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比皮肤更深
雅芳的社区传统不仅仅是好看——它还是一门很好的科学。 借助 JMP® 和 JMP® Pro 中的文本分析工具，研发科学家挖掘消费者洞察，以激发下一代美容产品的灵感。
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挑战：在美容行业，一些最丰富的消费者洞察以调查评论、产品评论和测试反馈的形式出现。 然而，由于手动解析定性信息的耗时性质，非结构化文本历来未被充分利用。
解决方案：雅芳的研发科学家现在正在使用 JMP® 和 JMP® Pro 中的文本分析工具来挖掘以前不透明的消费者数据流。 他们通过统计方法产生的见解指导产品开发的决策。 “使用 JMP 可以让我们摆脱偏见，严格审视消费者提出的主题，”高级化学家 Elizabeth Knapp 解释说。
结果：通过将 JMP 和 JMP Pro 交给科学家，雅芳使他们能够最大限度地提高团队的消费者研究支出，并更加灵活地将消费者洞察应用于配方工作。 文本探索和情感分析帮助科学家确定专有技术的新应用，确定改进机会并优化从蓝天到开发再到内联商业产品的整个研发流程。
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凭借 135 年的化妆品专业知识，雅芳了解其受众。 这个标志性的美容品牌长期以来一直在颂扬女性的声音，并支持许多人所珍视的事业：乳腺癌研究、反饥饿运动和创业。 这些价值观有助于将雅芳的故事塑造成今天举世闻名的故事。 然而，鲜为人知的是，雅芳对消费者的关注也塑造了其突破性美背后的科学。
“化妆品本质上是情绪化的，”雅芳产品的首席科学家阿什利·哈特森说。 Hutson 是雅芳产品开发中色彩新兴领域的领导者，他说最成功的化妆品是那些能唤起情感反应的化妆品。 正如现代美的概念对很多人来说代表了很多东西一样，消费者的胃口也同样复杂。 了解消费者的需求使雅芳能够在美容行业的趋势驱动市场中保持敏捷。
文本分析从以前未使用的数据流中解锁关键洞察力
消费者洞察数据以多种不同的形式进入雅芳。 一些反馈是通过调查和焦点小组积极向消费者征求的，而另一些则是从在线产品评论或其他客户支持渠道中收集的，买家有机地分享他们的意见。 虽然使用标准统计方法更容易解析传统的定量调查，但 Hutson 表示，具有最丰富洞察力的消费者数据通常是定性的、非结构化的文本。
“JMP 在让我们最大限度地利用时间、通读调查结果和查看个人层面的回应方面发挥了至关重要的作用。 通过添加停用词或以不同方式过滤数据，我们可以获得有意义的内容并确定消费者真正在说什么，” Hutson 的同事 Elizabeth Knapp 是雅芳上游应用研究和配方设计实验室的高级化学家，她解释说。 她说，通过在 JMP 中查看消费者洞察来审查早期创意，是推动雅芳产品线面向未来以获得更好客户体验的动力。 “诀窍是弄清楚如何提取所有这些 [文本数据] 并快速完成，同时又不会忽视消费者试图传达的情绪，”她解释道。 直到最近，考虑到分析非结构化数据的时间密集性以及格式容易受到研究偏见的影响，雅芳的大部分文本数据都没有得到充分利用——或者根本没有得到利用。 然而，任何数据的未充分利用都会带来真正的底线成本。 这就是雅芳采用 JMP® 的原因，这是一款行业领先的软件，具有强大的文本分析功能，使科学家能够打开以前未开发的数据流。
统一的数据管理策略使研发科学家能够最大限度地提高他们的消费者研究支出
雅芳长期以来一直委托第三方供应商收集其全球市场的消费者研究。 然而，公司朝着日益统一的分析文化的转变以及他们对 JMP 的部署，促使管理人员将大部分工作带入内部。 雅芳现在不再为昂贵的外部合同制定预算，而是每年将成本的一小部分投资于 JMP 许可，让具有深厚产品知识的学科专家进行分析。
这种分析的民主化使研发团队能够通过设计调查工具，使其能够应用于同一产品类别中的多个项目，从而最大限度地提高其消费者研究支出。 “使用 JMP 并能够在我们的上游团队中进行 [所有分析]，这使我们能够以一种能够真正最大化这些测试资金的方式来规划研究，”Hutson 解释说。
将消费者研究保持在内部还可以让团队更好地控制和拥有数据。 “通过将 JMP 整合到我们的在线调查工具中，我们能够在一个地方收集所有数据，然后对其进行筛选以关联我们在实验室收集的不同数据，或者使用 JMP 文本分析，”克纳普补充道。
词云有助于探索雅芳 Protinol 的潜在新应用TM值技术
在雅芳研发管线的蓝天阶段工作，Knapp 探索如何制定来自美容或美容相关行业的新兴技术，以改善产品美感并提高性能。 这是一个创意空间，她和她的同事们在那里走出去寻找灵感并测试非常规的想法。
该团队的最新突破之一是 Protinol™，该技术旨在恢复受损皮肤中的胶原蛋白，使肌肤看起来更健康、更年轻。 随着 Protinol 在市场上的早期成功，Knapp 现在正在评估在其他产品线中利用该技术的新方法——这个过程涉及迭代实验室实验和消费者研究。 她的目标是确定分子的生物学终点与消费者对其价值的看法之间的联系。
