ЗМІ для роздрібної торгівлі – це один із рекламних каналів, що найшвидше розвивається, який допомагає брендам охоплювати покупців безпосередньо в місці покупки за допомогою високорелевантної реклами, і, у свою чергу, роздрібні торговці можуть використовувати канал як новий джерело доходу. Роздрібні торговці освоїли канал в Інтернеті, але розширити його в магазинах було складно. Проте штучний інтелект стає потужним інструментом, який допоможе роздрібним торговцям розширити свої роздрібні медіа-мережі без шкоди для релевантності, охоплення та клієнтського досвіду.
Великі роздрібні торговці та магазини, такі як 7-Eleven, використовують величезний потенціал фізичних медіа роздрібної торгівлі, і очевидно, що зміна прискорюється. Насправді очікується, що роздрібна торгівля ЗМІ в магазинах зростатиме прискорений курс до 2025 року. Ця зміна дає можливість охопити клієнтів у вирішальній точці покупки (і ближче до дна воронки).
с 85% продажів все ще відбувається у звичайних магазинахроздрібні торговці повинні розробити стратегії, які стимулюють продажі та ефективно залучають аудиторію в магазинах, щоб залишатися конкурентоспроможними, і штучний інтелект вже демонструє перспективи в цих сферах, а також у вимірюванні та ефективності.
Націлювання ШІ на результати роздрібної торгівлі медіа
Щоб медіа-стратегії роздрібної торгівлі були успішними, вони повинні віддавати пріоритет як збільшенню продажів, так і клієнтському досвіду. Роздрібні продавці існують для того, щоб продавати товари, а роздрібні медіа можуть підвищити продажі, використовуючи власні дані для надання релевантного вмісту, який спонукає покупців до покупки. У той час як онлайн-магазини вже побачили трансформаційну силу ШІ, фізичні продавці тепер прагнуть досягти такого ж успіху в магазинах.
Ось три ключові області, де AI розгортається, щоб покращити залучення клієнтів і збільшити продажі:
1. Масштабне створення вмісту та розміщення реклами
Для роздрібних продавців, які працюють у кількох місцях, створення правильного роздрібного медіа-міксу є лише першим кроком. Справжнє завдання полягає в тому, щоб ефективно масштабувати його в широкій мережі, одночасно пристосовуючи його до потреб покупців. AI може оптимізувати процес створення контенту та розміщення реклами в мережі магазинів роздрібної торгівлі.
Аналізуючи дані в режимі реального часу, штучний інтелект може визначати, які продукти подобаються місцевим покупцям, і коригувати вміст реклами відповідно до цих уподобань. Останні дані показали, що 52% маркетологів прогнозують, що штучний інтелект забезпечить високоперсоналізований досвід покупців, демонструючи зростаючий вплив штучного інтелекту на надання персоналізованого контенту.
Алгоритми на основі штучного інтелекту також допомагають роздрібним торговцям визначати найефективніші місця розміщення реклами в магазині. Потім ці системи можуть охоплювати клієнтів, використовуючи такі дані, як поведінка покупців, час доби та рівень запасів, щоб донести правильне повідомлення в потрібний час і отримати найбільший ефект. Наприклад, якщо в магазині спостерігається сплеск відвідуваності через місцеву спортивну гру, штучний інтелект може налаштувати вміст у режимі реального часу, щоб рекламувати пов’язані товари чи спеціальні пропозиції, максимізуючи можливості продажу. Компанії, які використовують штучний інтелект і машинне навчання (ML) для персоналізації реклами, бачать a 1.3 збільшення додаткової рентабельності витрат на рекламу.
2. Вимірювання та віднесення
ЗМІ для роздрібної торгівлі в магазині представляють собою унікальну проблему: точно виміряти та віднести вплив реклами на продажі. Хоча відстеження онлайн-подорожі клієнтів від показу реклами до покупки є відносно простим, міра успіху для кампаній і продажів у магазинах може бути складнішою. Поки галузь робить кроки до стандартизувати вимірювання роздрібних носіїв у магазиніШІ може подолати цю прогалину, поєднуючи та аналізуючи дані з різних джерел, таких як системи торгових точок, програми лояльності та датчики в магазинах.
