Exploiter l’IA pour booster l’adoption des médias de détail en magasin

Les médias de détail sont l’un des canaux publicitaires à croissance la plus rapide, qui aide les marques à atteindre les acheteurs au moment de l’achat avec des publicités hautement pertinentes, et en retour, les détaillants peuvent exploiter ce canal comme un nouveau flux de revenus. Les détaillants ont maîtrisé ce canal en ligne, mais l’étendre à leur expérience en magasin a posé des défis. Cependant, l’IA émerge comme un outil puissant pour aider les détaillants avec une présence physique à étendre leurs réseaux de médias de détail sans sacrifier la pertinence, la portée et l’expérience client.

Les grands détaillants et les magasins de convenance comme 7-Eleven exploitent le potentiel énorme des médias de détail physiques, et il est clair que le déplacement s’accélère. En fait, les médias de détail en magasin devraient croître à un rythme accéléré jusqu’en 2025. Ce déplacement présente une opportunité de rejoindre les clients au moment crucial de l’achat (et plus près du bas de l’entonnoir).

Avec 85% des ventes se déroulant toujours en magasin, les détaillants doivent développer des stratégies qui stimulent les ventes et engagent efficacement les publics en magasin pour rester compétitifs, et l’IA montre déjà des promesses dans ces domaines ainsi que dans la mesure et l’efficacité.

Viser l’IA sur les résultats des médias de détail

Pour que les stratégies de médias de détail réussissent, elles doivent donner la priorité à la fois à la stimulation des ventes et à l’expérience client. Les détaillants existent pour vendre des produits, et les médias de détail peuvent stimuler les ventes en exploitant les données de première partie pour livrer un contenu pertinent qui amène les acheteurs vers un achat. Alors que les détaillants en ligne ont déjà vu le pouvoir transformateur de l’IA, les détaillants physiques sont maintenant impatients de réussir le même succès en magasin.

Voici trois domaines clés où l’IA est déployée pour améliorer l’engagement client et stimuler les ventes :

1. Création de contenu et placement de publicités à grande échelle

Pour les détaillants qui exploitent plusieurs emplacements, établir le bon mélange de médias de détail n’est que le premier pas. Le véritable défi est de le mettre à l’échelle de manière efficace sur un large réseau tout en l’adaptant aux besoins des acheteurs. L’IA peut rationaliser le processus de création de contenu et de placement de publicités sur le réseau de magasins d’un détaillant.

En analysant les données en temps réel, l’IA peut identifier quels produits résonnent avec les acheteurs locaux et ajuster le contenu de la publicité pour correspondre à ces préférences. Des données récentes ont montré que 52% des marketeurs prédisent que l’IA permettra des expériences d’acheteur hautement personnalisées, démontrant l’impact croissant de l’IA dans la livraison de contenu adapté.

Les algorithmes alimentés par l’IA aident également les détaillants à déterminer les emplacements de publicité en magasin les plus efficaces. Ces systèmes peuvent alors rejoindre les clients en utilisant des données telles que le comportement d’achat, l’heure de la journée et les niveaux de stock pour livrer le bon message au bon moment pour le plus grand impact. Par exemple, si un magasin connaît une augmentation du trafic piétonnier en raison d’un match de sport local, l’IA peut ajuster le contenu en temps réel pour promouvoir des produits ou des offres spéciales liés, maximisant ainsi l’opportunité de vente. Les entreprises qui exploitent l’IA et l’apprentissage automatique (ML) pour personnaliser les publicités voient une augmentation de 1,3 du retour sur investissement publicitaire.

2. Mesure et attribution

Les médias de détail en magasin posent un défi unique : mesurer et attribuer avec précision l’impact des publicités sur les ventes. Alors que le suivi des parcours clients en ligne de l’exposition à la publicité à l’achat est relativement simple, la mesure du succès des campagnes et des ventes en magasin peut être plus complexe. Alors que l’industrie travaille à normaliser la mesure des médias de détail en magasin, l’IA peut combler ce fossé en combinant et en analysant les données de diverses sources, telles que les systèmes de point de vente, les programmes de fidélité et les capteurs en magasin.

