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title: "Früher war es einfach, Lippenstift zu verkaufen, heute nutzen Kosmetikmarken fortschrittliche Datensätze, um Rouge zu verkaufen."
slug: cosmetic-brands-using-data-sets
date: 2026-02-08T07:39:11+00:00
modified: 2026-02-08T07:39:12+00:00
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 [Bright Data in practice](https://brightdata.de/blog/bright-data-in-aktion)

# Früher war es einfach, Lippenstift zu verkaufen, heute nutzen Kosmetikmarken fortschrittliche Datensätze, um Rouge zu verkaufen.

Da größere Unternehmen um Marktanteile im Beauty-Bereich konkurrieren, greifen Marken zunehmend auf Datensätze wie Suchmaschinentrends zurück, analysieren die Geolokalisierung der kritischen Masse der Verbraucher und bieten maßgeschneiderte Produkte auf der Grundlage von Bildanalysen in sozialen Medien an.

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 ![Using advanced data sets to sell rouge instead of lipstick online](https://media.brightdata.de/2021/08/Selling-lipstick-used-to-be-easy-now-cosmetic-brands-are-using-advanced-data-sets-to-sell-rouge-1.svg)





 **In diesem Artikel werden wir folgende Themen behandeln:**

- Wichtige Veränderungen in der Branche
- Kosmetikdaten in der Praxis
- Anwendungsfälle für die Datenerfassung und -analyse in der Schönheitsindustrie

## **Wichtige Veränderungen in der Branche**

Die Make-up-Branche durchläuft derzeit zahlreiche Veränderungen, die vor allem durch folgende Faktoren vorangetrieben werden:

- kleinere Marken, die in den Markt eintreten
- Einflussnehmer, die zu einer dominierenden Stimme in Beauty-Kreisen werden
- sowie die zunehmende Bedeutung der Individualisierung für Verbraucher.

Um diese Veränderungen zu verstehen, können wir einen relativ neuen Akteur in der Branche betrachten: [Black Opal](https://blackopalbeauty.com/), ein Unternehmen, das sich auf eine Vielzahl von ethnischen Hauttönen spezialisiert hat, die von Schwarz bis Braun reichen. Das 2018 gegründete Unternehmen erzielt bereits einen[ geschätzten Jahresumsatz](https://www.owler.com/company/blackopalbeauty) von 15 Millionen[ US-Dollar](https://www.owler.com/company/blackopalbeauty) und wächst weiter. Black Opal ist ein Paradebeispiel für neue Kosmetik-Startups, die das Bedürfnis der Beauty-Konsumenten nach personalisierteren Produkten besser verstehen. Sie liefern die gewünschten Produkte und gewinnen Marktanteile von größeren Marken, die sich zunehmend auf Daten verlassen, um relevant zu bleiben.

## **Kosmetikdaten in der Praxis**

In dieser wettbewerbsintensiven und sich ständig weiterentwickelnden Branche werden Daten zu einem mächtigen Werkzeug für Unternehmen, die mit den Verbraucher- und Markttrends Schritt halten wollen. Hier sind einige Beispiele dafür, wie [Datensätze](/products/datasets) in der Branche genutzt werden:

- Unternehmen erfassen Produktpreise in Echtzeit, um dynamische Strategien anwenden zu können, mit denen sie preisbewussten Käufern wettbewerbsfähige Angebote oder maßgeschneiderte Preise für bestimmte Bevölkerungsgruppen anbieten können, insbesondere in Schwellenländern, wo der Preis für Verbraucher mit geringem Einkommen ein entscheidender Faktor sein kann.
- Millennial-Käufer interessieren sich zunehmend für die Inhaltsstoffe von Produkten und möchten wissen, dass diese nicht an Tieren getestet wurden. Diese Datensätze fallen in die ESG-Kategorie und können für den Verkauf an umweltbewusste Verbraucher sehr wichtig sein. Sie können in Form von Suchanfragen wie „nicht an Tieren getestete Foundation” oder durch das Sammeln von Bewertungsdaten auf E-Commerce-Websites oder Beiträgen in Diskussionsforen wie Reddit vorliegen.
- Darüber hinaus erweist sich beispielsweise das Sammeln und Analysieren von Beiträgen von Beauty-Influencern in sozialen Medien als ein wirkungsvolles Instrument für Unternehmen, um zu verstehen, womit sich Verbraucher beschäftigen. Dies kann bei der Gestaltung von Marketingkampagnen, Kooperationen mit Influencern sowie beim Design von Produktverpackungen hilfreich sein.

