Pour les marques, cela nécessite plus que des promesses marketing : il faut des outils d’IA avancés qui personnalisent le parcours, réduisent les erreurs coûteuses et révèlent les véritables tendances de la demande.

La nouvelle génération d’IA beauté est arrivée, et elle est déjà en train de transformer la manière dont les produits sont découverts, testés et vendus.

De la nouveauté à la nécessité

Les essais de maquillage virtuels faisaient autrefois partie de la catégorie des « extras amusants ». Aujourd’hui, ils sont une partie intégrante de l’expérience d’achat et constituent souvent le premier point de contact entre le client et la marque. Mais ils peuvent s’avérer insuffisants s’ils ne vont pas au-delà du divertissement pour instaurer une véritable confiance dans l’achat.

Les outils de recherche de teintes sont tous confrontés à un obstacle similaire. L’élargissement des gammes n’a aucun sens si les correspondances manquent de précision ou d’inclusivité, ce qui entraîne la frustration des clients, des produits mal assortis et des retours coûteux.

Le défi pour les marques est désormais double :

1. Les consommateurs attendent une personnalisation facile et fiable.
2. Les marques ont besoin de données qui se traduisent par des revenus mesurables, et pas seulement par des clics.

Pour répondre à ces deux exigences, il faut une nouvelle approche, allant au-delà des fonctionnalités isolées pour offrir un système connecté et intelligent. C’est la promesse de l’IA beauté de quatrième génération d’Arbelle.

Qu’est-ce qui différencie cette génération ?

Les premiers outils d’IA dédiés à la beauté présentaient des limites évidentes. Les essais virtuels semblaient souvent plats, irréalistes, incapables de restituer les textures et les finitions réelles. Les outils de recherche de teintes étaient tout aussi basiques, proposant des correspondances génériques qui ignoraient les nuances et ne reflétaient pas fidèlement les carnations.

La quatrième génération d’IA beauté d’Arbelle change la donne en combinant visualisation réaliste, recherche de teintes inclusive et conseils intelligents dans un système intelligent et fluide qui :

  • Comprend la diversité. Basé sur l’échelle de teintes de peau Monk, le sélecteur de teintes propose des correspondances précises pour toutes les catégories démographiques.
  • Propose des personnalisations. Les recommandations s’adaptent en temps réel aux besoins et au contexte uniques de chaque acheteur.
  • Guide plutôt que submerge. Au lieu de submerger les acheteurs avec des centaines de références, l’IA réduit les options en fonction des préférences, du teint, du cas d’utilisation et du comportement passé.
  • Apprend et informe. Chaque essai, chaque teinte ignorée ou chaque article ajouté au panier devient un point de données qui affine les recommandations et la stratégie produit.
  • Permet des parcours interactifs. Grâce à l’IA conversationnelle ArbelleGPT, les clients peuvent poser des questions, explorer et essayer des produits instantanément, comblant ainsi le fossé entre commerce électronique et conseillères beauté en magasin.
  • Permet de personnaliser la marque. Les outils s’adaptent au portefeuille de la marque, au ton utilisé et aux spécificités du marché, et ne sont pas uniformisés.

Résoudre les principaux défis du secteur de la beauté

1. Le paradoxe de l’assortiment des teintes

Même avec des gammes de teintes plus larges, les incompatibilités restent l’une des principales causes de retours, coûtant aux marques entre 20 et 65% de la valeur des produits.

Le Shade Finder d’Arbelle, est le premier outil de recherche de teintes véritablement inclusif au monde. Il résout ce problème en proposant des correspondances précises pour toutes les carnations. Les clients peuvent obtenir des correspondances instantanées et tester virtuellement leur teinte avant d’acheter, ce qui réduit les retours et renforce la confiance dans l’achat.

2. Fatigue décisionnelle

Un choix trop vaste sans aide conduit à l’indécision et à l’abandon des achats. En effet, des études montrent que 74% des acheteurs abandonnent leur panier lorsqu’ils sont submergés par un choix trop vaste. Le test virtuel, associé à des moteurs de recommandation intelligents, permet de réduire les options aux plus pertinentes, ce qui réduit les frictions et augmente les conversions.

3. Manque de données exploitables

Les marques ont souvent du mal à interpréter les intentions des clients au-delà des analyses de base. Les solutions d’IA beauté de quatrième génération génèrent un flux riche de signaux en temps réel : quelles teintes sont les plus testées, où se produisent les abandons, à quelle fréquence certains looks sont recréés, et bien plus encore. Ces informations éclairent toutes les décisions — de la gestion des stocks à l’élargissement de la gamme de teintes — garantissant que les lancements de produits s’appuient sur des données et non sur des conjectures.

ArbelleGPT : une nouvelle couche d’intelligence

La dernière avancée en matière d’IA beauté réside dans les assistants conversationnels qui s’intègrent de manière transparente dans le parcours d’achat. ArbelleGPT agit comme une conseillère personnelle, toujours disponible et jamais générique.

– Pour les clientes, cela simplifie les achats grâce à des conversations guidées : « Quelle teinte me convient pour un look naturel au bureau ? » ou « Puis-je essayer virtuellement cette teinte de rouge à lèvres ? » Contrairement à d’autres solutions, ArbelleGPT est le seul assistant virtuel qui associe des recommandations de produits intelligentes à des essais virtuels en direct, directement dans la conversation. Cette approche « essayer avant d’acheter » à fait ses preuves ; elle renforce la confiance et favorise les conversions d’une manière qu’aucun chatbot statique ne peut égaler.
– Pour les marques, elle fournit une couche de données inégalée : non seulement sur ce que les clientes ont acheté, mais aussi sur ce qu’elles ont demandé, comparé et hésité à acheter.

En combinant des essais immersifs et des conseils conversationnels, ArbelleGPT comble le fossé entre les attentes des consommateurs et la stratégie des marques, ce que les générations précédentes d’IA beauté n’avaient pas réussi à faire.

Ce que les marques doivent faire maintenant

Adopter l’IA beauté de 4e génération ne consiste pas seulement à mettre en œuvre une nouvelle technologie, mais aussi à remodeler le fonctionnement d’une marque.

1. Commencez par l’inclusivité. Assurez-vous que vos outils d’IA sont basés sur des données qui reflètent la diversité des groupes de consommateurs.
2. Intégrez, n’isolez pas. Utilisez Shade Finder, Virtual Try-On et l’IA conversationnelle comme un écosystème unifié plutôt que comme des modules complémentaires autonomes.
3. Tirez parti des informations pour élaborer votre stratégie. Considérez chaque interaction numérique comme une source d’informations sur les produits.
4. Concentrez-vous sur le retour sur investissement, pas seulement sur la nouveauté. Mesurez les performances en termes de conversions, de réduction des retours et de valeur vie client.

Obtenez des résultats mesurables grâce à l’IA beauté de 4e génération

La beauté ne consiste plus à offrir davantage, mais à offrir ce qu’il faut.

L’IA de quatrième génération d’Arbelle combine des expériences immersives, une mise en correspondance inclusive, des recommandations intelligentes et une assistance conversationnelle riche. Résultat : moins de retours, une demande plus claire et des stratégies commerciales fondées sur des données réelles.

Prêt à passer des outils qui éblouissent aux solutions qui donnent des résultats mesurables ? Contactez-nous pour découvrir notre démo et voir ce que l’IA beauté d’Arbelle peut faire pour votre marque.