Nền Tảng Sử Dụng AI Để Đánh Giá Nhu Cầu Làm Đẹp Cá Nhân Đây Là Những Gì Chúng Tôi Đã Học Được

    Trong lĩnh vực làm đẹp và chăm sóc da, cuộc cách mạng cá nhân hóa đang được thúc đẩy bởi Trí tuệ Nhân tạo (AI). Một công ty phần mềm như Revieve đang dẫn đầu xu hướng này bằng cách sử dụng AI và thực tế tăng cường (Augmented Reality - AR) để cung cấp các đề xuất chăm sóc da, trang điểm, chăm sóc tóc và nhiều dịch vụ khác được điều chỉnh theo nhu cầu riêng của từng người dùng.

    Revieve hợp tác với nhiều thương hiệu và nhà bán lẻ lớn, tích hợp các công cụ của mình vào cả trải nghiệm mua sắm trực tuyến và tại cửa hàng.

Cách AI Phân tích Nhu cầu Làm đẹp

    Các công cụ AI của Revieve được phát triển với sự đóng góp của các bác sĩ da liễu và được đào tạo trên một tập dữ liệu khổng lồ gồm hơn năm triệu hình ảnh. Chúng sử dụng mô hình thị giác máy tính (computer vision) tiên tiến để phân tích khuôn mặt và làn da của người dùng, sau đó đưa ra các khuyến nghị cá nhân hóa dựa trên dữ liệu thu thập được.

    Công cụ này đã mở rộng từ "huấn luyện viên" chăm sóc da AI ban đầu (ra mắt năm 2021) để bao gồm các cố vấn chuyên sâu hơn như: AI Skincare Advisor (Cố vấn Chăm sóc Da AI), AI Makeup Advisor (Cố vấn Trang điểm AI) và AI Foundation Matching (Công cụ Kết hợp Kem nền AI). Các công cụ này phân tích tông da, kết cấu, đặc điểm khuôn mặt và nhiều yếu tố khác.

Trải nghiệm Sử dụng Công cụ Phân tích Da

    Quy trình phân tích da mặt bằng AI thường diễn ra đơn giản và nhanh chóng:

1. Chuẩn bị: Người dùng được khuyến nghị búi tóc gọn gàng và không trang điểm, không đeo kính. Họ sẽ trả lời một bảng câu hỏi ngắn để chia sẻ thêm về loại da và các mối quan tâm cá nhân.
2. Quét khuôn mặt: Người dùng cấp quyền truy cập camera hoặc tải lên một bức ảnh. Hệ thống AI sẽ cung cấp phản hồi về ánh sáng và vị trí chụp để đảm bảo bức ảnh rõ nét nhất cho việc phân tích.
3. Phân tích: Công cụ AI quét khuôn mặt để đánh giá nhiều chỉ số, bao gồm các vấn đề da cụ thể (như nếp nhăn, mụn, đốm nâu) và đưa ra điểm số tổng thể về tình trạng da.

    Sau khi phân tích, AI sẽ đề xuất các sản phẩm cụ thể từ trang web đối tác. Quan trọng hơn, nó giải thích lý do tại sao những sản phẩm này phù hợp với người dùng và xây dựng một quy trình chăm sóc da dựa trên dữ liệu được chia sẻ. Người dùng có thể lưu trữ kết quả phân tích và quét lại sau này, cho phép AI cập nhật theo sự thay đổi của làn da và theo dõi tiến trình cải thiện.

    Nhìn chung, công nghệ này đang biến quy trình chọn sản phẩm làm đẹp từ một thử thách phức tạp thành một trải nghiệm cá nhân hóa, dựa trên dữ liệu và hiệu quả hơn.