インパクトのあるパッケージデザインとポジティブな店頭体験で売上を促進する

効果的なパッケージと店頭での存在感によって、消費者の購買行動に影響を与えたいとお考えですか？Tolunaのパッケージテストおよびショッパーインサイトソリューションは、店頭での視認性を高め、消費者とのエンゲージメントを強化し、興味を購買へとつなげるために設計されています。

競争が激しい棚で勝つ

消費者が店頭で初めて商品を目にしてから、実際に購入を決断するまでの間には、意思決定に影響を与えるさまざまなタッチポイントが存在します。これらの要因を正確に把握することは、店頭でのプレゼンスを最適化し、売上を伸ばすための基盤となります。

Tolunaの幅広いソリューションは、パッケージデザインの最適化とショッパー体験の向上を実現し、購買時点での競争優位性を獲得することで、売上の向上に貢献します。

当社のパッケージテストソリューション

Tolunaは、アイデアから実装まで、パッケージ開発のすべてのステップでお手伝いします。PACTは、モジュラーアプローチを採用し、ニーズや予算に完全に合わせるため、異なるユースケースに対応する8つのソリューションオプションから選択できます。PACTは、仮想棚を含む暗黙的、明示的、視覚的技術の組み合わせを活用して、パッケージデザインの力に対する包括的な視点を提供します。PACTソリューション全体に最先端のAI技術やその他の革新的な技術を統合することで、パッケージングを強力な方法で分析し、改善することができます。

PACT Audit

現在のパッケージデザインが競合と比べてどのような強みと弱みを持っているかを含め、全体的なパフォーマンスを明らかにします。

PACT Immerse

消費者からのリアルタイムなフィードバックとインタラクションを実現するAI駆動型のソリューションです。

PACT Instant

現在のデザインの即時ベンチマーキングや、初期段階のデザインアイデアの探索を行うための、AI駆動型のハイブリッド診断ツールです。低コストで、48時間以内に結果が得られます。

PACT Screener

さまざまなデザインの選択肢を比較・評価し、競争の激しい環境の中で4つ以上の新しいデザインから最も有望なものを、迅速かつ効率的に順次モナディックテストを行い特定し、最適化に向けた方向性を明確に示します。

PACT Express

Toluna Start 内で利用可能な DIY / ADIY ソリューションです。この自動化されたソリューションにより、テンプレート化された調査を迅速に開始し、KPI に関するフィードバックや、トレンドへの反応、ヒートマップ機能を活用したインサイトを得ることができます。

COMPACT

最終デザインを検証し、2D棚ディスプレイでのローンチに向けて最適化を行う、迅速かつ効率的で手頃な価格のテンプレート型モナディックスタディデザインです。

PACT

当社のフラッグシップソリューションであるPACTは、最終デザインを検証し、3D棚ディスプレイでのローンチに向けて最適化を行います。インプリシットおよびビジュアルモジュールの追加により、包括的な視点を実現します。

パッケージテストに、なぜPACTを選ぶべきか？

新しいパッケージデザインのイデア、スクリーニング、バリデーションの各段階を、ニーズや制約に合わせた柔軟なソリューションで進めることができます。

3D仮想店舗シミュレーション、アイ・トラッキング、暗黙的テスト、詳細な視覚的フィードバックなど、最先端の手法を活用できます。

現行デザイン、競争状況（棚のメトリックや主要な競合他社との比較）、および当社のベンチマークデータベース（10,000件以上のケース）と照らし合わせたコンテキストに即した結果が得られます。

結果を基に、メタ学習やベストプラクティスガイドラインを活用し、成長を加速させるより革新的なデザインを体系的に作成できます。独自の視覚ライブラリ、一般的およびカテゴリー別のメタ学習、ワークショップ、さらにホワイトペーパーやガイドなどの追加リソースも活用できます。

パッケージデザインから購買行動まで

購買行動を左右するパッケージデザインの構築は、最初の重要なステップです。しかし、ショッパージャーニーはそこで終わりません。Tolunaのショッパーインサイトソリューションにより、店頭での影響力をさらに拡大し、購買時点での売上を促進することができます。

CatVis

CatVisはモジュラーアプローチを採用しており、カテゴリーに関する戦略的インサイトを提供します。これにより、ポートフォリオと棚のレイアウトの最適化が可能になります。

Range Assortment

当社のRange Assortmentソリューションは、Shapely Value分析を活用して、既存の製品ラインおよび新製品コンセプトのサイズと構成の最適化をサポートします。

Natural Grouping

Natural Groupingソリューションを利用して、棚レイアウトを再設計します。このソリューションでは、（サブ）カテゴリーを論理的にグループ化し、棚の隣接関係やサブカテゴリーセグメント、理由を明らかにすることができます。

Shopper Decision Tree

欠品シミュレーションを用いてショッパーの意思決定ツリーを理解し、ショッパーの意思決定経路や行動に関するインサイトを得ることができます。これにより、新しいプラノグラムのビジョンに必要な情報を得ることができます。

PLANO

PLANOソリューションに含まれる3D仮想ストアと棚シミュレーションを使用して、現在または新しいプラノグラムをテストし、売上やショッパー体験に与える影響を明らかにします。

POST

POSTは、販売時点の材料に関する戦術的なインサイトを提供します。代替案のスクリーニングから、3D仮想技術を活用した店舗内シミュレーションまで、売上への影響を評価します。

POST SCREENER

販売時点の材料の選択肢が多数ある場合、それらをスクリーニングするために設計された順次モナディックソリューションです。

POST-T

ブランドと製品の強さを把握し、主なメッセージのコミュニケーションを検証するT-Scopeエクササイズを含みます。

POST-S

3D仮想店舗でのショッピングシミュレーションを通じて、商業的な効果（売上の増加）を検証します。

もっと知りたい方は、ブログ記事をご覧ください。

Creating premium perceptions through packaging design

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ブログ記事（英語）を読む

9 best practices for creating powerful packaging designs

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ブログ記事（英語）を読む

Evaluating packaging design performances of seltzer brands with AI packaging testing

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ケーススタディ（英語）を読む

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