Дерекке негізделген сұлулық: The Estée Lauder Companies ChatGPT көмегімен инсайттарды қалай ашады

The Estée Lauder Companies⁠(жаңа терезеде ашылады) (ELC) — Clinique, La Mer, Bobbi Brown Cosmetics және Aveda сияқты 20-дан астам танымал бренді бар престиж сұлулық саласындағы жаһандық көшбасшы. Компания және оның брендтері жаһандық тұтынушыларына арналған жетекші сұлулық өнімдері мен жоғары деңгейдегі, жекелендірілген тәжірибелерімен танымал.

Сұлулық әлемі гипержекелендіруге қарай бет алған сайын, компанияның зерттеу мен технологияға көзқарасы да сондай бағыт алды. ELC-тің ChatGPT Enterprise-ті кең ауқымда енгізуі компанияға қызметкерлердің шығармашылығын күшейтуге және бүгінгі тұтынушыларға жақсырақ қызмет көрсету үшін инсайттарды ашуға көмектесіп отыр.

Жаһандық сұлулық индустриясы өте жылдам қозғалады, ал ELC өнім құбырына сауалнамалардан, клиникалық сынақтардан және өнімді қолданудан келетін орасан көп тұтынушылық деректер әсер етеді.

The ELC team adopted ChatGPT for data processing and analysis at scale. Today, ChatGPT is an integral part of ELC’s workflows, with more than 240 custom GPTs that give their employees greater time and insights to do what they do best: develop new and market existing products with precision, aligned to emerging skincare and beauty trends.

Central to ELC’s rapid adoption of AI was the company’s core belief that creativity lies in every chair. “When OpenAI came out with ChatGPT, we asked employees to tell us how they would use it,” says Raheel Khan, SVP of Foresight and Growth Intelligence at ELC. “Over one thousand people submitted ideas.”

This interest led ELC to establish their GPT Lab: A cross-functional group empowered to experiment and develop business solutions—“custom GPTs”—with ChatGPT. 

“Our job is to uncover high-impact use cases that drive value to our different brands and regions,” said Charmaine Pek, ELC’s Director of ChatGPT Enterprise Adoption. “The GPT Lab aims to identify patterns across meaningful use cases and amplify these successes to scale to more brands and regions.”

Бар болғаны 10 апта ішінде зертхана мүшелері әрқайсысының өз мақсаты мен ауқымы бар бірнеше бейімделген GPT әзірледі.

GPT зертханасы жасаған ең көрнекті қолданбалардың бірі — Fragrance Insights GPT. Тұтынушылар сауалнамаларынан инсайттар алуға көмектесу үшін Fragrance Foresight тобына арналып жасалған бұл GPT үлкен сауалнама деректер жиынтықтарын талдап, трендтер мен талғамдарды ашады, соның арқасында ELC әртүрлі демографиялық топтарға сай келетін өнімдер жасай алады.

«Бұрын инсайттар табу үшін біз деректерді қолмен тазалап, реттеуге сағаттар жұмсайтынбыз», — дейді ELC-тің Fragrance Foresight тобының директоры Yuan Zhan. «Fragrance GPT көмегімен біз күрделі сұрақтарды қарапайым ағылшын тілінде қоя аламыз, ал ол деректерді лезде сүзіп шығады.»

Зертхана мүшелері сондай-ақ Clinical Trial Data GPT-ті іске қосты, ол қарапайым сұрау арқылы мыңдаған клиникалық сынақ есептерінен тері күтімі өнімдерінің тиімділігі туралы инсайттарды жылдам шығарады — мысалы, Estée Lauder компаниясының Advanced Night Repair сарысуы секілді өнімнің бірден ылғалдандыруды қанша пайызға жақсартатынын анықтай алады.

Басқа GPT‑тер қатарына түрлі брендтерге арналған, платформалар бойынша егжей-тегжейлі, мәнді және брендке сай контент жасауға бейімделген copywriting GPT, сондай-ақ әр жеткізуші туралы олардың профилін, ELC сатып алу тарихын және өзге де маңызды деректерді біріктіретін Vendor Snapshot Creator GPT кіреді.

The Estée Lauder Companies structures its GPT creation process like a sprint, focusing on quick prototyping and testing to identify success predictors and build for scale.

“We look at the value the GPT would bring to the organization, and we also look at the effort that is needed,” explains Kingsuk Chakrabarty, Director of Enterprise Architecture, AI and R&D at ELC. “Then we prioritize the GPTs which have high value and can be built quickly.”

Within the GPT Lab, “teams” of people—a business user, a subject matter expert (SME), and a technical lead—are responsible for ensuring each idea is based on impact and feasibility:

1. Design: the business user defines the purpose, scope, and audience for the GPT in a two-page Use Case Brief to gain clarity before building.
2. Prepare: the SME shapes the use case by gathering and preparing relevant data, ensuring best practices for GPT development.
3. Build & Test: the tech lead builds the GPT with sets of data and rigorously tests to assess accuracy and consistency.
4. Launch: the full team deploys the GPT and a user guide for teams to use.
5. Pivot & Scale: the full team uses feedback loops to iterate and optimize the outputs based on GPT performance.

“Designing the right use cases means asking the right questions,” shares Pek. “Why do we want to build this GPT? What is the problem that we're trying to solve? What impact will it have?”

By working in iterative cycles and sharing insights, the GPT Lab was able to develop AI-powered prototypes in a number of weeks.

Not only has ChatGPT helped employees work faster, it’s expanded their creative capacity by reducing manual tasks:

• Time savings: Across R&D and marketing teams, ChatGPT has improved response time by more than 90%. What once took teams several hours to research—like finding claims about product efficacy—now takes minutes. 
• Speed to market: By accelerating data analysis, ELC can launch products faster, ensuring they remain responsive to fast-changing consumer trends. 
• Internal adoption: There’s been enthusiastic adoption of GPT across the organization, with more teams asking to integrate AI into their workflows for creative solutions.

“Using ChatGPT Enterprise has done two things,” says Khan. “One, it allows our incredible human talent to spend more time on tasks that require creativity. And two, it actually increases capability to deliver on what matters most to our consumers.” 

ELC plans to apply top GPTs across its portfolio of brands, empowering more teams to take advantage of AI-driven insights and creativity. 

“AI enables us to deliver market-leading products on a larger scale, and better. With OpenAI, we’re reducing low-value work for our employees and giving our teams the opportunity to create on a whole new scale,” says Lauder.