“我已经能够在 [我们的在线调查工具] 中查看开放式回答问题，以更好地了解我们使用 [Protinol] 带来的好处以及消费者对这个领域的看法，”克纳普解释道。 随着数据中出现的群体开始围绕特定的喜好或理由团结起来——例如，紧肤或全天然成分——然后她可以在她的配方工作中针对产品主张。
Knapp 的调查将产品创意摆在消费者面前，并要求他们评估利弊。 “在词云中将其可视化有助于我们了解需要处理的内容以及如何确定优先级，”Knapp 解释道。 “有些事情确实在视觉上突然出现并有助于推动对话：消费者告诉我们的内容如何符合公司的总体目标？ 它有助于推动我们的测试资金最大化。”
JMP Pro 中的情绪分析可洞察两极分化的产品评论
作为 Avon 的 JMP Pro 用户之一，Knapp 还使用该工具的情绪分析功能来生成更细致入微的消费者偏好洞察。 情感分析将文本分析与预测建模相结合，以确定哪些单词和短语与手头的问题最相关，使用数据来评估术语之间关联的方向和强度。Knapp 说，这种方法势在必行，因为它消除了研究人员对消费者偏好如何分组进行推断的需要，如果手工评估定性数据，这将是必要的。
在消费者意见两极分化的情况下，情绪分析尤其重要。 了解导致产品两极分化的原因可以帮助团队确定改进产品质量和包装优化的机会。
“有了 JMP Pro，我可以利用其中一些更独特的工具，并继续改变我们在上游做事的方式，以尽可能多地利用软件，”她解释说，在最近的一个案例中，一条颜色线很快上市的产品收到的评价褒贬不一。
她解释说，在产品发布后，该团队开始监控公共领域的空间以获取反馈，包括在 avon.com 上阅读客户的产品评论。尽管该产品线的平均排名为 5 星中的 3.5 颗，但当团队深入研究数据时，他们意识到这一平均值是明显两极分化的结果：一些客户喜欢该产品，而另一些客户则对其反应非常强烈。
“它本质上是双模态的，”雅芳研发商业化技术服务组织经理黛安·达布科夫斯基解释说，她与 Knapp 合作评估了这个问题。 “只有通过 JMP Pro 中的情绪分析，我们才能很快从红色和绿色中看出发生了一些事情。”也许化妆品的色调与买家的预期不同。 也许随着磨损过程，阴影会发生变化。 这项分析的结果最终促使团队重新设计了许多被确定为有问题的色调的配方，并重新设计了产品的包装，以更准确地代表该系列的调色板。
像这样的改进机会完全属于 Dabkowski 作为雅芳全球市场监管合规和质量保证经理的职责范围。 无论产品多么受欢迎，总有办法利用研发团队深厚的产品和工艺知识。 然而，优化需要严格的数据驱动视角。 “我们在这些产品上花费了太多时间，以至于它们成了我们的宝贝。 我们有一个物镜非常重要，而 JMP 可以帮助我们做到这一点，”Dabkowski 说。
“我们可能认为消费者会以一种方式做出反应，但使用 JMP 及其文本分析 [工具] 使我们能够消除偏见，并严格查看消费者直接提出的主题……并确保我们'不会影响这些数据返回给我们的方式，”克纳普解释说。
新的数据策略和 JMP，通过节省时间和改进来验证
自推出文本分析以来，雅芳在整个研发管道中实现的产品和流程创新在许多方面证实了该公司推动统计素养和数据驱动决策文化的努力。 尽管从蓝天到开发再到内联商业产品的整个研发管道的科学家现在都有权将消费者研究作为他们标准流程的一部分，但该组织并不总是这样。 Dabkowski 解释说，作为 Minitab 用户，她在 Avon 的职业生涯早期，当现有工具包的局限性变得明显时，她开始评估其他工具。 其他人很快也纷纷效仿。
“当我向研发部门的不同工作团队介绍 JMP 时，他们参加了研讨会并说，‘哇。 JMP 可以吹走 Minitab。因此，他们终止了 Minitab 许可证并迁移到 JMP，”她回忆道。 现在，她说：“我们在很多方面都从 JMP 的应用程序中受益——不仅仅是文本分析。 我们将其用于临床应用、包装测试、实验设计。”
整个组织的 JMP 用户每年都会举办一次研讨会，并在需要额外支持时咨询 JMP 工程师和教育工作者。 但是，Dabkowski 补充说，随着通过 JMP 等工具进行的分析日益民主化，组织变得更精简、更灵活，不再需要内部统计支持：“JMP 一直是理解统计的绝佳推动者。”
雅芳高级研究科学家 Gloria Portocarrero Huang 在第一次接触 JMP 时正在物理科学部门工作，她是作为研究护肤产品生物学的工具。 “在我拥有 JMP 之前，肯定有很多工作必须手工完成。 但是一旦我获得了 JMP，我就真的抓住机会使用可以让我们敏捷地消化数据的工具，”她说，并指出 JMP 在许多情况下证实了团队早期的一些想法，但是缺乏采取行动的证据。
“JMP 不仅帮助消除了一些 [噪音] 并节省了时间，而且将其组织成一种我们可以实际使用这些信息的方式，”黄补充道。 她说，文本分析等视觉科学方法不仅推进了雅芳产品背后的科学，还帮助上游技术专家与营销合作伙伴和上层管理人员讨论消费者的需求，定义上游产品如何适应雅芳的整体日历和平台战略。 JMP 中的直观分析和可视化将对话调平，以便每个人都能理解数据——这正是知识渊博的组织的定义。
