Premium Beauty News - Beauty Matching Engine (BME) n’est pas votre première aventure entrepreneuriale dans la beauty tech ?
Nidhima Kohli - Il y a cinq ans, j’ai développé un outil appelé My Beauty Matches (MBM). Il aide les consommateurs à trouver les meilleurs produits pour eux-mêmes à l’aide d’un questionnaire. Ils reçoivent ainsi des recommandations de produits personnalisées en fonction de leurs réponses et peuvent ensuite les acheter en ligne via les détaillants suggérés avec des comparatifs de prix. Pour développer cet outil, nous avions identifié des ingrédients clés et des allégations correspondants à chaque besoin. C’est outil adapté aux soins comme à toutes les catégories beauté, du maquillage aux capillaires en passant par les parfums.
Premium Beauty News - Pourquoi développer un nouveau concept ?
Nidhima Kohli - Nous voulions lancer une solution plug-in B2B en marque blanche pour les marques et les détaillants beauté, afin qu’ils puissent proposer à leurs clients un assistant digital, mais aussi les aider à personnaliser leur parcours client, avec des produits complémentaires à acheter, des promotions, des e-mails, les pages de listings produits, etc. Le tout en utilisant les masses de données recueillies sur cinq ans via MBM.
Il existe actuellement sur le marché de nombreuses solutions de personnalisation à 360 degrés qui sont excellentes, mais qui ne sont pas spécifiques à la beauté et ne permettent l’augmentation de 400% des ventes que nous pouvons atteindre avec une solution spécifique à la beauté. Ou alors il leur faut 3 à 6 mois de paramétrages manuels pour atteindre ces résultats. Notre solution offre des résultats dès le premier jour.
La solution Beauty Matching Engine (BME) aide les entreprises à offrir à leurs clients une expérience d’achat personnalisée avec ou sans l’assistante beauté numérique. Lorsqu’ils répondent au questionnaire en ligne, les consommateurs reçoivent une coefficient en pourcentage, pour voir quels produits correspondent le mieux à leurs besoins, ce coefficient s’optimise en permanence, contrairement à un diagnostic général classique. La technologie d’IA explique également au client pourquoi le produit lui est recommandé.
Premium Beauty News - Comment cela fonctionne-t-il ?
Nidhima Kohli - En fusionnant l’intelligence artificielle et les data propres à la beauté, le plug-in BME applique des algorithmes d’apprentissage machine dynamiques pour identifier des modèles nuancés au sein de masses de données consomateurs. En d’autres termes BME peut, par exemple, identifier les produits préférés selon l’âge et les besoins/problèmes de chaque peau. Plus les consommateurs visitent la boutique en ligne, plus nous avons d’informations, plus l’outil apprend (en plus de notre base de données de 5 ans).
Le moteur réduit ainsi les options proposées aux clients, en prédisant le produit qu’il est le plus susceptible d’acheter, ce qui augmente les ventes et la fidélité. BME personnalise les recommandations de produits, les produits associés, les campagnes e-mails. Au final, il améliore les taux conversions de 30 à 600%.
Les plateformes de beauté en ligne ont une offre de produits pléthorique et les recommandations ne sont pas toujours précises en termes de teint, de couleur de rouge à lèvres ou d’épaisseur de cheveux par exemple. Cela peut dégrader le taux conversion en raison de recommandations incorrectes ou du fait d’un choix trop large. En outre, sans données ciblées appropriées, les visites des consommateurs sont moins fréquentes ou conduisent à moins de conversion.
Premium Beauty News - Cette solution peut-elle être mis en œuvre sur n’importe quelle plate-forme / site Web ? Comment cela fonctionne-t-il pour le consommateur ?
Nidhima Kohli - Pour le consommateur, c’est complètement transparent. Ils peuvent cliquer sur l’« Assistant Vitruel » ou tout autre coup de pouce sur le site web pour lancer le quiz et obtenir des recommandations. Ils doivent répondre à un questionnaire de diagnostic leur demandant - par exemple - leur type de peau, leurs problèmes de peau et de cheveux, leurs produits ou parfums préférés.
L’outil peut être installé directement sur le site d’une marque ou la boutique en ligne d’un détaillant. Nous le connectons simplement au-dessus du site existant (plug-in Javascript/API) sans modifier la conception ou l’expérience d’achat. C’est juste une aide supplémentaire pour orienter le consommateur. Nous avons juste besoin d’un flux de produits et la configuration par la marque ou le détaillant ne prend que 1 à 2 heures.
Le questionnaire peut être personnalisé selon la catégorie de la marque.
Nous avons mis en oeuvre BME au Royaume-Uni avec The French Pharmacy. Ils avaient besoin d’une solution de personnalisation beauté pour leur site et d’un consultant en beauté numérique pour que les recommandations en ligne soient à la hauteur de celles faites en magasin. La technologie sur mesure a été super rapide et facile à mettre en œuvre, ne nécessitant que quelques heures de la part du fondateur. Ils ont déjà vu une hausse de 50% de l’AoV (valeur moyenne des commandes), et une augmentation de 400% des taux de conversion en ventes.
L’outil offre également aux sociétés un tableau de bord analytique avec un profil beauté granulaire et des statistiques de consommation permettant de personnaliser les communications sur les réseaux sociaux, les e-mails, etc. Il peut être mis en œuvre en ligne, par e-mail ou en magasin pour chaque catégorie de beauté.
Premium Beauty News - Vous avez récemment rejoint l’accélérateur de start-up Beauty Tech L’Oréal à la Station F à Paris. Comment cela vous aide-t-il ?
Nidhima Kohli - Le programme s’adresse aux start-ups Beauty Tech en phase de démarrage. BME a rejoint le programme en février, ce qui nous donne accès aux ressources de L’Oréal mais aussi au mentorat business et au réseau d’investisseurs. Station F et L’Oréal organisent également leurs propres événements pour nous aider à évoluer et à acquérir plus de compétences. C’est une vraie chance et un avantage dans notre monde compétitif, dont je suis vraiment reconnaissante.
