本記事では以下の内容を解説します：
- 業界の主要な変化
- 化粧品データの活用事例
- 美容業界におけるデータ収集と分析の活用事例
業界の主な変化
化粧品業界は多くの変化を経験しており、主に以下の要因によって推進されています：
- 小規模ブランドの市場参入
- 美容界におけるインフルエンサーの影響力拡大
- さらにカスタマイズが消費者にとって重要な要素となっていること
これらの変化を理解するために、業界の比較的新しいプレイヤーであるブラックオパールを検証できる。同社は黒から茶色のパレット範囲に及ぶ多様な民族肌のトーンに対応している。2018年に設立され、 推定年間収益はすでに1500万ドルに達し、成長を続けている。 ブラックオパールは、よりパーソナライズされた製品を求める美容消費者の欲求をより深く理解する、新たな化粧品「スタートアップ」の好例です。同社は製品を提供し、関連性を維持するためにデータに依存する傾向が強まる大手ブランドから市場シェアを奪っています。
化粧品データの実践
競争が激化し進化を続けるこの業界において、データは消費者動向や市場トレンドを把握したい企業にとって強力なツールとなりつつあります。業界でデータセットが活用されている具体例をいくつかご紹介します：
- 企業はリアルタイムで製品価格を収集し、ダイナミックな戦略を適用することで、特に価格が決定的要因となる新興市場において、コスト重視の消費者向けに競争力のある価格設定や特定の層向けのカスタマイズ価格を提供している
- ミレニアル世代の消費者は、製品の成分や動物実験の有無に関心を高めています。こうしたデータセットはESGカテゴリーに分類され、環境意識の高い消費者への販売において極めて重要です。「動物実験なしのファンデーション」といった検索クエリや、ECサイトのレビューデータ、Redditなどのディスカッションフォーラムの投稿から収集されます
- さらに、ソーシャルメディア上の美容インフルエンサー投稿を収集・分析することは、企業が消費者の関心を把握する強力な手段となりつつある。これはマーケティングキャンペーン、インフルエンサーとの協業、製品パッケージデザインに有益な情報を提供する。
調査が明らかにした検索エンジンの新たなトレンド機会
化粧品・美容分野における 消費者検索トレンドの新分析によると 、美容製品関連の検索クエリで上位表示される検索結果の約60%は、製品を販売しないコンテンツ提供元へのリンクであることが判明した。米国における月間約1,000万件のGoogle検索（アンチエイジングクリームや保湿剤など）を分析した結果、美容小売業者へのリンクは10件中わずか3件に留まった。 残りの検索結果は、健康・美容に関する研究論文、記事、DIY動画、その他の情報コンテンツにリンクしている。
このような検索トレンドデータを収集するだけで、企業はリアルタイムの市場ギャップや機会を特定できます。 この例を参考に、スキンケア業界の企業は、このような自然流入トラフィックをターゲットとするコンテンツ戦略の構築を検討すべきでしょう。地理的場所や特定の製品関心をフィルターにかけることで、企業はショートテールキーワードとロングテールキーワードの両方を特定できます。これらを活用してブログ記事、美容動画、ソーシャル投稿（自社ブランドまたはインフルエンサーによる公開）を作成し、購買意欲の高いトラフィックを誘導し、デジタルコミュニティを構築し、売上を増加させることが可能です。
美容業界におけるデータ収集・分析の活用事例
ビジネス戦略と意思決定の文脈で企業がデータをどのように活用しているか、詳しく見ていきましょう：
中国最大級の複合企業グループであるアリババグループは、顧客エンゲージメントのフィードバックループに基づく製品開発にデータを活用しています。特に美容業界では、子会社であるTmall Innovation Center（TMIC）が、アリババのマーケットプレイスにおけるeコマースデータを活用し、消費者がどの美容製品に関与しているかをリアルタイムで詳細に把握しているとCosmetics Asiaが報じています。これには以下が含まれます：
- レビュー
- 特定商品のコンバージョンデータ
- ブランド人気度マッピング
- 消費者のクリティカルマス地理位置情報分析
TMICは実際にロレアル中国と提携し、オープンソースのeコマースデータのみを基に男性消費者向けの新規ヘルス＆ビューティー製品ラインを開発した。製品開発からマーケティングキャンペーン、動的価格設定まで全てを網羅している。
ビジネスモデルにデータ統合を組み込んだ別の事例として、シンガポールのスタートアップ企業アルケメ（Alcheme）がある。同社は潜在顧客に自撮り写真の提出と5つの質問への回答を求める。その後、アルゴリズムがソーシャルメディア上の数千枚の画像を分析し、肌の色調や現在のトレンドを評価する。このプロセスの最後に、顧客にはパーソナライズされたスキンケア製品のセットとカスタマイズされた美容プログラムが提案される。
結論
データは化粧品業界における新たな機会を明らかにする一助となっている。データ駆動型のカスタマイズやソーシャルメディア分析により、大手ブランドは若年層との関連性を維持し、新興化粧品企業への市場シェア流出を食い止められるだろう。今後、美容ブランドはユーザー生成データセットを活用し、新たな製品ラインを開発できるターゲット層の特定を加速させる。 その好例が前述の中国人男性向け製品群だ。さらに、加齢に伴う美容課題に直面する60歳以上層や、病気・身体的特徴を抱えながらも最良の見た目を求める子ども向け製品など、他の人口統計学的層への展開も考えられる。
ここで重要なのは、絶えず進化し変化する業界において、データを活用して顧客を理解し、市場の破壊的企業と競争することが不可欠だということである。
