Où se trouve la data dans la parfumerie-cosmétique ?

Omniprésente et volumineuse, la data générée par l’usage des technologies  numériques impulse de nouvelles dynamiques en marketing comme dans la transformation et la gestion du secteur industriel de la parfumerie-cosmétique. Collecter et analyser toutes ces données représentent un levier de performance, d’optimisation de la production et en même temps permet de décrypter les centres d’intérêts et l’état émotionnel des utilisateurs afin de personnaliser son expérience, d’anticiper les changements et de gagner un avantage sur la concurrence. 

DATA ET MARKETING

Dans ce domaine, l’analyse des data permet de mieux cibler et cartographier les consommateurs de manière à définir ses différents comportements afin de vendre plus efficacement les produits, d’affiner une offre sur mesure et s’orienter vers sa personnalisation.

Qu’il s’agisse d’achats sur internet ou en magasin, de préférences notifiées sur les réseaux sociaux ou d’historiques de navigation sur internet (cookies), les données générées par ces actions servent de références pour définir un profil en temps réel. Un référentiel data, à la mesure de chacun, pour proposer une expérience utilisateur de qualité en phase avec la demande.

DATA ET FORMULATION

Lors de la phase de recherche et développement, l’optimisation d’une formule cosmétique ou encore la maximisation de la perception sensorielle d’un parfum sont quelques-uns des champs d’investigations possibles que permettent le traitement  et l’analyse de la data grâce à d’importantes bases de données (de matières premières, de perceptions sensorielles, de préférences consommateurs) liées entre elles par de puissants algorithmes.

DATA ET PRODUCTION 

Au cœur du système de production, la prise en compte et le croisement des données en temps réel permettent de collecter de multiples renseignements via des capteurs et de la connectivité.

Il s’agit d’informations provenant des équipements lors de la fabrication des produits (températures, dosage de matières premières,…), d’autres provenant de l’état du matériel (diagnostic moteur, maintenance,…), de celles correspondant aux données qualité du produit ou encore des données découlant des flux logistiques.