À mesure que les marques beauté se développent sur de nouvelles catégories et canaux, la pression pour mener des actions marketing plus intelligentes et plus rapides n’a jamais été aussi forte. Selon Statista, le marché mondial du soin de la peau devrait atteindre 198,35 milliards de dollars et celui du soin capillaire 96,82 milliards de dollars d’ici 2025. Dans ce contexte, les marques de beauté rivalisent d’efforts pour rester compétitives.
L’intelligence artificielle (IA) est rapidement devenue un allié indispensable pour celles qui souhaitent garder une longueur d’avance dans le domaine de la beauté : elle aide les équipes à filtrer le flux d’informations, à obtenir une vision claire de chaque catégorie de produits et à prendre plus rapidement des décisions fondées sur les données.
En parallèle, le marché de la beauté se segmente de plus en plus. Soin de la peau, soin capillaire, maquillage et parfum possèdent chacun leurs propres cycles produits, attentes consommateurs et besoins en storytelling. Plus les marques s’étendent sur ces catégories, moins il est pertinent de traiter toutes les campagnes de la même manière.
Pour les équipes marketing et RP, analyser manuellement des milliers de mentions médiatiques afin de distinguer un lancement de mascara d’une sortie de sérum est chronophage, inefficace et épuisant. Et même une fois la bonne couverture identifiée, évaluer son impact sur des canaux fragmentés reste complexe.
Suivre la performance d’une marque à grande échelle exige une approche par catégorie, qui est quasi impossible à gérer sans outils adaptés. C’est là que l’IA fait la différence : elle permet de rationaliser le suivi médiatique par catégorie, d’obtenir des insights consommateurs plus fins et de réagir plus vite dans un environnement concurrentiel.
Dans cet article, nous verrons comment l’IA transforme l’industrie de la beauté et pourquoi elle devient incontournable pour toute marque souhaitant dominer son marché.
Pourquoi les marques beauté ont besoin de l’intelligence artificielle
Dans une marque beauté, chaque catégorie (soin, capillaire, maquillage, parfum) fonctionne souvent comme une « mini-marque » : équipes dédiées, objectifs distincts et KPIs séparés. Cette structure est clé pour la croissance, mais elle pose un défi majeur : comment mesurer la couverture média, la performance des campagnes et l’activité concurrentielle par catégorie, sans se noyer dans les données ?
Historiquement, les équipes RP et marketing passaient en revue manuellement les retombées et les benchmarks concurrents pour comprendre la performance globale. Mais si un article cite L’Oréal, Estée Lauder ou Coty sans préciser s’il s’agit d’un rouge à lèvres, d’un nettoyant ou d’un après-shampoing, une information cruciale échappe à l’analyse. Ce manque de précision freine la prise de décision et brouille la lecture des performances par catégorie.
L’IA vient apporter structure, clarté et rapidité à cet écosystème fragmenté.
Comment l’IA améliore l’efficacité des marques beauté
Lorsque l’on gère plusieurs catégories de produits, le volume de mentions, de données et de points de contact croît rapidement, tout comme la complexité de suivi.
L’IA, et plus particulièrement la catégorisation automatisée, résout ce problème en identifiant les mentions spécifiques à un produit, en taguant le contenu par catégorie et en faisant remonter instantanément les insights pertinents.
Prenons l’exemple d’une équipe chargée de la partie soin : au lieu de filtrer manuellement les mentions liées au maquillage ou au parfum, elle accède directement à des données déjà catégorisées par type de produit, révélant ce qui fonctionne, où et dans quel contexte.
Cette précision n’est possible que lorsque l’IA opère au sein d’une plateforme conçue pour cela.
Grâce à sa Brand Performance Cloud dédiée aux secteurs Mode, Luxe, Beauté, Launchmetrics capture et organise la couverture de marque sur le print, le digital, la diffusion et les réseaux sociaux.
Chaque mention est associée à la Voix correspondante, Media, Influenceurs, Célébrités, Owned Media ou Partenaires, afin de permettre un filtrage précis par catégorie de produit, région ou canal.
L’IA permet ainsi de catégoriser et structurer les données à grande échelle, de réduire les tâches manuelles et de fournir un dataset fiable, cohérent et centralisé.
Mettre en œuvre l’IA dans la beauté : à quoi cela ressemble
Au sein de la plateforme Launchmetrics, deux outils axés sur la mesure, Discover et Insights, offrent une visibilité à la fois puissante et directement exploitable.
Discover permet aux marques de suivre en temps réel les mentions de marque, le contenu des Influenceurs et les placements Media dans toutes les catégories, tandis que Insights transforme ces données en tableaux de bord et rapports visuels qui mettent en lumière les facteurs de performance de marque et la position face aux concurrents.
