Đối với sản phẩm làm đẹp và chăm sóc sức khỏe, người tiêu dùng thường muốn hiểu rõ hơn về thành phần, định dạng sản phẩm và nền tảng khoa học. Họ thường đọc đánh giá, tìm chia sẻ từ trải nghiệm thực trên mạng xã hội và hào hứng trải nghiệm xu hướng mới.
Theo dữ liệu từ AWISEE, hiện nay 87% quá trình khám phá sản phẩm làm đẹp diễn ra trên các nền tảng mạng xã hội; đồng thời, một khảo sát gần đây của Talker Research thay mặt Revance cho thấy 91% người trưởng thành tại Mỹ trong độ tuổi 30–54 cho biết họ quan tâm đến thành phần sản phẩm hơn bao giờ hết.
Công dụng sản phẩm là cốt lõi, xu hướng lại thay đổi không ngừng - và chúng tôi cũng phải bắt kịp. Đó là lý do chúng tôi ứng dụng AI, tự động hóa và học máy (machine-learning) trên toàn bộ mảng kinh doanh ngành hàng Làm đẹp & Sức khỏe trị giá 12,8 tỷ euro để đẩy mạnh quy trình đổi mới vượt xa mọi giới hạn.
Chuyển hóa thông tin chuyên sâu từ AI thành đột phá đổi mới sáng tạo
Quy trình đổi mới sáng tạo của chúng tôi luôn bắt đầu từ người tiêu dùng — từ việc thấu hiểu nhu cầu, mong muốn và khát khao của họ. Giờ đây, chúng tôi có thể tìm hiểu chuyên sâu về tâm lý người tiêu dùng nhanh hơn tới 60%, nhờ ứng dụng công nghệ để phân tích cảm nhận về thương hiệu, mức độ thảo luận, tương tác và các từ khóa tìm kiếm, qua đó làm rõ điều gì thực sự đang thúc đẩy đối thoại trong văn hóa tiêu dùng. Hơn 1.000 nguồn dữ liệu bên ngoài — bao gồm mạng xã hội, lượt tìm kiếm, hoạt động bán lẻ và động thái từ đối thủ cạnh tranh — được tự động phân tích mỗi tháng nhằm mang đến cho đội ngũ của chúng tôi bức tranh toàn cầu về các xu hướng đang thịnh hành theo thời gian thực.
Trọng tâm của việc chuyển đổi này chính là những công cụ AI độc quyền, hoạt động liên tục của chúng tôi để khai thác góc nhìn chuyên sâu. Sau khi xác định được xu hướng, các chuyên gia tiếp tục sử dụng công cụ AI mới để chuyển hóa chúng thành các thông tin có thể áp dụng thực tiễn, bằng cách kết hợp kết quả phân tích với chính các cơ sở dữ liệu nghiên cứu nội bộ của Unilever. Điều này cho phép chúng tôi nhanh chóng khai thác thư viện thành phần, thử nghiệm công thức, đánh giá cảm quan, nghiên cứu người tiêu dùng, tiêu chuẩn bao bì và công dụng — từ đó xác định cách phát triển sản phẩm khoa học hiệu quả, đáp ứng đúng nhu cầu và mong muốn của người tiêu dùng.
Hiện nay chúng tôi đã có thể rút ngắn số chu kì phát triển công thức từ 5-6 xuống chỉ còn 1-2 chu kì. Thời gian quá trình đi từ ý tưởng đến bản định hướng nghiên cứu cũng được giảm từ vài tháng xuống chỉ còn vài ngày. Đồng thời, quy trình phát triển công dụng sản phẩm hiện nay đã nhanh hơn tới 75%.
Kết hợp thử nghiệm số hóa với trải nghiệm thực tế
Một cách ứng dụng AI khác chính là khai thác kho dữ liệu đồ sộ được tích lũy xuyên suốt các quy trình nghiên cứu. Chúng tôi đã đầu tư xây dựng các bộ dữ liệu có cấu trúc chuẩn hóa, cho phép khai thác khối lượng dữ liệu sinh học khổng lồ mà Unilever sở hữu, giúp hoàn thành những nghiên cứu phức tạp trong thời gian kỷ lục.
