Worauf man beim Re-Design einer Verpackung achten muss

Herr Deneke, ein Re-Design einer Verpackung ist ein Menge Arbeit und birgt zudem einige Risiken. Welche haben Sie da herausgefunden? Wenn wir einkaufen, dann tun wir dies stark habitualisiert. In den meisten Kategorien kaufen wir immer die gleichen Produkte. Wir sprechen hier von „habit loops“. Ein zu revolutionär verändertes Design birgt das Risiko, dass bei bestehenden Käufern diese habit loops durchbrochen werden, einfach, weil das Produkt nicht sofort gefunden wird. Bei bisherigen Nichtkäufern ist dieser Effekt andererseits natürlich gewollt.
Unsere Datenbank mit über 30.000 getesteten Designs zeigt, dass es nur 20 Prozent der Re-Designs gelingt, die Verkaufszahlen zu steigern. Das Risiko besteht also vor allem im Verlust aktueller Käufer.

Wie kann man ein solches Risiko minimieren? Das klingt jetzt natürlich nach Eigennutz – aber durch umfangreiches Testen. Und zwar von Beginn an. Idealerweise mit qualitativer Forschung. Jedes Re-Design basiert ja auf einer vom Unternehmen identifizierten Notwendigkeit. Marke verjüngen, neue Zielgruppen erschließen, einfach nur an aktuelle Designsprache anpassen, also modernisieren. Wir können in frühen Phasen die Passung mit der Marke und ihren etablierten Signalen abgleichen und überprüfen, welchen Impact Veränderungen insbesondere bei den aktuellen Kunden haben würden. Sobald erste Designvarianten vorliegen, gilt es diese auf die erfolgversprechendsten zu reduzieren. Ein Schritt, der häufig nicht gegangen wird – und dann wird es teuer, wenn schwache Designs weiterentwickelt werden. Am Ende steht die Validierung im echten Kaufumfeld.

Kann Ihnen Künstliche Intelligenz bei der Aufgabe ein neues Design zu entwickeln helfen? Künstliche Intelligenz kann uns auf jeden Fall unterstützen – aber eben nur unterstützen. Eine Verpackung ist ein sehr komplexes Konstrukt, welches zahlreiche Funktionen hat und ebenso vielen Vorschriften genügen muss. Das kann KI nicht komplett erfassen. Wir können die KI aber dahingehend trainieren, dass sie grundlegende Erfolgsfaktoren wie Sichtbarkeit im Regal, Differenzierung von Wettbewerbern etc. decodiert und bewertet. Unser Ansatz bezieht aber immer die Meinung von unseren erfahrensten Kollegen ein, die parallel zur KI das Design im Vergleich zur aktuellen Verpackung anhand eines kurzen Fragebogens beurteilen.

Was dürfen die Zuschauerinnen und Zuschauer vom Deeper Insights Day am 30. März mit PRS In Vivo erwarten? Ein klares Plädoyer für starke Partnerschaften bei der Verpackungsentwicklung. Wir haben mittlerweile zu viele höchststandardisierte Ansätze, die so unflexibel sind, dass kundenspezifische Fragestellungen gar nicht mehr untergebracht werden können. Dem stellen wir unsere flexiblen Ansätze entgegen, bis hin zum von vielen als altmodisch verschrienen Offline-Test im Retail Lab. Natürlich setzen wir auch Online-Tests ein, es gilt aber immer, die für die aktuelle Entwicklungsphase optimale Lösung zu identifizieren. Digital und KI sind an sich nicht besser als andere Methoden. Wenn ich „Digital first“ lese, dann drängt sich der Verdacht auf, hier geht es vor allem um die für das Institut profitabelste Lösung.
Im DID werden wir auf die drei oben genannten AI, online und offline eingehen. Mit Beispielen unseres neuesten Design Screening-Ansatzes AI Pack Sprint und Ergebnissen der Paralleltests von digitalen und Retail Lab Tests.

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Dieser Text erschien zuerst auf www.horizont.net.