零售媒体网络：利用生成式人工智能加速零售的高利润收入机会

用生成式人工智能加速零售的高利润收入机会 论证零售媒体网络的商业价值——零售商可能忽视的高利润收入机会。 回想社交媒体的早期，一些公司，包括零售商，没有意识到他们自有第一方数据的价值。现在，随着零售媒体网络（RMNs）——利用零售商丰富的客户数据和自有渠道来提供高度定向广告的平台——开始渗透到营销组合中，一些组织可能会再次低估其数据的价值以及这一资产的整体机会。 零售媒体网络为通常处于盈亏平衡边缘的行业提供了一个高利润率的收入机会。这些网络向高意向客户提供个性化的数字体验，与寻求在传统媒体和既定市场之外扩展其广告策略的品牌完美契合。它们还使零售商能够跟踪和衡量客户旅程，从最初的曝光点一直到最终购买，为客户提供更深入的客户行为洞察，并为零售商及其品牌合作伙伴优化结果提供新的方法。 仅美国零售媒体网络广告支出预计到2027年将接近1100亿美元，零售商必须立即行动，通过提供高度精准的广告并支持可靠的产品供应来夺取市场份额。 在这种视角下，我们探讨了零售商如何通过强大的数据能力和使能技术，制定出成功的RMN策略，将这一常被忽视的收入机会转变为高利润的收入来源。 边距统计：RMN市场一览 $31B 预计2027年RMN的渠道年增长2 欧洲RMN市场到2028年3 克服 RMN 中的数据挑战 零售商在推出RMN时面临的最大挑战之一围绕着数据——访问、分析、集成、洞察力生成、治理等等。 客户画像，提供对驱动竞争优势并实现高度个性化的购买和浏览行为的有价值见解。 为了扩展RMN, 零售商必须建立强大的数据策略和流程来确保数据得到妥善准备、格式化和集成。否则, 公司可能会面临诸如错误细分、有缺陷的见解以及难以整合数据源等问题。 一旦零售商整合了他们的数据资产，他们就可以使用由此产生的洞察力基于行为、人口统计或偏好来创建客户细分。这将使零售商能够提供与特定群体产生共鸣的高度精准的广告，这有助于推动更好的参与度并提高转化率。这种数据驱动的方法允许零售商优化广告支出并创建更个性化的体验，从而提高他们活动的整体有效性。 除此之外，许多公司需要克服传统技术限制，这些限制妨碍了集成工作，也阻碍了采用更先进技术，如人工智能和生成式人工智能。这是实现持续创新并从RMN投资中获取最大价值的关键组成部分。 3. 使用分词来实现个性化 一种有效的细分策略也允许零售商个性化广告活动。这些细分市场帮助营销人员根据每个群体的具体需求和兴趣定制他们的信息和优惠，从而提高广告的相关性。通过瞄准规模更小、更专注的细分市场，企业可以提高参与度，提升转化率，并增强客户满意度。这种方法还有助于更有效地分配营销资源，通过将精力集中在高潜力的客户群体上。 最终，数据驱动的洞察必须与运营成果相结合。如果不能交付成果，单纯了解客户想要什么是没有意义的。例如，如果数据显示消费者想要某款特定产品，那么只有当零售商有现货时，广告才会有效。事实上，宣传无法交付的产品只会降低消费者品牌的投资回报率，从而降低零售商服务的价值。 这里我们探讨零售商必须采取的步骤来制定数据战略，构建灵活且可扩展的架构，为组织长期RMN成功奠定基础。 4. 开启一项预测能力 正如通过分析过去的行动和模式可以利用数据来推荐产品一样，它也可以用来开发包含这些产品的个性化广告。例如，如果一名顾客浏览了与浴室翻新相关的产品，如地板或水龙头，预测模型可以推断他们可能很快就会对购买橱柜或照明感兴趣。零售商可以利用这一洞察来投放定向广告或产品推荐，从而增加销售的可能性。 1. 统一数据，以更好地理解客户 要创建一个有效的消费者关系管理（CRM）系统，零售商必须统一来自各种来源的数据，包括店内购买、忠诚度计划和跨数字与社交渠道的在线互动。通常这涉及到利用数据模型，包括客户数据平台（CDPs）或清理区来存储数据并将其转换为单一可用的格式。