맞춤형 스킨케어 튜토리얼이란?
피부 분석 데이터를 기반으로
스킨케어 및 관련 솔루션을 적합도 기반으로 매칭하는 엔진
피부 분석 데이터를 기반으로
스킨케어 및 관련 솔루션을 적합도 기반으로 매칭하는 엔진
데이터 획득
피부 유수분 지표, 색소 분포, 민감도
데이터를 정량 수집하여 피부 상태
프로파일을 생성합니다.
Facial Zone Algorithm
피부 영역별 수분·유분 편차와
피부 타입 특성을 구조적으로 분석하여
피부 상태 벡터를 모델링합니다.
개인화 제품 매칭
피부 상태 벡터와 제품 성분 특성
데이터를 교차 분석하여 적합도 기반
스킨케어 조합을 산출합니다.
기초케어
AI는 피부 유수분 지표와 민감도 계수를 분석하여
세안제, 토너, 에센스, 크림 등 기초 단계별
제품 적합도를 정량 산출합니다.
연산 구조
▶ 피부 타입 기반 제형 매칭
▶ 수분 유지력 예측 모델 적용
▶ 성분-피부 반응 데이터 교차 분석
성분원료
AI는 피부 프로파일과 성분 데이터베이스를
비교 분석하여 피부 상태에 적합한
활성 성분군을 도출합니다.
연산 구조
▶ 진정·보습·재생 성분 우선순위 산출
▶ 자극 가능 성분 필터링
▶ 성분 적합도 점수화
시 술
피부 상태 지표와 시술 특성 데이터를 연동하여
과도하거나 불필요한 시술을 배제하고
적합도 기반 옵션을 제안합니다.
연산 구조
▶ 피부 민감도 기반 시술 적합성 평가
▶ 회복 예측 모델 적용
▶ 리스크 계수 산출
안티에이징
피부 탄력 지표와 노화 예측 데이터를 기반으로
항노화 관리 전략을 구조화합니다.
연산 구조
▶ 탄성 감소 패턴 분석
▶ 주름 발생 예측 모델
▶ 콜라겐 반응 지표 반영
홈케어 디바이스
피부 상태 벡터와 디바이스 출력 특성을 비교 분석하여
출력 강도 및 사용 적합성을 산출합니다.
연산 구조
▶ 출력 강도 적합성 분석
▶ 피부 반응 시뮬레이션
▶ 사용 빈도 최적화 모델
명확한 비즈니스 효과가 검증되었습니다
+14%
매출 기여도
매장 전체 매출 중 트위닛 체험 후 구매로 발생한
매출 비중이 평균 14%를 차지했습니다.
×3
워크인 고객 증가
트위닛 AI를 도입한 오프라인 매장의 내방객 수가
기존 대비 평균 200% 수준으로 증가하였습니다
+67%
온라인 유입 연결율
고객사 점포당 트위닛 솔루션 도입 기간
월 평균 67% 매출이 증가하였습니다
