ỨNG DỤNG AI GỢI Ý SẢN PHẨM MỸ PHẨM CHO KHÁCH HÀNG TĂNG TRƯỞNG X10

Trong ngành mỹ phẩm, việc cung cấp những gợi ý sản phẩm cá nhân hóa không chỉ giúp khách hàng chọn lựa nhanh chóng mà còn tạo sự kết nối mạnh mẽ với thương hiệu. Với công nghệ AI, các thương hiệu mỹ phẩm có thể phân tích sâu sắc hành vi và nhu cầu khách hàng, từ đó nâng cao tỷ lệ chuyển đổi và tăng trưởng doanh thu. Hãy cùng Trường Doanh Nhân HBR khám phá cách AI gợi ý sản phẩm mỹ phẩm cho khách giúp doanh nghiệp tăng trưởng gấp 10 lần

1. AI gợi ý sản phẩm mỹ phẩm cho khách hàng là gì?

AI gợi ý sản phẩm mỹ phẩm cho khách hàng là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) để phân tích dữ liệu cá nhân của từng khách hàng (loại da, độ tuổi, thói quen chăm sóc da, lịch sử mua hàng, đánh giá sản phẩm…) nhằm đưa ra những đề xuất sản phẩm phù hợp nhất với nhu cầu của họ.

Thay vì nhân viên tư vấn thủ công hoặc khách hàng phải tự tìm hiểu, hệ thống AI hoạt động như một chuyên gia tư vấn ảo, có khả năng phân tích hàng nghìn dữ liệu chỉ trong vài giây để gợi ý:

• Loại kem dưỡng da phù hợp với da khô, dầu hoặc nhạy cảm.
• Son môi theo tông màu da và phong cách thời trang của khách hàng.
• Serum, toner hoặc sản phẩm trị mụn phù hợp với tình trạng da cụ thể.

Công nghệ này giúp doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, đồng thời tăng tỷ lệ chuyển đổi và giữ chân khách hàng lâu dài.

Ví dụ minh họa

• Một khách hàng có da dầu, dễ nổi mụn nhập thông tin vào hệ thống. AI sẽ phân tích và gợi ý các sản phẩm có thành phần kiềm dầu, hỗ trợ giảm mụn, chẳng hạn như sữa rửa mặt dạng gel hoặc serum trị mụn.
• Một khách hàng thường xuyên tìm kiếm son môi màu nude và có lịch sử mua sản phẩm tông trầm. AI sẽ ghi nhớ sở thích đó và gợi ý thêm các màu son cùng tông nhưng mới lạ hơn, giúp khách hàng có thêm lựa chọn phù hợp.
• Một khách hàng ở khu vực có khí hậu hanh khô. Hệ thống AI có thể phân tích điều kiện môi trường và đề xuất các dòng kem dưỡng ẩm, mặt nạ cấp nước để đáp ứng nhu cầu làn da.

Như vậy, AI không chỉ dừng ở việc “giới thiệu sản phẩm” mà thực sự đóng vai trò như cố vấn làm đẹp thông minh, mang lại trải nghiệm cá nhân hóa cho từng khách hàng.

2. Tại sao doanh nghiệp nên sử dụng AI gợi ý sản phẩm mỹ phẩm cho khách hàng?

Trong thời đại mà khách hàng ngày càng đòi hỏi trải nghiệm cá nhân hóa, việc chỉ trưng bày sản phẩm theo cách truyền thống không còn đủ để giữ chân họ. Người tiêu dùng mong muốn được tư vấn như có một chuyên gia làm đẹp riêng, hiểu rõ nhu cầu và đưa ra sản phẩm phù hợp nhất. 

Đây chính là lúc AI trở thành công cụ đắc lực giúp doanh nghiệp nâng cao chất lượng dịch vụ và tối ưu hiệu quả kinh doanh.

• Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm: Khách hàng ngày nay không muốn bị gợi ý một cách đại trà. AI cho phép doanh nghiệp phân tích dữ liệu từng khách hàng (loại da, thói quen, nhu cầu, ngân sách) để đưa ra gợi ý chính xác. Khi khách hàng thấy sản phẩm phù hợp với bản thân, họ sẽ dễ dàng ra quyết định mua hàng hơn.
• Tăng tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu: AI giúp doanh nghiệp đề xuất đúng sản phẩm khách hàng cần, nhờ đó giảm thời gian do dự và tăng khả năng “thêm vào giỏ hàng”. Các nghiên cứu chỉ ra rằng gợi ý sản phẩm chính xác có thể tăng doanh thu 20–30% so với cách tư vấn truyền thống.
• Giữ chân khách hàng và xây dựng lòng trung thành: Trải nghiệm cá nhân hóa khiến khách hàng cảm thấy được “thấu hiểu”. Khi AI luôn đưa ra những gợi ý đúng nhu cầu, khách hàng có xu hướng quay lại nhiều lần và gắn bó với thương hiệu lâu dài.
• Tối ưu chi phí marketing và bán hàng: Thay vì quảng cáo tràn lan cho mọi đối tượng, AI cho phép doanh nghiệp nhắm mục tiêu chính xác và đưa ra thông điệp phù hợp với từng nhóm khách hàng. Điều này giúp tiết kiệm chi phí quảng cáo, giảm lãng phí ngân sách và tăng hiệu quả bán hàng.
• Nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường: Trong ngành mỹ phẩm, sự cạnh tranh rất gay gắt. Doanh nghiệp nào áp dụng AI để mang lại trải nghiệm cá nhân hóa trước sẽ có lợi thế vượt trội. Đây không chỉ là xu hướng mà dần trở thành “chuẩn mực mới” để khách hàng lựa chọn thương hiệu.

3. Các công nghệ AI phổ biến trong việc gợi ý sản phẩm mỹ phẩm

Trong lĩnh vực mỹ phẩm, AI không chỉ dừng lại ở việc phân tích dữ liệu cơ bản mà còn ứng dụng nhiều công nghệ tiên tiến để đưa ra gợi ý cá nhân hóa, chính xác và nhanh chóng. Dưới đây là những công nghệ AI phổ biến đang được sử dụng để hỗ trợ doanh nghiệp và nâng cao trải nghiệm khách hàng:

Mỗi công nghệ AI đóng một vai trò riêng trong việc nâng cao trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng. Khi kết hợp nhiều công nghệ, doanh nghiệp mỹ phẩm sẽ tạo ra hệ thống tư vấn thông minh, giúp khách hàng chọn đúng sản phẩm và gia tăng doanh thu.

4. Quy trình ứng dụng AI gợi ý sản phẩm mỹ phẩm cho khách hàng 

Trong ngành mỹ phẩm, khách hàng ngày càng mong đợi những trải nghiệm cá nhân hóa – nơi mỗi gợi ý sản phẩm đều phù hợp với làn da, thói quen và phong cách riêng của họ. Tuy nhiên, việc đáp ứng kỳ vọng này vượt quá khả năng của cách bán hàng truyền thống. Đây chính là lúc AI trở thành công cụ chiến lược, giúp doanh nghiệp biến dữ liệu thành những gợi ý thông minh, đưa sản phẩm “đúng người – đúng nhu cầu – đúng thời điểm”.

Để AI thực sự mang lại giá trị, doanh nghiệp không thể triển khai rời rạc mà cần một lộ trình rõ ràng. Quy trình này bắt đầu từ việc xây dựng nền tảng dữ liệu, phân tích để hiểu rõ khách hàng, triển khai hệ thống gợi ý, và liên tục tối ưu nhằm mang lại trải nghiệm cá nhân hóa trên mọi điểm chạm.

