소매 미디어는 관련성이 높은 광고를 통해 브랜드가 구매 시점에 쇼핑객에게 바로 다가갈 수 있도록 지원하고, 결과적으로 소매업체는 이 채널을 새로운 수익원으로 활용할 수 있도록 지원하는 가장 빠르게 성장하는 광고 채널 중 하나입니다. 소매업체는 온라인 채널을 마스터했지만 이를 매장 내 경험으로 확장하는 데에는 어려움이 따릅니다. 그러나 AI는 오프라인 매장을 운영하는 소매업체가 관련성, 도달 범위 및 고객 경험을 희생하지 않고도 소매 미디어 네트워크를 확장할 수 있도록 지원하는 강력한 도구로 떠오르고 있습니다.
7-Eleven과 같은 주요 소매업체와 편의점은 실제 소매 미디어의 엄청난 잠재력을 활용하고 있으며 이러한 변화가 가속화되고 있는 것은 분명합니다. 실제로 매장 내 소매 미디어는 2025년까지 가속 속도. 이러한 변화는 중요한 구매 지점(그리고 퍼널의 바닥에 더 가까운)에서 고객에게 다가갈 수 있는 기회를 제공합니다.
와 함께 매출의 85%가 여전히 오프라인 매장에서 발생소매업체는 경쟁력을 유지하기 위해 판매를 촉진하고 매장 내 고객을 효과적으로 참여시키는 전략을 개발해야 하며, AI는 측정 및 효율성뿐만 아니라 이러한 영역에서도 이미 가능성을 보여주고 있습니다.
소매 미디어 결과에 AI 목표를 두다
소매 미디어 전략이 성공하려면 판매 촉진과 고객 경험 모두에 우선순위를 두어야 합니다. 소매업체는 제품을 판매하기 위해 존재하며, 소매 미디어는 자사 데이터를 활용하여 쇼핑객을 구매로 유도하는 관련 콘텐츠를 제공함으로써 판매를 늘릴 수 있습니다. 온라인 소매업체는 이미 AI의 혁신적인 힘을 경험한 반면, 오프라인 소매업체는 이제 매장에서도 동일한 성공을 거두기를 열망하고 있습니다.
고객 참여를 향상하고 매출을 증대하기 위해 AI가 배포되는 세 가지 주요 영역은 다음과 같습니다.
1. 대규모 콘텐츠 제작 및 광고 게재
여러 위치를 운영하는 소매업체의 경우 올바른 소매 미디어 믹스를 구축하는 것은 첫 번째 단계에 불과합니다. 실제 과제는 이를 쇼핑객의 요구에 맞게 조정하면서 광범위한 네트워크에 걸쳐 효과적으로 확장하는 것입니다. AI는 소매업체의 매장 네트워크 전반에 걸쳐 콘텐츠 생성 및 광고 배치 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
AI는 실시간으로 데이터를 분석하여 어떤 제품이 지역 쇼핑객의 공감을 불러일으키는지 파악하고 이러한 선호도에 맞게 광고 콘텐츠를 조정할 수 있습니다. 최근 데이터에 따르면 마케팅 담당자의 52% AI가 고도로 개인화된 쇼핑객 경험을 가능하게 하여 맞춤형 콘텐츠 제공에 있어 AI의 영향력이 점점 커지고 있음을 보여줍니다.
또한 AI 기반 알고리즘은 소매업체가 가장 효과적인 매장 내 광고 위치를 결정하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 이러한 시스템은 쇼핑 행동, 시간대, 재고 수준 등의 데이터를 사용하여 고객에게 접근하여 적시에 적절한 메시지를 전달하여 가장 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 지역 스포츠 경기로 인해 매장에 유동인구가 급증하는 경우 AI는 실시간으로 콘텐츠를 조정하여 관련 제품이나 특별 행사를 홍보하여 판매 기회를 극대화할 수 있습니다. AI와 머신러닝(ML)을 활용하여 광고를 개인화하는 기업은 1.3 광고 투자수익 증가.
2. 측정 및 귀속
매장 내 소매 미디어는 판매에 대한 광고의 영향을 정확하게 측정하고 그 원인을 파악해야 한다는 고유한 과제를 제시합니다. 광고 노출부터 구매까지 온라인 고객 여정을 추적하는 것은 상대적으로 간단하지만, 캠페인 및 매장 내 판매의 성공을 측정하는 방법은 더 복잡할 수 있습니다. 업계가 움직이고 있는 동안 매장 내 소매 미디어 측정 표준화AI는 POS 시스템, 로열티 프로그램, 매장 내 센서 등 다양한 소스의 데이터를 결합하고 분석하여 이러한 격차를 해소할 수 있습니다.
