인공지능(AI)은 우리가 알고 있는 세상을 빠르게 변화시키는 보편적인 테크놀로지로 자리 잡고 있습니다. 코스메틱 및 퍼스널 케어를 포함한 거의 모든 산업 분야에서 기업들은 민첩성과 역량을 강화하고, 성공을 이끌기 위해 AI를 적극 활용합니다. 이미 온라인 설문 조사나 얼굴 스캔을 기반으로 한 AI 맞춤형 제품 추천 등 개인화 영역에서 혁신이 가속화되고 있으며, 소비자들은 더욱 정교하게 맞춤 된 경험을 누리고 있습니다.
하지만 코스메틱 및 퍼스널 케어 기업들이 제품 개발 과정에서 직면하는 과제는 혁신에만 국한되지 않습니다. 가장 큰 과제는 바로 속도와 정확성입니다.
제품 개발에는 방대한 양의 데이터가 필요하지만, 그 양은 빠르게 관리하기 힘든 수준으로 증가하여 곧 병목 현상을 일으킵니다. 이는 소비자의 건강과 안전을 최우선으로 유지하면서도 업계의 치열한 속도 경쟁을 감당해야 하는 기업들의 부담을 더욱 가중시킵니다.
브랜드, 리테일 기업 및 제조업체가 더욱 복잡해지는 환경에서 엄격해지는 규정 기준을 준수하면서 속도를 유지하려면 AI 기반 제품 개발을 통해 시장 출시 프로세스를 최적화해야 합니다. 이러한 환경 속에서 코스메틱 및 퍼스널 케어 기업들이 직면하고 있는 주요 과제들을 살펴보겠습니다.
AI 기반 제품 개발을 통한 소비자 수요와 트렌드 예측
소비자 뷰티 트렌드에 발맞추기 위해서는 다양한 시장에서 여러 제품을 신속하게 출시할 수 있는 역량을 갖춰야 합니다. 이를 위해서 적절한 시점과 장소에 적합한 제품을 출시할 수 있는 높은 효율성과 완벽한 정확성이 필요합니다. TikTok(틱톡), Instagram(인스타그램), YouTube(유튜브)와 같은 소셜 미디어 플랫폼의 확산으로 글로벌 뷰티 트렌드가 빠르게 퍼지고 있습니다. 동시에 이러한 플랫폼은 제품 개발 일정에 극심한 압박을 가하고, 예측이 어려운 마이크로 트렌드를 만들어내고 있습니다.
소비자들이 원하는 것은 단순한 신제품만이 아닙니다. 포장재 사용 감축부터 식물성 소재에 대한 요구, 동물 실험 반대에 이르기까지 지속 가능하고 윤리적인 뷰티를 향한 소비자 인식 변화는 코스메틱 및 퍼스널 케어 기업들로 하여금 무엇을 만드는지 뿐만 아니라 어떻게 만드는지까지 재검토하고 이러한 요구에 신속히 대응하여 긍정적인 변화를 추진하도록 압박하고 있습니다.
Managing overwhelming amounts of data
Developing products means a lot of data management across all teams. Formulation teams trawl through hefty ingredient libraries and back catalogs filled with reams of past product formulations while quality testing and compliance teams navigate regulatory documents, test results, and ingredient blacklists that vary by market. Having these huge data sets is, of course, essential, but processing and analyzing them as a manual task – especially without an existing technology foundation, meaning potentially thousands of spreadsheets and disparate documents – means countless hours of wasted time.
Formula optimization is often a lengthy process with numerous versions and iterations, so formulation teams are faced with the dilemma of either spending long periods of time hunting through past records to find what they need or just starting from scratch and duplicating work, creating repeat formulas over and over.
For compliance teams, not only is the bottleneck of searching for information wasting valuable time, but there is also a higher risk of causing an error, which potentially puts consumer safety at risk, leading to wider and possible detrimental implications. For product management and merchandising teams, working with mountains of sales and market data impedes their ability to make fast and smart product go-to-market related decisions, such as conducting beauty price comparison and ensuring competitive pricing.
Upholding rigorous compliance and testing standards against the clock
Consumer safety is critical to cosmetics and personal care, which means lengthy testing times that can require multiple iterations. Quality control and compliance teams are therefore constantly under pressure to maximize their efficiency without impacting the rigorous standards required.
테크 기반 전반에 AI를 통합
AI는 제품 개발 전반을 효율화하여 생산성을 극대화하는 강력한 도구입니다. 여러 사람이 동시에 처리하는 것보다 훨씬 빠르게 방대한 데이터를 처리하고 분석할 수 있어 수작업에 소요되는 시간을 획기적으로 줄이고 담당자들이 더 빠르고 정확한 데이터 기반 의사 결정에 집중할 수 있도록 지원합니다.
인공지능(AI)은 2024년 기준 시장 가치가 167억 8천만 달러에 달하고, 연간 2.06% 성장할 것으로 전망되고 있습니다. 또한 영국의 코스메틱 및 퍼스널 케어 산업을 빠르게 재편하고 있습니다. 영국 소비자들이 개인화되고 지속 가능한 제품을 점점 더 많이 요구하면서 AI 기술은 브랜드가 혁신을 추진하고 제품 개발을 최적화하여 변화하는 트렌드에 발맞출 수 있도록 지원하고 있습니다. 트렌드 예측과 소비자 인사이트 파악에 AI를 활용하면 브랜드는 새로운 트렌드를 선제적으로 파악하고 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.
적합한 AI를 선택하는 과정은 어려운 과제처럼 느껴질 수 있습니다. Centric PLM™과 같은 제품 생애 주기 관리(PLM) 플랫폼은 마켓 주도형 접근 방식을 기반으로 구축된 강력한 마켓 인텔리전스 소프트웨어와 코스메틱 및 퍼스널 케어 브랜드, 제조업체, 리테일 기업에 특화된 AI 옵션을 결합합니다. 이를 통해 기업은 경쟁력 있는 인텔리전스를 혁신적인 기반으로 구축하여 초기 컨셉 및 포뮬러 개발부터 패키지, 품질, 공급업체 협업, 라벨링, 생산, SKU 최적화 등에 이르기까지 전체 제품 생애 주기를 원활하게 관리하도록 지원합니다.
