零售媒体RMN狂飙千亿！GrowthLoop激活数据孤岛

在2025年全球数字经济浪潮中，零售媒体网络（Retail Media Network，简称RMN）正以惊人的速度重塑着品牌与消费者之间的连接方式。它们不再仅仅是传统零售商的数字广告投放渠道，而是演变为一个集数据、技术与营销为一体的综合性生态系统。当前，随着消费者线上购物习惯的日益成熟，以及品牌对精准营销效果的渴求，RMN在全球范围内展现出蓬勃的生机，成为广告行业乃至整个商业领域不可忽视的新增长点。这种模式利用零售商掌握的大量一手消费者数据，为品牌提供更具针对性的广告投放机会，并实现更清晰的投入产出衡量。

然而，伴随RMN的快速发展，其运营也面临着诸多挑战。其中最突出的是，许多零售商沿用多年的内部系统，在数据管理上往往形成一个个“信息孤岛”。这不仅导致数据难以整合、利用效率低下，更使得广告销售团队在构建受众画像、优化投放策略时，需要耗费大量时间和精力进行复杂的手动操作和数据协调，这无疑限制了RMN的规模化发展和效能的充分释放。在这种背景下，市场对能够高效整合和激活零售商数据、推动RMN智能化运营的解决方案需求日益迫切。

在2025年最新的行业动态中，一家名为GrowthLoop的组合式客户数据平台（Composable CDP）供应商，近期宣布正式进军零售媒体网络领域。该公司推出了一项名为“商务媒体网络复合营销引擎”（Compound Marketing Engine for Commerce Media Networks）的创新解决方案，旨在帮助零售商更有效地组织和利用其庞大的消费者数据资产，从而全面提升其媒体产品的服务能力和商业价值。这一举措，标志着数据技术在RMN领域的应用正向着更深层次和更智能化方向迈进，也为零售商应对上述挑战提供了新的思路。

零售媒体之所以能够成为当下乃至未来几年全球广告市场增长的“新蓝海”，核心在于其独特的价值主张和显著的市场潜力。海外分析机构的预测数据清晰地勾勒出这一领域的巨大商机。据最新报告显示，2025年美国市场零售媒体的广告支出预计将达到惊人的600亿美元规模。更令人振奋的是，根据现有增长趋势推断，到2028年，这一数字有望突破1000亿美元大关。这些数据不仅彰显了零售媒体在美国市场的强劲增长势头，也预示着其在全球范围内的巨大潜力。

全球范围内的零售媒体网络数量的爆发式增长也印证了这一点。据海外机构的观察，当前全球运营中的零售媒体网络数量已超过200家。这些网络横跨各大零售业态，从大型百货超市到垂直电商平台，无不积极投身于这一新兴领域，试图通过挖掘自身的一手数据优势，为品牌提供更高效、更精准的广告服务。零售媒体之所以如此吸引资本和品牌，还在于其显著的高利润特性。相较于传统广告渠道，零售媒体由于直接触达消费者购物路径的末端，且能够基于真实交易数据进行归因分析，因此在投放效率和转化效果上往往表现更优，这为其带来了更高的广告收入和利润空间。对于零售商而言，构建RMN不仅能开辟新的营收来源，还能进一步深化与品牌方的合作关系，提升自身在整个商业生态系统中的价值。

在零售媒体网络日益壮大的同时，传统的数据管理模式和技术架构却成为了制约其进一步发展和效率提升的瓶颈。许多零售商在长期的业务运营中积累了海量的消费者数据，这些数据蕴藏着巨大的商业价值，是RMN实现精准营销的核心驱动力。然而，由于历史遗留系统、部门壁垒以及技术标准不统一等原因，这些数据往往分散存储于不同的数据库和应用之中，形成了难以逾越的“数据孤岛”。

这种数据碎片化的问题，直接导致了数据整合和利用的困难。对于希望在RMN上投放广告的品牌而言，他们需要准确了解目标受众的购物偏好、行为习惯以及生命周期阶段。而零售商的广告销售团队，则需要从这些分散的数据中，耗费大量人力和时间，通过复杂的SQL查询、手动数据导出、多系统间协调等繁琐流程，才能勉强构建出一些基础的受众画像。这种低效且易出错的工作方式，不仅拉长了广告投放的准备周期，也极大地限制了广告策略的精细化和个性化程度。

