Využití umělé inteligence pro zvýšení přijetí maloobchodních médií v prodejnách

Maloobchodní média jsou jednou z nejrychleji rostoucích reklamních kanálů, které pomáhají značekám dosáhnout zákazníků přímo v místě nákupu s vysoce relevantními reklamami, a naopak, maloobchodníci mohou využít tento kanál jako nový zdroj příjmů. Maloobchodníci ovládli tento kanál online, ale jeho rozšíření do jejich prodejen bylo doprovázeno výzvami. Nicméně, umělá inteligence se stává mocným nástrojem, který pomáhá maloobchodníkům s kamennými prodejnami rozšířit své maloobchodní média bez obětování relevance, dosahu a zákaznické zkušenosti.

Větší maloobchodníci a prodejny, jako je 7-Eleven, využívají enormní potenciál fyzických maloobchodních médií, a je zřejmé, že tato změna se zrychluje. Ve skutečnosti se očekává, že maloobchodní média v prodejnách porostou zrychleným tempem do roku 2025. Tato změna představuje příležitost dosáhnout zákazníků v kritickém bodě nákupu (a blíže ke spodní části prodejního tunelu).

S 85 % prodeje, které stále probíhají v fyzických prodejnách, maloobchodníci musí vyvinout strategie, které povedou k prodeji a efektivně zapojí zákazníky v prodejnách, aby zůstali konkurenceschopní, a umělá inteligence již ukazuje slib v těchto oblastech, stejně jako v měření a efektivitě.

Směrování umělé inteligence na výsledky maloobchodních médií

Pro úspěch strategií maloobchodních médií je nutné priorizovat jak prodej, tak zákaznickou zkušenost. Maloobchodníci existují proto, aby prodávali produkty, a maloobchodní média mohou zvýšit prodej využíváním první strany dat k dodání relevantního obsahu, který vede zákazníky k nákupu. Zatímco online maloobchodníci již viděli transformační sílu umělé inteligence, fyzičtí maloobchodníci nyní touží dosáhnout stejného úspěchu v prodejnách.

Zde jsou tři klíčové oblasti, kde se umělá inteligence nasazuje ke zlepšení zákaznické angažovanosti a zvýšení prodeje:

1. Vytvoření obsahu a umístění reklam ve velkém měřítku

Pro maloobchodníky, kteří provozují několik prodejen, stanovení správné směsi maloobchodních médií je pouze prvním krokem. Skutečnou výzvou je efektivní škálování této směsi napříč širokou sítí prodejen a přizpůsobení se potřebám zákazníků. Umělá inteligence může zjednodušit proces vytváření obsahu a umístění reklam napříč sítí prodejen maloobchodníka.

Pomocí analýzy dat v reálném čase může umělá inteligence identifikovat, které produkty rezonují s místními zákazníky, a upravit obsah reklam, aby odpovídal těmto preferencím. Recentní data ukázala, že 52 % marketérů předpovídá, že umělá inteligence umožní vysoce personalizované zákaznické zkušenosti, což demonstruje rostoucí dopad umělé inteligence na dodávání přizpůsobeného obsahu.

Algoritmy poháněné umělou inteligencí také pomáhají maloobchodníkům určit nejúčinnější místa pro in-store reklamu. Tyto systémy mohou poté dosáhnout zákazníků pomocí dat, jako je chování při nákupu, čas dne a úroveň zásob, aby dodaly správnou zprávu ve správný čas pro最大imální dopad. Například, pokud prodejna zažije nárůst návštěvnosti kvůli místnímu sportovnímu utkání, umělá inteligence může upravit obsah v reálném čase, aby propagovala související produkty nebo speciální nabídky, maximalizující tak prodejní příležitost. Společnosti, které využívají umělou inteligenci a strojové učení (ML) k personalizaci reklam, vidí 1,3násobný nárůst inkrementálního návratu na reklamní výdaje.

2. Měření a připsání

Maloobchodní média v prodejnách představují jedinečnou výzvu: přesně měřit a připsat dopad reklam na prodej. Zatímco sledování online zákaznických cest od expozice reklamy k nákupu je relativně přímočaré, měření úspěchu kampaní a prodeje v prodejnách může být složitější. Zatímco odvětví činí kroky k standardizaci měření maloobchodních médií v prodejnách, umělá inteligence může překlenout tuto mezeru kombinací a analýzou dat z různých zdrojů, jako jsou systémy prodeje, programy věrnosti a senzory v prodejnách.

