Deutsch
Technik →
Computer →
Audio & Video →
Smart Home →
Hautpflege →
Städte & Orte →

Vitamin C 96 Powder vs The Ordinary Natural Moisturizing Factors + Phytoceramides

Kurz gesagt

The Ordinary Natural Moisturizing Factors + Phytoceramides gewinnt diesen Vergleich mit 37/100, vor Vitamin C 96 Powder (33).

Die Scores werden aus 12 öffentlichen Spezifikationen berechnet; fehlende Werte bleiben unbekannt markiert und werden mit dem Kategorie-Median imputiert.

Vitamin C 96 Powder

Vitamin C 96 Powder

SKIN1004
33Punkte / 100
0 Vorteile · 12 Gleichstände
🏆 Gesamtsieger The Ordinary Natural Moisturizing Factors + Phytoceramides

The Ordinary Natural Moisturizing Factors + Phytoceramides

The Ordinary
37Punkte / 100
0 Vorteile · 12 Gleichstände INCIDecoder ★ 3.8 Bei Amazon ansehen →

Auf einen Blick

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

Vitamin C 96 PowderThe Ordinary Natural Moisturizing Factors + Phytoceramides
Formel 63 54
Aktive 13 26

Bester Preis jetzt

The Ordinary Natural Moisturizing Factors + Phytoceramides Amazon →

Günstige Alternativen

Das komplette Datenblatt

Gruppiert und einklappbar · Gruppe antippen zum Einklappen

Formel4▾
Vitamin C 96 PowderThe Ordinary Natural Moisturizing Factors + Phytoceramides
Anzahl der Inhaltsstoffe — 53
Star-Inhaltsstoffe — 1
Zu vermeidende Inhaltsstoffe — 25
Duftstofffrei — ✓
Aktive8▾
Vitamin C 96 PowderThe Ordinary Natural Moisturizing Factors + Phytoceramides
Niacinamid — —
Hyaluronsäure — ✓
Vitamin C — —
Ceramide — —
Retinoid — —
Salicylsäure — —
AHA-Exfolianten — ✓
Tonerde — —

Datenquellen: INCIDecoder

Häufige Fragen

Welches ist besser, Vitamin C 96 Powder oder The Ordinary Natural Moisturizing Factors + Phytoceramides?

The Ordinary Natural Moisturizing Factors + Phytoceramides hat die höhere Gesamtwertung (37 gegenüber 33).

Was sind die Hauptunterschiede?

Die Scores werden aus 12 öffentlichen Spezifikationen berechnet; fehlende Werte bleiben unbekannt markiert und werden mit dem Kategorie-Median imputiert.

Wie werden die Scores berechnet?

Wir normalisieren 12 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.