Het inzetten van AI om de adoptie van in-store retail media te stimuleren

Retail media is een van de snelst groeiende reclamekanalen dat merken helpt om consumenten rechtstreeks op het punt van aankoop te bereiken met hoge relevantie advertenties, en retailers kunnen dit kanaal gebruiken als een nieuwe inkomstenstroom. Retailers hebben het kanaal online onder de knie, maar het uitbreiden naar hun in-store ervaring is gepaard gegaan met uitdagingen. Echter, AI ontwikkelt zich als een krachtig instrument om retailers met een fysieke aanwezigheid te helpen hun retail media netwerken uit te breiden zonder relevancy, bereik en klantervaring op te offeren.

Grote retailers en winkels zoals 7-Eleven maken gebruik van het enorme potentieel van fysieke retail media, en het is duidelijk dat de verschuiving versnelt. In feite wordt verwacht dat in-store retail media versneld zal groeien tot 2025. Deze verschuiving biedt een kans om consumenten te bereiken op het cruciale punt van aankoop (en dichter bij de onderkant van de trechter).

Met 85% van de verkoop nog steeds plaatsvindt in fysieke winkels, moeten retailers strategieën ontwikkelen die verkoop stimuleren en in-store publiek effectief betrekken om concurrerend te blijven, en AI toont al belofte in deze gebieden, evenals meting en efficiëntie.

AI richten op retail media resultaten

Voor retail media strategieën om te slagen, moeten ze zowel verkoop stimuleren als klantervaring prioriteren. Retailers bestaan om producten te verkopen, en retail media kan verkoop stimuleren door eerstepartijgegevens te gebruiken om relevante inhoud te leveren die consumenten naar een aankoop leidt. Terwijl online retailers al de transformatieve kracht van AI hebben gezien, zijn fysieke retailers nu enthousiast om hetzelfde succes in-store te behalen.

Hier zijn drie belangrijke gebieden waar AI wordt ingezet om klantbetrekking te verbeteren en verkoop te stimuleren:

1. Inhoudscreatie en advertentieplaatsing op grote schaal

Voor retailers die meerdere locaties exploiteren, is het vinden van de juiste retail media mix slechts de eerste stap. De echte uitdaging is het effectief schalen van deze mix over een breed netwerk van winkels, terwijl het wordt aangepast aan de behoeften van consumenten. AI kan het proces van inhoudscreatie en advertentieplaatsing over het winkelnetwerk van een retailer stroomlijnen.

Door gegevens in real-time te analyseren, kan AI bepalen welke producten resonereren met lokale consumenten en advertentie-inhoud aanpassen om aan deze voorkeuren te voldoen. Recent onderzoek heeft aangetoond dat 52% van de marketeers voorspellen dat AI hoge persoonlijke consumentenervaringen mogelijk zal maken, waarmee de groeiende impact van AI op het leveren van aangepaste inhoud wordt aangetoond.

AI-gebaseerde algoritmes helpen retailers ook om de meest effectieve in-store advertentieplaatsen te bepalen. Deze systemen kunnen consumenten bereiken met gegevens zoals winkelgedrag, tijdstip van de dag en voorraadniveaus om de juiste boodschap op het juiste moment te leveren voor de meeste impact. Bijvoorbeeld, als een winkel een piek in voetgangersverkeer ervaart vanwege een lokale sportwedstrijd, kan AI de inhoud in real-time aanpassen om gerelateerde producten of speciale aanbiedingen te promoten, waarmee de verkoopkans wordt gemaximaliseerd. Bedrijven die AI en machine learning (ML) gebruiken om advertenties aan te passen, zien een 1,3-voudige toename in incrementele retour op advertentie-uitgaven.

2. Meting en toerekening

In-store retail media vormt een unieke uitdaging: het nauwkeurig meten en toerekenen van de impact van advertenties op verkoop. Terwijl het volgen van online klantreizen van advertentie-exposure tot aankoop relatief eenvoudig is, kan de meting van succes voor campagnes en in-store verkoop complexer zijn. Terwijl de industrie stappen zet om in-store retail media meting te standaardiseren, kan AI deze kloof overbruggen door gegevens van verschillende bronnen te combineren en te analyseren, zoals point-of-sale systemen, loyaliteitsprogramma’s en in-store sensoren.

