社外秘。 開示しないでください。
肌の深さ以上
エイボンのコミュニティの伝統は、見栄えだけではなく、優れた科学です。 JMP®およびJMP®Proのテキスト分析ツールを使用して、R＆D科学者は消費者の洞察を掘り起こし、次世代の美容製品を刺激します。
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チャレンジ：美容業界では、最も豊富な消費者インサイトのいくつかは、調査コメント、製品レビュー、テストフィードバックの形で提供されます。 ただし、非構造化テキストは、定性的な情報を手作業で解析するという時間のかかる性質のために、歴史的に十分に活用されていませんでした。
解決：エイボンのR＆D科学者は現在、JMP®およびJMP®Proのテキスト分析ツールを使用して、以前は不透明だった消費者データストリームを利用しています。 彼らが統計的アプローチを通じて生成する洞察は、製品開発における意思決定を導きます。 「JMPを使用することで、偏見のレンズを取り除き、消費者から浮かび上がってきたテーマを厳密に見ることができます。」シニアケミストのエリザベスナップは説明します。
結果： JMPとJMPProを科学者の手に委ねることで、エイボンはチームの消費者調査費用を最大化し、消費者の洞察を調合作業に適用する際により機敏になるように彼らに力を与えました。 テキスト探索と感情分析は、科学者が独自技術の新しいアプリケーションを特定し、改善の機会を特定し、青空から開発、インライン商用製品までのR＆Dパイプライン全体を最適化するのに役立ちました。
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135年の化粧品の専門知識を持つエイボンは、その聴衆を知っています。 象徴的な美容ブランドは、長い間女性の声を称え、乳がんの研究、飢餓撲滅キャンペーン、起業家精神など、多くの人々の心に近い、そして大切な原因を支えてきました。 これらの価値観は、エイボンの物語を今日世界中でよく知られている物語に作り上げるのに役立っています。 しかし、あまり広く知られていないのは、消費者に対するエイボンの注意力が、その画期的な美しさの背後にある科学を形作っているということです。
「化粧品は本質的に感情的なものです」とエイボンプロダクツの主任科学者であるアシュリーハットソンは言います。 エイボンの製品開発で色の出現空間をリードするハットソンは、最も成功した化粧品は感情的な反応を呼び起こすものであると言います。 現代の美の概念が多くの人々に多くのことを表すようになったように、消費者の欲求も同様に複雑です。 消費者が何を望んでいるのかを理解することで、エイボンは美容業界のトレンド主導の市場で機敏なままでいることができます。
テキスト分析は、これまで利用されていなかったデータストリームから重要な洞察を解き放ちます
消費者インサイトデータは、さまざまな形でエイボンに届きます。 一部のフィードバックは、調査やフォーカスグループを通じて消費者から積極的に求められますが、一部のフィードバックは、オンラインの製品レビューや、購入者が有機的に意見を共有するその他のカスタマーサポートチャネルから収集されます。 従来の定量的調査は、標準的な統計手法を使用して解析する方が簡単ですが、ハットソン氏は、最も豊富な洞察を備えた消費者データは、定性的で構造化されていないテキストであることが多いと述べています。
「JMPは、時間を最大限に活用し、調査結果を読み、個人レベルで回答を確認するという点で重要です。 ストップワードを追加したり、さまざまな方法でデータをフィルタリングしたりすることで、意味のあるものに到達し、消費者が実際に言っていることを特定できます。」ハットソンの同僚であるエリザベス・ナップは、エイボンの上流の応用研究および処方集設計研究所の上級化学者であると説明しています。 JMPでの消費者の洞察を見て初期段階のアイデアを検証することが、エイボンの製品ラインを将来に向けてより良い顧客体験へと駆り立てるものであると彼女は言います。 「秘訣は、消費者が伝えようとしている感情を見失うことなく、このすべての[テキストデータ]を抽出してすばやく実行する方法を見つけることです」と彼女は説明します。 最近まで、エイボンのテキストデータの多くは、非構造化データを分析するという時間のかかる性質と、フォーマットの研究バイアスに対する感受性の両方を考慮して、十分に活用されていなかったか、まったく活用されていませんでした。 ただし、データが十分に活用されていない場合、実際の最終的なコストが発生する可能性があります。 そのため、エイボンは、科学者がこれまで未開発だったデータストリームを開くことができる、堅牢なテキスト分析機能を備えた業界をリードするソフトウェアであるJMP®を採用しました。
