ỨNG DỤNG AI VÀ TỰ ĐỘNG HÓA TRONG NGÀNH MỸ PHẨM

I. TỔNG QUAN THỊ TRƯỜNG MỸ PHẨM VIỆT NAM

Thị trường mỹ phẩm Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, với quy mô ước tính đạt hơn 2,4 tỷ USD trong năm 2024, tăng 3,4% so với năm 2023. Đứng thứ 3 tại ASEAN sau Indonesia, Philippines và Thái Lan xét về quy mô, thị trường mỹ phẩm Việt Nam sở hữu tiềm năng tăng trưởng vô cùng lớn nhờ vào tầng lớp trung lưu ngày càng mở rộng và nhận thức về lm đẹp ngày càng cao của người tiêu dùng.

Các số liệu quan trọng:

• Quy mô thị trường: 2,4 tỷ USD (2024)
• Tốc độ tăng trưởng hàng năm: 3,4%
• Giá trị nhập khẩu mỹ phẩm 11 tháng đầu năm 2024: >1,3 tỷ USD (tăng 17% so với cùng kỳ 2023)
• Dự báo tăng trưởng đến 2025: 6–8%

Nguồn: Statista, Bộ Công Thương Việt Nam

Cơ cấu thị trường mỹ phẩm Việt Nam 2024

Nguồn: Phân tích từ dữ liệu thị trường 2024

Xu hướng người tiêu dùng mỹ phẩm Việt Nam

• Sản phẩm tự nhiên & bền vững
  Người tiêu dùng ngày càng ưu tiên các sản phẩm làm từ thành phần tự nhiên, thân thiện với môi trường và có quy trình sản xuất bền vững.
• Mua sắm đa kênh
  Tăng mạnh mua sắm qua các nền tảng thương mại điện tử, mạng xã hội và các ứng dụng di động, đặc biệt trong giới trẻ.
• Cá nhân hóa cao
  Nhu cầu ngày càng tăng về các sản phẩm được cá nhân hóa theo nhu cầu và đặc điểm làn da riêng của mỗi người.

Thách thức của ngành mỹ phẩm Việt Nam

II. PHÂN TÍCH ỨNG DỤNG AI HIỆN TẠI TRONG NGÀNH MỸ PHẨM

Công nghệ AI đang tạo ra cuộc cách mạng trong ngành mỹ phẩm toàn cầu, mang đến những chuyển biến từ cách khách hàng chọn sản phẩm đến việc phát triển công thức và quản lý chuỗi cung ứng. Dưới đây là phân tích các ứng dụng AI nổi bật hiện nay trong ngành:

Cá nhân hóa sản phẩm

AI phân tích dữ liệu khách hàng để tạo ra các công thức mỹ phẩm phù hợp với từng cá nhân dựa trên loại da, sắc tố, và các vấn đề cụ thể.
Ví dụ: Proven Skincare sử dụng AI để phân tích hơn 20.000 thành phần mỹ phẩm, 100.000 sản phẩm và 8 triệu đánh giá để tạo ra sản phẩm chăm sóc da tùy chỉnh cho từng khách hàng.

AR/VR cho trải nghiệm thử sản phẩm

Công nghệ AR (Thực tế tăng cường) cho phép khách hàng “thử” mỹ phẩm trực tuyến trước khi mua, nâng cao trải nghiệm mua sắm.
Ví dụ: L’Oréal’s Makeup Genius và Sephora Virtual Artist cho phép người dùng thử các sản phẩm trang điểm khác nhau qua camera điện thoại với độ chính xác cao.

Phân tích da thông minh

AI xử lý hình ảnh để phân tích tình trạng da, phát hiện vấn đề và đề xuất các sản phẩm hoặc quy trình chăm sóc phù hợp.
Ví dụ: Haut.AI và công nghệ SkinConsult AI của Vichy cung cấp phân tích da chi tiết và tùy chỉnh các đề xuất sản phẩm dựa trên dữ liệu hình ảnh da.

R&D và phát triển công thức

AI giúp phân tích hiệu quả của các thành phần, dự đoán tương tác và tạo ra các công thức mới nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Ví dụ: Shiseido sử dụng AI để phân tích hàng nghìn thành phần và tương tác, giúp rút ngắn thời gian nghiên cứu công thức mới từ vài năm xuống còn vài tháng.