Ensemble, ils offrent une vision claire de ce qui fonctionne, où et pourquoi, grâce à notre indicateur propriétaire, la Media Impact Value (de la MIV). Avec la MIV, les marques peuvent suivre les performances par catégorie, se benchmarker face aux concurrents, analyser avec précision la couverture RP et identifier les tendances émergentes à l’échelle mondiale.
Voyons concrètement comment cela se traduit, à travers l’exemple d’un directeur régional d’une grande marque comme L’Oréal.
Cas d’usage : piloter RP et marketing entre catégories et marchés
Imaginons un directeur régional au sein d’une marque mondiale supervisant des lancements à la fois en soins de la peau et en maquillage. Son objectif : comprendre la performance de chaque catégorie sur plusieurs marchés, plateformes et types de Voix.
Pour une marque mondialement reconnue comme L’Oréal, il n’est pas rare que la couverture médiatique mentionne la marque mère sans distinguer les différentes gammes de produits. C’est naturel pour une marque de cette envergure. Mais cela met en évidence un point : la visibilité par catégorie se brouille facilement, ce qui rend difficile l’identification précise des moteurs de l’impact média dans chaque catégorie : lancement d’un sérum, sortie d’un rouge à lèvres ou partenariat stratégique avec un Influenceur.
Pour illustrer ce scénario, prenons L’Oréal comme exemple représentatif d’une des marques beauté les plus influentes au monde. Avec une portée multicanale et un volume médiatique élevé, cet exemple montre à quel point les données de performance de marque peuvent devenir complexes à grande échelle, et comment la catégorisation assistée par IA permet d’obtenir des données plus fines et plus faciles à interpréter.
Discover : débloquer une visibilité spécifique par catégorie
Dans Discover, le directeur régional peut suivre la couverture médiatique de la marque à travers la presse écrite, le digital et les réseaux sociaux dans le monde entier. La catégorisation assistée par IA attribue automatiquement à chaque mention une catégorie beauté, maquillage yeux, soins de la peau, parfums, etc., ce qui permet aux équipes d’isoler facilement les Insights stratégiques liés à leur périmètre.
Combiné à des filtres géographiques, cet outil permet aux équipes régionales de voir quelles gammes performent sur quels marchés. Qu’il s’agisse d’une campagne skincare au Royaume-Uni ou d’un lancement makeup en Italie, chaque mention est reliée à la Voix qui en est à l’origine : Media, Influenceurs, Célébrités, Owned Media ou Partenaires. Cela facilite l’identification de ceux qui génèrent l’impact sur chaque marché.
En ajoutant la MIV, l’équipe attribue une valeur monétaire homogène à chaque exposition, fait un benchmark des catégories, analyse les performances régionales et identifie les Voices et placements les plus générateurs de valeur. Les rapports peuvent ensuite être segmentés par catégorie pour ne transmettre à chaque équipe que l’essentiel.
Insights : un Benchmark précis
Une fois la visibilité par catégorie établie, l’étape suivante consiste à mesurer la performance par rapport aux concurrents. Dans Insights, le directeur peut par exemple effectuer un benchmark et comparer L’Oréal Paris à d’autres marques de la même catégorie et de la même région, afin d’évaluer son Share of Voice.
La MIV peut également être utilisée comme KPI pour suivre l’évolution dans le temps, un atout particulièrement utile pour repérer les tendances saisonnières ou mesurer l’efficacité d’initiatives ponctuelles telles que des campagnes de gifting, des événements ou des lancements de produits. Cette visibilité permet aux équipes de prendre des décisions plus éclairées sur le calendrier et la stratégie des campagnes.
En analysant les meilleures retombées classées par MIV, le directeur peut identifier les tendances, sujets et Voix qui génèrent le plus d’impact média. Qu’il s’agisse d’un influenceur phare, d’un partenariat stratégique avec un média ou d’une campagne virale, Insights facilite l’identification de ce qui fonctionne… et la reproduction de ce succè
Découvrez comment l’IA peut faire gagner du temps à votre équipe et améliorer les résultats de vos campagnes
Dans un univers où chaque lancement de produit, chaque mention et chaque partenariat compte, l’intelligence artificielle ne se contente pas de faire gagner du temps : elle affine votre stratégie. Pour les marques beauté évoluant dans un environnement fragmenté et ultra-compétitif, c’est désormais le nouveau standard.
Que vous lanciez une nouvelle ligne de soins, réalisiez un benchmark pour une campagne parfum ou suiviez les mentions de votre marque à l’échelle mondiale dans les médias, Launchmetrics aide votre équipe à réduire les tâches manuelles, rester concentrée et obtenir de meilleurs résultats.
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By Launchmetrics Content Team
