Cách đây 2 năm, một chủ brand mỹ phẩm lâu đời ở Chợ Lớn chia sẻ với chúng tôi: doanh số offline ổn định 15 năm bỗng giảm 30% chỉ trong 12 tháng vì khách trẻ chuyển qua mua những brand “có app soi da”, “cá nhân hóa routine bằng AI”. Nỗi lo đó không chỉ của họ, mà cũng là câu chuyện Thorakao và nhiều thương hiệu truyền thống đang đối mặt. Bài viết này phân tích cách một brand như Thorakao có thể thích nghi với thời đại AI. Chúng ta sẽ đi từ hành trình thương hiệu, thách thức, xu hướng AI, đến chiến lược OEM/ODM và roadmap AI skincare 2025.
Tóm tắt nhanh:
- Thorakao là biểu tượng mỹ phẩm truyền thống Việt Nam, mạnh về nguyên liệu thiên nhiên nhưng yếu về trải nghiệm số và công nghệ dữ liệu.
- Thị trường 2024–2025 tăng trưởng ở clean beauty, dermo skincare, phân tích da bằng AI và cá nhân hóa sản phẩm, nếu không bắt kịp, brand truyền thống mất dần Gen Z.
- AI không chỉ là app soi da mà là chuỗi từ R&D, tối ưu công thức, CRM, cho đến cá nhân hóa tư vấn.
- Brand truyền thống có thể kết hợp “di sản nguyên liệu” với AI thông qua hợp tác OEM/ODM tại các nhà máy đã đầu tư CGMP, data và hạ tầng công nghệ.
- Với lộ trình rõ ràng, một thương hiệu như Thorakao có thể ra mắt dòng AI skincare đầu tiên trong 4–6 tháng.
—
Thorakao là ai và hành trình phát triển
Thorakao là một trong những thương hiệu mỹ phẩm truyền thống Việt Nam ra đời từ thập niên 1960, nổi tiếng với kem nghệ, dầu gội, sữa rửa mặt từ nguyên liệu thiên nhiên như nghệ, dừa, bưởi. Hơn nửa thế kỷ qua, Thorakao gắn liền với ký ức tiêu dùng của nhiều thế hệ, nhưng đang đứng trước sức ép phải số hóa và trẻ hóa thương hiệu.
Trong gần 15 năm làm OEM/ODM, chúng tôi nghe nhắc đến Thorakao rất nhiều mỗi khi trao đổi với các chủ brand trên 35 tuổi. Họ xem Thorakao như “chuẩn mực” của mỹ phẩm bình dân Việt Nam: mùi quen, bao bì đơn giản, giá dễ tiếp cận.
Điểm mạnh dễ thấy:
- Di sản thương hiệu hơn 50 năm, độ nhận diện gần như phủ toàn quốc.
- Hệ công thức dựa trên nguyên liệu truyền thống: nghệ, nha đam, bưởi, dừa…
- Tệp khách hàng trung niên, nông thôn, chợ truyền thống khá trung thành.
Tuy nhiên, từ 2018 trở lại đây, thị trường thay đổi rất nhanh. Theo báo cáo của Meiyume về thị trường Việt Nam 2024, tăng trưởng tập trung ở mấy mảng sau: clean beauty, dermo skincare và sản phẩm dùng thành phần thiên nhiên với chuẩn an toàn cao, đồng thời tích hợp công nghệ số trong tư vấn và trải nghiệm người dùng (Meiyume 2024).
Thorakao có “thiên nhiên”, có “truyền thống”, nhưng đang thiếu:
- Ngôn ngữ mới dành cho Gen Z/Gen Y (storytelling, social, KOL khoa học).
- Cách thể hiện “thiên nhiên” theo chuẩn clean beauty, dermo skincare hiện đại.
- Ứng dụng AI trong phân tích da, gợi ý routine, tối ưu hành trình khách hàng.
Đây chính là điểm giao nhau giữa thương hiệu truyền thống và thời đại AI. Vậy thì thách thức cụ thể là gì, và Thorakao cần vượt qua những “nút thắt” nào trước khi bắt nhịp AI?
