A conjoint-enriched neuromarketing research framework for package design research

Abstract

Tooted ei ebaõnnestu seetõttu, et nad on iseenesest halvemad, vaid seetõttu, et tarbijad ei mõista neid tooteid nii, nagu turundajad eeldavad. Pakend ei ole pelgalt visuaalne kujundus, vaid kiire infoallikas otsuse tegemisel, kus piiratud tähelepanu, emotsioonid ja lihtsustatud heuristikud määravad valiku. Pakend on oluline ja võib muuta seda, kas toode osutub edukaks või ebaõnnestub sootuks. Tarbijad ei suuda täpselt kirjeldada, miks nad midagi valivad. Küsitlused ja intervjuud annavad sageli tarbija tagantjärele põhjendusi, mitte sisevaadet tegelikku otsustusprotsessi. Selle tulemusel optimeeritakse pakendeid tarbijate selgituste, mitte reaalse käitumise alusel. Töö tuumaks on leida viis kuidas neuroturunduse pakendi disaini uuringuid saaks paremini läbi viia. Neuroturunduse uuringute kombineerimine eliskombinatsiooni analüüsi meetodiga on üks selliseid võimalikke viise. Antud doktoritöö eesmärgiks on välja töötada eeliskombinatsiooni analüüsiga rikastatud neuroturunduse uuringuraamistik pakendi disaini uurimiseks. Antud raamistik kombineerib eeliskombinatsiooni analüüsi (conjoint analysis) neuroturunduse mõõtmismeetoditega (pilgujälgimine ja näoväljenduste analüüs). Raamistiku aluseks on tarbijakäitumise teooriad, mis jaotavad otsustusprotsessi kolmeks etapiks: tähelepanu (kognitiivne), afekt (emotsioonid) ja valik (käitumuslik). Need seotakse doktoritöös ühtseks metodoloogiliseks süsteemiks, kasutades pilgujälgimist, näoilmete analüüsi ja eeliskombinatsiooni analüüsi. Oluline ei ole ainult meetodite ühendamine, vaid nende sidumine ühtse otsustusmudeliga, mis võimaldab tuvastada, kuidas konkreetsed pakendielemendid nagu näiteks värv mõjutab kogu valikuprotsessi. Töö demonstreerib kuidas emotsioonide mõõtmise andmeid ja pilgujälgimise andmeid saab kasutada eeliskombinatsiooni analüüsi sisendina. Töös on näidatud kuidas tarbijakäitumise mudelitele tuhinedes saab trianguleerida emotsioonide mõõtmist pilku ja eeliskombinatsiooni analüüsi, andes palju laiema arusaama tarbija käitumisest. Praktiliselt annab see töö vahendi täpsemateks disainiotsusteks. Teaduslikult pakub see viisi, kuidas liikuda killustunud mõõtmistest tervikliku ja tõlgendatava tarbijakäitumise mudelini. Most products do not fail because they are objectively worse, but because consumers do not process them the way marketers assume. Packaging is often treated as a visual artefact, but in reality, it is a fast, competitive decision interface operating under attention constraints, emotional reactions, and heuristic choice. Package design directly influences whether a product succeeds or fails. Consumers cannot fully report why they choose what they choose. Traditional methods like surveys and interviews capture post-hoc rationalizations, not the actual decision process. This dissertation aims to develop a conjoint-enriched neuromarketing research framework for package design. The essence is to find and demonstrate a way to do better neuromarketing research on package designs. Combining neuromarketing with conjoint analysis is one way to do that. This dissertation creates a structured research framework that reconnects three layers of decision-making: • what consumers notice (attention); • what they feel (affect); • and what they ultimately choose (choice). These are integrated using eye-tracking, facial expression analysis, and conjoint analysis within a single experimental system. The key is not just combining methods, but linking them through a common decision model, allowing specific design elements such as labels, colors, or claims to be traced through the full decision pathway. This dissertation demonstrates how emotions measurement and eye tracking data can be used as inputs to conjoint analysis. The work shows how, based on consumer behaviour theory, the triangulation of attention, emotion, and choice provides a more comprehensive understanding of consumer behaviour. For practitioners, this enables more precise design decisions. For research, it provides a way to move beyond fragmented measurement toward a causally interpretable model of consumer behavior in real decision contexts.