Bước 1: Xây dựng nền tảng dữ liệu đáng tin cậy

Dữ liệu là nền tảng cho mọi quyết định. Với AI, dữ liệu chính xác càng quan trọng vì nó quyết định chất lượng gợi ý. Thay vì coi dữ liệu chỉ là “bản ghi” từ giao dịch, doanh nghiệp cần nhìn dữ liệu khách hàng như một tài sản chiến lược.

• Thu thập dữ liệu đa kênh: Không chỉ dừng ở thông tin từ website, ứng dụng di động hay cửa hàng offline, mà cần mở rộng ra các kênh tương tác như chatbot, email, mạng xã hội, khảo sát và phản hồi sau mua. Mỗi điểm chạm đều bổ sung thêm một mảnh ghép trong bức tranh về khách hàng.
• Đồng bộ dữ liệu trong tổ chức: Ở nhiều doanh nghiệp, dữ liệu bị phân tán – marketing giữ một phần, bán hàng giữ một phần, chăm sóc khách hàng lại có một phần khác. AI chỉ phát huy sức mạnh khi toàn bộ dữ liệu này được hợp nhất trong một hệ thống duy nhất, tạo thành “nguồn sự thật chung” (single source of truth).
• Chuẩn hóa dữ liệu: Các phòng ban thường có cách định nghĩa khác nhau cho cùng một khái niệm (ví dụ: “khách hàng mới” có thể hiểu là người vừa đăng ký, hoặc người mua lần đầu). Việc thiết lập tiêu chuẩn chung cho các trường dữ liệu quan trọng như độ tuổi, loại da, thói quen mua sắm sẽ loại bỏ sự mâu thuẫn và giúp AI học đúng.

Giá trị chiến lược: Doanh nghiệp có được góc nhìn 360 độ về khách hàng, từ đó ra quyết định chính xác hơn, tránh tình trạng dữ liệu phân mảnh và tạo nền móng vững chắc để cá nhân hóa ở quy mô lớn.

Bước 2: Phân tích và xây dựng hồ sơ khách hàng (Customer Profile)

Một khi dữ liệu đã được chuẩn hóa, việc tiếp theo là biến dữ liệu thành hiểu biết sâu sắc. Đây là lúc doanh nghiệp xây dựng hồ sơ khách hàng – không chỉ là thông tin cơ bản, mà là bức tranh toàn diện về hành vi và nhu cầu.

• Thông tin nhân khẩu học: độ tuổi, giới tính, khu vực sinh sống – cho biết khách hàng thuộc nhóm nào.
• Đặc điểm làn da & vấn đề chính: da dầu, da khô, nhạy cảm, dễ nổi mụn, dấu hiệu lão hóa – giúp gắn đúng sản phẩm với đúng nhu cầu.
• Thói quen tiêu dùng: khách có xu hướng mua sản phẩm đơn lẻ hay theo bộ, ưu tiên hàng cao cấp hay phổ thông.
• Kênh mua sắm ưa thích: online, app, mạng xã hội hay cửa hàng vật lý – cho thấy hành trình mua hàng nào phù hợp nhất để tiếp cận.

Tác động chiến lược: Hồ sơ khách hàng cho phép doanh nghiệp phân loại rõ: nhóm khách hàng tiềm năng, nhóm khách hàng có giá trị cao, và nhóm có nguy cơ rời bỏ. Từ đó, chiến lược marketing và chăm sóc không còn đại trà, mà tập trung đúng vào những phân khúc quan trọng nhất, tối ưu chi phí và tăng trưởng bền vững.

Bước 3: Ứng dụng hệ thống gợi ý sản phẩm thông minh

Đây là bước biến dữ liệu và phân tích thành giá trị thực tiễn. AI gợi ý sản phẩm không chỉ đơn giản là “đề xuất mua thêm”, mà là cách để doanh nghiệp trở thành người tư vấn đáng tin cậy cho khách hàng.