Met AI kunnen retailers volgen hoe consumenten interactie hebben met in-store media en begrijpen hoe deze interacties de aankoopbeslissingen beïnvloeden. Bijvoorbeeld, een digitale display kan een advertentie voor een specifiek product tonen, en AI kan helpen bepalen of er een overeenkomstige toename in verkoop van dat artikel was binnen een bepaalde tijd.

AI helpt ook om transparantie in retail media meting te verbeteren door patronen van fraudeuze activiteit te detecteren met ongeëvenaarde snelheid en precisie. Dit is vooral belangrijk voor in-store audio-advertenties, die een van de top-drie kanalen voor retailers worden. Eerder werd audio-advertentie als een secundair kanaal beschouwd vanwege de intangible aard, maar het wordt snel een waardevolle investering voor zowel online als fysieke retailers.

Maar één uitdaging met in-store audio is ervoor zorgen dat advertenties daadwerkelijk worden afgespeeld en gehoord. In drukke winkelomgevingen kunnen medewerkers legacy media-spelers uitschakelen om persoonlijke muziek af te spelen of het geluid helemaal uitschakelen. In drukke of lawaaierige locaties zou het handmatig aanpassen van het volume bijna onmogelijk zijn om te beheren, waardoor advertenties overstemd worden. AI kan deze vorm van audio-advertentiefraude voorkomen door het volume automatisch aan te passen op basis van omgevingsgeluidsniveaus, waardoor het audio duidelijk en hoorbaar is voor consumenten. AI kan ook tijdstempels voor advertenties toevoegen, waardoor de meting nauwkeuriger wordt.

3. Continue leer- en optimalisatie van in-store

 Door AI te gebruiken, kunnen retailers hun strategieën continu verfijnen om effectievere advertentiecampagnes in fysieke winkels te creëren. AI-gebaseerde oplossingen evolueren met elke klantinteractie, gegevens verzamelen die hen in staat stellen om patronen en voorkeuren te identificeren die toekomstige campagnes informeren. Bijvoorbeeld, AI kan retailers helpen om te ontdekken dat een bepaalde energiedrank beter presteert wanneer deze in de middag wordt gepromoot of dat bepaalde boodschappen meer resoneren met specifieke demografische groepen.

Dit proces van continue optimalisatie gaat verder dan individuele campagnes. Naarmate meer gegevens over aankoopgedrag en in-store verblijfstijd worden verzameld, kunnen retailers dieper inzicht krijgen in klantbetrekking om belangrijke beslissingen over winkelindeling, productplaatsing en promotionele strategieën te informeren.

Met deze gegevensgestuurde inzichten kunnen retailers hun overall in-store media strategie fine-tunen, middelen heralloceren naar de meest succesvolle tactieken. Het resultaat is een dynamische, adaptieve aanpak die niet alleen klantervaringen verbetert, maar ook duurzame verkoopgroei stimuleert. Een recent onderzoek van GroceryTV toonde aan dat in-store retail media campagnes consistent dubbele cijferige verkoopstijging in fysieke winkels realiseren.

De toekomst van in-store retail media met AI

Terwijl de retailindustrie de noodzaak erkent om retail media binnen fysieke winkels te activeren en te standaardiseren, positioneert AI’s vermogen om inhoud te schalen, resultaten te meten en strategieën continu te optimaliseren het als een belangrijke bondgenoot in de toekomst van in-store retail. Door AI-gebaseerde oplossingen te omarmen, kunnen retailers een voorsprong hebben in een steeds concurrerender landschap en de kracht van in-store betrokkenheid voor zowel klanttevredenheid als omzetgroei herontdekken.

Retail media’s expansie naar fysieke winkels markeert een nieuw hoofdstuk in de evolutie van klantervaring. Met de hulp van AI hebben retailers de instrumenten om elke in-store bezoek om te zetten in een kans om aangepaste ervaringen te bieden die leiden tot verkoopstijgingen. Terwijl de grens tussen digitaal en fysiek steeds vager wordt, zullen retailers die AI gebruiken om deze werelden te combineren, aan de voorhoede van retailinnovatie staan.