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  为贯彻落实国务院办公厅印发的《制造业数字化转型行动方案》《制造业企业数字化转型实施指南》有关重点任务，进一步加快以场景化、图谱化推进我市美妆日化行业数字化转变发展方式与经济转型，我局组织编制了《美妆日化行业数字化转型典型场景参考指引（试行）》，现印发给你们。实施过程中遇到的问题，径向市工业和信息化局反映。

  “一图四清单”是指数字化转型场景图谱（“一图”），以及场景数字化转型相关的工具软件、数据要素、知识模型、人才技能等四类数字化要素清单（“四清单”）。围绕美妆日化行业数字化转型现状，沿产业链识别典型场景，把场景和场景资源要素重构形成行业“一图四清单”，并开展标准化解决方案培育和应用推广，是破解美妆日化行业当前转型难题的重要方法。基于前期工作基础，美妆日化行业“一图四清单”凝练总结了4个关键环节、32个典型业务场景和相关场景的数字化要素，作为指导重点行业、重点产业链、工业公司数字化转型工作的参考指引。

  美妆日化行业具有多品类、快迭代的特点，属于技术密集、劳动密集、营销密集型行业。我国美妆日化行业经过多年发展，已形成覆盖护肤、彩妆、个护、香氛等全品类矩阵，供应链体系日趋完善，部分国货品牌通过差异化定位抢占市场占有率，逐步实现从“中国制造”向“中国品牌”的转型，但行业仍面临自动化水平不高、产品同质化严重、生产设备管理成本高等问题，加快推进美妆日化行业数字化转型是整个行业的迫切需求。《制造业数字化转型行动方案》指出要根据制造业多样化个性化需求，分行业分领域挖掘典型场景，为美妆日化行业实现整体数字化转型提供了工作遵循。通过《美妆日化行业数字化转型典型场景参考指引》，引导美妆日化行业“链主”企业、大规模的公司、中小企业依据自己需求选择正真适合的场景及数字化要素开展数字化改造，形成大中小企业融合发展格局；支撑政府主管部门依据“一图四清单”推进关键场景数字化需求征集和短板技术攻关；帮助各类服务商完善数字化解决方案，提供低成本、易复制的标准化解决方案。

  通过逐场景分析美妆日化行业数字化转型现状和痛点，选取研发设计管理、生产制造管理、供应链管理、渠道运营管理等4个关键环节和32个典型业务场景，体系化、标准化、场景化表达美妆日化行业数字化转型路线图，构建美妆日化行业数字化转型场景图谱（见附件）。

  研发设计管理是美妆日化行业产品创新和质量保证的核心，它要求研发团队具备深厚的专业相关知识、敏锐的市场洞察力和高效的跨部门协作能力。本环节共涉及12项典型场景，主要是产品研究开发、配方研发、工艺中试、包装开发、产品效果评估、宣称及法规等主要典型场景，每个场景都是确保最终产品能够很好的满足消费者需求、符合市场趋势和品质衡量准则的重要步骤。

  痛点：产品研究开发面临着产品同质化严重、差异化创新难度大、合规性门槛高、开发周期长、试错成本高等问题。产品研究开发的核心在于如何在海量数据中精准捕捉市场趋势，在同质化市场中实现创新突破。

  实现方式和需要条件：搭建智能化的产品开发平台，整合PLM（产品生命周期管理）系统与大数据分析工具，通过AI算法实时抓取并分析社交平台、电商评论等市场数据，精准识别消费趋势；构建行业数据库（含原料属性、法规要求、市场趋势等结构化数据），部署高性能计算平台支持AI建模，制定标准化开发流程。

  痛点：传统市场调查与研究依赖人工爬取数据，周期长、效率低且信息滞后，企业难以精准捕捉市场趋势和消费的人需求，常面临市场细分不明确导致目标消费者群体模糊、产品同质化严重等问题。