Thách thức của thương hiệu mỹ phẩm truyền thống trước AI
Thách thức lớn nhất của những thương hiệu như Thorakao trước thời đại AI không chỉ nằm ở công nghệ, mà là khoảng cách kỳ vọng giữa thế hệ khách hàng cũ và mới. Gen Z muốn trải nghiệm số, thử sản phẩm ảo, soi da bằng AI, trong khi hệ thống vận hành cũ lại xoay quanh phân phối chợ, nhà thuốc, đại lý. (Đây là lỗ hổng mà rất nhiều brand truyền thống mắc phải, không riêng Thorakao.)
Trong 3 năm gần đây, khi tư vấn cho hơn 200 brand, chúng tôi thấy các “nút thắt” lặp lại:
- Chiến lược: chưa định vị rõ ràng trước thế hệ khách hàng mới, vẫn nói ngôn ngữ “công dụng cơ bản” trong khi thị trường chuyển sang “giải pháp khoa học – dữ liệu”.
- Sản phẩm: công thức cũ, chưa tận dụng data da người Việt để nâng cấp thành dermo skincare, chưa đổi bao bì cho phù hợp kênh online.
- Trải nghiệm: không có công cụ soi da AI, không có app, không tích hợp chatbot – CRM nên khó giữ lại dữ liệu và tái mua.
Dưới áp lực AI, thách thức trở nên cụ thể hơn:
- Brand quốc tế đưa AI skin analysis về Việt Nam, thu hút khách trẻ chỉ sau 1–2 trải nghiệm thử da tại store.
- Các brand nội mới sinh sau 2020 xây dựng từ đầu với mindset digital-first, AI-first, khiến thương hiệu truyền thống phải “chạy bù” rất nhiều năm.
Cạnh tranh từ thương hiệu quốc tế
Cạnh tranh từ thương hiệu quốc tế với AI thể hiện rõ ở 3 mảng: trải nghiệm soi da, cá nhân hóa routine và storytelling khoa học. Nếu Thorakao và các brand truyền thống không nhanh chóng số hóa, phần thị phần khách trẻ sẽ chuyển mạnh sang các brand có công nghệ.
Thực tế thị trường:
- Nhiều tập đoàn lớn đã triển khai máy soi da AI tại quầy, ứng dụng mobile phân tích da, đề xuất phác đồ cá nhân hóa dựa trên hàng chục nghìn mẫu dữ liệu.
- Một số nhãn hàng quốc tế tại Việt Nam dùng virtual try-on và AR filter giúp khách “thử” hiệu quả trước khi mua, tăng tỷ lệ chuyển đổi tới 40% theo những case study mà chúng tôi tổng hợp trong bài về virtual try-on & AR cho skincare.
So với đó, đa số thương hiệu truyền thống Việt Nam:
- Chưa có nền tảng phân tích da bằng AI.
- Chưa có hệ thống dữ liệu khách hàng đủ sâu để cá nhân hóa.
- Vẫn chủ yếu dựa vào tư vấn viên tại nhà thuốc, tiệm mỹ phẩm, độ đồng nhất thấp.
Nếu một bạn trẻ 22 tuổi phải chọn giữa:
- Brand A: có app soi da, đề xuất routine cá nhân hóa, báo cáo tiến triển da mỗi 30 ngày.
- Brand B (truyền thống): chỉ có tờ rơi giấy, thông tin chung chung.
Thì lựa chọn rất dễ đoán. Đây là “lỗ hổng” mà Thorakao và các thương hiệu tương tự buộc phải lấp đầy, nếu muốn tồn tại thêm 10–15 năm tới.
Các xu hướng AI đang thay đổi thị trường mỹ phẩm Việt Nam
Các xu hướng AI chính đang định hình lại thị trường mỹ phẩm Việt Nam gồm: phân tích da bằng AI, cá nhân hóa sản phẩm/routine, tối ưu công thức dựa trên dữ liệu và ứng dụng AR/VR trong trải nghiệm dùng thử. Brand truyền thống nếu biết “mượn sức” những xu hướng này sẽ rút ngắn khoảng cách với đối thủ lớn.
Dựa trên dữ liệu thị trường 2024–2025, chúng ta có thể nhóm thành 4 trục:
- Phân tích da bằng AI (AI skin analysis)
– Dùng camera điện thoại hoặc thiết bị chuyên dụng chụp da.
– AI đánh giá các tham số: độ ẩm, dầu, nếp nhăn, lỗ chân lông, mụn, sắc tố.
– Kết quả phân tích được lưu lại, so sánh theo thời gian, tạo báo cáo trước – sau.
