Facebook發佈2017最新美妝趨勢大數據
Facebook發佈2017最新美妝趨勢大數據
2016.11.27 | Facebook

歲末年終,各行各業都會祭出盤點文,回顧一整年所發生的事情,順便展望未來,臉書也不例外。美妝保養向來是兵家必爭之地,Facebook運用旗下社群平台(FB、IG)用戶提及的內容、熱門標籤等數據,外加調查超過1700名18 - 44歲的女性用戶整合出年度關鍵字和族群輪廓,那麼臉書觀察到了什麼呢?

18 - 44歲的女性有著三大共同特性

臉書的產業報告指出,不同年齡層的女性族群依然有著一些共同的特性。他們透過調查超過1700名14 - 44歲的女性受訪者得到的結論如下。

平均每2名女性消費者就有1名消費者喜歡嚐鮮,並且會經常嘗試新的美妝保養產品。

平均每4名女性消費者就有1名消費者選擇天然、有機成分的美妝保養產品。

平均每5名女性消費者就有2名消費者只要產品好就願意掏腰包,只要經濟狀況能夠負擔,再貴也沒有關係。

年輕世代要嘛大膽要嘛乾淨

對於這些18 - 24歲的年輕世代來說,美妝保養產品的體驗感更勝於包裝。51%的女性受訪者表示喜歡畫裸妝,另外也有56%的女性受訪者喜歡誇張至極的妝容。Instagram上最頻繁被使用的關鍵字如:紫色頭髮(purplehair)、藍色頭髮(bluehair)打洞(piercing)、煙燻妝(smokeyeye)眼線(wingedliner)。都是偏向大膽和隨性的詞彙。

這個年齡層的族群多半還在校園,或者剛剛步入職場,化妝是一種表現自我的方式。裸妝和大膽的妝容看似矛盾和衝突,但新世代女性追求的正是這兩種極端。

七年紀生要的是精緻

或許是步入職場久了,對許多七年級女性來說,化妝已經成為了每日的必修學分,也從年輕時代的摸索找到自己的專屬風格,因此 #精緻、#修容、#打亮等關鍵字頻繁出現,另外還有 #保養 #手做 也是使用率最高的詞彙。此外最值得一提的是,正值適婚年齡的她們,對新娘妝也十分關注。
而在這個年齡層的受訪者百分之33的人表示擁有自己喜歡而且有忠誠度的品牌,但仍然有53%的人有衝動消費的行為,相較於 18 - 24歲以及35 - 44歲的族群來說,七年級生的衝動消費行為最高。

35 - 44歲要的是簡單、乾淨、清爽、天然

有位紐約的受訪者表示,「我的小孩是9歲和12歲,我每天都很忙碌,美麗的追求對我來說最好是乾淨、簡單就好,我喜歡自然的產品,對我的皮膚不會有任何負擔,也不會有任何副作用的東西。所以對我來說,成分非常重要,越簡單越好。」
這個年齡層的女性受訪者有73%會透過雜誌獲取自己的美妝新知,50%的受訪者,追求的是讓自己看起來變得更年輕的美容產品。最頻繁出現的關鍵字是:有機(organic)、自然美(naturalbeauty)、皮膚(skin)。

女人永遠在尋找最適合的自己美妝產品

這一份報告反映的是美國市場的狀況,但對於台灣的業者來說,也可以參考看看消費者的心態和行為。根據臉書的調查,此外,臉書也分析,美國有超過2000萬的不重複用戶會追蹤關於「美妝保養」的Instagram帳號。

在美國幾乎有一半的14 - 44歲的女性還在尋找最適合自己的美妝產品,就像衣櫃永遠就是缺那麼一件衣服,美妝產品汰舊換新的速度太快,女人對美的追求超乎想像,她們不再只是透過雜誌、實體店面、電視節目等方式接受資訊,現在絕大多數的女性都是透過網路(尤其是行動網路)尋找適合自己的美妝產品。

最後讓我們用一句話總結這份趨勢報告吧 - 女人的梳妝台,永遠缺一個最適合自己的美妝保養聖品啊。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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