【5厘米说用户增长】3cm看酵色

小数据研究中心（userdataresearch）原创

编辑 | 小数君

消费者主权时代，每个用户都值得被重视。以用户为中心，不能再只是口号，而企业上下必须懂得用户为王的道理，从CEO到大C，人人都应该是首席用户官！

酵色，一个创立于2019年的本土彩妆品牌，近两年在美妆市场上以“黑马”之势杀出。不仅在创立第一年就营收过亿，更是在美妆市场整体走向颓势的2021年，其业绩超过5亿，整体增长5倍。酵色在产品上有哪些方法论，可以持续地打造“爆款”？

3CM 倾听用户声音，满足用户需求

随着消费者主权崛起，产品的开发与设计开发不再是企业家凭经验拍板，而是要倾听用户声音，以满足用户需求为导向从而开发和优化产品。

酵色的用户画像是从少女向职场转型的自由独立的摩登都市女性。她们审美趋向更成熟，追求更好的品质，更适合自己的产品，和更有艺术感的审美表达。酵色的目标就是为这些女性开发真正适合她们，或能为她们表达风格的产品、妆容和生活方式，激发她们对生活和美的灵感。

几年来，酵色以各式各样鲜明的「设计师彩妆」风格产品被大家所熟知。设计不同于艺术，它不仅是美的表达，更需要与实用结合。因此「设计师彩妆」这一概念，融合了品牌两个层次的表达——对浪漫美学的追求，和对适肤妆容的探索。不只是敏锐地洞察生活、自然材质和时代风格之美，并将其以彩妆的形式呈现出来。还需要更深层次地挖掘用户需求，针对性地设计产品、解决问题。从用户痛点出发，探索更适合中国女性的彩妆。

作为一个彩妆品牌，酵色几乎每天都在和颜色打交道，选色、调色、试色。在这个过程中，酵色听到了许多来自用户的声音——同一个色号但千人千面，跟着博主种草的流行色却总是踩雷……在与大量用户沟通后，酵色发现，选色其实是件容易盲目的事情，大部分女性并不确切地了解自己是什么肤色，或者什么颜色才适合自己。

为此，酵色开启了「色彩哲学」理论的研究，通过科学的方法，分析中国女性的肤色，定制适合本土用户肤色特质的彩妆产品。项目前期，团队参考了各类有关肤色研究的文献，拆解了市面上常见肤色分析工具背后的原理，邀请了360位女生进行素颜和妆后肤色取样和调研。最终，引入色彩基础理论中色相、明度、饱和度三个维度作为工具辅助肤色分析，除了大家熟悉的肤色冷暖（色相）、肤色深浅（明度）之外，酵色发现了红绿偏色对肤色差异的影响，并在这个基础上把中国女性常见的肤色划分为12种，形成了“12肤色环”。

考虑到用户依赖于线上进行购买，酵色同步推出了一个「肌肤档案测试小程序」，帮助用户足不出户就可以快速认识自己的肤色。这个小程序上线后获得了超过我们预期的热度和好评，上线两周访问人数超接近110万，为天猫旗舰店带来超过35万新会员，酵色的官方公众号粉丝增长超过一倍。截至9月，小程序访问量已经接近230万。我们在小红书、微博等平台看到了非常多用户踊跃的分享，也得到了很多用户的好评反馈，有人欣喜终于找到了适合的颜色，有人因为对自己的肤色更了解，也增加了对品牌的认同感。

在用户数据中，酵色分析发现：有超过半数的女生并不是常规意义上的黄一白或粉一白，而是蜜桃皮或橄榄皮，在后台也收到了很多这些“非常规”肤色用户的留言，希望能有适合她们肤色的底妆产品。于是酵色在“12肤色环”的基础上定制与她们肤色匹配地产品，推出第一款气垫产品。这款气垫有多达12个色号的原因正是让每一种肤色都找到属于自己的恰如其分。

产品是为用户服务的。过去两年多里，伴随着品牌的不断发展，酵色关于彩妆的思考也在不断变化。不变的是，酵色始终在倾听用户声音，思考如何才能更好地做出更适合国内用户的产品，满足用户需求。

参考来源

1.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1746177666980312296&wfr=spider&for=pc对话酵色：如何做更适合中国女性的设计师彩妆？

2.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1750279150679362194&wfr=spider&for=pc酵色推出全新“轮廓盘”为中国女性定制修容方案

通过用户驱动思维变革，基于数据挖掘用户需求，在一定程度上是能够精准预测未来的。在这个过程之中，对于品牌企业来说，需要逐步完成四个方面的内容。

其一，建立动态标签。建立“人名+情景+时间”的动态标签，看透一个顾客内心的真实想法，提前做预判，挖掘更多需求与购买动机。通过大数据“NES模型”+“NPI回购预测”，准确把握和挖掘用户的真实需求，购买动机与时机才是关键。

其二，驱动智能营销。顾客根据交易数据与互动状态分群分类，达到提高消费金额的向上行销与增加购买机会点的交叉行销。

其三，设置动态定价。根据用户的贡献度与购买时间的不同，精准算出动态定价。让他用最适合的价钱买到最想要的产品，并享有专属折扣。动态定价不止终结销价竞争的恶果，也将为用户带来更便利、更少垃圾广告的购物信息，彻底改变未来的行销策略。

其四，构建推荐模型。从用户洞察的数据分析延伸到精准预测的模型建立，去除行销化，选品、定价、市场全部有效自动化。只有通过模型化，即时侦测消费者、即时调节营销策略，提供零时差沟通和个性化信息，这才是大数据的精髓。