运营零售媒体网络的三大挑战及其克服方法

[ashammi228]

零售媒体网络 (RMN) 为零售商提供了一个绝佳的机会，让他们能够利用第一方数据和广告资源来开拓新的收入来源。然而，许多零售商发现自己陷入了复杂的技术、运营和衡量挑战，这使得他们难以成功实现自己的愿景。

在Lineate ，我们与零售商合作，通过智能、可扩展的 AdTech 解决方案解决这些挑战。让我们探讨运营零售媒体网络的三大痛点以及如何解决它们。

数据集成：
零售商进入广告技术领域的最大障碍之一是整合各种平台、API 和数据源。零售媒体网络必须与LiveRamp、Google Suite、社交媒体、需求方平台 (DSP) 和多个广告交易平台连接。每个系统都有自己的逻 女性数据库 辑和数据结构，从而导致：

由于手动数据对齐导致运营效率低下

跨平台跟踪不一致

由于工作流程分散，导致活动执行延迟

Lineate 如何提供帮助：在Lineate ，我们专注于无缝数据集成，将分散的系统统一到一个统一的基础设施中。我们在云迁移、自动化管道和实时数据同步方面的专业知识消除了碎片化，确保活动顺利执行和可靠的数据流。

此外，我们建议零售商投资AI 驱动的客户数据平台 (CDP) 和数据湖，以增强其 RMN 产品。CDP 可以收集和统一消费者数据，得出行为洞察并获取潜在买家信息。通过利用CDP ，营销团队可以更好地定位受众，优化消息传递语气和风格，并最大限度地提高广告效果。

库存管理：
管理跨多个设备、位置和渠道的广告库存是一项高风险的平衡行为。零售商必须确保：

广告商获得优质展示位置，以最大程度地提高曝光率

优化库存，避免销售过剩/不足

无需人工干预即可高效开展营销活动

如果没有适当的自动化和洞察力，AdOps 团队会花费太多时间进行手动调整——而这些时间本可以用来改进广告策略。

Lineate 如何提供帮助：我们帮助零售商实施人工智能驱动的优化工具，根据效果数据动态调整广告展示位置。通过实时跟踪和自动决策，我们确保每个广告展示位置都得到有效利用，从而提高发布商收益和广告客户绩效。

零售商可以利用集中实时广告效果数据的数据湖进一步优化库存管理。这可以实现更智能的竞价策略和广告活动调整，确保有效利用每一次广告展示。

绩效衡量：
广告主希望获得透明、数据驱动的证据，证明他们的广告活动正在产生效果。然而，由于系统集成不佳，RMN 经常面临以下问题：

报告延迟或不完整，限制了对活动的洞察

测量标准不一致，难以跨平台比较性能

跨渠道归因有限，阻碍全渠道可视性

如果广告商看不到明确的、可操作的结果，他们可能会将预算转移到其他地方。

Lineate 如何提供帮助：我们可以构建实时绩效仪表板和跨渠道归因模型，使零售商能够提供清晰、准确且有意义的报告。我们的解决方案可确保广告商无缝跟踪绩效、有效优化广告活动并最大化投资回报率。

投资人工智能驱动的 CDP还可以增强测量能力，使零售商能够跨 RMN 标准化报告。通过统一来自不同接触点的数据，CDP 可帮助营销团队创建反映真实营销活动影响的归因模型。

利用广告技术专业知识解决零售媒体挑战
成功运营零售媒体网络意味着要克服复杂的技术和运营挑战。数据集成、库存优化和绩效衡量都需要针对零售商和广告商的特定需求量身定制的高级解决方案。

在Lineate ，我们了解广告技术的复杂性以及如何创建可扩展、高效的解决方案。无论是简化数据工作流程、优化库存还是提供实时洞察，我们的专业知识都能确保零售媒体网络能够顺利运营并实现盈利。通过利用先进的技术、自动化和深厚的行业知识，我们帮助零售商将挑战转化为机遇，并建立能够带来实际成果的媒体网络。