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피부 깊은 곳보다
Avon의 지역 사회 전통은 단순한 외모 그 이상입니다. 좋은 과학입니다. R&D 과학자들은 JMP® 및 JMP® Pro의 텍스트 분석 도구를 사용하여 소비자 통찰력을 발굴하여 차세대 미용 제품에 영감을 줍니다.
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도전: 뷰티 산업에서 가장 풍부한 소비자 통찰력 중 일부는 설문 조사 의견, 제품 리뷰 및 테스트 피드백의 형태로 제공됩니다. 그러나 구조화되지 않은 텍스트는 손으로 정성적 정보를 구문 분석하는 시간 소모적인 특성으로 인해 역사적으로 활용도가 낮았습니다.
해결책: Avon의 R&D 과학자들은 이제 JMP® 및 JMP® Pro의 텍스트 분석 도구를 사용하여 이전에 불투명했던 소비자 데이터 스트림을 활용하고 있습니다. 통계적 접근 방식을 통해 생성된 통찰력은 제품 개발의 의사 결정을 안내합니다. "JMP를 사용하면 편견의 렌즈를 버리고 소비자로부터 떠오르는 주제를 엄격하게 볼 수 있습니다." 선임 화학자 Elizabeth Knapp은 설명합니다.
결과: JMP와 JMP Pro를 과학자들에게 맡김으로써 Avon은 팀의 소비자 연구 지출을 극대화하고 소비자 통찰력을 제형 작업에 더 민첩하게 적용할 수 있도록 했습니다. 텍스트 탐색 및 감정 분석은 과학자들이 독점 기술에 대한 새로운 응용 프로그램을 식별하고 개선 기회를 식별하며 푸른 하늘에서 개발, 인라인 상용 제품에 이르기까지 전체 R&D 파이프라인을 최적화하는 데 도움이 되었습니다.
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135년의 화장품 전문 지식을 통해 Avon은 고객을 알고 있습니다. 아이코닉한 뷰티 브랜드는 오랫동안 여성의 목소리를 찬양했으며 유방암 연구, 기아 퇴치 캠페인 및 기업가 정신과 같은 많은 사람들의 마음에 가깝고 소중한 대의를 지원했습니다. 이러한 가치는 Avon의 이야기를 오늘날 세계적으로 잘 알려진 이야기로 만드는 데 기여했습니다. 그러나 덜 널리 알려져 있는 사실은 Avon이 소비자에 대한 세심한 배려가 혁신적인 아름다움 뒤에 숨은 과학을 형성했다는 것입니다.
Avon Products의 수석 과학자인 Ashley Hutson은 “화장품은 본질적으로 감정적입니다. Avon의 제품 개발에서 컬러 이머징 스페이스를 이끌고 있는 Hutson은 가장 성공적인 화장품은 감정적 반응을 불러일으키는 화장품이라고 말합니다. 아름다움에 대한 현대적 개념이 많은 사람들에게 많은 것을 나타내게 된 것처럼 소비자의 욕구도 똑같이 복잡합니다. 소비자가 원하는 것을 이해함으로써 Avon은 뷰티 산업의 트렌드 중심 시장에서 민첩성을 유지할 수 있습니다.
텍스트 분석은 이전에 사용하지 않은 데이터 스트림에서 핵심 통찰력을 얻습니다.
소비자 통찰력 데이터는 다양한 형태로 Avon에 제공됩니다. 일부 피드백은 설문조사 및 포커스 그룹을 통해 소비자로부터 적극적으로 요청되는 반면 일부는 구매자가 유기적으로 의견을 공유하는 온라인 제품 리뷰 또는 기타 고객 지원 채널에서 수집됩니다. 전통적인 양적 조사는 표준 통계 방법을 사용하여 구문 분석하기가 더 쉽지만 Hutson은 가장 풍부한 통찰력을 가진 소비자 데이터는 종종 질적, 구조화되지 않은 텍스트라고 말합니다.