  实现方式和需要条件：配备数据分析团队，整合电子商务平台（淘宝、京东等）实时销售数据和社会化媒体（如抖音、小红书等）数据，建立统一消费者画像库，通过大数据、AI工具、市场调查与研究工具、数据分析软件等结合消费者画像进行市场细分，实时分析花了钱的人成分、功效、使用场景的讨论热点，精准识别细分市场，预判爆品节点，动态调整产品细分策略。

  痛点：消费者洞察不足，产品设计偏离市场实际的需求；跨部门沟通不畅，影响需求分析准确性和产品设计有效性。

  实现方式和需要条件：部署自然语言处理（NLP）技术，自动归集消费者投诉、评论中的关键词（如“脱妆”“刺激感”），识别潜在痛点；结合虚拟试妆、AR技术模拟用户试用场景，收集反馈数据，优化产品设计。通过云端协作工具（如腾讯文档、飞书多维表格等）实现研发、市场、供应链实时同步进展，减少沟通断层。

  痛点：设计团队基于抽象创意开发包装或产品形态，缺乏对生产线工艺限制的了解，导致设计稿难以落地。概念设计的创意产出高度依赖设计团队的主观头脑风暴，产出效率低。概念验证需通过实体样板制作来测试，迭代周期长、试错成本高。

  实现方式和需求条件：部署AI辅助创意工具，基于历史成功案例和市场趋势数据自动生成设计提案；建立3D设计资源库，整合虚拟设计与现实生产的基本工艺数据，提供可制造性实时校验功能，确保设计的具体方案符合产线工艺技术要求，实现创意的高效转化；搭建材料数据库与环保评估模块，在设计阶段即考量可持续性要求。

  痛点：配方、工艺数据分散存储于不同部门，导致技术传承困难、重复开发率高；传统文档管理方式易造成版本混乱，研发人员需耗费大量时间检索历史数据；配方研发模式过度依赖人工经验，试错成本高、试制失败率高、功效验证周期长。

  实现方式和需求条件：构建配方数据库，支持研发经验复用和参数优化。搭建配方研发管理系统，从配方创建、修改、审批到存档，实现全流程数字化管理，支持版本追溯与权限控制。搭建虚拟配方设计平台，基于历史配方数据训练AI模型，推荐成分组合，缩短开发周期，预测新配方的稳定性、肤感、功效，减少物理实验次数。

  痛点：包装开发面临设计周期长、数字化工具不足、材料选择受限、环保合规挑战大等问题。

  实现方式和需求条件：建立包含材料属性、环保指标和法规要求的包装材料数据库，为开发提供数据支撑。部署3D建模设计系统和AR虚拟样机评审工具，实现设计可视化与快速迭代，结合市场需求预测模型和环保评估工具优化包装方案。

  痛点：实验室研发成果到工厂的工艺放大不稳定，中试工艺参数未同步生产线，量产良品率低，返工率高。工艺中试传统依赖纸质记录和经验调整，关键工艺数据分散在多个系统中，没办法形成可追溯的数字化工艺包。

  实现方式和需求条件：部署工艺仿真系统，基于实验室数据建立虚拟产线模型，模拟不同参数下的生产效果；开发智能工艺包管理系统，自动采集和标准化中试数据（如温度、压力、搅拌速度等关键参数），并与MES系统实时对接；建立AI优化算法库，通过机器学习分析历史成功案例，推荐最佳工艺参数组合。

  痛点：传统实验室打样过程过度依赖人工操作，打样精度难控制，现有的仪器和设备缺乏数字化分析能力，导致数据采集效率低下且容易出错。实验室原料库存无法及时统计，样品管理缺乏系统性追踪机制，实验数据与实物样品的匹配困难。

  实现方式和需求条件：应用机器人自动打样技术，通过部署集成高精度微量分配泵和搅拌器的机械臂，接收中央控制管理系统的数字化配方指令，自动完成原料抓取、移液、混合、分装等全流程操作，实现精准、高效的无人化打样。应用芯片识别打样技术，为每个原料容器绑定RFID/NFC芯片来记录其身份与质量数据，机械臂通过读写器扫描芯片，实时验证原料信息与配方是否匹配，确保来源正确、质量合格，实现全过程可追溯。

