Güzellik ve sağlık ürünleri söz konusu olduğunda, tüketiciler içerik maddeleri, bilimsel bilgiler ve ürün formatları hakkında bilgi sahibi olmak istiyor. Ayrıca, yapılan yorumları inceliyorlar, sosyal medyada kanıt arıyorlar ve yeni trendleri denemekten memnuniyet duyuyorlar.
AWISEE verilerine göre, güzellik ürünleri artık %87 oranında sosyal medya platformları üzerinden keşfediliyor. Dahası, Revance adına Talker Research tarafından yapılan yakın tarihli bir ankete göre, 30–54 yaş arası ABD'li yetişkinlerin %91'i, içerik maddelerine bugün geçmişe kıyasla hiç olmadığı kadar dikkat ettiklerini belirtiyor.
Müşteri talepleri önemlidir ve, trendler hızla değişir: Biz de buna ayak uydurmalıyız. Bu nedenle, Unilever’in 12,8 milyar € değerindeki Güzellik ve Sağlık kategorisinde, inovasyon sürecimizi daha önce hiç görülmemiş bir hızla ilerletmek amacıyla yapay zeka, otomasyon ve makine öğreniminden yararlanıyoruz.
Yapay zeka destekli içgörüleri inovasyona dönüştürme
İnovasyon sürecimizin başlangıç noktasında her zaman tüketiciyi, ihtiyaçlarını, isteklerini ve arzularını gözettik. Artık teknolojiyi kullanarak marka algısını, toplulukların gündemlerini, etkileşimi ve arama terimlerini analiz ederek tüketici içgörülerini %60 daha hızlı değerlendirebiliyor ve kültürde gerçek tartışmaları harekete geçiren unsurları ortaya çıkarabiliyoruz. Buna göre, sosyal medya, arama motorları, perakende sektörü ve rakiplerin faaliyetleri gibi 1.000'den fazla harici veri kaynağının aylık bazda otomatik analizi, ekiplerimize ortaya çıkan trendler hakkında gerçek zamanlı ve küresel bir genel bakış sağlıyor.
Bu dönüşümün merkezinde ise, benzersiz ve her zaman aktif durumdaki yapay zeka tabanlı analiz araçlarımız yer alıyor. Trendler tespit edildikten sonra, uzmanlarımız bulgularını kendi Ar-Ge veri tabanlarımızla birleştirerek bunları eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmek üzere yeni yapay zeka araçlarını kullanıyor. Bu sayede, hammadde kütüphanelerimizi, formülasyon denemelerimizi, duyusal testlerimizi, tüketici araştırmalarımızı, ambalaj özelliklerimizi ve ürün iddialarımızı hızla inceleyebiliyor; tüketicilerin ihtiyaç ve isteklerine uygun, bilim temelli etkili yeni ürünleri nasıl tasarlayacağımızı belirleyebiliyoruz.
Daha şimdiden formülasyon döngülerini beş ila altı turdan sadece bir veya iki tura indirmeyi başardık. Konseptten Ar-Ge özetine kadar geçen süre de aylardan günlere indirildi. Ayrıca, ürün iddiası oluşturma sürecimiz %75 daha hızlı hale geldi.
Dijital testler, insan deneyimi ile buluşuyor
Ar-Ge süreçleri boyunca biriktirdiğimiz zengin veri havuzunun analizi de, yapay zekayı kullandığımız bir başka alan olarak öne çıkıyor. Sahip olduğumuz muazzam miktardaki biyolojik veriyi incelememize ve karmaşık araştırmaları rekor sürede tamamlamamıza olanak tanıyan, yapılandırılmış ve standartlaştırılmış veri kümeleri oluşturmaya yatırım yaptık.
Bu kapsamda, sanal çalışma grupları ile ilerliyoruz: Unilever’in mikrobiyom veri setlerinden oluşturulan, yapay zeka tarafından üretilmiş örnek gruplar. Bu dijital ikizler sayesinde, yaş, cilt tipi, saç tipi, coğrafi konum vb. kriterlere göre belirli grupların formüllere, konseptlere, iddialara ve duyusal özelliklere nasıl tepki vereceğini değerlendirebilmekteyiz. Aynı anda 2.500 civarında deneği analiz edebilmemiz bize zaman ve maliyet tasarrufu sağlıyor.
Unilever’in kendi yapay zeka destekli asistanı olan “Ar-Ge Asistanımız”, bir asırdan fazlasına ait araştırmaların sonucu olan 150.000’den fazla bilimsel belgeyi birbirine bağlayarak, dünyanın dört bir yanındaki bilim insanlarımızın kendi ana dillerinde bilgi sorgulamalarına olanak tanıyor.
Bunu gerçek ortam testlerinin yerine kullanmıyoruz; ancak bu, uzmanlarımızın muazzam miktarda veriye daha hızlı erişip inceleyebilmesi için paha biçilmez bir yöntem sunuyor.