"비법은 이 모든 [텍스트 데이터]를 추출하고 소비자가 전달하려는 감정을 놓치지 않고 신속하게 수행하는 방법을 알아내는 것입니다."라고 그녀는 설명합니다. 최근까지 Avon의 텍스트 데이터 대부분은 비정형 데이터 분석의 시간 집약적 특성과 연구 편향에 대한 형식의 민감성을 감안할 때 충분히 활용되지 않았거나 전혀 활용되지 않았습니다. 그러나 모든 데이터를 충분히 활용하지 않으면 실질적인 비용이 발생할 수 있습니다. 이것이 Avon이 과학자들이 이전에 사용하지 않은 데이터 스트림을 열 수 있도록 해주는 강력한 텍스트 분석 기능을 갖춘 업계 최고의 소프트웨어인 JMP®를 채택한 이유입니다.
“JMP는 설문조사 결과를 읽고 개별 수준에서 응답을 살펴보고 시간을 최대화할 수 있다는 점에서 매우 중요했습니다. 불용어를 추가하거나 다양한 방식으로 데이터를 필터링하여 의미 있는 정보를 얻고 소비자가 실제로 말하는 내용을 식별할 수 있습니다." Hutson의 동료인 Elizabeth Knapp은 Avon의 업스트림 Applied Research 및 Formulary Design Lab의 선임 화학자라고 설명합니다. 그녀는 JMP에서 소비자 통찰력을 살펴봄으로써 초기 단계의 아이디어를 심사하는 것이 더 나은 고객 경험을 위해 Avon의 제품 라인을 미래로 이끄는 원동력이라고 말합니다.
통합 데이터 관리 전략을 통해 R&D 과학자들은 소비자 연구 지출을 극대화할 수 있습니다.
Avon은 오랫동안 제3자 공급업체에 전 세계 시장에서 소비자 조사를 수집하도록 의뢰해 왔습니다. 그러나 점점 더 통합된 분석 문화를 향한 회사의 움직임과 JMP의 배포로 인해 관리자는 이러한 작업의 대부분을 사내로 가져오게 되었습니다. 비용이 많이 드는 외부 계약에 대한 예산을 책정하는 대신 Avon은 이제 깊은 제품 지식을 갖춘 주제 전문가의 손에 분석을 맡기는 JMP 라이선스에 매년 비용의 일부를 투자합니다.
이러한 분석의 민주화로 인해 R&D 그룹은 동일한 제품 범주의 여러 프로젝트에 적용할 수 있는 방식으로 설문 조사 도구를 설계하여 소비자 연구 지출을 극대화할 수 있었습니다. "JMP를 사용하고 업스트림 그룹 내에서 [모든 분석]을 수행할 수 있으므로 이러한 테스트 비용을 실제로 최대화할 수 있는 방식으로 연구를 계획할 수 있습니다."라고 Hutson이 설명합니다.
소비자 조사를 사내에 유지하면 팀이 데이터를 더 많이 제어하고 소유할 수 있습니다. "JMP를 온라인 설문 조사 도구에 통합함으로써 우리는 해당 데이터를 한 곳에서 모두 수집한 다음 이를 조사하여 연구실에서 수집하는 다양한 데이터의 상관 관계를 파악하거나 JMP 텍스트 분석을 사용할 수 있습니다." 냅은 덧붙입니다.
단어 구름은 Avon의 Protinol에 대한 잠재적인 새로운 응용 프로그램을 탐색하는 데 도움이 됩니다. TM 기술
Avon의 R&D 파이프라인의 파란 하늘 단계에서 일하면서 Knapp은 미용 또는 미용 관련 산업의 새로운 기술을 공식화하여 제품 미학을 개선하고 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 탐구합니다. 그녀와 그녀의 동료들이 영감을 찾아 세계로 나가 파격적인 아이디어를 테스트하는 창의적인 공간입니다.
팀의 최신 혁신 중 하나는 손상된 피부의 콜라겐을 복원하여 더 건강하고 젊어 보이도록 설계된 기술인 Protinol™입니다. Protinol이 시장에서 초기 성공을 거둔 후 Knapp은 현재 반복적인 실험실 실험과 소비자 연구를 모두 포함하는 프로세스인 다른 제품 라인에서 기술을 활용하는 새로운 방법을 평가하고 있습니다. 그녀의 목표는 분자의 생물학적 종말점과 그 가치에 대한 소비자의 인식 사이의 연결을 확인하는 것입니다.
