Charles Besson, Global Social Insights & AI Director bei L'Oréal, und Fabrice Henry, Managing Partner bei Artefact, erörtern, wie L'Oréal Trend Detection mit der KI-Trenderkennungslösung von Artefact vorhersagt, welche Kosmetikprodukte die Verbraucher morgen wünschen.

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Herausforderung für L'Oréal: neue Trends vor der Konkurrenz vorhersehen

L'Oréal ist das weltweit führende Schönheitsunternehmen, das in 150 Ländern vertreten ist und ein reichhaltiges Portfolio an ikonischen Marken für jeden Verbrauchertyp anbietet. Das sozial verantwortliche Programm des Unternehmens, Sharing Beauty With Al, hat sich zum Ziel gesetzt, die Zukunft der Schönheit durch bedeutende, nachhaltige Produktinnovationen zu gestalten.

“Bei L'Oréal gibt es das Bestreben, das Unternehmen und die Marken ständig neu zu erfinden... Das ist Teil unserer DNA, es ist eine Besessenheit.”

sagt Charles Besson, Global Social Insights & AI Director bei L'Oréal.

L'Oréal verfügt über großartige Instrumente für die Produktinnovation: eine Abteilung für Prospective Consumer Intelligence, eine Abteilung für Digitaltechnik und eine IT-Abteilung. Ihr neuestes Programm, der L'Oréal Beauty Tech Accelerator, ermöglicht es dem Unternehmen, die vielversprechendsten innovativen Produkte zur Inkubation und Beschleunigung auszuwählen. Aber wie kann man L'Oréal zur weltweiten Nummer eins der Beauty-Tech-Unternehmen machen? fragte sich Charles:

“Könnten wir angesichts der Fülle öffentlicher data, die wir sammeln können, und unter Verwendung dieser außergewöhnlichen Sache, die artificial intelligence ist, eine algorithmische Kristallkugel erfinden, die die Zukunft vorhersagen kann?”

Nachdem er sich mit mehreren anderen Unternehmen beraten hatte, entschied er sich für Artefact, um seine Traummaschine zu bauen.

L'Oréal Solution: eine Co-Kreation, die neue Verbrauchertrends vorhersagen kann

Das ehrgeizige Projekt von L'Oréal musste mit der KI-Technologie im Vergleich zu herkömmlichen Marktforschungsmodellen einen Schritt weiter gehen. Hier setzte Artefact seine fortschrittliche Expertise im digitalen Marketing und die Wissenschaft von data ein, um L'Oréal dabei zu helfen, neue Trends im digitalen Bereich zu erkennen und vorherzusagen. Denn herauszufinden, was die Verbraucher wollen - fast bevor sie wissen, dass sie es wollen - ist der Heilige Gral, nach dem jeder Vermarkter sucht.

Die Entwicklung einer innovativen und zuverlässigen Lösung für die Trendvorhersage war für das Projektteam sowohl spannend als auch herausfordernd. Sobald sie mit dem Brainstorming begannen, wurde ihnen klar, dass das Verfolgen von Influencern nicht die Lösung war.

“Sicher, wenn Kim Kardashian einen neuen Lippenstift trägt, kaufen alle die gleiche Farbe, aber dann ist es schon zu spät, die Millionen-Dollar-Frage ist, was davor passiert.”

erklärt Fabrice Henry, Managing Partner bei Artefact.

Also sind wir der Sache auf den Grund gegangen und haben im Vorfeld Fragen gestellt, um herauszufinden, woher Trends kommen und wie sie sich ausbreiten. Wenn ein Trend einmal entstanden ist, wie verbreitet er sich? Verbreitet er sich je nach Geografie oder Gemeinschaft unterschiedlich? Welches sind die großen Quellen - YouTube, Blogs, Instagram, Facebook usw. - aus denen data extrahiert werden kann, um Algorithmen zu trainieren?

“Wir haben verschiedene Ansätze für jedes dieser Themen gefunden und Charles Besson einen endgültigen vorgeschlagen. Und so begann unsere Zusammenarbeit, so begannen wir dieses Projekt.”
fügt Fabrice Henry, Managing Partner auf Artefact hinzu.

Das von L'Oréal und Artefact gemeinsam durchgeführte Projekt basierte auf drei wesentlichen Erfolgsfaktoren: gemeinsame Entwicklung einer mitarbeiterorientierten Lösung, Validierung der Lösung durch ein MVP (Minimum Viable Product) vor der Skalierung und eine starke, auf Vertrauen basierende Zusammenarbeit - ein wesentliches Element, wenn Sie sensible Informationen mit Ihren Partnern teilen.

Ergebnisse des L'Oréal Trend Detection-Projekts

Dieses Projekt ist eine prädiktive Intelligenzmaschine mit drei Hauptkomponenten:

  • ENTDECKEN: Mithilfe von Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) kann diese Funktion eine data-Datenbank mit Millionen von Dokumenten verdauen und schwache Signale extrahieren - Schlüsselwörter, die relevant, aber selten sind (z. B. neue Begriffe) im Bereich Schönheit.

  • PREDICT: Sobald wir neue, atypische oder relevante Beauty-Begriffe entdeckt haben, müssen wir sehen, ob sie einen langen Atem haben. Um das herauszufinden, trainieren wir Algorithmen des maschinellen Lernens auf der Grundlage von Vorhersagevariablen, die zuverlässig gezeigt haben, ob ein bestimmter Trend wachsen wird oder nicht. Dabei verwenden wir Faktoren wie die Anzahl der Erwähnungen, den Commitment Score, das gleichzeitige Auftreten von Autorenzitaten usw.“

  • ILLUSTRATE: Erstellen Sie eine Reihe von Visualisierungen, um die Stärke des Trends zu demonstrieren, zusammen mit einer Vielzahl von Kontextelementen (Marken oder Autoren, die darüber gesprochen haben, Artikel und Bilder, die ihn erwähnt haben...) und lassen Sie all dies auf der Oberfläche des Tools erscheinen.

“Ich bin sehr zufrieden damit. Wir haben eine Betaversion gestartet, und wenn alles gut läuft, werden die nächsten Schritte die Einführung, Übernahme und Schulung sein. Wir haben bereits viele positive Rückmeldungen erhalten!”
folgert Charles Besson, Global Social Insights & AI Director bei L'Oréal.