Trong đó, chúng tôi đang ứng dụng các “nhóm mẫu ảo” (virtual cohorts): Nhóm mẫu được AI tạo ra dựa trên bộ dữ liệu hệ vi sinh của Unilever. Thông qua các “bản sao số” (digital twins) này, chúng tôi có thể đánh giá cách từng kiểu người — dựa trên độ tuổi, loại da, loại tóc, vị trí địa lý và nhiều yếu tố khác — phản ứng với công thức sản phẩm, ý tưởng, công dụng và trải nghiệm cảm quan. Chúng tôi có thể đồng thời phân tích khoảng 2.500 đối tượng, giúp cắt giảm đáng kể thời gian và chi phí.
“R&D Assistant” — trợ lý AI do chính Unilever phát triển — cũng đang kết nối hơn 150.000 tài liệu khoa học được tích lũy từ nghiên cứu trong hơn một thế kỷ, cho phép các nhà khoa học của Unilever trên toàn cầu truy vấn thông tin chuyên sâu bằng chính ngôn ngữ của họ.
Chúng tôi không thay thế thử nghiệm thực tế, nhưng đây là một phương pháp quan trọng giúp các chuyên gia tiếp cận và khai thác lượng dữ liệu khổng lồ nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Sản phẩm được kiến tạo từ nghiên cứu AI
Đổi mới dựa trên AI đã góp phần cho ra nhiều màn ra mắt sản phẩm mới, giúp thúc đẩy tăng trưởng cho nhiều thương hiệu — tiêu biểu như dòng Hydra Miracle của Pond’s Skin Institute. Thành phần nổi bật của dòng sản phẩm này là công nghệ Cera-Hyamino™ — kết hợp giữa pro-ceramides, các hoạt chất tăng cường hyaluronic và GAP amino, được phát triển nhằm củng cố hàng rào bảo vệ da và dưỡng ẩm lâu dài.
Công dụng sản phẩm vô cùng ấn tượng: Tăng độ bền hàng rào bảo vệ da gấp 67 lần, tăng độ ẩm 100%, cùng kết quả lâm sàng cho thấy làn da được cấp ẩm nhiều hơn 78% ngay từ ngày đầu sử dụng. Tất cả khó có thể thành hiện thực nếu không có AI. Các nhà khoa học của chúng tôi đã phát triển công nghệ Cera-Hyamino™ với tốc độ vượt trội nhờ công cụ số hóa có khả năng phân tích dữ liệu microbiome và phát hiện những mối liên kết mà con người gần như không thể tự nhận ra.
Một trường hợp thành công khác về phát triển sản phẩm dựa trên nền tảng khoa học chính là dòng Dove Damage Therapy, với công nghệ Bio-Protein Care giúp bổ sung lượng protein tóc bị mất đi do những tác động thường gặp như dung nhiệt tạo kiểu và nhuộm tóc màu.
Các nhà khoa học tại Trung tâm Materials Innovation Factory của chúng tôi đã sử dụng công nghệ đo lường tiên tiến cùng nguồn lực robot hàng đầu thế giới để trực quan hóa cấu trúc ở cấp độ phân tử và phân tích hơn 100.000 điểm dữ liệu về đặc tính của tóc. Điều này giúp họ hiểu rõ cách các công thức dưỡng chất thẩm thấu hiệu quả vào sợi tóc.
Kể từ đó, chúng tôi đã nộp năm bằng sáng chế cho các hoạt chất được sử dụng trong Dove Damage Therapy, và dòng sản phẩm này đang trở thành động lực tăng trưởng cho thương hiệu lớn nhất của chúng tôi. Dove ghi nhận mức tăng trưởng hai chữ số trong năm 2025, một phần nhờ việc triển khai thành công dòng Damage Therapy tại hơn 35 quốc gia trong quý III.
