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AI 기반 개인화: 소비자 포장의 미래

시간

포장 개인화는 대부분의 회사에서 실현할 수 없는 일입니다. 비용이 너무 많이 들고 시간이 많이 소모되기 때문입니다. 하지만 인공지능을 이용하면 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 수많은 업계에서 이를 사용하여 현재 제공되는 제품을 향상시켜 고객 만족도, 반품률 및 자재 낭비에 영향을 미칠 수 있습니다. AI가 소비자 포장에 영구적으로 영향을 미칠 수 있을까요?

AI가 소비자 포장을 어떻게 개인화할 수 있습니까?

기업은 생성 모델이 생성하는 텍스트, 그래픽 또는 이미지를 사용하여 대상 고객에게 패키지를 더욱 매력적으로 만들 수 있습니다.

“알고리즘에 선호도, 위치 등 인구통계 관련 데이터를 제공하면 사용자 중심 라벨, 슬로건 또는 패턴을 만들 수 있습니다. ” 

AI 기반 시뮬레이션은 의사 결정자에게 중요한 설계 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이러한 방식으로 그들은 더 많은 구매자를 유치하기 위해 마케팅 도구 역할을 하거나 추가적인 제품 보호 기능을 제공하는 외부 재료인 2차 포장을 개발할 수 있습니다. 구매 및 광고 데이터를 사용하여 위험이 없는 환경에서 색상, 재료 및 그래픽을 정확하게 테스트할 수 있습니다. 

AI는 1차 및 2차 포장을 개인화하는 것 외에도 감사 메모, 스티커, 제품 슬리브 또는 QR 코드와 같은 맞춤형 삽입물을 생성할 수도 있습니다. 이를 통해 컨테이너를 강화하고 고객의 개봉 경험을 개별화할 수 있습니다. 

AI 기반 개인화의 가장 눈에 띄는 적용은 미학에 관한 것이지만 기업은 이 기술을 사용하여 보호를 강화할 수도 있습니다. 반품, 손상률 및 부정적인 리뷰에 대한 데이터를 사용하여 운송 중인 제품을 보호하고 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 최선의 방법을 찾을 수 있습니다. 

AI를 공급망 모니터링 솔루션과 통합하는 의사결정자는 각 패키지에 대해 개별화되고 정확한 배송 정보를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 자신이 구매한 정확한 위치와 상태를 항상 알 수 있습니다. 

2024 현재, 소매업체 10곳 중 XNUMX곳 보다 원활한 경험을 위해 AI를 옴니채널 전략(오프라인 및 온라인 접점)에 통합했습니다. 포장은 모든 고객이 상호 작용하는 것이기 때문에 일관성을 만드는 데 큰 부분을 차지합니다. 

패키징 개인화에 AI를 사용하면 얻을 수 있는 이점

소비자 포장에 AI 기반 개인화를 사용하는 가장 중요한 이점 중 하나는 서로 다른 시스템 간의 연결이 향상된다는 것입니다. 일반적으로 수석 디자이너는 시장 조사를 창의적인 프로세스에 통합하여 컨셉에 영향을 미치는 방법을 결정합니다. 이 접근 방식은 효과적이지만 항상 정확하지는 않습니다. 

AI는 시장 조사를 창의적인 프로세스와 직접 연결하기 때문에 실질적으로 다릅니다. 단 하나의 데이터 포인트도 번역 중에 손실되거나 얼버무리지 않습니다. 생성 모델은 논리를 사용하여 고객 데이터를 더 잘 캡슐화하는 디자인을 만듭니다. 

속도는 또 다른 중요한 이점입니다. 많은 기업에서는 개인화에 시간이 많이 걸리기 때문에 이를 기피합니다. 그러나 AI를 사용하면 기존 방법보다 훨씬 빠르게 디자인 컨셉을 생성하여 완료 시간을 단축할 수 있습니다. 

AI의 자동화 기능은 전체 포장 프로세스의 속도를 높이고, 기업의 투자 수익 가속화 결과적으로 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 주의 최저 임금이 인상되고 노동력 부족이 점점 일반화되는 시대에 자율 기술은 브랜드가 가격을 올리지 않고도 이익을 보존하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

“폐기물 감소는 또 다른 잠재적 이점입니다. AI의 속도와 비용 이점은 주문형 패키징을 가능하게 하여 자원 활용도를 높이고 과도한 재료 사용을 줄입니다.” 

세상을 생각하면 400억톤을 생산하다 연간 플라스틱 폐기물의 양은 10%에 불과하며 재활용률은 XNUMX%에 불과합니다. 이 법안은 비용 효율성만큼 지속 가능합니다. 

산업이 AI를 사용할 수 있는 방법의 예

AI 기반 개인화는 업계에 따라 다양한 방식으로 나타날 수 있습니다.

환대

유람선, 호텔, 항공사, 리조트 등의 숙박업 기업에서는 종종 테이크아웃 상자, 기념품 가방, 룸서비스 케이스를 사용합니다. 지속적으로 변화하는 대규모 고객 기반을 다루기 때문에 폐기물 감소 및 브랜드 인지도는 AI에 이상적인 응용 프로그램입니다. 그들은 이 기술을 사용하여 브랜드를 강조하고 자원 활용을 최소화할 수 있습니다. 

가전제품

이들 회사는 제품이 손상되거나 오작동하는 경우가 많기 때문에 높은 반품률에 직면해 있습니다. 한 조사에 따르면, 응답자의 11%가 상품을 반품했습니다. 2024년 이 카테고리에서 가장 많이 반품된 온라인 구매 상위 XNUMX개 중 하나가 되었습니다. 전자 부품은 충격, 낙하, 진동에 취약합니다. 

AI는 완성 시간을 연장하거나 설계 비용을 늘리지 않고도 각 제품 유형에 기본 포장을 맞춤화할 수 있으므로 가전제품 회사가 운송 중에 제품을 더 잘 보호할 수 있습니다. 이렇게 하면 배송 중에 상품이 자주 손상되지 않아 반품률이 낮아지고 고객 만족도가 높아집니다.

식료품

식료품 소매업체는 AI를 사용하여 각 제품에 대한 맞춤형 성분 목록이나 영양 정보 패널을 생성하여 판매를 촉진할 수 있습니다. 또는 생성 AI와 과거 구매 데이터를 사용하여 매력적인 라벨과 용기를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 오렌지를 더 신선하고 맛있게 보이도록 빨간색 메쉬 백에 담아 판매하는 경우가 많습니다. 

패션

한 보수적인 추정에 따르면 생성적 AI는 150억 달러 추가 가능 2023년부터 2028년까지 패션, 의류, 명품 부문의 영업이익에 영향을 미칠 것입니다. 이 기간에는 브랜드 인지도가 큰 역할을 할 것으로 예상되므로 머천다이징과 마케팅이 중요합니다. 이러한 기업은 AI 기반 개인화를 사용하여 패키지의 브랜딩을 강화할 수 있습니다.

AI 기반 개인화는 포장의 미래입니다

포장은 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 더 중요합니다. 모든 고객이 포장과 상호 작용하고 모든 제품에 포장이 필요합니다. 기업은 AI의 혁신적인 힘을 활용하여 현재의 디자인 컨셉을 재구상하여 온디맨드 및 초개인화된 솔루션을 구현할 수 있습니다. 언젠가는 이 접근 방식이 새로운 표준이 될 수도 있습니다.

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