En utilisant l’IA, les détaillants peuvent suivre la façon dont les clients interagissent avec les médias en magasin et comprendre comment ces interactions influencent les décisions d’achat. Par exemple, un affichage numérique peut afficher une publicité pour un produit spécifique, et l’IA peut aider à déterminer s’il y a eu une augmentation correspondante des ventes pour cet article dans un délai défini.

L’IA aide également à améliorer la transparence dans la mesure des médias de détail en détectant les modèles d’activité frauduleuse avec une vitesse et une précision inégalées. C’est particulièrement important pour la publicité audio en magasin, qui gagne du terrain en tant que premier canal pour les détaillants. Considérée comme un canal secondaire en raison de sa nature intangible, la publicité audio devient rapidement un investissement précieux pour les détaillants en ligne et en magasin.

Mais un défi avec la publicité audio en magasin est de s’assurer que les publicités sont réellement diffusées et entendues. Dans les environnements de détail animés, les employés peuvent débrancher les lecteurs de médias hérités pour jouer de la musique personnelle ou couper complètement le son. Dans les emplacements à fort trafic ou bruyants, les ajustements manuels du volume seraient presque impossibles à gérer, ce qui ferait que les publicités seraient noyées. L’IA peut prévenir ce type de fraude publicitaire en ajustant automatiquement le volume en fonction des niveaux de bruit ambiants, garantissant ainsi que l’audio est clair et audible pour les clients. L’IA peut également horodater les publicités, fournissant ainsi une validation supplémentaire et améliorant la précision de la mesure.

3. Apprentissage continu et optimisation en magasin

 En exploitant l’IA, les détaillants peuvent continuellement affiner leurs stratégies pour créer des campagnes publicitaires plus efficaces en magasin. Les solutions alimentées par l’IA évoluent avec chaque interaction client, recueillant des données qui leur permettent d’identifier des modèles et des préférences qui éclairent les campagnes futures. Par exemple, l’IA pourrait aider les détaillants à découvrir qu’une certaine boisson énergisante se vend mieux lorsqu’elle est promue dans l’après-midi ou que certains messages résonnent davantage avec des groupes démographiques spécifiques.

Ce processus d’optimisation continue va au-delà des campagnes individuelles. À mesure que davantage de données sont collectées sur le comportement d’achat et le temps de séjour en magasin, les détaillants peuvent acquérir des connaissances plus approfondies sur l’engagement client pour éclairer les décisions clés concernant la disposition des magasins, le placement des produits et les stratégies promotionnelles.

Avec ces connaissances fondées sur les données, les détaillants peuvent affiner leur stratégie globale de médias en magasin, réaffectant les ressources aux tactiques les plus réussies. Le résultat est une approche dynamique et adaptative qui améliore non seulement les expériences client mais également stimule la croissance des ventes durable. Une étude récente de GroceryTV a montré que les campagnes de médias de détail en magasin stimulent régulièrement la croissance des ventes à deux chiffres dans les magasins physiques.

Le futur des médias de détail en magasin avec l’IA

Alors que l’industrie de la distribution reconnaît la nécessité d’activer et de normaliser les médias de détail dans les magasins physiques, la capacité de l’IA à mettre à l’échelle le contenu, à mesurer les résultats et à optimiser continuellement les stratégies la positionne comme un allié majeur dans l’avenir des médias de détail en magasin. En adoptant des solutions alimentées par l’IA, les détaillants peuvent avoir un avantage dans un paysage de plus en plus compétitif et redécouvrir le pouvoir de l’engagement en magasin pour stimuler à la fois la satisfaction client et la croissance des revenus.

L’expansion des médias de détail dans les magasins physiques marque un nouveau chapitre dans l’évolution de l’expérience client. Avec l’aide de l’IA, les détaillants ont les outils pour transformer chaque visite en magasin en une occasion de livrer des expériences personnalisées qui conduisent à des hausses de ventes. Alors que la frontière entre le numérique et le physique continue de s’estomper, les détaillants qui exploitent l’IA pour combiner ces mondes seront à la pointe de l’innovation dans la distribution.