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Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun Cream vs Birch Juice Moisturizing Sun Serum SPF50

Kurz gesagt

Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun Cream gewinnt diesen Vergleich mit 68/100, vor Birch Juice Moisturizing Sun Serum SPF50 (55).

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

🏆 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
Birch Juice Moisturizing Sun Serum SPF50

Birch Juice Moisturizing Sun Serum SPF50

Round Lab
55Punkte / 100
0 Vorteile · 14 Gleichstände

Auf einen Blick

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

Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun CreamBirch Juice Moisturizing Sun Serum SPF50
Schutz 59 59
Formel 74 57
Aktive 74 48

Bester Preis jetzt

Günstige Alternativen

Das komplette Datenblatt

Gruppiert und einklappbar · Gruppe antippen zum Einklappen

Schutz2▾
Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun CreamBirch Juice Moisturizing Sun Serum SPF50
SPF 50 —
UV-Filter 2 —
Formel4▾
Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun CreamBirch Juice Moisturizing Sun Serum SPF50
Anzahl der Inhaltsstoffe 40 —
Star-Inhaltsstoffe 3 —
Zu vermeidende Inhaltsstoffe 23 —
Duftstofffrei ✓ —
Aktive8▾
Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun CreamBirch Juice Moisturizing Sun Serum SPF50
Niacinamid ✓ —
Hyaluronsäure ✓ —
Vitamin C ✓ —
Ceramide — —
Retinoid — —
Salicylsäure — —
AHA-Exfolianten — —
Tonerde — —

Datenquellen: INCIDecoder

Häufige Fragen

Welches ist besser, Round Lab Birch Juice Moisturizing Sun Cream oder Birch Juice Moisturizing Sun Serum SPF50?

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.