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銷售額提升2.3倍,AI比人類更懂“賣得好”的設計?

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銷售額提升2.3倍,AI比人類更懂“賣得好”的設計?

卡樂比、雀巢日本、森永乳業(yè)都在用的設計評估“神器”。

圖片來源:界面新聞 范劍磊

文|FBIF食品飲料創(chuàng)新

什么是真正的“好”設計?

今年4月,食驗室曾發(fā)布5款包裝設計,其中2款由AI輔助設計,號稱“幾小時定方案”。當時,不止一個品牌發(fā)布了“AI設計”的產(chǎn)品,無不與“快速生成”、“成本降低”等字眼聯(lián)系在一起。

食驗室發(fā)布的5款包裝設計;圖片來源:食驗室

在感慨設計速度之余,部分讀者可能在看到這些“AI設計”的時候,會與筆者產(chǎn)生相同的疑問:

這些設計,真的“好”嗎?

對于品牌來說,更關心的可能是:哪款設計賣得更好?

聊起“設計決策”這個話題,甲方乙方可能都深有感觸:最花時間和精力的不一定是“做設計”,而是“選設計”和“改設計”。

捫心自問,有多少消費品牌擁有非常客觀的包裝設計決策依據(jù)?有多少最終決策仍然是根據(jù)非常主觀的標準來的?

于是就會出現(xiàn):品牌方吐槽設計師不懂市場,設計師吐槽品牌方不懂設計。正因為主觀上很難互相說服,所以甲方和乙方才會無數(shù)次在這一點上battle起來——而在“拉扯”的過程中,很多時間資源就這樣消耗了。

但我們有沒有想過:在“什么樣的設計賣得好”這件事上,AI有可能比人類做得更好呢?

答案是:不但有可能,而且已經(jīng)用上了。日本Plug公司推出的“包裝設計AI”,專門幫助品牌快速評估產(chǎn)品包裝設計方案。在包裝設計AI服務上線后的三年內(nèi),包括卡樂比、雀巢日本、森永乳業(yè)等頭部食品企業(yè)在內(nèi),約有860家食品、飲料、化妝品和藥品企業(yè)使用了這項服務。

《日本服務大獎-獲獎事例集》對「包裝設計AI」貢獻實績的描述(紅字為中文翻譯);圖片來源:《日本服務大獎-獲獎事例集》

2022年,包裝設計AI獲得了日本總務大臣獎。據(jù)獲獎事例集記載,使用了包裝設計AI后,卡樂比一款薯片的銷售額增長1.3倍,雀巢一款香味焙煎咖啡的銷售額增長了2.3倍。

雀巢香味焙煎咖啡(左)與卡樂比薯片(右)的包裝設計改進案例;圖片來源:PLUG

這個案例引人深思:也許AI在設計上最擅長的并不是我們以為的“創(chuàng)意”,而是“評估”?

在今年的FBIF食品飲料創(chuàng)新論壇上,海內(nèi)外多位嘉賓就生成式AI對食品行業(yè)的影響進行了探討。本文將結(jié)合嘉賓的精彩分享,探討以下問題:

AI為什么會比人類更懂“賣得好的設計”?

除了我們一直都在說的“降本增效”,AI是否能夠帶來創(chuàng)新質(zhì)量的突破?

如何發(fā)揮AI的潛力,探索品牌未來的護城河?

一、AI為什么會比人類更懂“賣得好”的設計?

Plug所做的包裝設計AI,本質(zhì)是更加依托于市場數(shù)據(jù)分析,進行產(chǎn)品開發(fā)創(chuàng)新流程的優(yōu)化。

產(chǎn)品包裝設計開發(fā)周期;圖片來源:PLUG演講課件

在日本,產(chǎn)品的包裝設計開發(fā)周期往往分為前3個月的【創(chuàng)造】和后3個月的【市場調(diào)研&設計調(diào)整】。

Plug的總裁小川亮,也是日本包裝設計協(xié)會(JPDA)的現(xiàn)任理事長,以及暢銷書《売れるパッケージデザイン150の鉄則(賣得動的包裝設計:150條鐵律)》的作者。從事包裝設計與開發(fā)工作多年,小川在親身實踐中發(fā)現(xiàn),【市場調(diào)研&設計調(diào)整】這個環(huán)節(jié)存在很多痛點。

比如,設計方案的修改微調(diào),實質(zhì)上是創(chuàng)意元素的排列組合與對比,并不包含真正的創(chuàng)造性工作。

再比如,有些品牌為了提高決策的客觀性,會在大規(guī)模上市前,采用樣品測試、小規(guī)模投放征集消費者反饋等市場調(diào)研。這樣的市場調(diào)研,往往耗時耗力,而且,也無法同時對比多個設計款式。但實際上,這些市場調(diào)研的結(jié)果存在共性,特定消費群體對于某些元素的好感度,也是有規(guī)律可循的。