以这种方式整合数据使公司能够构建全面的360度 加速通往RMN价值的路径，借助生成式AI 在推出RMN方面，一些零售商面临的另一个重大障碍与人才和技能有关。一般而言，精通RMN的营销人员供不应求且成本通常很高，这促使一些零售商推迟了即使是基本的最小可行产品(MVP)，尽管兴趣和需求正在增长。 如何革新生殖医学和护理的关键方面 生成式人工智能有能力优化RMNs的各个方面，从细分到报告。在这里，我们探讨这项技术如何帮助零售商加速活动生命周期，并提高整体项目效率和效果。 这是人工智能，特别是生成式人工智能，可以通过简化并加快RMN开发，同时简化运营，提供变革性的好处的地方。 受众细分 • 分析来自多个数据源的大型数据集，以揭示清晰、可执行的客户细分。 • 基于更广泛的数据源和跨行为、人口统计和偏好的增强模式识别，创建更精确的受众细分。 • 基于实时数据和趋势持续优化和更新受众群体，确保活动保持相关性。 虽然生成式AI通常与内容创作联系在一起，但它对RMN策略的影响超出了创意任务，为自动化和增强对整体成功至关重要的上游流程提供了巨大价值。 以质量保证（QA）和审批工作流为例。传统上，检查广告是否符合品牌标准（例如颜色、尺寸、措辞和图像）需要人工监督和批准。然而，通过人工智能驱动的自动化，QA流程可以得到简化，允许人工智能快速高效地审查和批准品牌提交的内容。 活动策划 • 生成基于数据的最佳媒体投放策略和时间安排方案。 • 基于历史活动数据和模拟预测表现结果。 • 通过提供人工智能生成的内容和渠道推荐，简化决策流程。 这种转变有两个主要优势：它可以显著降低启用活动相关的成本，并加快活动上线速度。反过来，这意味着可以在相同的时间框架内启动更多个性化活动，从而实现更高的利润率。 活动开发 • 利用人工智能工具自动化内容创建，包括广告文案和创意素材。 • 大规模个性化广告变体以匹配不同受众群体。 • 通过模拟各种广告场景缩短A/B测试所需时间。 • 调整现有广告以满足其他市场的语言和可视化要求。 例如，我们的团队最近与一位客户合作开发了一个人工智能驱动的工具，该工具自动化了对提交到RMN的内容的QA流程。借助于人工智能，这些资产可以在数小时内批量上传和审核——而此前这个过程需要数天。这种生成式人工智能解决方案不仅缩短了上市时间，还允许RMN将每个活动视为可扩展的产品，从而提高了灵活性和盈利能力。 操作 报告 • 提供针对活动表现的实时洞察和预测分析。 • 将复杂数据汇总成易于理解的报告，突出关键指标和改进领域。 •通过人工智能驱动的分析，识别未来活动的趋势和机会。 • 自动化跨多个渠道的投放和调度。 • 通过基于性能指标自动监控和调整来减少人工干预。 成功故事：一个美国顶级零售媒体网络如何将活动推向市场的时间缩短了20% 凯捷正与一家顶尖的美国RMN公司合作，以简化其媒体和内容运营，并提供规模化管理的服务。我们由80多名零售媒体和创意专家组成的集成团队采用人工智能驱动的方法，利用这项技术每月交付数百个定制媒体活动以及数千个创意，自动化关键活动以实现超过20%的生产力提升。通过我们全面的服务方案，该团队已显著缩短了标准活动周期，提高了上市时间并增加了销售额。 >40%增加速度创造性操作 >20%缩短上市时间 输入RMN合作伙伴 零售商和品牌拥有世界上一些最具创新性和创造力的广告和营销团队。但开发、执行和运营一个RMN是一项前所未有的新挑战，需要大量人力和专门技能，不仅限于数字广告，还包括数据、集成和数字技术。 释放RMN的转型机遇 零售媒体网络为零售商开拓新收入来源、提升客户体验、加强与品牌合作提供了转型机遇。虽然建立和运营零售媒体网络需要大量投入资源和能力，但潜在回报远远超过了挑战。 尽管许多广告公司都渴望迎接这些挑战，但成功不仅仅取决于数字营销专业知识。一个有效的合作伙伴还应该提供强大的数据工程、云基础设施、系统集成、技术合作伙伴关系和品牌联盟，以发展这种能力并将其付诸实践。 