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Relief Sun Aqua-Fresh : Rice + B5 (SPF50+ PA++++) vs Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun Cream

Kurz gesagt

Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun Cream gewinnt diesen Vergleich mit 68/100, vor Relief Sun Aqua-Fresh : Rice + B5 (SPF50+ PA++++) (55).

Die Scores werden aus 14 öffentlichen Spezifikationen berechnet; fehlende Werte bleiben unbekannt markiert und werden mit dem Kategorie-Median imputiert.

Relief Sun Aqua-Fresh : Rice + B5  (SPF50+ PA++++)

Relief Sun Aqua-Fresh : Rice + B5 (SPF50+ PA++++)

Beauty of Joseon
55Punkte / 100
0 Vorteile · 14 Gleichstände
🏆 Gesamtsieger Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun Cream

Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun Cream

Round Lab
68Punkte / 100
0 Vorteile · 14 Gleichstände INCIDecoder ★ 3.8

Auf einen Blick

0–100 pro Gruppe, normalisiert in der Kategorie · Gruppe antippen für Details

Relief Sun Aqua-Fresh : Rice + B5 (SPF50+ PA++++)Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun Cream
Schutz 59 59
Formel 57 74
Aktive 48 74

Bester Preis jetzt

Günstige Alternativen

Das komplette Datenblatt

Gruppiert und einklappbar · Gruppe antippen zum Einklappen

Schutz2▾
Relief Sun Aqua-Fresh : Rice + B5 (SPF50+ PA++++)Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun Cream
SPF — 50
UV-Filter — 2
Formel4▾
Relief Sun Aqua-Fresh : Rice + B5 (SPF50+ PA++++)Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun Cream
Anzahl der Inhaltsstoffe — 40
Star-Inhaltsstoffe — 3
Zu vermeidende Inhaltsstoffe — 23
Duftstofffrei — ✓
Aktive8▾
Relief Sun Aqua-Fresh : Rice + B5 (SPF50+ PA++++)Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun Cream
Niacinamid — ✓
Hyaluronsäure — ✓
Vitamin C — ✓
Ceramide — —
Retinoid — —
Salicylsäure — —
AHA-Exfolianten — —
Tonerde — —

Datenquellen: INCIDecoder

Häufige Fragen

Welches ist besser, Relief Sun Aqua-Fresh : Rice + B5 (SPF50+ PA++++) oder Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun Cream?

Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun Cream hat die höhere Gesamtwertung (68 gegenüber 55).

Was sind die Hauptunterschiede?

Die Scores werden aus 14 öffentlichen Spezifikationen berechnet; fehlende Werte bleiben unbekannt markiert und werden mit dem Kategorie-Median imputiert.

Wie werden die Scores berechnet?

Wir normalisieren 14 öffentliche Spezifikationen innerhalb der Kategorie und gewichten sie nach Gruppe für einen Score von 0–100; fehlende Werte werden von Modellen mit identischen Spezifikationen geerbt oder mit dem Kategoriemedian imputiert, sodass eine dünne Datenblatt nie begünstigt wird. Die Methodik ist öffentlich.