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人工智能在包裝設(shè)計中真正意味著什么呢？

在整個商業(yè)、市場營銷和洞察力行業(yè)中，人們對數(shù)據(jù)改變我們世界的潛力越來越感到興奮和興奮。

但是，大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)和人工智能等術(shù)語在包裝設(shè)計中真正意味著什么呢？數(shù)據(jù)如何幫助我們開發(fā)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(zhàn)略最近重新審查了我們的數(shù)據(jù)庫(20 000多個設(shè)計系統(tǒng))，看看我們可以通過數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用新的分析方法來發(fā)現(xiàn)什么。

幸運的是，結(jié)果是相當令人鼓舞的：我們出現(xiàn)了兩個具體的見解(指導(dǎo)未來的設(shè)計工作)和前進的道路，以準確預(yù)測包裝成功，從我們的經(jīng)驗學(xué)習(xí)。


我們所做的和學(xué)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(shù)據(jù)庫)進行了元分析：

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

我們的目標是更深入地理解不同維度之間的關(guān)系，最重要的是，了解哪些度量標準最有力、最持續(xù)地推動獲取和購買。正如預(yù)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(xué)到的關(guān)鍵知識：

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

因此，重要的一點是，任何形式的數(shù)據(jù)挖掘(以及更先進的機器學(xué)習(xí))如果根植于行為數(shù)據(jù)，并與貨架上購物者的行為相聯(lián)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(guān)注)和可購物性(購物者能夠快速、準確地找到他們想要的產(chǎn)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(chǎn)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(lián)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(qū)動因素，其工作方式是非線性的。
正如許多品牌從痛苦的經(jīng)歷中吸取的教訓(xùn)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(shè)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(lián)系。

具體來說，我們在設(shè)計元素(徽標、顏色、視覺、結(jié)構(gòu)、要求等)上進行了精心編碼的更改，并將建議的設(shè)計系統(tǒng)與當前的包裝進行了比較。對于新產(chǎn)品或線擴展，我們比較和編碼測試包裝系統(tǒng)相對于現(xiàn)有的產(chǎn)品線(線擴展與基礎(chǔ)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(qū)動。在許多研究和設(shè)計系統(tǒng)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(guān)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(guān)。
這表明，如果要改變購物模式，設(shè)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(jié)構(gòu)變化和新要求的新設(shè)計系統(tǒng)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(shè)計和消息傳遞的重要性。
要清楚的是，我們的分析當然發(fā)現(xiàn)了一些情況，標志的改變已經(jīng)改善了包裝性能，在其他一些錯誤的顏色變化導(dǎo)致銷售下降。

因此，我們的想法并不是說，有效的設(shè)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(shù)據(jù)挖掘表明，通過學(xué)習(xí)經(jīng)驗和識別模式，我們可以更好地為設(shè)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(shù)據(jù)挖掘到機器學(xué)習(xí)&成功預(yù)測
雖然最近的元分析在確定設(shè)計指南和護欄方面很有價值，但它僅僅是數(shù)據(jù)威力的第一步和初步指示。事實上，一個更大的目標是應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)習(xí)來準確預(yù)測哪些設(shè)計系統(tǒng)將在市場上獲得成功。

為此，我們現(xiàn)在正在應(yīng)用這一學(xué)習(xí)開發(fā)一個數(shù)據(jù)庫驅(qū)動的過程，以篩選新的設(shè)計系統(tǒng)，并確定那些最有可能成功的系統(tǒng)。其基本思想是應(yīng)用一致的框架和流程來審查跨關(guān)鍵KPI的設(shè)計，并通過數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)提供評級和權(quán)重。

這一篩選系統(tǒng)反過來將為網(wǎng)絡(luò)提供更多的信息，并提供更多的數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)，在此基礎(chǔ)上發(fā)展、加強和完善預(yù)測模型。這就是數(shù)據(jù)挖掘向機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域過渡的地方，在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，系統(tǒng)通過增加經(jīng)驗建立知識和準確性。

當然，這種性質(zhì)的機器學(xué)習(xí)和預(yù)測算法并不能完全取代最終在貨架上對消費者進行設(shè)計測試的方法。然而，它們可能是對傳統(tǒng)研究的有力補充。在某種程度上，數(shù)據(jù)驅(qū)動工具將提供幾乎即時的指導(dǎo)和反饋，并幫助消除今天影響設(shè)計決策的許多主觀性。如果應(yīng)用得當，這些工具也可以通過快速、廉價地篩選許多設(shè)計方向來培養(yǎng)創(chuàng)造力。

出于這些原因，營銷人員和設(shè)計師都應(yīng)該接受數(shù)據(jù)革命和從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)的潛力。那些這樣做的公司和機構(gòu)可能會得到豐厚的回報。