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

AI dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa tồn kho và quản lý logistics để giảm lãng phí và nâng cao hiệu quả trong toàn bộ chuỗi cung ứng.
Ví dụ: Estee Lauder sử dụng hệ thống AI để dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho, giảm 30% hàng tồn kho thừa và cải thiện 90% độ chính xác trong dự báo.

Dịch vụ khách hàng thông minh

Chatbot AI và trợ lý ảo giúp trả lời câu hỏi, đề xuất sản phẩm và hỗ trợ khách hàng 24/7 trên nhiều kênh.
Ví dụ: Olay Skin Advisor và các chatbot của Sephora mang đến trải nghiệm tư vấn cá nhân hóa cho khách hàng, giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi lên đến 70%.

Ứng dụng AI trong sản xuất mỹ phẩm

Nguồn: Báo cáo ngành AI trong mỹ phẩm 2024

Phân bổ đầu tư AI trong ngành mỹ phẩm toàn cầu 2024

• 32% – Marketing & Bán hàng AI
• 28% – Cá nhân hóa sản phẩm
• 20% – Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
• 12% – R&D sản phẩm
• 8% – Khác

Nguồn: Grand View Research, AI in Cosmetics Industry 2024

III. GIẢI PHÁP AI VÀ TỰ ĐỘNG HÓA CHO DOANH NGHIỆP MỸ PHẨM VIỆT NAM

Dựa trên phân tích thị trường và đánh giá tình hình ứng dụng AI hiện tại, dưới đây là các giải pháp thiết thực và hiệu quả cho các doanh nghiệp mỹ phẩm Việt Nam có thể triển khai trong giai đoạn 2024-2025:

1. Giải pháp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Phân tích da AI tích hợp website/app

Tích hợp công nghệ phân tích da thông qua ảnh selfie người dùng, đưa ra phân tích chi tiết về tình trạng da và đề xuất sản phẩm phù hợp.

• Phân tích da theo 10+ tiêu chí: độ ẩm, lỗ chân lông, đốm nâu, nếp nhăn…
• Đề xuất sản phẩm phù hợp từ danh mục doanh nghiệp
• Theo dõi tiến trình cải thiện da theo thời gian

Chi phí ước tính: 50-100 triệu đồng triển khai, 5-10 triệu/tháng duy trì
ROI dự kiến: Tăng 25-40% tỷ lệ chuyển đổi, tăng 15-20% giá trị giỏ hàng trung bình

Thử mỹ phẩm ảo với AR

Triển khai công nghệ thực tế tăng cường cho phép khách hàng thử trực tuyến các sản phẩm trang điểm, xem kết quả thời gian thực trên khuôn mặt.

• Thử son môi, phấn mắt, mascara, phấn nền và nhiều loại trang điểm khác
• Tích hợp được trên website và ứng dụng di động
• Chia sẻ kết quả lên mạng xã hội

Chi phí ước tính: 100-200 triệu đồng triển khai, 8-15 triệu/tháng duy trì
ROI dự kiến: Giảm 30% tỷ lệ hoàn trả, tăng 35% thời gian dành trên trang web/ứng dụng

Tư vấn viên AI 24/7

Triển khai chatbot AI chuyên sâu về mỹ phẩm, có khả năng tư vấn chuyên nghiệp, trả lời các câu hỏi phức tạp về sản phẩm.

• Hỗ trợ khách hàng 24/7 bằng tiếng Việt tự nhiên
• Tư vấn chuyên sâu dựa trên kiến thức về làn da và sản phẩm
• Tích hợp với hệ thống CRM để theo dõi lịch sử khách hàng

Chi phí ước tính: 30-80 triệu đồng triển khai, 3-8 triệu/tháng duy trì
ROI dự kiến: Giảm 50% chi phí CSKH, tăng 30% tỷ lệ giải quyết vấn đề ngay lần đầu

Hệ thống đề xuất sản phẩm cá nhân hóa

Xây dựng hệ thống AI phân tích hành vi, lịch sử mua hàng và thông tin cá nhân để đề xuất sản phẩm phù hợp nhất với từng khách hàng.

