Vấn đề cần giải quyết
Một bộ sưu tập nước hoa lớn tạo ra một dạng mệt mỏi khi lựa chọn khá đặc biệt. Câu hỏi không còn là “Tôi có mùi nào phù hợp không?” mà trở thành “Chai nào phù hợp với thời tiết, hoàn cảnh và hình ảnh tôi muốn thể hiện hôm nay?” Spreadsheet có thể lưu trữ bộ sưu tập, nhưng không hỗ trợ tốt khoảnh khắc phải đưa ra lựa chọn.
Hệ thống hoạt động như thế nào
Scent OS kết hợp dữ liệu bộ sưu tập với bối cảnh thực tế. Chế độ hằng ngày đọc thời tiết tại địa điểm được chọn, sau đó đề xuất một mùi phù hợp kèm lý do và số lần xịt tham khảo. Một lớp khám phá riêng hỗ trợ chọn ngẫu nhiên hoặc chọn theo tình huống khi người dùng cần cảm hứng thay vì một khuyến nghị cứng.
Bộ sưu tập được đồng bộ từ Google Sheets, vì vậy giao diện có thể tìm kiếm theo tên chai, thương hiệu, perfumer, năm phát hành, nồng độ và nhóm hương mà không cần viết cứng từng lần cập nhật vào trang web.
Logic layering có thể giải thích
Công thức layering được tổ chức theo vai trò thay vì ghép chai ngẫu nhiên. Base tạo chiều sâu và độ bám, lift mở và nâng tổng thể, còn veil làm mềm hoặc kết nối hai thành phần. Nhờ vậy mỗi công thức đều có lý do rõ ràng và dễ điều chỉnh.
Biến bộ sưu tập thành hệ thống kiến thức
Scent Worlds nhóm bộ sưu tập theo không khí và cảm giác, trong khi Perfumer Index cho thấy dấu ấn sáng tạo của các nhà điều hương qua nhiều thương hiệu và giai đoạn phát hành. Kết quả không chỉ là công cụ chọn chai, mà còn là giao diện kiến thức cá nhân để hiểu sâu hơn về bộ sưu tập.
Dự án thể hiện điều gì
- Dữ liệu cá nhân trở nên giá trị hơn khi hỗ trợ một quyết định thực tế.
- Một khuyến nghị đáng tin cần có lời giải thích, không chỉ có kết quả.
- Bối cảnh, taxonomy và thiết kế giao diện có thể biến cơ sở dữ liệu sở thích thành một sản phẩm hữu ích.