当前位置: 首页 > news >正文

SymphonyAI推出CINDE零售媒体智能解决方案,助力中大型食品杂货商实现商品陈列与媒体的无缝衔接

CINDE RMI将商品陈列与零售媒体整合于单一闭环平台,且无需替换现有零售媒体技术栈

零售媒体已成为食品杂货行业增长最快的利润来源,然而,快消品广告主每年投入其中的数十亿美元,却流经一个媒体采购方与商家永远无法看到相同数据的系统。商家在规划商品组合、协商交易支出以及执行陈列调整时,完全无法了解哪些消费品媒体投资正在推动品类销量增长;而快消品广告主则根据增量效益证明来决定是否续约或终止合作,但大多数零售商却无法提供这种证明。要解决这个问题, 垂直人工智能领域的全球领导者SymphonyAI今日宣布,其CINDE零售媒体智能(RMI)平台正式全面上线。该人工智能平台将商品陈列、媒体和消费者洞察整合为一个闭环系统,使零售商和快消品合作伙伴能够共同掌握每笔媒体预算如何推动品类周转率、贸易支出投资回报率以及毛利率的变化,覆盖每个商品上架周期、联合业务规划谈判及营销活动执行阶段。

CINDE RMI并非零售媒体网络平台。它是让每个零售媒体网络平台更智能的智能层。它嵌入现有的零售媒体技术栈,非将其取代,并整合了领先的第三方测量合作伙伴,以提供符合快消品行业标准的增量效果验证。对于已拥有或正在启动零售媒体项目的中大型食品杂货商而言,这意味着无需承担全面平台迁移的成本和复杂性,即可获取人工智能驱动的增量效果分析、精准受众细分以及媒体到货架的归因分析。对于快消品广告主而言,这意味着终于能够获得确凿证据,证明其媒体投入确实能推动门店品类业绩增长——而这正是阻碍零售媒体预算增长的最主要障碍。

六大能力

CINDE RMI提供六项集成功能,每项功能均基于SymphonyAI现有的CINDE零售人工智能基础架构:

  • 零售媒体受众智能洞察:通过将第一方扫描数据和消费者行为转化为精准受众群体,为快消品合作伙伴提供推动品类销量增长和提升购物篮附加率的精准受众智能洞察,并帮助商家清晰了解哪些消费者群体对媒体投放产生了积极响应。
  • 零售媒体活动效果衡量:利用因果推断和广告库存建模进行闭环广告活动效果评估,从而计算出iROAS(增量广告投资回报率)、ROAS(广告投资回报率)、新品牌用户、新品类用户以及客户终身价值。对于商家而言,这将使广告预算谈判从基于促销提升效果的假设,转变为基于经验证且可审计的品类表现数据。
  • 快消品投资顾问:通过投资组合级别的智能分析,识别整个品类投资组合中的快消品缺口,挖掘与陈列调整日历相匹配的追加销售机会,并将品类规划数据转化为广告主的增量投资,从而让商家清晰了解哪些供应商合作伙伴对品类的投入不足,以及存在哪些交易支出机会。
  • 店内归因 — 计算机视觉:在门店层面部署的计算机视觉技术可验证店内媒体投放是否按计划执行,从而弥合促销活动预订与实体货架执行之间的营销合规差距,并将经过验证的执行数据反馈至下一个促销周期及联合业务计划(JBP)审查中。
  • 零售媒体代理活动引擎:通过人工智能代理持续监控广告活动,自动优化表现不佳的广告位和受众群体,并自主编制联合业务简报,减少媒体团队和品类团队的手动活动管理工作。
  • 商品陈列与媒体闭环:一种共享数据模型,将联合业务规划和品类管理直接与零售媒体活动规划及绩效相连接。在制定产品组合决策、调整货架布局以及进行渠道支出谈判时,能够在当前周期而非下个周期全面掌握快消品媒体投入对品类周转率和毛利率的影响。

市场背景

零售媒体已发展成为食品杂货商可得利润率最高的收入来源之一,但大多数零售商在管理时并未将其与品类管理相结合。在规划陈列调整和协商营销预算时,商家无法掌握哪些快消品媒体投入正在推动品类周转率、同店销售额或每平方英尺毛利率的提升。快消品广告主越来越要求提供增量效果的证明,而不仅仅是曝光量;而无法将媒体支出与店内品类表现挂钩,正是阻碍零售媒体投资增长的最主要障碍。

SymphonyAI零售业务总裁Manish Choudhary表示:“零售媒体是食品杂货商增长最快的收入来源,但大多数零售商却是在盲操作。商家对品类的了解,与媒体采购人员向快消品合作伙伴推销的内容之间缺乏关联。CINDE RMI填补了这一空白。当快消品广告主能够清晰看到其媒体投入如何与店内品类表现挂钩——这一关联既经过计算机视觉验证,又通过因果增量效应进行量化,对话的焦点便会从支出合理性转向投资增长。这正是我们为市场带来的突破性解决方案。”