包裝設計AI高評估質(zhì)量背后的秘密,就來源于此。小川亮在FBIF2023的演講中分享到。

一是龐大的一手設計評估數(shù)據(jù)庫。

Plug從2015年開始收集消費者對包裝好感度的數(shù)據(jù),直到2019年才上線服務。到目前為止,已經(jīng)積累了1020萬消費者的包裝好感度數(shù)據(jù),橫跨不同的性別和年齡段。小川稱,目前這些數(shù)據(jù)每半年都會滾動更新,并且通過調(diào)整數(shù)據(jù)比重的方式來體現(xiàn)當下的潮流。

二是前瞻的AI設計生成和預測模型。

包裝設計AI的功能最大化在于評估與生成的結(jié)合,不斷重復“評估-生成-再評估”的過程。如下圖所示,上傳的幾款原始設計被拆分為不同的設計組件,而這些組件被AI重新組合,形成新的設計。

設計元素的排列組合;圖片來源:PLUG演講課件

在1小時內(nèi),這樣的排列組合可以生成約1000款不同的設計方案。與此同時,AI還會對不同的方案進行市場“好感度”預測,并給出相應的打分和排名。

AI生成的大量設計方案與打分排名;圖片來源:PLUG演講課件

三是可以靈活調(diào)整的評分維度。

在“好感度”的范圍內(nèi),包裝設計AI也可以分析出這款包裝能給人留下怎樣的印象,比如“看上去很好吃”、“具有健康感”等。如果有希望突出的產(chǎn)品印象,也可以用這種印象為條件來重新排名。

圖片來源:PLUG演講課件

不僅如此,還可以根據(jù)消費者的年齡和性別(比如男性、20歲左右)進行篩選,因為不同群體對一款包裝形成的印象可能是不同的。

根據(jù)消費者群體(男性、20歲左右)篩選后的排名結(jié)果;圖片來源:PLUG演講課件

對一些希望根據(jù)市場數(shù)據(jù)、進行更加理性設計決策的企業(yè)來說,Plug的包裝設計AI無疑是一種福音:原本如果要對設計方案一一進行市場調(diào)研,需要花費大量的時間精力,而現(xiàn)在,這些調(diào)研工作只需通過軟件就可以完成。

據(jù)2023年3月日經(jīng)新聞報道,聯(lián)合利華日本在引入這一包裝設計評估AI后,將消費者調(diào)研所花費的時間從1個月縮短到幾秒鐘。

日經(jīng)新聞相關報道網(wǎng)頁(已通過網(wǎng)頁翻譯);圖片來源:日經(jīng)經(jīng)濟新聞網(wǎng)頁

而加上設計調(diào)整,本來需要3個月的“市場調(diào)研&設計調(diào)整”被AI縮短到1小時,產(chǎn)品開發(fā)/設計團隊可以將更多的時間用于前期的創(chuàng)意開發(fā),嘗試更多可能性。

圖片來源:PLUG演講課件

二、AI可能推動創(chuàng)新“質(zhì)量”的突破嗎?

包裝設計AI最有趣的一點在于,它通過拆解的方式,將一件本來我們直覺認為只能由人類主觀判斷的任務,由AI基于數(shù)據(jù)更快、更好地完成了。

這個模型的基本原理可以理解為,每排列組合出一個新的設計,就計算一遍目標受眾對這款設計的好感度。由于好感度存在規(guī)律,所以AI模型將這個過程通過計算來實現(xiàn),從而簡化了流程。

“質(zhì)”的突破,其實正是基于“量”的積累。這讓我們不禁開始反思創(chuàng)新的本質(zhì):比如,愛迪生發(fā)明電燈,本質(zhì)不就是無數(shù)次的嘗試嗎?

那么理論上,當“評估設計”這件看起來非常主觀、不太可能實現(xiàn)量化計算的事情都可以被AI變成可能,是否我們也能用同樣的原理,“優(yōu)化”創(chuàng)新的其他環(huán)節(jié)?

