Von der Verpackung zum Kauf – was passiert im Gehirn? Neurowissenschaftliche Erkenntnisse machen die relevanten Erfolgsfaktoren für passgenaues Package Design nachvollziehbar. Künstliche Intelligenz (KI) wird zum Assistenten im Designprozess und spart Zeit sowie Ressourcen.
Ob Chips, Haferkekse oder Weingummi – die Verpackung spielt eine entscheidende Rolle bei der Vermarktung von Lebensmitteln und Süßwaren. Sie ist der Berührungspunkt mit der höchsten Kontaktfrequenz. Verbraucher und Verbraucherinnen planen zwar häufig, welche Kategorien sie kaufen wollen, aber die Entscheidung, welches Produkt gekauft wird, erfolgt meist erst am PoS. Diese Kaufentscheidung wird maßgeblich von der Verpackungsgestaltung beeinflusst. Aber auch das Produkterleben während der Nutzung wird davon gelenkt. Sie hat signifikanten Einfluss auf die Wahrnehmung von Geruch, Geschmack und sogar auf die Produktleistung. Die Neurowissenschaften bieten einen systematischen Zugang zur Wirkung und zu den Erfolgsfaktoren von Verpackungen. KI-Lösungen sind heute in der Lage, genau diese Erfolgstreiber automatisiert und damit schnell und kostengünstig zu evaluieren.
Welche Erfolgstreiber gibt es, und wie kann KI dabei helfen, diese zu überprüfen? Bei der Analyse hat uns Dr. Dirk Held von aimpower mit seiner Expertise unterstützt. Er ist einer der führenden Experten für die Übertragung wissenschaftlicher Erkenntnisse in konkrete Marketingmaßnahmen. Zudem ist er Autor mehrerer Bestseller zum Thema Neuromarketing und berät internationale Marken bei der Optimierung ihrer Marketingaktivitäten weltweit.
„KI kann heute zielgerichtet zur Bewertung der Markenkonsistenz eingesetzt werden.“
Dr. Dirk Held von aimpower ist Experte im Bereich der Verhaltensökonomie, insbesondere für den Einfluss von Marken auf Kaufentscheidungen.
Diejenige Verpackung, die aus der Menge heraussticht, die es schafft, die Aufmerksamkeit auf sich zu lenken, verfügt über eine höhere Wahrscheinlichkeit, auch gekauft zu werden. Dabei spielt die Gestaltung, aber auch die Platzierung im Umfeld eine entscheidende Rolle. Je stärker der visuelle Kontrast ist, desto eher sticht die Verpackung heraus. Außerdem müssen auf der Verpackung die wichtigen Informationen zum Produkt aufmerksamkeitsstark sein. KI-Lösungen, die mit menschlichen Aufmerksamkeitsdaten trainiert wurden, sind in der Lage, ohne kostenintensive Blickaufzeichnungen die entsprechende Aufmerksamkeit vorherzusagen. So kann der Hersteller die Platzierung und die Gestaltung seiner Verpackung hinsichtlich der Aufmerksamkeit optimieren.
Anschließend werden Bildelemente und Texte wahrgenommen. Hier hilft vor allem visuelle Einfachheit. Komplizierte Verpackungen erzeugen kognitiven Aufwand, und dieser wird vom Gehirn als Schmerz oder Bestrafung kodiert. Am anderen Ende dieser Skala steht die Kodierung als Belohnung: Grundsätzlich ist das Gehirn für schnelle Entscheidungen gemacht, nicht fürs Nachdenken. Daher müssen Informationen gut und schnell erfassbar sein. Diese Kriterien sind über Algorithmen gut messbar. So ist beispielsweise aus der Forschung bekannt, dass Menschen im Durchschnitt vier Wörter pro Sekunde lesen können. KI kann die Wörter auf der Verpackung extrahieren und dann prognostizieren, wie viele Sekunden ein menschliches Gehirn braucht, um den Text auf der Verpackung zu lesen. So kann überprüft werden, ob die Informationen leicht wahrnehmbar sind.
Die Verpackung muss zudem auf Markenebene konsistent sein. Um im Markenblock erkennbar zu sein, muss auch die Produktvariante die spezifischen Benefits über visuelle und textliche Elemente zum Ausdruck bringen. Nur so können sich Käufer im Produktsortiment schnell orientieren. Wie versteht nun das Gehirn, um welche Marke es sich handelt? Das Gehirn erkennt Marken anhand von Iconic Cues: Elemente, die stark mit der Marke verbunden sind – wie beispielsweise der Goldbär von Haribo. Wenn diese Elemente aufmerksamkeitsstark vorhanden sind, wird die Marke erkannt.