• Gợi ý theo hành vi nhóm (Collaborative Filtering): nếu một nhóm khách hàng có hành vi tương tự (ví dụ: mua sản phẩm trị mụn), hệ thống sẽ phát hiện và gợi ý sản phẩm bổ sung phù hợp cho các khách hàng mới trong nhóm đó.
• Gợi ý theo sản phẩm (Content-based Filtering): phân tích đặc điểm sản phẩm khách hàng từng mua hoặc quan tâm (chức năng, thành phần, loại da phù hợp) để đề xuất các sản phẩm tương tự hoặc bổ trợ.
• Gợi ý kết hợp (Hybrid): kết hợp cả hai phương pháp trên, vừa tận dụng được xu hướng cộng đồng, vừa cá nhân hóa theo đặc điểm riêng của từng khách hàng.

Ý nghĩa quản trị: Hệ thống gợi ý dựa trên dữ liệu giúp khách hàng tiết kiệm thời gian lựa chọn, cảm thấy được “thấu hiểu” hơn, đồng thời giúp doanh nghiệp tăng tỷ lệ chuyển đổi, nâng cao giá trị giỏ hàng và xây dựng lòng trung thành. Đây là bước chuyển dịch từ bán hàng theo cảm tính sang bán hàng dựa trên dữ liệu.

Bước 4: Cá nhân hóa trải nghiệm trên mọi điểm chạm

AI chỉ thực sự có ý nghĩa khi được triển khai đồng bộ trên toàn bộ hành trình khách hàng. Thay vì chỉ gợi ý trong giỏ hàng hoặc trang sản phẩm, cá nhân hóa phải xuất hiện trên mọi điểm chạm:

• Website & App: hiển thị sản phẩm phù hợp ngay từ trang chủ hoặc khi khách hàng tìm kiếm.
• Email, SMS, Chatbot: gửi thông điệp riêng biệt cho từng nhóm khách hàng, nội dung sát với nhu cầu thay vì gửi cùng một mẫu cho tất cả.
• Cửa hàng offline: nhân viên bán hàng có thể truy cập dữ liệu AI để tư vấn “trúng đích” hơn.

Giá trị chiến lược: khách hàng cảm thấy như có một “trợ lý làm đẹp riêng”, khiến họ gắn bó lâu dài với thương hiệu. Doanh nghiệp không còn bán sản phẩm đơn thuần, mà đang bán trải nghiệm cá nhân hóa – một yếu tố tạo lợi thế cạnh tranh khó sao chép.

Bước 5: Đo lường và cải tiến liên tục

AI không phải dự án “làm một lần rồi xong”. Sức mạnh của AI đến từ khả năng tự học và cải tiến liên tục dựa trên dữ liệu mới.

• Đo lường hiệu quả: sử dụng các chỉ số như tỷ lệ nhấp vào sản phẩm gợi ý, tỷ lệ chuyển đổi, giá trị đơn hàng trung bình, mức độ hài lòng của khách hàng.
• Phân tích phản hồi: lắng nghe phản hồi từ khách hàng để điều chỉnh chiến lược gợi ý.
• Cải tiến không ngừng: mỗi vòng lặp đo lường – phân tích – tối ưu giúp AI ngày càng chính xác và mang lại nhiều giá trị hơn.

Giá trị chiến lược: thay vì “thử nghiệm một lần”, doanh nghiệp xây dựng một cơ chế học hỏi liên tục, đảm bảo hệ thống gợi ý ngày càng tối ưu, từ đó gia tăng lợi nhuận dài hạn.

Bước 6: Tích hợp đồng bộ trong toàn bộ hệ sinh thái

Nhiều doanh nghiệp gặp phải vấn đề “khách hàng thấy một kiểu trên website, một kiểu khác trong cửa hàng”. Để tránh sự rời rạc này, AI cần được tích hợp đồng bộ trên tất cả các kênh.

• Online – Offline liền mạch: dữ liệu từ website, app, cửa hàng vật lý được kết nối trong cùng một hệ thống.
• Đồng bộ giữa các phòng ban: marketing, bán hàng và chăm sóc khách hàng đều nhìn vào cùng một thông tin về khách hàng.
• Trải nghiệm xuyên suốt: khách hàng nhận được gợi ý và tư vấn thống nhất, bất kể họ tiếp cận ở kênh nào.

