零售商拥有一个封闭的生态系统，消费者在其中从灵感迸发到最终购买。如果一个人搜索婴儿用品，阅读婴儿车评论，并将婴儿奶瓶添加到购物车，那么我们有理由认为他正处于一个特定的人生阶段。能够解读这些信息的品牌不仅能够产生更有效的影响，还能。
这种预测能力因人工智能应用于数据分析而得到增强。基于机器学习的工具使我们能够发现人眼无法察觉的关联性，预测转化率下降，识别新兴的微细分市场，并以前所未有的精度提供个性化服务。
根据麦肯锡2023年的一份报告，执行良好的个性化策略可以提升5%至15%的收入，具体数字取决于行业和公司的执行能力。虽然这一数字并非仅仅指预测模型的使用，但它确实体关、更有效的体验所带来的经济影响（麦肯锡，2023年）。
与传统广告模式相比最大的区别在于
这里不再通过访客找回来锁定用户而是通过了解用户的行为来 顶级电子邮件列表 获取信息。在原生环境中分析用户的行为，在用户主动提出需求之前就提供有用的信息。这减少了广告的杂乱，提升了用户体验，并提高了转化率。
因此，越来越多的品牌和零售商不仅投入资源收集数据，更致力于正确解读数据。数据已成为一项战略资产，帮助他们优化产品、打造个性化体验并预测市场。这不再仅仅关乎提高销量，更解市场。
归根结底，零售媒不仅仅是展示广告。它是一个商业智 我们最初尝试通过电子邮件营销 能系统，能够将每一次点击、每一次搜索和每一次购买转化为知识来源。而它真正的力量就在。
零售媒体网络的崛起：谁是领导者以及原因
在零售媒体蓬勃发展的背景下，一种模式正在以非凡的力 短信列表 量改变着整个行业)。这些由零售商创建的专有平台，旨在将其流量和数据货币化，已成为该行业增长的主要驱动力之一。远非简单的推广广告平台，而是一个完全整合的价值主张：它们使品牌能够在由第一方数据驱动的封闭、高度细分的环境中，影响消费者旅程的各个阶段。