Framework for Innovation;圖片來源:This work bythe Design Council is licensed under a CC BY 4.0 license

2004年,英國設計協(xié)會提出創(chuàng)新的“雙鉆模型(Double Diamond)”,指出設計創(chuàng)新是一個發(fā)現(xiàn)問題(Discover)、定義問題(Define)、發(fā)散靈感(Develop),最終創(chuàng)意收束、獲得解決方案(Deliver)的過程。

不難發(fā)現(xiàn),在向外擴張的“發(fā)現(xiàn)問題”、“發(fā)散靈感”環(huán)節(jié),我們希望覆蓋盡可能全面的信息,充分思考更多可能性;而在代表收束聚焦的“定義問題”、“獲得解決方案”環(huán)節(jié),我們又想要快速排除不相干的信息、聚焦問題的核心關鍵。

理論上,在擁有足夠數(shù)據(jù)沉淀和不斷迭代優(yōu)化模型的前提下,能夠以比人類快得多的速度分析和處理大量信息的AI,在發(fā)散和收束這兩個方向都能有所作為:不僅能向更廣的范圍發(fā)散開去,也能以更快的速度收束回來,給到更精準的結(jié)果。

不僅如此,在不斷變化的世界中,創(chuàng)新是循環(huán)往復的動態(tài)。想象一下,在市場調(diào)研覆蓋的信息量、創(chuàng)意參考的素材量、分析迭代的速度都呈指數(shù)級上升的情況下,未來的“創(chuàng)新”與今天的“創(chuàng)新”,可能會擁有完全不同的意義。

當然,AI的未來價值,可能并非是我們這代人能夠想象得到的。

AI解決方案公司rct AI首席運營官張言在FBIF2023分享“AI將如何影響未來世界觀的底層邏輯”時,提出了一個重要觀點,那就是:AI將有可能超越人類理解的“黑箱”,帶來認知系統(tǒng)外的知識。人類對世界的認識總是在一定的邏輯下展開,但人類無法用同一套邏輯來證明這個形式體系是自洽的,也無法跳出“世界本身”來認知世界。

從這個理論上來說,人工智能在未來最大的潛在價值,很可能在于它能夠跳出人類的邏輯,提供全新的視角。這是否說明,人工智能在未來可能為人類帶來超出想象的世界觀?這是否也說明,AI在未來與人類很可能并非我們所假定的,工具和利用的關系,而是互補視角的合作關系?

圖片來源:rct AI演講課件;這一切都存在非常巨大的想象空間。

三、積累,構筑品牌未來的護城河

2022年出現(xiàn)的ChatGPT3.5,是OpenAI從2015年開始的“積累”。2019年上線的包裝設計AI,是Plug從2014年開始的“積累”。

2023年的消費品牌,又可以為AI所在的未來做哪些“積累”,構筑未來的品牌護城河?

除了顯而易見的“數(shù)據(jù)”,“設計”也許可以是其中的一道護城河。就像代碼為計算機編程那樣,設計可以為人類編程!IDEO高級設計顧問宮書亞在FBIF2023分享道。

宮書亞分享了一套與生成式AI共生的設計哲學,可以概括為:一個時刻、一段旅程、一種思維。

一個時刻、一段旅程、一種思維;圖片來源:IDEO演講課件

設計往往從一個時刻開始(如人們在貨架上看到產(chǎn)品包裝的瞬間),到搭建一段旅程(多個時刻共同匯聚成行動的過程,比如為了做飯,去超市購買各種食材),再到最終在人們心中形成一種思維(比如多次消費后,將這個品牌與在家做飯的回憶深度聯(lián)系在了一起)。

而這恰恰與AI的深度學習有異曲同工之妙。一個數(shù)據(jù)點就是一個時刻,一個訓練層就是一段旅程,最終所有訓練層交匯在一起,就是一張神經(jīng)網(wǎng)絡——一種思維。

因此,代碼為計算機編程,而設計可以為人類編程。代入這種方法,在AI時代,具體如何“編程”?

在演講中,宮書亞通過一系列案例,展示了設計師與AI如何做到了一些過去只存在于我們想象中的事情。

1、一個時刻:多感官設計。

人類的五感纖細又敏感。全球96%的人可以光靠聽倒水的聲音,根據(jù)音調(diào)的細微差別就分辨出冷水與熱水。因此,能帶給人深刻印象的遠遠不止于視覺刺激。AI技術的迅猛發(fā)展給了我們探索其他感官的機會。

有些探索已經(jīng)在路上。奇華頓與天貓TMIC合作推出的AI驅(qū)動共創(chuàng)服務“Creatogether”,通過AI技術,將看不見的香氛氣味轉(zhuǎn)換為看得見的色彩與圖像,從而讓沒有調(diào)香經(jīng)驗的品牌方也可以通過可視化的方式參與香氛創(chuàng)作。

奇華頓Creatogether研發(fā)的“上海青”香氛;圖片來源:奇華頓

還在為今天吃什么而發(fā)愁?嘗嘗你的心情如何!Google伙伴創(chuàng)新團隊正在研發(fā)一個基于生成式AI的“Mood Food(心情食物)”食譜。你的“AI私人廚師”將會聆聽你今天的心情如何,然后根據(jù)你的心情為你定制一份專屬食譜。

