Neuromarketing study of visual perception of packages created using artificial intelligence
DOI:
https://doi.org/10.25806/ma-1687Keywords:
packaging, canned fish, visual perception, consumer behavior, neuromarketing, eye-trackingAbstract
The article examines consumers' perception of canned fish packages (using sprat as an example) created using artificial intelligence (AI) technologies. The theoretical aspects of AI integration into trade and production processes are studied. Key methodological approaches were identified and the results of three neuromarketing experiments aimed at assessing visual attention to various packaging designs were revealed. The most significant graphic elements that attract and retain the attention of consumers are identified, and gender differences in their perception are studied. Based on the data obtained, prototypes of AI-generated packages were developed and their comparative evaluation was carried out using eye tracking technology and verbal methods. The most attractive options have been identified, ranked by visual neuromarketing metrics and consumer preferences. The effectiveness of combining generative technologies with neuromarketing research to optimize creative packaging design has been proven.
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
References
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.
