AI를 활용하여 매장 내 소매 미디어 채택 강화

소매 미디어는 브랜드가 구매 지점에서 높은 관련성의 광고를 통해 소비자에게 도달하는 가장 빠르게 성장하는 광고 채널 중 하나입니다. 소매 업체는 이 채널을 새로운 수익 흐름으로 활용할 수 있습니다. 소매 업체는 온라인에서 이 채널을 마스터했지만 오프라인 매장에서 확장하는 것은 어려움이 따르었습니다. 그러나 AI는 오프라인 매장에서 소매 미디어 네트워크를 확장하는 데 도움이 되는 강력한 도구로 등장하고 있습니다.

대형 소매 업체와 편의점 gibi 7-Eleven은 물리적 소매 미디어의巨大한 잠재력을 활용하고 있으며, 이 전환은 가속화되고 있습니다. 실제로, 매장 내 소매 미디어는 2025년까지 가속화된 속도로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 전환은 고객을 구매 지점에서, 즉 판매漏斗의 하단에 도달하는 기회를 제공합니다.

매장 내에서 여전히 85%의 판매가 발생하기 때문에, 소매 업체는競爭力 있는 시장에서 남아있기 위해 판매를 촉진하고 매장 내 고객을 효과적으로 참여시키는 전략을 개발해야 합니다. AI는 이미 이러한 분야에서 약속을 보여주고 있습니다.

소매 미디어 결과에 AI 적용

소매 미디어 전략이 성공하려면 판매와 고객 경험을 모두 우선시해야 합니다. 소매 업체는 제품을 판매하기 위해 존재하며, 소매 미디어는 첫 번째 파티 데이터를 활용하여 구매로 이어지는 관련 콘텐츠를 제공하여 판매를 증가시킬 수 있습니다. 온라인 소매 업체는 이미 AI의 변혁적인 힘을 목격했으며, 물리적 소매 업체는 이제 매장 내에서 동일한 성공을 달성하기를 원합니다.

다음은 AI가 고객 참여를 개선하고 판매를 증가시키는 세 가지 주요 분야입니다:

1. 대규모 콘텐츠 생성 및 광고 배치

여러 매장을 운영하는 소매 업체는 올바른 소매 미디어 混合을 설정하는 것만이 첫 번째 단계입니다. 실제 도전은이를 효과적으로 확대하는 것입니다. AI는 콘텐츠 생성과 광고 배치 과정을 간소화할 수 있습니다.

실시간 데이터를 분석하여 AI는 지역 고객에게 어떤 제품이 공鳴하는지 식별하고 광고 콘텐츠를 이에 따라 조정할 수 있습니다. 최근 데이터에 따르면 52%의 마케터는 AI가 높은 개인화된 쇼핑 경험을 가능하게 할 것이라고 예측하고 있습니다.

AI 기반 알고리즘은 또한 소매 업체가 효과적인 매장 내 광고 위치를 결정하는 데 도움이 됩니다. 이러한 시스템은 고객의 쇼핑 행동, 시간, 재고 수준 등 데이터를 활용하여 올바른 메시지를 올바른 시간에 전달할 수 있습니다. 예를 들어, 스포츠 경기로 인해 매장 내 고객이 급증하는 경우, AI는 관련 제품이나 특惠을 홍보하기 위해 콘텐츠를 실시간으로 조정할 수 있습니다. AI와 기계 학습(ML)을 활용하여 광고를 개인화하는 기업은 광고 비용에 대한 증가된 수익을 달성할 수 있습니다.

2. 측정 및 귀속

매장 내 소매 미디어는 唯一한 도전을 제기합니다. 즉, 판매에 대한 광고의 영향력을 정확하게 측정하고 귀속하는 것입니다. 온라인 고객 여정에서 광고 노출에서 구매까지를 추적하는 것은 비교적 간단하지만, 매장 내 판매에 대한 캠페인의 성공을 측정하는 것은 더 복잡할 수 있습니다. 산업은 매장 내 소매 미디어 측정을 표준화하기 위해 노력하고 있지만, AI는 다양한 데이터 소스를 결합하고 분석하여 이 간격을 메울 수 있습니다.

