零售媒体网络战略：利用生成式人工智能解锁高利润收入

零售媒体网络（RMN）为零售商提供了一个高利润率的收入机会，通过利用其丰富的客户数据和自有渠道，为高意向客户提供高度精准的广告。随着美国RMN广告支出预计到2027年将达到近1100亿美元，零售商必须通过提供高度精准的广告和可靠的产品供应来抓住市场份额。

核心挑战与解决方案
零售商在启动RMN时面临的主要挑战是数据管理，包括数据访问、分析、整合、洞察生成、治理等。为解决这些问题，零售商需要建立强大的数据战略和流程，统一数据源（如店内购买、忠诚度计划、线上互动），利用客户数据平台（CDP）或清洁室构建360度客户画像，并通过行为、人口统计或偏好进行客户细分，以实现个性化广告。

生成式AI的赋能作用
生成式AI在RMN发展中发挥着关键作用，通过自动化内容创建、质量保证（QA）和审批工作流，显著降低成本并加速上市时间。例如，AI可以快速审查品牌提交的内容，将原本需要数天的流程缩短至数小时。生成式AI还能优化受众细分、广告计划、内容开发、运营部署和报告分析，提升整体效率和效果。

关键数据

• 美国RMN广告支出预计到2027年将达到近1100亿美元。
• 欧洲RMN市场规模预计到2028年将达到310亿美元。
• 零售媒体网络渠道的年复合增长率（CAGR）约为20%。

成功案例
Capgemini与一家顶级美国RMN合作，通过AI驱动的方法每月执行数百个定制媒体活动和数千个创意，将创意运营速度提升40%，广告上线时间缩短20%，运营成本降低45%。

建议与结论
零售商应与具备数据工程、云基础设施和系统集成能力的RMN合作伙伴合作，利用生成式AI技术加速转型。通过外包运营、优化预算并最大化结果，零售商可以抓住这一高利润率的收入机会，增强客户体验，并巩固与品牌合作伙伴的关系。Capgemini提供从战略制定到运营管理的全流程支持，帮助零售商构建可持续的RMN能力。