Giá trị chiến lược: loại bỏ “silo dữ liệu”, tạo ra hành trình khách hàng liền mạch, củng cố niềm tin và nâng cao trải nghiệm toàn diện.

Bước 7: Đảm bảo minh bạch và an toàn dữ liệu

Trong bối cảnh khách hàng ngày càng quan tâm đến quyền riêng tư, bảo mật dữ liệu không chỉ là nghĩa vụ pháp lý mà còn là cam kết thương hiệu.

• Bảo mật tuyệt đối: đảm bảo dữ liệu cá nhân của khách hàng được lưu trữ và xử lý an toàn.
• Tuân thủ quy định: áp dụng nghiêm ngặt các quy định về dữ liệu (như GDPR, PDPA, luật bảo vệ dữ liệu tại Việt Nam).
• Minh bạch với khách hàng: cho phép họ biết dữ liệu được dùng để làm gì và gợi ý sản phẩm dựa trên cơ sở nào.

Giá trị chiến lược: xây dựng niềm tin bền vững. Khi khách hàng yên tâm chia sẻ thông tin, doanh nghiệp càng có nhiều dữ liệu để cá nhân hóa chính xác hơn, tạo ra vòng tròn tích cực.

5. Những khó khăn khi doanh nghiệp sử dụng AI gợi ý sản phẩm mỹ phẩm cho khách

AI mang lại nhiều cơ hội để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, nhưng quá trình ứng dụng vào thực tế không hề đơn giản. Doanh nghiệp trong ngành mỹ phẩm thường gặp phải một số khó khăn điển hình sau:

1 - Thiếu dữ liệu chất lượng và đồng bộ

Hệ thống AI chỉ chính xác khi được “nuôi” bằng dữ liệu đầy đủ và đáng tin cậy. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp gặp tình trạng dữ liệu phân mảnh ở nhiều phòng ban, trùng lặp hoặc sai lệch. Việc thiếu thông tin chi tiết về khách hàng (loại da, vấn đề da, thói quen chăm sóc) cũng khiến AI khó đưa ra gợi ý chính xác.

2 - Chi phí đầu tư ban đầu cao

Việc triển khai AI đòi hỏi đầu tư vào hạ tầng công nghệ, nền tảng dữ liệu và các giải pháp phần mềm. Với nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ, chi phí ban đầu có thể trở thành rào cản lớn, nhất là khi chưa thấy ngay kết quả trong ngắn hạn.

3 - Thiếu đội ngũ nhân sự am hiểu công nghệ

AI không chỉ cần công cụ, mà còn cần con người biết cách vận hành và tối ưu. Nhiều doanh nghiệp trong lĩnh vực mỹ phẩm vốn mạnh về sản phẩm và marketing, nhưng lại thiếu chuyên gia dữ liệu hoặc nhân sự công nghệ. Điều này khiến quá trình triển khai dễ bị chậm trễ hoặc phụ thuộc quá nhiều vào đơn vị bên ngoài.

4 - Khó khăn trong việc thay đổi tư duy và quy trình nội bộ

AI đòi hỏi doanh nghiệp chuyển từ mô hình kinh doanh dựa vào cảm tính sang mô hình vận hành dựa trên dữ liệu. Đây là sự thay đổi lớn trong tư duy quản lý và cách làm việc. Một số bộ phận có thể kháng cự vì quen với quy trình cũ, dẫn đến việc áp dụng AI thiếu đồng bộ, không đạt hiệu quả mong muốn.

5 - Lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư

Khách hàng ngày càng quan tâm đến việc dữ liệu cá nhân của họ được sử dụng như thế nào. Nếu doanh nghiệp không minh bạch hoặc để xảy ra rủi ro rò rỉ thông tin, niềm tin của khách hàng sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng. Đây là thách thức lớn cần được xử lý song song với quá trình ứng dụng AI.