„Neuronale Netze werden darauf trainiert, die spezifische Marke und ihre Wettbewerber zu erkennen“, erklärt Dirk Held von aimpower. Am Vorbild des menschlichen Gehirns lernen die neuronalen Netze das Muster und die ikonischen Merkmale einer Marke kennen. Konfrontiert man das System mit einem neuen Designvorschlag, kann die KI Aussagen darüber treffen, ob die ikonischen Merkmale wie Markenname, Logo, Farben vorhanden sind, wie eigentypisch das Design und wie hoch das Risiko ist, Assoziationen mit Konkurrenzprodukten zu wecken. Die richtige Balance aus Eigenständigkeit und Konsistenz kann im Designentwurf anhand der Erkenntnisse aus derartigen Tests stetig optimiert werden.
Innerhalb des Markensortiments muss der Konsument dann erkennen, welches der Produkte das richtige für seine Bedürfnisse ist. Wird beispielweise nach einem Produkt aus biologischem Anbau gesucht, dann ist die Farbe Grün für diesen Benefit „iconic“. Die Farbe Grün ist intuitiv mit „Natur“/„biologisch“ assoziiert. Indem die Verpackung diesen Iconic Cue nutzt, signalisiert sie, dass dieses Produkt „bio“ ist.
Die richtigen Benefit-Cues zu nutzen hat noch einen anderen Vorteil: Neben dem visuellen Kontrast wird die Aufmerksamkeit nämlich auch von unseren Bedürfnissen beeinflusst. Wenn wir also das Bedürfnis nach einem Bioprodukt haben, dann scannt unser Gehirn die Umgebung nach Signalen, die für Produkte aus biologischem Anbau stehen. Wenn also eine grüne Verpackung im Regal vorhanden ist, dann wird die Aufmerksamkeit darauf gelenkt.
Die letztendliche Wahl des Produkts hängt dann vom relativen Wert („Value“) des Produkts ab. Den kalkuliert das Gehirn hinsichtlich der erwarteten Belohnung oder des erwarteten Schmerzes. Belohnung ist dabei die erwartete Erfüllung des Bedürfnisses. Und diese Erwartung wird von der Verpackungsgestaltung erzeugt. Die Farbe Grün ist assoziiert mit Lebensmitteln aus biologischem Anbau, und wenn dies das Bedürfnis ist, dann ist der Belohnungswert hoch. Schmerz erzeugt neben einer aufwendigen Erfassbarkeit von Informationen gegebenenfalls der Preis des Produkts, aber auch der erwartete Aufwand beim Transport oder bei der Lagerung. Die Formel lautet: Wert ist gleich Belohnung minus Schmerz. Das Produkt mit dem höchsten Wert wird gekauft.
Unternehmen sind sich der Wichtigkeit einer effektiven Verpackung natürlich bewusst und wenden in der Regel viel Geld und Zeit auf, um das passende Design für ihre Produkte und Marken zu entwickeln. In der Regel schlägt ein Kreativteam basierend auf einem Briefing eine Reihe von Verpackungsentwürfen vor. Nach einer subjektiven Beurteilung durch den Auftraggeber werden ausgesuchte Versionen weiter verfeinert, bis zwei oder drei von ihnen abschließend getestet werden. Die Verbrauchertests sollen feststellen, ob diese das Produkt mögen, es verstehen und ob sie es kaufen würden. Mitunter kommen Eye-Tracking-Studien zum Einsatz, die Aufschluss über die Durchsetzungskraft des Designs im Regalumfeld geben. „Allerdings sind diese Konsumententests eher zeit- und kostenintensiv und werden deshalb meist erst am Ende des Prozesses durchgeführt“, weiß Dirk Held aus Erfahrung. „Hier bietet KI die Möglichkeit, iterativ im Designprozess von Beginn an die Entwürfe zu evaluieren und zu optimieren.“
Regal-Set-ups variieren außerdem von Händler zu Händler. Hinzu kommen Produktumfelder im E-Commerce, die sich durch ihre dynamische Ausspielung ebenfalls stark voneinander unterscheiden. Durch die Automatisierung und die erheblich geringeren Kosten können Verpackungen von der KI in vielen Umfeldern getestet werden.
Das richtige Verpackungsdesign zu entwickeln ist eine komplexe Herausforderung. KI bietet heute die Möglichkeit, den langwierigen und kostspieligen Designprozess schlanker zu gestalten. „KI-Lösungen wie brainsuite von aimpower sind in der Lage, die relevanten Erfolgsfaktoren schnell und kostengünstig zu evaluieren und Optimierungsansätze zu finden“, betont Dirk Held. Da der Einsatz entsprechender Tools kaum noch inkrementelle Kosten verursacht, ermöglicht er Marken- und Designteams nicht nur, mehrere Verpackungsvarianten bereits in frühen Entwicklungsstadien zu testen, sondern dies gleichzeitig noch in einer großen Anzahl von Umfeldern.
Wichtige Entscheidungen können so frühzeitig eingeleitet und teure Fehlentwicklungen vermieden werden. Als positiver Nebeneffekt helfen die Ergebnisse auch bei Gesprächen mit den Händlern, wenn es darum geht, eine Marke passend im Regal zu platzieren.