Thế giới đã xem đây là tiêu chuẩn mới cho tư vấn da, không chỉ “tư vấn cảm tính”.
- Cá nhân hóa sản phẩm và routine
– AI gợi ý routine theo dữ liệu da + lối sống (thức khuya, môi trường, stress…).
– Một số thương hiệu quốc tế đã pha chế “on-demand” theo profile da riêng.
– Ở Việt Nam, bước đầu là cá nhân hóa ở mức gợi ý bộ sản phẩm có sẵn cho từng nhóm da.
- Clean beauty & dermo skincare dựa trên dữ liệu
Báo cáo của Meiyume 2024 chỉ ra: tăng trưởng chính ở clean beauty, dermo skincare, thành phần thiên nhiên. AI ở đây không chỉ là front-end mà là công cụ phân tích dữ liệu nghiên cứu:
– So sánh độ hiệu quả – kích ứng của từng active trên nhóm da châu Á. – Tối ưu nồng độ, pH, hệ dung môi để “đủ mạnh nhưng vẫn dịu”.
- AR/VR & virtual try-on cho skincare
Không chỉ makeup, skincare cũng đang dùng AR filter, mô phỏng hiệu quả sau 4–8 tuần dùng sản phẩm. Nhiều case cho thấy tỷ lệ chuyển đổi tăng 30–40% khi khách được “thấy trước” làn da cải thiện. Bạn có thể tham khảo thêm góc nhìn này trong bài về virtual try-on và AR cho skincare.
Với các thương hiệu như Thorakao, bài toán không phải “có làm AI hay không”, mà là:
- Làm phần nào trước (skin analysis, CRM, R&D hay trải nghiệm bán hàng)?
- Tự đầu tư hay hợp tác với nhà máy/OEM và đối tác công nghệ đã có nền tảng?
Làm sao thương hiệu truyền thống có thể thích nghi với AI?
Thương hiệu truyền thống có thể thích nghi với AI bằng cách đi theo từng bước nhỏ: số hóa dữ liệu khách hàng, hợp tác dùng chung nền tảng phân tích da, nâng cấp công thức theo chuẩn dermo – clean beauty, rồi mới tiến tới app riêng và hệ sinh thái AI toàn diện. Không nhất thiết phải “đập đi xây lại” ngay.
Với góc nhìn của một nhà máy gia công như Seoul Cosmetic, chúng tôi thường đề xuất lộ trình 3–5 năm cho những thương hiệu có “di sản” như Thorakao:
- Nền tảng dữ liệu – bắt buộc phải làm trước
– Chuẩn hóa thu thập: loại da, vấn đề chính, lịch sử sản phẩm đã dùng.
– Sử dụng CRM hoặc tối thiểu là hệ thống form/Google Sheet nhất quán.
– Mục tiêu: sau 6–12 tháng có vài nghìn profile da thật để phân tích.
- Mượn sức AI qua đối tác
– Hợp tác với nhà máy OEM/ODM đã có sẵn công cụ phân tích da, R&D dựa trên data, thay vì tự xây từ đầu.
– Dùng chung hệ thống soi da tại điểm bán, giai đoạn đầu không cần build app riêng.
Tại Seoul, chúng tôi tập trung vào mô hình này cho các brand truyền thống: dùng chung “bộ não” dữ liệu và AI, mỗi brand vẫn giữ câu chuyện và định vị riêng. (Tin tôi đi — chúng tôi đã thấy điều này hàng chục lần với các brand truyền thống lớn.)
- Nâng cấp công thức – bao bì
Thế hệ sản phẩm mới cần phản ánh được 3 yếu tố:
– Thành phần thiên nhiên truyền thống (điểm mạnh lịch sử). – Kết quả nghiên cứu lâm sàng/đánh giá trên da người Việt. – Ngôn ngữ khoa học, rõ ràng về active, % nồng độ, pH, test kích ứng.
Đây cũng là lúc hợp tác với nhà máy CGMP có kinh nghiệm về dermo skincare, clean beauty, như bạn có thể thấy trong phần mô tả dịch vụ của chúng tôi tại trang dịch vụ gia công mỹ phẩm OEM/ODM/OBM.
- Từng bước xây trải nghiệm AI riêng
Sau khi có đủ dữ liệu và sản phẩm mới, brand mới nên tính chuyện app, chatbot tư vấn, AI tư vấn tự động trên website, v.v.
