#資料蒐集力
- 美妝市場的兩大挑戰：
- 消費者喜好變化太快但產品開發時間卻太長：美妝產品為了因應消費者喜好與市場分析開發最適合的產品，在產品定位上常耗時許多，如何縮短開發上市週期，利用科技精準地進行新產品的定位，這是第一個演算法能力。
- 快速變化的營銷環境與行銷傳播方法 ：美妝品一上市，開始無數的選擇題，該使用哪種行銷工具？還是明星KOL代言？調性走本土風還是國際時尚？平台要選臉書還是論壇？海量的營銷方式和有限的預算，是美妝營銷面前的選擇難題。
- 所以如何快速抓住機會，提高行銷精準度，並從海量資訊中抓住可用資源，用最大的籌碼去應對未來的挑戰 ？就需要具備4種資料蒐集力：
- 全面收集消費者資料：對美妝品牌來說，第一步也是需要擁有一個核心的消費者洞察資料庫，如何在各個平台上收集到消費者行為資料，對於品牌來說是重要的整合課程。
- 資料演算法與產品團隊合作，以數據方式創新新產品研發：未來，美妝產品團隊應該透過資料演算法，提取多種面向資訊並運用在產品研發。
- 確保營銷每一步，都擁有資料佐證： 如何利用海量中洞察出品牌、產品及消費者並貫穿出一個從策略、創意、媒介、傳播等全方位計算。
- 資料和服務相結合，推薦更個性化的產品：理解消費者的護膚需求，生產相關產品，更重要的是向消費者提供個性化的產品服務。
- 在競爭越來越激烈的美妝行業中，從產品研發到產品賣點再到行銷上市，如何貫穿「創造力+演算法」的支援，不僅是對勝率的保證也是對「人的經驗」的修正與實證。
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