Potion

실험실에서 말하듯 "민감성 피부용 실리콘 프리 유연제"처럼 입력하면 8만 개 넘는 데이터에서 맞는 원료를 찾아 준다. 결과마다 기능과 사용 맥락이 붙어 있어 샘플을 주문하기 전에 적합성을 판단할 수 있다. 화학은 알지만 카탈로그에는 어두운 사람에게 가장 빠른 길이다.

참고 제품의 INCI 목록을 붙이면 상품명과 농도 범위를 갖춘 시작 처방을 만든다. 반나절을 쓰지 않고 몇 분 만에 쓸 만한 출발점을 얻는다. INCI를 공개한 제품에 가장 잘 맞고, 매장에 나오는 화장품 상당수가 여기에 해당한다.

Sephora, Ulta, Credo 같은 유통사의 수천 개 뷰티 제품을 색인한다. 경쟁사가 한 카테고리를 어떻게 구성하는지, 어떤 원료 조합이 브랜드를 넘어 반복되는지 볼 수 있다. 신제품을 준비하는 브랜드에는 제품 페이지를 일일이 옮겨 적지 않아도 되는 경쟁 분석이 된다.

공급사 문서를 한곳에 모으고 데이터를 자동으로 뽑는 모듈이다. Potion은 원료당 50개 넘는 항목, 약 97퍼센트의 추출 정확도, 원료 한 건 등록에 2에서 4시간 절감을 내세운다. 데이터화된 내용은 Potion API, CSV, Excel로 실험실이 이미 쓰는 시스템에 보낼 수 있다.

Potion의 화장품 처방 AI 핵심이 이 워크스페이스로, 처방 편집기와 코파일럿을 결합해 작업 중에 적합한 처방을 제안한다. 자사 처방 포트폴리오로 전용 모델을 학습할 수 있고 데이터가 쌓일수록 정확해진다. 아직 스프레드시트로 처방을 관리하는 팀이라면 버전 관리만으로도 차이가 난다.

Sephora Clean이나 Target Clean 같은 유통사 기준과 지역 제한 목록을 Potion이 직접 관리하고, 원료를 여기에 대조한다. 브랜드 자체 제한은 개수 제한 없이 추가할 수 있다. 클릭 한 번의 리포트는 규제 변화가 전체 제품군에 미치는 영향을 보여 준다. 유통사가 시즌 중간에 목록을 바꿀 때 특히 쓸모가 있다.

Enterprise 플랜에는 API 연동이 포함돼 원료 데이터를 사내 시스템으로 보낼 수 있다. 이 기능이 있어야 Potion이 단순 검색 사이트로 끝나지 않고 화장품 컴플라이언스 소프트웨어로 쓰인다. 자사 원료 기록이 조회하고 재사용할 수 있는 구조화 데이터가 된다.

Potion은 SOC 2 Type II 인증을 받았고 기밀 데이터용 프라이빗 워크스페이스를 제공한다. Potion에 따르면 데이터 소유권은 고객에게 있고 볼 수 있는 것도 고객뿐이며, 사내 모델 학습에도 쓸 수 있다. 처방 지식재산을 지키려는 브랜드라면 구매 회의에서 가장 먼저 나오는 질문이 보통 이것이다.