Использование ИИ для повышения эффективности розничной медиа в магазинах

Розничная медиа – один из самых быстрорастущих рекламных каналов, который помогает брендам достигать покупателей прямо в момент покупки с помощью высокорелевантных рекламных объявлений, и в свою очередь, розничные продавцы могут использовать этот канал как новый источник дохода. Розничные продавцы освоили этот канал в Интернете, но его расширение на их опыт в магазине было сопряжено с трудностями. Однако ИИ становится мощным инструментом, который помогает розничным продавцам с физическим присутствием расширять свои розничные медиа-сети без ущерба для релевантности, охвата и опыта покупателя.

Крупные розничные продавцы и магазины, такие как 7-Eleven, используют огромный потенциал физической розничной медиа, и rõчно, что этот сдвиг ускоряется. Фактически, розничная медиа в магазине ожидается вырастет с ускоренной скоростью до 2025 года. Этот сдвиг представляет собой возможность достичь покупателей в критический момент покупки (и ближе к нижней части воронки).

С 85% продаж, которые все еще происходят в физических магазинах, розничные продавцы должны разработать стратегии, которые стимулируют продажи и эффективно взаимодействуют с покупателями в магазине, чтобы оставаться конкурентоспособными, и ИИ уже показывает свою эффективность в этих областях, а также в измерении и эффективности.

Направление ИИ на результаты розничной медиа

Для того чтобы розничные медиа-стратегии были успешными, им необходимо уделять приоритетное внимание как стимулированию продаж, так и опыту покупателя. Розничные продавцы существуют для продажи продуктов, и розничная медиа может стимулировать продажи, используя первичные данные для доставки релевантного контента, который ведет покупателей к покупке. Хотя онлайн-розничные продавцы уже увидели трансформирующую силу ИИ, физические розничные продавцы теперь стремятся достичь того же успеха в магазине.

Вот три ключевых области, где ИИ используется для улучшения взаимодействия с покупателями и стимулирования продаж:

1. Создание контента и размещение рекламы в масштабе

Для розничных продавцов, которые работают в нескольких местах, установление правильной смеси розничной медиа – это только первый шаг. Реальной задачей является масштабирование ее эффективно во всей сети магазинов, адаптируя ее к потребностям покупателей. ИИ может оптимизировать процесс создания контента и размещения рекламы во всей сети магазинов розничного продавца.

Анализируя данные в реальном времени, ИИ может определить, какие продукты резонируют с местными покупателями, и скорректировать контент рекламы в соответствии с этими предпочтениями. Недавние данные показали, что 52% маркетологов прогнозируют, что ИИ позволит создавать высокоперсонализированные покупательские trải nghiệm, демонстрируя растущее влияние ИИ на доставку адаптированного контента.

ИИ-алгоритмы также помогают розничным продавцам определить наиболее эффективные места для рекламы в магазине. Эти системы могут затем достичь покупателей, используя данные, такие как поведение при покупке, время суток и уровень запасов, чтобы доставить правильное сообщение в правильное время для максимального эффекта. Например, если магазин испытывает всплеск посещаемости из-за местного спортивного мероприятия, ИИ может скорректировать контент в реальном времени, чтобы продвигать связанные продукты или специальные предложения, максимизируя возможность продаж. Бизнесы, которые используют ИИ и машинное обучение (МО) для персонализации рекламы, видят 1,3-кратное увеличение возврата на рекламные расходы.

2. Измерение и атрибуция

Розничная медиа в магазине представляет собой уникальную задачу: точно измерять и атрибутировать влияние рекламы на продажи. Хотя отслеживание онлайн-покупательских путей от показа рекламы до покупки относительно простое, измерение успеха кампаний и продаж в магазине может быть более сложным. Хотя отрасль делает шаги к стандартизации измерения розничной медиа в магазине, ИИ может мостить этот разрыв, объединяя и анализируя данные из различных источников, таких как системы продаж, программы лояльности и датчики в магазине.