• Phân tích hơn 20 tham số hành vi người dùng
• Học máy liên tục để cải thiện độ chính xác đề xuất
• Tích hợp vào email marketing, thông báo đẩy và hiển thị trên website

Chi phí ước tính: 50-120 triệu đồng triển khai, 5-12 triệu/tháng duy trì
ROI dự kiến: Tăng 20-30% doanh số bán hàng, tăng 40% tỷ lệ mở email marketing

2. Giải pháp tối ưu hóa vận hành và sản xuất

Hệ thống dự báo nhu cầu bằng AI

Phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và các yếu tố mùa vụ để dự báo chính xác nhu cầu sản phẩm.

• Dự báo nhu cầu theo từng SKU
• Xem xét các yếu tố như marketing, sự kiện, mùa vụ
• Cập nhật dự báo theo thời gian thực

Chi phí ước tính: 80-150 triệu đồng triển khai, 8-15 triệu/tháng duy trì
ROI dự kiến: Giảm 25-35% hàng tồn kho, giảm 15-20% tình trạng hết hàng

Quản lý chuỗi cung ứng thông minh

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng từ nguyên liệu đến tay người tiêu dùng.

• Lựa chọn nhà cung cấp dựa trên nhiều tiêu chí
• Tự động hóa đặt hàng nguyên liệu
• Dự báo gián đoạn chuỗi cung ứng và đề xuất phương án dự phòng

Chi phí ước tính: 100-250 triệu đồng triển khai, 10-20 triệu/tháng duy trì
ROI dự kiến: Giảm 15-25% chi phí chuỗi cung ứng, tăng 20% tốc độ giao hàng

Hệ thống truy xuất nguồn gốc IoT-AI

Theo dõi từ nguyên liệu đến sản phẩm cuối cùng bằng IoT và AI.

• Theo dõi từng lô hàng bằng IoT
• Phân tích dữ liệu chất lượng sản xuất
• Cung cấp thông tin minh bạch qua QR code

Chi phí ước tính: 150-300 triệu đồng triển khai, 15-30 triệu/tháng duy trì
ROI dự kiến: Tăng 25% niềm tin thương hiệu, giảm 90% sản phẩm giả

Kiểm soát chất lượng tự động

Triển khai Computer Vision để kiểm tra chất lượng sản phẩm.

• Phát hiện lỗi đóng gói, nhãn mác
• Kiểm tra màu sắc và kết cấu sản phẩm
• Cảnh báo sớm lỗi sản phẩm

Chi phí ước tính: 200-400 triệu đồng triển khai, 15-30 triệu/tháng duy trì
ROI dự kiến: Giảm 30-40% chi phí kiểm soát chất lượng, giảm 80% sản phẩm lỗi

3. Giải pháp marketing và bán hàng thông minh

Phân tích cảm xúc người dùng

AI phân tích cảm xúc từ đánh giá và tương tác mạng xã hội.

• Phân tích ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt
• Theo dõi cảm xúc theo thời gian thực
• Báo cáo các vấn đề thường gặp

Chi phí ước tính: 60-120 triệu đồng triển khai, 6-12 triệu/tháng duy trì
ROI dự kiến: Cải thiện 30% hài lòng khách hàng, phát hiện sớm 90% vấn đề

Tối ưu hóa chiến dịch marketing AI

Sử dụng AI để tối ưu hóa nội dung, thời gian và kênh marketing.

• Phân tích hiệu suất quảng cáo theo thời gian thực
• Tự động điều chỉnh ngân sách giữa các kênh
• Tối ưu nội dung theo từng phân khúc

Chi phí ước tính: 50-100 triệu đồng triển khai, 5-15 triệu/tháng duy trì
ROI dự kiến: Giảm 30% chi phí quảng cáo, tăng 25% tỷ lệ chuyển đổi

Cá nhân hóa nội dung tự động

AI tạo nội dung cá nhân hóa cho từng phân khúc khách hàng.

• Tạo tiêu đề email marketing hiệu quả
• Điều chỉnh nội dung website theo hành vi
• Tạo nội dung mạng xã hội theo nhóm đối tượng

Chi phí ước tính: 40-80 triệu đồng triển khai, 4-10 triệu/tháng duy trì
ROI dự kiến: Tăng 40% tương tác, tăng 35% tỷ lệ chuyển đổi

IV. LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI

Việc triển khai AI và tự động hóa cần được thực hiện theo lộ trình hợp lý, phù hợp với khả năng tài chính và nhu cầu của doanh nghiệp. Dưới đây là đề xuất lộ trình triển khai trong 18 tháng:

Giai đoạn 1: Nền tảng (Tháng 1–3)

