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比皮膚更深
雅芳的社區傳統不僅僅是好看——它還是一門很好的科學。 借助 JMP® 和 JMP® Pro 中的文本分析工具，研發科學家挖掘消費者洞察，以激發下一代美容產品的靈感。
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挑戰：在美容行業，一些最豐富的消費者洞察以調查評論、產品評論和測試反饋的形式出現。 然而，由於手動解析定性信息的耗時性質，非結構化文本歷來未被充分利用。
解決方案：雅芳的研發科學家現在正在使用 JMP® 和 JMP® Pro 中的文本分析工具來挖掘以前不透明的消費者數據流。 他們通過統計方法產生的見解指導產品開發的決策。 “使用 JMP 可以讓我們擺脫偏見，嚴格審視消費者提出的主題，”高級化學家 Elizabeth Knapp 解釋說。
結果：通過將 JMP 和 JMP Pro 交給科學家，雅芳使他們能夠最大限度地提高團隊的消費者研究支出，並更加靈活地將消費者洞察應用於配方工作。 文本探索和情感分析幫助科學家確定專有技術的新應用，確定改進機會並優化從藍天到開發再到內聯商業產品的整個研發流程。
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憑藉 135 年的化妝品專業知識，雅芳了解其受眾。 這個標誌性的美容品牌長期以來一直在頌揚女性的聲音，並支持許多人所珍視的事業：乳腺癌研究、反飢餓運動和創業。 這些價值觀有助於將雅芳的故事塑造成今天舉世聞名的故事。 然而，鮮為人知的是，雅芳對消費者的關注也塑造了其突破性美背後的科學。
“化妝品本質上是情緒化的，”雅芳產品的首席科學家阿什利·哈特森說。 Hutson 是雅芳產品開發中色彩新興領域的領導者，他說最成功的化妝品是那些能喚起情感反應的化妝品。 正如現代美的概念對很多人來說代表了很多東西一樣，消費者的胃口也同樣複雜。 了解消費者的需求使雅芳能夠在美容行業的趨勢驅動市場中保持敏捷。
文本分析從以前未使用的數據流中解鎖關鍵洞察力
消費者洞察數據以多種不同的形式進入雅芳。 一些反饋是通過調查和焦點小組積極向消費者徵求的，而另一些則是從在線產品評論或其他客戶支持渠道中收集的，買家有機地分享他們的意見。 雖然使用標準統計方法更容易解析傳統的定量調查，但 Hutson 表示，具有最豐富洞察力的消費者數據通常是定性的、非結構化的文本。
“JMP 在讓我們最大限度地利用時間、通讀調查結果和查看個人層面的回應方面發揮了至關重要的作用。 通過添加停用詞或以不同方式過濾數據，我們可以獲得有意義的內容並確定消費者真正在說什麼，” Hutson 的同事 Elizabeth Knapp 是雅芳上游應用研究和配方設計實驗室的高級化學家，她解釋說。 她說，通過在 JMP 中查看消費者洞察來審查早期創意，是推動雅芳產品線面向未來以獲得更好客戶體驗的動力。 “訣竅是弄清楚如何提取所有這些 [文本數據] 并快速完成，同時又不會忽視消費者試圖傳達的情緒，”她解釋道。 直到最近，考慮到分析非結構化數據的時間密集性以及格式容易受到研究偏見的影響，雅芳的大部分文本數據都沒有得到充分利用——或者根本沒有得到利用。 然而，任何數據的未充分利用都會帶來真正的底線成本。 這就是雅芳採用 JMP® 的原因，這是一款行業領先的軟件，具有強大的文本分析功能，使科學家能夠打開以前未開發的數據流。
統一的數據管理策略使研發科學家能夠最大限度地提高他們的消費者研究支出
雅芳長期以來一直委託第三方供應商收集其全球市場的消費者研究。 然而，公司朝著日益統一的分析文化的轉變以及他們對 JMP 的部署，促使管理人員將大部分工作帶入內部。 雅芳現在不再為昂貴的外部合同製定預算，而是每年將成本的一小部分投資於 JMP 許可，讓具有深厚產品知識的學科專家進行分析。
這種分析的民主化使研發團隊能夠通過設計調查工具，使其能夠應用於同一產品類別中的多個項目，從而最大限度地提高其消費者研究支出。 “使用 JMP 並能夠在我們的上游團隊中進行 [所有分析]，這使我們能夠以一種能夠真正最大化這些測試資金的方式來規劃研究，”Hutson 解釋說。
將消費者研究保持在內部還可以讓團隊更好地控制和擁有數據。 “通過將 JMP 整合到我們的在線調查工具中，我們能夠在一個地方收集所有數據，然後對其進行篩選以關聯我們在實驗室收集的不同數據，或者使用 JMP 文本分析，”克納普補充道。
詞云有助於探索雅芳 Protinol 的潛在新應用TM值技術
在雅芳研發管線的藍天階段工作，Knapp 探索如何制定來自美容或美容相關行業的新興技術，以改善產品美感並提高性能。 這是一個創意空間，她和她的同事們在那裡走出去尋找靈感並測試非常規的想法。
該團隊的最新突破之一是 Protinol™，該技術旨在恢復受損皮膚中的膠原蛋白，使肌膚看起來更健康、更年輕。 隨著 Protinol 在市場上的早期成功，Knapp 現在正在評估在其他產品線中利用該技術的新方法——這個過程涉及迭代實驗室實驗和消費者研究。 她的目標是確定分子的生物學終點與消費者對其價值的看法之間的聯繫。