Kết hợp công nghệ và thành phần truyền thống
Chiến lược khả thi nhất cho Thorakao và các brand tương tự là kết hợp công nghệ AI với thành phần truyền thống, biến “kí ức” thành “lợi thế khoa học”. Thay vì bỏ hết cái cũ, hãy chứng minh lại bằng dữ liệu và nghiên cứu hiện đại.
Cách chúng tôi thường triển khai với các brand có di sản:
- Giữ nguyên linh hồn thành phần
Ví dụ: nghệ, nha đam, bưởi – những nguyên liệu gắn liền với Thorakao – vẫn là “ngôi sao” trong công thức.
- Nâng cấp bằng data và active hiện đại
– Dùng AI phân tích phản hồi của hàng nghìn khách về hiệu quả, kích ứng, độ thích dùng.
– Kết hợp thêm active “trendy” nhưng an toàn: niacinamide, panthenol, ceramide, peptide…
– Tối ưu nồng độ và hệ dẫn xuất để giảm kích ứng mà hiệu quả vẫn tốt.
- Kể lại câu chuyện theo ngôn ngữ Gen Z
– Thay vì “kem nghệ trị mụn”, hãy nói: “Kem chứa X% chiết xuất nghệ chuẩn hóa, kết hợp BHA nồng độ Y, được test trên 50 người da mụn Việt Nam, cải thiện 35% mức độ mụn viêm sau 4 tuần”.
– Hình ảnh, bao bì tối giản, sạch, gợi nhớ tới clean beauty quốc tế.
- Cá nhân hóa trên nền tảng AI
– AI soi da: xác định mức độ thâm, mụn, dầu, nhạy cảm.
– Gợi ý: bộ 3–4 sản phẩm có thành phần truyền thống phù hợp nhất.
– Lưu lại dữ liệu để tinh chỉnh phiên bản nâng cấp sau 6–12 tháng.
Khi kết hợp khéo léo, “truyền thống” không còn là gánh nặng, mà trở thành bằng chứng thương hiệu hiểu làn da Việt qua nhiều thế hệ và giờ tái định nghĩa bằng công nghệ.
Cơ hội hợp tác OEM/ODM cho brand truyền thống
Cơ hội lớn nhất cho các brand truyền thống hiện nay là không phải tự một mình “ôm” AI, mà hợp tác với các nhà máy OEM/ODM có sẵn nền tảng công nghệ, dây chuyền CGMP, kinh nghiệm R&D cho thương hiệu mới lẫn cũ. Nhờ đó, thời gian ra sản phẩm và chi phí thử–sai giảm mạnh.
Từ kinh nghiệm làm việc với hơn 200 thương hiệu trong 15 năm, chúng tôi thấy các mô hình hợp tác hiệu quả nhất cho brand truyền thống như Thorakao gồm:
- Chuyển giao – nâng cấp công thức cũ
– Đưa các công thức chủ lực (kem nghệ, dầu gội bưởi…) vào phòng lab hiện đại.
– Rà soát hệ bảo quản, hương liệu, chất tạo bọt… theo tiêu chuẩn CGMP, tách bạch các chất dễ gây tranh cãi.
– Kết hợp thử nghiệm lâm sàng nhỏ trên nhóm 30–50 người da Việt.
- Phát triển dòng dermo/clean beauty mới
– Dựa trên thành phần truyền thống, thêm các active “hot” được thị trường 2024–2025 ưa chuộng như Cica, Probiotic, Ceramide…
– Thiết kế bao bì, claim, tài liệu marketing phù hợp kênh online, nhà thuốc hiện đại.
Những dịch vụ này được mô tả khá rõ trên trang dịch vụ gia công mỹ phẩm của Seoul, nơi chúng tôi triển khai OEM/ODM/OBM trọn chuỗi cho cả startup lẫn brand lâu năm.
- Dùng chung nền tảng AI & dữ liệu
Các nhà máy như Seoul Cosmetic đang dần tích hợp:
– Hệ thống phân tích da (kết nối máy soi da, app hoặc web). – Kho dữ liệu phản hồi từ hàng chục nghìn người dùng để tối ưu công thức. – Công cụ dự đoán xu hướng thành phần 2026–2028, như chúng tôi đề cập trong bài AI dự đoán xu hướng thành phần nổi bật.