Mục tiêu: Xây dựng nền tảng số hóa và chuẩn bị dữ liệu

• Đánh giá hiện trạng hệ thống công nghệ thông tin
• Chuẩn hóa và số hóa dữ liệu khách hàng và sản phẩm
• Thiết lập hạ tầng điện toán đám mây
• Xây dựng đội ngũ chuyên trách về chuyển đổi số
• Đào tạo nhân viên về tư duy AI và tự động hóa

Kết quả mong đợi: Dữ liệu được chuẩn hóa, nhân sự có kiến thức cơ bản về AI

Giai đoạn 2: Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng (Tháng 4–6)

Mục tiêu: Triển khai các giải pháp AI tập trung vào khách hàng

• Triển khai chatbot AI tư vấn sản phẩm
• Xây dựng hệ thống đề xuất sản phẩm cá nhân hóa
• Phát triển ứng dụng phân tích da đơn giản
• Tích hợp công cụ phân tích hành vi khách hàng
• Cá nhân hóa email marketing và nội dung website

Kết quả mong đợi: Tăng 20% tỷ lệ chuyển đổi, 15% giá trị đơn hàng trung bình

Giai đoạn 3: Tối ưu hóa vận hành (Tháng 7–12)

Mục tiêu: Nâng cao hiệu quả vận hành bằng AI và tự động hóa

• Triển khai hệ thống dự báo nhu cầu
• Xây dựng giải pháp quản lý tồn kho thông minh
• Áp dụng tự động hóa trong quy trình đặt hàng và vận chuyển
• Triển khai hệ thống truy xuất nguồn gốc đơn giản
• Tự động hóa quy trình báo cáo và phân tích dữ liệu

Kết quả mong đợi: Giảm 20% chi phí vận hành, 25% hàng tồn kho

Giai đoạn 4: Mở rộng và tích hợp (Tháng 13–18)

Mục tiêu: Mở rộng ứng dụng AI và tích hợp các hệ thống

• Triển khai giải pháp AR/VR thử mỹ phẩm cao cấp
• Nâng cấp hệ thống phân tích da thông minh
• Tích hợp toàn diện giữa các hệ thống AI
• Áp dụng AI trong nghiên cứu và phát triển sản phẩm
• Xây dựng hệ sinh thái dữ liệu hoàn chỉnh

Kết quả mong đợi: Tạo ra lợi thế cạnh tranh rõ rệt, tăng 40% khách hàng trung thành

Ma trận đánh giá ưu tiên triển khai

Nguồn: Phân tích dựa trên dữ liệu ngành và kinh nghiệm triển khai

Yếu tố then chốt để triển khai thành công

1. Con người

• Đào tạo kỹ năng số cho nhân viên
• Xây dựng văn hóa đổi mới
• Thu hút nhân tài kỹ thuật số

2. Quy trình

• Chuẩn hóa quy trình hiện có
• Quản lý thay đổi hiệu quả
• Thiết lập KPI rõ ràng

3. Công nghệ

• Ưu tiên giải pháp điện toán đám mây
• Đảm bảo khả năng mở rộng
• Chọn đối tác công nghệ uy tín

V. DỰ BÁO XU HƯỚNG 2025

Dựa trên phân tích các xu hướng toàn cầu và diễn biến thị trường Việt Nam, dưới đây là dự báo các xu hướng AI và tự động hóa sẽ định hình ngành mỹ phẩm trong năm 2025:

Công thức siêu cá nhân hóa

AI sẽ tiến xa hơn trong việc phân tích và tạo ra các công thức tùy chỉnh phù hợp với từng cá nhân, dựa trên dữ liệu sinh học, môi trường sống và lối sống.
Nhiều thương hiệu sẽ cung cấp dịch vụ phân tích DNA và microbiome để tạo ra sản phẩm chăm sóc da cá nhân hóa đến từng gen. Công nghệ này sẽ bắt đầu được phổ biến ở phân khúc cao cấp tại Việt Nam.

Mỹ phẩm thích ứng thông minh

Sự phát triển của các sản phẩm “thông minh” có khả năng thích ứng với điều kiện môi trường và tình trạng da theo thời gian thực.
Sản phẩm sẽ có khả năng điều chỉnh công thức dựa trên độ ẩm, nhiệt độ, ô nhiễm không khí và thời tiết. Công nghệ này sẽ đặc biệt phù hợp với điều kiện khí hậu nhiệt đới ẩm và ô nhiễm ngày càng tăng tại các đô thị Việt Nam.

