Olay这次尝试,可能要凉

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    前段时间我借欧莱雅在年初展会上展出的创新产品Perso(没看过的朋友强烈建议点击这里先看一遍),向大家介绍了在不远的未来,AI大数据可能改变我们护肤/化妆方式的可能性。

    当时我还不知道,隔壁家Olay也新推出了通过大数据来定制护肤品的产品,并且前不久在天猫做了限量首发。就是这个(包装上的的数字一会儿我会给大家解释):

    Olay这次尝试,可能要凉

    Olay:大数据定制护肤品


    这里有一个很有趣的现象,应用同一个新技术,不同人做出来的产品截然不同。打个比方,同样用面粉+水+料,意大利人做出了披萨,中国人就做出了馅饼。高科技产品的研发也是很灵活的,这背后与研发人员脑回路、品牌定位等因素有关。

    说回使用大数据护肤。上次我给大家分析了它的原理,简单来说,首先需要建立一个数据库,里面有足够多的皮肤状况数据(x)和护肤品数据(y),像做连线题一样将两者进行匹配,然后得出一个模型(比如:y = 2x)。这时带入一组新的皮肤状况的数据(新x),模型就可以得到相应匹配的护肤品(新y)。

    数据越多,结果就更可能越准确。总之数据是关键。

    再到应用层面,用户通常需要借助手机拍照、回答问题等方式,提供自己的皮肤数据、需求和使用偏好,然后系统会在数据库中找到最适合你的产品。



    技术逻辑很简单,每家玩法各不同。

    欧莱雅Perso的做法,上次已经详细介绍过了:一个家用仪器+内置三支替换芯,收到手机端传来的数据,三支内芯里的膏体按不同比例冒出来,即时定制产品。仪器一共三款可选:口红、粉底和护肤品,每款均可自行匹配三支内芯。

    Olay这次尝试,可能要凉

    欧莱雅Perso是家用定制护肤品的机器,第三张是各种替换芯,计划明年上市(来源:YouTube@CNET)


    那么,今天的主角Olay是怎么做的呢?

    首先,用户利用手机自拍,并且回答一份问卷,介绍自己的生活习惯、产品偏好等情况。

    然后,系统通过庞大的后台数据库(官方说法是百万真人样本数据),分析你的最适合的产品。

    过一段时间之后,你会收到一套产品,内容包含:洁面乳、水、精华、眼霜和面霜。

    Olay这次尝试,可能要凉

    看完这个逻辑,我的第一反应是担心它的成本。毕竟,做护肤品不是早餐店摊煎饼,可以根椐你的要求加几个蛋,加不加辣椒。

    生产线通过批量化生产实现成本均摊,如果不能批量化,一次开工只生产一套产品,是很难想象的。就像奢侈服装品牌的高级定制礼服,总是宣传“由多少个工匠耗费了多少工时才完成”。

    如果有护肤品牌要做“高定”,也不该是平价品牌Olay来做,宝洁交给skII可能更好。


    不过继续看产品信息,我才发现自己误会了。

    原因是这样一句:帮你免除1023次试错,直接为你提供最适合的产品。问题是1000多次试错是从哪里来的呢?

    答案是,总共有1024种选择。

    Olay这次尝试,可能要凉

    从1024种选择里,我们为你选择了一款

    也就是说,不管你的肤质和需求怎样,都是从这1024种里面找适合的给你。

    讲真,这个说法挺无聊的。假设,Olay提供10000种备选产品,那就相当于帮我免除了9999次试错(我们先假设最后为我提供的那一款产品真的很完美)。所以数字只是看看罢了。

    也就是说,用户选择是有限的,产品也是现成的。严格来说,这个算基于大数据的半定制护肤品

    即使是半定制产品,成本也不低。这直接体现在价格上。

    限量测试阶段,天猫上产品价格是1999元/5件套,真的不便宜。当然,目前还只是限量,成本应该很高。也可能在正式投放市场、产量扩大之后会降价。旗舰店显示的销量是379套,已经下架。在推广的公众号文章上我看到产品全球限量5000套。不知这个销售数据是否让Olay满意。

    Olay这次尝试,可能要凉



    虽然产品已经下架了,不过它配套的皮肤测试链接还可以打开,我把链接放在评论区,感兴趣的同学可以体验下。拍照+问卷的模式,会得到一个属于自己皮肤的分析报告

    我体验了一下定制过程,老实说,是有些失望的。

    体验下来给我的感觉更像一个AI化妆品柜员,简单看了一眼你的皮肤状况,问一问你的诉求,然后推荐产品给你。

    第一步拍照,正面大头照一张。

    第二步回答问卷问题,一共19个问题,让我有点懵。

    比如问卷中的这个问题:你认为什么因素会影响你的皮肤?最多选择五项。理论上而言,除了“辐射”,我想全选。

    你的护肤小目标是?我还是全选了……不过紧接着它又问:你的护肤终极目标是?一模一样的选项,这次只能单选。额,行吧。

    Olay这次尝试,可能要凉

    我说这个问卷设计有点丑大家没意见吧?

