零售媒體正在重塑實體門市的數據價值。從購物車動線追蹤、門市 AI 受眾分析,到強調購物情境與第一方數據應用,門市空間已不再只是銷售場域,而是逐步被納入可分析、可優化的媒體架構。顧客在店內的移動與停留行為,也開始影響內容呈現與品牌溝通策略。台灣零售媒體第一品牌 TenMax,帶您一次掌握本週 RMN 三大焦點。
焦點一、消費者期待被理解,零售媒體從曝光走向情境化溝通
Tesco Media 最新研究指出,消費者在購物過程中,更願意接受能貼近自身需求與當下情境的品牌訊息,而非單純追求大量曝光的廣告形式。當品牌運用零售商的第一方數據,在合適時機提供與購物行為高度相關的內容時,消費者對訊息的好感度與回應意願都會提升。這項研究顯示,零售媒體的價值不只在於精準鎖定受眾,更在於如何運用購物歷程中的數據洞察,讓品牌溝通自然融入消費場景。相較於傳統以曝光為導向的投放邏輯,零售媒體正逐步轉向以相關性與情境理解為核心的溝通模式。當消費者期待被理解而非被打擾,零售媒體在品牌與購物體驗之間的角色,也因此變得更加重要。
焦點二、Walmart Connect Mexico 導入 AI 技術,優化門市媒體應用
Walmart Connect Mexico 宣布與 Advertima 合作,將其 AI 受眾分析技術導入墨西哥門市的零售媒體策略。透過店內感測與影像分析系統,Advertima 可辨識顧客在門市中的移動路徑、停留時間與群體特徵,並將這些資訊應用於數位螢幕廣告的內容呈現。此次合作的重點在於強化實體場域中的數據應用,使門市廣告能更貼近現場顧客的實際行為。隨著即時受眾分析技術被導入,門市螢幕不再只是固定播放素材,而是能根據場域內的受眾變化進行調整。這項布局也顯示,Walmart Connect Mexico 正將門市空間納入其整體零售媒體架構之中,透過技術強化實體場域的媒體運用方式。
焦點三、Albertsons 導入購物車追蹤技術,門市零售媒體結合動線數據
Albertsons Companies 正在部分門市測試購物車追蹤技術,透過裝置蒐集購物車在店內的移動路徑與停留區域,進一步了解顧客實際的逛店行為。相較於僅依賴銷售結果或會員資料,這項技術讓零售商能觀察顧客在貨架前的停留時間、動線選擇與區域互動情況,補足過往對實體場域行為掌握的不足。這些動線資料可用來分析店內不同區域的吸引力,以及商品陳列位置與顧客互動之間的關聯,使實體空間中的曝光與購買行為建立更具體的連結。隨著購物車追蹤技術被納入應用,店內媒體與商品策略也逐步建立在更細緻的行為數據之上,顯示實體零售場域正朝向更可觀察、可分析的方向發展。
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