  痛点：试运行阶段的数字化转型效果难以立即显现，评估其长期效益和投资回报率存在困难。试运行阶段因人工调试、数据割裂、跨部门协作不畅导致周期超预期。

  实现方式和需求条件：构建智能试运行管理系统，以MES制造执行系统为核心，集成SCADA数据采集监控功能，实现对试生产全过程的数字化管控。对现有生产设备做物联网（IoT）智能化改造，部署分布式数据采集终端；建立中央监控平台，实时可视化展示关键工艺参数；开发AI优化算法，基于实时生产数据动态调整最优参数组合。推进生产设备数字化升级、车间网络基础设施改造，并建立标准化的数据接口规范，实现从设备层到管理层的全面数据贯通。

  痛点：实验室打样及质量检验数据记录不完整、不准确，部分企业仍采用纸质记录，易出错且较难追溯；实验室的原料损耗没记录，导致各种化妆品原料损失的数量、时间不清楚，供货不及时。

  实现方式和需求条件：结合物联网、5G等技术，实现实验室仪器、设备、物料等信息的实时线上监控、实验过程自动化与智能化控制、实验数据全过程自动记录与分析，提高资源调度、领料补货、试验实施、配方合规分析等业务效率。部署实验室信息管理系统LIMS，规范产品理化、稳定性、安全、功能等测试流程，跟踪样品状态、存储测试数据、生成质量报告，实现美妆日化产品的配方稳定、工艺成熟，降低原料、配方合规性风险。

  痛点：传统的产品效果评估依赖临床试验、用户测试、毒理学分析、试剂染色等综合方式，功效测试周期长，消费者体验数据难量化。毒理学分析、质谱色谱检测等评估技术门槛高、跨学科人才稀缺，缺乏专用分析软件支持，致使检测结果解读效率低下。

  实现方式和需求条件：通过建立智能化的虚拟检测系统（如3D皮肤模型）开展体外测试，结合消费者使用数据，实现产品功效的自动化评估；开发安全预警模型，在产品开发早期识别潜在风险；整合各类测试数据，形成从预测到验证的完整评估闭环。

  痛点：宣称及法规场景涉及合规、研发、生产、渠道等全链路环节，数字化转型面临多重系统性痛点。产品研制与备案流程割裂，导致数据重复录入和人工审查效率低下，新法规下备案材料复杂度高、通过率低且周期长；生产环节因溯源技术投入不足导致信息断层，难以满足药监局对电子批记录的即时调取要求；同时，企业对动态调整的原料禁用清单和日趋严格的功效宣称规范要求响应速度慢。

  实现方式和需求条件：建立动态更新的合规数据库，融合国内外权威法规库如中国《化妆品监督管理条例》、欧盟EC 1223/2009、原料特性及历史合规案例数据建立全球动态追踪法规库实现自适应合规管理，应用AI合规审查工具，自动匹配功效数据与法规要求，实现法规变更智能预警和合规风险快速筛查。建立配方备案模板，确定保证产品名称、成分排序（INCI名称）、生产的基本工艺等信息与备案系统要求一致，推动备案流程标准化，减少因材料不全导致的审批延误。

  美妆日化的生产制造环节主要是指产品在工厂生产制造的过程，涉及车间排程、配料准备、料体制作、灌装、包装、质量控制与检验（原料/生产的全部过程/成品的稳定性测试及安全性评估）以及生产管理等10项典型场景。整一个完整的过程中还需确保遵守相关法规，保证产品标签信息准确且不含禁用成分。

  痛点：车间排程过度依赖人工经验，难以应对紧急插单、设备故障等突发状况，车间排程效率低、设备空转率高。计划员需频繁介入调整，导致设备闲置与交付延误问题突出。

  实现方式和需求条件：部署高级计划排程（APS）系统，集成实时设备数据与订单信息，利用智能算法自动优化生产序列，并结合可视化工具支持人工决策干预，构建包含原料特性、排产规则和应急案例的智能排产系统。

  痛点：人工操作易导致称量误差和效率低下，传统纸质记录难以保障数据准确性和追溯性，多品种共用称量区域存在交叉污染风险，以及称重数据与库存系统脱节造成的账实不符问题。