    后面的一系列问题除了询问作息,诉求,还询问你最喜欢的每一步护肤品用完的肤感。

    做完问卷,我感觉就像平时和专柜柜员聊了五分钟。问卷中我选择的内容一部分是我真的有想法,也有一部分我从来没想过的问题,就随便选一个。如果再做一次,我可能选的选项和这次不同。


    这款产品的成功一定要具备两个要素:

    一是用户明确的知道自己想要什么,并且准确的表达出来;

    二是大数据足够精准,最后推荐的产品能让用户满意。

    这两点我都存疑。

    第一点,人们能够准确表达自己的皮肤影响因素和使用偏好吗?

    回到问卷的第一个问题:影响皮肤的五个因素,相信对于很多人而言都是一个很难选的问题。客观上都可以影响皮肤,主观上,你对自己的皮肤有这么了解吗?

    其次,护肤品不是药品,每个人对产品质地、香味,甚至于触感,都有独特的偏好。另一方面,这些偏好很多又是说不清、道不明的。比如你说喜欢淡黄的长裙,但实际上每个人心中淡黄的长裙的样子都是不同的,你心里的有可能是百褶裙、缎面裙、蕾丝裙,也可能是不规则棉布裙。所以人们才希望跑到实体店去一个一个体验。

    第二点,大数据足够精准吗?

    我相信宝洁有强大的研发实力。但是他们可能会为了精简产品线和定制过程,而做一些减法,影响算法推荐的精确度。

    比如,我注意到一点,虽然系统收集的问卷信息包括:我认为会影响我的皮肤的因素,我的肤质、使用偏好和年龄,但是没有问我的地理位置、环境信息。

    也许Olay实验室认为使用者主观对产品肤感的偏好已经说明了一切,但是我个人对此存疑。住在黑龙江和住在深圳的人,同样希望保湿产品,喜欢滋润的肤感,实际需求应当是不同的。


    所以,虽然产品宣传中说,帮你避免了1023次试错,直接为你提供最适合你的产品。但是实际上——你没得选

    你没有试其他1023款的机会,只能用AI给你选择的这一款。又因为价格不菲,所以你当你选择购买的时候,不仅在试错,而且试错成本非常高。


    不仅试错成本高,反馈机制也有问题。如果用户对产品不满意怎么办?给个差评或者退货。完全依赖于用户的主动反馈,才能形成产品闭环。

    举个例子,抖音会火,有一个原因就是:它的每一次推荐都根据你的观看行为进行调整优化,所以会越来越符合你的喜好。但这个观看行为,可能是你的主动行为,比如点赞、分享、评论,也可能是比如页面停留时长、播放次数、是否跳转至作者页面等你不经意留下的行为。主动收集的数据可能质量高、有用信息多,但数据量、反馈周期却远比不过被动收集到的数据。

    Olay的这个定制体系,只能通过用户续订、主动评价等数据判断满意度。说白了,和传统专柜卖产品差不多。


    没有反馈,产品就很难提升。

    这个问题上,上次分析的欧莱雅计划明年上市的Perso可能会做得更好一些。因为它的护肤品定制机器每次只产生一次的量,所以后台数据可以根据用户喜好和其他因素及时进行调整,不是一锤子买卖。

    不过欧莱雅Perso也有自己的问题,比如,不同的替芯每次可以按比例组合成不同的产品,但是怎么稳定肤感呢?产品上市之前,我们还不能知道欧莱雅会给出怎样的答案。


    两篇文章分析下来,我觉得护肤品的定制真的是个大难题。相比之下,彩妆可能更容易成功。我看好Perso定制粉底和口红的两款,尤其是口红。

    总而言之,Olay这次from labs to you的创新,可以说是把传统的专柜搬到了线上,但是它借着新技术给用户出了新难题。基于这个原因,我不看好它的发展。

    批判归批判,我发现Olay这个产品有个很好玩的地方,就是包装上面都有三个数字,分别代表:使用步骤、肤质肤感偏好和产品功效。这个创意还挺有意思的。把护肤品的选择做出了买口红选色号的感觉。
    当然,毕竟宝洁,毕竟Olay,现在产品还没有正式上市,拭目以待吧。


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