Udnyttelse af AI til at øge antallet af brugere af butiksmedie

Butiksmedie er en af de hurtigst voksende reklamekanaler, der hjælper mærker med at nå kunder lige ved købstidspunktet med højrelevant reklame, og til gengæld kan detailhandlere udnytte kanalen som en ny indtægtsstrøm. Detailhandlere har mestret kanalen online, men at udvide den til deres butikserfaring har været forbundet med udfordringer. Men AI er ved at blive en kraftfuld værktøj til at hjælpe detailhandlere med en fysisk butik til at udvide deres butiksmedienetværk uden at ofre relevans, rækkevidde og kundeoplevelse.

Store detailhandlere og convenience-butikker som 7-Eleven udnytter det enorme potentiale i fysisk butiksmedie, og det er tydeligt, at skiftet accelererer. Faktisk forventes butiksmedie i butikker at vokse med en accelereret rate frem til 2025. Dette skift præsenterer en mulighed for at nå kunder ved det afgørende købstidspunkt (og tættere på bunden af salgsfonnen).

Med 85% af salg sker stadig i fysisk butik, må detailhandlere udvikle strategier, der driver salg og engagerer butiks publikum effektivt for at forblive konkurrencedygtige, og AI viser allerede lovende resultater på disse områder samt måling og effektivitet.

Rettelse af AI mod butiksmedie-resultater

For butiksmedie-strategier til at lykkes, skal de prioritere både at drive salg og kundeoplevelse. Detailhandlere eksisterer for at sælge produkter, og butiksmedie kan øge salget ved at udnytte first-party data til at levere relevant indhold, der fører kunder mod et køb. Mens online-detailhandlere allerede har set den transformative kraft af AI, er fysisk detailhandlere nu ivrige efter at opnå samme succes i butikkerne.

Her er tre nøgleområder, hvor AI anvendes til at forbedre kundeengagement og øge salg:

1. Indholdsskabelse og reklameplacering i stor målestok

For detailhandlere, der driver multiple butikker, er det at etablere den rette butiksmedieblanding kun det første skridt. Den virkelige udfordring er at skala det effektivt på tværs af et bredt netværk samtidig med, at det tilpasses til kundernes behov. AI kan strømline processen med indholdsskabelse og reklameplacering på tværs af detailhandlerens butiksnetværk.

Ved at analysere data i realtid kan AI identificere, hvilke produkter der resonerer med lokale kunder, og tilpasse reklameindholdet til at matche disse præferencer. Nylig data har fundet, at 52% af markedsførerne forudser, at AI vil muliggøre højpersonlige kundeoplevelser, hvilket demonstrerer den voksende indvirkning af AI på levering af tilpasset indhold.

AI-drevne algoritmer hjælper også detailhandlere med at bestemme de mest effektive butiksreklameplaceringer. Disse systemer kan derefter nå kunder ved hjælp af data som indkøbsadfærd, tid på dagen og lagerbeholdning til at levere den rette besked på det rette tidspunkt for maksimal effekt. For eksempel, hvis en butik oplever en stigning i fodtrafik på grund af en lokal sportskamp, kan AI justere indholdet i realtid for at promovere relaterede produkter eller tilbud, hvilket maksimerer salgschancen. Virksomheder, der udnytter AI og maskinlæring (ML) til at personliggøre reklamer, ser en 1,3-gangs øget indtjening på reklameudgifter.

2. Måling og tilskrivning

Butiksmedie i butikker præsenterer en unik udfordring: at måle og tilskrive effekten af reklamer på salg nøjagtigt. Mens sporing af online kunder fra reklameeksponering til køb er relativt enkelt, kan målet for succes for kampagner og butikssalg være mere komplekst. Mens branchen arbejder på at standardisere butiksmedie-måling, kan AI brokke dette gap ved at kombinere og analysere data fra forskellige kilder, såsom point-of-sale-systemer, loyalitetsprogrammer og butikssensorer.