Yapay zeka araştırmalarından çıkan gerçek ürünler
Dove’un Damage Therapy serisi bilimsel verilerle desteklenen başarılı ürün tasarım örneklerinden biridir. Bu seri, ısı ile şekillendirme ve boyama işlemlerinden kaynaklanan günlük hasar sonucu kaybedilen saç proteinlerinin yeniden takviyesini sağlayan Bio-Protein Care teknolojisini içermektedir.
Malzeme İnovasyon Fabrikamızdaki bilim insanları, nano ölçekte yapıları görselleştirmek ve saç özelliklerine yönelik 100.000'den fazla veri noktasını incelemek için gelişmiş ölçüm yöntemleri ve dünya çapında öncü robotik teknolojilerinden yararlandı. Bu da formüllerin saç teline nasıl etkili bir şekilde nüfuz edebileceğini anlamalarına yardımcı oldu.
O dönemden bu yana Dove Damage Therapy ürününde kullanılan aktif bileşenler için beş patent başvurusu yapmış durumdayız ve bu da en büyük markamızın büyümesine hız kazandırıyor. Dove, yılın üçüncü çeyreğinde 35'ten fazla ülkede Damage Therapy serisinin başarılı bir şekilde pazara sürülmesinin de desteğiyle, 2025’te çift haneli büyüme kaydetti.
İnovasyonun bir sonraki evresi
“4.500 araştırmacımız için yapay zeka sadece zaman kazandıran bir araç değil. Aynı zamanda keşfetme, iş birliği yapma ve yenilik üretme biçimimizi değiştiriyor,” diyor Unilever Güzellik & Sağlık kategorisi Ar-Ge Direktörü Jason Harcup.
“Yapılandırılmış veriler, yapay zeka ve insan yaratıcılığı, Ar-Ge alanında nelerin mümkün olduğunu yeniden tanımlıyor ve Unilever’de inovasyonun yeni dönemini şekillendiriyor,” diye ekliyor.
Sıkça Sorulan Sorular
-
Unilever Güzellik ve Sağlıklı Yaşam bölümünde yapay zeka ürün geliştirme sürecini nasıl hızlandırıyor?
Yapay zeka, Unilever’in Güzellik ve Sağlık ekiplerindeki uzmanların tüketici içgörülerini eskisinden %60 daha hızlı analiz etmesini mümkün kılarak formülasyon döngülerini beş veya altı turdan sadece bir veya ikiye indiriyor ve konsept aşamasından Ar-Ge brifingine kadar geçen süreyi aylardan günlere kısaltıyor. Buna göre, yeni ürün iddiası oluşturma sürecimiz %75 daha hızlı hale geldi. Bu gelişmeler sayesinde Unilever ekipleri, bir tüketici eğilimini tespit etmekten bilimsel temelli bir ürün çözümünü geliştirmeye kadar olan süreci geçmişte mümkün olmayan bir hızda gerçekleştirebiliyor.
-
Unilever, farklı tüketici gruplarına yönelik ürünler geliştirmek için yapay zekayı nasıl kullanıyor?
Ekiplerimiz, Unilever’in mikrobiyom veri setlerini temel alarak çeşitli demografik grupları temsil eden sanal çalışma grupları oluşturmak için yapay zekadan faydalanıyor. Bu sayede bilim insanları, herhangi bir fiziksel test yapılmadan önce belirli tüketici kesimlerinin yeni formüllere, konseptlere, taleplere ve duyusal özelliklere nasıl tepki vereceğini değerlendirebiliyor. Unilever, yaklaşık 2.500 sanal deneği aynı anda analiz edebiliyor. Bu yöntem gerçek dünya deneylerinin yerini almasa da, Ar-Ge sürecinin ilk aşamalarında hem süreyi hem de maliyeti belirgin derecede azaltıyor.
-
Unilever, güzellik trendlerini takip etmek için yapay zekayı nasıl kullanıyor?
Ekiplerimiz, sosyal medya, arama motorları, perakende platformları ve rakip faaliyetlerini kapsayan 1.000'den fazla harici veri kaynağını aylık bazda otomatik olarak analiz etmek ve ortaya çıkan trendleri gerçek zamanlı tespit etmek için yapay zekadan faydalanıyor. Yeni araçlar, güzellik ve sağlık konularında kültürel tartışmaları gerçekte neyin tetiklediğini ortaya çıkarmak amacıyla, marka algısını, tüketici gündemlerini, etkileşim kalıplarını ve arama davranışlarını öne çıkarıyor. Bu kesintisiz bilgi, ürün geliştirme sürecine doğrudan aktarılarak Unilever’in Ar-Ge ekiplerinin trendlere hızlı bir şekilde yanıt vermesine olanak tanıyor.