Utnytting av AI for å øke adopsjonen av butikkbasert retail media

Retail media er en av de raskest voksende annonsekanelene som hjelper merker å nå kunder rett ved kjøpepunktet med høyt relevante annonser, og på den måten kan detaljister utnytte kanelen som en ny inntektsstrøm. Detaljister har mestret kanelen på nettet, men å utvide den til deres butikkopplevelse har kommet med utfordringer. Imidlertid er AI i ferd med å bli et kraftig verktøy for å hjelpe detaljister med en fysisk butikk å utvide sine retail media-nettverk uten å ofre relevans, rekkevidde og kundeopplevelse.

Store detaljister og convenience-butikker som 7-Eleven tapper inn i det enorme potensialet for fysisk retail media, og det er tydelig at skiftet akselerer. Faktisk forventes in-store retail media å vokse med en akselerert rate gjennom 2025. Dette skiftet presenterer en mulighet til å nå kunder ved det kritiske kjøpepunktet (og nærmere bunnen av funnelet).

Med 85% av salg som fortsatt skjer i fysiske butikker, må detaljister utvikle strategier som driver salg og engasjement i butikkene effektivt for å forbli konkurransedyktige, og AI viser allerede løfte i disse områdene, samt måling og effektivitet.

Retting AI mot retail media-resultater

For retail media-strategier å lykkes, må de prioritere både å drive salg og kundeopplevelse. Detaljister eksisterer for å selge produkter, og retail media kan øke salg ved å utnytte første-part-data for å levere relevant innhold som fører kunder mot et kjøp. Mens nettbutikker allerede har sett den transformative kraften av AI, er fysisk detaljister nå ivrige etter å oppnå samme suksess i butikkene.

Her er tre nøkkelområder hvor AI utnyttes for å forbedre kundeengasjement og øke salg:

1. Innholdsskapning og annonseplassering i skala

For detaljister som opererer flere lokasjoner, er å etablere riktig retail media-blandning bare første skrittet. Den virkelige utfordringen er å skalerer det effektivt over et bredt nettverk samtidig som det tilpasses til behovene til kunder. AI kan strømlinje prosessen med innholdsskapning og annonseplassering over en detaljists nettverk av butikker.

Ved å analysere data i sanntid, kan AI identifisere hvilke produkter som resonerer med lokale kunder og justere annonseinhold for å matche disse preferansene. Nylig data har funnet at 52% av markedsførerne forutser at AI vil muliggjøre høyt personlige kundeopplevelser, demonstrerende den økende innvirkningen av AI i levering av tilpasset innhold.

AI-drevne algoritmer hjelper også detaljister å bestemme de mest effektive in-store annonseringslokasjoner. Disse systemene kan nå kunder ved å bruke data som handleatferd, tid på dagen og lagerbeholdning for å levere rett melding på rett tidspunkt for maksimal innvirkning. For eksempel, hvis en butikk opplever en økning i fotgjengertrafikk på grunn av en lokal sportskamp, kan AI justere innholdet i sanntid for å promotere relaterte produkter eller spesialtilbud, maksimerer salgs muligheten. Bedrifter som utnytter AI og maskinlæring (ML) for å personliggjøre annonser ser en 1,3 økning i inkrementell avkastning på annonser.

2. Måling og tilordning

In-store retail media presenterer en unik utfordring: å måle og tilordne innvirkningen av annonser på salg nøyaktig. Mens å spore nettbaserte kundeopplevelser fra annonseeksponering til kjøp er relativt enkelt, kan målet for kampanjer og in-store salg være mer komplekst. Mens bransjen jobber med å standardisere in-store retail media-måling, kan AI brygge denne gapen ved å kombinere og analysere data fra ulike kilder, som salgsystemer, lojalitetsprogrammer og in-store sensorer.

Ved å bruke AI, kan detaljister spore hvordan kunder interagerer med in-store media og forstå hvordan disse interaksjonene påvirker kjøpsbeslutninger. For eksempel kan en digital skjerm vise en annonse for et bestemt produkt, og AI kan hjelpe med å bestemme om det var en korresponderende økning i salg for det produktet innen en bestemt tidsramme.

AI hjelper også med å forbedre transparensen i retail media-måling ved å oppdage mønster av svindelaktivitet med ubestridt hastighet og presisjon. Dette er spesielt viktig for in-store lydannonsering, som vokser i popularitet som en topp-tre kanal for detaljister. En gang betraktet som en sekundær kanal på grunn av sin intangible natur, er lydannonsering raskt blitt en verdifull investering for både nett- og fysisk detaljister.

Men en utfordring med in-store lyd er å sikre at annonser faktisk spilles av og høres. I travle butikkmiljøer kan ansatte koblet fra legacy medieavspillere for å spille personlig musikk eller slå av lyden helt. I høytrafikkede eller støyende lokasjoner ville manuelle justeringer av volum være nesten umulig å håndtere, noe som ville føre til at annonser ble druknet. AI kan forhindre denne typen lydannonsesvindel ved å automatisk justere volumet basert på bakgrunnsstøy, sikrer at lyden er klar og hørbart for kunder. AI kan også tidsstemple annonser, og gir ytterligere validering og forbedrer målingsnøyaktigheten.

3. Kontinuerlig læring og optimalisering av in-store

  Ved å utnytte AI, kan detaljister kontinuerlig finjustere sine strategier for å skape mer effektive annonsekampanjer i fysiske butikker. AI-drevne løsninger utvikler seg med hver kundeinteraksjon, samler data som gjør det mulig for dem å identifisere mønster og preferanser som informerer fremtidige kampanjer. For eksempel kan AI hjelpe detaljister å oppdage at en bestemt energidrikk fungerer bedre når den markedsføres på ettermiddagen eller at visse meldinger resonerer mer med bestemte demografiske grupper.

Denne prosessen med kontinuerlig optimalisering går utenfor enkeltkampanjer. Ettersom mer data samles inn om kjøpsatferd og in-store oppholdstid, kan detaljister få dypere innsikt i kundeengasjement for å informere nøkkelbeslutninger om butikklayout, produktplacering og markedsføringsstrategier.

Med disse data-drevne innsiktene kan detaljister finjustere sine overordnede in-store media-strategier, omfordele ressurser til de mest suksessfulle taktikkene. Resultatet er en dynamisk, adaptiv tilnærming som ikke bare forbedrer kundeopplevelser, men også driver bærekraftig salgsvekst. En nylig studie fra GroceryTV fant at in-store retail media-kampanjer konsistent driver dobbeltsifret salgsøkning i fysisk butikker.

Framtiden for in-store retail media med AI

Ettersom detaljhandelsbransjen erkjenner behovet for å aktivere og standardisere retail media i fysiske butikker, stiller AI sin evne til å skalerer innhold, måle resultater og kontinuerlig optimalisere strategier som en stor alliert i framtiden for in-store retail. Ved å omfavne AI-drevne løsninger kan detaljister ha en fordel i en stadig mer konkurransedyktig landskap og gjenoppdage kraften av in-store engasjement for å drive både kundetilfredshet og inntektsvekst.

Retail medias utvidelse til fysiske butikker markerer et nytt kapittel i utviklingen av kundeopplevelse. Med hjelp av AI har detaljister verktøyene til å gjøre hver in-store besøk til en mulighet til å levere tilpassede opplevelser som fører til salgsøkning. Ettersom grensen mellom digital og fysisk fortsetter å bli utvisket, vil detaljister som utnytter AI til å kombinere disse verdener være i forkant av detaljhandelsinnovasjon.