“我已經能夠在 [我們的在線調查工具] 中查看開放式回答問題，以更好地了解我們使用 [Protinol] 帶來的好處以及消費者對這個領域的看法，”克納普解釋道。 隨著數據中出現的群體開始圍繞特定的喜好或理由團結起來——例如，緊膚或全天然成分——然後她可以在她的配方工作中針對產品主張。
Knapp 的調查將產品創意擺在消費者面前，並要求他們評估利弊。 “在詞云中將其可視化有助於我們了解需要處理的內容以及如何確定優先級，”Knapp 解釋道。 “有些事情確實在視覺上突然出現並有助於推動對話：消費者告訴我們的內容如何符合公司的總體目標？ 它有助於推動我們的測試資金最大化。”
JMP Pro 中的情緒分析可洞察兩極分化的產品評論
作為 Avon 的 JMP Pro 用戶之一，Knapp 還使用該工具的情緒分析功能來生成更細緻入微的消費者偏好洞察。 情感分析將文本分析與預測建模相結合，以確定哪些單詞和短語與手頭的問題最相關，使用數據來評估術語之間關聯的方向和強度。Knapp 說，這種方法勢在必行，因為它消除了研究人員對消費者偏好如何分組進行推斷的需要，如果手工評估定性數據，這將是必要的。
在消費者意見兩極分化的情況下，情緒分析尤其重要。 了解導致產品兩極分化的原因可以幫助團隊確定改進產品質量和包裝優化的機會。
“有了 JMP Pro，我可以利用其中一些更獨特的工具，並繼續改變我們在上游做事的方式，以盡可能多地利用軟件，”她解釋說，在最近的一個案例中，一條顏色線很快上市的產品收到的評價褒貶不一。
她解釋說，在產品發布後，該團隊開始監控公共領域的空間以獲取反饋，包括在 avon.com 上閱讀客戶的產品評論。儘管該產品線的平均排名為 5 星中的 3.5 顆，但當團隊深入研究數據時，他們意識到這一平均值是明顯兩極分化的結果：一些客戶喜歡該產品，而另一些客戶則對其反應非常強烈。
“它本質上是雙模式的，”雅芳研發商業化技術服務組織經理黛安·達布科斯基解釋說，她與克納普合作評估了這個問題。 “只有通過 JMP Pro 中的情緒分析，我們才能很快從紅色和綠色中看出發生了一些事情。”也許化妝品的色調與買家的預期不同。 也許隨著磨損過程，陰影會發生變化。 這項分析的結果最終促使團隊重新設計了許多被確定為有問題的色調的配方，並重新設計了產品的包裝，以更準確地代表該系列的調色板。
像這樣的改進機會完全屬於 Dabkowski 作為雅芳全球市場監管合規和質量保證經理的職責範圍。 無論產品多麼受歡迎，總有辦法利用研發團隊深厚的產品和工藝知識。 然而，優化需要嚴格的數據驅動視角。 “我們在這些產品上花費了太多時間，以至於它們成了我們的寶貝。 我們有一個物鏡非常重要，而 JMP 可以幫助我們做到這一點，”Dabkowski 說。
“我們可能認為消費者會以一種方式做出反應，但使用 JMP 及其文本分析 [工具] 使我們能夠消除偏見，並嚴格查看消費者直接提出的主題……並確保我們'不會影響這些數據返回給我們的方式，”克納普解釋說。
新的數據策略和 JMP，通過節省時間和改進來驗證
自推出文本分析以來，雅芳在整個研發管道中實現的產品和流程創新在許多方面證實了該公司推動統計素養和數據驅動決策文化的努力。 儘管從藍天到開發再到內聯商業產品的整個研發管道的科學家現在都有權將消費者研究作為其標準流程的一部分，但該組織並不總是這樣。 Dabkowski 解釋說，作為 Minitab 用戶，她在 Avon 的職業生涯早期，當現有工具包的局限性變得明顯時，她開始評估其他工具。 其他人很快也紛紛效仿。
“當我向研發部門的不同工作團隊介紹 JMP 時，他們參加了研討會並說，‘哇。 JMP 可以吹走 Minitab。因此，他們終止了 Minitab 許可證並遷移到 JMP，”她回憶道。 現在，她說：“我們在很多方面都從 JMP 的應用程序中受益——不僅僅是文本分析。 我們將其用於臨床應用、包裝測試、實驗設計。”
整個組織的 JMP 用戶每年都會舉辦一次研討會，並在需要額外支持時諮詢 JMP 工程師和教育工作者。 但是，Dabkowski 補充說，隨著通過 JMP 等工具進行的分析日益民主化，組織變得更精簡、更靈活，不再需要內部統計支持：“JMP 一直是理解統計的絕佳推動者。”
雅芳高級研究科學家 Gloria Portocarrero Huang 在第一次接觸 JMP 時正在物理科學部門工作，她是作為研究護膚產品生物學的工具。 “在我擁有 JMP 之前，肯定有很多工作必須手工完成。 但是一旦我獲得了 JMP，我就真的抓住機會使用可以讓我們敏捷地消化數據的工具，”她說，並指出 JMP 在許多情況下證實了團隊早期的一些想法，但是缺乏採取行動的證據。
“JMP 不僅幫助消除了一些 [噪音] 並節省了時間，而且將其組織成一種我們可以實際使用這些信息的方式，”黃補充道。 她說，文本分析等視覺科學方法不僅推進了雅芳產品背後的科學，還幫助上游技術專家與營銷合作夥伴和上層管理人員討論消費者的需求，定義上游產品如何適應雅芳的整體日曆和平台戰略。 JMP 中的直觀分析和可視化將對話調平，以便每個人都能理解數據——這正是知識淵博的組織的定義。
