Профессор РЭШ, академический директор директор совместной программы РЭШ и ШАД Яндекса «Экономика и анализ данных» Дарья Дзябура выступила на крупнейшей конференции по маркетинговой аналитике Матемáркетинг'21. Она представила совместное с Ренаной Перес (The Hebrew University) и студенткой РЭШ Ириной Яковецкой (BAE’2022) исследование «Data Driven Graphic Design: The Role of Color Composition in Brand Image».
В этом исследовании авторы применяют количественные методы к анализу визуального образа бренда и тому, как бренды представлены графическими инструментами, то есть той части маркетинга, которая до сих пор в основном строится на качественном анализе. Профессор Дзябура с соавторами пытаются ответить на вопросы, как стратегию бренда можно представить визуальными образами и какие образы, цвета и формы наиболее релевантны тому или иному бренду.
Подобные исследования ограничиваются нехваткой однозначных и надежных (размеченных) данных, а также тем, что методы обработки изображений, основывающиеся на нейросетях и искусственном интеллекте, дают достаточно абстрактный анализ.
Чтобы преодолеть эти ограничения и найти связь между элементами графического дизайна и атрибутами бренда, авторы с помощью 1851 респондента собрали 4743 коллажа из визуальных образов, ассоциирующихся с брендами. Затем с помощью тематического моделирования (инструмента, применяемого в основном для анализа текстов) они выделили из них цветовые палитры, в свою очередь представляющие образ бренда.
Одновременно с составлением коллажа респонденты также указывали определенные качественные характеристики для соответствующего бренда (например, «радостный», «уверенный», «женственный», «стильный» и т.д.). Это позволило получить основанные на данных и интерпретируемые связи между цветом и характеристиками бренда (см. таблицу здесь). Так авторы исследования выяснили, например, что для образа «семейного» бренда характерны различные оттенки зеленого и оранжевого (цвета, которые применяют такие бренды, как Kellog’s и Palmolive), тогда как оттенки фиолетового и синего не ассоциируются у потребителей с этой характеристикой (например, бренды Porsche и Victoria’s Secret).
«На следующем этапе нас интересует верификация полученных на данных результатов. Например, если попросить графического дизайнера создать рекламный визуальный образ для бренда, будет ли он соответствовать тем характеристикам, с которыми бренд сам старается ассоциировать себя. Другая задача - это научить алгоритмы анализировать изображения и проводить подобный анализ с помощью инструментов машинного обучения», - завершила свое выступление профессор Дзябура.