Mood Food;圖片來源:Google Partner Innovation

這些“時刻”,將設計師對品牌的表達從單純的視覺設計帶入到多感官的設計空間。他們“捕獲”人們注意力的方式,不再僅僅依賴視覺設計或吸引眼球,而是通過完全身臨其境的感官體驗。

2、一段旅程:跨市場設計

當你考慮一整段消費旅程時,每個產(chǎn)品都不是孤島,而是整個市場的一部分。有的時候,你并不是去有意地“創(chuàng)造”聯(lián)系,而是去“發(fā)現(xiàn)”一種本來就存在的隱形聯(lián)系,從而為消費者創(chuàng)造更美好的旅程。

比如,Snack pals利用AI和AR技術為兒童打造了一款移動app。這是IDEO CoLab的一款設計原型,通過這款App,兒童在去超市購物的時候,可以學會如何為自己定制一份營養(yǎng)均衡、健康美味的零食食譜。

Snack Pals利用AR技術設計的APP;圖片來源:IDEO演講課件

逛超市時,兒童可以掃描貨架上的彩色圖案標簽,與不同的蔬菜或水果“對話”,了解它們可以提供哪些營養(yǎng)。通過完成游戲任務的方式,孩子們就可以幫助父母,將這些食材搭配成營養(yǎng)豐富、令人愉悅的餐點。在回家后,由于受到這種成就感的鼓勵,兒童不需要父母的反復嘮叨,就會自己把這些蔬菜吃下去,補充到維生素和營養(yǎng)。

3、一種思維:參與式設計

人們都喜歡參與感。有句話叫做“感情是在互相麻煩中建立起來的”。有的時候,不要怕“麻煩”你的消費者。

Betty Crocker蛋糕粉就是一個典型的案例。1952年剛剛推出這款產(chǎn)品時,Betty Crocker的產(chǎn)品定位是“快手蛋糕”。為了貫徹這個定位,這款蛋糕粉幾乎包含了一款蛋糕所需的所有材料,宣傳語是“只需加水”——但是銷量并不是很好。

后來,Betty Crocker修改了配方,將蛋糕粉中的蛋粉去除,并將宣傳語改為“只需加1個雞蛋”。家庭主婦們購買了蛋糕粉后,仍然需要自己加1個新鮮雞蛋進去,但是蛋糕粉的銷量卻大幅上升了。

Betty Crokcer蛋糕粉“只加水”與“只加1個雞蛋”的廣告語對比;圖片來源:Sketchplanations.com

Betty Crocker蛋糕粉雖然給消費者“添了麻煩”,卻賣得更好了。從消費者心理上分析,“只需加水”盡管非常方便,卻讓蛋糕粉的價值感降低了——聽上去像過度加工的產(chǎn)品。家庭主婦們雖然想快速做好蛋糕,但使用過于方便的蛋糕粉,反而讓她們有種“作弊”的罪惡感;添加1個新鮮雞蛋其實也并不算麻煩,但這個簡單的舉動讓她們有了制作蛋糕的實感,自己的貢獻讓蛋糕的口感更好、更健康了。

而生成式AI降低了共創(chuàng)門檻,是否也讓品牌多了一種可以巧妙“麻煩”消費者的方式?“他們家的設計里有我的創(chuàng)意在里面!”消費者更深入地參與品牌創(chuàng)作,感情也由此建立起來。

四、結(jié)語

基于市場數(shù)據(jù)的AI比人類更懂“賣得好”這件事,其實并不奇怪。不過,對于面向未來的消費品牌來說,也許新技術本身并不是關鍵,它對社會和文化的影響才是根本——那里潛藏著真正的機遇。

“我們一直在用設計創(chuàng)造便利,卻一不小心創(chuàng)造了孤獨。”

宮書亞在演講中感慨道。AI帶來高效和便利,是否也會讓社會上的每個個體,變得更加孤立和孤獨?

如果是這樣,人們可能會比任何時候都更加渴望建立真實的聯(lián)系。

“現(xiàn)在有這樣一種科技,只要給家里的冰箱拍張照,軟件會計算能夠用這些食材做什么菜。

通過掃描冰箱里的食材、提供菜譜的軟件;圖片來源:IDEO演講課件

于是,你可以打電話給朋友,說我家有這幾樣菜,你家有那幾樣菜,如果你能在來的路上順便買個豆瓣醬,我們就可以一起做這幾道菜做晚餐。”

食物和“一起吃飯”這件事,一直承載著人們的情感聯(lián)系——以“你吃了嗎?”含蓄問候的中國人尤是如此。在工業(yè)時代,在信息時代,人類對情感的追求都沒有變。只不過在AI時代,它也許會有新的表達方式,留待聰明的品牌們?nèi)ヌ剿鳌?/p>

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權事宜請聯(lián)系原著作權人。

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銷售額提升2.3倍,AI比人類更懂“賣得好”的設計?

