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Abril de 2021 Página 1 de 2

Masivo, inteligente y rápido: la nueva forma de analizar envases a partir de machine learning

Alejandro Salgado PhD, Rodrigo Salgado, Jorge Alvarado PhD, Valentina Blanco y Valentina López

La consultora Atrianna se ha tomado el trabajo de cuantificar el impacto del envase en la intención de compra del consumidor a través de algoritmos de inteligencia artificial.

La necesidad de comunicar experiencias sensoriales (ej., cremosidad), sensaciones y  emociones (ej., confianza o poder), atributos de la marca (ej., calidad, tradición) e información de mercado (ej., bajo precio) ha generado unos desafíos inmensos para los equipos de diseño, ingenieros de materiales y productores de pigmentos y envases ¿Cuál es color ideal para un producto con un sabor a limones maduros de la Florida o vainilla francesa con miel de acacia? El mercado cada vez tolera un menor margen de error al comunicar (a partir del envase) la experiencia del producto y marca.

El reto hoy es identificar los factores que maximizan la capacidad del envase de comunicar una experiencia, conectarse con los deseos del consumidor, impulsar la compra y ser más rápidos que la competencia, al final, el diablo está en los detalles. Hasta el momento, existen múltiples metodologías y criterios para determinar si el diseño de la etiqueta y el material, color y forma del envase son efectivos para generar un impacto en el consumo. Sin embargo, no hay consenso claro sobre qué factores predicen, con un alto grado de certidumbre, cuál es el impacto del envase y la etiqueta en la decisión final del consumidor.

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Motivados por este problema tan interesante, de cuantificar el impacto de distintas dimensiones del envase en el éxito del producto, analizamos miles de productos en 25 países (ej., Japón, China, Reino Unido, Bélgica, Francia, Alemania, Canadá, Estados Unidos, Guatemala, Panamá, Colombia, Perú, Ecuador y Brasil) y logramos identificar tres dimensiones fundamentales que predicen el impacto de distintas dimensiones del envase y de elementos de diseño en el posicionamiento del producto en el mercado. A partir del análisis creamos un algoritmo inspirado en modelos psicofísicos (v.g., corriente de la psicología que busca establecer modelos y leyes para entender cómo interactúa el cerebro con el mundo para generar predicciones robustas), impulsado por el poder del machine learning para analizar de manera precisa cientos de variables en cuestión de minutos (actualmente analizamos 170 variables distintas) y predecir el rendimiento del empaque, estando el producto expuesto en góndola o analizando el render de diseño.


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Midiendo la “Fluidez” para determinar la facilidad para comprender

La fluidez de procesamiento (processing fluency en inglés) es el principio a partir del cual se determina qué tan fácil es para el cerebro procesar y entender la información sensorial (en este caso el envase y la etiqueta). La fluidez del diseño nos permite estimar qué tan rápido va a ser procesado el envase.

En un mundo en donde un consumidor le otorga entre 1 y 3 segundos a un producto durante el proceso de compra, cada milisegundo cuenta.

La forma, color y textura del envase, la cantidad de elementos en la etiqueta, el contraste con el resto de la categoría y la ubicación del producto en el estante, son algunos factores que tienen el mayor impacto en la fluidez. Ejemplos de productos con una excelente fluidez son: Toblerone, Johnny Walker, Drunk Elephant, Coca-Cola.

Masivo, inteligente y rápido: la nueva forma de analizar envases a partir de machine learning

Masivo, inteligente y rápido: la nueva forma de analizar envases a partir de machine learning

Jerarquía de información y efectividad de la comunicación

Aunque la mayoría del tiempo no nos demos cuenta, el cerebro tiene que armar un rompecabezas monstruoso cada vez que vemos, oímos, tocamos, olemos, o saboreamos algo. El envase del producto es un banquete sensorial y requiere que distintos sentidos (de manera directa o indirecta) y áreas del cerebro consuman, organicen e integren la información.

El diseño de la etiqueta debe transmitir un mensaje coherente para el consumidor

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CARLOS SILGADO BERNAL
14 de abril de 2021 a las 12:58

¡Excelente artículo! Aporta nuevas dimensiones y técnicas al diseño de los envases.


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