Роздрібні медіа-мережі стали одним з найбільш швидко зростаючих сегментів цифрової реклами, з такими платформами, як Amazon DSP, Walmart Connect, Target Roundel та Ads Instacart командування мільярдів витрат на рекламу. Однак, незважаючи на їхню популярність та перевірену ефективність, управління маркетинговими кампаніями в різних мережах роздрібної торгівлі залишається одним із найскладніших аспектів сучасного цифрового маркетингу. Складність виходить далеко за рамки того, що більшість маркетологів спочатку очікують, створюючи ідеальну бурю оперативних, технічних та стратегічних перешкод.
Фрагментаційний кошмар
Найбільш безпосередньою проблемою, з якою стикаються маркетологи, є суцільна фрагментація екосистеми роздрібної торгівлі. На відміну від традиційних рекламних платформ, де ви можете керувати кампаніями в Google, Facebook та кількома програмними біржами, роздрібні медіа вимагають жонглювання десятками різних платформ, кожен з яких має власний унікальний інтерфейс, термінологію та оперативні вимоги.
Кожна мережа роздрібної торгівлі працює як незалежна екосистема з чіткими процесами налаштування кампанії, механізмами торгів, параметрами націлювання та інструментами оптимізації. Те, що працює на рекламній платформі Amazon, може бути абсолютно не має значення на Walmart Connect. Сегментація аудиторії, доступна на Target Roundel, різко відрізняється від того, що пропонується на точній маркетингу Kroger. Ця фрагментація означає, що маркетологи по суті повинні стати експертами на декількох спеціалізованих платформах, а не використовувати передавальні навички в єдиній екосистемі.
Крива навчання для кожної платформи крута, і так само, як маркетологи починають освоїти тонкощі однієї мережі, оновлення алгоритму або зміни інтерфейсу можуть скинути їх досвід. Ця постійна потреба у знаннях, що стосуються платформи, створюють значний бар'єр для вступу та ускладнюють зусилля масштабування в декількох мережах експоненціально.
Дані силоси та хаос для атрибуції
Мабуть, найбільш засмучує аспект багатослівної роботи Продуктивність реклами з роздрібної торгівлі – це повна відсутність інтеграції даних між платформами. Кожна мережа роздрібної медіа ревно охороняє свої дані клієнтів та надає звітність лише у власному стінованому саду. Це створює масивні силоси даних, які роблять цілісний аналіз продуктивності майже неможливим.
Маркетологи виявляються утопленням у відключених електронних таблицях, намагаючись вручну об'єднати дані про ефективність з десятків різних джерел. Amazon надає детальні звіти про поведінку пошуку клієнтів та атрибуцію покупки, але ці дані не можуть поєднуватися з подібними уявленнями від Walmart або Target, щоб створити всебічний вигляд моделей подорожей клієнтів. Результатом є фрагментарне моделювання атрибуції, де маркетологи намагаються зрозуміти, які точки дотику насправді сприяють перетворенню.
Закриття частоти перехресної платформи стає неможливим, коли платформи не можуть ділитися даними експозиції. Клієнт може бачити однакові десятки разів у різних роздрібних мережах, створюючи втому реклами та низьку повернення на витрати на рекламуале жодна платформа не має видимості в цій надмірній експозиції. Аналогічно, стратегії придушення аудиторії, які запобігають націленню на клієнтів, які вже перетворилися, не можуть бути реалізовані в мережах, що призводить до неефективних витрат на клієнтів, які вже здійснили покупки в іншому місці.
Складність розподілу бюджету
Визначення оптимального розподілу бюджету в мережах роздрібної торгівлі є надзвичайно складним, оскільки продуктивність неможливо легко порівняти на платформах. Кожна мережа використовує різні показники, вікна атрибуції та методології звітності, що робить майже неможливим зробити порівняння продуктивності яблук до яблуків.
Amazon може повідомити про 4,5-кратну рату за допомогою 14-денного вікна атрибуції, тоді як Walmart показує 3,2-кратну ROA з 7-денним вікном. Ціль може виміряти успіх за допомогою додаткових досліджень підйому, тоді як Instacart зосереджується на показниках проникнення кошика. Ці різні підходи до вимірювання ускладнюють визначення, які платформи справді забезпечують найкращі показники та заслуговують на збільшення інвестицій.
Відсутність об'єднаних даних про ефективність також робить неможливим перерозподіл динамічного бюджету. У традиційній цифровій рекламі маркетологи можуть швидко перенести бюджети з низьких показників каналів на високоефективні дані на основі даних у режимі реального часу. У роздрібних засобах масової інформації часовий час між ефективністю кампанії та діючими розуміннями означає, що рішення щодо оптимізації бюджету часто базуються на застарілому або неповному інформації.
Проблеми технічної інтеграції
Технічна складність управління кампаніями в декількох мережах роздрібної торгівлі виходить далеко за рамки простих відмінностей інтерфейсу. Кожна платформа має унікальні структури API, вимоги щодо форматування даних та протоколи інтеграції. Створення автоматизованого управління ставками, бюджетного кроку або звітування про ефективність у різних мережах вимагає спеціальних інтеграцій для кожної платформи.
