Çin’in en büyük çevrim içi alışveriş platformlarından Tmall da markalara içerik eğilimleri, cilt sorunları ve satın alma davranışları hakkında çok büyük miktarda veri sağlıyor. Markalar bu verileri, ürünleri piyasaya sürdükten sonra yapılan iyileştirmelere ve yeni ürün kararlarına yön vermek için giderek daha fazla kullanıyor .
En büyük zaman tasarrufu araştırma ve geliştirme aşamasında sağlanıyor. Güzellik şirketi Yatsen Holding, Çin’in Bekarlar Günü alışveriş etkinliği öncesinde PDRN içeren yeni bir serum piyasaya sürdü. Cilt bakımında popülerleşen bu yenileyici içerik için şirket, yapay zekâ yardımıyla 50’den fazla içerik adayını tek hafta içinde üçe indirdi. Genellikle iki yıldan uzun süren ürün geliştirme döngüsü böylece altı aya sıkıştırıldı .
Daha genel olarak yapay zekâ destekli sanal tarama sistemleri, Ar-Ge ekiplerinin geniş hammadde kütüphaneleri içinden uygun içerik ve formül kombinasyonlarını hızla belirlemesine yardımcı oluyor. Bu sistemler, yeni bir ürünün fikir aşamasından raflara çıkmasına kadar geçen süreyi yaklaşık 15 aya kadar düşürebiliyor .
Çinli markalar ayrıca biyoteknoloji şirketleri ve yapay zekâ laboratuvarlarıyla birlikte çalışarak yeni bileşiklerin laboratuvar testlerinden önce olası etkinlik ve güvenlik profillerini tahmin eden özel sistemler geliştiriyor . Çin’in hızlı büyüyen cilt bakım şirketlerinden Proya da çevrim içi yorumları, içeriklerle ilgili tüketici konuşmalarını ve e-ticaret geri bildirimlerini analiz eden veri odaklı araştırma platformlarına yatırım yapıyor .
Yapay zekâ yalnızca laboratuvarlarda kullanılmıyor. Florasis, Hangzhou’daki akıllı fabrikasında robotik sistemleri, lazer yönlendirmeli üretimi ve yapay zekâ destekli kalite kontrolünü bir araya getiriyor. Bu yapı, üretim hassasiyetini artırırken kusur oranlarını azaltmayı hedefliyor .
Talep tahminine dayalı analitik araçlar da üreticilerin üretim miktarlarını ve içerik tedarikini beklenen değişimlere göre ayarlamasına yardımcı oluyor. Böylece fazla üretim ve hammadde israfı azaltılabiliyor .
Tüketici tarafında sanal makyaj deneme araçları, farklı bölgesel cilt tonlarına ve makyaj stillerine uyarlanıyor. Yapay zekâ destekli cilt bakım danışmanları ise yüz analizini mevsimsel kirlilik ve nem gibi yerel iklim verileriyle birleştirerek kişiye özel bakım rutinleri önerebiliyor .
Canlı yayın stüdyolarında kullanılan gerçek zamanlı öneri motorları da izleyici yorumlarını ve satın alma davranışlarını takip ederek yayın sırasında hangi ürünün nasıl sunulacağını değiştirebiliyor. Bu yaklaşımın dönüşüm oranlarını artırdığı belirtiliyor .
Yerli markalar Çin kozmetik satışlarının yüzde 57’sini elinde tutuyor; buna karşın premium segmentte yabancı rakiplerinin gerisinde kalmaya devam ediyor . Sektörden bir gözlemcinin özetlediği fark şöyle: “Batılı markalar keşif ve doğrulamada daha güçlü yapay zekâ kapasitesi getirirken, Çinli markalar laboratuvardan rafa geçişte daha hızlı.”
Yapay zekâ yatırımlarının önünde sermaye ve nitelikli insan kaynağı eksikliği gibi engeller bulunuyor. Bu nedenle teknolojinin benimsenmesi şirketler arasında eşit değil. Yine de genel yön net: Yapay zekâ, kozmetik sektörünü yalnızca pazarlama ve satış kanalları üzerinden yürüyen bir rekabetten, teknoloji ve hassas veri analizine dayalı inovasyona doğru taşıyor .