[Beautynury] AI Emerges as a New Growth Engine for the Beauty Industry: Success Hinges on How It’s Used

Trendier Shares Practical GPT Utilization Strategies at AI Bootcamp

The K-beauty industry is accelerating its shift toward AI-driven operational automation, spanning everything from product planning to distribution. Experts agree that an organization’s ability to effectively leverage generative AI is now a key determinant of competitiveness.

MeasureCommerce, the company behind beauty trend analysis platform Trendier, held its “AI Bootcamp (Global Big Sale Strategy 2025)” on the 28th at the Textile Center Event Hall in Gangnam, Seoul. The event combined hands-on training with strategic insights, offering participants practical guidance on applying generative AI tools such as GPT to beauty industry workflows, alongside discussions on global sales strategies and emerging trends.

Transitioning to an “AI Factory”

Opening the keynote session, Kei Chun, CEO of MeasureCommerce, stated, “AI will not destroy our businesses.” He continued, “Rather, organizations that adopt AI early will replace those that do not,” underscoring the urgency of structural transformation across the industry.

According to Chun, the beauty industry is currently at one of the most significant technological inflection points in history. AI is reshaping existing workflows and redefining competition, giving rise to what he described as a new operational unit: the “AI factory.”

AI is no longer limited to simple automation. It is now capable of handling tasks previously impossible for humans to complete at scale, including market research, product planning, product detail page creation, video ad production, and multilingual customer support. Processes that once took weeks can now be completed within a single day.

“Having a cosmetics factory alone is no longer sufficient,” Chun warned. “If a company does not become an AI-driven organization within the next 12 months, there is a very high likelihood it will be replaced within 36 months by competitors fully equipped with AI.”

He emphasized that the two most critical preparations for beauty companies are well-structured data and rapid execution capability, noting that even the most advanced AI systems will generate unrealistic outputs without properly organized data.

Prompts Shape the Answers

One of the key messages from the bootcamp was that the most important factor in AI utilization is user design capability. During the practical session led by analyst Jisun Lucie Shin and manager Song Yeon Shim, participants learned essential principles for applying GPT and other generative AI tools to real-world tasks.

Many common errors in AI usage stem from vague or poorly structured prompts. Because GPT interprets instructions literally, unclear questions often lead to inaccurate or irrelevant outputs. The speakers emphasized the importance of clearly defining data structures, comparison criteria, and analytical objectives.

For analyses involving comparisons—such as “year-over-year changes in review keywords”—breaking the task into step-by-step prompts was shown to be far more effective.

Concerns around GPT’s reliability were also addressed. The presenters cautioned against blindly trusting AI-generated results, recommending that users request explanations, logic, and confidence scores alongside outputs. Prompts such as “Provide a confidence score for this result” or “Explain which data sources were used to derive this conclusion” can help filter out inaccuracies or exaggerated responses.

File formats and input methods also affect accuracy. Simple formats such as Excel, images, or Word files perform better than complex PDFs. When uploading multiple files, clearly stating each file’s purpose and data attributes helps prevent confusion. In short, not only what is shown to AI, but how it is presented significantly impacts the outcome—reinforcing that AI effectiveness ultimately depends on user design.

Practical GPT Applications from Industry Professionals

Organizations with strong execution capabilities view AI as more than just an automation tool. Choi Yeon Soo, CEO of Brand to Strategy, shared real-world case studies demonstrating how GPT can be combined with Trendier data across key K-beauty roles, including marketing, planning, and merchandising.

Marketers can connect thumbnail image changes with sales performance to identify effective messaging points, while brand managers can translate global consumer needs directly into product planning. Merchandisers can design prompts that compare review characteristics and brand performance across distribution channels.

Examples included analyzing thumbnail imagery from brands such as Banila Co and Innisfree and correlating them with sales trends, or using Amazon ingredient data to identify emerging sunscreen trends.

“GPT provides tangible advantages for practitioners seeking data-driven planning and decision-making environments,” Choi noted, highlighting its potential beyond repetitive task automation.

Five Data-Driven K-Beauty Trends

As GPT becomes embedded in daily operations, the way beauty trends are analyzed is also evolving. Rather than simply listing trends, brands are increasingly relying on keyword analysis grounded in real demand data, directly influencing strategy.

Based on Trendier data, Jisun Lucie Shin identified five K-beauty trends currently gaining global traction:

• Acne soothing
• Slow-aging 3.0
• Category hacking
• “Feel-good” makeup
• “Makeup that applies well”

These are not fleeting fads, she explained, but demand-backed keywords actively shaping product strategies.

Acne-soothing formulas continue to perform well by addressing persistent Gen Z skin concerns, while slow-aging products are expanding the market through ingredients such as spicules and PDRN. The “category hacking” trend—using one product for multiple purposes—is driving growth in dual-function products, while the preference for natural, luminous makeup finishes is spreading beyond Korea into Japan and China.