更深层次的问题在于，数据孤岛使得零售商难以构建一个统一、实时更新的客户视图，无法充分利用人工智能和机器学习等先进技术进行更深层次的数据挖掘和价值创造。这不仅影响了广告投放的精准性，也限制了零售商在RMN中提供更多创新性广告产品和服务的可能性。因此，打破数据壁垒、实现数据高效整合与智能激活，成为了RMN持续健康发展的关键所在。

GrowthLoop此次推出的“商务媒体网络复合营销引擎”正是针对这些痛点而设计。该解决方案的核心优势在于其能够充分利用基于云端的数据技术，帮助零售商优化其媒体能力。它可以直接与主流的企业级数据云平台实现无缝对接，例如谷歌的BigQuery、雪花（Snowflake）和Databricks。这种深度集成，使得零售商能够将散落在不同系统中的第一方数据，有效地汇集到一个统一的云端环境中。

在数据汇集之后，GrowthLoop的引擎能够对这些原始的第一方数据进行专业的标注和组织，使其变得结构化且易于管理。这对于广告销售团队而言至关重要，因为他们可以直接访问经过清洗和整理的数据，而无需再面对繁杂的原始数据进行手动处理。

更进一步，该复合营销引擎中集成了先进的AI智能代理（AI agents）。这些AI代理被赋予了强大的数据分析能力，它们能够以前所未有的效率和精准度，将海量的第一方数据转化为具有高度针对性的受众细分群体。在这一过程中，解决方案严格遵循数据安全和合规性标准，确保用户隐私得到充分保护。AI代理不仅能够智能推荐与品牌特性高度契合的受众细分，还支持“始终在线”（always-on）的广告活动设置，这意味着广告可以根据实时数据变化自动优化投放策略，从而持续地触达最相关的潜在消费者。

在操作层面，GrowthLoop提供了一个直观且用户友好的自助服务用户界面（Self-service UI）。相比于过去需要编写复杂SQL查询或提交工程技术工单才能获取数据和构建受众的繁琐流程，这个自助服务界面极大地节省了时间和人力成本。广告团队可以通过简单的拖拽和点击操作，自定义各种属性，例如设备ID、购买历史等，快速生成所需的受众群体。此外，其“受众细分”（Audience Breakdowns）功能提供更细致的视图，能够展现设备数量、家庭单位等 granular 维度的数据洞察，帮助品牌更全面地理解其潜在受众。

为了进一步提升数据价值和广告投放效果，GrowthLoop的解决方案还实现了与LiveRamp的深度集成。LiveRamp是一个领先的身份识别和数据连接平台，通过其集成，零售商可以对自己的第一方数据进行更丰富的扩充和上线处理。这意味着，零售商的数据可以与LiveRamp生态系统中的更多数据源进行匹配，从而显著提高匹配率，并帮助广告主在更广泛的渠道上触达目标受众。这种数据增强和拓宽触达范围的能力，无疑将为品牌带来更高的广告投资回报。

展望未来，随着数字经济的深度发展和人工智能技术的不断成熟，零售媒体网络有望持续深化其在营销生态系统中的核心地位。GrowthLoop等公司提供的此类创新解决方案，将加速RMN从传统广告渠道向高度智能化、数据驱动的营销引擎转型。这意味着，品牌将能够更精准地洞察消费者需求，更高效地触达目标群体，并实现更透明的营销效果衡量。

对于广大的中国跨境行业从业人员而言，密切关注这类海外市场在零售媒体和数据技术方面的最新动态，具有重要的参考价值。当前，中国电商行业发展迅猛，零售业态丰富多元，大量商家正在积极拓展海外市场。理解并学习海外先进的零售媒体运营模式和数据技术应用，有助于我们思考如何在中国市场构建更高效的零售媒体网络，或者如何在海外市场投放时更好地利用这些新兴渠道。无论是优化自有电商平台的广告变现能力，还是助力品牌出海进行精准营销，数据整合、AI驱动的受众细分以及高效的媒体激活都将是未来竞争的关键。建议国内相关从业者积极研究这些前沿技术与实践，将其理念融入到自身业务发展中，以便在激烈的市场竞争中保持领先优势。

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