Czy kosmetyki z olejem kokosowym są dobre dla cery wrażliwej?

Coraz więcej marek pyta, czy sztuczna inteligencja może realnie poprawić skuteczność reklam. W branży beauty to szczególnie ważne. Konkurencja rośnie, a marże zależą od trafnego dotarcia do właściwej osoby z właściwym komunikatem.

W tym tekście pokażę, jak Amazon SageMaker pomaga podnieść ROAS kampanii dla kosmetyków z olejem kokosowym. Od zebranych danych, przez wybór modeli, po test A/B i szybki pilotaż.

• Zdarzenia e‑commerce: wyświetlenia produktu, dodania do koszyka, transakcje, zwroty, czas do zakupu, liczba sesji do zakupu.
• Informacje o produkcie: kategoria, składniki INCI, typ skóry lub włosów, formuła, objętość, dostępność, marża, sezonowość.
• Dane o kreacjach: warianty tytułów i opisów, obrazy, wideo, format, pozycja elementów, komunikaty o benefitach.
• Dane mediowe: kanał, placement, segment odbiorców, urządzenie, częstotliwość, koszt, kliknięcia, wyświetlenia.
• Atrybucja i ścieżki: kolejność punktów styku, okno atrybucji, udział kanałów w konwersji.
• Kontekst: lokalizacja, pora dnia, dzień tygodnia, pogoda, sezon.
• Jakość ruchu: współczynnik odrzuceń, głębokość wizyt, szybkość ładowania strony.
• Dane o klientach za zgodą: historia zakupów, preferencje, koszyki, lifetime value.

• Składniki i atrybuty: kodowanie jednoznaczne atrybutów typu obecność „olej kokosowy”, „olej kokosowy frakcjonowany”, „bez zapachu”, „wegańskie”.
• Zgodność z potrzebą: mapowanie produktu do problemów pielęgnacyjnych jak skóra sucha, skóra wrażliwa, włosy niskoporowate.
• Tekst: wektory z opisów produktu, recenzji i fraz z kreacji. Ułatwia to uchwycenie tonu, benefitów i zastosowań.
• Obrazy: cechy wizualne z okładek produktów i packshotów. Mogą wspierać ranking kreacji.
• Ekonomia: marża, dostępność, czas dostawy. Pomaga to promować produkty, które można szybko wysłać i które są opłacalne.
• Interakcje: cechy łączone jak „olej kokosowy frakcjonowany × skóra mieszana”, „maska do włosów × włosy niskoporowate”.
• Sezonowość: wskaźniki pory roku, świąt i trendów wyszukiwania dla fraz „kosmetyki z olejem kokosowym”.

• SageMaker XGBoost do klasyfikacji konwersji i rankingów. Dobrze radzi sobie z nierównymi klasami i bogatymi cechami tablicowymi.
• Factorization Machines do relacji użytkownik–produkt i kliknięć. Sprawdza się przy rekomendacjach i zimnych startach.
• Autopilot jako baseline. Szybko buduje kilka modeli i daje punkt odniesienia jakości.
• Modele własne w TensorFlow lub PyTorch. Na przykład architektury Wide & Deep lub DeepFM do łączenia cech tablicowych, tekstu i obrazów.
• Metryki oceny: AUC, logloss, calibracja prawdopodobieństw, w rankingach NDCG i precision at k. Dodatkowo stabilność w czasie.

• Cel testu: wzrost ROAS na poziomie kampanii, zestawów reklam lub placementów. Metryki pomocnicze to współczynnik konwersji, wartość koszyka, koszt pozyskania.
• Randomizacja na poziomie użytkownika lub sesji. Unikaj mieszania wariantów w jednej ścieżce.
• Wielkość próby i czas trwania dobrane tak, aby różnice były statystycznie wiarygodne.
• Guardrail metrics: satysfakcja użytkownika, zwroty, czas ładowania, stabilność dostaw.
• Analiza równości rozkładu ruchu między wariantami oraz kontroli składu asortymentu.
• Rejestracja eksperymentu w SageMaker Experiments oraz monitoring w Model Monitor.

• Skóra sucha i dojrzała: akcent na nawilżenie i wygładzenie. Komunikaty o barierze hydrolipidowej.
• Skóra skłonna do zaskórników: lepsza ekspozycja formuł lżejszych lub z olejem kokosowym frakcjonowanym. Jasne oznaczenia lekkości bazy.
• Włosy niskoporowate: produkty z olejem kokosowym do prewash lub maski. Ostrożność przy włosach wysokoporowatych.
• Zapach i tekstura: segmenty, które reagują na nuty kokosowe lub neutralne. Wpływ na CTR i zaangażowanie.
• Sezon: latem większe znaczenie lekkości i szybkości wchłaniania. Zimą silniejsze komunikaty o odżywieniu.

• Zakres: jedna kategoria „kosmetyki z olejem kokosowym” i jeden główny cel konwersji.
• Dane: połącz feed produktowy, logi kampanii i zdarzenia e‑commerce. Uporządkuj słowniki atrybutów.
• Modele: baseline w Autopilot oraz XGBoost pod konwersję. Osobno prosty ranking rekomendacji.
• Integracja: codzienne scoringi do systemów reklamowych oraz do personalizacji na stronie.
• Eksperyment: ruch dzielony na grupę kontrolną i testową. Jasne reguły sukcesu. Raport po ustalonym czasie.
• Operacje: SageMaker Pipelines do automatyzacji. Feature Store do powtarzalnych cech. Monitoring jakości w Model Monitor.

Dobrze zaprojektowany eksperyment daje szybki obraz wpływu modeli na sprzedaż i koszt. Jeśli test się broni, można rozszerzać zakres na kolejne linie produktów i kanały. Ważne jest też utrzymanie modeli. Dane i trendy zmieniają się w czasie. Regularny retraining oraz czyszczenie cech podtrzymują efekt.

Chcesz sprawdzić wpływ SageMaker na ROAS dla kosmetyków z olejem kokosowym, zaczynając małym ryzykiem? Zacznij pilotaż na jednej kategorii i wdroż codzienny scoring.