What Global Buyers Look for First: Demand Data

Finally, insights were shared on how global buyers evaluate Korean beauty brands. According to Angela Gutierrez, Manager at Chalhoub Group, the first factor buyers assess is how well a product connects with real consumer demand.

She identified product–market fit, long-term vision, and scalability as essential requirements for entering the Middle Eastern market, noting the region’s strong offline retail structure and the need for culturally differentiated strategies. A single, uniform approach, she cautioned, is insufficient.

Song Yeon Shim further explained how global buyers navigate brand data on platforms like Trendier. Rather than searching for brand names directly, buyers tend to explore trend keywords first and evaluate brands based on metrics that demonstrate actual demand. In this context, growth data—not emotional storytelling—often determines a brand’s first impression.

This article is originally posted by 김민혜 기자(Kim Min-hye) on Beautynury's May 29, 2025 Article. To read the full feature, please visit the link below:

https://www.beautynury.com/news/view/108053/cat/10

Original Article:

뷰티산업 새로운 동력 ‘AI’, “사용법에 성패 나뉜다”

트렌디어, AI 부트캠프서 'GPT 실전 활용 전략' 공유

최근 K-뷰티 산업은 기획부터 유통에 이르기까지 ‘AI 실무 자동화’에 속도를 내고 있다. 특히 생성형 AI의 활용 역량이 조직 경쟁력을 좌우한다고 전문가들은 입을 모은다.

뷰티 트렌드 분석 플랫폼 ‘트렌디어(trendier)’를 운영하는 메저커머스는 28일 서울 강남구 섬유센터 이벤트홀에서 ‘AI 부트캠프(Global Big Sale Strategy 2025)’를 개최했다. GPT 등 생성형 AI를 뷰티 산업 실무에 접목하는 방법과 글로벌 세일 전략 등에 대해 실습을 통해 짚어보고 최신 트렌드를 파악하는 기회를 가졌다.

AI 팩토리로의 전환

기조강연에 나선 메저커머스  천계성 대표는 “AI가 우리 사업을 파괴하는 것은 아니다”라고 운을 뗐다. 그는 “AI를 먼저 도입한 조직이, 도입하지 않은 조직을 대체할 뿐”이라며 산업 구조 전환의 시급성을 강조했다. 지금은 역사상 가장 큰 기술 변곡점이며, AI가 기존의 업무 질서를 재편해 ‘AI 팩토리’라는 새로운 경쟁 단위로 바뀌고 있다는 분석이다.

AI는 단순한 자동화를 넘어 인간이 하지 못했던 업무까지 수행한다. 시장 조사, 상품기획, 상세페이지 작성, 영상 광고 제작, 다국어 고객 대응 등 뷰티 산업 전반에 걸친 실무 프로세스를 하루 만에 처리할 수 있는 시대가 도래했다.

천 대표는 “이제 화장품 공장만으로는 부족하다”며 “12개월 이내에 AI 조직이 되지 않는다면, 36개월 후엔 AI로 무장한 다른 기업에 대체될 확률이 매우 높다”고 경고했다. 이어 “뷰티 기업이 준비해야 할 것은 정제된 데이터와 빠른 실행력”이라며 “ 아무리 고도화된 AI라도 잘 정리된 데이터 없이는 현실성 없는 결과만 낼 수 있다”고 조언했다.

프롬프트가 답변을 바꾼다

AI 활용에서 가장 중요한 것은 ‘사용자의 설계력’이다. 메저커머스의 신지선 애널리스트와 심송연 매니저가 진행한 트렌디어 부트캠프 실습 세션에선 현장 실습과 동시에 GPT를 비롯한 생성형 AI를 업무에 적용할 때 반드시 고려해야 할 실무 원칙 등이 공유됐다.

실무에서 흔히 발생하는 오류는 대부분 불명확한 질문이 원인이다. GPT는 사용자의 지시를 그대로 해석하기 때문에 질문이 모호할 경우 엉뚱하거나 부정확한 결과를 낼 수 있다. 두 발표자는 업무에 AI를 적용할 때 반드시 데이터의 구조, 비교 조건, 분석 목적을 명확히 제시해야 한다고 강조했다. 특히 ‘전년 대비 리뷰 키워드 변화’처럼 비교를 포함한 분석은 단계별로 질문을 나누는 방식이 더 효과적이다.

GPT의 신뢰성은 여전히 맹점으로 지적된다. 발표자들 역시 “GPT의 답변을 무조건 신뢰해선 안 된다”며 단순한 결과가 아닌 그에 대한 설명, 논리, 신뢰도 점수를 함께 요청하는 것이 오류를 줄일 수 있는 방법이라고 말했다. 예를 들어, “이 결과에 대한 자신감 점수를 제시하라”거나 “어떤 데이터를 근거로 이 분석이 도출됐는지 설명하라”는 식의 요청은 허위 정보나 과장된 응답을 거를 수 있게 한다.

