Data and AI

Strategien für Retail Media Networks: Mit generativer KI hohe Margen erzielen

„Vorhandene Kontaktflächen von Web über App bis hin zu Displays für Werbezwecke zu nutzen, ist vergleichweise einfach zu realisieren. Der gewünschte Effekt bleibt aber aus, wenn sie nicht trennscharf auf Zielgruppe und die konkrete Situation ausgerichtet sind. Eine nachhaltig erfolgreiche RTM-Strategie setzt somit eine entsprechende Data Strategie voraus, damit der von den zahlenden Brands gewünschte Konversionseffekt auch tatsächlich realisiert werden kann.“

Christina Schehl, Head of Retail & Distribution Germany

Denken Sie an die Anfänge der sozialen Medien zurück. Viele Unternehmen, darunter auch Einzelhändler, haben den immensen Wert ihrer eigenen Erstanbieterdaten zunächst übersehen.

Heute, da Retail Media Networks (RMNs) im Mittelpunkt der Marketinglandschaft stehen, laufen einige Unternehmen Gefahr, den Wert ihrer Daten und die damit verbundenen breiteren Möglichkeiten zu unterschätzen.

Einzelhandelsmediennetzwerke nutzen die umfangreichen Kundendaten und eigenen Kanäle von Einzelhändlern, um zielgerichtete Anzeigen zu schalten und so eine margenstarke Einnahmequelle für eine Branche zu schaffen, die oft mit knappen Gewinnspannen arbeitet. Diese Netzwerke bieten Kunden mit hoher Kaufabsicht personalisierte digitale Erlebnisse, die perfekt auf Marken abgestimmt sind, die ihre Werbestrategien über traditionelle Medien und Marktplätze hinaus diversifizieren möchten. Darüber hinaus bieten RMNs einen umfassenden Einblick in die Customer Journey, von der ersten Begegnung bis zum Kauf, sodass Einzelhändler und Marken gemeinsam die Ergebnisse optimieren können.

Da die Werbeausgaben für US-Einzelhandelsmediennetzwerke bis 2027 voraussichtlich fast 110 Milliarden US-Dollar erreichen werden, müssen Einzelhändler schnell handeln, um diese lukrative Gelegenheit zu nutzen, indem sie gezielte Anzeigen schalten, die auf einer zuverlässigen Produktverfügbarkeit basieren.

Datenverwaltung in Einzelhandelsmediennetzwerken

Eine häufige Hürde bei der Einrichtung erfolgreicher RMNs liegt in der effektiven Datenverwaltung – vom Zugriff und der Analyse bis hin zur Integration, der Generierung von Erkenntnissen und der Steuerung. Einzelhändler müssen:

  • Eine starke Datenstrategie entwickeln
    Korrekt vorbereitete, formatierte und integrierte Daten sind für die Genauigkeit der Segmentierung von entscheidender Bedeutung
  • Einschränkungen durch veraltete Technologien beheben
    Die Ablösung veralteter Systeme ist für die Einführung fortschrittlicher Tools wie KI und generative KI unerlässlich
  • Erkenntnisse mit operativen Ergebnissen verknüpfen
    Umsetzbare Erkenntnisse verlieren an Wert, wenn sie nicht umgesetzt werden können. Beispielsweise muss die Bewerbung eines Produkts durch einen ausreichenden Bestand unterstützt werden, um die Kundennachfrage zu decken. Geschieht dies nicht, sinkt der ROI sowohl für den Einzelhändler als auch für seine Markenpartner.

Umsatzmaximierung mit Retail Media Networks

Retail Media Networks bergen ein enormes Transformationspotenzial, da sie neue Einnahmequellen, verbesserte Kundenerlebnisse und stärkere Markenpartnerschaften bieten. Die Einführung und Skalierung eines RMN erfordert zwar erhebliche Investitionen, doch die Vorteile – höhere Margen, Kundenzufriedenheit und Wettbewerbsvorteile – wiegen die Herausforderungen bei Weitem auf.

Durch einen strategischen Ansatz, die Nutzung generativer KI und die Zusammenarbeit mit erfahrenen End-to-End-Dienstleistern können Einzelhändler

  • den Weg zur Wertschöpfung beschleunigen
  • den ROI für sich selbst und ihre Markenpartner optimieren
  • einen bedeutenden Anteil an diesem schnell wachsenden Markt erobern

Mit der richtigen Grundlage können RMNs zu einem Eckpfeiler der langfristigen Strategie jedes Einzelhändlers werden und die Zufriedenheit, den Wert und das Wachstum für alle Beteiligten steigern.

„Auch die Ergebnisse unseres Consumer Trend Reports verdeutlichen, dass die Ansprüche der Kunden in vielen Bereichen, insbesondere bei Delivery, steigen. Dies führt zwangsläufig zu höheren Kosten, die negativ auf die Margen wirken. Daher sind Händler gezwungen, neue margenstarke Erlösquellen zu erschließen – und hier liegt RTM auf der Hand.“

„Auch die Ergebnisse unseres Consumer Trend Reports verdeutlichen, dass die Ansprüche der Kunden in vielen Bereichen, insbesondere bei Delivery, steigen. Dies führt zwangsläufig zu höheren Kosten, die negativ auf die Margen wirken. Daher sind Händler gezwungen, neue margenstarke Erlösquellen zu erschließen – und hier liegt RTM auf der Hand.“

Christina Schehl, Head of Retail & Distribution Germany

Sind Sie bereit, das Potenzial von RMNs zu erschließen?

Laden Sie unsere umfassende POV herunter, um Erkenntnisse und Strategien für den Aufbau eines erfolgreichen Einzelhandelsmediennetzwerks zu erhalten. Erfahren Sie, wie generative KI und innovative Datenlösungen Ihnen dabei helfen können, margenstarke Einnahmequellen zu erschließen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

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      Christina Schehl

      Christina Schehl

      Head of Retail & Distribution Germany
      Christina Schehl verantwortet als Head of Retail & Distribution das Geschäft mit Kunden aus der Einzelhandles- und Konsumgüterindustrie sowie aus der Logistik- und Transportbranche bei Capgemini in Deutschland. Neben langjähriger Erfahrung im Management komplexer Business- und Technologie-Transformationen bringt sie eine umfangreiche Expertise im Bereich Customer Experience in unterschiedlichen Industrien mit. Zu ihren Spezialgebieten zählt darüber hinaus die Nutzung von KI – insbesondere generativer und agentischer Systeme zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, Effizienzsteigerung und kundenzentrierten Transformation.