A product’s package is the first product element to be exposed to consumers and plays an important role in delivering information. However, prior research has been limited to human judgment and lacks systematic analysis of package elements. This study aims to systematically and quantitatively analyze the package elements used in front package design and identify typologies used in managerial practices. We extracted the features of the package elements by leveraging computer vision techniques and using real-life product package examples. Based on prior literature, we categorized all text and image format package elements. The features of the package elements were size, location, and color. The clustering algorithm revealed that four clusters are the optimum number for the data, with distinctive features: “Kids Appeal,” “Healthy,” “Classics,” and “Niche.” Finally, guidelines with specific numbers are suggested, to assist marketing managers in selecting the right package design elements to achieve the desired positioning.
상품 패키지는 소비자들에게 가장 먼저 노출되며 정보 전달하는 수단으로써 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 선행연구는 사람이 판단하거나 실험을 통해서 패키징 요소에 대한 연구가 이루어졌다. 즉, 패키지 요소에 대한 체계적인 분석이 부족한 실정이다. 그리하여, 본 연구는 전면 패키지 디자인에 사용되는 패키지 요소를 체계적이고 정량적으로 분석하고 실제 패키지 디자인 관행에 사용되고 있는 유형을 파악하는 것을 목적으로 한다. 컴퓨터 비전 기법을 활용하여 실제 제품 패키지 이미지로부터 패키지 요소의 특징을 추출하였다. 선행 문헌을 바탕으로 텍스트 및 이미지 형식 요소들을 분류하였고, 그 특징으로는 요소의 크기 위치 그리고 색상 비율을 사용하였다. 클러스터링 알고리즘을 통해서 네 개의 유형을 발견하였고 이를 각 유형의 특징에 따라, ‘Kids Appeal’, ‘Healthy’, ‘Classics’, ‘Niche’라 칭하였다. 본 연구는 마케팅 관리자가 목표하는 포지셔닝을 달성하기 위해 구체적인 숫자와 함께 어떤 패키지 요소를 선택해야 하는지 가이드라인을 제안한다.