卡樂比、雀巢日本、森永乳業(yè)都在用的設計評估“神器”。

圖片來源:界面新聞 范劍磊

文|FBIF食品飲料創(chuàng)新

什么是真正的“好”設計?

今年4月,食驗室曾發(fā)布5款包裝設計,其中2款由AI輔助設計,號稱“幾小時定方案”。當時,不止一個品牌發(fā)布了“AI設計”的產(chǎn)品,無不與“快速生成”、“成本降低”等字眼聯(lián)系在一起。

食驗室發(fā)布的5款包裝設計;圖片來源:食驗室

在感慨設計速度之余,部分讀者可能在看到這些“AI設計”的時候,會與筆者產(chǎn)生相同的疑問:

這些設計,真的“好”嗎?

對于品牌來說,更關心的可能是:哪款設計賣得更好?

聊起“設計決策”這個話題,甲方乙方可能都深有感觸:最花時間和精力的不一定是“做設計”,而是“選設計”和“改設計”。

捫心自問,有多少消費品牌擁有非??陀^的包裝設計決策依據(jù)?有多少最終決策仍然是根據(jù)非常主觀的標準來的?

于是就會出現(xiàn):品牌方吐槽設計師不懂市場,設計師吐槽品牌方不懂設計。正因為主觀上很難互相說服,所以甲方和乙方才會無數(shù)次在這一點上battle起來——而在“拉扯”的過程中,很多時間資源就這樣消耗了。

但我們有沒有想過:在“什么樣的設計賣得好”這件事上,AI有可能比人類做得更好呢?

答案是:不但有可能,而且已經(jīng)用上了。日本Plug公司推出的“包裝設計AI”,專門幫助品牌快速評估產(chǎn)品包裝設計方案。在包裝設計AI服務上線后的三年內(nèi),包括卡樂比、雀巢日本、森永乳業(yè)等頭部食品企業(yè)在內(nèi),約有860家食品、飲料、化妝品和藥品企業(yè)使用了這項服務。

《日本服務大獎-獲獎事例集》對「包裝設計AI」貢獻實績的描述(紅字為中文翻譯);圖片來源:《日本服務大獎-獲獎事例集》

2022年,包裝設計AI獲得了日本總務大臣獎。據(jù)獲獎事例集記載,使用了包裝設計AI后,卡樂比一款薯片的銷售額增長1.3倍,雀巢一款香味焙煎咖啡的銷售額增長了2.3倍。

雀巢香味焙煎咖啡(左)與卡樂比薯片(右)的包裝設計改進案例;圖片來源:PLUG

這個案例引人深思:也許AI在設計上最擅長的并不是我們以為的“創(chuàng)意”,而是“評估”?

在今年的FBIF食品飲料創(chuàng)新論壇上,海內(nèi)外多位嘉賓就生成式AI對食品行業(yè)的影響進行了探討。本文將結(jié)合嘉賓的精彩分享,探討以下問題:

AI為什么會比人類更懂“賣得好的設計”?

除了我們一直都在說的“降本增效”,AI是否能夠帶來創(chuàng)新質(zhì)量的突破?

如何發(fā)揮AI的潛力,探索品牌未來的護城河?

一、AI為什么會比人類更懂“賣得好”的設計?

Plug所做的包裝設計AI,本質(zhì)是更加依托于市場數(shù)據(jù)分析,進行產(chǎn)品開發(fā)創(chuàng)新流程的優(yōu)化。

產(chǎn)品包裝設計開發(fā)周期;圖片來源:PLUG演講課件

在日本,產(chǎn)品的包裝設計開發(fā)周期往往分為前3個月的【創(chuàng)造】和后3個月的【市場調(diào)研&設計調(diào)整】。

Plug的總裁小川亮,也是日本包裝設計協(xié)會(JPDA)的現(xiàn)任理事長,以及暢銷書《売れるパッケージデザイン150の鉄則(賣得動的包裝設計:150條鐵律)》的作者。從事包裝設計與開發(fā)工作多年,小川在親身實踐中發(fā)現(xiàn),【市場調(diào)研&設計調(diào)整】這個環(huán)節(jié)存在很多痛點。

比如,設計方案的修改微調(diào),實質(zhì)上是創(chuàng)意元素的排列組合與對比,并不包含真正的創(chuàng)造性工作。

再比如,有些品牌為了提高決策的客觀性,會在大規(guī)模上市前,采用樣品測試、小規(guī)模投放征集消費者反饋等市場調(diào)研。這樣的市場調(diào)研,往往耗時耗力,而且,也無法同時對比多個設計款式。但實際上,這些市場調(diào)研的結(jié)果存在共性,特定消費群體對于某些元素的好感度,也是有規(guī)律可循的。