Ved hjælp af AI kan detailhandlere spore, hvordan kunder interagerer med butiksmedie, og forstå, hvordan disse interaktioner påvirker købsbeslutninger. For eksempel kan en digital skærm vise en reklame for et bestemt produkt, og AI kan hjælpe med at bestemme, om der var en tilsvarende stigning i salg for dette produkt inden for en bestemt tidsramme.

AI hjælper også med at forbedre gennemsigtigheden i butiksmedie-måling ved at opdage mønstre af svindelaktivitet med usammenlignelig hastighed og præcision. Dette er særligt vigtigt for lyd-reklame i butikker, som er på vej til at blive en top-tre-kanal for detailhandlere. Tidligere blev lyd-reklame betragtet som en sekundær kanal på grund af sin intangible natur, men den er hurtigt på vej til at blive en værdifuld investering for både online- og fysisk detailhandlere.

Men en udfordring med lyd-reklame i butikker er at sikre, at reklamerne faktisk afspilles og høres. I travle butiksmiljøer kan medarbejdere afbryde legacy-medieafspillere for at afspille personlig musik eller slukke lyden helt. I højtrafikeret eller støjende lokaliteter ville manuelle justeringer af lydstyrken være næsten umulige at håndtere, hvilket ville føre til, at reklamerne blev overdøvet. AI kan forhindre denne type lyd-reklame-svindel ved at automatisk justere lydstyrken på grund af baggrundsstøj, hvilket sikrer, at lyden er klar og hørlig for kunderne. AI kan også tidsstemple reklamerne, hvilket giver yderligere validering og forbedrer nøjagtigheden af måling.

3. Kontinuerlig læring og optimering af butikserfaring

  Ved at udnytte AI kan detailhandlere kontinuerligt finjustere deres strategier for at skabe mere effektive reklamekampagner i fysisk butik. AI-drevne løsninger udvikler sig med hver kundeinteraktion, samler data, der giver mulighed for at identificere mønstre og præferencer, der kan informere fremtidige kampagner. For eksempel kan AI hjælpe detailhandlere med at opdage, at en bestemt energidrik performer bedre, når den promoveres om eftermiddagen, eller at visse budskaber resonerer mere med bestemte demografiske grupper.

Denne proces med kontinuerlig optimering går ud over enkeltkampagner. Når der indsamles mere data om købsadfærd og butikstid, kan detailhandlere få dybere indsigt i kundeengagement og derefter informere nøglebeslutninger om butikslayout, produktplacering og promotionsstrategier.

Med disse data-drevne indsighter kan detailhandlere finjustere deres samlede butiksmedie-strategi, omfordeling af ressourcer til de mest succesfulde taktiler. Resultatet er en dynamisk, adaptiv tilgang, der ikke kun forbedrer kundeoplevelser, men også driver bæredygtig salgs vækst. En nylig undersøgelse af GroceryTV fandt, at butiksmedie-kampagner i butikker konsekvent driver double-digit salgsøgning i fysisk butik.

Fremtiden for butiksmedie med AI

Da detailhandelsbranchen erkender behovet for at aktivere og standardisere butiksmedie inden for fysisk butikker, positionerer AI’s evne til at skala indhold, måle resultater og kontinuerligt optimere strategier det som en stor allieret i fremtiden for butiksmedie. Ved at udnytte AI-drevne løsninger kan detailhandlere have en fordel i et stadig mere konkurrencedygtigt landskab og genopdage kraften af butiksengagement til at drive både kundetilfredshed og indtægtsvækst.

Butiksmedie-udvidelsen til fysisk butik markerer et nyt kapitel i udviklingen af kundeoplevelse. Med AI’s hjælp har detailhandlere værktøjerne til at omdanne hver butiksbesøg til en mulighed for at levere tilpassede oplevelser, der fører til salgsøgning. Da grænsen mellem digital og fysisk fortsat udviskes, vil detailhandlere, der udnytter AI til at kombinere disse verdener, være i forkanten af detailhandelsinnovation.