, tandis que 39 % explorent son potentiel.
L'IA peut automatiser la création de contenu, optimiser la segmentation des clients et adapter les messages en fonction du comportement des utilisateurs. Elle permet également de générer du texte, des images et des vidéos, améliorant ainsi la qualité et la pertinence du contenu.
Voici dix façons dont l'IA générative peut être exploitée pour la création de contenu :
- Génération de texte : Les modèles d'IA générative peuvent créer un contenu écrit de haute qualité, générant des billets de blog, des articles et des descriptions de produits.
- Contenu multilingue : L'IA peut traduire le contenu en plusieurs langues, ce qui permet d'atteindre plus facilement un public mondial sans avoir recours à la traduction manuelle.
- Amélioration du contenu : L'IA générative peut améliorer le contenu existant en suggérant des modifications, en affinant le langage et en le rendant plus attrayant. Elle peut également aider à maintenir la cohérence du ton et du style entre différents éléments de contenu.
- Chatbots et assistants virtuels : Les chatbots et Vas alimentés par l'IA peuvent générer des réponses aux demandes des clients, fournir des informations et même engager des conversations en langage naturel.
- Génération de vidéos et d'images : L'IA peut générer des images, des vidéos et des animations pour les images de produits et les publicités vidéo.
- Personnalisation du contenu : L'IA peut analyser le comportement et les préférences des utilisateurs pour leur proposer des recommandations de contenu personnalisées, améliorant ainsi leur engagement et leur fidélisation.
- Contenu des médias sociaux : L'IA peut générer des posts sur les médias sociaux, des hashtags et des légendes, et recommander les meilleurs moments pour les publier afin d'obtenir un engagement maximal.
- La curation de contenu : Les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent compiler des contenus provenant de diverses sources, aidant ainsi les créateurs à trouver des articles, des images et des vidéos pertinents à partager ou à référencer dans leur travail.
- Transcription et sous-titrage automatisés : L'IA peut transcrire le contenu parlé dans des fichiers audio ou vidéo et générer des sous-titres, rendant ainsi le contenu accessible à un public plus large et améliorant le référencement.
- Mesures et analyses du contenu : L'IA peut analyser les performances du contenu, en fournissant des informations sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Ces données peuvent éclairer les futures stratégies de création de contenu.
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