Багато мереж роздрібної торгівлі все ще розробляють свої програмні можливості та функціональні можливості API. Деякі платформи пропонують надійні інструменти автоматизації, а інші потребують ручного управління кампаніями. Ця невідповідність технічної витонченості означає, що маркетологи не можуть застосовувати стандартизовані робочі процеси у всьому своєму портфоліо роздрібних медіа.
Відсутність стандартизованих показників та KPI на платформах також створює технічні проблеми для звітування та оптимізації. Створення інформаційних панелей, які забезпечують значущі крос-платформи, вимагають складних процесів перетворення даних та нормалізації, які більшість маркетингових команд не оснащені для обробки внутрішньо.
Конкурс інвентаризації та доступність
Роздрібні медіа -мережі працюють з обмеженою інвентаризацією порівняно з традиційними платформами цифрової реклами. Преміальні місця, такі як спонсоровані позиції товарів або прийом на домашню сторінку, мають обмежену доступність, створюючи інтенсивну конкуренцію серед рекламодавців. Цей дефіцит означає, що успішні кампанії на одній платформі не можна просто зменшити на невизначений термін – може бути недостатньо запасів для підтримки збільшення інвестицій.
Конкурентна динаміка різко відрізняється в різних роздрібних мережах та категоріях товарів. Бренд доповнення може знайти багато, доступний запас на Amazon, але стикається з інтенсивною конкуренцією та високими витратами на ціль. І навпаки, бренд краси може виявити, що роздрібна медіа -мережа Sephora пропонує кращу продуктивність, ніж традиційні платформи, але з надзвичайно обмеженим потенціалом.
Сезонні коливання інвентаризації додають ще один шар складності. Доступність запасів роздрібної торгівлі різко змінюється в пікові періоди покупок, при цьому витрати збільшуються та зменшуються, коли попит найвищий. Це створює проблеми з плануванням, які вимагають від маркетологів постійно коригувати стратегії на основі доступності запасів, а не на оптимізацію продуктивності.
Варіації поведінки аудиторії
Поведінка споживачів суттєво змінюється в різних роздрібних умовах, що ускладнює застосування послідовного націлювання та креативних стратегій у мережах. Покупці Amazon демонструють іншу поведінку покупки, ніж цільові клієнти, які, в свою чергу, поводяться по -різному від покупців Walmart. Ці поведінкові відмінності виходять за рамки демографії, включаючи чутливість до цін, моделі досліджень продуктів та уподобання часу.
Складність подорожі клієнтів збільшується експоненціально, коли клієнти взаємодіють з декількома роздрібними мережами. Клієнт може досліджувати продукти на Amazon, порівнювати ціни на Walmart та в кінцевому рахунку придбати через додаток Target. Розуміння та оптимізація цих міжплатформних подорожей клієнтів вимагає складного моделювання атрибуції та можливості відстеження клієнтів, які більшість мереж роздрібної торгівлі не можуть надати.
Шкала та експертиза дилема
Мабуть, найбільш фундаментальним завданням є те, що ефективні маркетинг роздрібної торгівлі вимагає як масштабних, так і глибоких знань платформ – два вимоги, які часто конфліктують. Досягнення значущих масштабів вимагає поширення кампаній у різних мережах, але управління декількома мережами ефективно вимагає глибокого досвіду, що стосується платформи, який потребує місяців чи років для розвитку.
Більшість маркетингових команд не мають ресурсів, щоб стати експертами в десятках торгових медіа -платформ, одночасно керуючи стратегічними аспектами планування кампанії, творчого розвитку та аналізу ефективності. Це створює ситуацію, коли маркетологи повинні вибирати між розповсюдженням себе на багатьох платформах або інтенсивно зосередитись на кількох мережах та потенційно відсутнім значущим можливостям.
Швидка еволюція мереж роздрібної торгівлі сполучує цю проблему. Нові платформи з’являються регулярно, існуючі платформи постійно оновлюють свої можливості, а конкурентний ландшафт постійно зміщується. Залишатися в курсі найкращих практик у різних мережах під час управління щоденними операціями кампанії створює нестійке навантаження для більшості маркетингових команд.
Шлях вперед
Складність маркетингу роздрібної торгівлі в декількох мережах створила чітку потребу в рішеннях, які можуть уніфікувати фрагментарну екосистему. Платформи, які можуть об'єднати дані в мережах, забезпечувати єдині можливості оптимізації та використовувати AI для управління технічною складністю, стають важливими інструментами для маркетологів, серйозно ставляться до успіху в медіа.
Майбутнє маркетингу роздрібної торгівлі полягає не в тому, що маркетологи стають експертами на десятках платформ, а в використовуючи технологічні рішення, які можуть автоматично керувати цією складністю. Тільки вирішуючи основні фрагментації та технічні проблеми, які можуть маркетологи розблокувати весь потенціал мереж роздрібної торгівлі, не переповнюючи їх операційну складність.