Những khó khăn này cho thấy AI không phải là “đũa thần” có thể áp dụng ngay lập tức. Doanh nghiệp cần chuẩn bị cả về dữ liệu, tài chính, nhân sự, quy trình và bảo mật trước khi đưa AI vào vận hành, để đảm bảo việc ứng dụng không chỉ mang lại doanh thu, mà còn bền vững và an toàn.

6. Case study - Các brand mỹ phẩm nổi tiếng ứng dụng AI gợi ý sản phẩm mỹ phẩm cho khách hàng thành công

Để hiểu rõ hơn về sức mạnh của AI trong ngành mỹ phẩm, chúng ta có thể nhìn vào các thương hiệu lớn đã áp dụng công nghệ này để tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và gia tăng doanh thu. Dưới đây là một số case study tiêu biểu từ những thương hiệu mỹ phẩm nổi tiếng đã ứng dụng AI gợi ý sản phẩm thành công.

6.1. Case Study – L’Oréal: Công cụ AI chẩn đoán da cá nhân hóa

L’Oréal đã khẳng định vị thế tiên phong trong việc ứng dụng AI vào chuỗi trải nghiệm làm đẹp bằng cách hợp tác với hãng công nghệ ModiFace để ra mắt các công cụ chẩn đoán da thông minh, tiêu biểu là SkinConsultAI (Vichy) và Skin Genius (L’Oréal Paris).

1 - Ứng dụng công nghệ & nguồn dữ liệu:

• Công cụ được phát triển dựa trên 15 năm nghiên cứu chuyên sâu về lão hoá da, sử dụng bộ ảnh lão hoá da (Skin Aging Atlases) được thu thập từ hơn 4.000 cá nhân tại các quốc gia như Pháp, Trung Quốc, Nhật, Ấn, Mỹ.
• Hệ thống mô hình AI được huấn luyện trên 6.000 ảnh lâm sàng và hơn 4.500 ảnh selfie từ smartphone, bao gồm phụ nữ thuộc các nhóm chủng tộc Á châu, Da trắng và Da đen, trong nhiều điều kiện ánh sáng khác nhau.

2 - Mức độ chính xác:

• Skin Genius (L’Oréal Paris) có độ chính xác lên đến 95% so với chẩn đoán của bác sĩ da liễu, khi phân tích 5–8 dấu hiệu lão hóa như nếp nhăn, độ đàn hồi, lỗ chân lông, sắc tố và độ căng rạng rỡ da.l 
• Công cụ có thể dự đoán đúng đến 97% kết quả chẩn đoán trực tiếp, khi so sánh với kiểm tra tại phòng khám – minh chứng của độ tin cậy rất cao. 

3  - Cách hoạt động:

• Người dùng chỉ cần chụp hoặc tải lên ảnh selfie không trang điểm – hệ thống sẽ phân tích những dấu hiệu lão hóa quan trọng như nếp nhăn, vết thâm, độ đàn hồi và đưa ra ma trận lão hóa cá nhân.
• Sau đó, hệ thống đề xuất routine chăm sóc da cá nhân hóa, phù hợp với tình trạng da và nhu cầu của từng cá nhân, được chuyên gia da liễu phê duyệt.

Kết quả & ảnh hưởng:

• Tăng mức độ tương tác trực tuyến đáng kể: người dùng tương tác nhiều hơn nhờ trải nghiệm cá nhân hóa và độ chính xác cao. Nguồn bên ngoài báo cáo doanh số thương mại điện tử của L’Oréal tăng khoảng 52% vào năm 2019 nhờ các công nghệ AI và AR, bao gồm các công cụ chẩn đoán da và thử sản phẩm ảo.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: người tiêu dùng cảm nhận sự “gần gũi như được tư vấn bởi chuyên gia da liễu”, làm tăng sự tin cậy và tỷ lệ mua hàng.

