L’AI è un game changer per le aziende cosmetiche?

L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando molti settori, incluso quello dei cosmetici. Le aziende cosmetiche di tutte le dimensioni stanno incorporando l’AI per migliorare le loro operazioni, la ricerca e l’interazione con i clienti.

In Italia, l’industria cosmetica è in piena espansione, con una crescita significativa dell’8,9% nel 2023, e gran parte di questo boom è dovuto ai progressi tecnologici. Il settore dell’e-commerce ha registrato una crescita del 12,5%, dimostrando quanto il settore stia abbracciando la trasformazione digitale. E c’è un altro dato interessante: l’11,9% degli operatori nel settore dei cosmetici intravede già il grande potenziale che l’AI può portare alle loro attività. È evidente che la tecnologia, e in particolare l’AI, sta diventando un elemento di svolta nel mondo del beauty e della cura della pelle¹.

Casi d’uso AI lungo la filiera cosmetica

L’AI viene applicata in vari segmenti della filiera cosmetica, dalla gestione della supply chain all’interazione con i clienti. In particolare:

1. Supply Chain: l’AI ottimizza la pianificazione dell’inventario e automatizza la gestione dei documenti, migliorando l’efficienza nella logistica di terze parti. Utilizzando algoritmi di AI per prevedere la domanda e gestire i livelli di stock, le aziende possono ridurre gli eccessi e le carenze di magazzino, portando a significativi risparmi sui costi e a una maggiore soddisfazione dei clienti. L’AI può anche semplificare il processo di approvvigionamento prevedendo le prestazioni dei fornitori e identificando le migliori forniture per le materie prime, garantendo così una supply chain stabile e di alta qualità
2. Ricerca e Sviluppo: l’AI generativa aiuta nella progettazione di nuovi prodotti cosmetici simulando diverse formulazioni cosmetiche e prevedendo la loro efficacia e sicurezza. Inoltre, l’analisi di grandi dataset può identificare trend emergenti e preferenze dei consumatori, consentendo alle aziende di sviluppare prodotti innovativi che soddisfano le esigenze del mercato. L’AI predittiva aiuta anche nell’analisi delle tendenze degli ingredienti cosmetici, predicendo la popolarità di determinati componenti e adattare di conseguenza le loro formulazioni.
3. Business Support: l’AI analizza le tendenze emergenti, permettendo la proiezione di prodotti personalizzati e l’ottimizzazione della catena di approvvigionamento. Sfruttando algoritmi di machine learning, le aziende possono prevedere le tendenze future del settore basandosi su dati storici, analisi dei social media e studi sul comportamento dei consumatori. Questa visione anticipata consente alle aziende di rimanere competitive, lanciando prodotti che soddisfano le preferenze in evoluzione dei clienti.
4. Marketing e Vendite: l’AI prevede la domanda dei consumatori, ottimizza i prezzi e categorizza i clienti per opportunità di cross-selling e up-selling. Analizzando i dati dei clienti, l’AI può creare campagne di marketing personalizzate, aumentando il coinvolgimento e i tassi di conversione. Può anche determinare la strategia di prezzo ottimale per diversi prodotti considerando fattori come i prezzi dei concorrenti, la domanda dei consumatori e le condizioni di mercato.
5. Operations: la manutenzione predittiva per le linee di produzione, l’ottimizzazione dello scheduling della produzione e il controllo qualità del packaging migliorano i processi produttivi. Analizzando i dati provenienti dai sensori e dai macchinari, l’AI può prevedere potenziali guasti delle attrezzature e programmare la manutenzione prima che si verifichino interruzioni, minimizzando così i tempi di inattività e garantendo una produzione continua. L’AI può anche migliorare i processi di controllo qualità rilevando difetti nel packaging e assicurando che i prodotti rispettino gli standard richiesti prima di raggiungere il mercato.
6. Servizio Clienti: l’AI è in grado di automatizzare la gestione dei contratti e dei documenti e migliorare l’assistenza clienti. Gli assistenti virtuali alimentati dall’AI forniscono risposte immediate alle domande dei clienti, offrendo raccomandazioni personalizzate sui prodotti e risolvendo le segnalazioni in modo efficiente. Questo non solo migliora la soddisfazione dei clienti, ma riduce anche il carico di lavoro degli operatori del servizio clienti, permettendo loro di concentrarsi su compiti più complessi.

