国内化妆品行业现状分析

国内化妆品品牌集中度普遍处于较低水平。以护肤品市场为例，前10大企业合计份额不超过50%，前三位仅占20%左右。化妆品的品牌多样性在于由研发实力和投入积累的功效差异及品牌客户群定位决定的档次和价格差异。

具有代表性的大品牌匮乏。国内化妆品品牌依靠低价及对本土消费习惯的深度把握，主要占据中低端化妆品市场，主要覆盖二三线城市。总体来说中国本土化妆品公司数量众多，但规模普遍偏小，属于典型的大行业、小公司。

消费需求多样化。随着 90 后、00后年轻消费群体崛起，对产品消费追求更加个性化，而传统一成不变的品牌推崇度逐渐被弱化；单一的品牌消费导向慢慢被弱化，更具性价比优势的产品快速崛起。

阻挡化妆品市场发展的因素

缺乏打假力。化妆品消费额的逐年攀升，造假售假问题也日渐严峻。

营销力不足。营销成本高、推广难，营销奖品被渠道商层层截留，抵达率超低。

经销商管控难。子品牌众多，授权流程复杂，升降级管理难，窜货现象频频发生。

无系统化管理&数据分析。平级返利、推荐返利、团队业绩奖、分销返佣无系统自动运算管理。团队内部数据和终端消费者数据无法系统录入和无系统分析。

纵观整个化妆品市场，显而易见，现在化妆品在人们日常生活中的地位日益显著，数量巨大。为了帮助化妆品品牌商发展，提高产品销量与品牌知名度，米多大数据引擎以一物一码为基础，提出了这个一物一码解决方案，具体实施步骤如下：

Step 1 订单管理：

• 订单管理系统，多款产品随意下单，发货扫码一键完成，下单发货两不误，订单管理在线化。

Step 2 优化用户体验，提高扫码率

• · 化妆品防伪，全员参与产品打假，每个消费者都是稽查员。
• · 全场景赋码技术，运用空码赋值技术对高频场景进行赋码改造，让赋码产品覆盖每个高频场景。
• · 一物一码技术防伪，摒除传统复杂繁琐的输入式查询，优化要用户体验，提高扫码率，提升终端扫码查防伪意愿。

Step 3 返利系统：

• · 返利管理系统，平级返利、推荐返利、分销返佣，多种方式激励代理团队部发展。
• · 大数据引擎系统为微商团队提供技术支持，各种返利逻辑系统自动运算，零延时。