凯纳跨界战略：AI引领“量肤定制”浪潮，美妆品牌站稳市场新风口！（上）
“千亿美妆市场，正被一行行代码重新书写。”
足不出户就能精准试遍所有口红色号，无论你是干皮、油皮、混油皮，护肤品都能为你“量肤定制”……这不是科幻片，这是AI正在引爆的美妆新浪潮。
1、AI精准预测需求，让产品创新在用户心巴上
在日化美妆行业，产品需求的预测一直是个难题。多变的市场和快速更迭的消费者偏好让传统的需求预测方法难以准确把握市场动态。AI技术为此提供了更有效解决方案。它通过深度分析海量的消费数据、市场趋势及社交媒体信息等，能精准预测不同地区、年龄段和消费群体对美妆产品的需求。
作为跨界战略引领者的凯纳咨询认为，这也让产品开发的核心逻辑正在被重构：AI 推动美妆产业从“生产什么卖什么”转向“用户需要什么造什么”。比如，雅诗兰黛更通过 AI消费洞察发现，亚洲市场“轻抗衰”需求增长，据此快速推出胶原水光系列，上市首月销量突破千万。品牌在社交媒体上也可以利用AI技术抓取微博、小红书、抖音等平台用户评论，预测流行色号等关键信息。例如2023年“多巴胺彩妆”热潮就被AI提前6个月预测到了，这也为品牌进行产品研发和生产预留了时间。这种 “数据建模-趋势预判-产品迭代”的闭环，正成为头部品牌的核心竞争力之一。
2、AI赋能产品研发，配方开发用时缩短2/3
传统美妆研发受制于实验室试错模式，一款功效型原料的开发周期往往长达数年。而 AI 技术的介入，正将这一过程升级为“数据驱动的精准创新”。中国新锐AI原料/产品研发公司MetaNovas首席科学家罗衡指出，借助AI 技术能赋予功能型原料更强劲的生物活性、更出色的稳定性，或是更可靠的安全性。同时，还能发掘化妆品配方数据中隐藏的关键洞察，帮助减少能源和材料浪费等。
这一趋势已在头部企业落地：比如在成分创新研发方面，欧莱雅借助 AI 对10万种植物提取物进行高通量筛选，成功发现3种新型抗氧化成分；华熙生物与 AI 企业合作搭建虚拟筛选平台，通过算法快速锁定高活性生物分子。同时，AI加持也极大的缩短了研发周期， 联合利华运用 Schrödinger 材料科学模型预测成分相容性，将新配方开发周期从 18 个月压缩至 6 个月；上海家化则通过 AI 加速“青蒿素”成分的作用机制研究，推动玉泽品牌的产品迭代效率提升 40%。
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