"[온라인 설문조사 도구]에서 공개 응답 질문을 살펴보고 [프로티놀]을 사용하여 얻을 수 있는 이점과 이 분야에 대한 소비자 인식을 더 잘 이해할 수 있었습니다." 냅이 설명합니다. 데이터에서 나온 그룹이 피부 탄력이나 천연 성분과 같은 특정 좋아하는 이유나 근거를 중심으로 결합하기 시작하면 그녀는 포뮬러 작업에서 제품 제안을 타겟팅할 수 있습니다.
Knapp의 설문조사는 제품 아이디어를 소비자 앞에 제시하고 장단점을 평가하도록 요청합니다. Knapp은 "워드 클라우드로 시각화하면 작업해야 할 사항과 우선 순위를 지정하는 방법을 알 수 있습니다."라고 설명합니다. “어떤 것들은 실제로 시각적으로 튀어나와 대화를 주도하는 데 도움이 됩니다. 소비자가 우리에게 말하는 것이 회사의 가장 중요한 목표와 어떻게 일치합니까? 테스트 비용을 극대화하는 데 도움이 됩니다.”
JMP Pro의 감정 분석은 양극화된 제품 리뷰에 대한 통찰력을 제공합니다.
Avon의 JMP Pro 사용자 중 한 명인 Knapp은 또한 이 도구의 감정 분석 기능을 사용하여 보다 미묘한 소비자 선호도 통찰력을 생성합니다. 감정 분석은 텍스트 분석과 예측 모델링을 결합하여 어떤 단어와 구문이 당면한 문제와 가장 관련이 있는지 결정하고 데이터를 사용하여 용어 간의 연관성 방향과 강도를 모두 평가합니다.Knapp은 이 접근 방식이 필수적이라고 말합니다. 왜냐하면 정성적 데이터를 손으로 평가할 때 필요한 것처럼 연구자들이 소비자 욕구를 그룹화하는 방법에 대해 추론할 필요가 없기 때문입니다.
감정 분석은 소비자 의견이 양극화된 상황에서 특히 중요합니다. 제품 주변에 양극화를 일으키는 원인을 이해하면 팀이 제품 품질과 포장 최적화 모두에서 개선 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
"JMP Pro를 사용하면 이러한 고유한 도구 중 일부를 활용하고 소프트웨어를 최대한 활용하기 위해 업스트림에서 작업을 수행하는 방식을 계속 변경할 수 있습니다."라고 그녀는 설명합니다. 매우 빠르게 시장에 출시된 제품은 엇갈린 평가를 받았습니다.
그녀는 제품 출시 후 팀이 avon.com에서 고객의 제품 리뷰를 읽는 것을 포함하여 피드백을 위해 공개 영역을 모니터링하기 시작했다고 설명합니다. 라인의 평균 순위는 별 5개 중 3.5개였지만 팀이 데이터를 조사했을 때 이 평균이 현저한 양극화의 결과라는 것을 깨달았습니다. 일부 고객은 제품을 좋아했지만 다른 고객은 매우 강한 반응을 보였습니다.
문제를 평가하기 위해 Knapp과 협력한 Avon의 R&D 상업화 기술 서비스 조직 관리자인 Diane Dabkowski는 "기본적으로 이중 모드였습니다."라고 설명합니다. "JMP Pro의 감정 분석을 통해서만 빨간색과 초록색에서 무슨 일이 일어나고 있는지 빠르게 알 수 있었습니다." 아마도 화장품의 그늘은 구매자가 기대한 것과 달랐을 것입니다. 아마도 착용하는 동안 그늘이 바뀌었을 것입니다. 이 분석의 결과 팀은 문제가 있는 것으로 확인된 여러 색조의 공식을 재작업하고 라인의 색상 팔레트를 보다 정확하게 표현하기 위해 제품 포장을 재설계했습니다.