파일 형식 및 입력 방식도 신경써야 한다. PDF처럼 복잡한 포맷보다는 엑셀, 이미지, 워드 등 단순한 형식이 분석 정확도 면에서 유리하다. 복수의 파일을 입력할 때는 각각의 목적과 데이터 속성을 명시해야 GPT가 혼동 없이 작업할 수 있다. 이처럼 ‘무엇을 보여줄 것인가’뿐 아니라 ‘어떻게 보여줄 것인가’도 결과에 영향을 미치는 중요한 요소로 작용한다. 도구에 불과한 AI를 얼마나 잘 활용할 수 있는지 여부는 '사용자의 설계력'에 달려 있다는 의미다.

실무자가 말하는 GPT 활용법

실행력을 갖춘 조직은 AI를 단순한 자동화 도구로만 보지 않는다. 미래기획소 최연수 대표는 마케팅, 기획, MD 등 K-뷰티 실무 직군에서 GPT와 트렌디어 데이터를 어떻게 결합해 사용할 수 있는지를 중심으로 실제 사례를 공개했다.

마케터는 썸네일 변화와 매출 추이를 연결해 소구 포인트를 도출하고, BM은 글로벌 니즈를 제품 기획에 활용한다. MD는 유통채널별 리뷰 특성과 브랜드 실적 비교 분석을 중심으로 프롬프트를 구성해 실무에 적용할 수 있다. 예를 들어, 바닐라코와 이니스프리의 썸네일 이미지를 분석하고 이를 매출 추이와 연결해 영향 요인을 도출하거나, 아마존의 성분 데이터를 활용해 선스크린 트렌드를 파악하는 식이다.

최 대표는 “데이터 기반 기획과 의사결정이 가능한 환경을 만드는 데 있어 GPT는 실무자에게 실질적인 이점을 제공한다”며, 반복 작업 이상의 활용 가능성이 있음을 시사했다.

데이터 기반 5가지 K-뷰티 트렌드

GPT가 실무에 접목되며, 트렌드 분석 방식에도 변화가 일고 있다. 단순한 트렌드 나열을 넘어, 실제 수요 데이터를 기반으로 한 키워드 분석이 브랜드 전략에 실질적인 영향을 미치고 있다.

신지선 애널리스트는 트렌디어 데이터를 바탕으로 현재 글로벌 시장에서 주목받고 있는 K-뷰티 트렌드 다섯 가지를 제시했다. △여드름 진정 △슬로에이징 3.0 △카테고리 해킹 △‘느좋(느낌이 좋은)’메이크업 △‘화잘먹(화장이 잘 먹는)’이다. 이는 단순 유행이 아니라 실질적인 수요와 연결되는 키워드로, 실제 브랜드의 제품 전략에 영향을 주고 있다는 설명이다.

예컨대 여드름 진정 포뮬러는 MZ세대의 꾸준한 고민 해결에 맞춰 성과를 입증하고 있으며, 슬로에이징 제품은 스피큘·PDRN 성분으로 시장을 확대 중이다. 또한 한 가지 제품을 다용도로 쓰는 ‘카테고리 해킹’ 트렌드는 듀얼 기능 제품군의 확산으로 이어지고 있고, 자연스러운 윤광 메이크업을 지향하는 흐름도 일본·중국 시장까지 확산되고 있다.

바이어가 먼저 찾는 건 '수요 데이터'

한편, 글로벌 바이어가 한국 브랜드를 탐색할 때 가장 먼저 확인하는 것은 ‘소비자 수요와의 연결성’이라는 분석도 나왔다.  CHALHOUB 그룹 안젤라 구티에레즈(ANGELA GUTIERREZ) 매니저는 △제품-시장 적합성 △장기 비전 △확장 가능성 등을 중동 시장 진출의 핵심 조건으로 꼽았다. 특히 오프라인 중심의 유통 구조, 문화별 차별화 전략 필요성 등을 강조하며, 단일 전략으로는 대응이 어렵다는 점을 지적했다.

심송연 매니저는 플랫폼의 브랜드 데이터를 글로벌 바이어가 어떻게 탐색하고 검토하는지를 소개했다. 심 매니저에 따르면 바이어는 브랜드명을 직접 검색하기보다는 ‘트렌드 키워드’를 중심으로 브랜드를 탐색하는 경향이 강하다. 또한, 실제 수요를 입증하는 지표 중심으로 평가를 진행한다. 단순히 감성적인 콘셉트보다는 성장 가능성을 보여주는 데이터가 ‘첫인상’이 되는 셈이다.