包裝設計AI高評估質(zhì)量背后的秘密,就來源于此。小川亮在FBIF2023的演講中分享到。

一是龐大的一手設計評估數(shù)據(jù)庫。

Plug從2015年開始收集消費者對包裝好感度的數(shù)據(jù),直到2019年才上線服務。到目前為止,已經(jīng)積累了1020萬消費者的包裝好感度數(shù)據(jù),橫跨不同的性別和年齡段。小川稱,目前這些數(shù)據(jù)每半年都會滾動更新,并且通過調(diào)整數(shù)據(jù)比重的方式來體現(xiàn)當下的潮流。

二是前瞻的AI設計生成和預測模型。

包裝設計AI的功能最大化在于評估與生成的結(jié)合,不斷重復“評估-生成-再評估”的過程。如下圖所示,上傳的幾款原始設計被拆分為不同的設計組件,而這些組件被AI重新組合,形成新的設計。

設計元素的排列組合;圖片來源:PLUG演講課件

在1小時內(nèi),這樣的排列組合可以生成約1000款不同的設計方案。與此同時,AI還會對不同的方案進行市場“好感度”預測,并給出相應的打分和排名。

AI生成的大量設計方案與打分排名;圖片來源:PLUG演講課件

三是可以靈活調(diào)整的評分維度。

在“好感度”的范圍內(nèi),包裝設計AI也可以分析出這款包裝能給人留下怎樣的印象,比如“看上去很好吃”、“具有健康感”等。如果有希望突出的產(chǎn)品印象,也可以用這種印象為條件來重新排名。

圖片來源:PLUG演講課件

不僅如此,還可以根據(jù)消費者的年齡和性別(比如男性、20歲左右)進行篩選,因為不同群體對一款包裝形成的印象可能是不同的。

根據(jù)消費者群體(男性、20歲左右)篩選后的排名結(jié)果;圖片來源:PLUG演講課件

對一些希望根據(jù)市場數(shù)據(jù)、進行更加理性設計決策的企業(yè)來說,Plug的包裝設計AI無疑是一種福音:原本如果要對設計方案一一進行市場調(diào)研,需要花費大量的時間精力,而現(xiàn)在,這些調(diào)研工作只需通過軟件就可以完成。

據(jù)2023年3月日經(jīng)新聞報道,聯(lián)合利華日本在引入這一包裝設計評估AI后,將消費者調(diào)研所花費的時間從1個月縮短到幾秒鐘。

日經(jīng)新聞相關報道網(wǎng)頁(已通過網(wǎng)頁翻譯);圖片來源:日經(jīng)經(jīng)濟新聞網(wǎng)頁

而加上設計調(diào)整,本來需要3個月的“市場調(diào)研&設計調(diào)整”被AI縮短到1小時,產(chǎn)品開發(fā)/設計團隊可以將更多的時間用于前期的創(chuàng)意開發(fā),嘗試更多可能性。

圖片來源:PLUG演講課件

二、AI可能推動創(chuàng)新“質(zhì)量”的突破嗎?

包裝設計AI最有趣的一點在于,它通過拆解的方式,將一件本來我們直覺認為只能由人類主觀判斷的任務,由AI基于數(shù)據(jù)更快、更好地完成了。

這個模型的基本原理可以理解為,每排列組合出一個新的設計,就計算一遍目標受眾對這款設計的好感度。由于好感度存在規(guī)律,所以AI模型將這個過程通過計算來實現(xiàn),從而簡化了流程。

“質(zhì)”的突破,其實正是基于“量”的積累。這讓我們不禁開始反思創(chuàng)新的本質(zhì):比如,愛迪生發(fā)明電燈,本質(zhì)不就是無數(shù)次的嘗試嗎?

那么理論上,當“評估設計”這件看起來非常主觀、不太可能實現(xiàn)量化計算的事情都可以被AI變成可能,是否我們也能用同樣的原理,“優(yōu)化”創(chuàng)新的其他環(huán)節(jié)?

