PACK & SHELF
IMPACT SCORE

AI-gestützte Pack Tests: So messen wir den Shelf Impact von Verpackungen

Gutes Verpackungsdesign fällt auf – großartiges wird gekauft. Aber was hebt sich im Regal wirklich ab? Wie reagiert die Zielgruppe auf Farben, Formen, Typografie und Platzierung? Unsere Antwort: AI-basierte Pack Tests. Mithilfe künstlicher Intelligenz simulieren wir das reale Regalverhalten und messen, wie stark eine Verpackung auf die Aufmerksamkeit der Konsument:innen wirkt – bevor sie produziert wird.

Wir nennen das: Shelf Impact Scores. Eine datengestützte Methode, um Verpackungskonzepte objektiv zu bewerten – schnell, skalierbar und ohne aufwendige Testmärkte.

Was sind Shelf Impact Scores?

Ein Shelf Impact Score bewertet die visuelle Durchsetzungskraft eines Verpackungsdesigns in einem realistischen Regalumfeld. Dabei werden verschiedene Faktoren wie Kontrast, Blickführung, visuelle Hierarchie und Logo-Platzierung berücksichtigt.

Die Analyse erfolgt auf Basis eines KI-Modells, das sich aus Millionen echter Eye-Tracking-Daten speist. So lassen sich menschliche Blickmuster mit hoher Genauigkeit vorhersagen – und Designs datenbasiert optimieren.

Warum KI statt Fokusgruppe?

Klassische Marktforschung ist teuer, zeitaufwendig und oft wenig agil. Unsere KI-basierte Methode erlaubt es, mehrere Designvarianten innerhalb von Stunden zu testen – mit hoher Aussagekraft. Die Vorteile:

• Realistische Vorhersagen durch auf Eye-Tracking trainierte Algorithmen
• Schnelle Ergebnisse – erste Daten innerhalb von 24–48 Stunden
• Skalierbare Tests – für ganze Sortimente oder Einzelprodukte
• Quantitative und visuelle Auswertung (Heatmaps, Blickverläufe, Scores)

So kannst du datenbasiert entscheiden, welches Design sich im Regal wirklich behauptet – und welches optimiert werden sollte.

Wie funktioniert der AI-Pack-Test bei Milk.?

Unsere KI-gestützte Testing-Lösung ist in den Designprozess integriert und läuft in mehreren Stufen ab:

1. Upload der Designs: Du stellst uns verschiedene Varianten (z. B. Verpackungsvorderseiten) zur Verfügung.
2. Simuliertes Shelf-Environment: Die Designs werden digital in ein typisches Regalszenario eingebettet.
3. AI-Analyse: Die KI ermittelt Blickverläufe, Heatmaps und visuelle Auffälligkeit pro Design.
4. Ergebnis-Report: Du erhältst einen Report mit Shelf Impact Score, Stärken, Schwächen und Optimierungsempfehlungen.

Der große Vorteil: Alles basiert auf validierten Attention-Modellen, die reale Konsumentenreaktionen simulieren – ganz ohne Feldstudien.

Was misst der Shelf Impact Score genau?

Der Score basiert auf mehreren visuellen Parametern:

• Initial Attention: Wie schnell wird das Design im Regal wahrgenommen?
• Total Attention: Wie lange bleibt die Aufmerksamkeit auf der Verpackung?
• Brand Visibility: Wird das Markenlogo erkannt – und wo wird es im Blickverlauf platziert?
• Message Clarity: Wie klar sind Claims, Produkttyp und andere Botschaften erfassbar?

Diese Faktoren werden in einem Scoring-Modell gewichtet – je nach Zielsetzung der Marke oder Produktkategorie.

Designentscheidungen absichern – mit Daten, nicht Bauchgefühl

Ob neues Produkt, Redesign oder Relaunch – mit AI-Pack-Testing validierst du deine Designs objektiv und fundiert. Besonders hilfreich ist der Vergleich mehrerer Varianten (A/B/C-Testing) sowie das Benchmarking gegen bestehende Produkte im Markt.