Metaverse và thực tế ảo

Metaverse sẽ mở ra không gian mới cho thương hiệu mỹ phẩm, cho phép khách hàng trải nghiệm sản phẩm trong môi trường ảo hoàn toàn.
Các thương hiệu mỹ phẩm sẽ tạo ra cửa hàng ảo trong metaverse, nơi người dùng có thể tương tác với sản phẩm, tham gia các khóa học trang điểm, và thậm chí tạo ra avatar với lớp trang điểm ảo. Đây sẽ là xu hướng mới hướng đến Gen Z tại Việt Nam.

Thiết bị làm đẹp thông minh IoT

Sự tích hợp giữa IoT và AI trong các thiết bị làm đẹp tại nhà, kết nối với ứng dụng di động để phân tích và điều chỉnh liệu trình.
Các thiết bị như máy massage mặt, máy soi da, hay thiết bị chăm sóc da thông minh sẽ kết nối với smartphone, thu thập dữ liệu và điều chỉnh liệu trình theo tình trạng da thời gian thực. Xu hướng này đang phát triển mạnh tại thị trường Việt Nam với tầng lớp trung lưu ngày càng tăng.

Tư vấn viên AI siêu thông minh

Phát triển của các trợ lý ảo có khả năng tư vấn làm đẹp chuyên sâu, thay thế hoàn toàn cho tư vấn viên con người trong nhiều tình huống.
Các chatbot AI sẽ trở nên thông minh hơn, có khả năng tư vấn chuyên sâu về sản phẩm, nhận diện vấn đề da qua hình ảnh, và đề xuất liệu trình chăm sóc toàn diện. Tại Việt Nam, các trợ lý ảo hỗ trợ tiếng Việt tự nhiên sẽ trở nên phổ biến hơn.

Bền vững thông minh

AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quy trình sản xuất mỹ phẩm theo hướng bền vững và thân thiện với môi trường.
Các công nghệ AI sẽ giúp giảm thiểu chất thải, tối ưu hóa sử dụng nguyên liệu, và phát triển bao bì tái chế thông minh. Đây là xu hướng ngày càng được người tiêu dùng Việt Nam quan tâm, đặc biệt là nhóm khách hàng trẻ có ý thức về môi trường.

Tỷ lệ áp dụng công nghệ AI trong ngành mỹ phẩm dự báo năm 2025

Nguồn: Dự báo dựa trên phân tích xu hướng và khảo sát doanh nghiệp 2024

Cơ hội và thách thức cho doanh nghiệp mỹ phẩm Việt Nam

Cơ hội

• Tiếp cận công nghệ AI với chi phí ngày càng hợp lý
• Tận dụng xu hướng người tiêu dùng ưa chuộng công nghệ mới
• Thu hẹp khoảng cách với các thương hiệu quốc tế
• Khai thác hiệu quả dữ liệu khách hàng đặc thù của thị trường Việt Nam
• Tối ưu hóa chi phí vận hành trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt

Thách thức

• Chi phí đầu tư ban đầu còn cao đối với doanh nghiệp nhỏ
• Thiếu nhân lực chuyên môn về AI và phân tích dữ liệu
• Khó khăn trong việc thích ứng với thay đổi công nghệ nhanh chóng
• Vấn đề bảo mật dữ liệu và tuân thủ quy định pháp luật
• Sự cạnh tranh ngày càng gay gắt từ các thương hiệu áp dụng công nghệ AI

VI. KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT

Ngành mỹ phẩm Việt Nam đang đứng trước cơ hội lớn để chuyển đổi và phát triển nhờ công nghệ AI và tự động hóa. Các doanh nghiệp mỹ phẩm cần nắm bắt xu hướng này để nâng cao năng lực cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người tiêu dùng.

