Dlaczego 8 na 10 inicjatyw w zakresie Retail Media kończy się niepowodzeniem

Pomimo obiecujących perspektyw związanych z Retail Media, które według prognoz mają stanowić nawet 35% zysków branży detalicznej do 2030 roku, 8 na 10 inicjatyw kończy się niepowodzeniem. Główna przyczyna nie leży w samym funkcjonowaniu handlu detalicznego, ale w strategii medialnej. Detaliści doskonale radzą sobie z analizą danych dotyczących handlu detalicznego, ale mają trudności z aspektami związanymi z mediami, takimi jak strategie marketingowe, modele cenowe oraz nawiązywanie strategicznych relacji, które są niezbędne do osiągnięcia sukcesu.

Why 8 Out of 10 Retail Media Initiatives Fail

Kolejnym kluczowym czynnikiem jest brak zrozumienia roli sztucznej inteligencji w rozszerzaniu i skalowaniu danych dotyczących mniejszości. Detaliści muszą przekształcić wszystkich swoich klientów, zarówno tych odwiedzających sklepy in-store, jak i tych kupujących online, w audiencje mediów, które można spieniężyć. Ta transformacja przyciąga marki i agencje, które w coraz większym stopniu alokują swoje przychody z reklam w oparciu o jakość i zasięg audiencji mediów. Jeśli detaliści nie wykorzystają w pełni sztucznej inteligencji, stracą szansę na stworzenie skalowalnych, wysokowartościowych możliwości medialnych, które spełniają wymagania reklamodawców.

Kluczowe problemy związane z inicjatywami w zakresie Retail Media

Niewystarczająca strategia medialna i jej realizacja

Detaliści wyróżniają się jedynie w zarządzaniu działaniami dotyczącymi mniejszości i zatwierdzaniu danych dotyczących mniejszości, ale mają trudności z realizacją solidnej strategii medialnej. Do kluczowych problemów należą:

  • Strategie marketingowe: Brak jasnych i skutecznych strategii skierowanych do dobrze zdefiniowanych audiencji z atrakcyjnymi propozycjami wartości.
  • Modele cenowe: Trudności w opracowywaniu konkurencyjnych i elastycznych modeli cenowych, które przyciągałyby reklamodawców.
  • Relacje strategiczne: Brak budowania silnych partnerstw z markami, agencjami i dostawcami technologii.
  • Optymizacja łańcucha wartości: Należy zadbać o to, by każdy etap łańcucha wartości mediów wnosił wartość dodaną zarówno dla mniejszości, jak i dla reklamodawców.

Wyzwania związane z budową infrastruktury medialnej

Stworzenie solidnej infrastruktury technologicznej jest niezbędne, ale stanowi wyzwanie:

  • Integracja technologiczna: Potrzeba zaawansowanych platform do analizy danych i sztucznej inteligencji, które płynnie łączą dane online i offline.
  • Skalowalność: Należy zbudować skalowalną infrastrukturę, która pozwoli zarządzać dużymi ilościami danych i obsługiwać wielu reklamodawców.
  • Prywatność danych i zgodność z przepisami: Wdrożenie solidnych ram zarządzania danymi w celu ochrony danych klientów i utrzymania zaufania.

Brak przywództwa i talentów

Sukces inicjatyw w zakresie Retail Media zależy od silnego przywództwa i wykwalifikowanych pracowników:

  • Zaangażowanie kierownictwa: Potrzebni są liderzy z jasną wizją i zaangażowaniem.
  • Wykwalifikowana kadra: Potrzebne są zespoły posiadające doświadczenie w zakresie marketingu cyfrowego, analizy danych i sztucznej inteligencji.

Zgodność z celami biznesowymi

Inicjatywy w zakresie Retail Media muszą być spójne z szerszymi celami biznesowymi:

  • Jasne cele transformacji: Należy ustalić konkretne i mierzalne wyniki zgodne z ogólną strategią biznesową.
  • Zwinne zarządzanie: Należy wdrożyć zwinny model zarządzania, aby sprostać wyzwaniom i dostosować się do zmian.

Nacisk na strategię „premiumizacji”

Footprints AI odpowiada na te wyzwania poprzez strategię premiumizacji, którą omówiłem w moim poprzednim artykule „Premiumizacja: przyszłość Retail Media Network”.

Premiumizacja polega na przekształceniu Retail Media w biznes o wysokiej wartości i wysokiej rentowności poprzez wykorzystanie zaawansowanej analityki danych i sztucznej inteligencji w celu dostarczania wysoce trafnych i spersonalizowanych reklam wszystkim klientom, w tym w aplikacjach mobilnych, programach lojalnościowych oraz na podstawie danych zebranych w sklepach in-store.

Ten oparty na sztucznej inteligencji proces tworzy uzasadnienie dla zrównoważonych inwestycji w ulepszenia technologii związanych z doświadczeniem klienta, zarówno in-store, jak i w internecie. Inwestycje te są obecnie niemal niemożliwe do utrzymania przy obecnych niskich marżach, które pochodzą wyłącznie z handlu.

Zacznij korzystać z Footprints AI już dziś

Footprints AI działa w oparciu o model partnerstwa premium, w ramach którego wspólnie inwestujemy w oprogramowanie i usługi, aby zapewnić sukces Państwa inicjatywy w zakresie Retail Media. Zajmujemy się wszystkimi kluczowymi aspektami sukcesu, pozwalając Państwu uniknąć wysokiego prawdopodobieństwa niepowodzenia. W ciągu zaledwie 3 miesięcy lub mniej nasze rozwiązania zapewniają 10-krotny wzrost skalowalności, rentowności oraz skrócenie czasu potrzebnego do osiągnięcia rentowności.

Jako detalista, BUDOWA Retail Media Network wiąże się z niepewnością i wyzwaniami związanymi z uruchomieniem, skalowaniem i monetyzacją danych detalicznych. To kolejny zestaw problemów wykraczających poza Państwa obecny model biznesowy.

Retail Media to wyzwanie medialne. Nie pozwól, aby Twoja inicjatywa w zakresie Retail Media zakończyła się niepowodzeniem. Nawiąż współpracę z Footprints AI i SKORZYSTAJ z naszych innowacyjnych rozwiązań, aby osiągnąć niezrównany sukces w branży Retail Media.

Skontaktuj się z nami już dziś, aby dowiedzieć się, jak możemy ulepszyć Twoją Retail Media Network.

Chcesz zobaczyć, jak to działa w praktyce?

Footprints AI pomaga markom i detalistom mierzyć to, co naprawdę ma znaczenie. Zapoznaj się z historiami sukcesów naszych klientów lub skontaktuj się z nami, aby omówić swoją strategię w zakresie Retail Media.

More Stories

By clicking “Accept All”, you agree to the storing of cookies on your device to enhance site navigation, analyze site usage, and assist in our marketing efforts. View our Privacy Policy for more information.
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.