Brand truyền thống không cần tự thuê cả đội data scientist – chỉ cần chọn đúng đối tác OEM/ODM có định hướng AI rõ ràng.
- Tối ưu chi phí so với nhập khẩu sẵn
Với nhiều thương hiệu truyền thống, việc nhập khẩu thêm dòng sản phẩm từ Trung Quốc, Hàn Quốc để “cho nhanh” từng là lựa chọn. Nhưng khi so sánh kỹ chi phí, mức độ chủ động, rủi ro pháp lý, gia công tại Việt Nam thường tối ưu hơn, như phân tích trong bài so sánh nhập khẩu Trung Quốc vs gia công Việt Nam.
Với OEM/ODM tại Việt Nam, brand còn dễ dàng chỉnh sửa công thức, bao bì, claim theo phản hồi từ khách mà không phải chờ 6–9 tháng như nhập khẩu.
Nếu Thorakao hoặc các brand truyền thống muốn “thử” dòng AI skincare đầu tiên, hợp tác OEM/ODM là con đường hợp lý: rút ngắn thời gian R&D còn khoảng 45–60 ngày, giảm rủi ro sai công thức, tận dụng luôn hạ tầng test an toàn – ổn định.
Làm thế nào để bắt kịp xu hướng AI skincare 2025?
Để bắt kịp xu hướng AI skincare 2025, thương hiệu truyền thống cần xây một roadmap rõ ràng trong 24–36 tháng: bắt đầu từ thu thập dữ liệu da, thử nghiệm phân tích AI, ra mắt 1–2 dòng skincare “AI-assisted”, sau đó mở rộng hệ sinh thái và tự động hóa tư vấn trên đa kênh.
Một lộ trình tham khảo, dựa trên kinh nghiệm triển khai sản phẩm thông minh cho các đối tác tại nhà máy Seoul ở Đông Anh, Hà Nội:
Giai đoạn 1 (0–6 tháng): Chuẩn hóa dữ liệu & concept
- Rà soát danh mục hiện tại: sản phẩm nào giữ, sản phẩm nào dừng, sản phẩm nào nâng cấp.
- Xây concept dòng “AI skincare” đầu tiên: ví dụ “AI-Optimized Nghệ Care cho da mụn”.
- Bắt đầu thu thập dữ liệu da cơ bản tại kênh bán hàng hiện có (form, QR).
- Làm việc với đối tác OEM/ODM để thống nhất tiêu chí: loại da mục tiêu, vấn đề da, active chính, budget mỗi SKU.
Giai đoạn 2 (6–12 tháng): R&D & thử nghiệm AI ở quy mô nhỏ
- Phát triển 2–3 công thức chủ lực trên lab, test ổn định – an toàn 2–3 tháng.
- Dùng thử công cụ phân tích da AI (của đối tác) tại vài điểm bán hoặc trên web.
- Thu thập ít nhất 500–1000 profile da + feedback dùng thử.
Ở Seoul, các dự án dạng này thường mất 4–6 tháng từ brief đến ra lô hàng đầu tiên, nếu khách chuẩn bị hồ sơ pháp lý và định vị rõ từ đầu.
Giai đoạn 3 (12–24 tháng): Thương mại hóa & mở rộng trải nghiệm số
- Ra mắt chính thức dòng AI skincare (online + offline).
- Tích hợp chatbot tư vấn dựa trên dữ liệu da đã có.
- Cân nhắc phát triển app đơn giản hoặc webapp cho phép khách tự soi da tại nhà.
Giai đoạn 4 (24–36 tháng): Tối ưu & mở rộng hệ sinh thái AI
- Đánh giá hiệu quả theo dữ liệu: tỷ lệ tái mua, mức độ cải thiện da, review.
- Nâng cấp công thức dựa trên dữ liệu thực tế, không chỉ cảm tính.
- Xem xét phát triển thêm các dòng chuyên sâu: anti-aging, hyperpigmentation, sensitive dermo.
Trong suốt hành trình đó, thương hiệu cần song song làm 3 việc:
- Nâng cấp hình ảnh và ngôn ngữ bản sắc (logo, bao bì, tone of voice).
- Củng cố niềm tin thế hệ cũ, giải thích rõ “AI + truyền thống” là bổ sung, không phải thay thế hoàn toàn.
- Xây đội ngũ nội bộ hiểu cơ bản về dữ liệu và AI để làm việc hiệu quả với đối tác.