Используя ИИ, розничные продавцы могут отслеживать, как покупатели взаимодействуют с медиа в магазине, и понимать, как эти взаимодействия влияют на решения о покупке. Например, цифровой дисплей может показать рекламу для конкретного продукта, и ИИ может помочь определить, было ли соответствующее увеличение продаж этого товара в течение определенного периода времени.

ИИ также помогает улучшить прозрачность измерения розничной медиа, обнаруживая закономерности мошеннической деятельности с беспрецедентной скоростью и точностью. Это особенно важно для аудиорекламы в магазине, которая набирает обороты как один из топ-каналов для розничных продавцов. Ранее считавшаяся второстепенной из-за своей нематериальной природы, аудиореклама быстро становится ценным вложением как для онлайн-, так и для физических розничных продавцов.

Но одна из задач аудиорекламы в магазине заключается в том, чтобы обеспечить, что реклама действительно проигрывается и слышна. В忙ых розничных средах сотрудники могут отключить устаревшие медиаплееры, чтобы проигрывать личную музыку или полностью выключить звук. В местах с высоким трафиком или шумом ручные корректировки громкости были бы几乎 невозможны, что привело бы к тому, что реклама была бы заглушена. ИИ может предотвратить этот тип аудиомошенничества, автоматически корректируя громкость на основе уровня окружающего шума, обеспечивая, что аудио четко слышно покупателям. ИИ также может пометить рекламу временными метками, предоставляя дополнительную проверку и улучшая точность измерения.

3. Постоянное обучение и оптимизация в магазине

 Используя ИИ, розничные продавцы могут постоянно совершенствовать свои стратегии, чтобы создавать более эффективные рекламные кампании в физических магазинах. ИИ-решения эволюционируют с каждым взаимодействием покупателя, собирая данные, которые позволяют им выявлять закономерности и предпочтения, которые информируют будущие кампании. Например, ИИ может помочь розничным продавцам обнаружить, что определенный энергетический напиток работает лучше, когда его рекламируют днем, или что определенные сообщения резонируют больше с конкретными демографическими группами.

Этот процесс постоянной оптимизации выходит за рамки отдельных кампаний. По мере сбора большего количества данных о поведении при покупке и времени пребывания в магазине розничные продавцы могут получить более глубокие знания о взаимодействии покупателей, чтобы затем информировать ключевые решения о планировке магазина, размещении продукции и стратегиях продвижения.

С помощью этих данных розничные продавцы могут тонко настроить свою общую стратегию медиа в магазине, перераспределяя ресурсы на наиболее успешные тактики. Результатом является динамичный, адаптивный подход, который не только улучшает опыт покупателей, но и стимулирует устойчивый рост продаж. Недавнее исследование GroceryTV показало, что кампании розничной медиа в магазине постоянно стимулируют двузначный рост продаж в физических магазинах.

Будущее розничной медиа в магазине с ИИ

По мере того, как розничная отрасль признает необходимость активации и стандартизации розничной медиа в физических магазинах, способность ИИ масштабировать контент, измерять результаты и постоянно оптимизировать стратегии позиционирует его как крупного союзника в будущем розничной медиа в магазине. Принимая ИИ-решения, розничные продавцы могут иметь преимущество в все более конкурентном ландшафте и заново открыть силу взаимодействия в магазине для стимулирования как удовлетворенности покупателей, так и роста доходов.

Расширение розничной медиа в физические магазины знаменует собой новую главу в эволюции опыта покупателя. С помощью ИИ розничные продавцы имеют инструменты, чтобы превратить каждый визит в магазин в возможность доставить адаптированные trải nghiệm, которые приводят к стимулированию продаж. По мере того, как граница между цифровым и физическим миром продолжает стираться, розничные продавцы, которые используют ИИ для объединения этих миров, будут на переднем крае розничной инновации.