統一されたデータ管理戦略により、R＆D科学者は消費者の研究費を最大化できます
エイボンは長い間、サードパーティベンダーに世界市場全体の消費者調査を収集するよう依頼してきました。 しかし、ますます統一された分析文化への同社の動きとJMPの展開により、マネージャーはこの作業の多くを社内に持ち込むようになりました。 エイボンは、コストのかかる外部契約の予算を立てる代わりに、製品に関する深い知識を持つ対象分野の専門家が分析を行うJMPライセンスに、毎年コストの一部を投資しています。
この分析の民主化により、R＆Dグループは、同じ製品カテゴリの複数のプロジェクトに適用できる方法で調査機器を設計することにより、消費者の研究費を最大化することができます。 「JMPを使用し、上流のグループ内で[すべての分析]を実行できることで、これらのテスト費用を実際に最大化できる方法で研究を計画することができます」とハットソン氏は説明します。
消費者調査を社内に維持することで、チームはデータをより詳細に管理および所有できるようになります。 「JMPをオンライン調査ツールに組み込むことで、そのデータをすべて1か所で収集し、それをふるいにかけて、ラボで収集しているさまざまなデータを相互に関連付けるか、JMPテキスト分析を使用することができます。」ナップは付け加えます。
ワードクラウドは、エイボンのプロチノールの潜在的な新しいアプリケーションを探索するのに役立ちますTMテクノロジー
Knappは、エイボンのR＆Dパイプラインの青空の段階で働いており、美容業界または美容に隣接する業界の新しいテクノロジーをどのように定式化して、製品の美観を向上させ、パフォーマンスを向上させることができるかを探ります。 彼女と彼女の同僚がインスピレーションを求めて世界に出て、型破りなアイデアを試してみるクリエイティブな空間です。
チームの最新のブレークスルーの1つはProtinol™です。これは、損傷した肌のコラーゲンを回復させて、より健康的で若々しい外観にするために設計されたテクノロジーです。 Protinolの市場での初期の成功を受けて、Knappは現在、他の製品ライン全体でテクノロジーを活用する新しい方法を評価しています。このプロセスには、実験室での反復実験と消費者調査の両方が含まれます。 彼女の目標は、分子の生物学的エンドポイントとその価値に対する消費者の認識との関係を特定することです。
「[オンライン調査ツール]で未解決の回答の質問を見て、[Protinol]で推進しているメリットをよりよく理解することができました。消費者の認識は、この分野に対するものです。」ナップは説明します。 データから生まれたグループが特定の好みや理論的根拠（たとえば、肌の引き締めやすべて天然の成分）を中心に団結し始めると、彼女は処方集の仕事で製品の提案をターゲットにすることができます。
Knappの調査では、製品のアイデアを消費者の前に置き、長所と短所を評価するように依頼しています。 「それをワードクラウドで視覚化することで、何に取り組む必要があるのか、どのように優先順位を付けるのかを理解するのに役立ちます」とKnapp氏は説明します。 「いくつかのものは実際に視覚的に飛び出し、会話を促進するのに役立ちます。消費者が私たちに言っていることは、会社の包括的な目標にどのように適合しますか？ これは、テスト費用の最大化に向けて推進するのに役立ちます。」
JMP Proの感情分析により、二極化された製品レビューへの洞察が得られます
エイボンのJMPProユーザーの1人として、Knappはツールの感情分析機能も使用して、より微妙な消費者の好みの洞察を生成します。 感情分析は、テキスト分析と予測モデリングを組み合わせて、目前の問題に最も関連する単語やフレーズを決定し、データを使用して用語間の関連の方向と強さの両方を評価します。Knapp氏によると、このアプローチは、定性的なデータを手作業で評価する場合に必要となるように、研究者が消費者の欲求をどのようにグループ化するかについて推論する必要がないため、不可欠です。
感情分析は、消費者の意見が二極化している状況では特に重要です。 製品の周りに二極化を引き起こしているものを理解することは、チームが製品の品質とパッケージの最適化の両方を改善する機会を特定するのに役立ちます。
「JMPProを使用することで、これらのよりユニークなツールのいくつかを活用し、上流での作業方法を変更して、ソフトウェアを最大限に活用できるようになります」と彼女は説明します。市場に出た製品は、非常に迅速にさまざまなレビューを受けました。
