Ứng dụng làm đẹp cách mạng hóa kiểu dáng lông mi với thuật toán khuyến nghị được hỗ trợ AI

Trong thế giới có nhịp độ nhanh của công nghệ làm đẹp, nơi AR cố gắng và các thói quen chăm sóc da cá nhân đã trở thành chủ đạo, một sự đổi mới mới đang chiếm lĩnh giai đoạn trung tâm: thuật toán khuyến nghị phong cách lash do AI cung cấp trong các ứng dụng làm đẹp. Khi lông mi giả tiếp tục thống trị xu hướng trang điểm, với quy mô thị trường toàn cầu dự kiến ​​đạt 2,8 tỷ đô la vào năm 2028, theo các nghiên cứu của Grand View, những người theo chủ nghĩa phải đối mặt với một tình huống khó xử ngày càng tăng: lựa chọn từ hàng ngàn phong cách, từ Wispy Naturals đến Bold Bold, có thể cảm thấy quá tải. Các phương pháp truyền thống, như thử nghiệm hoặc phỏng đoán trong cửa hàng, thường dẫn đến ngoại hình không khớp hoặc lãng phí mua hàng. Giờ đây, các ứng dụng làm đẹp đang bước vào để giải quyết điểm đau này, tận dụng các thuật toán nâng cao để điều chỉnh các đề xuất của Lash cho các tính năng, sở thích và các dịp riêng lẻ.

Các ứng dụng này hoạt động bằng cách hợp nhất tầm nhìn máy tính, học máy và dữ liệu người dùng để tạo trải nghiệm siêu cá nhân. Ở đây, cách thức nó thường mở ra: Người dùng tải lên selfie hoặc cho phép truy cập camera thời gian thực; Sau đó, ứng dụng phân tích các đặc điểm khuôn mặt quan trọng hình dạng mắt (hạnh nhân, đơn nhân, mũ trùm đầu, suy thoái), vòm lông mày, cấu trúc mặt (hình bầu dục, tròn, vuông) và thậm chí cả màu da. Đồng thời, nó thu thập đầu vào của người dùng: Tùy chọn kiểu (ví dụ: tự nhiên cho công việc, so với kịch tính cho các bên), nhân dịp và hành vi mua trong quá khứ. Thuật toán AI sau đó tham chiếu chéo dữ liệu này với cơ sở dữ liệu rộng lớn về kiểu lông mi, xem xét các yếu tố như chiều dài lông mi, loại cong (J-Curl, C-Curl, D-Curl), độ dày của dải và vật liệu (tổng hợp, chồn, lụa).

Lấy ví dụ, một người dùng có monolids, một hình dạng mắt phổ biến trong đó nếp nhăn mí mắt ít được xác định. Các kiểu lông mi truyền thống được thiết kế cho nắp đậy nhăn thường không tâng bốc, vì chúng có thể che giấu đường lông mi hoặc trông thật vón cục. Tuy nhiên, một thuật toán khuyến nghị sẽ gắn cờ này và đề xuất các hàng mi kéo dài, cách biệt với một J-Curl tinh tế để thêm thang máy thẳng đứng mà không áp đảo mắt. Đối với một người có đôi mắt hình hạnh nhân, được biết đến với tính linh hoạt của họ, ứng dụng có thể ưu tiên cho những hàng mi groart, phong cách với một c-curl, để tăng cường tính đối xứng tự nhiên của chúng.

Tác động của công nghệ này là gấp đôi: đối với người tiêu dùng, nó loại bỏ phỏng đoán. Một cuộc khảo sát năm 2023 của Beauty Tech Insights cho thấy 78% người dùng đã thử các ứng dụng đề xuất Lash đã báo cáo sự hài lòng cao hơn với các giao dịch mua của họ, so với 45% dựa vào thử và sai. Đối với các thương hiệu, nó là một vàng của dữ liệu hành động. Các ứng dụng tổng hợp các xu hướng, giống như nhu cầu tăng lên đối với hàng mi thuần chay bền vững, hoặc khối lượng 3D cho các nhà sản xuất của đám cưới để điều chỉnh sản xuất, giảm quá mức và khởi động các bộ sưu tập được nhắm mục tiêu.

Ngoài cá nhân hóa, các thuật toán này đang thúc đẩy sự đổi mới trong thiết kế lông mi. Bằng cách xác định các lỗ hổng trên thị trường, ví dụ như hình dạng mắt được phục vụ dưới mức hoặc các nhu cầu về phong cách chưa được đáp ứng có thể phát triển các sản phẩm thích hợp. Chẳng hạn, một thương hiệu Lash hàng đầu đã sử dụng dữ liệu ứng dụng để ra mắt dòng Essentials Monolid Essentials, hiện chiếm 22% doanh số.

Nhìn về phía trước, tích hợp với AR được thiết lập để nâng cao trải nghiệm hơn nữa. Hãy tưởng tượng bạn cố gắng trên lông mi được đề xuất trong thời gian thực thông qua camera điện thoại của bạn, điều chỉnh chiều dài hoặc cuộn tròn bằng một cú vuốt, và thậm chí thấy cách chúng nhìn dưới ánh sáng khác nhau (Office Fluorescents so với hoàng hôn). Khi các mô hình AI phát triển tinh vi hơn, các yếu tố kết hợp các yếu tố như tuổi tác, thói quen trang điểm hoặc thậm chí là xu hướng văn hóa.

Nói tóm lại, các ứng dụng làm đẹp aren chỉ đơn giản hóa việc mua sắm lash, họ đã xác định lại cách chúng ta kết nối với vẻ đẹp. Bằng cách pha trộn công nghệ và cá nhân hóa, họ đã làm cho việc tìm thấy rằng một lúc một thời điểm, họ trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.