## **Studie zeigt neue Chancen durch Suchmaschinentrends auf**

[Eine neue Analyse der ](https://terakeet.com/blog/beauty-industry/)Suchtrends[von ](https://terakeet.com/blog/beauty-industry/)Verbrauchern im Bereich Kosmetik und Schönheit zeigt, dass rund 60 % der Top-Suchergebnisse in Suchmaschinen für Suchanfragen zu Schönheitsprodukten auf Content-Anbieter verweisen, die keine Produkte verkaufen. Von fast 10 Millionen monatlichen Suchanfragen in den USA, die bei Google zu Produkten wie Anti-Aging-Cremes oder Feuchtigkeitscremes analysiert wurden, führen nur etwa 3 von 10 Ergebnissen zu einem Schönheitshändler. Der Rest führt zu Studien über Gesundheit/Schönheit, Artikeln, Do-it-yourself-Videos (DIY) und anderen informativen Inhalten.

Allein durch das Sammeln solcher Suchtrenddaten können Unternehmen Marktlücken und Chancen in Echtzeit erkennen. Anhand dieses Beispiels könnte ein Unternehmen aus der Hautpflegebranche in Betracht ziehen, eine Content-Strategie zu entwickeln, um organischen Traffic dieser Art anzusprechen. Durch die Filterung nach geografischem Standort und spezifischem Produktinteresse können Unternehmen sowohl Short- als auch Long-Tail-Keywords identifizieren, die sie zur Erstellung von Blogbeiträgen, Beauty-Videos und Social-Media-Beiträgen (entweder von der Marke selbst oder von Influencern veröffentlicht) verwenden können, um Traffic mit hoher Kaufabsicht zu generieren, digitale Communities aufzubauen und den Umsatz zu steigern.

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## **Anwendungsfälle für die Datenerfassung und -analyse in der Beauty-Branche**

Schauen wir uns einmal genauer an, wie Unternehmen Daten im Rahmen ihrer Geschäftsstrategie und Entscheidungsfindung einsetzen:

Die Alibaba Group, einer der größten Mischkonzerne Chinas, nutzt Daten, um Produkte auf der Grundlage einer Feedback-Schleife zur Kundenbindung zu entwickeln. Speziell in der Beauty-Branche berichtet [Cosmetics Asia](https://www.cosmeticsdesign-asia.com/Article/2018/10/05/Data-is-power-Indie-beauty-brands-get-personal-with-big-data?utm_source=copyright&utm_medium=OnSite&utm_campaign=copyright), dass eine ihrer Tochtergesellschaften, das Tmall Innovation Center (TMIC), E-Commerce-Daten auf den Marktplätzen von Alibaba nutzt, um ein detailliertes Echtzeitbild davon zu erhalten, für welche Beauty-Produkte sich Verbraucher interessieren. Dazu können gehören:

- Bewertungen
- Konversionsdaten für bestimmte Produkte
- Karte zur Beliebtheit von Marken
- Analyse der Geolokalisierung der kritischen Masse der Verbraucher

TMIC hat sich tatsächlich mit L’Oréal China zusammengetan, um eine brandneue Linie von Gesundheits- und Schönheitsprodukten für männliche Verbraucher zu entwickeln, die vollständig auf Open-Source-E-Commerce-Daten basiert. Dies umfasste alles von der Produktentwicklung über Marketingkampagnen bis hin zur dynamischen Preisgestaltung.

Ein weiteres Beispiel für ein Unternehmen, das Daten als Teil seines Geschäftsmodells integriert, ist [Alcheme](https://www.linkedin.com/company/alcheme-skincare/?originalSubdomain=sg), ein Start-up aus Singapur, das potenzielle Kunden auffordert, ein Selfie einzureichen und fünf Fragen zu beantworten. Der Algorithmus des Unternehmens analysiert dann Tausende von Bildern aus sozialen Medien, um den Hautton und aktuelle Trends zu bewerten. Am Ende dieses Prozesses erhalten die Kunden ein personalisiertes Sortiment an Hautpflegeprodukten sowie ein maßgeschneidertes Schönheitsprogramm.

## **Fazit**

Daten tragen dazu bei, neue Möglichkeiten in der Kosmetikindustrie aufzudecken. Datengesteuerte Personalisierung sowie Social-Media-Analysen werden es großen Marken ermöglichen, für ein jüngeres Publikum relevant zu bleiben und Marktanteilsverluste an Kosmetik-Startups zu stoppen. In Zukunft werden Beauty-Marken zunehmend nutzergenerierte Datensätze nutzen, um neue Zielgruppen zu identifizieren, für die sie neue Produktlinien entwickeln können. Gute Beispiele hierfür sind die oben genannten Produkte, die sich an chinesische Männer richten. Dazu können auch andere Bevölkerungsgruppen gehören, wie Menschen über 60, die mit altersbedingten Schönheitsproblemen zu kämpfen haben, oder Produkte für Kinder mit Krankheiten oder Missbildungen, die gut aussehen möchten.

Die Erkenntnis daraus ist, dass es in einer Branche, die sich ständig weiterentwickelt und verändert, entscheidend ist, Daten zu nutzen, um Kunden zu verstehen und mit Marktdisruptoren zu konkurrieren.

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