Nếu bạn đang vận hành một thương hiệu mỹ phẩm truyền thống và muốn bước vào kỷ nguyên AI, việc đầu tiên nên làm là chọn đúng đối tác. Bạn có thể bắt đầu bằng việc xem qua giới thiệu về nhà máy Seoul Cosmetic – nơi chúng tôi vận hành nhà máy CGMP 2.000m² tại Đông Anh, Hà Nội và đã phát triển hơn 400 công thức cho hơn 150 thương hiệu thuộc nhiều phân khúc khác nhau.
Từ đó, hãy đặt lịch liên hệ tư vấn, mang theo câu chuyện thương hiệu của bạn – dù là Thorakao hay một brand địa phương nào khác – để cùng vẽ ra roadmap chuyển đổi trong 2–3 năm tới.
—
Câu Hỏi Thường Gặp (FAQ)
Thương hiệu truyền thống như Thorakao có thật sự cần ứng dụng AI không?
Thương hiệu truyền thống như Thorakao rất cần ứng dụng AI nếu muốn tiếp tục chinh phục thế hệ Gen Z và Millennials. AI giúp hiểu rõ dữ liệu da, cá nhân hóa routine, tối ưu công thức và chăm sóc khách hàng, thay vì chỉ dựa vào kênh chợ, nhà thuốc và tư vấn cảm tính như trước.
Ứng dụng AI trong mỹ phẩm có đòi hỏi đầu tư quá lớn với brand vừa và nhỏ không?
Brand vừa và nhỏ không nhất thiết phải tự xây nền tảng AI. Có thể hợp tác với nhà máy OEM/ODM đã đầu tư sẵn hạ tầng phân tích da, R&D dữ liệu lớn, phòng lab CGMP. Nhờ đó, chi phí chỉ bằng khoảng 20–30% so với việc tự xây đội ngũ và hệ thống từ con số 0.
Thorakao hoặc brand truyền thống có thể ra mắt dòng AI skincare trong bao lâu nếu hợp tác OEM/ODM?
Nếu chuẩn bị concept, định vị và hồ sơ pháp lý rõ ràng, một brand truyền thống có thể ra mắt dòng skincare ứng dụng AI trong khoảng 4–6 tháng khi hợp tác OEM/ODM: 30–45 ngày cho R&D, 30 ngày test ổn định – an toàn, 30–45 ngày cho sản xuất và hoàn thiện bao bì.
Tôi đang bán mỹ phẩm truyền thống, nên bắt đầu chuyển đổi AI từ khâu nào trước?
Bước đầu đơn giản nhất là chuẩn hóa việc thu thập dữ liệu khách: loại da, vấn đề da, sản phẩm đã dùng và phản hồi. Song song, hãy tìm đối tác OEM/ODM có công cụ phân tích da AI để thử nghiệm tại vài điểm bán. Khi đã hiểu rõ tệp khách và insight da, việc nâng cấp công thức và trải nghiệm số sẽ chính xác hơn nhiều.
—
Nếu bạn muốn xem thêm năng lực gia công và công nghệ tại Seoul, có thể bắt đầu từ trang chủ Seoul Cosmetic trước khi đặt lịch trao đổi chuyên sâu. Với vai trò nhà máy, nhiệm vụ của chúng tôi là giúp các thương hiệu truyền thống bước sang kỷ nguyên AI một cách thực tế, từng bước, nhưng đủ nhanh để không bị bỏ lại. “`
Seoul Cosmetic – Nhà Máy Gia Công Mỹ Phẩm Thông Minh
Author: Nguyễn Khắc Kiên – Giám Đốc Phát Triển Sản Phẩm
Linkedin: linkedin/khackien1603
Website: https://giacongmyphamseoul.vn
Tiktok: https://www.tiktok.com/@giacongmypham_seoul
Fanpage: https://www.facebook.com/giacongmyphamseoul/
Hotline: 0911 112 323
Factory Address: Cụm công nghiệp vừa và nhỏ, tổ 28, Thị Trấn Đông Anh, Hà Nội
Google Maps: https://maps.app.goo.gl/JSybcwYHk6d1BLQ16
Bạn muốn phát triển dòng mỹ phẩm riêng biệt?
Đội ngũ chuyên gia R&D của Seoul Cosmetic sẵn sàng tư vấn công thức độc quyền và lộ trình sản xuất tối ưu.