Нейромаркетинговое исследование визуального восприятия упаковок, созданных с использованием искусственного интеллекта (на примере упаковок шпрот)
DOI:
https://doi.org/10.25806/ma-1687Ключевые слова:
упаковка, рыбные консервы, визуальное восприятие, поведение потребителей, нейромаркетинг, eye-trackingАннотация
В статье исследуется восприятие потребителями упаковок рыбных консервов (на примере шпрот), созданных с применением технологии искусственного интеллекта (ИИ). Изучены теоретические аспекты интеграции ИИ в торгово-производственные процессы. Определены ключевые методологические подходы и выявлены результаты трех нейромаркетинговых экспериментов, направленных на оценку визуального внимания к различным дизайнам упаковок. Установлены наиболее значимые графические элементы, привлекающие и удерживающие внимание потребителей, а также изучены гендерные различия в их восприятии. На основе полученных данных разработаны прототипы упаковок, сгенерированных ИИ, и проведена их сравнительная оценка с использованием технологии айтрекинга и вербальных методов. Выявлены наиболее привлекательные варианты, ранжированные по метрикам визуального нейромаркетинга и потребительским предпочтениям. Доказана эффективность сочетания генеративных технологий с нейромаркетинговыми исследованиями для оптимизации креативного упаковочного дизайна.
Статья поступила в редакцию: 04.08.2025
Статья опубликована: 30.12.2025
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Маркетинг в России и за рубежом». Все права защищены. Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: ООО "Финпресс".
Условия использования. Полные тексты статей, опубликованных в журнале, распространяются по подписке. Все права защищены. Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU: https://elibrary.ru/contents.asp?titleid=8819
Библиографические ссылки
2. Котлер Ф. Маркетинг 6.0. Будущее за иммерсивностью, слиянием цифрового и физического миров / Ф. Котлер. – М.: БОМБОРА, 2025. – 240 с.
3. Kumar R.B. Creation of sustainable growth with explainable artificial intelligence: An empirical insight from consumer packaged goods retailers / Kumar Rajat Behera, Kumar Pradip Bala, Rana Nripendra P.//Journal of Cleaner. – 2023. – Vol. 399. – Article 136605. doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.136605
4. Бочарова А.М. Искусственный интеллект в цифровом маркетинге: как AI меняет подходы к персонализации и прогнозированию поведения потребителей / А.М. Бочарова, А.А. Раюшкина, Т.Б. Борискина // В сб.: Менеджмент и финансы производственных систем: Сб. науч.-практ. ст. Всерос. (нац.) науч.-практ. конф. – Волгоград, 2024. – С. 55–57.
5. Colton S. The painting fool: Stories from building an automated painter // In Computers and Creativity. – 2012. – Pp. 3–38. doi.org/10.1007/978-3-642-31727-9_1
6. Gervás P. Exploring quantitative evaluations of the creativity of automatic poets. In F. Veale, T. Cardoso (Ed.) // Computational Creativity. Computational synthesis and creative systems. – 2019. – Pp. 275–304. doi.org/10.1007/978-3-319-43610-4_13
7. Du Sautoy M. Can AI ever be truly creative? / M. du Sautoy // New Scientist. – 2019. – Vol. 242 (3229). – Pp. 38–41. doi.org/10.1016/S0262-4079 (19)30840-1
8. Popova M. Deep reinforcement learning for de novo drug design / M. Popova, O. Isayev, A. Tropsha // Science Advances. – 2018. – Vol. 4 (7). – aap7885. doi.org/10.1126/sciadv.aap7885
9. Newton D. Generative deep learning in architectural design / D. Newton // Technology, Architecture + Design. – 2019. – Vol. 3 (2). – Pp. 176–189. doi.org/10.1080/24751448.2019.1640536
10. Bigman Y.E. People are averse to machines making moral decisions / Y.E. Bigman, K. Gray // Cognition. – 2018. – Vol. 181. – Pp. 21–34. doi.org/10.1016/j.cognition.2018.08.003
11. Gray H.M. Dimensions of mind perception / H.M. Gray, K. Gray, D.M. Wegner // Science. – 2007. – Vol. 315 (5812). doi.org/10.1126/science.1134475
12. Haslam N. Subhuman, inhuman, and superhuman: Contrasting humans with nonhumans in three cultures / N. Haslam, Y. Kashima, S. Loughnan, J. Shi, C. Suitner // Social Cognition. – 2008. – Vol. 26 (2). – Pp. 248–258. doi.org/10.1521/soco.2008.26.2.248
13. Magni F. Humans as creativity Gatekeepers: are We Biased against AI creativity? / F. Magni, J. Park, M.M. Chao // Journal of Business and Psychology. – 2024. – Vol. 39. – Рр. 643–656. doi.org/10.1007/s10869-023-09910-x
14. Duchowski A. Eye Tracking Methodology. Theory and Practice / Andrew Duchowski. – Second Edition. – Springer-Verlag London Limited, 2007. – 335 р.
15. Визуальный нейромаркетинг: фундаментальные и прикладные исследования / под ред. О.Б. Ярош, В.Е. Реутова. – Симферополь: ИТ «АРИАЛ», 2020. – 272 с.
16. Калькова Н.Н. Нейробрендинговые исследования: вопросы этической составляющей / Н.Н. Калькова // Научный вестник: Финансы, банки, инвестиции. – 2022. – № 4. – С. 100–113.
17. Lichtenstein S. The Construction of Preference / S. Lichtenstein, P. Slovic.– Cambridge University Press, 2006. – 776 р.
18. Юлдашева О.У. Ценность шопинга и привлекательность атрибутов торгового центра: поколенческие и гендерные различия российских покупателей / О.У. Юлдашева, И.О. Трушникова, В.Г. Шубаева // Управленец. – 2024. – Т. 15. – № 3. – С. 3–19. DOI: 10.29141/2218-5003-2024-15-3-1
19. Калькова Н.Н. Влияние гендерного фактора на визуальное восприятие цвета упаковки потребителями на основе алгоритмов нейромаркетинга / Н.Н. Калькова // Управленец. – 2024. – Т. 15. – № 2. – С. 108–123.