Framework for Innovation;圖片來源:This work bythe Design Council is licensed under a CC BY 4.0 license

2004年,英國設計協(xié)會提出創(chuàng)新的“雙鉆模型(Double Diamond)”,指出設計創(chuàng)新是一個發(fā)現(xiàn)問題(Discover)、定義問題(Define)、發(fā)散靈感(Develop),最終創(chuàng)意收束、獲得解決方案(Deliver)的過程。

不難發(fā)現(xiàn),在向外擴張的“發(fā)現(xiàn)問題”、“發(fā)散靈感”環(huán)節(jié),我們希望覆蓋盡可能全面的信息,充分思考更多可能性;而在代表收束聚焦的“定義問題”、“獲得解決方案”環(huán)節(jié),我們又想要快速排除不相干的信息、聚焦問題的核心關鍵。

理論上,在擁有足夠數(shù)據(jù)沉淀和不斷迭代優(yōu)化模型的前提下,能夠以比人類快得多的速度分析和處理大量信息的AI,在發(fā)散和收束這兩個方向都能有所作為:不僅能向更廣的范圍發(fā)散開去,也能以更快的速度收束回來,給到更精準的結(jié)果。

不僅如此,在不斷變化的世界中,創(chuàng)新是循環(huán)往復的動態(tài)。想象一下,在市場調(diào)研覆蓋的信息量、創(chuàng)意參考的素材量、分析迭代的速度都呈指數(shù)級上升的情況下,未來的“創(chuàng)新”與今天的“創(chuàng)新”,可能會擁有完全不同的意義。

當然,AI的未來價值,可能并非是我們這代人能夠想象得到的。

AI解決方案公司rct AI首席運營官張言在FBIF2023分享“AI將如何影響未來世界觀的底層邏輯”時,提出了一個重要觀點,那就是:AI將有可能超越人類理解的“黑箱”,帶來認知系統(tǒng)外的知識。人類對世界的認識總是在一定的邏輯下展開,但人類無法用同一套邏輯來證明這個形式體系是自洽的,也無法跳出“世界本身”來認知世界。

從這個理論上來說,人工智能在未來最大的潛在價值,很可能在于它能夠跳出人類的邏輯,提供全新的視角。這是否說明,人工智能在未來可能為人類帶來超出想象的世界觀?這是否也說明,AI在未來與人類很可能并非我們所假定的,工具和利用的關系,而是互補視角的合作關系?

圖片來源:rct AI演講課件;這一切都存在非常巨大的想象空間。

三、積累,構筑品牌未來的護城河

2022年出現(xiàn)的ChatGPT3.5,是OpenAI從2015年開始的“積累”。2019年上線的包裝設計AI,是Plug從2014年開始的“積累”。

2023年的消費品牌,又可以為AI所在的未來做哪些“積累”,構筑未來的品牌護城河?

除了顯而易見的“數(shù)據(jù)”,“設計”也許可以是其中的一道護城河。就像代碼為計算機編程那樣,設計可以為人類編程!IDEO高級設計顧問宮書亞在FBIF2023分享道。

宮書亞分享了一套與生成式AI共生的設計哲學,可以概括為:一個時刻、一段旅程、一種思維。

一個時刻、一段旅程、一種思維;圖片來源:IDEO演講課件

設計往往從一個時刻開始(如人們在貨架上看到產(chǎn)品包裝的瞬間),到搭建一段旅程(多個時刻共同匯聚成行動的過程,比如為了做飯,去超市購買各種食材),再到最終在人們心中形成一種思維(比如多次消費后,將這個品牌與在家做飯的回憶深度聯(lián)系在了一起)。

而這恰恰與AI的深度學習有異曲同工之妙。一個數(shù)據(jù)點就是一個時刻,一個訓練層就是一段旅程,最終所有訓練層交匯在一起,就是一張神經(jīng)網(wǎng)絡——一種思維。

因此,代碼為計算機編程,而設計可以為人類編程。代入這種方法,在AI時代,具體如何“編程”?

在演講中,宮書亞通過一系列案例,展示了設計師與AI如何做到了一些過去只存在于我們想象中的事情。

1、一個時刻:多感官設計。

人類的五感纖細又敏感。全球96%的人可以光靠聽倒水的聲音,根據(jù)音調(diào)的細微差別就分辨出冷水與熱水。因此,能帶給人深刻印象的遠遠不止于視覺刺激。AI技術的迅猛發(fā)展給了我們探索其他感官的機會。

有些探索已經(jīng)在路上。奇華頓與天貓TMIC合作推出的AI驅(qū)動共創(chuàng)服務“Creatogether”,通過AI技術,將看不見的香氛氣味轉(zhuǎn)換為看得見的色彩與圖像,從而讓沒有調(diào)香經(jīng)驗的品牌方也可以通過可視化的方式參與香氛創(chuàng)作。

奇華頓Creatogether研發(fā)的“上海青”香氛;圖片來源:奇華頓

還在為今天吃什么而發(fā)愁?嘗嘗你的心情如何!Google伙伴創(chuàng)新團隊正在研發(fā)一個基于生成式AI的“Mood Food(心情食物)”食譜。你的“AI私人廚師”將會聆聽你今天的心情如何,然后根據(jù)你的心情為你定制一份專屬食譜。

