分析背景
易观发现
美妆行业正在利用人工智能、虚拟现实、增强现实、大数据和物联网技术等，基于消费者洞察，提升研发效率、品牌影响力和消费者体验。虚拟试妆逐渐成为标配，通过消费者画像和消费行为数据洞察给研发生产、供应链优化、精准营销提供支持成为共识。国际美妆巨头是美妆行业智能化的引领者，向美妆科技公司转型成为其重要的发展战略，收购AI企业全面探索美妆和人工智能技术结合的可能性；国内美妆品牌借助第三方美妆科技企业的力量，在智能化方面处于单点应用状态，主要用于销量提升。
易观建议
当下社交媒体营销和电商直播成为拉动美妆销量的重要因素，但是随着美妆消费者个性化需求不断增长，对企业的个性化产品研发以及供应链提出更高要求，都需要重视科技的助力。未来美妆企业向消费者提供的不仅是单个美妆产品，更可能是综合性、个性化、定制化的美妆解决方案和服务。对创新科技的应用将成为下一阶段美妆企业的竞争壁垒，美妆品牌应紧跟时代步伐，加大科技研发投入密切关注市场上美妆科技动向，既要立于当下，也要放眼未来的竞争，在人才、技术、组织流程和战略上进行储备，以消费者需求为核心，利用技术和数据驱动，实现持续增长。
1.分析定义
美妆是指运用化妆品和工具，对人的面部、五官、头发、指甲等描画、渲染、修饰，调整形色，掩饰缺陷，表现神采，从而达到美容目的。
美妆产业智能+是指借助人工智能、虚拟现实、增强现实、物联网以及大数据技术等，基于相关平台和软件，赋能美妆企业产品研发、生产、营销、零售等环节；给消费者提供智能美妆产品和个性化美妆解决方案，提升美妆消费体验，促进市场的创新发展。
2.美妆产业智能+发展背景及历程
2.1颜值经济和消费升级带来美妆产业迅速发展，新品牌不断入场竞争激烈
2.2消费者新需求和新技术的出现驱动美妆行业的新变革
美妆行业作为一个传统的相对成熟的行业，受到消费者需求的变化以及新技术的驱动，开始探索科技和美妆的结合。一方面，消费者不喜欢美妆导购贴身促销，品质化和个性化需求增长，消费者开始提倡理性消费，越来越重视美妆产品的性价比、原材料成分和科技元素；对国货品牌的信心和购买意愿上升，相信适合自己的才是最好的，更希望找到适合自己的个性化产品。另一方面，美妆品牌在线上和线下渠道积累了大量消费者数据，如何挖掘海量数据背后的商业价值，将大数据转化为美妆潮流的洞察，利用大数据赋能精准营销，提升品牌忠诚度，并将其融入到美妆研发、生产、营销等各个环节将成为未来化妆品行业的重要课题。外资品牌、国产传统品牌和淘系美妆新势力在品牌、产品、渠道和供应链上进行全方位的比拼，智能化时代，对技术的应用成为弯道超车的重要因素。以欧莱雅集团为代表的美妆巨头正在向美妆科技公司转型，探索创新技术赋能下新的美妆智能化解决方案。
3.美妆产业智能+产业链及竞争图谱
本部分将从美妆智能化场景、市场主体、智能化流程及供应商四个部分说明国内美妆产业智能+的产业链、竞争格局及应用现状等。
3.1美妆智能+场景
智能产品包括基于物联网的各种智能美妆产品，有智能洁面仪、智能美容仪、智能梳、智能防晒扣、智能可穿戴设备等面向B端和C端消费者的智能美妆工具，如理肤泉推出了UV紫外线感应贴，卡诗有可分析头发数据的智能美发梳，宝洁推出了掌上素颜仪，在脸上轻扫就会喷出化妆品。智能美妆镜和肤质检测仪等硬件推出初期价格较贵，主要面向B端的品牌柜台、美容院、整形医院等，帮助商家提供给消费者智能体验。C端消费者愈来愈愿意尝试美妆科技产品，智能洁面仪和智能美容仪竞争激烈。
虚拟试妆基于人脸识别与机器学习技术，提升虚拟试妆的准确度与效率，包括虚拟试妆和肤质检测，帮助品牌商实现营销闭环，逐渐成为美妆标配。虚拟试色最为普遍的是口红试色、还包括眼影、高光、粉底、发色等面部和染发试色，甚至美瞳试色等；智慧肤质检测通过高分辨率的摄像头，能够精确的对肤色、保湿度、出油程度、泛红肤质、、斑点、细纹、黑眼圈等皮肤状况进行诊断，并给出美妆建议。智慧美妆能够根据消费者个人的脸部特征与喜好，建议最适合的妆容与对应的产品，能够有效提高销售转换率。不过在实际使用中，也容易出现妆面假、色差大等问题，还不能和实际试妆体验相比，技术上需要持续完善。
智能化分析和营销。通过线上和线下的数字化触点实现会员数字化，收集消费行为数据，帮助企业了解消费者偏好和需求，把握美妆流行趋势，实现新品研发、消费者研究、市场营销全链路数字化，提高研发能力和效率，进行精准营销。
智慧零售利用新零售技术搭建智能美妆门店，提升消费者的体验，增加消费者和品牌的互动。传统线下渠道难以捕捉消费者行为的详细数据和消费者联系不紧密，现在通过各种智能终端收集用户数据，包括智能收银、智能导购、客流分析、智能屏互动营销、智能货柜，智能派样机、云货架等智能应用，可以实现会员数字化和消费者精准画像。相较于传统的产品销售，线下门店正转型成为消费者体验产品的场所，品牌将利用线下门店提供更多的增值体验服务。
3.2美妆智能+主体