如需预约演示或在NRF APAC展会上与SymphonyAI团队交流,请莅临1514号展位。SymphonyAI还将在本次展会中参与两场专题会议:

“大创意”(BIG Ideas)专题讨论会 — 6月3日(星期三)下午2:20 – 2:50,1楼,EBI 1号演播台:Big C Supercenter集团首席数字技术官Surachai Hirannitichai将与 ReadyMS Thailand董事总经理Paul Howe以及SymphonyAI零售业务总裁Manish Choudhary共同探讨推动Big C技术转型的零售痛点——这将是关于亚太地区一家最大食品杂货运营商如何重新构思其数字基础设施的现场案例研究。

展会导览——利用生成式人工智能吸引客户:零售商将审视生成式人工智能的技术路线图,以获取关于创造价值的见解,包括提升营收和优化运营效率。参加NRF APAC的零售商可将此导览参观活动加入其注册套件。

关于SymphonyAI

SymphonyAI提供垂直领域人工智能平台,助力企业解决最复杂、最具价值的挑战——从防范金融犯罪到提升门店业绩,再到提高制造效率。SymphonyAI已赢得全球 2,000多家企业客户的信赖,其中包括200家顶级金融机构、25家顶级消费品公司,以及众多全球最大的食品杂货商和工业制造商。SymphonyAI提供经过领域训练的应用程序和开箱即用的预构建智能代理。

http://www.jsqmd.com/news/938708/

相关文章:

  • 展锐平台Sensor Hub驱动开发实战:从源码编译到内存Overlay的完整避坑指南
  • 泛化、通用、涌现:大模型的三大特性
  • STM32C8T6智能衣柜DIY全记录:从PCB打样到手机APP控制,我的毕设避坑心得
  • 别再硬编码了!用PFC2D 5.0模拟滑坡,这份参数调试与结果分析指南请收好
  • Ubuntu 20.04 + RTX 3050:保姆级配置CARLA 0.9.13与ROS2 Foxy联合仿真(含显卡驱动避坑)
  • AntiDupl:智能图片去重与缺陷检测的专业解决方案
  • Bypass分流抢票软件保姆级教程:从下载到成功出票,手把手教你避开12306封IP风险
  • 别再只盯着理论了!用Python模拟一个简单的LWE加密系统(附代码避坑指南)
  • 小红书去水印怎么操作?小红书视频和图片去水印的最新方法指南 - 工具软件使用方法推荐
  • 别再搞混了!一文讲透GaussDB/openGauss中UTF8与SQL_ASCII字符集的真实区别与选型建议
  • 基于Micro:bit与MakeCode的无线遥控小车:从无线通信到电机控制的嵌入式实践
  • 精选图片高清软件 一键修复模糊图片小程序合集 - 软件工具教程方法
  • 基于 MVTec AD 真实图像子集的工业表面异常检测:Python 无监督缺陷检测实战
  • 保姆级教程:用UltraISO制作U盘,在旧电脑上安装ESXi 7.0搭建家庭实验室
  • 基于Arduino与树莓派的低成本Mesh网络智能家居系统DIY全解析
  • 3D 建模、虚拟仿真、数字孪生 从 0 开始到完成:三条实操路线
  • AI 项目如何申请软件著作权?2026 新规下材料清单、申请流程与补正避坑指南
  • 去水印工具有哪些?免费去水印工具推荐完整指南 - 工具软件使用方法推荐
  • STM32实战:用编码器测速搞定MG513电机转速(附4倍频配置与避坑点)
  • 无水印保存小红书图片?2026免费保存高清原图方法 - 科技大爆炸
  • 详解照片锐化步骤 移动端修复模糊影像实操教程 - 软件工具教程方法
  • 如何快速部署Windows运行库:系统管理员的终极解决方案
  • AI智能体工作流:避免过度设计,从概念到实践的成本效益分析
  • 小红书视频怎么关闭下载水印?小红书如何去除下载水印?实测有效方法汇总 - 工具软件使用方法推荐
  • 从ChronoZoom挑战赛看数据可视化在教育场景中的跨界实践
  • 3步开启英雄联盟智能辅助:本地化LCU工具LeagueAkari深度指南
  • 如何快速清理微信单向好友:3步完成好友关系检测与管理
  • 保姆级教程:在Ubuntu 20.04上从零跑通Cartographer ROS(含常见报错解决)
  • 从淘宝镜像到期说起:聊聊国内开发者如何科学管理npm源(nvm、yarn、pnpm全适配)
  • 人物抠图入门指南 新手用小程序快速分离人像背景 - 软件工具教程方法