  实现方式和需求条件：部署智能称重系统并与MES系统深度集成，通过配方自动加载实现分步称量引导，系统实时监控称重过程并在超出允许偏差时立即报警，确保称量精度和防错；建立物料条码/RFID管理体系，所有原料入库赋码，称重前扫码验证物料批次、效期等信息，杜绝错料风险，称重后自动生成电子批记录并与生产工单关联，实现全程可追溯；实时上传称重数据至MES/WMS系统，支持库存同步与质量分析；通过软件规范称重操作流程，优化称重区域布局，减少物料暴露时间，记录清洁消毒信息，全面满足GMP合规要求。

  痛点：传统搅拌设备缺乏智能调控功能，难以精准控制不同配方料体的粘度、乳化粒径等关键参数，导致产品批次间质量波动明显；频繁换产时人工清洁效率低下且难以彻底，残留风险高，严重影响产品安全性和一致性；设备长期高负荷运转下机械故障频发，而被动式维护模式导致非计划停机时间长，维修成本高。

  实现方式和需求条件：部署智能反应釜与在线监测系统，实时监测料体在搅拌过程中的关键参数，并通过高级过程控制（APC）动态调整搅拌速度、均质压力、温度等工艺参数，确定保证产品质量一致性；引入自动化在线清洗系统（CIP），依照产品特性自动匹配清洗程序，结合传感器全程监测清理洗涤效果，杜绝交叉污染；建立设备预测性维护系统，通过IoT连接搅拌设备的各项运行参数，利用大数据分析和机器学习算法预测设备潜在故障，提前制定维护计划，避免计划外停机。

  痛点：灌装生产线灵活性不够，缺乏足够的灵活性来适应小批量多品种的生产模式。灌装精度不足导致原料浪费和合规风险，高粘度料体易产生气泡和外观缺陷，频繁换型时清洗效率低下且交叉污染风险高，以及缺乏关键参数的实时监控与追溯能力，严重影响产品质量和生产效率。

  实现方式和需求条件：部署智能伺服控制填充系统，采用伺服电机驱动的高精度填充泵或计量系统，通过PLC精确控制填充量和速度，根据不同料体特性自动调节参数，减少物料浪费。集成在线视觉检测与缺陷剔除，对灌装产品的液位精度、外观完整性和密封性进行自动化检测与分拣。通过MES系统预设产品配方参数，换型时扫码即可自动调取并配置设备参数，实现快速精准的产线切换。搭建物联网数据采集平台，完整记录生产的全部过程中的关键工艺参数和质量数据，并与企业MES/ERP系统深度集成，实现全流程可追溯

  痛点：传统包装作业高度依赖人工操作，导致效率低下、质量不稳定且成本居高不下；包装过程缺乏智能化控制，常出现标签错位、组件漏装、装箱不规范等质量上的问题；频繁的产品换型和多样化的包装规格使柔性生产能力严重不足；同时，包装信息与生产数据脱节，造成追溯困难、库存管理混乱。

  实现方式和需求条件：通过部署高精度智能贴标机、协作机器人自动组装线和机器人装箱码垛系统，构建端到端智能化包装产线。系统集成视觉定位与检测技术，确保贴标精度和组装质量，自动剔除不合格品；采用模块化设计和MES配方管理，实现快速换型与柔性生产；结合AGV物料配送、在线称重校验和数字化标签管理，实现包装信息与生产批次的精准绑定，并通过实时数据上传至MES/WMS系统，形成从贴标、组装到装箱的全流程数字化追溯体系，全方面提升包装效率、质量一致性和可追溯性。

  痛点：整体自动化程度不高，产品追溯体系不健全，出现质量上的问题时没办法实现精准召回。传统人工检验方式流程繁琐、耗时过长，极度影响生产效率，检验结果可靠性不足。检验数据分散存储，难以实现有效追溯和分析。