Використовуючи штучний інтелект, роздрібні торговці можуть відстежувати, як клієнти взаємодіють із медіа в магазині, і розуміти, як ці взаємодії впливають на рішення про покупку. Наприклад, на цифровому дисплеї може відображатися реклама певного продукту, а штучний інтелект може допомогти визначити, чи відбулося відповідне збільшення продажів цього товару протягом певного періоду часу.
Штучний інтелект також допомагає підвищити прозорість вимірювання роздрібних медіа, виявляючи шаблони шахрайської діяльності з неперевершеною швидкістю та точністю. Це особливо важливо для аудіореклами в магазині, яка набирає обертів як канал до трійки найкращих для роздрібних торговців. Аудіореклама, яка колись вважалася другорядним каналом через її нематеріальну природу, швидко стає цінною інвестицією як для онлайн-магазинів, так і для звичайних продавців.
Але одна проблема з аудіосистемою в магазині полягає в тому, щоб реклама дійсно відтворювалася та чулася. У жвавому середовищі роздрібної торгівлі співробітники можуть відключити застарілі медіаплеєри, щоб відтворити особисту музику, або повністю вимкнути звук. У місцях з інтенсивним рухом людей або в шумних місцях ручне регулювання гучності було б майже неможливим, що призвело б до заглушення реклами. Штучний інтелект може запобігти цьому типу шахрайства з аудіорекламою, автоматично регулюючи гучність на основі рівня навколишнього шуму, гарантуючи, що звук буде чітким і чутним для клієнтів. Штучний інтелект також може містити мітки часу в рекламі, надаючи додаткову перевірку та підвищуючи точність вимірювання.
3. Постійне навчання та оптимізація In-Store
Використовуючи штучний інтелект, роздрібні продавці можуть постійно вдосконалювати свої стратегії для створення більш ефективних рекламних кампаній у звичайних магазинах. Рішення на основі штучного інтелекту розвиваються з кожною взаємодією з клієнтом, збираючи дані, які дають їм змогу визначати закономірності та вподобання, що інформують про майбутні кампанії. Наприклад, штучний інтелект може допомогти роздрібним торговцям виявити, що певний енергетичний напій діє краще, якщо його рекламують у другій половині дня, або що певне повідомлення більше резонує з певними демографічними групами.
Цей процес постійної оптимізації виходить за рамки окремих кампаній. Оскільки збирається більше даних про купівельну поведінку та час перебування в магазині, роздрібні торговці можуть отримати глибше уявлення про залучення клієнтів, щоб потім приймати ключові рішення щодо планування магазину, розміщення продукту та рекламних стратегій.
Завдяки цій керованій даними статистиці роздрібні продавці можуть точно налаштувати свою загальну медіа-стратегію в магазині, перерозподіливши ресурси на найуспішнішу тактику. Результатом є динамічний, адаптивний підхід, який не тільки покращує взаємодію з клієнтами, але й сприяє стійкому зростанню продажів. Недавнє дослідження GroceryTV показало, що роздрібні медіа-кампанії в магазинах постійно проводяться збільшити продажі двозначним числом у звичайних магазинах.
Майбутнє роздрібної торгівлі в магазинах із ШІ
Оскільки індустрія роздрібної торгівлі усвідомлює необхідність активації та стандартизації роздрібних медіа у фізичних магазинах, здатність ШІ масштабувати вміст, вимірювати результати та постійно оптимізувати стратегії позиціонує її як головного союзника в майбутньому роздрібної торгівлі в магазинах. Використовуючи рішення на основі штучного інтелекту, роздрібні продавці можуть мати перевагу в умовах дедалі більшої конкуренції та заново відкрити для себе силу взаємодії з магазинами для підвищення як задоволеності клієнтів, так і зростання доходів.
Експансія роздрібних медіа на звичайні магазини знаменує собою нову главу в еволюції клієнтського досвіду. За допомогою штучного інтелекту роздрібні продавці мають інструменти, щоб перетворити кожне відвідування магазину на можливість надати індивідуальний досвід, який призведе до зростання продажів. Оскільки межа між цифровим і фізичним продовжує стиратися, роздрібні торговці, які використовують штучний інтелект для поєднання цих світів, будуть в авангарді інновацій у роздрібній торгівлі.
