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AI智能测肤软件开发
2023-12-16 10:45  浏览:34
AI智能测肤软件开发

皮肤问题颗粒度包括黑头毛孔、黑眼圈(色素型、血管型、结构型)、痘痘、肌龄、皮肤综合情况(干油、细腻、匀净、健康、年轻、耐受)、肤质(水油、光滑、敏感)。


检测的具体皮肤问题颗粒度较少,蜂窝模型理论提到可找到:用户能找到他们需求的东西,考虑不同肤质用户人群容易产生的皮肤问题是不相同的,比如:干性肤质易产生的皱纹、色素斑问题,还需进一步丰富颗粒度。


除了拓展颗粒度外,也需进一步细分颗粒度,举例:当前痘痘类别无细分,根据皮肤科专家知识,痘痘需进一步细分为凹陷瘢痕、结节囊肿等,且不同类别的痘痘的特征症状、护理方法不一致。


未来的商业一定是一个去中心化的时代。在这样的一个时代当中,商家只有做好了专业服务,顾客才会主动找上门。有能力的商家,可以将服务做成一种**文化去感染消费者。如果消费者受到了“感染”,他们便会主动向朋友们分享和推荐你的产品。这便是未来商业中“文化商家”的原型,同时还是**经济的源头。因此,我们只有不断地与时俱进,去学习与尝试新思维和新趋势,才能存在得更长久,走得更远。


皮肤综合情况(干油、细腻、匀净、健康、年轻、耐受)用得分来表示,单独一个分值给用户的感知意义比较弱,作为用户的我不知道每项皮肤情况需引起警觉的分数阈值,可以增加警觉阈值提醒,或者增加同年龄段用户状况均值对比。人是具有群体属性的,个体渴望从群体中获得优越感或挑战感。


给出的分数阈值无依据凭证展示给用户,不利于增强用户对识别结果的信任度,举例:从细腻度而言,皮肤状况的哪些问题是影响细腻度得分的因素?是皮肤蜕皮、皱纹、毛孔粗大,还是?并且用户脸部位置哪里是有这些问题存在?用户在得到测肤结果后会下意识同自己真实脸部情况进行对比,何不给用户更直观的结果展示图片?


对皮肤状况了解与需求程度:


以下为用户自身感知判断自己对皮肤状况的了解程度,从数据可见80%用户自我感知不完全了解自身皮肤状况,且95%用户有测肤需求,自我感知完全了解自身皮肤状况的用户多为女性,且其中绝大多数人仍保有测肤兴趣;不完全了解自身皮肤状况且无测肤需求的用户基本为男性。


测肤行为:


使用检测仪器(包括手机、检测仪等)、专人咨询的分别只有34%、23%,大部分人群无采用科学测肤方式,检测仪器有进一步普及推广市场。


需求时间:


用户对测肤的需求伴随在其日常护理过程中,且在其感知自身皮肤状况变差情况下会更加强其测肤需求,导致用户皮肤状况变差的影响因素包括:生理状态、生理期、孕期、更年期等、生活状态加班熬夜、心情烦闷压力、饮食不健康等、季节变化。


用户在进行护肤消费**护肤品、美容院消费等时同样会增强其测肤需求,而导致用户护肤消费增强的主要因素也是变差的皮肤状况,用户的心理动机是想改善或维持良好皮肤状况。


用户会在出席重要场合活动前紧急护肤,却很少紧急测肤。


核心因子构建用户模型,确定目标用户


影响用户测肤需求的核心因子是:用户的皮肤状况和对感知了解程度,由于测肤是为了进一步推荐护肤方案,因此第一重要的核心因子是用户的皮肤状况。


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