Case Study: soluzioni sviluppate da Intellico

In Intellico, abbiamo sviluppato e implementato con successo due soluzioni basate su AI nel settore cosmetico, evidenziando i benefici e il potenziale innovativo delle nostre tecnologie:

1. Predizione delle formulazioni: grazie all’analisi delle formulazioni in archivio e testate in laboratorio, i modelli AI sono in grado di prevedere le combinazioni ottimali di ingredienti per nuove formulazioni. Questo non solo accelera il processo di ricerca e sviluppo, ma consente anche una significativa riduzione dei costi. L’AI simula le interazioni tra diversi ingredienti, permettendo di prevedere le proprietà e le performance delle nuove formulazioni senza dover ricorrere a test fisici massivi. Questo velocizza il ciclo di sviluppo dei prodotti e ottimizza le risorse necessarie per la sperimentazione. In Intellico, per affrontare questa sfida abbiamo sviluppato la piattaforma Matilde, attraverso cui i team di R&D cosmetici possono:
   • Comprendere le similarità tra le formulazioni e concentrarsi su cluster di ricette simili per svilupparne di nuove;
   • Razionalizzare le formulazioni simili per semplificare la supply chain o ridurre i costi di produzione;
   • Identificare quali ingredienti specifici influenzano significativamente le proprietà finali del prodotto, permettendo di modificare la composizione delle formulazioni per migliorare le caratteristiche del prodotto finali;
2. Anticipare i nuovi trend cosmetici e creare prodotti in linea con le esigenze dei consumatori: un assistente al marketing basato su AI utilizza dati provenienti da fonti interne ed esterne, come trend di mercato, social network e pubblicazioni, per fornire le informazioni richieste dal team di marketing. Grazie all’integrazione della nostra AI generativa, il team di marketing può beneficiare di:
   • Accesso rapido e semplificato ad informazioni aggiornate: estrazione automatica delle informazioni preziose da diverse fonti, facilitando la comprensione delle esigenze e delle preferenze dei consumatori;
   • Approfondimenti di marketing: supporto al team nel comprendere il comportamento dei consumatori e le loro preferenze, guidando così le strategie di marketing e lo sviluppo di nuovi prodotti;
   • Suggerimenti per nuovi prodotti: analizzando le preferenze di mercato e il catalogo dei prodotti esistenti, l’AI genera raccomandazioni per nuovi prodotti, assicurando che lo sviluppo dei prodotti sia allineato con le attuali richieste del mercato e le tendenze dei consumatori.

Conclusioni

L’AI sta ridefinendo l’industria cosmetica, offrendo numerosi vantaggi che spaziano dallo sviluppo dei prodotti all’interazione con i clienti. La capacità di questa tecnologia di trasformare le aziende e stimolarne la crescita dipende dalla capacità di valutare accuratamente il suo potenziale e di allinearlo con le priorità strategiche.

Dove possiamo trarre un valore tangibile dall’introduzione dell’AI? Quali riduzioni dei costi o aumenti dei ricavi e delle opportunità di generazione di lead possiamo aspettarci? Quanto più veloci ed efficienti possiamo diventare nello sviluppo di nuovi prodotti? L’AI non riguarda solo la tecnologia; è una questione di business.

Le grandi aziende stanno guidando il cambiamento, ma anche le piccole e medie imprese stanno iniziando a riconoscere il potenziale dell’AI. Con l’evoluzione continua della tecnologia, la sua integrazione nel settore cosmetico porterà a ulteriore innovazione ed efficienza. Le aziende che abbracceranno l’AI saranno ben posizionate per sfruttare questi avanzamenti, offrendo prodotti ed esperienze migliori ai propri clienti.

Referenze:

1. Cosmetica Italia, 2024