Kỷ nguyên tiếp theo của đổi mới sáng tạo
“Đối với 4.500 nhà nghiên cứu của chúng tôi, AI không đơn thuần là một công cụ để tiết kiệm thời gian. AI đang thay đổi cách chúng tôi khám phá, hợp tác và đổi mới,” Jason Harcup, Giám đốc Phòng nghiên cứu của Ngành Làm đẹp & Sức khỏe Unilever, chia sẻ.
“Dữ liệu cấu trúc, AI và sức sáng tạo của con người đang tái định nghĩa tiềm năng trong lĩnh vực nghiên cứu, đồng thời định hình kỷ nguyên đổi mới tiếp theo tại Unilever,” ông cho biết thêm.
Câu hỏi thường gặp
-
AI đang đẩy nhanh quá trình phát triển sản phẩm tại Ngành hàng Làm đẹp & Sức khỏe Unilever như thế nào?
AI đang giúp các chuyên gia thuộc ngành hàng Làm đẹp & Sức khỏe của Unilever phân tích thông tin chuyên sâu về người tiêu dùng nhanh hơn tới 60% so với trước đây, rút ngắn số chu kì phát triển công thức từ 5-6 xuống chỉ còn 1-2 chu kì, đồng thời giảm thời gian cho phòng nghiên cứu từ lúc lên ý tưởng đến khi hoàn tất bản định hướng từ vài tháng xuống chỉ còn vài ngày. Quy trình dựng công dụng sản phẩm hiện cũng nhanh hơn tới 75%. Tổng hòa những cải tiến này cho phép các đội ngũ của Unilever chuyển từ việc phát hiện xu hướng tiêu dùng sang phát triển sản phẩm dựa trên nền tảng khoa học với tốc độ nhanh đến khó tin.
-
Unilever đang ứng dụng AI như thế nào để phát triển sản phẩm cho các nhóm người tiêu dùng khác nhau?
Đội ngũ của chúng tôi đang sử dụng AI để tạo ra các “nhóm mẫu ảo” (virtual cohorts) đại diện cho nhiều nhóm phân khúc khác nhau, dựa trên bộ dữ liệu microbiome của Unilever. Điều này cho phép các nhà khoa học đánh giá cách phân khúc người tiêu dùng cụ thể phản ứng với các công thức mới, ý tưởng, công dụng và trải nghiệm cảm quan trước khi tiến hành bất kỳ thử nghiệm thực tế nào. Unilever có thể đồng thời phân tích khoảng 2.500 đối tượng ảo, giúp giảm đáng kể thời gian và chi phí trong giai đoạn nghiên cứu ban đầu mà không cần thay thế các thử nghiệm thực tế.
-
Unilever sử dụng AI như thế nào để theo dõi các xu hướng làm đẹp?
Đội ngũ của chúng tôi đang ứng dụng AI để tự động phân tích hơn 1.000 nguồn dữ liệu mỗi tháng — bao gồm mạng xã hội, công cụ tìm kiếm, nền tảng bán lẻ và hoạt động từ đối thủ cạnh tranh — nhằm nhận diện các xu hướng mới nổi theo thời gian thực. Công cụ mới giúp làm nổi bật cảm nhận thương hiệu, mức độ thảo luận của người tiêu dùng, hành vi tương tác và xu hướng tìm kiếm, qua đó xác định điều gì thực sự đang thúc đẩy thảo luận trong văn hóa tiêu dùng, xoay quanh lĩnh vực làm đẹp và chăm sóc sức khỏe. Nguồn dữ liệu thông minh hoạt động liên tục được tích hợp trực tiếp vào quy trình phát triển sản phẩm, cho phép đội ngũ nghiên cứu sản phẩm của Unilever nhanh chóng nắm bắt và phản hồi trước các xu hướng thị trường.