Mood Food;圖片來源:Google Partner Innovation

這些“時刻”,將設計師對品牌的表達從單純的視覺設計帶入到多感官的設計空間。他們“捕獲”人們注意力的方式,不再僅僅依賴視覺設計或吸引眼球,而是通過完全身臨其境的感官體驗。

2、一段旅程:跨市場設計

當你考慮一整段消費旅程時,每個產(chǎn)品都不是孤島,而是整個市場的一部分。有的時候,你并不是去有意地“創(chuàng)造”聯(lián)系,而是去“發(fā)現(xiàn)”一種本來就存在的隱形聯(lián)系,從而為消費者創(chuàng)造更美好的旅程。

比如,Snack pals利用AI和AR技術為兒童打造了一款移動app。這是IDEO CoLab的一款設計原型,通過這款App,兒童在去超市購物的時候,可以學會如何為自己定制一份營養(yǎng)均衡、健康美味的零食食譜。

Snack Pals利用AR技術設計的APP;圖片來源:IDEO演講課件

逛超市時,兒童可以掃描貨架上的彩色圖案標簽,與不同的蔬菜或水果“對話”,了解它們可以提供哪些營養(yǎng)。通過完成游戲任務的方式,孩子們就可以幫助父母,將這些食材搭配成營養(yǎng)豐富、令人愉悅的餐點。在回家后,由于受到這種成就感的鼓勵,兒童不需要父母的反復嘮叨,就會自己把這些蔬菜吃下去,補充到維生素和營養(yǎng)。

3、一種思維:參與式設計

人們都喜歡參與感。有句話叫做“感情是在互相麻煩中建立起來的”。有的時候,不要怕“麻煩”你的消費者。

Betty Crocker蛋糕粉就是一個典型的案例。1952年剛剛推出這款產(chǎn)品時,Betty Crocker的產(chǎn)品定位是“快手蛋糕”。為了貫徹這個定位,這款蛋糕粉幾乎包含了一款蛋糕所需的所有材料,宣傳語是“只需加水”——但是銷量并不是很好。

后來,Betty Crocker修改了配方,將蛋糕粉中的蛋粉去除,并將宣傳語改為“只需加1個雞蛋”。家庭主婦們購買了蛋糕粉后,仍然需要自己加1個新鮮雞蛋進去,但是蛋糕粉的銷量卻大幅上升了。

Betty Crokcer蛋糕粉“只加水”與“只加1個雞蛋”的廣告語對比;圖片來源:Sketchplanations.com

Betty Crocker蛋糕粉雖然給消費者“添了麻煩”,卻賣得更好了。從消費者心理上分析,“只需加水”盡管非常方便,卻讓蛋糕粉的價值感降低了——聽上去像過度加工的產(chǎn)品。家庭主婦們雖然想快速做好蛋糕,但使用過于方便的蛋糕粉,反而讓她們有種“作弊”的罪惡感;添加1個新鮮雞蛋其實也并不算麻煩,但這個簡單的舉動讓她們有了制作蛋糕的實感,自己的貢獻讓蛋糕的口感更好、更健康了。

而生成式AI降低了共創(chuàng)門檻,是否也讓品牌多了一種可以巧妙“麻煩”消費者的方式?“他們家的設計里有我的創(chuàng)意在里面!”消費者更深入地參與品牌創(chuàng)作,感情也由此建立起來。

四、結(jié)語

基于市場數(shù)據(jù)的AI比人類更懂“賣得好”這件事,其實并不奇怪。不過,對于面向未來的消費品牌來說,也許新技術本身并不是關鍵,它對社會和文化的影響才是根本——那里潛藏著真正的機遇。

“我們一直在用設計創(chuàng)造便利,卻一不小心創(chuàng)造了孤獨?!?/p>

宮書亞在演講中感慨道。AI帶來高效和便利,是否也會讓社會上的每個個體,變得更加孤立和孤獨?

如果是這樣,人們可能會比任何時候都更加渴望建立真實的聯(lián)系。

“現(xiàn)在有這樣一種科技,只要給家里的冰箱拍張照,軟件會計算能夠用這些食材做什么菜。

通過掃描冰箱里的食材、提供菜譜的軟件;圖片來源:IDEO演講課件

于是,你可以打電話給朋友,說我家有這幾樣菜,你家有那幾樣菜,如果你能在來的路上順便買個豆瓣醬,我們就可以一起做這幾道菜做晚餐?!?/p>

食物和“一起吃飯”這件事,一直承載著人們的情感聯(lián)系——以“你吃了嗎?”含蓄問候的中國人尤是如此。在工業(yè)時代,在信息時代,人類對情感的追求都沒有變。只不過在AI時代,它也許會有新的表達方式,留待聰明的品牌們?nèi)ヌ剿鳌?/p>

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