AI를 사용하여 소매 업체는 고객이 매장 내 미디어와 어떻게 상호작용하는지 추적하고 이러한 상호작용이 구매 결정에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 디지털 디스플레이가 특정 제품의 광고를 표시할 수 있으며, AI는 해당 제품의 판매가 특정 시간 내에 증가했는지 여부를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI는 또한 매장 내 광고의 투명성을 개선하고 속도 및 정밀도로 사기 행위를 감지하여 소매 미디어 측정의 신뢰성을 높입니다. 이는 특히 매장 내 오디오 광고에서 중요합니다. 이는 현재 소매 업체에게 가치 있는 투자입니다.

하지만 매장 내 오디오 광고에는 광고가 실제로 재생되고 고객에게 들리는지 확인하는 문제가 있습니다. 바쁜 매장 환경에서 직원은 개인 음악을 재생하기 위해 기존 미디어 플레이어를拔除하거나 음량을 완전히 끌 수 있습니다. 높은 교통량이나 시끄러운 위치에서는 수동으로 음량을 조정하기가 거의 불가능하여 광고가 고객에게 들리지 않습니다. AI는 이러한 유형의 오디오 광고 사기를 방지하여 음향 수준에 따라 자동으로 음량을 조정하여 오디오가 고객에게 명확하게 들리도록 합니다. AI는 또한 광고에 타임스탬프를 제공하여 추가적인 검증을 제공하고 측정의 정확성을 개선합니다.

3. 매장 내 지속적인 학습 및 최적화

소매 업체는 AI를 활용하여 물리적 매장에서 더 효과적인 광고 캠페인을 생성하기 위해 전략을 지속적으로 개선할 수 있습니다. AI 기반 솔루션은 고객의 상호작용마다 진화하여 미래 캠페인을 정보로 하는 패턴과 선호도를 식별하는 데이터를 수집합니다. 예를 들어, AI는 특정 에너지 드링크가 오후 동안 더 잘 작동한다는 것을 발견하거나 특정ประช통그룹에 대한 메시지가 더 잘 공鳴한다는 것을 발견할 수 있습니다.

이러한 지속적인 최적화 과정은 개별 캠페인을 넘어섭니다. 더 많은 데이터가 수집됨에 따라 소매 업체는 고객 참여에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있으며, 이는 매장 레이아웃, 제품 배치 및 프로모션 전략을 포함한 주요 결정에 영향을 미칩니다.

이러한 데이터 기반의 통찰력을 통해 소매 업체는 전체 매장 내 미디어 전략을 미세 조정하여 가장 성공적인 전략에 자원을 재할당할 수 있습니다. 결과는 고객 경험을 강화하는 동시에 지속적인 판매 성장을驱動하는 역동적이고 적응적인 접근 방식입니다. GroceryTV의 최근 연구에 따르면, 매장 내 소매 미디어 캠페인은 일관되게 브릭 앤 모터 매장에서 두 자릿수 판매 증가를 달성합니다.

AI와 함께하는 매장 내 소매 미디어의 미래

소매 업계가 물리적 매장 내에서 소매 미디어를 활성화하고 표준화하는 필요성을 인식함에 따라, AI는 콘텐츠를 확대하고 결과를 측정하며 전략을 지속적으로 최적화하는 데 도움이 되므로 매장 내 소매 미디어의 미래에서 주요 동맹이 됩니다. AI 기반 솔루션을 채택함으로써 소매 업체는 점점 더 경쟁적인 시장에서 우위를 점할 수 있으며 고객 만족도와 수익 성장을 동시에驱動하는 매장 내 참여의 힘을 재발견할 수 있습니다.

소매 미디어가 물리적 매장으로 확장하는 것은 고객 경험의 새로운 장을 열어줍니다. AI의 도움으로 소매 업체는 매장 내 방문마다 고객에게 맞춤형 경험을 제공하여 판매를 증가시키는 기회를 갖게 됩니다. 디지털과 물리적의 경계가 계속模糊해짐에 따라, 이 두 세계를 결합하는 AI를 활용하는 소매 업체는 소매 혁신의 최전선에 설 것입니다.