销售额提升2.3倍，AI比人类更懂“卖得好”的设计？

文|FBIF食品饮料创新

什么是真正的“好”设计？

今年4月，食验室曾发布5款包装设计，其中2款由AI辅助设计，号称“几小时定方案”。当时，不止一个品牌发布了“AI设计”的产品，无不与“快速生成”、“成本降低”等字眼联系在一起。

食验室发布的5款包装设计；图片来源：食验室

在感慨设计速度之余，部分读者可能在看到这些“AI设计”的时候，会与笔者产生相同的疑问：

这些设计，真的“好”吗？

对于品牌来说，更关心的可能是：哪款设计卖得更好？

聊起“设计决策”这个话题，甲方乙方可能都深有感触：最花时间和精力的不一定是“做设计”，而是“选设计”和“改设计”。

扪心自问，有多少消费品牌拥有非常客观的包装设计决策依据？有多少最终决策仍然是根据非常主观的标准来的？

于是就会出现：品牌方吐槽设计师不懂市场，设计师吐槽品牌方不懂设计。正因为主观上很难互相说服，所以甲方和乙方才会无数次在这一点上battle起来——而在“拉扯”的过程中，很多时间资源就这样消耗了。

但我们有没有想过：在“什么样的设计卖得好”这件事上，AI有可能比人类做得更好呢？

答案是：不但有可能，而且已经用上了。日本Plug公司推出的“包装设计AI”，专门帮助品牌快速评估产品包装设计方案。在包装设计AI服务上线后的三年内，包括卡乐比、雀巢日本、森永乳业等头部食品企业在内，约有860家食品、饮料、化妆品和药品企业使用了这项服务。

《日本服务大奖-获奖事例集》对「包装设计AI」贡献实绩的描述（红字为中文翻译）；图片来源：《日本服务大奖-获奖事例集》

2022年，包装设计AI获得了日本总务大臣奖。据获奖事例集记载，使用了包装设计AI后，卡乐比一款薯片的销售额增长1.3倍，雀巢一款香味焙煎咖啡的销售额增长了2.3倍。

雀巢香味焙煎咖啡（左）与卡乐比薯片（右）的包装设计改进案例；图片来源：PLUG

这个案例引人深思：也许AI在设计上最擅长的并不是我们以为的“创意”，而是“评估”？

在今年的FBIF食品饮料创新论坛上，海内外多位嘉宾就生成式AI对食品行业的影响进行了探讨。本文将结合嘉宾的精彩分享，探讨以下问题：

AI为什么会比人类更懂“卖得好的设计”？

除了我们一直都在说的“降本增效”，AI是否能够带来创新质量的突破？

如何发挥AI的潜力，探索品牌未来的护城河？

一、AI为什么会比人类更懂“卖得好”的设计？

Plug所做的包装设计AI，本质是更加依托于市场数据分析，进行产品开发创新流程的优化。

产品包装设计开发周期；图片来源：PLUG演讲课件

在日本，产品的包装设计开发周期往往分为前3个月的【创造】和后3个月的【市场调研&设计调整】。

Plug的总裁小川亮，也是日本包装设计协会（JPDA）的现任理事长，以及畅销书《売れるパッケージデザイン150の鉄則（卖得动的包装设计：150条铁律）》的作者。从事包装设计与开发工作多年，小川在亲身实践中发现，【市场调研&设计调整】这个环节存在很多痛点。

比如，设计方案的修改微调，实质上是创意元素的排列组合与对比，并不包含真正的创造性工作。

再比如，有些品牌为了提高决策的客观性，会在大规模上市前，采用样品测试、小规模投放征集消费者反馈等市场调研。这样的市场调研，往往耗时耗力，而且，也无法同时对比多个设计款式。但实际上，这些市场调研的结果存在共性，特定消费群体对于某些元素的好感度，也是有规律可循的。

包装设计AI高评估质量背后的秘密，就来源于此。小川亮在FBIF2023的演讲中分享到。

一是庞大的一手设计评估数据库。

Plug从2015年开始收集消费者对包装好感度的数据，直到2019年才上线服务。到目前为止，已经积累了1020万消费者的包装好感度数据，横跨不同的性别和年龄段。小川称，目前这些数据每半年都会滚动更新，并且通过调整数据比重的方式来体现当下的潮流。

二是前瞻的AI设计生成和预测模型。