通过采取战略方法，利用生成式AI等新兴技术，并与经验丰富的端到端服务提供商合作，零售商不仅能够加速实现价值，还能优化回报，并在日益竞争激烈的零售媒体网络市场中占据更大的份额。在此基础上，零售媒体网络可以成为每家零售商长期计划的基石，为顾客、品牌合作伙伴及其自身组织提供动力，满足需求、创造价值并实现增长。 在未来几年内，面临数百亿的广告收入，零售商必须迅速行动，开发一个解决方案，它不仅为品牌提供与顾客连接的方式，而且还证明其投资的价值。选择合适的合作伙伴可以加速这一进程，并扩大零售商和品牌双方的结果。 关键要点：让零售媒体网络成为现实 • 与 RMN 合作伙伴合作，利用第三方解决方案、服务和加速器来简化规划和开发流程。 • 选择一个在数据工程、云基础设施和系统集成方面拥有丰富经验的企业作为合作伙伴，以确保坚实的基础。 • 确保合作伙伴具备强大的数字专业知识，尤其是在生成式AI方面，以支持更高级用例并增强程序可扩展性。 • 外包运营以提供规模并优化成本。 利用 Capgemini 提升您的 RMN 能力 释放RMN的力量 为什么零售媒体网络 • 满足品牌需求，并加强价值链上的关系 • 创造新的个性化方式，提升客户体验 • 利用现有资产，开拓新的收入来源 • 开发能够帮助优化库存或满足市场需求的广告能力 凯捷是一家端到端的转型合作伙伴，支持零售商在其零售媒体网络转型旅程的每个阶段，从规划与执行到持续运营和创新。我们采取灵活且协作的方法，在零售商的RMN计划中进行支持——无论是开发MVP还是实施先进的预测能力。 为什么埃森哲 • 提供全面服务的方案，为零售商在RMN转型旅程的各个阶段提供支持，包括媒体规划、执行、运营和创新• 强大的数据、分析和集成能力，使团队能够整合数据，并创建零售媒体网络的基础• 市场领先的AI和生成式AI能力，帮助组织通过我们在Google和Microsoft的AI大规模投资加速旅程并扩展运营• 独特的右岸服务模式融合了岸上、近岸和离岸资源，以优化预算并最大化成果• 一个协作的合作伙伴，能够满足客户的需求——无论是MVP开发还是扩展现有项目 凭借强大的数据、分析和集成服务，我们帮助团队统一他们的数据，并基于此构建灵活但稳固的数字基础，由此创建他们的零售媒体网络。我们还利用市场领先的AI和生成式AI技术，加速转型过程，并使零售商能够有效扩展其运营。 最后，我们独特的离岸服务模式，融合了岸上、近岸和离岸资源，帮助零售商克服人才短缺，优化预算并实现最大成果。 关键服务 • 战略制定 • 技术集成 • 库存配置 • 数据工程 • 用户画像 • 实施情况 • 生成式AI用例开发和部署 • 运营 关于作者 林肯·玛扎全球零售主管，埃森哲lindsey.mazza@capgemini.com 文斯·克雷马迪副总统，德勤vincent.crimaldi@capgemini.com 瑞迪·班纳吉业务发展执行riday.banerji@capgemini.com 奥利·伊斯特校长，客户第一与北美生成式人工智能客户体验负责人，洞察与数据，北美ollie.east@capgemini.com 奥兰多·古铁雷斯全球零售媒体领导者orlando.gutierrez@capgemini.com 英格丽·霍兴风零售副总裁ingrid.hochwind@capgemini.com 迈克尔·叶零售媒体网络策略与运营负责人michael.yip@capgemini.com 关于埃森哲 嘉信咨询是一家全球业务与技术转型合作伙伴，帮助组织加速向数字化和可持续发展世界的双重转型，同时为企业和社会创造实实在在的影响。它是一个由34万名成员组成的负责任且多元化的集团，分布在全球50多个国家。凭借其超过55年的深厚传统，嘉信咨询被客户信任，以释放技术价值来满足其全面的业务需求。它提供从战略和设计到工程的全端服务和解决方案，所有这些都得益于其在人工智能、云和数据方面的市场领先能力，并结合其深厚的行业专业知识和合作