人工智能在包装设计中真正意味着什么呢？

人工智能在包装设计中真正意味着什么呢？

在整个商业、市场营销和洞察力行业中，人们对数据改变我们世界的潜力越来越感到兴奋和兴奋。

但是，大数据、机器学习和人工智能等术语在包装设计中真正意味着什么呢？数据如何帮助我们开发更有效的包装和(或)加快和改进我们这样做的过程？
考虑到这些问题，减贫战略最近重新审查了我们的数据库(20 000多个设计系统)，看看我们可以通过数据挖掘和应用新的分析方法来发现什么。
幸运的是，结果是相当令人鼓舞的：我们出现了两个具体的见解(指导未来的设计工作)和前进的道路，以准确预测包装成功，从我们的经验学习。
我们所做的和学到的：两个层次的分析
我们的团队在两个层次上对(我们的数据库)进行了元分析：
首先，我们重点讨论了具体业绩计量(KPI)与销售(从货架上购买)之间的联系。
我们的目标是更深入地理解不同维度之间的关系，最重要的是，了解哪些度量标准最有力、最持续地推动获取和购买。正如预期的那样，这一分析加强了从我们与客户的市场验证工作中学到的关键知识：
与态度衡量(如审美吸引力、形象或沟通)相比，现成的行为表现指标(能见度和可购物性)与销售的关系要紧密得多。
因此，重要的一点是，任何形式的数据挖掘(以及更先进的机器学习)如果根植于行为数据，并与货架上购物者的行为相联系，则是最有价值的。
通过对许多研究的考察，我们还了解到能见度(在杂乱的货架上获得关注)和可购物性(购物者能够快速、准确地找到他们想要的产品)的工作方式非常不同：
可见性是销售的积极推动因素，这在很大程度上是线性的。
简单地说，如果更多的人看到一个产品在一个杂乱的货架上，这就增加了购买的可能性-相反，看不见是卖不出去的。虽然知名度和销量之间的联系对于较小的品牌(很少有货架表面)来说是最强的，但是增加视觉注意总是有一些积极的影响。
可购物性是销售的负面驱动因素，其工作方式是非线性的。
正如许多品牌从痛苦的经历中吸取的教训一样，让货架上的人感到困惑是销售下滑的最可靠和最有力的途径。然而，我们的分析表明，Shop能力的工作方式与可见性非常不同：让一个品牌变得更快、更容易购物可能无助于销售，而轻微的下降可能不会对销售有所影响。相反，似乎有一个混乱的临界点(或拐点)，购物者变得沮丧，然后走开。
接下来，我们探讨了具体设计元素与不同性能指标(可见性、可购物性、吸引力、沟通等)之间的联系。
具体来说，我们在设计元素(徽标、颜色、视觉、结构、要求等)上进行了精心编码的更改，并将建议的设计系统与当前的包装进行了比较。对于新产品或线扩展，我们比较和编码测试包装系统相对于现有的产品线(线扩展与基础品牌的包装有什么不同？)
这种新的镜头使我们能够以一种新的方式看到连接和销售驱动。在许多研究和设计系统中，它揭示了一些有趣的模式，包括：
品牌标识的变化，如徽标和变体描述符，与购物能力问题和销售下滑有着更强的相关性。
改变这些元素可能会混淆购物者和/或在货架上制造犹豫。
包装颜色、外观和形状的变化与可见性和从货架上购买的改善密切相关。
这表明，如果要改变购物模式，设计上的变化必须足够显著，以便在几英尺之外的地方引起注意。
包括图形/结构变化和新要求的新设计系统更有可能推动销售增长。
这说明了在接近包装重新阶段时，连接设计和消息传递的重要性。
要清楚的是，我们的分析当然发现了一些情况，标志的改变已经改善了包装性能，在其他一些错误的颜色变化导致销售下降。
因此，我们的想法并不是说，有效的设计可以简化为一个简单的公式。事实上，我们非常清楚，在两种截然不同的情况下，同样的解决方案不太可能奏效。然而，我们的数据挖掘表明，通过学习经验和识别模式，我们可以更好地为设计简报提供信息，并帮助营销人员避免一次又一次地犯同样的错误。
接下来是什么？从数据挖掘到机器学习&成功预测
虽然最近的元分析在确定设计指南和护栏方面很有价值，但它仅仅是数据威力的第一步和初步指示。事实上，一个更大的目标是应用数据驱动的学习来准确预测哪些设计系统将在市场上获得成功。
为此，我们现在正在应用这一学习开发一个数据库驱动的过程，以筛选新的设计系统，并确定那些最有可能成功的系统。其基本思想是应用一致的框架和流程来审查跨关键KPI的设计，并通过数据库学习提供评级和权重。
这一筛选系统反过来将为网络提供更多的信息，并提供更多的数据和学习，在此基础上发展、加强和完善预测模型。这就是数据挖掘向机器学习领域过渡的地方，在机器学习领域，系统通过增加经验建立知识和准确性。
当然，这种性质的机器学习和预测算法并不能完全取代最终在货架上对消费者进行设计测试的方法。然而，它们可能是对传统研究的有力补充。在某种程度上，数据驱动工具将提供几乎即时的指导和反馈，并帮助消除今天影响设计决策的许多主观性。如果应用得当，这些工具也可以通过快速、廉价地筛选许多设计方向来培养创造力。

出于这些原因，营销人员和设计师都应该接受数据革命和从经验中学习的潜力。那些这样做的公司和机构可能会得到丰厚的回报。

文章标题：人工智能在包装设计中真正意味着什么呢？
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