Y1 DigitalPXM Explorer

Laura Mercier

Color Cosmetics & Makeup · Beauty & Personal Care

Tier 2 · Mid-Range3.15· Developing

Brand Score

3.15

Owned Score

3.08

Retail Score

3.25

Gap

-0.17

Retail stärker

Rang im Segment

17/19

Evidence Points

24

Dimensions-Profil

Dimension Scores

D1 Strategy
3.2
D2 Customer
3.0
D3 Channel
3.2
D4 Data
3.3
D5 Content
3.2
D6 Digital
3.1

Owned

3.08

Gap

-0.17

Retail

3.25

Analyse & Handlungsempfehlungen

Laura Mercier erreicht einen PXM Maturity Score von 3.15 (Developing) und liegt auf Rang 17 im Segment "Color Cosmetics & Makeup". Das Profil zeigt ein gemischtes Bild mit punktuellen Staerken und klaren Verbesserungsfeldern.

Owned (3.08) und Retail (3.25) sind ausgewogen (Gap: -0.17). Gute Balance zwischen eigener Experience und Retail-Praesenz.

Staerken

Product Data Foundation (3.33): Staerkste Dimension, aber insgesamt noch im Bereich "Developing".

Schwaechen

Customer Value & GTM (3.00): Schwaechste Dimension — relativ zum Gesamtprofil das groesste Verbesserungspotential.

Handlungsempfehlungen

1.

Nutzen-Argumentation schuerften: Pro Kategorie Use-Case-basierte Nutzenlogik entwickeln, Feature-to-Benefit Mapping auf Owned und Retail harmonisieren.

Finanzdaten

Revenue 2024

$210M

210 est

Revenue 2023

$200M

EBIT 2024

EBIT 2023

Advent International (Company) · USD

Sold by Shiseido to Advent International in 2023 for ~$700M (with bareMinerals and BUXOM). Est ~$200M standalone revenue. Private. EUR ~185/194/203.

Evidence Indicators (26/26)

D1 Strategy

D1.1
1

Seitenstruktur & Kategorielogik

Grundstruktur vorhanden, aber inkonsistent zwischen Kategorien

D1.2
3

Terminologie & Naming

Konsistente Terminologie kanaluebergreifend inkl. Retail

D1.3
1

Produkt-Systematik

Einfache Segmentierung (z.B. nur nach Preis)

D1.4
2

Cross-Touchpoint-Konsistenz

Kernelemente auf mind. 2/3 Retailern konsistent

D2 Customer Value

D2.1
1

Nutzenargumentation

Nutzenhinweise vorhanden, aber generisch

D2.2
3

Feature-to-Benefit Translation

Uebersetzung konsistent auf Owned + Retail

D2.3
0

Nutzenlogik-Konsistenz

Kein durchgaengiges Nutzen-Narrativ

D2.4
2

Zielgruppen-Differenzierung

Explizite Differenzierung auf Owned (Personas, Use Cases)

D3 Channel

D3.1
1

Retail-Content-Vollstaendigkeit

Basis-Content (Titel, Kurzbeschreibung, 1 Bild)

D3.2
3

Mindeststandard-Einhaltung

Standards auf allen geprueften Retailern konsistent

D3.3
1

Kanaladaption

Minimale Anpassung (z.B. Bildformat)

D3.4
2

Content-Varianz zwischen Retailern

Geringe Varianz, konsistente Kernelemente

D4 Data

D4.1
1

Strukturierte Attributsets

Basis-Attribute vorhanden (Groesse, Farbe)

D4.2
3

Produktvergleichbarkeit

Cross-Kategorie-Vergleichbarkeit + Konfiguratoren

D4.3
1

Attribut-Konsistenz Owned→Retail

Kerndaten aehnlich, Details abweichend

D4.4
2

Daten-Vollstaendigkeit

>85% Felder befuellt, keine Widersprueche

D5 Content

D5.1
1

Content-Module auf Owned

Basis-Content (Text + Bilder)

D5.2
3

Kanaladaption von Content

Strategische Adaption (kanalspezifischer Content-Mix)

D5.3
1

Visual & Claim Consistency

Einzelne wiederkehrende visuelle Elemente

D5.4
2

Content-Qualitaet & Nutzwert

Nutzwert-orientiert (How-to, Anwendung, Vergleich)

D6 Digital

D6.1
1

Strukturierte Daten (Schema.org / JSON-LD)

Basis-Schema (Product) ohne Details

D6.2
3

Page Performance

Core Web Vitals: Good auf Desktop + Mobile

D6.3
1

Content-Aktualitaet & Synchronitaet

Aktuelle Inhalte auf Owned, veraltet auf Retail

D6.4
2

Content-Veraenderung ueber Zeit

Regelmaessige Updates (quartalweise+)

D6.5
0

A/B-Test- & Personalisierungssignale

Keine A/B-Test- oder Personalisierungssignale

D6.6
2

Tech-Stack-Signale

Moderne Architektur-Signale (Headless, CDN, Performance)