  实现方式和需求条件：部署自动化检验设备和智能取样系统，实现检验数据实时采集与管理，检测设备与LIMS系统直接连接，检验结果自动上传，避免人工录入误差。打通LIMS与MES系统，确保原料检验数据与生产批次信息实时关联，构建从原料入库到产品出库的完整质量追溯链条。建立品质衡量准则库与预警机制，通过预设质量标准库实现自动结果判定与异常预警，并基于历史数据生成质量趋势变化分析与供应商评估报告，最终形成集“自动检验测试-数据互联-智能分析-闭环管控”于一体的数字化质量管理系统。

  痛点：产线缺乏对关键工艺参数的实时在线监控，导致没办法及时有效地发现并纠正偏差；部分企业依赖人工定期抽样检测，效率低下，且样本数量有限，难以全面反应生产的全部过程的质量状况。

  实现方式和需要条件：围绕乳化机、均质机、搅拌机等关键设备，部署高精度传感器，实时、连续采集生产的全部过程数据。基于实时数据和AI算法，动态优化搅拌速度、加热温度等关键工艺参数，提升产品质量稳定性。围绕关键工位，整合机器学习算法、图像识别技术等，实现化妆品细菌、真菌等污染物的快速识别和检测，提升检测效率。

  痛点：美妆日化行业部分公司制作数据依赖人工抄录或半自动录入，数据采集不及时、不全面。消费者需求个性化较高，面临小批量、多批次的生产特点，部分企业生产线柔性程度不足，产线转换时间比较久，增加生产成本。

  实现方式和需要条件：部署智能仪表和传感器网络，实时采集产量、能耗、设备状态、质量参数等关键数据，并利用ERP、MES、APS等信息系统打通工厂生产的所有的环节，实现关键生产数据相互连通。大范围的应用标准化接口、模块化结构，逐步构建柔性生产单元，实现产线快速切换，缩短停机换产时间。

  痛点：美妆日化企业缺乏对电力、水、蒸汽等各类能耗消耗的实时监测和精细化计量，难以精准把握各设备、各工序的具体耗能情况，缺乏科学有效的策略做综合能效优化。均质分散、搅拌等工艺参数多依赖经验设定，导致部分生产的全部过程能耗过高，没办法实现能耗的精细化管理。

  实现方式和需要条件：聚焦关键能耗设备、主要用能区域，部署智能电表、水表、热表等计量仪表，实时采集能耗数据。构建统一的能源管理系统，开展重点环节能耗的管理、清洗和分析，可视化展示各设备、各产线、各区域的能耗数据、趋势图，进行多维度的能耗对比和异常分析。建立能源绩效评估与优化模型，结合生产计划、产量数据，自动计算单位产品能耗，提供节能优化建议。

  痛点：美妆日化行业设施管理主要依赖人工，缺乏有效的预防性维护机制，设备磨损、老化等问题未能及时有效地发现，意外停机极度影响生产进度和交货期。

  实现方式和需要条件：围绕乳化机、均质机、灌装机等关键生产设施安装传感器，实时采集设备温度、压力、振动等运行参数数据，实现设备状态的全面感知和可视化。利用大数据分析和机器学习算法，分析设备正常运行数据，识别异常模式和潜在故障，指导维护人员提前进行干预，减少非计划停机时间，延长设备使用寿命。

  痛点：美妆日化商品市场波动较大，极易受节日效应、消费者行为偏好等影响，需求预测精确度较低，生产计划、采购计划、库存计划等协同不足。

  实现方式和需要条件：建设供应链管理系统SCM，并与ERP、MES、WMS等软件系统实现集成，打通订单信息、生产信息、库存状态等重要数据，实现业务数据实时共享。开展市场需求、采购、库存、生产等数据的综合分析，提高需求预测精准度，以精准指导生产计划、采购计划、库存计划等计划的自动生成和动态优化。

  痛点：美妆日化产品生命周期较短、迭代较快，线上线下销售渠道多元，其产品需求受潮流、季节效应、促销活动、社会化媒体等影响极大，产品需求预测精准度不足。

  实现方式和需要条件：基于大数据、人工智能等技术对产品历史销售数据、季节性变化、促销规模及效果等历史销售数据，以及客户购买习惯、偏好变化、社会化媒体反馈等客户行为数据来进行深度分析，构建消费者需求预测模型，精准预测市场需求量，持续优化生产计划和采购计划。

