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人工智能在包裝設計中真正意味著什么呢？

在整個商業、市場營銷和洞察力行業中，人們對數據改變我們世界的潛力越來越感到興奮和興奮。

但是，大數據、機器學習和人工智能等術語在包裝設計中真正意味著什么呢？數據如何幫助我們開發更有效的包裝和(或)加快和改進我們這樣做的過程？

考慮到這些問題，減貧戰略最近重新審查了我們的數據庫(20 000多個設計系統)，看看我們可以通過數據挖掘和應用新的分析方法來發現什么。

幸運的是，結果是相當令人鼓舞的：我們出現了兩個具體的見解(指導未來的設計工作)和前進的道路，以準確預測包裝成功，從我們的經驗學習。


我們所做的和學到的：兩個層次的分析
我們的團隊在兩個層次上對(我們的數據庫)進行了元分析：

首先，我們重點討論了具體業績計量(KPI)與銷售(從貨架上購買)之間的聯系。

我們的目標是更深入地理解不同維度之間的關系，最重要的是，了解哪些度量標準最有力、最持續地推動獲取和購買。正如預期的那樣，這一分析加強了從我們與客戶的市場驗證工作中學到的關鍵知識：

與態度衡量(如審美吸引力、形象或溝通)相比，現成的行為表現指標(能見度和可購物性)與銷售的關系要緊密得多。

因此，重要的一點是，任何形式的數據挖掘(以及更先進的機器學習)如果根植于行為數據，并與貨架上購物者的行為相聯系，則是最有價值的。

通過對許多研究的考察，我們還了解到能見度(在雜亂的貨架上獲得關注)和可購物性(購物者能夠快速、準確地找到他們想要的產品)的工作方式非常不同：

可見性是銷售的積極推動因素，這在很大程度上是線性的。
簡單地說，如果更多的人看到一個產品在一個雜亂的貨架上，這就增加了購買的可能性-相反，看不見是賣不出去的。雖然知名度和銷量之間的聯系對于較小的品牌(很少有貨架表面)來說是最強的，但是增加視覺注意總是有一些積極的影響。

可購物性是銷售的負面驅動因素，其工作方式是非線性的。
正如許多品牌從痛苦的經歷中吸取的教訓一樣，讓貨架上的人感到困惑是銷售下滑的最可靠和最有力的途徑。然而，我們的分析表明，Shop能力的工作方式與可見性非常不同：讓一個品牌變得更快、更容易購物可能無助于銷售，而輕微的下降可能不會對銷售有所影響。相反，似乎有一個混亂的臨界點(或拐點)，購物者變得沮喪，然后走開。

接下來，我們探討了具體設計元素與不同性能指標(可見性、可購物性、吸引力、溝通等)之間的聯系。

具體來說，我們在設計元素(徽標、顏色、視覺、結構、要求等)上進行了精心編碼的更改，并將建議的設計系統與當前的包裝進行了比較。對于新產品或線擴展，我們比較和編碼測試包裝系統相對于現有的產品線(線擴展與基礎品牌的包裝有什么不同？)

這種新的鏡頭使我們能夠以一種新的方式看到連接和銷售驅動。在許多研究和設計系統中，它揭示了一些有趣的模式，包括：

品牌標識的變化，如徽標和變體描述符，與購物能力問題和銷售下滑有著更強的相關性。
改變這些元素可能會混淆購物者和/或在貨架上制造猶豫。
 
包裝顏色、外觀和形狀的變化與可見性和從貨架上購買的改善密切相關。
這表明，如果要改變購物模式，設計上的變化必須足夠顯著，以便在幾英尺之外的地方引起注意。
 
包括圖形/結構變化和新要求的新設計系統更有可能推動銷售增長。
這說明了在接近包裝重新階段時，連接設計和消息傳遞的重要性。
要清楚的是，我們的分析當然發現了一些情況，標志的改變已經改善了包裝性能，在其他一些錯誤的顏色變化導致銷售下降。

因此，我們的想法并不是說，有效的設計可以簡化為一個簡單的公式。事實上，我們非常清楚，在兩種截然不同的情況下，同樣的解決方案不太可能奏效。然而，我們的數據挖掘表明，通過學習經驗和識別模式，我們可以更好地為設計簡報提供信息，并幫助營銷人員避免一次又一次地犯同樣的錯誤。


接下來是什么？從數據挖掘到機器學習&成功預測
雖然最近的元分析在確定設計指南和護欄方面很有價值，但它僅僅是數據威力的第一步和初步指示。事實上，一個更大的目標是應用數據驅動的學習來準確預測哪些設計系統將在市場上獲得成功。

為此，我們現在正在應用這一學習開發一個數據庫驅動的過程，以篩選新的設計系統，并確定那些最有可能成功的系統。其基本思想是應用一致的框架和流程來審查跨關鍵KPI的設計，并通過數據庫學習提供評級和權重。

這一篩選系統反過來將為網絡提供更多的信息，并提供更多的數據和學習，在此基礎上發展、加強和完善預測模型。這就是數據挖掘向機器學習領域過渡的地方，在機器學習領域，系統通過增加經驗建立知識和準確性。

當然，這種性質的機器學習和預測算法并不能完全取代最終在貨架上對消費者進行設計測試的方法。然而，它們可能是對傳統研究的有力補充。在某種程度上，數據驅動工具將提供幾乎即時的指導和反饋，并幫助消除今天影響設計決策的許多主觀性。如果應用得當，這些工具也可以通過快速、廉價地篩選許多設計方向來培養創造力。

出于這些原因，營銷人員和設計師都應該接受數據革命和從經驗中學習的潛力。那些這樣做的公司和機構可能會得到豐厚的回報。