美妆行业智能+的主体是美妆品牌商、天猫等线上电商平台和丝芙兰等线下渠道商。外资品牌数字化和智能化转型程度总体高于国货美妆品牌。外资企业的数字化和智能化布局始于战略层面，已深入到自身的技术储备、人才储备以及全方位的应用；本土企业的数字化和智能化布局集中于营销和促进售的战术层面，科技和数字化的应用以营销及零售为主。
国际头部美妆企业通过战略投资及收购增强自身科技实力，探索美妆与科技结合的多种可能性，向美妆科技公司转型，引领美妆智能化趋势。2017年以来，国际头部美妆集团如日本资生堂集团、美国美妆日化巨头Coty集团以及法国美妆巨头欧莱雅集团等相继收购人工智能企业，设计数字化和智能化创新部门，探索人工智能技术、虚拟现实、语音识别等和美妆行业的结合点，将智能化科技应用到研发、生产、营销、零售的各个环节，引发美妆行业的数字化和智能化热潮。
国产美妆品牌借助第三方美妆科技力量实现单点应用智能化，智能化应用分散。国货美妆品牌包括以百雀羚为首的传统国货美妆品牌和以完美日记为代表的美妆新锐品牌。人工智能研发资金和技术门槛高，对国内广大中小品牌来说像国际美妆巨头那样收购人工智能企业成本高不现实，也无法同时承担高额的营销费用与巨额的研发投入，中小品牌更愿意在社交媒体营销等方面进行投入，对人工智能等技术的应用呈点状和分散状态。与头部国际企业相比，国内美妆企业更依赖与外部合作，而非投资与孵化。如与天猫合作利用大数据进行消费者营销洞察及产品开发；与科技公司合作推出智能零售设备，如AR试妆仪器、口红贩卖机等，AR虚拟试妆将成为标配，智慧门店不断升级。
3.3美妆智能+数据架构
智能化技术对美妆的赋能存在于产品研发、生产、营销、零售、用户体验服务等全链条。在研发环节通过大数据进行消费者调研和用户洞察进行原料筛选和配方优化等；在生产环节，实现更智能的生产和质检，在节假日促销活动中通过预售的方法提前了解订单量，据此联动原材料采购、产品生产、仓储运输系统，提供最优的供应方案，满足供应减少库存，提高供应链效率；产品方面，实现更多智能便捷的物联网产品应用，以及个性化定制产品等。在营销环节，通过明星和KOL在社交媒体的精准投放种草通过公域流量获客转化。在购买环节，尽管超半数美妆消费者仍会选择线下体验和消费，但线上渠道越来越成为美妆消费的选择。疫情期间线下零售停摆，零售线上化程度进一步加深，部分传统品牌线下布局占大头，本次疫情也驱使传统品牌全面拥抱数字化和智能化，全面布局小程序、微商城、APP，实现消费者数字化。通过会员等级、卡券、积分、管理等多元化的会员玩法，增加会员黏性，将各渠道用户引流至私域流量池，提升复购，最大化的挖掘会员价值。
3.4美妆智能+供应商
对于美妆中小企业而言，技术自主研发资金和技术门槛高，找到专业的美妆技术服务商，通过数字化智能化转型升级，形成竞争优势，才能在未来的竞争中脱颖而出。
单一技术供应商给美妆企业提供虚拟试妆、智慧零售、数据分析等软硬件产品和服务。其中虚拟试妆包括口红试色、头发染色试色、粉底试色等。如旷视、阿里巴巴、腾讯都推出了智能试妆解决方案。美图科技更是推出了美图魔镜、美妆相机等多款应用，美图和丝芙兰合作魔镜智能试妆系统，给消费者提供数字化虚拟试妆体验；随着AR虚拟试妆成为标配，AR试妆供应端企业较多竞争激烈，供应商一方面积极提高虚拟试妆真实感和体验感，一方面拓展虚拟试妆的功能，如增加互动营销和客流分析功能等，采集消费行为数据为店铺运营管理提供数据支持。美妆智能零售供应商为美妆线下实体门店提供智能产品和解决方案。美妆智慧门店除了AR试妆和智能肤质检测应用，还有AR互动营销、智能货架、智能派样机、客流分析、云货架、智能支付等应用。美妆智能+数据中后台应用还包括客户关系管理工具、数据分析工具、智能用户运营、智能推送等应用。。
综合供应商。综合供应商如阿里巴巴、腾讯、美图一方面通过自身研发和生态合作厂商提供包括试色、测肤质、试妆容等多种功能，为开发者以及消费者提供高可用的人脸试妆服务，可应用于社交传播、营销推广等多种场景，满足用户的人脸试妆和美颜自拍娱乐相关需求；另一方面线上电商平台如阿里巴巴还能够基于天猫平台提供消费者大数据，帮助企业在内部形成反向创新机制，研发出更多符合消费者需求的美妆产品。
云服务是零售行业数字化和智能化的基础设施，云服务商为智能+美妆及产业链上企业的运营管理系统等提供数据存储、计算、分发等产品和服务，支撑上层电商平台、电商直播、数据分析等应用。
4.美妆产业智能化展望
从目前情况来看，社交媒体营销和电商直播是驱动美妆销量的重要因素，智能化技术对企业智能化解决方案的赋能还不成熟，但是随着美妆消费者个性化需求不断增长和美妆智能化技术的不断完善，从大的趋势来看，美妆和创新科技的结合有望成为美妆企业下一阶段的竞争壁垒。在智能化时代，美妆企业要善于利用数字化和智能化技术分析和挖掘新模式、新价值、新商机。在流量红利和人口红利逐渐消失的背景下，通过数据驱动，为产品、营销、消费者和管理提供专业数据洞察和决策支持，带动效率提升、产品增值、流程再造和生态构建，形成竞争优势。
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