  痛点：美妆日化行业所需原料种类非常之多，涉及采购供应商众多，但当前企业普遍缺乏高效的数字化协同管控平台，难以实时、准确掌握关键供应商的生产进度与过程质量状态，导致存在供应链风险。

  实现方式和需要的条件：建设供应链管理系统SCM，打通关键供应商主要生产数据，实现供应商生产进度与质量的实时可视与透明监控，保障准时交付。根据不同物料特性设定差异化采购模型，并制定合理采购提前期，为供货异常预留充足的相应空间。基于供应链协同管理平台，构建订单下达、物流跟踪、收货质检、对账结算、发票处理及多方沟通等在线处理功能，实现采购全过程的可追溯、结果可视化及管理闭环，明显提升供应链响应速度。

  痛点：美妆日化行业采购包括原料采购和包材采购，类型多元，部分企业供应商寻源多基于“熟人圈子”和个人经验，寻源范围窄，同时对供应商评估缺乏科学模型支撑，导致寻源结果不够精准。

  实现方式和需要条件：部署成熟的第三方AI采购寻源工具，利用自然语言处理、大模型等技术，基于原料、包材规格、资格要求等采购需求，智能匹配符合资质的潜在供应商，突破“熟人圈子”限制。构建供应商关系管理系统SRM，集成供应商风险评估模型与溯源技术，分析供应商质量、交期、服务、资质、合作历史等多维数据，构建供应商精准画像，开展基于数据分析的供应商评价、分级分类、寻源和优选推荐，确保供应商选择精准、可靠、风险可控。

  痛点：合同管理系统与供应商管理、项目管理、财务管理等业务系统尚未完全实现数据相互连通；合同审查的数字化支持手段有待丰富完善，合同起草、审查的效率和合规风险识别准确率有待进一步提升。

  实现方式和需要条件：基于供应链管理系统，构建合同管理模块，通过标准化接口深度集成供应商管理、项目管理、财务管理等系统，实现合同相关基础数据、供应商信息、项目条款、付款条件的自动同步与共享，打破数据壁垒。嵌入AI智能审查与起草工具，构建标准化合同体系，预设合同条款及合同模板，提供合同自动生成功能；利用AI技术对合同文本进行自动化对比、风险点扫描及关键信息提取，提升起草与审查效率，防范合同风险。

  痛点：美妆日化产品大促期间销售订单激增，人工审单、拆单能力不够，导致发货延迟与投诉率攀升；礼盒定制、刻字等个性化订单依赖人工沟通，处理周期长，错误率高。

  实现方式和需要条件：建立销售管理系统，整合全渠道订单，自动拆分跨仓订单、合并同仓订单并匹配相应的承运商，统一订单管理。推动销售管理系统与WMS、ERP实时同步库存，制定防爆仓预案，灵活调配仓储运力，高效应对订单波动。通过一物一码等实现销售质量管理，实现物流全过程可查询、可追溯、可监控，保证订单产品溯源准确。

  痛点：美妆日化产品SKU数量繁多、批次效期管理复杂，极易导致临期或过期损失；部分企业依赖人工拣货与记录管理，订单响应速度慢；促销期订单量激增，错发、漏发率高，导致退货率攀升。

  实现方式和需要条件：应用仓储管理系统、一物一码追溯信息管理软件，基于货物名称、规格、批次号、生产日期、有效期等信息规划商品存放货位，运用先进先出设计，实现从入库、库存管理到出库的全流程管控。综合运用自动化立体仓库仓储、人机交互分拣、自动化传输等系统，提升拣货与发货效率。打通仓储物流系统与运输管理系统，实现订单、物流数据的相互协同，并根据定位数据、行驶速度、路线等运输轨迹数据及配送点信息、车辆状态开展智能运输路径规划，持续提高运输效率。