6.2.  Estée Lauder: Ứng dụng thử son ảo bằng AI & AR

Estée Lauder là một trong những thương hiệu mỹ phẩm cao cấp hàng đầu thế giới, nổi tiếng với các sản phẩm chăm sóc da, trang điểm và nước hoa. Được thành lập vào năm 1946 bởi Estée Lauder và chồng Joseph Lauder, thương hiệu này đã không ngừng phát triển và hiện diện tại hơn 150 quốc gia. 

Estée Lauder luôn chú trọng vào việc kết hợp sự đổi mới và chất lượng, mang đến cho khách hàng những sản phẩm chất lượng cao, đồng thời tạo ra các trải nghiệm mua sắm đẳng cấp.

Với sự sáng tạo và chiến lược đổi mới không ngừng, Estée Lauder đã tiên phong trong việc ứng dụng công nghệ mới, đặc biệt là trong việc sử dụng AI và AR (Thực tế Tăng cường) để mang lại những trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng, từ đó củng cố vị thế thương hiệu trong ngành công nghiệp làm đẹp toàn cầu.

Ứng dụng công nghệ & nguồn dữ liệu:

• Công nghệ sử dụng: Estée Lauder đã triển khai công nghệ AR và AI để phát triển công cụ thử son ảo, cho phép khách hàng thử nghiệm nhiều màu son trực tuyến thông qua camera điện thoại hoặc máy tính. Công cụ này giúp khách hàng lựa chọn màu son phù hợp mà không cần phải thử trực tiếp tại cửa hàng.
• Độ chính xác: Công nghệ AR và AI được sử dụng trong công cụ thử son ảo của Estée Lauder đảm bảo độ chính xác cao, giúp khách hàng trải nghiệm màu sắc son chân thực và phù hợp với tông da của mình.

Cách hoạt động:

• Trải nghiệm người dùng: Khách hàng có thể sử dụng công cụ thử son ảo của Estée Lauder để thử nghiệm nhiều màu son khác nhau chỉ trong vài giây. Công cụ này cung cấp thông tin chi tiết về sản phẩm, giúp khách hàng dễ dàng lựa chọn màu son phù hợp với sở thích và nhu cầu của mình.
• Tính năng bổ sung: Ngoài việc thử son ảo, công cụ còn cung cấp các gợi ý về sản phẩm trang điểm khác, giúp khách hàng hoàn thiện phong cách trang điểm của mình một cách dễ dàng và thuận tiện.

Kết quả đạt được:

• Tỷ lệ chuyển đổi tăng cao: Kể từ khi triển khai công cụ thử son ảo, Estée Lauder đã ghi nhận tỷ lệ chuyển đổi mua hàng tăng gấp 2,5 lần so với trước đây. Khách hàng sử dụng công cụ này có xu hướng mua hàng cao hơn, cho thấy sự hiệu quả của công nghệ trong việc thúc đẩy doanh số bán hàng trực tuyến.
• Tăng cường trải nghiệm khách hàng: Công cụ thử son ảo không chỉ giúp khách hàng lựa chọn màu son phù hợp mà còn mang lại trải nghiệm mua sắm trực tuyến thú vị và tiện lợi, nâng cao sự hài lòng và trung thành của khách hàng đối với thương hiệu Estée Lauder.

Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ AI, việc ứng dụng AI gợi ý sản phẩm mỹ phẩm cho khách hàng không chỉ là một xu hướng mà đã trở thành yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp cạnh tranh và phát triển. Bằng cách cung cấp những gợi ý sản phẩm chính xác, cá nhân hóa, các thương hiệu có thể không chỉ nâng cao trải nghiệm khách hàng mà còn tối ưu hóa doanh thu và tạo dựng lòng trung thành bền vững. Để đạt được sự tăng trưởng ấn tượng, doanh nghiệp cần bắt kịp xu hướng công nghệ, đẩy mạnh ứng dụng AI trong từng bước bán hàng.