製品の発売後、チームは、avon.comで顧客からの製品レビューを読むなど、フィードバックがないかパブリックドメインスペースの監視を開始したと彼女は説明します。ラインの平均ランキングは5つ星のうち3.5でしたが、チームがデータを掘り下げたとき、この平均は著しい二極化の結果であることに気付きました。一部の顧客は製品を愛し、他の顧客はそれに対して非常に強い反応を示しました。
「それは本質的にバイモーダルでした」と、エイボンのR＆D商業化技術サービス組織のマネージャーであるDiane Dabkowskiは説明します。彼は、Knappと協力して問題を評価しました。 「何かが起こっていることが赤と緑からすぐにわかるのは、JMPプロの感情分析を通してのみでした。」おそらく、化粧品の色合いは、購入者が期待したものとは異なっていました。 おそらく、着用の過程で色合いが変化しました。 この分析の結果、チームは最終的に、問題があると特定されたいくつかの色合いの配合を作り直し、ラインのカラーパレットをより正確に表すように製品のパッケージを再設計しました。
このような改善の機会は、エイボンのグローバル市場全体の規制コンプライアンスと品質保証のマネージャーとしてのダブコウスキーの権限の範囲内にあります。 製品がどれほど好評であっても、R＆Dグループの製品とプロセスに関する深い知識を活用する方法は常にあります。 ただし、最適化には、厳密にデータ主導の視点が必要です。 「私たちはこれらの製品に多くの時間を費やしているので、それらは私たちの赤ちゃんになります。 対物レンズを用意することは非常に重要であり、JMPがそれを支援してくれます」とDabkowski氏は言います。
「消費者は一方向に反応すると思うかもしれませんが、JMPとそのテキスト分析[ツール]を使用することで、偏見のレンズを取り除き、消費者から直接出てきたテーマを厳密に見ることができます。このデータが私たちに返される方法に影響を与えないでください」とKnappは説明します。
時間の節約と改善によって検証された新しいデータ戦略とJMP
テキスト分析の展開以来、エイボンのR＆Dパイプライン全体で達成された製品とプロセスの革新は、統計リテラシーとデータ主導の意思決定文化を促進するという同社の推進力をさまざまな方法で検証してきました。 青空から開発、インライン商用製品までのR＆Dパイプライン全体の科学者は、消費者調査を標準プロセスの一部にする権限を与えられていますが、組織は必ずしもこのようではありませんでした。 Dabkowskiは、エイボンでのキャリアの早い段階でMinitabユーザーとして、既存のツールキットの制限が明らかになったときに他のツールの評価を開始したと説明しています。 他の人はすぐにそれに続いた。
「私がR＆D内のさまざまな作業チームにJMPを紹介していたとき、彼らはワークショップに参加して、「わあ。 JMPはMinitabを吹き飛ばすことができます。」そのため、Minitabライセンスを終了し、JMPに移行しました」と彼女は回想します。 現在、彼女は次のように述べています。「私たちはJMPのアプリケーションから多くの点で恩恵を受けています。それは、テキスト分析だけではありません。 臨床応用、パッケージテスト、実験計画法に使用しています。」
組織全体のJMPユーザーは、毎年ワークショップを開催し、追加のサポートが必要なときにJMPエンジニアや教育者に相談します。 しかし、Dabkowski氏は、JMPなどのツールによる分析の民主化が進むにつれて、組織がよりスリムで機敏になるにつれて、社内の統計サポートは不要になりました。「JMPは統計を理解するための素晴らしいイネーブラーでした。」
エイボンのシニアリサーチサイエンティストであるGloriaPortocarrero Huangは、スキンケア製品の生物学を掘り下げるためのツールとしてJMPを初めて紹介されたとき、物理科学部門で働いていました。 「私がJMPを利用する前は、手作業で行わなければならない作業が確かにたくさんありました。 しかし、JMPを入手したら、データを消化するための敏捷性を提供できるツールを使用する機会に本当に飛びつきました」と彼女は言います。行動を起こす証拠が不足していた。
「JMPは、[ノイズ]の一部を取り除き、時間を節約するだけでなく、実際にその情報を使用できるように整理するのに本当に役立ちました」とHuang氏は付け加えます。 テキスト分析のような視覚的で科学的なアプローチは、エイボンの製品の背後にある科学を進歩させるだけでなく、上流の技術専門家がマーケティングパートナーや上級管理職と消費者の欲求について話し合い、上流の製品がエイボンの全体的なカレンダーとプラットフォーム戦略にどのように適合するかを定義するのにも役立ちます。 JMPでの直感的な分析と視覚化により、会話が平準化され、誰もがデータを理解できるようになります。これが、知識豊富な組織の定義そのものです。
