Flat or gradient? The impact of packaging color palette presentation on consumer purchase intent for utilitarian versus hedonic products
Notice bibliographique
Résumé
The current research examines two distinct color palette presentations frequently featured in packaging design: flat versus gradient. Gradient color palettes feature a smooth, gradual transition from one color to another, while flat color palettes feature discrete static blocks of colors placed next to one another. Across four experimental studies using both self-report measures (Studies 1 and 3a-3b) and eye-tracking technology (Study 2), the authors show that the use of gradient color palette in the brand’s packaging enhances consumer purchase intent for hedonic products, while the use of flat color palette enhances consumer purchase intent for utilitarian products. Further, the underlying mechanism for this shift in purchase intent is due to the higher arousal level elicited by gradient (vs. flat) color palettes (Studies 3a and 3b). The present research contributes novel theoretical insights to the color research stream by demonstrating how subtle changes in color palette presentations can influence consumer purchase intent for specific product categories. Managerially, this research reveals how brands can strategically affect consumers’ arousal levels through different color palette presentations and highlights the possible increase in overconsumption or indulgence of hedonic products via color gradients, which consumers and policymakers should caution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,048 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».