Die wichtigsten Vorteile auf einen Blick:

• Erkennt früh, welche Designs funktionieren – und welche nicht
• Hilft Teams, Designentscheidungen gemeinsam auf Basis valider Daten zu treffen
• Reduziert Risiko von Fehlentwicklungen
• Spart Zeit, Budget und vermeidet teure Relaunch-Fehlschläge

Integration in den Packaging Design Prozess

Wir bei Milk. integrieren AI-basierte Pack Tests direkt in unseren Packaging Design Prozess. So entstehen Lösungen, die nicht nur schön sind – sondern auch wirken.

Typischer Ablauf:

1. Strategie & Designentwicklung
2. Variantenentwicklung & AI-Testing
3. Optimierung anhand der Testergebnisse
4. Finalisierung & Produktionsfreigabe

Das Testing ist dabei kein Zusatz – sondern Teil einer datenbasierten, ganzheitlichen Herangehensweise.

FAQ – Häufige Fragen zu AI-basierten Pack Tests

Wie zuverlässig sind die Ergebnisse der KI?

Unsere Analyse-Engine basiert auf über einer Million realer Eye-Tracking-Daten. Die Vorhersagekraft der Attention-Modelle liegt bei über 90 % Genauigkeit gegenüber tatsächlichen Testergebnissen. Das macht die Methode ideal für Pretests und Designentscheidungen.

Welche Verpackungen lassen sich testen?

Grundsätzlich alle – egal ob Food, Beverage, Beauty oder Non-Food. Wichtig ist, dass ein Frontdesign vorliegt (z. B. Mockup, Entwurf, Rendering). Auch komplette Shelf-Visualisierungen mit Mitbewerbern sind möglich.

Können auch bestehende Produkte analysiert werden?

Ja. Bestehende Verpackungen lassen sich genauso simulieren wie neue Entwürfe. So können auch Relaunches datenbasiert vorbereitet oder bestehende Designs optimiert werden.

Wie schnell liegen die Ergebnisse vor?

In der Regel innerhalb von 48 Stunden nach Upload der finalen Dateien. Bei größeren Sortimenten oder Varianten dauert es entsprechend etwas länger. Erste Heatmaps sind oft schon nach wenigen Stunden verfügbar.

Ist das ein Ersatz für klassische Marktforschung?

Nein – aber eine perfekte Ergänzung. Während Fokusgruppen tiefergehende Einsichten liefern, erlaubt die KI-basierte Simulation schnelle, objektive und wiederholbare Tests – ideal für frühe Designphasen und Entscheidungen mit Zeitdruck.

Was kostet ein Shelf Impact Test?

Die Preise richten sich nach Umfang (Anzahl Varianten, Simulationsszenarien, Report-Tiefe). Für einzelne Tests bieten wir transparente Paketpreise an – für größere Projekte kalkulieren wir individuelle Angebote.

Für wen ist Shelf Impact Testing sinnvoll?

Die Methode eignet sich besonders für:

• Marken, die neue Produkte launchen oder Verpackungen relaunchen
• Designagenturen, die Varianten absichern oder benchmarken wollen
• Produktteams, die datenbasierte Argumente für Designentscheidungen benötigen
• Marketing- und Innovationsabteilungen mit agilen Entwicklungsprozessen

Ob Start-up oder Global Player – AI-Testing hilft, den entscheidenden Schritt voraus zu sein.

Fazit: AI macht Verpackungsdesign messbar

Verpackungen kommunizieren in Millisekunden. Wer wissen will, wie gut sie dabei performen, braucht objektive Daten. Mit Shelf Impact Scores liefern wir ein Tool, das Design, Marketing und Produktentwicklung miteinander verbindet – datenbasiert, agil und effektiv.