零售媒體與人工智慧成熟度曲線
隨著零售行業越來越依賴並聚焦於資料和人工智慧（AI），使得零售商確切地理解如何將第一方資料分析凝聚成對客戶行為的見解，如此一來就可以實現有形的競爭優勢。Zitcha 的資料主管 Hugh Cameron 提出了“資料和 AI 成熟度曲線”（Data & AI Maturity Curve），能直接準確地反應零售商的資料和 AI 能力（繪製在 x 軸上）與其零售媒體網路競爭優勢（繪製在 y 軸上）的相關性。一般來說遵循這條曲線的策略性方法將會讓零售商逐步邁向進階且不斷趨近於傳說中的“預測分析”，以透過這種趨勢能夠預測客戶需求並提供精細調節的個性化體驗。然而這個結果相對來說是更容易說得出來的，而何謂智慧型定位，其中的某些步驟卻比其他步驟更為重要。
淨化並確認資料的完整性
任何希望利用資料和 AI 的零售商入局曲線，首先必須瞭解客戶互動與媒體展示的完整、淨化並確認的第一方資料檢視，不論是實體的還是數位的，是自有的還是租借的。這些資料對理解機會、管理產量以及準確地測量廣告活動的表現至關重要。隨著技術形式化零售媒體的類別，引領指標完整性和資料品質的機會是巨大的。此外理解沿著實體和數位觸點存取客戶的獨特計數也是至關重要的，因為以重複客戶計數來膨脹媒體網路的價值，長遠來看會對信任和預算增長產生風險。
理想情況下，資料應流入行為資料平臺（BDP），並儲存在安全的雲端資料湖中。來自 SaaS 系統的資料透過伺服器到伺服器的連線器更新 BDP。資料然後由 BDP 進行建模和豐富，當中每個客戶的每次互動都統一到客戶的整體觀點中。這為每種客戶提供了一個包含了數千條記錄的事件歷史的單一配置檔案。儘管這是相當關鍵的一個步驟，但當確立了這個基礎之後，成熟度就可以繼續提高了。
上下文定位
真正的媒體定位能力的第一個評估是，基於上下文向某一特定的訴求人群傳送訊息，即特定平臺或裝置。這是最基本的定位形式，也是所有其他定位能力的重要基礎。在這個階段，資料的角色是預測出可能會出現的展示版位的庫存量，按照版位型別和位置進行管理，這對於零售商來說是關鍵的，有助於管理其媒體網路並最佳化產量。訊息的相關性和品牌安全也取決於這種能力。
預測性定位
預測性定位是基於上下文定位之上的，它的本質是為了區分哪些顧客群體更有可能進行哪些行為。這是透過繼續建立帶有先前客戶互動的更完整的客戶配置檔案並應用人工智慧技術來實現的。這種技術的優點是，能夠整合所有資料源，包括內部與外部的，並奠定了精確預測客戶行為的基礎。
結論
構建和管理一個成功的零售媒體網路需要具備資料素養和 AI 能力。從淨化和確認資料的完整性開始，透過上下文定位逐步實現精確預測，這是一條了不起的道路，需要良好的策略和技術，但它可以幫助我們提供精密的個性化體驗和提高業務績效。但是即使掌握了所有的技巧也並非萬無一失。需要建立一個風險管理程式，確保閣下始終掌握著這些能力的使用過程。
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