Từ phân tích thị trường và các giải pháp đề xuất, có thể rút ra một số kết luận và đề xuất quan trọng:

Kết luận chính

• AI không còn là tương lai xa vời – Công nghệ AI đã trở nên khả thi và chi phí hợp lý cho các doanh nghiệp Việt Nam, kể cả doanh nghiệp vừa và nhỏ.
• Trải nghiệm cá nhân hóa là ưu tiên hàng đầu – Người tiêu dùng ngày càng mong đợi trải nghiệm mua sắm và sản phẩm được cá nhân hóa theo nhu cầu riêng.
• Tự động hóa là chìa khóa để tối ưu chi phí – Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt, việc tối ưu hóa vận hành bằng AI sẽ là yếu tố quyết định khả năng sinh lợi.
• Dữ liệu trở thành tài sản quan trọng nhất – Các doanh nghiệp sở hữu và biết cách khai thác dữ liệu khách hàng sẽ có lợi thế cạnh tranh vượt trội.

Đề xuất cho doanh nghiệp

Đối với doanh nghiệp quy mô nhỏ

• Bắt đầu với các giải pháp AI dễ triển khai và chi phí thấp như chatbot tư vấn khách hàng và cá nhân hóa email marketing
• Tận dụng các nền tảng SaaS sẵn có thay vì phát triển từ đầu
• Tập trung vào việc xây dựng và làm sạch dữ liệu khách hàng
• Đào tạo nâng cao năng lực số cho nhân viên hiện có
• Xác định 1–2 điểm tiếp xúc khách hàng để ứng dụng AI trước tiên

Đối với doanh nghiệp quy mô vừa và lớn

• Xây dựng chiến lược AI toàn diện, tích hợp vào chiến lược kinh doanh tổng thể
• Đầu tư vào hệ thống phân tích dữ liệu khách hàng và dự báo nhu cầu
• Triển khai các giải pháp cá nhân hóa nâng cao như phân tích da AI và thử mỹ phẩm ảo
• Áp dụng tự động hóa trong sản xuất và chuỗi cung ứng
• Thành lập đội ngũ chuyên trách về AI và chuyển đổi số

Lời kết

Sự chuyển đổi sang AI và tự động hóa trong ngành mỹ phẩm không chỉ là xu hướng nhất thời mà đã trở thành yêu cầu bắt buộc để tồn tại và phát triển trong thời đại số. Doanh nghiệp Việt Nam cần nhìn nhận đây là cơ hội để bắt kịp và thậm chí vượt lên các đối thủ quốc tế bằng cách tận dụng hiểu biết sâu sắc về thị trường nội địa kết hợp với sức mạnh của công nghệ.

Với lộ trình rõ ràng và cam kết đầu tư phù hợp, các doanh nghiệp mỹ phẩm Việt Nam hoàn toàn có thể biến AI và tự động hóa thành lợi thế cạnh tranh để thành công trong giai đoạn 2024–2025 và xa hơn nữa.

VII. TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Báo cáo “Thị trường mỹ phẩm Việt Nam 2024” – Statista Market Insights (2024)
2. Báo cáo “AI trong Ngành Mỹ phẩm Toàn cầu 2024-2030” – Grand View Research (2024)
3. “AI đang tạo ra cuộc cách mạng trong ngành mỹ phẩm” – Báo Tuổi Trẻ (07/2024)
4. “Công nghệ AI trong làm đẹp: Những tiện ích và thách thức” – Tạp chí ELLE (12/2024)
5. “Công nghiệp làm đẹp tiến xa nhờ AI” – VnEconomy (03/2025)
6. “AI insights and solutions to enhance cosmetics supply chains” – CosmeticsDesign (07/2024)
7. “Long read: How AI-powered beauty delivers hyper-personalized products & sustainable solutions in real-time” – CosmeticsDesign (09/2024)
8. “Augmented Reality (AR) In the Beauty & Cosmetics Industry” – Rock Paper Reality (01/2025)
9. “Tech in Beauty: The Power of AR, VR, and AI Transforming the Cosmetics World” – LinkedIn Business Insights (11/2024)
10. “Tổng quan thị trường mỹ phẩm tại Việt Nam” – VKI Research (2024)
11. “Cạnh tranh gay gắt trên thị trường mỹ phẩm Việt” – VnEconomy (02/2025)
12. “Nghiên cứu thị trường mỹ phẩm Việt Nam và dự báo năm 2025” – Cổng thông tin logistics Việt Nam (02/2025)
13. “AI for cosmetic companies” – Intellico Solutions (05/2024)
14. “Thị trường mỹ phẩm Việt: tìm năng lượng mới cho cuộc chạy bền” – The Saigon Times (01/2025)
15. “Advanced AI: The Next Frontier In Beauty Technology” – Forbes Tech Council (11/2023)