  痛点：美妆日化行业销售经营渠道众多，包括线上电子商务平台、自营官网、直播电商以及线下实体店、体验店、品牌联名店等多渠道，全渠道整合难度较大，客户、库存、物流等数据协同不足，运营管理效率和市场营销精准度有待提升。

  实现方式和需要条件：加速构建全域消费者数据中台，打通电子商务平台、社会化媒体、线下门店等线上线下多元化消费数据，实现全域消费者基础信息、交易、互动等用户数据整合，构建全域消费者数据资产库。打通全域消费者数据中台与ERP、MES、WMS、TMS、OMS、SCM等内部系统，实现从研发设计、生产制造、供应链管理到渠道运营的全流程数据贯通，持续提升运营管理效率。强化全渠道客户数据分析，提升营销精准度。支持通过增强现实AR试妆和虚拟现实VR体验提升消费者的互动性和购物乐趣，改善消费者购物体验。

  痛点：消费者需求个性化、多样化，不同年龄段、不同性别不同地域对美妆日化产品需求不同，如年轻群体更注重品牌与时尚，中老年群体更注重实用性与性价比，美妆日化企业对消费的人需求把握精准度不足。

  实现方式和需要条件：基于CRM客户管理系统、全域消费者数据中台等对全渠道客户数据来进行统一收集和管理，利用大数据、机器学习算法等技术对消费的人的购买行为、偏好喜好、互动历史等数据来进行分析，建立精准的用户画像与分层。鼓励美妆日化行业企业针对不一样特征用户打造差异化的营销方案，按照每个用户的肤质类型、化妆习惯和喜好等，提供个性化产品推荐，提升营销的精准度与转化率。

  痛点：美妆日化行业需大量投放广告开展营销工作，但营销效果受到创意内容、投放时间、目标受众等多个变量影响，现有工具无法精准预测不同经营销售的方式的ROI，导致营销精准度和投资回报率不足。

  实现方式和需要条件：加速构建历史营销、竞争对手营销数据库，基于人工智能技术构建ROI预测模型，开展用户细分、广告投放优化和营销效果评估等工作，对比测试不同营销广告ROI，精准确定最高效ROI推广投放途径。加强竞争对手广告创新优势分析、品牌营销内容诊断分析，实时改进营销内容，优化产品组合和经营销售的策略，辅以营销自动化工具，简化营销流程，持续提升企业营销效率和ROI。

  面向三类主体，围绕美妆日化行业数字化转型“一图四清单”，加强协同，找准改造提升的切入点和转型路径，打造高效协同、合作共赢良性生态。

  根据场景数字化转型现状及上下游关键环节的企业数字化转型情况，完善美妆日化行业数字化转型场景图谱和场景关联的数字化要素清单，并根据场景图谱和要素清单，解耦复杂的数字化转型问题，理清改造边界，联合上下游企业组织数字化转型改造。依据数字化转型场景图谱，减少产业链上下游的信息壁垒，促进美妆日化行业供应链协同管理。

  开展美妆日化行业产业链重点场景数字化转型需求和典型案例征集，遴选一批可复制、可推广的解决方案。结合美妆日化行业特点，针对性研制美妆日化行业数字化发展评价指标。以美妆日化行业数字化转型场景图谱为参照，分场景构建数字化转型解决方案资源库，推动优质供应商入库。梳理美妆日化行业数字化标准缺失情况，推动美妆日化行业亟需标准编制，探索开展美妆日化企业数字化转型评估贯标工作。依托各地方的重点产业链和优秀解决方案服务商开展数字化转型供需对接活动，将产业链、行业企业的成功实践进行输出和推广。

  根据美妆日化行业数字化转型场景图谱，找准美妆日化企业数字化改造需求。将与数字化场景相互配套的数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等数字化资源要素进行集成分装，打包形成标准化的系统解决方案，并开展场景适配与产业化复用。同时，根据数字化要素清单开展针对性的解决方案攻关，打造标准化解决方案。结合美妆日化行业企业真实的情况，开展数字化转型场景图谱的建设及优化，并按照场景图谱为供需两侧提供指导。