Evolving Social Insights from E-Listening to E-Seeing: The L'Oréal Case

Estefanía Yagüez Lorenzo, Alberto Rodríguez Romo
2020 aDResearch ESIC International Journal of Communication Research  
Purpose: Show how L'Oréal Spain evolved from a classic social listening practice, to image driven insights by the usage of AI tools; the first step to correctly understand the vast amount of personal information, interests and desires that millions of consumers share every day in social networks. Design / Methodology / Approach: Hybrid approach, combining AI to quickly categorize, filter and run a preliminary analysis on images, with a manual coding of specific elements about the beauty
more » ... the beauty industry. This procedure achieved two significant goals: • First-hand learnings that could be directly used by marketing teams, • A deep coded beauty image database that could be used to train AI algorithms in the future for a more powerful, automatized tool. Results: There are seven main tribes within the makeup universe in Spain, based on their techniques and products used. Furthermore, its evolution was also traced, and measured within customers, influencers and brands, to detect where a 'sweet spot' was taking place: a rising trend that was growing fast among consumers and influencers, but where brands were not yet present. Limitations / Implications: The main limitations of the study are two. On the one hand, the representativeness of Instagram for the Spanish beauty consumer. It was necessary to weight the different segments of the sample to reach the right, balanced conclusions. And on the other, AI algorithms capacity to code and filter images. At a certain stage, it was necessary to introduce human help to validate and perform a deeper coding. Contribution: Setting the first milestone on social image insights for the beauty industry, advancing from a purely text-based insight practice to a much richer information based on the looks that consumers share every day. RESUMEN ABSTRACT Clasificación JEL: M31 Palabras clave: Escucha social, lectura por imagen, inteligencia artificial, aprendizaje automático, reconocimiento facial JEL Classification: M31 Nº 23 Vol 23 · Segundo semestre, julio-diciembre 2020 · págs. 8 a 29 Objetivo: Mostrar la evolución de L'Oréal España desde un modelo tradicional de escucha social basado en texto, al análisis de imágenes a través de herramientas de Inteligencia Artificial (IA); el primer paso para entender la ingente cantidad de información personal, intereses y deseos que millones de consumidores comparten cada día en redes sociales. Diseño/metodología/enfoque: Enfoque híbrido, combinando IA para la rápida categorización, filtrado y análisis de imágenes, junto con una categorización manual de características específicas sobre la belleza. Esta metodología permitió alcanzar dos metas significativas: • Aprendizajes preliminares para los equipos de marketing, de aplicación inmediata • Base de datos específica en belleza con información muy detallada, para «entrenar» futuros algoritmos de IA y crear herramientas más potentes y automatizadas. Resultados: Existen siete principales tribus en el universo del maquillaje en España, basándonos en las técnicas y productos que utilizar. También se midió su evolución en grupos independientes de consumidores, influencers y marcas, para detectar las mejores oportunidades de inversión y tendencias en auge. Implicaciones/limitaciones: Las principales limitaciones del estudio son dos. Por un lado, la representatividad de Instagram sobre la consumidora de belleza en España. Es necesario ponderar las diferentes celdas de la muestra para alcanzar las conclusiones correctas y balanceadas. Y por otro lado, la capacidad de los algoritmos de IA para codificar y filtrar imágenes. En un determinado punto, es necesaria la interacción humana para validar y codificar en mayor profundidad los resultados preliminares. Originalidad/contribución: Interpretación de imágenes en redes sociales para la industria de la belleza, avanzando desde el análisis de textos a una información mucho más rica y basada en imágenes que las consumidoras comparten en redes sociales.
doi:10.7263/adresic-023-01 fatcat:fsb3xkfe3vfnbkj7unfl54pyvq