MaxDiff-Fallstudie: Optimierung von Weinflaschenetiketten

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MaxDiff-Fallstudie: Optimierung von Weinflaschenetiketten

Diese Fallstudie zeigt, wie bildbasierte MaxDiff-Analyse Marken dabei hilft, Verpackungsdesigns objektiv zu vergleichen, einschließlich der Frage, ob bestehende Etiketten noch gegen frische Konzepte bestehen, bevor ein vollständiges Redesign in Auftrag gegeben wird.

Die Herausforderung

Ein Weingut hatte 14 Etiketten-Visuals fur seine neue Flaschenlinie. Zwei Etiketten waren bereits im Handel, wahrend 12 neue Konzepte waren. Das Team musste wissen, ob die bestehenden Etiketten noch wettbewerbsfahig sind oder ersetzt werden sollten.

Die Losung

Um alle 14 Etiketten-Designs objektiv zu vergleichen, führte das Weingut eine bildbasierte MaxDiff-Studie (Maximum Difference Scaling) mit 250 Konsumenten durch. Die Studie wurde mit MaxDiffPro, der AXYZ Analytics-Plattform für MaxDiff-Studien, durchgeführt. Die Teilnehmer wählten in rotierenden Bild-Sets wiederholt das attraktivste und das unattraktivste Etikett, und lieferten so ein direkt vergleichbares Präferenz-Ranking.

Was wir gelernt haben

Die neuen Konzepte schlagen die aktuellen Regal-Etiketten deutlich.
Alle drei bestehenden Etiketten (6, 7 und 11) lagen hinter neueren Visuals zuruck - das Verpackungs-Update war nicht nur begrundet, sondern langst uberfällig.
🏆

🏆 Top 3 Etiketten

Etikett 1: 89%
Etikett 2: 84%
Etikett 3: 81%

Bemerkenswert: Die drei am besten bewerteten Etiketten sind ausschließlich neue Konzepte.

📈

📈 Leistungsabstand

Neue Designs beherrschen die Top 5. Bestehende Etiketten auf die Platze 6, 7 und 11 mit Werten von 76%, 71% und 42% - ein deutlicher Praferenzruckgang, der ein sofortiges Redesign rechtfertigt.

Warum das wichtig ist

Die Marke vermied eine subjektive Designentscheidung und stellte auf datenbasierte Verpackungsentscheidungen um, mit Fokus auf Konzepte mit starkerem Regal- und Online-Impact.

Business-Impact

Online-Umsatz
+9%
Abverkauf im Handel
+6%

Etiketten-Praferenzranking

Bildbasiertes MaxDiff-Ranking uber bestehende und neue Etiketten-Visuals

Alle (n=203)
Etikett 1 Neu
Label 1
89%
Etikett 2 Neu
Label 2
84%
Etikett 3 Neu
Label 3
81%
Etikett 4 Neu
Label 4
80%
Etikett 5 Neu
Label 5
76%
Etikett 6 Bestehend
Label 6
76%
Etikett 7 Bestehend
Label 7
71%
Etikett 8 Neu
Label 8
64%
Etikett 9 Neu
Label 9
57%
Etikett 10 Neu
Label 10
48%
Etikett 11 Bestehend
Label 11
42%
Etikett 12 Neu
Label 12
42%
Etikett 13 Neu
Label 13
36%
Etikett 14 Neu
Label 14
34%
Etikett 15 Neu
Label 15
27%
ℹ️ Über die reale Studie hinter diesem Fall

Diese Fallstudie wurde aus einer realen Studie von MaxDiffPro abgeleitet. Sie wurde aus Vertraulichkeitsgründen anonymisiert: die getesteten Optionen und dargestellten Ergebnisse entsprechen nicht exakt der Realität. Die tatsächliche Studie hatte folgende Merkmale:

🌍
Land
French flagSwiss flag
🍷
Getestete Items
18
👥
Befragte
~200
⏱️
Zeitrahmen
4–5 Tage

Der Zeitrahmen hängt von der Komplexität der Studie und der Zielgruppe ab.

MaxDiff für Verpackungs- und Etikettendesign

Wie wendet sich MaxDiff auf visuelle Verpackungsentscheidungen an?

Die MaxDiff-Analyse unterstützt visuelle Stimuli: Teilnehmer sehen echte Etikettenbilder und wählen in jedem Set das ansprechendste und das unattraktivste. Dies liefert ein zuverlässiges visuelles Präferenz-Ranking, frei von dem Höflichkeits-Bias, der Fokusgruppen-Ergebnisse verzerrt. Die Methode vergleicht auch bestehende Verpackungen direkt mit neuen Designs, was sie zum effizientesten Weg macht, eine Neugestaltungsentscheidung zu validieren, bevor Produktionskosten anfallen.

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Typische Studie: 15–25 getestete Items · 150–300 Befragte · Ergebnisse in 3–5 Tagen

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