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Tea-Trica BHA Foam vs SKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam

🏆 결정

SKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam — SKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam을(를) 고르세요 — 이 그룹에서 앞섭니다: 액티브 3 포뮬러 2

그룹명을 눌러 근거 확인 · 점수 산출 방식은 공개되어 있습니다

요약

SKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam가 49/100으로 승리합니다(Tea-Trica BHA Foam 29).

주요 차이: 성분 수 (37 vs 33) · 피해야 할 성분 (28 vs 18) · 나이아신아마이드 (— vs ✓).

점수는 12개 공개 사양에서 계산됩니다. 누락된 값은 미확인으로 표시되고 카테고리 중앙값으로 대체되며 실측으로 가장하지 않습니다.

Tea-Trica BHA Foam

Tea-Trica BHA Foam

SKIN1004
29점수 / 100
1승 · 11무
🏆 종합 승자 SKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam

SKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam

SKIN1004
49점수 / 100
5승 · 7무

한눈에 보기

그룹별 0–100, 카테고리 내 정규화 · 그룹명 누르면 상세로

Tea-Trica BHA FoamSKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam
포뮬러 53 64
액티브 13 39

고르는 방법

Tea-Trica BHA Foam, 중요한 게…

  • 살리실산 ✓ vs —

SKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam, 중요한 게…

  • 성분 수 33 +4 vs 37
  • 피해야 할 성분 18 +10 vs 28
  • 나이아신아마이드 ✓ vs —
  • 비타민 C ✓ vs —

최저가

저렴한 대안

차이점

6 · 실제로 다른 행만, 행마다 판정

Tea-Trica BHA FoamSKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam차이점
성분 수 3733 SKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam
피해야 할 성분 2818 SKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam
나이아신아마이드 —✓ SKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam
비타민 C —✓ SKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam
살리실산 ✓— Tea-Trica BHA Foam
AHA 각질 제거 성분 —✓ SKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam

전체 스펙

그룹별 접기 · 그룹명 눌러 접기

포뮬러4▾
Tea-Trica BHA FoamSKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam
성분 수 37 33
핵심 성분 2 2
피해야 할 성분 28 18
무향료 ✓ ✓
액티브8▾
Tea-Trica BHA FoamSKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam
나이아신아마이드 — ✓
히알루론산 — —
비타민 C — ✓
세라마이드 — —
레티노이드 — —
살리실산 ✓ —
AHA 각질 제거 성분 — ✓
클레이 — —

데이터 출처: INCIDecoder

자주 묻는 질문

Tea-Trica BHA Foam과(와) SKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam 중 무엇이 더 좋나요?

SKIN1004 Tone Brightening Cleansing Gel Foam의 종합 점수가 더 높습니다(49 대 29), 액티브, 포뮬러에서 앞섭니다. 살리실산이(가) 더 중요하다면 Tea-Trica BHA Foam를 선택하세요.

주요 차이점은 무엇인가요?

주요 차이: 성분 수 (37 vs 33) · 피해야 할 성분 (28 vs 18) · 나이아신아마이드 (— vs ✓).

점수는 어떻게 계산되나요?

12개 공개 사양을 카테고리 내에서 정규화하고 그룹별 가중치로 0–100점을 매깁니다. 누락 데이터는 동일 사양 모델에서 상속하거나 카테고리 중앙값으로 대체하므로 사양이 적은 제품이 유리해지지 않습니다. 방법론은 공개되어 있습니다.