소매업체는 AI를 사용하여 고객이 매장 내 미디어와 상호 작용하는 방식을 추적하고 이러한 상호 작용이 구매 결정에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 디지털 디스플레이는 특정 제품에 대한 광고를 표시할 수 있으며 AI는 특정 기간 내에 해당 품목에 대한 매출 증가가 있었는지 여부를 판단하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
AI는 또한 비교할 수 없는 속도와 정확성으로 사기 행위 패턴을 감지하여 소매 미디어 측정의 투명성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 이는 소매업체를 위한 3대 채널로 성장하고 있는 매장 내 오디오 광고에 특히 중요합니다. 무형의 특성으로 인해 한때 2차 채널로 간주되었던 오디오 광고는 온라인 및 오프라인 소매업체 모두에게 빠르게 귀중한 투자가 되고 있습니다.
하지만 매장 내 오디오의 한 가지 과제는 광고가 실제로 재생되고 들리는지 확인하는 것입니다. 바쁜 소매 환경에서 직원은 레거시 미디어 플레이어의 플러그를 뽑아 개인 음악을 재생하거나 사운드를 완전히 끌 수 있습니다. 교통량이 많거나 시끄러운 장소에서는 볼륨을 수동으로 조정하는 것이 거의 불가능하여 광고가 보이지 않게 됩니다. AI는 주변 소음 수준에 따라 자동으로 볼륨을 조정하여 오디오가 명확하고 고객에게 들리도록 보장함으로써 이러한 유형의 오디오 광고 사기를 방지할 수 있습니다. 또한 AI는 광고에 타임스탬프를 찍어 추가 검증을 제공하고 측정 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
3. 매장 내 지속적인 학습 및 최적화
소매업체는 AI를 활용하여 전략을 지속적으로 개선하여 실제 매장에서 더욱 효과적인 광고 캠페인을 만들 수 있습니다. AI 기반 솔루션은 모든 고객 상호 작용과 함께 발전하여 향후 캠페인에 영향을 미치는 패턴과 선호도를 식별할 수 있는 데이터를 수집합니다. 예를 들어, AI는 소매업체가 오후에 홍보할 때 특정 에너지 드링크의 성과가 더 좋다는 사실이나 특정 메시지가 특정 인구통계학적 그룹에 더 많은 공감을 불러일으킨다는 사실을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이러한 지속적인 최적화 프로세스는 개별 캠페인의 범위를 뛰어넘습니다. 구매 행동 및 매장 내 체류 시간에 대해 더 많은 데이터가 수집됨에 따라 소매업체는 고객 참여에 대한 더 깊은 통찰력을 얻은 다음 매장 레이아웃, 제품 배치 및 판촉 전략에 대한 주요 결정을 내릴 수 있습니다.
이러한 데이터 기반 통찰력을 통해 소매업체는 전반적인 매장 내 미디어 전략을 세부적으로 조정하고 가장 성공적인 전술에 리소스를 재할당할 수 있습니다. 그 결과 고객 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 지속적인 매출 성장을 촉진하는 역동적이고 적응력이 뛰어난 접근 방식이 탄생했습니다. GroceryTV의 최근 연구에 따르면 매장 내 소매 미디어 캠페인이 지속적으로 이루어지고 있는 것으로 나타났습니다. 두 자릿수 매출 증대 유도 오프라인 매장에서.
AI를 활용한 매장 내 소매 미디어의 미래
소매 업계가 실제 매장 내에서 소매 미디어를 활성화하고 표준화해야 할 필요성을 인식함에 따라, 콘텐츠를 확장하고 결과를 측정하며 지속적으로 전략을 최적화하는 AI의 능력은 AI를 매장 내 소매의 미래에 주요 동맹으로 자리매김하게 합니다. AI 기반 솔루션을 수용함으로써 소매업체는 점점 더 경쟁이 심화되는 환경에서 우위를 점할 수 있으며 고객 만족과 수익 성장을 모두 촉진하는 매장 내 참여의 힘을 재발견할 수 있습니다.
소매 미디어의 실제 매장 확장은 고객 경험 진화의 새로운 장을 열었습니다. AI의 도움으로 소매업체는 모든 매장 방문을 판매 증대로 이어지는 맞춤형 경험을 제공할 수 있는 기회로 전환할 수 있는 도구를 갖게 됩니다. 디지털과 실제 사이의 경계가 계속 흐려짐에 따라 AI를 활용하여 이러한 세계를 결합하는 소매업체는 소매 혁신의 최전선에 서게 될 것입니다.
게시물 매장 내 소매 미디어 채택을 촉진하기 위해 AI 활용 처음 등장한 Unite.AI.