【觀點】門市零售媒體是什麼?它如何讓一家店「很好買」?一文解析實體店行銷撇步
【觀點】門市零售媒體是什麼?它如何讓一家店「很好買」?一文解析實體店行銷撇步

在數位化的時代,實體零售開始透過創新的內容和技術整合,進一步豐富了門市購物體驗。

在這樣的背景之下,門市零售媒體(In-Store Retail Media)應運而生,不僅關注如何將各種數位廣告技術套用到門市內,更著重於透過數據收集和分析,精準地理解和滿足消費者當下的購物需求。

門市零售廣告的五種廣告版位

門市零售媒體廣告的重點在於將消費者旅程地圖整合到門市的空間規劃中,借由分析消費者從進入門市到結帳的整個路徑,進而利用各種設備投放個人化數位廣告來加速消費者的購物轉換。

而一般用於門市零售廣告的主要廣告版位包含以下五項:

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圖/ TenMax
  • 數位看板:透過靜態圖片、影音或其他動態多媒體內容來突出產品特色、促銷資訊與品牌資訊,強化消費者對品牌的印象,並影響他們的消費行為。

  • 電視牆(影片展示):其中包含互動式影音、購物影音和 CTV(聯網電視),利用引人入勝的敘事與產品展示能力來吸引消費者注意,一般佔地不大且在內容的展示上具備更高的靈活性。

  • 店內音訊:在門市內用於影響貨架決策、衝動購物,或作為DOOH廣告的一部分,其不僅僅是播放一些背景音樂或廣播內容,更多會透過捕抓門市內消費者的數位活動來營造更佳的購物氛圍,從而影響消費者的購買行為。

  • POS 系統:POS 系統可以實時追蹤銷售與顧客數據,進而更精確的了解消費者的行為和喜好,這些數據再搭配 POS 機上的螢幕,可以用於一些個人化推薦、即時促銷和跨通路的優惠活動,有利於在購物的最後一哩路增加成交量並強化客戶體驗與忠誠度。

  • DOOH家外看板:DOOH (Digital Out of Home)是指利用數位看板在戶外環境中播放的廣告形式,這不僅能夠吸引更多目光,還可以整合環境數據,實現更具情境式的廣告投放,提升廣告效果,進而增加商業價值。

門市零售廣告的優勢在哪?

透過即時數據分析與消費者行為追蹤,門市零售媒體可以對消費者心態造成影響,協助實現以下幾項關鍵目標:

  • 提升顧客體驗和銷售:門市本身就賦予消費者直接接觸和體驗商品的機會,而再加上門市零售媒體的協助,我們便能強化在視聽覺與互動上的體驗,增加顧客逗留時間和購買欲望。

  • 增強品牌忠誠度:透過實時的數據收集與分析,門市零售媒體能夠協助品牌進行個人化內容投放,營造沉浸式的品牌體驗(例如:利用數位螢幕展示品牌故事、產品演示和顧客評論),從而加深消費者對品牌的印象與忠誠度。

  • 促進產品發現和購買:基於更全面的門市零售媒體規劃和門市空間設計,在消費者購物的關鍵路徑上設置數位設備可以有效地推動產品的發現和購買,且透過展示產品的使用場景、特點和優勢還能幫助消費者快速做出購買決策。另外,相較於傳統的靜態展示,數位設備可以隨時更新內容,保持新鮮感和吸引力,有效吸引消費者目光。

  • 從線下到線上的整合:線下到線上的整合讓零售商能將實體門市和網路商店視為統一的銷售通路。消費者可以透過在實體門市瀏覽產品後,在網上進一步瞭解、比較和購買。這種無縫的購物體驗不僅滿足了顧客多樣化的購物習慣,還提升了品牌的可觸及性和服務範圍。

打造全新門市購物體驗

線下零售媒體的佈局跟線上零售媒體一樣,同樣會需要經過品牌曝光、消費者參與和銷售轉換,也就是我們常提到「行銷漏斗」中的三大階段,雖然二者的行銷流程相似,但差別在於每個階段的呈現方式有所不同。

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圖/ TenMax

借用行銷漏斗的概念分析,我們能優先區分不同廣告版位所對應的行銷目標,最後在根據一般零售門市的三大板塊區分:外圍、入口區和產品/結帳區,決定在不同階段中的廣告版位佈局。

  • 外圍:在人潮密集的戶外設置DOOH家外看板,透過大量曝光廣告給戶外區域內的車輛和行人,從而將戶外受眾轉化為有價值的營收來源。

  • 入口區:一旦消費者對品牌有了一定的認知,在商店入口處設置DOOH和數位看板,展示品牌故事和當日促銷活動便能有效吸引消費者目光,促使他們停下腳步進一步了解品牌的產品服務,再次強化品牌印象。

  • 產品/結帳區:當消費者的消費慾望累計到一定程度後,最後的任務就是將其轉化為實際購買。所有在產品展示區域使用的電子標籤、數位看板和店內音訊,或是結帳區設置的數位顯示屏和POS系統,只要在關鍵時刻利用廣告給與引導,便能有效提升消費者的購買決策效率。

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圖/ TenMax

門市行銷的成功方程式,仰賴雙方的協調與合作

為了打造更完善的門市零售媒體,零售商與行銷人員的合作是不可或缺的,由於門市空間有限,究竟是要最大化每單位空間所能展示的產品數量,還是利用更多空間在廣告和促銷的展示上,二者的協調都仰賴於雙方團隊的溝通。透過更好的溝通,零售商和行銷人員才能共同制定最佳方案,有效強化門市體驗以推動銷售,從而創造雙贏局面。

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圖/ TenMax

門市零售媒體佈局的複雜與挑戰

隨著零售媒體的不斷發展,門市零售媒體的佈局也變得愈加複雜,這其中包涵了資源的壓力、技術的要求和數據管理等多方面因素。

  • 戰略分配與資源壓力:為了滿足需求各異的零售商和品牌,門市零售媒體的廣告版位隨之變得多樣且複雜。在同樣的預算之下,如何有效決定廣告版位的資金分配是一項艱難的挑戰。

  • 技術要求:即時的數據分析仰賴完善的數位設備與系統,需並且需要專業的技術團隊支持來確保廣告效益的穩定發揮。

  • 數據管理:大量的消費者數據需有效的管理和分析,才能確保數據的準確性和安全性,進而協助行銷人員優化廣告策略佈局。

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #新零售
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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