이와 같은 개선 기회는 Avon의 글로벌 시장 전반에 걸쳐 규정 준수 및 품질 보증 관리자인 Dabkowski의 범위에 정확히 포함됩니다. 제품이 아무리 좋은 평가를 받더라도 R&D 그룹의 깊은 제품 및 프로세스 지식을 활용할 수 있는 방법은 항상 있습니다. 그러나 최적화에는 엄격한 데이터 중심 관점이 필요합니다. “우리는 이 제품들에 너무 많은 시간을 할애하여 그들이 우리의 아기가 됩니다. 대물 렌즈가 있다는 것은 매우 중요하며 JMP가 이를 도와줍니다.”라고 Dabkowski는 말합니다.
“소비자가 한 가지 방식으로 반응할 것이라고 생각할 수도 있지만 JMP와 텍스트 분석[도구]을 사용하면 편견의 렌즈를 버리고 소비자로부터 직접 떠오르는 주제를 엄격하게 볼 수 있습니다. 이 데이터가 우리에게 되돌아오는 방식에 영향을 미치지 않습니다.”라고 Knapp은 설명합니다.
시간 절약 및 개선으로 검증된 새로운 데이터 전략 및 JMP
텍스트 분석 출시 이후 Avon의 R&D 파이프라인 전반에 걸쳐 달성된 제품 및 프로세스 혁신은 통계 소양과 데이터 기반 의사 결정 문화를 촉진하려는 회사의 노력을 여러 면에서 입증했습니다. 푸른 하늘에서 개발, 인라인 상용 제품에 이르기까지 R&D 파이프라인 전반에 걸친 과학자들은 이제 소비자 연구를 표준 프로세스의 일부로 만들 수 있지만 조직이 항상 이랬던 것은 아닙니다. Dabkowski는 Avon에서의 경력 초기에 Minitab 사용자로서 기존 도구 키트의 한계가 명확해지면서 다른 도구를 평가하기 시작했다고 설명합니다. 다른 사람들도 곧 그 뒤를 이었습니다.
“R&D 내 여러 작업 팀에 JMP를 소개할 때 워크샵에 참여하여 '와우. JMP는 Minitab을 날려버릴 수 있습니다.' 그래서 Minitab 라이선스를 종료하고 JMP로 마이그레이션했습니다.”라고 그녀는 회상합니다. 이제 그녀는 다음과 같이 말합니다. 우리는 이를 임상 응용, 패키지 테스트, 실험 설계에 사용합니다.”
조직 전체의 JMP 사용자는 연례 워크숍을 열고 추가 지원이 필요할 때 JMP 엔지니어 및 교육자와 상의합니다. 그러나 Dabkowski는 JMP와 같은 도구를 통한 분석의 민주화 증가와 함께 조직이 더 날렵해지고 민첩해짐에 따라 내부 통계 지원이 더 이상 필요하지 않다고 덧붙였습니다. "JMP는 통계를 이해하는 데 훌륭한 조력자였습니다."
Avon의 수석 연구원인 Gloria Portocarrero Huang은 물리학 부서에서 일하고 있을 때 스킨케어 제품의 생물학을 파헤치기 위한 도구로 JMP를 처음 소개받았습니다. “JMP를 사용하기 전에는 확실히 손으로 해야 하는 작업이 많았습니다. 하지만 JMP를 얻은 후 데이터를 소화하는 민첩성을 제공할 수 있는 도구를 사용할 수 있는 기회에 정말 뛰어 들었습니다. 조치를 취할 증거가 부족했습니다.
Huang은 "JMP는 [노이즈] 일부를 제거하고 시간을 절약할 뿐만 아니라 해당 정보를 실제로 사용할 수 있도록 구성하는 데 정말 도움이 되었습니다."라고 덧붙였습니다. 텍스트 분석과 같은 시각적, 과학적 접근 방식은 Avon 제품의 과학을 발전시킬 뿐만 아니라 업스트림 기술 전문가가 마케팅 파트너 및 상위 경영진과 소비자 욕구를 논의하여 업스트림 제품이 Avon의 전체 일정 및 플랫폼 전략에 어떻게 부합하는지 정의하는 데 도움이 된다고 그녀는 말합니다. JMP의 직관적인 분석 및 시각화는 대화 수준을 높여 모든 사람이 데이터를 이해할 수 있도록 합니다. 이것이 바로 지식이 풍부한 조직의 정의입니다.