Pomocí umělé inteligence mohou maloobchodníci sledovat, jak zákazníci interagují s in-store médii, a pochopit, jak tyto interakce ovlivňují rozhodování o nákupu. Například digitální displej může zobrazit reklamu na konkrétní produkt, a umělá inteligence může pomoci určit, zda došlo ke korespondenčnímu nárůstu prodeje tohoto produktu v určitém časovém rámci.

Umělá inteligence také pomáhá zlepšit transparentnost měření maloobchodních médií detekcí vzorců podvodné činnosti s nezřetelnou rychlostí a přesností. To je besonders důležité pro in-store audio reklamu, která získává na popularitě jako jeden z top-tři kanálů pro maloobchodníky. Ačkoli byla dříve považována za sekundární kanál kvůli své nehmotné povaze, audio reklama se rychle stává cennou investicí pro online i kamenné maloobchodníky.

Ale jedna výzva spojená s in-store audio je zajištění, aby reklamy byly skutečně přehrány a slyšeny. V rušných maloobchodních prostředích mohou zaměstnanci odpojit legacy media přehrávače, aby přehráli osobní hudbu nebo úplně vypnuli zvuk. V místech s vysokou návštěvností nebo hlukem by ruční úpravy hlasitosti byly téměř nemožné, což by vedlo k tomu, že reklamy by byly přehlušeny. Umělá inteligence může zabránit tomuto typu audio reklamního podvodu automatickým úpravám hlasitosti na základě úrovní okolního hluku, zajišťujícím, že audio je jasně slyšet zákazníkům. Umělá inteligence může také časově označit reklamy, poskytující další validaci a zlepšující přesnost měření.

3. Kontinuální učení a optimalizace in-store

 Pomocí umělé inteligence mohou maloobchodníci neustále zdokonalovat své strategie, aby vytvořili efektivnější reklamní kampaně v fyzických prodejnách. Řešení poháněná umělou inteligencí se vyvíjí s každou zákaznickou interakcí, shromažďují data, která umožňují identifikovat vzorce a preference, které informují budoucí kampaně. Například umělá inteligence může pomoci maloobchodníkům objevit, že určitý energetický nápoj funguje lépe, když je propagován odpoledne, nebo že určitá sdělení rezonují více se specifickými demografickými skupinami.

Tento proces kontinuální optimalizace jde beyond jednotlivé kampaně. Jak je shromážděno více dat o chování při nákupu a době strávené v prodejnách, maloobchodníci mohou získat hlubší vhled do zákaznické angažovanosti, aby informovali klíčová rozhodnutí o rozložení prodejen, umístění produktů a strategiích propagace.

S těmito daty poháněnými informacemi mohou maloobchodníci jemně upravit svou celkovou in-store média strategii,重新 alokovat zdroje na nejúspěšnější taktiky. Výsledkem je dynamický, adaptivní přístup, který nejen zlepšuje zákaznické zkušenosti, ale také pohání udržitelný prodejní růst. Nedávná studie GroceryTV zjistila, že in-store maloobchodní média kampaně konzistentně pohánějí dvouciferný prodejní růst v kamenných prodejnách.

Budoucnost in-store maloobchodních médií s umělou inteligencí

Jak se maloobchodní odvětví uznává potřebu aktivovat a standardizovat maloobchodní média v fyzických prodejnách, schopnost umělé inteligence škálovat obsah, měřit výsledky a kontinuálně optimalizovat strategie ji staví jako majoritní spojence v budoucnosti in-store maloobchodu. Přijetím řešení poháněných umělou inteligencí mohou maloobchodníci získat výhodu v stále více konkurenčním prostředí a znovuobjevit sílu in-store angažovanosti pro pohánění zákaznické spokojenosti a růstu příjmů.

Rozšíření maloobchodních médií do fyzických prodejen označuje novou kapitolu ve vývoji zákaznické zkušenosti. S pomocí umělé inteligence mají maloobchodníci nástroje, aby proměnili každou návštěvu v prodejně na příležitost k dodání přizpůsobených zkušeností, které vedou k prodejnímu růstu. Jak se hranice mezi digitálním a fyzickým světem stále více stírá, maloobchodníci, kteří využijí umělou inteligenci ke kombinaci těchto světů, budou na špici maloobchodní inovace.